일반인의 코로나19 백신접종 수용과 관련 요인

COVID-19 Vaccine Acceptance and Associated Factors among General Population

Article information

J Health Info Stat. 2024;49(1):19-26
Publication date (electronic) : 2024 February 28
doi : https://doi.org/10.21032/jhis.2024.49.1.19
Professor, Division of Liberal Arts, Cheongju University, Cheongju, Korea
이정환,
청주대학교 교양학부 교수
Corresponding author: Jung-Whan Lee. 298 Daeseong-ro, Cheongwon-gu, Cheongju 28503, Korea Tel: +82-43-229-8297, E-mail: jungwlee@cju.ac.kr
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Received 2023 December 4; Revised 2024 February 5; Accepted 2024 February 28.

Trans Abstract

Objectives

The purpose of this study is to examine COVID-19 vaccine acceptance among general population in Korea and to identify variables affecting the vaccine acceptance.

Methods

Data for the study were taken from the 2021 Korean General Social Survey which collected them from a national sample of 1,205 adults aged 18 and up who lived in households in Korea using face-to-face interviews with a structured questionnaire. The data were analyzed with descriptive statistics, bivariate analysis and multiple regression analysis.

Results

The rate of COVID-19 vaccination was 73.1% and the mean score of vaccine acceptance was 4.7 on a 5-point scale. Among the variables in the study, age, education, experience of flu vaccination, wearing a mask and evaluation of government policy responses to COVID-19 appeared to be salient in predicting the COVID-19 vaccine acceptance.

Conclusions

Policies and programs to promote COVID-19 vaccination need to develop with consideration of various factors including sociodemographic characteristics, health behaviors, attitudes and perception to COVID-19 among general people.

서 론

코로나바이러스감염증-19 (코로나19)는 SARS-CoV-2 virus (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2)로 명명된 바이러스에 의해 발생하는 감염질환이다[1]. 2019년 12월 중국 우한에서 처음으로 확진자가 나타나기 시작한 이후 코로나19는 국경을 넘어 급속히 확산되어 2020년 1월에는 한국을 포함한 20여 개국으로 퍼져나갔고, 같은 해 3월에는 전 세계 모든 대륙의 대부분 국가들에서 감염자와 사망자가 나타났다[2]. 이처럼 코로나19가 전 세계로 급속히 전파됨에 따라 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 2020년 1월 30일, 코로나19의 발생을 국제적 관심의 공중보건 비상사태(Public Health Emergency of International Concern)로 선포하였고, 3월 11일에는 전 세계적인 대유행병(pandemic)으로 선언하였다. 코로나19 바이러스는 감염자가 주로 호흡, 대화, 기침, 재채기를 하면서 입과 코를 통해 나온 비말을 통해 전파된다. 감염자는 무증상에서 경증 및 중증에 이르기까지 다양한 질환을 경험하는데, 주요 증상으로는 발열, 기침, 호흡곤란, 오한, 근육통, 두통, 인후통, 후각 및 미각 소실 등이 있다[3]. 대부분의 경우 감염자는 특별한 치료가 없이도 회복이 되지만 일부 고령자나 심혈관계 질환, 당뇨병, 만성호흡기 질환, 암과 같은 기저질환을 가진 사람은 중증으로 발전할 가능성이 높다. 하지만 전반적으로 코로나19는 전염력이 매우 강하기 때문에 연령과 성별에 상관없이 누구나 코로나19에 감염될 수 있고, 감염자는 누구나 중중의 환자가 되거나 사망할 가능성이 있다[1]. 2023년 9월 13일 현재 전 세계의 누적 코로나19 확진자 수는 7억 7천만 명, 사망자 수는 695만 명, 치명률은 1.0%이고, 한국의 경우 누적 확진자 수는 3,457만 명, 사망자 수는 3만 5,934명, 치명률은 0.1%로 보고되어 있다[4,5].

코로나19가 급속히 확산되고 사망자 수가 급증함에 따라 각국은 코로나19의 감염을 예방하고 확산을 저지하기 위해 마스크 착용, 사회적 거리두기, 여행 및 이동제한, 재택근무, 휴교, 손씻기, 감염자와의 접촉자 격리, 백신접종 등의 다양한 보건의료정책을 신속하게 그리고 적극적으로 시행하였다. 결과적으로 이들 정책은 코로나19의 확산 방지에 상당한 기여를 하였다. 이들 정책 가운데서 특히 코로나19의 감염예방과 확산방지에 가장 효과적이면서도 경제적 및 사회적 비용의 부담을 줄이는 공중보건정책은 백신접종이라고 할 수 있다[6,7].

