PHWR 질병관리청 공식학술지
주간 건강과 질병(Public Health Weekly Report)

국가의 공중보건을 담당하는 정부기관의 핵심적 기능은 진단(assessment), 정책개발 및 보장(assurance)이며 이 중에서도 진단은 제일 먼저 시행되어야 할 기능이다[1]. 이는 국민들의 건강수준과 건강행동 및 그 결정요인들에 관한 정보를 체계적으로 수집하는 것뿐만 아니라 다양한 정보들을 연계 조합하여 분석 제공하는 것이며 보장은 개발된 정책과 프로그램들이 어떻게 적용되고 있는지와 그 효과를 모니터링하는 것을 의미한다. 이런 맥락에서 보면 국민건강영양조사는 공중보건의 핵심기능 중 진단과 보장에 관한 역할을 수행하는 것으로 볼 수 있다. 이 기능이 완성되려면 정보 수집에서 나아가 수집된 정보를 분석하고 정책이나 사업의 효과와 의미를 규명하는 활동과 같은 모니터링까지 이루어져야 할 것이다. 하지만 현재는 정보를 수집하는 활동에 비해 수집된 정보를 분석하고 정책적 의미를 도출하여 제공하는 활동은 상대적으로 부족한 실정이다. 이런 측면에서 국민건강영양조사를 통해 수집된 자료를 심층적으로 분석하여 의미를 도출하는 것은 공중보건의 핵심 활동이라고 할 수 있다.

알코올은 인체의 다양한 신체기관 및 정신건강을 훼손시키며, 이에 따라 200여개 질병이나 불건강 조건의 원인이 되는 것으로 알려져 있다[2]. 따라서 음주자 비율뿐만 아니라 해롭게 음주하는 비율도 높은 우리나라는 음주폐해가 많을 수밖에 없다. 우리나라의 음주자 비율은 2022년 전체 성인의 78.9%이며 고위험음주자의 비율은 14.2% (남자 21.3%, 여자 7.0%)였다. 대표적인 음주폐해라 할 수 있는 음주관련 질환(alcohol induced diseases)으로 인한 사망자는 2022년 5,033명이었다[3]. 이 통계는 음주가 직접적인 원인이 되는 질병에 의한 사망통계만을 고려한 것이고 간접적인 원인이 되는 것을 포함할 경우 사망자 수는 더 증가 된다. 미국의 건강 측정 및 평가 연구소(Institute for Health Metrics and Evaluation)가 추계한 자료에 의하면 우리나라 음주 기인 사망자(alcohol attributable deaths) 수는 2016년 13,200명이었으며[4] 한국인의 건강수명을 감소시키는 두 번째 요인으로 11.1개월의 건강수명이 음주 때문에 감소하는 것으로 보고하였다[5]. 또한 음주관련 암질환 발생 중에서 음주라는 단일요인이 기여한 비율은 4.8%로 추정되었다[6]. 이와 같은 건강상 폐해는 음주자에게서만 발생하는 것이 아니다. 태아성알코올증후군, 음주운전, 사업장 안전사고에서 볼 수 있는 것처럼 음주자로 인해 주변의 다른 사람의 건강에도 폐해가 발생한다. 이러다 보니 음주는 흡연이나 비만보다 더 큰 건강보험재정 손실의 주요 원인이 되고 있으며[7] 범죄, 가정폭력 등과 같은 사회문제와 기업의 생산성 손실을 초래하는 사회적 폐해도 발생시킨다[8].

음주폐해는 일부 알코올 중독자들만이 경험하는 개선의 여지가 없는 ‘어쩔 수 없는 사회문제’가 아니라 개선될 수 있는 보건문제이고 사회문제이며[9], 적절한 알코올 정책을 수립 시행한다면 이 폐해는 예방될 수 있다는 과학적 근거가 많이 있다[8]. 그럼에도 불구하고 우리나라의 음주폐해 예방 감소를 위한 국가적 노력 및 사회적 대응은 매우 소극적이다[10]. 그 이유 중의 하나는 음주에 관련된 정보 부재에서 비롯된다. 음주행동과 관련 폐해의 크기와 종류에 관한 모니터링과 분석을 기반으로 하는 정확하고 자세한 정보가 제공되지 못하다 보니 문제의 크기와 심각성에 대한 이해도가 낮을 수밖에 없고 그로 인해 음주폐해예방사업에 대한 정책적 관심과 사회적 수용성은 낮을 수밖에 없게 된 것으로 여겨진다[11].

