Patterns and Changes in Life Expectancy in Korea, 1990-2020

Dar Oh Lim; Yeong Hyoen Yoo

doi:10.21032/jhis.2024.49.1.70

Abstract

Objectives

The purpose of this study is to measure the contribution of life expectancy to changes in mortality due to age, sign in Korea.

Methods

This study used the life table data (1990-2020) and analyzed the data of the death statistics of the National Statistical Office in 1990 and 2020 (Categorization data by ICD-10). The contribution of differen ages, and causes of death to the change in life expectancy at birth during the 1900-2020 was estimated with a decomposition technique developed by Arriaga.

Results

The contribution to the average life span of 1990-2007 was 7.50 years, and 2.91 years between 2007-2015. From 1990 to 2007, the positive contributing causes of death were cerebrovascular disease (0.781 years), hypertensive disease (0.599 years), and heart disease (0.475 years), and the negative contributing causes were intentional self-harm (-0.304 years), pneumonia (-0.209 years), and colon cancer (-0.092 years). From 2007 to 2015, the positive contributing causes were malignant neoplasms (0.548 years), cerebrovascular disease (0.529 years), and diabetes (0.162 years), and the negative contributing causes were pneumonia (-0.198 years), Alzheimer's (-0.060 years), sepsis (-0.038 years), etc. From 2015 to 2020, the positive contributing causes of death were malignant neoplasms (0.474 years), cerebrovascular disease (0.301 years), and heart disease (0.475 years), and the negative contributing causes were intentional self-harm (-0.304 years), pneumonia (-0.209 years), and colon cancer (-0.092 years). In general, pneumonia was shown to be the cause of death with the largest negative contribution due to increased mortality, and the pattern by age group showed that the positive contribution was relatively large in the age group after 65 years of age. In common, the positive contribution of most causes decreased as time passed.

Conclusions

The age group that contributed the most to the increase in life expectancy after 1990 was found to be 70-74 years old (0.74 years) from 1990-2007. In addition, it was found to have contributed significantly to those aged 70-74 (0.42 years) from 2007-2015 and those aged 75-79 (0.27 years) from 2015-2020. In the overall period, the contribution to average life expectancy appears to be large in the age group of 65 years or older, and in recent years, the contribution to average life expectancy from age 0 gradually decreases, while the contribution to average life expectancy in the middle-aged and older age group increases. This study evaluated the increase in life expectancy by age and cause of death by applying join point regression analysis, which can partially complement the limitations of existing models, to evaluate and analyze the amount of life expectancy according to changes in mortality level.

Key words: Life expectancy, Causes of death, Jointpoint regression model

서 론

그동안 우리나라 기대수명 증가 속도의 양상은 달랐으나 증가하는 추세에 있으며, 2020년 경제협력개발기구(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)에 따르면 우리나라 출생아의 기대수명은 83.5년이고 남자는 80.6년, 여자는 86.5년이다. 우리나라의 기대수명은 83.5년으로 OECD 회원국 기대수명인 80.7년을 상회하고 있으며 남자는 OECD 평균보다 2.6년, 여자는 3.3년 높다.

2020년 출생아 기대수명(남녀 전체)은 전년 대비 0.2년 증가하였으며, 남자는 0.2년, 여자는 0.2년 증가하였다[1]. 그동안 기대수명의 높은 증가는 감염성질환에서 만성퇴행성질환으로 사인 추세의 변화에 따른 것으로 보인다[2].

기대수명은 현시점에서 0세의 출생자가 향후 생존될 것으로 기대되는 평균 생존년수를 의미하며 기대수명의 증가는 사망률이 감소함에 따라 나타나는 것으로 알려져 있다. 사망력의 감소 및 기대수명의 증가는 성별·연령·기간에 따라 다르게 나타난다. 기대수명의 추세에 따른 사망률의 각 기여도는 연령층이 모두 동일하게 나타나지는 않으므로 주된 기대수명의 변화 양상을 보이는 연령층에 대한 분석이 필요하다. 점차 고령화됨에 따라 노인인구의 수가 사망력에 따라 정해지고 이 인구의 크기와 구성은 정부의 의료 복지정책 결정에 필요한 요인이 되므로 사망력의 성별·연령별 특성의 분석은 매우 중요하다 할 수 있다[3].

