청년층의 사회경제적 박탈 경험이 우울의 변화유형에 미치는 영향: 7가지 박탈 영역을 중심으로

Ⅰ. 서론

‘봄철과 같이 한창 젊고 건강한 시절’을 뜻하는 ‘청춘(靑春)’이라 불리는 청년기는 미래 진로를 위한 학업적, 직업적 성취와 원가족으로부터 독립 그리고 결혼을 통한 새 가족 형성 등의 생애과업을 수행하는 시기이다(Erikson, 1982). 이러한 성숙한 성인기 이행을 위해 중요한 시기인 청년층의 정신건강이 최근 사회적 문제로 대두되고 있다. 이를 실증하는 실태로 우리나라 자살률이 지난해 감소했지만, 청년층의 자살률은 증가하였다(Statistics Korea, 2021). 또한 최근 5년 동안 공황장애ㆍ불안장애ㆍ우울증 등 심리 불안 증상으로 진료받은 환자 증가율이 모두 20대에서 1위로 나타났으며(Kwak, 2019), 다수의 실태조사에서 다른 연령대보다 청년들의 우울이 심각하다고 보고되었다(NHRC, 2019; Economic, Social & Labor Council, 2020).

우울은 전 세계질병부담의 주요 원인이며, 특히 자살과 알코올중독 등 다양한 정신건강과 밀접한 요인이자 정신건강의 대표적인 지표이다(Kessler, Chiu, Demler, & Walters, 2005; Hawton, Comabella, Haw, & Saunders, 2013; Gwon & Choi, 2019). 우울의 원인은 생물학적, 심리적, 신체적, 사회적 원인 등 다양하다. 하지만 여러 연구와 학자들에 의해 우울은 단순히 정신건강의 문제를 넘어 사회적 차원의 주요 단면들과 관련 있는 사회적 현상으로 볼 필요성이 제기되면서(Kuruvilla & Jacob, 2007; Lee & Im, 2014), 경제적인 소득, 주거, 물리적 환경, 교육, 식이, 사회적 관계, 의료접근성 등 다차원적인 사회적 결정요인이 주목받고 있다(Whitehead & Dahlgren, 1991). 실제 여러 연구를 통해 우울은 열악한 주거, 빈약한 정보, 낮은 생활 수준에 직접적인 영향을 받기도 하며, 혹은 기회를 박탈당하는 등의 상황은 스트레스의 원인으로 작용하여 궁극적으로 우울을 초래한다고 보고된 바 있다(Ritscher, Warner, Johnson, & Dohrenwend, 2001; Wilkinson & Pickett, 2007).

이를 고려하면 청년층의 우울을 청년이 실제 삶을 수행하는 데 필요한 다차원적인 생활영역의 자원 결핍과 청년층이 놓인 사회구조적 문제를 함께 고려하여 살펴볼 필요가 있을 것이다. 한국 사회는 1997년 외환위기 이후 장기불황과 불평등 심화로 인해 청년층은 과거의 청년층보다 학력 수준도 높지만, 개인의 노력과 상관없이 높은 실업률, 낮은 임금, 비정규직 등을 경험하고 있다. 또한, 학자금 대출로 인한 부채, 계속 오르는 주택가격으로 인한 불안정한 주거 문제와 이로 인한 결혼과 출산 이행의 불안한 환경에 놓여 있다(Kim & Choi, 2017). 이는 청년들이 청년기의 자명했던 ‘취직-결혼-출산’의 생애과업 이행으로부터 탈표준화(de-standardized) 됨과(Brückner & Mayer, 2015) 동시에 청년층 자신이 처한 사회경제적 상황으로 자신의 계층을 구분 지으며, 자괴감과 무력감을 유발하고 박탈감을 느끼도록 한다(Bahk, 2017; Boserup, Kopczuk & Kreiner, 2018; Cho, Lim, & Kim, 2018; Kim, Heo, & Chang, 2018). 특히 타인과의 비교, 사회적 지지의 결핍, 삶에 대한 통제감 결여를 내포한 상대적 박탈감은 스트레스에서 중요한 역할을 차지하는데, 이는 궁극적으로 정신적인 고통, 즉 우울로 이어질 수 있음을 시사한다(Wilkinson & Pickett, 2007; Elliott, 2016). 이러한 측면에서 인간의 삶에서 비자발적으로 경험하는 다차원적인 결핍을 포괄하는 다양한 ‘박탈(deprivation)’ 영역과 우울의 관련성을 살펴볼 필요가 있다.

