자살생각에 대한 성별 차이

Gender Differences in Suicide Ideation

Article information

J Health Info Stat. 2022;47(4):250-257

Publication date (electronic) : 2022 November 30

doi : https://doi.org/10.21032/jhis.2022.47.4.250

Jung-Whan Lee ^,

Professor, Department of Sociology, Cheongju University, Cheongju, Korea

이정환^,

청주대학교 사회학과 교수

Corresponding author: Jung-Whan Lee 298 Daeseong-ro, Cheongwon-gu, Cheongju 28503, Korea Tel: +82-43-229-8297, E-mail: jungwlee@cju.ac.kr

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Received 2022 August 18; Revised 2022 September 21; Accepted 2022 November 30.

Trans Abstract

Objectives

The purpose of this study is to examine suicide ideation among adults in Korea and to identify variables affecting the ideation.

Methods

Data for the study were taken from the 2018 Korean General Social Survey which collected them from a national sample of 1,031 adults aged 18 and up who lived in households in Korea using face-to-face interviews with a structured questionnaire. The data were analyzed with descriptive statistics, bivariate analysis and logistic regression analysis.

Results

The rate of suicide ideation is 12.7%. Although the rates of the suicide ideation are not significantly different between males and females, the variables affecting the suicide ideation are very different for males and females. Among the variables, health condition is the most important predictor of suicide ideation.

Conclusions

Policies and programs for the prevention of suicide need to develop with consideration the different characteristics between males and females in suicide ideation.

Keywords: Suicide; Suicide ideation; Gender; Demographic variables; Socioeconomic variables

서 론

한국의 자살자 수는 2020년 한 해에 13,195명으로 인구 10만 명당 25.7명이라는 자살률을 기록했다. 이는 매시간 1.5명 그리고 하루에 36.1명이 자살행위로 사망하는 수치이다[1]. 사망원인에 있어서도 자살은 암, 심장 질환, 폐렴, 뇌혈관 질환에 이은 5위의 높은 순위를 차지한다. 이 같은 한국의 자살률은 국제적으로도 가장 높은 수준이어서, 2020년 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) 회원국들의 연령표준화 자살률(OECD 표준인구 10만 명당 기준)을 비교할 때 한국의 자살률은 23.5명으로 OECD 회원국의 평균 자살률인 10.9명보다 2배 이상 높으며, 2위인 리투아니아의 21.6명보다 1.9명, 3위인 슬로베니아의 16.5명보다는 7명이나 높다.

자살은 당사자의 삶을 송두리째 빼앗아 버릴 뿐만 아니라 주변의 가족과 친지에게 상당한 정신적, 물질적 어려움을 가져다주며 또한 사회 전체적으로 상당한 부담과 비용을 초래한다. 한 사람의 자살은 최소한 6명의 가까운 가족과 친지에게 큰 심리적 충격과 상처를 남기며 아울러 생계유지에 큰 어려움을 발생시키는 것으로 보고되어 있다[2,3]. 사회경제적으로 자살은 의료비 등의 직접비와 조기 사망에 따른 생산성 손실과 같은 간접비를 포함했을 경우 2015년 기준으로 9조 4천 억 원의 비용을 발생시키며 단일질환으로는 1위의 사회경제적 부담이 되는 것으로 추정된다[4].

자살이 점차 심각한 사회문제로 대두되면서 정책적이고 사회적인 차원에서 자살의 예방과 방지를 위해 적극적으로 나서고 있으며 학문적으로도 자살현상에 관한 연구가 증가하는 추세에 있다. 일반적으로 자살은 자살생각, 자살계획, 자살시도의 세 단계로 진행되는 경향이 있으며 기존의 연구들도 일관되게 자살생각을 많이 하는 사람일수록 자살계획과 자살시도를 많이 한다는 것을 보여준다[5–7]. 이러한 일련의 과정에서 자살생각은 가장 앞서 발생하는 단계로서 자살을 미리 예측할 수 있게 해주는 선행요소라고 할 수 있다. 자살은 당사자의 사망으로 끝나는 행위이기 때문에 사후의 대처가 거의 무의미한 행위이다. 그렇기 때문에 자살을 막거나 감소시키기 위해서는 자살의 실제적인 징후가 가장 먼저 드러나는 자살생각을 미리 발견하고 개입하는 것이 가장 효과적이고 또 가장 중요한 방법이라고 할 수 있다[8,9].