본 연구에서는 거의 사반세기 동안 수집되어 온 국민건강영양조사의 음주행동 관련 정보를 심층 분석하였다. 연간음주자의 월간음주율 및 고위험음주율의 장기 변화 추이를 파악하고, 이러한 변화추이를 연령-기간-코호트(age-period-cohort, APC) 분석을 통해 기술함으로써 해로운 음주행동의 장기적인 변화 추세가 어떤 요인에 의해 초래된 것인지를 기술하고 이에 대한 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

1. 연구대상

본 연구는 국민건강영양조사 자료를 활용한 2차 자료 분석으로 설계되었다. 1998년부터 2021년까지의 원자료를 활용하였고 분석에 포함된 대상은 19세 이상 성인 응답자 중에서 지난 일 년간 한 번이라도 음주한 경험이 있다고 응답한 연간음주자 총 79,024명을 최종 분석대상으로 하였다.

2. 변수선정

국가 수준에서 음주에 관한 정보를 모니터링하고자 할 때 핵심적으로 포함되어야 할 것 중의 하나가 주류소비 수준에 관한 것이다[12]. 이 중 설문조사를 통해 측정할 수 있는 것이 음주자 비율과 음주양상(drinking pattern)을 측정하는 것이다. 어떤 기준으로 음주자를 정의할 것인가는 국가에 따라 다르지만 우리나라에서는 한 달 동안 한 잔 이상 마신 사람으로 정의하고 있다[13]. 따라서 본 연구에서는 월간음주율을 분석에 포함하였다. 월간음주율은 최근 1년 동안 한 달에 1회 이상 음주한 사람으로 정의하였으며, 국민건강영양조사 건강설문 행태조사 중 음주빈도 문항을 활용하여 산출하였다. 연간음주자 중에서 “술을 얼마나 자주 마십니까?”라는 음주빈도 문항에 한 달에 1번 정도, 2–4번 정도 및 일주일에 2–3번과 일주일에 4번 이상 마신 것으로 응답한 사람의 분율을 의미한다.

음주폐해는 음주자가 마신 주류의 소비총량에 의해 결정되며 소비총량을 추정하는 것은 주류의 종류와 도수 및 소비 용기 단위를 고려하여 복잡하게 추정되어야 하는 문제가 있다[12]. 음주빈도와 음주량만을 고려하여 간편하게 측정할 수 있는 방식이 바로 고위험음주를 측정하는 것이다[14]. 우리나라에서는 최근 1년 동안 1회 평균 음주량이 남자의 경우 7잔 이상, 여자의 경우 5잔 이상이면서 이를 주 2회 이상 음주한 사람을 고위험음주로 정의하고 있으며 국민건강영양조사 건강설문 행태조사 중 음주량과 음주빈도를 활용하여 변수를 산출한다. 음주량 문항은 “최근 1년 동안, 한 번에 술을 얼마나 마십니까?”이고 응답문항은 1–2잔, 3–4잔, 5–6잔, 7–9잔, 10잔 이상으로 구성되어 있다.

3. 분석방법

월간음주율과 고위험음주는 국민건강영양조사의 가중치를 고려한 복합표본설계(complex sampling)로 분석하였고 두 변수의 추세변화 유의성 검정을 위해 경향성 분석을 함께 실시하였다. 음주를 하나의 사회적 행동으로 인식하고[15] 그 변화 추세를 이해하려면 사회적 맥락 속에서 파악되어야 한다[16]. 그 방법 중의 하나가 APC 분석을 하는 것이다[17-19]. 장기적으로 반복 수집된 단면조사인 국민건강영양조사 자료는 APC 분석을 적용할 수 있는 대표적인 사례 중의 하나로 볼 수 있다[17]. 이 분석을 통하면 월간음주율과 고위험음주율의 변화가 어떤 코호트 집단의 특성에서 비롯된 것인지 아니면 여러 가지 음주관련 환경변화에 의한 것인지 또는 생물학적 성숙이나 사회과정을 반영하는 연령효과 때문인지를 구분하여 이해할 수 있기 때문이다.

본 연구의 APC 분석에서는 월간 음주행동과 고위험음주행동 건수가 포아송 분포를 따른다고 가정하여 로그 선형 모형을 적용하였다. 기본적으로 ‘코호트=기간–연령’으로 가정하기 때문에 다중회귀모델에 기반을 둔 APC 분석은 선형적으로 독립적이지 못한 식별문제(identification problem)가 발생한다. 이런 문제를 극복하기 위해 비선형모델(non-linear model)과 제약된 일반선형모델(constrained generalized linear model)이 대안적으로 제시되며 본 연구에서는 비식별 문제를 해결하기 위해 기간 효과의 평균값과 기울기를 0으로 제약하는 제약된 일반화선형모형(constrained generalized linear model)을 활용하였다.

본 연구에서는 국민건강영양조사 자료의 성별, 10세 단위별 가중빈도(weighted frequency)를 기반으로 APC 분석을 하였고 APC 분석 시 19–29세는 25세, 30–39세는 35세, 40–49세는 45세, 50–59세는 55세, 60–69세는 65세, 70세 이상은 75세로 처리하였다. 기준 기간(reference period)은 1998년, 기준 코호트(reference cohort)는 1923년으로 설정하였고 APC 결과 중 연령효과는 유병률(%)로, 기간효과 및 코호트효과는 상대위험도로 산출하였다. 통계분석은 R의 Epi 패키지 내 ‘apc,fit.’을 활용하였다. APC 하위모형 간 적합도 비교를 통해 Akaike information criterion (AIC) 값이 가장 낮은 모형을 최종 모형으로 선정하였다.

