최근 20여년간 사회복지제도가 확충되고 성숙되면서 우리의 공공복지지출 증가속도가 높게 나타나고 있다. 앞으로 공공재정의 증가압력을 보완하고 사회변화와 혁신을 위해 민간재원의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 민간모금에 영향을 미치는 요인들의 분석을 통해 모금기관들이 보다 효율적으로 사회자원을 동원할 수 있는 정보 제공에 목적을 두고 있다. 분석결과, 첫째 , 민간모금 요인으로 조직력이 모든 모델에서 유의미하게 분석되었다. 이는 자원동원에 민간모금기관의 후원개발 노력이 매우 중요한 것을 말해준다. 즉, 모금담당 부서나 인력, 혹은 겸직을 통해 모금업무를 담당하는 조직이 있으면 민간모금 성과가 높은 것으로 나타났다. 또한 후원자를 모집하고 유지하기 위해 다양한 방법을 활용하는 것이 후원에 긍정적인 효과로 나타났다. 후원자 관리는 이들의 유지와 새로운 개발에 긍정적인 영향을 주었다. 둘째, 민간모금동원 결정모형은 ln Ŷ = 11.16 + 0.39×ln X₁ + 1.09×ln X₂ 로 분석되었다. 모금액(Y)이 1% 증가하기 위해, 종사자수(X₁)는 0.39%, 모금전담인력수(X₂)는 1.09% 각각 증가해야 하는 것으로 나타났다. 셋째, 모금 및 후원금과 개인회비가 1% 증가할 경우, 배분액은 노인 영역이 0.83%, 가족영역 0.40% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 모금과 배분간 관련성이 약한 우리의 현실여건을 감안할 때 둘 간 관계분석에 분명 한계가 존재한다.;This study is aimed at providing basic information on fundraising strategies that private fundraising organizations can use in mobilizing social resources more effectively and efficiently. Accordingly, this study examined how organizational characteristics such as region, organizational history, fundraising experts in charge, employees holding an additional post of fundraising, management of sponsor services and distribution are affecting private fundraising. The result of this study boils down to three findings. First, the organizational capability, one of factors affecting fundraising, turned out to be a significant variable in all models. This suggests that efforts for developing sponsorship of the private fundraising organizations are very important in resource mobilization. The community environment factor turned out to be a significant variable in several models, even though it can not be controlled. Facilities based in Seoul were found to have higher resource mobilization performance than those in outside Seoul. It affects sponsorship positively to utilize various methods for recruiting and retaining. The management of sponsor services is an important factor to increase the number of sponsors and the total amount of fundraising, since it makes develop the new sponsors and maintainsponsorship. Second, the resource mobilization determinant model was lnŶ = 11.16 + 0.39 × lnX₁ + 1.09 × lnX₂. The total amount of fundraising(Ŷ) increased by 1% as the number of employees(X₁) increased by 0.39% and the number of fundraising experts in charge(X₂) by 1.09%, respectively. Third, with a 1%-increase in the total amount of fundraising(sponsorship and membership fees), the amount of distribution increased by 0.83% for elder services and by 0.40% in family services.
그간 국내에서는 성인 여성의 정신건강에 영향을 미치는 요인들에 대한 규명, 성인남녀의 정신건강에 영향을 주는 요인들의 분석 등의 연구가 간헐적으로 이루어져 왔다. 해외에서도 사회후생의 증진을 위한 정책마련을 위해 사회구성원들의 정신건강에 영향을 미치는 요인들을 식별하기 위한 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구는 한국보건사회연구원과 서울대학교 사회복지연구소가 공동으로 집적해 오고 있는 한국복지패널(1-8차)을 이용하여 한국 성인의 우울에 있어 남녀 간 차이를 일으키는 요인들을 식별하는 것을 목표로 하고 있다. 즉, 사회경제적 변수, 건강관련변수, 그리고 사회문화적 변수들 중에서 우울로 나타나는 남녀 간 정신적 건강의 차이를 발생시키는 요인들을 식별하는 것을 목표로 한다. 이를 위한 방법론으로는 Madden(2010)이 시도했듯 경제학 분야에서 광범위하게 이용되는 Blinder-Oaxaca분해법을 이용한다. 더 나아가 기존의 조건부평균회귀선이 가지는 한계를 극복하기 위하여 비조건부 분위수회귀를 통하여 모형추정을 하고 이를 기반으로 우울지수의 분포 상 분위수별 남녀 간 차이를 분석하며 또한 각 분위수별 요인분해를 시도한다. 분석결과 한국 성인의 경우 여성이 남성보다 우울지수가 낮으며, 특히 이러한 차이는 우울지수가 낮을수록 격차가 큰 것으로 나타난다. 분해를 통해 본 결과 이러한 격차를 발생시키는 가장 큰 요인은 건강상태, 혼인상태, 가구소득, 교육수준에서의 차이이며 이러한 관찰할 수 있는 요인들에서의 차이가 전체 차이의 55%를 설명한다.;Recently, there has been research that attempts to identify factors influencing depression in women and investigates the different aspects of mental disorders between men and women in Korea. Also, some OECD countries have conducted research projects identifying elements affecting metal health of social members to enhance overall social welfare. Using Korea Welfare Panel Study, this article aims to identify factors underlying the gender differences in depression in Korea. That is, the goal of this article is to examine and determine what variables among socio-economic, health, and cultural variables generate gender differences in depression. For this purpose, we use Blinder-Oaxaca decomposition technique that has been widely applied in many areas in economics. In addition, unconditional quantile regression method is implemented and the decompositions at various percentiles of depression score distribution are performed accordingly. The empirical results show that women report higher levels of depression scores compared to men’s scores and this difference becomes noticeable in higher percentiles of the distribution. According to detailed decomposition, about 55% of the raw difference is accounted for mainly by differences in health status, marital status, household income, and educational attainments.