경제성장을 설명하는 추정방정식에는 항상 종속변수의 시차변수(lagged dependent variable)가 설명 변수의 하나로 포함되는 문제가 발생한다. 따라서 기존의 패널분석기법을 사용하여 경제성장을 설명하는 모형을 추정하는 경우에는 추정 편의가 발생하게 되는 약점이 있다. 본 논문은 기존 연구와 차별되는 GMM-차분 추정방법을 사용한 동태적 패널모형을 이용하여 국가간 여성의 경제활동참가, 성장과 불평등과의 관계에 관한 실증분석모형을 추정하였다. 동태적 패널모형의 분석결과 여성의 경제활동참가가 경제성장에 직접적으로 미치는 영향은 통계적인 유의성이 없었으나, 여성의 경제활동참가가 불평등을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 본 연구는 불평등의 감소는 경제성장을 촉진시키는 것으로 분석되었다. 즉 여성경제 활동 참여는 불평등의 해소를 통하여 경제성장에 긍정적인 영향을 간접적으로 미치는 것으로 분석되었다.;Taking as its basis Barro’s growth model, this paper carries out cross-country analysis on the effect of female labor force participation on economic growth and inequality by using the GMM-difference estimation technique of Arellano and Bond, which is based on a dynamic panel analysis. We find that when inequality index is taken into account as an explanatory variable in the economic growth regression, the effect of female labor force participation on economic growth is statistically insignificant while inequality affects growth negatively. On the other hand, the effect of female labor force participation on inequality is negative with strong statistical significance. This implies that inequality decreases as female labor force participation increases. In this sense, female labor force participation can indirectly affect growth positively through its impact on the decrease in inequality, which affects negatively economic growth.
본 연구의 목적은 흡연, 음주, 신체활동을 중심으로 한국 성인의 건강행태 군집을 발견하고, 인구집단별로 건강행태 군집의 분포의 차이가 있는지를 분석하며, 발견한 건강행태 군집이 다른 건강관련 행위와 상관관계가 있는지를 분석하는 것이었다. 분석에 사용한 자료는 한국 성인을 대표할 수 있는 2005년 국민건강영양조사였다. 분석에 포함된 표본은 만19세 이상의 성인 7,795명이었다. 건강행태 군집은 군집분석을 통해서 분석하였다. 인구집단별 건강행태 군집 분포의 차이는 먼저 chi-square test로 이변량 분석을 하고 다항로짓 회귀분석으로 다변량 분석을 하였다. 마지막으로 건강행태 군집별 건강관련 행위의 상관관계는 chi-square test와 로지스틱 회귀분석을 병행하였다. 연구결과 흡연군, 음주군, 운동군, 건강증진군, 수동적태도군의 다섯 가지 군집을 얻을 수 있었다. 비만 및 주관적 건강수준과의 관련성으로 타당성을 분석한 결과 발견한 건강행태 군집들은 타당한 것으로 나타났다. Split sample replication으로 신뢰도를 분석한 결과 신뢰성도 있는 것으로 나타났다. 건강행태 군집은 성, 연령, 교육수준, 가구소득, 직업 등 사회경제적 특성별로 분포가 달랐으며, 일부 만성질환의 유무별로도 다른 것으로 나타났다. 또한 흡연군, 음주군 등 건강위해 요인을 많이 갖고 있는 집단은 안전벨트 착용, 인플루엔자 백신접종, 건강검진, 미네랄 섭취, 영양표시 읽기에서도 건강증진군보다 바람직한 행태를 덜 보이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 건강행태를 개별적으로 접근하기보다는 군집으로 접근하는 것의 유용성에 대한 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다.;The aims of this study were to identify patterns of clustering of such health behaviors as smoking, drinking, and physical activity among Korean adults, to compare the distribution of the clusters across sub-populations, and to analyse the association between the clustering of health behaviors and other behavioral risk factors. The data used in the analysis was the Korea Health and Nutrition Examination Survey 2005, which was representative of the Korean population. The sample included a total of 7,795 adults aged 19 and over. Cluster analysis was used to find the pattern of clustering of smoking, drinking, and physical activity. Differences in the pattern of clustering was examined, first by bivariate chi-square test, and then by multinomial logit regression. Lastly, the association between the clusters of health behaviors and other behavioral risk factors was tested by chi-square test and logistic regression. The study identified five clusters of health behaviors: smoking group, drinking group, physically active group, health promotion group, and passive attitude group. The associations with obesity and self-rated health status showed that these groups were valid. Split sample replication also showed that the results were reliable. The distribution of the clusters varied not only across socioeconomic characteristics such as sex, age, education attainment, household income, and occupation, but also between individuals with certain chronic diseases and those without. In addition, both the smoking group and the drinking group were found to be less likely than the health promotion group to engage in preventive behaviors such as seatbelt use, influenza vaccination, health examination, etc. The result of this study can be evidence of the usefulness of the multiple health behavior approach as an alternative to the individual health behavior approach.
