Korean Journal of Health Education and Promotion
[ Original Article ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 40, No. 1, pp.33-44
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 31 Mar 2023
Received 31 Jan 2023 Revised 20 Mar 2023 Accepted 21 Mar 2023
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2023.40.1.33

중년기 농촌 주민의 인적 자본과 우울의 관계: 사회적 자본의 다중병렬매개효과

장수미*, ; 하형미**
*청주대학교 인문사회대학 사회복지학과 교수
**청주대학교 대학원 사회복지학전공 박사과정생
The relationship between human capital and depression among middle-aged rural adults: The multiple-parallel mediating effects of social capital
Soo Mi Jang*, ; Hyung Mi Ha**
*Professor, Department of Social Welfare, College of Humanities & Social Sciences, Cheongju University
**Doctoral Student, Department of Social Welfare, Graduate School, Cheongju University

Correspondence to: Soo Mi JangCollege of Humanities & Social Sciences, Cheongju University, 298, Daeseong-ro, Cheongwon-gu, Cheongju-si, Chungcheongbuk-do, 28503, Republic of Korea주소: (28503) 충청북도 청주시 청원구 대성로 298, 인문사회대학 사회복지학과Tel: +82-43-229-7921, Fax: +82-43-229-8233, E-mail: jsumi@cju.ac.kr

Abstract

Objectives

This study aims to verify the multiple-parallel mediating effects of social capital (network, social participation) in the relationship between human capital (education, economic activities, chronic disease) and depression among middle-aged rural adults.

Methods

A self-report survey was conducted for middle-aged rural adults between the ages of 45 and 64 (N=222) who agreed to the purpose of this study. The multiple-parallel mediating effects of social capital in the relationship between human capital and depression among the participants was analyzed.

Results

The results of the study confirmed that only network social capital had a significant mediating effect in the relationship between the participant’s education level and depression.

Conclusion

Suggestions were made to improve social capital in rural areas, such as network organization and maintenance strategies for prevention and intervention of depression among middle-aged rural adults.

Keywords:

middle-aged rural adults, human capital, social capital, depression

Ⅰ. 서론

한국 사회에서 우울은 ‘시대의 질환’으로 불릴 만큼, 가장 광범위한 정신건강 문제이다. 정신건강실태조사에 의하면 국민 4명 중 1명은 정신건강 문제를 경험하는 것으로 나타났는데, 2021년 조사에서 우울의 평생 유병률은 7.7%로 2016년의 5.0%보다 증가하였다(Ministry of Health and Welfare, 2021). 이와 같은 유병률의 증가는 건강보험 급여 부담을 가져오고, 자살과 같은 인력 손실, 생산성 저하 등의 문제를 일으키는데, 우울로 인한 사회경제적 비용은 약 4조 8,280억 원에 이른다는 보고가 있다(Lee et al., 2021).

도시 농촌 간 정신건강의 격차는 잘 알려져 있으며, 우울 역시 지역적 차이가 두드러진다. 최근 1년 내 우울 증상을 경험한 사람은 도시(7.7%)보다 농촌(9.7%)에서 더 많고, 매년 증가(2018년 9.7%, 2019년 11.6%) 추세를 보였다(Rural Development Administration, 2019). 특히 중년기 농촌 주민의 우울감 경험 비율은 11.2%로 나타나, 다른 생애주기(예: 30대 이하 10.8%)에 비해 높은 수준이며(Rural Development Administration, 2019), 농촌 중년 여성의 우울은 도시 중년 여성의 우울 수준보다 높은 것으로 나타났다(Shin & Kim, 2003). 이러한 현상은 도시화, 고령화 등 사회 구조적 변화와 농촌의 열악한 보건ㆍ복지 인프라, 정신건강 서비스 접근성의 제한 등에 기인한 것으로 예측되어 중년기 농촌 주민의 우울에 대한 관심과 적극적인 개입이 필요함을 시사한다.

청년기와 노년기 사이에 있는 중년기는 Levinson (1978)의 성인 발달이론에서 40대부터 60대 초반에 해당하는 시기이다. 본 연구에서는 이론적 근거와 고령화 연구패널의 중년 기준인 45세 이상, 노인복지법, 기초연금법 등 노인복지서비스 수급 기준 65세 이상 등을 근거로 하여 45∼64세를 중년기로 정의하였다. 발달적, 사회적 관점에서 중년기는 노화의 시작과 함께 가정 및 사회에서의 역할 상실, 다양한 인간관계의 변화를 경험하는 시기로서 신체, 사회, 경제적 측면에서의 변화는 중년기의 무력감, 공허함, 우울, 불안 등과 같은 부정적 정서가 초래될 수 있다. 특히, 우울은 중년기에서 노년기로 접어드는 시점에 심해지는 특성이 있고(Jeong & Lee, 2017), 중년기를 어떻게 지내는가는 노년기 삶의 질에도 영향을 미치기 때문에, 중년기 정신건강을 유지하고 증진하는 것은 매우 중요하다.

전통적으로 우울은 개인이 가진 병리적 증상으로 이해되어 예방과 치료 또한 사적 영역이라는 시각이 지배적이었으나, 최근에는 우울이 사회적 요인과 긴밀하게 연결되어 있어 그 원인과 개입을 사회적 맥락에서 규명하고 주도해야 한다는 주장이 지지가 되고 있다(De Silva, McKenzie, Harpham, & Huttly, 2005). 특히, 농촌은 지역사회를 기반으로 한 공동체성을 갖고 있을 뿐 아니라, 상호 협력적인 생활을 유지하는 특성이 있어, 농촌 주민의 정신건강에 대한 개입 역시 사회적 자본을 활용한 접근이 중요할 것으로 예측된다.

