감사의 글

저의 길을 찾고 있는 중입니다. 아직 찾고 있는 중이지만 이제 겨우 이정표를 알아볼 수는 있을 것 같습니다. 국제보건으로 저의 갈 길을 인도해주신 김모임 선생님께 깊은 사랑을 드립니다. 미숙한 논문을 늘 넉넉하게, 꼼꼼히 다잡아주신 박은철 선생님께 깊은 감사를 드립니다. 김한중 선생님. 선생님의 가르침은 저의 인생에 바꿀 수 없는 참으로 큰 행운입니다.

지난 2년 반 동안 학문을 핑계로 부족한 직장 생활을 해왔을 저를 항상 세심한 배려로 이끌어 주신 이현숙 부장님, 장혜령 과장님, 조강숙 선생님, 이귀진선생님께 감사드립니다. 엉성한 인생살이를 하는 동료를 언제나 사랑으로 돌봐주던 진희박, 정옥박, 향옥박 선생님께도 진심으로 고마움을 전합니다.

이 시간에 깨어 있을 소중한 친구 윤정과 윤희 그리고 우영, 혜정, 안나, 용희, 주희, 원경, 성연에게도 인사를 전합니다. 저의 논문에 너무나 많은 관심을 보여주신 국제보건학과 선, 후배 모두에게도 부끄럽지만 깊은 감사를 드립니다.

사랑하는 아버지, 어머니, 언니, 형부, 상남이, 동생에게 이 작은 결실을 드립니다. 사랑하는 어머니, 당신의 헌신 없이 저는 없었을 겁니다. 당신의 삶에 대한 용기와 인내는 참으로 든든한 저의 울타리였습니다.

지난 4년간 사랑으로 감싸주시고 가족의 소중함을 전해주신 고모, 고모부님께 깊은 감사와 사랑을 드립니다. 언니랑 놀아주기를 좋아해 주던 지은, 고은 형제에게도 깊은 사랑을 전합니다.

마지막으로 공부가 적성에 맞지 않는다고 생각하던 논문의 시작에서 알아 가는 기쁨과 결실의 소중함에 만족하고, 새로운 인생살이를 결심하는 과정에 다다른 미숙한 제 자신에게 격려와 용기를 전합니다. 언제나 지식에 겸손하고, 실천에 앞장서며, 항상 감사하며, 어려운 사람을 위해 살 것을 다시 한 번 다짐해봅니다.

1999년 12

연구자 신 미 경 올림

차     례

국문요약	vi

I. 서론

1. 연구의 배경 및 필요성	1

2. 연구목적	2

II. 문헌고찰

1. 모성사망률과 영아사망률의 결정요인	4

2. 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)	8

III. 연구방법

1. 연구대상	13

2. 연구자료	13

3. 변수의 정의	13

4. 분석모형	15

5. 분석방법	19

IV. 연구결과

1. 종속변수와 결정요인의 분포	20

2. 결정요인간의 상관관계 분석	21

3. 모성사망률과 영아사망률의 결정요인 분석	23

V. 고찰

1. 연구 자료 및 연구 방법에 대한 고찰	27

2. 결정요인에 대한 고찰	31

3. 연구결과에 대한 고찰	33

VI. 결론	35

참고문헌

부    록

영문요약

표 차 례

표 1. 모성사망률의 결정요인	5

표 2. 영아사망률의 결정요인	5

표 3. 인간개발지수를 구성하는 지수	9

표 4. 인간개발지수 구성 지표의 최저값, 최고값	10

표 5. 선정된 모성사망률과 영아사망률의 결정요인	16

표 6. 각 모델의 독립변수	17

표 7. 종속변수의 분포	20

표 8. 결정요인의 분포	20

표 9. 결정요인간의 상관관계	22

표 10. 모성사망률의 결정요인 분석	24

표 11. 영아사망률의 결정요인 분석	25

표 12. Model LIFE 의 다중회귀 분석	28

부록 차례

1. 모성사망률, 영아사망률, 결정요인들의 지역별 분포	43

2. 인간개발지수(Human Development index)의 방법론	46

3. 여성관련개발지수(Gender-Related Development index)의 방법론	49

4. 모델의 적합성을 위한 표준화 잔차 분석	53

부록 표차례

표 1. 모성사망률, 영아사망률의 지역별 분포	43

표 2. 건강요소, 교육요소. 경제 요소의 지역별 분포	44

표 3. 건강서비스, 환경 요소의 지역별 분포	45

표 4. 인간개발지수 구성 지표의 최저값, 최고값	46

표 5. 인간개발지수 산출	48

부록 그림차례

그림 1. 모성사망률의 로그 변환 전, 후 P-P plot	53

그림 2. 영아사망률의 로그 변환 전, 후 P-P plot	53

그림 3. 표준화 잔차와 표준화 예측값의 산점도	53

그림 4. 표준화 잔차의 히스토그램	54

국 문 요 약

여성관련개발지수와 모자보건 수준과의 관계

사회, 경제적 요소와 모성사망률, 영아사망률과의 관계를 밝히려는 그 간의 연구 결과, 인구집단의 높은 모성사망률과 영아사망률은 모자 보건 인구의 빈곤, 교육의 부족 및 부적절한 건강서비스와 관련되어 왔음을 알 수 있다. 하지만 서로간의 강한 상관관계 때문에 어느 하나를 위험 요인으로 결정하기 어렵다.

인간개발지수(HDI)는 평균수명 교육수준, 생활수준의 복합지수로서 한 국가의 사회 경제적 발달을 측정할 수 있으며 모성사망률과 영아사망률의 선행요인으로 밝혀진 바 있다. 여성관련개발지수(GDI)는 인간개발지수와 동일한 변수를 사용하지만 여성과 남성의 동등한 인간개발에 초점을 맞추고 있다.

이 연구의 목적은 기존 연구를 통해 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 결정요인을 정리하고, 복합지수인 인간개발지수와 여성관련개발지수가 이들보다 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 요인으로 유용하며, 이 중 여성관련개발지수가 인간개발지수보다 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 보다 설득력 있는 요인임을 검증하고자 한다.

이러한 결과는 인간개발지수를 각 국가의 성별 불균형비로 재조정한 여성관련개발지수가 모성사망률과 영아사망률을 설명하는데 있어서, 인간개발지수보다 설득력 있는 요인임을 밝혀, 인간 개발이 남녀 모두에게  공평한 사회일수록 모성사망률과 영아사망률이 낮음을 보여줄 수 있다.

연구 대상은 국제연합에 가입된 146개국이며, 모성사망률과 영어 사망률을 종속 변수로 하는 세 가지 모형으로 다중 회귀 분석을 실시하였다. 첫 번째 모델(Model ALL)은 모성사망률과 영아사망률의 결정요인인 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 의료기관에서 수행된 분만률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률로 구성된다. 이 중 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP는 인간개발지수의 구성에 포함되므로 두 번째 모델(Model HDI)은 산전 간호률, 의료기관에서 수행된 분만률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률, 인간개발지수(HDI)로, 세 번째 모델(Model GDI)은 산전 간호률, 의료기관에서 수행된 분만률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률, 여성관련개발지수(GDI)로 구성된다.

연구에서 도출된 주요 결과는 다음과 같다.

첫째. 문헌고찰을 통해 모성사망률과 영아사망률의 영향을 비치는 결정요인은 성인 문자 해독률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 의료기관에서의 분만률, 상수도와 위생시설 보급률, 인간개발지수, 여성관련개발지수로 정리 할 수 있다.

둘째, 성인 문자 해득률이 높을수록, 일인당 조정 실질 GDP가 높을수록, 산전 간호율이 높을수록, 의료기관에서 수행되는 분만률이 높을수록, 안전한 상수와 위생시설에의 보급률이 증가할수록, 인간개발지수와 여성관련개발지수가 높을수록 모성사망률과 영아사망률은 감소함을 알 수 있다.

세째, 모성사망률과 영아사망률 설명하는 세 개의 분석 모델(Model ALL , Model HDI, Model GDI)의 다중회귀 분석 결과, 모성사망률에서 Model ALL(81.0%), Model HDI(82.4%), Model GDI(83.4%)의 순으로 설명력의 증가를 보이고, 영아사망률에서 Model ALL(81.8%), Model HDI(84.2%), Model GDI(86.5%)의 순으로 설명력의 증가를 보인다. 모성사망률과 영아사망률을 설명하는데 있어 복합지수로 이루어진 Model HDI와 Model GDI가 Model ALL보다 높은 설명력을 보여주며, Model GDI의 높은 설명력은 여성관련개발지수(GDI)가 가장 유의한 결정요인임을 보여 준다.

이 연구에서 남녀 사이의 불평등을 알기 위해 인간개발지수를 재조정한 여성관련개발지수가 인간개발지수보다 더 높은 설명력을 보여주고 있음을 알 수 있으며, 이는 인간 개발이 남녀 모두에게 평등한 사회일수록 모자 보건의 수준이 높음을 보여 준다.

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핵심되는 말 : 여성관련개발지수(GDI : Gender Related Development Index)

I. 서   론

1. 연구의 배경 및 필요성

모자 보건 사업은 여성의 건강을 보호하고 증진하여 건강한 자녀를 낳게 하고, 태어난 어린이를 건강하게 성장, 발달하게 타고난 잠재력을 최대로 발휘할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다(김모임, 1997). 모성사망률과 영아사망률은 한 국가의 보건 수준을 대표하는 주요 지표이며 특히 장래 국민 건강의 핵심이 되는 모자 보건 정책 수립 및 평가의 기초 통계이다.

비록 수많은 연구가 인구의 사망 원인을 파악하기 위해 연구해 왔지만, 각 나라의 다양성으로 인해 모성사망률과 영아사망률의 생태학적 결정 요인만을 파악하는데 그쳐 왔다(Hertz 등, 1994). 사회, 경제적 요소와 모성사망률, 영아사망률과의 관계를 밝히려는 그 간의 연구 결과, 인구집단의 높은 모성사망률과 영아사망률은 모자 보건 인구의 빈곤, 교육의 부족 및 부적절한 건강관리와 관련되어 왔음을 알 수 있다(Lindsay, 1985; Kwast 와 Liff, 1988; Tresserras 등, 1992; Hertz 등, 1994). 하지만 사회 경제적 상태들은 서로간의 강한 상관관계 때문에 어느 하나가 모성사망률의 위험 요인이라고 결정하기 어렵다(Kwast 등, 1988).

1990년 유엔개발계획(UNDP)은 인간 개발 보고서를 통해 하나의 복합 지수를 통해 국가의 정치, 사회, 경제적인 성장을 평가하고 인간 발달 수준의 순위를 동시에 파악할 수 있는 인간개발지수(HDI : Human Development Index)를 발표하였다. 인간개발지수는 세 가지 기본적인 생활 능력이 달성된 정도를 측정하는 복합 지수이며 이를 측정하기 위해 평균수명, 교육 수준, 소득 수준의 세 변수를 채택하였다. Lee KS 등(1997)은 인간개발지수가 그 나라의 영아사망률, 모성사망률과 높은 상관 관계가 있음을 보이고, 인간개발지수는 한 나라의 사회, 경제 발전의 측정뿐만 아니라, 모성사망률과 영아사망률을 예측할 수 있는 강한 선행 지표임을 밝힌 바 있다. 하지만 이 연구에서 여성 인구만의 평균수명, 교육 수준, 소득 수준의 복합 지표가 남녀 인구 모두의 인간개발지수보다 더 큰 상관관계를 보여주지는 못했다.

) 유엔개발계획(UNDP : United Nations Development Program)은 개발도상국이 자원의     자연 자원과 인적 자원을 효율적으로 이용하고 생활 수준을 향상시킬 수 있도록 사회적,     경제적 지원을 하는데 그 목적을 주는 국제 기구임

1975년 제1차 세계 여성회의가 멕시코에서 개최된 이래 지난 30년간 여성 지위 향상을 위해 노력해 온 국제연합은, 북경여성회의 행동 강령(1995)을 통해 남녀 모두의 평등이라는 균형 속에서 여성의 지위향상과 여성의 힘의 증진이라는 새로운 개념을 도입하였다(OECD, 1998). 유엔개발계획은 인간개발지수가 여성과 남성 사이 인간 개발 수준의 차이를 충분히 파악할 수 없다는 단점을 보완하여, 인간개발지수와 동일한 변수를 여성과 남성의 성별 불균형의 차이에 따라 조정한  여성관련개발지수(GDI : Gender-Related Development Index)를 개발하였으며(UNDP, 1995), 이는 여성과 남성 사이에서의 불평등 정도를 측정할 수 있게 하였다.