백신접종은 직접적으로 개인의 면역력을 키우면서 간접적으로는 백신 미접종자들을 포함한 전체 인구집단을 집단면역방식을 통해 보호할 수 있다[8,9]. 이 같은 백신접종의 효과를 실현하는 데 있어 가장 중요한 관건은 백신접종률을 높이는 것이다[8-10]. 한국은 백신이 개발된 초기인 2021년 2월 26일부터 전국의 보건소와 요양병원 및 요양시설의 입소자와 종사자부터 시작해서 전 국민들에 대한 백신접종을 적극적으로 추진하였다. 2022년 9월 27일 현재 백신접종률은 1차 87.9%, 2차 87.1%, 3차 65.5%, 4차 14.5%를 기록하였는데, 이 같은 한국의 백신접종률은 세계적으로 매우 높은 수준이다[4]. 하지만 여전히 국민의 12% 정도가 백신접종을 전혀 받지 않았으며 또한 백신접종이 추가될수록 접종률은 줄어들고 있는 현상은 코로나19에 대한 보다 안정적이고 지속가능한 방역정책에 걸림돌이 되는 문제라고 할 수 있다. 특히 코로나19가 처음 발생한 이후로 변이 바이러스가 지속적으로 출현해오고 있고 또한 2023년 8월 한 달 동안에도 코로나19의 감염자 수가 137만 명, 사망자 수는 612명에 이르는 등 최근에도 코로나19의 확산세가 계속되는 상황은 백신접종률 제고의 필요성을 강하게 제시한다[11].

코로나19의 감염예방과 확산방지에 있어 백신접종이 가장 효과적인 방법으로 평가됨에 따라 학계에서도 백신접종의 수용에 대한 태도나 의도에 영향을 주는 요인에 관한 연구를 점차적으로 확대하고 있다. 그런데 지금까지 진행된 국내 연구들은 주로 보건의료 종사자나 대학생과 같은 일부 집단에 초점을 둔 경향이 있다[12-16]. 하지만 코로나19의 감염과 확산은 특정 집단이 아닌 전 인구에게 발생하는 문제이다. 이 같은 측면에서 코로나19 백신접종률을 높이기 위해서는 다양한 인구집단이 포함된 일반인 전체를 대상으로 코로나19 백신접종의 수용과 이와 관련된 요인들에 관해 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 이러한 문제의식과 필요성에 근거해 일반인의 코로나19 백신접종 수용을 알아보고 아울러 이러한 수용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다.

연구 방법

연구자료

본연구는 2021년 한국종합사회조사(Korean General Social Survey, KGSS)에서 수집한 자료를 사용하였다. KGSS는 성균관대학교 서베이리서치센터가 한국연구재단의 지원을 받아 2003년부터 매년 전국의 모든 가구에 거주하는 만18세 이상 성인 남녀를 모집단으로 삼아 다단계 지역확률표본추출로 추출한 표본을 대상으로 사회과학의 주요 주제 및 사회적 이슈들에 관한 자료를 수집하는 조사이다. 추출된 표본에 대해서는 조사원이 대면면접을 통해 설문조사를 실시하는데, 이러한 방식을 통해 KGSS는 비교적 정확한 확률표본추출과 높은 응답률을 지닌 대표성이 있는 자료를 산출한다. 2021년의 경우, KGSS의 응답자 수와 응답률은 각각 1,205명, 50%이다.

측정도구

2021년 KGSS의 조사내용에는 본 연구의 핵심 주제인 코로나19 백신접종의 수용과 이와 관련될 수 있는 사회인구학적 변수, 건강상태와 건강행위, 코로나19에 대한 인식과 행동이 포함되어 있다. 코로나19 백신접종의 수용은 ‘귀하는 코로나19 백신을 접종하시겠습니까?’라는 단일 문항과 ‘① 나는 절대로 백신접종을 하지 않을 것이다’, ‘② 나는 아마도 백신접종을 하지 않을 것이다’, ‘③ 나는 아마도 백신접종을 할 것이다’, ‘④ 나는 확실하게 백신접종을 할 것이다’, ‘⑤ 나는 이미 백신접종을 했다’까지의 5개 응답으로 이루어진 Likert형 척도로 측정하였다.

사회인구학적 변수로 성, 연령, 종교, 혼인상태, 교육수준, 소득을 포함하였다. 성은 남녀로 구분하였고, 연령은 실제의 만 나이를 물어보았다. 종교는 종교없음, 불교, 개신교, 천주교로 나누었으며, 혼인상태는 미혼, 기혼/동거, 사별, 이혼/별거의 4개 유형으로 구분하였다. 교육수준은 무학에서 대학원까지의 학력을 물어본 다음에 응답된 학력은 실제 교육년수로 재부호화하여 분석하였으며, 소득은 월평균가구소득으로 측정하였다. 코로나19의 감염이 개인의 건강에 발생하는 문제인 만큼 본 연구는 개인의 건강상태와 건강행위에 대한 변수들을 연구에 포함시켰다. 이들 변수는 현재의 건강상태, 만성질환, 건강검진, 독감백신접종, 음주, 흡연의 6가지로 구성하였다. 현재의 건강상태는 자신의 건강상태에 대한 주관적 판단으로 ‘① 매우 좋다’에서 ‘⑤ 매우 나쁘다’의 5점 척도로 측정하였으며, 이들 척도는 나중에 역부호화하여 분석하였다. 만성질환은 가지고 있는가의 여부, 건강검진과 독감백신접종은 정기적으로 받고 있는가의 여부, 흡연은 현재 하고 있는가의 여부로 물어보았으며, 음주는 ‘① 전혀 마시지 않는다’에서 ‘⑤ 매일 마신다’까지의 5점 척도로 측정하였다.

