Korean Journal of Health Education and Promotion
[ Original Article ]
Korean Journal of Health Education and Promotion - Vol. 41, No. 3, pp.61-71
ISSN: 1229-4128 (Print) 2635-5302 (Online)
Print publication date 30 Sep 2024
Received 31 Jul 2024 Revised 23 Sep 2024 Accepted 29 Sep 2024
DOI: https://doi.org/10.14367/kjhep.2024.41.3.61

직장 내 폭력 경험이 근로자 우울에 미치는 영향: 성별 차이를 중심으로

김지선
동신대학교 사회복지학과 조교수
Impact of workplace violence on depression among workers: A focus on gender differences
Jiseon Kim
Assistant Professor, Social Work Department, Dongshin University

Correspondence to: Jiseon KimDongshin University, 22, Dongshindae-gil, Naju-si, Jeollanam-do, 58245, Republic of Korea주소: (58245)전라남도 나주시 동신대길 22 동신대학교 해인6관 103호Tel: +82-61-330-3784, Fax: +82-61-330-3698, E-mail: kimjs@dsu.ac.kr

Abstract

Objectives

This study aims to provide evidence for preventing workplace violence by examining its effects on depression. It analyzes the types of violence that influence depressive symptoms, with a focus on gender differences.

Methods

A total of 50,385 adults who participated in the 2020 Korean Working Conditions Survey were included in the analysis. The key variables examined in this study were violence, depression, weekly working hours, and occupation. The data were analyzed using chi-square tests and logistic regression analyses.

Results

The findings revealed a significant association between workplace violence and depression, with different types of violence having varying impacts on depressive symptoms. Gender differences were observed in key variables and the degree of influence. Women were more likely to experience when subjected to insulting behaviors, physical violence, sexual harassment, or bullying. In contrast, men were at a higher risk of depression when experiencing verbal abuse, sexual harassment, or bullying.

Conclusion

These findings indicate a need for health education to prevent various types of workplace violence, considering gender-specific differences and characteristics. Additionally, the study underscores the importance of institutional and social support for victims of violence.

Keywords:

depression, workplace violence, gender differences

Ⅰ. 서론

폭력은 인권을 침해하는 대표적 행위이다. 합리적 이유 없이 공격적 자극을 주는 폭력은 인간 존엄을 해치는 것으로서 논쟁의 여지가 없다. 더욱이 일상에서 가장 오랜 시간을 보내는 직장에서 폭력을 경험하는 것은 근로자의 안녕과 건강을 심각하게 저해하는 것으로서 주목을 요한다.

한국노총 조사에 따르면 2023년 기준 근로자 10명 중 6명이 직장 내 폭력을 경험하였는데, 여성이 남성보다 폭력 경험 비율이 높았고 월 1회 이상 지속·반복적으로 폭력을 경험하는 비율도 약 48%에 달하는 것으로 나타났다. 폭력 유형으로는 언어폭력이 가장 높았고, 신체적 폭력 및 위협, 성적 괴롭힘도 보고되었다(Federation of Korean Trade Unions, 2023). 이러한 폭력이 발생했을 때 대처방안으로 ‘특별한 대처를 하지 않는다’는 비율이 약 39%로 가장 높게 나타났고(Federation of Korean Trade Unions, 2023), 성차별적 언행이나 불쾌하고 충격적인 사건을 경험한 이후에도 ‘아무 대응도 하지 않았다’는 응답이 약 66%에 이르는 것으로 보아(Gu et al., 2020) 폭력이 발생하면 폭력이 근절되기보다 피해자 개인에게 폭력 경험이 남아있을 가능성이 있다.

폭력 경험은 근로자에게 직접적인 상해나 정신건강의 어려움을 유발할 수 있다. 폭력은 부정적 정서와 스트레스를 일으켜서 우울과 관련성이 높게 나타난다(Vartia, 2001). 우울은 대표적인 정신건강 문제인데, 폭력은 스트레스, 불안, 소진 등 정신건강 전반에 부정적 결과를 유발하고, 나아가 우울, 외상 후 스트레스 장애와 같이 심각한 정신건강의 어려움을 야기하는 것으로 알려져 있다(Cavanaugh, Campbell, & Messing, 2014). 국내에서도 직장 내 폭력과 사회복지사의 우울(Lee, Kim, & Kim, 2021), 여성 간호사의 우울 증상(Yi, Choi, & Jung, 2018) 간의 연관성이 보고된 바 있고, 직장 내 폭력으로 인해 치료가 필요한 정신적 문제나 자살에 이르는 사례도 알려져 있다(Song & Kim, 2022; Lee, 2018).

직장 내 이루어지는 실제적인 폭력은 신체적 폭력/위협, 언어폭력, 따돌림, 성적 괴롭힘 등으로 유형이 다양하고, 물리적·정신적 폭력을 포괄함에도(Federation of Korean Trade Unions, 2023) 국내 선행연구는 직장 내 폭력을 단일한 개념으로 보는 경향이 있다(Hyun, Yoo, & Kwak, 2024). 이는 ‘폭력’이라는 상위개념으로 폭력 유형을 취합함으로써 세분화하지 못하고 폭력 유형별 영향력을 소거시키는 결과를 가져오게 된다. 한편 직장 내 이루어지는 폭력이 신체적 공격, 정신적 공격, 과대한 요구, 개인 침해, 경제적 공격, 성적 공격 등으로 다양하고, 그로 인한 영향도 의욕 감퇴, 분노 및 불안, 불면 등 여러 형태로 나타나는 연구를 고려할 때(Lee, 2018), 폭력 유형을 구분하여 살펴볼 필요가 있다.

나아가 폭력 경험으로 인한 영향력에서, 특히 성별에 따른 차이에 주목할 만하다. 가령, 남성은 신체 폭력 경험이 가장 많으나, 여성은 성희롱이 많다는 결과(Hong, Lee, & Jang, 2019)가 있는 반면, 신체 폭력 경험에서 성별에 따른 차이가 없다는 결과도 있다(Byun et al., 2009). 또, 폭력 경험은 남녀 모두에서 우울 발생을 증가시키지만 남성보다 여성에게 더 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났고(Kim, 2017), 대학생의 성폭력 피해가 자살위험으로 가는 경로에서 남성은 통계적으로 유의하지만 여성은 유의하지 않은 결과를 볼 때(Ahn, Ahn, Park, & Shim, 2020), 폭력 피해의 종류, 경험 정도, 우울에 미치는 영향력에서 성별 간 차이가 있을 것으로 추정해 볼 수 있다.

