직업은 수명에 영향을 줄까? 프랑스·스페인 통계가 보여주는 것

프랑스에 사는 35세 남성 100명씩 두 집단을 떠올려 보자. 한쪽은 생산직 노동자, 다른 쪽은 관리자와 고위 전문직 종사자다. 나이는 같지만 65세에 이르는 사람 수는 다르다.

2020~2022년 프랑스의 연령별 사망률이 앞으로도 변하지 않는다고 가정하면, 생산직에서는 약 85명, 관리자·고위 전문직에서는 약 94명이 65세에 도달한다. 100명당 9명의 차이다. 물론 실제 사람 100명을 30년간 추적한 결과는 아니다.

눈여겨볼 것은 남녀의 격차가 다르다는 점이다. 65세까지 도달하는 사람 수의 차이는 남성에서 100명당 9명, 여성에서 4명이다. 생명표는 그 차이를 보여주지만 원인까지 설명하지는 못한다.

그렇다면 생산직 노동자가 관리직으로 옮기면 더 오래 살게 될까? 이 통계는 직업을 바꾼 같은 사람을 비교한 것이 아니라 서로 다른 직업군을 비교한 것이다. 관측된 격차를 이직의 효과로 해석할 수 없는 이유다.

스페인에서는 같은 직업군의 사망률 격차도 남녀에게 다르게 나타났다. 우리가 2022~2023년의 스페인 사망·고용 기록을 분석한 결과, 단순노무직 남성의 연령보정 연간 사망률은 과학·지식 분야 전문직 남성의 1.99배였다. 여성에서는 1.30배였다. 이는 취업자 집단 사이에서 관측된 차이일 뿐, 직업 때문에 늘거나 줄어든 수명을 계산한 값은 아니다. 원자료와 불확실성 추정치, 계산 코드 살펴보기.

프랑스의 5.3년 격차, 숫자가 말하지 않는 것

프랑스 통계당국은 35세까지 살아온 사람이 앞으로 얼마나 더 살 것으로 예상되는지도 계산했다. 여기에는 한 가지 조건이 붙는다. 연령별 사망률이 2020~2022년 수준에 머문다는 가정이다.

관리자·고위 전문직 남성의 남은 기대수명은 48.9년, 생산직 남성은 43.6년으로 추정됐다. 격차는 5.3년이다. 같은 직업군을 비교했을 때 여성의 격차는 3.4년이었다.

여기서 숫자를 잘 읽어야 한다. 35세에 48.9년이 남았다는 것은 약 84세까지 살 것으로 예상된다는 뜻이다. 49세에 사망한다는 의미가 아니다. 지금 35세인 누군가의 실제 사망 나이를 예언하는 숫자도 아니다.

프랑스 국가통계청(INSEE)의 세부 자료를 보면 차이가 더 선명해진다. 아래 그림에는 남성 15개, 여성 12개 직업군이 모두 담겨 있다. 먼저 위아래 집단의 큰 격차를 살펴보자. 가까운 순위 사이의 작은 차이는 신중하게 읽어야 한다. 각 숫자는 35세 이후 남은 기대수명을 나타낸다. 점이 오른쪽에 있을수록 더 오래 살 것으로 추정된다. 옅은 점은 팬데믹 이전인 2017~2019년, 짙은 점은 2020~2022년을 표시한다.

비교해 볼 만한 직업군이 있다. 남성 초등학교·직업교육 교사는 35세 이후 48.1년, 운송 운전직은 44.4년을 더 살 것으로 추정됐다. 차이는 3.7년. 그렇다고 그 원인을 이 그래프로 알 수 있는 것은 아니다. 비숙련 생산직은 남녀 모두 하위권에 있다. 세부 직업군에서 최고와 최저 추정치의 차이는 남성 약 6.0년, 여성 4.4년이다.

하지만 이것을 직업별 수명의 정확한 순위표로 읽어서는 안 된다. 규모가 작은 직업군일수록 추정에 통계적 불확실성이 따른다. 인접한 집단 사이 몇 개월의 차이는 의미 있는 차이가 아닐 수 있다. 또 같은 직업에 평생 종사했는지도 이 분류만으로는 알 수 없다. 일부 사람에게는 마지막으로 기록된 직업이 사용됐다.

학력별 수치를 보면 직업만으로 설명하기가 더 어려워진다. 같은 프랑스 자료에서 고등교육을 받은 남성의 35세 이후 남은 기대수명은 정규 학위가 없는 남성보다 8.0년 길었다. 각각 48.5년과 40.5년으로, 직업군 간 5.3년 차이보다 크다. 학력, 소득, 어린 시절의 건강, 취업 기회는 서로 얽혀 있다. 두 격차를 빼서 직업 자체의 효과를 구할 수는 없다. 출처: INSEE.

프랑스 2020~2022년 자료(INSEE). 35세 이후 남은 기대수명의 격차다. 두 비교에는 겹치는 요인이 있으므로 서로 빼서 직업의 인과효과를 구할 수 없다.

