1. 데이터

본 연구는 질병관리청의 청소년건강행태조사 원시자료를 이용하여 분석을 시행하였다.4) 청소년건강행태조사는 우리나라 청소년의 흡연, 음주, 비만, 식생활, 신체활동 등 건강행태를 파악하기 위해 중･고등학생을 대상으로 온라인을 통해 이루어지는 조사이다. 온라인 조사는 인터넷이 가능한 학교 컴퓨터실에서 1인 1대 컴퓨터를 배정하고 익명성이 보장된 상태로 45~50분 동안 학생들이 스스로 질문에 대하여 기입하는 형식으로 이루어진다. 청소년건강행태조사는 전국 대상으로 표본학교를 선정한 후 층화집락추출법(Stratified cluster sampling)을 통해 표본을 추출하였다. 2005년 중학교 1학년~고등학교 2학년 학생 58,727명을 시작으로 2006년부터는 조사 대상 고등학교 3학년까지 확대하여 매년 조사가 수행되고 있는데, 가장 최근에 수행된 조사는 2021년 8월 30일부터 11월 11일 사이에 실시된 제17차 조사로 이 조사에는 54,848명이 설문에 참여하였다. 본 연구에서는 세종시가 조사에 포함된 제11차 조사(2015년 조사연도)부터 가장 최근 조사인 제17차 조사(2021년 조사연도)를 이용하였다.

본 연구에 사용된 변수와 관련하여 청소년건강행태조사의 질문 항목 중 응답자가 거주하고 있는 지역과 학교의 형태 등에 대한 정보가 포함되어 있는 공통변수 항목, 아침 및 과일 섭취 빈도 등의 정보가 포함되어 있는 식생활 항목, 하루 60분 이상 신체활동 일수 등의 정보가 포함되어 있는 신체활동 항목, 응답자의 신장과 체중의 정보가 포함되어 있는 비만 및 체중 조절 항목, 그리고 나이 및 부모의 학력 등에 대한 정보가 포함되어 있는 일반적 특성 및 건강 형평성 항목의 질문들을 참고하였다. 원시자료에 존재하는 학생의 신장과 체중에 대한 정보를 이용하여 개별 학생의 BMI를 계산하였고,5) 계산된 체질량지수를 바탕으로 과체중 및 비만 상태를 나타내는 변수를 생성하였다. 아동 및 청소년의 경우 성인과 달리 절대적인 체질량지수를 이용하여 과체중 및 비만 상태를 구분하지 않고 해당 아동이 속하는 연령과 성별에 따른 체질량지수의 분포를 이용하여 과체중 및 비만 상태를 구분한다. 해당 아동이 속하는 연령과 성별에 따른 체질량지수의 분포에서 85th 이상, 95th 미만에 속하는 아동은 과체중 아동으로 그리고 95th 이상 분포에 속하는 아동은 비만 아동으로 각각 분류되는데, 본 연구에서는 2017년 소아청소년 성장도표(질병관리청, 2017)의 결과를 이용하여 과체중 아동과 비만 아동을 각각 분류하였다.