이 연구는 선행 연구를 통해 모성사망률과  영아사망률에 영향을 미치는 결정요인을 정리하고, 복합지수인 인간개발지수와 여성관련개발지수가 이들보다 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 선행 지표로서 유용하며, 이 중 여성관련개발지수가 인간개발지수보다 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 보다 설득력 있는 지수임을 밝히고자 한다.

이러한 연구 결과는 각 나라의 모자 보건 사업을 평가하는 건강 지표로서 여성 인구의 평균 수명비, 교육 수준비, 가구내 여성 경제 요소비의 복합 지수인여성관련개발지수(GDI)의 유용성을 보여줌으로서, 남녀 모두에게 인간 개발이 공평한 사회일수록 모성사망률과 영아사망률이 낮음을 입증할 수 있다.

2. 연구 목적

여성의 평균 수명비, 교육 수준비, 가구내 여성 경제 요소비의 복합 지수인 여성의 경제 사회 발전의 지표인 여성관련개발지표(GDI)는 영아사망률, 모성사망률을 예측할 수 있는 선행 지표이다.

1. 문헌고찰을 통하여 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 요인을 정

리한다.

2. 복합지수인 인간개발지수와 여성관련개발지수는 모성사망률과 영아사망률        을 설명하는데 있어 기존의 요인보다 유용함을 검증한다.

3. 모성사망률과 영아사망률을 설명하는데 있어 복합지수 중 여성관련개발지        수가 인간개발지수보다 유용함을 검증한다.

II. 문헌고찰

1. 모성사망률과 영아사망률의 결정요인

1987년부터 1990년까지 약 140억 명의 새 생명이 지구상에 태어났지만, 이들 중 930만 명이 첫 번째 생일을 맞기 전에 죽음을 맞았다. 이는 신생아 1000명당 67명이며, 동시에 349,000명의 여성이 임신과 관련된 원인으로 사망하며 이는 일년에 100,000명당 250명이다.

건강 서비스의 확대, 종합적인 정규 교육(formal education)의 제공, 전통적인 분만 수행자(TBA : traditional birth attendants)의 훈련 등과 관련된 분만 서비스 등이 저개발국에서의 모성사망률을 낮출 수 있는 요인들로 지적되어 왔다(Harrison, 1989).

) 이들 훈련된 인력은 의사, 간호사, 간호 인력과는 다른 일정한 분만 훈련을 받은 전통적

인 분만 수행자를 의미한다.

영아사망률은 모성사망률과 같이 몇 가지 사회 경제적 요소와 문화적 변수들과 관련이 있는 것으로 연구되어 왔다(Tresserras 등, 1992). 영아 사망의 위험 요인 중에서 사망 수준이 비교적 높은 개발 도상국을 대상으로 한 연구에서는 어머니의 인구학적 요인인 연령, 출산 간격, 출산 순위 등이, 사회 경제적 요인으로는 교육 수준, 거주 지역, 민족 특성 등이 지적되었고(Trussell, 1983; Choe, 1987), 높은 위험 요인을 갖고 있는 산모의 집중적 관리로 영아사망률을 저하시킨다는 연구보고(Eisner 등, 1979; Patel, 1980; Grossman 와 Jacobowitz 1981)도 있다.

모성사망률에 영향을 미치는 결정요인을 국가를 대상으로 연구한 기존 연구에서, 모성사망률은 국민의 교육 정도, 국가의 경제 요소, 분만시 훈련된 인력의 참여, 산전 간호 등과 같은 건강 서비스에의 접근률, 위생 시설이나 상수 시설 보급률과 같은 환경 요소, 복합 지수 등과 관련이 있음을 알 수 있다(표 1).

표 1.  모성사망률의 결정요인

년도	연구자	연구대상	유의한 결정요인
1994	Hertz 등	66 country	Households without sanitation facilities, Total energy consumption. Excess energy consumed as fat.
1997	Lee KS. 등	78 country	HDI, Life expectancy at birth both sexes/(female), School enrollment ratio, Literacy rate for both sexes, per captia GDP

영아사망률에 영향을 미치는 결정 요인을 국가를 대상으로 연구한 기존 연구에서도, 국민의 교육 정도, 국가의 경제 요소, 건강 서비스, 환경 요소, 복합지수 등이 영아사망률의 중요한 요인으로 지적되고 있다(표 2).

표 2. 영아사망률의 결정요인

년도	연구자	연구대상	유의한 결정요인
1992	Tresserrsa 등	103 country	Per capita income Adult literacy rate.
1994	Hertz 등	66 country	households without sanitation facilities. Quantity of animal product consumed. Percent of households without safe water. Excess calories consumed as fat. Total literacy level.
1997	Lee KS 등	78 country	HDI, Life expectany at birth both sexes, School enrollment ratio, Literacy rate for both sexes, Per captia GDP

기존 연구를 바탕으로 모성사망률과 영아사망률의 결정 요인을 교육 요소, 경제 요소, 건강 서비스. 환경 서비스, 복합지수로 크게 나누어 설명할 수 있다.

1) 교육 요소

개인의 사회적 상태, 교육적 달성도, 경제적 수준은 모성사망률에 영향을 미치는 결정요인들이며, 이 중 정규 교육률이 가장 큰 영향을 준다(Kwast 등, 1989).  아프리카 여성의 낮은 건강 상태는 이들 지역 여성의 전통과 문화, 문맹과 무지, 빈곤으로 말미암은 것이다. 이러한 상태에서 이들을 탈출시키는 가장 좋은 방법은 교육이다(Harrison, 1997). 정규 교육과 학교 교육은 결혼 연령을 연장시키고 가족 계획, 임신, 출산 등에서 건강한 행동의 전환과 함께 바람직한 육아 기능의 증진을 기대하게 한다(Martin, 1995).

임부의 대부분이 산전 진찰을 하지 않은 이유는 교육 기회의 부족으로 인한 무지 때문이며, 향상된 응급 조산 체제가 일부 여성의 생명을 구할 수는 있지만 적절한 조치가 필요한 환자를 스스로 병원에 올 수 있도록 하는 것은 여성의 개발과 교육이다(Tomlinson, 1996). 여성의 높은 교육 수준은 높은 건강 수준과 관련되며, 본인의 건강 상태를 스스로 알고, 필요한 건강 서비스를 이용할 수 있게 한다(Robin 등, 1995).

영아사망률은 국민의 성인 문맹률과 깊은 상관관계가 있다(Tresserrsa 등, 1990). 영아사망률에 관한 국내 김종석(1988)의 연구에 의하면 1971년부터 1989년 사이 어머니의 교육 정도는 영아사망률의 주요한 결정 요인으로 작용하고 있다. Gopal과 Stella(1995)는 1950년부터 1991년까지의 미국의 영아사망률을 인종과 민족, 교육, 가족 수입, 사망 원인별로 경향과 차이점을 조사한 결과, 백인과 흑인 모두에서 어머니의 교육 정도는 영아사망률과 깊은 역 비례 관계가 있음을 밝히고 이는 시대적 흐름을 통해 더욱 강한 관련성을 보여주고 있다.

사회, 인구, 정치, 건강효과부분에서의 여성교육은 세계은행 전문가에 의해 높은 재정 회복을 가져오는 가장 영향력 있는 투자로 여겨진다. 평균적으로 개발도상국에서의 학교 교육을 위한 예산은 10-20% 증가하고 있는데 가족계획과 영아생존의 효과를 높임으로서 양적인 재정 증가 상태를 예견해 준다. 파키스탄의 경우 1000명의 소녀를 위한 추가 교육비는 1990년 US$ 40,000이였다. 이 추가 교육을 통해 5세 이하 어린이의 사망률이 5% 감소하였으며 10%의 출산율의 감소가 있었다(Summers, 1992).

2) 경제 요소

Tresserrsa 등(1990)은 1960년과 1982년 두 번에 걸쳐 103개국을 대상으로 영아사망률을 조사한 결과, 한 나라의 영아사망률은 그 나라의 일인당 국민 소득과 깊은 역의 상관관계가 있음을 보였다.

각 나라의 경제 요소는 일반적으로 인간의 평균 수명이나 영아사망률, 모성사망률과 같은 건강 상태의 지표를 예견하는 지표로 인정되고 있다. 가난한 근로자에게 초래된 열악한 근로조건에도 불구하고, 산업 혁명의 기술적 성장은 가족의 수입과 교육면에서, 특히 건강한 삶과 평균 수준의 향상에 기여했다. 경제적으로 풍요로운 사회집단이 오랜 평균 수명과 건강한 삶의 수준을 보여주며, 경제력은 사회 인구 집단의 사망률을 예견 할 수 있다(Hertz 등, 1994).

낮은 사회, 경제적 상태의 모성으로부터 출생한 영아는 낮은 의료 서비스를 받게 되어 영아 사망의 위험을 증가시킨다(Gould 등, 1989). 1990년 흑인의 영아사망률(56%)은 백인(20%)에 비해 세배 가까운 차이를 보이며, 이는 이들이 단지 빈곤한 가족의 구성원이기 때문이다(Bureau of Census, 1992). Gopal과 Stella(1995)는 미국에서 1950년부터 1991년까지 괄목할 만한 영아사망률의 감소를 볼 수 있었지만, 이는 폐렴과 인플루엔자, 호흡 곤란증, 미숙아와 저 체중아, 선천성 기형, 사고의 감소로부터 온 결과이며, 전반적인 감소에도 불구하고 인종과 민족에 따라 교육 정도와  가족 수입에 따라 영아사망률의 차이는 여전히 존재한다고 밝혔다.

3) 건강 서비스

선진국과 부유한 사회 계급에 집중되는 과도한 의학 기술의 혜택과는 대조적으로, 저개발국에서는 필요 인구 중 소수만이 산전 간호 서비스를 받고 있다. 선진국에서 인구 집단의 95%가 산전 간호 서비스가 가능한 반면, 저개발국에서는 약 55%의 인구만이 훈련된 인력에 의한 산전간호를 받고 있다. 상황이 가장 열악한 지역은 아프리카(42%)와 남아시아(31%)이며, 훈련된 인력에 의한 분만, 산전 간호의 횟수와 모성사망률 사이에는 명백한 상관관계를 보인다(WHO, 1993).

전문 의료인의 도움 없이 이루어지는 출생률은 임산부의 사망과 같은 변수를 정확히 예견한다. 전문 의료인의 정의를 의사, 간호사, 조산원, 훈련받은 초보자, 보건소 근무자, 훈련받은 산파 등을 모두 포함함에도 불구하고 아직까지 여러 국가에서 의료인의 보조를 받지 못하는 출생률이 상당히 높은 것이 현실이다(UNDP, 1997).

우리 나라 영아사망률의 결정 요인에 관해 연구한 한성현(1989)의 연구에 의하면 1983년 이후 출생 자료에서 어린이의 예방 접종 상태가 결정 요인에 들어가며,  높은 위험 요인을 갖고 있는 산모의 집중적인 관리가 영아사망률을 저하시킨다는 보고가 있다(Eisner, 1979 ; Patel, 1980 ; Grossman, 1981).

Juneja 등(1994)은 인도의 한 병원에서 3년 간 2번씩 모성 사망 원인을 측정한 연구 결과, 지역사회 단위에서 이루어지는 건강 교육과 건강 서비스에의 높은 접근도가 출혈과 감염 뒤 패혈증으로 인한 사망을 유의하게 감소시킴을 보였다.

4) 환경 요소

안전한 물이 공급되지 않는 지역에서, 물의 공급과 정화를 위한 여성의 노고는, 특히 분만이 가까운 시기의 여성과 신생아의 건강 상태에 해로운 영향을 미치게 한다(White 등, 1972)

Hertz 등(1994)이  66개국을 대상으로 사회, 경제, 영양, 환경적 요소에 대한 결정요인을 연구한 결과에 의하면 환경 요소 중 안전한 물의 공급시설이 없는 거주 지역률이 영아사망률에 유의한 결정요인으로 나타나며, 위생 시설이 없는 거주 지역률은 모성사망률과 영아사망률 모두에서 유의한 결정요인으로 나타난다.

