An analysis of the number of accidents and diseases of elderly workers by safety and health education

2020, 31

6)

1049–1059

안전보건교육에 따른 고령 근로자의 사고자 및 질병자 수 분석

저 ᆼ주환

1

²

³

⁴

1234경북대학교 통계학과

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2020ᄂ ᅧ ᆫ 8ᄋ ᅯ ᆯ 4ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2020ᄂ ᅧ ᆫ 11ᄋ ᅯ ᆯ 10ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2020ᄂ ᅧ ᆫ 11ᄋ ᅯ ᆯ 10ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄇ

ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 9ᄎ ᅡ ᄉ ᅡ ᆫᄋ ᅥ ᆸᄋ ᅡ ᆫᄌ ᅥ ᆫᄇ ᅩᄀ ᅥ ᆫ ᄉ ᅵ ᆯᄐ ᅢᄌ ᅩᄉ ᅡ ᄌ ᅡᄅ ᅭᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄌ ᅦᄌ ᅩᄋ ᅥ ᆸ, 7ᄃ ᅢ ᄉ ᅡ ᆫᄋ ᅥ ᆸ, ᄀ ᅳᄅ ᅵᄀ ᅩ ᄀ ᅥ ᆫᄉ ᅥ ᆯᄋ ᅥ ᆸ ᄉ

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1. 서론 ᄉ

ᅡᆫ업재해란 산업현장에서 생산활동또는이와관련된작업을수행하던 중근로자가 사고로 인하여 인 며

ᆼ의 상해나, 물적 손해를 입어 생산활동을 진행할 수 없는상태이며 기업에 있어서도 목적 수행을 저 ᄒ

ᅢ하는하나의 사건을 보통 산업재해라고 하고 있다. 이러한 산업재해는근로자 개개인의 건강뿐만 아 ᄂ

ᅵ라 기업에도 심각한 영향을미치게된다. 산업재해로 인해 발생되는근로자의 치료와 보상에 따른 손 시

ᆯ 그리고근로자의 부재에 따른노동력 손실이 기업의 총생산에 영향을미치게 되는데 이러한 문제들은 ᄀ

ᅵ업의 이윤추구에 있어서 중요한 문제가된다 (Kim, 2017).

ᄒ

ᅧᆫ재 우리나라의 산업재해로 인한 사망률은 다른 선진국들에 비하여 상당히 높다는 것을 알 수 있 ᄃ

ᅡ. 2017년 기준근로자 10만명당 산업재해 사망자수를비교했을때, 우리나라는 10.5명으로 유럽연합 (EU)내에서 사망률이 높은편인 포르투갈의 2.94명 보다 약 3.5배나 되는것을알 수 있으며 이는경제 혀

ᆸ력개발기구 (OECD) 회원국가운데 1위이며 유럽연합 (EU) 평균의 약 5배나 되는수치이다 (Choi, 2020).

2018년 실시 된 제 9차 산업안전보건 실태조사 자료를 이용하여 An 등 (2019)은 제조업 및 서비 ᄉ

ᅳ업 사업장에서 수행하는 안전보건관리 조직현황과 교육현황 및 활동자료를 분석하였으며, Kim 등

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, ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

2

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3

(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, ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅡᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ.

4

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]

(2019)은산재예방을위한 안전보건 지출비용 등사업장 안전보건 투자액과 산재에방 투자 및 지출비용 ᄋ

ᅵ 산업재해 예방에 미치는영향을 분석하여 안전투자비용의 효과성을 파악하였으며, Lee 등 (2020)은 ᄉ

ᅡ업장 특성과 그에 따른위험요인 노출정도에 대하여 분석하였다.

ᄉ

ᅡᆫ업재해 발생 원인은 직접원인과 간접원인과 같이 여러 가지 원인이 있다. 우리나라 사망재해의 원 ᄋ

ᅵᆫ 분석 결과를보면 간접 원인에서의 교육적 원인이 최근 증가하고 있다는것을 알 수 있다. 고용노 ᄃ

ᅩ

ᆼ부 2017년 산업재해 현황분석 자료에 따르면 교육적 원인에 2015년 7.81%, 2016년 7.87%, 2017년 9.56%로 증가하고 있음을 볼수 있다. 이러한 결과로 보았을때 안전교육의 중요성과 필요성을느끼게 ᄒ

ᅢ준다.

