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あ ぁ か が さ ざ た だ な は ば ぱ ま や ゃ ら わ ゎ ん い ぃ き ぎ し じ ち ぢ に ひ び ぴ み り う ぅ く ぐ す ず つ づ っ ぬ ふ ぶ ぷ む ゆ ゅ る え ぇ け げ せ ぜ て で ね へ べ ぺ め れ お ぉ こ ご そ ぞ と ど の ほ ぼ ぽ も よ ょ ろ を
ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      OECD국가의 청년NEET 결정요인 연구 : 노동시장 구조변화와 사회정책의 조절효과

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      https://www.riss.kr/link?id=T14508536

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

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      The purpose of this study is to examine the social structural causes of the youth NEETs (Not in Employment, Education or Training). Previous studies on determinants of youth NEETs have focused on individual risk factors—such as personal incapacity, laziness, low motivation, health problems, family background, teenage pregnancy, etc—have ignored social structural factors. To establish an effective youth employment policy, social structural causes of NEET needs to be considered. Thus, this study identifies the determinants for youth NEETs by focusing on social structural factors, particularly examining the changes in the labor market structure and social policies.
      This study has three research questions: (ⅰ) Does structural change in the labor market (i.e. changes in the labor supply and demand) increase the probability of young people falling into NEET? (ⅱ) Does social policy and institution affect the probability of young people falling into the NEET? (ⅲ) Does social policy and institution moderate the impact of changes in the labor market structure on the probability of young people falling into the NEET?
      To answer these questions, this study used multilevel linear probability model to analyze the Luxembourg Income Study(LIS) database which combined cross-national and historical micro datasets. This study included 331,611 young individuals based on 81 datasets (from 1995 to 2010) from 22 OECD countries. The NEET status was based on young people’s current involvement in economic activity and the selection criteria for young people were those who are: (ⅰ) between 18~34 years old (ⅱ) single without dependent children (ⅲ) non-disabled and (ⅳ) not in the military, civil service, nor the educational system. The NEETs refers to not-working young people including inactive and unemployed. Those unemployed were included in the analysis to capture the struggles of the youth unemployment.
      To investigate the first research question, labor market structural changes were divided into labor demand factors—i.e., decrease in the number of young people—and labor supply factors—i.e., structural shift from manufacturing industry to service industry, technological development, and globalization. This study hypothesized that the structural change in labor supply and demand would increase the probability of young people falling into NEET. The result shows that only the change in the industrial structure—i.e., the change in the proportion of manufacturing employment—have an effect on the probability of falling into NEET. A one percentage point decrease in the proportion of manufacturing employment was found to increase the probability of falling into NEET by 0.61 percentage point. This result shows that the decline of manufacturing, which was the passage of labor market entrance for young people in the past, is the main reason for increasing NEET probability.
      To answer the second research question, social policies and institutions designed to help young people entering the labor market were examined to see whether it affected the probability of falling into NEET. The results show that education system, labor market institution and welfare system did not have any effect on the probability of falling into NEET. However, this does not mean that social policies are ineffective. Even if the independent effects of social policy are not statistically significant, it may have the effect of moderating the influence of the labor market structure.
      Third, the result of examining the moderating effects of social policies are as follows: (a) The moderating effects of the selectivity in the educational system and ratio of vocational education was statistically significant. High selectivity of the education system has eased the negative impacts of the industrial change and strengthened the positive impact of technological development. However, unlike the prediction of this study, the expansion of vocational education has increased the negative effect of labor market change on probability of falling into NEET, and the effect of dual vocational education system did not show statistical significance. (b) The moderating effects of union density and the coverage of collective bargaining was statistically significant. Moreover, the degree of employment protection was statistically significant in the interaction model with the youth labor supply. As theoretically predicted, the union density and employment protection increased the young person's probability of falling into NEET and the collective bargaining coverage rate lowered the NEET probability. (c) In examining the moderating effect of welfare policies, when the proportion of active labor market expenditure in GDP and the replacement rate of unemployment-related benefits were higher, industrial change was shown to offset the increased probability of falling into NEET. However, this study also confirms that welfare benefits operate differently depending on NEETs’ internal heterogeneity. The generosity of the benefit level and the unemployment insurance system reduced the probability of being an unemployed NEET and the generosity of the unemployment assistance reduced the probability of being an inactive NEET.
      In sum, this study focuses on the concept of youth NEETs who have been excluded from social policy due to the conceptual limitations of the unemployment rate and the employment rate. In addition, as this study provided empirical evidence to support the effect of social structural factors on NEET status, it overcomes the limitation of previous studies which mostly have examined individual factors as determinants of NEETs. In other words, this study identifies that the NEET status of young people is not entirely caused by individual defects or risk factors, but it is also influenced by structural changes in the labor market as well as social policies and institutions which have taken place in the last two decades. Based on the results, policy implications for Korea is discussed.