OECD 국가 중 우리나라는 고령화 및 양질의 의료서비스 공급으로 기대여명 및 건강수명 증가, 조기사망의 감소 등 건강수준이 전반적으로 증진되었으며[4], 우리나라의 기대수명은 양적 측면으로 볼 때 일부 선진국가와 비교했을 때 사망력의 개선 여부에 따라 늘어날 수 있는 가능성을 가지고 있다[5]. 남녀 모두 전 연령층에서 기대여명이 전년 대비 증가하였고, 2020년생 출생아가 80세까지 생존할 확률은 남자 62.6%, 여자 81.5%이며, 100세까지 생존할 확률은 남자 1.3%, 여자 5.0%이다[6]. 초고령에서 연령별 사망률의 분석은 85세 이상의 초고령에서의 자료의 신뢰성이 의심되며 100세 이상의 연령에서 사망률 자료가 전무한 상황이다[7]. OECD 통계에 따르면, 1960년 이후 우리나라는 OECD 국가 중 기대수명이 가장 빠르게 증가한 것으로 나타났다. 그동안 기대수명의 증가는 전 세계가 동일하게 나타난 양상이나, 다른 국가에 비해 우리나라는 기대수명이 상대적으로 더 많이 증가하였다. 우리나라에서는 통계청이 매년 생명표를 발표해 기대수명과 연령별 기대여명을 공표하는데 이 기대수명은 현재의 연령별 사망확률이 미래에 동일하게 유지된다고 가정한다. 보통 소득수준 및 의료기술의 향상에 의해 각 연령별 사망률이 지속적으로 하락한다는 점을 볼 때, 특정 연도에 태어난 사람들이 실제 생존하는 기간의 평균보다 낮을 가능성이 높다. 이러한 이유로 다른 국가에서도 기대수명이 평균 생존기간보다 낮게 추정되고 있으며, 우리나라는 그중에서도 차이가 매우 크다[8].

OECD에 출생 당시 기대수명에 대한 국가별 결과를 살펴보면 일본, 스위스, 한국의 순서이며 우리나라는 현재 기대수명이 높음에도 불구하고, 기대수명의 증가량도 5위에 해당한다. 기대수명 1위인 일본과 2위인 스위스의 변화량을 보면, OECD 평균 아래임을 확인할 수 있다[9].

기대수명 차이를 분석하여 설명하는 연구로 Arriaga [10]는 19세기와 20세기 라틴 아메리카 인구를 대상으로 연구를 진행하였고, 생명표를 통해 성별, 민족, 지역 또는 모집단별 사망률 또는 사망률 차이의 변화를 분석하였다. Harper et al. [11]의 연구에서 국립보건통계센터(National Center for Health Statistics)의 기본 사망률 데이터와 인구 추정치를 통해 얻은 연령별 사망률과 산모의 성별 및 인종별 출생 데이터를 사용하여 흑인과 백인 남성과 여성의 출생 시 기대수명을 계산하였다. 흑인과 백인의 기대수명 격차의 변화에 대한 연령별 사망률 변화의 기여도를 측정하기 위해 Arriaga [10]가 개발한 분해 방법을 사용하였다. 해외의 이전 연구에서는 일반적으로 원인별 사망이 기대수명에 미치는 영향을 분석하는 방법으로 원인 제거 생명표를 사용하였으나 전국적인 영향 추세를 분석하지 못했고, 최근 Chen et al. [12]의 조인포인트(jointpoint) 회귀분석을 사용하여 사망률을 분석한 연구를 하여 전체 트렌드를 보고 그 안에 유의한 추세를 분석하여 보다 비교적이며 사망률 변화에 대한 영향을 특정 연령층이나 사망원인으로 분석할 수 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 조인포인트 회귀분석과 Arriaga [10] 모델을 이용하여 우리나라 1990-2020년 동안 사망력 변화에 따른 기대수명의 패턴 변화를 분석하고자 하였다.

연구 방법

연구자료

본 연구에 활용된 자료는 생명표와 사망자료이다. 각 연령별 사인구조 등에서 나타나는 사망력 변화에 의한 기대수명에 대한 기여도를 파악하기 위하여 정확한 사망통계자료와 그것을 근간으로 하는 생명표 선택이 문제가 된다. 생명표는 1990년, 2007년, 2015년, 2020년 생명표[7]를 주자료로 이용하였다. 사망자료는 통계청에서 공식 발표한 1990년, 2007년, 2015년, 2020년 사망원인통계연보의 원자료(ICD-10에 의한 분류가능자료)를 이용하였다.

1990년부터 2020년까지 30여 년간 추이를 파악하고자 2020년을 기준으로 우리나라 10대 사망원인인 악성신생물(C00-C97), 심장질환(I20-I51), 패혈증(A40-41), 폐렴(J12-J18), 뇌혈관질환(I60-I69), 고의적 자해(X60-X84), 알츠하이머병(G30), 당뇨병(E10-E14), 고혈압성 질환(I00-I13), 간질환(K70-K76), 그리고 3대 주요 암인 대장암(C18-C21), 간암(C22), 폐암(C33-C34)을 포함하여 주요 13개 분석사인을 선정하였다(Table 1).