ᄄ

ᅩ한 최근 언론에서 지적하듯이 우리나라의 국민 대부분은안전 불감증을 겪고 있다. 이에 따라 크 ᄀ

ᅩ 작은안전사고가 많이 일어나고 있는데 이는산업 현장에서도 마찬가지이다. 이것을 방지하기 위해 2014년 세월호 참사 이후 사업장 산업안전보건교육은 전면 강화 확대 시행되었고, 이듬해 고용노동부 ᄋ

ᅱ탁기관시행으로 인해 산업안전보건교육은 5인 이상 기업체의근로자라면 교육을 분기별로 4번을받 ᄋ

ᅡ야 하는 직장인 필수 의무교육이 되었다. 하지만, 현실적으로 고용노동부 또는지정 위탁기관에서 전 ᄀ

ᅮ

ᆨ산업체 사업장을 직접 맡아서 방문, 또는관리할 수는없기에 자체교육또는위탁교육으로 진행되는 시

ᆯ정이다. 이에 따라 안전교육이 제대로 진행되고 있는지 제대로 진행되고 있다면 효과적인지에 대해 부

ᆫ석하고자 한다.

ᄐ ᅳ

ᆨ히, 한국은 급격한 출산율의 감소와 평균수명의 연장으로 빠른 속도로 고령화 사회에 접어들고 있 ᄃ

ᅡ. UN에서 고령화 사회의 정의는전체 인구에서 65세 이상의 인구가 전체 인구의 7% 이상으로 정의 ᄒ

ᅡ고 있으며 우리나라의 경우 65세 인구가 2000년에 7.2%정도로 고령화 사회에 진입하였고 2018년에 느

ᆫ 14.3%로 급격히 증가하였다. 이러한 상황 속에서 경제활동연장을위한 50세 이상근로자가 증가하 ᄆ

ᅧᆫ서 고령근로자의 수가 늘어나고 있는데, 고령근로자는다른근로자와 비교해서 신체적 기능인 지구 ᄅ

ᅧᆨ, 민첩성, 순발력, 근력 등이 떨어지고 위험상황에 대한 대처능력 또한 떨어질 것이다. 이러한 신체적 ᄀ

ᅵ능 저하는고령근로자의 산업재해 원인이 된다 (Choi, 2017). 따라서 고령근로자를 중점으로 산업 ᄋ

ᅡᆫ전보건교육이 정말로 효과가 있는지, 효과가 없다면 어떤 식으로 개선이 필요할지에 대해 알아보기 위 ᄒ

ᅢ ‘안전보건교육에 따른고령근로자의 사고자 및 질병자 수 분석’을주제로 연구를시작하게 되었다.

2. 연구대상 및 방법

2.1. 연구대상 ᄇ

ᅩᆫ 연구의 분석 자료는 안전보건공단에서 실시한 2018년 9차 산업안전보건 실태조사 원시자료이다.

ᄋ

ᅵ 조사의 목표 모집단은 “조사 시점 전국 17개 시도 5,000개 사업장”이다. 이때, 근로자가 5인 미만 ᄋ

ᅵᆫ 사업장의 경우 사업장의 생성과 소멸주기가 매우 빨라 사업장에서의 안전보건활동에 대한 조사가 쉽 ᄌ

ᅵ 않고, 안전보건관리 담당자가 없기 때문에 설문 문항에 대해 비 해당인 사유가 많다. 이로 인해 조 ᄉ

ᅡ 자료에 대한 신뢰성이 저하될 염려가 있다. 또한, 사업장의 자율적관리가 이루어지는 중대형 규모의 ᄉ

ᅡ업장을 중심으로 안전보건관리 현황을파악함으로써 실제 자율적관리가 얼마나 잘 이루어지고 있는 ᄌ

ᅵ를 파악하는것이 조사결과의활용도를 높이고자 하였기에 제조업과 7대 기타산업은 50인 이상의 사 어

ᆸ장을, 건설업은 120억 이상의 건설현장을조사 대상으로 한정하였다. 표본의 규모는제조업 2,000개, 7대 기타산업 2,000개, 건설업 1,000개익 표본배분방법은네이만배분과 우선할당 후 비례배분의 평균 ᄋ

ᅳ로 혼합배분법을적용하였다. 조사방법으로는 2015년 조사와 동일하게 태블릿 기기를이용한 조사방 버

ᆸ (TAPI)으로 실시를수행하였다.

