본 연구는 도시지역 거주 노인의 여가시설 이용 유형과 유형별 노인의 특성을 살펴보고, 노인의 특성이 여가시설 이용 유형에 어떠한 영향을 미치는지를 검토하였다. 이를 위하여 ‘2014년 노인실태조사’ 데이터를 사용하였으며, 도시지역 거주 노인 중 여가시설을 1회라도 이용하였다고 응답한 2,244명의 자료를 분석에 활용하였다. 잠재집단분석(Latent Class Analysis)을 통해 여가시설 이용 유형을 도출하고, 여가시설 이용 유형에 따른 특성을 밝히기 위해 다항로지스틱회귀분석을 실시하였다. 여가시설 이용 유형 분석 결과, 경로당형(50.0%), 복지관형(35.2%), 공공여가시설형(10.4%), 민간여가시설형(4.4%)이 도출되었으며, 소득을 제외한 인구사회학적 특성, 건강특성, 사회참여특성 모두 유형간 차이가 유의미한 것으로 나타났다. 여가시설 이용 유형의 영향요인에 대한 검증을 실시한 결과 연령이 낮을수록, 학력이 높을수록, 미취업자일수록, 학습활동에 참여할수록, 경로당형이 아닌 다른 세 가지 이용 유형에 속할 가능성이 높았으며, 남성일수록, 무배우자일수록 경로당형에 비하여 복지관형과 공공여가시설형에 속할 가능성이 높았다. 또한 소득수준이 높을수록, 친목활동에 참여할수록 경로당형에 비하여 민간여가시설형에 속할 가능성이 높았으며, 신체적 기능제한이 없는 노인은 경로당형보다는 복지관형에 속할 가능성이 높았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 노인들이 보다 나은 여가생활을 영위하기 위한 여가인프라 측면에서의 정책적 제언을 제시하였다.;The aim of this study is to analyze types of leisure facility utilization of the urban elderly, and to investigate characteristics of each type of leisure facility utilization. We used the ‘2014 Survey of Living Conditions and Welfare Needs of Korean Older Persons’ and latent class analysis and multiple logistic regression analysis were conducted on a total of 2,244 urban-dwelling older people who had used leisure facilities at least once. As a result, we identified four types of leisure facility utilization: senior center type (50.0%), community center type (35.2%), public leisure facility type (10.4%), and private leisure facility type (4.4%). Also, demographic characteristic (with excluding income), health characteristic, and social participation characteristic are significantly different among types. Older people who were the lower age, the higher education level, the unemployed people, and the participation in a learning activity are more likely to belong to three types (community center, public and private leisure facility) compared to senior center type. Old adults who were male and have no spouses were more likely to belong to the types of community center and public leisure facility, rather than senior center type. Moreover, those who had higher income and participated in fellowship activity were more likely to belong to the type of private leisure facility compared to senior center type. In addition, the elderly without any physical disability were more likely to belong to community center type rather than senior center type. Based on these results, the political implications in the infrastructure perspective were suggested to enhance better leisure life for the elderly.