Table 1

13 Leading causes of death disease classification codes

Causes of death	ICD-10
Sepsis	A40-A41
Malignant neoplasms	C00-C97
Colon & Rectum cancer	C18-C21
Liver cancer	C22
Lung cancer	C33-C34
Diabetes mellitus	E10-E14
Alzheimer's disease	G30
Hypertensive disease	I00-I13
Heart disease	I20-I51
Celebrovascular disease	I60-I69
Pneumonia	J12-J18
Disease of the liver	K70-K76
Intentional self-harm	X60-X84

분석방법

사인의 중요도를 고려하여 2020년 10대 사인 및 3대 암의 사인을 분석 대상으로 하였다. 사망력 변화에 의한 기대수명 증가의 기여 양상을 연령별, 성별 차이, 사인별로 측정하기 위하여 Arriaga [10]의 연구방법을 이용하였으며, 사인구조 변화에 의한 기대수명의 기여효과 측정은 다음과 같다. 기준년도(0년)에서 비교년도(1년)까지 특정 연령그룹 에서 사망력의 변화에 의한 기대수명에 대한 기여 즉,SACj(e_x), (the change of mortality in specific age group, SAC)는 다음 (1)의 식으로 나타낼 수 있다.

(1)

SACjiex=Fmj1-mj0

만약 연령그룹 j에서 전사망력의 변화를 Cj=mj1-mj0로 나타낸다 면, 각 사인(C)에 대한 사망력 변화는 cCj=cmj1-cmj0로 나타낼 수 있다. 특정 연령그룹에서 사망력 변화는(s는 전사인그룹)로서 같은 연령그룹에서 각 사인들에 의한 사망력 변화의 합과 동일하며 특정연- 7 -령 그룹에서 각 사인의 변화에 의하여 만들어진 기대수명에 대한 기여정도(2)는

(2)

cSACjiex=SACjiexcCjCj

전 사망력에 대한 비율로 나타낼 수 있다.

본 연구에서는 기대수명의 변화 패턴을 파악하기 위해 조인포인트 회귀분석을 이용하였으며, 주요 매개변수 annual percent change (APC)를 사용하였다.

유의수준 0.05를 기준으로 적합한 모델 중 최소 조인포인트로 구분되는 각 구간의 직선의 기울기를 βi라 하면 APCi는 다음과 같다[16].

APCi=[Exp⁡(βi)−1])]×100

각 구간의 년 수를 가중치 wi라 하면 AAPC는 각 구간의 직선 기울기들의 가중평균을 반영하여 다음과 같이 계산한다.

AAPC=[Exp⁡(∑wiβi/Σwi)−1]×100

연구 결과

기대수명의 추이

Figure 1은 조인포인트 회귀분석을 이용하여 1990-2020년까지 30년간 기대수명의 추이를 분석하여 나타낸 표이다. 1990년과 2020년 사이 기대수명은 매년 증가하여 2007년과 2015년에 2개의 유의한 조인포인트가 확인되었다. 기대수명은 1990년부터 2007년까지 APC 0.58% 유의 하게 증가하였다. 그리고 2007년을 기점으로 2015년까지 APC 0.45%- 7 -증가세가 둔화되었고 2015년에서 2020년까지 APC 0.33% 감소하여 최근에 오면서 APC는 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 30년간 통계적으로 유의한 기대수명 변화 시기는 1990-2007년, 2007-2015년, 2015-2020년으로 나누어 볼 수 있다.

Figure 1

Temporal patterns in life expectancy in Korea 1990-2020.

연령별 기대수명에 대한 기여

Table 2는 사망력 변화에 의한 시대적 변화를 설명하기 위하여 같은 시기에서 연령별 사망력의 수준과 기준년도와 비교년도 두 기간의 특정 연령그룹 간 사망력 변화에 따른 기대수명 증가에 대한 기여도를 파악하기 위하여 Arriaga [10] 분석방법을 이용하여 분석하였다.