<표 1>은 본 연구에서 사용된 변수들의 기술통계량을 지역별 및 코로나19 사태 전후로 구분하여 제시하고 있다. 먼저 분석에서 종속변수로 사용된 변수는 과체중 이상을 나타내는 이항 변수와 비만을 나타내는 이항 변수로, 두 변수 모두에 있어 비수도권이 수도권보다 더 높은 수준을 나타내고 있는데, 예를 들어 코로나19 사태 이전의 경우 수도권에 거주하는 학생들의 경우 10.96%가 비만 상태를 나타내고 있는 반면 비수도권에 거주하고 있는 학생들은 12.39%가 비만 상태를 나타내고 있다. 또한 코로나19 사태 전후를 기준으로 볼 때 코로나19 사태가 발생하기 이전보다 발생한 이후에 청소년들의 몸무게 상태를 나타내는 변수들의 크기가 증가한 것을 확인할 수 있다. 청소년이 거주하고 있는 도시 형태와 관련해서는 수도권의 경우 중소도시와 대도시의 비율이 높은 반면, 비수도권의 경우 군지역의 비율이 상대적으로 높게 나타나고 있는 가운데 코로나19 사태 이후에 실시된 조사에서는 수도권이면서 중소도시에 거주하는 학생들의 비중이 49.90%에서 52.03%로 증가한 반면, 대도시에 거주하는 학생들의 비중은 약간 감소한 것이 눈에 띈다. 학교 형태는 수도권과 비수도권 모두 남녀공학인 학교에 재학 중인 청소년이 가장 높은 비율로 보이고 있지만, 수도권에 있어서 남녀공학의 비중이 더 크며, 부모의 학력의 경우 수도권에 거주하는 청소년들의 부모가 대학교 졸업 이상의 학력을 가진 비율이 비수도권에 비해 평균적으로 높은 것으로 나타나고 있다. 다음으로 음식 섭취와 관련된 변수들을 살펴보면, 최근 7일 동안 아침 식사를 최소 1번 이상 했다고 응답한 비율의 경우 코로나19 사태 이전에는 수도권과 비수도권 간의 차이가 거의 없지만 코로나19 사태 이후에는 비수도권이 수도권보다 낮은 값을 보이고 있다. 과일 섭취는 코로나19 사태 전후 모두에 있어서 수도권이 약간 큰 값을 보이고 있는 반면, 탄산음료 섭취는 비수도권에서 더 큰 값을 나타내고 있다. 특히 코로나19 사태 이후 수도권에서 탄산음료를 섭취하는 청소년의 비중은 약 3%p 감소한 반면 비수도권은 코로나19 사태 이전과 거의 동일한 수준을 보이고 있는 것을 알 수 있다. 패스트푸드의 경우 코로나19 사태 이전에는 수도권에 거주하는 청소년들의 섭취 비중이 다소 컸지만 코로나19 사태 이후에는 반대로 비수도권에 거주하는 청소년들의 섭취 비중이 다소 큰 것으로 나타나고 있다. 마지막으로 신체활동과 관련된 변수들을 살펴보면, 최근 7일 동안 60분 이상 신체활동을 했거나 고강도 신체활동을 20분 이상 한 날이 있다고 응답한 학생들의 경우 비수도권이 더 큰 값을 보이고 있으며 수도권과의 차이는 코로나19 사태 이후에 더 커진 것을 알 수 있다. 반면 하루에 평균적으로 앉아서 보낸 시간의 경우 비수도권에 거주하는 학생들이 코로나19 사태 이전에는 약 11분 정도, 그리고 코로나19 사태 이후에는 약 5분 정도 더 많은 것으로 나타나고 있다.

[그림 1]과 [그림 2]는 과체중 이상 및 비만 비율의 추세를 그래프로 나타내고 있다. 먼저 [그림 1]은 수도권과 비수도권을 모두 합친 전국에 대한 추세를 나타내고 있는데, 과체중 이상과 비만 비율 모두 2015년 이후 매년 증가하는 추세를 보이는 것을 알 수 있다. 과체중 이상 비율을 나타내고 있는 [그림 1-1]을 살펴보면 2015년 18.14%에서 2016년 19.87%로 1.73%p 증가한 후, 2017년과 2019년 사이에는 비교적 완만한 증가세를 보이다가 코로나19 사태가 발생한 2020년에 전년도 대비 1.84%p 증가한 것을 알 수 있다. [그림 1-2]의 비만 비율 역시 과체중 비율과 유사한 패턴을 보이고 있는데, 다른 연도에 비해 2016년(1.49%p)과 2021년(1.20%p)에 눈에 띄게 높은 증가세를 나타내고 있다.

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그림 1.

중･고등학생 과체중 이상 및 비만 추세: 전국

주: 과체중 이상은 성별-연령별 체질량지수 분포에서 85th 이상에 속하는 아동을 의미. 비만은 성별-연령별 95th 이상에 속하는 아동을 의미.