박탈은 타운젠트(Townsend, 1979)가 빈곤을 ‘자원의 결핍에서 기인하는 일상적인 생활양식, 관습과 활동으로부터의 배제(Calandrino, 2003)’로 정의할 때, 소득 기준으로 한 빈곤 개념은 실제 삶의 양식에서의 결핍을 계측하는데 불완전하다는 문제의식 아래 개발한 지표이다(Yeo, 2020a; Yeo 2020b). 이 지표는 개인이 속한 국가, 사회문화적인 요인이 반영되며(Heo, Cho, & Kwon, 2010) 식품, 의복, 주거시설, 노동조건, 건강, 교육, 환경, 사회관계 등 하위차원 혹은 요인으로 구분하여 활용할 수 있다(Townsend, 1979; Yeo, 2020a). 따라서 박탈은 단편적인 소득 중심의 사회경제적 지위와 같은 지표보다 다차원적이고 실질적인 결핍 경험으로부터 겪는 사회경제적 어려움을 이해할 수 있다(Kim, You, & Song, 2015). 또한 개인의 소득과 무관하게 누구나 박탈을 경험할 수 있으며, 이때 경험하는 박탈의 영역이 같지 않다는 점에서 박탈 지표는 주거, 교육, 근로, 의료 등 다양한 생활영역에서의 결핍 경험 그 자체를 반영할 수 있어 유용하다(Atkinson, 2003; Moisio, 2004). 이는 기존 우울의 사회적 결정요인으로 주로 살펴본 빈곤 여부, 소득수준, 직업 수준 등 사회경제적 지위 즉, 소득 중심의 지표로부터 탈피하여, 그 사회에서 건강하고 문화적인 생활을 영위하는 데 필요한 고용, 직업, 교육, 여가생활, 가족활동, 사회활동, 사회관계 등 최소한의 물리적, 사회적 자원과 활동에서 결핍이 실질적으로 일어났는지를 가늠하여 청년층의 우울을 살펴볼 당위성을 제공한다.

이러한 측면에서 일부 박탈과 우울 간의 관계를 살펴본 연구가 수행되어 박탈 경험이 우울의 예측요인으로 입증된 바 있다(Kim, J. et al., 2015; Yum & Moon, 2017; Im & Park, 2018). 이들 연구는 박탈 영역이 가지는 강점인 박탈 영역을 세분화하지 않고, 총체적 점수를 활용하여 어떠한 박탈 영역이 실제 우울에 영향을 미쳤는지 확인하기 어려움을 가진다. 또한 대다수가 단면연구로 수행되어 우울의 변화와 대상자 내 이질적인 변화양상을 파악하는 데 한계가 있다. 연구 대상층은 주로 중ㆍ장년층(Yum & Moon, 2017; Im & Park, 2018; Ko, Jeong, & Shin, 2018), 노인(Seo, 2015; Kim, T. et al., 2015) 혹은 전체 성인(Kim, J. et al., 2015; Son, 2018)으로 수행되어 청년층을 살펴본 연구는 매우 드물다. 이러한 측면에서 일부 학자들이 경제적 어려움과 관련된 우울은 생애주기에 따라 다르다는 것을 고려했을 때(Mirowsky & Ross, 2001; Levecque, Van Rossem, De Boyser, Van de Velde, & Bracke; 2011; Elliott, 2016; Yeo, 2020a), 청년층 대상으로 청년의 우울 변화에 영향을 미치는 실질적인 생활영역의 결핍을 살펴보는 것은 중요할 것이다.

따라서 앞서 고찰한 선행연구의 한계점과 논의를 종합하여 본 연구는 청년층이 경험하는 다차원적인 사회경제적 영역별 박탈 경험이 우울의 종단적 변화유형에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 한다. 이를 위해 국내 사회경제적 박탈 관련 선행연구(Lee & Cho, 2009; Heo et al., 2010; Lee & Im, 2014)를 검토하여 다차원적으로 박탈 영역을 식생활 박탈, 주거 박탈, 교육 박탈, 직업경제적 박탈, 사회보장 박탈, 보건의료 박탈, 사회적 박탈의 7가지 영역으로 구분하여, 각 영역별 결핍 경험 정도가 우울의 종단적 변화유형에 어떠한 영향을 미치는지 확인할 것이다. 궁극적으로 규명한 결과에 근거하여 청년층 우울을 감소하기 위한 건강증진 방안을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 분석결과

1. 조사대상의 인구사회학적 특성

연구대상자의 일반적 특성은 <Table 1>과 같다. 연구대상자의 성별은 남성 41.3%, 여성 58.7%로 여성의 비율이 높았다. 학력 수준은 고졸 이하 31.1%, 대졸 이상 68.9% 순으로 높은 비율을 보였다. 혼인상태는 결혼상태가 58.5%, 미혼이 39.1%, 이혼/별거/사별은 2.4%였으며, 종교 여부는 있음이 42.2%, 없음이 57.8%로 나타났다. 거주지역은 수도권이 41.9%, 비수도권이 58.15%로 응답하였으며, 소득수준에 따른 빈곤 여부는 비빈곤은 91.8.%, 빈곤이 8.2%로 나타났다.

