가족구조 및 가구소득의 불안정성과 아동․청소년 우울의 연관성

Abstract

본 연구는 아동‧청소년의 우울에 중요 영향 요인으로 지적되온 ‘가족구조’와 ‘가구소득’의 시간성을 고려하여 ‘가족구조의 불안정성’과 ‘가구소득의 불안정성’이라는 기제가 아동‧청소년의 우울과 유의한 연관성을 맺고 있는지 살펴보았다. 본 연구의 질문은 다음과 같다. 첫째, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성은 아동‧청소년의 우울과 어떠한 연관성을 갖는가? 둘째, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성의 효과는 이를 경험하는 시기에 따라 달라지는가? 셋째, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성의 효과는 각 아동‧청소년이 처한 사회경제적 조건에 따라 달라질 수 있는가? 이를 위해 본 연구는 한국청소년정책연구원의 ‘한국아동청소년패널 2010’내 초1 코호트 자료(N=1,854)와 중1 코호트 자료(N=1,674)를 활용하였다. 본 연구는 먼저 기술통계를 통해 아동․청소년의 사회경제적 특성을 알아보았다. 화이트 검정과 울드리지 검정을 통해 이질성 및 자기상관의 존재 여부를 파악하였으며, STATA의 옵션을 통해 이를 반영하였다. 이후, 본 연구는 FGLS 검정을 통해 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성이 아동․청소년의 우울과 맺는 연관성을 파악하고자 했다. 이때, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성의 유형을 구분함으로써 불안정성의 유형에 따른 효과의 차이가 있는지 확인하고자 했다. 또한, 선택 효과를 통제하고 불안정성 가설을 검정하기 위한 일환으로 공변인들을 통제하였다. 분석 결과, 초1 코호트와 중1 코호트에서 가족구조의 불안정성은 아동․청소년 우울의 위험 요인으로 작용할 수 있다는 결과가 도출되었다 (연구문제 1). 구체적으로, 초1 코호트에서는 ‘유출 변화’와 ‘유입 및 유출 변화’가 높은 우울과 약한 연관성을 보였다. 한편, 중1 코호트에서는 가족구조의 불안정성을 경험한 세 집단 즉, ‘유입 변화’, ‘유출 변화’ 또는 ‘유입 및 유출 변화’를 경험한 아동․ 청소년의 우울 수준이 변화를 경험하지 않은 친양부모 가정의 아동․청소년에 비해 약간 혹은 다소 높다는 결과가 도출되었다. 반면, 두 코호트에서 모두‘변화 없이 비친양부모 가정’에 속한 아동․청소년은 기준 범주의 아동․청소년에 비해 더 우울하다고 말하기 어렵다는 결과가 나타났다. ‘변화 없이 비친양부모 가정’의 약 90%가 한부모가정으로 구성되어 있다는 점을 고려할 때, 이러한 결과는 최근 가족구조의 불안정을 경험하는 것이 가족구조 그 자체보다 우울에 더 중요한 영향 요인일 수 있음을 시사한다. 가구소득의 불안정성 역시 높은 우울과 유의한 연관성을 맺고 있었으나, 이는 중1 코호트에서만 그러했다. 초1 코호트에서는 어떠한 유형의 가구소득의 불안정성도 우울에 정적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났으며, 심지어 ‘감소형 불안정’은 낮은 우울 수준과 관련되어 있는 것으로 나타났다. 이는 불안정성 가설을 지지하지 않는 결과이다. 이와 대조적으로, 세 가지 유형의 가구소득의 불안정성은 중1 코호트의 높은 우울 수준과 연관되어 있다는 결과가 도출되었다. ‘감소형 불안정’이 중1 코호트의 우울에 가장 부정적인 영향을 발휘하는 것으로 나타났지만, ‘증가형 불안정’ 역시 우울에 부정적으로 작용했다는 점이 흥미로웠다. 이러한 결과는 불안정성 가설을 지지하는 결과이며, 한 시점의 가구소득뿐만 아니라 아동청소년 발달의 결과를 살펴봄에 있어‘가구소득의 불안정성’을 함께 고려해야 함을 시사한다. 두 번째 연구 질문에 대한 답은 두 코호트의 한계효과를 비교함으로써 도출할 수 있었다 (연구문제 2). 그 결과, 가족구조의 불안정성 혹은 가구소득의 불안정성을 경험하는 시기에 따라 불안정성의 효과가 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 불안정성의 결정적 시기가 언제인가에 대한 논쟁에 대해 중기 청소년기가 결정적 시기일 수 있다는 점을 보여준다. 이후, 본 연구는 가족구조의 불안정성 및 가구소득의 불안정성의 효과가 각 아동․청소년이 처한 사회경제적 조건에 따라 달라질 수 있는가에 대해 답하고자 중1 코호트를 대상으로 하위집단 분석을 수행하였다 (연구문제 3). 이때, 본 연구는 사회경제적 지위를 나타내는 변수로 ‘누적 가구소득 분위’를 활용하였다. 하위집단 분석 결과, 중1 코호트에서 가족구조 및 가구소득의 불안정성의 효과, 달리 말해 불이익은 각 아동‧청소년이 속한 가정의 사회경제적 지위에 따라 상이하다는 결과가 도출되었다. 가족구조의 불안정성에 따른 불이익은 1분위에서 가장 컸으며, 4분위에서는 가족구조의 불안정성의 부호가 바뀜으로써 더 이상 불이익으로 작용하지 않는다는 결과가 도출되었다. 가구소득의 불안정성에 있어서는 누적 가구소득의 분위에 따라 더욱 확실한 페널티의 차이가 나타났다. 세 가지 가구소득의 불안정성 유형 즉, ‘증가형 불안정’, ‘감소형 불안정’, ‘복합형 불안정’은 모두 누적 가구소득 1분위에 속한 아동․청소년의 우울과 상대적으로 강한 정적 상관을 맺고 있었으나, 4분위에서는 그 효과가 모두 사라지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 불안정성의 불이익이 사회경제적 자원에 의해 상쇄될 수 있음을 시사함과 동시에, 불이익을 상쇄하는데 자원을 동원하기 어려운 저소득 가구에 대한 지역사회 지지 등의 구조적 지원이 필요함을 시사한다. 마지막으로, 본 연구는 결과의 강건성을 확인하기 위해 두 가지 추가적인 분석 을 수행하였다. FGLS 분석의 경우 불안정성을 경험한 시기에 대한 정보가 누락되어 불안정성 경험 전후의 우울 수준을 명확히 구분하기 어렵다는 한계를 갖기에, 강건성 분석 수행 시 시간적 선행관계에 유의하였다. 그 결과, 중1 코호트의 FGLS 분석 결과는 시간적 역행의 가능성을 내포하고 있음에도 불구하고 다소 강건한 결과임을 확인할 수 있었다. 이와 반대로, 초1 코호트에서 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성은 통계적 유의성을 상실하는 결과가 나타났다. 달리 말해, 시간적 순서를 고려한 후에도, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성은 아동․청소년의 우울의 위험 요인으로 작용할 수 있으나 초1 코호트에서는 이를 확신하기 어렵다. 본 연구의 마지막 장에서 언급한 한계에도 불구하고, 본 연구는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 본 연구는 가족구조의 차이 및 가구소득의 차이뿐만 아니라 이것의 동적 특성인 ‘불안정성’ 역시 우울을 설명하는 기제가 될 수 있음을 밝혔다. 둘째, 가족구조의 불안정성과 가구소득의 불안정성의 유형을 구분하여 살펴봄으로써 불안정성의 유형에 따라 우울과 맺는 연관성이 상이할 수 있음을 보여주었다. 셋째, 초1 코호트 자료 및 중1 코호트 자료의 비교를 통해 불안정성을 경험하는 시기에 따라 불안정성의 우울에 대한 효과가 달라질 수 있음을 보여주었다. 