4. 연구윤리

본 연구는 인제대학교 생명윤리위원회의 윤리 심의를 통해 심의 면제 승인을 받은 후 수행하였다(INJE 2023-06-024).

1. 월간음주율과 고위험음주율의 연도별 변화 추이

1) 연간음주자의 월간음주율 변화 추이

연간음주자 중에서 한 달에 한 번 이상 주기적으로 음주하는 사람의 분율인 월간음주율은 표 1 및 그림 1과 같다. 전체적으로 74–92%의 범위 내에서 등락을 보였으나 1998년을 제외하고는 변화 양상에서 큰 차이를 보이지는 않았고 통계적으로도 유의하지 않았기(p>0.1) 때문에 약 75%를 전후하여 안정적인 분포를 보이는 것으로 볼 수 있다. 이를 성별로 구분하여 분석하면 다른 양상을 보였다. 남성은 전체적으로 약간 감소하는 추세를 보였지만 이는 통계적으로 유의하지는 않았다(p>0.1). 하지만 여성의 경우에는 증감을 반복하는 양상을 보였지만 이상측정치(outlier)로 판단되는 1998년(85.5%)과 2001년(35.2%) 측정치를 제외하면 전체적으로 증가하는 양상을 보였고 이는 통계적으로 유의하였다(p=0.022).¹⁾ 하지만 1998년과 2001년 측정치를 포함한 변화 추세선은 통계적으로는 유의하지 않았다(p>0.1). 월간음주율 성비(남성/여성)는 1998년 1.1에서 2021년 1.3으로 약간 증가하였지만 이상측정치를 제외하면 감소하는 경향이 뚜렷하였다(p<0.05).

그림 1. 연간음주자의 음주율 변화추이, 1998–2021년
(A) 월간음주율. (B) 고위험음주율

표 1연간음주자의 음주율 변화추이, 1998–2021년

	1998	2001	2005	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	추세선 유의확률
월간음주율a)
전체	92.4	56.7	69.1	75.9	77.5	76.8	76.1	76.1	74.8	77.5	76.4	76.9	77.7	77.0	75.6	76.6	74.8	74.2	0.924
남성	97.1	75.0	83.8	86.3	87.3	87.9	88.3	88.1	85.8	87.4	86.4	86.9	86.5	85.9	82.0	84.9	82.6	82.2	0.274
여성	85.5	35.2	50.9	61.6	64.4	62.1	60.5	60.8	60.9	64.7	64.2	64.4	66.4	65.9	67.4	65.8	64.7	63.5	0.471
성비c)	1.1	2.1	1.7	1.4	1.4	1.4	1.5	1.5	1.4	1.4	1.4	1.4	1.3	1.3	1.2	1.3	1.3	1.3	0.046
고위험음주율b)
전체	19.1	19.4	14.9	16.1	19.8	17.1	17.2	17.3	17.5	15.7	17.0	16.6	17.0	17.3	18.0	15.8	17.7	17.1	0.013
남성	26.8	31.0	23.2	24.5	28.4	24.6	24.9	26.0	25.1	22.5	23.7	23.9	24.1	24.1	24.0	21.5	25.3	23.6	0.006
여성	8.0	6.1	4.6	5.0	8.4	7.4	7.4	6.4	7.9	7.2	8.8	7.7	8.1	9.1	10.5	8.6	8.1	8.9	0.008
성비c)	3.4	5.0	5.0	4.9	3.4	3.3	3.4	4.1	3.2	3.1	2.7	3.1	3.0	2.7	2.3	2.5	3.1	2.7	0.001

단위: %. ^a)연간음주자 중에서 최근 1년 동안 한 달에 1회 이상 음주한 사람의 분율. ^b)연간음주자 중에서 최근 1년 동안 1회 평균 음주량이 남자의 경우 7잔 이상, 여자의 경우 5잔 이상이며, 주 2회 이상 음주한 사람의 분율. ^c)성비=남성/여성..

2) 연간음주자의 고위험음주율 APC 분석 결과

분석기간 동안 고위험음주를 한 사람의 분율인 연간음주자의 고위험음주율은 표 1과 그림 1에서 나타난 바와 같이 남녀 모두를 동시에 고려한 경우에는 14–19% 범위에서 등락을 하였으며 통계적으로 유의한 변화였다(p<0.05). 이런 변화를 남녀로 구분하여 살펴보면 다른 양상을 보인다. 월간음주율에서 이상측정치를 보였던 1998년과 2001년을 제외하면, 남성은 21–29% 범위에서 등락을 하면서 추세선으로 보면 감소하는 양상이었고(p<0.05) 여성은 1998년 8.0%에서 2021년 8.9%에 이르기까지 약간의 등락은 있지만 지속적으로 증가하는 추세임을 그림 1에서 볼 수 있으며 추세선도 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 고위험음주율의 성비는 1998년 3.4에서 2021년 2.7로 지속적으로 감소하였다(p<0.05).

