극한 기온이 사망자 수에 미치는 영향: 2019년 장래인구추계 평가 (Impact of Extreme Temperature on the Number of Deaths:　Evaluation of Population Projections for Korea (2017~2067))

서지정보

· 발행기관 : 동국대학교 사회과학연구원
· 수록지 정보 : 사회과학연구 / 26권 / 3호 / 189 ~ 207페이지
· 저자명 : 최용옥

초록

인구구조가 고령화되면서 사망자 수는 증가하는 추세에 있으며, 기온에 의한 영향으로 동고하저의 뚜렷한 계절성을 보인다. 본 연구에서는 사망자 수의 추세와 계절성을 반영하여 사망자수가 결정되는 모형을 제안하고 추정하였다. 특히, 기온이 사망률에 미치는 영향을 체계적으로분석하였다. 기온이 낮아지면서 사망자 수는 점증하는 것으로 나타났으며, 영하 10도 이하에서사망자 수가 급증하는 것으로 분석되었다. 2019년 3월에 공표한 장래인구특별추계에서, 통계청은 2018년도 사망자 수의 증가로 인해 2018년도 기대수명은 정체되고, 향후 50년 동안의 사망률 개선추세가 낮아진 것으로 발표하였다. 그러나 2018년도 사망자 수 증가의 대부분은 기록적인 한파에 기인한 일시적인 현상으로 보인다. 혹한으로 인한 효과를 제거하고 사망률을 분석한 결과, 2018년도 기대수명은 통계청 공표값 대비 0.2세 증가한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 장래인구추계에 중요한 시사점을 갖는다. 향후 격년으로 발표되는 장래인구추계에서 사망률을 예측할 때, 이상 기온에 의한 사망률의 변동을 제거하고 분석을 해야 할 것이다. 사망률과 같이 연도에 따라서 뚜렷한 추세를 보이는 시계열의 예측치는 가장 최근 연도의 수준에 지속적인 영향을 받게 된다. 혹한 등과 같은 이상기온에 의해서 높게 실현된 사망률을사용하면 장기적으로 사망률을 과대예측하게 되는 결과를 가져올 수 있다.

영어초록

The number of deaths shows an increasing trend as the population ages and a distinct seasonality as it is high in winter and low in summer. In this study, we propose and estimate a model for the number of deaths. To reflect the seasonality, we introduce the concept of a temperature effect on the number of deaths. The temperature effect is defined by the integral of a temperature response function with respect to the temperature density for target period. From the estimation results, we find the number of deaths is increasing as the temperature drops, and the number of deaths spikes below –10℃.
In March 2019, Statistics Korea released the population projections for Korea (2017~2067).
In that report, the life expectancy at birth in 2018 would be stagnated and the rate of mortality improvement would be lower due to the increase in deaths in 2018. However, most of the increase in deaths in 2018 seems to be a temporary phenomenon due to the record cold wave. By eliminating the effects of cold and analyzing the mortality rate, the expected life expectancy in 2018 is estimated by 0.2 years higher than that from Statistics Korea.
The results of this study have important implications for the population projection. It is necessary to eliminate the fluctuation in mortality due to the abnormal temperature before we analyze the trend of the mortality. Since the mortality rate shows a significant deterministic time trend, the level of the most recent year would make a permanent impact on forecasts for long time. Using upward biased mortality rates due to abnormal temperatures, such as cold weather, can lead to long-term over-forecast of mortality.

참고자료

· 없음