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      The purpose of this study is to examine the social structural causes of the youth NEETs (Not in Employment, Education or Training). Previous studies on determinants of youth NEETs have focused on individual risk factors—such as personal incapacity, ...

      The purpose of this study is to examine the social structural causes of the youth NEETs (Not in Employment, Education or Training). Previous studies on determinants of youth NEETs have focused on individual risk factors—such as personal incapacity, laziness, low motivation, health problems, family background, teenage pregnancy, etc—have ignored social structural factors. To establish an effective youth employment policy, social structural causes of NEET needs to be considered. Thus, this study identifies the determinants for youth NEETs by focusing on social structural factors, particularly examining the changes in the labor market structure and social policies.
      This study has three research questions: (ⅰ) Does structural change in the labor market (i.e. changes in the labor supply and demand) increase the probability of young people falling into NEET? (ⅱ) Does social policy and institution affect the probability of young people falling into the NEET? (ⅲ) Does social policy and institution moderate the impact of changes in the labor market structure on the probability of young people falling into the NEET?
      To answer these questions, this study used multilevel linear probability model to analyze the Luxembourg Income Study(LIS) database which combined cross-national and historical micro datasets. This study included 331,611 young individuals based on 81 datasets (from 1995 to 2010) from 22 OECD countries. The NEET status was based on young people’s current involvement in economic activity and the selection criteria for young people were those who are: (ⅰ) between 18~34 years old (ⅱ) single without dependent children (ⅲ) non-disabled and (ⅳ) not in the military, civil service, nor the educational system. The NEETs refers to not-working young people including inactive and unemployed. Those unemployed were included in the analysis to capture the struggles of the youth unemployment.
      To investigate the first research question, labor market structural changes were divided into labor demand factors—i.e., decrease in the number of young people—and labor supply factors—i.e., structural shift from manufacturing industry to service industry, technological development, and globalization. This study hypothesized that the structural change in labor supply and demand would increase the probability of young people falling into NEET. The result shows that only the change in the industrial structure—i.e., the change in the proportion of manufacturing employment—have an effect on the probability of falling into NEET. A one percentage point decrease in the proportion of manufacturing employment was found to increase the probability of falling into NEET by 0.61 percentage point. This result shows that the decline of manufacturing, which was the passage of labor market entrance for young people in the past, is the main reason for increasing NEET probability.
      To answer the second research question, social policies and institutions designed to help young people entering the labor market were examined to see whether it affected the probability of falling into NEET. The results show that education system, labor market institution and welfare system did not have any effect on the probability of falling into NEET. However, this does not mean that social policies are ineffective. Even if the independent effects of social policy are not statistically significant, it may have the effect of moderating the influence of the labor market structure.
      Third, the result of examining the moderating effects of social policies are as follows: (a) The moderating effects of the selectivity in the educational system and ratio of vocational education was statistically significant. High selectivity of the education system has eased the negative impacts of the industrial change and strengthened the positive impact of technological development. However, unlike the prediction of this study, the expansion of vocational education has increased the negative effect of labor market change on probability of falling into NEET, and the effect of dual vocational education system did not show statistical significance. (b) The moderating effects of union density and the coverage of collective bargaining was statistically significant. Moreover, the degree of employment protection was statistically significant in the interaction model with the youth labor supply. As theoretically predicted, the union density and employment protection increased the young person's probability of falling into NEET and the collective bargaining coverage rate lowered the NEET probability. (c) In examining the moderating effect of welfare policies, when the proportion of active labor market expenditure in GDP and the replacement rate of unemployment-related benefits were higher, industrial change was shown to offset the increased probability of falling into NEET. However, this study also confirms that welfare benefits operate differently depending on NEETs’ internal heterogeneity. The generosity of the benefit level and the unemployment insurance system reduced the probability of being an unemployed NEET and the generosity of the unemployment assistance reduced the probability of being an inactive NEET.
      In sum, this study focuses on the concept of youth NEETs who have been excluded from social policy due to the conceptual limitations of the unemployment rate and the employment rate. In addition, as this study provided empirical evidence to support the effect of social structural factors on NEET status, it overcomes the limitation of previous studies which mostly have examined individual factors as determinants of NEETs. In other words, this study identifies that the NEET status of young people is not entirely caused by individual defects or risk factors, but it is also influenced by structural changes in the labor market as well as social policies and institutions which have taken place in the last two decades. Based on the results, policy implications for Korea is discussed.