[그림 1]에 나타난 이러한 결과가 지역과 성별에 따라 어떠한 이질성을 띠고 있는지 살펴보기 위해 [그림 2]에 과체중 이상 및 비만 추세를 수도권과 비수도권, 그리고 성별로 각각 분류하여 살펴보았다. 먼저 [그림 2-1]은 남학생과 여학생 모두에 대하여 과체중 이상 비율이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하였는지를 수도권과 비수도권으로 구분해서 보여주고 있는데, 2019년과 2020년 사이 경우 비수도권의 비율이 상대적으로 급격하게 증가한 반면 수도권의 경우에는 이전의 추세와 유사한 패턴을 보이며 증가한 것을 알 수 있다. [그림 2-2]와 [그림 2-3]은 남학생과 여학생을 구분하여 추세를 나타내고 있는데 남학생의 경우 2019년과 2020년 사이 비수도권에서의 과체중 이상 비율이 26.16%에서 29.78%로 3.62%p 증가하였고 수도권에서도 같은 기간 25.32%에서 28.23%로 2.91%p 증가하였다. 따라서 비수도권보다는 작지만 수도권에서도 과체중 비율이 상당히 증가한 것을 알 수 있다. 여학생의 경우 비수도권에서는 코로나19 사태가 발생한 2020년에 전년 대비 과체중 이상 비율이 20.33%에서 21.08%로 0.75%p 증가한 반면, 수도권의 경우에는 오히려 전년도 보다 과체중 이상 비율이 17.96%에서 17.64%로 0.32%p 감소한 것으로 나타났다.

하지만 코로나19 사태가 2년 차에 접어든 2021년에는 그 비율이 18.44%로 증가하여 수도권에서도 비교적 큰 증가폭을 나타내었다. [그림 2-4]~[그림 2-6]에 나타나 있는 비만의 경우 [그림 2-1]~[그림 2-3]에 나타나 있는 과체중 이상과 전반적으로 유사한 패턴을 보이고 있다.

[그림 2]에 나타나 있는 지역별, 그리고 성별 추세로부터 청소년의 몸무게 변화가 지역에 따라 다른 패턴을 보인다는 사실을 알 수 있다. 전반적으로 수도권의 경우 과거의 추세에 따라 완만하게 증가하는 패턴을 보이고 있는 반면 비수도권의 경우는 2020년에 전년도 대비 상대적으로 큰 증가 폭을 나타내고 있다. 이는 코로나19 사태가 청소년의 몸무게에 미친 영향이 수도권과 비수도권별로 다를 수 있다는 가능성을 보여준다. 또한 성별에 따른 청소년의 몸무게 변화도 이질적인 형태를 보이고 있는 사실을 알 수 있다. 일반적으로 청소년 시기의 남학생과 여학생은 신체적인 측면에서뿐 아니라 생활양식에 있어서도 상당한 차이를 나타내기 때문에 성별에 따른 이러한 이질적인 추세는 그 원인에 있어서도 동일하지 않은 요인으로 인한 결과일 가능성이 크다고 하겠다. 본 연구는 이러한 측면들을 고려하여 아래 분석모형을 이용해 결과를 좀 더 체계적으로 추정하고자 한다.

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그림 2.

중･고등학생 과체중 이상 및 비만 추세: 수도권-비수도권별 및 성별

주: 과체중 이상 성별-연령별 체질량지수 분포에서 85th 이상에 속하는 아동을 의미. 비만은 성별-연령별 95th 이상에 속하는 아동을 의미. 수도권은 서울, 인천, 경기도를 포함.

