Association between gender equality and gender difference in adult mortality and morbidity in low- and middle-income countries: A panel data analysis

Abstract

젠더 불평등은 국제적인 건강 격차에 기여하는 여러 요소 중 하나이다. 젠더 평등은 한 사람의 생물학적 성에 기반한 기회, 자원의 분배 및 혜택, 혹은 서비스 접근에 대한 차별의 부재로 정의된다 (WHO 젠더 정책, 2002). 젠더 불평등은 전세계적으로 여성의 건강과 남성의 건강 모두에 피해를 주며, 건강에서의 젠더 불평등을 해소하기 위해 효율적인 방안을 계획하려면 현재의 건강 결과의 젠더 격차가 분석되어야 한다. 현재까지 건강 결과의 젠더 격차에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 고찰하는 연구는 많지 않았으며, 특히 중저소득국가 성인의 건강 결과의 젠더 격차와 젠더 평등의 관계에 대한 연구는 희박한 상황이다. 본 연구는 젠더 평등과 중저소득국가의 사망 및 질병 부담의 젠더 격차 사이에 어떤 연관성이 있는지 밝히고자 하였다. 연구 결과를 해석하는 데에는 Anand와 Sen이 1995년 소개한 shortfall equality와 attainment equality의 개념을 고려하였다.

본 연구에서는 중저소득국가 성인의 사망 및 질병 부담의 젠더 격차와 젠더 평등의 연관성을 단면적으로, 종적으로 살펴보기 위해 패널 분석을 수행하였다. 각 국가가 젠더 불평등한 정도를 평가하기 위해 세계 경제 포럼에서 계산한 2006년-2016년의 GGI값이 사용되었다. 성인 사망을 살펴보기 위한 여러 관련 지표들 중 성인 사망률과 기대 수명이 선택되었다. 모든 원인, HIV/AIDS, 당뇨로 인한 질병부담을 측정하기 위해 건강계측·평가연구소 (Institute for Health Metrics and Evaluation)에서 제공하는 장애로 인한 건강상실년수(years lost due to disability, YLD) 자료가 사용되었다. 본 연구의 대상인 중저소득국가들을 소득에 따라 저소득국가, 중저소득국가, 중고소득국가로 분류하는 데에는 세계 은행 아틀라스 도구(World Bank Atlas Method)를 사용하였다. 저소득국가와 중저소득국가의 데이터는 안정적인 분석 결과를 도출하기 위해 필요한 데이터 크기를 얻기 위해 병합되어 분석은 총 두 개 국가 집단에 대하여 이루어졌다.

성인 사망에 관한 분석 결과, 저소득국가와 중저소득국가에서 여성 성인 사망률과 남성 성인 사망률 사이의 격차와 GGI가 통계적으로 유의한 음의 관계를 보이지만 중고소득국가에서는 그렇지 않았다. 저소득국가와 중저소득국가에서 여성 기대수명과 남성 기대수명의 격차는 GGI와 통계적으로 유의한 양의 관계를 보였으나 중고소득국가에서는 그렇지 않았다. 성인의 질병 부담에 관한 분석 결과, 저소득국가, 중저소득국가, 중고소득국가 모두에서 15세-64세 여성의 모든 원인에 의한 YLD와 15세-64세 남성의 모든 원인에 의한 YLD사이의 격차는 GGI와 통계적으로 유의한 관계를 보이지 않았다. 저소득국가와 중저소득국가에서 15세-49세 여성HIV/AIDS의 YLD와 15세-49세 남성HIV/AIDS의 YLD 격차는 GGI와 통계적으로 유의한 양의 관계를 보인다. 또한, 중고소득국가에서 15세-49세 여성 당뇨 YLD와 15세-49세 남성 당뇨 YLD의 격차는 GGI와 통계적으로 유의한 음의 관계를 보이며, 50세-64세 여성 당뇨 YLD와 50세-64세 남성 당뇨 YLD의 격차는 GGI와 통계적으로 유의한 양의 관계를 보인다.

