An Analysis of the Impact of Suicide Prevention Policies on Elderly Suicide Rate Reduction

자살예방정책이 노인자살률 감소에 미치는 영향 분석

Abstract

The government has been promoting suicide prevention policies, but the elderly suicide rate has still not improved. This study focused on the role of local governments in solving suicide problems and analyzed three-year data from 2015 to 2017 at local governments level to investigate the relationship between suicide prevention policies and elderly suicide rates. Multiple regression analysis and logistic regression analysis was conducted to control social capital factors, demographic factors, and medical use factors that can affect the elderly suicide rate. As a result of the analysis, it was confirmed that suicide prevention ordinances were enacted and suicide prevention centers were established in areas with high suicide rates. In areas with high suicide rates, the suicide rate decreases if the elapsed period is long after the establishment of the center. From the perspective of suicide rates, it was analyzed that the local welfare support system was more affected. Accordingly, it was confirmed that the suicide prevention policy should be established in connection with the reinforcement of welfare policies

세계적으로 높은 우리나라 노인자살률을 해결하기 위하여 정부는 2004년 제1차 자살예방기본계획을 시점으로 하여 자살예방정책을 추진하여왔지만, 여전히 노인자살률은 개선되지 못하고 있다. 본 연구는 자살문제 해결에 있어 지방 정부의 역할에 주목하고, 지역 단위의 자살예방정책과 노인자살률의 관계를 규명하기 위하여 2015~2017년까지의 3개년 자료를 시군구 단위에서 분석하였다. 노인자살률에 영향을 줄 수 있는 사회자 본 요인, 인구사회학적 요인, 의료이용접근성 요인 등을 통제하고자 다중회귀분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 자살률이 높은 지역에 자살조례 제정과 기초 자살예방센터·정신건강복지센터의 설치 등이 이뤄지고 있음을 확인할 수 있었고, 자살률이 높은 지역에서는 센터설립 후 경과기간이 길면 자살률이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 자살률은 지역의 복지정책에 영향을 받는 것으로 분석되어 자살예방정책은 복지정책 강화와 연계하여 추진되어야 한다는 점을 확인할 수 있었다.

Ⅰ. 서론

우리나라 2019년 전체 연령 자살률은 인구 10만 명당 26.9명으로 OECD 최근(2015~2018년) 자살률 평균 11.2명 대비 2.4배 높다[1]. 그간 우리나라는 최고수준의 자살 문제를 적극적으로 대응하여, 2011년 자살률 31.7명을 기점으로 2017년 24.3명까지 감소시킨 바 있으나, 2018년부터 다시 증가하여 2019년 26.9명에 이르고 있다[3]. 한편, 65세 이상의 노인자살률은 46.6명으로 전체 연령 자살률 26.9명의 1.7배이고 최근 연도의 OECD 국가 평균(17.2명)보다 약 2.7배 높다 [1]. 노인자살률의 경우 지역별, 성별 격차가 크다는 것도 문제이다. 남성 노인자살률은 여성 노인자살률 대비 3.5배 높게 나타나 성별 격차는 더욱 심각하다[19].

정부는 자살 문제에 대한 체계적인 대응을 위해 제1 차 자살예방기본계획(2004~2008) 이후 5년 주기로 자살예방기본계획을 수립하였고, 최근에는 제3차 기본계획(2016~2020)을 보완한 '자살예방 국가 행동계획을 발표하여 시행중이다. 이러한 노력에도 불구하고 여전히 세계 최고 수준의 자살국이라는 굴레에서 벗어나지 못하고 있다. 이러한 오명을 벗기 위해서는 그간의 자살예방정책의 성과와 한계를 파악하고, 부족한 부분은 보완할 필요가 있다. 다만, 본 연구에서는 자살예방사업의 수행여건이 열악하다는 점을 고려하여 자살예방정책의 '체계'에 중심을 두고 분석하였다. 또한, 자살예방정책의 실효성을 높이기 위해서는 기초자치단체의 역할이 강화되어야 한다고 보고 시군구 단위 정책을 중점적으로 검토해보았다. '자살예방 국가 행동계획'의 세부 시행과제(20개)를 살펴보면, 기초자살예방센터(이하센터)가 수행하는 과제는 10개를 차지하고 있어 큰 비중을 점유하고 있었다. 또한, 센터가 수행하는 사업의 지속성과 체계성을 확보하기 위해 "자살예방조례'가 마련되고 있어, 기초지방자치단체 수준에서는 '센터'와 조례'가 자살예방정책의 핵심이라고 할 수 있겠다. 이에, 본 연구는 센터와 조례제정을 중심으로 정책을 검토해보고 문제점을 진단해고자 한다.