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      본 연구의 목적은 학업을 마친 청년이 고용이나 훈련도 받지 않는 소위 ‘무업’의 상태(NEET: Not in Employment, Education and Training)에 놓이게 된 원인을 사회구조적 차원에서 밝히는 데 있다. 최근 청년실업자, 취업준비생, 구직단념자, 청년NEET, 청년백수 등 노동시장 진입과 정착에 어려움을 겪는 청년들이 증가함에 따라 이에 대한 사회정책적 관심도 확대되고 있다. 그러나 이들의 발생에 대한 사회구조적 접근은 이루어지지 않은 채, 이를 단지 개인적 무능력이나 눈높이, 게으름, 반사회적 성향 및 대인관계 미숙에 의한 것으로 취급함으로써 청년고용관련 정책이 실효성을 거두고 있지 못하다. 이에 본 연구는 최근 OECD나 유럽연합 등 국제기구에서 정책적으로 관심을 보이고 있는 청년NEET(Not in Employment, Education and Training) 개념을 중심으로, 청년이 NEET상태가 되는 원인을 사회구조적 차원에서 밝히고자 하였다.
      이를 위해 본 연구는 연구과제로 다음과 같은 세 가지 문제를 설정하였다. 첫째, 노동공급과 노동수요 측면에서 발생한 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률을 높이는가? 둘째, 사회정책 및 제도가 청년의 NEET확률에 영향을 미치는가? 셋째, 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률에 미치는 영향을 사회정책 및 제도가 조절하는가?
      이러한 문제에 답하기 위해 본 연구는 다수 국가의 다시점 개인자료를 결합한 다수준 선형확률모형(multilevel linear probability model)을 분석전략으로 채택하였다. 그리고LIS(Luxembourg Income Study) 데이터베이스를 분석 자료로 국가-시기별로 변하는 사회구조적 요인이 청년 개인의 NEET상태에 미친 영향력을 실증적으로 확인하였다. 다수준 분석에 포함된 최종 분석대상은 NEET판별이 가능한 OECD 22개국의 81개 데이터셋(1995년~2010년경)에 포함된 331,611명이다. NEET판별은 현재의 경제활동상태를 기초로 판단하였고, NEET내의 이질성 문제를 최소화하기 위해 분석대상자를 18~34세 중 부양아동이 없는 미혼 비장애 청년으로 제한하였다. 또한 NEET에 실업자를 포함할 것인가의 문제와 관련하여 본 연구는 청년의 노동시장에서의 어려움을 포착하기 위해 실업자를 포함하여 분석하였다. 다만 필요한 경우 실업NEET와 비경활NEET를 구분하여 살펴보았다.
      본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫 번째 문제인 “청년 노동시장에서의 구조적 변화가 청년 개인의 NEET확률을 높이는가?”에 대한 답을 얻기 위해, 노동시장 구조변화를 노동공급측 요인과 노동수요측 요인으로 구분하였다. 선행연구 검토를 통해 노동공급측 요인으로는 청년 인구규모의 감소를, 노동수요측 요인으로는 제조업에서 서비스업으로의 산업구조 변화, 기술발전, 세계화를 선정하였다. 본 연구는 노동공급과 수요측면에서 발생한 구조적 변화가 청년의 NEET확률을 높일 것이라는 가설을 설정하였고, 국가-시기별로 변하는 노동시장 구조변화의 인과관계를 분석하기 위해 2수준의 시변 국가특성을 모두 집단평균 중심화하였다. 그 결과 노동수요 요인 중 산업구조 변화, 특히 제조업 고용비중의 변화만이 청년 NEET확률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 제조업 고용비중의 1%p 하락은 청년의 NEET확률을 0.61%p 높이는 것으로 나타났다. 이는 과거 청년의 주된 노동시장 진입통로였던 제조업 고용비중의 하락이 개인의 NEET확률을 높이는 핵심 원인임을 말해주는 결과이다.
      두 번째 문제인 “사회정책 및 제도가 청년 개인의 NEET확률을 낮추는가?”에 대한 답을 얻고자, 청년의 노동시장진입과 성과에 영향을 미치는 교육·노동·복지제도를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 다음과 같은 가설을 설정하였다. 즉, 교육제도가 직업교육 중심적일 뿐만 아니라, 교육제도의 선별기능과 노동시장과의 연계성이 강할수록 청년의 NEET확률이 낮아진다. 또한 내부자의 힘이 약하고 단체협상 적용률이 높고 고용보호제도가 낮을수록 청년의 NEET확률이 낮아진다. 마지막으로 적극적 노동시장 지출비중이 크고 실업 관련 급여가 관대할수록 청년의 NEET확률이 낮아진다는 것이다. 그러나 주요변수가 모두 포함된 기본모형에서는 어떤 사회정책·제도도 청년NEET확률에 독립적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다양한 변수를 통해 제도의 영향력을 추가로 살펴본 결과, 유일하게 영향력이 확인된 변인은 복지제도 뿐이었다. 그러나 영향의 방향은 예측과 달랐다. 가구단위의 공적 이전 수준이 높아질수록, 실업급여 제도로의 진입이 수월할수록 청년의 NEET확률이 높아졌다. 그러나 그 결과는 투입변수와 분석대상 국가에 따라 통계적 유의성을 상실하기도 했다.