2. APC 분석

1) 연간음주자의 월간음주율 APC 분석 결과

1998년 이후부터 분석기간 동안의 월간음주율 변화 추이가 연령이나 코호트효과 때문인지 아니면 시대적 흐름과 환경변화에 의한 기간효과 때문인지를 구분하기 위해 APC 분석을 성별로 구분하여 실시하였다. APC 분석을 위한 모형 적합도 평가 결과(표 2) 연령, 기간, 코호트 내재모형 간 적합도를 비교하였을 때, 이 모두를 포함하는 모형의 적합도가 가장 좋은 것으로 나타났다. AIC 값과 잔차이탈도(residual deviance) 값이 가장 작은 값을 보였으며 이는 모두 통계적으로 유의하였다. 다른 내재모형의 예측값에 비해 연령, 기간, 코호트를 모두 고려한 모형의 예측값이 실측값에 가장 근접하고 있다는 의미이며 APC를 모두 독립변수로 포함하는 모형이 다른 내재모형보다 월간음주율의 변화 추세를 가장 잘 설명하는 것으로 해석할 수 있다. 이와 같은 양상은 남녀 모두에서 동일하였다.

표 2APC 모형 적합도

모형	남성				여성
	AIC	잔차이탈도(자유도)	유의확률		AIC	잔차이탈도(자유도)	유의확률
월간음주율 모형
연령	436,711.8	434,984 (103)			2,354,313.7	2,352,657 (104)
연령-이동	436,460.8	434,731 (102)	<0.0001		1,412,946.0	1,411,288 (103)	<0.0001
연령-코호트	359,988.4	358,253 (99)	<0.0001		1,302,095.5	1,300,431 (100)	<0.0001
연령-기간-코호트	160,649.4	158,908 (96)	<0.0001		648,602.1	646,932 (97)	<0.0001
연령-기간	210,309.3	208,573 (99)	<0.0001		695,389.0	693,725 (100)	<0.0001
고위험음주율 모형
연령	1,318,919.8	1,317,339 (103)			1,300,178.1	1,298,797 (104)
연령-이동	1,221,222.8	1,219,640 (102)	<0.0001		927,302.9	925,920 (103)	<0.0001
연령-코호트	1,128,631.3	1,127,043 (99)	<0.0001		900,233.3	898,844 (100)	<0.0001
연령-기간-코호트	1,082,677.7	1,081,083 (96)	<0.0001		852,915.2	851,520 (97)	<0.0001
연령-기간	1,188,467.5	1,186,879 (99)	<0.0001		873,118.3	871,729 (100)	<0.0001

APC=age-period-cohort; AIC=Akaike information criterion..

그림 2에서 관찰할 수 있는 것처럼 월간음주율의 연령효과는 여성이 남성보다 연령에 따른 변동이 상대적으로 크게 나타났다. 남성의 경우 25세 63.7%였던 월간음주율은 35세에 65.5%, 45세에 66.8%, 55세 66.9%, 65세 67.2%, 75세 67.6%로 45세까지는 연령이 증가함에 따라서 미세하게 증가하는 양상이었고 그 이후에는 거의 변화가 없음을 알 수가 있다. 여성의 경우에는 25세에 16.6%, 35세 18.7%, 45세 21.9%, 55세 23.9%, 65세 24.6%, 75세 25.2%로 변동 폭이 남성보다 상대적으로 컸으며 연령이 증가하면서 월간음주율이 증가하는 양상을 보였다. 기간효과(period effect)에서는 남녀 모두 기준연도인 1998년에 비해 연도별 월간음주를 하게 될 상대적 위험도(relative risk, RR)가 2010년에 정점(남성 RR=1.20, 여성 RR=1.58)에 이를 때까지 지속적으로 증가하였으며 그 이후에는 월간음주 위험이 지속적으로 감소하여 2021년 남성의 월간음주율 RR은 1.12, 여성의 RR은 1.28로 낮아졌으나 기준연도인 1998년에 비해 여전히 높은 수준으로 나타났다. 코호트효과(cohort effect)에서는 남성과 여성은 다른 양상을 보였다. 남성의 월간음주율 상대적 위험은 1923년 출생코호트에 비해 이후에 태어난 코호트들의 RR은 1.14를 넘지 않는 범위에서 분포하다가 1991년 코호트에서는 1.09, 1996년 코호트에서는 1.06이었다. 반면 여성의 경우에는 1923년 출생코호트에 비해 이후에 출생한 코호트의 월간음주율 RR은 지속적으로 증가하였다. 1969년 코호트에서는 2.0, 1990년 출생코호트에서 3.0으로 증가한 이후에도 계속 증가하여 1996년 코호트는 1923년 출생코호트보다 월간음주할 RR이 3.2배였다. 여성은 최근에 태어난 사람일수록 월간음주율이 선형적으로 증가하는 양상을 보이는 것을 알 수가 있었다.