첫째, 중앙 정부는 2011년 3월 '자살예방 및 생명존중문화 조성을 위한 법률'을 제정한 바 있으며, 광역 및 기초지방자치단체는 자살예방 조례를 제정하여 자살예방정책 및 사업의 기틀을 마련하였다. 시군구 단위의 자살예방 조례 제정은 서울시 노원구가 최초였는데, 자살예방법 제정 이전인 2010년 12월에 '생명존중문화조성 및 자살예방에 관한 조례'를 제정하였다. 주요내용은 생명존중추진계획 수립·평가, 생명존중위원회 설치, 자살예방체계 구축 등으로 구성되며, 사후관리체계 구축, 자살 정보·통계체계 구축, 생명존중 교육 실시 등에 관한 사항도 포함하고 있다. 이러한 노력의 결과 노원구의 자살률은 2010년 23.9명에서 2011년 22.6명, 2015년 21.3명으로 감소하였다[3]. 이와 같은 성공사례에 힘 입어, 자살예방 조례는 다수의 기초지방자치단체에 확산되었는데, 2022년 1월 기준 250개 시·군·구중 209개 지역(제정률 83.6%)에 자살예방조례가 제정이 되어 시행 중에 있다[2]. 다만, 자살예방조례가 실제로 자살률 감소에 효과가 있었는지는 확인할 필요가 있겠다.

둘째, 자살예방법에 따라 설치된 자살예방센터는 자살 관련 상담, 자살위기 상시 현장출동·대응, 자살시도자 사후관리 등의 업무를 수행하였다. 관련 법률에 따라 자살예방센터를 정신건강복지센터에 둘 수 있기 때문에, 대부분 지역에서는 정신건강복지센터가 기초지방자치단체 자살예방사업을 총괄하고 있다. 그러나 센터의 운영에 있어서 여러 가지 한계가 나타나고 있는데, 자살예방인력의 부족(2017년 기준, 2.08명), 취약한 근로여건(근속 2년 이하 43%)으로 인한 기능 약화 등의 문제이다[4]. 또한, 센터에서 수행하는 사업이 주로 고위험 대상자에 대한 정신보건사업에 한정되어 있기 때문에 전체 지역 주민을 대상으로 하는 포괄적인 자살예방사업수행은 불가능한 상황이다. 따라서, 현재 수준의 센터가 자살률 감소에 실질적으로 기여하였는지 분석해보고, 센터운영 여건 개선과 기능 확대 등을 검토해볼 필요가 있겠다.

본 연구에서는 기초지방자치단체의 자살예방정책과 노인자살률은 어떠한 상관관계가 있는지와 자살예방정책 시행 후 노인자살률은 감소하였는지 등을 구분해서 분석하고자 한다. 자살률이 높은 지역들이 자살예방조례 제정 등 적극적으로 정책을 도입하였지만, 실제 성과는 저조할 수도 있는데 이점을 고려할 필요가 있다. 일부 연구들이 자살예방정책과 자살률과의 관계를 분석하기도 하였으나, 자살률 감소에 영향을 주었는지를 구분하여 파악하지 못하였다. 본 연구는 이러한 점을 보완하고자 아래와 같이 연구목적을 설정하였다.

첫째, 자살예방조례 제정 및 자살예방센터 설치가 노인자살률과 어떤 관계가 있는지를 분석한다.

둘째, 해당 정책이 자살률 감소에 효과가 있었는지를 분석하고자 한다

셋째, 자살예방정책 외에 사회자본 요인, 인구사회학적 요인 및 의료이용접근성 요인 등이 노인자살에 미치는 영향을 파악한다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

1. 자살의 개념과 국내 자살률 현황

세계적으로 높은 자살률 때문에 국내에서는 자살과 관련된 연구가 많이 수행되었으나, 자살자 혹은 자살시도자 개인 관점에서 심리적, 질병적 요인에 중점을 두는 연구가 대부분이었다. 그러나, Wilkinson[5]은 자살문제가 신체적·심리적 측면의 생리적 요인에만 영향을 받지 않고 사회적 환경에 따라 변화한다고 이야기하면서, 사회구조적인 요인에 관심을 갖어야 한다고 주장하였다. 자살을 개인의 개별적 행위로 생각하지 않고 사회적 조건에 의해 발생한다고 보는 사회적 관점은 뒤르케임[6]이 제시한 것으로써, 뒤르케임은 산업화·도시화에 따른 급격한 변화가 사회에 미치는 부정적 영향을 제시하고 자살과 사회통합과의 관계를 수치적인 자료를 통해 설명하려고 노력하였다. 위와 같은 논의는 자살문제를 사회적 차원에서 이해할 필요가 있음을 일깨워 준다.

앞서 살펴본 바와 같이 국내 자살률은 세계적으로 가장 높은 수준인데, 장기적 흐름을 파악하기 위하여 통계청 사망원인통계 자료를 활용하여 자살률 추세를 [그림 1]과 같이 확인하였다[3]. 국내 자살률은 몇 차례 변곡점들이 있었는데, IMF 외환위기(1998년), 신용카드 사태(2003년), 글로벌 금융위기(2009년)로 인해 자살률이 큰 폭으로 증가하여, 2011년에 자살률이 31.7명까지 높아져 최고를 기록하였다. 이후 2017년까지 감소하는 추세를 보였지만, 그 이후로 다시 증가하고 있어 자살문제가 근본적으로 개선되지 못했음을 시사하고 있다.

그림 1. 최근년도 자살률 추이

2. 자살예방정책 및 관련 연구

2.1 자살예방정책

그간의 자살예방정책은 국가 단위의 자살예방기본계획에 따라 추진되었는데, 다양한 정책 관련 주체가 포함되어 있음에도 중앙 정부의 역할이 강조되어, 풀뿌리 기능을 담당하면서 실제 사업을 수행하는 기초자치단체가 정책의 중심에 있지 못하였다. 위와 같은 정책 환경 속에서, 시·군·구 단위에서는 자살예방조례 제정과 기초 자살예방·정신건강복지센터 설치·운영 등의 정책이 시행되었다.