본 연구의 목적은 연령집단에 따른 허약의 예측요인을 분석하는 것이다. 연구의 목적을 위해 2014년 노인실태조사를 사용하여 총 4,123명을 분석의 대상으로 설정하였다. 허약을 예측하는데 있어 연령의 중요성을 고려하여, 본 연구는 대상자를 75세 이상 85세 미만의 중 고령노인집단(n=3,373명)과 85세 이상의 초 고령노인집단(n=750명)으로 분류하여 연구모형을 검증하였다. 중 고령노인집단에서 전 허약노인과 허약노인은 각각 1453명(약 43%), 1,268명(약 37%)으로 나타났으며, 초 고령노인 집단에서 전 허약과 허약노인은 304명(약 40%), 396명(약 52%)으로 나타났다. 회귀분석의 결과 건강단계에서 허약 전 단계로 진입하는 예측요인은 중 고령노인집단에서는 여성, 낮은 교육수준, 많은 만성질환, 낙상 유경험자, 높은 우울, 낮은 인지기능이 허약 전 단계를 예측하는 유의한 변인으로 밝혀졌으며 초 고령노인집단은 여성, 높은 우울, 낮은 사회활동이 유의한 예측요인으로 밝혀졌다. 허약 전 단계에서 허약 단계로의 진입을 예측하는 요인으로는 중 고령노인집단은 여성, 높은 연령, 미취업, 많은 만성질환, 낙상 유경험자, 높은 우울, 낮은 인지기능이 유의한 변인이었으며, 초 고령노인 집단은 높은 연령, 많은 만성질환, 높은 우울, 낮은 인지기능이 유의한 예측요인으로 밝혀졌다. 본 연구는 연령의 세분화와 다각적인 요인의 접근으로 허약의 예측요인을 밝히고자 하였다. 연구를 통해 밝혀진 예측요인은 추후 허약에 대한 다각적 연구의 기초자료로서 활용되리라 기대한다.;This study aims to investigate the predictors of frailty in different age groups. To address this purpose, this study used the 2014 Survey of the Living Conditions of the Elderly (SLCE). In the research model, 4,123 older adults aged 75 and older were included from the SLCE. All participants were subdivided into two age groups based on their age; the young old group (75-85) and the old-old group (85+). The young old group consisted of 1,453 (43%) pre-frail older adults and 1,268 (37%) frail older adults; the old-old group consisted of 304 (40%) pre-frail older adults and 396 (52%) frail older adults. Our regression analysis showed that in the young-old, being female, lower levels of education, having more chronic diseases, having fall experience, higher depression, lower cognitive functioning significantly predicted transition to pre-frailty from non-frail status. In the old-old, being female, higher depression, lower level of social activity were significant predictors. On the other hand, predictors of transition to frailty from pre-frail status in the young-old were being female, higher age, being unemployed, having more chronic diseases, having fall experience, higher depression, lower cognitive functioning. In the old-old, predictors of transition to frailty from pre-frail status were only higher age, having more chronic disease, higher depression, and lower cognitive functioning. The research findings can be used as a reference point in the making of strategies for preventing frailty.
본 연구는 중 · 고등학생 75,643명을 조사한 ‘2011년 청소년 건강행태 온라인 조사’의 원시자료를 이용하여, 청소년의 직 · 간접흡연이 천명 및 천식에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석한 것이다. 로지스틱 회귀분석을 실시하여 교차비(Odds Ratio)를 살펴 본 결과, 흡연량 및 간접흡연 노출량이 증가할수록 천명 및 천식 발생이 통계적으로 유의하게 증가하였다. 즉, 평생 천명 발생 확률은 비흡연자에 비해 일 1개비 이하 흡연자 1.24배, 일 2~9개비 흡연자 1.61배, 일 10개비 이상 흡연자는 2.11배 증가하였고, 간접흡연에 따라서는 비노출 군에 비해 주 1~4일 노출 군 1.16배, 주 5일 이상 노출 군에서 1.3배 증가하였다. 현재 천명 발생 확률은 비흡연자에 비해 일 1개비 이하 흡연자 1.45배, 일 2~9개비 흡연자 2.12배, 일 10개비 이상 흡연자는 3.13배 증가하였고, 간접흡연에 따라서는 비노출 군에 비해 주 1~4일 노출 군 1.11배, 주 5일 이상 노출된 집단에서 1.39배 증가하였다. 평생 천식 발생 확률은 비흡연자에 비해 일 10개비 이상 흡연자에서 1.37배 증가하였고, 간접흡연 비노출 군에 비해 주 5일 이상 노출된 집단에서 1.1배 증가하였다. 