“정규직서 비정규직으로 전환되면 극단적 선택 가능성 2배↑”

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정규직이었다가 비정규직으로 근무조건이 바뀌면 극단적 선택을 할 생각이 2배가량 높아진다는 연구 결과가 국내에서 나왔다.

서울대병원 소속 윤재홍 박사·서울대 보건대학원 김지환 박사(공동 1저자)와 서울대 보건대학원 김승섭 교수(교신저자)는 12일 ‘고용상태의 변화가 자살 사고와 우울증세에 미치는 인과적 영향’이라는 논문에 이같은 결과를 공개했다고 밝혔다. 해당 논문은 지난 11일 산업보건분야 국제학술지인 ‘스칸디나비안’(Scandinavian)에도 게재됐다.

연구팀은 한국복지패널 8차∼15차(2013∼2020년) 데이터에 나타난 19세 이상 임금노동자 3621명을 분석했다.

분석 대상자들은 패널에 등록됐을 시점에는 모두 정규직이었으나, 이 가운데 10.8%의 노동자들은 이듬해에 비정규직으로 근무조건이 전환됐다. 이런 고용형태는 여성, 기혼자, 교육수준이 낮은 사람, 서비스직군, 중소기업, 노동조합이 없는 직장 근로자, 만성질환자 등에서 더 많이 나타났다.

연구팀은 ‘정규직’에 대한 정의를 △1년 넘는 계약기간 △상근직 △직접고용(하청, 파견근로자, 자영업자 제외) △무기계약 등 4가지 조건이 모두 갖춰진 근로형태로 봤다. 이 중 한 가지라도 충족하지 못하면 ‘비정규직’으로 봤다.

분석 대상자들의 극단적 선택에 대한 생각과 우울증은 ‘지난 1년간 자살로 사망하는 것에 관해 진지하게 생각해 본 적이 있나요?’ 등의 질문에 본인이 직접 응답하는 자기보고식 설문조사를 통해 측정했다.

그 결과 정규직에서 비정규직으로 근로조건이 바뀐 집단은 정규직을 유지한 집단보다 극단적 선택을 할 확률이 2.07배 높아지는 것으로 나타났다. 우울증을 겪는 비율도 통계적으로 유의한 규모로 높았다.

연구팀은 비정규직으로의 고용형태 변화와 자살생각이라는 두 사건 간 인과관계를 분석할 때, 주로 쓰이는 통계기법인 로지스틱 회귀분석법이 아니라 머신러닝(machine learning)을 활용했다. 머신러닝 기법은 주로 비즈니스 분야에서 기업의 수익 등을 연구하는 데 쓰이고 있다.

고용형태 변화가 극단적 생각 등 정신건강에 미치는 영향을 머신러닝 알고리즘으로 분석한 경우는 이번이 처음인 것으로 알려졌다.