코로나19에 대한 인식과 행동과 관련된 변수로 정부의 코로나19 정책에 대한 평가, 코로나19의 감염에 대한 걱정, 코로나19의 감염가능성, 마스크 착용을 포함하였다. 정부의 코로나19 정책에 대한 평가는 ‘① 잘못하고 있다’, ‘② 어느 쪽도 아니다’, ‘③ 잘하고 있다’의 3점 척도로 측정하였다. 코로나19의 감염에 대한 걱정은 ‘① 매우 걱정한다’에서 ‘④ 전혀 걱정하지 않는다’의 4점 척도로 알아보았다. 코로나19의 감염가능성은 ‘① 가능성이 매우 높다’에서 ‘⑦ 가능성이 매우 낮다’의 7점 척도로 측정하였다. 마스크 착용은 ‘코로나19 대비 마스크 착용이 장기화되고 있습니다. 지난 상반기 귀하의 마스크 착용 실천은 어느 정도 됩니까?’의 질문과 ‘① 방역수칙과 무관하게 항상 착용한다’, ‘② 방역수칙을 지키는 선에서만 착용하는 편이다’, ‘③ 방역수칙을 어기는 줄 알면서도 착용하지 않는 편이다’의 3개 응답으로 알아보았다. 코로나19의 감염에 대한 걱정, 코로나19의 감염가능성, 마스크 착용의 척도 점수는 분석에서 역부호화하여 사용하였다.

자료분석

먼저 조사대상자의 기술적 특성과 분포를 알아보기 위해 본 연구에서 사용되고 있는 변수들의 평균과 표준편차 및 비율을 살펴보았다. 다음으로 본 연구의 독립변수들이 코로나19 백신접종의 수용에 대해 각각 어떤 관계를 지니고 있는가를 알아보기 위해 측정수준에 따라 명목변수에 대해서는 t 검정과 분산분석을, 등간변수에 대해서는 상관관계분석을 실시하였다. 이어서 전체적으로 본 연구의 독립변수들이 종속변수인 코로나19 백신접종의 수용에 미치는 영향을 파악하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 자료분석을 위한 통계프로그램은 SPSS 24.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA)을 사용하였다.

연구 결과

연구대상자의 기술적 특성

본 연구에 사용된 변수들에 대한 연구대상자의 기술적 특성은 Table 1에 제시된 바와 같다. 성별은 남성 42.2%, 여성 57.8%로 여성이 남성보다 다소 많게 구성되어 있으며, 평균 연령은 52.4세이다. 종교는 무교가 54.1%로 가장 많고 다음으로 불교 22.2%, 개신교 16.0%, 천주교 7.7%의 순으로 분포되어 있다. 혼인상태는 기혼/동거 67.2%, 미혼 17.3%, 사별 9.3%, 이혼/별거 6.2%의 순으로 구성되어 있다. 학력은 대졸 이상이 40.1%로 가장 많고, 다음으로 고졸 34.2%, 중졸 이하 25.7%의 순으로 분포되어 있다. 학력을 교육년수로 환산했을 때 평균 교육년수는 11.9년으로 고졸의 교육년수인 12년과 거의 같은 수준이다. 가구 월평균소득은 436만 2천 원이다. 연구대상자들이 느끼는 자신의 건강상태는 5점 척도에 3.1점으로 중간 정도이다. 연구대상자들 가운데 만성질환을 갖고 있는 사람의 비율은 29.4%, 정기적으로 건강검진을 받은 사람과 독감백신을 맞은 사람의 비율은 각각 90.1%, 48.2%로 나타났다. 음주정도는 5점 척도에서 2.4점으로 ‘② 일년에 몇 번 혹은 그 이하로 마신다’와 ‘③ 한달에 몇 번 마신다’의 중간 수준이다. 흡연자의 비율은 15.9%이다.