최근 들어 자살에 관련된 많은 연구들도 자살생각 및 이와 관련된 요인들을 파악하는 데 연구의 초점을 두는 경향이 있다. 이들 연구의 결과에 따르면 자살생각에 영향을 미치는 변수로 우울증, 고독감, 불안감, 스트레스 등과 같은 심리적 요인과 성별, 연령, 혼인상태, 종교, 교육수준, 경제적 수준, 사회적 자본, 건강상태 등과 같은 인구학적 및 사회경제적 요인과 건강이 주로 제시되고 있다[10–15]. 이들 두 요인 가운데 최근 들어 사회인구학적인 요인에 대한 관심이 증가하는 경향이 있다[8,15,16]. 왜냐하면 심리적 요인은 개인적으로 차이가 크고 또 내면에 존재하기 때문에 파악하기가 힘든 데 비해 인구학적 및 사회경제적 요인은 집단 차원에서 구분될 뿐만 아니라 경험적으로도 확인이 비교적 쉬워 자살예방 프로그램이나 정책을 보다 효과적이고 효율적으로 실행하는 데 도움을 주기 때문이다. 인구학적 및 사회경제적 요인에 있어서도 특히 주목할 변수는 성별인데 왜냐하면 남녀는 가장 큰 규모로 구분되는 기본적인 인구집단일 뿐만 아니라 실제에 있어서도 남녀 간의 자살률은 큰 차이를 보이고 있기 때문이다. 한국의 경우, 2020년의 인구 10만 명당 자살자 수는 남자가 35.5명인 데 비해 여자는 15.9명으로 남자가 2배 이상 많으며 이로 인해 사망원인에서 자살은 남자의 경우에 5위, 여자의 경우에는 8위로 나타났다[1].

기존 연구들에 따르면 자살생각은 대체적으로 남자에 비해 여자가 더 많이 하는 경향이 있다[17–20]. 하지만 최근에 실시된 일부 연구들은 성별로 자살생각에 큰 차이가 없는 결과[8,21–23]를 보여주기도 한다. 자살생각과 자살시도 간의 높은 상관성에도 불구하고 이와 같이 상이한 결과들이 나타난 것에 대해 남녀 간에 차이나는 사회적 역할과 태도, 사회경제적 지위, 사회적 관계, 연구대상자의 연령대, 건강수준 그리고 국가별로 상이한 문화 등의 다양한 요인이 이유로 제시된다[9,24,25]. 이처럼 다양한 변수들이 성별에 따른 자살생각의 차이에 연관될 수 있다는 사실은 성별에 따른 자살생각의 차이를 보다 정확히 파악하기 위해 이들 인구학적 및 사회경제적 요인과 건강 관련 변수를 연구에 포함하여 남녀 간의 차이를 종합적이고 심도있게 살펴볼 필요가 있음을 제시한다. 하지만 아직까지 상당수의 연구들은 자살생각에 대한 남녀 간의 차이만을 밝히는 데 한정되어 있고 이러한 남녀 간의 차이에 대해 인구학적 및 사회경제적 특성과 건강이 어떻게 관련되어 있는지에 대한 연구들은 상대적으로 많지 않다.

이 같은 맥락에서 이 연구는 자살생각에 대해 성별로 어떻게 차이나며 또 이러한 차이에 대해 어떤 인구학적 및 사회경제적 요인과 건강이 영향을 주는지에 대해 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 먼저 일반 성인을 연구대상으로 삼아 자살생각에 대한 남녀 간의 차이를 알아보고 다음으로 주요 인구학적 및 사회경제적 변수와 건강이 자살생각에 어떤 방식으로 영향을 주는지에 대해 성별로 나누어 파악하였다.

연구 방법

연구자료

본 연구는 2018년의 한국종합사회조사(Korean General Social Survey, KGSS)에서 수집한 자료를 활용하였다. KGSS는 성균관대학교 서베이리서치센터가 2003년부터 거의 매년 전국의 18세 이상 성인 남녀 가운데 다단계 지역확률표본추출을 통해 선정한 표본을 대상으로 주요 사회적인 주제들에 관한 자료를 수집하는 조사이다. 이들 조사 가운데 이 연구에 관련된 자살생각에 대한 항목은 2018년의 조사에 포함되어 있다. KGSS는 추출된 표본을 상대로 조사원이 대면면접방식의 설문조사를 실시하며, 이를 통해 KGSS는 확률표본추출방식과 함께 높은 응답률을 가진 대표성이 있는 자료를 제공한다. 2018년 KGSS 의 응답자 수와 응답률은 각각 1,031명, 43%이다.