현재 천식 발생 확률은 비흡연자에 비해 일 1개비 이하 흡연자 1.39배, 일 2~9개비 흡연자 1.38배, 일 10개비 이상 흡연자에게서 2.82배 증가하였고, 간접흡연 비노출 군에 비해 주 5일 이상 노출된 집단에서 1.27배 증가하였다.;This research is aimed at measuring the effect of active smoking and SHS (second-hand smoke) on wheezing and asthma among Korean adolescents by using data from the 2011 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey. Of a total of 75,643 students analysed, about 40% were exposed to SHS, 12% were current smokers, and 9% were those who had been diagnosed with asthma From the result of logistic regression analysis to examine the effect of active smoking and SHS on wheezing and asthma in this study, the amount of smoking and the amount of SHS were significant factors for “wheezing ever”, “current wheezing”, “asthma ever”, and “current asthma”. The possibility of “wheezing ever” increased significantly according to the amount of smoking (less than 1 cigarette/day OR=1.24, 2∼9 cigarettes/day OR=1.61, more than 10 cigarettes/day OR=2.11) compared with non-smokers and according to the amount of SHS (1∼4 days/week OR=1.16, more than 5 days/week OR=1.30) compared with non-SHS. The possibility of current wheezing increased significantly according to the amount of smoking (less than 1 cigarette/day OR=1.45, 2∼9 cigarettes/day OR=2.12, more than 10 cigarettes/day OR=3.13) compared with non-smokers and according to the amount of SHS (1∼4 days/week OR=1.11, more than 5 days/week OR=1.39) compared with non-SHS. The amount of smoking (more than 10 cigarettes/day vs. non-smokers OR=1.37) and the amount of SHS (more than 5days/week vs. not SHS OR=1.10) effected significantly on the possibility of asthma ever. The amount of smoking (less than 1 cigarette/day vs. non-smokers OR=1.39, 2∼9 cigarettes/day OR=1.38, more than 10 cigarettes/day OR=2.82) and the amount of SHS (more than 5 days/week vs. not SHS OR=1.27) influenced significantly on the possibility of current asthma. In conclusion, adolescents’s smoking and SHS can raise the possibility of wheezing and asthma. Therefore, policy makers need to enforce policies that help adolescents prevent from exposing to SHS including homes and public places like PC rooms, parks, bus stops and streets as well as quit smoking.
본 연구는 국민연금연구원의 국민노후보장패널조사 자료를 통하여 우리나라 중·고령자가구의 자산 분포의 특징, 자산불평등, 그리고 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 중·고령자가구의 순자산점유율은 상위 1%가 순자산의 12.0%, 상위 5%는 34.0%, 상위 10%는 전체 순자산의 절반에 가까운 49.3%를 보유하고 있었다. 한편 소득점유율은 상위 1%가 총소득의 8.2%, 상위 5%가 총소득의 23.4%, 그리고 상위 10%가 총소득의 36.1%를 가지고 있는 것으로 나타나, 우리나라에서도 자산분포에 관한 정형화된 사실 중의 하나인 ‘소득보다 자산의 집중도가 높다’는 사실을 확인할 수 있었다. 50세 이상의 가구주로 이루어진 가구에 대해서 중위자산의 50%를 자산빈곤선으로 보고, 그 이하의 자산을 보유하고 있는 가구를 빈곤가구로 정의한 다음 가구주 연령대별 자산빈곤 현황을 살펴보았다. 가구주 연령대별로 보면 자산빈곤층은 80대 57.7%, 70대 47.5%, 60대 28.6%로 나타나 가구주의 연령이 증가할수록 자산빈곤층에 속하는 비율은 점차 증가하였으며, 가구주가 80대인 경우는 자산빈곤가구의 비중(57.7%)이 일반가구의 비중(42.3%)보다 높은 것으로 나타났다. 로짓(logit)모형을 추정한 결과에 의하면 가구주 성별이 여성인 경우, 월세를 살고 있는 가구인 경우, 가족 중 5세 미만의 아동이 있는 경우 자산빈곤가구에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또 가구주 연령이 약 63세가 될 때까지는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지지만 그 이후부터는 빈곤가구에 속할 확률이 다시 높아지는 것으로 나타났다. 또 가구주의 교육수준이 높을수록, 소득수준이 높을수록, 육체적으로 건강할수록, 자가를 보유하고 있는 가구는 빈곤가구에 속할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 정부는 퇴직 시점이 가까운 근로자가구의 자산형성을 지원하는 시책을 강화할 필요가 있다. 