저소득국가와 중저소득국가의 경우, 경상의료비와 15세-64세 성인 HIV/AIDS의 YLD의 젠더 격차 사이에 통계적으로 유의미한 음의 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 경상의료비는 15세-64세 성인 당뇨의 YLD 젠더 격차와 통계적으로 유의미한 음의 관계를 보였다. 따라서 HIV/AIDS 및 당뇨의 질병 부담을 줄이기 위해 경상의료비에 할당된 예산을 확충하는 것이 중요할 것이라고 예상할 수 있다. 중고소득국가에서는 당뇨의 질병 부담을 감소시키기 위해 성인지적(gender sensitive) 정책이 필요하다고 결론지을 수 있다. 중고소득국가에서 GGI가 0.1만큼 증가했을 때 15세-49세 인구의 당뇨 YLD의 젠더 격차를 0.00094만큼 감소된다. 즉, 한 국가가 더 젠더 평등해질수록 당뇨 질병 부담의 젠더 격차는 더욱 감소한다는 것이다. 중고소득국가에서 HIV/AIDS의 질병 부담을 감소시키기 위해 경상의료비를 증가시키는 것이 도움이 될 것으로 예상된다. 경상의료비가 한 단위 증가할 때 15세-49세 인구의 HIV/AIDS의 YLD의 젠더 격차는 0.000001만큼 감소하기 때문이다. 한편, GNI는 중고소득국가의 건강 결과의 젠더 격차와 통계적으로 유의한 관계를 보이지 않았다.

본 연구의 주된 결과는 다음과 같다. 첫째, 건강의 젠더 격차의 크기 및 방향은 맥락에 따라 크게 달라지며, 맥락은 질병의 종류, 건강 결과의 유형, 해당 국가의 소득 수준, 환자들의 나이, 대상 국가가 자리하는 지역 및 문화에 따라 크게 변화할 수 있다. 그러므로 본 연구는 성인 질병 부담의 젠더 격차의 하나의 특정한 방향이 바람직하다고 단정하지 않는다. 건강의 젠더 격차를 줄이기 위해서는 젠더 격차의 복잡한 속성을 고려한 여러 다른 전략들이 필요하다. 둘째, GGI, GNI, 경상의료비의 계수의 부호 사이에는 어떠한 관계도 존재하지 않는다. 셋째, 본 연구의 분석을 통해 사용된 모든 설명변수들이 건강의 젠더 격차와 통계적으로 유의한 양의 관계와 통계적으로 유의한 음의 관계 모두를 가질 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 어떤 설명 변수가 젠더 격차를 감소시킬지 혹은 증가시킬지는 단정할 수 없다. 각 국가의 젠더 맥락이 어떠한지 이해할 필요하며, 무엇이 건강의 젠더 격차를 발생시키는지 살펴보는 후속 연구가 이루어져야 한다. 마지막으로, 보건 정책 수립에 있어서 젠더 격차 그 자체뿐 아니라 그 방향 또한 주목해야 한다. 건강 증진에 할당되는 자원은 한정되어 있기 때문에 어떤 젠더의 건강 불이익이 더 큰지 살펴볼 필요가 있다.

본 연구는 국제 보건 정책 수립 및 관련 법을 입법하는 데에 젠더 메인스트리밍이 필요하다고 제안한다.

Reducing the global health gap has always been one of global health practitionersconcerns, and gender inequality is one the universal factors that attribute to global health gap. Gender equality is defined as the absence of discrimination on the basis of a person's sex in opportunities, the allocation of resources and benefits, or access to services (WHO gender policy, 2002). Gender inequality damages the health of both women and men worldwide, and the current gender gap in health outcomes needs to be analyzed in order to plan effective actions to tackle gender inequality in health. However, researches that examine what factors have impacts on the gender gap in health outcomes are not abundant; especially studies on relationship between gender equality and gender gap in health of adults in low- and middle-income countries(LMICs) are scarce. this study aims to investigate the association between gender equality and gender gap in adult mortality and morbidity (disease burden of those aged 15-64 years) in LMICs in the years between 2006 and 2016. The concepts of shortfall equality and attainment equality, which were introduced by Anand and Sen in 1995, were taken into account when interpreting study results.