우선, [그림 2]는 연도별 자살예방조례의 제정 현황을 보여준다[2]. 해당조례는 자살예방을 위한 지방자치단체장의 책무와 지원 계획을 규정하고 있다. 이러한 조례 제정을 통해, 지역 자살정책에 지속성과 체계성을 부여할 수 있으며, 의견 수렴 과정을 통해 지역특성을 반영할 수 있다. 그러나, 지방정부가 자율적으로 추진하다보니 조례 제정 여부와 시기에 차이가 발생하였다. 서울시 노원구가 자살예방 조례를 제정한 것을 시작으로 타 기초자치단체에도 확산되었는데, 2017년 기준 총 188개의 지역에서 도입하였다. 다만, 시도별 격차가 존재하는데 광주·충남 등이 100% 조례 제정률을 보이고 있는 반면, 대구, 울산, 전남, 경북 등이 50% 이하의 제정률을 보이고 있다.

그림 2. 최근년도 지방정부의 자살예방 조례제정 현황

다음으로, 기초 정신건강복지센터는 해당 시·군·지지역을 기반으로 하여 자살예방뿐 만 아니라 정신건강 문제 전반에 대한 보건서비스를 제공하는 기관으로서, `정신건강증진 및 정신질환자 복지서비스 지원에 관한법률'에 근거하여 설치·운영 중에 있다. 기초 정신건강복지센터는 사회복지시설, 학교 및 사업장과 연계체계를 구축하여 지역사회에서의 정신건강증진사업 및 정신질환자 복지서비스 지원 사업을 수행하는 기관이다. 하지만, 정신건강의 중추적 역할을 수행하는 정신건강복지센터의 설치가 지방자치단체의 의무사항이 아니며, 센터 운영에 별도의 예산을 마련해야하기 때문에 모든지역에 설치되지 못하고 있다. 2017년 기준 224개소가 설치되어 운영 중이었으며, 시도별 설치현황을 살펴보면 전북과 경북이 80% 이하 수준의 설치율을 보이고 있다[7].

그림 3. 최근년도 정신건강복지센터 설치 현황

그간 조례 제정과 센터 설치의 성과가 있었지만, 전문가들은 위와 같은 자살예방정책에 대해 부정적으로 평가한다. 자살 고위험군을 중심으로 정신보건사업을 수행하는데 그치고 있다는 점이 문제라고 지적하면서, 포괄적인 지원을 위해서는 범정부적 지원책 마련이 시급하다고 주장하였다[8]. 또한, 자살예방조직이 양적·질적으로 미흡하다고 지적하면서, 전문성 제고 및 종사자 수 확충을 추진하고 지역 내 여러 조직들과 연계하여 자살예방사업을 체계적으로 수행할 필요가 있다고 지적하였다[9]. 다만, 위의 비판들은 2011년 전후의 논의사항이므로 최근의 자살률 감소와 관련된 성과와 한계가 충분히 고려된 것은 아니었다.

2.2 자살예방정책과 자살률에 관한 선행연구

자살예방정책과 자살의 관계에 초점을 두고 실시한 연구를 살펴보면 크게 두 가지 유형으로 구분된다. 첫 째, 자살예방정책이 자살률과 어떠한 관계에 있는지를 분석하는 연구인데, 통계청 자료 및 공공기관에서 제공하는 지역단위 자료를 확보하여 자살예방정책과 자살률과의 관계를 분석하였다. 자살예방정책변수는 자살예방조례 제정 여부 및 정신건강증진센터 운영 여부 등으로 구성하였으며, 통제변수로는 인구학적 변수와 사회경제적 변수들이 사용되었다. 자살예방정책과 자살의 관계는 일부 제한적으로 확인이 되었는데, 박영미 등[10]은 자살률이 높은 지역에서 조례가 제정되고 센터가 설치되고 있음을 확인한 바 있다. 이와 같은 결과는 자살률이 높은 지역에서 조례 제정 및 센터 설치가 이뤄졌을 가능성이 높다는 점을 시사한다. 다만, 일부 연구에서는 통계적으로 유의한 수준에서의 관련성을 확인하지 못한 경우도 있어[11] 일관된 결론에 이르지 못하고 있다.

한편, 다른 유형의 연구는 자살예방조례 제정 확산에 연구목적을 두고 실시되었다. 김혜정[12]은 연구가설과는 다르게 자살률이 감소하는 지역에서 조례가 제정되는 경향을 확인하였고, 정다정 등[13]은 자살률이 높은 지역에서 조례가 제정되는 경향을 확인하였다.