<Table 1>

Demographic Characteristics

2. 우울 변화유형(발달궤적의 잠재집단) 분류

청년층의 우울 발달궤적의 잠재집단 즉, 변화유형을 분류하기 위해 잠재계층성장분석을 하였다. 먼저, 최적의 잠재집단 수를 탐색하기 위해 청년층의 우울 변화궤적의 잠재집단 분류모형과 모형 추정식을 살펴보았다<Table 2>. 청년층의 우울 변화궤적의 잠재집단 수는 총 4개로 분류된 모형이 제시되어, 청년층의 잠재집단 수에 따른 분류모형의 상대적 적합도를 살펴보았다. 잠재집단 수가 1개씩 증가할 때마다 BIC, AIC 값은 낮아졌다. 하지만 잠재집단에 대상자가 속하는 비율이 5% 이하를 가진 잠재집단을 가진 모형은 적합하지 않아(Muthen & Shedden, 1999), 잠재집단 3개, 4개로 분류된 모형은 제외되었다. 더불어 결과 해석의 간명성을 고려하여 최종적으로 잠재집단이 2개로 분류된 모형이 가장 적합하다고 판단되어 최종 분류모형으로 결정하였다.

<Table 2>

Classification of the latent class of depression growth trajectoriesN=2,032

도출된 잠재집단 분류모형의 추정식을 통해 우울 변화궤적의 통계적 유의성을 살펴본 결과, 잠재집단 2개 유형 모두 유의한 것으로 나타났다<Table 3>[Figure 1]. 이 잠재집단의 변화유형의 특징을 살펴보고, 이를 고려하여 각 잠재집단의 명칭을 명명하였다.

<Table 3>

Estimation of the latent class modelN=2,032

[Figure 1]

Classifying of growth trajectory on depression

첫 번째 잠재집단(Class 1)은 초기치 우울 수준이 상대적으로 낮은 집단으로 시간이 지나면서 비선형적(Cubic)으로 완만하게 ‘증가-감소-증가’를 하는 포물선 추이를 보였다. 이 변화양상은 우울의 정상범위 안에서 소폭의 증감 추이를 반복적으로 보이는 것으로, 일반적인 스트레스 상황, 사건에 따라 경험할 수 있는 일반적인 우울 정서임을 고려하여 ‘정상 일반군’으로 명명하였다. 이 집단에는 분석대상자의 82.1%가 이 집단에 속하는 것으로 나타났다. 반면 두 번째 잠재집단(Class 2)은 첫 번째 잠재집단(class 1)과 달리 선형추이(Linear)를 보이며, 첫 시점 즉 초기치 우울 수준부터 매우 높은 수준(약 16점)을 보였으며, 시간이 지나면서 선형적으로 급격한 증가 추이를 보였다. 이 잠재집단에는 분석대상자의 17.9%가 속하며, 이 집단의 명칭을 ‘심각한 우울 증가군’이라 명명하였다.

3. 청년층의 사회경제적 박탈이 우울의 변화유형에 미치는 영향

주요 변인들의 다중공선성을 확인하기 위해 각 변인 간의 상관계수를 살펴본 결과, 상관계수의 절대값이 .001 ~ .636의 범위로 0.8을 넘지 않아 변인 간 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단하였다. 이후 ‘정상 일반군’을 기준으로 하여 로지스틱 회귀분석을 수행하여 상대적 위험도(RRR)를 제시하였다. 분석모형 적합도는 LR Chi²는 통계적으로 유의하였으며, 모형의 설명력을 의미하는 Psedo R²은 .114로 나타났다. 청년층의 우울 변화유형에 사회경제적 박탈 영역별 영향력을 검증한 결과는 다음과 같다<Table 4>.

<Table 4>

Influence of social-economic deprivation on the change patterns of depressionN=2,032

첫째, 인구사회학적 요인에서는 성별, 학력 수준에서는 고졸 이하 대비 대졸 이상이. 종교유무, 거주지역이 우울의 변화유형에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 남성보다 여성이 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 1.781배 높았다(RRR=1.781, p<.001). 학력 수준이 ‘대졸 이상’일 경우(RRR=.301, p<.05), 종교가 있는 경우(RRR=.735, p<.05)가 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 낮았다. 거주지역은 수도권일 경우 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 1.411배 높은 것으로 나타났다(RRR=1.411, p<.01)

둘째, 사회경제적 박탈 영역에서는 주거박탈, 직업ㆍ경제적 박탈, 건강ㆍ의료 박탈 경험이 우울의 변화유형에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주거박탈 경험이 많을수록 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 1.114배 높았다(RRR=1.114, p<.05). 또한 직업ㆍ경제적 박탈 경험이 많을수록 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 1.505배 높은 것으로 나타났다(RRR=1.505, p<.01). 건강ㆍ의료 박탈 경험이 많을수록 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 2.132배 높아(RRR=2.132, p<.001), 이는 주거 박탈, 직업ㆍ경제적 박탈, 건강ㆍ의료 박탈 경험을 더 많이 한 청년들이 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 크다는 것을 의미한다.