위생 시설의 보급이나 안전한 물의 공급 등, 환경 요소와 관련된 변수들은 유아기 감염 질환과 출생 전, 중, 후 모두 감염질환과 관련되어 모성 사망과 영아 사망을 예견하는 매우 두드러진 변수들로 나타난다(Habicht 등, 1986).

2. 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)

1) 인간개발지수(HDI)

Lee KS 등(1997)은 유엔개발계획에 의해 개발된 인간개발지수와 이를 구성하는 평균수명, 교육 수준, 소득 수준의 세 가지 지표 모두가 각각 그 나라의 영아사망률, 모성사망률과 높은 상관 관계가 있음을 밝히고, 인간개발지수는 한 나라의 사회 경제적 발전의 측정뿐만 아니라, 모성사망률과 영아사망률을 예측할 수 있는 강한 선행 지표임을 밝힌 바 있다. 인간개발지수는 다음의 세 가지 지수를 포함하는데, 평균 수명지수, 교육지수, 일인당 조정 실질 GDP(PPP$)지수이다.

표 3. 인간개발지수를 구성하는 지수

지 수	지 표
평균수명지수	출생시 기대수명 혹은 평균수명(Life expectancy at birth)
교육지수	성인문자해득률 (Adult Literacy rate)
	초,중,고등,대학 총 취학률 지수 (Primarym, Secondary, Tertiart gross Enrolmentratio)
일인당 실질조정 GDP지수	일인당 실질 국내 총생산 (Real GDP per capitia)

(자료 : Human Development Report, 1995)

평균수명지수는 평균수명으로 측정된다. 교육지수는 성인 문자 해득률과 초등학교, 증고등학교 및 전문대학을 포함하는 대학교 이상으로 분류되는 각급 학교에 대한 총 취학률의 합계로 측정된다. 합계에서 성인 문자 해득률은 2/3, 각급 학교에 대한 총 취학률 은 1/3의 비중을 각각 차지한다. 생활 수준인 일인당 실질 GDP 지수는 일인당 실질 GDP(PPP$ : 구매력 평가지수) 로 측정된다(표 3).

) 초,중,고등,대학 총 취학률  지수(Primarym, Secondary, Tertiart gross Enrolmentratio)    총 취학률 은 교육 각 수준 해당 연령에 상관없이 등록된 학생의 숫자로 ,동일 수준의 해    당연령 인구의 퍼센트로 나타낸다. 순취학률 은 교육의 각 수준마다 해당 나이에 맞게     등록되어 있는 학생의 숫자로서, 해당 연령 인구에 대한 퍼센트로 나타낸다.

) 구매력 평가지수(Purchasing Power parity : PPP$) 한 국가의 화폐구매력을 나타내는      것으로, 기준화폐인 미달러 1달러로 미국내에서 구입할 수 있는 재화와 용역의 표준과     같거나 이와 유사한 것을 구매하는데 필요한 화폐가치. 구매력 평가지수는 다른 국가의     화폐나 특별 인출권으로 나타낼 수 있다.

) 일인당 실질 국내 총생산 (Real GDP per captia) 한 나라의 일인당 국내 총생산을 그     나라의 구매력 평가 지수를 기초로 미달러화로 환산한 것. 구매력 평가 지수는 유엔 국    제비교프로그램(ICP)에서 개발된 것으로, 변동에 의해 영향을 받기 마련인 공식 환율에     기초를 두지 않고 정확하게 GDP 및 그 구성요소를 구체적으로 비교하기 위한 것임.

인간개발지수의 산출을 위한 각 지수의 최저값과 최고값은 표 4 와 같다.

표 4. 인간개빌지수 구성 지표의 최저값, 최고값

	최저값	최고값
평균수명	25세	85세
성인문자해득률	0%	100%
총취학률	0%	100%
일인당 실질GDP(PPP$)	PPP$ 100	PPP$ 40,000

(자료 : Human development report, 1995)

인간개발지수(HDI)를 구성하는 각 지수는 다음과 같은 일반 공식으로 산출될 수 있다.

지수=   Actual xi value  -  minimum xi value

Maximum xi value  - minimum xi value

인간개발지수는 평균수명지수, 교육지수 , 일인당 조정 실질 GDP(PPP$)지수의 단순 산술 평균으로, 세 지수를 더한 뒤 3으로 나누어 산출된다.

Lee KS 등(1997)의 연구에서 인간개발지수의 기본 요소인 평균수명(life expectancy at birth), 문자 해득률(literacy rate), 일인당 실질 GDP(real GDP per captia)로 구성된 HDI ALL와  대리 요소인 여성 평균수명, 여성 문자 해득률, 여성 중등학교 수준 취학률로 구성된  HDI female  모두 모성사망률과 영아사망률에 강한 상관관계를 보여 주고 있다. 이 중 여성 평균수명과 남녀 인구 모두의 평균수명은 모성사망률과 영아사망률 모두에서 가장 강한 상관관계를 보여주고 있으나, 대리 요소의 복합 지표인  HDI female 이 모성사망률과 영아사망률과의 상관성을 HDI ALL 보다 향상시키지 않는 것으로 나타났다.

) 증등교육(Secondary education) 4년 간의 초등교육 이후의 증등 교육(ISCED의 2수준 및     3수준)으로 일반 지도 및 특수 지도를 모두 실시하거나 혹은 그 중 한가지를 실시하는

곳이며, 중학교, 중등학교, 고등학교, 및 동 수준의 교사 훈련 학교와 직업 혹은 기술 학

교가  이에 포함됨.

2) 여성관련개발지수(GDI)

1989년 유엔개발계획은 각 나라의 인간 개발 순위를 인간개발순위에 따라 인간개발 보고서에 발표하였다. 유엔개발계획은 인간 발달을 인간이 선택의 폭을 점점 확장해 나갈 수 있는 과정이라고 정의하고, 선택의 확대란 인간의 능력과 기능을 확대시킴으로서 얻어질 수 있으며, 이것은 건강한 삶의 연장, 교육 기회의 제공, 일정한 수준의 삶을 영위하기 위해 필요한 자원에의 접근성 등으로 정의하였다(UNDP, 1990).

1995년 UNDP는 여성관련개발지수(GDI)를 인간개발지수와 동일한 변수를 사용하여 개발하였다. 단, 여성관련개발지수는 각 국가의 평균수명, 교육 수준, 평균 소득을 여성과 남성의 차이에 따라 조정한 것이다.

) 총가구 소득 또는 일인당 가구 소득 및 지출에 따라 구분된 백분율 단위의 가구 그룹에

발생하는 소득 혹은 지출(혹은 지출 비용)의 분배, 소득 비율 계산에는 인구비 20% 단위

와 총소득/소비(지출)의 상위 10% 단위가 사용됨. 각 국의 데이터 자료는 1978-92년 동    안 매년 시행된 그 나라의 대표적인 가구 조사를 기초로 함. 고소득을 보이는 OECD 국

가의 자료는 유럽 연합 통계국(Eurostat), 룩셈부르크 소득 연구(Roxembourg Income      study) 및 OECD 정보를 기초로 하였음.

여성관련개발지수에서 평균수명의 최소값과 최대값은 조정하여, 남성에 비해 비교적 긴 여성의 평균 수명을 반영하였다. 여성의 경우 평균 수명의 최대값은 87.5년이며 최소값은 27.5년인 반면, 남성의 경우 최대값은 82.5년, 최소값은 22.5년이다. 여성과 남성의 근로 소득비는 평균 남성임금에 대한 평균 여성임금비율 자료 및 15세 이상 경제활동 인구의 남녀 비 자료를 근거로 산출되었다.

여성관련개발지수는 인간개발지수와 같이 세 가지 영역의 변수를 가지고 측정하나, 여성과 남성사이에서의 불평등 정도를 측정할 수 있다. 성불균형이 클수록 한 나라의 인간개발지수에 비해 여성관련개발지수는 낮아진다. 여성관련개발지수는 인간개발지수가 여성과 남성 사이 인간 개발 수준의 차이를 충분히 파악할 수 없다는 단점을 보완하여, 여성과 남성 사이에서의 불평등 정도를 측정할 수 있다. 여성의 인간개발은 다른 가족구성원의 인간개발과 경제성장에 공헌한다. 여성의 능력을 향상시키는데 투자하고, 이를 통해 여성이 자신의 선택에 따라 능력을 발휘하도록 하는 것은 경제성장과 전반적인 인간개발을 촉진할 수 있는 가장 확실한 방법이다. 하지만 아직까지 여성의 평등한 인간 개발이 여성의 건강 상태에 미치는 영향에 관한 연구는 이루어지지 않았다.

III. 연구방법

1. 연구대상

이 연구의 분석 단위는 국제연합(UN)에 가입된 나라 중, 유엔개발계획(UNDP)으로부터 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)가 측정되고, 모성사망률(1995)과 영아사망률(1995)의 자료수집이 가능한 146개국이다.

2. 연구자료

각 나라의 영아사망률(1995), 산전 간호율, 의료 기관에서 수행된 분만율은 WHO World Health Report의 자료를 이용하였다. 각 나라의 인간개발지수, 여성관련개발지수 그리고 이를 구성하는 평균수명(1995), 성인 문자 해득율(1995), 일인당 조정 실질 GDP(1995)는 UNDP의 인간개발보고서(Human Development Report)의 지표를 이용하였다. 각 나라의 모성사망률(1995), 인구집단의 상수도시설에의 보급률(1995)과 위생시설 보급률(1995)은 UNDP의 World Development Report(1999/2000)의 자료를 이용하였다.

3. 변수의 정의

1) 종속변수의 정의

(1) 모성사망률(MMR : maternal mortality rates)

모성사망률은 출생아 100,000명당 사망하는 모성사망자 수로 정의되며 이 연구에서는  World Development Report 1990/2000의 1995년 자료를 이용하였다.

(2) 영아사망률(IMR : infant mortality rates)

영아사망률은 년간 태어나 1년 안에 사망하는 1,000명당 사망한 영아수로  정의되며 World Health Report(1996)의 1995년의 자료가 이용되었다.

2) 결정요인의 정의

이 연구의 분석모형에서 종속변수인 모성사망률 및 영아사망률의 결정요인은 교육 요소/ 경제 요소/ 건강 서비스/ 환경 요소/ 복합지수이다. 각각의 변수로는 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 의료기관에서 수행된 분만율, 산전 간호률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률, 인간개발지수, 여성관련개발지수이다.

(1) 성인 문자 해득률

15세 이상 글을 읽고 이해하며, 일상적으로 사용하는 간단하고 짧은 문구를 쓸 수 있는 인구비율이다.

(2) 일인당 조정 실질 GDP

한 나라의 일인당 국내 총생산을 그 나라의 구매력 평가 지수를 기초로 미달러화로 환산한 것. 구매력 평가 지수는 유엔 국제비교프로그램(ICP)에서 개발된 것으로, 변동에 의해 영향을 받기 마련인 공식 환율에 기초를 두지 않고 더욱 정확하게 GDP 및 그 구성요소를 구체적으로 비교하기 위한 것이다.

(3) 산전 간호율

임신기간 중 전문건강인력(의사, 간호사, 조산사 등)으로부터 분만과 관련하여 적어도 한번의 산전 간호를 받은 출생아 비율, 출생아는 WHO의 자료 중 총 분만건수가 대리로 추정되었다.

(4) 의료기관에서의 분만율

국영, 민영병원, 클리닉, 보건소등 의료기관에서의 분만수행과는 관계없이, 총 임신건수 중 의료 기관에서 이루어진 분만율을 말한다.

(5) 상수시설 보급률

인구 중 안전한 물을 공급받을 수 있는 비율이며 이는 가정과 야외에서의 관리되는 물, 관리되지 않지만 오염의 위험이 없는 샘, 우물 등의 접근율를 모두 말한다.