ᄇ

ᅩᆫ 연구의 대상은 2018년 9차 산업안전보건 실태조사 표본 5219개의 사업장 중에 분석하려는 것이 ᄀ

ᅩ령근로자의 사고자 수와 질병자 수의 합계와관련되어 있으므로 문2-1에서 2017년 (연 평균)고령근

ᄅ

ᅩ자 (만 55세 이상)의 총근로자 합계가 0인 사업장은표본에서 제외하였다. 다음으로 문21-1에서 채 ᄋ

ᅭ

ᆼ시 교육,작업내용변경 시 교육, 특별안전보건 교육항목에서 해당사항 없음을선택한 사업장은표본 ᄋ

ᅦ서 제외하였다. 마지막으로 문21-2에서근로자 정기안전 보건교육의 연평균 1인당 교육시간이 999시 ᄀ

ᅡᆫ이라고 답한 사업장과 법정교육외 (자체·자율교육)의 연평균 1인당 교육시간이 999시간이라고 답한 ᄉ

ᅡ업장은이상치로 간주해 표본에서 제외하였다. 이에 따라 5219개의 표본 중 1938개의 표본을연구대 ᄉ

ᅡᆼ으로 선정하였다.

2.2. 변수정의 2.2.1. 독립변수

1) 사업 업종 ᄉ

ᅡ업 업종으로는 SQ2를사용하여 1. 제조업, 2. 7대 기타산업, 3. 건설업으로 분류하였다.

2) 안전보건 활동 및 수준 ᄋ

ᅡᆫ전보건활동 및 수준으로는 문21-2교육항목별 연평균 1인당 교육시간 및 문24-3 2017년 고령근로 ᄌ

ᅡ 대상 별도의 안전보건교육 실시여부를사용하였다.

a) 교육항목으로는 (1)근로자 정기안전 보건교육, (2)관리감독자 (업무작업관리자) 교육 (안전보 ᄀ

ᅥᆫ관리자 제외), (3) 채용시 교육, (4) 작업내용변경 시 교육, (5) 특별안전보건 교육, (6) 법정교육외 ᄌ

ᅡ체·자율 교육으로 분류하였다. (1) 근로자 정기안전 보건교육은사무직과 사무직 외의 연평균 1인당 ᄀ

ᅭ육시간을평균한 값을사용하였다. (2)관리감독자 (업무작업관리자) 교육 (안전보건관리자 제외)과 (6) 법정교육외 (자체·자율교육)은 “실시함”에 응답한 경우 연평균 1인당 교육시간을사용하였고 “실시 ᄒ

ᅡ지 않음”에 응답한 경우 0시간으로 하여 사용하였다. (3) 채용시 교육은 집체교육과 현장교육을모두 ᄉ

ᅡ용하였으며 (4) 작업내용 변경 시 교육, (5) 특별안전보건 교육에서 “실시함”에 응답한 경우 연평균 1인당 교육시간을 “실시하지 않음”에 응답한 경우 0시간으로 하여 사용하였다.

b) 2017년 고령근로자 대상 별도의 안전보건교육 실시 여부 문항에서 “그렇다”라고 응답한 경우 1,

“그렇지 않다”라고 응답한 경우 0으로 사용하였다.

2.2.2. 종속변수 무

ᆫ 11-3 “지난 2017년 1년 동안 귀 사업장에서 업무로 인한 사고나 질병을당한근로자와 그로 인해 ᄉ

ᅡ망한근로자는모두 몇 명입니까?” 문항에서 고령근로자의 사고자 수 및 질병자 수의 합계를사용하 ᄋ

ᅧᆻ다.

2.3. 연구방법 보

ᆫ연구는 R프로그램을사용하여 자료를 분석하였다.

ᄆ

ᅥᆫ저, 연구대상의 기초적인 정보를알아보기 위해 빈도 분석을 실시하였다.