Ⅳ. 논의

본 연구는 7개년도의 종단자료를 통해 청년층 우울의 종단적 변화유형을 도출한 후, 이 변화유형에 사회경제적 박탈 영역별 경험이 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구의 주요 연구결과와 이와 관련하여 청년 우울, 정신건강 증진을 위한 논의는 다음과 같다.

첫째, 청년층의 우울 변화유형은 2개로 도출되었다. 도출된 변화유형은 ‘초기 낮은 우울 수준이 시간이 지나면서 정상범위 내에서 반복하며 증감하는 양상’을 보이는 ‘정상 일반군’과 ‘초기 우울 수준이 매우 높고, 시간이 지나면서 급격히 증가’하는 ‘심각한 우울 증가군’으로 분류되었다. 이러한 결과를 통해 청년층 내에서 서로 다른 우울의 변화양상을 가지는 것을 확인하였다. 특히, 청년 우울의 변화양상이 2개로 분류된 결과는 청년층이 보이는 우울은 극단적인 형태의 변화양상을 보일 수 있음을 의미하며, 이는 청년의 우울 문제에 집중적으로 관심을 가지고 개입해야 할 보건학적 문제임을 시사한다. 청년층의 우울에 대한 정신건강 증진 개입 전략을 수립할 때 대상 전체에 대한 동일한 접근을 지양하고, 우울의 변화양상을 고려한 접근의 필요성을 제공한다. 즉, 우울의 초기수준과 변화양상에 따른 중재 집단과 중재 지점을 설정하고, 이에 대한 보건학적인 예방 및 중재 방안을 마련하고 적용해야 한다. 예컨대, 우울의 정상범위 내에서 일반적인 우울감을 느끼는 정도의 ‘정상 일반군’은 예방 차원에서 대학교, 직장 내에서 스트레스 대처 혹은 우울 예방과 단기적인 심리정서 지원프로그램 등을 마련할 필요가 있다.

반면 초기 우울 수준이 매우 높고 증가하는 양상을 보이는 ‘심각한 우울 증가군’은 청년층의 주요 생활영역인 대학교나 직장 내 전문 상담 인력을 배치하여 우울 문제를 조기 선별 및 개입할 수 있도록 하고, 만성화된 우울과 취약한 정신건강을 개선할 수 있는 프로그램 및 치료 연계 방안을 마련해야 한다. 특히, 이 집단은 지속해서 우울이 급격히 증가한다는 점을 고려하면 다음 생애 단계인 중장년의 시기까지 우울이 이어져 만성화될 수 있으므로 적극적이고 집중적인 임상적, 정책적 개입이 필요할 것이다. 예컨대, 국가 차원에서 실시하는 ‘생애 전환기 건강검진’의 연령층을 확대하여, 우울에 대한 조기 선별, 중재, 지역사회 연계로 이어지는 방안을 고려해볼 수 있다.

둘째, 청년층의 우울 변화유형에 영향을 미치는 사회경제적 박탈 영역은 ‘주거 박탈’, ‘직업ㆍ경제적 박탈’, ‘건강ㆍ의료박탈’ 경험이 많을수록 ‘정상 일반군’ 대비 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 높았다. 이는 빈곤 청년의 인권상황을 단면 조사한 결과(NHRC, 2019)를 지지하는 결과이며, 종단적인 방법을 통해 우울의 변화양상의 특성을 확인한 것으로 볼 수 있다. 특히 본 연구 결과는 상기 보고서에서 청년들이 생존을 위한 어려움으로 ‘안정적 일자리 마련’, ‘주거ㆍ임대 등을 위한 주거비용 조달’, ‘생활비 마련’ 순으로 응답한 것과 일관된 결과이다. 또한 청년들의 불안정한 고용상태와 질 낮은 일자리, 경제적 어려움을 의미하는 직업경제적 박탈 경험이 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성을 높인다는 결과는 실직, 부채, 불안정한 고용상태 등과 정신건강의 관계를 살펴본 여러 선행연구(Chang et al., 2004; Sweet, Nandi, Adam, & McDade, 2013; Jørgensen, Thygesen, Becker, & Tolstrup, 2017; Yoo, Kim, Park, & Lee, 2018; Song, Lee, & Jeong, 2019)와 유사한 결과이다.

