Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성
지속가능발전해법네트워크(Sustainable Development Solutions Network)에서는 유엔 산하 자문기구로서 매년 ‘세계행복보고서’를 발표하여, 세계 각 나라 거주민들의 행복을 정량화하여 비교할 수 있도록 행복지수를 제시하여 정부, 기업 및 시민 사회가 행복에 관한 복지를 평가하고 피드백할 수 있도록 하고 있다[1]. ‘2019 세계행복보고서’에 따르면 한 국의 행복지수는 156개국 중 54위로 10점 만점에 5.895점을 받았다[2]. 전세계적으로 행복 불평등이 확대되고 있으며, 그 주된 원인은 국가간 불평등이 아니라 국가내 불평등 심화라는 유엔 보고서가 나 왔다. 따라서 각국 정부는 소득 불평등을 넘어 좀 더 포괄적인 행복 불평등 관리에 적극 나서야 한 다는 게 유엔의 주문이다[2].
전 세계적으로 인간의 행복에 대한 관심이 고조 되면서, 개인이 스스로 인지하는 삶의 만족감, 즉 행복감을 느끼는 정도를 파악하는 가치평가로서 행복지수에 대한 연구가 행복의 결정요인, 행복공 식, 행복수준 행복의 개념 등 다양한 방법으로 활 발하게 진행되고 있다[3]. 1984년 Diener[4]가 주관 적 웰빙(subjective well-being)이라는 개념을 소개 한 바 있다. 이 개념은 개인이 자신의 삶에 대해 느끼는 만족도와 행복감을 나타내며, 긍정적인 감 정과 부정적인 감정의 균형, 그리고 삶의 만족도를 의미하는 것이다. 영국의 심리학자 로스웰 (Rothwell)과 인생상담사 코언(Cohen)이 2002년 발 표한 행복공식[5]에서 '행복은 개인적 특성을 의미 하는 P(personal)에 인생관·유연성·적응력 등을 투 입하고, 생존조건을 가리키는 E(existence)에는 건 강·돈·인간관계 등을 투입하며, 고차원 상태를 나 타내는 H(higher order)에는 야망·자존심·기대·유 머 등을 투입하여 행복은 이러한 3가지 요소로 결 정된다'고 설명하고 있다. 이들은 3요소 중에서도 개인적 특성인 P보다 생존조건인 E가 5배 더 주요 하고, 고차원 상태인 H는 P보다 3배 더 주요하게 판단하여 행복지수를 P+(5×E)+(3×H)로 명시하였 다. 영국에서는 2011년부터 국민웰빙(National Well-being)을 발표하고 있고 경제협력개발기구 (OECD)에서는 ‘보다 나은 삶의 질 지수(Better Life Index)’ 체계를 구축하여 발표하였으며, 부탄 에서도 국민총행복(Gross National Happiness) 지 수를 개발하여 발표하고 있다[3][6][7][8][9].
우리나라의 경우 국회미래연구원 삶의질데이터 센터에서 국민의 행복수준을 높이고 격차를 줄이 기 위한 데이터 축적 및 연구를 지속적으로 수행 하기 위해 “한국인의 행복조사”를 3년째 진행 중 이다. 한국인의 행복수준 및 불평등 크기를 추적하 고 다양한 사회 현상을 예측하며, 행복수준과 불평 등을 결정하는 다양한 결정요인을 밝히고 국민 행 복 수준을 높이기 위한 연구를 계속하고 있다[10]. 물질적 부(富)만을 목표로 했던 개발성장 사회에서 질 높은 삶과 좋은 사회로의 전환이 미래 한국사 회의 나아갈 방향임을 인식하고 일반적으로 행복 수준이 높은 개인 및 사회가 다양한 영역에서 바 람직한 특성(예, 높은 건강수준, 높은 출산율, 높은 정치적 참여 및 이타적인 행동 등)을 보이고 있음 을 인지하여 경제적 풍요만으로는 행복을 성취하 기 어렵다는 것을 지각함으로 「OECD주관적 안 녕감 측정 가이드라인」및 「UN 세계행복보고 서」의 제안에 따라 주관적인 안녕감 측정에 초점 을 맞춘 조사를 진행하고 있다[3][6].
그간의 연구 결과에 따르면 주관적 행복감은 건 강을 결정하는 요인 중 하나로서 건강ㆍ질병 나중 에는 사망과도 연관이 있다는 것으로 알려져 있다 [11][12]. 스스로 자신이 행복하다고 느끼는 사람이 더 오래 산다는 사실은 많은 연구에서 관찰되고 있으며[12]. 네덜란드에서 15년 동안 노인을 추적 한 연구에서는 행복한 노인들은 불행한 노인들과 달리 사망 위험이 0.78배 낮았다는 보고가 있다 [13]. 행복지수는 최근 UN 인간개발지수[9] 등의 형태로 국가간 비교 시에 빈번히 사용되고 있으며, 최근 들어 우리나라에서도 국민 행복과 삶의 질 증진에 대한 관심 증가와 중요성이 부각되며 관련 연구가 괄목할 만하게 증가되고 있다[3][6][7][8][9]. 또한 노인이나 여성에 대한 행복지수나 '건강관련 삶의 질'에 대한 연구는 다양하게 발표된 바 있으 나, 인구 고령화, 저출산 등으로 인해 노동력에 많 은 변화가 있는 경제 활동 인구의 핵심을 이루고 있는 한국의 경제활동인구를 대상으로 한 행복지 수나 '건강관련 삶의 질'에 대한 연구는 그렇게 많 지 않다. 따라서 본 연구에서는 매년 전국 규모로 조사되고 있는 지역사회건강조사(Community Health Survey) 자료를 이용하여 한국의 지역별 경제활동인구의 특성이 ‘건강관련 삶의 질’과 행복 지수에 미치는 요인을 파악하고자 한다.
Ⅱ. 연구방법
1. 연구대상
지역사회건강조사는 2008년부터 매년 전국 보건 소에서 실시해 오고 있는 조사 자료이며, 만 19세 이상의 성인을 대상으로 훈련된 조사원이 직접 방 문하여 1:1면접조사(전자설문조사)로 진행되고, 인 구주택 총 조사 자료를 기본으로 계통추출법으로 추출된 개인 및 가구조사 자료이다. 본 연구에서는 2021년 지역사회건강조사에 참여한 229,242명의 전 체 표본 중 만 19세∼64세까지의 경제활동인구 154,750명을 추출하였고, 그 중 주요 변수에 결측 값이 있는 996명을 제외한 153,754명을 본 연구의 대상자로 선정하였다.