Characteristics of respondents (n=1,205)

정부의 코로나19 정책에 대한 평가는 3점 척도에서 2.4점으로 나타나 다소 호의적인 반응을 보였다. 코로나19에 감염되는 것에 대한 걱정은 4점 척도에서 3.1점으로 ‘③ 약간 걱정한다’의 수준을, 그리고 자신이 코로나19에 감염될 가능성은 7점 척도에서 3.4점으로 약간 낮게 보는 수준을 나타낸다. 마스크 착용을 실천하는 정도는 3점 척도에서 2.6점으로 ‘② 방역수칙을 지키는 선에서만 착용하는 편이다’와 ‘③ 방역수칙과 무관하게 항상 착용한다’의 중간에 위치한다. 마지막으로 본 연구의 종속변수인 코로나19 백신접종 수용에 대해서는 본 연구의 조사대상자 4분의 3에 해당하는 73.1%가 ‘나는 이미 백신접종을 했다’의 응답을 하였다. 이 수치는 2021년 KGSS의 조사가 끝날 무렵인 9월 말에 보도된 1차 백신접종률 74.2%와 크게 차이나지 않는다[17]. 이 밖의 응답으로 ‘나는 확실하게 백신접종을 할 것이다’ 14.5%, ‘나는 아마도 백신접종을 할 것이다’ 8.7%, ‘나는 아마도 백신접종을 하지 않을 것이다’ 2.8%, ‘나는 절대로 백신접종을 하지 않을 것이다’ 0.9%로 나타났다. 백신접종의 수용에 대한 응답을 5점 척도로 나누었을 경우, 조사대상자의 평균 척도점수는 4.7점이다.

변수별 코로나19 백신접종 수용

Table 2는 본 연구의 종속변수인 코로나19 백신접종 수용이 명목변수별로 어떻게 차이나는가를 알아보기 위해 t-검정과 분산분석을 실시한 결과를 담고 있다. 통계적으로 유의미한 차이는 성별을 제외한 모든 변수에서 나타났다. 종교(p <0.05)에서는 불교신자가 다른 신자에 비해 코로나19 백신접종 수용성이 비교적 높으며, 혼인상태(p <0.001)에서는 코로나19 백신접종 수용성이 사별한 사람은 높은 데 비해 미혼자는 낮은 편이다. 만성질환에서는 있는 사람(p <0.001), 건강검진에서는 받는 사람(p <0.001), 독감백신접종에서는 접종자(p <0.001), 흡연에서는 비흡연자(p <0.05)가 코로나19 백신접종 수용성이 상대적으로 높게 나타났다.

COVID-19 vaccine acceptance by nominal variables

Table 3은 코로나19 백신접종 수용과 등간변수들 간의 상관관계를 보여준다. 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타내는 변수는 연령(p < 0.001), 교육수준(p <0.001), 정부의 코로나19 정책에 대한 평가(p <0.001)이다. 연령은 많을수록, 교육수준은 낮을수록, 정부의 코로나19 정책에 대한 평가는 긍정적일수록 코로나19 백신접종 수용도는 높아지는 경향이 있다.

Correlations between COVID-19 vaccine acceptance and interval variables

코로나19 백신접종 수용에 미치는 영향 분석

본 연구의 독립변수들이 코로나19 백신접종 수용에 어떤 방식으로 어느 정도 영향을 미치는가를 전체적으로 파악하기 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 이에 대한 결과는 Table 4에 제시되어 있다. 코로나19 백신접종 수용에 유의미한 영향을 주는 변수는 연령(p <0.001), 교육수준(p <0.05), 독감백신접종(p <0.001), 마스크 착용(p <0.05), 정부의 코로나19 정책에 대한 평가(p <0.001)로 나타났다. 연령이 많아질수록 그리고 교육수준은 높을수록 코로나19 백신접종에 대해 보다 수용적인 태도를 갖는 성향이 있다. 독감백신접종의 경우 접종한 사람이 그렇지 않은 사람에 비해 코로나19 백신접종에 대한 수용성이 훨씬 높다. 마스크 착용은 실천도가 높을수록 그리고 정부의 코로나19 정책에 대한 평가는 호의적일수록 코로나19 백신접종에 대한 수용성은 증가하는 경향이 있다. 앞의 Table 2와 비교할 때, 이변량분석에서 통계적 유의도 있던 종교, 혼인상태, 만성질환, 건강검진은 다중회귀분석에서 그 통계적 유의도가 사라지는 결과로 나타났다. 이에 비해 Table 3의 이변량분석 결과에서 통계적 유의도가 없었던 마스크 착용은 다중회귀분석에서 오히려 통계적 유의도가 있는 것으로 그리고 코로나19 백신접종의 수용에 대해 역의 관계였던 교육수준은 반대로 정의 관계로 나타났다. 본 연구의 독립변수들이 코로나19 백신접종 수용의 변이를 설명하는 양은 13%이다.