표 1. 자살률 및 자살예방정책 관련 주요 선행 연구

2. 자살에 영향을 미치는 기타 요인

2.1 사회자본 요인

사회적 차원에서 자살 문제를 분석하고자 했던 연구들은 사회자본에 주목하여 왔다. 사회자본의 대표적인 학자인 Putnam[14]은 사회적 자본을 "연결망, 규범 신뢰와 같이 상호이익을 위한 행위와 협력을 촉진시키는 사회조직의 특성"이라고 이야기하고, 사회자본이 부족할 경우에는 건강에 악영향을 미치고, 자살률을 높일 수 있다고 주장하였다[15]. 다양한 국내 연구에서도 사회자본이 노인자살률을 낮추는 요인으로 확인되었다 [16-19]. 사회자본의 속성을 중심으로 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 신뢰성을 대변할 수 있는 지표인 이혼율의 경우, 이혼으로 인해 가정이 무너지게 되면 사회활동의 위축과 사회관계가 약화되어 자살 가능성을 증대시킬수 있다[20]. 둘째, 네트워크 속성 측면에서 살펴보면. 다양한 사람들과의 인적 교류를 증진시키는 시민·종교단체 활동 및 문화시설이용은 지역사회 내 소속감을 높여 자살률을 낮출 수 있다[19]. 마지막, 참여적 속성의 투표율은 공적인 영역에 대한 관심과 행동이 반영된 지표인데, 일부 연구에서 투표율과 자살률과의 연관성을 확인한 바 있다[16][19].

2.2 인구사회학적 요인

자살률은 다양한 인구사회학적 요인들과 관계가 있는데, 선행연구들이 고려하였던 요인들을 인구학적 특성과 사회경제적 특성으로 구분하여 살펴보았다. 첫째, 고령화율과 같은 인구 특성은 자살률과 관련이 높다. 우리나라의 연령별 자살률에서 살펴본 바와 같이 연령이 높아질수록 자살률이 높은데, 은퇴 후의 소득감소와 사회활동 약화 등이 고령층의 자살위험을 높인다. 인구밀도는 도시화 정도를 나타내는데, 도시화에 따라 사회통합수준이 약화되어 자살률이 증가하기도 하지만[21], 경제 수준을 대변하는 특성 때문에 인구밀도가 높을수록 자살률이 낮아질 수도 있다[17].

둘째, 사회적 지원과 경제적 수준을 의미하는 기초생활수급대상자 비율, 사회복지예산 비율, 재정자립도 등도 자살률에 영향을 줄수 있다. 중앙자살예방센터[1)의자료에 따르면, 노인계층(61세 이상)의 자살동기 중경제생활 문제'가 12.3%를 차지하고 있는데, 이는 정부가 소득을 보장하는 공적 사회복지제도의 중요성을 짐작하게 한다. 한편, 지방정부의 경제적 수준을 나타내는 대표지표로 재정자립도를들수 있는데, 해당지표가 높아질수록 지방정부는 자체적으로 지역에 필요한 정책을 추진할 가능성이 높아진다[22].

2.3 의료이용접근성 요인

자살 고위험자를 대상으로는 집중관리 및 치료가 필요한데, 초기에는 집중적이고 단기적인 위기관리가 필요하고 이후에는 지속적인 치료가 필요하다. 필요한 시기에 정신과 상담을 못 받을 경우 자살에 이를 확률이 높고[23], 정신과 의사에게 치료를 받으면 자살 시도를 막을수 있다[24]. 지역단위 연구에서도 정신과 의사 접근성은 지역 내 자살률을 낮추는 것으로 나타났고[25], GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지리적 접근성을 측정하여 자살률과의 연관성을 분석한 연구에서는 정신과 병원의 접근성이 자살률과 연관관계가 있음을 확인한 바 있다[19].

Ⅲ. 연구방법

1. 연구모형

배경이론과 선행연구들을 참고하여, 자살예방정책이 노인자살률 감소에 미치는 영향을 체계적으로 분석하기 위하여 [그림 4]와 같이 연구 분석틀을 구성하였다. 자살예방정책 효과를 검증하기 위해 독립·통제변수를 활용하여 자살률과의 관계를 분석하였으며, 이와 별도로 각 요인들이 자살률 증가여부에 어떠한 영향을 미치는지를 자살률이 높은 지역과 낮은 지역을 구분하여 분석하였다.

한편, 독립변수는 시·군·구 단위의 자살예방조례 제정변수와 기초 자살예방·정신건강복지센터 운영 변수들로 구성하였다. 그밖에 노인자살률에 영향을 미치고 있는 사회자본 요인, 인구사회학적 요인, 의료이용접근성요인 등을 통제변수로 포함하였다.

한편, 자살예방정책의 자살률 감소효과를 파악하고 자증감률 변수를 별도로 구성하였다. 다만, 자살예방조례제정기간과 기초센터 운영기간은 2017년도 기준의 값을 활용하였으며, 지방선거 투표율은 2014년, 2018년 지방선거의 평균 투표율을 활용하여 적용했다.

그림 4. 연구모형

2. 분석변수와 자료

본 연구의 분석단위는 기초지방자치단체이며 2015 ~2017년 기준 데이터를 활용하였다. 각 변수들은 통계청, 행정안전부, 국립중앙의료원 등을 통해 확보하였고, 해당되는 데이터는 2차 자료로서 '국가승인통계*로 제공(이혼율, 노인여가복지시설 수, 고령화율, 기초생활수급대상자 비율, 재정자립도 등)되거나 공신력 있는 국가기관에 의한 조사 수행되는 자료이다. 한편, 일부 자료(자살률, 의료이용접근성 요인)는 해당기관의 IRB 승인을 받은 자료이다. 각 변수별 정의, 출처는 [표 3]과 같다.