그림 2. 연간음주자의 음주율 변화의 연령, 기간 및 코호트 효과, 1998–2021년
(A) 월간음주율. (B) 고위험음주율

2) 연간음주자의 고위험음주율 APC 분석 결과

고위험음주율 APC 분석을 위한 모형 적합도 평가 결과는 표 2와 같다. 연령, 기간, 코호트를 모두 포함하는 모형에서 AIC값과 잔차이탈도 값이 가장 낮아 적합도가 가장 좋았다. 이는 남녀 모두 동일한 양상이었다(p<0.001).

연간음주자의 고위험음주율에 대한 APC 분석 결과, 고위험음주율은 연령, 기간, 코호트효과 모두에서 유의한 차이를 보였다(표 2, 그림 2). 다만 기간에 따른 고위험음주 위험의 차이는 연령 및 코호트에 따른 차이보다 작았다. 연령효과에서는 남녀 모두 45세까지(남성 30.3%, 여성 2.8%) 지속적으로 증가하다가 이후 지속 감소하였으며, 남성이 여성보다 연령에 따른 변동이 큰 것을 알 수 있었다. 기간효과를 보면, 남성은 관찰기간 동안 거의 변화가 없는 일정한 분포를 보였고 여성은 증감을 반복하는 양상이었다. 구체적으로는 남성은 2001년 RR이 0.96이었던 것이 2009년 0.88로 될 때까지 감소한 후 2017년까지 이대로 유지하다가 이후 2018년 0.89, 2019년 0.91, 2021년 0.94로 약간 증가하였다. 한편 여성은 1998년에 비해 2001년 1.03에서 시작하여 2009년까지 고위험음주를 할 RR이 1.13이 될 때까지 조금씩 증가하다가 3년간(2009–2011년까지) 현상 유지를 한 이후 RR이 1.11(2015년)로까지 다시 감소한 후 2016년 1.14, 2017년 1.18, 2018년 1.20으로 증가하였고 2019년 1.18로 다시 감소하면서 계속 감소하는(2019, 1.11; 2020, 1.04; 2021, 0.97) 변화를 보였다. 코호트효과에서는 남성의 경우 출생연도 증가에 따라 고위험음주 위험이 유지 또는 약간 증가하다가 1960년대생(RR=1.25)부터 감소하기 시작하였고 1985년부터는 기준 코호트인 1923년생보다 더 낮아진(RR=0.99) 이후 지속적으로 감소하는 양상이었다. 반면 여성은 최근에 태어난 사람일수록 고위험음주 위험이 높아지는 양상이었는데 1923년생에 비해 1958년생부터 고위험음주를 할 RR이 2배, 1974년생에서 3배, 1981년생 4배, 1987년생은 5배 이상 증가하여 남녀 모두 베이버부머 세대와 그 자녀 세대의 음주행동 양상이 성별로 다른 것을 알 수 있었다.

본 연구는 음주행동의 장기적인 변화 추세가 연령효과인지, 기간효과인지, 출생 코호트효과인지를 확인하고자 1998년부터 2021년까지의 국민건강영양조사 자료를 활용하여 APC 분석을 실시하였다. 국민건강영양조사에서 관찰된 음주행동이 어떤 추세 변화를 보이는지를 연구할 때 흔히 연령을 보정하는 추세분석을 사용한다. 이는 표준인구 연도에 대한 상대적인 지표이지 위험에 대한 실제적인 측정법이 아니기 때문에 연령군별 음주율이 왜곡되어 측정될 소지가 있다[17]. 이를 극복하는 방법 중의 하나가 코호트효과와 기간효과를 동시에 고려할 수 있는 APC 분석이다. APC 분석은 음주행동과 같은 건강행동의 추세 변화가 가지는 맥락적(역사적, 사회적, 문화적 및 정치적) 영향을 이해할 수 있게 한다. 특별히 코호트효과는 생애 초기의 노출과 그 이후 노출의 지속적 축적이라는 두 가지 효과로 인해 발생한 것이라고 볼 때, 생애단계에 걸친 맥락적 노출 요인을 밝힐 수 있는 장점이 있다[20].