측정도구

2018년 KGSS의 조사내용에는 이 연구의 주제인 자살생각과 이와 관련될 수 있는 인구학적 및 사회경제적 변수와 건강이 포함되어 있다. 먼저 종속변수인 자살생각은 ‘귀하는 지난 1년간 자살에 대하여 생각한 적이 있습니까?’라는 단일 문항에 대해 ‘그렇다’와 ‘아니다’의 양자택일형 응답으로 측정하였다. 인구학적 변수로는 성, 연령, 종교, 혼인상태, 지역을 포함하였다. 이 가운데 종교는 종교없음, 불교, 개신교, 천주교로 범주화하였으며, 혼인상태는 미혼, 기혼/동거, 사별, 이혼/별거의 4개 유형으로 나누었다. 지역은 응답자가 살고 있는 지역이 도시와 시골 가운데 어디에 해당하는지에 대한 문항으로 알아보았다.

사회경제적인 변수로 교육수준, 취업상태, 소득, 주관적 경제상태, 단체참여를 포함하였다. 교육수준은 무학에서 대학원까지의 학력으로 물어본 다음 나중에 실제 교육년수로 재부호화하여 분석하였다. 취업상태는 응답자의 취업여부에 대한 문항으로 알아보았으며, 소득은 월평균 가구소득으로 측정하였다. 경제적인 요인에 대한 주관적 측면도 살펴보기 위해 응답자 자신의 경제상태에 대한 인식을 물어보았으며, 이에 대한 측정은 ‘① 매우 만족’에서 ‘⑤ 매우 불만족’의 5점 척도를 사용하였고 나중에 분석에서는 역부호화하였다.

단체참여는 단체나 모임의 참여로 파악하였으며, 측정은 주민협회, 사회봉사클럽, 종교집단, 친목/동창모임, 여가모임, 직업/직능모임, 시민사회단체모임의 7가지 단체나 모임에 어느 정도로 소속되어 활동하는지에 대해 ‘① 소속되어서 적극적으로 활동한다’에서 ‘④ 소속된 적 없다’의 4점 척도로 사용하여 물어보는 방식으로 이루어졌고, 분석에서는 역부호화한 점수의 평균을 사용하였다. 건강은 응답자 자신의 건강상태에 대한 주관적 판단으로 알아보았으며, 이에 대해서는 ‘① 매우 좋다’에서 ‘⑤ 매우 나쁘다’의 5점 척도로 측정한 다음 역부호화하였다.

자료분석

먼저 연구대상자의 기술적인 특성과 분포를 살펴보기 위해 본 연구에서 사용된 변수들의 평균과 표준편차 및 비율을 알아보았다. 다음으로 본 연구의 독립변수들이 자살생각에 대해 개별적으로 어느 정도 관계를 갖고 있는지를 파악하기 위해 카이제곱검정을 사용한 이원적 분석을 실시하였다. 이 과정에서 연속형 변수인 연령, 교육수준, 월소득, 경제상태, 단체참여, 건강상태는 보다 단순한 범주형 변수로 전환하였다. 이어서 전체적으로 본 연구의 독립변수들이 종속변수인 자살생각에 어떻게 영향을 미치며 또 이러한 영향이 성별에 따라 어떻게 차이나는가를 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 자료분석을 위한 통계프로그램은 SPSS 24.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA)을 사용하였다.