국내에서 수행된 직장 내 폭력에 관한 현재까지의 연구들은, 특정 직업 분야를 대상으로 하거나 성별에 따른 폭력 경험을 구분하지 않는 경향이 있다. 그러나, 직업 및 직종의 특성을 넘어 폭력 경험이 개인에게 신체적, 정신적 건강 문제를 유발하고, 성별에 따른 개인적인 영향력이 다를 수 있음을 감안할 때, 더 많은 확장된 연구가 수행될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전국 규모의 근로환경조사 자료를 활용하여 폭력이 우울에 미치는 영향을 살펴보고, 성별에 따라 폭력 유형이 우울에 미치는 관계를 분석하고자 한다.


Ⅱ. 연구방법

1. 분석자료 및 연구대상

본 연구는 산업안전보건연구원의 근로환경조사 자료를 활용하였다. 근로환경조사는 산재예방정책의 기초자료 수집을 목적으로 다양한 노동환경을 조사하는데, 만 15세 이상의 전국 취업자를 대상으로 한다. 근로환경조사는 조사 시점을 기준으로 지난 1주간 ‘수입’을 목적으로 1시간 이상 일한 전체 취업자의 특성, 노동강도, 폭력/차별, 건강상태 등 근로 환경을 조사한다. 2006년 1차 조사를 시작하여 3년 주기로 조사하고 있으며, 2020년 6차 조사가 진행되었다. 본 연구는 6차 자료를 이용하였고, 6차 자료 응답자는 전국 만 15세 이상 취업자 50,538명인데, 20세 이상 성인 50,385명을 분석대상으로 하였다.

2. 연구 변수

1) 종속변수

종속변수는 세계보건기구에서 개발한 웰빙도구(WHO-5: Weill-Being Index)를 사용한 우울 여부이다. 이 도구는 우울을 판단하기 위해 주로 활용되는 벡의 우울 척도(BDI), 해밀턴 우울척도(HDI)와 비교한 연구에서 충분한 타당성이 있는 것으로 검증되었다(Krieger et al., 2014). WHO-5는 5개 문항으로 구성되어 있으며, 지난 2주 동안 경험한 느낌을 6점 척도로 응답하게 되어 있다(5: 항상그랬다, 4: 대부분 그랬다, 3: 2주의 절반 이상 그랬다, 2: 2주의 절반 미만 그랬다, 1: 가끔 그랬다, 0: 그런 적 없다). 문항의 점수를 합산하면 0~25점에 분포하는데, 점수가 낮을수록 웰빙 수준이 낮다고 해석한다. 이 도구의 총점이 13점 미만이면 우울 증상이 ‘있다’, 이상이면 우울 증상이 ‘없다’로 사용하는데(Kim et al., 2010), 본 연구 역시 이러한 정의를 활용하였다. WHO-5척도의 내적 일관성 검증을 위해 신뢰도 분석을 시행하였다. 주로 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s alpha)를 산출하여 신뢰도를 판단하는데, 일반적으로 0.7 이상이면 신뢰도가 양호한 것으로 판단한다(Song, 2015). 신뢰도 분석을 한 결과 .910으로 높게 나타나 종속변수의 신뢰도가 양호한 것으로 판단되었다.

2) 독립변수

근로환경조사에서 폭력은 정신적 폭력 4개 문항과 물리적 폭력 3개 문항으로 구성되어 있다. 정신적 폭력은 조사 시점을 기준으로 지난 한 달 동안 업무를 수행하는 중에 언어폭력, 원하지 않는 성적 관심, 위협, 모욕적 행위를 당했는지이고, 물리적 폭력은 조사 시점을 기준으로 지난 1년 동안 신체적 폭력, 성희롱, 왕따/괴롭힘을 당했는지이다. 본 연구는 총 7개의 폭력 유형 문항을 활용하였고, 각 문항에서 해당 폭력 경험이 있는 경우 ‘1’, 없는 경우 ‘0’을 부여하였다.

3) 통제변수

통제변수는 우울의 영향요인을 탐색한 선행연구(Bak, Chung, & Kim, 2024; Chung & Kim, 2021; Kim & Choi, 2020)를 바탕으로 우울 여부에 영향을 미칠 수 있는 연령, 건강 상태, 교육 수준, 소득수준, 종사상 지위, 주당 근로시간, 직장 규모, 근속기간, 직종을 포함하였다. 연령은 20~29세, 30~39세, 40~49세, 50~59세, 60세 이상으로 구성하였다. 건강 상태는 ‘매우 좋다(1), 좋은 편이다(2), 보통이다(3), 나쁜 편이다(4), 매우 나쁘다(5)’, 교육 수준은 ‘초졸 이하, 중졸, 고졸, 대졸 이상’, 소득수준은 ‘200만원 미만, 300만원 미만, 400만원 미만, 400만원 이상’으로 정의하였다. 종사상 지위는 ‘고용인이 없는 자영업자, 고용인이 있는 자영업자/사업주, 임금근로자, 무급가족종사자’로 구분하였다. 근로시간은 근로기준법에 따라 주당 근로시간인 40시간 이하, 연장근로 한도인 12시간을 포함하여 41시간~52시간, 휴일근로시간을 고려해서 53시간~68시간, 69시간 이상으로 구분하였고, 직장 규모 또한 근로기준법 구분을 따라 5인 미만, 5인~30인 미만, 30인~300인 미만, 300인 이상으로 정의하였다. 근속기간은 1년 미만, 1년~10년, 11년~20년, 21년~30년, 31년~40년, 41년 이상으로 하였고, 직종은 한국표준직업준류에 따라 관리자, 전문가 및 관련 종사자, 사무종사자, 서비스종사자, 판매종사자, 농림어업 숙련 종사자, 기능원 및 관련 기능 종사자, 장치 기계 조작 및 조립 종사자, 단순노무 종사자로 구분하였다.

3. 자료분석방법

본 연구는 성별 차이를 중심으로 폭력 경험이 우울에 미치는 영향을 탐색하기 위해 성별에 따른 인구 사회학적 특성을 알아보고자 교차분석을 시행하였다. 성별과 폭력 경험에 따른 우울 여부를 비교하기 위해 교차분석을 하였고, 우울 여부를 종속변수로 설정하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계분석은 SPSS 27.0 프로그램을 사용하였다.