A panel analysis was conducted to investigate both the cross-sectional and longitudinal association between gender equality and gender difference in adult mortality and morbidity in LMICs. To assess gender inequality, the GGI produced by the World Economic Forum from 2006 to 2016 was used. Adult mortality rate and life expectancy was chosen among many related measures of mortality. YLD (Years Lost due to Disability) of disability-adjusted life-years (DALY) produced from the Institute for Health Metrics and Evaluation was used to measure overall burden of all causes, HIV/AIDS, and diabetes. This study used World Bank Atlas method when grouping low-income-countries (LICs), lower- and middle- income countries (LMICs), and upper- and middle- income countries (UMICs). Data of LICs and LMICs were merged in order to obtain a large enough sample to generate reliable results.

The gap between female adult mortality and male adult mortality (per person) shows a statistically significant negative association with the GGI in LICs and LMICs, but not with the GGI in UMICs; the gap between female life expectancy and male life expectancy shows a statistically significant positive association with the GGI in LICs and LMICs, but not with the GGI in UMICs; the gap between female overall YLD and male overall YLD for those between the ages of 50 and 64 years (per person) does not show any statistically significant association with the GGI in LICs and LMICs and UMICs; the gap between female YLD of HIV/AIDS and male YLD of HIV/AIDS for those between the ages of 15 and 49 years (per person) shows a statistically significant positive association with the GGI in LICs and LMICs; the gap between female YLD of diabetes and male YLD of diabetes for those between the ages of 15 and 49 years (per person) shows a statistically significant negative association with the GGI in UMICs; and the gap between female YLD of diabetes and male YLD of diabetes for those between the ages of 49 and 64 years (per person) shows a statistically significant positive association with the GGI in UMICs.

Concerning LICs and LMICs, these results show the importance of expanding the budget of CHE to combat HIV/AIDS and diabetes. It was found that CHE and the gender gap in YLD of HIV/AIDS for those aged 15-64 years was negatively associated; additionally, CHE and the gender gap in YLD of diabetes for those aged 15-64 years was negatively associated.

In UMICs, gender sensitive policies are needed to decrease the disease burden of diabetes. A 0.1 increase in the GGI results in a 0.00094 decrease in the gender gap of YLD of diabetes in population of those aged 15-49 years. That is, when a country becomes more gender equal, the gender gap in diabetes will likely decrease. Furthermore, it appears beneficial for UMICs to increase the magnitude of CHE to decrease the burden of HIV/AIDS, since it was found that a one unit increase in CHE results in a decrease in the gender gap of YLD of HIV/AIDS in population of those aged 15-49 years by 0.000001. The GNI did not show any statistically significant associations with the gender gap in health in UMICs.

There are four main findings from this study. First, panel analyses revealed that the magnitude and direction of the gender gap in health vary greatly by context, which can differ greatly based on the type of disease, type of health outcome, income level of the country, age of patients, targeted region and culture, etc. Therefore, the results do not suggest one specific approach to the gender gap in adult morbidity is desirable. Different strategies are needed to close the overall gender gap in health, taking the complex nature of the specific gender gap into account.

Second, there appears to be no relationship between the signs of the coefficients of the GGI, GNI, and CHE in any way (Appendix 3). The fact that the GGI and GNI are not associated enables us to validate the main purpose of the GGI, which aims to merely measure the gender gap as opposed to the actual levels of the available resources and opportunities in those countries (World Economic Forum, 2015), as aforementioned.

Third, every independent variable used in the analyses can have statistically significant negative associations and statistically significant positive associations with the gender gap in health (Appendix 3). That is, we cannot determine whether an independent variable will decrease the gender gap or increase the gender gap since it differs by the type of health outcome. These findings lead to the conclusion that understanding the gender context in each country is crucial and further research is needed to determine what causes different gender gap in health.

Lastly, regarding policy implication of this study, there is a need to pin down not only the gender gap, but also its direction. It is important to determine which gender suffers from more health disadvantages, as resources allocated for improving health are limited.

Policy makers should devise action plans and policies that use existing resources strategically, or gender sensitively in this case.