Journal Of Korean Society For Health Education And Promotion
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Current Issue

Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 39 , No. 1

[ Original Article ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 39, No. 1, pp. 25-39
Abbreviation: Korean J Health Educ Promot
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 31 Mar 2022
Received 01 Feb 2022 Revised 09 Mar 2022 Accepted 15 Mar 2022
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2022.39.1.25

위험음주 진입에 영향을 미치는 사회적 결정요인에 관한 종단연구
김지선* ; 정슬기** ; 박소빈***,
*중앙대학교 대학원 사회복지학과 대학원생
**중앙대학교 사회복지학과 교수
***중앙대학교 대학원 사회복지학과 대학원생

A longitudinal study on social determinants of risky drinking
Jiseon Kim* ; Sulki Chung** ; Sobeen Bak***,
*Ph.D. student, Department of Social Welfare, Chung-Ang University Graduate school
**Professor, Department of Social Welfare, Chung-Ang University
***M.A. student, Department of Social Welfare, Chung-Ang University Graduate school
Correspondence to : Bak sobeenDepartment of Social Welfare, Chung-Ang University, 84, Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, 06974, Republic of Korea 주소: (06974) 서울시 동작구 흑석로 84 중앙대학교 사회복지학과 Tel: +82-820-5149, Fax: 0504-157-7978, E-mail: parksobin1@gmail.com

Funding Information ▼

Abstract
Objectives

Alcohol consumption is affected by individual factors as well as social conditions such as income, education, residential environment, and employment status. The purpose of this study is to longitudinally examine social determinants that influence non-risky drinkers to fall into risky drinking group.

Methods

A discrete-time hazard analysis was performed using 9 waves of the Korea Welfare Panel Study Using 7th wave as the baseline, 14,657 people were followed for 9 years until 15th wave. Major variables included risky drinking, education, income status, subjective health, employment status, social capital, and social deprivation.

Results

The low level of education and high level of socioeconomic deprivation were found to predict risk drinking. The lower level of perceived health, being male, being single (divorced, separated, bereaved), regular employment, and non low-income also increased the risk of falling into the risky drinking group.

Conclusion

Study findings indicate that it is necessary to evaluate social factors and provide support to improve overall social conditions for prevention and intervention of alcohol related problems.


Keywords: risky drinking, social determinants of risky drinking, discrete-time hazard model, deprivation

Ⅰ. 서론

한국은 음주에 관대한 국가로 알려져 있고 음주량 또한 전 세계적으로 높은 편이다. 2019년 기준 전 세계의 15세 이상 인구의 연간 1인당 순수 알코올 소비량 평균은 6.45L인데 반해, 한국은 8.45L이다(National Statistical Office, 2021). 더욱이, 전 세계 평균 월간폭음률(한 달에 한 번 이상, 60g 이상의 알코올 소비)은 2005년 42.2%에서 2016년 39.5%로 감소하는 추세이지만(WHO, 2018), 한국의 월간폭음률은 같은 기간 3% 증가했다(Korea Centers for Disease Control and Prevention, 2018). 과도한 음주는 사회적으로도 심각한 폐해를 초래한다. 음주는 암, 심뇌혈관질환, 당뇨병, 간질환 등 각종 질병의 발생 위험을 증가시킴으로써 개인의 건강을 해칠 뿐만 아니라 그로 인한 의료비, 간병비 등을 발생시키고, 교통사고와 화재 및 폭력 등 범죄 발생 위험을 높여 각종 사회경제적 비용을 증가시킨다(Jung et al., 2015). 음주로 인한 문제는 개인뿐 아니라 사회적으로 다양한 부담을 초래한다.

하지만 한국 사회는 음주 문제를 개인의 일탈로 치부하는 경향이 있으며, 그로 인해 음주와 관련된 문제의 개입에 있어서도 주로 음주자 개인의 변화에 초점을 맞춰왔다. 음주 문제의 원인을 탐구한 선행연구들은 대부분 음주 문제의 원인을 우울, 스트레스, 감각추구경향, 음주동기 등 개인이 가진 특성에서 찾았고, 음주 문제의 해결을 위해서도 개인적 차원의 개입이 필요함을 역설하고 있다(Chae & Ryu, 2002; Lee, 2021). 하지만 음주는 주류 마케팅, 음주에 대한 사회적 허용도 등 사회적 환경으로부터 영향을 받기도 하며(Deaton & Case, 2021), 소득 수준이 낮을수록, 그리고 학력 수준이 낮을수록 음주문제를 경험할 확률이 높다는 결과들(Baumann et al., 2007; Wilkinson & Picket, 2019)은 개인의 음주행위에 사회적 요인이 영향을 미친다는 것을 시사한다.

이러한 문제의식에 기반하여 과도한 음주에 미치는 사회적 요인의 영향을 탐색한 연구들이 있다. Kim (2017)은 음주수준과 학력, 직업 유무, 경제적 수준, 사회적 관계의 만족도 등의 관계를 분석하였고, Lee (2020)는 주거빈곤이 위험음주에 미치는 영향을 검증함으로써 주거빈곤집단이 위험음주를 경험할 가능성이 높다는 것을 밝혔다. Bryden, Roberts, Petticrew와 McKee (2013)는 지역사회 애착, 지지 및 참여와 같은 사회적 자본이 알코올 사용에 미치는 영향을 탐색하였고, Baumann 등 (2007)은 사회적, 물질적 결핍이 알코올 남용에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, Karriker-Jaffe, Roberts와 Bond (2013)는 음주 및 음주 문제와 소득 불평등, 인종 간 불평등의 관계를 분석함으로써 경제적 불평등이 음주 문제와 관련이 있으며, 특히 소수인종에서 그 연관성이 강력하다는 것을 보여주었다. Peirce, Frone, Russell, Cooper와 Mudar (2000)는 사회적 접촉, 인지된 사회적 지지, 우울과 음주의 관계를 종단적으로 살펴보았으며, 사회적 접촉과 인지된 사회적 지지가 우울과 관련이 있고, 우울은 알코올 사용에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 즉, 음주를 설명하는 대표적인 개인 요인 중 하나인 우울은 사회적 조건의 영향을 받으며 위험음주는 그 결과로 나타난다는 관계를 설명한다. Rajput, Aziz와 Siddiqui (2019)는 한발 더 나아가 실업, 주류 광고, 주류 규제, 술에 대한 사회적 인식이 과음에 미치는 영향을 분석함으로써 보다 광범위한 사회문화적 요인의 영향을 보여주었다. 이상의 연구들은 개인의 사회경제적 요인이 열악하거나 관대한 음주문화일수록 음주문제를 경험하기 쉽다는 관점을 공유하고 있다. 술을 마시는 주체는 개인이지만 소득 불평등이나 인종 불평등 또는 실업 등이 음주 문제를 유발한다는 점에서 음주를 사회적 관점에서 보는 것이 필요하다.

건강의 사회적 결정요인 관점은 건강 문제를 사회환경적으로 접근하려는 노력으로, 위험 요인보다는 위험 조건을 중요시 한다(Bryant, 2009). 즉, 개인이 처한 조건과 개인을 둘러싼 환경이 건강 행동을 예측하는 요인이라고 본다. 또한 이러한 조건들이 건강 불평등으로 이어지는 주요 요인이라고 주장한다. 건강 불평등은 한 사회의 생활여건을 드러내는 지표이고, 건강의 사회적 결정요인은 건강에 영향을 미치는 사회적 조건들을 일컫는다(Marmot, 2017). Kim (2010)은 건강 불평등을 사회경제적 지위(소득, 직업, 교육, 거주지역 등)에 의해 개인이 범주화되고, 그 집단에 따라 건강상태에 체계적인 차이가 나타나는 것으로 정의하였다. 즉 사회계층, 거주지역, 교육수준 등이 건강의 사회적 결정요인이 되는데, 이러한 요인들에 따라 건강에 대한 기회가 차별화되고 건강상태의 차이가 구조화되는 것이다(House, 2002; Link & Phelan, 1995). 정신건강을 포함하는 건강의 문제를 건강불평등 혹은 건강의 사회적 결정요인으로 접근하는 연구들은 매우 활발하게 진행되어 왔지만 음주문제는 이 분야에서 상대적으로 관심을 덜 받아왔다. 건강의 사회적 결정요인의 대표적 학자인 Marmot (2017)은 건강 습관이 사회적 여건의 영향을 받는데, 이를 분명하게 보여주는 것이 음주라고 지적하였다. 건강 불평등 관점에서 위험음주를 보면, 위험음주를 결정하는 사회적 조건들이 존재하고, 이는 개인이 아닌 인구집단에 영향을 미치므로 음주 문제 개선을 위해서는 개인의 변화 뿐 아니라 사회적 변화도 필요할 것이다. 따라서 위험음주의 사회적 결정요인을 탐색하는 접근이 선행될 필요가 있다.

