The effect of working environment of manufacturing workers on health condition^†

2018, 29

6)

1555–1563

제조업 근로자의 근무환경이 건강상태에 미치는 영향 ^†

기

ᆷ현규

¹

²

³

123경북대학교 통계학과

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 10ᄋ ᅯ ᆯ 15ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 11ᄋ ᅯ ᆯ 9ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 11ᄋ ᅯ ᆯ 12ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄇ

ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅡ ᆫᄌ ᅥ ᆫᄇ ᅩᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅩ ᆼ ᄃ ᅡ ᆫᄋ ᅦᄉ ᅥ 2014ᄂ ᅧ ᆫ ᄉ ᅵᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡ ᆫ ᄌ ᅦ4ᄎ ᅡ ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩ ᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄌ ᅩᄉ ᅡ ᄌ ᅡᄅ ᅭᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ 6,014ᄆ ᅧ ᆼᄋ ᅴ ᄌ ᅦᄌ ᅩ ᄋ ᅥ

ᆸ ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩᄌ ᅡᄋ ᅴ ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮ ᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅵ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄋ ᅦ ᄋ ᅥᄄ ᅥᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅵ ᄉ ᅡ ᆯᄑ ᅧᄇ ᅩᄋ ᅡ ᆻᄃ ᅡ. ᄃ ᅩ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄋ ᅵ ᆫ ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩᄌ ᅡᄋ ᅴ ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮ ᄒ ᅪ ᆫ ᄀ ᅧ

ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮ ᆯ ᄅ ᅵᄌ ᅥ ᆨ ᄌ ᅡ ᆨᄋ ᅥ ᆸᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼ, ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫ, ᄋ ᅵ ᆷᄀ ᅳ ᆷ ᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄌ ᅥ ᆼᄋ ᅴᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄀ ᅩ, ᄌ ᅩ ᆼᄉ ᅩ ᆨᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄋ ᅵ ᆫ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅳ ᆼ ᄃ ᅡ ᆸᄌ ᅡᄋ ᅴ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆫᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅵ ᆫ ᄀ ᅥ ᆫ ᄀ

ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄅ ᅳ ᆯ ᄒ ᅪ ᆯᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄌ ᅥ ᆼᄋ ᅴ ᄃ ᅬ ᆫ ᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮ ᄀ ᅡ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅪ ᆫᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄒ ᅪ ᆨ ᄋ ᅵ ᆫᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅵᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄀ ᅩ ᄃ ᅩ ᆨᄅ ᅵ ᆸᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄀ ᅡ ᄌ

ᅩ

ᆼᄉ ᅩ ᆨᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄋ ᅦ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄑ ᅡᄋ ᅡ ᆨᄒ ᅡᄀ ᅵ ᄋ ᅱᄒ ᅢ ᄃ ᅡᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅬᄀ ᅱᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅵᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ, ᄆ ᅮ ᆯ ᄅ ᅵᄌ ᅥ ᆨ ᄌ ᅡ ᆨᄋ ᅥ ᆸᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅳ ᆫ ᄀ

ᅳ ᆫ ᄆ ᅮᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄀ ᅪ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄋ ᅦ ᄋ ᅣ ᆼᄋ ᅴ ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥ ᆻᄋ ᅳᄆ ᅧ, ᄋ ᅵ ᆷᄀ ᅳ ᆷ ᄀ ᅪᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅳ ᆷ ᄋ ᅴ ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥ ᆻᄃ ᅡ. ᄄ ᅩᄒ ᅡ ᆫ, ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮᄉ ᅵ ᄀ

ᅡ ᆫᄋ ᅳ ᆫ ᄋ ᅵ ᆷᄀ ᅳ ᆷ ᄀ ᅪ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄋ ᅦ ᄋ ᅣ ᆼᄋ ᅴ ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥ ᆻᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆷᄀ ᅳ ᆷ ᄀ ᅪ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅳ ᆷ ᄋ ᅴ ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄂ ᅡ ᄐ

