Hearing Loss Index and Aging-Based Forecasting
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Abstract
This study aims to forecast the impact and associated costs of hearing loss as the prevalence of hearing loss continues to rise due to population aging. Our results are the aging-based prediction of the hearing loss index, visualizing the regional concentration of hearing loss. We conduct the projections of time-series regression based on spatial aging up to the year 2030 to forecast the hearing loss and to measure the associated costs. Utilizing the RATS statistical package (Estima, Inc., Evanston, IL, USA), Korean data are analyzed. The hearing loss population is projected to increase from 480,862 in 2025 to 596,345 by 2030. The medical cost of hearing loss is approximately KRW 2.5,603 trillion in 2030 while the hearing loss dependency ratio increases to 1.75. Regionally, the highest concentrations of hearing loss in 2030 are predicted in Gyeongbuk (2.68), Daegu (2.29), and Jeonbuk (2.04). Amid accelerating low birth rates and aging, both the prevalence of hearing loss and the associated costs are increasing significantly. Regional impacts are asymmetrical.
INTRODUCTION
세계보건기구(World Health Organization, 2021)는 난청 인구의 증가로 2050년에는 난청 인구가 전 세계 인구의 1/4인 25억 명에 이를 것으로 예상하고 난청 문제에 대한 전 세계적인 대응을 촉구하고 있다. 국내 난청 진료 인구는 매년 5% 이상씩 증가하고 있으며(Lee, 2019; Lee et al., 2025) 특히 70대 이상 고령의 난청 인구는 급격하게 증가하는 추세이다(Han et al., 2024; Lee, 2019).
인구 고령화와 관련하여 난청 인구가 증가하고 있는 상황에서 난청 지수(hearing loss index)는 난청 동향을 단면적으로 파악하고 이를 난청 관리, 정책 및 비용 등 전반적인 난청 대응에 활용할 수 있다. 지수는 시간 흐름에 따라 동질의 집단이 어떻게 변해가는지를 살펴보기 위해 만든 평균적 숫자이며 어떤 현황의 합의된 기준에서 비교하거나 다른 성과 지표들과의 관계 파악에 활용한다. 때문에 특정 기준 연도나 기간에 기초한 시계열 데이터로 기준과 비교 연도의 측정값을 비교하고 변화를 설명할 수 있다. 통계청에서는 “복합적이고 추상적인 사회현상을 쉽게 설명하기 위해 관련되는 지수나 척도로 개념화하고 특정 주제 또는 현상을 다차원적으로 측정하여 요약적으로 보여줄 수 있는 각종 상황과 핵심 지표를 분류 선정한 지표” (https://www.index.go.kr/unity/potal/PotalMainIntro.do?cdNo=110)를 체계화하였다. 이에 인구 고령화와 관련된 고령화 지수를 포함하여 인구, 복지, 교육 등 다양한 영역에서의 지수를 산출하여 보고하고 있다. 지수의 활용과 관련하여 Li et al.(2023)은 지역사회 고령자 삶의 질 향상과 주거 환경 평가를 위한 다각적인 고령친화적 평가 지표 시스템의 필요성과 활용을 보고하였다.
본 단신은 인구 통계 기반으로 난청 지수를 산출하고 난청 지수와 고령화 지수를 활용하여 시계열 분석을 수행하여 난청 지수 및 고령화 지수의 지역별 차이를 분석하였다. 또한 고령화에 따른 청각장애 인구와 난청 비용을 지수화하여 2007년부터 2024년까지 시계열 회귀 분석을 수행하고 이를 토대로 2030년까지 고령화에 기반한 난청 인구 및 관련 비용을 예측하였다(Granger, 1969). 난청 지수와 관련된 연구는 국내외적으로 거의 보고된 바가 없으며 난청 지수의 산출과 예측은 초고령 사회의 진입과 함께 국내 난청 인구의 급격한 증가와 관련된 국가적 차원의 난청 대응과 정책 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
본 단신은 통계청 지표누리(https://www.index.go.kr/)와 국가통계포털(https://kosis.kr/index/index.do)에서 2007년부터 2024년까지 제공된 고령화 현황, 장애인 현황, 인구 추계, 건강보험 통계 등의 자료를 활용하였다. 인구 추계 자료는 2030년까지의 추정값을 기반으로 한다.
