PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
Objectives: This study was to examine the influences of community characteristics on the mortality rates. Community characteristics included socioeconomic environmental characteristics, health care resources, and health lifestyle practice. Methods: This study used secondary data whose units of analyses were 249 administrative districts. Mortality rates were estimated with hierarchical regression models entered in the order of (1) socioeconomic environmental characteristics, (2) health care resources, and (3) health lifestyle practice. Results: About 70% of mortality rate was explained by socioeconomic environmental characteristics, health care resources, and health lifestyle practice. In particular, socioeconomic environmental characteristics showed the strongest impact on mortality rate. Among socioeconomic characteristics, community with lower rate of households headed with college or more, lower number of inhabitants per on-premise license, higher rate of population in poverty, and rural region showed higher mortality rate. Among health care resources, community with higher number of inhabitants per doctor and lower number of inhabitants per hospital bed showed higher mortality rate. Among health lifestyle practice, community with higher current smoking rate and lower moderate physical activity practice rate showed higher mortality rate. Conclusions: The results suggest that policy makers should take into account socioeconomic environmental characteristics of community in developing community-based health promotion rather than focusing on lifestyle changes of residents.
Background: This study was conducted to analyze the influence of socioeconomic characteristics of community on the food insecurity under the control of personal socioeconomic factors which may be influence to the food security. Methods: Food insecurity and individual socioeconomic characteristics were obtained from 2012 community health survey. Socioeconomic characteristics of communities were extracted from the data of Statistics Korea and local governments. Personal socioeconomic factors were sex, age, educational status, job, and monthly family income. Socioeconomic characteristics of communities were administrative district (urban vs. rural), senior population rate, degree of financial self reliance, degree of financial independence, portion of welfare budget, number of welfare facilities, and unemployment rate. We analysed the relationships between the food insecurity and socioeconomic characteristics of community using multi-level analysis under the control of personal characteristics. Results: On personal level age, sex, education status, and monthly family income were related with food insecurity. On community level administrative district (urban vs. rural), degree of financial independence, unemployment rate, and proportion of welfare budget among local general government accounts were related to individual food insecurity. Rural area, district with low levels of financial independence, low portion of welfare budget, and greater unemployment rate showed a higher level of food insecurity. Conclusion: To reduce the level of food insecurity in a community it is necessary to decrease the unemployment rate, in addition to providing support from the central government by increasing the proportion of the welfare budget so that both factors contribute to raising the degree of financial independence.
Objectives : This study aimed to examine to relevance of socioeconomic class recognition and subjective health status of injured workers. Methods : We used data collected over 3years by the Panel Study of Worker's Compensation Insurance(PSWCI; 2015). Data was analyzed using the chi-square test and logistic regression using SPSS ver. 22.0 to verify the relevance between the socioeconomic class recognition and general characteristics of injured workers. Results : First, the income groups of first class, second class and third class were analyzed as being of lower socioeconomic class status, and the income group four class and five class was analyzed as being the middle-ower the socioeconomic class status. Second, the better the subjective health status, higher the perception of socioeconomic class status, as analyzed by Model 1 using only the parameters of socioeconomic status recognition and Model 2 and Model 3 using income class and general characteristics. Conclusions : Health and industrial accident policies are needed to improve awareness of socioeconomic class status of injured workers.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.543-553
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2020
The purpose of this study is to analyze the effects of subjective class consciousness on life satisfaction. This research aimed to not only analyze the relative explanatory power, but also the influence of satisfaction of life within the socioeconomic status where the elderly consider themselves to be an integral part. The elderly's satisfaction in life was analyzed in comparison with demographic characteristics such as gender and age. The correlations of objective socioeconomic characteristics such as income level and education level were also observed. For this purpose, the Korea Labor Panel 17th data (2014) was used to conduct a one-way batch distribution analysis and a hierarchical regression analysis. It was seen that there was a correlation in the Korean elderly in terms of class consciousness and life satisfaction. The elderly with a lower subjective class consciousness showed lower life satisfaction. The relative influences were stronger than the demographic and socioeconomic characteristics of the elderly, and the explanatory power was much higher than the objective income levels. These results show that the subjective perception of their socioeconomic status has a significant influence on the level of life satisfaction of the Korean elderly, independent of the objective income level.
본 연구의 목적은 정보화에 대한 적응 및 확산 정도가 상대적으로 느린 고령층의 인터넷 이용 실태를 사회경제적 특성에 따라 분석하는 것이다. 조사대상은 대구경북지역에 거주하고 있는 60세 이상의 고령층으로 한정하여 주로 1:1 설문조사를 통하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 고령층의 성별, 최종학력, 경제상태, 건강상태, 종교유무, 그리고 생활만족이라는 사회경제적 특성으로 구분하여 이들의 인터넷 이용빈도, 이용동기, 활용능력 그리고 인터넷의 유용성 여부를 각각 분석하였다. 분석결과 다양한 사회경제적 특성에 따라 고령층의 인터넷 이용에 통계적 유의수준에서 차이가 발견되었다. 이 연구결과는 향후 정보화 사회로의 구현에서 소외될 수 있는 고령층의 정보격차 해소 혹은 노인복지 정책개발의 기초적인 자료로 사용되어 질 수 있을 것으로 기대한다.