Ⅲ. 연구결과

1. 일반적 특성

연구대상자는 남성 23,668명, 여성 26,717명, 총 50,385명이다. 연령은 전체 성별에서 60대 이상(26.7%)이 가장 많았는데, 남성은 40대(22.2%), 50대(22.2%), 30대(19.2%), 20대(10.0%) 순이고 여성은 50대(27.3%), 40대(21.2%), 30대(15.3%), 20대(8.7%) 순으로 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 주관적 건강 상태는 매우 좋다고 응답한 남성이 9.5%, 여성은 6.7%로 대체로 남성이 주관적 건강 상태를 긍정적으로 평가했으며 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 종사상 지위는 전체 성별에서 임금근로자(65.3%)가 가장 많았고, 고용인이 없는 자영업자(25.2%), 고용인이 있는 자영업자/사업주(6.3%), 무급가족종사자(3.2%) 순으로 나타났으며, 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 교육 수준은 전체 성별에서 대학 이상(46.2%)이 가장 많았고, 고졸(36.8%), 초졸 이하(9.2%), 중졸(7.5%) 순으로 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 여성은 200만원 미만(45.3%)이 가장 많았고, 200~299만원(33.7%), 300~399만원(13.7%), 400만원 이상(7.3%) 순이었지만 남성은 200~299만원(27.6%)이 가장 많았고, 300~399만원(27.0%), 400만원 이상(24.5%), 200만원 미만(20.9%) 순으로 나타나 남성보다 여성의 저소득비율이 높았으며 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 직장 규모는 전체 성별에서 5인 미만 사업장(46.8%)이 가장 많았고, 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 직종의 경우 여성은 서비스직(21.8%), 남성은 전문직 및 관련 종사자(16.55)가 가장 많았고, 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 주당 근로시간은 전체 성별에서 40시간 이하(60.4%), 41시간~52시간(23.2%), 53~68시간(12.4%), 69시간 이상(4.0%)으로 나타났고, 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001). 근속기간은 전체 성별에서 1년 이상~10년 이하(58.9%)가 가장 많았고, 11년~20년(15.5%), 1년 미만(12.7%), 21~30년(6.0%) 순으로 성별 간 유의미한 차이가 있었다(p<.001).

Sociodemographic characteristicsUnit: N(%)

2. 성별과 폭력 경험에 따른 우울 여부 비교

연구대상자의 성별과 폭력 경험에 따른 우울 여부를 살펴보기 위해 교차분석을 실시한 결과, 연구대상자 중 폭력 경험이 있는 경우는 7.1%로 나타났다. 비우울 집단에서 폭력 경험이 있는 경우는 6.6%지만, 우울 집단에서 폭력 경험이 있는 경우는 8.0%로 나타나 폭력 피해 경험이 있는 군에서 우울 경험 비율이 보다 높은 것을 알 수 있었다(p<.001). 성별에 따른 우울 여부를 살펴본 결과 남성 우울(34.4%), 여성 우울(34.6%)은 성별 간 유의미한 차이가 없었다.

Comparison of depression by gender and violence experienceUnit: N(%)

3. 폭력 경험이 우울에 미치는 영향

성별에 따라 우울 여부를 예측하는 요인을 탐색하기 위해 폭력 경험과 통제변수를 투입하여 분석한 결과 <Table 3>과 같다. 본 모형의 접합성은 전체 성별(χ2=4531.153, df=36, p<.001), 남성(χ2=2064.631, df=35, p<.001), 여성(χ2=2549.495, df=35, p<.001) 모형에서 모두 통계적으로 유의하게 나타났다.

Results of logistic regression

전체 성별의 경우 신체적 폭력을 경험한 집단(OR=2.30, 95% CI:1.56∼3.34), 성희롱을 경험한 집단(OR=1.59, 95% CI:1.21∼2.08), 왕따/괴롭힘을 경험한 집단(OR=3.98, 95% CI:2.58∼6.15)이 그렇지 않은 집단에 비해 우울을 겪을 가능성이 높았다. 여성보다 남성이 우울을 경험할 가능성이 높고(OR=1.17, 95% CI:1.12∼1.22), 교육 수준이 한 단계 증가하면 우울 가능성이 약 0.875배 감소하는 것으로 나타났다(OR=0.88, 95% CI:0.85∼0.90). 건강 상태를 부정적으로 한 단계 높게 평가하면 우울 가능성이 증가하고(OR=2.06, 95% CI:2.00∼2.13), 고용인이 있는 자영업자보다 고용인이 없는 자영업자(OR=1.17, 95% CI:1.07∼1.28)와 임금근로자(OR=1.10, 95% CI:1.00∼1.21)가 우울 가능성이 높았다. 소득수준은 400만원 이상인 집단보다 200만원 미만인 경우(OR=1.18, 95% CI:1.10∼1.26)에 우울을 경험할 가능성이 높고, 300만원에서 399만원인 경우(OR=0.91, 95% CI:0.85∼0.97)는 우울을 경험할 가능성이 낮았다. 주당 근로시간은 41시간~52시간인 경우(OR=1.05, 95% CI:1.00∼1.11), 53시간~68시간인 경우(OR=1.29, 95% CI:1.20∼1.38), 69시간 이상인 경우(OR=1.67, 95% CI:1.51∼1.86)가 40시간을 초과하지 않는 집단에 비해 모두 우울 가능성이 높았다. 직장 규모가 300인 이상인 경우에 비해 5인 미만인 경우(OR=1.18, 95% CI:1.09∼1.27), 5인~29인(OR=1.10, 95% CI:1.03∼1.18), 30인~299인(OR=1.16, 95% CI:1.08∼1.25) 경우 모두 우울 가능성이 높았다. 직종은 관리자에 비해 사무직(OR=1.38, 95% CI:1.03∼1.86), 농림어업 숙련 종사자(OR=1.45, 95% CI:1.06∼1.97), 기능원 및 관련 기능 종사자(OR=1.43, 95% CI:1.06∼1.93), 장치 기계 조작 및 조립 종사자(OR=1.39, 95% CI:1.03∼1.88), 단순노무 종사자(OR=1.47, 95% CI:1.09∼1.99)의 우울 가능성이 높았다.

한편 성별을 분류하여 동일한 모형을 적용하였을 때 성별에 따라 예측 변수가 상이하였는데 그 변수는 다음과 같다. 언어폭력의 경우 여성의 우울을 예측하지 않았으나 남성은 언어폭력을 경험한 집단이 경험하지 않은 집단에 비해 우울을 겪을 가능성이 높았다(OR=1.19, 95% CI:1.03∼1.38). 모욕적 행위의 경우 남성의 우울을 예측하지 않았지만 여성은 모욕적 행위를 경험한 경우 그렇지 않은 집단에 비해 우울을 경험할 가능성이 높았다(OR=1.34, 95% CI:1.09∼1365). 신체적 폭력은 남성의 우울을 예측하지 않았지만, 여성은 신체적 폭력을 경험한 경우 그렇지 않은 집단에 비해 우울을 경험할 가능성이 높았다(OR=3.38, 95% CI:1.95∼5.86). 소득이 400만원 이상인 집단에 비해 200만원 미만인 경우 여성의 우울을 예측하지 않았으나 남성은 우울을 경험할 가능성이 높았다(OR=1.22, 95% CI:1.10∼1.35). 반면 여성은 400만원 이상인 경우보다 300만원~399만원인 경우 우울을 경험할 가능성이 낮았다(OR=0.74, 95% CI:0.66∼0.83). 주당근로시간이 40시간을 초과하지 않는 집단에 비해 41시간~52시간에 해당하는 경우 여성의 우울을 예측하지 않았지만 남성은 우울을 경험할 가능성이 높았다(OR=1.09, 95% CI:1.02∼1.17). 직장 규모는 여성의 우울을 예측하지 않았는데 남성은 300인 이상인 경우에 비해 5인 미만인 경우(OR=1.28, 95% CI:1.14∼1.43), 5인~29인(OR=1.18, 95% CI:1.07∼1.30), 30인~299인(OR=1.21, 95% CI:1.09∼1.34) 경우 모두 우울 가능성이 높았다. 한편 직종은 남성의 우울을 예측하지 않았는데, 여성은 관리자에 비해 사무직(OR=2.50, 95% CI:1.01∼6.19), 농림어업 숙련 종사자(OR=2.71, 95% CI:1.08∼6.76), 단순노무종사자(OR=2.58, 95% CI:1.04∼6.41)가 우울을 경험할 가능성이 높았다.