ᄃ

ᅡ음으로 종속변수인 고령근로자의 사고자 수 및 질병자 수의 합계가 가산자료이므로 포아송회귀분 ᄉ

ᅥ

ᆨ을 사용한다. 이 분석방법을이용하여 안전보건교육 시간이 안전사고 발생에 미치는 영향을 알아보 ᄀ

ᅵ 위해 종속변수인 고령근로자의 사고자 수 및 질병자 수의 합계와 독립변수인 안전보건 교육시간과 2017년 고령근로자 대상 별도의 안전보건교육 실시 여부 간의 상관성에 대해 분석한다. 본연구에서 ᄉ

ᅡ용한 모형은다음과 같다.

ln Number of accidents and diseases of elderly workers Number of elderly workers



= β0+

7

X

i=1

βi(education time)i+ β8x8(x8= 0 or 1).

3. 연구결과

3.1. 빈도 분석 ᄋ

ᅧᆫ구대상에 대해 빈도 분석을 실시해본결과, 먼저 2017년 고령근로자 (만 55세 이상)의 비율을 조 ᄉ

ᅡ해보았더니 총 532593명 중고령근로자가 124039명으로 23%를차지하며, 이를 통해 총근로자 수 중 ᄀ

ᅩ령 근로자가 적지 않은비율을 차지한다는것을 알 수 있었다. 또한, 사업장의 업종에 따라 고령 근 ᄅ

ᅩ자의 비율을조사해보니 제조업은 10.7%, 7대 산업은 23.2%, 건설업은 36.5%로 건설업에서 고령근 ᄅ

ᅩ자가 상당한 비율을차지한다는것을알 수 있었다. 다음으로 산업재해 발생 여부에 대해 알아보았다.

부

ᆫ석 결과 총 1938개의 사업장 중 산업재해가 발생한 사업장의 수가 348개인 것을 확인할 수 있었다.

ᄑ

ᅭ1은산업재해가 발생한 사업장에서 업무로 인한 사고나 질병을당한근로자와 그로 인해 사망한근로 ᄌ

ᅡ의 수의 합계이며, 전체 발생자 수 중고령근로자가 상당한 비중을차지한다는것을알 수 있다. 추가 ᄅ

ᅩ 각 업종에서 사고자 중고령근로자 비율은제조업은 9.95%, 7대 산업은 26.82%, 건설업은 33.9%로 ᄀ

ᅥᆫ설업에서 사고자 중고령근로자의 비율이 제일 높게 나온것을확인해볼수 있다. 안전보건관리규정 ᄀ

ᅪ 같은사업장 안전보건관리에 대해 문서로 작성된 정책, 관리 시스템 또는대처방안이 마련되어 있는 ᄌ

ᅵ에 대한 여부를 조사해보니 그렇다가 88%, 그렇지 않다가 12%로 대처방안이 제대로 마련되지 않은 ᄉ

ᅡ업장도 어느 정도 존재한다는것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 2017년 고령 근로자들을위한 별 ᄃ

ᅩ의 안전보건 프로그램 실시 여부에 대해 분석해보았다. 분석 결과 ‘그렇다’가 44.7%, ‘그렇지 않다’가 55.3%로 고령근로자가 있음에도 불구하고 절반 이상의 사업장에서 고령근로자를위한 별도의 안전교 ᄋ

ᅲ

ᆨ을 실시하지 않는다는것을알 수 있었다.

Table 3.1 The number of workers and those who died from work accidents or diseases at workplaces where industrial accidents occurred (total)

The number The number of The The number of of accidents deaths in an number of deaths in

accident disease disease

Total number of generators 691 20 47 1

Number of female workers 137 1 13 0

Number of foreign workers 41 2 2 1

Number of elderly workers 133 6 13 0

(over 55)

3.2. 포아송 회귀분석을 통한 고령 근로자의 사고자 수와 안전보건 교육시간과의 상관성 분석 ᄆ

ᅥᆫ저, 업종구분없이 표본전체에 대하여 포아송회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 Table 3.2에서

‘채용시 교육 - 집체교육’과 ‘작업내용변경 시 교육’을 제외하고 나머지 변수의 p-값이 0.05보다 커서 ᄋ

ᅲ의하지 않으므로 나머지 변수들을제외하고 다시 포아송회귀분석을 실시하였다.

부

ᆫ석 결과 Table 3.3을보면, 두 변수 모두 유의함을확인할 수 있었고, 두 변수의 Estimate가 각각 0.016744, 0.003531로 양수이므로 평균교육시간이 늘어날수록사고자 및 질병자 수가 늘어난다는것을 화

ᆨ인할 수 있었다. 여기서 최종모형은아래와 같다.

ln Number of accidents and disease of elderly workers Number of elderly workers



= β0+ β3(education time)3+ β5(education time)5.