(6) 위생시설 보급률

인구 집단이 인간, 동물, 곤충 등의 배설물로부터 적절하게 처리하는 배설물처리 시설에의 접근율을 말한다.

(7) 인간개발지수

인간개발지수는 건강하고 장수하는 삶, 지식, 인간다운 생활 수준이라는 인간의 세 가지 기본 능력이 달성된 정도를 측정하는 복합지수이다. 이를 측정하기 위해 3개의 변수, 즉 평균수명, 교육수준, 소득을 채택하였다.

(8) 여성관련개발지수

여성관련개발지수는 인간개발지수(HDI)와 동일한 변수를 사용하였다. 단 GDI는 각 국가의 평균수명, 교육수준, 평균소득을 여성과 남성의 차이에 따라 조정한 것이다.

4. 분석모형

문헌 고찰을 통해 모성 사망과 영아 사망에 영향을 미치는 사회, 경제적 결정 요인을 교육 요소/ 경제 요소/ 건강 서비스 / 환경 요소/ 복합지수로 구분한 바 있다.

교육 요소로서 국민의 정규 교육(formal education), 성인 또는 여성의 문맹율(illiteracy rate), 성인 문자 해득율(adult literacy rate)등이 선행 연구 결과 포함되며, 이 연구에서는 성인 문자 해득률을 변수로 이용하였다. 가족의 수입이나 그 나라의 GNP, GDP 등으로 평가되는 국가의 경제 요소는 각 나라의 일인당 조정 실질 GDP를 변수로 이용하였다. 건강 서비스는 기존의 연구에서 의료 기관에의 접근성으로 설명되며, 의료 기관에서 이루어지는 분만율과 산전 간호율의 두 변수를 사용하였다. 환경적인 요소로는 상수시설의 보급률과 위생 시설의 보급률이 이용되었다.

복합지수로서는 기존의 연구 결과를 통해 모성사망률과 영아사망률의 선행요소로 입증된 인간개발지수(HDI)와, 유엔개발계획에 의해 새로 개발된 여성관련개발지수(GDI)가 이용되었다(표 5).

표 5. 선정된 모성사망률과 영아사망률의 결정요인

구 분	결 정 요 인
교육 요소	성인 문자 해득률 Adult literacy rate
경제 요소	일인당 조정 실질 GDP Adjusted real GDP per captia
	의료기관에서 수행된 분만율 Deliveries in health facilities(% of live births)
건강 서비스	산전 간호율 Antenatal care(% of live births)
환경 요소	상수시설 접근률 Access to safe water(% of population)
	위생시설 접근률 Access to sanitation converge(% of population)
복합 지수	인간개발지수 Human Development index
	여성관련개발지수 Gender related Development index

이 연구에서는 복합지수인 인간개발지수와 여성관련개발지수가 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 결정요인으로 유용하며, 이 중 여성관련개발지수가  인간개발지수보다 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 보다 설득력 있는 지수임을 밝히고자 세 가지 분석 모델을 선정하였다.

각 모델을 구성하는 결정요인은 다음과 같다(표 6).

Model ALL 은 기존의 연구를 통해 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 결정요인들로 구성되었다. Model ALL 은 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 의료기관에서 수행된 분만율, 산전 간호률, 상수도 보급률, 위생시설 보급률의 6가지 변수로 모성사망률과 영아사망률을 설명한다.

Model HDI 는 복합지수인 인간개발지수(HDI)가 모성사망률과 영아사망률에 미치는 영향을 보기 위하여, Model ALL의 독립변수 중 인간개발지수(HDI)의 구성에 포함되는 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP의 두 변수를 제외시킨다. Model HDI 는 의료기관에서 수행된 분만율, 산전 간호률, 상수도 보급률, 위생시설 보급률, 인간개발지수로 모성사망률과 영아사망률을 설명한다.

Model GDI 는 복합지수인 여선관련개발지수가 모성사망률과 영아사망률에 미치는 영향을 보기 위하여 Model GDI 와 같이 Model ALL의 독립변수 중 여성관련개발지수의 구성에 포함되지 않는 의료기관에서 수행된 분만율, 산전 간호률, 상수도 보급률, 위생시설보급률과 여성관련개발지수로 구성되어 모성사망률과 영아사망률을 설명한다.

표 6. 각 모델의 독립변수

종 류	독 립 변 수
Model ALL	LIT, GDP, ANT, FAC, SAFE, SAN
Model HDI	ANT, FAC, SAFE, SAN, HDI
Model GDI	ANT, FAC, SAFE, SAN, GDI

LIT   : Adult literacy rate              GDP : Adjusted real GDP per captia

ANT  : Antenatal care                 FAC : Deliveries in health facilities

SAFE : Access to safe wate           SAN : Access to sanitation converge

HDI   : Human Development index     GDI : Gender related Development index

이 연구의 종속 변수인 모성사망률과 영아사망률을 잔차 분석(residual analysis)한 결과,  여성개발관련지수(GDI)와 모성, 영아사망률의 residual plot에서 등분산성이 의심된다. 오차항의 정규성을 잔차의 Nomal probability plot으로 검토한 결과, 45°직선상에 존재하여 오차항이 정규 분포함을 알 수 있었다. 일반적으로 등분산성이 의심되는 경우, 종속변수의 변환을 통하여 해결할 수 있으며, 이 연구의 분석모델에서는 종속변수인 모성사망률과 영어사망률을 자연로그로 치환한 값을 이용하였다. 모성사망률과 영아사망률을 설명하기 위한 각 모델의 분석 모형은 다음과 같다.

다중회귀분석을 위한 Model ALL의 분석모형은 다음과 같다.

Log(MMR)=f(x1, x2, x3, x4, x5, x6)

x1 = (LIT: Adult literacy rate)

x2 = (GDP : Adjusted real GDP per captia)

x3 = (ANT: Antenatal care rate)

x4 = (FAC : Deliveries in health facilities)

x5 = (SAFE : Access to safe water)

x6 = (SAN : Access to sanitation converge)

다중 회귀 분석을 위한  Model HDI 와 Model GDI 의 분석 모형은 다음과 같다.

Model HDI

Log(MMR)=f(x1, x2, x3, x4, x5, x6)

x1 = (ANT: Antenatal care rate)

x2 = (FAC : Deliveries in health facilities)

x3 = (SAFE : Access to safe water)

x4 = (SAN : Access to sanitation converge)

x5 = (HDI : Human Development index)

Model GDI

Log(MMR)=f(x1, x2, x3, x4, x5, x6)

x1 = (ANT: Antenatal care rate)

x2 = (FAC : Deliveries in health facilities)

x3 = (SAFE : Access to safe wate)

x4 = (SAN : Access to sanitation converge)

x5 = (GDI : Gender related development index)

5. 분석방법

이 연구에서는 연구설계과정에서 선택된 독립변수들과 종속변수(모성사망률, 영아사망률)를 세 개의 분석모델로 나누어 각 모델별로 다중회귀분석(Multiple regression)을 실시하였다. 자료들은 SPSS(Statistical package for social science)를 이용하여 분석하였다.

첫 번째 단계로 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 결정요인들과 종          속변수의 기술적 분석을 실시하였다.

두 번째 단계로 각 모델을 구성하는 결정요인들과 종속변수간의 관련성을            단순상관관계(Peason's correlation coefficient)로 상관성을 검정하였다.

세 번째 단계로 세 개의 분석 모델(Model ALL, Model HDI, Model GDI)의            다중회귀분석(Multiple regression)을 실시하였다. 이 연구에서는 각 모델의         로지스틱 회귀 함수식의 회귀계수를 각각 계산하여 각 모델의 모성 사망         률과 영아사망률의 설명력을 비교한다.

IV. 연구결과

1. 종속변수와 결정요인의 분포

이 연구의 연구대상은 146개국이며, 이 나라들은 세계보건기구(WHO)의  World Health Report(1996)에서 사용한 지역구분에 따라 아프리카(Africa) 39개국, 동 지중해 연안(East Mediterranean) 18개국, 유럽(Europe) 39개국, 동, 남 아시아(South East Asia) 9개국, 아메리카(Americas) 26개국, 서태평양(South West Pacific) 15개국 총 146개국이 이 연구의 분석 단위가 되며 이는 1995년 전체 세계 인구의 97.8%이다.

표 7. 종속변수의 분포

	분석단위		평 균	표준편차	최소값	최대값
LMM		146	2.049369	.739461	.3010	3.2553
LIMR		146	1.501180	.434833	.6021	2.2041

LMM : Log(MMR)      LIMR : Log(IMR)

표 8. 결정요인의 분포

	분석단위		평균	표준편차	최소값	최대값
LIT		146	77.044	23.128	13.6	99.0
GDP		146	3814.45	7177.29	454.85	6282.54
ANT		143	78.40	23.11	15	100
FAC		137	67.97	32.26	5	100
SAFE		95	67.22	23.66	7	100
SAN		84	60.31	27.96	8	100
HDI		146	.66037	.22738	.185	.960
GDI		146	.62310	.21379	.165	.940

LIT : Adult literacy rate           GDP : Adjusted real GDP per captia

ANT: Antenatal care               FAC : Deliveries in health facilities

SAFE : Access to safe wate       SAN : Access to sanitation converge

HDI :Human Development index    GDI :Gender related Development index

일반적으로 정규성과 등분산성이 의심되는 경우 종속변수의 변환을 통하여 해결할 수 있으며, 이 연구의 분석모델에서 종속변수인 모성사망률과 영어사망률을 자연로그로 치환한 종속변수의 분포와(표 7). 모성사망과 영아사망의 결정요인들로 선정되어 다중회귀분석에 이용된 독립변수들의 분포는 표 8과 같다.

2. 결정요인간의 상관관계 분석

모성사망률 영아사망률의 결정요인간 단순 상관관계분석(Peason's correlation)을 실시한 결과, 성인문자해득률(LIT), 일인당 조정 실질 GDP(GDP), 산전 간호율(ANT), 의료기관에서 수행된 분만율(FAC), 상수 시설 보급률(SAFE), 위생 시설 보급률(SAN), 인간개발지수(HDI), 여성관련개발지수(GDI) 모두 종속변수인 모성사망률과 영아사망률에 유의한 상관관계를 보인다(표 9).

즉, 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 의료기관에서의 분만율, 상수도와 위생시설 보급률, 인간개발지수, 여성관련개발지수 모두 모성사망률, 영아사망률과 유의한 음의 상관관계를 보인다(유의수준 p< 0.01).  즉, 성인 문자 해득률이 높을수록, 일인당 조정 실질 GDP가 높을수록, 산전 간호율이 높을수록, 의료기관에서 수행되는 분만율이 높을수록 ,안전한 상수와 위생시설에의 보급률이 증가할수록, 인간개발지수와 여성관련개발지수가 높을수록 모성사망률과 영아사망률은 감소할 것이다.

이 중 여성관련개발지수는 모성사망률(-0.877)과 영아사망률(-0.921)간의 뚜렷한 음의 상관관계를 보이며, 이는 인간개발지수와 모성사망률(-0.853), 영아사망률(-0.902)간의 상관계수보다 보다 높은  값이다.

인간개발지수의 구성에 포함되지 않는 산전 간호율, 의료기관에서 수행되는 분만율, 안전한 상수와 위생시설에의 보급률 중 의료기관에서 수행된 분만율(-0.850)과 위생시설에의 접근율(-0.732)이 모성사망률과 가장 높은 상관계수 값을 보여주며, 영아사망률과도 의료기관에서 수행된 분만율(-0.833)과 위생시설에의 접근율(-0.792)이 가장 높은 상관계수 값을 보여 준다. 산전 간호율, 의료기관에서 수행되는 분만율, 안전한 상수와 위생시설에의 보급률은 인간개발지수, 여성관련개발지수와 양의 상관관계를 보여주며, 산전 간호율, 의료기관에서 수행되는 분만율은 인간개발지수보다 여성관련개발지수에서 보다 높은 양의 상관관계를, 안전한 상수와 위생시설에의 보급률은 여성관련개발지수보다 인간개발지수에서 보다 높은 양의 상관관계를 보여 준다.