사회적 자본(Social capital)이란 상호 간 이해와 관계를 바탕으로 얻을 수 있는 실제적이고 잠재적인 자원의 총합으로서(Bourdieu, 1986), 개별적인 자원이라기보다 사람들 간의 관계를 통해 창출되는 사회적 속성을 가진 자원이다. 신뢰, 호혜성, 네트워크, 사회참여 등의 하위개념으로 구성되는 사회적 자본은 인지적 사회자본과 구조적 사회자본으로 구분된다(Nyqvist, Forsman, Giuntoli, & Cattan, 2013). 인지적 사회자본은 사회적 관계에 대한 주관적 평가를 의미하며, 구조적 사회자본은 객관적 지표로 평가한다(De Silva et al., 2005; Nyqvist et al., 2013). 즉, 인지적 측면은 상호작용의 질적인 부분으로서 개인을 둘러싼 가족, 친구, 이웃 등 사회적 관계에서 인식하는 신뢰, 지지, 호혜성이며, 구조적 측면은 개인이 관계하는 사회적 관계의 크기로서 개인이 얼마나 많은 사람과 만나는지 네트워크와 사회참여의 빈도와 강도를 말한다.

사회적 자본은 건강에 영향을 미치는 주요한 사회적 결정인자로서, 개개인의 사회적 자본의 차이는 건강에서의 차이를 가져온다. 다수의 선행연구에서 사회적 자본은 중년기와 노년기의 정신건강에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다(Nakamine et al., 2017; Jung & Kim, 2022). 사회적 자본과 우울의 관계를 살펴보면, 신뢰, 협력, 정보공유, 지역사회 참여 등의 사회적 자본은 노인의 우울에 유의미한 영향을 미쳤으며(Lee, 2009), 농촌 지역에 초점을 맞춘 연구에서는 사회적 관계망(Son, 2010), 비공식 집단활동(Lee, Park, Kim, Kim, & Chun, 2011) 등의 사회적 자본을 보유한 경우 우울 수준이 낮아지거나 우울 예방에 효과적인 것으로 나타났다. 중년층을 대상으로 한 Nakamine 등 (2017)의 연구에서는 낮은 네트워크 사회적 자본은 우울 위험을 증가시켰다.

인적 자본은 사회적 자본의 형성 및 촉진에 영향을 미친다. 인적 자본(Human capital)이란 개인이 가지고 있는 지식, 기술, 건강 등을 말하는데, 개인의 생산력을 증대시켜 소득, 사회적 성취 등의 가능성을 높여 준다(Moon & Lee, 2021). 실제로 교육 수준, 신체 건강, 고용 형태 등과 같은 인적 자본은 스트레스 등을 유발함으로써 우울과 같은 정신건강 문제의 발현과 지속에 영향을 미친다는 보고도 있다(Cross-Denny & Robinson, 2017). 국내 연구에서도 개인적, 사회적 생산성을 높일 수 있는 건강 상태, 교육 수준, 경제활동 등을 중요한 인적 자본으로 간주하고 있다(Lee, 2009; Choi, Lee, & Chung, 2015; Moon & Lee, 2021). 이처럼 인적 자본은 삶의 다양한 차원으로 그 영향력이 확대되고 있으며, 사회적 자본의 변화는 인적 자본 없이 불가능하여, 사회적 자본과 인적 자본은 함께 탐색 되어야 함이 강조된 바 있다(Kim, 2015). 특히, 인적 자본은 정신건강의 중요한 자원으로서, 중년기 우울의 예방에도 긍정적인 자원이 될 수 있음이 밝혀졌다(Chung & Koo, 2011; Jeong & Lee, 2017).

인적 자본, 사회적 자본, 우울의 관계를 보면, 인적 자본은 사회적 자본의 총량을 증가시키고(Bourdieu, 1986), 사회적 자본은 우울 수준에 영향을 미친다(Lee, 2009; Lee et al., 2011). 인적 자본, 사회적 자본, 우울의 최적 모형을 탐색한 연구에 따르면(Choi, Lee, et al., 2015), 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본을 매개 변인으로 상정한 모델이 가장 높은 모형 적합도를 보이는 것으로 검증되었다. 도시와 농촌 노인의 교육, 소득 등의 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본의 매개, 조절 효과를 탐색한 연구(Han et al., 2018)에서는 사회적 자본의 매개효과만 검증되어 인적 자본은 사회적 자본을 매개로 우울 수준에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 우울 이외의 정신건강을 종속 변인으로 살펴본 연구에서는 중년층(N=690)의 인적 자본(소득 등)과 주관적 행복감의 관계에서 사회적 자본의 완전 매개효과가 발생하였다(Moon & Lee, 2021). 이상의 연구를 통해 사회적 자본은 인적 자본과 정신건강(고독감, 주관적 행복감, 우울 등)의 관계를 매개하는 요인임을 확인할 수 있다. 하지만, 그동안의 관련 연구는 주로 노인을 대상으로 이루어졌고, 도시와 농촌을 동질적인 공간으로 인식하여 농촌의 특수성(예: 공동체 생활, 이웃 간 낮은 익명성, 외부인에 대한 경계)이 고려되지 못한 제한점이 있다. 특히, 연령에 따른 행복감의 변화는 20대 이후 감소하다가 중년기에 가장 낮은 수준을 보이고 60대 이후 다시 증가하는 U자형을 보이는데, 농촌 주민도 40대 이후 급감하는 양상이 나타났다(Rural Development Administration, 2019). 따라서, 농촌 사회에서 중추적인 역할을 하며 인구의 높은 비중을 차지하지만, 그동안 주목받지 못했던 중년기 농촌 주민의 정신건강에 관심을 가져야 할 필요성이 있다.