또한 최근 ‘주거’의 의미는 단순히 사람이 거주하는 물리적인 공간만을 의미하는 것이 아니라 청년층에게는 다양한 의미를 내포한 지표이다. 현대 청년층에게 ‘집’은 ‘결혼-출산’이라는 과업 이행을 위해 중요한 필수조건이며, 한국사회의 불평등과 성공을 대표하는 대리지표(Lee & Im, 2014)라는 점에서 미래에 대한 불안감을 해소할 수 있는 수단이다. 이러한 측면에서 청년층의 주거박탈 경험이 많을수록 심각한 우울 증가군에 속할 가능성이 높은 결과는 청년들이 실질적으로 느끼고 신체심리적으로 반응하는 불평등의 영역을 반영한 것으로 볼 수 있다.

한편 본 연구결과에서는 다른 연령층에 비해 상대적으로 간과되었던 청년층의 건강ㆍ의료 박탈 경험이 많을수록 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이는 주로 건강ㆍ의료 박탈은 노인의 우울에 영향을 미치는 박탈 영역으로 지목된 것과 상이한 결과이다(Seo, 2015; Park, 2018; Yeo, 2020a). 하지만 식생활, 열악한 거주환경, 불안정한 고용상태, 사회경제적 지위는 정신건강뿐 아니라 신체 건강에까지 영향을 미친다(Nelson, Lust, Story, & Ehlinger, 2008; Yoo, Chung, & Lee, 2015; Park, Heo, Oh, & Yoon, 2015; Marmot, 2016). 이를 미루어보아 ‘주거박탈’과 ‘직업ㆍ경제적 박탈’ 경험이 많은 청년이 건강이 나쁘고, 치료적 결핍 경험을 많이 할 수 있는 것은 당연한 결과일 수도 있다. Kim (2020)은 청년층에게서 아파도 병원을 가지 못하는 ‘미충족 의료’ 경험 비율이 의외로 높음을 보고하며, 주된 원인을 ‘시간 부족’, ‘참을 수 있어서’, ‘경제적인 이유’ 등을 제시하였다. 특히 저소득층 청년일수록 미충족 의료 경험이 잦은 것을 언급하며 결국 청년의 건강 문제 역시 세대 간, 세대 내 불평등 문제를 반영하는 지표로 보았다.

이를 통해 청년층의 우울, 더 나아가 정신건강에 대한 정책을 수립할 때 단순히 개인 차원의 심리정서적 접근뿐 아니라 공중보건학적 관점과 건강의 사회적 결정요인에 근거하여 다차원적인 사회경제적 박탈의 측면까지 함께 고려한 개입과 정책적 대안의 필요성을 알 수 있었다. 따라서 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 큰 주거 취약계층 혹은 불안정한 고용 및 경제적 상태인 청년층의 정신건강 개입과 신체 건강증진을 위한 민ㆍ관 차원의 보건 의료지원 사업을 마련하고, 더불어 일정 수준의 생활을 영위할 수 있는 소득과 안정적 고용, 주거에 대한 다양한 복지서비스 및 자원을 건강증진 사업과 연계 역시 중요할 것이다. 예컨대, 주거 빈곤과 직업경제적 박탈 경험이 많은 청년층에게서 건강 취약군을 발굴하기 위해 청년층이 많이 거주하는 원룸, 빌라촌 등을 중심으로 지역사회 내 아웃리치 등을 수행하고, 지역사회 보건소와 정신건강증진센터 등이 협력하여 청년 정신 및 신체건강 증진 프로그램 마련 및 제공, 치료 연계를 제공한다. 건강증진 개입 외에 일정 수준의 생활이 영위될 수 있도록 소득 및 구직 지원금, 주거 지원금 등 복지서비스에 대한 정보제공과 주민센터 서비스를 연계할 수 있는 일련의 시스템 구축이 필요하다.

이 연구의 결과는 다음과 같은 의의를 가진다. 첫째, 기존 연구에서 우울의 사회적 결정 원인으로 주로 활용되었던 사회경제적 지위 등 소득 중심 접근을 지양하고, 개인의 실질적인 삶의 생활영역에서 경험하는 결핍을 포착하기 위해 사회경제적 박탈 7개 영역 그 자체를 활용하였다는 점이다. 이는 실제 청년층이 어떤 박탈 영역에서 민감하고 부정적 정서를 느끼는지를 탐색적으로 살펴보았다는 점에서 차별성이 있다. 둘째, 우울의 종단적 변화를 모두 하나의 발달궤적으로 보지 않고, 청년층 내에서 서로 다른 변화유형을 살펴보았다. 따라서 청년층의 우울 수준과 변화양상에 따라 개입 대상과 중재 지점을 전략적으로 차별을 두어 접근해야 할 근거를 제공할 수 있다.