이런 관점에 기반하여 음주문제를 조망한 일부 국내 연구에 따르면 빈곤여부와 소득불평등 인식수준이 위험음주에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 빈곤층일수록 그리고 소득불평등 인식 수준이 높을수록 위험음주 수준이 더 빠르게 증가했다. 또한 식생활, 주거, 직업과 같은 물질적 결핍과 사회보장, 가족 및 사회적 관계 등의 사회적 결핍을 의미하는 사회적 박탈이 높을수록 위험음주 수준이 높다는 연구 결과도 제시된 바 있다(Chung & Lee, 2018; Chung & Lee, 2015). 이상의 연구들은 음주문제 개입에 있어 사회경제적 조건을 중요한 지점으로 드러내었고, 문제의 책임을 개인에게 환원하는 사회적 경향성을 지적했다는 점에서 의의가 있다. 하지만 건강의 사회적 결정요인은 사회경제적 수준 외에도 교육수준, 주거환경, 고용, 사회적 관계 등 다차원적인 요인들을 포함한다(Compton & Shim, 2015). 그러나 선행연구들은 이러한 요인들을 종합적으로 고려하지 못했다는 한계를 가지고 있다. 음주문제를 보다 면밀하게 이해하기 위해서는 다양한 사회적 요인을 종합적으로 포함하는 연구설계와 시간 변화를 고려한 인과관계 추론이 가능한 종단적 연구설계가 필요하다. 이러한 문제의식에 기반하여 본 연구는 사회적 결정요인 관점을 적용하여 거시적인 수준에서 위험음주를 탐색하고 종단적 자료를 활용하여 위험음주에 영향을 미치는 사회적 요인을 분석함으로써 위험음주를 야기하는 사회적 조건의 인과관계를 도출하고 개입에 대한 함의를 제시하고자 한다. 이를 위한 구체적인 연구문제는 다음과 같다.

첫째, 비위험음주를 하던 사람이 위험음주를 하게 되기까지 영향을 미치는 사회적 요인들은 무엇인가?

둘째, 음주의 사회적 결정요인으로 알려진 교육, 고용, 주거, 소득 및 박탈, 사회적 자본은 장기적으로 위험음주에 어떠한 영향을 미치는가?


Ⅱ. 연구방법
1. 분석자료

본 연구는 한국복지패널의 7차에서 15차까지의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 한국복지패널은 전국적 대표성을 지닌 패널조사이며, 특히 중위소득 60% 미만 저소득층 가구를 과대 표집하고 있다는 점에서 저소득층을 포함한 연구에 적합하다(Korea Institute for Health and Social Affairs & Seoul National University Social Welfare Research Institute, 2021). 한국복지패널은 2006년 1차 조사를 시작으로 2020년 15차 조사까지 시행되었으며, 2012년에는 원표본 손실의 누적으로 인한 표본 크기 감소를 보완하기 위해 신규 표본 1,800가구를 대량 추가하였다(Korea Institute for Health and Social Affairs, 2020). 본 연구에서는 신규 가구가 추가된 7차 조사부터 최근에 완료된 15차 조사까지 9개년도의 데이터를 활용하였다. 7차 조사에 포함된 총 표본가구는 5,732가구이고 15차 조사는 6,029가구이다. 본 연구는 개인의 음주문제에 영향을 미치는 사회적 요인을 분석하기 위해 한국복지패널 7차 조사에 응답한 성인 14,657명을 분석대상으로 한다.

2. 분석방법 및 자료구성

본 연구는 위험음주를 예측하는 사회적 결정요인을 도출하기 위해 이산시간위험모형(discrete-time hazard model)을 활용했다. 이산시간위험모형은 다수의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 확인하는데 사용 가능한 모형으로, 매년 변화하는 독립변수들의 값을 포함하여 종속변수에 미치는 영향을 분석할 수 있다는 특성을 가지고 있다. 또한, 기간더미 변수를 독립변수에 추가함으로써 연도별 특성이 종속변수에 미치는 영향력을 통제할 수 있다는 장점이 있다(Chai, 2018). 본 연구에서는 이산시간위험모형을 적용한 로지스틱회귀분석을 활용하여 한국복지패널자료의 9개 연도 데이터를 결합한 종단 데이터를 분석했다. 이를 통해 연도별 특성을 통제하면서 다양한 연속적 및 비연속적 독립변수들이 해로운 음주 여부에 미치는 영향을 분석하고, 독립변수 중 위험 음주에 영향을 미치는 요인들을 파악했다.

본 연구의 데이터는 결합시 기간별 자료에서 위험음주 여부를 기준으로 하여 위험음주가 발생한 대상자를 제외시켜가는 방식으로 데이터를 구성하였다. 이 과정에서 자료분석의 정밀성을 높이기 위해 7차 자료는 좌측중도절단 사례를 포함하여 위험음주 여부와 상관없이 모든 대상자를 포함하였다. 8차 자료부터는 이전 년도에 위험음주자였던 사람을 제외하고 비위험음주자만 선별하는 방식으로 데이터를 구성하였다. 즉, 7차 조사의 비위험음주자 중 8차 조사에 응답한 사람만 8차 자료의 대상자로 포함하였다. 마찬가지로 9차 자료에는 8차 자료의 비위험음주자만 포함하였다. 15차 연도 조사까지 동일한 방식을 반복하면서 데이터를 구성하여 전체 조사 기간 중 이전 해에 위험음주를 경험하지 않은 대상자만 선별하였다. 이러한 데이터 구성은 비위험음주를 하던 대상자가 위험음주로 진입하게 될 때 어떤 독립변수의 변화가 영향을 미쳤는지 확인할 수 있다(Chai, 2018). 본 연구는 익명화된 공공데이터인 한국복지패널을 이용한 이차자료분석연구로 IRB 심의 면제에 해당되어 소속 기관의 생명관리윤리위원회를 통해 심의 면제를 승인받았다(IRB 승인번호 1041078–202105–BR–151–01).

3. 주요 변수
1) 종속변수

본 연구의 종속변수는 위험음주 여부이다. 음주에 관한 연구들은 위험음주, 문제음주, 해로운 음주 등의 용어를 혼용하여 사용하며, 그 정의 또한 연구자마다 조금씩 상이하다. Reid, Fiellin과 O’Connor (1999)는 건강에 유해한 영향을 끼치는 알코올 소비를 위험음주로 정의했고, 신체적ㆍ정신적 피해를 초래하는 음주를 해로운 음주로 정의했다. Park과 Kim (2017)은 신체적, 심리적, 행동적 문제를 야기하는 수준의 음주를 고위험 음주로, Kim (2017)은 알코올 사용 장애를 포함하여 음주로 인해 위해한 결과가 초래될 수 있는 음주상태를 문제음주로 개념화하였다. 전반적으로 알코올 사용과 관련하여 유해한 결과를 초래하는 것을 위험음주, 해로운 음주, 고위험 음주, 문제음주 등으로 정의하고 있다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 위험음주를 일상생활과 대인관계 및 건강에 부정적인 결과를 초래할 수 있는 음주를 의미하는 용어로 사용하였다. 위험음주 여부는 한국복지패널에서 사용한 AUDIT(Alcohol Use Disorder Identification Test) 척도를 활용한다. AUDIT 척도는 10개 문항의 5점 척도이며, 총점이 높을수록 위험한 음주를 할 가능성이 높은 것으로 평가된다. AUDIT 척도의 8점 이상을 해로운/위험 음주, 16점 이상을 고위험음주로 정의하고 있는데, 본 연구에서는 WHO 기준에 따라 8점 이상일 경우 위험음주에 진입한 것으로 정의하였다(Babor, Higgins-Biddle, Saunders, & Monteiro, 2001). 위험음주 여부를 평가하기 위해 AUDIT 척도의 모든 문항을 0점~4점으로 코딩하고 총합을 계산하여 결과 값이 8점 이상이면 위험음주인 ‘1’로, 7점 이하면 비위험음주인 ‘0’으로 입력하였다.

