[창업일보 = 윤삼근 기자]
얀센 백신의 예약률이 고소득, 고학력, 고숙련도 지역일수록 높게 나타나 "선착순마저 소득 순" 이라는 지적이 높다.
이에따라 획기적인 사회 불평등 해소정책이 필요하다는 주장이 제기됐다.
18일 기본소득당 용혜인 의원실은 질병관리청에서 받은 자료를 분석한 결과, 고소득 지역인 서울의 얀센 백신 예약률이 가장 높은 것으로 드러나 “불평등이 우리 삶의 모든 결과에 영향을 미치고 있다”고 밝혔다.
[지역별] 서울 제주 강원 울산 대전 순으로 예약률이 높아
◆"고소득자 비율, 고학력자 비율, 고숙련 노동자 비율이 높을수록 백신예약률은 뚜렷하게 상승"
자료 분석결과에 따르면 온라인 선착순으로 30대 이상 민방위, 예비군 대원 등을 대상으로 진행되어 6월 1일 하루만에 89만명 전회분이 마감된 이번 예약에서 서울은 30대 남성 인구대비 예약률 29.8%를 기록해 가장 낮은 경북의 20.3%에 비해 9.5%p 높았다.
또한 지역별 백신예약률 격차가 소득, 학력, 숙련도 수준과 뚜렷한 관련성이 있는 것으로 나타나 온라인 선착순 방식조차도 불평등과 자유로울 수 없는 것으로 확인됐다.
◆시도별 얀센백신 예약률
총 예약자는 89만명으로 30대 남성인구 356만명 대비 25.0%가 예약에 성공한 것으로 나타났다. 시도별로는 서울에 이어 제주 28.6%, 강원 26.3%, 울산 26.1%, 대전 25.2% 순으로 예약률이 높았으며, 경북에 이어 대구 21.0%, 충북 21.8%, 경남 22.1% 순으로 예약률이 낮았다.
서울 30대 남성 73만 8천명 대비 22만명이 예약에 성공했는데, 전국평균보다 3만 5천명 더 성공했다. 반면 경북 30대 남성은 15만 8천명 대비 3만 2천명이 예약하는 데 그쳐, 전국평균 예약률에 비하면 7천 5백명이 덜 성공했다.
시군구별로는 육해공통합본부 계룡대가 위치한 충남 계룡시가 77.4%로 가장 높았으며, 이어 서울시 영등포구 44.8%, 강원도 철원 40.7%, 강원도 화천 39.0% 순으로 높았다.
가장 낮은 곳은 경북 울릉군으로 12.8%에 불과해 계룡시의 1/6 수준에 머물렀다. 이어 경북 영양 14.2%, 경북 고령 14.7%, 경남 통영 14.8%가 예약률이 낮았다 군무원 인구비율이 높은 접경지역과 군사기지 소재지 등을 제외하면 예약률 상위 20곳 중 서울이 11곳, 경기도가 6곳으로 수도권이 85%를 차지했으며 대표적 부유지역인 강남 3구, 용산, 분당, 마포, 양천, 과천, 수원, 안양, 용인을 망라한다.
◆시군구별 얀센백신 예약률
용혜인 의원실은 온라인 선착순으로 진행되는 백신 예약에서 가장 예약률이 높은 지역들과 낮은 지역들의 차이가 두 배 가량 나는 이유에 주목했다.
30대 스마트폰 사용률이 100%에 가깝고 지역별 인터넷 속도가 행정서비스 접속에 무리가 없을만큼 차이가 적은 상황에서 기술적 요인은 격차를 낳을 요인이 되지 않을 것으로 봤다. 따라서 가장 공평하게 경쟁한다고 할 수 있는 선착순의 영역에서마저도 사회경제적 요인이 개입한다는 추정이 가능하다.
변수의 상관성을 확인하기 위해 시·군·구별 자료로 분석을 시행한 결과, 지역별 백신예약률 격차는 시·군·구별 소득·학력·숙련도와 매우 강한 상관성을 보이는 것으로 확인됐다.
고소득자 비율, 고학력자 비율, 고숙련 노동자 비율이 높을수록 백신예약률은 뚜렷하게 상승하는 양상을 보였으며 모두 통계적으로 매우 유의(p<0.001)했다.
고소득자 비율이 1% 상승할 때 백신예약률은 0.25%, 고학력자 비율이 1% 상승할 때 백신예약률은 0.16%, 고숙련자 비율이 1% 상승할 때 백신예약률은 0.29% 상승하는 양상을 보였다.