      세 번째 문제인 “노동시장 구조변화가 청년NEET확률에 미치는 영향을 교육·노동·복지제도가 조절하는가?”에 대한 답을 얻고자, 노동시장 구조변화와 제도의 상호작용 효과를 분석하였다. 본 연구는 교육제도의 신뢰성이 높을수록, 노동시장제도가 외부자에게 개방적일수록, 복지제도가 새로운 기회를 더 많이 제공할수록 노동시장 구조변화의 영향력이 완화될 것으로 예측하고 조절효과를 검증하였다. 다수준 분석에서 확인된 제도의 조절효과는 다음과 같다.
      첫째, 교육제도 중 교육제도 선별성과 직업교육 중심성의 조절효과를 확인할 수 있었다. 교육제도의 선별성이 높아지면 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률에 미치는 영향이 긍정적인 방향으로 조절되었다. 즉 높은 선별성은 산업구조의 부정적 영향력을 완화하고, 기술발전의 긍정적 영향력은 강화했다. 그러나 이 결과는 반대로 많은 국가에서 최근 관찰되고 있는 선별성의 약화, 즉 고등교육의 팽창이 청년들의 노동시장 상황악화의 원인이 된다는 것을 의미하는 것이기도 하다. 이는 교육팽창으로 인해 교육의 신호기능이 교란될 때 고학력자의 하향취업과 저학력자들의 노동시장 구축과 같은 부정적인 결과가 초래되는 것으로 이해될 수 있다. 그러나 직업교육의 확대는 예측과 달리 노동시장 구조변화의 영향력을 부정적인 방향으로 조절했으며, 노동시장 연계성의 조절효과는 통계적으로 확인되지 않았다. 이러한 결과는 직업교육의 확대와 노동시장 연계성 확대에 대한 당위적인 접근이 오히려 청년에게 부정적 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
      둘째, 노동시장제도 중 노동조합 가입률과 단체협상 적용률의 조절효과가 확인되었다. 그리고 고용보호정도는 청년 인구비중과의 상호작용 모델에서 통계적 유의성이 확인되었다. 이론적으로 예측된 바와 같이 노동조합 가입률과 고용보호정도는 청년의 NEET확률을 더 높이는 반면, 단체협상 적용률은 NEET확률을 더 낮추는 것으로 나타났다. 노동조합 가입률과 고용보호정도는 기존 노동자의 단결된 힘과 보호정도를 의미하는 것으로, 많은 선행연구에서 이들은 청년의 노동시장 진입과 정착에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구 결과도 내부자의 힘과 기존 노동자에 대한 보호정도는 청년의 고용에 장벽이 된다는 것을 보여주었다. 그러나 이러한 부정적 영향력을 상쇄하는 것이 바로 단체협상 적용률이었으며, 이는 모형설정과 관계없이 매우 일관되게 청년의 NEET확률을 낮추는 역할을 하는 것으로 나타났다. 단체협상 적용률이 높을수록 노동공급과 산업구조의 부정적 영향력은 완화되고, 기술발전과 세계화의 긍정적 영향력은 더 강화되었다. 이는 단체협상에서 외부자를 포괄하는 정도에 따라 청년의 고용성과가 달라 질 수 있음을 암시하는 결과이다.
      마지막으로 복지제도의 조절효과를 살펴보면, 적극적 노동시장 지출비중이 높고 실업 관련 급여의 소득대체 정도가 클수록 산업구조 변화가 NEET확률 증가를 상쇄하는 것으로 나타났다. 복지급여 관대성을 제도구성의 측면까지 포함하여 살펴본 결과에서도 실업(관련)급여 수준의 영향력은 상당히 일관되게 긍정적으로 나타났다. 이를 통해 관대한 복지급여가 ‘신체 건강한’ 청년들의 도덕적 해이를 조장할 것이라는 통념은 타당하지 않음이 확인되었다. 이는 오히려 청년들의 노동시장이 악화되는 상황에서 관대한 복지급여가 고용인센티브를 자극하는 역할을 할 수 있음을 시사하는 결과이다. 그러나 복지급여가 NEET의 내적 이질성에 따라 다르게 작동하고 있다는 점도 확인되었다. 급여 수준의 관대성과 실업(보험)급여 제도의 관대성은 실업NEET 확률을 줄이는 역할을 하고, 실업부조 제도의 관대성은 비경활NEET 확률을 줄이는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 제도 설계와 집행 과정에서 NEET 이질성을 고려할 필요가 있음을 시사하는 결과이다.