ᅡᄂ ᅡ ᆻᄃ ᅡ. ᄒ ᅬᄀ ᅱᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ, ᄆ ᅮ ᆯ ᄅ ᅵᄌ ᅥ ᆨ ᄌ ᅡ ᆨᄋ ᅥ ᆸᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅵ ᄋ ᅧ ᆯᄋ ᅡ ᆨᄒ ᅡ ᆯᄉ ᅮᄅ ᅩ ᆨ, ᄋ ᅵ ᆷᄀ ᅳ ᆷ ᄋ ᅵ ᄂ ᅡ ᆽᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅮᄅ ᅩ ᆨ, ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄋ ᅵ ᄀ ᅵ ᆯᄉ ᅮᄅ ᅩ ᆨ ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩᄌ ᅡ ᄋ

ᅴ ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄆ ᅮ ᆫ ᄌ ᅦᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅣᄀ ᅵᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄂ ᅡᄐ ᅡᄂ ᅡ ᆻᄃ ᅡ. ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩᄌ ᅡᄋ ᅴ ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮ ᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅵ ᄀ ᅢᄉ ᅥ ᆫᄃ ᅬᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅥ ᆼᄎ ᅢ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅵᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄃ ᅦ ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮ ᄀ

ᅡ ᄀ ᅵᄎ ᅩᄌ ᅡᄅ ᅭᄅ ᅩ ᄒ ᅪ ᆯᄋ ᅭ ᆼᄃ ᅬ ᆯ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄀ ᅵᄃ ᅢᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄇ ᅡᄋ ᅵᄃ ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅥ ᆫᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄐ ᅢ, ᄀ ᅳ ᆫ ᄆ ᅮ ᄒ ᅪ ᆫᄀ ᅧ ᆼ, ᄃ ᅡᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅬᄀ ᅱᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ, ᄉ ᅡ ᆼ ᄀ ᅪ ᆫᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ, ᄌ ᅦᄌ ᅩᄋ ᅥ ᆸ ᄀ ᅳ ᆫ ᄅ ᅩᄌ ᅡ.

1. 서론 ᄋ

ᅮ리나라 경제개발계획이후 모든산업에서 규모 및 기능·기술면에서 현대적인 성장·확대를 일궈내고 이

ᆻ지만 이와 함께 사업장에서는작업과 관계되는 직업성질환과 산업재해도 함께 증가하고 있는상황이 ᄃ

ᅡ (Korea Occupational Safety and Health Agency, 2000). 고용노동부 (Ministry of Employment and Labor, 2016) 통계에 따르면, 2016년 기준한국산업에서는크게 23개의 산업으로 분류되어 있으 ᄆ

ᅧ 그 중제조업근로자가 약 22.2%로 가장 많은 부분을차지하고 있다. 제조업근로자의 근무환경과 ᄀ

ᅥᆫ강상태를파악하여 건강을보호하고 안전을유지하는것은근로자의 건강을유지할 뿐만 아니라 사업 ᄌ

ᅡᆼ의 생산성 향상 및 사회적 비용감소로 이어진다.

ᄉ

ᅡ업장의 근무환경은 근로자의 건강상태에 직접적인 영향을미칠 수 있으며근무환경과근로자의 건 ᄀ

ᅡᆼ상태에관한 연구는꾸준히 이루어져왔다. 근로자의 건강상태는크게 신체적 건강과 정신적 건강으로 부

ᆫ류 할 수 있으며 신체적, 정신적 건강 사이에는상호 간 영향을주는 밀접한관계가 있다고 알려져 있 ᄃ

ᅡ. 직장에서의 작업환경이 열악한 경우에는근로자가 스트레스를포함하는 불안과 긴장, 불만, 무기력, ᄀ

ᅡ

ᆯ등 등의 정신건강호소점수가 높다 (Kim, 1991; Lee, 1991; Rhee, 2000). 제조업근로자들은 물리적

†

ᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫᄋ ᅳ ᆫ 2018 ᄒ ᅡ ᆨᄂ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄀ ᅭᄉ ᅮ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄇ ᅵᄋ ᅦ ᄋ ᅴᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄋ ᅳ ᆷ.