2. 변수정의
1) 대상자의 일반적 특성
대상자의 연령을 만 ‘19세∼29세’, ‘30세∼39세’, ‘40세∼49세’, ‘50세∼64세’로 구분한 경제활동인구 를 대상자로 선정하였다. 교육수준은 ‘초졸 이하’, ‘중졸’, ‘고졸’, ‘전문대졸’, ‘대졸이상’ 등 5개 집단 으로 구분하였으며 소득수준은 월평균 가구소득이 ‘100만원 미만’, ‘100~200만원 미만’, ‘200~300만원 미만’, ‘300~400만원 미만’, ‘400~500만원 미만’, ‘500만원 이상’으로 구분하여 정의하였다. 혼인상태 는 ‘기혼’, ‘미혼’, ‘이혼(사별, 별거 포함)’으로 구분 하였다. 경제활동상태는 ‘경제활동에 종사하는 경 우 ‘유’, 미취업상태인 경우 ‘무’로 정의하였다. 주 관적 건강 수준은 ‘매우 좋음’과 ‘좋음’은 ‘좋음’으 로 ‘보통’은 ‘보통’으로 ‘나쁨’과 ‘매우 나쁨’은 ‘나 쁨’으로, 구분하여 모두 3개의 집단으로 분류하였 다. ‘최근 1주일 중 평소보다 조금 힘들거나 숨이 약간 가쁜 정도의 중등도 신체활동을 10분 이상 했던 날은 며칠입니까?’ 란 물음에 ‘일주일 중 3일 이상 중등도 신체 운동을 하고 있다’고 응답한 경 우 ‘유’, 그렇지 않은 경우는 ‘무’로 정의하였다. ‘2 주간 이상 연속 우울감 있다’는 경우는 ‘유’, 그렇 지 않은 경우는 ‘무’로 정의하였다. ‘자살 생각을 경험한 적 있다.’는 응답자는 ‘유’, ‘자살 생각 경험 이 없다’는 응답자는 ‘무’로 정의하였다. 연구대상 자의 거주지역을 ‘도시지역(동지역)’과 ‘읍·면지역’ 으로 구분하였다.
2) 경제활동인구
경제활동인구란 일정기간 동안 취업 활동을 하 는 사람들과 취업을 할 수 있고, 일자리를 찾고 있 는 미취업자를 포함하는 인구 그룹을 말하는 것으 로 만 15세∼64세 인구 중 취업자와 실업자를 합 하여 ‘경제활동인구’라고 한다. 일반적으로 군인이 나 재소자를 제외하고 만 15세∼64세 인구를 ‘생산 연령인구’라고 하며, 이는 경제활동인구 외에 주부, 학생, 진학준비자, 연로자, 심신장애자, 구직단념자, 취업준비생, 고시생, 공시생 등의 비경제활동인구 를 포함한 인구를 의미한다. 하지만 본 연구자료의 경우 조사된 자료의 특성상 만 19세 이상의 성인 을 대상으로 조사한 자료로 비경제활동인구를 정 확하게 구분하여 제외하는 데는 한계가 있어 만 19세∼64세의 연령대에 속하는 인구를 경제활동인 구로 정의하였다[14][15]. 경제활동인구는 일할 수 있는 능력과 의사를 동시에 가진 사람들로서, 한 나라의 경제에 직접 참여하는 인구를 의미하며, 경 제 정책의 수립과 노동시장 분석, 사회 복지 정책 등에 중요한 부분을 차지하고 있다. 따라서 이들의 행복지수와 ‘건강관련 삶의 질’을 살펴보는 일은 그 의미가 있다고 할 수 있다.
3) 행복지수 및 건강관련 삶의 질 (EQ-5D)
‘행복지수’는 ‘귀하의 삶에 대해 얼마나 만족하 고 있는가?’로 측정하였다. 이 척도는 0에서 10점 의 범위를 가지며 1점 단위로 측정된다. ‘귀하의 삶에 대해 얼마나 만족하고 있는가?’에 응답한 척 도 0∼10점으로 측정하였다. ‘건강관련 삶의 질’에 대하여는 EuroQoL Group에서 개발하고 전반적인 ‘건강관련 삶의 질’을 측정하고 평가하는데 널리 이용되는 도구인 EQ-5D를 사용하였다. EQ-5D는 통증/불편감, 불안/우울, 운동능력, 자기관리, 일상 생활 등 다섯 개 영역별로 각 영역에 level1 (문제 없음), level2 (다소 문제 있음), level3 (심각한 문 제 있음)의 3가지 척도 중 자신의 건강 상태를 가 장 잘 설명하는 것을 선택할 수 있도록 5개의 주 관적 건강수준을 나타내는 객관식 문항으로 구성 되어 있다. 본 연구에서 EQ-5D index를 구하기 위 해 질병관리본부의 질 가중치를 이용하여 산출된 모형 식은 아래와 같다[16].
-
Y (EQ-5D index)=1-(0.050 + 0.096*M2 + 0.418*M3+ 0.046*SC2 + 0.136*SC3 +0.051*UA2 + 0.208*UA3 + 0.037*PD2 + 0.151*PD3 + 0.043*AD2 + 0.158*AD3 + 0.050*N3)
3. 연구분석
본 연구를 위해 진행한 통계분석 방법은 다음과 같다.
첫째, 연구대상의 일반적 특성과 세부 지역별 인원을 파악하기 위해 빈도분석(Frequency analysis)을 실시하였다.
둘째, 연구대상의 일반적 특성에 따른 행복지수 와 건강관련 삶의 질이 유의한 차이를 보이는지 검증하기 위해, 두 집단인 변수는 독립표본 t-검정 (Independent sample t-test), 세 집단 이상인 변수 는 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 실시 하였고, 분산분석에서 유의한 차이를 보인 경우 Scheffé의 사후검증을 통해 집단 간 세부적인 차이 를 확인하였다.
셋째, 행복지수와 건강관련 삶의 질에 유의한 영향을 미치는 요인을 검증하기 위해 다중회귀분 석(Multiple regression analysis)을 실시하였다.
통계분석을 위해 SPSS Statistics 26을 활용하였 고, 유의수준 .05를 기준으로 통계적 유의성 여부 를 판단하였다.
Ⅲ. 연구결과
1. 거주지역별 대상자의 일반적특성
한국에 거주하는 경제활동 연령에 속하는 연구 대상자 가운데 모든 항목에 성실하게 응답한 연구 대상자 153,754명 중 남자는 72,568명(47.2%), 여자 는 81,186명(52.8%)으로 나타났다. 연령대는 19~29 세 24,562명(16.0%), 30~39세 25,619명(16.7%), 40~49세 35,323명(23.0%), 50~64세 68,250명(44.4%) 으로 나타났다. 교육수준은 초등학교 7,224명 (4.7%), 중학교 11,200명(7.3%), 고등학교 52,548명 (34.2%), 2-3년제 대학 24,746명(16.1%), 4년제 대학 교 이상 58,036명(37.7%)으로 나타났고, 가구소득은 100만원 미만 8,540명(5.6%), 100~200만원 미만 14,776명(9.6%), 200~300만원 미만 23,153명(15.1%), 300~400만원 미만 24,482명(15.9%), 400~500만원 미만 20,666명(13.4%), 500만원 이상 62,137명 (40.4%)으로 나타났으며, 결혼상태는 기혼 97,036명 (63.1%), 미혼 38,846명(25.3%), 이혼·별거·사별 17,872명(11.6%)으로 나타났다. 경제활동은 유 112,315명(73.0%), 무 41,439명(27.0%)으로 나타났 다. 주관적 건강수준은 좋은 편 72,994명(47.5%), 보통 67,008명(43.6%), 나쁜 편 13,752명(8.9%)으로 나타났고, 중등도 신체활동은 주 3일 이상 실천이 33,863명(22.0%), 주 3일 미만 119,891명(78.0%)으로 나타났다. 2주 이상 우울 경험 여부는 유 10,401명 (6.8%), 무 143,353명(93.2%)으로 나타났고, 자살생 각 경험 여부는 유 9,061명(5.9%), 무 144,693명 (94.1%)으로 나타났다. 거주지역 규모는 도시 97,860명(63.6%), 시골 55,894명(36.4%)으로 나타났 다<Table 1>.