세 변수 모두 설명력(R2)이 0.2 이상이었으며, 고숙련자 비중이 설명력이 가장 높아(0.33) 대기업이나 전문직 집단의 소재 여부가 중요한 변수로 판단된다. 이는 울산 동구, 전남 여수, 경기도 이천, 수원 영통구, 서울 영등포구, 서울 서초구 등의 높은 예약률과 관련된 것으로 보인다.
◆시군구별 백신예약률-고소득 비율, 고학력 비율, 고숙련 비율 분포
즉 이런 격차는 뉴스 및 행정 접근성, 백신에 대한 이해도와 그에 따른 태도, 사회적 네트워크의 밀도와 폭 등에서 비롯된 것으로 추론할 수 있다.
지역에 대형 사업장이 많아서 네트워크 내 정보공유가 가능하다거나, 고학력자의 비율이 높아서 뉴스나 정보의 해석이 용이하고 행정 접근에 큰 장벽이 없다면, 가장 ‘공정’해 보이는 선착순 경쟁일지라도 유리할 수 있다는 의미다.
영남지역의 경우에는 60대 이상의 저조한 백신예약률에서 드러났듯 백신에 대한 우려가 상대적으로 큰 정서가 추가적으로 영향을 미쳤을 수 있다.
그러나 근본적으로 예약률 격차의 저변에 놓여 있는 것은 ‘불평등’이었다. 대구·경북·부산·울산·경남 등 영남지역 시군구 72곳을 따로 분석해도 소득, 학력, 숙련도는 백신예약률과 유의하게(p<0.01) 양(positive)의 상관성을 보였다.
인구밀도가 낮은 지역은 감염 우려가 적기 때문에 대상자들이 예약에 적극적이지 않을 수 있다는 주장도 검토해 볼 수 있다. 코로나 확진률은 인구밀도와 상관성이 높다. 또한 인구밀도는 소득·학력·숙련도보다는 설명력이 낮지만 통계적으로 유의(p<0.001)하게 백신예약률과 상관성을 띈다.
지역의 인구밀도는 해당 지역의 소득·학력·숙련도와 상관관계가 있으므로, 인구밀도가 예약률과 상관성을 띈다면 소득·학력·숙련도 역시 예약률과 상관성을 보일 가능성이 높다. 따라서 인구밀도의 영향을 어느정도 제한했을 때 소득·학력·숙련도의 예약률과의 상관성을 확인해 볼 필요가 있다.
저밀도 지역만을 대상으로 (인구밀도 500명/km2이하, 106곳) 분석하면 소득·학력과 백신예약률은 유의한 상관관계를 발견할 수 없다. (p>0.05) 숙련도는 여전히 유의하긴 하지만(p<0.05) 설명력이 미미하다.
그러나 인구밀도가 높은 지역만을 대상으로 (4000명/km2이상, 76곳) 분석을 하면 소득·학력·숙련도는 강력한 설명변수의 지위를 유지한다. (p<0.001, R2 0.42-0.44) 상관계수는 더 높아져서 소득, 학력, 숙련도 1% 상승은 백신예약율의 각 0.34%, 0.32%, 0.43% 상승으로 이어지는 것으로 나타난다.
즉 백신예약률 격차의 불평등 관련성은 고밀도 도시지역을 중심으로 더 확연하며, 인구밀도가 비슷한 집단에서도 소득, 학력, 숙련도 변수가 중요하다는 점이 드러난다.
용혜인 의원은 분석 결과를 두고 “모두가 스마트폰을 갖고 있는 세계 최고의 인터넷 속도를 자랑하는 나라에서도 온라인 선착순 모집에서 큰 격차가 발생한다”고 지적했다.
이어 “6월 1일 0시부터 온라인에서 예약이 가능하다는 정보를 습득할 네트워크, 백신의 효능과 부작용을 통계적 사고를 통해 저울질할 수 있는 능력, 백신몸살에 대비해 연차를 쓸 수 있는 안정적인 직장, 야간노동에 시달리다 접수를 놓치지 않을 만큼의 삶의 여유, 홈택스 정도는 다루는 국가 행정에 대한 접근 능력 같은 요소들이 예약결과에 개입할 수 있다“고 말했다.
용 의원은 이어서 ”선착순마저 소득순이 될 만큼 불평등이 삶의 모든 영역에 영향을 미친다. 기본소득 같은 획기적 재분배 정책이야말로 공정한 사회로 가는 지름길이다“라고 덧붙였다.