1

(41566) ᄃ ᅢᄀ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄅ ᅩ 80(ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅧ ᆨᄃ ᅩ ᆼ,ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ), ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄉ ᅥ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

2

(41566) ᄃ ᅢᄀ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄅ ᅩ 80(ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅧ ᆨᄃ ᅩ ᆼ,ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ), ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄉ ᅥ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

3

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (41566) ᄃ ᅢᄀ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄇ ᅮ ᆨ ᄀ ᅮ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄅ ᅩ 80(ᄉ ᅡ ᆫᄀ ᅧ ᆨᄃ ᅩ ᆼ,ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ), ᄀ ᅧ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

ᄌ ᅡ

ᆨ업환경에 문제가 있다고 인지한 경우가 많았으며 이는모두 신체적, 정신적 스트레스에 부정적 영향 으

ᆯ미치는것으로 보아 작업환경과근로자 신체 및 정신 건강과의관련성이 높은것을알 수 있다 (Oh와 Lee, 2002). 미군의 전함에서 불편하고 위험한 작업환경 즉, 온도,환기장치, 쾌적함, 냄새, 조명, 소음, ᄋ

ᅡᆫ전 등을 측정한 바, 이와 같은 물리적환경이 스트레스에 영향을미치고, 개인 및 조직 차원에 많은역 ᄀ

ᅵ능적 효과가 나타남을확인하였다 (Gunderson, 1978). 또한, 단순반복작업, 부적절한 작업 자세 등 ᄋ

ᅦ 의하여 신체에 과도한 부담을주었을때 나타나는요통, 경견완장애 등근골격계 질환과 뇌심혈관질 화

ᆫ은 매년 급증하고 있다 (Shin, 2011). 작업관련성근골격계 질환은 특정한 신체 부위의 반복작업과 ᄇ

ᅮ자연스러운 작업 자세, 과도한 힘, 진동 등이 원인인근골격계의 만성적인 건강 장해로 알려져 있다 (Erdil와 Dickerson, 1996).

ᄒ

ᅡᆫ편, 일반적으로근로자들은작업량이나 노동수요가 증가하거나 고용상태가 불안하고 작업성과에 대 ᄒ

ᅡᆫ 압력이 증가할 때 장시간 노동을하게된다 (Sparks 등, 1997). 장시간 노동은 충분한 회복시간을 줄 ᄋ

ᅧ 피로를더욱 축적시킬 뿐만 아니라 에너지를 빠르게 소진하는 원인이 된다. 특히 장시간 노동은 근 ᄅ

ᅩ자의 정신건강과 심혈관계 뿐만 아니라 스트레스, 위장 및근골격계, 면역체계에도 부정적 영향을미 ᄎ

ᅵᆫ다 (Spurgeon 등, 1997). 국내에서 시행한 연구로는시간당 임금수준이 낮을수록,노동시간이 길수록 ᄀ

ᅪ잉노동을할 가능성이 높음을보였다 (Kim과 Ahn, 2014).

ᄀ

ᅳᆫ로자의 임금과관련한 측면에서 살펴보자면 임금수준의 차이가 건강에 어떠한 영향을주는지에 대 ᄒ

ᅡᆫ 연구는 미비한 실정이다. 국외연구로 핀란드의 소득수준과 건강상태에관한 연구에서 소득이 낮으 ᄆ

ᅧᆫ 건강상태가 약 3∼4배 정도 안 좋은것으로 나타났다 (Rahkonen, 2000). 또한 고용노동부 (Ministry of Employment and Labor, 2017)가 발표한 조사 에 따르면, 비정규직은정규직에 비해 69.3%의 임금 으

ᆯ받아 전년대비 3.0%p 격차가 줄어들었지만 여전히 차이는큰것으로 나타났다. 여기서 우리는 임금 ᄉ

ᅮ준에 따라근로자의 건강에도 차이가 있을것으로 예상하였다.