연구 결과

연구대상자의 기술적 특성

본 연구의 조사대상자에 대한 기술적인 특성은 Table 1에 나타난 바와 같다. 성별은 남자 54.6%, 여자 45.4%로 남자가 다소 많은 편이며, 평균 연령은 51.04세이다. 종교는 무교 47.7%, 불교 21.6%, 개신교 20.0%, 천주교 10.7%의 순으로 분포되어 있다. 혼인상태는 기혼/동거 55.3%, 미혼 25.1%, 사별 13.6%, 이혼/별거 5.9%의 순으로 이루어져 있다. 거주지는 시골지역 26.1%, 도시지역 73.9%로 나타났다. 교육수준은 중졸 이하 25.9%, 고졸 27.0%, 대졸 이상 47.1%로 분포되어 있는데, 이를 학제에 따른 교육년수로 환산했을 경우에 평균은 12.3년으로 고졸의 교육년수인 12년보다 약간 많은 편이다. 취업상태는 미취업자가 44.9%이고 취업자가 55.1%이었다. 가구 월평균소득은 456만 8천 원이며, 연구대상자들이 느끼는 주관적 경제상태는 5점 척도에 3.17로 중간을 약간 넘는 수치를 보여준다. 단체참여의 수준은 1.66으로 ‘① 소속된 적이 없다’와 ‘② 과거에 소속된 적이 있다’의 중간 정도를 나타냈다. 연구대상자들의 주관적 건강상태는 5점 척도에 3.39로 중간보다는 약간 좋은 편이다. 본 연구의 종속변수인 자살생각과 관련해서 지난 1년간 자살을 생각한 적이 있는 사람의 비율은 12.7%이고 그렇지 않은 사람의 비율은 87.3%로 나타났다.

Table 1.

Characteristics of respondents (n=1,031)

변수별 자살생각

Table 2는 본 연구의 종속변수인 자살생각이 각 독립변수별로 어떻게 차이 나는지를 전체적으로 그리고 성별로 알아보기 위해 카이제곱검정을 실시한 결과를 담고 있다. 우선 전체적으로 자살생각에 통계적으로 유의미한 차이를 나타내는 변수는 혼인상태 (p <0.001), 지역 (p <0.01), 월소득 (p <0.05), 경제상태 (p <0.001), 건강상태 (p <0.001)이다. 혼인상태에 있어 자살생각은 이혼/별거(32.8%)가 미혼(15.9%), 사별(11.4%), 기혼/동거(8.8%)보다 훨씬 높게 나타났다. 지역별 자살생각의 비율은 도시(14.6%)가 시골(7.4%)보다 2배 정도 높다. 월소득은 낮은 사람(16.0%)이 중간인 사람(10.8%)과 높은 사람(9.0%)에 비해 자살생각을 더 많이 하는 편이다. 경제상태에서도 불만인 사람(20.5%)이 중간인 사람(11.9%)과 만족인 사람(8.0%)보다 자살을 생각하는 비율이 높게 나타났다. 한편 성별 자살생각의 비율은 남자가 12.2%, 여자가 13.1%로 여자가 약간 높은 편이나 통계적으로 유의미한 차이가 나는 것은 아니다. 성별로 나누어 살펴보았을 때 남녀 모두 종교와 월소득을 제외하고는 전체와 유사한 모습을 보여준다. 종교에 있어 남자는 전체 및 여자와 달리 천주교(16.0%)와 무교(15.2%)가 불교(6.3%)와 개신교(5.5%)에 비해 자살생각의 비율이 통계적으로 유의미하게 높은 편이다. 월소득에 있어서는 전체와 남자에게 나타난 통계적으로 유의미한 차이가 여자에게는 나타나지 않았다.

Table 2.

Experience of suicidal ideation

자살생각에 미치는 영향 분석

본 연구의 독립변수들이 자살생각에 어떻게 영향을 미치는가를 전체와 성별로 나누어 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과는 Table 3에 제시되어 있다. 우선 전체적으로 자살생각에 유의미한 영향을 주는 변수는 종교의 불교 (p <0.05), 혼인상태의 이혼/별거 (p <0.05), 지역 (p <0.05), 교육수준 (p <0.01), 경제상태 (p <0.01), 건강상태 (p <0.001)로 나타났다. 불교신자(odds ratio, OR=0.48)는 무교나 다른 종교의 신자보다 자살생각을 덜 하는 경향이 있다. 이와 달리 이혼/별거(OR=2.52)는 다른 결혼상태보다 그리고 도시지역(OR=1.99)이 시골지역보다 자살생각의 가능성을 높여준다. 교육수준(OR=1.11)은 높을수록 자살생각의 확률이 커지는데 비해 경제상태(OR=0.74)는 만족도가 높을수록 그리고 건강상태(OR=0.53)는 좋을수록 자살생각의 확률은 줄어드는 경향이 있다.

Table 3.