이는 궁극적으로 은퇴한 중·고령자가구의 자산빈곤을 완화시키고, 국민기초생활보호제도의 효율적 정착을 도와 정책효과를 극대화하는 결과를 가져올 것이기 때문이다.;This paper investigates net-asset distribution, inequality, and poverty among elderly households in Korea. For this purpose, the recently released Korea Retirement and Income Study (KReIS) data were analyzed. Major findings can be summarized as follows. Top one percentile of the elderly households owned 12% of total net-assets, top 5 percentile 34%, and top decile 49.3%. When it comes to total income, however, top one percentile earned 8.2%, top 5 percentile 23.4%, and top decile 36.1%. This confirmed one of the stylized facts on asset distribution that the concentration ratio of asset is higher than that of income. Next, the net-asset poverty line was defined as the households with net-assets less that half (50%) of the median. According to the classification of the household heads by age, the poverty rate was 57.7% for those in their 80s, 47.5% for those in their 70s, and 28.6% for those in their 60s. The poverty rate increased with the age of the household heads, and the share of the asset-poor households was higher than the non asset-poor ones among the households with heads in their eighties. According to the regression results of the logit analysis, there is high probability of being assetpoor if the household heads is female, if households living with monthly payments (Wolse), if households with young children (0-4 of age). With regard to the age of household head, the probability of being asset poor decreased until the age of around 63, and then increased thereafter. The probability of being asset-poor becomes lower if the level of education is higher, if the level of income is higher, if the physical health condition is better than average. The government needs to initiate policy that supports asset-building program for people nearing retirement. This will eventually alleviate the asset-poverty of aged groups, and bring out maximum policy effects by helping successful establishment of the National Basic Livelihood Security system.
본 연구에서는 2003년 OECD Health Data와 UNDP자료 등을 사용하여 OECD국가들(혹은 NHI, FFS 국가들)에서 공공보건의료부문의 결정요인으로 관찰된 변수들간의 평균적인 관계에 기초한 공공의료비 지출 비중 또는 공공병상비율의 관점에서 우리나라 공공보건의료부분의 적정수준을 추정하였다. 모델추정방법으로는 패널분석을 사용하였고, OECD국가 전체와 NHI국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 고정효과모형(Two Factor Fixed Effect Model)을 사용하였고, FFS국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 확률효과모형(Two Factor Random Effect Model)을 적용하였다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 한국의 공공보건의료부문의 비중은 매우 낮은 것으로 평가된다. OECD 국가들에서 나타나는 관계를 이용한 공공의료비 지출 비중의 추정치는 76.94%이고 NHI국가들과 FFS 국가들만을 가지고 추정했을 경우에는 각각 76.40%와 69.92%인데 반하여 현재 한국의 공공의료비 지출 비중은 44.9%로서 현격한 차이를 보이고 있다. 또한 공공병상비율의 추정치와 실제치를 비교할 경우에도 OECD국가 전체, NHI국가, 그리고 FFS 국가들을 대상으로 추정한 추정치는 각각 62.14%, 52.30% 그리고 38.65%로 나타났으나 현재(2002년) 한국의 공공병상비율은 18.5%로서 아주 낮은 수준에 머무르고 있음을 알 수 있다. 우리나라 공공보건의료비 비중과 공공병상비율과 같은 공공보건의료수준이 OECD국가전체보다 그리고 NHS 국가나 NHI 국가보다 크게 낮은 것은 부인할 수 없는 사실이지만 우리나라 공공보건의료 부분의 비중을 몇 년 내에 본 연구에서 추정된 적정치까지 도달하는 것은 현실적으로 불가능하다 판단된다. 뿐만 아니라 본 연구에서 사용한 계량분석모형에서는 보건의료공급체계는 오랜 기간 동안 역사·문화·경제적인 토대 위에서 발전해온 산물이기 때문에 명목상 같은 공급체계나 지불보상체계를 가졌다 하더라도 국가간 차이가 날 수 밖에 없으며 이런 점으로 인하여 공공보건의료부문에 차이가 존재할 수 있다는 점 등을 반영할 수 없었다는 한계를 가지고 있기 때문이다. 따라서 이러한 점을 무시하고 본 연구에서 추정된 목표치까지 인위적인 수준까지 무리하게 끌어올리는 것은 더 비효율적일 수 있다는 점을 간과해서는 안된다. 