2. 분석모형

<표 1>의 변수들을 바탕으로 아래의 식 (1)을 선형확률모형(Linear probability model)을 통해 추정함으로써 코로나19 사태가 청소년의 과체중 및 비만 확률에 미친 영향이 수도권과 비수도권 간 이질적으로 발생했는지에 대하여 살펴보았다.6)

종속변수인 Yi는 청소년 i의 몸무게 상태를 나타내는 이항 변수로 과체중 이상과 비만에 대한 상태를 각각 이용하였다. 시차(코로나19 사태 이전과 이후)와 지역(수도권과 비수도권)간 교차항을 이용하여 네 가지 이항 변수를 생성하였다. Pre_M은 조사 연도가 2020년 이전, 즉 코로나19 사태 이전일 경우 1을 나타내는 이항 변수와 조사 당시 청소년의 거주지역이 수도권일 경우 1을 나타내는 이항 변수 간의 교차항을 의미한다. 마찬가지로 Pre_NM(Post_NM)은 조사 연도가 2020년 이전(이후)일 경우 1을 나타내는 이항 변수와 거주지역이 비수도권일 경우 1을 나타내는 이항 변수 간의 교차항을 나타낸다.

식 (1)에서 생략된 그룹은 2020년 이후 이항 변수와 수도권을 나타내는 변수의 교차항인 Post_M으로 기준그룹(base group)의 역할을 한다. 식 (1)에서의 관심 파라미터는 β₃로 이는 다른 조건이 일정할 때 경우 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 학생들의 몸무게 상태와 비교해서 비수도권에 거주하는 학생들의 몸무게 상태가 상대적으로 얼마나 변하였는지를 나타낸다. 나머지 변수의 경우 X는 청소년의 몸무게 상태에 영향을 미칠 수 있는 변수들에 대한 백터로 거주 지역의 규모 형태, 학교 형태, 학년, 부모의 학력을 포함하고 있다. 마지막으로 성별에 따라 결과가 다른지를 살펴보기 위해 남학생 표본과 여학생 표본을 따로 분석하여 결과를 제시하였다.

1. 지역별-성별에 따른 차이

<표 2>에 과체중을 나타내는 이항 변수를 종속변수로 이용한 식 (1)의 추정 결과가 나타나 있다. 첫 번째 열은 남학생과 여학생 모두를 대상으로 분석한 결과를 보여주고 있고 두 번째 열은 남학생만을 대상으로 한 결과를, 그리고 세 번째 열은 여학생만을 대상으로 한 결과를 각각 나타내고 있다. 먼저 첫 번째 열의 결과를 살펴보면 2020년 이전과 수도권을 나타내는 이항 변수 간의 교차항 값이 -0.051로 유의한 결과를 나타내고 있는데 이는 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 학생들에 비해 코로나19 사태 이전 수도권에 거주하는 학생들의 과체중 이상 발생 확률이 약 5.1%p 낮은 것을 의미한다. 마찬가지로 두 번째 행에 나타난 2020년 이전⨉비수도권의 계수 값 또한 코로나19 사태 이전 비수도권에 거주하는 학생들의 과체중 이상 발생 확률이 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 학생들에 비해 약 4%p 낮다는 결과를 보여주고 있다. 반면에 세 번째 행에 나타난 2020년 이전⨉비수도권의 경우 계수 값이 0.012로 양의 값을 보이고 있는데, 이는 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 학생들에 비해 비수도권에 거주하는 학생에 대하여 과체중 이상 발생 확률이 약 1.2%p 더 높음을 나타내고 있다.

이러한 결과는 수도권과 비수도권 모두에 있어 코로나19 사태 이후 과체중 이상 발생 확률이 증가했지만, 그중에서도 비수도권에 대하여 이러한 영향의 크기가 상대적으로 더 크게 발생한 것을 보여준다고 할 수 있다. 다른 통제변수들의 결과에 대해서 간략히 살펴보면, 거주지역 규모의 경우 대도시보다는 군지역과 중소도시에 거주하는 학생일수록, 학교 형태의 경우 남녀공학에 비해 남학교 혹은 여학교에 재학하는 학생일수록, 그리고 부모의 학력의 경우 학력이 높을수록 과체중 이상 발생 확률이 낮은 반면 학년의 경우 학년이 증가할수록 과체중 이상 발생 확률이 높은 것으로 나타났다.