<Table 1>
Characteristics of the Study Population (N=153,754)
| Variable | n(%) | |
|---|---|---|
| Sex | Men | 72,568(47.2) |
| Women | 81,186(52.8) | |
| Age | 19-29 | 24,562(16.0) |
| 30-39 | 25,619(16.7) | |
| 40-49 | 35,323(23.0) | |
| 50-64 | 68,250(44.4) | |
| Education level | ||
| ≤ Elementary school | 7,224(4.7) | |
| Middle school | 11,200(7.3) | |
| High school | 52,548(34.2) | |
| 2-3 year college | 24,746(16.1) | |
| ≥ University | 58,036(37.7) | |
| Household income | ||
| < 1,000,000 won | 8,540(5.6) | |
| 1,000,000~1,999,999 won | 14,776(9.6) | |
| 2,000,000~2,999,999 won | 23,153(15.1) | |
| 3,000,000~3,999,999 won | 24,482(15.9) | |
| 4,000,000~4,999,999 won | 20,666(13.4) | |
| ≥ 5,000,000 won | 62,137(40.4) | |
| Marital status | ||
| Married | 97,036(63.1) | |
| Single | 38,846(25.3) | |
| Divorced/Widowed/Separated | 17,872(11.6) | |
| Employment | Yes | 112,315(73.0) |
| No | 41,439(27.0) | |
| Self-assessed health | Good | 72,994(47.5) |
| Average | 67,008(43.6) | |
| Poor | 13,752(8.9) | |
| Moderate physical activity | ||
| ≥ 3 days | 33,863(22.0) | |
| < 3 days | 119,891(78.0) | |
| Depression | ||
| Yes | 10,401(6.8) | |
| No | 143,353(93.2) | |
| Suicidal thoughts | ||
| Yes | 9,061(5.9) | |
| No | 144,693(94.1) | |
| Residential area size | ||
| Urban | 97,860(63.6) | |
| Rural | 55,894(36.4) | |
| Total | 153,754(100.0) | |
한편 세부 지역별로 인원을 보면, 서울 16,920명 (11.0%), 부산 9,964명(6.5%), 대구 5,442명(3.5%), 인천 6,274명(4.1%), 광주 3,535명(2.3%), 대전 3,566 명(2.3%), 울산 3,538명(2.3%), 세종 750명(0.5%)으 로 나타났고, 경기 32,611명(21.2%), 강원 10,098명 (6.6%), 충북 8,242명(5.4%), 충남 8,184명(5.3%), 전 북 6,692명(4.4%), 전남 10,618명(6.9%), 경북 13,017 명(8.5%), 경남 11,084명(7.2%), 제주 3,219명(2.1%) 으로 나타났다. 연령대별 성별로 인원을 보면, 20 대 남자 11,948명(7.8%), 20대 여자 12,614명(8.2%), 30대 남자 12,395명(8.1%), 30대 여자 13,224명 (8.6%), 40대 남자 16,739명(10.9%), 40대 여자 18,584명(12.1%), 50~64세 남자 31,486명(20.5%), 50~64세 이상 여자 36,764명(23.9%)으로 나타났다 <Table 2>.
<Table 2>
Number of Economically Active Population nationwide by gender and age group unit: n(%)
| Residence | Economically active population | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Under 20s (19-29) | 30s (30-39) | 40s (40-49) | Over 50s (50-64) | Total | |||||
| Men | Women | Men | Women | Men | Women | Men | Women | ||
| Seoul | 1,498 | 1,930 | 1,654 | 1,809 | 1,736 | 2,085 | 2,700 | 3,508 | 16,920 (11.0%) |
| Busan | 821 | 944 | 788 | 897 | 1,041 | 1,197 | 1,810 | 2,466 | 9,964 (6.5%) |
| Daegu | 549 | 555 | 467 | 474 | 556 | 661 | 981 | 1,199 | 5,442 (3.5%) |
| Incheon | 508 | 527 | 592 | 568 | 692 | 783 | 1,161 | 1,443 | 6,274 (4.1%) |
| Gwangju | 334 | 406 | 310 | 344 | 407 | 464 | 594 | 676 | 3,535 (2.3%) |
| Daejeon | 342 | 340 | 331 | 369 | 381 | 437 | 637 | 729 | 3,566 (2.3%) |
| Ulsan | 279 | 254 | 315 | 322 | 427 | 460 | 674 | 807 | 3,538 (2.3%) |
| Sejong | 61 | 58 | 101 | 108 | 100 | 96 | 102 | 124 | 750 (0.5%) |
| Gyeonggi | 2,911 | 2,966 | 3,008 | 3,203 | 3,886 | 4,293 | 5,734 | 6,610 | 32,611 (21.2%) |
| Gangwon | 659 | 652 | 678 | 675 | 1,051 | 1,155 | 2,516 | 2,712 | 10,098 (6.6%) |
| Chungbuk | 660 | 620 | 636 | 656 | 829 | 911 | 1,853 | 2,077 | 8,242 (5.4%) |
| Chungnam | 523 | 539 | 538 | 602 | 871 | 951 | 1,938 | 2,222 | 8,184 (5.3%) |
| Jeonbuk | 448 | 402 | 366 | 437 | 692 | 761 | 1,649 | 1,937 | 6,692 (4.4%) |
| Jeonnam | 637 | 679 | 697 | 710 | 1,093 | 1,139 | 2,683 | 2,980 | 10,618 (6.9%) |
| Gyeongbuk | 791 | 772 | 916 | 959 | 1,415 | 1,503 | 3,144 | 3,517 | 13,017 (8.5%) |
| Gyeongnam | 721 | 732 | 764 | 819 | 1,165 | 1,304 | 2,607 | 2,972 | 11,084 (7.2%) |
| Jeju | 206 | 238 | 234 | 272 | 397 | 384 | 703 | 785 | 3,219 (2.1%) |
| Nationwide | 11,948 (7.8%) | 12,614 (8.2%) | 12,395 (8.1%) | 13,224 (8.6%) | 16,739 (10.9%) | 18,584 (12.1%) | 31,486 (20.5%) | 36,764 (23.9%) | 153,754 (100.0%) |
| 24,562(16.0%) | 25,619(16.7%) | 35,323(23.0%) | 68,250(44.4%) | ||||||
2. 한국의 경제활동인구에서 지역별 행복지수의 차이 분석
연구대상자의 일반적 특성에 따른 행복지수의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t-검정 및 일원배 치 분산분석을 실시한 결과는 <Table 3>에 제시하 였다. 분석 결과 성별(p<.01), 연령(p<.001), 교육수 준(p<.001), 가구소득(p<.001), 결혼상태(p<.001), 경 제활동(p<.001), 주관적 건강수준(p<.001), 중등도 신체활동(p<.001), 우울(p<.001), 자살생각(p<.001), 거주지역 규모(p<.01), 거주지역(p<.001)에 따라 행 복지수는 모두 유의한 차이를 보였다.