Ⅳ. 논의

본 연구는 6차 근로환경조사의 성인 50,385명 자료를 활용하여 우울을 예측하는 요인을 도출하고 직장 내 폭력 예방의 근거를 마련하고자 하였다. 연구 결과, 직장 내에서 폭력을 경험하는 것은 우울 가능성을 증가시키는 것으로 나타났고, 성별에 따라 우울에 영향을 미치는 다양한 폭력 유형을 살펴본 결과 여성은 모욕적 행위, 신체적 폭력, 성희롱, 왕따/괴롭힘을 경험하면 우울 가능성이 증가하였고, 남성은 언어폭력, 성희롱, 왕따/괴롭힘을 경험하면 우울 가능성이 증가하는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과에 대한 논의는 아래와 같다.

첫째, 성인을 대상으로 한 직장 내 폭력이 우울에 미치는 영향을 확인하였다. 폭력은 일에 대한 의욕 감퇴, 분노 및 불안, 불면 등 정신적 영향을 준다는 선행연구 결과(Lee, 2018)와 맥을 같이 한다. 또한 사회적 관계 및 상황에서 폭력을 경험하면 대인관계 불안이 촉발되고 불안은 우울에 영향을 준다는 선행연구 결과와도 일치한다(Rugulies et al., 2012).

둘째, 본 연구대상자 중 우울에 해당하는 남성은 34.4%(8,119명), 여성은 34.6%(9,226명)로 성별간 유사한 우울 경험률이 확인되었다. 이는 우울증에 있어 성별이 통계적으로 유의미한 변수가 아니라는 선행연구와 같은 맥락에 있지만(Kang, Jeon, Hong, Jeong, & Hong, 2023), 남자보다 여자가 우울을 경험할 가능성이 더 높게 나타난 우울장애 유병률 추이(2022년 기준 국내 남자 3.9%, 여자 6.1%)와 다른 결과이다(The Korea Disease Control and Prevention Agency, 2024). 대체로 남성보다 여성에게서 높은 우울 수준이 보고되는 선행연구와도 다른 맥락이므로(Bak et al., 2024; Chung & Kim, 2021), 이에 대해 다양한 관련성을 예상해볼 수 있는데, 본 연구 자료가 취업자를 대상으로 한다는 것에 주목할 필요가 있다.

여성의 우울이 남성보다 높게 나타난 선행연구는 실업자/비경제활동인구, 저소득, 저학력 등이 연구대상자에 포함되어 있는데, 이때 남성보다 여성의 실업, 저소득, 저학력 비율이 더 높게 나타난다(Kim, 2019). 경제활동 유무, 소득, 교육 수준은 우울의 대표적인 사회적 결정요인으로(Chung & Kim, 2021), 경제활동을 하지 않거나 소득수준이 낮은 것은 사회적 배제와 소속감 결여, 대인관계 축소와 관련되어 우울로 이어지는 경로를 갖는다(Kim, 2022). 여성에게 주어지는 돌봄 역할이 여성의 실업, 저소득과 관련되어 사회적 역할과 관계를 단절시키고, 나아가 젠더화된 빈곤으로 직결되어 우울 발생에 지속적인 영향을 미칠 수 있다.

한편, 본 연구는 취업자를 대상으로 했기 때문에 남녀 모두 경제적·사회적 활동을 하고 있다는 것을 고려할 때, 사회적 활동을 한다면 남녀의 우울 경험률에 큰 차이가 없다는 것을 추측할 수 있다. 실제로 임금근로자를 대상으로 한 연구에서 남성과 여성의 우울이 유사한 수준으로 보고되었고, 우울의 영향요인은 성별이 아닌 장시간 근로, 잦은 야간 근무 횟수 등으로 확인된 바 있다(Park & Oh, 2018). 즉, 우울 경험률을 결정하는 것은 성별보다 사회적·경제적 활동 여부, 그로 인해 획득할 수 있는 관계, 정서적 만족감이고, 더불어 노동 환경 등이 우울의 주요한 영향요인이라 할 수 있다. 이는 여성이 우울에 취약한 유전적 요인을 가지고 있다는 주장이나(Kendler & Prescott, 1999), 여성의 스트레스 대처 방식이 더 취약하기 때문이라는 연구결과(Hanninen & Aro, 1996)와 대치되는 것이고, 여성의 사회적 지위 및 활동을 존중하는 문화, 성별에 대한 평등이 남녀 우울증 격차를 감소시킨다는 연구(Gimeno et al., 2009)와 맥을 같이하는 결과이다.

셋째, 성별에 따라 폭력 경험이 우울에 미치는 영향을 살펴본 결과 여성은 모욕적 행위, 신체적 폭력, 성희롱, 왕따/괴롭힘, 남성은 언어폭력, 성희롱, 왕따/괴롭힘이 영향요인으로 확인되었다. 우울에 영향을 미치는 폭력 유형이 성별에 따라 다른 것은, 같은 언행이나 모욕감을 경험해도 성별에 따라 미치는 영향력이 다를 수 있다는 연구 결과와 일치한다(Gu et al., 2020). 또한 이는 성별, 연령 등 개인적 특성에 따라 직종에 차이가 있고 직종에 따라 가해지는 폭력 유형이 달라진다는 연구와 유사한 결과이다(Hong et al., 2019). 남성과 여성이 조직문화를 다르게 인식하고 폭력에 대한 반응도 다르게 나타난다는 것을 고려하면(Choi, Jun, & Lee, 2017), 남녀에게 다른 유형의 폭력이 가해질 수 있고 같은 유형의 폭력이 가해지더라도 성별에 따라 달리 반응할 수 있다.