두 번째 열에 남학생만을 대상으로 분석한 결과를 살펴보면 2020년 이전⨉수도권과 2020년 이전⨉비수도권의 계수 값이 첫 번째 열과 마찬가지로 각각 유의하게 음의 값을 보이고 있어 코로나19 사태 이전의 경우 수도권과 비수도권 모두 남학생의 과체중 이상 발생 확률이 코로나19 사태 이후보다 낮은 것을 알 수 있다. 하지만 2020년 이후⨉비수도권의 경우 계수 값이 양의 부호를 나타내고 있지만 그 크기가 매우 작고 통계적으로도 유의하지 않은데 이러한 결과는 남학생의 경우 코로나19 사태 코로나19 사태가 수도권과 비수도권 간 이질적인 영향을 미치지 않음을 나타낸다고 할 수 있다. 반면 세 번째 열의 여학생만을 대상으로 분석한 결과를 살펴보면 처음 두 변수의 계수 값이 각각 -0.023과 -0.010으로 음의 값을 보이고 있고 유의한 결과를 보이고 있다. 세 번째 행의 2020년 이후⨉수도권의 경우 0.016으로 1% 수준에서 유의한 값을 나타내고 있는데 이는 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생에 대하여 과체중 이상 발생 확률이 약 1.6%p 더 높음을 나타내고 있다. 성별에 따라 표본을 나누어서 살펴본 결과 관심 변수인 2020년 이후⨉수도권의 경우 남학생을 대상으로 살펴봤을 때 비해 여학생을 대상으로 분석했을 때의 계수 값의 절대적인 크기가 클 뿐 아니라 유의한 값을 보이고 있는데, 이는 첫 번째 열의 수도권과 비수도권 간 차이가 여학생의 몸무게 상태 변화로부터 야기된 것임을 나타낸다고 할 수 있다.7)

<표 3>은 종속변수로 비만을 나타내는 이항 변수를 이용한 결과를 보이고 있다. 수도권과 비수도권 간 코로나19 사태의 이질적인 영향을 나타내는 변수인 2020년 이후⨉수도권을 중심으로 살펴보면 첫 번째 열의 경우 0.007로 유의한 결과를 보이고 있다. 남학생만을 대상으로 분석한 두 번째 열의 경우 이 변수의 계수 값은 0.004로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 나타내고 있는 반면, 여학생만을 대상으로 한 세 번째 열은 0.010으로 1% 수준에서 유의한 결과를 나타내고 있어 전반적으로 과체중 상태를 나타내는 이항 변수를 종속변수로 사용한 <표 2>에 비해 계수 값의 크기는 다소 작지만, 상당히 유사한 패턴을 보이고 있음을 알 수 있다. 나머지 통제변수들의 결과 또한 <표 2>와 크게 다르지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 <표 2>~<표 3>에 나타난 결과를 통해 비수도권에 거주하고 있는 여학생들이 코로나19 사태로 인해 몸무게 상태에 가장 큰 영향을 받았다는 사실을 유추할 수 있다.

다음으로 [그림 1]과 [그림 2]에 나타난 것처럼 우리나라에서 코로나19 사태의 영향이 본격적으로 나타나기 시작한 2020년의 경우 청소년들의 과체중 및 비만 발생 확률이 대체로 눈에 띄게 증가한 것을 확인할 수 있는데, 이는 코로나19 사태 초기 동안 실시되었던 엄격한(stringent) 정책의 영향을 나타낸다고 할 수 있다. 즉, 코로나19 사태에 따른 정부의 정책에 대하여 적응하기 시작한 2021년에 비해 이러한 정책들이 처음 시행된 2020년 동안에 청소년들의 비만 관련 행태가 상대적으로 더 크게 변화한 것으로 볼 수 있다. 이에 대하여 구체적으로 살펴보기 위해 식 (1)에서 2020년 이후의 기간으로 정의된 Post 변수를 2020년과 2021년으로 각각 구분한 후 분석을 시행하였다. <표 4>는 <표 2>~<표 3>에서 유의한 몸무게 상태 차이를 나타내고 있는 여학생을 대상으로 분석한 결과와 식 (1)에서의 관심 변수인 교차항에 대한 결과를 제시하고 있다.8)