<Table 3>
Differences in Happiness Indices
| Variable | Happiness index | t/F(p) | Scheffé | |
|---|---|---|---|---|
| Sex | Men | 7.0425 | -2.68 (.007) | |
| Women | 7.0663 | |||
| Age | 19-29a | 7.0735 | 102.46 (<.001) | d<a<c,b |
| 30-39b | 7.1512 | |||
| 40-49c | 7.1319 | |||
| 50-64d | 6.9726 | |||
| Education level | ≤ Elementary schoola | 6.6123 | 937.88 (<.001) | a,b<c<d<e |
| Middle schoolb | 6.6688 | |||
| High schoolc | 6.8458 | |||
| 2-3 year colleged | 7.0776 | |||
| ≥ Universitye | 7.3646 | |||
| Household income | < 1,000,000wona | 6.1074 | 1,497.72 (<.001) | a<b<c<d<e<f |
| 1,000,000~1,999,999 wonb | 6.5127 | |||
| 2,000,000~2,999,999 wonc | 6.7880 | |||
| 3,000,000~3,999,999 wond | 7.0085 | |||
| 4,000,000~4,999,999 wone | 7.1454 | |||
| ≥ 5,000,000 wonf | 7.4022 | |||
| Marital status | Marrieda | 7.2560 | 2,067.41 (<.001) | c<b<a |
| Singleb | 6.8191 | |||
| Divorced/Widowed/Separatiedc | 6.4770 | |||
| Employment | Yes | 7.1338 | 27.84 (<.001) | |
| No | 6.8416 | |||
| Self-assessed Health | Gooda | 7.4859 | 6,505.73 (<.001) | c<b<a |
| Averageb | 6.8260 | |||
| Poorc | 5.8844 | |||
| Moderate physical activity | ≥ 3days | 7.1966 | 17.07 (<.001) | |
| < 3days | 7.0151 | |||
| Depression | Yes | 5.5887 | -73.45 (<.001) | |
| No | 7.1615 | |||
| Suicidal thoughts | Yes | 5.1043 | -92.97 (<.001) | |
| No | 7.1772 | |||
| Residential area size | Urban | 7.0450 | -2.99 (.003) | |
| Rural | 7.0727 | |||
| Residential area | Seoula | 7.0391 | 12.17 (<.001) | d,b,c<n,h q,o,f,a,p,l,g,k,i,m,j,e<h |
| Busanb | 6.9550 | |||
| Daeguc | 6.9583 | |||
| Incheond | 6.9504 | |||
| Gwangjue | 7.1332 | |||
| Daejeonf | 7.0191 | |||
| Ulsang | 7.0565 | |||
| Sejongh | 7.3293 | |||
| Gyeonggii | 7.0702 | |||
| Gangwonj | 7.1291 | |||
| Chungbukk | 7.0667 | |||
| Chungnaml | 7.0513 | |||
| Jeonbukm | 7.0959 | |||
| Jeonnamn | 7.1800 | |||
| Gyeongbuko | 7.0136 | |||
| Gyeongnamp | 7.0479 | |||
| Jejuq | 6.9944 | |||
두 집단 간 차이 검증은 평균 비교를 하고, 세 집단 이상 간 차이 검증은 Scheffé의 사후검증을 통해 구체적으로 차이를 확인한 결과, 성별은 남자 보다 여자의 행복지수가 유의하게 높았다. 연령은 50~64세보다 19~29세가 유의하게 높았고, 19~29세 보다 40~49세와 30~39세가 유의하게 높았다. 교육 수준은 중졸 이하보다 고졸이 높고, 고졸보다 전문 대졸이 높았으며, 전문대졸보다 대졸 이상이 유의 하게 높아, 대체로 교육수준이 높을수록 행복지수 가 높았다. 가구소득은 100만원 미만보다 100~200 만원 미만이, 100~200만원 미만보다 200~300만원 미만이, 200~300만원 미만보다 300~400만원 미만 이, 300~400만원 미만보다 400~500만원 미만이, 400~500만원 미만보다 500만원 이상이 유의하게 높게 나타나, 가구소득이 높을수록 행복지수가 높 은 것으로 나타났다. 결혼상태는 이혼·별거·사별보 다 미혼이 높았고, 미혼보다 기혼의 행복지수가 유 의하게 높았다.
경제활동을 하는 경우가 하지 않는 경우보다 행 복지수가 유의하게 높았고, 주관적 건강수준은 나 쁜 편보다 보통인 경우 유의하게 높았고, 보통인 경우보다 좋은 경우 행복지수가 유의하게 높아, 주 관적 건강수준이 좋을수록 행복지수가 높은 것으 로 볼 수 있다. 중등도 신체활동은 주 3일 이상 실 천하는 경우가 그렇지 못한 경우보다 행복지수가 유의하게 높았다. 2주 이상 우울 지속 여부는 우울 이 지속되지 않는 경우 행복지수가 유의하게 높았 고, 자살생각은 하지 않은 경우 행복지수가 유의하 게 높았다. 거주지역 규모는 도시보다 시골에 사는 경우 행복지수가 유의하게 높았고, 거주지역은 세 종, 전남, 광주, 강원, 전북, 경기, 충북, 울산, 충남, 경남, 서울, 대전, 경북, 제주, 대구, 부산, 인천 순 으로 행복지수가 나타났다. 인천, 부산, 대구의 행 복지수가 상대적으로 낮았고, 세종이나 전남의 행 복지수가 상대적으로 높은 편이었는데, Scheffé의 사후검증 결과 상대적으로 행복지수가 낮았던 인 천, 부산, 대구보다 전남과 세종의 행복지수가 유 의하게 높았고, 제주, 경북, 대전, 서울, 경남, 충남, 울산, 충북, 경기, 전북, 강원, 광주보다는 세종이 유의하게 높았다<Table 3><Figure 2>.
3. 한국의 경제활동인구에서 지역별 건강관련 삶의 질(EQ-5D)의 차이 분석
연구대상자의 일반적 특성에 따른 건강관련 삶 의 질의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t-검정 및 일원배치 분산분석을 실시한 결과는 <Table 4>에 제 시하였다. 분석 결과 성별(p<.001), 연령(p<.001), 교육 수준(p<.001), 가구소득(p<.001), 결혼상태(p<.001), 경 제활동(p<.001), 주관적 건강수준(p<.001), 중등도 신 체활동(p<.001), 우울(p<.001), 자살생각(p<.001), 거주 지역 규모(p<.001), 거주지역(p<.001)에 따라 건강관 련 삶의 질은 모두 유의한 차이를 보였다.