Logistic regression on suicidal ideation

성별에 따른 자살생각에 대한 독립변수의 효과는 남녀 간에 있어 큰 차이를 보여준다. 남자의 경우, 자살생각에 유의미한 영향을 주는 독립변수는 연령 (p <0.05), 종교의 개신교 (p <0.05), 혼인상태의 이혼/별거 (p <0.05), 교육수준 (p <0.01), 경제상태 (p <0.01), 건강상태 (p <0.001)로 나타났다. 이들 변수 가운데 결혼상태의 이혼/별거(OR=5.11), 교육수준(OR=1.17), 경제상태(OR=0.69), 건강상태(OR=0.52)는 전체의 경우와 유사한 형태를 보여주는 데 비해 연령과 종교는 다른 모습을 보여준다. 연령은 전체에서 유의미하지 않았지만 남자의 경우에는 유의미하게 그리고 종교는 전체에서 불교만 유의미했지만 남자의 경우에는 개신교만 유의미하게 나타났다. 남자의 경우, 연령(OR=1.04)이 많을수록 자살의 가능성이 높고, 개신교 신자(OR=0.25)가 무교나 다른 종교의 신자보다 자살의 가능성이 낮은 성향이 있다. 한편 지역은 전체에 있어서는 유의미했으나 남자에게 있어서는 유의미하지 않은 변수로 나타났다. 여성의 경우에는 독립변수들 가운데 단지 건강상태 (p <0.001)만이 자살생각에 영향을 주어 앞의 전체와 남성의 경우와는 크게 다른 결과를 보여준다. 건강상태(OR=0.49)는 전체와 남성의 경우와 마찬가지로 좋을수록 자살생각의 가능성이 줄어드는 성향이 있다.

고 찰

본 연구는 일반인의 자살생각을 파악하고 또 이에 어떤 변수들이 영향을 미치는가를 성별에 따라 알아보기 위해 이와 관련된 내용을 조사한 2018년 KGSS의 자료를 활용하여 분석하였다. 먼저 일반인들 가운데 지난 1년간 자살에 대해 생각해 본 적인 있는 사람의 비율은 12.7%로 나타났다. 이러한 수치는 보건복지부가 19세 이상의 성인들을 상대로 2020년 초에 조사한 결과인 9.7%보다는 높고 2021년 말에 조사한 결과인 13.6%보다는 약간 낮은 편이다[26]. 성별에 따른 자살생각의 비율은 남자가 12.2%, 여자가 13.1%로 여자가 약간 높으나 통계적으로 유의미한 차이는 없다. 이러한 결과는 한편으로 자살생각의 성별 차이에 관한 기존 연구들의 다양한 견해 가운데 성별로 차이가 없다는 입장[8,21–23]에 부합하며 다른 한편으로 자살생각에 대한 남녀 간의 차이는 시기별로 그리고 국가별로 상이한 사회문화적 요인에 따라 달라질 수 있음을 보여준다[9,24,25].

자살생각의 비율은 남녀 간에 별다른 차이는 없지만 자살생각에 미치는 변수의 효과는 남녀 간에 있어 매우 다르게 나타난다. 전체적으로 자살생각에 영향을 주는 변수는 종교의 불교, 결혼상태의 이혼/별거, 지역, 교육수준, 경제상태, 건강상태로 나타났다. 이들 가운데 남자의 자살생각에서도 통계적 유의미성을 지니고 있는 변수는 교육수준, 결혼상태의 이혼/별거, 경제상태, 건강상태로 상당 부분 전체와 유사하다. 이에 비해 여자의 자살생각에 영향을 주는 변수는 건강상태뿐으로 전체 및 남자의 경우와 매우 다른 모습을 보인다. 이 같은 결과로 살펴볼 때 본 연구에서 사용된 주요 인구학적 및 사회경제적인 변수는 여자보다 남자의 자살생각에 더 영향을 미치며 아울러 전체적으로 나타난 독립변수의 효과는 남자에게서 나타난 독립변수의 영향력이 상당히 반영된 것이라고 할 수 있다. 이와 같이 인구학적이고 사회경제적인 변수가 여자보다 남자에게 더 유의미하게 작용하는 사실과 관련해서는 성별에 따라 상이한 사회적 역할과 기대가 영향을 미친 것이라는 설명이 적용될 수 있다. 전통적으로 남성은 여성에 비해 사회적 역할을 보다 적극적으로 맡아서 활동하도록 기대되어 왔고, 이에 따라 남성의 지위는 주로 맡은 사회적 역할과 활동을 수행한 결과에 의해 평가되어 온 측면이 있다. 이 같은 상황에서 남성은 여성에 비해 사회문화적 및 사회경제적인 요인을 보다 중요시 여기며 이에 대해 민감하게 반응하는 경향이 있다[27,28]. 그렇기 때문에 주어진 사회적 역할이 잘 수행되지 않거나 지위가 불만족스러울 경우 남성은 여성에 비해 더 큰 심리적 충격과 손상을 입을 수 있다. 이 같은 맥락에서 인구학적이고 사회경제적인 변수가 여성보다는 남성의 자살생각에 더 큰 영향을 미친 것이라고 해석해 볼 수 있겠다.

