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사망률에 대한 미세먼지, 인간개발지수, 소득불평등도의 영향 = Effects of Fine Dusts, HRD and GINI on Mortality
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2019
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Purpose: Pollution of ambient air is a threat to the health of the people. About 4.2 million people are dead by the air pollution each year. About 97% of the people in the middle and low income countries compared with 49% of the people in the high income countries live in the polluted air over the criteria by WHO. Recently, fine dust is a threat on health of the Koreans. The current paper tried to find how much fine dusts, such as PM10 and PM2.5 contribute to the mortality of the people. Inequality of income and HDI is known to influence on health of the people. It attempted to find which is the stronger effect on the mortality among air pollution, PM10 and PM2.5, and socioeconomic factors, HDI and GINI.
Methods: It used data of PM10 and PM2.5 of the cities, however it used data of GDP per capita, HDI, and GINI of the country because we can access those indices only of the country data.
Hierarchical multiple regression models were fitted to find the contribution of PM10 and PM2.5 on the mortality. To control the confounding effects of the GDP per capita, HDI, and GINI, those variables were put in the model hierarchically one by one. PM10 and PM2.5 showed multicollinearity. Controlling with GDP per capita is important because rich people can escape from air pollution and can care their health better than the poor. Model with HDI can control the effects of length of life, average education period, and per capita GNI. With GINI the model controlled the effect by the disparity by income of the people.
Results: The results of the final model showed that HDI showed significant negative coefficient and GINI showed significant positive coefficient on mortality. Coefficients of PM10 turned into significant negative coefficient when controlled with HDI and GINI. The results implied health education in addition to the increase of general education and income and decrease of disparity of income are important to reduce the mortality by PM10 and PM2.5.
연구목적: 도시의 PM10, PM2.5와 같은 대기 중 미세먼지와 1인당 GDP, 인간개발지수(HDI), GINI계수와 같은 사회경제적 요인이 국가의 표준화 사망률에 미치는 영향을 분석하였다.
연구방법: 독립변수 사이의 상관분석을 실시하였고, 위계적 회귀분석을 실시하여 각 요인들이 표준화 사망률에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다.
연구결과: 1인당 GDP, HDI, GINI계수를 넣어 추정한 모델에서 PM10은 표준화 사망률과 유의한 부의 관계를 가지는 것으로, 추정되었다. 1인당 GDP는 유의하지 않았으며, HDI는 유의한 부의 관계를, GINI는 유의한 양의 관계를 가지는 것으로 추정되었다.
결론: 도시의 PM10은 사망률에 대한 관계에서 사회의 선진화 정도를 나타내는 HDI, 소득불평등도를 나타내는 GINI계수의 영향에 의해 영향이 기존의 이론과는 반대 결과로 나타난 것으로 추정된다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.31 | 1.31 | 1.18 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.1 | 1.15 | 1.478 | 0.29 |
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