Table 2

Number of years contributed to life expectancy at birth by age group, 1990-2020

Age group	Year (%)
Age group	1990-2020	1990-2007	2007-2015	2015-2020
0	0.85 (7.17)	0.72 (9.60)	0.06 (2.20)	0.02 (1.71)
1-4	0.29 (2.43)	0.23 (3.04)	0.04 (1.23)	0.01 (0.74)
5-9	0.20 (1.70)	0.16 (2.15)	0.02 (0.80)	0.01 (0.54)
10-14	0.13 (1.10)	0.11 (1.43)	0.02 (0.58)	0.00 (-0.05)
15-19	0.21 (1.81)	0.17 (2.24)	0.04 (1.30)	0.00 (-0.24)
20-24	0.23 (1.92)	0.17 (2.32)	0.04 (1.51)	0.00 (-0.30)
25-29	0.25 (2.07)	0.19 (2.50)	0.04 (1.33)	0.00 (0.28)
30-34	0.28 (2.41)	0.22 (2.99)	0.03 (1.01)	0.01 (0.88)
35-39	0.38 (3.25)	0.31 (4.10)	0.04 (1.49)	0.00 (0.33)
40-44	0.50 (4.26)	0.35 (4.67)	0.08 (2.89)	0.04 (2.47)
45-49	0.71 (6.04)	0.49 (6.58)	0.12 (4.05)	0.05 (3.65)
50-54	0.82 (6.92)	0.55 (7.40)	0.14 (4.66)	0.07 (4.70)
55-59	0.91 (7.70)	0.59 (7.86)	0.18 (6.22)	0.07 (4.87)
60-64	1.14 (9.63)	0.72 (9.66)	0.22 (7.71)	0.10 (7.33)
65-69	1.30 (10.98)	0.74 (9.81)	0.38 (13.02)	0.12 (8.34)
70-74	1.40 (11.82)	0.74 (9.90)	0.42 (14.46)	0.23 (16.32)
75-79	1.13 (9.60)	0.55 (7.36)	0.42 (14.38)	0.27 (19.36)
80-84	0.70 (5.94)	0.32 (4.28)	0.34 (11.62)	0.22 (15.31)
≥85	0.39 (3.26)	0.15 (2.06)	0.28 (9.55)	0.20 (13.76)
All ages	11.82 (100.00)	7.50 (100.00)	2.91 (100.00)	1.42 (100.00)

조인포인트 회귀분석에 따라 비교분석 구간년도를 1990-2007년, 2007-2015년, 2015-2020년 세 시기 동안 사망력 변화에 의한 기대수명 증가에 대한 연령별 기여를 나타낸 것이며, Figure 2는 기대수명 증가에 대한 연령별 기여를 도표화한 것이다.

Figure 2

Total years of contribution to life expectancy at birth by age group, 1990-2020.

1990-2007년, 2007-2015년, 2015-2020년 세 기간 동안 기대수명이 지속적으로 증가한 것으로 나타났다. 2007-2015년(2.91년), 2015-2020년(1.42년)에 비해 1990-2007년(7.50년)에 기대수명 증가가 많이 이루어졌다. 1990-2007년의 경우 0세(0.72년)에서 많은 기여를 나타냈고 2007-2015년은 70-74세(0.42년), 2015-2020년은 75-79세(0.27년)에서 많은 기여를 나타냈다. 세 시기에서 65세 이상의 연령층에서 4.92세(41.59%)가 증가하여 고령층에서 기여가 큰 것으로 나타났다.

주요사인의 기대수명에 대한 기여

2020년의 사망원인통계연보와 생명표를 이용하여 30년 동안 각 연령 내에서 10대 사인 및 3대 주요 암의 사인 변화가 기대수명 증가에 대한 기여정도를 산출한 결과는 다음과 같다(Tables 3-5).

Table 3

Contribution of specific causes of death to the change of life expectancy at birth in specified ages, 1990-2007