기존의 조사나 연구들에 따르면 자살과 자살생각의 비율은 대체적으로 노년층에서 높게 나타나는 경향이 있다[14,29–32]. 본 연구에서도 남성의 경우에 연령이 많을수록 자살생각의 가능성이 높게 나타나면서 기존 연구 결과와 유사한 결과를 보여준다. 종교는 전체의 경우에는 불교신자가 그리고 남성의 경우에는 개신교신자가 종교가 없는 사람에 비해 자살생각을 덜 하는 편으로 나타났다. 하지만 Table 3에서 이 두 종교의 교차비는 전체와 남성 모두 통계적 유의도만 다소 차이날 뿐 비슷한 수치를 보여주고 있어 자살생각에 대한 두 종교의 영향은 크게 다르지 않다고 할 수 있겠다. 다만 대부분의 종교가 생명의 중요성을 강조하면서 자살을 인정하지 않는다는 측면에서 천주교가 무교와 별다른 차이를 보여주지 않은 것은 예외적인 결과라고 할 수 있다.

혼인상태에 있어 이혼과 별거는 남자에게 자살생각의 가능성을 높이는 데 비해 여자에게는 별다른 영향을 주지 않는다. 이러한 결과는 대체적으로 한국에서 이혼은 남편의 부정과 잘못에 의해 부인이 제기하는 비율이 높고, 또 이혼을 제기하는 사람은 미리 이혼 후의 삶에 대해 준비와 계획을 하기 때문에 이혼에 따른 충격이나 어려움이 덜할 수 있기 때문에 나타난 것으로 설명될 수 있다[33–35]. 지역별로 도시 거주자가 시골 거주자에 비해 자살생각의 가능성이 높은데 이는 도시가 시골에 비해 일반적으로 사회적인 경쟁이 더 심하고 이것이 갈등, 긴장, 스트레스를 더 유발할 수 있다는 맥락에서 이해될 수 있다[36].

교육수준이 높은 사람일수록 자살생각을 더 많이 하는 경향이 있다. 이러한 결과는 보다 높은 수준의 교육이 개인에게 더 많은 자기결정권과 자유주의적인 성향을 갖게 한다는 주장과 연관지어 해석할 수 있다[37,38]. 하지만 일부 연구들은 교육수준과 자살생각 간에 별다른 상관이 없거나 오히려 역으로 교육수준이 높을수록 자살생각을 덜 하는 결과를 보이기도 한다[14,20,23,31]. 이 같은 차이에 대해서는 잠정적이지만 조사대상자와 연구에 포함된 변수 등이 서로 달라서 나타난 결과로 추정될 수 있지만, 추가적인 연구를 통해 보다 정확하게 사실을 확인할 필요는 있다.

경제적인 측면과 관련해서 상당수의 기존 연구들은 소득이 낮을수록 자살생각의 가능성이 증가하며, 이는 저소득자일수록 물질적인 삶의 어려움이 커지는 현상을 반영한 결과라고 설명한다[14,31,39,40]. 본 연구에서는 기존 연구와 마찬가지의 객관적인 경제지표인 월소득과 함께 취업상태와 주관적인 경제지표인 경제상태를 추가하여 자살생각에 대한 경제적인 요인의 영향을 살펴보았다. 연구결과, 월소득과 취업상태는 자살생각과 무관한 데에 비해 경제상태는 만족도가 감소할수록 자살생각의 가능성이 증가하는 경향이 나타났다. 이러한 결과는 자살생각에 대해서 객관적인 지표인 실제의 취업상태나 소득보다는 자신의 경제상태에 대한 주관적 인식이 더 중요한 영향을 미친다는 것을 보여준다. 더불어 자살생각에 대해 객관적인 소득 및 취업상태가 주관적인 경제상태가 서로 다르게 영향을 미친 점은 자살생각에 관한 연구에 있어 경제적인 요인은 객관적인 차원과 주관적인 차원을 구분해서 고려해 볼 필요가 있음을 제시한다.