그럼에도 본 연구는 몇 가지 한계점을 가진다. 첫째, 저소득층이 과대 표집된 분석자료의 특성상 가중치 고려가 필요하지만, 본 연구는 가중치를 적용하지 않고 분석하여 결과의 일반화 측면에서 다소 한계가 있다. 둘째, 시간이 지나면서 박탈 경험의 양상 또한 변화할 수 있지만, 본 연구는 활용 자료의 첫 시점의 박탈 경험이 우울에 미치는 영향을 살펴보았다. 따라서 후속 연구에서는 사회경제적 박탈 경험의 변화양상도 함께 고려하여 분석한다면, 보다 다양한 논의를 끌어낼 수 있을 것이다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 청년층이 경험한 사회경제적 영역별 박탈 경험이 그들의 우울 변화유형에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 결과 청년층 내에서 우울의 변화유형이 다르게 나타났으며, 그 변화유형에 주거 박탈, 직업ㆍ경제적 박탈, 건강ㆍ의료 박탈 영역이 영향을 미치는 것을 확인하였다. 특히 주거, 직업ㆍ경제적 박탈, 건강ㆍ의료 박탈 경험이 많을수록 ‘심각한 우울 증가군’에 속할 가능성이 높은 것을 알 수 있었다. 이에 우울 즉, 정신건강을 증진하기 위해 청년층의 삶터인 대학교, 직장, 사회 전반적 영역에서 우울 변화유형에 따른 효과적인 예방 교육 및 건강증진 개입 전략 수립이 필요하다. 또한 정신건강이 취약한 청년들을 발굴하기 위한 지역사회 내 다양한 아웃리치 활동과 건강증진 사업 마련과 더불어 다양한 사회복지 서비스 연계가 필요하다. 궁극적으로 청년들의 건강한 삶을 위해 공중보건학적 관점과 건강의 사회적 결정요인에 근거한 다양한 보건ㆍ복지 정책이 마련되어야 할 것이다.