Age	Death	A40-A41	C00-C97	C18-C21	C22	C33-C34	E10-E14	G30	I10-I13	I20-I51	I60-I69	J12-J18	K70-K76	X60-X84	Others
0	0.720	-0.065	-0.022	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.074	-0.012	-0.241	-0.023	0.000	1.006
1-4	0.228	0.001	0.003	0.000	-0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.003	0.002	0.014	0.001	0.000	0.205
5-9	0.161	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.015	0.003	0.012	0.001	0.000	0.129
10-14	0.107	0.000	0.005	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.013	0.003	0.005	0.001	-0.001	0.081
15-19	0.168	0.000	0.008	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.026	0.004	0.005	0.002	-0.006	0.128
20-24	0.174	0.000	0.012	0.000	0.001	0.001	0.001	0.000	0.000	0.016	0.005	0.002	0.004	-0.023	0.153
25-29	0.188	0.001	0.022	0.002	0.003	0.001	0.002	0.000	0.000	0.019	0.006	0.002	0.009	-0.033	0.154
30-34	0.224	0.001	0.025	0.001	0.007	0.002	0.003	0.000	0.007	0.019	0.009	0.001	0.024	-0.032	0.158
35-39	0.308	0.001	0.042	0.000	0.014	0.003	0.002	0.000	0.014	0.025	0.016	0.001	0.047	-0.024	0.166
40-44	0.350	0.000	0.061	0.001	0.021	0.005	0.002	0.000	0.025	0.027	0.027	0.003	0.060	-0.027	0.145
45-49	0.493	0.001	0.102	0.000	0.035	0.008	0.006	0.000	0.043	0.035	0.053	0.003	0.079	-0.024	0.150
50-54	0.554	0.001	0.121	-0.004	0.037	0.011	0.007	0.000	0.063	0.036	0.080	0.002	0.081	-0.023	0.144
55-59	0.592	0.001	0.120	-0.011	0.035	0.006	0.005	0.000	0.077	0.032	0.105	0.003	0.066	-0.021	0.175
60-64	0.724	0.000	0.088	-0.015	0.015	-0.002	0.008	-0.001	0.098	0.041	0.141	0.003	0.048	-0.024	0.323
65-69	0.736	0.000	0.021	-0.017	0.010	-0.020	-0.009	-0.002	0.093	0.035	0.146	0.002	0.035	-0.023	0.464
70-74	0.742	-0.001	-0.059	-0.017	-0.002	-0.035	-0.016	-0.004	0.085	0.032	0.126	0.001	0.019	-0.019	0.631
75-79	0.552	-0.002	-0.101	-0.016	-0.006	-0.039	-0.027	-0.008	0.060	0.014	0.057	-0.003	0.011	-0.015	0.628
≥80	0.476	-0.005	-0.096	-0.016	-0.005	-0.027	-0.030	-0.016	0.032	0.013	0.011	-0.024	0.005	-0.010	0.643
Total	7.496	-0.065	0.353	-0.092	0.167	-0.085	-0.045	-0.031	0.599	0.475	0.781	-0.209	0.470	-0.304	5.482

Table 4

Contribution of specific causes of death to the change of life expectancy at birth in specified ages, 2007-2015

Age	Death	A40-A41	C00-C97	C18-C21	C22	C33-C34	E10-E14	G30	I10-I13	I20-I51	I60-I69	J12-J18	K70-K76	X60-X84	Others
0	0.064	0.001	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.002	0.001	0.000	0.000	0.000	0.059
1-4	0.036	0.000	0.006	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.001	0.000	0.000	0.027
5-9	0.023	0.000	0.006	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.018
10-14	0.017	0.000	0.006	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.010
15-19	0.038	0.000	0.003	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.005	0.027
20-24	0.044	0.000	0.001	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000	0.001	0.016	0.024
25-29	0.039	0.000	0.000	-0.001	0.001	0.000	0.001	0.000	0.000	0.002	0.000	-0.001	0.000	0.011	0.026
30-34	0.029	0.000	0.007	0.001	0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.002	0.003	-0.001	0.000	-0.001	0.017
35-39	0.043	0.000	0.008	0.000	0.003	0.000	0.003	0.000	0.000	0.002	0.002	0.000	0.004	-0.006	0.027
40-44	0.084	0.000	0.020	0.000	0.011	0.001	0.006	0.000	0.001	0.004	0.005	-0.001	0.011	-0.007	0.032
45-49	0.118	0.000	0.040	0.001	0.018	0.004	0.007	0.000	0.002	0.005	0.009	-0.001	0.019	-0.004	0.019
50-54	0.136	-0.001	0.052	0.002	0.022	0.007	0.012	0.000	0.003	0.007	0.015	-0.002	0.014	-0.005	0.010
55-59	0.181	-0.001	0.077	0.006	0.023	0.016	0.014	0.000	0.005	0.012	0.028	-0.004	0.011	-0.003	-0.005
60-64	0.224	-0.001	0.096	0.009	0.028	0.017	0.022	0.000	0.005	0.013	0.040	-0.005	0.011	0.005	-0.015
65-69	0.379	-0.001	0.125	0.013	0.020	0.028	0.039	0.000	0.010	0.024	0.088	-0.009	0.011	0.014	0.016
70-74	0.421	0.000	0.013	0.000	0.000	0.001	0.000	0.001	0.000	0.004	0.000	0.001	0.000	0.003	0.396
75-79	0.418	-0.007	0.080	0.003	0.003	0.015	0.039	0.000	0.026	0.035	0.152	-0.039	0.004	0.007	0.100
≥80	0.616	-0.026	0.005	-0.005	-0.006	-0.001	0.020	-0.061	0.043	0.006	0.184	-0.136	0.003	0.012	0.577
Total	2.908	-0.038	0.548	0.030	0.128	0.088	0.162	-0.060	0.096	0.119	0.529	-0.198	0.089	0.046	1.366