직장 내에서 이루어지는 폭력은 성별에 따라 미세하거나 과소한 것부터 물리적이고 가시적인 것까지 다차원적임에도 직장 내 폭력을 하나의 단위로 축소하여 보는 연구 경향이 있다(Hyun et al., 2024). 수직관계에서 발생하는 직장 내 폭력은 반복되고, 비가시적이며 폐쇄적인 특징을 갖는데(Lee & Lee, 2014), 한국의 직장 및 조직문화는 집단주의를 중요하게 여기며 폭력을 ‘가르침’으로 오역하여 정당성을 부여한다(Song & Kim, 2022). 정당성이 부여된 폭력은 조직문화가 되어 ‘선의’를 받아들이지 못하는 피해자, 나약한 개인이라는 낙인의 연쇄적 구조를 형성하게 된다. 실례로 한국인들은 영국인들과 반대로 직장에서 괴롭히는 행위자가 상사인 경우 가장 용납할 수 있다고 답한 연구 결과(Seo, 2010)가 직장 내 폭력을 축소하고 정당화하는 경향을 잘 보여준다. 그러나 성별과 폭력의 세부 유형에 따라 폭력 경험의 결과가 달라질 수 있다는 점(Aizpurua, Copp, Ricarte, & Vázquez, 2021)에서 폭력의 유형을 해체하고 성별을 고려하여 파악하는 접근이 필요할 것이다.

본 연구 결과가 갖는 함의는 첫째, 우울의 주요한 사회적 결정요인을 통제한 모형에서 우울의 예측 요인으로 폭력 경험을 도출하였다. 우울의 영향요인을 탐색한 선행연구들은 주로 사회경제적 지위, 빈곤, 교육 수준, 결혼상태, 사회적 지지, 배제와 박탈 등에 초점을 두었고, 상대적으로 직장 내 폭력을 포함한 연구는 제한적으로 이루어졌는데(Bak et al., 2024; Chung & Kim, 2021), 본 연구는 우울의 영향요인으로써 폭력 경험의 영향력을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 보건교육과 건강증진 측면에서 직장 내 폭력 예방 교육을 제안하고자 한다. 현재는 근로자 5인 이상 사업장을 대상으로 개인정보보호교육, 장애인인식개선교육, 성희롱예방교육, 퇴직연금교육, 산업안전보건교육, 5가지를 법정의무교육으로 정하고 있는데, 여기에는 성희롱 예방 교육이 포함되었지만 다양한 폭력 예방을 다루는데 한계가 있다. 일부 공공 기관 및 기업에서 통합폭력 및 4대 폭력 예방 교육을 하고 있지만 여기에는 성희롱, 성폭력, 성매매, 가정폭력만 해당함으로써, 폭력 유형의 확장 대신 ‘성’을 매개로 한 폭력, 폭력은 가정에서 이루어지는 행위라는 관점에 머물러 있다. 한편, 본 연구 결과에 따르면 직장 내 노동자는 언어폭력, 모욕적 행위, 신체적 폭력, 왕따/괴롭힘 등을 경험한 비율이 높았고 이는 우울을 결정하는 영향요인으로 확인되었다. 또한 세계보건기구에서 성인 우울의 원인으로 불안전한 노동 환경을 제시한 바 있는데(WHO, 2024), 이러한 맥락에서 직장 내 폭력 예방 교육을 통해 근로자의 건강증진을 위한 개입이 필요할 것이다. 폭력 예방 교육프로그램을 개발하고, 이를 운영할 수 있는 교육기관을 지정하여 관리하면서 동시에 승인된 전문 강사양성을 통해 교육의 질과 효과성을 담보할 필요가 있다. 직장 내 폭력에 대한 경각심을 높이고 폭력 경험을 감소시키는 것은 근로자의 우울을 예방하기 위해 실현 가능하며 실효성 있는 접근이 될 것이다.

둘째, 성별에 따라 우울을 예측하는 폭력 유형에 차이가 있음을 확인하였다. 이는 보건교육 측면에서 직장 내 폭력 예방 교육 프로그램을 구성할 때, 폭력의 세부 유형과 성별을 고려해야 할 필요성을 의미한다. 가령 프랑스는 성별에 따라 폭력 경험 실태와 종류가 다르게 나타났으므로 관련된 사회적 현상을 이해하기 위해서 성별과 같은 인구사회학적 특성을 고려해야 한다고 하였고, 미국과 호주의 경우 예방 교육 내용에 있어 따돌림, 욕설, 차별, 괴롭힘 등 다양한 폭력 유형을 포함하여 교육을 시행하고 있다(Gu et al., 2020). 근로자의 신체 및 정신건강 증진을 위해 직장 내 다양한 유형의 폭력 피해를 예방하고, 그 과정에서 젠더 특성에 중점을 두는 접근이 이루어져야 할 것이다. 폭력과 차별의 구체적인 현황과 맥락을 반영한 폭력 예방 교육 프로그램은 직장 내 괴롭힘 예방과 근로자의 정신건강 증진에 효과적인 도움을 줄 수 있을 것이다.

셋째, 본 연구는 특정 직종이 아닌 전국 취업자를 대상으로 분석하였다는 점에서 연구 결과를 일반화하기 위한 타당성을 확보했다고 할 수 있다. 국내에서 직장 내 폭력에 대해 사회적 관심을 갖게 된 계기는 2010년 이후 이른바 ‘태움’으로 인한 간호사의 자살, 콜센터 노동자 감정노동 및 갑질 피해 사건이 증가하면서 기사화되었고(Kong, Choi, Han, Shin, & Kim, 2022; Song & Kim, 2022), 대략 2017년 이후 관련 연구가 활발하게 이루어졌으며(Hyun et al., 2024), 일명 ‘직장 내 괴롭힘 금지법’이 2019년 시행된 것이라 할 수 있다. 이러한 배경으로 직장 내 폭력에 관한 연구는 간호사, 사회복지사 등 돌봄노동이나 서비스직을 수행하는 대상에 집중된 경향이 있다(Hyun et al., 2024; Kong et al., 2022; Lee et al., 2021). 이와 달리 본 연구는 전국 성인 취업자를 대상으로 폭력 경험이 우울에 미치는 영향을 확인하였으므로, 직장 내 폭력 예방 교육의 필요성을 확인할 수 있었다.