2.1 종속변수

자살률은 통계청 마이크로데이터서비스를 통해 원자료를 확보한 후 별도로 분석하였다. 연구에서 사용하는 자살률은 연령표준화사망률인데, 이는 연령구조가 사망률에 미치는 영향을 없앤 자살률이며, 표준인구는 2005년 기준의 연령별 연앙인구를 사용한다. 한편, 사망원인 중 한국표준질병·사인분류(KCD)의 '고의적 자해(X60 - X84)'인 경우의 사망을 자살로 분류하여 자살률을 산출하였다. 자살률 증가여부의 변수는 증가 지역은*1, 그렇지 않은 경우는 '0' 값을 갖도록 범주화하였다. 그리고, 자살률이 높은 지역과 낮은 지역의 자살률 증가가 가지는 의미가 다르다고 보고 자살률이 높은 지역과 낮은 지역을 구분하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다.

표 3. 변수의 정의와 출처

1. 통계청은 조사 원 자료를 정제하여 개별단위 자료를 맞춤형으로 제공하고 있다(mdis.kostat.go.kr).

2. 통계청은 다양한 주제의 주요 통계를 One-Stop 서비스를 통해 제공 중에 있다(kosis.kr).

3. 중앙선거관리위원화는 역대선거 기본현황이외에도 투·개표 자료, 선거인수 등을 제공하고 있다(info.nec..go.kr)

4. 사회보장정보원은 복지로' 복지포털을 통해, 복지통계를 제공한다(www.bokjrr.go.kr).

5. 국립중앙의료원은 헬스맵에서 지역단위 의료이용자원 통계를 제공하고 있다(www.lhealthmap.or.kr).

표 4.각 변수들의 기초통계

2.2 독립변수

본 연구의 독립변수인 자살예방정책 지표는 선행연구에서 사용한 지표들을 검토하여 활용하였다. 선행연구에서는 조례의 경우, 조례 제정여부[10] 또는 조례제정기간[32] 지표를 활용하였는데, 본 연구에서는 제정기간 지표가 존재여부와 성숙도를 동시에 반영할 수 있을 것으로 판단하여 해당 지표를 선택하였다. 일반적으로 조례제정기간이 길어질수록 정책 인지도가 높아지고 사업수행 인프라도 강화되어 정책수행 여건이 개선될 것으로 예상하였다. 자살예방센터도 위와 같은 이유에 따라, 운영기간을 변수화하여 지표로 구성하였다.

한편, 자살예방조례 제정기간 및 기초자살예방센터 운영기간은 매년 일정하게 1년씩 증가하기 때문에 3개년 평균값 또는 증감률을 활용하는 것은 큰 의미가 없 , 타 변수와 달리 2017년 시점의 지표 값을 활용하여 분석하였다. 자살예방조례 제정기간 변수는 '자치법규정보시스템"에서 조회된(2022년 1월 기준) 지역별 자살예방조례의 제정 시기를 확인하여 2017년 시점 기준으로 경과기간을 계산하였다. 센터 운영기간도 마찬가지 이유로 2017년 시점 값을 활용하였다.

또한, GIS분석을 통해 기초센터까지 지리적 접근성취약도를 측정하고, 해당값을 변수로 추가하였다. GIS 분석 시에는 인구자료(국토정보플랫폼 인구자료)와 교통망(국가교통DB)를 기초자료로 활용하였다.

2.3 통제변수

자살률에 영향을 줄수 있는 사회자본 요인, 인구사회학적 요인, 의료이용 요인 등을 분석모델에 추가하여 통제하였다. 첫째, 사회자본 요인 중 신뢰 속성을 나타내는 이혼율과 노인의 사회적 네트워크 구성에 영향을 줄 수 있는 노인여가복지시설 수를 포함하였으며, 참여적 속성의 지표로 투표율을 사용하였다. 다만, 투표율은2015~2017년 사이에 지방선거가 실시되지 않았기 때문에, 불가피하게 2014년, 2018년도에 실시한 지방선거의 평균 투표율을 자료로 활용하였다. 둘째, 인구사회학적 요인으로 인구구조가 자살에 미치는 영향을 고려하여 고령화율, 인구밀도를 추가하였고, 지역 주민에 대한 경제적 지원 역량을 나타내는 기초생활수급대상자 비율, 재정자립도, 복지예산비중 등도 포함하였다. 셋째, 의료이용 접근성 취약도도 기초센터와 동일한 방법으로 산출하였다.

그림 5. GIS 분석을 통한 접근성분석 개념[26]

3. 분석방법

먼저, 각 변수의 기초적인 특성을 파악하기 위해 기술통계분석을 실시하였다. 자살예방정책 변수가 다양한 요인들을 통제한 가운데에서도 노인자살률에 영향을 주는지를 파악하기 위해 다중회귀분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

3개년 평균 자살률을 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였는데, 전체 연령 자살률을 대상으로 하여분석 모델(모델1)을 구축하고 노인자살률은 성별을 분하여, 남녀(모델2), 남성(모델3), 여성(모델4) 등으로 세분화하였다.