ᄄ

ᅡ라서 본 연구에서는 산업안전공단에서 실시한 제4차 근로환경조사 (Korea Occupational Safety and Health Agency, 2015)데이터를근거로 제조업근로자의 작업환경과근무시간, 임금을근무환경으 ᄅ

ᅩ 정의하고근로자의근무환경과 건강상태의 연관성을 분석하여 사업장근무환경관리 및 개선 정책의 ᄀ

ᅵ초자료로 제공하고자 한다.

2. 연구방법

2.1. 연구대상 보

ᆫ연구의 분석 자료는 2014년에 시행되었던 제4차근로환경조사 자료이다. 이 조사의 응답대상자는 ᄆ

ᅡᆫ 15세 이상 취업자이며, 본 자료는 2010년 유럽에서 시행되었던 유럽근로환경조사 (EWCS)의 원본 서

ᆯ문지를토대로 개발된 것이다. 본연구에서는 총 50,007인의근로자 중에서 제조업에 속하는근로자 ᄅ

ᅳᆯ추출하여 총 6,014명의 자료를연구대상으로 하였다.

2.2. 연구도구 및 내용 보

ᆫ연구는제4차근로환경조사 자료를 통해 물리적,근골격계, 정신적 작업위험 요인 노출정도에 따른 ᄌ

ᅡ

ᆨ업환경에 대해 조사하였고, 근로자들의근무시간, 임금을조사하였다. 근로자들의 주관적인 건강상태 르

ᆯ조사하였다.

ᄋ

ᅧᆫ구의 내용은근로자들의 일반적 특성에 따라 작업환경,근무시간, 임금, 건강상태가 차이가 있는지 화

ᆨ인하려고 한다. 종속변수는건강상태이며 독립변수는작업환경, 근무시간, 임금이고, 이를 통해근무

화

ᆫ경이 건강상태에 미치는영향을파악하려고 한다.

Table 2.1 Variables used in analysis

Variables (Category) Content

General characteristics

Age, Gender, Education, Occupation, Workplace scale Dependent variable

Health condition

Subjective health condition Yes, No

Independent variable Work environment

Vibration caused by hand tools, machines, etc.

A loud enough noise to raise one’s voice to another A sweaty temperature even when not working Low temperature, whether indoors or outdoors Inhalation of fumes, fume (fusion or exhaust fumes), dust or dust (wood dust, mineral dust, etc.)

Vapor inhalation from organic solvents such as Sinner

Chemicals/material handling or skin contact All the time at work, The smoke of another person’s cigarette Nearly all working hours, Handling or direct contact with infectious substances

such as waste, body fluids and experiments working hours 3/4,

Tired or painful postures working hours half,

Raising or moving a person working hours 1/4,

Pulling, pushing, or moving a heavy object Very little exposure,

A standing posture Never expose

Repetitive hand movements or arm movements Directly dealing with non-working colleagues such as customers, passengers, students and patients Treating angry customers or patients

Working with computers such as PCs, networks, and large computers

Use internet/email for work Working time

Working hours per week Income

Monthly average income

2.3. 변수정의 2.3.1. 일반적 특성

노

ᆫ문에서활용한 일반적 특성은성별, 연령, 최종학력, 직업, 사업 규모를활용하였다 (Table 2.3).

2.3.2. 종속변수 ᄇ

ᅩᆫ연구에서활용한 종속변수는근로자들의 주관적인 건강상태이다. 이를위해“귀하의 건강상태는전 ᄇ

ᅡᆫ적으로 어떠합니까?”라는설문지 문항 Q68을 5점 척도로 응답한 내용을역변환(1점 “매우 나쁘다.”, 2점 “나쁜편이다.”, 3점“보통이다.”, 4점 “좋은편이다.”, 5점 “매우 좋다.”) 하였다 (Table 2.3).