본 연구의 한계점은 첫째, 횡단적 자료를 활용하였기 때문에 시간 흐름에 따라 폭력이 우울 간 관계에서 변화하는 양상을 살펴볼 수 없었다. 더불어 폭력과 우울 사이 인과관계를 분명히 밝힐 수 없었으므로 향후 종단연구를 통해 직장 내 폭력 경험이 정신건강에 미치는 영향을 탐색해 볼 필요가 있다. 둘째, 우울의 주요한 위험요인으로 알려진 주거, 결혼상태, 사회적 관계 등을 연구 자료의 한계로 본 연구에 포함할 수 없었다. 추후 우울과 관련된 개인적 특성 요인을 통제한 상태에서 폭력 경험과 우울의 관계를 밝히는 연구가 필요할 것으로 판단된다. 셋째, 조직문화 및 특성을 세밀하게 고려한 연구가 필요하다. 폭력 피해 또는 피해 결과는 조직문화의 영향력과 밀접한 관련이 있으므로, 이를 반영한 후속 연구가 수행될 필요가 있다. 이러한 연구의 한계점에도 불구하고 본 연구는 직장 내에서 발생하는 다차원적인 폭력 경험과 우울의 관계를 탐색하였고, 이 관계에서 성별에 따른 차이가 있음을 분석하였다는 점에 의의가 있다.


Ⅴ. 결론

본 연구는 성인 취업자를 대상으로 직장 내 폭력 경험이 우울에 미치는 영향과 성별에 따라 우울에 미치는 폭력 유형의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 직장 내 성별 특성을 고려한 다양한 유형의 폭력 예방 교육의 필요성을 제시하였다. 그러나 향후 결혼상태, 주거 상태 등 다양한 우울의 결정요인을 포함한 추가 연구가 수행될 필요가 있다. 또한, 직장 내 폭력을 감소시키기 위해서 폭력에 대한 개인 인식과 사회 문화 개선이 필요하고, 직장폭력이 발생할 경우 이에 적극적으로 대처하고 보호받을 수 있는 법적, 제도적 장치를 제공할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 동신대학교 학술연구비에 의하여 연구되었음.

References

  • Aizpurua, E., Copp, J., Ricarte, J. J., & Vázquez, D. (2021). Controlling behaviors and intimate partner violence among women in Spain: An examination of individual, partner, and relationship risk factors for physical and psychological abuse. Journal of Interpersonal Violence, 36(1-2), 231-254. [https://doi.org/10.1177/0886260517723744]
  • Ahn, S. S., Ahn, I. S., Park, S. M., & Shim, E. J. (2020). A path model of sexual victimization, sexual assertiveness, depression, and suicidality among college students by gender. The Journal of Humanities and Social Science 21, 11(4), 1105-1120. [https://doi.org/10.22143/HSS21.11.4.78]
  • Bak, S. B., Chung, S. K., & Kim, J. S. (2024). Mediating effect of isolation in the relationship bewteen deprivation and depression. Mental Health & Social Work, 52(1), 5-28, [https://doi.org/10.24301/MHSW.2024.03.52.1.5]
  • Byun, C. B., Youn, K. W., Jung-Choi, K. H., Cho, Y. H., & Paek, D. M. (2009). Depressive Symptoms of workplace violence exposed subjects in Korea. Annals of Occupational and Environmental Medicine, 21(4), 314-323. [https://doi.org/10.35371/kjoem.2009.21.4.314]
  • Cavanaugh, C., Campbell, J., & Messing, J. (2014). A longitudinal study of the impact of cumulative violence victimization on comorbid posttraumatic stress and depression among female nurses and nursing personnel. Workplace Health Safety, 62(6), 224-232. [https://doi.org/10.1177/216507991406200602]
  • 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. [https://doi.org/10.24301/MHSW.2021.3.49.1.229]
  • Choi, S. Y., Jun, H. S., & Lee, S. Y. (2017). The relationship of trait anger and social avoidance with workplace bullying victimization among male and female office workers: The moderating effects of organizational climate, Korean Psychological Journal of Culture and Social Issues, 23(1), 53-74. [https://doi.org/10.20406/kjcs.2017.02.23.1.53]
  • Federation of Korean Trade Unions. (2023, October 04). 6 out of 10 wage earners experience workplace bullying (Korean, author’s translation). Accessed 2024, July 20, Retrieved from http://inochong.org/report/387989, .
  • Gimeno, D., Kivimaki, M., Brunner, E. J., Elovainio, M., DeVogli, R., Steptoe, A., . . . Ferrie, J. E. (2009). Associations of C-reactive protein and interleukin-6 with cognitive symptoms of depression: 12-year follow-up of the Whitehall II study, Psychological Medicine, 39(3), 413-423. [https://doi.org/10.1017/S0033291708003723]
  • Gu, M. Y., Kim, J. S., Yoon, D. K., Cheon, J. Y., Yang, S. Y., & Kim, K. J. (2020). Survey of gender-based harassment in the workplace and policy implications. Seoul: Korean Women’s Development Institute.
  • Hanninen, V., & Aro, H. (1996). Sex differences in coping and depression among young adults. Social Science and Medicine, 43(10), 1453-1460. [https://doi.org/10.1016/0277-9536(96)00045-7]
  • Hong, K. M., Lee, K. M., & Jang, S. N. (2019). Violence experience among wage workers in the workplace and related factors in Korea. Health and Social Welfare Review, 39(3), 506-534. [https://doi.org/10.15709/hswr.2019.39.3.506]
  • Hyun, S. J., Yoo, H. S., & Kwak, M. J. (2024). Meta-analysis of individual and environmental factors related to workplace bullying, Dispute Resolution Studies Review, 22(1), 39-75. [https://doi.org/10.16958/drsr.2024.22.1.39]
  • Kang, I. W., Jeon, D. I., Hong, H. J., Jeong, M. H., & Hong, N. R. (2023). The mental health characteristics of municipal personnel with depressive symptom. Social Psychiatry, 23(2), 33-40. [https://doi.org/10.61714/jkasp.2023.28.2.33]
  • Kendler, K. S., & Prescott, C. A. (1999). A population-based twin study of lifetime major depression in men and women, Archives of General Psychiatry, 56(1), 39-44. [https://doi.org/10.1001/archpsyc.56.1.39]
  • Kim, H. J., Moon, Y. S., Son, B. K., Lee, S. K., Rho, H. J., & Kim, D. H. (2010). The utility of Korean version of the WHO five well-being index in evaluating depressive symptoms and quality of life in the aged dwelling in community. Journal of Korean Geriatric Psychiatry, 14(2), 90-96.
  • Kim, J. S. (2022). Social influencing factors and process of adult depression (Korean, author’s translation) (Unpublished doctoral dissertation). Chung-Ang University, Seoul.
  • Kim, M., & Choi, E. (2020). The impacts of workplace discrimination and violence on depressive symptoms among Korean employees. Korean Journal of Occupational Health Nursing, 29(2), 160-171. [https://doi.org/10.5807/kjohn.2020.29.2.160]
  • Kim, M. J. (2017). Relationship between partner violence and depression by gender in the elderly: Based on 2015 the Korean welfare panel study. The Journal of the Korea Contents Association, 17(1), 522-531. [https://doi.org/10.5392/JKCA.2017.17.01.522]
  • Kim, S. J. (2019). A study on the longitudinal relationship among social exclusion, stress in family life and depression (Unpublished doctoral dissertation). Ewha Womans University, Seoul.
  • Krieger, T., Zimmermann, J., Huffziger, S., Ubl, B., Diener, C., Kuehner, C., & Holtforth, M. G. (2014). Measuring depression with a well-being index: further evidence for the validity of the WHO Well-Being Index (WHO-5) as a measure of the severity of depression. Journal of Affective Disorders, 156, 240-244. [https://doi.org/10.1016/j.jad.2013.12.015]
  • Kong, S. Y., Choi, K. H., Han, I. I., Shin, H. N., & Kim, Y. K. (2022). The relationship between emotional labor, workplace bullying, depression and subjective well-being of employees in call centers. Korean Journal of Social Welfare Research, 72, 5-34, [https://doi.org/10.17997/SWRY.72.1.1]
  • Lee, Y. J., Kim. S. J., & Kim, E. J. (2021). Social workers’ experience factors of bullying in the workplace and its impact on depression. Journal of Community Welfare, 76, 171-191. [https://doi.org/10.15300/jcw.2021.76.1.171]
  • Lee, Y. J., & Lee, M., H. (2014). Development and validity of workplace bullying in nursing-type inventory. Journal of Korean Academy of Nursing, 44(2), 209-218. [https://doi.org/10.4040/jkan.2014.44.2.209]
  • Lee, K. H., (2018). Analysis of the impact of workplace bullying (Korean, author’s translation). Labor Review, 2018(11), 59-74.
  • Park, B. H., & Oh, Y. J. (2018). The association between working condition with depression among wage workers. Health and Social Sciences, 47(1), 31-56.
  • Rugulies, R., Madsen, I., Hjarsbech, P., Hog, A., Borg, V., Carneiro, I. & Aust, B. (2012). Bullying at work and onset of a major depressive episode among Danish female eldercare workers. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 38(3), 218-227. [https://doi.org/10.5271/sjweh.3278]
  • Seo, Y. N. (2010). The role of culture on workplace bullying: the comparison between the UK and South Korea (Unpublished doctoral dissertation). University of Nottingham, United Kingdom.
  • Song, H. R., & Kim, M. H. (2022). The sociological study on ‘Taeoom’ suicides of Korean nurses. Korean Journal of Sociology, 56(4), 103-144, [https://doi.org/10.21562/kjs.2022.11.56.4.103]
  • Song, J. (2015). Statistical analysis methods using SPSS/AMOS. Paju: 21st Century Press.
  • The Korea Disease Control and Prevention Agency. (2024). Trends in the prevalence of depressive disorder, 2014–2022. Public Health Weekly Report, 17(15), 644-645. [https://doi.org/10.56786/PHWR.2024.17.15.3]
  • Yi, J. S., Choi, E. H., & Jung, H. Sun., (2018). The effect of violence experience on depression in general hospital female nurses. Journal of the Korea Contents Association, 18(2), 103-112. [https://doi.org/10.5392/JKCA.2018.18.02.103]
  • Vartia, M. A. (2001). Consequences of workplace bullying with respect to the well-being of its targets and the observers of bullying. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 27(1), 63-69.
  • World Health Organization. (2024). Depression. Accessed 2024, July 27, Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression

<Table 1>

Sociodemographic characteristicsUnit: N(%)

Total
(n=50,385)
Male
(n=23,668)
Female
(n=26,717)
χ2(p)
Age (year)
    20-29 4,690( 9.2) 2,360(10.0) 2,330( 8.7) 291.829
(.000)
    30-39 8,624(17.1) 4,539(19.2) 4,085(15.3)
    40-49 11,081(22.0) 5,420(22.9) 5,661(21.2)
    50-59 12,549(24.9) 5,263(22.2) 7,286(27.3)
    60+ 13,441(26.7) 6,086(25.7) 7,355(27.5)
Subjective health
    Very good 4,049( 8.0) 2,253( 9.5) 1,796( 6.7) 351.940
(.000)
    Good 28,960(57.5) 14,010(59.3) 14,950(56.0)
    Fair 14,331(28.4) 6,305(26.7) 8,026(30.1)
    Poor 2,794( 5.5) 992( 4.2) 1,802( 6.8)
    Very poor 160( 0.3) 57( 0.2) 103( 0.4)
Employment
    Self-employed with no employees 12,701(25.2) 6,233(26.3) 6,468(24.2) 1095.871
(.000)
    Self-employed with employees/ Business owner 3,167( 6.3) 1,851( 7.8) 1,316( 4.9)
    Regular worker·Employer 32,916(65.3) 15,433(65.2) 17,483(65.4)
    Unpaid family worker 1,601( 3.2) 151( 0.6) 1,450( 5.4)
Education
    Less than elementary school 4,671( 9.2) 1,340( 5.7) 3,331(12.5) 768.867
(.000)
    Middle school 3,798( 7.5) 1,749( 7.4) 2,049( 7.7)
    High scool 18,564(36.8) 8,703(36.8) 9,861(37.0)
    College + 23,270(46.2) 11,833(50.1) 11,437(42.9)
Income (10,000won)
    < 200 16,223(32.2) 4,713(20.9) 11,510(45.3) 5589.471
(.000)
    200~299 14,789(39.4) 6,215(27.6) 8,574(33.7)
    300~399 9,572(19.0) 6,080(27.0) 3,492(13.7)
    ≥ 400 7,354(14.6) 5,507(24.5) 1847( 7.3)
Workforce size classification
    < 5 23,584(46.8) 10,240(43.3) 13,344(49.9) 437.182
(.000)
    5~29 11,920(23.7) 5,438(23.0) 6,482(24.3)
    30~299 7,750(15.4) 3,971(16.8) 3,779(14.1)
    ≥ 300 7,131(14.2) 4,019(17.0) 3,112(11.6)
Occupational classification
    Management personnel 273( 0.5) 236( 1.0) 37( 0.1) 5654.834
(.000)
    Professionals & associate professionals 8,462(16.8) 3,896(16.5) 4,566(17.1)
    Office workers 8,020(15.9) 3,651(15.4) 4,369(16.4)
    Service workers 7,568(15.0) 1,750( 7.4) 5,818(21.8)
    Sales workers 7,660(15.2) 2,896(12.2) 4,764(17.8)
    Skilled agricultural, forestry & fishery workers 3,989( 7.9) 1,898( 8.0) 2091( 7.8)
    Technicians & associate technical workers 4,197( 8.3) 3,258(13.8) 939( 3.5)
    Machine operators & assemblers 4,366( 8.7) 3,484(14.7) 882( 3.3)
    Low-skilled worker 5,850(11.6) 2,599(11.0) 3,251(12.2)
Weekly working hours
    ≤ 40 29,329(60.4) 12,961(56.9) 16,368(63.4) 256.816
(.000)
    41~52 11,278(23.2) 5,776(25.4) 5,502(21.3)
    53~68 6,025(12.4) 2,944(12.9) 3,081(11.9)
    ≥ 69 1,963( 4.0) 1,100( 4.8) 863( 3.3)
Employment duration (year)
    < 1 6,377(12.7) 2,679(11.3) 3,698(13.8) 666.845
(.000)
    1~10 29,699(58.9) 13,133(55.5) 16,566(62.0)
    11~20 7,821(15.5) 4,324(18.3) 3,497(13.1)
    21~30 3,043( 6.0) 1,875( 7.9) 1,168( 4.4)
    31~40 1,413( 2.8) 762( 3.2) 651( 2.4)
    ≥ 41 2,032( 4.0) 895( 3.8) 1,137( 4.3)