      본 연구는 NEET개념에 주목함으로써 실업률과 고용률이 갖는 개념상의 한계로 국가통계에서 제외되었던, 그래서 사실상 사회정책의 사각지대에 놓여 있었던 청년을 직접 조명했다는 점에서 의의를 갖는다. 한국의 경우만 해도 청년들이 느끼는 문제의 심각성에 비해 이를 객관적으로 보여주는 실업률은 상당히 양호한 편이다. 이러한 차이는 사회정책이 현실과 괴리되는 원인이 될 뿐만 아니라, 청년 당사자의 입장에서는 사회정책적 소외감까지 느낄 수 있게 한다. 이와 더불어 본 연구는 청년들이 NEET상태가 된 원인을 사회구조적 측면에서 실증적으로 밝혔다는 점에서, 기존 NEET결정요인의 한계로 지적되어 온 ‘결함관점’을 극복했다는 의의를 갖는다. 또한 본 연구는 청년들의 NEET상태가 전적으로 개인의 결함이나 잘못에서 비롯된 것이 아니며, 지난 20여 년 동안 진행되어 왔던 노동시장의 구조적 변화와 사회정책 및 제도에 의해 영향을 받는다는 것을 규명했다는 점에서 의의가 있다.
      본 연구는 이상의 결과를 기초로 한국사회에 제공하는 정책적 함의를 교육·노동·복지제도를 중심으로 제언하였다. 직업교육의 확대나 노동시장 연계성에 대한 당위적이고 단편적인 접근을 지양해야하며, 외부자 포괄적인 노동시장 제도, 특히 청년의 문제를 사회 의제화(agenda)할 수 있는 사회적 협상구조가 강화될 필요가 있으며, 마지막으로 비경활 상태의 청년을 사회체계내로 포섭하기 위한 실업부조제도의 도입과 보다 관대한 실업급여의 필요성을 제언하였다.
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      본 연구의 목적은 학업을 마친 청년이 고용이나 훈련도 받지 않는 소위 ‘무업’의 상태(NEET: Not in Employment, Education and Training)에 놓이게 된 원인을 사회구조적 차원에서 밝히는 데 있다. 최근...

      본 연구의 목적은 학업을 마친 청년이 고용이나 훈련도 받지 않는 소위 ‘무업’의 상태(NEET: Not in Employment, Education and Training)에 놓이게 된 원인을 사회구조적 차원에서 밝히는 데 있다. 최근 청년실업자, 취업준비생, 구직단념자, 청년NEET, 청년백수 등 노동시장 진입과 정착에 어려움을 겪는 청년들이 증가함에 따라 이에 대한 사회정책적 관심도 확대되고 있다. 그러나 이들의 발생에 대한 사회구조적 접근은 이루어지지 않은 채, 이를 단지 개인적 무능력이나 눈높이, 게으름, 반사회적 성향 및 대인관계 미숙에 의한 것으로 취급함으로써 청년고용관련 정책이 실효성을 거두고 있지 못하다. 이에 본 연구는 최근 OECD나 유럽연합 등 국제기구에서 정책적으로 관심을 보이고 있는 청년NEET(Not in Employment, Education and Training) 개념을 중심으로, 청년이 NEET상태가 되는 원인을 사회구조적 차원에서 밝히고자 하였다.
      이를 위해 본 연구는 연구과제로 다음과 같은 세 가지 문제를 설정하였다. 첫째, 노동공급과 노동수요 측면에서 발생한 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률을 높이는가? 둘째, 사회정책 및 제도가 청년의 NEET확률에 영향을 미치는가? 셋째, 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률에 미치는 영향을 사회정책 및 제도가 조절하는가?