APC 분석에서 연령효과란 생물학적 연령이 증가함에 따라서 생길 수 있는 어떤 노출의 축적이나 생리적 변화 및 생애주기 단계를 거치면서 경험할 수 있는 사건(진학, 결혼 등) 효과를 의미하며, 기간효과는 연령과 상관없이 한 사회를 구성하는 인구집단 전체 구성원에게 동시에 영향을 미치는 특정 사건이나 환경변화를 의미한다. 코로나바이러스감염증-19나 IMF 사태와 같은 것이 대표적이다. 코호트효과는 개인의 생애사와 거시적 사회경제적 영향력과의 교차로 인해 형성된 경험을 반영하는 것으로 해석할 수 있다. 흔히 ‘58개띠’ 또는 ‘비운의 94학번’ 등에서 볼 수 있는 것처럼 특정 연도에 태어난 코호트 집단이 생애주기의 주요 단계에서 축적된 경험이 이들의 건강수준에 미치는 영향으로 해석할 수 있다. 이런 맥락에서 APC 분석에서 코호트효과는 건강수준이나 행동의 추세와 변동을 결정짓는 사회구조적 측면의 하나로 볼 수 있다[17]. 본 연구에서 코호트는 특정 요인에 노출된 집단을 추적하는 코호트 연구와는 달리 출생코호트를 의미한다.

본 연구의 음주행동 APC 분석 결과, 관찰된 연령효과는 일반적인 생애주기별 음주행동 변화 추세와 동일한 양상이었다. 특정 연령대까지는 증가하다가 중년기 이후에는 안정되거나 감소하고 그 이후에 감소하는 양상이 전형적인 음주행동 발달과정이다[21]. 연령이 증가하는 생애 발달과정에서 고위험음주 비율은 남녀 모두 45세까지는 지속적으로 증가하다가 이후에는 감소하는 추세였으며 월간음주율의 경우에도 남성은 45세까지 증가하다가 그 이후에는 변화가 거의 없는 양상을 보였다. 이와 같은 연령효과는 생물학적 성숙이나 사회과정(결혼, 취업, 부모지위 획득 등) 요인에 영향을 받은 것으로 볼 수 있다. 고위험음주와 같은 건강위험행동은 취업이나 결혼 또는 부모지위를 획득하는 사회과정을 거치면서 감소하기 때문에 18–25세 이후에는 감소하는 것이 보편적이지만[22] 우리나라 성인의 경우에는 45세 이후에나 감소하는 양상이었다. 이는 음주에 대한 사회적 가치와 관련이 있을 것으로 여겨진다. 생애발달 과정에 따라 주어지는 사회적 역할(취업이나 부모 역할 등)이 확대 또는 변화함에 따라 음주행동을 자제하게 되지만 그 발현양상은 음주에 대한 사회적 가치에 따라 다르게 나타날 수 있기 때문이다[21]. 술을 같이 마시는 것은 사람들 간의 상호작용을 촉진할 수 있는 매개체라는 믿음이 지배적인 우리나라에서는 음주의 도구적 가치가 강력한 영향력을 가지고 있기 때문에[11] 45세 이후에나 감소하는 것으로 볼 수 있다. 이전의 연령에서는 사회활동이나 경제활동의 수준에 따라 음주 또는 고위험음주를 할 가능성이 높다가 그 이후에는 건강에 대한 관심이나 만성질환 위험에 대한 부담의 영향으로 고위험음주를 자제하게 되는 것으로 여겨진다. 45세를 고비로 음주행동이 감소하는 것은 Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) 국가들과 유사하였다. OECD 조사에 의하면 이들 국가의 주간음주율은 45–59세에서 가장 높았다[23].

하지만 여성의 월간음주율은 그 연령대가 지나도 지속적으로 증가하는 양상이었다. 이는 월간음주율 지표의 특성과 관련하여 설명될 필요가 있다. 월간음주율은 고위험음주율과는 달리 한 달에 한 번 이상 음주 여부를 반영하는 것이라서 고위험으로 음주하는 행동과는 다른 것이다. 전통적으로 여성에게는 음주가 허락되지 않던 사회에서 여성 음주에 대한 사회적 가치나 판단이 허용적으로 변화하였고 이런 변화는 전체 젊은 연령군에서 나이가 많은 연령군으로 확산되고 있는 것으로 볼 수 있다. 연령효과는 기간효과와 코호트효과의 상호작용으로 설명할 수 있다면, 여성 음주에 대한 사회적 수용성 확대라는 시대적 흐름과 이런 흐름이 최신 출생 코호트로부터 과거 출생코호트로 확산되기 때문에 여성의 월간음주율은 연령이 증가하면서 증가하는 것으로 볼 수 있기 때문이다. 연령효과의 변동 폭을 보면, 남성은 45세 이후 약 67% 수준에서 안정적이었던 반면 여성은 23–25% 수준에서 약간 증가하는 경향이었다. 여성의 월간음주율이 연령이 증가하면서 증가는 하지만 남성에 비해 월간음주율 수준이 절대적 크기에서는 낮으며 증가 폭도 크지 않다는 점도 관찰되었다. 여전히 여성음주에 대한 사회적 제한이 존재한다는 것을 반영하는 것으로 볼 수 있다[21].