<Table 4>
Difference in Quality of Life
| Variable | M±SD of EQ-5D index | t/F(p) | Scheffé | |
|---|---|---|---|---|
| Sex | Men | 0.970±0.070 | 34.14 (<.001) | |
| Women | 0.958±0.080 | |||
| Age | 19-29a | 0.979±0.050 | 1,198.72 (<.001) | d<c<b<a |
| 30-39b | 0.973±0.060 | |||
| 40-49c | 0.969±0.070 | |||
| 50-64d | 0.952±0.090 | |||
| Education level | ≤ Elementary schoola | 0.913±0.120 | 1,732.98 (<.001) | a<b<c<d<e |
| Middle schoolb | 0.938±0.100 | |||
| High schoolc | 0.960±0.080 | |||
| 2-3 year colleged | 0.971±0.060 | |||
| ≥ Universitye | 0.975±0.060 | |||
| Household income | < 1,000,000 wona | 0.912±0.130 | 1,482.97 (<.001) | a<b<c<d<e<f |
| 1,000,000~1,999,999 wonb | 0.943±0.100 | |||
| 2,000,000~2,999,999 wonc | 0.960±0.080 | |||
| 3,000,000~3,999,999 wond | 0.967±0.060 | |||
| 4,000,000~4,999,999 wone | 0.970±0.060 | |||
| ≥ 5,000,000 wonf | 0.974±0.050 | |||
| Marital status | Marrieda | 0.965±0.070 | 1,052.56 (<.001) | c<a<b |
| Singleb | 0.972±0.070 | |||
| Divorced/Widowed/Separatedc | 0.942±0.100 | |||
| Employment | Yes | 0.970±0.060 | 44.98 (<.001) | |
| No | 0.947±0.100 | |||
| Self-assessed Health | Gooda | 0.982±0.040 | 13,994.47 (<.001) | c<b<a |
| Averageb | 0.961±0.060 | |||
| Poorc | 0.878±0.140 | |||
| Moderate physical activity | ≥ 3days | 0.969±0.060 | 16.04 (<.001) | |
| < 3 days | 0.962±0.080 | |||
| Depression | Yes | 0.888±0.130 | -64.90 (<.001) | |
| No | 0.969±0.060 | |||
| Suicidal thoughts | Yes | 0.871±0.130 | -70.68 (<.001) | |
| No | 0.970±0.060 | |||
| Residential area size | Urban | 0.965±0.070 | 7.27 (<.001) | |
| Rural | 0.962±0.080 | |||
| Residential area | Seoula | 0.965±0.070 | 24.21 (<.001) | m<a,i,o,q,e,n, h,c l<i,o,q,e,n,h,c d<q,e,n,h,c k<e,n,h,c b<n,h,c j,g<c |
| Busanb | 0.960±0.070 | |||
| Daeguc | 0.971±0.070 | |||
| Incheond | 0.958±0.080 | |||
| Gwangjue | 0.968±0.070 | |||
| Daejeonf | 0.964±0.070 | |||
| Ulsang | 0.962±0.070 | |||
| Sejongh | 0.969±0.060 | |||
| Gyeonggii | 0.966±0.070 | |||
| Gangwonj | 0.962±0.070 | |||
| Chungbukk | 0.960±0.070 | |||
| Chungnaml | 0.957±0.080 | |||
| Jeonbukm | 0.957±0.090 | |||
| Jeonnamn | 0.968±0.070 | |||
| Gyeongbuko | 0.966±0.070 | |||
| Gyeongnamp | 0.964±0.080 | |||
| Jejuq | 0.967±0.070 | |||
두 집단 간 차이 검증은 평균 비교를 하고, 세 집단 이상 간 차이 검증은 Scheffé의 사후검증을 통해 구체적으로 차이를 확인한 결과, 성별은 남자 가 여자보다 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았고, 연령은 50~64세보다 40~49세가, 40~49세보다 30~39세가, 30~39세보다 19~29세가 유의하게 높아, 연령이 낮을수록 건강관련 삶의 질이 높았다. 교육 수준은 초졸보다는 중졸, 중졸보다는 고졸, 고졸보 다는 전문대졸, 전문대졸보다는 대졸이상이 유의하 게 높아, 교육수준이 높을수록 건강관련 삶의 질이 높았다. 가구소득은 100만원 미만보다 100~200만 원 미만이, 100~200만원 미만보다 200~300만원 미 만이, 200~300만원 미만보다 300~400만원 미만이, 300~400만원 미만보다 400~500만원 미만이, 400~500만원 미만보다 500만원 이상이 유의하게 높게 나타나, 가구소득이 높을수록 건강관련 삶의 질이 높은 것으로 볼 수 있다. 결혼상태는 이혼·별 거·사별보다 기혼이 유의하게 높았고, 기혼보다 미 혼의 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았다.
경제활동을 하는 경우가 하지 않는 경우보다 건 강관련 삶의 질이 유의하게 높았고, 주관적 건강수 준은 나쁜 편인 경우보다 보통인 경우, 보통인 경 우보다 좋은 편인 경우 유의하게 높아, 건강수준이 좋을수록 건강관련 삶의 질도 높았다. 중등도 신체 활동은 주 3일 이상 실천하는 경우가 그렇지 못한 경우보다 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았다. 2 주 이상 우울이 지속되지 않는 경우의 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았고, 자살생각 경험이 없는 경우 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았다. 거주지 역 규모는 도시가 시골보다 건강관련 삶의 질이 유의하게 높았다. 거주지역에 따른 삶의 질의 차이 를 세부적으로 보면, 삶의 질은 대구, 세종, 전남, 광주, 제주, 경북, 경기, 서울, 대전, 경남, 울산, 강 원, 부산, 충북, 인천, 충남, 전북의 순으로 나타났 으며, Scheffé의 사후검증에서는 전북보다 서울, 경 기, 경북, 제주, 광주, 전남, 세종, 대구가 유의하게 높았고, 충남보다 경기, 경북, 제주, 광주, 전남, 세 종, 대구가 유의하게 높았으며, 인천보다 제주, 광 주, 전남, 세종, 대구가 유의하게 높았다. 충북보다 는 광주, 전남, 세종, 대구가 유의하게 높았고, 부 산보다는 전남, 세종, 대구가 유의하게 높았으며, 강원, 울산보다는 대구가 유의하게 높았다.
4.. 경제활동인구의 행복지수 및 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인
한국의 경제활동인구의 행복지수에 영향을 미치 는 요인을 검증하기 위해 다중회귀분석을 진행한 결과는 <Table 5>와 같다. 성별, 연령, 교육수준, 가구소득, 혼인상태 변수는 행복지수에 영향을 미 치는 것이 자명하기 때문에 이들은 통제변수로 지 정하였고[17][18], 경제활동 여부, 주관적 건강수준, 우울감 경험여부, 자살생각 경험여부, 중등도 신체 활동, 지역구 변수를 독립변수로 투입하여 행복지 수에 미치는 효과를 검증하였다. 경제활동은 무를 참조범주로 하여 유에 대한 회귀계수를, 주관적 건 강수준은 나쁜 편을 참조범주로 하여 보통이나 좋 은 편인 경우에 대한 회귀계수를, 우울과 자살생각 은 무를 참조범주로 하여 유에 대한 회귀계수를, 중등도 신체활동은 주 3일 미만을 참조범주로 하 여 주 3일 이상 실천에 대한 회귀계수를, 지역은 가장 인구가 많은 경기도를 참조범주로 하여 나머 지 지역에 대한 회귀계수의 유의성을 추정하였다.