우선 현재 공공의료체계의 기능을 재정립하고 우선 순위를 조정하고, 연계체계가 없는 공공보건의료체계를 확립하는 것에서부터 시작하여 국민의 공공보건의료에 대한 수요와 정부의 필요성에 근거하여 장기적이고 단계적으로 접근해야 할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 정부는 공공보건의료를 강화하고 확충하는 방안에는 공공병상확충 등 공공기관을 통한 서비스를 직접제공하는 것 뿐만 아니라 건강보험급여의 충실화 등 재정적인 지원방법도 있음을 간과해서는 안될 것이다. 즉, 정부의 공공보건의료정책은 재원조달을 포함한 전반적인 보건의료정책의 틀 속에서 이루어져야 할 것이다.;This study estimates the appropriate levels of public sector portion as share of total medical expenditures, and of total beds, based on the balanced relationship of variables, which are found to be the major components of public health sector, with application of the OECD Health Data and UNDP records for 2003. Panel analysis was applied for the estimation of optimal level of public sectors such as beds and medical expenditures of public sector. A Two Factor Fixed Effect model was used for all the models for OECD and NHI countries, while a Two Factor Random Effect Model was used for Fee-for-service countries. After careful analyses, the public sector portions as percentages of total medical expenditures and total beds in Korea was found to be quite low. Whereas estimated optimal level of public sector as share of total medical expenditures were 76.94% for OECD nations, 76.40% for NHI nations, and 69.92% for FFS nations, the real public sector portion in Korea is only 44.9%, clearly revealing difference. Moreover, the estimated optimal level of public sector portion as share of total beds, were 62.14% for OECD countries, 52.30% for NHI countries, and 38.65% for FFS countries, while real public sector portion as share of total beds trailed at 18.5%(as in 2002), again found to be very low. It’s undeniable that Korea’s public contributions into the health care system are significantly lower than that of OECD, FFS, or NHI countries. However, it’s unrealistic to reach appropriate levels(as determined in this study) in a short time frame. Also, even if health care system and payment remuneration system are similar among countries, it must be recognized that since these systems were all developed over long periods of time, and were shaped by cultural, and economic factors, there has to be differences between countries. The econometric analysis used in this study for estimation of optimal level could not take into account this point. It is therefore, reasonable to assume that some limitations will exist in bringing the public sector portion of Korea fully in line with these nations. We cannot ignore the possibility that forcing the estimated optimal level of public sector portion onto the Korean system, may introduce unexpected inefficiencies and problems. Firstly, we need to re-check the functions of the current public health system, re-establish priorities, and reduce excessive complications. Then we need to approach demands of the Korean population, and the need for Korean government’s involvement, in an organized and long term fashion. Moreover, in addition to directly providing services such as public beds, the government should recognize that they can monetarily assist in the subsidization of insurance payments. In other words, public health policy should take place within the larger framework of general public health policy, which could include direct monetary assistance.