Multiple regression on COVID-19 vaccine acceptance

고 찰

본 연구는 일반인의 코로나19 백신접종 수용을 살펴보고 아울러 이러한 수용에 어떤 변수들이 영향을 미치는가에 대해 파악해보고자 하였다. 먼저 코로나19 백신접종의 수용에 대해서는 본 연구의 조사대상자 4분의 3에 해당하는 73.1%가 ‘나는 이미 백신접종을 했다’라고 응답하였다. 이러한 백신접종률은 본 연구의 조사가 마무리되던 무렵과 비슷한 시기의 선진국 접종률인 64%와 비교하였을 때 9% 정도 높은 수치라고 할 수 있다[18]. 하지만 여전히 접종대상자의 26.9%가 접종을 받지 않은 사실은 코로나19의 감염예방과 확산방지를 위해서는 주의와 관심을 가져야 할 부분이라고 할 수 있다. 코로나19 백신접종의 수용에 대한 응답을 5점 척도로 구성하였을 경우, 조사대상자의 코로나19 백신접종 수용에 대한 평균 점수는 4.7점으로 높은 수준을 나타냈다.

코로나19 백신의 접종의 수용에 유의미한 영향을 주는 변수는 연령, 교육수준, 독감백신접종, 마스크 착용, 정부의 코로나19 정책에 대한 평가로 나타났는데, 이는 코로나19 백신접종의 수용에 사회인구학적 요인, 건강행위, 코로나19에 대한 태도와 행동을 포함한 다양한 요인이 관련되어 있음을 보여준다. 연령의 경우, 나이가 많은 사람일수록 코로나19 백신접종에 대해 보다 수용적인 태도를 갖는 경향이 있는데, 이 같은 결과는 국외의 문헌에서도 확인된 바 있다[19-21]. 연령과 코로나19 백신접종 간의 강한 긍정적인 관계는 두 가지 이유로 설명될 수 있다. 먼저 코로나19가 확산하던 초기부터 정부가 노인을 포함한 건강취약계층에 많은 주의를 가지고 대응하였고 또한 이 과정에서 코로나19 백신접종도 이들에 대해 우선적으로 실시했기 때문에 나타난 것이라고 할 수 있다[22]. 다음으로, 나이가 들수록 신체의 노화가 진행되면서 건강에 대한 관심이 커지게 되는데, 이것이 고연령층으로 하여금 코로나19의 감염에 대한 예방책으로 백신접종을 적극적으로 수용하게 만들었다라고 볼 수 있다[23]. 교육수준도 코로나19 백신접종의 수용과 긍정적인 관계를 갖고 있는데, 이는 교육수준이 높을수록 건강에 대한 지식과 정보 및 보건의료 서비스에 대한 경험이 더 많기 때문에 나타난 결과라고 해석할 수 있다[24].

독감백신의 경우 접종한 사람이 그렇지 않은 사람에 비해 코로나19 백신접종에 대한 수용도가 훨씬 높게 나타났다. 이러한 사실은 독감백신을 접종한 사람이 자신의 건강에 대해 보다 많은 관심을 가지고 있으며 아울러 백신의 안전성과 효과성을 직접 경험함으로 인해 다른 백신의 접종에 대해 보다 더 개방적이고 긍정적인 태도를 가졌기 때문일 수 있다[25,26]. 마스크 착용을 적극적으로 실천할수록 그리고 정부의 코로나19 정책에 대한 평가가 호의적일수록 코로나19 백신접종에 대한 수용도는 증가하는 경향이 있는데, 이는 대부분의 국외 연구결과와 일치한다[26-29]. 마스크 착용과 백신접종은 코로나19의 감염을 방지하는 데 있어서 매우 효과적인 방역방법으로 보건의료계는 물론 정부도 적극적으로 권장 및 홍보해왔으며 또 코로나19의 감염 확산을 막기 위해 정부는 마스크 착용을 의무화하는 정책을 시행하였다. 일반적으로 사람들은 자신들이 신뢰하는 사람이나 기관에 대해서는 이들의 진정성을 믿고서 이들을 지지하고 또 이들에게 협조하는 경향이 있다[30-32]. 이 같은 맥락에서 마스크 착용을 실천하고 정부의 코로나19 정책을 호의적으로 평가하는 사람은 보건의료계와 정부에 대한 신뢰를 나타내는 것이고, 또 이러한 신뢰는 보건의료계와 정부가 권고하고 시행하는 코로나19 백신접종에 대해서도 지지하고 수용하는 태도를 갖도록 하는 결과를 낳았다고 하겠다.

한편 본 연구의 일부 변수들은 이원적 분석과 다원적 분석에서 통계적 유의도가 달라지는 모습을 보인다. 종교, 혼인상태, 만성질환, 건강검진은 이변량분석인 t 검정과 분산분석에서 통계적 유의도 있었으나 다변량분석인 다중회귀분석에서는 그 통계적 유의도가 사라졌다. 이에 비해 마스크 착용은 오히려 상관관계분석에서 통계적 유의도가 없었으나 다중회귀분석에서는 통계적 유의도가 있게 나타났으며, 코로나19 백신접종의 수용에 대해 역의 관계로 통계적 유의도 있었던 교육수준은 반대로 정의 관계로 통계적 유의도 있게 변하였다. 이와 같이 분석수준에 따라 독립변수의 효과가 다르게 나타난 사실은 코로나19의 백신접종 수용에 대한 연구에서 독립변수의 보다 정확한 영향을 파악하기 위해서는 통제변수의 사용을 포함하는 다원적 분석이 요구된다는 점을 시사해준다.