이상의 이론적 고찰을 통해 본 연구에서는 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 조기 개입을 위해 사회적 자본에 초점을 맞추어, 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 다중병렬매개효과를 검증하고자 한다. 그동안 교육 수준, 신체 건강, 경제활동 등은 우울과의 연관성이 높고 생산 수단으로서의 가치가 높은 인적 자본임에도 연령, 성별 등의 인구 사회학적 특성과 함께 주로 통제 변인으로 다루어져, 우울 영향요인으로서 그 중요성이 드러나지 못하였다. 가족주의 전통과 비공식적 사회관계를 강조하는 농촌 지역에서 인적 자본, 사회적 자본, 우울의 관계에 대한 탐색은 중년기 농촌 주민의 정신건강 증진을 위해 사회적 자본의 속성을 이해하고 이를 활용한 실천적, 정책적 전략 수립에 기여할 것이다.


Ⅱ. 연구방법

1. 연구설계

이 연구는 농촌 지역에 거주하는 중년기 주민을 대상으로 설문에 기반하여 자료를 수집하고 분석한 단면적 조사연구이다. 이론적 고찰을 근거로 중년기 농촌 주민의 인적 자본(교육, 만성질환, 경제활동)과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 매개효과 검증을 위한 연구모형을 설정하였다. 복수의 사회적 자본의 매개 역할을 탐색하기 위해 다중병렬매개효과(Multiple-parallel mediating effects) 분석을 시행하였다.

2. 연구대상자 및 자료수집

연구대상자는 농촌 지역인 충청북도 G군에 거주하는 45∼64세 중년기 주민이다. 본 연구에서는 전국 표본을 수집하고 있는 대표적인 국가 패널, 법령 및 사회복지서비스에서 명시하고 있는 중년의 정의를 근거로 45∼64세를 중년기로 정의하고, 군 단위 지역에서 중년기 농촌 주민을 편의 표집 하였다. 또한, 각 읍ㆍ면의 인구수에 비례하여 최소 할당 인원을 선정한 후 편의 표집을 실시하였다. 설문조사는 사회복지기관 실무자, 이장, 부녀회장 등의 협조로 2021년 11월부터 한 달 동안 복지(회)관, 행정복지센터 등에서 진행되었다. 연구자와 훈련된 연구보조원이 연구 목적과 비밀보장, 중도철회 가능성 등에 관한 내용을 자세히 설명한 후 동의한 자에 대하여 자기 보고식 대면 조사를 시행하였다. 수집된 237부 중 누락된 응답 등 15부를 제외하고, 총 222부를 최종 분석에 사용하였다. 본 연구는 연구진 소속대학 기관생명윤리위원회(1041107-202108-HR-037-01)의 승인 후 진행되었다.

3. 측정 도구

1) 종속 변인: 우울

우울 측정에 사용된 CESD-11은 CESD-20의 축약형 버전으로 그 타당성이 입증된 도구이다. CESD-11은 한국복지패널 등 국내 대규모 조사에서 널리 사용되고 있는 척도로서, 11개 문항(부정 문항 9개, 긍정 문항 2개)으로 측정한다. 긍정 문항은 역 코딩하였고, 점수가 높을수록 우울 수준이 높은 것으로 해석한다. 각 문항은 4점 척도(0점 극히 드물다∼3점 대부분 그랬다)로 응답하며, 우울의 선별(cut-off points)은 총점에 20/11을 곱하여 계산된 값이 16보다 높으면 우울 의심 군으로 해석한다. 신뢰도(Cronbach’s α)는 .867으로 나타났다.

2) 독립 변인: 인적 자본(교육, 만성질환, 경제활동)

인적 자본의 측정은 인적 자본의 개념 고찰 및 선행연구를 근거로 하여(Lee, 2009; Choi, Lee, et al., 2015; Kim, 2015), 우울에 영향을 미치는 것으로 나타난 교육 수준, 만성질환 유무, 경제활동 유무로 조작화 하였다. 교육 수준은 중퇴, 수료, 재학, 졸업을 포함하여 초등학교 졸업 이하(1), 중학교 졸업 이하(2), 고등학교 졸업 이하(3), 대학교 졸업 이하(4), 대학원 졸업 이하(5)로 코딩하였다. 만성질환(고혈압, 당뇨병, 관절염, 고지혈증 등)은 만성질환이 있다(1), 만성질환이 없다(0), 경제활동은 현재 경제활동에 참여하고 있다(1), 현재 경제활동에 참여하고 있지 않다(0)로 코딩한 후 분석모델에 투입하였다.