Table 3.2 Poisson regression analysis for all businesses, industry indifferent1

variable estimate p-value

Intercept -6.800369 <2e-16 ***

Regular safety and health education for workers 0.003610 0.1257 (Average training time)

Management supervisor education -0.015588 0.1421 (Average training time)

Collective education items for recruitment 0.015982 3.24e-08 ***

(Average training time)

On-the-job training (Average training time) 0.001333 0.4706 Education for job changes (Average training time) 0.003133 0.0794 .

Special safety and health education 0.002251 0.5795 (Average training time)

Self-education other than legal education -0.002206 0.5746 Whether to implement a separate safety and health 0.219107 0.1989

program for elderly workers(1-yes, 0-no.) p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

Table 3.3 Poisson regression analysis for all businesses, industry indifferent2

variable estimate p-value

Intercept -6.866832 <2e-16 ***

Collective education items for recruitment 0.016744 2.96e-09 ***

(Average training time)

Education for job changes (Average training time) 0.003531 0.00681 **

p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

3.3. 제조업 어

ᆸ종구분없이 표본전체에 대하여 분석을해본결과 좀더 세부적인 분석이 필요할 것으로 보여 업 ᄌ

ᅩ

ᆼ에 따라 나누어서 다시 분석을해보았다. 먼저 제조업 사업장에 대해 포아송회귀분석을 실시하였다.

부

ᆫ석 결과 Table 3.4를보면, ‘관리감독자 (업무작업관리자) 교육 (안전보건관리자 제외)’, ‘2017년 ᄀ

ᅩ령 근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램 실시 여부’를나타내는 변수를제외한 나머지 변수의 p-값이 0.05보다 커서 유의하지 않으므로 이를제외하고 다시 분석을 실시하였다.

ᄃ

ᅡ시 분석해본 결과 Table 3.5에서 ‘관리감독자 (업무작업 관리자) 교육 (안전보건관리자 제외)’의 p-값이 0.05보다 커서 유의하지 않으므로 이 변수를제외하고 한 번 더 분석을 실시하였다.

부

ᆫ석 결과 Table 3.6에서 ‘2017년 고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램 실시 여부’의 es- timate가 -1.0804이므로 ‘그렇다’에 답했을때, 사고자 및 질병자 수가 줄어든다는것을확인할 수 있다.

ᄋ

ᅧ기서 최종모형은아래와 같다.

ln Number of accidents and diseases of elderly workers in the manufacturing Number of elderly workers in the manufacturing



= β0+ β8x8(x8= 0 or 1).

Table 3.4 Poisson regression analysis for manufacturing site1

variable estimate p-value

Intercept -5.8109037 <2e-16 ***

Regular safety and health education for workers 0.0005359 0.9638 (Average training time)

Management supervisor education 0.0175232 0.0693 . (Average training time)

Collective education items for recruitment -0.0187897 0.5885 (Average training time)

On-the-job training (Average training time) 0.0003322 0.9516 Education for job changes (Average training time) -0.0189347 0.6468 Special safety and health education -0.0218834 0.3195

(Average training time)

Self-education other than legal education -0.0182901 0.3505 Whether to implement a separate safety and health -0.9568353 0.0179 *

program for elderly workers(1-yes, 0-no.) p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

Table 3.5 Poisson regression analysis for manufacturing site2

variable estimate p-value

Intercept -6.268126 <2e-16 ***

Management supervisor education 0.013750 0.12837 (Average training time)

Whether to implement a separate safety and health -1.071830 0.00711 **

program for elderly workers(1-yes, 0-no.) p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

Table 3.6 Poisson regression analysis for manufacturing site3

variable estimate p-value

Intercept -6.0292 <2e-16 ***

Whether to implement a separate safety and health -1.0804 0.00662 **

program for elderly workers(1-yes, 0-no.)

p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

3.4. 7대 산업 ᄌ

ᅦ조업 다음으로 7대 산업 사업장에 대하여 포아송회귀분석을 실시하였다.