결 론

본 연구는 일반인의 코로나19 백신접종 수용을 알아보고 아울러 이러한 수용에 어떤 변수들이 영향을 미치는가를 파악하기 위해 2021년 KGSS 자료를 활용하여 살펴보았다. 분석결과 일반인의 73.1%가 코로나19 백신접종을 했다고 응답하였다. 이러한 백신접종률은 백신접종을 처음 실시한 시기와 이 조사가 실시되던 시기 사이의 6개월이라고 하는 기간을 고려하고 또한 조사가 끝날 무렵과 비슷한 시기의 선진국 접종률과 비교했을 때 비교적 높은 수치라고 할 수 있다. 이러한 높은 코로나19 백신 수용성은 추가적인 코로나19 백신접종의 시행과 확대에 긍정적인 전망을 갖도록 한다. 하지만 그럼에도 불구하고 여전히 접종대상자의 26.9%가 접종을 받지 않았으며 또 12.4%는 코로나19 백신접종에 대해 부정적이거나 미온적인 태도를 보이는 사실은 보다 나은 코로나19의 감염예방과 확산방지를 위해서는 더 많은 관심을 가져야 할 부분이라고 하겠다.

코로나19 백신의 접종의 수용에 유의미한 영향을 주는 변수는 연령, 교육수준, 독감백신접종, 마스크 착용, 정부의 코로나19 정책에 대한 평가로 나타났다. 이러한 결과는 코로나19 백신접종을 실시하는 데 있어 사회인구학적 요인, 건강행위, 코로나19에 대한 태도와 행동을 포함한 다양한 요인이 고려될 필요가 있음을 시사해준다. 코로나19의 감염과 확산은 특정 집단이 아닌 전 인구에게 발생하는 문제인 만큼 코로나19 백신접종에 관한 정책과 프로그램은 전 국민들을 대상으로 이루어져야 한다. 하지만 본 연구의 결과를 고려할 때, 코로나19 백신접종 수용률을 제고하기 위해서는 코로나19의 백신접종에 대한 수용성이 낮은 계층인 연령이 낮고, 교육수준이 낮으며, 독감백신접종 경험이 없으며, 마스크 착용률이 낮으며, 정부의 코로나19 정책에 대한 평가가 높지 않은 사람들에 보다 관심과 초점을 두는 방식으로 코로나19 백신접종에 관한 정책과 프로그램을 정교하게 수립하고 시행할 필요가 있겠다.