3) 매개 변인: 사회적 자본(네트워크, 사회참여)

사회적 자본의 측정은 Kim (2019)이 개발한 한국형 사회적 자본 척도를 활용하였다. 이 척도는 사회적 자본을 한국인의 사고 및 특성에 맞게 개발하고 타당도를 검증한 도구로써, 신뢰, 규범, 네트워크, 사회참여 하위요인의 총 14개 문항으로 구성되어 있다. 각 문항은 5점 리커트 척도(1점 전혀 그렇지 않다∼5점 매우 그렇다)로 응답한다. 본 연구에서는 구조적 사회자본인 네트워크, 사회참여의 하위요인을 사용하였다. 이는 구조적 사회자본이 정신건강과 직접적 연관이 있으며(Dai & Gu, 2022), 관계의 빈도와 강도 등의 객관적 지표로 평가가 가능한 구조적 사회자본을 증진하는 것이 지역사회 사회적 자본 형성의 실제적 접근(practical approach)이 되기 때문이다(Sun & Lu, 2020). 네트워크란 이웃, 친구, 가족 등으로부터 도움을 주고받을 수 있는 정도를 의미하는 것으로, ‘나는 사람들과 친밀한 관계를 가지고 있다’ 등의 5문항으로 구성되었다. 사회참여란 개인적으로 접근하기 어려운 자원에 쉽게 접근할 기회로, ‘나는 자원봉사에 적극 참여하는 편이다’ 등 3문항으로 이루어졌다. 본 연구의 신뢰도(Cronbach’s α)는 네트워크 .836, 사회참여 .814이다.

4) 통제 변인

통제 변인은 중년기 우울에 영향을 미치는 국내외 선행연구(Chung & Koo, 2011; Jeong & Lee, 2017; Miech & Shanahan, 2000)를 근거로 성별, 연령, 배우자 유무를 선정하였다. 성별(0=남성, 1=여성), 배우자 유무(0=없다, 1=있다)는 더미 처리하였고, 연령은 만 나이를 직접 투입하였다.

4. 분석 방법

수집된 자료는 SPSS 27.0과 SPSS PROCESS macro를 활용하여 분석하였다. 첫째, 연구대상자의 일반적 특성과 주요 변인의 특성을 알아보기 위해 기술통계를 실시하였고, 표본의 정상분포를 파악하기 위해 왜도와 첨도를 살펴보았다. 둘째, 변인 간의 방향 및 수준, 다중공선성의 확인을 위해 피어슨 상관관계 분석을 실시하고 분산팽창지수(VIF)와 공차한계값(Tolerance)을 확인하였다. 셋째, 중년기 농촌 주민의 인적 자본(교육, 만성질환, 경제활동)과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 다중병렬매개효과(Multiple-parallel mediating effects) 분석을 시행하였다. 간접 효과의 유의성 검정은 부트스트래핑 분석에서 표본은 5,000회로 설정 추출하였고, 유의 수준은 .05로 설정하였다.


Ⅲ. 연구결과

1. 일반적 특성 및 주요 변인의 특성

연구대상자의 일반적 특성과 주요 변인의 특성을 살펴보면 <Table 1>과 같다. 남성 35.6%(79명), 여성 64.4%(143명)로 여성의 비율이 더 높았고, 연령은 50대(50∼59세) 51.4%(114명), 60대(60∼64세) 31.5%(70명), 40대(45∼49세) 17.1%(38명)의 순으로 나타났으며, 평균 연령은 55.6세이다. 배우자가 있는 경우가 83.3%(185명), 없는 경우가 16.7%(37명)로 대부분 배우자가 함께 살고 있었다. 의료보장 형태는 건강보험 가입자 95.5%(212명), 의료급여 대상자 4.5%(10명)로 대다수가 건강보험 가입자로 나타났다.

Characteristics of participantsN=222

인적 자본을 살펴보면, 교육 수준은 고등학교 졸업 이하가 43.3%(96명)로 가장 많았다. 건강 상태에서 만성질환이 없다 68.0%(151명), 있다 32.0%(71명)이었고, 현재 경제활동(농업, 자영업, 사무직, 서비스직 등)에 종사하는 경우는 83.3%(185명), 종사하지 않는 경우는 16.7%(37명)이었다. 사회적 자본의 하위요인인 네트워크의 평균(표준편차)은 14.68(2.28), 사회참여의 평균(표준편차)은 9.30(2.47)으로 나타났다. 우울의 평균(표준편차)은 10.90(10.73)으로, 절단 점(cut-off points)을 기준으로 16점 이상에 해당하는 우울군은 27.5%로 나타났다. 표본의 정상분포 여부를 확인하기 위해 왜도와 첨도를 살펴본 결과, 왜도 값은 −1.80∼1.11, 첨도 값은 −1.40∼1.25로 나타나 자료의 정규성을 확인할 수 있었다.

2. 주요 변인 간의 관계

변인 간의 관계를 파악하고자 주요 변인 중 서열 변인들을 대상으로 피어슨 상관관계 분석을 시행한 결과<Table 2>, 우울과 교육 수준(r=-.22, p<.01), 우울과 네트워크(r=-.30, p<.001), 우울과 사회참여(r=-.21, p<.01)는 모두 유의미한 부적 관계를 보였다. 모든 변인 간 상관계수는 .5 미만으로 확인되었다. 아울러 분산팽창지수(VIF)는 1.03∼1.22, 공차한계(Tolerance)값은 0.81∼0.98로 나타나 다중공선성의 문제는 없었다.