      이러한 문제에 답하기 위해 본 연구는 다수 국가의 다시점 개인자료를 결합한 다수준 선형확률모형(multilevel linear probability model)을 분석전략으로 채택하였다. 그리고LIS(Luxembourg Income Study) 데이터베이스를 분석 자료로 국가-시기별로 변하는 사회구조적 요인이 청년 개인의 NEET상태에 미친 영향력을 실증적으로 확인하였다. 다수준 분석에 포함된 최종 분석대상은 NEET판별이 가능한 OECD 22개국의 81개 데이터셋(1995년~2010년경)에 포함된 331,611명이다. NEET판별은 현재의 경제활동상태를 기초로 판단하였고, NEET내의 이질성 문제를 최소화하기 위해 분석대상자를 18~34세 중 부양아동이 없는 미혼 비장애 청년으로 제한하였다. 또한 NEET에 실업자를 포함할 것인가의 문제와 관련하여 본 연구는 청년의 노동시장에서의 어려움을 포착하기 위해 실업자를 포함하여 분석하였다. 다만 필요한 경우 실업NEET와 비경활NEET를 구분하여 살펴보았다.
      본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫 번째 문제인 “청년 노동시장에서의 구조적 변화가 청년 개인의 NEET확률을 높이는가?”에 대한 답을 얻기 위해, 노동시장 구조변화를 노동공급측 요인과 노동수요측 요인으로 구분하였다. 선행연구 검토를 통해 노동공급측 요인으로는 청년 인구규모의 감소를, 노동수요측 요인으로는 제조업에서 서비스업으로의 산업구조 변화, 기술발전, 세계화를 선정하였다. 본 연구는 노동공급과 수요측면에서 발생한 구조적 변화가 청년의 NEET확률을 높일 것이라는 가설을 설정하였고, 국가-시기별로 변하는 노동시장 구조변화의 인과관계를 분석하기 위해 2수준의 시변 국가특성을 모두 집단평균 중심화하였다. 그 결과 노동수요 요인 중 산업구조 변화, 특히 제조업 고용비중의 변화만이 청년 NEET확률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 제조업 고용비중의 1%p 하락은 청년의 NEET확률을 0.61%p 높이는 것으로 나타났다. 이는 과거 청년의 주된 노동시장 진입통로였던 제조업 고용비중의 하락이 개인의 NEET확률을 높이는 핵심 원인임을 말해주는 결과이다.
      두 번째 문제인 “사회정책 및 제도가 청년 개인의 NEET확률을 낮추는가?”에 대한 답을 얻고자, 청년의 노동시장진입과 성과에 영향을 미치는 교육·노동·복지제도를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 다음과 같은 가설을 설정하였다. 즉, 교육제도가 직업교육 중심적일 뿐만 아니라, 교육제도의 선별기능과 노동시장과의 연계성이 강할수록 청년의 NEET확률이 낮아진다. 또한 내부자의 힘이 약하고 단체협상 적용률이 높고 고용보호제도가 낮을수록 청년의 NEET확률이 낮아진다. 마지막으로 적극적 노동시장 지출비중이 크고 실업 관련 급여가 관대할수록 청년의 NEET확률이 낮아진다는 것이다. 그러나 주요변수가 모두 포함된 기본모형에서는 어떤 사회정책·제도도 청년NEET확률에 독립적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다양한 변수를 통해 제도의 영향력을 추가로 살펴본 결과, 유일하게 영향력이 확인된 변인은 복지제도 뿐이었다. 그러나 영향의 방향은 예측과 달랐다. 가구단위의 공적 이전 수준이 높아질수록, 실업급여 제도로의 진입이 수월할수록 청년의 NEET확률이 높아졌다. 그러나 그 결과는 투입변수와 분석대상 국가에 따라 통계적 유의성을 상실하기도 했다.
      세 번째 문제인 “노동시장 구조변화가 청년NEET확률에 미치는 영향을 교육·노동·복지제도가 조절하는가?”에 대한 답을 얻고자, 노동시장 구조변화와 제도의 상호작용 효과를 분석하였다. 본 연구는 교육제도의 신뢰성이 높을수록, 노동시장제도가 외부자에게 개방적일수록, 복지제도가 새로운 기회를 더 많이 제공할수록 노동시장 구조변화의 영향력이 완화될 것으로 예측하고 조절효과를 검증하였다. 다수준 분석에서 확인된 제도의 조절효과는 다음과 같다.