<Table 5>
Factors Affecting Happiness Index of Economically Active Populations
| Variable | B | S.E | β | t | p | Tolerance | VIF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
|||||||
| (Constant) | 5.708 | .030 | 188.579 | <.001 | |||
| Employment(Yes) | 0.056 | .010 | .014 | 5.856 | <.001 | .870 | 1.149 |
| Self-assessed Health(Average) | 0.526 | .015 | .151 | 35.004 | <.001 | .283 | 3.528 |
| Self-assessed Health(Good) | 1.084 | .015 | .313 | 71.043 | <.001 | .271 | 3.689 |
| Depression(Yes) | -0.771 | .017 | -.112 | -44.983 | <.001 | .849 | 1.178 |
| Suicidal thoughts(Yes) | -1.340 | .018 | -.182 | -72.907 | <.001 | .840 | 1.191 |
| Moderate physical activity(≥3 days) | 0.091 | .010 | .022 | 9.384 | <.001 | .980 | 1.020 |
| Residential area(Seoul) | -0.090 | .015 | -.016 | -6.059 | <.001 | .733 | 1.364 |
| Residential area(Busan) | -0.034 | .018 | -.005 | -1.904 | .057 | .815 | 1.227 |
| Residential area(Daegu) | -0.052 | .023 | -.006 | -2.299 | .022 | .886 | 1.129 |
| Residential area(Incheon) | 0.008 | .021 | .001 | 0.370 | .712 | .872 | 1.146 |
| Residential area(Gwangju) | 0.007 | .028 | .001 | 0.249 | .804 | .923 | 1.084 |
| Residential area(Daejeon) | -0.035 | .027 | -.003 | -1.272 | .203 | .920 | 1.086 |
| Residential area(Ulsan) | 0.008 | .028 | .001 | 0.289 | .773 | .921 | 1.086 |
| Residential area(Sejong) | 0.099 | .057 | .004 | 1.715 | .086 | .981 | 1.019 |
| Residential area(Gangwon) | 0.129 | .018 | .018 | 7.230 | <.001 | .807 | 1.239 |
| Residential area(Chungbuk) | 0.106 | .019 | .014 | 5.509 | <.001 | .836 | 1.196 |
| Residential area(Chungnam) | .0088 | .019 | .011 | 4.555 | <.001 | .836 | 1.196 |
| Residential area(Jeonbuk) | 0.183 | .021 | .022 | 8.707 | <.001 | .856 | 1.169 |
| Residential area(Jeonnam) | 0.187 | .018 | .027 | 10.653 | <.001 | .793 | 1.262 |
| Residential area(Gyeongbuk) | 0.067 | .016 | .011 | 4.112 | <.001 | .764 | 1.308 |
| Residential area(Gyeongnam) | 0.078 | .017 | .012 | 4.524 | <.001 | .793 | 1.262 |
| Residential area(Jeju) | -0.025 | .029 | -.002 | -0.858 | .391 | .924 | 1.082 |
Durbin-Waston=1.770, F=990.967, p<.001, R2=.193, Adjusted R2=.192.
SE=standard error, Adjusted for sex, age, education level, household income, marital status.
Reference of Dummy variable: Employment(No), Self-assessed Health(Poor), Depression(No), Suicidal thoughts(No), Moderate physical activity(<3 days), Residential area(Gyeonggi).
먼저 회귀분석 모형의 기본 가정 충족 여부를 확인한 결과, Q-Q 플롯은 직선에 가까운 모양을 보여 정규성 가정을 만족하는 것으로 볼 수 있고, 잔차에 대한 산점도를 도출한 결과 잔차의 분산이 커지거나 작아지는 경향을 보이지 않아 잔차의 등 분산성 가정을 만족하였으며, 잔차의 산점도가 랜 덤한 형태로 나타났고 더빈왓슨 통계량도 1.770으로 2에 근사한 수치를 보여 잔차의 독립성 가정도 만 족하는 것으로 볼 수 있다. 즉 회귀분석 모형의 기 본 가정을 만족하였다. 한편 분산팽창지수(Variance inflation factor, VIF)는 모두 10 미만(공차한계는 0.1 이상)으로 나타나 독립변수들 간 다중공선성 문 제는 없는 것으로 볼 수 있고, 회귀모형의 적합도는 유의하게 나타났으며(F=990.967, p<.001), 회귀모형 의 설명력은 약 19.3%로 나타났다.
회귀계수 유의성 검증 결과, 경제활동은 하는 경우 행복지수가 유의하게 높은 것으로 검증되었 고(β=.014, p<.001), 주관적 건강수준은 나쁜 편보 다 보통(β=.151, p<.001)이거나 좋은 편(β=.313, p<.001)인 경우 행복지수가 유의하게 높았다. 우울 한 경우는 행복지수가 유의하게 낮은 것으로 검증 되었고(β=-.112, p<.001), 자살생각 경험이 있는 경 우도 행복지수가 유의하게 낮은 것으로 검증되었 다(β=-.182, p<.001). 그리고 중등도 신체활동은 주 3일 이상 실천하는 경우 행복지수가 유의하게 높 았다(β=.022, p<.001). 그리고 지역 변수의 결과를 보면, 참조범주인 경기에 비해 서울(β=-.016, p<.001)이나 대구(β=-.006, p<.05)에 거주하는 경우 행복지수가 유의하게 낮았고, 강원(β=.018, p<.001), 충북(β=.014, p<.001), 충남(β=.011, p<.001), 전북(β =.022, p<.001), 전남(β=.027, p<.001), 경북(β=.011, p<.001), 경남(β=.012, p<.001)에 거주하는 경우 행 복지수가 유의하게 높은 것으로 검증되었다. 특히 전남의 표준화 계수가 가장 높게 나타나, 전남에 거주하는 경우 행복지수가 특히 높은 것으로 판단 할 수 있다.
한국의 경제활동인구의 건강관련 삶의 질에 영 향을 미치는 요인을 검증하기 위해 다중회귀분석 을 진행한 결과는 <Table 6>과 같다. 행복지수와 마찬가지로 성별, 연령, 교육수준, 가구소득, 혼인 상태 변수는 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 것이 자명하기 때문에 이들은 통제변수로 지정하 였고[17][18], 경제활동 여부, 주관적 건강수준, 우 울감 경험여부, 자살생각 경험여부, 중등도 신체활 동, 지역구 변수를 독립변수로 투입하여 건강관련 삶의 질에 미치는 효과를 검증하였다. 경제활동은 무를 참조범주로 하여 유에 대한 회귀계수를, 주관 적 건강수준은 나쁜 편을 참조범주로 하여 보통이 나 좋은 편인 경우에 대한 회귀계수를, 우울과 자 살생각은 무를 참조범주로 하여 유에 대한 회귀계 수를, 중등도 신체활동은 주 3일 미만을 참조범주 로 하여 주 3일 이상 실천에 대한 회귀계수를, 지 역은 가장 인구가 많은 경기도를 참조범주로 하 여 나머지 지역에 대한 회귀계수의 유의성을 추정 하였다. 먼저 회귀분석 모형의 기본 가정 충족 여 부를 확인한 결과, Q-Q 플롯은 직선에 가까운 모 양을 보여 정규성 가정을 만족하는 것으로 볼 수 있고, 잔차에 대한 산점도를 도출한 결과 잔차의 분산이 커지거나 작아지는 경향을 보이지 않아 잔 차의 등분산성 가정을 만족하였으며, 잔차의 산점 도가 랜덤한 형태로 나타났고 더빈왓슨 통계량도 1.876으로 2에 근사한 수치를 보여 잔차의 독립성 가정도 만족하는 것으로 볼 수 있다. 즉 회귀분석 모형의 기본 가정을 만족하였다. 한편 분산팽창지 수(Variance inflation factor, VIF)는 모두 10 미만 (공차한계는 0.1 이상)으로 나타나 독립변수들 간 다중공선성 문제는 없는 것으로 볼 수 있고, 회귀 모형의 적합도는 유의하게 나타났으며(F=1,529.659, p<.001), 회귀모형의 설명력은 약 26.9%로 나타났 다.