References

1. . World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19). Available at https://www.who.int/health-topics/coronavirus#tab=tab_1 [accessed on October 15, 2023].
2. . World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) weekly epidemiological updates and monthly operational updates. Available at https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports [accessed on October 15, 2023].
3. . Centers for Disease Control and Prevention. Symptoms of COVID-19. Available at https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/symptoms-testing/symptoms.html [accessed on October 17, 2023].
4. . World Health Organization. WHO Coronavirus (COVID-19) dash-board. Available at https://covid19.who.int/ [accessed on October 18, 2023].
5. . CoronaBoard. COVID-19 real time board. Available at https://coro-naboard.kr/ [accessed on October 18, 2023].
6. . Rodrigues CMC, Plotkin SA. Impact of vaccines; Health, economic and social perspectives. Front Microbiol 2020;11:1526. DOI: 10.3389/fmicb.2020.01526.
7. . World Health Organization. Strategy to achieve global Covid-19 vaccination by mid-2022 Available at https://cdn.who.int/media/docs/de-fault-source/immunization/covid-19/strategy-to-achieve-global-covid-19-vaccination-by-mid-2022.pdf [accessed on October 23, 2023].
8. . Anderson RM, Hollingsworth TD, Baggaley RF, Maddren R, Vegvari C. COVID-19 spread in the UK: The end of the beginning? Lancet 2020;396(10251):587–590. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)31689-5.
9. . World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19): Herd immunity, lockdowns and COVID-19 Available at https://www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/herd-immunity-lockdowns-and-covid-19 [accessed on October 25, 2023].
10. . Poland GA. Tortoises, hares, and vaccines: A cautionary note for SARS-CoV-2 vaccine development. Vaccine 2020;38(27):4219–4220. DOI: 10.1016/j.vaccine.2020.04.073.
11. . Statistics Korea. COVID-19 nationwide board Available at https://ko-sis.kr/covid/covid_index.do [accessed on October 25, 2023].
12. . Park JY, Ha J. Factors influencing the COVID-19 vaccination intentions in nurses: Korea, February 2021. J Korean Acad Nurs 2021;51(5):537–548. (Korean). DOI: 10.4040/jkan.21110.
13. . Baek MA, Kang EJ, Ham YE, Yoo GM, Joo SY, Choi JW. Factors related to university students’ COVID-19 vaccination behavior: With a focus on one university in Chungcheongnam-do. Health Soc Welf Rev 2022;42(3)230-245 (Korean)DOI: 10.15709/hswr.2022.42.3.230.
14. . Noh HH, Lee TJ, Ko MC. The effect of COVID-19 situational recog-nition on vaccination intention-Focusing on the moderating effect of generation MZ's trust in government. Crisisonomy 2022;18(1):69–86. (Korean). DOI: 10.14251/crisisonomy.2022.18.1.69.
15. . Hong MJ, Lee YJ, Lee KM, Heo JH, Yoon NH. Factors influencing COVID-19 vaccination intention among Korean college students. Korean J Health Educ Promot 2022;39(1):1–10. (Korean). DOI: 10.14367/kjhep.2022.39.1.1.
16. . Han MR, Park SY, Kim YM. Factors associated with COVID-19 vaccination intention among nursing students: Applying the health belief model. J Convergence Cult Tech 2021;7(3):343–351. (Korean). DOI: 10.17703/JCCT.2021.7.3.343.
17. . The JoongAng. The current conditions of domestic COVID-19 vacci-nation Available at https://www.joongang.co.kr/article/25010258#home [accessed on November 5, 2023].
18. . KFF. Tracking global COVID-19 vaccine equity: An update Available at https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/issue-brief/tracking-glob-al-covid-19-vaccine-equity-an-update/ [accessed on November 10, 2023].
19. . Salmon DA, Dudley MZ, Brewer J, Kan L, Gerber JE, Budigan H, et al. COVID-19 vaccination attitudes, values and intentions among United States adults prior to emergency use authorization. Vaccine 2021;39(19):2698–2711. DOI: 10.1016/j.vaccine.2021.03.034.
20. . AlShurman BA, Khan AF, Mac C, Majeed M, Butt ZA. What demographic, social, and contextual factors influence the intention to use COVID-19 vaccines: A scoping review. Int J Environ Res Public Health 2021;18(17):9342. DOI: 10.3390/ijerph18179342.
21. . Dhanani LY, Franz B. A meta-analysis of COVID-19 vaccine attitudes and demographic characteristics in the United States. Public Health 2022;207:31–38. DOI: 10.1016/j.puhe.2022.03.012.
22. . Korea Disease Control and Prevention Agency. We will implement second quarter vaccination without any trouble Available at https://www.kdca.go.kr/gallery.es?mid=a20503010000&bid=0002&list_no=145057&act=view [accessed on November 12, 2023].
23. . Baumgaertner B, Ridenhour BJ, Justwan F, Carlisle JE, Miller CR. Risk of disease and willingness to vaccinate in the United States: A population-based survey. PLoS Med 2020;17(10):e1003354. DOI: 10.1371/journal.pmed.1003354.
24. . Khubchandani J, Sharma S, Price JH, Wiblishauser MJ, Sharma M, Webb FJ. COVID-19 vaccination hesitancy in the United States: A rapid national assessment. J Community Health 2021;46(2):270–277. DOI: 10.1007/s10900-020-00958-x.
25. . Kourlaba G, Kourkouni E, Maistreli S, Tsopela CG, Molocha NM, Triantafyllou C, et al. Willingness of Greek general population to get a COVID-19 vaccine. Glob Health Res Policy 2021;6(1):3. DOI: 10.1186/s41256-021-00188-1.
26. . Latkin C, Dayton LA, Yi G, Konstantopoulos A, Park J, Maulsby C, et al. COVID-19 vaccine intentions in the United States, a social-ecolog-ical framework. Vaccine 2021;39(16):2288–2294. DOI: 10.1016/j.vaccine.2021.02.058.
27. . Lazarus JV, Ratzan SC, Palayew A, Gostin LO, Larson HJ, Rabin K, et al. A global survey of potential acceptance of a COVID-19 vaccine. Nat Med 2021;27:225–228. DOI: 10.1038/s41591-020-1124-9.
28. . Joshi A, Kaur M, Kaur R, Grover A, Nash D, El-Mohandes A. Predictors of COVID-19 vaccine acceptance, intention, and hesitancy: A scoping review. Front Public Health 2021;9:698111. DOI: 10.3389/fpubh.2021.698111.
29. . Yan E, Lai DWL, Lee VWP. Predictors of intention to vaccinate against COVID-19 in the general public in Hong Kong: Findings from a pop-ulation-based, cross-sectional survey. Vaccines (Basel) 2021;9(7):696. DOI: 10.3390/vaccines9070696.
30. . Chen X, Shi T. Media effects on political confidence and trust in the People's Republic of China in the post-Tiananmen period. East Asia 2001;19(3):84–118. DOI: 10.1007/s12140-001-0011-3.
31. . Welch MR, Rivera REN, Conway BP, Yonkoski J, Lupton PM, Gianco-la R. Determinants and consequences of social trust. Sociol Inq 2005;75(4):453–473. DOI: 10.1111/j.1475-682X.2005.00132.x.
32. . Latkin CA, Dayton L, Moran M, Strickland JC, Collins K. Behavioral and psychosocial factors associated with COVID-19 skepticism in the United States. Curr Psychol 2022;41(11):7918–7926. DOI: 10.1007/s12144-020-01211-3.