Correlation among human capital, social capital and depression

3. 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본의 다중병렬매개효과

연구대상자의 인적 자본(교육, 만성질환, 경제활동)과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 다중병렬매개효과 분석 결과, 인적 자본 중 교육 수준과 우울의 관계에서만 사회적 자본의 유의미한 매개효과가 확인되어, 본 연구에서는 해당 결과만 제시하였다[Figure 1], <Table 3>.

[Figure 1]

Paths from human capital to depressionNotes.* p<.05, ** p<.01, β=Standardized coefficient

Mediating effects of network and social participation

Figure 1과 같이, 교육 수준이 우울에 미치는 부적 영향(β=-.18, p<.05)은 통계적으로 유의미하였으나, 네트워크와 사회참여가 추가된 모형에서는 교육 수준이 우울에 미치는 영향(β=-.13, p>.05)은 유의미하지 않았다. 경로별로 살펴보면, 교육 수준은 네트워크(β=.14, p<.05)와 사회참여(β=.17, p<.05)에 유의한 정적 영향을 미쳤다. 인적 자본(교육 수준)과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 다중병렬매개효과를 살펴보면, 네트워크(β=-.25, p<.01)만 우울에 미치는 영향이 유의하였고, 사회참여(β=-.06, p>.05)는 유의미하지 않았다. 즉, 교육 수준과 우울의 관계는 네트워크 사회적 자본에 의해서만 매개됨을 확인할 수 있었다. 교육 수준이 우울을 설명하는 정도는 9%로서, 이중 네트워크 변인이 매개하는 비율은 15.8%로 나타났다.

매개효과의 유의성 검증을 위해 부트스트래핑 분석을 시행하여 변인 간의 영향 관계를 총 효과, 직접 효과, 간접효과로 살펴보았다<Table 3>. 간접효과는 B=-0.32였으며, 95% 신뢰구간의 하한값과 상한값(-0.68∼-0.03)이 ‘0’을 포함하고 있지 않아 통계적으로 유의미하였다. 사회적 자본의 하위변인별 매개효과를 살펴본 결과 교육 수준, 네트워크, 우울의 경로(B=-0.25)는 95% 신뢰구간에서 하한값과 상한값이(-0.56∼-0.01) ‘0’을 포함하지 않아 유의미하여, 네트워크는 교육 수준과 우울을 매개하는 변인임이 확인되었다. 한편, 사회참여는 교육 수준과 우울의 관계에서 유의미한 매개효과가 발생하지 않았다(B=-0.07, 95% CI=-0.29∼0.09).


Ⅳ. 논의

본 연구는 중년기 농촌 주민의 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크, 사회참여)의 다중병렬매개효과를 실증적으로 분석함으로써 농촌 주민의 정신건강에 대한 이해와 사회적 자본을 활용한 우울 예방 및 조기 개입 필요성을 제시하고자 하였다. 다음에서는 주요 연구 결과를 바탕으로 논의하고 제언하였다.

첫째, 연구대상자의 우울 평균은 10.90으로서, 동일 척도(CESD-11)로 도시와 농촌에 거주하는 중년을 대상으로 조사한 Song (2016, N=5,049) 연구의 6.41보다 높은 수준이었다. 이는 대부분 도시 중년으로 구성된 Song (2016) 연구의 표본 특성일 수도 있다. 한편, 연구대상자의 27.5%가 우울군(CESD-11≥16)으로 나타나 약 3명 중 1명이 우울을 경험하고 있었다. 대상 및 척도(PHQ-9)가 달라 비교에 제한이 있지만, 충북 G군 성인의 9.7%가 우울을 경험하며, 3.1%가 우울증상유병율을 보인다는 지역사회건강조사(Korea Disease Control and Prevention Agency, 2021) 결과보다 높은 수준이었다. 충북 G군 주민의 우울 경험률이 2017년 5.1%에서 2021년 9.7%로 증가하였으며, 전국 중앙값(7.0%)보다 높은 수준임을 고려할 때, 중년기 농촌 주민의 우울에 관심이 필요함을 알 수 있다. 한편, 사회적 자본의 하위개념 중 네트워크의 평균은 14.68, 사회참여의 평균은 9.30이었다. 사회참여의 경우 중년기 농촌 주민을 대상으로 한 Kim과 Shin (2017) 연구의 9.99와 거의 동일하였고, 네트워크는 5점 척도로 제시한 Park, Yoon과 Lee (2007)의 연구에서 3.73, 본 연구는 3.70으로 선행연구와 유사한 수준으로 나타났다. 본 연구대상자는 복지(회)관, 행정복지센터 등에서 주로 표집 되어 대인관계 및 사회활동이 상대적으로 활발한 주민들로 추정할 수 있으므로 비교에 주의가 요구된다.

둘째, 연구대상자의 인적 자본(교육 수준)과 우울의 관계에서 사회적 자본(네트워크)의 완전 매개효과가 확인되었다. 이와 같은 결과가 나타난 이유는 교육 수준이 높아질수록 안정된 직장을 가지며, 소득 수준이 높아질 가능성이 있는데, 이는 교육 수준이 다양한 조직과의 네트워크를 형성할 기회와 연관되고(Lee, 2011), 교육 수준이 높은 계층이 사회적 자본 형성에 유리하기 때문으로 분석된다. 실제로 중년층의 교육 수준이 낮을수록 우울 수준이 높다는 결과(Miech & Shanahan, 2000)는 교육적 성취가 정신건강에 미치는 영향을 예측하는 것으로서, 네트워크 사회적 자본을 활용한 중년기 농촌 주민의 정신건강 증진을 고려하도록 한다.