기간효과는 월간음주율과 고위험음주율 모두에서 관찰되었지만 그 양상은 약간 달랐다. 월간음주율의 경우 상대적 위험도가 남녀 모두에서 높았던 시기는 2009–2011년이었고 그 이후 잠시 감소하다가 2015년을 전후하여 증가하였고 2018년 이후에는 감소하는 경향이었다. 이 시기의 여성 고위험음주에 대한 RR도 다른 시기보다 높았다. 월간음주율의 변동 폭은 여성이 남성보다 더 크게 나타났고 남성의 고위험음주는 이 기간 동안 거의 변화가 없었다. 이는 우리 사회가 경험한 사회경제적 변화와 관련이 있는 것으로 볼 수 있다[16]. 자유무역협정에 의한 수입주류의 증가(특히 여성이 선호하는 주류인 와인이나 맥주와 같은 저도주의 확산), 저도주 또는 여성을 겨냥한 과실주와 같은 새로운 주류상품 출시 및 이에 대한 적극적 마케팅의 영향일 수도 있다고 보여진다. 실제 와인 수입액은 2010년에 증가하였고 이 시기에는 20도 이하로 도수를 내린 소주들이 보편화되면서 여성을 대상으로 하는 마케팅이 확대되던 시기이다[24]. 또한 2015년에는 소위 과실소주가 출시되었다. 또한 음주를 미화하는 대중매체의 음주장면 확산이 여성음주의 변화 폭을 더 크게 한 것으로 볼 수 있다[25]. 술을 마시는 토크쇼인 소위 ‘술방’은 2016년 한 종편TV에서 시작되어 이후 크게 증가하고 있다.

기간효과가 월간음주율과 고위험음주율에 미치는 영향의 크기는 남녀 간에 다른 양상이었다. 음주빈도(여부)만을 반영하고 있는 월간음주율의 RR은 남성보다 여성의 크기가 더 컸으며 빈도뿐만 아니라 주량까지를 고려하는 고위험음주율의 RR의 경우 남성은 1보다 낮은 0.9 수준이었으며 관찰기간 동안 변화가 별로 없었다. 분명한 것은 주류생산과 유통 및 마케팅에 관한 변화가 남녀별로 다른 정도로 영향을 미친다는 점이며[21] 이는 개선이 될 수 있다는 점에서 정책적 함의를 찾을 수 있다.

월간음주율의 코호트효과는 남녀별로 차이를 보였다. 남성은 최근 출생 코호트로 올수록 약간 감소하는 경향이었던 반면 여성은 오히려 증가하는 경향이었다. 출생 코호트효과를 분명하게 관찰할 수 있는 음주행동은 고위험음주율이었다. 남녀 모두 최신 출생코호트가 과거의 출생코호트들에 비해 고위험음주 변화추세에서 의미 있는 차이를 보였다. 남성은 1980년대생부터 약간 감소하는 양상이었지만 여성은 최신 출생코호트로 올수록 선형적으로 증가하는 양상을 보였다. 남성은 1960년생부터 고위험음주율이 감소하기 시작하여 1985년생부터는 기준 코호트인 1923년생보다 더 감소한 반면 여성은 1958년생이 1923년생 대비 2배 이상 늘어나고 1974년생부터는 3배, 1981년생 4배, 1987년생은 5배 이상으로 증가하였다. 이를 통해 베이버부머 세대 및 그 자녀세대에서의 음주행동 변화가 남녀 간에 다르게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 남성은 고위험음주율이 감소하는 양상이지만 여성의 경우에는 고위험음주율이 증가하는 양상이라는 것을 출생 코호트효과에서 분명하게 관찰한 것이다. 여성 고위험이 최근의 출생코호트에서 증가하는 양상이라는 점은 독일과[26] 스웨덴[27] 및 다른 국가의 연구에서도 관찰되는 것이다[21]. 이런 추세가 지속된다면 남녀의 고위험음주율은 서로 비슷한 수준이 될 것이라는 음주행동 남녀 수렴설의 가능성이 확인되었다고 할 수 있다[28]. 실제 고위험음주율의 성비의 추세변화를 보면 남녀 수렴설을 뒷받침하고 있으며, 월간음주율 성비 추세변화에서도 이상측정치(1998년과 2001년)를 제외한다면 감소하는 추세로 수렴설을 지지하고 있다. 이후 분석기간을 더 확대하여 모니터링을 한다면 이를 좀 더 분명하게 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 여성의 월간음주율과 고위험음주율에서 관찰된 변화는 여성의 인권향상과 역할변화[29] 및 사회참여 확대[30], 늦어지는 결혼과 출산[21] 같은 사회구조적 변화와 함께 주류의 이용가능성 변화와 관련이 있는 것으로 볼 수 있다[16]. 이와 같은 사회전반의 흐름이 출생코호트별로 미치는 영향의 정도가 동일하지 않기 때문에[21] 최근의 출생코호트별로 올수록 그 증가속도가 가속적으로 변화한 것으로 해석할 수 있다.