고령화 지수는 65세 이상 인구와 14세 이하 인구의 비로 인구 고령화 정도를 나타내는 대표적 지표이다. 어린이 100명당 노인이 몇 명인지 보여주는 지표로서 값이 높아질수록 노인이 많아지고 저출산이 심각하다는 의미로 다음과 같이 산출한다.
고령화 지수 = (65세 이상 인구/14세 이하 인구) × 100
본 단신에서는 국내 총 인구 대비 청각장애 인구의 비중을 난청 지수로 정의하고 아래와 같이 산출하였다. 이는 국내 총 인구에 대한 청각장애 인구의 비중을 나타내며 다음과 같이 산출한다.
난청 지수 = (청각장애 인구/총 인구) × 100
고령화 지수에 기반한 시계열 회귀 모형 예측 방법을 사용하였고 정규최소제곱(ordinary least squares) 기법으로 난청 지수를 추정 및 예측하였다. 통계분석은 regression analysis of time series (Estima, Inc., Evanston, IL, USA) 프로그램을 사용하여 유의수준 p < 0.05로 분석하였다.
난청 지수 현황 분석
본 단신에서 산출한 난청 지수는 국내 총 인구 대비 청각장애 인구의 백분비를 나타낸다. 다시 말해 총 인구 100명당 청각장애 인구가 몇 명인지를 나타낸다. Figure 1은 2007년에서 2024년 기간 동안 난청 지수와 고령화 지수 추이를 보여준다. 난청 지수는 2007년에 약 0.41명에서 2024년에는 약 0.86명으로 증가하여 지속적으로 늘어나는 추세를 보여준다. 난청 지수의 남녀 분석에서 남자가 여자보다 조금 더 높은 편으로서 2024년도에 남자는 약 0.9명이고 여자는 약 0.81명이었다. 고령화 지수 역시 지속적인 증가를 보이고 있으며 2007년 54.6명에서 2024년 181.2명으로 증가하였다.
Hearing loss index & aging index in Korea.
난청 지수의 지역별 현황을 분석한 결과 지역에 따른 차이를 보였다(Table 1). 2024년도 난청 지수는 전국 평균인 100명당 0.86명에 비해 경상북도가 100명당 1.5명으로 가장 높았고 대구(1.27명), 전라북도(1.24명), 전라남도(1.11명), 충청남도(1.07명), 제주도(1.01명), 강원도(0.99명), 인천(0.94명) 순으로 나타났다.
Hearing loss index across regions
또한 표본 기간 동안 인구 고령화와 난청 지수 간의 상관관계는 전국 0.96 정도로 매우 높았다. 그리고 지역별로 서울과 경기 등은 평균치가 낮았고 대구와 경북 등은 평균치가 높았다. 예컨대 서울은 평균 0.48 ± 0.028명, 경기는 평균 0.47 ± 0.027명이었고 대구는 평균 0.69 ± 0.075명, 경북은 평균 0.95 ± 0.082명이었다.
난청 지수와 고령화 지수 예측 검정
Table 2는 단순 회귀모형을 활용한 난청 지수와 고령화 지수의 전국 및 지역별 예측값을 나타낸다. 분석 결과 향후 전국 및 지역별로 고령화가 심화되면서 난청 지수 또한 증가할 것으로 추계되었다. 전국과 지역별 고령화 지수가 2025년부터 2030년까지 증가함에 따라 난청 지수도 상당히 증가하였으며 지역별로는 고령화의 수준 및 속도 등에 의해 난청이 영향을 받는 것으로 보인다.
Forecasting hearing loss index and aging index across regions
전국적으로 고령화 지수가 2025년에 199.9로서 14세 이하 인구 100명당 65세 이상 인구가 약 200명에서 2030년에 312.0명으로 증가하여 인구 고령화가 심화될 것으로 추산되며 난청 지수는 2025년 0.98명으로 인구 100명당 청각장애 인구가 0.98명에서 2030년에 1.41명으로 증가할 것으로 예측된다. Figure 2는 본 단신에서 예측한 2030년도의 지역에 따른 난청 지수와 고령화 지수 추이를 지도 시각화를 통해 보여준다.