본 연구는 소규모 지역별 의료이용 변이의 정도를 파악하고, 변이 발생에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 변이를 발생시키는 요인(즉, 수요자 요인, 공급자요인 등)들로 설명 가능한 변이의 정도가 어느 정도인지를 파악하고, 이러한 요인들을 모두 통제한 상태에서도 설명되지 않는 부적절성과 불확실성 등으로 인한 의료이용의 변이를 측정하였다. 마지막으로 지역 간 의료이용 변이로 인해 발생되어지는 사회적 후생 손실을 표준화된 경제모델(Phelps등, 1990)을 통해 화폐단위로 파악해 보았다. 상병별 분석결과, 내과계 상병의 표준화 전 변이계수는‘만성폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)’이 0.6676으로 가장 높았고, 표준화 후 변이계수는‘호흡기 감염 및 염증(respiratory infection and inflamation’이 0.5188로 가장 높았다. 반면‘신부전(renal failure)’이 표준화전 변이계수가 0.3167로 가장 낮았고, 표준화 변이계수는‘뇌졸중(cerebrovascular accident)’이 0.2856으로 낮았다. 상병별 후생손실 계산 결과, 내과계 중‘단순폐렴 및 흉막염(simple pneumonia and pleuritis)’의 손실금액이 221억원으로 가장 컸고, 손실률은‘고혈압(hypertension)’이 39.34%로 가장 높았다. 그리고 ‘소화기 악성종양(malignat neoplasm of gastrointestinal tract)’의 경우 손실률이 5.57%로 가장 낮았다. 내과계 20개 상병을 합한 결과 총 진료비 8864억 중 1366억원(15.41%)가 설명되어 지지 않는 변이로 인한 후생손실로 나타났다. 본 연구는 지역간 의료이용의 변이가 어느 정도인지 그리고 변이의 원인이 무엇인지 등을 파악하는 것뿐만 아니라 그 변이로 인한 사회적 후생손실이 얼마인지를 산출해 냈다는 점에서 선행 연구들과 구별된다. 이러한 후생손실 계산은 변이를 줄이는 비용과 연계하여 정책의 우선순위를 설정하는데 중요한 근거가 될 것이다.;This study looks into small area variations in health care utilization and analyzes determinant factors conventionally known to be responsible for the emergence of such variations. Further, this study explores how much of the variations can be explained by socio-economic factors (e.g., the user factors and the provider factors) and how much is due to the inappropriateness and uncertainties that remain unexplained even when the socio-economic factors are controlled. Also, an attempt is made, following a standardized economic model (Phelps, 1990), to calculate the monetary value of social welfare loss arising from variations in health care utilization in terms of monetary value. By disease, the pre-standardized coefficient of variation was highest for chronic obstructive pulmonary disease at 0.6676 and lowest for renal failure at 0.3167. The standardized coefficient of variation was highest for respiratory infection and inflammation at 0.5188 and lowest for cerebrovascular accident at 0.2856. Among the disease fields, the welfare loss was greatest in the case of simple pneumonia and pleuritis at 22.1 billion won, while the rate of loss was highest for hypertension at 39.34% and lowest for malignant neoplasm of gastrointestinal tract at 5.57%. The total spending on the 20 diseases were estimated to be 886.4 billion won, of which 136.6 billion won was thought to be a welfare loss due to unexplainable variation. This study differs from previous studies not only in that it examines the extent and causes of small area variations in health care utilization but also in that it estimates the welfare loss arising from such variations. This estimation will lay a foundation for setting policy priorities in connection with the cost-effectiveness of reducing variations in health care. Although what methods to use to reduce the variations at what cost and whether they will be effective have not been substantially discussed, the priority-setting per se based on the absolute value or the rate of loss may be a testament to how serious the present situation is. Attention should also be paid to the fact that what welfare loss implies is something that needs to be reduced by redressing not only over-utilization but also under-utilization of health care.