인간개발지수의 구성에 포함되는 변수인 평균수명과 성인 문자 해득률, 일인당 조정 GDP 중 평균수명과 일인당 조정 GDP는 여성관련개발지수보다 인간개발지수와 보다 높은 양의 상관관계를 보이며, 이 중 성인 문자 해득률은 인간개발지수  (0.855)보다 여성관련개발지수(0.889)에서 보다 높은 양의 상관관계를 보인다.

표 9. 결정요인간의 상관관계

	LMMR	LIMR	LIT	GDP	ANT	FAC	SAFE	SAN	HDI	GDI
LMMR	1.000
LIMR	.927**	1.000
LIT	-.794**	-.791**	1.000
GDP	-.743**	-.815**	.665**	1.000
ANT	-.702**	-.714**	.765**	.532**	1.000
FAC	-.850**	-.833**	.840**	.714**	.853**	1.000
SAFE	-.712**	-.761**	.587**	.769**	.508**	.611**	1.000
SAN	-.732**	-.792**	.663**	.771**	.627**	.715**	.783**	1.000
HDI	-.853**	-.902**	.855**	.942**	.667**	.834**	.788**	.805**	1.000
GDI	-.877**	-.921**	.889**	.904**	.699**	.850**	.772**	.794**	.988**	1.000

** p< 0.01

LIT : Adult literacy rate            GDP : Adjusted real GDP per captia

ANT: Antenatal care                FAC : Deliveries in health facilities

SAFE : Access to safe wate        SAN : Access to sanitation converge

HDI : Human Development index    GDI : Gender related Development index

3. 모성사망률과 영아사망률의 결정요인 분석

모성사망률과 영아사망률을 설명하기 위해 세 개의 분석 모델 Model ALL , Model HDI, Model GDI 의 다중회귀분석을 실시하였다.

모성사망률을 설명하는 Model ALL 의 설명력은 81.0 %였으며 F값은 54.154이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 FAC로서(□=-0.01192, p=0.0001), 의료기관에서 수행되는 분만율이 높을수록 모성사망률이 낮은 것으로 나타난다. 다음으로는  SAFE(□=-0.006683, p=0.019)로서 상수시설 보급률이 높을수록 모성사망률이 낮은 것으로 나타났다. Model ALL에서 의료기관에서 수행된 분만율과 상수시설 보급률이 모성사망률의 중요한 요인임을 보여주고 있다. 분석 결과 Model ALL에서 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 위생시설 보급률은 모성사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

모성사망률을 설명하는 Model HDI 의 설명력은 81.0%였으며 F값은 71.119이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 FAC로서(□=-0.01054 p= 0.0001), 의료기관에서 수행되는 분만율이 높을수록 모성사망률이 낮은 것으로 나타난다. 다음으로는  HDI(□= -1.177, p=0.002)로서 인간개발지수가 높을수록 모성사망률이 낮은 것으로 나타났다. Model HDI 에서 의료기관에서 수행된 분만율과 인간개발지수가 모성사망률의 중요한 요인임을 보여주고 있으며, 분석 결과 Model HDI 에서  산전 간호률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률은 모성사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

모성사망률을 설명하는 Model GDI 의 설명력은 83.4%였으며 F값은 76.236이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 GDI(□=-1.436, p=0.0001)와 FAC(□=-0.009921, p= 0.0001)로서, 여성관련개발지수가 높을수록, 의료기관에서 수행되는 분만율이 높을수록 모성사망률이 낮은 것으로 나타난다.  Model GDI 에서 여성관련개발지수와 의료기관에서 수행된 분만율이 모성사망률의 중요한 요인임을 보여주고 있으며, 분석 결과 산전 간호률, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률은 모성사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

표 10. 모성사망률의 결정요인 분석

Model		B	표준오차	t값	Sig.
	LIT	-5.544E-03	-1.900	-1.900	.062	F=54.154 p-value=0.0001 R□Square=0.825 Adjusted R□=0.810
Model ALL	GDP	-3.601E-05	-1.066	-1.066	.290
	ANT	2.328E-03	.865	0.865	.390
	FAC	-1.192E-02	-4.879	-4.879	.000***
	SAFE	-6.683E-03	-2.405	-2.405	.019*
	SAN	-7.482E-04	-.299	-.299	.766
	(Constant)	3.728	22.683	22.683	.000
Model HDI	ANT	2.685E-04	.002	.114	.910	F=71.119 p-value=0.0001 R□Square=0.836 Adjusted R□=0.824
	FAC	-1.054E-02	.002	-4.380	.000***
	SAFE	-4.114E-03	.003	-1.530	.130
	SAN	6.783E-05	.002	.028	.977
	HDI	-1.177	.360	-3.270	.002**
	(Constant)	3.772	.147	25.620	.000
Model GDI	ANT	1.042E-03	.002	.461	.647	F=76.236 p-value=0.0001 R□Square=0.845 Adjusted R□=0.834
	FAC	-9.921E-03	.002	-4.281	.000***
	SAFE	-3.775E-03	.003	-1.470	.146
	SAN	-6.861E-05	.002	-.030	.976
	GDI	-1.436	.364	-3.943	.000***
	(Constant)	3.775	.141	26.692	.000

* p<0.05,  ** p<0.01, *** p<0.001

LIT   : Adult literacy rate            GDP  : Adjusted real GDP per captia

ANT  : Antenatal care rate           FAC  : Deliveries in health facility

SAFE : Access safe water            SAN  : Access sanitation

HDI   : Human development index    GDI   : Gender-related development index

모성사망률을 설명하는 세 개의 분석 모델 Model ALL , Model HDI, Model GDI 의 회귀계수의 설명력을 비교한 결과 Model ALL(81.0%), Model HDI(82.4%), Model GDI(83.4%)의 순으로 설명력의 증가를 보인다(표 10).

표 11. 영아사망률의 결정요인 분석

Model		B	표준오차	t값	p값.
	(Constant)	2.561	.096	26.605	.000	F=57.256 p-value=0.0001 R□Square=0.833 Adjusted R□=0.818
	LIT	-2.885E-03	.002	-1.688	.096
	GDP	-6.023E-05	.000	-3.045	.003**
Model ALL	ANT	-3.684E-04	.002	-.234	.816
	FAC	-3.388E-03	.001	-2.368	.021*
	SAFE	-3.382E-03	.002	-2.078	.041*
	SAN	-1.710E-03	.001	-1.168	.247
Model HDI	ANT	-1.016E-03	.001	-.758	.451	F=80.787 p-value=0.0001 R□Square=0.852 Adjusted R□=0.842
	FAC	-2.269E-03	.001	-1.661	.101
	SAFE	-2.129E-03	.002	-1.395	.168
	SAN	-1.420E-03	.001	-1.048	.298
	HDI	-1.041	.204	-5.094	.000***
	(Constant)	2.667	.084	31.895	.000
Model GDI	ANT	-3.370E-04	.001	-.276	.783	F=97.104 p-value=0.0001 R□Square=0.874 Adjusted R□=0.865
	FAC	-1.682E-03	.001	-1.344	.183
	SAFE	-1.794E-03	.001	-1.293	.200
	SAN	-1.525E-03	.001	-1.236	.221
	GDI	-1.282	.197	-6.517	.000***
	(Constant)	2.671	.076	34.963	.000

* p<0.05,  ** p<0.01, *** p<0.001

LIT   : Adult literacy rate            GDP  : Adjusted real GDP per captia

ANT  : Antenatal care rate           FAC  : Deliveries in health facility

SAFE : Access safe water            SAN  : Access sanitation

HDI   : Human development index    GDI   : Gender-related development index

영아사망률을 설명하는 Model ALL 의 설명력은 81.8%였으며 F값은 57.256이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 GDP로서(□=-0.00006023, p=0.003), 일인당 조정 실질 GDP가 높을수록 영아사망률이 낮은 것으로 나타난다. 다음으로는  FAC(□= -0.003388, p=0.021)와 SAFE(□= -0.003382, p=0.041)로서 의료기관에서 수행된 분만율이 높을수록 상수시설 보급률이 높을수록 영아사망률이 낮은 것으로 나타난다. 분석 결과 Model ALL에서 성인 문자 해득률, 산전 간호률, 위생시설 보급률은 모성사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

영아사망률을 설명하는 Model HDI 의 설명력은 84.2%였으며 F값은 80.787이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 인간개발지수로서(□=-1.041 p= 0.0001), 인간개발지수가 높을수록 영아사망률이 낮은 것으로 나타난다. 분석 결과 Model HDI 에서  산전간호률, 의료기관에서의 분만율, 상수 시설 보급률, 위생시설 보급률은 영아사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

영아사망률을 설명하는 Model GDI 의 설명력은 86.5%였으며 F값은 97.104이다. 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인은 여성관련개발지수(□=-1.283 p= 0.0001)로서, 여성관련개발지수가 높을수록 영아사망률이 낮은 것으로 나타난다.  Model GDI 에서 여성관련개발지수가 모성사망률의 중요한 요인임을 보여주고 있으며, 분석 결과   산전간호률, 의료기관에서의 분만율, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률은 모성사망률과 유의한 상관관계를 보이지 않았다.

영아사망률을 설명하는 세 개의 분석 모델 Model ALL , Model HDI, Model GDI 의 회귀계수의 설명력을 비교한 결과 Model ALL(81.8%), Model HDI(84.2%), Model GDI(86.5%)의 순으로 설명력의 증가를 보인다(표 11).

V. 고   찰

1. 연구 자료 및 연구 방법에 대한 고찰

언급한 바와 같이 이 연구에서 이용된 자료는 WHO와 UNDP 등에서 조사된 1995년의 자료를 이용하였다. 이는 과거 국가를 단위로 연구한 선행연구 중 가장 많은 나라(146개국)의 자료를 이용하였으며 세계 인구의 97.8%를 포함한다는 점에서 의미가 있다.

연구 방법에 대한 의의를 검토하면 다음과 같다. 과거 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 결정요인을 연구한 선행연구에서, 사회 경제적 상태들은 서로간의 강한 상관관계 때문에 어느 하나가 모성사망률의 위험 요인이라고 결정하기 어려운 점이 있었다(Kwast 등, 1989). 이 연구에서는 복합지수인 인간개발지수(HDI), 여성관련개발지수(GDI)가 다른 선행요인보다 모성사망률과 영아사망률을 보다 잘 설명하며, 이 중에서도 여성관련개발지수의 높은 설명력을 보여주고자 세 개의 분석 모델을 설정하였다. 모성사망률과 영아사망률은 각 모델의 다중회귀 분석을 통해 그 설명력을 비교하였는데, 이 연구의 분석모형이 복합지수와 다른 결정요인과의 비교를 처음으로 시도한 점에서 그 의미가 있다고 생각된다.

북경여성회의 행동 강령에서 밝힌 바와 같이 여성문제는 특정 영역에서 따로 다루어지기보다는 모든 분야의 정책 결정에서의 성 인지적 관점의 고려가 있어야 한다(김선욱, 윤덕경. 1996). 이 연구에서 모성사망률과 영아사망률을 설명하는데 있어 여성의 평등한 인간 개발에 초점을 맞춘 여성관련개발지수(GDI)의 중요성을 보여준 점은 여성의 건강을 사회 경제적, 문화적 복합물로 보는 적절한 분석모형으로서 의미가 있다.

이 연구에서 인간개발지수(HDI)와  여성관련개발지수(GDI)를 구성하는 변수 중 하나인 출생시 기대 수명이 모성사망률과 영어 사망률을 설명하는 Model HDI와 Model GDI 의 설명력을 높이고 있는가의 여부를 의심할 수 있다. 따라서 Model ALL에 LIFE(출생시 평균 수명)를 추가한 모델 Model LIFE의 설명력을 다른 세 모델과 비교해 보았다.

표 12에서 모성사망률의 경우 Model LIFE(83.8 %)는 Model ALL(81.0 %) 과 Model HDI(82.4 %)보다 높은 값을 가지며 Model GDI(83.4 %)와는 0.4% 높은 설명력을 보인다. 영아사망률의 경우 Model LIFE(86.0 %)는 Model ALL(81.8%)과 Model HDI(84.2 %)보다는 높은 값을 가지나 Model GDI(86.5 %) 보다는 오히려 0.5% 낮은 설명력을 보인다.