<Table 6>
Factors Affecting Quality of Life of Economically Active Populations
| Variable | B | S.E | β | t | p | Tolerance | VIF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
|||||||
| (Constant) | .862 | .001 | 710.574 | <.001 | |||
| Employment(Yes) | .011 | .000 | .068 | 28.917 | <.001 | .870 | 1.149 |
| Self-assessed Health(Average) | .061 | .001 | .416 | 101.543 | <.001 | .283 | 3.528 |
| Self-assessed Health(Good) | .075 | .001 | .517 | 123.405 | <.001 | .271 | 3.689 |
| Depression(Yes) | -.041 | .001 | -.140 | -59.093 | <.001 | .849 | 1.178 |
| Suicidal thoughts(Yes) | -.058 | .001 | -.188 | -79.087 | <.001 | .840 | 1.191 |
| Moderate physical activity(≥3 days) | .001 | .000 | .003 | 1.340 | .180 | .980 | 1.020 |
| Residential area(Seoul) | -.003 | .001 | -.014 | -5.641 | <.001 | .733 | 1.364 |
| Residential area(Busan) | -.002 | .001 | -.007 | -2.732 | .006 | .815 | 1.227 |
| Residential area(Daegu) | .007 | .001 | .017 | 7.170 | <.001 | .886 | 1.129 |
| Residential area(Incheon) | -.003 | .001 | -.008 | -3.266 | .001 | .872 | 1.146 |
| Residential area(Gwangju) | .000 | .001 | -.001 | -0.236 | .814 | .923 | 1.084 |
| Residential area(Daejeon) | -.001 | .001 | -.002 | -1.013 | .311 | .920 | 1.086 |
| Residential area(Ulsan) | -.003 | .001 | -.005 | -2.318 | .020 | .921 | 1.086 |
| Residential area(Sejong) | -.002 | .002 | -.002 | -1.032 | .302 | .981 | 1.019 |
| Residential area(Gangwon) | .001 | .001 | .004 | 1.513 | .130 | .807 | 1.239 |
| Residential area(Chungbuk) | -.001 | .001 | -.003 | -1.319 | .187 | .836 | 1.196 |
| Residential area(Chungnam) | -.003 | .001 | -.008 | -3.483 | <.001 | .836 | 1.196 |
| Residential area(Jeonbuk) | .000 | .001 | .000 | -0.101 | .920 | .856 | 1.169 |
| Residential area(Jeonnam) | .008 | .001 | .027 | 10.983 | <.001 | .793 | 1.262 |
| Residential area(Gyeongbuk) | .007 | .001 | .027 | 10.732 | <.001 | .764 | 1.308 |
| Residential area(Gyeongnam) | .003 | .001 | .012 | 4.732 | <.001 | .793 | 1.262 |
| Residential area(Jeju) | .004 | .001 | .007 | 3.108 | .002 | .924 | 1.082 |
Durbin-Waston=1.876, F=1,529.659, p<.001, R2=.269, Adjusted R2=.269.
SE=standard error, Adjusted for sex, age, education level, household income, marital status.
Reference of Dummy variable: Employment(No), Self-assessed Health(Poor), Depression(No), Suicidal thoughts(No), Moderate physical activity(<3 days), Residential area(Gyeonggi).
회귀계수 유의성 검증 결과, 경제활동은 하는 경우 삶의 질이 유의하게 높은 것으로 검증되었고 (β=.068, p<.001), 주관적 건강수준은 나쁜 편보다 보통(β=.415, p<.001)이거나 좋은 편(β=.517, p<.001)인 경우 삶의 질이 유의하게 높았다. 우울 한 경우는 삶의 질이 유의하게 낮은 것으로 검증 되었고(β=-.140, p<.001), 자살생각 경험이 있는 경 우도 삶의 질이 유의하게 낮은 것으로 검증되었다 (β=-.188, p<.001). 그리고 지역 변수의 결과를 보 면, 참조범주인 경기에 비해 서울(β=-.014, p<.001), 부산(β=-.007, p<.01), 인천(β=-.008, p<.01), 울산(β =-.005, p<.05), 충남(β=-.008, p<.001)에 거주하는 경 우 삶의 질이 유의하게 낮았고, 대구(β=.017, p<.001), 전남(β=.027, p<.001), 경북(β=.027, p<.001), 경남(β=.012, p<.001), 제주(β=.007, p<.01)에 거주하 는 경우 삶의 질이 유의하게 높은 것으로 검증되었 다. 특히 전남과 경북의 표준화 계수가 가장 높게 나타나, 전남과 경북에 거주하는 경우 삶의 질이 특히 높은 것으로 판단할 수 있다.
Ⅳ. 고찰
본 연구에서는 매년 전국 규모로 조사되고 있는 지역사회건강조사(Community Health Survey) 자 료를 이용하여 만 19세∼64세의 경제활동인구를 대상으로 지역별 경제활동인구 특성에서 행복지수 및 '건강관련 삶의 질'에 미치는 영향 요인을 분석 하고자 하였다. 행복지수란 자신이 얼마나 행복한 가를 스스로 측정하는 지수로서, 미국 미시간대학 교 사회연구소에서는 1981년부터 세계 각국의‘행복 지수’를 매년 발표해 오고 있다. 주관적 행복과의 핵심 관련 요소들로 고용 상태, 재정 상황, 가족 관계, 친구와의 유대감, 건강, 사회적 관계의 질, 개인적 가치, 개인적 자유, 신념 등이 포함된다 [10][19][20]. 유엔 산하 자문기구인 지속가능발전해 법네트워크(Sustainable Development Solutions Network)의 '2024 세계 행복 보고서'에 따르면 행 복순위 1위 국가는 핀란드로 행복지수가 7.741점으 로 7년 연속 1위를 차지하고 있는 반면, 한국의 경 우 행복도 점수가 10점 만점에 6.058점으로 137개 국 가운데 52위로 보고되었다[21]. 본 연구에서는 경제활동인구를 대상으로 한 평균 행복지수가 0∼ 10점 중 7.054점으로 나타났다. 유엔 행복지수의 경우 각 나라별로 1000명을 골라 자신의 삶에 대 한 만족도를 0∼10점 중에서 선택하도록 하는 방 식으로, 여기에 1인당 GDP, 건강 기대수명, 사회 적 지원, 선택의 자유, 관용, 부정부패 등 6가지 변 수와 최근 3년 치 자료를 토대로 행복을 정량화하 여 매년 발표하고 있다[1]. '2024 세계 행복 보고서 '에 따르면 덴마크, 아이슬란드, 스웨덴이 2∼4위를 차지하고 주로 북유럽 국가들이 상위권을 차지하 고 있으며, 5∼10위는 이스라엘, 네덜란드, 노르웨 이, 룩셈부르크, 스위스, 호주 등으로 공개했다[21]. 아프가니스탄이 조사대상 137개국 중 1.859점으로 꼴찌를 기록하였고 우크라이나와 전쟁 중인 러시 아의 행복순위는 70위(5.661점)인 반면 우크라이나 는 이보다 훨씬 낮은 92위(5.071점)로 발표되었다. 한국의 경우 몇 가지 두드러진 현상으로 30세 이 하 집단에서 평균 행복지수가 6.503점으로 전 연령 평균 점수인 6.058점 보다도 높고 60세 이상의 행 복지수는 5.642점으로 30세 이하보다 거의 한 단계 가 낮은 수준으로 나타났다[10][21][22][23]. 본연구 에서도 30∼39세에서 행복지수가 가장 높게 나타 났고, 다음으로 40∼49세, 19∼29세 순이었으며, 50 ∼64세의 행복지수가 가장 낮게 나타나 유사한 결 과를 보여주었다[10][22][23]. 이는 한국의 젊은 세 대가 기성세대보다 더 행복하다는 것을 의미하며 불행한 청년세대에 대한 언론의 서술과는 다른 결 과를 보여주는 내용이다. '건강관련 삶의 질'의 경 우 19∼29세에서 '건강관련 삶의 질'이 가장 높게 나타났고, 다음으로 30∼39세, 40∼49세, 50∼64세 순이었다. 최근 전 세계의 다른 많은 국가에서도 젊은 층이 가장 행복하고 노인이 가장 행복하지 않은 패턴을 보여주고 있지만 선진 민주주의 국가 에서는 그 반대의 패턴을 보이는 것이 일반적이다 [21]. 대부분의 선진 민주주의 국가, 특히 서유럽 국가의 경우 퇴직자가 중산층 생활 방식을 유지할 수 있도록 연금과 의료시스템을 확립하고 있는 반 면, 한국의 경우 저렴한 의료 서비스를 제공하고는 있지만 연금제도가 이들 국가에 비해 취약하여 더 많은 노인들이 빈곤에 빠지게 된다[1]. 이는 OECD 국가 중 노인 자살률 증가와 노인 빈곤율 1위와 같은 현재 사회의 상황을 그대로 반영하는 것이라 할 수 있다[22][23]. 보고서에 의하면 세대 간 행복 격차로 인해 한국은 딜레마에 빠졌으며 퇴직자들 이 중산층 생활을 유지할 수 있도록 연금제도를 개선하는 것이 정책적 해답이라는 분석을 내놓았 다[21]. 이는 근로연령층인 경제활동인구의 경제적 부담을 가중시키는 현상을 초래하고 있으며, 2016 년에 최고조에 달하였고, 근로연령층은 그 이후로 100만 명이 감소하여, 감소의 정도가 가속화되고 있으므로, 생산연령층의 부담이 점차 증가함에 따 라 향후 젊은이들의 행복지수는 감소할 것으로 내 다보고 있다[1][21].