2.3.3. 독립변수 노

ᆫ문에서 활용한 독립변수는 작업환경, 근무시간, 임금이다. 작업환경은 문항 Q23 요인 노출 정도

ᄋ

ᅪ Q24 작업 종류를활용하였고,근무시간 내 내를 100%,거의 모든근무시간을 95%,근무시간 3/4를 75%,근무시간절반을 50%,근무시간 1/4를 25%,거의 노출안됨5%, 절대 노출안됨 0%로 하여 변 화

ᆫ하고, 세부문항들의 평균으로 변수를재구성하였다. 근무시간은 문항 Q18 직장에서 일주일에 일하는 ᄉ

ᅵ간을활용하였고, 임금은 문항 EF10, EF11 월 평균소득을활용하였다 (Table 2.3).

2.4. 연구방법 보

ᆫ 연구에서 분석을 위해 IBM SPSS statistic 23을이용하여 통계분석을 실시하였다. 먼저 제조업 ᄀ

ᅳᆫ로자들의 인구학적, 직업적 특성을 살펴 보기위해 성별, 연령, 최종학력, 직업, 사업규모로 빈도 분 ᄉ

ᅥᆨ 실시하여 파악하였다. 종속변수인 근로자들의 주관적 건강상태와 독립변수인 임금, 근무환경근로 ᄉ

ᅵ간에 대한 기초통계량을 분석하여 제조업근로자들의 건강상태와근무환경 특성을조사하였다. 또한 ᄀ

ᅳᆫ무환경에관련된 독립 변수들과 종속변수인 건강상태와의 상관성을알아보기 위하여 피어슨상관계수 (Pearson’s correlation)를이용한 상관분석을 실시하였다. 근무환경이 건강상태를얼마나 영향을미치 느

ᆫ지 확인하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 (Park과 Jo, 2016; Seo, 2015)은 종 ᄉ

ᅩᆨ변수와 둘이상의 독립변수들간의관계를파악하기 위한 분석방법이다. 다중회귀분석의 모형은다음 ᄀ

ᅪ 같다.

Y = β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3+ ϵ. (2.1) ᄋ

ᅱ의 모형에서 Y 는근로자의 건강상태인 종속변수이고 β⁰, ϵ는각각 절편과 잔차이다. ϵ은정규분포 르

ᆯ따른다. 독립변수 X1, X2, X3는각각 임금,근로시간,근무환경이고 β1, β2, β3는 독립변수들의 계 ᄉ

ᅮ를의미한다.

3. 연구결과

3.1. 연구대상의 특성 ᄌ

ᅦ조업근로자의 특성을 살펴보면 성별의 경우 남성이 69.4%, 여성이 30.6%로 남성이 여성보다 약 2배 이상 많은 것으로 나타났고, 연령의 경우 40대가 31.3%로 가장 많은 것으로 나타났고, 30대가 30.0%, 50대가 21.3%, 20대 이하가 12.0%, 60대 이상이 5.5% 순으로 나타났다. 최종학력의 경우 고 ᄃ

ᅳ

ᆼ학교 졸업 이하가 51.7%로 학력 중절반정도를차지하는것으로 나타났고, 대학교 졸업이 30.9%, 전 ᄆ

ᅮᆫ대학교 졸업이 15.4%, 대학원재학이상이 5.5% 순으로 나타났다. 직업의 경우 장치, 기계조작 및 조 리

ᆸ종사자가 35.2%로 가장 많이 나타났고, 사무 종사자 30.3%, 기능원 및 관련 기능종사자가 14.9%, ᄌ

ᅥᆫ문가 및 관련종사자가 8.8%, 단순노무 종사자가 7.1%, 판매 종사자가 2.0%, 관리자가 0.9%, 서비 ᄉ

ᅳ 종사자가 0.7%, 농림어업 숙련 종사자가 0.03% 순으로 나타났다. 사업규모의 경우 10-49인 사업장 ᄋ

ᅵ 33.6%로 가장 많이 나타났고, 50-299인 사업장 28.6%, 2-9인 사업장 15.7%, 300인 이상 사업장이 19.8%, 1인 사업장이 0.5% 순으로 나타났다 (Table 3.1).