2) 독립변수

본 연구의 독립변수는 정신건강의 사회적 결정요인으로 알려진 주요 요인들(Compton & Shim, 2015)과 건강 형평성의 관점에서 정신건강을 설명한 국내 선행연구들을 참고하여(Chung & Kim, 2021; Kim, Kang, Yun, & Kim, 2004), 학력, 저소득층가구 여부, 주거빈곤 여부, 고용형태, 사회적 자본, 사회경제적 박탈, 주관적 건강상태로 선정하였다. 각 변수에 대한 설명은 다음과 같다.

(1) 학력

학력은 교육경험을 보여주는 변수로 미취학 학력을 제외하고, 무학부터 대학원이상까지를 각각 ‘0’부터 ‘6’까지로 코딩하였다. 본 연구에서는 학력이라는 변수를 활용하여 교육수준이 높거나 낮을수록 위험음주에 어떤 영향을 미치는지를 확인하고자 학력변수를 교육수준을 보여주는 서열변수로 활용하였다.

(2) 저소득층가구

한국복지패널에서는 균등화 경상소득 60% 이상을 일반가구, 60% 이하를 저소득층 가구로 구분하고 있다. 본 연구에서는 저소득층 가구인 경우 ‘1’, 일반가구인 경우 ‘0’으로 코딩하여 비연속 변수로 활용하였다.

(3) 주거빈곤

주거빈곤의 기준을 보면 물리적인 기준과 경제적인 기준 중 한 가지만 해당해도 주거빈곤 상태로 간주한다(Chung & Kim, 2021). 먼저 물리적 주거빈곤은 최저주거기준에 미달하는 경우이다. 최저주거기준 미달 여부는 주택법 제5조의2 및 주택법시행령 제7조의 규정에 따라 설정된 최저주거기준을 바탕으로 산출하였다. 최저주거기준에는 최소 주거면적, 필수적인 설비의 기준, 구조ㆍ성능 및 환경기준이 해당한다. 경제적 주거빈곤은 가처분소득 대비 주거비 지출 비중이 30%를 초과하는 경우이다. 주거비는 월세, 관리비, 주거를 위한 부채의 이자에 대한 가처분소득 대비 부담률을 계산하였다. 물리적 열악함 또는 주거비 과부담 중 1개 이상에 해당할 때 주거빈곤으로 간주하고 주거빈곤(1)과 비주거빈곤(0)으로 코딩하였다.

(4) 고용형태

고용형태 구분은 연구자별로 상이하다. Song과 Kim (2012)은 상용직, 임시ㆍ일용직, 자영업자, 실업자의 4개 범주로 구분하였고, Park, Kim과 Shin (2009)은 정규직, 비정규직, 실업자의 3개 범주로 구분하였으며, Bae (2010)는 임금근로자, 비임금근로자로 구분하였다. 본 연구는 고용안정성을 기준으로 (1) 상용직 임금근로자와 고용주, (2) 임시직 임금근로자와 일용직 임금근로자, (3) 자영업자와 무급가족종사자, (4) 실업자와 자활ㆍ공공근로ㆍ노인일자리, 비경제활동인구 등 4개의 집단으로 구분하였다. 분석에서는 상용직 임금근로자와 고용주를 기준범주로 하였고 그 외 집단은 각각 더미변수로 활용하였다.

(5) 사회적 자본

사회적 자본은 집단 내 또는 집단 간 협력을 촉진하는 규범, 가치 및 이해를 공유하는 네트워크로 정의된다(Healy & Cote, 2001). 사회적 자본을 평가하는 기준은 연구자마다 차이가 있는데, Putnam, Leonardi와 Nanetti (1994)는 사회적 자본을 지역사회 네트워크와 자발적 네트워크 및 밀도, 지역사회 참여, 소속감, 협력, 신뢰 등으로 평가하였고, Bryden 등 (2013)은 지역사회 애착, 친밀감, 지역사회 참여, 신뢰, 공동체의식, 이웃 간 지지를, De Silva, McKenzie, Harpham과 Huttly (2005)는 공식적 및 비공식적 사회적 상호작용, 지역사회 참여, 상호성의 규범, 타인에 대한 신뢰를 중요시했다. 국내 연구에서 Kim, J. H. (2015)은 신뢰와 상호호혜성으로 사회적 자본을 평가하였고, Kim (2019)은 신뢰, 공동의 가치와 행동규범, 상호행동을 통한 사회적 관계의 유지 및 발전, 지역사회 참여, 안전감 등을 사회적 자본의 주요 요소로 봤다. 이처럼 국외 연구와 국내 연구 모두에서 사회적 자본은 공통적으로 신뢰와 호혜성을 포함하고 있다. 따라서 본 연구는 신뢰와 호혜의 두 가지 지표로 사회적 자본을 평가하였다. 신뢰는 ‘귀하는 대부분의 사람들을 믿을만하다고 생각하십니까?’에 대해 ‘대부분의 사람들을 믿을만하다’를 ‘0’, ‘잘 모르겠다’를 ‘1’, ‘매우 조심해야 한다’를 ‘2’로 코딩하여 신뢰에 대한 변수로 활용하였으며, 호혜는 ‘귀하는 누군가 위급하게 도움을 필요로 하는 경우 기꺼이 도움을 줄 의향이 있습니까?’에 대해 ‘전혀 그렇지 않다’부터 ‘매우 그렇다’까지의 5점 척도를 호혜를 나타내는 연속변수로 활용하였다. 한국복지패널에서 사회자본 문항은 3년 주기로 조사되는데, 본 연구에서 종단데이터 구성 시 조사되지 않은 시점은 이전 조사에 대한 응답으로 대체하였다.

(6) 사회경제적 박탈

한국복지패널의 박탈지표에는 집세 미납, 공과금 미납, 전기ㆍ전화ㆍ수도비 미납, 공교육비 미납, 난방 못함, 의료서비스 이용 못함, 신용불량 경험, 건강보험 미납, 식생활 어려움 등이 포함된다. 식생활 어려움과 관련해서는 총 5문항이 포함되어 있으며, 다른 영역은 각각 1문항씩 포함되어 있으므로 각 문항의 수를 고려하여 식생활 영역에서도 1문항만을 포함하여 총 9개로 구성하였다. 9개 문항에 ‘그렇다’라고 응답한 경우를 ‘1’, 그 외에 ‘모름’이나 ‘무응답’인 경우를 ‘0’으로 코딩하고 9개 문항의 점수를 합산하여 연속변수로 활용하였으며 점수가 높을수록 박탈 정도가 높은 것을 의미한다.

(7) 주관적 건강

개인이 평가하는 주관적 건강상태는 사망률이나 건강서비스 이용 등을 예측하는데 유용한 것으로 확인되었고(DeSalvo, Bloser, Reynolds, He, & Muntner, 2006) 음주, 흡연 등 건강행동과 관련된다고 보고되었다(Lee & Cho, 2020). 본 연구에서는 건강상태 변수를 활용하여 ‘1(아주 건강하다)’부터 ‘5(건강이 아주 안좋다)’까지의 연속변수로 활용하였다.