표 12. Model LIFE의 다중회귀 분석 결과

		B	표준오차	t값	p값
모성사망률 Model LIFE	LIFE	-2.273E-02	.006	-3.617	.001*	F=56.417 p-value=0.0001 R□Square=0.853 Adjusted R□=0.838
	LIT	-9.317E-04	.003	-.313	.755
	AGDP	-7.612E-06	.000	-.237	.813
	ANT	-1.086E-03	.003	-.409	.684
	FAC	-9.741E-03	.002	-4.177	.000***
	SAFE	-3.884E-03	.003	-1.450	.152
	SAN	-2.018E-04	.002	-.087	.931
	(Constant)	4.632	.292	15.848	.000
영아사망률 Model LIFE	LIFE	-1.629E-02	.003	-4.656	.000***	F=66.880 p-value=0.0001 R□Square=0.873 Adjusted R□=0.860
	LIT	4.205E-04	.002	.254	.801
	GDP	-3.988E-05	.000	-2.229	.029*
	ANT	-2.815E-03	.001	-1.904	.061
	FAC	-1.827E-03	.001	-1.407	.164
	SAFE	-1.376E-03	.001	-.923	.359
	SAN	-1.318E-03	.001	-1.024	.309
	(Constant)	3.208	.163	19.713	.000

. * p< 0.05***, p<0.001

LIFE : Life exp. year at birth

LIT   : Adult literacy rate            GDP  : Adjusted real GDP per captia

ANT  : Antenatal care rate           FAC  : Deliveries in health facility

SAFE : Access safe water            SAN  : Access sanitation

이는 출생시 평균수명이 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)를 구성할 때 다른 소득지수, 교육지수와의 총합 중 1/3임을 감안하고, Model LIFE 의 구성요소로서 평균수명(LIFE)이 영아사망률에서 가장 유의한 결정요인이며, 모성사망률에서 FAC 다음으로 유의한 결정요인임을 감안할 때 복합지수로 구성된  Model HDI와 Model GDI 의 높은 설명력이 LIFE의 영향이 아님을 타당하게 보여 준다. 즉  Model HDI 와 Model GDI 의 설명력이 Model ALL 보다 타당하게 높아짐을 확인할 수 있다. Lee KS 등(1997)의 연구에서도 여성 평균수명과 남녀 인구 모두의 평균수명은 모성사망률과 영아사망률 모두에서 가장 강한 상관관계를 보여주고 있으나, 평균수명 지수를 제외한 소득 수준과 교육수준만의 복합지수가 모성사망률과 영아사망률의 강한 선행요인으로 증명된 바 있다.

2. 결정요인에 대한 고찰

이 연구에서 모성사망률과 영아사망률의 결정 요인을 교육 요소, 경제 요소, 건강 서비스. 환경 서비스, 복합지수의 5가지 영역으로 구분하여, 다중회귀 분석을 실시한 결과 각각의 결정요인이 모성사망률과 영아사망률에 미치는 영향은 다름과 같다.

1) 교육 요소

이 연구에서 교육 요소로서 사용된 변수는 성인 문자 해득률이다. 이 연구에서 성인 문자 해득률은 모성사망률(-0.794), 영아사망률(-0.791)과 뚜렷한 음의 상관관계를 보여 준다(p<0.01). 이는 103개국을 대상으로 한 Tresserrsa 등(1992)의 연구에서 성인 문맹률이 영아사망률과의 깊은 상관 관계를 보여주는 결과와 동일하다.

Model all 의 다중 회귀 분석 결과, 성인 문자 해득률은 모성사망률과 영아사망률 모두에서 유의하지 않은 결과를 보인다. 모성사망률과 영아사망률에 관한 결정요인을 분석한  Hertz 등(1994)의 연구에서 성인 문자 해득률은 영아사망률의 유의한 요인으로 분석되었고, 이 연구와 동일하게 모성사망률과는 유의하지 않게 나타난 바 있다. 이러한 결과는 과거 정규 교육률, 취학률, 문맹률 등으로 대변되던 교육 요소가 모성사망률의 유의한 결정요인으로 밝혀진 것과는 다른 결과를 보여 준다. 이는 전세계적으로 증진된 문자 해득률과 여성 교육률의 향상에 기인한 교육 요소의 높은 평균치 상승의 결과로 보여진다.

1970년에서 1993년 개발 도상국의 문자 해득률은 약 50% 정도 향상되어 14세 이상 국민의 문자 해득률이 43%에서 61%로 증가했다. 실제로 오늘날 25개국의 문자해득률은 90% 이상 된다. 여성의 문자 해득률도 이와 비슷하게 진보하였는데 지난 20년간 개발 도상국에서 여성의 문자 해득률은 2/3이상 향상되었다. 여성 교육이 뒤졌던 아랍권은 1970년에서 1990년 사이 여성의 문자 해득률을 20%에서 40%로 끌어 올렸다. 여성의 초등 및 중, 고등학교 취학률 또한 1970년에서 1992년 사이 38%에서 68%로 상승하였다. 일부 지역의 여성 취학률은 선진공업국의 수준까지 근접하여, 특히 동아시아는 83%, 남미는 87%까지 향상되었다(UNDP, 1997).

여성을 교육시키는 것은 한 가정의 건강뿐 아니라 그 사회의 인간 개발 수준에 있어서 강력한 파급효과를 가지고 있다. 여성의 문자 해득률이 높아질수록 출산율이 낮아지고(Jerker, 1997), 영아와 유아의 건강수준이 개선되며, 자녀의 교육 정도가 높아지고, 가정의 영양 및 위생상태가 개선된다.

2) 경제 요소

이 연구에서 경제 요소를 대표하여 사용된 변수는 일인당 조정 실질 GDP이다. Model ALL의 다중회귀 분석 결과, 일인당 조정 실질 GDP(□=-0.00006023, p=0.003)는 영아사망률에 가장 유의한 영향을 미치는 결정 요인으로 나타나 Lee KS 등(1997), Gopal 등(1995),  Tresserrsa 등(1992)의 연구와 동일한 결과를 보여 준다.

이 연구에서 일인당 조정 실질 GDP는 모성사망률(-0.743), 영아사망률(- 0.815)과 뚜렷한 음의 상관관계를 보여 주며(p<0.01), 이는 103개국을 대상으로 한 Tresserrsa 등(1992)의 연구에서 일인당 GNP로 대변되는 경제 요소가  영아사망률과의 깊은 음의 상관 관계를 보여주는 결과와 동일하다.

가내수입, 한 국가의 GNP, GDP 등으로 대변되는 경제 요소가 영아사망률을 설명하는 가장 유의한 요인으로 나타난 것은,  열악한 사회, 경제 상태에 처한 모성으로부터 출생한 낮은 건강 상태의 영아가 낮은 의료 서비스 상황에 처하게 되는 이중적 고통을 받게 되어 영아 사망의 위험이 증가됨으로서 이해할 수 있다.

3) 건강 서비스

이 연구에서 모자 보건 건강서비스를 대변하는 변수로, 의료기관에서 수행되는 분만율과 산전 간호률의 두 가지 변수가 이용되었다.

이 중 의료기관에서 수행된 분만율은 모성사망률을 설명하는 Model ALL(□=-0.01192, p=0.0001), Model HDI(□=-0.01054 p= 0.0001), Model GDI(□=-0.009921, p= 0.0001) 모두에서 모성사망률에 유의한 영향을 미치는 결정요인으로 나타난다(p=<0.05). 이는 훈련된 인력에 의한 분만율, 산전 간호률와 모성사망률 사이에 명백한 상관관계를 보여준 WHO(1993)의 연구와 동일한 결과를 보여 주고 있다. 영아사망률을 설명하는 Model ALL에서도 의료기관에서 수행된 분만율은(□= -0.003388, p=0.021)  유의한 영향을 미치는 결정요인으로 나타나지만 Model HDI, Model GDI 에서는 유의하지 않는 결정요인으로 나타났다.

높은 위험 요인을 갖고 있는 산모의 집중적인 관리가 영아사망률을 저하시킨다는 보고(Eisner, 1979 ; Patel, 1980 ; Grossmasn, 1981)가 있으나, 이 연구에서  모성사망률과 영아사망률 모두에서 유의한 음의 상관관계를 보이는 산전 간호률은 회귀 분석 결과에서는 유의하지 않은 결정요인으로 나타났다. 이는 임부의 대부분이 산전 진찰을 하지 않은 이유를 빈곤과 교육 기회의  부족으로 인한 무지(Tomlinson, 1996)로 이해할 때, 과거 1980년대 연구 결과와는 달리, 산모의 낮은 건강관리로 인한 영아사망률의 증가가 이 후 여성 교육률의 급격한 증가와 낮은 출산율, 향상된 응급 조산 체제로 인해 향상되었음으로 이해할 수 있다.

4) 환경 서비스

이 연구에서 환경 서비스를 대변하는 변수로, 안전한 물의 공급을 대변하기 위해 상수 시설 보급률과 적절한 위생시설 보급률의 두 변수가 이용되었다.  Model ALL에서 상수시설 보급률은 모성사망률(□= -0.006683, p=0.019)과 영아사망률(□= -0.003382, p=0.041)을 설명하는 결정요인 중 유의한 값을 보여(p<0.05), 상수시설 보급률이 높을수록 모성사망률과 영아사망률이 낮은 것으로 나타났다. 이는 Hertz 등(1994)의 연구에서  안전한 물의 공급시설이 없는 거주 지역률이 영아사망률에 유의한 결정요인으로 나타나는 것과 동일한 결과를 보여주나, 위생 시설이 없는 거주지역이 모성사망률과 영아사망률의 유의한 결정요인으로 나타난 것과는 다른 결과를 보여 준다. 위생 시설의 보급이나 안전한 물의 공급이 모성 사망과 영아 사망을 예견하는 매우 두드러진 변수들로 나타난, Habicht 등(1986)의 연구 결과와 동일하게 상수시설 보급률은 Model ALL에서 모성사망률과 영아사망률의 유의한 결정요인으로 나타난다.

이러한 결과는 건강과 관련된 환경요소의 중요성을 다시 한번 생각해보게 한다는 점에서 의미가 있다고 하겠다. 1970년대 중반 개발도상국들의 30억 인구 중 38 % 만이 안전한 물을 공급받고 32 % 만이 적절한 위생 시설의 혜택을 누릴 수 있었다. 1978년 IDWSS 가 인류에게 안전한 물과 적절한 위생 시설의 공급을 위해 1990년까지 활동을 선언한 이후, 안전한 물을 공급받는 전세계 인구는 1980년50%에서 1990년까지 66%로 증가하였다.

) IDWSS( International Drinking Water -Supply and Sanitation )

위생 시설에의 접근률은 회귀모형에서 유의하지 않은 요인으로 분석되었으나  1994년 개발도상국 인구 중 75%가 안전한 물을 이용하고 있는데 비해, 위생시설에의 접근률은 35%에 머무르고 있으며, 이 같은 인구의 반 이상이 남아시아와 사하라 사막 이남 아프리카에 살고 있다(WHO, 1998)는 점에서 전세계적으로 증진시켜야 하는 중요한 건강요인임을 알 수 있다.

5) 복합 지수(인간개발지수 : HDI)

이 연구에서 Model HDI의 설명력은 모성사망률에서 82.4%, 영아사망률에서84.2%였으며,  HDI는 모성사망률(□= -1.177, p=0.002)과 영아사망률(□=-1.041 p= 0.0001) 모두에서 유의한 영향을 미치는 결정요인이며 뚜렷한 음의 상관관계를 보여주고 있다. 이는 Lee KS 등(1997)이  HDI가 한 나라의 사회 경제 발전의 측정뿐만 아니라, 모성사망률과 영아사망률을 예측할 수 있는 강한 선행 지표임을 밝힌 바 있는 선행 연구의 결과를 입증한다.

3. 연구결과에 대한 고찰

이 연구에서 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 Model ALL의 설명력은 이들 두 종속변수 모두에서 Model HDI 와 Model GDI 보다 낮은 결과를 보여주어, 복합지수인 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)로 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 Model의 유용함을 볼 수 있다. 이는 한 국가의 모자 보건 수준을 대표하는 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 데 있어 하나의 사회, 경제적 결정요인보다는, 몇 가지 요인의 복합지수가 설명력이 더 높은 결정요인인 것으로 분석된다.