또한, 자살예방 정책 등이 자살률 증가 여부에 영향을 주었는지를 살펴보기 위해서 종속변수를 3개년 자살률 증가 여부(증가:1, 감소:0)로 설정하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 자살률이 높은 지역에서 자살예방정책이 효과적이었는지를 살펴보기 위해서, 자살률이 3개년 평균 기준으로 높았던 지역과 낮았던 지역을 나누어서 분석하였다. 이러한 맥락에 따라, 전체 연령 자살률을 대상으로 하여 자살률이 높은 지역(모델5)과 낮은 지역(모델6)를 구분하여 별도 모델을 구축하고 노인자살률도 동일하게 두 개의 모델(모델7, 8)로 구분하였다. 한편, 남녀 자살률의 차이(2017년 기준, 남자자 살률:30.0, 여자자살률:12.0, 2.5배 차이)는 크지만, 증가율 차이(2015~2017년 기준 남자자살률 증감율:-8.8%, 여자자살률 증감율:-9.8%, 0.9배 차이)가 크지 않다는 점을 고려해서, 로지스틱 분석에서는 성별을 구분하여 분석하지는 않았다. 또한, 로지스틱 회귀분석에서는 모형의 설명력을 해석하기에는 R2값이 한계가 있기 때문에[27], Hosmer and Lemeshow의 적합도검정을 사용하였다.

본 연구에서는 GIS를 이용하여 지리적 접근성의 취약도를 측정하였는데, 해당방식은 "공공보건의료에 관한 법률 제12조에 따른 의료취약지의 지정·고시에도 활용되는 분석 방식이다[26]. [그림 5]와 같이 자살예방센터 중심으로 서비스 구역(Service Area)를 분석하고 서비스 구역 밖에 있는 인구 수를 집계하여 접근성 취약 인구비율을 산출하였다. 상기의 다양한 통계분석을 위해서 SAS 9.4 및 ArcGIS 10.8을 활용하였다.

IV. 분석결과 및 해석

1. 기초통계

각 변수들의 기초통계량이 [표 4]에 제시되어 있다.3 개년 평균 기준으로 먼저 살펴보면, 노인 자살률의 지역별 평균값은 49.94명으로 전체 자살률 평균값 23.24 명 보다 2.15배 높으며, 남성 노인자살률은 86.72명으로 여성 노인자살률 24.95명에 비해 3.48배 높다. 자살조례 제정기간은 2017년 값을 기준으로 평균은 3.79년 이며, 최장인 지역은 8년(서울시 노원구, 2010년 제정) 이고 자살조례가 제정되지 않은 지역도 있기 때문에 최소값이 0인 지역도 존재한다. 기초센터 설립 후 운영기간은 2017년을 기준으로 9.85년을 나타내고 있으며, 최장지역은 23년인 지역으로 서울시 강남구, 경기도 연천군이 이에 해당한다. 한편, 기초센터까지의 지리적 접근성 취약도를 나타내는 30분 내 접근이 불가능한 인구비율'은 평균적으로 20.79% 수준이다. 이 변수는 정신과 병의원 접근성 취약도와 유사한 패턴을 보였는데, 특히 정신과 의원 접근성 취약도와 유사하였다. 두값의 차이가 1% 포인트 미만인 지역은 전체 250개 지역중 114개소에 해당하였는데(이증 기초센터 및 정신과의원 접근성 취약도가 0인 지역은 76개소), 이는 인구밀집지역과 같은 유사한 구역에 정신과 병의원 및 센터를 개설하였을 가능성이 높기 때문인 것으로 보인다. 통제변수를 살펴보면, 격차비(최대/최소) 기준으로 보면, 인구밀도, 노인여가복지 시설 수, 기초생활수급 대상자 비율, 재정자립도 순으로 격차가 존재한다.

2. 회귀분석 결과

2.1 평균 자살률(2015-2017년)

자살예방정책 변수 중 자살조례 제정기간은 전체 연령의 자살률에 영향을 미치고 있었는데, 모델1에 따르면, 자살률이 높은 지역은 자살조례 제정기간이 길었고 (β=0.21 p<0.05), 모델2에 의하면, 노인자살률이 높은 지역은 기초센터 취약도가 낮았다(β=-0.11 p<0.05). 위와 같은 결과를 바탕으로 자살예방정책이 자살률에 미치는 영향을 연령과 성별로 구분해서 설명하면, 자살조례 제정기간은 전체 자살률과 관계는 있으나 노인자살률과는 통계적으로 유의한 수준에서 연관성을 확인하기 어려웠고, 기초센터 접근성 취약도는 전체 자살률에는 큰 영향이 없지만 노인자살률과는 유의미한 관련성이 있었다. 선행연구와 동일하게 자살조례 제정은 양의 연관성, 기초센터 접근성 취약도는 음의 연관성이 확인되어 자살률이 높은 지역에 자살조례가 제정되고 기초센터가 설치·운영되는 경향을 다시 한번 확인할 수 있었다.

한편, 사회자본요인 중에서는 이혼율(모델1 β=3.91, p<0.01; 모델3 β=13.56, p<0.05) 및 지방선거투표율 (모델1 β=-0.26, p<0.01; 모델2 β=-0.87, p<0.01; 모델3 β=-1.01, p<0.05; 모델4 β=-0.73, p<0.01)이 여러 모델에서 유의미한 관련성을 확인할 수 있었는데, 이를 통해 사회자본 요인이 노인자살률 등에 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.