(1)과 (3)은 식 (1)에서의 Post를 2020년으로 정의했을 경우의 결과를 나타내고 있고, (2)와 (4)는 Post를 2021년으로 정의했을 경우의 결과를 나타내고 있는데, 종속변수로 과체중 이상 확률이 이용되었을 경우의 (1)과 (2)를 비교해 보면 2020 이후⨉수도권의 계수 값이 2020년에 대하여 약 1%p 정도 더 큰 것을 알 수 있다. 종속변수로 비만 확률이 이용되었을 경우의 (3)과 (4)의 경우도 앞의 경우만큼 차이가 크지는 않지만 코로나19 사태 직후를 나타내는 2020에서의 계수 값의 크기가 더 크게 나타나고 있다. 정리하자면, <표 4>는 <표 2>~<표 3>에 나타난 코로나19 사태의 영향이 새로운 정책이 처음 시행되어 청소년들의 행태에 큰 영향을 미친 초기 기간에 주로 발생했음을 보여준다고 할 수 있다.

2. 비수도권 거주 여학생의 몸무게 상태 변화 원인

<표 2>~<표 3>에 나타난 결과가 어떠한 요인에 기인하고 있는지를 추가로 분석하기 위해 몸무게에 영향을 주는 원인을 크게 신체활동 측면과 음식 섭취 측면으로 구분하여 살펴보았다. 구체적으로 청소년건강행태조사에 포함된 신체활동과 관련된 변수 중 최근 7일 동안 숨이 찰 정도의 신체활동을 하루 60분 이상 한 날의 수(하루 60분 이상 신체활동 일수), 최근 7일 동안 숨이 많이 차거나 땀이 날 정도의 신체활동을 20분 이상 한 날의 수(고강도 신체활동 일수), 그리고 학습목적 혹은 학습목적 이외의 목적으로 최근 7일 동안 앉아서 보낸 시간(앉아서 보낸 시간)을 신체활동과 관련된 세부 변수로 설정하였다. 음식 섭취 관련 세부 변수의 경우 최근 7일 동안 아침을 한 날의 수(아침 빈도), 최근 7일 동안 과일을 먹은 일수(과일 섭취 빈도), 최근 7일 동안 탄산음료를 마신 일수(탄산음료 섭취 빈도), 그리고 최근 7일 동안 패스트푸드를 먹은 일수(패스트푸드 섭취 빈도)를 이용하였다. 이상의 신체활동과 음식 섭취 관련 세부 변수를 식 (1)의 종속변수로 이용하여 추정한 결과가 표 5~6에 나타나 있다.9) 앞에서 살펴본 것처럼 코로나19 사태의 비수도권에 대한 이질적 영향이 여학생에 대해서만 나타났기 때문에 본문에서는 여학생 표본만을 이용하여 분석한 결과를 중심으로 살펴보도록 한다.10)

먼저 <표 5>의 첫 번째 열에는 하루 60분 이상 신체활동의 여부를 대상으로 분석한 결과가 나타나 있고 두 번째 열에는 첫 번째 열의 신체활동보다 더 강렬한 신체활동에 대한 여부를 대상으로 분석한 결과가 제시되어 있다. 2020년 이전⨉수도권과 2020년 이전⨉비수도권의 계수 값의 경우 비록 그 크기가 크지는 않지만 모두 유의한 값을 나타내고 있어 코로나19 사태 이전에는 수도권과 비수도권 모두 여학생들의 신체활동 일수가 코로나19 사태 이후의 수도권보다는 다소 많았다는 것을 알 수 있다. 다음으로 관심 변수인 2020년 이후⨉비수도권의 경우 계수 값이 0.013으로 1% 수준에서 유의하게 나타나 비수도권에 거주하는 여학생의 경우 수도권에 거주하는 여학생에 비해 코로나19 사태 이후 신체활동을 오히려 약 1.3%p의 확률로 더 많이 한 것으로 나타났다. 두 번째 열의 결과에 의하면 고강도 신체활동에 대한 이러한 차이는 약 2.1%p인 것으로 나타났다.