<Table 2>

Comparison of depression by gender and violence experienceUnit: N(%)

No Yes Total χ2(p)
Violence No 30,785( 93.4) 15,959( 92.0) 46,744( 92.9) 35.225
(.000)
Yes 2,163( 6.6) 1,386( 8.0) 3,549( 7.1)
Total 32,948(100.0) 17,345(100.0) 50,293(100.0)
Gender Male 15,501( 47.0) 8,119( 34.4) 23,620( 47.0) .258
(NS)
Female 17,447( 65.4) 9,226( 34.6) 26,673( 53.0)

<Table 3>

Results of logistic regression

Total
(n=50,385)
Male
(n=23,668)
Female
(n=26,717)
OR 95% CI OR 95% CI OR 95% CI
Notes. * p<.05, ** p<.01, *** p<.001
Violence
     Verbal abuse 1.09 (0.99~1.21) 1.19* (1.03~1.38) 1.02 (0.89~1.16)
     Unwanted sexual attention 1.05 (0.82~1.32) 1.21 (0.84~1.75) 0.93 (0.68~1.27)
     Threat 1.14 (0.90~1.46) 1.07 (0.75~1.53) 1.21 (0.87~1.69)
     Insulting behavior 1.10 (0.95~1.28) 0.88 (0.70~1.10) 1.34** (1.09~1.65)
     Physical violence 2.30*** (1.56~3.34) 1.51 (0.89~2.56) 3.38*** (1.95~5.86)
     Sexual harassment 1.59** (1.21~2.08) 4.14* (1.24~13.77) 1.49** (1.13~1.97)
     Bullying/harassment 3.98*** (2.58~6.15) 4.72*** (2.38~9.34) 3.42*** (1.93~6.06)
Gender (ref. Female)
     Male 1.17*** (1.12~1.22)
Age 1.00 (0.98~1.03) 1.01 (0.98~1.03) 1.01 (0.98~1.04)
Education 0.88*** (0.85~0.90) 0.85*** (0.81~0.89) 0.90*** (0.86~0.94)
Subjective health 2.06*** (2.00~2.13) 2.07*** (1.98~2.17) 2.05*** (1.97~2.14)
Employment (ref. Self-employed with employees/ Business owner)
     Self-employed with no employees 1.17** (1.07~1.28) 1.16* (1.03~1.31) 1.20** (1.05~1.38)
     Regular worker·Employer 1.10* (1.00~1.21) 1.10 (0.97~1.26) 1.12 (0.97~1.29)
     Unpaid family worker 1.04 (0.90~1.19) 0.94 (0.65~1.37) 1.04 (0.87~1.24)
Income (ref. more than 400 million KRW)
     < 200 1.18*** (1.10~1.26) 1.22*** (1.10~1.35) 1.04 (0.94~1.14)
     200~299 1.00 (0.94~1.07) 1.15** (1.06~1.25) 0.82*** (0.74~0.90)
     300~399 0.91** (0.85~0.97) 0.10 (0.92~1.08) 0.74*** (0.66~0.83)
Employment duration (year) (ref. more than 41 years)
     < 1 1.05 (0.92~1.19) 1.08 (0.90~1.31) 1.01 (0.85~1.20)
     1~10 1.04 (0.93~1.17) 1.07 (0.90~1.27) 1.02 (0.87~1.19)
     11~20 0.99 (0.87~1.11) 1.06 (0.89~1.26) 0.93 (0.76~1.10)
     21~30 0.94 (0.82~1.06) 0.95 (0.79~1.14) 0.97 (0.80~1.16)
     31~40 0.93 (0.80~1.07) 0.96 (0.78~1.18) 0.91 (0.74~1.12)
Weekly working hours (ref. 40 hours or less)
     41~52 1.05* (1.00~1.11) 1.09* (1.02~1.17) 1.02 (0.95~1.10)
     53~68 1.29*** (1.20~1.38) 1.26*** (1.14~1.38) 1.33*** (1.21~1.47)
     ≥ 69 1.67*** (1.51~1.86) 1.74*** (1.52~1.99) 1.60*** (1.37~1.87)
Workforce size classification (ref.300 employees or more)
     < 5 1.18*** (1.09~1.27) 1.28*** (1.14~1.43) 1.06 (0.96~1.18)
     5~29 1.10** (1.03~1.18) 1.18** (1.07~1.30) 0.10 (0.91~1.10)
     30~299 1.16*** (1.08~1.25) 1.21*** (1.09~1.34) 1.08 (0.97~1.20)
Occupational classification (ref. Management personnel)
     Professionals & associate professionals 1.27 (0.94~1.71) 1.15 (0.84~1.56) 2.17 (0.88~5.38)
     Office workers 1.38* (1.03~1.86) 1.18 (0.86~1.63) 2.50* (1.01~6.19)
     Service workers 1.33 (0.99~1.80) 1.14 (0.82~1.59) 2.36 (0.95~5.85)
     Sales workers 1.26 (0.94~1.71) 1.14 (0.82~1.58) 2.16 (0.87~5.35)
     Skilled agricultural, forestry & fishery workers 1.45* (1.06~1.97) 1.17 (0.84~1.65) 2.71* (1.08~6.76)
     Technicians & associate technical workers 1.43* (1.06~1.93) 1.26 (0.91~1.74) 2.29 (0.91~5.72)
     Machine operators & assemblers 1.39* (1.03~1.88) 1.20 (0.87~1.66) 2.38 (0.95~5.94)
     Low-skilled worker 1.47* (1.09~1.99) 1.28 (0.92~1.78) 2.58* (1.04~6.41)
-2LL 60,025.518 28,206.245 31,736.056
NagelKerke R2 .119 .116 .126