Table 5

Contribution of specific causes of death to the change of life expectancy at birth in specified ages, 2015-2020

Age	Death	A40-A41	C00-C97	C18-C21	C22	C33-C34	E10-E14	G30	I10-I13	I20-I51	I60-I69	J12-J18	K70-K76	X60-X84	Others
0	0.024	-0.001	0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.022
1-4	0.011	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.000	0.001	0.000	0.000	0.008
5-9	0.008	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.006
10-14	-0.001	0.000	-0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.000	0.000	-0.004	0.006
15-19	-0.003	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	-0.012	0.006
20-24	-0.004	-0.007	0.067	-0.002	0.002	0.002	0.005	0.000	0.002	0.012	0.010	-0.008	-0.002	-0.346	0.262
25-29	0.004	0.000	0.002	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	-0.001	0.001	0.000	0.000	-0.009	0.010
30-34	0.012	0.000	0.005	0.000	0.001	0.000	0.001	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.000	0.000	-0.001	0.006
35-39	0.005	0.000	0.006	0.001	0.002	0.001	0.000	0.000	0.000	0.003	0.001	-0.001	-0.002	-0.005	-0.001
40-44	0.035	0.001	0.015	0.001	0.003	0.000	0.002	0.000	0.000	-0.002	0.000	0.001	0.001	-0.001	0.016
45-49	0.052	0.000	0.016	0.001	0.008	0.002	0.002	0.000	0.000	0.004	0.007	0.000	0.005	0.002	0.004
50-54	0.067	0.000	0.031	0.001	0.013	0.007	0.005	0.000	0.000	0.003	0.006	-0.001	0.005	0.006	-0.009
55-59	0.069	-0.001	0.043	0.001	0.017	0.011	0.005	0.000	0.000	0.001	0.007	-0.002	0.001	0.005	-0.019
60-64	0.104	-0.001	0.056	0.005	0.016	0.018	0.011	-0.001	-0.001	0.010	0.013	-0.002	0.004	0.008	-0.032
65-69	0.118	-0.003	0.056	0.004	0.014	0.018	0.014	0.000	0.001	0.013	0.014	-0.004	0.003	0.005	-0.018
70-74	0.231	-0.003	0.074	0.010	0.014	0.022	0.024	-0.001	0.002	0.026	0.041	-0.002	0.003	0.012	0.009
75-79	0.274	-0.010	0.064	0.015	0.010	0.013	0.034	-0.001	0.005	0.032	0.063	-0.010	0.002	0.014	0.042
≥80	0.412	-0.040	0.035	0.009	0.002	0.004	0.057	-0.012	0.017	0.044	0.138	-0.047	0.004	0.011	0.189
Total	1.417	-0.066	0.474	0.047	0.102	0.098	0.159	-0.013	0.026	0.145	0.301	-0.074	0.026	-0.313	0.506

사망력의 증가와 감소로 인한 주요사인의 기대수명 증가에 대한 정(+), 부(-) 기여정도를 살펴보면, 1990년부터 2007년까지 정(+) 기여사인은 뇌혈관질환(0.781년), 고혈압성질환(0.599년), 심장질환(0.475년) 등 순이며, 부(-) 기여사인은 고의적 자해(-0.304년), 폐렴(-0.209년), 대장암(-0.092년) 등순이다.

2007년부터 2015년까지 정(+) 기여사인은 악성신생물(0.548년), 뇌혈관질환(0.529년), 당뇨병(0.162년) 등 순이며, 부(-) 기여사인은 폐렴(-0.198년), 알츠하이머(-0.060년), 패혈증(-0.038년) 등순이다.

2015년부터 2020년까지 정(+) 기여사인은 악성신생물(0.474년), 뇌혈관질환(0.301년), 심장질환(0.475년) 등 순이며, 부(-) 기여사인은 고의적 자해(-0.304년), 폐렴(-0.209년), 대장암(-0.092년) 등순이다.

각 연령군별로 보면 0세의 경우 주요사인 중 심장질환 등이 기대수명 증가에 대해 정(+) 기여를 한 반면, 그 외 사인에서는 기대수명 증가에 대해 부(-) 기여사인으로 나타났다.