마지막으로, 중1 코호트에 대한 하위집단 분석을 수행함으로써 불안정성의 불이익이 부모의 경제적 지위에 따라 달라질 수 있음을 보여주었다. ;Although family structure and household income are well-known factors that can influence on children and adolescents’depression, there is little research focusing on their diachronic effects. Given that family structure and household income are time variant, this study aims to examine the relationship between within-family instability—family instability and household income volatility— and children’s depression. There are three research questions being explored in this study. First of all, what is the relationship between within-family instability and children’s depression? Second, do the effects of within-family instability display the same pattern, regardless of when children experience instability? Third, do the effects of within-family instability show the same pattern by children and adolescents’socioeconomic status? To this end, the present study used two cohort data ―1st year in elementary school (‘E1 cohort’, N=1,854) and 1st year in middle school (‘M1 cohort’, N=1,674) as of 2010― from Korean Children and Youth Panel Survey 2010 (KCYPS 2010) conducted by National Youth Policy Institute. Descriptive statistical analysis was conducted to understand socio-demoghrapic characteristics of children and adolescents. White’s test and Wooldridge test were conducted to check the presence of heterogeneity and autocorrelation. Heterogeneity and autocorrelation in data were adjusted by using STATA options. The main analysis was performed using Feasible Generalized Least Squares (FGLS) model to examine the association between within-family instability—family instability and household income volatility— and children and adolescents’depression. In this research, family instability was defined as an experience (or experiences) of change in parental structure and was categorized into five types in order to examine whether the effect of instability varies by the type. The five types are: ‘stable two-biological parent family’; ‘stable non-two biological parent family’; ‘entry into family’; ‘exit out of family’; and ‘experienced both parental entry and exit’. Household income volatility was defined as more than 33 percent change in household income compared to the previous year and was classified into four types: ‘stable income’; ‘upward income change’; ‘downward income change’; and ‘complex income change’. In other words, two independent variables in this study both take the form of categorical variable. Several covariates are controlled, so as to test instability hypothesis while ruling out selection effects. Results of this study related to the first research question are as follows: The analyses reveal that family instability can be a risk factor of children and adolescents’depression, even though the effect size of family instability varies by the age they experience the instability and the type of family instability. In a nutshell, depression of M1 cohort was explained better than of E1 cohort by family instability. ‘Exit out of family’ and ‘Experienced both parental entry and exit’ were slightly related to higher depression level of E1 cohort. On the other hand, all three categories representing a type of family instability, ‘Entry into family’, ‘Exit out of family’, and ‘Experienced both parental entry and exit’, were slightly or modestly related to higher depression level of M1 cohort. Meanwhile, it was hard to say that children of ‘stable non-two biological parent family’in both cohort data showed higher level of depression compared to the reference group. To take the fact that almost 90% of‘stable non-two biological parent family’group is comprised of single-parent family, this implicates that experiencing family instability in recent years may