Hearing loss index and aging index distribution across regions in 2030. The circles on the map represent the projected 2030 hearing loss index and aging index from Table 3. Larger circles indicate higher values for both indices.
지역별로 보면 2025년도 난청 지수는 경북(1.88), 대구(1.44), 전북(1.41), 충남(1.32), 전남(1.23), 강원(1.11), 인천(1.08), 충북(1.04), 경남(1.03) 등 순서로 나타났다. 2030년 난청 지수는 경북(2.68), 대구(2.29), 전북(2.04), 충남(1.98), 인천(1.65), 제주(1.65), 경남(1.60), 전남(1.57), 강원(1.42), 부산(1.41), 충북(1.39) 등의 순서로 추계되었다.
2025년도 고령화 지수는 전남(277.9), 강원(272.7), 전북(265.2), 부산(263.1), 서울(237.8), 충북(215.7), 경남(209.9), 충남(207.6), 대구(207.5) 등의 순서로 나타났다. 2030년도 고령화 지수는 전남(419.6), 전북(414.4), 강원(402.5), 부산(400.4), 경남(359.1), 서울(358.5), 충북(330.5), 대구(326.0), 충남(323.6) 등의 순서로 추계되었다.
지역별 특징을 정리하면 2024년도 난청 지수가 3번째로 높은 전북(1.24)의 경우 2025년에서 2030년까지 고령화 지수가 약 56% 증가하고 난청 지수는 약 45% 증가할 것으로 예측된다. 2024년도 난청 지수가 2번째로 높은 대구(1.27)의 경우 2025년에서 2030년까지 고령화 지수는 약 58%, 난청 지수는 약 59% 증가가 예측된다. 2024년 난청 인구가 1번째로 높은 경북(1.50)의 경우 2025년부터 2030년까지 고령화 지수는 약 43%, 난청 지수는 약 43% 증가할 것으로 예측된다.
난청 비용 추산
Table 3은 귀 관련 의료 비용에 대한 기초 통계량을 근거로 귀 관련 의료 비용과 난청 부양 비용 추산치를 보여준다.
Forecasting ear related medical expenses and supporting expenses
귀 관련 의료 비용은 진료비와 급여비를 나타내며 본 단신에서는 이를 연간 청각장애 인구 의료 비용으로 추산하여 아래의 식을 적용하여 산출하였다.
연간 귀 관련 의료 비용 = 청각장애인 수 × 청각장애인 1명당 의료 비용
청각장애 인구 전망치가 2025년 480,862명, 2027년 531,570명, 2030년 596,345명으로 추계될 때 청각장애인 1명당 소요한 2023년도 의료 비용 추산치인 약 4,293,391원을 기준으로 난청 비용을 계산해 볼 수 있다. 귀 관련 의료 비용은 2025년에 약 2조 645억 원이며 2027년도에 약 2조 2,822억 원, 2030년도에 약 2조 5,603억 원에 달한다.
난청 부양 비용은 생산 가능 인구 100명당 난청인 몇 명의 의료 비용을 부담해야 하는지를 나타낸다.
난청 부양 비용 = (청각장애 인구/15~64세 인구) × 100
청각장애 인구에 대한 전망치가 2025년도 480,862명, 2030년도 596,345명으로 추계될 때 생산 가능 인구의 추계치인 2025년도 35,912,000명, 2027년도 35,184,000명, 2030년도 34,166,000명을 기준으로 난청 부양 비용을 계산하였다. 생산 가능 인구 100명당 부담해야 할 난청 부양 인구는 2025년에 1.34명, 2027년에 1.51명, 2030년에 1.75명으로 증가한다.
참고로 생산 가능 인구 100명당 부양해야 할 노인 부양 비용 대비 난청 부양 비용의 비중은 2025년에 4.57%, 2027년에 4.58%, 2030년에 4.59%로 점차 늘어날 전망이다.