네트워크를 통해 형성된 사회적 자본은 우울 수준을 낮추는 데 도움이 되는 요인으로, 이는 농촌 노인을 대상으로 한 선행연구(Jung & Kim, 2022)를 지지하는 결과이다. 또한, 본 연구의 결과는 20세 이상 성인(N=1,216)을 대상으로 한 연구(Choi, Lee, et al., 2015)에서 인적 자본, 네트워크, 우울의 경로와도 같아 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 개입을 위해서 네트워크의 사회적 자본을 활용한 접근이 유용할 수 있음이 검증되었다. 이러한 결과는 국외 선행연구와도 일치하는데, 일본 중년의 사회적 자본과 우울의 관계를 살펴본 연구(Nakamine et al., 2017)에서 가족, 이웃, 친구 및 동료 등과의 네트워크는 우울 감소와 관련이 있었다.

한편, 교육 수준이 우울에 미치는 영향에서 사회참여의 매개효과는 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이는 중국의 도시와 농촌 노인(N=17,066, 평균 47.4세)을 대상으로 한 연구(Dai & Gu, 2022)에서 구조적 사회자본(네트워크, 사회참여)이 우울에 미치는 영향을 살펴본 결과, 네트워크 변인만 우울에 유의미한 영향을 미치어 사회적 자본의 하위영역별로 차이가 있음을 알 수 있다. 또한, 사회적 관계망은 우울에 유의미한 영향을 미치지만(Son, 2010), 자원봉사, 종교모임 등을 통한 사회참여는 중년층의 우울에 유의미하지 않았던 국내 연구(Chung & Koo, 2011)와도 동일 맥락이다. 하지만, 이상의 결과는 여성이 다수(64.4%)인 본 표본의 특성에 기인한 것으로 분석할 수도 있다. 농촌의 여성은 남성보다 교육 및 사회참여의 기회가 부족하고, 참여하더라도 마을 단위의 소규모 활동에 국한되는 등 사회참여의 범위가 협소하고 제한적이라는 점을 고려할 때, 앞으로 대규모 중년기 농촌 주민 표본을 통한 확인이 필요하다.

셋째, 연구대상자의 인적 자본 중 만성질환, 경제활동과 우울의 관계에서 사회적 자본은 유의미한 매개효과가 나타나지 않았다. 이러한 본 연구의 결과는 건강, 소득 등의 인적 자본이 우울에 영향을 미치며(Lee, 2009; Jung & Kim, 2022), 사회적 자본이 유의미한 매개 변인이라는 연구(Han et al., 2018) 결과와 차이가 있다. 또한, 이상의 선행연구들은 중년기 농촌 주민이 아닌 노인을 대상으로 하였다는 점, 만성질환, 경제활동 유무 등의 객관적 지표가 아닌 주관적 건강 상태, 소득 만족도 등 주관적 지표를 사용했다는 점에서 본 연구와 차이가 있다. 따라서, 향후 동일 대상과 측정 도구를 사용한 연구와의 지속적인 비교가 요구된다.

다음에서는 주요 연구 결과를 바탕으로 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 건강증진을 위한 실천적, 정책적 제언을 하였다.

첫째, 연구대상자 중 우울군은 27.5%에 해당하여, 전국의 중년층을 대상으로 한 연구(Kang & Lee, 2016)의 9.8%보다 매우 높은 수치로서 주목된다. 우울은 기분 자체에 대한 호소보다는 신체 증상(예: 식욕 및 인지 저하 등)으로 발현되기도 하여 우울을 인지하지 못하는 경향도 있다. 게다가 우울은 스스로 해결해야 할 문제, 저절로 낫거나 의지로 극복될 수 있다는 통념을 갖고 있어 전문적인 도움을 받지 못할 가능성이 있다. 또한, 농촌은 정신건강 서비스 인프라가 도시보다 현저히 낮은 수준이며, 이웃 간 낮은 익명성과 체면을 중시하는 문화 등으로 인해 농촌 주민의 우울에 대한 조기 발견은 쉽지 않다(Choi, Kim, & Kim, 2015). 이상과 같은 중년기 농촌 주민의 특성과 지역적 환경을 고려할 때, 개인이 필요한 건강정보를 얻고, 이해하고, 판단하고, 활용할 수 있는 능력을 의미하는 헬스 리터러시 증진을 위한 개입이 중년기 농촌 주민을 대상으로 적극적으로 이루어질 필요가 있다. 헬스 리터러시는 건강증진의 핵심전략으로 주목받고 있는 개념으로, 2021년 발표된 제5차 국민건강증진종합계획에 최초 포함되었다(Park, Koh, & Lee, 2022). 중년기 농촌 주민이 스스로 우울 증상에 대해 이해하고 전문적인 도움을 찾을 수 있도록 보건소 등 지역사회의 다양한 기관에서 헬스 리터러시 증진을 위한 보건교육 및 개입이 선행되어야 할 것이다.