다음으로 세 번째 열과 네 번째 열에 하루 평균 앉아서 보낸 시간에 대한 분석 결과가 제시되어 있는데, 학습목적으로 앉아서 보낸 시간의 경우 2020년 이전에 대한 교차항 모두가 각각 유의한 결과를 나타내고 있다. 구체적으로는 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 여학생에 비해 코로나19 사태 이전 수도권에 거주하는 여학생은 약 32분, 비수도권에 거주하는 여학생은 약 57분 정도 학습목적을 위해 더 오래 앉아 있는 것으로 나타났다. 하지만 2020년 이후⨉비수도권의 계수 값은 -2.388로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보이고 있다. 반면 네 번째 열의 학습 이외의 목적으로 앉아서 보낸 시간의 경우에는 이 변수의 계수 값이 13.411로 유의하게 나타나 약 13분 정도 학습 이외의 목적으로 인해 앉아 있는 시간이 증가한 것으로 나타났다.11) <표 4>에 나타난 결과들을 종합해 보면 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생들의 신체활동은 수도권에 거주하는 여학생들에 비해 앉아서 보낸 시간이 다소 증가하였지만, 숨이 차거나 땀이 날 정도의 활동 횟수 또한 늘린 것으로 나타나 신체활동 수준에 있어 특별한 감소가 있는 것으로 볼 수는 없다고 하겠다.

다음으로 <표 6>에는 음식 섭취 관련 변수를 대상으로 한 분석 결과가 나타나 있다. 첫 번째 열의 아침 식사 여부에 대한 분석 결과를 살펴보면 2020년 이전⨉수도권과 2020년 이전⨉비수도권의 계수 값 모두가 양의 값을 보이고 있고 유의한 것으로 나타나고 있다. 관심 변수인 2020년 이전⨉비수도권의 경우에는 계수 값이 -0.010로 5% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있어 코로나19 사태 이후 수도권에 거주하는 여학생들에 비해 비수도권에 거주하는 여학생들이 약 1.0%p 더 높은 확률로 아침을 먹지 않음을 알 수 있다. 두 번째 열에 나타난 과일 섭취의 경우 관심 변수의 계수 값이 -0.003로 음의 값을 나타내고 있는 것을 알 수 있다. 하지만 계수 값의 크기가 작고 통계적으로도 유의한 결과를 나타내고 있지 않기 때문에 과일 섭취와 관련된 비수도권과 수도권 간 차이는 실질적으로 존재하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 다음으로 세 번째 열의 탄산음료 섭취 여부에 대한 결과에 대하여 살펴보면 2020년 이전⨉비수도권의 계수 값이 0.041로 1% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있어 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생들이 수도권에 거주하는 여학생들에 비해 약 4.1%p 더 높은 확률로 탄산음료를 마시는 것으로 나타났다. 마지막으로 네 번째 열에 나타난 패스트푸드 섭취 여부의 경우 역시 관심 변수의 계수 값이 0.009로 양의 값을 나타내고 있고 통계적으로도 유의한 결과를 나타내고 있어 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생들이 상대적으로 더 많은 패스트푸드를 섭취하였다는 사실을 보여주고 있다.

