This study aimed to examine the effect of long working hours on depression among wage earners aged 45 to 64 years using the Korean Longitudinal Study of Aging(KLoSA) data from 2006 to 2018. A total of 2,261 workers who were working 35 hours or more per week and who did not have mental disease at baseline were analyzed. 1-year time-lagged analysis was conducted to investigate the effect of working hours on depression levels in the following year using GEE (Generalized Estimating Equation) panel regression, taking into account the reverse causation between working hours and mental health. As a result, working above 52 hours per week were significantly associated with increased level of the depressive symptom in the following year. In addition, dose-response relationship was observed between working hours and depression showing that workers with longer working hours increasingly reported feeling depressed, particularly among women. These results were robust even after controlling for socio-demographic factors, employment status, and health status. The findings highlight the need for more proactive interventions to protect the health of workers exposed to long working hours.
이 연구는 2006~2018년 고령화연구패널조사 자료를 이용해 45세-64세 중고령 성인 임금근로자를 대상으로 근로시간이 우울감 수준에 미치는 영향을 분석하였다. 주당 근로시간은 35~40시간, 41~52시간, 53~60시간, 61시간 이상으로 구분하였으며, 우울감 수준은 CES-D10 점수로 측정하였다. 임금근로자 총 2,261명을 분석대상으로 하였으며, 근로시간과 정신건강 사이에 존재하는 역인과성을 고려하여 이전 연도에서의 근로시간이 다음 연도에서의 우울감 수준에 미치는 영향을 GEE(Generalized Estimating Equation) 패널회귀분석을 이용해 분석하였다. 분석 결과, 주당 근로시간이 53~60시간인 그룹과 61시간 이상 그룹은 주당 근로시간이 35~40시간인 그룹에 비해 우울감 수준이 통계적으로 유의하게 높았으며, 이는 인구사회학적 변수, 종사상지위 변수, 건강관련 변수를 통제한 뒤에도 유지되었다. 또한 근로시간이 증가할수록 우울감 수준도 순차적으로 높아지는 양-반응 관계를 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 장시간 근로에 대한 정책적 대응과 장시간 근로자에 대한 적절한 건강관리의 필요성을 제기한다.
The purpose of this study was to estimate change patterns in self-rated health levels and explore the effect timing of disability on these patterns. This study also examined the relationship between self-rated health level and social networks using a longitudinal study. For this, Multi-level Growth Model is used to analyze data from the 1st to 13th waves of the Korea Welfare Panel Study. The major findings are as follows. First, unconditional growth models showed that self-rated health of older adults with disabilities linearly increased from the lst to 13th waves. Individual differences were significant in the initial status and the growth rates. Second, there was a significant difference in the change of health status according to the time of disability onset. The health status of people with late-onset disabilities was worse initially than that of people with early-onset disabilities. However, the health status of the former improved rapidly over time. Third, it was found that social networks affect the health changes of older people with disabilities. Active network had a positive effect on health change, whereas the bonding network had a negative effect. These findings have provided various theoretical and practical implications for professionals in the field of social work.
본 연구는 고령장애인의 사회적 네트워크에 따른 주관적 건강상태의 변화양상 및 그 변화에서의 개인차에 대한 장애 발생 시기의 효과를 확인하고자 하였다. 이에 고령장애인의 주관적 건강상태와 사회적 네트워크 두 변수들의 변화양상 및 종단적인 관계를 검증하였다. 또한 한국복지패널 1~13차년도 종단데이터를 활용하여 다층성장모형(Multilevel Growth Model) 분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 무조건 성장모형에서는 고령장애인의 건강이 시간이 경과함에 따라 점차 좋아지는 것으로 나타났다. 둘째, 장애 발생 시기에 따라 건강상태의 변화에 유의미한 차이가 나타났는데, 노인성 장애인의 건강상태가 초기에는 고령화된 장애인보다 좋지 않았으나, 시간이 지날수록 더 빠르게 좋아지는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 네트워크가 고령장애인의 건강 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 능동적 네트워크는 건강 변화에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 결속형 네트워크는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 고령장애인의 건강증진 정책에 대해 논의하였다.