be more important for depression of children and adolescents than the family structure itself. Household income volatility also showed significant association with higher depression level in M1 cohort, but not in E1 cohort. No type of household income volatility was not statistically significant in E1 cohort and, ‘downward income’was even related to lower level of depression. This result does not support the instability hypothesis. In contrast, all three types of household income volatility were associated with higher level of M1 cohort’s depression. ‘Downward income change’ seemed to be the most detrimental change for their mental health. Interestingly, even ‘upward income change’functioned negatively. These results support the instability hypothesis, and suggest the necessity of considering the dynamics of household income, such as instability, instead of considering household income at a single point alone. Results answering the second research question are as follows: By comparing two cohorts’ results, the current study found that the effect of within-family instability can differ by the timing of its experience. In short, M1 cohort tended to react sensitively to the family instability and household income volatility, while E1 cohort did not. There is a discussion surrounding when the critical period of instability is, and this result supports that the period of middle or late adolescence is the one. Then, this study performed subgroup analysis within M1 cohort to investigate whether the effect of within-family instability shows the same pattern by children and adolescents’ socioeconomic status. In this analysis, ‘cumulative household income index’ was used to indicate their socioeconomic status. The result of subgroup analyses verified that socioeconomic status is one of the key points responsible for the difference in the magnitude and even the direction of the instability effects. The negative influence of family instability was the largest in the first quartile of cumulative household income, whereas family instability did not appear as disadvantage for the fourth quartile. With regard to the effect of household income volatility, the difference was much clearer. All three of types of household income volatility showed relatively stronger positive relationship with children and adolescent’ depression in the first quartile, while the their statistical significance all disappeared in the fourth quartile. This result implies that socio-economic resources can offset the penalty of within-family instability. Thus, providing structural help such as local community support is required to mitigate the penalty of instability for those who lack socioeconomic resources. Lastly, this study conducted two additional analyses to check the robustness of the findings. The main analysis may entail the possibility of reverse-causation by omitting the information about when the instability happened. Therefore, two methods used in robustness check took time order into account. Although there is a possibility of reverse causation, results seemed to be somewhat robust in M1 cohort. However, variables of family instability and household income volatility lost statistical significance in E1 cohort. In other words, even after controlling for the time order, family instability and household income volatility worked as risk factors for children and adolescents’ depression, but only in M1 cohort. Although there are some limitations as elaborated in the last part of the paper, this study adds to a growing body of research seeking to demonstrate whether family instability and household income volatility have their own distinct influences on children and adolescents’ depression.