(8) 기간

이산시간위험모형은 각 조사 기간을 더미변수로 포함하여 연도별 특성이 종속변수에 미치는 영향을 통제하면서 동시에 연도별 특성이 종속변수에 미치는 영향을 파악한다(Chai, 2018). 본 연구에서는 7차 조사 데이터를 ‘기간1’로 시작하여 순차적으로 포함하였고, 15차 년도 조사 데이터(기간9)를 기준범주로 설정하였다.

3) 인구사회학적 변수

성별, 나이, 혼인상태 등 인구사회학적 변수는 통제변수로 포함하였다. 선행연구에 따르면 성별, 나이, 혼인상태 등은 위험음주에 영향을 미치는 주요 요인들이다(Chung, 2015; Kim, Yun, Chun, & Kim, 2013; Lee, 2021). 성별은 남자를 ‘0’, 여자는 ‘1’로 코딩하고, 나이는 연속변수로 사용하며, 혼인상태는 사실혼 관계를 포함한 유배우자를 기준변수로 하여 미혼과 사별ㆍ이혼ㆍ별거를 각각 더미변수로 포함하였다.


Ⅲ. 연구결과
1. 연구 대상자의 일반적 특성

분석자료의 첫 시점인 7차 연도(2012년)에 포함된 대상자의 일반적 특성은 <Table 1>과 같다. 연구대상자의 성별은 남자가 6,733명(45.5%), 여자가 8,397명(55.5%)이었다. 평균 나이는 53.8세이고 연령대별 분포를 살펴보면 20대 1,709명(11.3%), 30대 2,245명(14.8%), 40대 2,547명(16.8%), 50대 2,247명(14.9%), 60대 2,354명(15.6%), 70대 이상은 4,028명(26.6%)이다. 혼인상태는 기혼이 9,539명(63.0%)으로 가장 높고, 이혼ㆍ사별ㆍ별거 3,065명(20.3%), 미혼 2,526명(16.7%) 순으로 나타났다. 교육수준은 고등학교 이하 6,515명(43.1%), 전문대학 이상 8,615명(56.9%)이다. 균등화 소득 60% 이하에 해당하는 저소득층 가구는 4,935명(32.6%)이고, 해당하지 않는 가구는 10,195명(67.4%)이다. 고용형태에 따른 분포를 살펴보면 상용직 임금근로자 및 고용주는 2,972명(19.6%), 자영업 및 무급가족종사자는 2,706명(17.9%), 임시직 및 일용직은 2,591명(17.1%)이었고, 실업자 및 비경제활동인구는 6,716명(44.4%)로 나타났다. 주거빈곤에 해당하는 사람은 2,072명(13.7%)이고, 해당하지 않는 사람은 13,058명(86.3%)이다.

<Table 1> 
Sociodemographic characteristics n=15,130
n %
Sex Male 6,733 45.5
Female 8,397 55.5
Age 20s 1,709 11.3
30s 2,245 14.8
40s 2,547 16.8
50s 2,247 14.9
60s 2,354 15.6
70+ 4,028 26.6
Marital status Married 9,539 63.0
Single 2,526 16.7
Bereavedㆍdivorcedㆍseparated 3,065 20.3
Education Less than high school 6,515 43.1
College+ 8,615 56.9
Income Non-low-income households 10,195 67.4
Low-income households 4,935 32.6
Employment Regular workerㆍemployer 2,972 19.6
Self-employedㆍunpaid family worker 2,706 17.9
Temporary·daily job 2,591 17.1
Unemployed 6,716 44.4
Housing not deprived 13,058 86.3
deprived 2,072 13.7

2. 기간별 위험음주 진입 실태

전체기간 동안 연구대상자가 위험음주에 새로 진입한 실태는 <Table 2>와 같다. 기준 연도인 7차 연도의 비위험음주 집단이 1년 후 위험음주를 하는 비율은 7.6%이고, 2년 후는 4.0%, 3년 후부터는 2.7%로 상당히 낮아지는 것으로 나타났다. 즉, 비위험음주를 하는 사람은 기간이 길어질수록 위험음주를 할 비율이 점차적으로 낮아진다는 것을 의미한다. 한편 위험음주의 누적비율은 8차 연도(1년 후)인 7.6%부터 15차 연도인 1.0%까지 총 23.2%인데 이는 비위험음주군이 위험음주에 진입한 누적비율이 23.2%임을 의미한다.

<Table 2> 
Risky drinking rate for each wave Unit: n(%)
Wave 7 Wave 8 Wave 9 Wave 10 Wave 11 Wave 12 Wave 13 Wave 14 Wave 15
Risky drinking 2,524
(17.2)
861
(7.6)
389
(4.0)
247
(2.7)
193
(2.3)
184
(2.3)
141
(1.9)
93
(1.4)
60
(1.0)
Non risky drinking 12,133
(82.8)
10,528
(92.4)
9,450
(96.0)
8,757
(97.3)
8,079
(97.7)
7,670
(97.7)
7,172
(98.1)
6,723
(98.6)
6,179
(99.0)
Total 14,657 11,389 9,839 9,004 8,272 7,854 7,313 6,816 6,239
Notes. Drop-outs and no-responses were excluded from each year’s total.

위험음주 진입률을 독립변수의 기간에 따라 분석한 결과는 <Table 3>과 같다. 전체기간 동안 전반적인 경향이 유사하기 때문에 초기 4개 시점만 독립변수와의 관계를 제시하였다. 교육수준별 위험음주 진입비율은 대학교 이상의 학력을 가진 집단이 고등학교 이하 집단보다 낮은 것으로 나타났다. 소득수준에 따라 살펴보면 대체적으로 저소득층이 아닌 가구에서 위험음주 비율이 더 높게 나타났다. 고용형태별로 살펴본 결과 전반적으로 네 집단의 비율 차이가 크지 않았지만, 상용직ㆍ고용주 집단이 다른 3개 집단보다 위험음주를 할 비율이 다소 높게 나타났다. 위험음주를 하는 사람들 중 주거빈곤에 해당하지 않는 사람들이 더 많은 것으로 나타났다. 사회적 자본 중 신뢰는 4개 시점에서 위험음주에 진입한 집단과 그렇지 않은 집단의 평균 차이가 크게 나타나지 않았다. 한편 호혜의 경우 4개 시점에서 비위험음주 집단의 평균 점수가 위험음주에 진입한 집단보다 다소 높게 나타났다. 이는 비위험음주 집단에서 위험에 처한 사람을 도울 의사가 보다 높은 것을 의미한다. 주관적 건강상태는 위험음주에 진입한 집단이 더 부정적으로 인식하고 있었다. 사회경제적 박탈 또한 4개 시점에서 위험음주에 진입한 집단이 더 높게 나타났다. 즉 위험음주에 진입한 집단이 비위험음주 집단보다 사회경제적 박탈 수준이 높고, 자신의 건강상태를 부정적으로 평가하고 있으며, 위험에 처한 이웃을 도울 의사가 낮은 것을 알 수 있다.