스페인에서 드러난 또 다른 격차: 남성과 여성

프랑스 통계는 앞으로 더 살 것으로 예상되는 기간을 보여준다. 그렇다면 현재 취업자로 분류된 사람들의 사망률을 비교해도 직업별 차이가 나타날까?

프랑스에서 살펴본 수치는 공식 생명표에 실려 있다. 이어지는 스페인 비교는 스페인 국가통계청(INE)의 공개 사망·고용 자료를 직접 결합해 계산한 결과다. 하나는 사망자 수, 다른 하나는 직업·성별·연령별 취업자 수를 담고 있다. 직업 분류는 개인의 전체 경력이 아니라 연초 행정 기록을 따른다. 분석 대상은 2022~2023년의 35~64세 취업자로, 9개 직업군의 연령 구성이 다른 점을 보정해 비교했다.

스페인의 35~64세 남성 가운데 과학·지식 분야 전문직의 연령표준화 연간 사망률은 취업자 10만 명당 101.6명, 단순노무직은 201.7명이었다. 거의 두 배라는 상대적 차이는 연령표준화 연간 사망률에서 취업자 10만 명당 약 100명의 차이에 해당한다. 이것이 직업 때문에 발생했다고 입증된 사망자 수는 아니다. 여성은 같은 순서로 10만 명당 60.4명과 78.6명이었다. 스페인 통계의 단순노무직은 주로 반복적이고 숙련도가 낮은 일을 가리킨다. 초등학교 교사를 뜻하는 말이 아니다. 여성에서는 사망률이 더 높게 기록된 다른 직업군도 있었다. 남녀에게 하나의 직업 순위를 그대로 적용할 수 없는 이유다.

연령보정 사망률비의 근사 95% 신뢰구간은 남성 1.88~2.10, 여성 1.22~1.39였다. 두 사망률비의 차이는 포아송 사망 건수 모형에서 예상되는 우연 변동보다 컸다(p < 0.001). 그렇다고 직업 분류 오류나 취업자 선택 편향, 다른 교란 요인이 배제되는 것은 아니다.

연도를 따로 보아도 차이의 방향은 같았다. 단순노무직과 전문직의 사망률비는 2022년 남성 2.07, 여성 1.44였고 2023년에는 각각 1.90과 1.18이었다. 격차의 크기, 특히 여성의 수치는 달라졌다. 이 비교는 민감도 검증일 뿐, 직업이 일정한 인과효과를 낸다는 증거가 아니다. 연도별 수치와 계산 코드는 함께 제공하는 재현용 자료 묶음에 담겨 있다.

상대적인 차이가 크다고 절대적인 위험까지 같은 크기인 것은 아니다. 취업자 10만 명당 약 202명이라는 연령표준화 연간 사망률은 비율로 약 0.2%에 해당한다. 100명 중 2명이 사망한다는 뜻이 아니다. 게다가 집단의 사망률만으로는 특정 개인의 사망 가능성이나 잃어버릴 수명을 계산할 수 없다.

프랑스와 스페인의 숫자를 한 저울에 올려놓을 수는 없다. 프랑스는 폭넓은 사회·직업 집단의 기대수명을 제시하며, 일부 경우 마지막으로 기록된 직업을 사용한다. 반면 스페인은 연초에 취업자로 분류된 사람들의 연간 사망률을 계산한다. 둘 다 직업별 불평등을 보여주지만, 같은 인과효과를 다른 방식으로 측정한 것은 아니다.

일 자체는 건강에 어떤 영향을 줄까?

이제 막 일을 시작한 두 사람을 떠올려 보자. 한 사람은 대학을 졸업하고 비교적 안전한 사무실에서 보수가 좋은 일을 얻는다. 다른 한 사람은 학교를 마치자마자 돈을 벌기 시작해 수십 년을 공장에서 일한다. 둘의 60세 건강 상태가 다르다면, 그 차이의 뿌리는 첫 출근일보다 훨씬 앞에 있을지도 모른다.

어린 시절의 생활환경, 소득, 의료서비스 접근성, 건강 습관이 모두 영향을 미친다. 프랑스의 학력별 수치는 사회적 조건과 건강이 얼마나 밀접한지 보여준다. 반대 방향의 관계도 있다. 건강 상태가 어떤 일을 시작할 수 있는지, 또 그 일을 얼마나 오래 계속할 수 있는지에 영향을 준다. 만성질환이 생기면 육체적으로 힘든 일을 먼저 그만둘 수 있다. 그러면 그 일을 계속하는 사람들은 일을 떠난 사람들보다 평균적으로 건강할 수 있다. 이를 건강한 근로자 효과(healthy worker effect)라고 한다. 비슷한 선택 편향은 엘리트 운동선수 연구에서도 나타난다. 운동선수의 사망률이 낮게 관측돼도 훈련 덕분인지, 원래 엘리트 선수가 될 만한 사람들의 특성 때문인지 그 몫을 가려내기는 어렵다.

그렇다고 작업장의 위험까지 통계적 착시라는 뜻은 아니다. 어떤 위험 요인에는 직업별 순위표보다 훨씬 직접적인 근거가 있다.