References

• Andruff, H.. Carraro, N., Thompson, A., Gaudreau, P., & Louvet, B. (2009). Latent class growth modelling: A tutorial. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 5(1), 11-24. [https://doi.org/10.20982/tqmp.05.1.p011]
• Atkinson, A. B. (2003). Multidimensional deprivation: Contrasting social welfare and counting approaches. Journal of Economic Inequality, 1, 51-65. [https://doi.org/10.1023/A:1023903525276]
• Bahk, J. W. (2017). A Markov process analysis of income class mobility in Korea. Korean Journal of Policy Analysis and Evaluation, 27(4), 63-90.
• Boserup, S. H., Kopczuk, W., & Kreiner, C. T. (2018). Born with a silver spoon? Danish evidence on wealth inequality in childhood. The Economic Journal, 128(612), F514-F544. [https://doi.org/10.1111/ecoj.12496]
• Brückner, H., & Mayer, K. U. (2005). De-standardization of the life course: What it might mean? And if it means anything, whether it actually took place?. Advances in Life Course Research, 9, 27-53. [https://doi.org/10.1016/S1040-2608(04)09002-1]
• Calandrino, M. (2003). Low-income and Deprivation in British families. London: D epartment for Work and Pensions.
• Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2009). Microeconometrics using Stata. College Station, Tex: Stata Press..
• Chang, J. Y., Jang, E. Y., Kim, B. S., Roh, Y. H., Lee, J. Y., & Han, J. H. (2004). The longitudinal effects of youth unemployment on mental health. Korean Psychology, 23(2), 121-144.
• Cho, O. L., Lim, H. J., & Kim, H. G. (2018). How Korean college students accept their status as ‘Eul’, the second class citizen not losing the spirit of competition. Korean Journal of Cultural Sociology, 26(1), 245-295. [https://doi.org/10.17328/kjcs.2018.26.1.007]
• Cortina J. (1993). What is coefficient alpha: An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1), 98-104. [https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98]
• Economic, Social & Labor Council. (2020). Survey on COVID-19 and youth labor (Korean, authors’ translation). Seoul: Author.
• Elliott, I. (2016). Poverty and mental health: a review to inform the Joseph Rowntree Foundation’s anti-poverty strategy. London: Mental Health Foundation.
• Erikson, E. H. (1982). The life cycle completed: A review. New York: Norton.
• Green, S. B., Lissitz, R. W., & Mulaik, S. A. (1977). Limitations of coefficient alpha as an index of test unidimensionlity. Educational Psychological Measurement. 37(4), 827-838. [https://doi.org/10.1177/001316447703700403]
• Gwon, T., & Choi, H. (2019). A systematic review of the suicide prevention program for the elderly. Korean Journal of Stress Research, 27(1), 53-63. [https://doi.org/10.17547/kjsr.2019.27.1.53]
• Ha, R. K., Sim, H., Kim, K., & Park, S. (2020). The effect of debt on depression in young adults. Health and Social Welfare Review, 40(4), 295-331.
• Hawton, K., i Comabella, C. C., Haw, C., & Saunders, K. (2013). Risk factors for suicide in individuals with depression: a systematic review. Journal of Affective Disorders, 147(1-3), 17-28. [https://doi.org/10.1016/j.jad.2013.01.004]
• Heo, J. H., Cho, Y. T., & Kwon, S. M. (2010). The effects of socioeconomic deprivations on health. Korean Journal of Sociology, 44(2), 93-120.
• Im, Y., & Park, M. (2018). The effect of socioeconomic deprivation on depression of middle-aged single person Households. Social Science Research Review Kyungsung University, 34(1), 187-206. [https://doi.org/10.18859/ssrr.2018.02.34.1.187]
• Jørgensen, M. B., Thygesen, L. C., Becker, U., & Tolstrup, J. S. (2017). Alcohol consumption and risk of unemployment, sickness absence and disability pension in Denmark: A prospective cohort study. Addiction, 112(10), 1754-1764. [https://doi.org/10.1111/add.13875]
• Jung, T., & Wickrama, K. A. (2008). An introduction to latent class growth analysis and growth mixture modeling. Social and Personality Psychology Compass, 2(1), 302-317. [https://doi.org/10.1111/j.1751-9004.2007.00054.x]
• Kessler, R. C., Chiu, W. T., Demler, O., & Walters, E. E. (2005). Prevalence, severity, and comorbidity of 12-month DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication. Archives of General Psychiatry, 62(6), 617-627. [https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.6.617]
• Kim, J., You, J. W., & Song, I. H. (2015). Effects of socioeconomic deprivation on depressive mood: Analysis of the moderating effect of age. Health and Social Welfare Review, 35(3), 42-70. [https://doi.org/10.15709/hswr.2015.35.3.42]
• Kim, K. T. (2020) The eating habits and mental health of youth and their policy implications. Health and Welfare Forum. 284, 33-46.
• Kim, S. Y., Heo, S., & Chang, S. (2018). The effects of socioeconomic deprivation on health status in the elderly: Focusing on the mediating role of depression. Health and Social Welfare Review, 38(1), 88-124. [https://doi.org/10.15709/hswr.2018.38.1.88]
• Kim, T. W., & Choi, J. Y. (2017). Who is poorer among young people. Health and Welfare Policy Forum. 244(2), 6-19.
• Kim, T. W., Lee, J. M., & Jung, J. W. (2015). A study of elderly poverty and depression: Focusing on the multidimensional concept of poverty. Health and Social Welfare Review, 35(3), 71-102. [https://doi.org/10.15709/hswr.2015.35.3.71]
• Ko, A. R., Jeong, K. H., & Shin, B. K. (2018). A longitudinal study on the effects of socioeconomic deprivations on depression of middle-aged single-person household: A focus on the comparison between single-person and multi-person households. Korean Journal of Family Social Work, 59, 55-79. [https://doi.org/10.16975/kjfsw.2018..59.003]
• Kohout, F. J., Berkman, L. F., Evans, D. A., & Cornoni-Huntley, J. (1993). Two shorter forms of the CES-D depression symptoms index. Journal of Aging and Health, 5(2), 179-193. [https://doi.org/10.1177/089826439300500202]