<Table 3> 
Bivariate analysis of major variables and risky drinking
Wave 7 Wave 8 Wave 9 Wave 10
Risky
drinking
Non risky
drinking
Risky
drinking
Non risky
drinking
Risky
drinking
Non risky
drinking
Risky
drinking
Non risky
drinking
Education
n (%)
Less than high school 1,556
(61.6)
8,809
(72.6)
531
(61.7)
7,781
(73.9)
231
(59.4)
7,069
(74.8)
136
(55.1)
6,614
(75.5)
College+ 968
(38.4)
3,324
(27.4)
330
(38.3)
2,747
(26.1)
158
(40.6)
2,381
(25.2)
111
(44.9)
2,143
(24.5)
χ2(p) 525.371*** 212.684*** 103.121*** 111.701***
Income
(%)
Non-low-income
households
2,071
(82.1)
7,864
(64.8)
681
(79.1)
6,539
(62.1)
308
(79.2)
5,768
(61.0)
209
(84.6)
5,312
(60.7)
Low-income households 453
(17.9)
4,269
(35.2)
180
(20.9)
3,989
(37.9)
81
(20.8)
3,682
(39.0)
38
(15.4)
3,445
(39.3)
χ2(p) 284.282*** 98.928*** 52.056*** 58.119***
Employment
(%)
Regular worker
ㆍemployer
936
(37.3)
2,033
(18.3)
297
(34.9)
1,614
(15.5)
108
(27.8)
1,443
(15.5)
102
(42.1)
1,301
(15.1)
Self-employedㆍ
unpaid family worker
507
(20.2)
2,191
(18.3)
166
(19.5)
1,921
(18.5)
73
(18.8)
1,700
(18.3)
37
(15.3)
1,534
(17.8)
TemporaryㆍDaily job 546
(21.8)
2,033
(16.9)
188
(22.1)
1,801
(17.3)
87
(22.4)
1,530
(16.5)
44
(18.2)
1,376
(16.0)
Unemployed 521
(20.8)
5,746
(47.9)
201
(23.6)
5,074
(48.7)
120
(30.9)
4,607
(49.6)
59
(24.2)
4,95
(51.1)
χ2(p) 805.112*** 290.791*** 69.618*** 143.331***
Housing
(%)
not deprived 2,196
(87.0)
10,456
(86.2)
763
(88.6)
9,268
(88.0)
289
(74.3)
7,451
(78.8)
198
(80.2)
7,205
(82.3)
deprived 328
(13.0)
1,677
(13.8)
98
(11.4)
1,260
(12.0)
100
(25.7)
1,999
(21.2)
49
(19.8)
1,552
(17.7)
χ2(p) 1.209 .260 4.616* .735
Socail
capital
Trust
m(SD)
.98
(.97)
.99
(.98)
.93
(.98)
.99
(.98)
1.00
(.98)
.98
(.98)
.94
(.95)
.95
(.97)
t(p) .492 1.598 -.403 .156
Reciprocity
m(SD)
2.21
(.74)
2.40
(.86)
2.19
(.76)
2.40
(.85)
2.31
(.77)
2.40
(.85)
2.44
(.85)
2.58
(.89)
t(p) 9.963*** 7.013*** 2.215* 2.348*
Subjective health
(SD)
3.42
(.84)
3.41
(1.02)
3.73
(.84)
3.30
(1.02)
3.75
(.81)
3.26
(1.00)
3.79
(.81)
3.29
(.97)
t(p) -19.143*** -11.996*** -9.509*** -7.899***
Socio-economic deprivation
m(SD)
.17
(.60)
.13
(.50)
.19
(.67)
.13
(.51)
.19
(.68)
.11
(.46)
.21
(.67)
.10
(.49)
t(p) -3.788*** -2.853*** -3.165** -3.162**
Notes. * p<.05, ** p<.01, *** p<.001

3. 위험음주 진입의 영향요인

위험음주 진입의 영향요인에 대한 이산시간위험모형 분석 결과는 <Table 4>와 같다. 이 표는 비위험음주를 하던 개인이 위험음주에 진입하게 되는 영향요인을 종단적으로 분석한 결과를 보여준다. 이 모형은 χ2값이 자유도 22에서 9112.112로 기준 χ2값 33.9(α=0.05, df=22)보다 크기 때문에 적합한 모델이라고 평가할 수 있다.

<Table 4> 
Results of logistic regression for discrete-time hazard model
B Wald Exp(β) 95%CI
Demographic (Female)
Male 2.013*** 3464.964 7.486 (6.914~8.106)
(Married)
Single -0.140* 6.656 0.869 (0.781~0.967)
Bereavedㆍdivorcedㆍseparated 0.217*** 14.177 1.243 (1.110~1.392)
Age -0.038*** 14.177 0.963 (0.960~0.966)
Education Education -0.119*** 55.792 0.888 (0.861~0.916)
Health Subjective health 0.107*** 21.608 1.113 (1.064~1.164)
Housing Hosing deprivation 0.041 0.652 0.419 (0.944~1.150)
Employment
status
(Regular workerㆍemployer)
Self-employedㆍunpaid family worker 0.038 0.520 0.471 (0.936~1.153)
Temporaryㆍdaily job -0.045 0.838 0.956 (0.867~1.053)
Unemployed -0.468*** 82.820 0.626 (0.566~0.693)
Socio-economic
factors
(Non-low-income households)
Low-income households -0.330*** 43.990 0.719 (0.651~0.793)
Socio-economic deprivation 0.202*** 41.185 1.224 (1.151~1.302)
Socail capital Trust 0.017 0.929 1.107 (0.982~1.054)
Reciprocity 0.038 2.765 1.039 (0.993~1.087)
Duration Duration 1 2.059*** 207.659 7.837 (5.923~10.369)
Duration 2 1.271*** 75.923 3.566 (2.679~4.747)
Duration 3 0.691*** 20.863 1.995 (1.483~2.683)
Duration 4 0.416** 7.089 1.515 (1.116~2.058)
Duration 5 0.306 3.641 1.358 (0.992~1.858)
Duration 6 0.366 5.184 1.442 (1.052~1.976)
Duration 7 0.230 1.924 1.259 (0.909~1.743)
Duration 8 -0.067 0.143 0.935 (0.660~1.324)
Constant -2.850*** 157.427 0.058
-2LL: 25079.781
χ2(df):9112.112(22)
sig.: .000
Notes. * p<.05, ** p<.01, *** p<.001

각 독립변수의 영향력을 살펴보면 성별, 결혼상태, 건강상태, 사회경제적 박탈 수준이 위험음주 진입에 정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 여자보다 남자가, 배우자가 있는 사람에 비해 사별ㆍ이혼ㆍ별거한 사람이, 자신의 건강상태가 좋지 않다고 평가할수록, 사회경제적 박탈 수준이 높을수록 시간이 지남에 따라 위험음주를 할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 한편 결혼상태, 교육수준, 나이, 고용형태, 저소득층가구는 위험음주 진입에 부적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 배우자가 있는 사람보다 미혼인 사람이, 교육수준이 높을수록, 나이가 많을수록, 고용형태가 상용직ㆍ고용주보다 실업자ㆍ비경제활동인구인 사람이, 저소득층 가구일수록 위험음주를 할 가능성이 낮은 것을 의미한다. 기간더미 변수들은 기간1, 기간2, 기간3, 기간4, 기간5가 정적으로 위험음주 진입에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 초기시점을 기준으로 9년 후보다(기준범주) 1년에서 5년 후에 위험음주에 진입할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 즉 비위험음주를 하는 기간이 길어질수록 위험음주를 할 가능성이 낮아진다고 해석할 수 있다.

이산시간위험모형은 로지스틱 회귀분석을 기반으로 하므로 독립변수가 1단위 증가할 때 위험음주를 경험할 확률 평균을 계산하여 해석할 수 있다. 통계적으로 유의미한 변수들의 승산을 살펴보면, 남자가 여자보다 위험음주를 할 확률이 46.5% 높다. 또한 배우자가 있는 사람보다 사별ㆍ이혼ㆍ별거상태에 있는 사람들이 위험음주를 할 확률이 5% 높고, 자신의 건강상태를 좋지 않다고 판단하는 정도가 1단위씩 증가할수록 위험음주를 할 확률이 2.5% 증가한다. 또한, 사회경제적 박탈의 경험 수준이 1단계씩 증가할수록 위험음주를 할 승산이 4.7% 증가한다. 부적인 영향을 살펴보면, 미혼인 사람이 배우자가 있는 사람에 비해 위험음주를 할 확률이 3.2% 감소한다. 교육수준이 1단계 증가할수록 위험음주를 할 확률이 2.7%씩 감소하고, 나이가 1년씩 증가할수록 위험음주에 진입할 확률이 0.9%씩 감소한다. 또, 고용형태가 실업자ㆍ비경제활동인구일 때 상용직ㆍ고용주보다 위험음주를 할 확률이 10.8% 감소하고, 저소득층가구가 일반가구보다 위험음주를 할 확률이 7.6% 감소하는 것으로 나타났다. 즉 위험음주를 결정하는 사회적 요인은 사회경제적 박탈 수준, 교육수준, 주관적 건강상태, 고용형태, 저소득층 가구여부로 나타났는데 이 중 높은 사회경제적 박탈 수준, 낮은 교육수준, 부정적으로 인지하는 주관적 건강상태는 위험음주의 진입 가능성을 높이는 것으로 나타났고, 고용형태가 실업자ㆍ공공일자리ㆍ비경제활동인구일 경우와 저소득층 가구일 때 위험음주의 진입가능성이 낮은 것을 보여준다.