부

ᆫ석 결과 Table 3.7을보면, ‘채용시 교육 - 집체교육’을제외한 나머지 변수들의 p-값이 0.05보다 크 ᄆ

ᅳ로 유의하지 않다는것을확인할 수 있다. 따라서 이 변수들을제외하고 ‘채용시 교육 - 집체교육’항 ᄆ

ᅩ

ᆨ에 대해서만 포아송회귀분석을 실시해보았다.

부

ᆫ석 결과 Table 3.8에서 ‘채용시 교육 - 집체교육’의 estimate가 0.004476으로 ‘채용시 교육 - 집체 ᄀ

ᅭ육’의 평균교육시간이 증가하면 사고자 및 질병자 수가 늘어난다는것을확인할 수 있다. 여기서 최 ᄌ

ᅩ

ᆼ모형은아래와 같다.

ln Number of accidents and disease of elderly workers in the seven major industries Number of elderly workers in seven major industries



= β0+ β3(education time)3.

Table 3.7 Poisson regression analysis for 7 major industrial sites1

variable estimate p-value

Intercept -6.6726023 <2e-16 ***

Regular safety and health education for workers 0.0100995 0.27133 (Average training time)

Mmanagement supervisor education 0.0004584 0.96003 (Average training time)

Collective education items for recruitment 0.0292596 0.00142 **

(Average training time)

On-the-job training (Average training time) -0.0171893 0.35412 Education for job changes (Average training time) -0.0035920 0.87185 Special safety and health education -0.0176095 0.30435

(Average training time)

Self-education other than legal education 0.0026906 0.87095 Whether to implement a separate safety and health 0.3427314 0.27431

program for elderly workers(1-yes, 0-no.) p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

Table 3.8 Poisson regression analysis for 7 major industrial sites2

variable estimate p-value

Intercept -6.452801 <2e-16 ***

Collective education items for recruitment 0.004476 0.0189 * (Average training time)

p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

3.5. 건설업 ᄆ

ᅡ지막으로 건설업 사업장에 대하여 포아송회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 Table 3.9에서 ‘관리 ᄀ

ᅡ

ᆷ독자 (업무작업관리자) 교육 (안전보건관리자 제외)’, ‘작업내용변경 시 교육’, ‘2017년 고령근로자 ᄃ

ᅳ

ᆯ을위한 별도의 안전보건 프로그램 실시 여부’ 변수를제외한 나머지 변수들의 p-값이 0.05보다 크므 ᄅ

ᅩ 유의하지 않다. 따라서 이 변수들을제외하고 다시 분석을 실시하였다.

ᄃ

ᅡ시 분석해본결과 Table 3.10을보면 ‘관리감독자 (업무작업관리자) 교육 (안전보건관리자 제외)’

ᄋ

ᅴ estimate가 -0.081487로 이 변수의 평균교육시간이 늘어나면 사고자 및 질병자 수가 줄어든다는것 으

ᆯ알 수 있다. 이와 달리 ‘작업내용변경 시 교육’의 estimate는 0.046232로 평균교육시간이 늘어나 ᄆ

ᅧᆫ 사고자 및 질병자 수가 늘어난다는것을확인할 수 있고, 마찬가지로 ‘2017년 고령근로자들을위한 벼

ᆯ도의 안전보건 프로그램 실시 여부’의 estimate는 1.196577로 ‘그렇다’에 답했을경우 사고자 및 질병 ᄌ

ᅡ 수가 늘어난다는것을확인할 수 있다. 여기서 최종모형은아래와 같다.

ln Number of accidents and diseases of elderly workers in the construction industry Number of elderly workers in the construction industry



= β0+ β2(education time)2+ β5(education time)5+ β8x8(x8 = 0 or 1).