3.2. 연구대상의 건강상태 및 근무환경

IBM SPSS statistic 23을이용하여 연구 대상의 건강상태 및근무환경의 기술적 통계량을 분석 하였 ᄃ

ᅡ. 제조업근로자의 건강상태는최소값 1, 최대값 5, 평균 3.82로 나타났고, 작업환경은최소값 0, 최대 ᄀ

ᅡ

ᆹ 82.50, 평균 20.13으로 나타났다. 근무시간은최소값 6시간, 최대값 96시간, 평균 45.38시간이며, 임 그

ᆷ은최소값 5 (만원),최대값 1,800 (만원), 평균 251.86 (만원)으로 나타났다 (Table 3.2).

Table 3.1 General characteristics frequency of analysis target

N %

Gender

Male 4,174 69.4

Female 1,840 30.6

Age

≤29 720 12.0

30-39 1,802 30.0

40-49 1,882 31.3

50-59 1,282 21.3

≥60 328 5.5

Education

Less than high school 3,112 51.7

Technical college 924 15.4

College 1,857 30.9

More than graduate school 78 1.3

Occupation

manager 57 0.9

Experts and related workers 528 8.8

Office worker 1,820 30.3

Service worker 45 0.7

Salesperson 118 2.0

Agriculture, fisheries and forestry workers 2 0.03 Functional Person and Related Function Person 898 14.9 Apparatus, machine operators and assembly workers 2,118 35.2

Simple laborer 428 7.1

Workplace scale

1 33 0.5

2-9 942 15.7

10-49 2,018 33.6

50-299 1,721 28.6

≥300 1,191 19.8

3.3. 상관분석

ᄀ

ᅳᆫ로자의 작업환경과 건강상태와의 상관성을 알아보기 위하여 피어슨 상관계수 (Pearson’s correla- tion)를 이용한 상관분석을 실시하였다. 먼저, 작업환경과 타 항목과의 상관관계를 보았을 때 주당 근 ᄆ

ᅮ시간과의 상관계수는 r=0.171 (p < 0.001)로 양(+)의 상관관계가 있고 두 변수 간 선형관련성이 통 ᄀ

ᅨ적으로 유의하게 존재하는것으로 나타났다. 월 평균 임금과의 상관계수는 r=-0.580 (p < 0.001)로 ᄋ

ᅳᆷ(-)의 상관관계가 있고 두 변수 간 선형관련성이 통계적으로 유의하게 존재하는것으로 나타났다. 건 ᄀ

ᅡᆼ상태와의 상관계수는 r=-0.132 (p < 0.001)로 음(-)의 상관관계가 있고 두 변수 간 선형관련성이 통 ᄀ

ᅨ적으로 유의하게 존재하는 것으로 나타났다. 또한, 주당 근무시간과 월 평균 임금과의 상관계수는 r=0.034 (p < 0.01)로 양(+)의 상관관계가 있고 두 변수 간 선형관련성이 통계적으로 유의하게 존재하 느

ᆫ것으로 나타났다. 건강상태와의 상관계수는 r=-0.077 (p < 0.001)로 음(-)의 상관관계가 있고 두 변 ᄉ

ᅮ 간 선형관련성이 통계적으로 유의하게 존재하는것으로 나타났다. 마지막으로 월 평균 임금과 건강 ᄉ

ᅡᆼ태와의 상관계수는 r=0.079 (p < 0.001)로 양(+)의 상관관계가 있고 두 변수 간 선형관련성이 통계 ᄌ

ᅥᆨ으로 유의하게 존재하는것으로 나타 탔다 (Table 3.3).