Lee KS 등(1997)의 연구에서 여성 평균수명, 여성 문자 해득률, 여성 중등학교 수준 취학률로 구성된  HDI female은 HDI ALL 보다 상관성을 향상시키지 않는 것으로 나타난 바 있다.  이 결과는 단순히 남녀 인구 모두의 평균 수명, 교육수준, 소득수준을 단순히 여성 인구수만의 비율로 나누어 모성사망률, 영아사망률과의 상관성을 보여줌으로서, 일반적으로 성 불균형비를 보이는 여성 인구의 인간개발수준과 모자보건 수준과의 관계를 바르게 반영했다고 볼 수 없다.

이 연구에서 Model GDI의 설명력은 모성사망률과 영아사망률 모두에서 Model HDI보다 높은 설명력을 보여줌으로서 여성관련개발지수(GDI)가 가장 유의한 영향을 미치는 결정요인임을 보여주고 있다. 따라서 한 국가의 모자 보건 수준을 대표하는 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 결정요인으로서 인간개발지수보다 남녀 사이의 불평등을 알기 위해 인간개발지수를 재조정한 여성관련개발지수가 더 높은 설명력을 보여주고 있음을 알 수 있다. 이는 인간 개발이 남녀 모두에게 평등한 사회일수록 모자 보건의 수준이 높음을 입증하며, 여성 인구의 공평한 교육 수준과 경제력 수준은 여성관련개발지수(GDI)와 모성사망률, 영아사망률과의 관계에서 보여주듯 모자 보건 수준을 향상시킬 수 있는 것으로 분석된다.

모성사망률과 영아사망률에서 보여준 여성관련개발지수(GDI)의 높은 설명력은 여성의 인간개발이 가져온 건강 증진의 결과로 이해할 수 있다. 여성은 출산과 육아 그리고 가족원의 건강관리에 대한 책임을 담당하며, 여성 건강의 질은 곧 모든 국민 건강 증진의 질에 영향을 준다. 따라서 건강의 수혜자이며 공여자인 여성인구가 공평한 교육기회와 일정한 생활 수준을 유지하는 것은 모자보건 수준의 향상을 위해 달성해야 할 중요한 제반 조건이라고 본다. 그 동안 여성문제에 대한 인식 부족과 함께 특히 사회 문화적 요소들이 무시된 채, 여성 건강 문제가 다루어져 왔으며 이에 대한 구체적인 연구가 아직까지 이루어지지 않았다. 이 연구에서 여성관련개발지수와 모자 보건 수준과의 높은 관련성은 단순히 남녀 모두에게인간개발이 평등한 사회가 모자 보건 수준이 높다는 결과보다는, 국가 건강 상태의 중심인 모자 보건 수준이 여성의 동등한 인간개발을 통해 향상될 수 있다는데 그 의의가 있다고 보겠다.

VI. 결   론

이 연구는 선행 연구를 통해 모성사망률과  영아사망률에 영향을 미치는 결정요인을 정리하고, 과거 모성사망률과 영아사망률의 결정요인으로 구성된 Model ALL보다 복합지수인 인간개발지수(HDI)와 여성관련개발지수(GDI)로 구성된 Model HDI,와 Model GDI가  모성사망률과 영아사망률을 보다 잘 설명하고, 이 중 여성관련개발지수(GDI)가 인간개발지수(HDI)보다 모성사망률, 영아사망률을 설명하는데 보다 설득력 있는 요인임을 밝히고자 한다.

연구 대상은 UN에 가입된 146개국이며 모성사망률과 영어 사망률을 종속 변수로 하는 Model ALL, Model HDI, Model GDI 의 세 가지 모형으로 다중 회귀 분석을 실시하여 그 설명력을 비교하였다. 모성사망률과 영아사망률의 모든 결정요인으로 구성된 Model ALL은 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 의료기관에서 수행된 분만율, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률로 구성하였으며,  Model HDI 는 이 중 인간개발지수의 구성에 포함되는 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP 외의 결정요소들과 인간개발지수로 구성되었으며, Model GDI 는 산전 간호률, 의료기관에서 수행된 분만율, 상수시설 보급률, 위생시설 보급률과 여성관련개발지수로 구성되었다.

이 연구의 수행으로 얻은 결과는 다음과 같다.

1. 모성사망률은 인구 100,000명당 최소 2명에서 최대 1800명의 차이를 보여 주며  아프리카지역의 평균 모성사망률은 733.5명으로 모성사망률이 가장 낮은 유럽지역(25.65명)에 비해  28.6배의 차이를 보여 준다. 영아사망률도  인구 1,000명당 최소 4명에서 최대 160명의 차이를 보여 준다. 평균 영아사망률이 가장 높은 지역은 아프리카지역(93.93명)이며 가장 낮은 지역은 유럽지역(41명)으로서 2.3배의 차이를 보여 준다.

2. 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호률, 의료기관에서의 분만율, 상수도와 위생시설 보급률, 인간개발지수, 여성관련개발지수를 모성사망률과 영아사망률의 결정요인으로 정리할 수 있다.

3. 성인 문자 해득률, 일인당 조정 실질 GDP, 산전 간호율, 의료기관에서의 분만율, 상수도와 위생시설 보급률, 인간개발지수, 여성관련개발지수 모두 모성사망률, 영아사망률과 유의한 음의 상관관계를 보인다(유의수준 p<0.01).  평균 수명이 길어질수록, 성인 문자 해득률이 높을수록, 일인당 조정 실질 GDP가 높을수록, 산전 간호율이 높을수록, 의료기관에서 수행되는 분만율이 높을수록, 안전한 상수와 위생시설에의 보급률이 증가할수록, 인간개발지수와 여성관련개발지수가 높을수록 모성사망률과 영아사망률은 감소할 것이다.

4. 여성관련개발지수는 모성사망률(-0.877)과 영아사망률(-0.921) 모두에서  뚜렷한 음의 상관관계를 보이며, 이는 인간개발지수와 모성사망률(-0.853), 영아사망률(-0.902)간의 상관계수보다  높은  값이다.

5. 모성사망률을 설명하는 세 개의 분석 모델 Model ALL , Model HDI, Model GDI 의 회귀계수의 설명력을 비교한 결과 Model ALL(81.0%), Model HDI(82.4%), Model GDI(83.4%)의 순으로 설명력의 증가를 보이며, 영아사망률에 있어서도  Model ALL(81.8%), Model HDI(84.2%), Model GDI(86.5%)의 순으로 설명력의 증가를 보임으로서 Model GDI 가 가장 설득력 높은 분석 모델임을 알 수 있다.

6. 과거 선행연구를 통해 모성사망률과 영아사망률의 결정요인으로 구성된 Model ALL의 설명력은 모성사망률, 영아사망률 모두에서 Model HDI와 Model GDI 보다 낮은 설명력을 보여주어, 모자 보건의 수준인 모성사망률과 영아사망률을 설명하는 데 있어서 하나의 사회, 경제적 요인보다는, 몇 가지 요인의 복합지수인 인간개발지수와 여성관련개발지수I가 설명력이 더 높은 결정요인인 것으로 분석된다.

7. 여성관련개발지수가 인간개발지수보다 모성사망률과 영아사망률에 유의한 결정요인임을 밝히기 위해 분석한 Model GDI의 설명력은 모성사망률(83.4 %), 영아사망률(86.5%)에서 Model HDI보다 높다. 따라서 남녀 사이의 불평등을 알기 위해 인간개발지수를 재조정한 여성관련개발지수가 인간개발지수보다 더 높은 설명력을 보여주고 있음은 인간개발이 남녀 모두에게 평등한 사회일수록 모자 보건의 수준이 높음을 보여 준다.

이 연구에서 과거 모성사망률과 영아사망률에 영향을 미치는 요인 중, 영양적인 요소가 제외되었으며, 연구 자료의 대부분이 WHO와 UNDP, WORLD BANK 등의 1995년 자료를 수집한 것이나, 각 나라의 특수한 상황으로 이전 연도의 자료가 아직 재조사되지 않고 남아 있을 가능성이 있으며 이 경우 종속변수와 독립변수간 시간적 전, 후를 구별하기 어려운 점을 이 연구의 제한점으로 들 수 있다.

여성을 위한 기회가 보다 공평해지고 여성의 교육, 아동보호, 금융혜택, 취업이 보다 쉬워질수록 여성의 인간개발은 진보한다. 향후 이 연구에 포함된 교육과 경제력 요소 외에 정치, 사회, 문화 등 다양한 분야에서 여성의 개발과 건강 증진과의 관계에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다.

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부 록

1. 모성사망률, 영아사망률, 결정요인들의 지역별 분포

표 1. 모성사망률과 영아사망률의 지역별 분포

지역		대상국	평균	표준편차	표준오차	최소값	최대값
MMR	Africa	39	746.41	358.30	57.37	120	1800
	Eas. Med	18	261.61	327.10	77.10	5	1400
	Europe	39	26.31	32.93	5.27	2	180
	S.East Asia	9	628.89	581.04	193.68	30	1600
	Americas	26	149.46	126.25	24.76	6	600
	S.W Pacific	15	178.73	265.46	68.54	9	900
	Total	146	321.78	399.17	32.92	2	1800
IMR	Africa	39	95.05	31.66	5.07	17	160
	Eas. Med	18	43.72	27.88	6.57	8	114
	Europe	39	16.49	13.51	2.16	5	58
	S.East Asia	9	66.11	35.02	11.67	20	115
	Americas	26	32.04	20.19	3.96	7	82
	S.W Pacific	15	33.20	33.21	8.58	4	109
	Total	146	48.39	39.86	3.29	4	160

MMR : Maternal Mortality Rates(모성사망률)

IMR  : Infant Mortality Rates(영아사망률)

표 2. 건강요소, 교육요소. 경제 요소의 지역별 분포

지역		대상국	평균	표준편차	표준오차	최소값	최대값
LIFE	Africa	40	51.000	7.120	1.126	34.7	70.9
	Eas. Med	18	66.205	7.564	1.735	49.2	77.2
	Europe	39	72.922	4.398	.687	64.9	79.2
	S.East Asia	9	62.544	7.357	2.452	52.0	72.5
	Americas	26	70.877	5.225	1.025	54.6	79.1
	S.W Pacific	15	68.618	8.326	2.019	52.2	79.9
	Total	146	64.868	10.802	.876	34.7	79.9
LIT	Africa	39	53.349	19.059	3.052	13.6	85.1
	Eas. Med	18	66.428	18.065	4.258	37.8	94.0
	Europe	39	97.762	3.072	.492	82.3	99.0
	S.East Asia	9	67.300	26.964	8.988	27.5	95.0
	Americas	26	86.838	13.164	2.582	45.0	99.0
	S.W Pacific	15	86.393	13.028	3.364	56.6	99.0
	Total	146	77.044	23.128	1.914	13.6	99.0
GDP	Africa	39	1788.2782	1432.2936	229.3505	454.85	6177.65
	Eas. Med	18	4609.4561	1794.7520	423.0271	856.00	6234.30
	Europe	39	4708.3156	1835.4196	293.9023	942.86	6254.05
	S.East Asia	9	2663.5500	1779.0795	593.0265	1130.24	6073.72
	Americas	26	4686.2562	1704.3069	334.2421	917.38	6259.29
	S.W Pacific	15	4430.8660	2039.1508	526.5065	1109.63	6282.54
	Total	146	3757.6368	2127.7105	176.0906	454.85	6282.54

LIFE  : Life exp. year at birth(평균수명)

LIT   : Adult literacy rate(성인문자해득률)

GDP  : Adjusted real GDP per captia(일인당 조정 실질 GDP)