기존의 국내외 연구들에 따르면 청소년들이 거주하는 지역의 식품 환경(Food environment) 및 청소년들의 식습관이 비만에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려져 있다. 예를 들어, 한국아동･청소년패널을 이용한 원혜진(2022)과 박소연(2019)의 연구는 청소년이 거주하는 지역의 패스트푸드 매장과 편의점 수가 많을수록 비만 확률이 증가하는 것을 보이고 있다.12) 초등학교 아동을 대상으로 설문조사를 통해 비만 아동의 식습관에 대하여 살펴본 김남주(2005)는 정상체중인 아동에 비하여 비만 체중인 아동일수록 아침을 거르는 비율이 높았고 식사 속도가 빨랐으며, 인스턴트 음식에 대한 선호가 상대적으로 높음을 밝히고 있다. 한편 아동의 식습관과 비만으로 인한 스트레스 간의 관계에 대하여 살펴본 김지희, 문보경(2010)의 연구에서는 여학생들의 경우 아침을 먹는 집단에서 비만으로 인한 정신적인 스트레스가 더 낮은 것으로 나타나고 있다. 이외에도 김민정(2012), 허영희, 최미자(2006), 김현아(2004), 오지현 외(2003)는 빠른 식사 속도와 불규칙한 식사 시간, 그리고 음료의 과다 섭취가 아동 및 청소년들의 비만과 관련이 있음을 보이고 있다. 다수의 국외 연구 또한 유사한 결과를 나타내고 있는데, 미국 캘리포니아에 거주하는 14~15세 사이의 아동을 대상으로 분석한 Currie et al.(2010)은 패스트푸드 매장에 가까이 거주하는 아동일수록 더 높은 비만 확률을 보이는 것을 발견하였다. 과일 및 채소 섭취가 아동 비만에 미치는 영향을 살펴본 Qian et al.(2016)은 학교급식의 과일 및 채소 구입 비용에 대해 정부가 지원해주는 Fresh Fruit and Vegetable Program(FFVP)을 채택한 학교와 채택하지 않은 학교에 다니는 학생들을 비교하였는데, FFVP를 채택한 학교에 다니는 학생들의 비만 확률이 유의미하게 낮음을 발견하였다. 이 밖에 탄산음료 섭취(James & Kerr, 2005; Malik et al., 2006; Fidler Mis et al., 2017)와 아침 식사를 거르는 행위(Antonogeorgos et al., 2012; Verduci et al., 2021)도 아동 및 청소년의 비만을 증가시키는 요인으로 나타났다. 식품 환경 및 식습관과 청소년 비만 사이의 관계에 대하여 살펴본 이상의 선행연구 결과를 바탕으로 볼 때, <표 6>에 나타난 식습관 패턴의 변화는 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생들의 상대적인 몸무게 증가를 설명해 줄 수 있는 요인 중 하나임을 제시한다고 할 수 있다.

추가적으로 평균값을 이용하여 <표 6>에 나타난 결과가 어느 정도의 크기를 의미하는지를 파악할 수 있다. 예를 들어, 아침 식사 여부에 대한 2020년 이전⨉비수도권 계수값은 0.040이고 2020년 이후⨉비수도권 계수값은 -0.010으로 코로나19 사태로 인해 비수도권에 거주하는 여학생들이 아침 식사를 하는 경우가 5.0%p 감소한 것을 알 수 있다. 비수도권에 거주하는 여학생들의 경우 81.89%가 아침 식사를 한다고 응답하고 있기 때문에 표 6의 두 번째 열에 나타난 비수도권 지역의 아침 식사에 대한 변화는 평균을 기준으로 볼 때 약 6.11%의 감소 효과와 동일한 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로 세 번째 열의 탄산음료 섭취와 네 번째 열의 패스트푸드 섭취에 대한 비수도권에 거주하는 여학생들의 평균값이 각각 72.98%과 78.51%이기 때문에 평균을 기준으로 볼 때, 탄산 음료 섭취는 약 1.10% 증가하였고 패스트푸드 섭취는 약 6.11% 증가한 것으로 볼 수 있다. 하지만 각각의 음식 섭취 행위가 몸무게 증가에 미치는 영향이 다르기 때문에 이러한 변화율만을 바탕으로는 결과의 실제적인 유효성을 판단하기에는 한계가 있으며, 이를 파악하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

이상의 결과를 종합해 보면 코로나19 사태 이후 비수도권에 거주하는 여학생들이 수도권에 거주하는 여학생들에 비해 상대적으로 더 높은 과체중 및 비만 확률을 보였는데 이러한 현상은 이들이 신체활동에 대해 시간을 덜 소비해서라기보다는 몸무게 증가를 유발하는 음식 섭취 행위를 증가시킨 사실과 관련되어 있을 것으로 추측할 수 있다.