Table 3.2 Descriptive statistics of analytical variables

Minimum Maximum Average Standard deviation

Health condition 1 5 3.82 0.61

Work environment 0 82.50 20.13 11.23

Working time 6 96 45.38 8.74

Income 5 1800 251.86 113.23

Table 3.3 Analysis of correlation between working environment and health condition of workers

1 2 3 4

Work environment Working time Income Health condition

1 1

2 0.171*** 1

3 -0.580*** 0.034** 1

4 -0.132*** -0.077*** 0.079*** 1

*p < 0.05 **p < 0.01 ***p < 0.001

3.4. 건강상태에 영향을 미치는 변수

ᄀ

ᅳᆫ로자의근무환경이 건강상태에 어떠한 영향을미치는지 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시하였 ᄃ

ᅡ. 근무환경 중주당근무시간, 월 평균 임금,작업환경 항목모두가근로자의 건강상태에 유의미한 영 ᄒ

ᅣᆼ을미치는변수로 채택되었다.

ᄌ

ᅮ당 근무시간의 회귀계수는 -0.005 (t=-4.906, p <0.001)로 주당 근무시간이 많아질수록 근로자 ᄋ

ᅴ 건강상태 점수가 통계적으로 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. 즉 주당 근무시간이 짧아질수록 ᄀ

ᅳᆫ로자의 건강상태가 좋아지는 것을 확인할 수 있다. 월 평균 임금의 회귀계수는 0.0003 (t=5.662, p <0.001)로 근로자의 월 평균 임금이 증가 할수록 근로자의 건강상태가 좋아지는 것으로 나타났다.

ᄆ

ᅡ지막으로 작업환경의 회귀계수는 -0.006 (t=-8.904, p <0.001)으로 작업환경이 개선될수록근로자의 ᄀ

ᅥᆫ강상태가 좋아지는것으로 나타났다 (Table 3.4).

Table 3.4 Effects of work environment on health condition using regression model Parameter Estimates Standardized Estimate t-value Pr(> |t|)

B SE β

(Intercept) 4.051 0.046 88.558 0.000***

Working time -0.005 0.001 -0.065 -4.906 0.000***

Income 0.0003 0.00007 0.073 5.662 0.000***

Work environment -0.006 0.001 -0.117 -8.904 0.000***

*p < 0.05 **p < 0.01 ***p < 0.001

4. 결론 및 논의 ᄋ

ᅮ리나라의 제조업근로자의 수가 다른 직종의근로자수에 대비하여 가장 많은수를차지하고 있는만 크

ᆷ 산업재해에도 많이 노출되고 있는 수준이다. 제조업 근로자의 열악한 작업환경에 따른 건강상태의 ᄆ

ᅮᆫ제가 발생하는지, 어느 정도의 영향을주는지 파악하고자 하였다. 이에 본연구는우리나라근로자를 ᄃ

ᅢ상으로 안전보건공단에서 정기적으로 실시한 근로환경조사자료 중 제4차 근로환경조사 데이터를 이 ᄋ

ᅭ

ᆼ하였다. 근로자의 작업환경을근로자의 작업환경과 월 평균 임금, 주당 근무시간으로 정의하였고 건

ᄀ

ᅡᆼ상태는 응답자의 주관적인 건강상태를 활용하였다. 근로자의 근로환경에 따른 건강상태를회귀분석 ᄒ

ᅡᆫ 것으로, 3가지의 작업환경은모두 건강상태에 유의한 영향을주는것으로 나타났다.

ᄆ ᅮ

ᆯ리적 위험에 노출되는정도가 많을수록건강상태에 부정적인 영향을미치는것으로 나타났다. 기계 ᄃ

ᅳ

ᆼ에 의해 발생되는 진동과 심한 소음, 너무 높거나 낮은 온도, 연기나 분진 등의 흡입, 위험 물질 등에 ᄋ

ᅩ래 노출될수록 건강상태에 부정적인 영향을주며, 이는사전연구와도 일치하는 결과임을알 수 있다.

ᄄ

ᅩ 다른 물리적 위험은무거운 물건을이동시키는것 등의 과도한 힘이 드는작업, 특정 신체 부위의 반 ᄇ

ᅩ

ᆨ작업, 부자연스러운자세로 무리를주는작업 등에 오래 노출될수록건강상태에 부정적인 영향을주 느

ᆫ것을확인하여근로자의근무환경 처우개선이 시급한 것으로 사료된다.