본 연구는 음주행동의 장기적인 변화가 연령효과인지 코호트효과인지 아니면 기간효과인지를 구분하여 파악하려는 시도라는 면에서 의의가 있지만 제한점도 존재한다. 반복적으로 측정된 설문조사이기 때문에 연도에 따라 음주행동 설문에 대한 응답률이나 조사방법의 변화로 인한 체계적 오차가 개입하였을 가능성이 있다. 또한 국민건강영양조사가 자기보고에 기반을 두고 있음을 고려해 볼 때, 음주에 대한 자기보고를 얼마나 솔직하게 하는지 또는 설문에 대한 이해정도가 연령층에 따라 다를 수 있기 때문에 코호트효과 추정치가 왜곡되었을 가능성을 배제할 수 없다[16]. 고위험음주에 관한 설문의 경우, 노인여성과 최근 여성코호트가 음주행동 보고에서 동일한 정도로 솔직하였다고 보기는 어려움이 있을 것이기 때문이다. 또한 본 연구가 채택한 일반화선형모형(constrained generalized linear model)이 가지고 있는 통계적 한계도 있다. 이 모형은 연령, 기간 또는 코호트효과가 동일하다고 가정하는 균등제약(equality constraint) 때문에 편향된 추정치를 얻을 수 있다는 지적이 있을 수 있다[20]. 따라서 본 연구에서 추정된 APC 추정치가 강건하다(robust)는 것을 확신하려면 관련 이론이나 축적된 선험적 연구에 기반을 두어야 하지만 국내 연구에서는 이와 같은 근거를 확보할 수 없는 상황이기 때문에 추정치 해석에서 주의가 필요할 것이다.

그럼에도 불구하고 본 연구는 국민건강영양조사 자료를 기반으로 월간음주율과 고위험음주율을 함께 고려한 최초의 APC 분석이라는 면에서 의미가 있다. APC 분석은 음주행동과 같은 비감염성질환 위험요인의 모니터링에서 가장 중요한 분석 도구 중의 하나라는 면에서[21] 이와 같은 연구는 국가 질병감시 활동의 하나로 지속되어야 할 연구주제로 볼 수 있다. 또한 관찰된 음주행동 변화에서의 연령효과, 코호트효과 및 기간효과를 만성질환 예방 및 공중보건 정책에 어떻게 반영할 것인가에 대한 과제가 모색되어야 할 것이다. 음주행동의 변화 특히 여성 음주행동이 증가하는 흐름에 대응할 수 있는 정책들이 보다 적극적으로 모색되어야 할 것이다. 과거에 비해 월간음주율과 고위험음주율에서 관찰되는 남녀 간 격차가 점점 감소하여 장기적으로는 남녀 간 차이가 없어질 것이라는 소위 ‘수렴설’을 확인할 수 있었는데 그 주된 이유는 여성음주의 증가 때문이다. 이런 맥락에서 국가 전체의 음주폐해 예방과 감소의 우선순위는 여성에게 맞출 필요가 있다. 여성들을 대상으로 “음주의 정상화” 또는 “일상화”를 마케팅 전략으로 하는 주류업계에 대응할 수 있는 문해력(음주의 위해성에 관한 지식과 더불어 주류업계 전략의 본질을 이해하고 대응할 수 있는 역량) 향상과 더불어 여성이 상대적으로 음주폐해에 취약한 점을 강조하는 정보의 생산과 확산에 대한 노력이 확대될 필요가 있다. 동시에 남녀 모두에게 영향을 끼칠 수 있다는 효과성이 검증된 정책대안인 주류이용가능성 제한(예컨대, 금주구역 설정 등)에 대한 확대, 주류광고나 마케팅 제한, 대중매체에서의 음주조장 장면 제한 및 주세 인상도 적극적으로 도입되어야 할 것이다. 주세인상이 어려울 경우에는 주세를 음주폐해 예방과 감소에 이용할 수 있도록 하는 법률개정도 한 대안이 될 수 있을 것이다.

This work was supported by Korea Disease Control and Prevention Agency (grant number 2023-11-002).

Ethics Statement: This study has been approved by Institutional Review Board of Inje University (IRB No. INJE 2023-06-024).

Acknowledgments: None.

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Conceptualization: KKK, JJK, MJC, JHK, SHC, KWO. Data curation: ESC, MJC, JHK. Formal analysis: HWK, ESC. Investigation: KKK, JJK, MJC. Methodology: KKK, JJK, HWK. Project administration: KKK, JJK, MJC. Supervision: KKK. Writing – original draft: KKK. Writing – review & editing: JJK, MJC, HWK.