표 3. 건강서비스,  환경 요소의 지역별 분포

	지역		대상국	평균	표준편차	표준오차	최소값	최대값
ANT		Africa	39	65.31	24.74	3.96	19	99
		Eas. Med	18	67.56	25.92	6.11	26	100
		Europe	38	94.97	6.55	1.06	62	100
		S.East Asia	9	65.56	30.77	10.26	15	100
		Americas	25	81.32	14.98	3.00	52	100
		S.W Pacific	14	86.07	20.12	5.38	25	100
		Total	143	78.32	23.17	1.94	15	100
FAC		Africa	36	39.89	23.00	3.83	5	95
		Eas. Med	17	59.65	32.27	7.83	12	98
		Europe	38	95.13	7.87	1.28	60	100
		S.East Asia	7	37.14	41.55	15.71	5	100
		Americas	26	75.00	25.27	4.96	20	99
		S.W Pacific	13	78.92	31.00	8.60	7	99
		Total	137	67.89	32.36	2.76	5	100
SAFE		Africa	28	46.79	17.88	3.38	7	77
		Eas. Med	11	81.36	19.70	5.94	39	100
		Europe	16	82.25	19.09	4.77	55	100
		S.East Asia	7	73.14	12.64	4.78	59	89
		Americas	20	71.65	17.41	3.89	39	100
		S.W Pacific	13	71.38	28.89	8.01	13	100
		Total	95	67.31	23.77	2.44	7	100
SAN		Africa	26	39.54	19.92	3.91	8	86
		Eas. Med	11	73.55	25.14	7.58	19	100
		Europe	13	75.15	28.87	8.01	18	100
		S.East Asia	7	49.00	28.63	10.82	16	96
		Americas	18	68.22	19.82	4.67	26	97
		S.W Pacific	9	76.44	30.46	10.15	25	100
		Total	84	60.39	28.12	3.07	8	100

ANT  : Antenatal care rate(산전 간호율)

FAC  : Deliveries in health facility(의료기관에서의 분만율)

SAFE : Access safe water(상수도 보급율)

SAN  : Access sanitation(위생시설 보급율)

2. 인간개발지수(Human Development index)의 방법론

인간 개발 지수는 한 나라의 인간 개발 정도를 평균수명, 지식, 생활 수준의 세가지 영역에서 수량화한다. HDI를 구성하는 각 지수는 다음과 같은 일반 공식으로 산출될 수 있다.

제 1 단계

인간개발지수의 산출을 위한, 각 지표의 최저값과 최고값은 표 4와 같다.

표 4. 인간개발지수 구성 지표의 최저값, 최고값

	최저값	최고값
평균수명	25세	85세
성인문자해득률	0%	100%
총취학률	0%	100%
일인당 실질GDP(PPP$)	PPP$ 100	PPP$ 40,000

(자료 : Human development report, 1995)

제 2 단계

HDI를 구성하는 각 지수는 다음과 같은 일반 공식으로 산출될 수 있다.

지수=   Actual xi value  -  minimum xi value

Maximum xi value  - minimum xi value

한 국가의 평균 수명이 65세일 경우, 평균 수명 지수는 다음과 같다.

평균수명지수=(65-25)/(85-25)=0.667

교육지수는   [2(0.938)+1(0.780)]÷3=0.885

성인 문자 해득률이 93.8%일 경우

93.8-0/100-0=0.938

초등학교, 중.고등학교, 대학교 총취학률이 78%일 경우

78-0/100-0=0.780

소득지수 산출은 세계 평균 소득인 PPP$ 5,711가 역치(y*)로 정해지고, 이 수준 이상의 소득은 애킨슨의 소득효용 공식에 입각해 할인되었다.

i) 0<y<y* 일 때 W(y)=y*

ii) y*≤y≤2y* 일 때 W(y)=y*+2[(y-y*)1/2]

iii) 2y*≤y≤3y* 일 때 W(y)=y*+2(y*1/2)+3[9y-2y*)1/3]

최고 소득 PPP$ 40,000의 할인가 계산에는 다음의 애킨슨의 공식이 이용되었다.

W(y)=y*+2(y*1/2)+3(y*1/3)+4(y*1/4)+5(y*1/5)+6(y*1/6)+7(y*1/7)+8[(40,000-7y*)1/8]

일인당 실질 GDP가 8,950인 나라의 일인당 조정 실질 GDP는 PPP $ 5,825이며, 이는 5,825[5,711+2(8,950-5,711)1/2]에 의하여 계산된 숫자이다.

일인당 실질 조정 GDP 지수는 (5,825-100)/(6,040-100)=5,725/5,940=0.964

제 3 단계

복합의 지표로서 인간개발지수는 다음의 세 가지 지수를 포함하는데 평균 수명지수, 교육지수(성인 문자 해득률 지수 2/3, 초, 중, 고등, 대학 총 취학률 지수 1/3), 일인당 조정실질 GDP(PPP$) 지수이다. 인간개발지수(HDI)는 평균수명지수, 교육지수 및 일인당 조정 실질 GDP(PPP$)지수의 단순 산술 평균으로, 세 지수를 더한 뒤 3으로 나누어 산출된다(표 5).

표 5. 인간개발지수 산출

평균수명지수   교육지수   일인당 조정 실질 GDP 지수    ¤      HDI

0.878         0.885              0.964              2.727     0.909

(자료 : Human development report, 1995)

3. 여성관련개발지수(Gender-Related Development index)의

방법론

여성관련개발지수는 인간개발지수와 같은 세 가지 영역과 변수를 가지고 측정하나, 여성과 남성사이에서의 불평등 정도를 측정할 수 있다. 성불균형이 클수록 한 나라의 인간개발지수에 비해 여성관련개발지수는 낮아진다. 평균수명의 최소값과 최대값은 조정하여, 남성에 비해 비교적 긴 여성의 평균 수명을 반영하였다. 여성의 경우 평균 수명의 최대값은 87.5년이며 최소값은 27.5년인 반면, 남성의 경우 최대값은 82.5년, 최소값은 22.5년이다. 여성과 남성의 근로 소득비는 평균 남성임금에 대한 평균 여성임금비율 자료 및 15세 이상 경제활동 인구의 남녀 비 자료를 근거로 산출되었다. 임금비에 대한 자료가 없을 경우, 전체 국가의 임금자료에 대한 가중평균(Weighted mean)인 75%를 사용하였다. 여성과 남성의 근로 소득비는 평균 남성임금에 대한 평균 여성임금 비율 자료 및 15세 이상 경제활동인구의 남녀비 자료를 근거로 산출되었다. 임금비에 관한 자료가 없을 경우, 전체 국가의 임금 자료에 대한 가중평균(weighted mean)인 75%를 사용하였다. 소득을 지수화 하기 이전, 각국 일인당 조정 실질 GDP는 여성과 남성 인구비에 비례하여 남녀간 근로소득 격차에 근거하여 할인되었다. 평균수명, 교육 , 소득지수는 동일한 비중을 더하여 최종 여성관련개발지수(GDI)를 산출하였다(UNDP, 1995).

이 중 경제 요소 지수에 이용된 소득비율(Income share)은 총 가구소득 또는 일인당 가구 소득 및 지출에 따라 구분된 백분율 단위의 가구그룹에 발생하는 소득 혹은 지출(혹은 지출비용)의 분배, 소득 비율 계산에는 인구비 20% 단위와 총소득/소비(지출)의 상위 10% 단위가 사용된다. 각국의 데이터 자료는 1978-92년 동안 매년 시행된 그 나라의 대표적인 가구 조사를 기초로 한다. 고소득을 보이는 OECD 국가의 자료는 유럽연합통계국(Eurostat), 룩셈부르크 소득 연구(Roxembourg Income study) 및 OECD 정보를 기초로 하였다.

여성관련개발지수 산출방법의 예를 들기 위하여 파라과이를 선택하였다. 불균형 반감지수, ∈는 2에 해당한다(결과의 차이는 숫자의 반올림에 기인한다.)

평균수명

여성          72.0세

남성          68.2세

성인 문자해득률

여성          89.9%

남성          93.1%

총 취학률

여성          61.1%

남성          61.9%

제 1 단계

평균수명과 교육지수 산출

평균수명

여성 (72.0-26.5) = 0.7417

남성 (68.2-22.5) = 0.7617

성인 문자해득률

여성 (89.9-0)/100 = 0.899

남성 (93.1-0)/100 = 0.931

총취학률

여성 (61.1-0)/100 = 0.611

남성 (61.9-0)/100 = 0.619

교육성취율

여성 2/3(0.899)+1/3(0.611)= 0.803

남성 2/3(0.931)+1/3(0.619)= 0.827

제 2 단계

소득비 비례 산출

경제활동인구비

여성         27.6

남성         72.4

전체인구비

여성         48.9

남성         51.1

비농업부문 남성 임금에 대한 비농업부문 여성 임금 비율: 75.5%

일인당 조정 실질GDP: PPP $3,340

평균 임금에 대한 여성 임금비(W) 및 평균 임금에 대한 남성 임금비(W)

(W):W = 0.276(0.755)+0.724(1) = 0.9324

평균 임금에 대한 여성 임금 :   0.755/0.9324 = 0.8098

평균 임금에 대한 남성 임금 :   1.000/0.9324 = 1.0725

근로소득비

주 : [(여성 임금/평균 임금) x 경제활동인구 중 여성비]+[(남성임금/평균

임금)x 경제활동인구 중 남성비] = 1

여성 :   0.8098 x 0.276 = 0.2235

남성 :   1.0725 x 0.724 = 0.7765

여성과 남성의 비례소득 점유율

여성 :   0.2235/0.489 = 0.45705

남성 :   0.7765/0.511 = 1.51957

제 3 단계

비중 매개변수의 적용(∈ = 2)

균등분포 소득지수

[0.489(0.45705)-1+0.511(1.51957)-1]-1 = 0.7066

0.7066 x 3,340 = 2,360

(2,360-100)/(6,040-100) = 0.380

균등분포 교육지수

[0.489(0.803)-1+0.511(0.827)-1]-1 = 0.815

균등분포 평균수명 지수

[0.489(0.7417)-1+0.511(0.7617)-1]-1= 0.752

제 4 단계

GDI 산출

(0.380+0.815+0.752) = 0.649

3

4. 모델의 적합성을 위한 표준화 잔차 분석

그림 1. 모성사망률의 Log변환 전, 후 P-P plot

그림 2. 영아사망률의 Log변환 전, 후 P-P plot

그림 3. 표준화 잔차와 표준화 예측값의 산점도

그림 4. 표준화 잔차의 히스토그램

ABSTRACT

The relationship between

GDI(Gender Related Development Index) and

Maternal and Infant mortality

Shin, Mi Kyong

Dept. of International Health

The Graduate School

Health Science & Management

Yonsei University

(Directed by Professor Han Joong Kim, M.D., Ph.D)

The studies on the relation of social, economic factor related to maternal and infant mortality have found that there were relationship among poverty, lack of education, inappropriate health services. But their high correlation has led to confusion as to the significant determinant of maternal and infant mortality.

The Human Development Index(HDI) is a composite index of life expectancy, literacy, and real GDP per captia that measures the socioeconomic development of a country. The Gender Related Development Index(GDI) focuses on equality between men and women as well as on the average achievement of all people taken together, using same variables as the HDI.

The purpose of this research is to determine related factors of maternal and infant mortality from other research. whether composite index (HDI and GDI) is a useful determinant of maternal and infant mortality. and, whether the GDI is more useful determinant than the HDI. Multiple logistic regression were used and 146 UN member countries were analyzed.

The results of study are summarized below.

1. Determinants of maternal and infant mortality were adult literacy rate, adjusted real GDP per captia, antenatal care rate, deliveries in health facility rate, accessibility to safe water and adequate sanitation, HDI, and GDI.

2. All determinants of maternal and infant mortality had a significant negative correlation with maternal and infant mortality. when the adult literacy rate, adjusted real GDP per captia, antenatal care rate, deliveries in health facility rate, accessability of safe water and adequate sanitation, HDI, GDI were higher, maternal and infant mortality rates were lower.

3. The results of three logistic models(Model ALL, Model HDI, Model GDI) are summarized below.

In maternal mortality, Model GDI (83.4%) was increased the most and Model HDI (82.4%), Model ALL (81.0%) in order.

In infant mortality, Model GDI (86.5%) was increased the most and Model HDI (84.2%), Model ALL (81.8%) in order.

This study showed that HDI and GDI are powerful determinants of both maternal and infant mortality. The GDI was more powerful determinant than HDI.

In conclusion, the maternal and infant mortality showed lower rates in  societies where achievement was equal between men and women. the higher power of the GDI.

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Key words : GDI(Gender Related Developed Index)