ᄃ

ᅡ수의 논문에서 낮은수준의 고용형태는낮은 임금을제공하고 건강에 부정적인 영향을주는것과 같 ᄋ

ᅵ 낮은 임금수준은근로자의 건강에 부정적인 영향을미치는것으로 나타났다. 또한, 2018년 건강보험 ᄀ

ᅩ

ᆼ단 자료 (National Health Insurance Service, 2018)에 따르면 2017년 1년 동안 건강보험료를 내고 ᄋ

ᅭ양기관을한 번도 방문하지 않은사람 중 저소득층의 의료 미 이용률이 15.8%로 고소득층 (4.9%)보 ᄃ

ᅡ 의료기관을덜 이용한 것을확인할 수 있다. 즉, 낮은 임금을받는근로자는낮은의료기관이용으로 ᄀ

ᅥᆫ강을 충분히 돌보지 못하고 있는것을예상할 수 있다. 하지만 이를 실증할 수 있는데이터를 통해 결 ᄀ

ᅪ를 도출 하여야 하는한계는 존재한다. 하지만 임금과 건강상태간의 연관성을 분석한 연구가 미비한 시

ᆯ정에 이와 같은연구결과가 나온것은고무적이며 이에 따른추가 연구를기대하는바이다.

ᄆ

ᅡ지막으로 주당근무시간이 많을수록건강상태에 부정적인 영향을미치는것을확인하였다. 장시간 ᄂ

ᅩ동에 노출될수록근로자의 건강이 안 좋아지는데 이는근무시간이 긴만큼 충분한 회복시간을갖지 못 ᄒ

ᅡᆷ이 이유가될수 있다.

ᄋ

ᅵ러한근로환경이 근로자의 건강상태에 미치는부정적인 영향을해결하기 위해서는 다양한 근로자 ᄎ

ᅥ우개선 프로그램이 시행되어야 할 것이다. 특히, 근로자의 근무시간과 관련해서는 현 문재인정부의

「정부 5개년 100대 국정과제」에 따라 2018년 7월 1일부터 주당 최대근무시간 52시간 개정법이 시행 ᄃ

ᅬ면서근로자의근무시간근무환경 개선이 기대되고 있다. 이에 따라 2018년 이후로 시행될 근로환경 ᄌ

ᅩ사 데이터 등을 통해 시행될 연구를 통해 성과를확인할 수 있길 기대한다. 이 외에도근무시간과 물 ᄅ

ᅵ적근로환경에 대한 열악한근로환경에 장기적인 노출을방지하는 등건강 문제 예방을위한 대책마련 ᄋ

ᅵ 요구된다.

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2018, 29

6)

1555–1563

The effect of working environment of manufacturing workers on health condition ^†

Hyeon Gyu Kim

¹

²

³

123Department of Statistics, Kyungpook National University

Received 15 October 2018, revised 9 November 2018, accepted 12 November 2018

Abstract

The research looked at how the working environment of 6,014 manufacturing work- ers affected health conditions using the fourth Labor Environment Survey (KWCS) conducted by the Korea Occupational Safety & Health Agency in 2014. There was a positive correlation between physical working environment and working time and health condition, and there was a negative correlation with income. Also, working time were positively correlated with income and health condition, and there was a negative corre- lation between income and health condition. Regression analysis shows that the health problems of workers become worse as the working environment gets worse, as incomes get lower, and working times get longer. It is expected that this research will be used as basic data in implementing policies that improve the working environment of workers.

Keywords: Correlation analysis, health condition, manufacturing workers, multiple re- gression analysis, work environment.

†

This research was supported by Kyungpook National University Research Fund, 2018.

1

Department of Statistics, Kyungpook National University, Daehakro, Bukgu, Daegu 41566, Korea.

2

Department of Statistics, Kyungpook National University, Daehakro, Bukgu, Daegu 41566, Korea.

3

Corresponding author: Department of Statistics, Kyungpook National University, Daehakro, Bukgu,

Daegu 41566, Korea. E-mail: [email protected]