• Kuruvilla, A., & Jacob, K. S. (2007). Poverty, social stress & mental health. Indian Journal of Medical Research, 126(4), 273-278.
• Kwak, S. S. (2019, September.30.). The highest rate of mental illness in ‘20s in crisis’. Cheongnyeon-uisa. Retrieved from http://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=1072689
• Lee, J. E., & Cho, M. Y. (2009). A study on latent classes of social exclusion experience: Analysis on difference of gender and education level. Social Welfare Policy. 36(3), 79-103. [https://doi.org/10.15855/swp.2009.36.3.79]
• Lee, W., & Im, R. (2014). Study for the relationship between perceptions of inequality and deprivation in Korea: Focusing on the mediating role of depression. Health and Social Welfare Review, 34(4), 93-122. [https://doi.org/10.15709/hswr.2014.34.4.93]
• Levecque, K., Van Rossem, R., De Boyser, K., Van de Velde, S., & Bracke, P. (2011). Economic hardship and depression across the life course: The impact of welfare state regimes. Journal of Health and Social Behavior, 52(2), 262-276. [https://doi.org/10.1177/0022146510394861]
• Marmot, M. (2016). The health gap. London: Bloomsbury.
• Mirowsky, J., & Ross, C. E. (2001). Age and the effect of economic hardship on depression. Journal of Health and Social Behavior, 42(2), 132-150. [https://doi.org/10.2307/3090174]
• Moisio, P. (2004). A latent class application to the multidimensional measurement of poverty. Quality and Quantity, 38(6), 703-717. [https://doi.org/10.1007/s11135-004-5940-7]
• National Human Rights Commission of Korea [NHRC]. (2019). Survey on the human rights situation of poor youth (Korean, authors’ translation). Seoul: Author.
• Nelson, M. C., Lust, K., Story, M., & Ehlinger, E. (2008). Credit card debt, stress and key health risk behaviors among college students. American journal of health promotion, 22(6), 400-406. [https://doi.org/10.4278/ajhp.22.6.400]
• Nylund, K. L., Asparouhov, T., & Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 14(4), 535-569. [https://doi.org/10.1080/10705510701575396]
• Park, J., Heo, Y., Oh, U., & Yoon, S. (2015). Changes in physical and mental health as a function of substandard housing conditions and unaffordable housing. Korean Journal of Social Welfare, 67(2), 137-159. [https://doi.org/10.20970/kasw.2015.67.2.006]
• Park, S. Y. (2018). The effects of health-related factors and social networks on depressive symptoms in elderly men and women: Focusing on the moderating effects of gender. Health and Social Welfare Review, 38(1), 154-190. [https://doi.org/10.15709/hswr.2018.38.1.154]
• Radloff, L. S. (1977) The CES-D scale: A self-report depression scale for research in the general population. Applied Psychological Measurement, 1(3), 385-401. [https://doi.org/10.1177/014662167700100306]
• Ritsher, J. E., Warner, V., Johnson, J. G., & Dohrenwend, B. P. (2001). Inter-generational longitudinal study of social class and depression: A test of social causation and social selection models. The British Journal of Psychiatry, 178(S40), S84-S90. [https://doi.org/10.1192/bjp.178.40.s84]
• Seo, Y. S. (2015). The effect of socio-economic deprivation on depression according to the age of the elderly. Journal of the Korea Gerontological Society, 35(1), 99-117.
• Son, Y. J. (2018). A study on the influence of socio-economic deprivation on depression: Focusing on latent growth modeling analysis. Journal of the Korean Data Analysis Society, 20(6), 3227-3238. [https://doi.org/10.37727/jkdas.2018.20.6.3227]
• Song, I. H., Lee, K. W., & Jeong, J. H. (2019) Problem drinking as a moderator on the relationship between unemployment and depression among young adults: Analysis of gender differences. Korean Public Health Research, 45(1), 59-70.
• Statistics Korea. (2021). Causes of death statistics in 2020. Daejeon: Author.
• Sweet, E., Nandi, A., Adam, E. K., & McDade, T. W. (2013). The high price of debt: Household financial debt and its impact on mental and physical health. Social Science & Medicine, 91, 94-100. [https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2013.05.009]
• Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach's alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53. [https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd]
• Townsend, P. (1979) Poverty in the United Kingdom: a survey of house hold resources and standards of living. New York: Penguin Books. [https://doi.org/10.1525/9780520325760]
• Whitehead, M., & Dahlgren, G. (1991). What can be done about inequalities in health?. Lancet, 338(8774), 1059-1063. [https://doi.org/10.1016/0140-6736(91)91911-D]
• Wilkinson, R. G., & Pickett, K. E. (2007). The problems of relative deprivation: Why some societies do better than others. Social Science & Medicine, 65(9), 1965-1978. [https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2007.05.041]
• Yeo, E. (2020a). The effect of material deprivation on depression: Focused on effect by life cycle and area of deprivation. Health and Social Welfare Review, 40(2), 60-84.
• Yeo, E. (2020b). Impact of deprivation experience on social integration perceptions: Centered on differences by age group, Survey Research, 21(1), 59-89. [https://doi.org/10.20997/SR.21.1.3]
• Yoo, J., Chung, G., & Lee, S. G. (2015). The association between the latent classes of household economic deprivation experience and parent-reported measures of child health. Korean Journal of Social Welfare Studies, 46(1), 397-431. [https://doi.org/10.16999/kasws.2015.46.1.397]
• Yoo, K. A., Kim, Y. R., Park, C. S., & Lee, T. Y. (2018). The effects of employment on depression-the Korea Welfare Panel Study. Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, 19(1), 251-259.
• Yum, S. O., & Moon, J. W. (2017). The 3ffect of socioeconomic deprivation experiences of middle and old age group on depression: Focusing on mediating effect of family conflict. Korea Academy of Care Management, 25, 53-76.