Ⅳ. 논의

본 연구는 건강의 사회적 결정요인의 관점에서 위험음주 진입을 결정하는 사회적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한국복지패널의 9년간 자료(2012-2020)를 활용하였다. 이를 위해 자료 형태를 이산시간위험모형으로 구성하였고, 건강의 사회적 결정요인으로 알려진 요인들을 독립변수로 포함하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이러한 자료구성과 종단적 분석방법은 횡단연구에 비해 위험음주 진입여부를 결정하는 독립변수를 보다 정확히 파악하여 결과의 신뢰성을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 또한 기간변수를 투입함으로써 자료의 시기별 특성을 제한할 수 있다. 또한 본 연구는 개인의 심리적 특성이나 관계를 통해 위험음주를 예측하는 기존 흐름과 달리 사회구조적 요인을 중심으로 위험음주 진입을 결정하는 요인을 도출하였다는데 의의가 있다.

종단자료를 분석한 결과 첫째, 자신의 건강상태를 부정적이라고 인식하게 되거나, 사회경제적 박탈 수준이 높아질 때 비위험음주를 했던 이들이 처음으로 위험음주를 하게 될 확률이 높은 것으로 확인되었다. 이는 선행연구와 일치하는 결과인데, Lee와 Cho (2020)는 자신이 불건강하다고 인지하는 것이 현재 음주정도와 폭음과 관계가 있다고 보고했다. 특히 높은 사회경제적 박탈은 위험음주나 문제음주를 예측하는 요인이라는 결과는 선행 연구를 통해 보고된 바 있다(Baumann et al., 2007; Chung & Lee, 2018; Lee & Lee, 2021).

둘째, 학력수준이 높을수록, 상용직ㆍ고용주인 경우보다 실업자ㆍ비경제활동 집단이, 그리고 저소득층인 경우 위험음주를 할 가능성이 낮아지는 것으로 나타났다. 학력은 주요한 사회적 결정요인 중 하나인데, 본 연구 결과는 고졸이상 집단에 비해 고졸이하 집단이 문제음주를 할 가능성이 높다는 Kim (2017)의 연구와 일치하는 결과이다. 실업이나 비경제활동 집단이나 저소득층의 위험음주 가능성이 낮아진다는 것은 경제적 어려움과 음주의 관계를 통해 설명할 수 있다. 일반적으로 알코올 소비량은 소득이 높은 집단에서 높지만 문제음주나 알코올사용장애는 저소득층에서 더 많이 나타난다는 알코올 폐해 역설(alcohol harm paradox)(Beard et al., 2016)과는 다른 결과이다. 하지만 수급자와 비수급자를 대상으로 한 Yoon, Kim과 Chae (2008)의 연구에서도 비수급자의 음주빈도와 문제음주 비율이 높게 나타났고, Sareen, Afifi, McMillan과 Asmundson (2011)의 종단연구에서도 저소득 집단의 알코올 사용장애가 낮은 것으로 나타나 본 연구 결과와 유사한 것을 확인할 수 있다. 이에 대해 일부 연구자들은 절대적으로 낮은 소득이 알코올 구매 능력을 감소시켜 결과적으로 문제음주나 사용장애 위험이 낮아지는 가능성을 제기하기도 한다(Sareen et al., 2011). 본 연구에서 사용한 위험음주의 기준은 심각한 정도의 알코올 사용장애를 의미하는 것은 아니기 때문에 이 비일관적인 결과는 후속연구를 통해 면밀하게 확인할 필요가 있을 것이다.

이러한 연구의 주요 결과는 다음과 같은 함의를 제공한다. 첫째, 우리는 위험음주나 문제음주의 영향요인을 개인의 심리ㆍ정서적 특성에서 찾는 경향이 있지만 본 연구는 위험음주 진입에 영향을 미치는 사회적 결정요인을 이해하고 다루어야 할 필요성을 제기한다. 일반적으로 음주문제에 대한 개입은 동기면담 및 대처기술 훈련과 같이 개인을 중심으로 이루어지고 있는데, 본 연구에서 확인한 바에 따르면 문제음주를 예방하고 개입하는 데는 개인의 사회적 여건을 향상시키는 접근이 함께 이루어져야 할 것이다. 더욱이 회복 패러다임이 과거 증상 중심의 의료적 회복에서 최근 개인의 역량을 성장시키고 의미있는 생활을 강조하는 개인적 회복으로 전환되고 있다는 점을 고려하면(Slade & Davidson, 2011; White, 2007) 위험음주에 기여하는 사회구조적 요인에 대한 이해의 필요성이 더욱 커진다. 본 연구에서 도출된 위험음주 진입을 결정하는 사회구조적 요인을 기반으로 개인의 음주문제를 사회적 관점에서 이해하는 시각이 공유될 필요가 있다. 즉 위험음주로 이어지는 음주 행동이 개인적 특성이나 개인의 인접환경 뿐 아니라 사회구조적 조건이나 사회경제적 지위와 관련 있다는 것을 이해할 수 있어야 한다. 실천현장에서도 이러한 관점에 기반하여 위험음주자의 임상적 회복과 더불어 사회적 여건을 개선하기 위해 지원하는 역량이 요구된다.

둘째, 교육수준이 낮고, 사회경제적 박탈 수준이 높은 고위험집단을 위한 다양한 지원체계가 필요하다. WHO는 알코올 폐해의 불평등한 분포를 감소시키기 위해 여러 대안을 제시했는데(Loring, 2014), 사회경제적 차이는 음주 문제의 차별적 분포와 관련이 있기 때문에 사회경제적으로 취약한 집단을 대상으로 하는 보편적 지원과 추가적 조치의 필요성을 강조했다. 가령 미국의 오리건주는 음주 문제로 어려움을 겪는 사람에게 정신건강 상담과 치료적 활동 외에 고졸학력인증(General Equivalency Diploma, GED)을 위한 교육지원, 고용서비스와 직업훈련, 주거지원 등 다양한 지원을 제공한다(Oregon Health Authority, 2021). 낮은 교육수준과 높은 사회경제적 박탈이 장기적으로 위험음주 진입 가능성을 증가시킨다는 본 연구 결과는 음주 문제 개입에 있어 삶의 역량강화 측면의 지원체계 구축을 위한 구체적인 논의가 이루어져야 함을 보여준다. 예컨대 현재 주거취약계층 임대주택 지원사업 대상은 생계ㆍ의료급여 수급자, 장애인등록증이 교부된 자 등인데(LH, 2021), 음주문제를 가진 주거취약계층을 지원할 수 있는 전략을 마련할 필요가 있다. 더불어 음주 문제 예방과 개입에서 전반적인 사회경제적 박탈 수준을 중요한 요인으로 고려해야 할 것이다. 본 연구에서 살펴본 사회경제적 박탈에는 전기세 등 세금 미납, 집세, 공과금, 공교육비 미납, 의료서비스를 이용하지 못하거나 식생활의 어려움 등이 포함되었다. 이는 생활 전반의 결핍이 음주문제에 영향을 미치는 것을 보여주는 것으로, 사회경제적 박탈을 구체적으로 평가하고 여기에 개입할 수 있는 지원체계가 요구된다.