공통적으로 폐렴이 사망력 증가에 의하여 가장 많은 부(-) 기여를 한 사인으로 나타나고 있으며 1990-2020년 30년간 주요 사인의 특징은 뇌혈관질환(1.612년), 악성신생물(1.375년), 심장질환(0.738년) 등순으로 기대수명 증가에 기여를 한 것으로 나타났다. 고혈압성 질환과 뇌혈관질환은 40세 이후 고 연령군으로 갈수록 기여도가 커지는 양상이다. 심장질환의 경우 전 연령군에서 정(+) 기여를 보이고 있으며 고 연령군으로 갈수록 기여가 높게 나타났다. 자살의 경우는 75세 이상을 제외한 모든 연령군에서 부(+) 기여를 나타냈다.

연령군별 양상은 65세 이후 연령군에서 정(+) 기여가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 공통적으로 시간이 경과함에 따라 대부분 사인이 정(+) 기여가 감소하는 양상으로 나타났다.

고찰 및 결론

본 연구에서는 1990년부터 2020년까지 30여 년 동안 2020년 기준으로 우리나라의 연령별, 사인별, 사망력 변화에 의한 기대수명의 기여를 분석하였다. 본 연구에서 활용된 자료는 “생명표”와 “사망자료”이다. 1990년, 2007년, 2015년, 2020년 생명표와 사망원인통계연보의 원자료(ICD-10)를 이용하였다.

특정한 사망원인이 제거된 것을 가정하여 사망력 수준의 변화에 따른 기대수명의 양을 분석하는 기존 사인제거 모델의 경우 실제 사인이 제거되지 않기 때문에 실제로 계산되어지는 특정사인의 수명손실량이 실제보다 더 높게 계산될 가능성이 높다. 본 연구는 한계성을 부분적으로 보완할 수 있는 Arriaga [10]의 연구방법을 이용하여 분석하였고 연령별, 사망원인별 기대수명 변화에 미치는 영향을 도출하였으며 위 연구 결과를 토대로 다음과 같이 논의하고자 한다.

기대수명의 증가는 1990년부터 2000년대까지는 전염성, 산모, 신생아 및 영양 질환 및 주로 영아 사망률과 연관있는 질병이 주된 역할을 하였다. 설사, 호흡기 저하 및 기타 일반적인 전염병 질환 및 영아 사망률의 감소가 기대수명에 가장 크게 기여하였다. 2000년도 이후는 사회, 경제, 의료분야의 발전과 서구화된 생활습관 등 많은 분야의 변화가 일어났으며 만성퇴행성질환 비중이 증가하였으며[14], 특히 악성신생물의 주된 원인은 만성질환자의 흡연, 빈약한 영양 및 식습관, 운동부족 등 생활습관에 관한 분야들이 주 사망원인으로 나타났다[15]. 2000년대 이후 기대수명의 급격한 증가는 주로 노인의 비감염성질환의 사망률 감소가 원인이었으며 인구 고령화 현상에 기인하였다. 기대수명의 기여는 65세 이후 크게 증가하는 양상이며, 다른 주요 국가에서도 공통적으로 나타난다. 한편 Seligman et al. [16]은 더 큰 삶의 불균형을 초래한 사망원인과 더 높은 기대수명으로 이어진 원인이 다르다고 밝혔으며, 이는 젊은 나이에 건강을 증진하는 것이 암과 심혈관질환을 통제하고 수명을 늘리는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다. 따라서 청년층과 노년층 모두의 사망원인을 통제할 수 있는 의료자원을 분배하여 사회가 평등과 장수를 모두 달성할 수 있도록 하는 것이 매우 중요하다[17]. 주요 기여사인은 남자의 경우 악성신생물, 뇌혈관질환, 교통사고, 간질환 등순이며, 여자는 뇌혈관질환, 악성신생물, 교통사고, 심장질환 등순으로 나타났다.

만성질환의 사망률 감소는 주로 건강한 생활 습관 및 식이 변화와 같은 조치의 결과로 나타날 수 있다[18]. 또한, 악성신생물과 뇌혈관질환은 기대수명의 증가에 큰 기여를 하였다. 그러나 2007년 이후에는 남녀 모두 만성호흡기질환이 기대수명 증가에 기여하였고 남성의 경우 기대수명에 대한 악성신생물의 기여도가 감소하였다. 따라서 만성호흡기질환 및 악성신생물에 장기적인 영향을 미칠 수 있도록 예방 및 통제 전략을 강화할 필요가 있다.

우리나라는 50년간 기대수명이 급격하게 늘어났으며, 2030년에는 기대수명이 가장 높아질 가능성이 높다[19]. 기대수명의 증가는 생활습관 개선 및 양질의 의료서비스에 대한 접근성 강화에 기인한다. 또한 2019년에는 가장 낮은 고혈압 유병률이 나타났다[20]. 그러나 이전 연구 결과[21]에 따르면 우리나라는 근래에 심혈관질환의 기대수명 기여 감소로 기대수명이 증가가 정체되고 있다.