한편, 중년기 농촌 주민의 우울에 대한 보건과 복지기관의 협력적 대응을 통해 건강 친화적 환경 및 인프라 구축이 무엇보다 중요하다. 즉, 우울에 대한 개입은 보건소 등의 보건기관은 물론 주민에 대한 접근성이 높은 복지관, 행정복지센터 등 복지기관 간의 연계를 통해 선별, 치료, 의뢰 및 모니터링이 필요하다. 실제로 보건복지 서비스, 민관협력을 위한 콘트롤 타워로 규정되어 있는 지역사회보장협의체의 역할은 정신건강 인프라가 부족한 농촌 지역에서 더욱 강조되는데, 협의체 민관위원인 읍면의 장, 보건 및 복지기관실무자, 담당 공무원, 이장, 주민자치위원의 정신건강에 대한 민감성 제고가 요구된다. 우울 등의 정신건강의 어려움을 가진 주민 상당수는 지역사회의 보건복지 인력에 의해 발견되므로 다양한 실천 현장의 실무자를 대상으로 우울 선별검사 및 전문 기관 연계를 위한 교육 훈련 기회 역시 마련되어야 할 것이다.

둘째, 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 개입을 위하여 주민 네트워크 조직의 활성화 및 유지 전략이 요구된다. 마을을 단위로 깊은 유대 관계를 맺고 있는 농촌 지역에서는 다양한 욕구를 가족이나 이웃을 통해 해결하려는 특성이 있다. 즉, 농촌 주민은 품앗이 등을 통해 이웃 간 교류를 유지하고, 같은 마을에서 사회적 관계망을 형성하며 살아가고 있으므로 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 개입전략으로 주민 네트워크를 촉진하는 전략을 고려할 수 있다. 지역공동체를 통한 공동체 의식은 외로움 및 우울 증상 완화 등 정신건강과 관련이 있으므로(Tang, Chi, Xu, & Dong, 2018), 농촌 주민의 네트워크 형성을 통해 건강 친화적 환경 조성을 위한 노력이 필요하다. 예컨대, 전남 영광군의 여민동락 공동체(농촌의 돌봄, 복지와 같은 문제를 해결하기 위해 주민 스스로 조직화를 통해 재가 서비스 제공, 일자리 지원 등의 다양한 활동을 실천하는 자립공동체)는 주민의 네트워킹을 촉진하는 성공사례로서(Park, 2012), 우울, 고립감 등의 해소에 도움이 되는 것으로 나타났다. 지역공동체는 농촌의 일자리 창출, 교육 기회 확대 등의 효과를 발생시켜 사회적 자본 축적에 기여할 수 있다는 점에서 중년기 농촌 주민의 네트워킹을 위해 마을 기반의 공동체 구축이 제안된다.

한편, 네트워크가 정신건강에 미치는 영향은 네트워크의 유형에 따라 달라질 수 있다. 비공식적 네트워크를 통한 상호작용이 공식적 네트워크를 통한 경우보다 개인의 행복에 더 영향을 미친다는 결과가 제시된 바 있으므로(Rodríguez-Pose & Von Berlepsch, 2014), 다양한 비공식 네트워크 기회가 증진되어야 할 것이다. 본 연구 결과에서 알 수 있는 바처럼 중년기 농촌 주민은 노인 세대와 달리 높은 교육 수준을 갖고 있을 뿐 아니라, 지역사회 활동이 가장 활발한 연령층이므로, 다양한 공식(예: 전국의 노인복지관에서 추진 중인 선배 시민자원봉사단 활동 등), 비공식(부녀회, 마을회 등 주민 모임, 친목계, 향우회 등 자조 모임) 네트워킹 기회가 마련되어 사회적 관계의 빈도와 강도가 늘어난다면 우울 예방 및 개입에 효과적일 것이다.

셋째, 농촌 지역의 보건소, 복지관 등의 보건복지기관은 중년기 농촌 주민의 네트워킹 등 사회적 자본을 촉진할 수 있는 거점 기관으로 활용될 수 있다. 특히, 읍면동 단위의 건강생활지원센터, 농촌 건강증진형 보건지소 등 보건소 하부기관을 거점으로 하고 주민건강센터의 확충을 통해(Ministry of Health and Welfare & Korea Health Promotion Institute, 2022), 주민 밀착형 서비스 제공을 위한 읍면동 중심의 건강증진사업이 확대되어야 할 것이다. 하지만 현재까지 건강증진사업의 일환인 우울 예방 및 개입 프로그램은 미시적 차원에서 치료 위주로 진행되어(Kim, Choi, & Lee, 2018), 사회적 자본의 강화에 초점을 맞춘 지역사회 프로그램은 부족하였다. 교육 참여, 동아리 활동 등은 사회활동의 확대를 통해 네트워크 사회자본을 축적하도록 하고(Lee, 2008), 우울과 같은 정서적 문제를 예방하는 데 도움이 되므로(Kim, 2015) 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 개입을 위해 다양한 주민조직 프로그램을 통한 네트워크 확대가 필요하다.

아울러 농촌 주민조직의 특성상 실제 사업을 추진할 자원과 동기가 부족한 경우가 많으므로, 보건복지기관의 적극적 지원으로 주민들이 지역사회 문제 해결에 적극적으로 참여하고 네트워크를 촉진할 수 있도록 거버넌스 구축이 필요하다. 또한, 실무자들은 중년기 농촌 주민의 우울에 대한 개입에서 이들이 보유한 사회적 자본의 속성과 중요성을 이해하는 것이 필요하다. 사회적 자본의 보유 정도는 취약한 정신건강을 나타내는 중년기 농촌 주민의 선별에 활용될 수 있다(Sun & Lu, 2020). 즉, 사회적 자본 측정 도구(예: 친하게 지내는 이웃사촌이 있다, 갑자기 집안에 문제가 발생하면 도움을 청할 곳이 있다 등, Ji, Son, & Kim, 2015)를 활용하여 중년기 농촌 주민의 사회적 자본 보유 정도를 평가하고, 이에 기반한 프로그램 개발 및 사업 추진이 이루어질 수 있다.