셋째, 건강증진 사업의 일환으로 음주문제를 다루고자 할 때, 거시적인 관점에서 음주문제를 조망하고 사회여건을 개선하는 노력도 필요하다. 유사한 맥락에서 Kim, K. K. (2015)은 음주폐해 감소를 위한 건강증진 사업으로 절주실천에 집중하는 대신 음주문제의 결정요인을 제거하거나 개선하려는 범사회적 노력을 촉구한 바 있다. 그러나 2021년 제2차 정신건강복지기본계획에서는 음주문제에 대응하기 위한 전략이 알코올중독자 중심의 치료재활에 치중되어 있고, 지역사회 환경개선이나 지원에 대한 언급은 거의 없다. 본 연구를 통해 위험음주의 사회적 결정요인이 확인된 만큼 위험음주를 예방하기 위한 건강증진 사업에서 개인을 둘러싼 사회여건의 향상을 포함시키는 개입이 요구된다.

한편 이러한 함의들이 건강과 중독문제를 다루는 실천현장에 반영되기 위해서 전달체계의 확대와 안정적인 재정지원이 뒷받침되어야 한다. 지역내 중독문제 예방과 문제에 대한 조기개입을 주 목적으로 하는 중독관리통합지원센터는 2021년 기준 전국에 49개소가 운영되고 있으며(Ministry of Health and Welfare, 2021a), 「제2차정신건강복지기본계획」에 따르면 2025년까지 35개소가 추가로 설치될 계획이다(Ministry of Health and Welfare, 2021b). 하지만 국내에서 중독문제를 주 초점으로 다루는 인프라는 여전히 부족하다. 음주문제에 관한 보편적 지원과 고위험집단을 위한 추가적 지원이 가능하도록 인프라 확대 등 다양한 지원체계가 확대되어야 할 것이다.


Ⅴ. 결론

음주문제를 보다 면밀하게 이해하기 위해서는 다양한 사회적 요인을 종합적으로 포함하고 인과관계 추론이 가능한 종단적 연구설계가 필요하다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여 위험음주에 영향을 미치는 사회적 결정 요인을 종단적으로 분석하여 비위험음주를 하던 사람이 위험음주를 하게 되기까지 영향을 미치는 사회적 요인을 도출하고, 음주의 사회적 결정요인으로 알려진 교육, 건강, 고용, 주거, 소득 및 박탈, 사회적 자본이 장기적으로 위험음주에 미치는 영향을 검증했다. 이를 통해 위험음주의 사회적 결정요인을 보여줌으로써 개인의 심리정서적 요인이나 가족에 초점을 두는 개입에서 좀 더 나아가 개인을 둘러싼 사회적 환경과 조건을 개선해야할 필요성을 확인하였다. 이는 위험음주의 원인을 보는 시각을 사회적 환경과 요인으로 확대했다는 점에서 의의가 있다. 하지만 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있는데, 첫째, 개인을 둘러싼 보다 거시적인 환경, 즉 지역사회의 조건이나 사회적 제도 등 지역 사회 수준의 요인을 포함시키지 못했다. 향후 연구에서는 사회적 수준의 거시적 지표들을 포함하여 위험음주 발생에 영향을 미치는 요인들을 도출할 필요가 있다. 둘째, 음주문제에서 성별은 중요한 요인으로 논의되는데 본 연구에서는 성별을 하나의 통제변수로 활용하여 성별 차이, 나아가 젠더불평등을 변수로 활용하지 못했다는 한계를 가지고 있다. 고용형태나 사회경제적 박탈에 존재하는 성별 격차가 음주문제와도 관련있다는 선행연구를 고려할 때(Lee & Lee, 2021; Song, Lee, & Jeong, 2019) 향후 연구에서는 젠더불평등을 요인으로 탐구할 필요가 있다. 셋째, 본 연구는 고용형태를 직업관련 변수로 포함하였지만 보다 구체적인 노동환경이나 노동안정성을 포함하지 못한 한계가 있다. 직업불안정이 음주 및 흡연과 관련된 암으로 인한 사망을 증가시킨다는 연구(Kivimaki et al., 2003)나 작업장 및 근로환경이 노동자 정신건강에 중요한 요인이라고 밝힌 연구(Chung & Muntaner, 2011)들은 향후 연구에서 노동환경을 보다 구체적으로 다룰 필요를 제기한다. 이러한 한계에도 불구하고 본 연구는 중요한 사회문제인 위험음주가 발생하는 사회적 원인을 탐색함으로써 개인이 처한 사회적 여건을 개선하고 역량을 강화시키는 것이 위험음주를 비롯한 음주문제를 예방하는 길이라는 것을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.