Article information Continued

Table 1

Characteristics of respondents (n=1,205)

Variables Mean or % Characteristics1
Gender (%)
  Male 42.2
  Female 57.8
Age (y) 52.4 (16.25)2
Religion (%)
  No religion 54.1
  Buddhism 22.2
  Protestantism 16.0
  Catholicism 7.7
Marital status (%)
  Never married 17.3
  Married/Cohabiting 67.2
  Widowed 9.3
  Divorced/Separated 6.2
Education level
  Middle school 25.7
  High school 34.2
  College 40.1
  Mean schooling years 11.9 (4.12)
Monthly income (1,000 won) 4,362.2 (3,234.0)
Health condition 3.1(1.10)
Chronic diseases
  No 70.6
  Yes 29.4
Medical check-up
  No 9.9
  Yes 90.1
Flu vaccination
  No 51.8
  Yes 48.2
Drinking alcohol 2.4 (1.12)
Smoking
  No 84.1
  Yes 15.9
Evaluation of government policy responses to COVID-19 2.4 (0.80)
Concern about COVID-19 infection 3.1 (0.71)
Possibility of COVID-19 infection 3.4 (1.24)
Wearing a mask 2.6 (0.51)
COVID-19 vaccine acceptance (%)
  I will never get vaccinated 0.9
  I might not get vaccinated 2.8
  I might get vaccinated 8.7
  I will definitely get vaccinated 14.5
  I have already got vaccinate 73.1
  Mean scale score 4.7 (0.83)

COVID-19, Coronavirus disease 2019.

1

The numbers for gender, religion, marital status, education level, chronic diseases, medical check-up, flu vaccination, smoking, and COVID-19 vaccine acceptance are proportions and the numbers for the other variables are means and standard deviations.

2

Numbers in parenthesis are standard deviations.

Table 2

COVID-19 vaccine acceptance by nominal variables

Variables Mean±SD t/F
Gender 0.70
  Male 4.55±0.85
  Female 4.57±0.82
Religion 2.76*
  No religion 4.53±0.83
  Buddhism 4.70±0.77
  Protestantism 4.54±0.92
  Catholicism 4.59±0.72
Marital status 18.73***
  Never married 4.22±1.02
  Married/Cohabiting 4.62±0.76
  Widowed 4.84±0.61
  Divorced/Separated 4.42±1.01
Chronic diseases -3.65***
  No 4.51±0.85
  Yes 4.70±0.77
Medical check-up -5.67***
  No 4.15±1.06
  Yes 4.61±0.79
Flu vaccination -7.11***
  No 4.40±0.95
  Yes 4.74±0.64
Smoking 2.08*
  No 4.58±0.81
  Yes 4.45±0.93

COVID-19, Coronavirus diseas 2019; SD, standard deviation.

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

Table 3

Correlations between COVID-19 vaccine acceptance and interval variables

Variables COVID-19 vaccine acceptance
Age 0.28***
Educational level -0.11***
Monthly income 0.01
Health condition -0.04
Drinking alcohol -0.05
Evaluation of government policy responses to COVID-19 0.14***
Concern about COVID-19 infection 0.02
Possibility of COVID-19 infection -0.01
Wearing a mask 0.05

COVID-19, Coronavirus disease 2019.

*** p <0.001.

Table 4

Multiple regression on COVID-19 vaccine acceptance

Variables β t
Gender 0.03 0.79
Age 0.30 6.72***
Religion
  Buddhism 0.01 0.23
  Protestantism -0.02 –0.72
  Catholicism -0.01 –0.38
Marital status
  Never married -0.02 –0.62
  Widowed 0.02 0.46
  Divorced/Separated -0.05 -1.58
Educational level 0.08 2.07*
Monthly income 0.05 1.36
Health condition 0.04 1.21
Chronic diseases 0.01 0.13
Medical check-up 0.06 1.82
Flu vaccination 0.10 3.26***
Drinking alcohol -0.02 -0.73
Smoking 0.04 1.31
Wearing a mask 0.06 2.12*
Evaluation of government policy 0.10 3.60***
responses to COVID-19
Concern about COVID-19 infection -0.01 -0.08
Possibility of COVID-19 infection -0.02 -0.61
R2 =0.13, F=8.46***

COVID-19, Coronavirus diseas 2019.

Dummy variables: gender (ref.: female), religion (ref.: no religion), chronic diseases (ref.: no), medical check-up (ref.: no), flu vaccination (ref.: no), smoking (ref.: no), and marital status (ref.: married/cohabiting).

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