본 연구는 중년기 농촌 주민의 우울 예방 및 개입을 위해 사회적 자본의 역할을 탐색함으로써, 구조적 사회자본의 요소인 네트워크가 농촌 중년층의 우울과 유의한 관련이 있음을 검증했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구의 한계점으로는 첫째, 충북 1개 군에 거주하는 중년층을 대상으로 하였기 때문에 연구 결과의 일반화에 한계가 있다. 둘째, 자료수집을 위해 자기 보고식 설문조사를 실시하였기 때문에 우울 증상 등 민감한 문항에 대해서는 솔직하게 응답하지 않았을 가능성이 있다. 셋째, 선행연구를 기반으로 사회적 자본이 우울에 영향을 미치는 연구모형을 설정하였지만, 우울이 사회적 자본 형성에 영향을 미치는 역 인과 관계의 가능성도 배제할 수 없다. 추후 연구에서는 전국 표본에 기반한 양적 조사, 심층 인터뷰를 통한 질적 탐색, 종단 연구 등 다양한 방법론을 통해 중년기 농촌 주민의 정신건강 증진을 위한 실천적, 정책적 관심이 활성화되기를 기대한다.


Ⅴ. 결론

본 연구의 목적은 중년기 농촌 주민의 인적 자본과 우울의 관계에서 사회적 자본의 다중병렬매개효과를 실증적으로 검증하는 것이다. 연구 결과, 중년기 농촌 주민의 27.5%가 우울 의심 군이었으며, 인적 자본인 교육 수준과 우울의 관계에서 네트워크 사회적 자본의 유의한 매개효과가 확인되었다. 이와 같은 결과는 중년기 농촌 주민의 정신건강에 관한 관심 제고, 네트워크 사회적 자본을 활용한 우울 예방 및 개입의 필요성을 제시하는 것이다. 향후 농촌 지역 보건ㆍ복지 관련 기관의 연계 및 협력을 통해 우울군 선별, 조기 개입, 사례관리 및 모니터링이 필요하며, 이 과정에서 현장 실무자들에 대한 중년기 농촌 주민의 우울 등 정신건강에 대한 민감성 제고, 선별검사 방법 등에 대한 교육과 훈련이 선행되어야 한다. 또한, 네트워크 사회적 자본의 형성 및 촉진을 위해 농촌 주민 네트워크 조직의 활성화 및 유지를 위한 전략 수립이 필요하다. 이때 마을 기반 공동체 구축 등 공식, 비공식 네트워킹의 확대를 위해 지역복지관 등을 거점 기관으로 활용할 수 있다.

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[Figure 1]

[Figure 1]
Paths from human capital to depressionNotes.* p<.05, ** p<.01, β=Standardized coefficient

<Table 1>

Characteristics of participantsN=222

Category n %
General
characteristics
Gender Male 79 35.6
Female 143 64.4
Age 40’s (45∼49) 38 17.1
50’s (50∼59) 114 51.4
60’s (60∼64) 70 31.5
M(SD)=55.6(5.60)
Spouse Yes 185 83.3
No 37 16.7
Medical insurance National insurance 212 95.5
Medical aid 10 4.5
Human capital Education ∼ Primary school 8 3.6
∼ Middle school 24 10.8
∼ High school 96 43.3
∼ Undergraduate school 84 37.8
∼ Graduate school 10 4.5
Chronic disease Yes 71 32.0
No 151 68.0
Economic
activity
Yes
/No
Yes 185 83.3
No 37 16.7
Type
of Job
Farmer 37 16.7
Office worker 57 25.7
Service and sales worker 20 9.0
Production worker 18 8.1
Self-employment/Freelancer 36 16.2
Other job 17 7.6
Category M SD Skewness Kurtosis
Human capital Education 3.28 0.85 -0.50 0.38
Chronic disease 0.31 0.46 0.77 -1.40
Economic activity 0.83 0.37 -1.80 1.25
Social capital Network 14.68 2.28 0.13 -0.58
Social participation 9.30 2.47 -0.18 -0.08
Depression 10.90 10.73 1.11 0.91
Category n %
Depression CESD-11 ≤ 15 161 72.5
CESD-11 ≥ 16 61 27.5

<Table 2>

Correlation among human capital, social capital and depression

Variables Human capital Social capital
Education Network Social participation
Notes. * p<.05, ** p<.01, *** p<.001
Social capital Network .14*
Social participation .12 .42***
Depression -.22** -.30*** -.21**

<Table 3>

Mediating effects of network and social participation

B SE t 95% CI
LL UL
Notes. * p<.05
Total effect -1.23 0.49 -2.51* -2.20 -0.18
Direct effect -0.91 0.48 -1.91 -1.86 0.03
Indirect effect(Mediating effect) -0.32 0.17 -0.68 -0.03
Education→Network→Depression –0.25 0.14 -0.56 -0.01
Education→Social participation→Depression –0.07 0.09 -0.29 0.09