      첫째, 교육제도 중 교육제도 선별성과 직업교육 중심성의 조절효과를 확인할 수 있었다. 교육제도의 선별성이 높아지면 노동시장 구조변화가 청년의 NEET확률에 미치는 영향이 긍정적인 방향으로 조절되었다. 즉 높은 선별성은 산업구조의 부정적 영향력을 완화하고, 기술발전의 긍정적 영향력은 강화했다. 그러나 이 결과는 반대로 많은 국가에서 최근 관찰되고 있는 선별성의 약화, 즉 고등교육의 팽창이 청년들의 노동시장 상황악화의 원인이 된다는 것을 의미하는 것이기도 하다. 이는 교육팽창으로 인해 교육의 신호기능이 교란될 때 고학력자의 하향취업과 저학력자들의 노동시장 구축과 같은 부정적인 결과가 초래되는 것으로 이해될 수 있다. 그러나 직업교육의 확대는 예측과 달리 노동시장 구조변화의 영향력을 부정적인 방향으로 조절했으며, 노동시장 연계성의 조절효과는 통계적으로 확인되지 않았다. 이러한 결과는 직업교육의 확대와 노동시장 연계성 확대에 대한 당위적인 접근이 오히려 청년에게 부정적 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
      둘째, 노동시장제도 중 노동조합 가입률과 단체협상 적용률의 조절효과가 확인되었다. 그리고 고용보호정도는 청년 인구비중과의 상호작용 모델에서 통계적 유의성이 확인되었다. 이론적으로 예측된 바와 같이 노동조합 가입률과 고용보호정도는 청년의 NEET확률을 더 높이는 반면, 단체협상 적용률은 NEET확률을 더 낮추는 것으로 나타났다. 노동조합 가입률과 고용보호정도는 기존 노동자의 단결된 힘과 보호정도를 의미하는 것으로, 많은 선행연구에서 이들은 청년의 노동시장 진입과 정착에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구 결과도 내부자의 힘과 기존 노동자에 대한 보호정도는 청년의 고용에 장벽이 된다는 것을 보여주었다. 그러나 이러한 부정적 영향력을 상쇄하는 것이 바로 단체협상 적용률이었으며, 이는 모형설정과 관계없이 매우 일관되게 청년의 NEET확률을 낮추는 역할을 하는 것으로 나타났다. 단체협상 적용률이 높을수록 노동공급과 산업구조의 부정적 영향력은 완화되고, 기술발전과 세계화의 긍정적 영향력은 더 강화되었다. 이는 단체협상에서 외부자를 포괄하는 정도에 따라 청년의 고용성과가 달라 질 수 있음을 암시하는 결과이다.
      마지막으로 복지제도의 조절효과를 살펴보면, 적극적 노동시장 지출비중이 높고 실업 관련 급여의 소득대체 정도가 클수록 산업구조 변화가 NEET확률 증가를 상쇄하는 것으로 나타났다. 복지급여 관대성을 제도구성의 측면까지 포함하여 살펴본 결과에서도 실업(관련)급여 수준의 영향력은 상당히 일관되게 긍정적으로 나타났다. 이를 통해 관대한 복지급여가 ‘신체 건강한’ 청년들의 도덕적 해이를 조장할 것이라는 통념은 타당하지 않음이 확인되었다. 이는 오히려 청년들의 노동시장이 악화되는 상황에서 관대한 복지급여가 고용인센티브를 자극하는 역할을 할 수 있음을 시사하는 결과이다. 그러나 복지급여가 NEET의 내적 이질성에 따라 다르게 작동하고 있다는 점도 확인되었다. 급여 수준의 관대성과 실업(보험)급여 제도의 관대성은 실업NEET 확률을 줄이는 역할을 하고, 실업부조 제도의 관대성은 비경활NEET 확률을 줄이는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 제도 설계와 집행 과정에서 NEET 이질성을 고려할 필요가 있음을 시사하는 결과이다.
      본 연구는 NEET개념에 주목함으로써 실업률과 고용률이 갖는 개념상의 한계로 국가통계에서 제외되었던, 그래서 사실상 사회정책의 사각지대에 놓여 있었던 청년을 직접 조명했다는 점에서 의의를 갖는다. 한국의 경우만 해도 청년들이 느끼는 문제의 심각성에 비해 이를 객관적으로 보여주는 실업률은 상당히 양호한 편이다. 이러한 차이는 사회정책이 현실과 괴리되는 원인이 될 뿐만 아니라, 청년 당사자의 입장에서는 사회정책적 소외감까지 느낄 수 있게 한다. 이와 더불어 본 연구는 청년들이 NEET상태가 된 원인을 사회구조적 측면에서 실증적으로 밝혔다는 점에서, 기존 NEET결정요인의 한계로 지적되어 온 ‘결함관점’을 극복했다는 의의를 갖는다. 또한 본 연구는 청년들의 NEET상태가 전적으로 개인의 결함이나 잘못에서 비롯된 것이 아니며, 지난 20여 년 동안 진행되어 왔던 노동시장의 구조적 변화와 사회정책 및 제도에 의해 영향을 받는다는 것을 규명했다는 점에서 의의가 있다.