석면 노출. 석면 섬유를 흡입하면 중피종이나 폐암이 생길 수 있다. 중요한 것은 단순히 ‘건설업 종사자’라는 직업명이 아니다. 석면에 실제로 노출되는지, 얼마나 들이마시는지, 보호 조치가 제대로 작동하는지가 핵심이다.

지나치게 긴 노동시간. 세계보건기구(WHO)와 국제노동기구(ILO)의 검토에서는 주당 55시간 이상 근무하는 것이 35~40시간 근무와 비교해 뇌졸중 상대위험 약 35% 증가와 연관됐다. 이는 특정 질환의 위험에 관한 추정치다. 장시간 노동 때문에 수명이 35% 짧아진다는 뜻은 아니다.

고된 직업 경력과 건강하게 사는 기간. 한 유럽 연구는 50세 이후 남은 기대수명을 추정했다. 연구진은 개인의 실제 작업환경을 직접 측정하지 않고, 미국 O*NET 데이터베이스의 직업별 업무 설명을 이용해 유럽 참가자들의 과거 경력이 얼마나 고됐는지를 분류했다. 모형상 가장 고된 일을 해 온 집단은 가장 덜 고된 집단보다 남은 기대수명이 약 4년 짧게 추정됐다. 스스로 건강을 매우 좋게 평가하며 지낼 것으로 예상되는 기간의 차이는 남성 약 7년, 여성 약 9년이었다.

여기에는 주의할 정의가 하나 더 있다. 연구 모형은 건강 상태를 ‘최상’이나 ‘매우 좋음’으로 답한 경우만 유리한 건강 상태로 분류했다. ‘좋음’이라는 응답조차 다른 범주에 넣었다. 여기서 나온 기간은 모형으로 추정한 기대 연수이지, 참가자들이 실제로 건강하게 지낸 기간을 한 해씩 관찰한 결과가 아니다. 따라서 9년 차이가 질병이나 장애를 안고 사는 시간이 9년 더 길다는 뜻도, 이직하면 건강하게 사는 시간이 9년 늘어난다는 증거도 아니다.

직업명 뒤에 숨은 근무 조건

같은 직업이라도 일하는 모습은 전혀 다를 수 있다. 어떤 운전자는 정해진 시간에 일을 마치고 충분히 잔다. 다른 운전자는 장시간 운전하고 좀처럼 피로를 풀지 못한다. 같은 건설 현장에서도 위험한 분진에 노출되는 정도는 사람마다 다르다.

자신의 일에 따르는 건강 위험을 알고 싶다면 직함보다 근무 조건을 물어야 한다. 유해 물질에 노출되는가? 보호 장비와 조치는 효과적인가? 실제 근무시간은 얼마나 되는가? 일정을 조절할 수 있는가? 교대근무 사이에 회복할 시간은 충분한가?

직업별 통계는 불평등을 찾아내는 출발점이지, 원인을 밝혀낸 최종 답안이 아니다. 일 자체의 영향을 알려면 직함 뒤를 봐야 한다. 같은 직업을 가진 사람이라도 유해 물질에 노출되는 정도, 실제 노동시간, 회복할 기회는 크게 다르다.

따라서 ‘어느 직업으로 옮기면 5년을 더 살까?’보다 ‘지금 일하는 곳에서 바꿀 수 있는 위험은 무엇일까?’를 묻는 편이 낫다. 유해 분진을 줄이고, 무리한 근무 일정을 조정하고, 쉴 시간을 확보하는 일은 직업을 바꾸지 않고도 건강 위험을 낮추는 데 도움이 될 수 있다. 직업명은 격차를 가리킨다. 그 안에서 예방할 수 있는 위험을 찾는 일은 이제부터다.

출처 및 분석 방법

1. INSEE: 직업군별 기대수명; INSEE: 관리자와 생산직 노동자 간 격차; 상세 사망률표. 2020~2022년에는 코로나19 팬데믹이 포함된다. 기간 생명표는 관측된 연령별 사망률이 유지될 때 무슨 일이 생길지 설명할 뿐 개인의 미래를 예측하지 않는다.
2. INE: 직업·성별·연령별 사망자 수 , 취업자 수. Mike’s Balance의 계산은 2022~2023년 35~64세 취업자를 대상으로, 5세 연령대로 구분하고 모든 취업자의 통합 연령 분포를 기준으로 직접 연령표준화했다. 사망자 수는 매년 연초 취업자로 분류된 사람을 기준으로 하고, 분모 역시 같은 기준일의 취업자 수다. 해마다 취업 상태가 달라질 수 있고 일부 사망 기록에는 확인 가능한 직업이 없다. 학력·소득·기존 건강 상태에 대한 보정은 없다. 대략적인 통계적 불확실성에는 행정기록 오류 가능성이 포함되지 않는다.
3. WHO: 석면; WHO/ILO: 장시간 근로.
4. Vandenberghe, 유럽의 직업 경력 부담과 (건강)기대수명, 2025년 온라인 공개, 2026년 학술지 발행. SHARE의 직업 경력 자료와 미국 O*NET 직업 특성 설명을 사용한 관찰연구다. 인과관계를 입증하지는 않는다.
5. Vinni·Hakama: 건강한 근로자 효과.