인구사회학적 요인 중에서는 재정자립도(모델1 β =-0.07, p<0.05; 모델2 β=-0.22, p<0.05; 모델3 β =-0.52, p<0.05)와 복지예산비중(모델2 β=-0.24, p<0.05; 모델3 β=-0.47, p<0.1)이 일관성 있게 자살률에 영향을 미치고 있었다. 이와 같은 분석결과는 지방자치단체의 재정역량과 복지제도가 노인자살률에 영향을 줄 수 있다고 해석할 수 있다. 마지막, 의료이용 접근성 요인 중 정신과 입원 접근성 취약도가 자살률과 양의 연관성(모델1 β=0.04, p<0.01; 모델2 β=0.09, p<0.1; 모델4 β=0.12, p<0.01)이 있는 것으로 분석되었는데, 자살 고위험자에게 필요할 수 있는 정신과 병원과의 접근성이 노인자살률과 연관성이 있음을 보여주고 있다. R²값은 전체 연령 자살률 모델이 가장 높았으며(0.46), 노인자살률 모델은 0.15~0.24수준을 나타냈는데, 각 변수들이 노인계층만을 위한 변수가 아니기때문에 이와 같은 적합성이 나온 것으로 예상된다.

표 5. 지역 자살률(2015~2017년 3개년 평균)에 영향을 미치는 요인 분석(괄호는 표준오차)

주: *p<0.05, ** p<0.0-

2.2 자살률 증가 여부

Hosmer and Lemeshow 적합도 검정 결과 유의수준은 0.39~0.72범위에 있어 0.05보다 높기 때문에, 독립·통제변수들과 자살률 증가여부와의 관계를 분석한 로지스틱 모형은 적합한 것으로 판단된다.

한편, 본 연구에서는 일부 연속변수 형태의 독립변수를 사용하여 로지스틱 분석을 실시하였는데, 이 경우의 회귀계수는 해당 변수의 단위 증가량 대비 자살률 증가의 가능성을 제시할 수 있다. 자살률이 높은 지역에서 기초센터 운영기간(모델5 OR 0.84, p<0.01)이 길어질수록 자살률이 감소한다는 점을 확인할 수 있었는데 이는 유의수준 1%로 기초센터 운영기간이 1년 늘어날수록 자살률 증가 지역에 해당할 확률이 0.84배 감소한다는 것을 의미한다. 즉, 기초센터의 운영기간이 길어지면서, 안정적 운영이 가능했던 지역은 평균적으로 자살률이 높은 지역임에도 자살률이 감소한 것이다.

이와 대조적으로 자살률이 높은 지역에서 자살조례제정기간이 길어질수록 자살률이 증가한다는(모델5 OR 1.31, p<0.05)것을 확인할 수 있었는데, 이러한 사실은 자살률 등 정신질환의 문제가 많은 곳에 자살조례가 먼저 제정되었으나 조례 제정 후에도 자살률이 지속적으로 상승하고 있는 상황으로 해석된다. 다만, 노인자살률 증가 여부는 자살예방정책 변수들과 통계적으로 유의한 수준의 연관성은 확인되지 않았다.

인구사회학적 요인와의 관계를 살펴보면, 자살률이 상대적으로 낮은 지역의 경우 기초생활 수급 대상자 비율이 높을수록 자살률이 낮게 나타나는 점(모델6 OR 0.44, p<0.05)을 확인하였는데, 이는 취약계층을 위한 사회보장제도가 자살률에 미치는 영향이 크다는 점을 보여주는 것이라 할 수 있다. 분석결과 전반에 있어, 일부 지표는 연구가설과는 달리, 연관성이 부족하게 분석되거나 음의 연관성·양의 연관성이 혼재되는 경우가 존재하는데. 이와 관련된 사항은 다음 장에서 논의하고자 한다.

V. 결론 및 연구의 함의

본 연구는 우리나라의 높은 자살률은 심각한 노인자살률에 기인한다고 보고, 그간의 자살예방정책이 노인자살 예방에 적절하였는지를 지역사회 단위에서 검토하였다. 자살예방조례 제정, 기초 자살예방·정신건강복지센터와 관련된 지표로 자살예방정책 변수를 구성하였으며, 자살률이 연령별·성별로 차이가 있다는 점을 고려하여 분석하였다. 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.

표 6. 지역 자살률 증가(2015~2017년)에 영향을 미치는 요인분석

주: *p<0.05, ** p<0.01

첫째, 자살률이 높은 지역에 자살예방조례 제정과 기초 자살예방센터·정신건강복지센터의 설치 등이 이뤄진 것으로 분석되었다. 다른 선행연구에서도 자살예방조례 제정여부와 기초센터 설치여부가 자살률과 양(+) 의 연관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으며, 박영미[10]는 자살문제를 해소하기 위해 자살조례 제정 또는 기초센터 운영을 적극적으로 추진할 수 있기 때문이라고 해석하였다. 한편, 실제 자살률 감소에 영향을 주는지를 파악하기 위해 자살률 증가여부를 종속변수로 설정하여 추가 분석하였는데, 일부 연구[28]에서도 지역별 자살률 변화에 대해 통계분석을 실시하여 관련 요인을 파악한 바 있다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 기초센터 운영기간은 자살률 감소에 영향을 주고 있음을 확인하였는데, 전체 연령자살률에서만 연관성이 확인되어 기초센터 등이 노인자살률 감소에는 크게 기여하지 못하고 있음을 확인하였다.