건강상태는 좋을수록 자살생각의 가능성이 줄어드는데 이러한 경향은 기존 대부분의 연구결과와 일치한다[13,14,31,40]. 본 연구의 독립변수들 가운데 건강상태는 자살생각에 가장 큰 영향을 미치며 아울러 전체와 남녀 모두에게 영향을 주는 유일한 변수로 나타났다. 이는 건강이 자살이나 자살생각과 관련해서 가장 중요하게 다루어져야 할 요인임을 알려준다.

한편 본 연구에서 성별, 취업상태, 단체참여, 건강상태를 제외한 나머지 변수인 연령, 종교, 혼인상태, 지역, 교육수준, 월소득, 경제상태는 이원적 분석과 다원적 분석에서 서로 다른 모습을 보인다. 연령은 이원적 분석에서 전체와 남녀 모두에서 유의미하지 않았으나 다원적 분석에서는 남성에서만 유의미했으며, 종교는 이원적 분석에서 남성에게만 유의미했으나 다원적 분석에서는 전체와 남성에게 유의미하게 나타났다. 혼인상태와 지역은 이원적 분석에서 전체와 남녀 모두에게 유의미했으나 다원적 분석에서 혼인상태는 전체와 남성에게 그리고 지역은 전체에게만 유의미했다. 교육수준은 이원적 분석에서 모두에게 유의미하지 않았으나 다원적 분석에서 전체와 남성에게는 유의미하게 나타났고, 월소득은 이원적 분석에서 전체와 남성에게 유의미했으나 다원적 분석에서는 모두에게 유의미하지 않았다. 경제상태는 이원적 분석에서 모두 유의미했으나 다원적 분석에서는 전체와 남성에게 유의미했다. 이와 같이 분석수준에 따라 독립변수의 효과가 다르게 나타났다는 사실은 자살생각에 대한 연구에서 독립변수의 보다 정확한 영향을 파악하기 위해서는 통제변수의 사용을 포함하는 다원적 분석이 요구된다는 점을 시사해준다.

결 론

본 연구는 일반인의 자살생각과 이에 영향을 미치는 변수를 성별로 파악하기 위해 2018년 KGSS 자료를 활용하여 살펴보았다. 분석결과 전체적으로 일반인들 가운데 지난 1년간 자살에 대해 생각해 본 적이 있는 사람의 비율은 12.7%로 매우 높은 수준을 나타냈다. 자살이 삶에 있어 가장 극단적인 선택이라고 했을 때 이러한 자살행위의 전조 단계인 자살생각의 비율이 10% 이상 나온 결과는 한국의 자살률이 국제적으로 가장 높고 또한 한국 사회에서 자살이 얼마나 심각한 문제인가를 보여준다. 성별로 자살생각의 비율은 남성이 12.2%, 여성이 13.1%로 여성이 0.9% 포인트 많으나 이러한 차이는 통계적으로 유의미하지 않다. 하지만 본 연구의 주요 인구학적 및 사회경제적 변수들은 남성의 자살생각에 유의미한 영향을 주는데 비해 여성의 자살생각에는 별다른 영향을 주지 않아 자살생각에 미치는 영향이 성별로 큰 차이가 있음을 보여준다. 이에 따라 자살의 예방과 방지를 위한 정책이나 프로그램을 보다 효과적으로 계획하거나 시행하기 위해서는 이러한 자살생각에 대한 남녀의 차이를 보다 심도있게 고려할 필요가 있다. 자신의 건강상태에 대한 평가는 남녀 모두에 있어 자살생각에 가장 큰 영향을 주는 변수로 나타났다. 이 같은 사실은 자살에 대한 예방과 방지를 하는데 있어 특히 건강에 문제가 있거나 어려움을 겪는 계층에 대해 관심과 집중이 두어져야 함을 시사해준다.

