이 연구는 한국의 사회통합 수준 진단 목적으로 사회통합 지수를 개발하고, 이에 더하여 서로 다른 가중치를 부여한 지수를 비교함으로써 사회통합 수준 측정에서 가중치 적용의 의미를 확인하고자 하였다. 이 연구에서는 전문가 조사를 활용하여 4개의 사회통합 하위 영역을 설정하고 각 영역을 대표할 수 있는 19개의 지표를 선정한 후, 영역별 지표별 가중치를 적용하여 사회통합 지수를 산출하였다. 2015년 기준 사회통합 지수를 살펴보면, 서베이 가중치 방식에서는 한국은 30개국 중 29위, 동일가중치 방식에서는 28위, 수리적 가중치 방식에서는 24위를 보였다. 이러한 사회통합 지수의 차이는 우리나라가 낮은 발전 수준을 보이는 사회적 포용 영역에 적용되는 높은 서베이 가중치의 영향, 그리고 상대적으로 양호한 수준을 보이는 노동소득분배율 및 교육성취도에 적용되는 높은 수리적 가중치의 영향 때문이었다. 본 연구를 통해서 주관성의 측면을 강조한 지수 구성의 의미와 당면한 사회현실을 반영한 지표 체계 구성의 필요성을 확인할 수 있었다.;This study aims to develop a social cohesion index by adopting different weighting methods in order to measure the level of social cohesion in Korea in comparison with other OECD countries from various angles. For this purpose, this study defined social cohesion in terms of four sub-dimensions and 19 indicators by using the Delphi method. We also adopted three different weights of dimensions and indicators: equal weight, statistical weight and survey-based weight. Measured against the social cohesion index developed in this study, Korea is ranked 28th with equal weighting, 24th with statistical weighting, and 29th with survey-based weighting among a total of 30 OECD countries in 2015. Higher survey-based weight of social inclusion and higher statistical weight of labour share and education attainment cause the differences across the weighting methods. This result implies needs for composite index reflecting subjectivity and for constructing an indicator set reflecting social circumstances in our times.
본 연구는 국민건강영양조사 제 6기(2013~2015) 원시자료를 이용하여 사회･경제적 지위에 따른 영양소섭취가 노인들의 만성질환 유병률에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 분석 모형은 크게 두 가지로 구분하였다. 먼저 영양소섭취와 사회･경제적 특성과의 인과관계를 분석하였으며, 첫 번째 분석 결과를 토대로 만성질환 유병여부와 사회･경제적 변수 및 영양소섭취에 관한 분석을 실시하였다. 자료 분석은 STATA 14.0을 활용하여 순서형 로짓분석(Ordered logit model), 이항로짓분석(Binary logit model)을 이용하였다. 연구 결과 사회･경제적 지위에 따라 영양소섭취와 만성질환이 영향을 받는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 인구 고령화로 인한 건강불평등과 관련 있는 여러 분야 중 영양소섭취와 관련된 부분에 있어 노인 가구의 건강한 삶의 유지를 위한 정책 수립에 필요한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.;The study examines the effects of nutrition intake of older Koreans of different socioeconomic statuses on the probability of their having a chronic disease. The analytical model was divided into two main categories. The first model analyzed the causal relationship between nutrition and socioeconomic characteristics, and the second one analyzed the effect of nutrition intakes on the probability of having a chronic disease, based on the results derived from the analysis of the first model. The data were analyzed using an ordered logit model and a binary logit model with STATA 14.0. The results show that nutrition intakes are strongly correlated with socioeconomic status in the elderly and might, in turn, affect the probability of having a chronic disease. The results of this study could be used as a rationale for establishing policies for promoting health equality among the elderly.