둘째, 노인자살률은 정부의 복지지원 역량에 영향을 받는 것으로 분석되었는데, 전체 노인과 남성노인에서 재정자립도'가 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 자살률 증가여부 관점에서는 '기초생활수급 대상자비율'이 자살률을 낮출 수 있음을 확인할 수 있었는데, 이러한 결과들은 사회안전망 기능을 수행하는 복지정책이 자살률과 깊은 관계가 있음을 시사한다고 할 수 있으며, 이는 다수의 연구에서도 확인된 바 있다 [19][29]. 다른 측면에서 보면, 자살조례제정 이후에도 정부의 지원, 경제적 요인, 의료이용접근성 요인 등이 영향을 미치고 있다는 것은 노인자살 예방에 있어서 자살예방조례가 해당 요소들을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사한다. 실제, 자살예방조례는 자살예방사업계획 수립' 자살예방센터 설치 및 운영*, 생명존중문화 조성' 등으로만 구성되어 있어, 자살문제를 둘러싼 사회구조 요인들이 폭넓게 고려되지는 못하고 있다.

셋째, 사회자본 요인 중 투표율은 전체 연령과 노인집단 모두에서 유의한 요인으로 나타났다. 투표율은 공적인 분야에 대한 관심과 반응을 나타내는 지표인데 자살 예방에 대한 지역주민의 참여(예, 자살 위험자를 파악하여 전문가에 연계하는 게이트키퍼 활동에 참여)가 중요할 수 있음을 시사한다. 한편, 의료이용 접근성 요인 중에서는 입원 접근성 취약도가 자살률과 높은 연관성이 있었다. 또한, 입원치료시설까지의 접근성이 노인자살률에 영향을 줄 수 있는 점이 확인이 되었는데 자살 시도자와 같은 고위험군 치료 시에는 정신과 입원이 권고된다는[301는 가이드라인과 부합되는 분석결과이다.

본 연구의 분석결과를 통해, 그간의 자살예방정책이 노인자살률을 낮추는데 있어 제한적인 수준에서만 역할을 수행하였다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사실에 기초하여 몇 가지 정책적 측면의 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 자살예방정책은 복지정책 강화와 연계하여 추진되어야 한다. 기초생활수급제도가 노인집단에서는 통계적으로 유의하지는 않았지만, 전체 연령 대상의 분석에서는 자살률이 상대적으로 낮은 지역에서 통계적으로 유의한 수준에서 자살률 감소에 영향을 준다는 사실이 확인된 만큼 복지정책의 강화가 긍정적 역할을 할 수 있음을 시사한다. 과거 자살예방정책은 자살 고위험자를 발굴한 후 적극적으로 개입 및 관리하여 자살 위험을 제거하는데 중점을 두고 추진되었다. 자살예방조례와 기초 자살예방·정신건강복지센터 등도 이에 맞춘 제도와 사업들로 구성되어 있다. 하지만, 이와 같은 정책으로는 근본적으로 자살률을 감소시킬 수 없기 때문에, 자살문제를 사회경제적인 차원에서 접근할 필요가 있다. 자살률을 비교적 성공적으로 낮춘 핀란드나 덴마크, 일본 등은 자살문제를 해소하고자 사회경제적안정성을 확보하는데 주력하였고, 이와 관련된 대책들을 안정적으로 추진하기 위한 제도적, 행정적 체계 마련에 집중하였다[31].

둘째, 자살률이 높은 지역의 경우, 노인계층에서는 통계적 유의성이 다소 부족하였으나 전체 연령 대상에서는 통계적으로 유의한 수준에서 센터운영기간이 길어질수록 자살률이 감소한다는 사실이 확인되었다 이에 따라, 기초 자살메방·정신건강복지센터가 설치되지 않은 지역에서는 센터 설립을 적극적으로 검토할 필요가 있다. 다만, 센터가 실질적으로 운영되기 위해서는 전문인력의 확보와 충분한 예산 지원이 뒷받침되어야 할 것이다. 또한, 앞서 지적한 바와 같이 센터 사업이 자살고위험자에게만 지나치게 집중되기보다는 사업대상을 포괄적으로 설정하여야 할 것이다.

본 연구는 전국 단위의 기초지방자치단체를 분석대상으로 하여, 자살예방정책과 자살률과의 관계를 입체적으로 분석하였다. 다만, 본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 지역 단위 자살예방정책 수준을 충분히 반영하지 못하였다. 예를 들어 자살예방·정신건강복지센터의 인력 수 및 예산 규모, 사업실적 자료 등이 확보되었다면 보다 심층적인 연구가 가능하였을 것으로 예상한다. 또한, 지역별 자살예방조례의 세부 구성요소를 변수화하여 통계분석을 실시하였다면 향후 조례제정 시 참고할 만한 자료가 되었을 수도 있겠다. 둘째, 분석변수에 포함된 일부 자료가 수집 불가능 하여 자살률 감소기간 전체(2011~2017년)를 대상으로 분석하지 못하였다. 셋째, 개인단위 자료와 지역단위 자료를 결합하여 자살률과 관련된 분석(예, 다수준분석 등)을 실시한다면 조금 더 신뢰할만한 결과를 산출할 수 있었을 것으로 생각한다. 후속 연구에서는 위와 같은 한계점을 극복하고 자살예방정책과 자살의 관계를 심도 있게 파악할 필요가 있겠다.