Table 3.9 Poisson regression analysis for construction sites1

variable estimate p-value

Intercept -6.927699 <2e-16 ***

Regular safety and health education for workers -0.011803 0.453811 (Average training time)

Management supervisor education -0.080314 0.000344 ***

(Average training time)

Collective education items for recruitment 0.002120 0.828739 (Average training time)

On-the-job training (Average training time) 0.012580 0.229627 Education for job changes (Average training time) 0.035639 2.46e-05 ***

Special safety and health education 0.005655 0.584742 (Average training time)

Self-education other than legal education 0.010504 0.360294 Whether to implement a separate safety and health 1.288405 4.80e-05 ***

program for elderly workers(1-yes, 0-no.) p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

Table 3.10 Poisson regression analysis for construction sites2

variable estimate p-value

Intercept -6.935779 <2e-16 ***

Management supervisor education -0.081487 2.29e-05 ***

(Average training time)

Education for job changes (Average training time) 0.046232 <2e-16 ***

Whether to implement a separate safety and health 1.196577 0.000124 ***

program for elderly workers(1-yes, 0-no.)

p : 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’

4. 결론 및 논의 보

ᆫ연구는전국사업장을대상으로 조사한 9차 산업안전보건 실태조사 자료를이용하여 안전보건교육 ᄀ

ᅪ 고령근로자 사고자 및 질병자 수 감소에 영향이 있는지를알아보기 위해 수행하였다. 각 사업장을 ᄌ

ᅦ조업, 7대산업, 건설업의 업종으로 나누었고, 안전보건교육은근로자 정기안전 보건교육, 관리감독자 ᄀ

ᅭ육,채용시 집체교육,채용시 현장교육,작업내용변경 시 교육, 특별안전보건 교육, 법정교육외 (자 ᄎ

ᅦ·자율교육),고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램 실시여부로 항목을나누어 포아송회귀 ᄇ

ᅮᆫ석을이용하여 분석하였다.

ᄌ

ᅦ조업 분야에서 유의한 p-값을가지지 못한 항목들을제거한 결과 고령근로자들을위한 별도의 안 ᄌ

ᅥᆫ보건 프로그램 항목만이 제거되지 않았다. 고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램의 계수가 -1.0804로 고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램을 실시하였을때, 고령근로자의 사고자 및 지

ᆯ병자 수가 0.3394배가 되는것을확인할 수 있었다.

7대산업 분야에서 유의한 p-값을가지지 못한 항목들을제거한 결과 채용시 집체교육항목만이 제거 ᄃ

ᅬ지 않았다. 채용 시 집체교육 항목의 계수가 0.004476으로 채용 시 집체교육 시간이 증가함에 따라 ᄀ

ᅩ령근로자의 사고자 및 질병자 수가 1.004배가 되는것을확인할 수 있었다.

ᄀ

ᅥᆫ설업 분야에서 유의한 p-값을가지지 못한 항목들을제거한 결과관리감독자 교육, 작업 변경 시 교 ᄋ

ᅲᆨ,고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램 실시 여부 항목이 제거되지 않았다. 관리감독자 교 ᄋ

ᅲ

ᆨ항목의 계수는 -0.081487, 작업 변경 시 교육항목의 계수는 0.046532, 고령근로자들을 위한 별도 ᄋ

ᅴ 안전보건 프로그램 실시 여부 항목의 계수는 1.196577으로관리감독자 교육시간이 증가하면 사고자 미

ᆾ 질병자 수가 0.9217배가 되고, 고령근로자들을위한 별도의 안전보건 프로그램을 실시하였을경우 3.3087배가 되며, 작업 변경 시 교육시간이 증가하면 사고자 및 질병자 수가 1.0476배가 되는것을확인 ᄒ

ᅡᆯ 수 있었다.

ᄇ

ᅩᆫ연구는몇 가지 한계점이 있다. 첫째, 독립변수인 안전보건교육시간의 경우 응답자가 사업장의 연 펴

ᆼ균 1인당 교육시간을정확히 알지 못하여 잘못된 응답을하는경우는확인할 수 없다는것이다. 둘째, ᄋ

ᅡᆫ전보건교육과 고령근로자 사고사 및 질병자 수간의 선후관계를 알 수 없다. 안전보건교육 항목 중 ᄋ

ᅡᆫ전보건교육시간이 증가함에도 사고자 및 질병자 수가 증가하는것을확인하였지만, 사고 발생 후 안 ᄌ

ᅥᆫ보건교육시간을 늘리는경우 안전보건교육시간이 증가하지만 사고자 및 질병자 수도 증가한 경우일 ᄉ

ᅮ도 있는한계점이 있다.

ᄋ

ᅵ러한 한계점에도 본연구를 통해 몇 가지 결과를확인할 수 있다. 첫째, 각 업종별로 유의미한 안전 ᄇ

ᅩ건교육방법이 다르다는것이다. 둘째, 안전보건교육이 고령근로자 사고자 및 질병자 수를 줄이지 못 ᄒ

ᅡ는비효율적인 안전보건교육이 진행되고 있다는것이다.