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Variables		Mean or % Characteristics¹
Gender (%)	Male	54.6
Gender (%)	Female	45.4
Age (y)		51.04 (18.92)²
Religion (%)	No religion	47.7
	Buddhism	21.6
	Protestantism	20.0
	Catholicism	10.7
Marital status (%)	Never married	25.1
	Married/Cohabiting	55.3
	Widowed	13.6
	Divorced/Separated	5.9
Region (%)	Rural	26.1
Region (%)	Urban	73.9
Educational level (%)	Middle school	25.9
	High school	27.0
	College	47.1
	Mean schooling years	s 12.30 (4.34)
Employment status (%)	Unemployed	44.9
Employment status (%)	Employed	55.1
Monthly income (10,000 won)		456.76 (817.40)
Financial condition		3.17 (1.10)
Group participation		1.66 (0.54)
Health condition		3.39 (1.07)
Suicide ideation (%)	No	87.3
Suicide ideation (%)	Yes	12.7

Variables	All		Male		Female
Variables	%	χ²	%	χ²	%	χ²
Gender
Male	12.2	0.21	-	-	-	-
Female	13.1
Age (y)
18-39	12.2	0.73	8.6	5.74	16.1	1.73
40-59	13.9		17.0	(0.057)	11.3
≥60	12.0		10.8		12.7
Religion
No religion	14.7	3.30	15.2	8.54*	14.2	1.44
Buddhism	10.8		6.3		13.4
Protestantism	10.7		5.5		13.5
Catholicism	11.8		16.0		8.3
Marital status
Never married	15.9	33.10***	12.5	31.90***	21.4	13.01**
Married/Cohabiting	8.8		7.8		9.7
Widowed	11.4		14.3		10.9
Divorced/Separated	32.8		44.4		23.5
Region
Rural	7.4	9.12**	6.1	5.29*	8.4	4.11*
Urban	14.6		14.2		14.9
Educational level
Middle school	11.2	1.24	12.7	0.70	10.6	1.57
High school	14.4		14.1		14.7
College	12.6		11.2		14.2
Employment status
Unemployed	14.5	2.36	14.2	1.01	14.6	1.18
Employed	11.3		11.0		11.5
Monthly income
Low	16.0	7.15*	21.6	14.57***	12.6	0.09
Middle	10.8		9.6		12.0
High	9.0		6.4		11.5
Financial condition
Dissatisfied	20.5	25.77***	21.4	16.78***	19.6	10.99**
Middle	11.9		8.8		14.2
Satisfied	8.0		7.5		8.4
Group participation
Low	15.7	4.6	17.4	3.95	14.4	1.49
Medium	12.3		11.4		13.0
High	9.7		9.5		9.9
Health condition
Poor	25.2	43.68***	24.7	16.48***	25.5	27.00***
Moderate	12.7		13.6		11.9
Good	7.4		7.6		7.3

Variables	All	Male	Female
Variables	OR (95% CI)	OR (95% CI)	OR (95% CI)
Gender (ref.: female)	0.86 (0.53-1.40)
Age	1.02 (0.99-1.04)	1.04 (1.00-1.07)*	0.99 (0.97-1.03)
Religion (ref.: no religion)
Buddhism	0.48 (0.24-0.97)*	0.22 (0.05-1.09)	0.72 (0.31-1.68)
Protestantism	0.59 (0.31-1.12)	0.25 (0.07-0.90)*	0.84 (0.38-1.87)
Catholicism	0.91 (0.42-1.99)	1.62 (0.56-4.67)	0.53 (0.16-1.84)
Marital status (ref.: never married)
Married/Cohabiting	0.52 (0.26-1.03)	0.42 (0.13-1.33)	0.51 (0.21-1.26)
Widowed	0.46 (0.16-1.35)	0.56 (0.07-4.58)	0.43 (0.12-1.55)
Divorced/Separated	2.52 (1.05-6.02)*	5.11 (1.26-20.79)*	1.48 (0.44-4.98)
Region (ref.: rural)	1.99 (1.07-3.71)*	2.32 (0.82-6.57)	1.67 (0.74-3.78)
Educational level	1.11 (1.03-1.21)**	1.17 (1.04-1.33)*	1.07 (0.96-1.20)
Employment status	1.19 (0.73-1.95)	0.80 (0.35-1.83)	1.32 (0.68-2.58)
Monthly income	1.00 (0.99-1.00)	0.99 (0.99-1.00)	1.00 (1.00-1.00)
Financial condition	0.74 (0.60-0.92)**	0.69 (0.51-0.95)*	0.78 (0.58-1.06)
Group participation	0.76 (0.47-1.23)	0.46 (0.21-1.00)	1.17 (0.63-2.19)
Health condition	0.53 (0.42-0.68)***	0.52 (0.35-0.78)***	0.49 (0.35-0.69)***