1990-2020년의 시기 중 가장 큰 기대수명의 증가를 가져온 시기는 1990-2007년으로 가장 많은 기대수명의 증가를 보인 시기로 나타나고 있다(7.5년 증가). 1990년 이후 기대수명의 증가에 가장 많은 기여를 한 연령군은 1990-2007년의 70-74세(0.74년)인 것으로 나타났다. 그 밖에 2007-2015년의 70-74세(0.42년), 2015-2020년의 75-79세(0.27년)에 많은 기여를 한 것으로 나타났다. 전체 기간에서는 65세 이상 연령군에서 기여가 크게 나타났으며 근래에 들어오면서 점차적으로 0세에서 기대수명에 대한 기여는 작아지는 반면, 중장년 노령층에서 기대수명에 대한 기여가 커지는 양상으로 설명할 수 있다. Nusselder and Mackenbach [22]의 연구에서도 60-85세의 사망력 감소는 기대수명의 증가에 크게 기여한 것으로 나타났다. Singh [23]의 연구에서 노령의 사망률 감소가 사망 시 연령의 증가에 크게 기여하였다.

Kim et al. [21]의 연구 결과에 따르면, 한국의 기대수명 증가에 가장 중요한 기여자인 심혈관 질환(I00-I99)의 기대수명 기여도는 시간의 경과에 따라 감소하는 양상을 나타냈다.

네덜란드의 연구[24]에서도 65세 이상의 기대수명이 증가한 것으로 나타났다. 미국의 연구[25]에서 보면, 2020년 젊은 연령층의 사망률이 불균형적으로 높아짐에 따라 악화되었다. 이러한 죽음은 인생의 전성기에 있는 미국인을 앗아갈 뿐만 아니라 필수 돌봄, 고용, 경제적 생산성 및 사회 보장의 상실을 통해 어린이, 가족 및 지역 사회에 심각한 파급 효과를 일으키고 있다[26].

호주의 연구[27]에서는 2015년 서유럽보다 호주 남성의 기대수명 (1.4년)이 더 길었는데, 이는 주요 비전염성 질환, 특히 폐암과 허혈성 심장질환으로 인한 사망률이 낮았기 때문이다. 기대수명의 차이는 2003-2015년 사이에 다소 감소했으며, 이는 허혈성 심장질환을 제외한 폐암 이외의 암과 심혈관질환을 포함한 특정 비전염성 질병으로 인한 차이가 감소하였기 때문이다.

2015년 서유럽보다 호주 여성의 기대수명이 더 긴 것(0.5년)은 대부분 심혈관질환으로 인한 기여 때문이었다. 최근 기대수명 차이의 감소는 대부분 비전염성 질병으로 인한 차이의 감소에 따른 것으로 나타났다.영국의 연구[28]에서는 기대수명이 크게 증가한 것은 허혈성 심장질환, 폐암, 부상 및 생활습관(흡연, 음주) 등 피할 수 있는 원인으로 인한 사망이 감소하였기 때문이다.

중국의 연구[12]에서는 기대수명이 1990-2016년에 급속도로 증가하였으며 전염병에서 비전염성 질병으로 기대수명의 기여의 전환이 일어났다. 특히 남성과 고령층의 경우 심혈관질환, 만성호흡기질환, 악성신생물과 같은 비전염성 질환이 기대수명 증가에 기인한 것으로 나타났다.

우리나라는 다른 많은 국가보다 훨씬 짧은 시간에 고령화가 가속화되는 현상이 나타났다. 식단 변화, 신체활동 감소 및 기타 고위험 행동을 포함한 행동 변화의 속도와 확산은 전례 없는 수준으로 가속화되었다.

기존 Arriaga [10]의 연구방법은 추세가 일정하게 유지된다고 가정하고 연구된다. 이는 통계적으로 유의한 경향을 분석하는데 한계가 있어 본 연구는 사망력 수준의 변화에 따른 기대수명의 양에 대한 평가와 분석을 기존모델의 한계를 부분적으로 보완할 수 있는 조인포인트 회귀분석을 적용하여 연령별, 사인별 기대수명의 증가에 대한 통계적으로 유의한 경향을 탐색하고 분석을 시도한 데 의의를 둘 수 있다.

이와 같이 우리나라 인구의 기대수명의 증가를 위해서 노령인구의 사망력 개선방안과 기대수명의 증가에 기여를 많이 하는 악성신생물, 뇌혈관질환, 자살, 폐렴 등에 대한 예방 및 통제 전략을 강화하는 보건사업 중재가 필요하다.

우리나라 기대수명의 패턴 변화, 1990-2020