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도시 평균수명만 보면 놓치는 것들 ― 삿포로 안에서도 달랐던 남성 기대여명

의료와 건강에 관한 세계 통계를 정기적으로 관측합니다

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같은 도시, 서로 다른 기대여명

도시의 건강 수준을 설명할 때 흔히 사용되는 지표가 기대여명이다. 그러나 도시 전체의 평균값만으로는 그 안에 존재하는 지역별 차이를 충분히 볼 수 없다. 일본 총무성의 사회·인구통계체계에 따르면, 삿포로시 남성의 출생 시 기대여명은 2020년도 기준 81.30년이었다. 같은 자료에서 삿포로시 주오구는 2020년도 기준 81.60년, 히가시구는 2020년도 기준 81.00년으로 나타났다.

이 수치는 어느 구가 더 건강하거나 어느 지역의 의료가 더 우수하다고 단정하기 위한 자료가 아니다. 오히려 중요한 점은 하나의 도시 평균이 모든 지역 주민의 상황을 똑같이 대표하지 않는다는 사실이다. 삿포로시 전체의 2020년도 수치만 보면 내부의 차이는 보이지 않는다. 구 단위로 자료를 나누어 보아야 비로소 같은 행정도시 안에서도 기대여명이 동일하지 않았다는 점을 확인할 수 있다.

지역지표시기수치
삿포로시남성 출생 시 기대여명2020년도81.30년
삿포로시 주오구남성 출생 시 기대여명2020년도81.60년
삿포로시 히가시구남성 출생 시 기대여명2020년도81.00년
삿포로시인구 10만 명당 일반병원 수2020년도9.0개 시설

병원 수와 기대여명은 같은 질문에 답하지 않는다

삿포로시의 인구 10만 명당 일반병원 수는 2020년도 기준 9.0개 시설이었다. 이 수치는 도시 차원의 의료시설 공급을 살펴보는 데 유용하다. 하지만 삿포로시 전체를 기준으로 집계된 병원 수와 구별 남성 기대여명을 곧바로 연결해서는 안 된다.

먼저 두 지표의 공간 단위가 다르다. 일반병원 수는 삿포로시 전체의 2020년도 수치인 반면, 기대여명 자료에는 삿포로시 전체와 주오구·히가시구의 2020년도 수치가 함께 제시돼 있다. 도시 전체의 시설 수만으로 어느 구의 주민이 의료기관에 얼마나 쉽게 접근했는지, 실제로 어떤 서비스를 이용했는지, 진료의 연속성이 어떠했는지는 알 수 없다.

또한 기대여명은 병원의 존재만을 반영하는 지표가 아니다. 제공된 통계만으로는 지역별 차이가 의료 이용, 생활환경, 인구 구성 또는 다른 조건 가운데 무엇과 관련되는지 판별할 수 없다. 따라서 “병원이 많아서 기대여명이 길다”거나 “기대여명이 짧은 곳은 의료시설이 부족하다”는 식의 해석은 이 자료의 범위를 넘어선다.

한국 독자가 주목할 통계 읽기의 핵심

한국을 포함해 도시 단위 건강통계를 읽을 때도 같은 원칙이 적용될 수 있다. 도시 평균은 지역 전체의 위치를 파악하는 출발점이지만, 생활권별 상황을 대신하지는 않는다. 특히 규모가 큰 도시에서는 전체 평균과 하위 지역 수치를 함께 살펴야 평균 뒤에 가려진 차이를 발견할 수 있다.

이때 중요한 것은 수치의 높고 낮음만 비교하는 일이 아니다. 같은 시기인지, 같은 성별과 연령 조건인지, 행정구역의 범위가 같은지, 지표의 정의가 같은지를 먼저 확인해야 한다. 이번 자료의 기대여명은 모두 2020년도 남성의 출생 시 기대여명이라는 공통 조건을 갖는다. 반면 병원 지표는 2020년도 삿포로시 전체의 인구 10만 명당 일반병원 수이므로 구별 기대여명과 분석 단위가 일치하지 않는다.

통계표에서 도시명 옆에 제시된 하나의 숫자는 명확해 보이지만, 그 숫자가 도시 내부의 모든 경험을 설명하는 것은 아니다. 삿포로시의 2020년도 사례가 보여주는 핵심도 여기에 있다. 시 전체 남성 기대여명, 구별 남성 기대여명, 시 전체 일반병원 수는 각각 의미 있는 정보이지만 서로 다른 질문에 답한다.

평균을 결론이 아니라 출발점으로

도시의 기대여명은 건강 상태를 압축해 보여주는 지표이고, 인구당 병원 수는 의료시설 공급의 한 측면을 보여준다. 둘 다 필요하지만 어느 하나만으로 지역 주민의 건강과 의료 접근성을 완전하게 설명할 수는 없다.

삿포로시의 2020년도 통계에서는 도시 평균과 구별 수치가 함께 제시되면서, 같은 도시 안의 차이를 확인할 수 있다. 다만 그 차이의 원인을 설명할 추가 자료는 제공되지 않았다. 따라서 가장 신중한 읽기는 지역 간 차이가 존재했음을 확인하되, 그 이유를 추정하지 않는 것이다.

보건의료 통계를 이해할 때 평균은 결론이라기보다 다음 질문을 찾는 출발점에 가깝다. 어느 범위에서 집계됐는지, 하위 지역 자료가 있는지, 서로 비교하는 지표의 단위가 일치하는지를 확인할 때 숫자는 비로소 지역의 현실을 더 정확하게 보여준다.

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