보

ᆫ 연구를 통해 안전보건교육과 고령근로자 사고자 및 질병자 수 감소에 영향이 크지 않음을 확인 ᄒ

ᅡᆯ 수 있었다. 따라서 보다 효과적인 안전보건교육을 위해서 새로운산업안전보건교육 방법이 개발되 ᄋ

ᅥ야 한다. 산업안전보건교육은안전의식을강화하기 위해 실시되는것으로근로자들의 적극적 참여 동 ᄀ

ᅵ가 중요하다. 하지만근로자의 특성 (연령, 학력, 직무, 근무연수 등등)을 고려하지 않고획일적으로 ᄀ

ᅭ육이 이뤄지는경우가 많다. 이런 이유로근로자들의 적극적 참여 동기를유발하지 못하는경우가 많 ᄀ

ᅦ 되는데획일화된교육 중심이 아닌근로자가 상호 참여할 수 있는쌍방적인 교육방식이 이뤄져야한다 (Lee, 2011).

ᄋ

ᅵ러한 방법 외에도 산업재해로 인한 사고자 및 질병자 수를 줄이기 위해 개선된산업안전보건교육이 피

ᆯ요하다.

References

An, Y. J., Park, S. Y., Lee, C. Y., Y. J., Kim, Y. M., Cho. G. Y. and Kim, Y. M. (2019). The effect of safety and health activities on the accident rate by occupational safety and health survey. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 30, 1289-1298.

Choi, C. J. (2020). The efficiency improvement plan of regular safety and health education for employees, Master’s Thesis, Incheon National University, Incheon, Korea.

Choi, J. D. (2017). A study on improvement of safety management for older workers in construction industry, Master’s Thesis, Korea University of Technology Education, Cheonan, Korea.

Kim, J. Y. (2017). Effective safety education plans for industrial accident prevention, Master’s Thesis, Korea National of Transportation, Chungju, Korea.

Kim, Y. J., Park, S. Y., Lee, C. Y., An, Y. J., Kim, Y. M. and Cho. G. Y. (2019). The effectiveness of ex- penditure cost due to industrial accident prevention investment and industrial accident by occupational safety and health survey. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 30, 1299-1307.

Lee, H. B., Park, S. Y., Lee, C. H., Kim, Y. M. and Cho. G. Y. (2020). The effect of safety and health activities on the accidentrate by occupational safety and health survey. Journal of the Korean Data

& Information Science Society, 31, 65-74.

Lee, S. H. (2011). Analysis of actual condition of safety education and the improvement plan of safety

and health eduction for industrial disaster prevention Ph.D. Thesis, Kangwon National University,

Kangwon, Korea.

2020, 31

6)

1049–1059

An analysis of the number of accidents and diseases of elderly workers by safety and health education

Juhwan Jeong

¹

²

³

⁴

1234Department of Statistics, Kyungpook National University

Received 4 August 2020, revised 10 November 2020, accepted 10 November 2020

Abstract

This study analyzed safety and health education conducted in manufacturing, seven major industries, construction sites and the occurrence of industrial accidents of elderly workers by using the 9th industrial safety and health survey data in 2018. Using Pois- son regression analysis, the effects of safety and health education on the occurrence of industrial accidents of older workers were studied. In this process, businesses assumed to be abnormal were excluded. The analysis showed that significant safety and health education were different for each industry. Separate safety program items for older workers in manufacturing, collective education items for recruitment in the seven ma- jor industries, management supervisor education in the construction sector, education for job changes, and program items for older workers were statistically significant. In addition, the increase in all hours of health and safety education would not reduce the number of elderly workers’ industrial accidents and would increase in some cases. It is hoped that the results of this study will be used to reduce the occurrence of industrial accidents for elderly workers due to safety and health education in the industry.

Keywords: Elderly worker, industrial accidents, safety and health education, the 9th occupational safety and health survey.

1

Undergraduate, Department of Statistics, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea.

2

Undergraduate, Department of Statistics, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea.

3

Undergraduate, Department of Statistics, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea.

4

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

Bukgu, Daegu 41566, Korea. Email: [email protected]