Objectives: The aim of this study was to examine the geographic distribution of diabetes mortality in Japan and identify socioeconomic factors affecting differences in municipality-specific diabetes mortality. Methods: Diabetes mortality data by year and municipality from 2013 to 2017 were extracted from Japanese Vital Statistics, and the socioeconomic characteristics of municipalities were obtained from government statistics. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) of diabetes for each municipality using the empirical Bayes method and represented geographic differences in SMRs in a map of Japan. Multiple linear regression was conducted to identify the socioeconomic factors affecting differences in SMR. Statistically significant socioeconomic factors were further assessed by calculating the relative risk of mortality of quintiles of municipalities classified according to the degree of each socioeconomic factor using Poisson regression analysis. Results: The geographic distribution of diabetes mortality differed by gender. Of the municipality-specific socioeconomic factors, high rates of single-person households and unemployment and a high number of hospital beds were associated with a high SMR for men. High rates of fatherless households and blue-collar workers were associated with a high SMR for women, while high taxable income per-capita income and total population were associated with low SMR for women. Quintile analysis revealed a complex relationship between taxable income and mortality for women. The mortality risk of quintiles with the highest and lowest taxable per-capita income was significantly lower than that of the middle-income quintile. Conclusions: Socioeconomic factors of municipalities in Japan were found to affect geographic differences in diabetes mortality.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the relationship between socioeconomic characteristics and prevalence of periodontal disease in a representative sample of Korean adults older than age 20. Methods: Data of 3,837 adults were collected by the six Korean National Health and Nutrition Examination Survey, which was conducted in 2015. Socioeconomic, demographic, and oral health-related behavior data were collected as independent variables. We determined frequencies, percentage, and determining statistical significance using multiple regression analysis. Results: Prevalence of periodontal diseases showed statistically significant difference in accordance with sex, age, socioeconomic and demographical characteristics and oral health-related behavior. It was confirmed that the prevalence of periodontal diseases was increased in the lower educational level and income (OR, 1.478 and 1.520) after adjusting for conditions such as age, sex, recent dental check-ups, visiting dental clinic, tooth brushing frequency, use of self-care devices. Conclusions: The prevalence of periodontal disease was related with socioeconomic factors in Korean adults. Therefore, differentiated oral health service policies and dental health education among adults with lower education and income is required in order to reduce the prevalence of periodontal disease.
Objectives: We examined which socioeconomic and intergenerational characteristics were associated with the level of intention to marry among Korean men and women in young adulthood. Method: Data came from 351 men and 391 women who were 25-34 years old, had never been married, and had at least one living parent. We conducted multiple regression analyses by gender after controlling for age and current romantic relationship. Results: Among the socioeconomic characteristics, more years of education was linked to both men's and women's higher levels of intention to marry. For women, having a secure, full-time job was related to greater intention to marry. For men, the higher their subjective socioeconomic status, the greater their intention to marry. Among intergenerational characteristics, both men's and women's positive attitudes toward supporting elderly parents were related to a higher level of intention to marry. For men, the frequency of providing instrumental support for their parents was negatively associated with the men's intention to marry. For women, higher levels of agreement with parents' responsibility to support their adult children as well as greater affection for their parents were positively related to greater intention to marry. Conclusions: The findings suggest that young adults' socioeconomic resources and the family context are important predictors of young adults' marital intentions. The results also reveal gender differences in the factors associated with young adults' marital intentions.
The increasing cost, and demand for, household energy has increased attention to the phenomena of energy burdens. Despite this increased attention, a lack of consensus remains in pinpointing the strongest predictors, and geographic differences, that exist within the energy ecosystem. This study addresses this gap by utilizing a series of dummy variable regressions across cities, suburbs, and rural areas within Erie County, New York-a county noted to have particularly high energy burdens. Specifically, three types of predictor sets were incorporated into the methodology: a set of socioeconomic variables, physical variables, and a combination of both variable sets. The results of this study suggest that cities tend to have the highest electricity burdens. Despite the aging infrastructure in Erie County, high energy burdens were driven primarily by socioeconomic factors such as housing cost burden and poverty status. Lastly, this study explores various planning and policy implications Erie County can utilize to reduce energy burdens. In turn, this study highlights the importance of focusing policy efforts on existing social service programs to provide support to the region's neediest households.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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