      본 연구는 이상의 결과를 기초로 한국사회에 제공하는 정책적 함의를 교육·노동·복지제도를 중심으로 제언하였다. 직업교육의 확대나 노동시장 연계성에 대한 당위적이고 단편적인 접근을 지양해야하며, 외부자 포괄적인 노동시장 제도, 특히 청년의 문제를 사회 의제화(agenda)할 수 있는 사회적 협상구조가 강화될 필요가 있으며, 마지막으로 비경활 상태의 청년을 사회체계내로 포섭하기 위한 실업부조제도의 도입과 보다 관대한 실업급여의 필요성을 제언하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서론 1
      • 제 1 절 연구 배경 및 필요성 1
      • 제 2 절 연구문제 6
      • 제 2 장 선행연구에 대한 이론적 탐구 8
      • 제 1 절 노동시장의 구조적 변화와 사회정책 및 제도의 역할 8
      • 제 1 장 서론 1
      • 제 1 절 연구 배경 및 필요성 1
      • 제 2 절 연구문제 6
      • 제 2 장 선행연구에 대한 이론적 탐구 8
      • 제 1 절 노동시장의 구조적 변화와 사회정책 및 제도의 역할 8
      • 1. 노동공급 측면의 변화 10
      • 2. 노동수요 측면의 변화 12
      • 1) 고용의 탈산업화 13
      • 2) 기술발전 17
      • 3) 경제적 세계화 19
      • 3. 사회정책 및 제도의 역할 23
      • 1) 교육제도 23
      • 2) 노동시장제도 26
      • 3) 복지제도 30
      • 4. 노동시장 구조변화에 대한 사회정책 및 제도의 영향 37
      • 제 2 절 청년 NEET 선행연구 검토 43
      • 1. 청년 NEET(Not in Employment, Education or Training) 정의 및 이슈 43
      • 1) 등장 배경: 대안지표의 필요성 43
      • 2) NEET 개념 정의와 관련한 이슈 44
      • 2. 선행연구 검토 53
      • 1) 선행연구 동향 53
      • 2) 누가 NEET가 되는가 : 개인수준에서의 NEET 결정요인(risk factors) 55
      • 3) 왜 NEET 청년이 증가하는가 - 청년 NEET의 구조적제도적 결정요인 62
      • 제 3 절 선행연구 결과의 적용 69
      • 제 3 장 연구모형 및 가설 73
      • 제 1 절 연구모형 73
      • 제 2 절 연구가설 75
      • 제 4 장 연구방법 79
      • 제 1 절 분석자료 및 분석대상 79
      • 1. 분석자료 79
      • 2. 분석대상 80
      • 1) NEET정의에 따른 개인수준 분석대상 81
      • 2) 국가-시기수준의 분석대상 83
      • 3. 다수준 모형(Multilevel model) 84
      • 제 2 절 변수정의 및 측정 87
      • 1. 종속변수 87
      • 2. 독립변수 88
      • 3. 조절변수 90
      • 4. 통제변수 97
      • 제 3 절 분석방법 101
      • 1. 분석모형 101
      • 2. 추정방법 105
      • 1) 선형확률모형(Linear Probability Model:LPM)의 적용 105
      • 2) 변수의 평균중심화(centering) 107
      • 제 5 장 분석결과 109
      • 제 1 절 기술분석 109
      • 1. LIS 자료의 기본 특성 109
      • 2. OECD 국가의 노동시장 구조 및 사회정책제도 특성 115
      • 1) 노동시장 구조의 시계열적 변화 및 특성 115
      • 2) 사회정책 및 제도의 시계열적 변화 및 특성 121
      • 3) 국가-시기수준의 거시 통제변인 134
      • 제 2 절 다수준 선형확률모형 분석 결과 136
      • 1. 기초 모형 137
      • 2. 주효과 모형 140
      • 1) 기본 모형 140
      • 2) 민감도 분석 142
      • 3) 소결 147
      • 3. 상호작용모형: 노동시장 구조변화에 대한 사회정책 및 제도의 조절효과 149
      • 1) 청년 노동공급 변화에 대한 제도의 조절효과 149
      • 2) 산업구조 변화에 대한 제도의 조절효과 152
      • 3) 기술발전에 대한 제도의 조절효과 154
      • 4) 세계화에 대한 제도의 조절효과 156
      • 5) 민감도 분석 156
      • 6) 소결 161
      • 제 6 장 결론 165
      • 제 1 절 연구 결과의 요약 165
      • 제 2 절 연구의 함의 169
      • 1. 이론적 함의 169
      • 2. 정책적 함의 170
      • 제 3 절 연구의 한계 176
      • 참고문헌 179
      • 부록 194
      • Abstract 231
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      참고문헌 (Reference)

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