DISCUSSIONS
본 단신에서는 2007년부터 2024년까지 고령화 기반 시계열 회귀 분석을 시행하고 난청 지수를 통한 국내 난청 현상을 파악하고자 하였다. 또한 2030년까지 지역별 국내 고령화 지수와 난청 지수 현황을 예측하였다. 청각장애 인구에 대한 전망치가 2025년 480,862명에서 2030년 596,345명으로 추계될 때 난청 지수는 전국 평균 0.98 (2025년)에서 1.41 (2030년), 지역별로 2025년 0.52(세종)~1.88(경북)에서 2030년 0.63(세종)~2.68(경북)로 증가할 것으로 예측되었다. 고령화 지수는 전국 평균 199.9 (2025년)에서 312.0 (2030년), 지역별로 2025년 67.6(세종)~277.9(전남)에서 2030년 104.9(세종)~419.6(전남)으로 증가할 것으로 예측되었다.
인구 고령화와 난청과 관련해서 65세 이상 노인 인구의 약 30~40%가 청력손실이 있으며 연령 증가에 따라 더 많은 난청이 발생하는 것으로 보고되었다(Lin et al., 2011; World Health Organization, 2021). 우리나라는 전 세계적으로 가장 빠르게 고령화가 진행되는 국가 중 하나로 노화성 난청의 급격한 증가와 함께 난청은 가장 흔한 노인성 만성질환 중 하나로 자리 잡을 것으로 예상된다. 이에 난청은 국내 복지 의료체계 및 사회 경제적 측면에서 매우 중요한 비중을 차지할 것으로 전망된다. 본 단신 결과는 향후 5년까지 난청 지수와 고려화 지수의 증가를 보여주었으며 난청 지수와 고령화 지수는 높은 상관관계가 있고 국내 난청 인구의 증가가 인구 고령화와 밀접한 관계가 있음을 확인할 수 있었다.
최근 보고(Lee et al., 2023)에 따르면 국내 난청 관련 정책, 지원 서비스, 접근성, 전문 인력 등 전반적인 측면에서 양호하게 수행되고 있는 것으로 평가되었다. 다만 향후에는 사후관리 모니터링 시스템 구축, 서비스 접근성 확대, 최신 재활 기법의 활용, 서비스 인력 전문성 강화 등 정책 및 서비스 측면에서의 보완이 필요하다고 제안되었다. 또한 다른 연구에서도 보청기 급여 제도 개선(Choi et al., 2022; Yoon et al., 2023), 서비스 품질 향상(Sim et al., 2020), 청능사 국가자격화(Jin & Oh, 2021), 원격서비스 활용(Oh & Bahng, 2024) 등 국내 난청 관련 정책적 제안과 개선의 필요성에 대한 연구가 보고된 바 있다.
본 단신은 국내 난청 인구 증가와 관련하여 글로벌 난청 지수 개발의 필요성과 활용을 제안하는 기본 연구로서 모든 난청 진단 인구 데이터를 포함하지 않고 청각장애인 데이터를 활용하여 추산하고 단순 회귀 모형과 최소 자승 추정법 가정 측면에서 한계가 있다. 향후 건강보험공단의 난청 진단 인구, 보청기 급여 인구 등 난청 관련 데이터를 활용한 난청 지수 개발의 필요성을 보여준다. 좀 더 세분화된 데이터를 활용하고 구체적인 관련 변수를 기반으로 모형을 개발하여 난청 지수를 산출한다면 이를 통해 국내 난청 현상을 보다 쉽게 설명하고 다차원적인 특성을 해석하는 데 기여할 수 있다. 또한 난청 관련 정책과 대책 마련에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Notes
Ethical Statement
N/A
Acknowledgements
N/A
Declaration of Conflicting Interests
The author has no conflicts of interest to declare.
Funding
N/A
Author Contributions
Conceptualization: Myoung Shik Choi. Data curation: Myoung Shik Choi. Investigation: Myoung Shik Choi. Validation: Myoung Shik Choi. Writing-original draft: Myoung Shik Choi. Writing-review & editing: Myoung Shik Choi. Approval of final manuscript: Myoung Shik Choi.