본 연구에서는 지역사회건강조사 자료를 통하여 한국의 경제활동인구에서 행복지수 및 '건강관련 삶의 질'에 명백하게 유의미한 차이를 보이는 변수 인 성별, 연령, 교육수준, 가구소득, 혼인상태 변인 은 보정한 후[17][18], 주관적요인에 해당하는 경제 활동여부, 주관적 건강수준, 우울감경험여부, 자살 생각경험여부, 중등도 신체활동, 지역구 변수를 투 입하여 한국의 경제활동인구의 행복지수와 '건강관 련 삶의 질'에 영향을 미치는 요인들을 분석하였 다. 대부분의 변수들이 행복지수에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, '건강관련 삶의 질'에 있어서도 중등도 신체활동을 제외하고 대부분의 변수들이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 행복지 수나 '건강관련 삶의 질'에 있어서 경제활동은 주 요한 변수이며, 주관적 건강수준, 우울, 자살생각 등의 변수들도 주관적 행복 및 삶의 질에 있어서 중요한 영향을 미치는 변수임을 확인할 수 있었다. 부산광역시 영도구민 500명을 대상으로 행복결정 요인이 지역주민 건강인식에 미치는 영향에 대하 여 조사한 보고에 의하면[19], 건강에 미치는 영향 요인을 외부요인보다 심리적인 요인과 같은 내적 요인에 의해 더 많은 작용을 하는 것으로 보고하 고 있으며, 스스로의 건강을 인식하는 건강수준의 경우 물리적인 조건보다 내면적이고 심리적인 요 인이 더 큰 영향을 준다고 피력하였다. 또한 본 연 구에서 한국인이 거주하는 거주지역과 거주지역의 규모 면에서 행복지수 및 ‘건강관련 삶의 질’을 분 석한 결과로는 시골지역 거주자가 대도시지역보다 행복지수 및 ‘건강관련 삶의 질’이 높은 것으로 나 타났다. 거주지역이 서울, 대구, 부산지역 거주자의 행복지수는 경기지역에 비해 낮게 나타난 반면, 전 북, 전남, 충북, 충남, 경북, 경남, 강원 지역의 경 우에는 경기지역 보다 행복지수가 높은 것으로 나 타났다. ‘건강관련 삶의 질’에 있어서도 서울, 인천, 부산, 울산, 충남지역의 경우는‘건강관련 삶의 질’ 이 경기지역보다 낮게 나타났으나, 대구, 제주, 경 남, 전남, 전북지역에서는 경기지역보다 ‘건강관련 삶의 질’이 높은 것으로 나타났다. 건강도시 인식 정도와 개인행복지수와의 관계에 대한 연구에서 건강에 영향을 미치는 요인으로 일상생활, 일, 거 주지, 경제적 안정, 건강, 지역사회, 개인적 관계이 며, 건강 도시 관리는 개인의 행복지수 가운데 주 거지역에서 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것 으로 보고된 바 있다[8][19]. 또한 수도권과 비수도 권의 다문화가정 행복감 지수에 영향을 미치는 요 인을 비교 분석한 연구에서 수도권과 비수도권 다 문화가정 행복지수에 영향을 미치는 요인에 차이 가 있음이 보고되었고, 다문화가정 행복감 지수를 높이기 위해서는 수도권과 비수도권에 따라 다른 방법을 강구할 필요가 있음을 주장한 연구도 있다 [24].
Ⅴ. 결론
본 연구는 한 나라의 경제에 직접 참여하거나 참여할 의사를 지닌 인구집단으로서 경제정책 수 립과 노동시장 분석, 사회 복지 정책 등에 중요한 위치를 차지하고 있는 경제활동인구의 행복지수와 ‘건강관련 삶의 질’에 영향을 미치는 요인들을 살 펴보았다. 인간의 가장 기본적인 행복과 관련된 연 관성을 살펴본 것은 행복이라는 주관적이고 추상 적인 개념이 지역사회에서 적용할 수 있는 내면적 이고 심리적인 요인을 고려한 프로그램 마련뿐 아 니라 수도권과 비수도권으로 구분하여 지역주민들 이 건강하고 만족스런 삶을 영위해 나갈 수 있도 록 하기 위한 지역별 환경의 차이를 바탕으로 한 지역 환경 시스템을 조성할 수 있는 다양한 실험 연구 또는 행복지수를 높이기 위한 프로그램 개발 을 위한 기초자료를 마련함과 동시에 정책적 지 원이 이어질 수 있는 제도적 마련이 되기는 바란 다.
본 연구는 지역사회건강조사자료인 2차 자료 분 석이 가지는 한계로 연구 변수가 일부 인구학적 변수 및 건강관련 변수로 한정되어 있고 행복의 개념이 추상적이고 다차원적인 성향으로 인해 한 국인의 행복을 대표할 만한 과학적 연구로는 한계 가 있다. 하지만 본 연구를 통해 경제활동인구의 지역별 행복지수와‘건강관련 삶의 질’에 영향을 미 치는 요인을 살펴 봄으로서 추후에는 다양한 요인 을 포함한 행복지수 및 삶의 질에 영향을 미치는 고위험 영향 요인을 탐색하는 기초자료가 마련될 수 있을 것으로 보고 한국인의 행복수준 및 불평 등 크기를 추적하고 다양한 사회 현상을 예측하며, 행복수준과 불평등을 결정하는 다양한 결정요인을 밝혀내기 위한 반복적 연구가 진행됨으로서 국민 행복 수준을 높이기 위한 지속적 노력을 통해 행 복수준 및 불평등 크기를 줄일 수 있는 초석이 될 수 있기를 바란다[10].