Acknowledgments

이 논문은 2021년도 중앙대학교 CAU GRS 지원에 의하여 작성되었음


References
1. Babor, T. F., Higgins-Biddle, J. C., Saunders, J. B., & Monteiro, M. G. (2001). The alcohol use disorders identification test (AUDIT): Guidelines for use in primary care. Geneva, Switzerland: World Health Organization.
2. Bae, H. S. (2010). The study of life satisfaction adjustment following a change in employment status. Social Welfare Policy, 37(2), 325-344.
3. Baumann, M., Spitz, E., Guillemin, F., Ravaud, J. F., Choquet, M., Falissard, B., & Chau, N. (2007). Associations of social and material deprivation with tobacco, alcohol, and psychotropic drug use, and gender: a population-based study. International Journal of Health Geographics, 6(1), 1-12.
4. Beard, E., Brown, J., West, R., Angus, C., Brennan, A., Holmes, J., . . . Michie, S. (2016). Deconstructing the alcohol harm paradox: A population based survey of adults in England. PLoS One, 11(9): e0160666.
5. Bryant, T. (2009). An introduction to health policy. Toronto: Canadian Scholar’s Press.
6. Bryden, A., Roberts, B., Petticrew, M., & McKee, M. (2013). A systematic review of the influence of community level social factors on alcohol use. Health & Place, 21, 70-85.
7. Chae, K. M., & Ryu, M. E. (2002). The relationship between personality, cognition, social environment, drinking behavior, and drinking driving. The Korean Journal of Clinical Psychology, 21(4), 763-789. uci: G704-000007.2002.21.4.017
8. Chai, G. M. (2018). Advanced Statistics by Using SPSS and AMOS. Seoul: Yangseowon.
9. Chung, H. J., & Muntaner, C. (2011). Employment conditions and inequalities in health: Pathways and mechanisms. Korean Social Policy Review, 18(2), 245-287.
10. Chung, S. K. (2015). Examining women’s drinking behavior from a gender perspective: Influence of marital status, childcare, employment and sex role attitude. Journal of Critical Social Welfare, 47, 158-195. uci: G704-SER000010228.2015..47.005
11. Chung, S. K., & Kim, J. S. (2021). Social determinants of depression among Korean adults : Results from a longitudinal study. Mental Health & Social Work, 49(1), 229-258.
12. Chung, S. K., & Lee, M. U. (2018). The causal relationship between socioeconomic deprivation and problem drinking: A comparative analysis of age. Mental Health & Social Work, 46(3), 5-33.
13. Chung, S. K., & Lee, S. B. (2015). Poverty and perceived income inequality and changes in growth trajectory of problem drinking. Korean Journal of Health Education and Promotion, 32(5), 43-51.
14. Compton, M. T., & Shim, R. S. (2015). The social determinants of mental health. Focus, 13(4), 419-425.
15. De Silva, M. J., McKenzie, K., Harpham, T., & Huttly, S. R. (2005). Social capital and mental illness: A systematic review. Journal of Epidemiology & Community Health, 59(8), 619-627.
16. Deaton, A., & Case. A. (2021). Deaths of despair and the future of capitalism. Seoul: Hankyung. (Original work published in 2020).
17. DeSalvo, K. B., Bloser, N., Reynolds, K., He, J., & Muntner, P. (2006). Mortality prediction with a single general self-rated health question. Journal of General Internal Medicine, 21(03), 267-275.
18. Healy, T., & Cote, S. (2001). The well-being of nations: The role of human and social capital. Education and skills. France: Organisation for Economic Cooperation and Development.
19. House, J. S. (2002). Understanding social factors and inequalities in health: 20th century progress and 21st century prospects. Journal of Health and Social Behavior, 43(2), 125-142.
20. Jung, Y. H., Ko, S. J., Lee, H. K., Jung, J. H., Jang, I. H., & Kim, D. E. (2015). A study on the evaluation of the social harm of drinking and improvement measures. Sejong: Ministry of Health and Welfare.
21. Karriker-Jaffe, K. J., Roberts, S. C. M., & Bond, J. (2013). Income inequality, alcohol use, and alcohol-related problems. American Journal of Public Health, 103(4), 649-656.
22. Kim, H. R., Kang, Y. H., Yun, K. J., & Kim, C. S. (2004). Socioeconomic health inequalities and counter policies in Korea. Sejong: KIHASA.
23. Kim, H. T., Yun, M. E., Chun, S. S., & Kim, M. K. (2013). Alcohol policy support by socio-demographic characteristics, life satisfaction, and problem drinking. Health and Social Welfare Review, 33(3), 86-103.
24. Kim, J. H. (2015). The impact of social capital on depression trajectories in later life. Korean Journal of Social Welfare, 67(3), 181-201.
25. Kim, K. K. (2015). Effective policy alternatives to reduce harms caused by alcohol use in Korea, Health and Welfare Forum, 67-78.
26. Kim, M. J. (2019). A study on development and validation of Korean elderly social capital scale. Korean Social Security Studies, 35(2), 93-113. uci: I410-ECN-0102-2019-300-001132469
27. Kim, M. Y. (2017). Analysis for factors of predicting problem drinking by logistic regression analysis. Journal of Digital Convergence, 15(5), 487-494.
28. Kim, S. Y. (2010). Establishing the Local Health Care Governance System to Tackle Health Inequalities: An Analysis of UK Health Action Zones Initiative The Korean Journal of Public Administration, 19(2), 3-37.
29. Kivimaki, M. J., Vahtera, M., Virtanen, M., Elovainio, J., Pentti, D., & Ferrie, J. E. (2003). Temporary employment and risk of overall and cause-specific mortality. American Journal of Epidemiology, 158(7). 663-668.
30. Korea Centers for Disease Control and Prevention. (2018). National health and nutrition survey fact sheet. Osong: Korea Centers for Disease Control and Prevention.
31. Korea Institute for Health and Social Affairs. (2020). The 2020 Korea welfare panel study (KoWePS): A descriptive report. Sejong: KIHASA.
32. Korea Institute for Health and Social Affairs, & Seoul National University Social Welfare Research Institute. (2021). Korean welfare panel study user’s guide. Korea: KIHASA.
33. Lee, E. S., & Cho, H. C. (2020). A convergence study on the relationships of alcohol consumption patterns to mental distress and self-rated health. Journal of the Korea Convergence Society, 11(7), 319-328.
34. Lee, J. W. (2021). A study on the influencing factors of high risk drinking by gender in single adult households. Journal of the Korea Academia-industrial Cooperation Society, 22(6), 321-331.
35. Lee, S. B., & Lee, S. Y. (2021). Influence of multidimensional deprivation on the latent class of changing trajectories: Comparison by gender differences. The Journal of the Korea Contents Association, 21(4), 278–291.
36. Lee, S. H. (2020). An analysis of the relationship between housing poverty and problematic drinking using panel data. Health and Social Welfare Review, 40(1), 520-559.
37. LH. (2021). LH housing welfare business (Korean, authors’ translation). Korea Land & Housing Corporation. https://www.lh.or.kr/contents/cont.do
38. Link, B. G., & Phelan, J. (1995). Social conditions as fundamental causes of disease. Journal of Health and Social Behavior, (Extra Issue), 80-94.
39. Loring, B. (2014). Alcohol and inequities guidance for addressing inequities in alcohol-related harm. Denmark: WHO Regional Office for Europe.
40. Marmot, M. (2017). The health gap. Seoul: Dongnyok. (Original work published in 2015).
41. Ministry of Health and Welfare. (2021a). Mental health policies (Korean, authors’ translation). http://www.mohw.go.kr/react/policy/index.jsp?PAR_MENU_ID=06&MENU_ID=06330404&PAGE=4&topTitle=
42. Ministry of Health and Welfare. (2021b). Second mental health welfare master plan (Korean, authors’ translation). Sejong: Ministry of Health and Welfare.
43. National Statistical Office. (2021). Annual alcohol consumption per capita aged 15 and over (Korean, authors’ translation). https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_2UNS0035&vw_cd=MT_RTITLE&list_id=R_SUB_OTITLE_OTIT_UNTIT_10_30_&scrId=&seqNo=&lang_mode=ko&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=E1
44. Oregon Health Authority. (2021). Substance abuse prevention and treatment and community mental health services block grant. https://www.oregon.gov/oha/HSD/AMHPAC/Pages/Block-Grants.aspx
45. Park, S. H., Kim, C. Y., & Shin, Y. J. (2009). The effects of employment status changes on mental health. Journal of Critical Social Welfare, 27, 79-120.
46. Park, S. K., & Kim, E. G. (2017). The health behavior, disease prevalence and risk factor analysis of high-risk drinking women. Journal of The Korean Society of Maternal and Child Health, 21(1), 35-45.
47. Peirce, R. S., Frone, M. R., Russell, M., Cooper, M. L., & Mudar, P. (2000). A longitudinal model of social contact, social support, depression, and alcohol use. Health Psychology, 19(1), 28-38.
48. Putnam, R. D., Leonardi, R., & Nanetti, R. Y. (1994). Making democracy work. Princeton, NJ: Princeton University Press.
49. Rajput, S. A., Aziz, M. O., & Siddiqui, M. A. (2019). Social determinants of health and alcohol consumption in the UK. Epidemiology, Biostatistics and Public Health, 16(3), e13128-1-e13128-6.
50. Reid, M. C., Fiellin, D. A., & O'Connor, P. G. (1999). Hazardous and harmful alcohol consumption in primary care. Archives of Internal Medicine, 159(15), 1681-1689.
51. Sareen, J., Afifi, T. O., McMillan, K. A., & Asmundson, G. J. (2011). Relationship between household income and mental disorders: Findings from a population-based longitudinal study. Archives of General Psychiatry, 68(4), 419-427.
52. Slade, M., & Davidson, L. (2011). Recovery as an integrative paradigm in mental health. In G. Thornicroft, G. Szmukler, K. M. Mueser, & R. E. Drake (Eds.), Oxford textbook of community mental health (pp. 26-37). Oxford: Oxford University Press.
53. Song, E. H., & Kim, J. Y. (2012). The relationship between employment status and depression: Mediating effects through income and psychosocial factors. Health and Social Welfare Review, 32(1), 228-259.
54. 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. The Journal of the Korean Public Health Association, 45(1), 59-70.
55. White, W. L. (2007). Addiction recovery: Its definition and conceptual boundaries. Journal of Substance Abuse Treatment, 33(3), 229-241.
56. Wilkinson, R., & Pickett, K. (2019). The inner level.. Seoul: Sanggakiem. (Original work published in 2018).
57. World Health Organization(WHO). (2018). Global status report on alcohol and health 2018. Geneva, Switzerland: WHO.
58. Yoon, M. S., Kim, S. H., & Chae, W. S. (2008). The comparative study on the mental health state, problem drinking of national basic livelihood act recipients and citizens. Alcohol and Health Behavior Research, 9(2), 1-14. uci: G704-SER000008901.2008.9.2.008.