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의사결정나무 분석을 통한 한국 중고령자의 점진적 은퇴의사결정에 관한 연구
임은정(Eunjung Lim),정순희(Soonhee Jeong) 한국FP학회 2015 Financial Planning Review Vol.8 No.3
본 연구는 한국고용정보원에서 발표하는 『한국 고령화 패널 연구(Korea Longitudinal Study of Ageing)』의 2012년 자료를 이용하여 모수적 가정을 하는 기존의 통계분석의 한계점을 보완할 수 있는 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 모형을 구축함으로써 한국 중고령자의 점진적 은퇴 결정요인 및 규칙을 도출하여 은퇴의사결정을 설명하는데 연구의 목적을 두었다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 최적의 의사결정나무 모형 구축 결과, 현 일자리에 대한 기술적합도를 매우 낮게 인식하고, 구직 시 제시되는 일자리의 적은 수입으로 인한 어려움을 덜 느끼며, 은퇴계획연령이 68.6세 이상 혹은 66.1세 미만인 경우 중고령자들은 점진적 은퇴를 선택하는 것으로 나타났다. 둘째, 완전히 성장한 의사결정나무 모형구축 결과, 최적의 의사결정나무에서 도출된 매우 낮은 기술적합도, 적은 수입으로 인한 구직시의 어려움, 68.6세 이상 혹은 66.1세 미만의 계획된 은퇴연령의 요인 이외에도, 최종학력이 중졸이상이며, 지난해의 가구총소득이 1,100만원 미만인 경우 점진적 은퇴를 선택하는 것으로 나타났다. 반면 기술적합도를 높게 느끼는 경우에는 현 일자리에 대한 높은 만족도, 68.6세 이상의 은퇴계획연령이 점진적 은퇴의 선택요인이었다. 이를 통해 그 어떤 요인보다도 중고령자의 직업환경과 구직환경, 그리고 계획한 은퇴연령이 주요한 영향요인임을 알 수 있었으며, 특히 은퇴계획연령의 경우 현재 평균 퇴직연령인 52.6세 및 법상에서 명시된 정년연령인 60세와도 차이가 나고 있음을 확인 할 수 있었다. 셋째, 구축된 의사결정나무 모형의 우수성을 검증하기 위해 다항 로짓 회귀분석의 결과와 비교해본 결과 의사결정나무의 전체 에러율이 2.30%, 다항 로짓 회귀분석의 전체 에러율이 5.40%로 나타나 의사결정나무 모형이 영향요인 도출 및 규칙 설명에 더 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 네 가지 종속변수의 실제값과 분석결과로 나타난 분류값 간의 오차에 대한 차이를 살펴보기 위해 실시한 맥네머 검정(McNemar Test) 결과에서도 유의확률이 .000으로 의사결정나무와 다항 로짓 회귀분석의 분류 정확도에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나고 있음을 확인하였다. This study aimed at deriving determinants and rules of retirement process of the Korean middle-old aged and describing retirement decision-making by constructing a decision tree model from data mining techniques for complementing the limitation of the existing statistical analysis. The study used the data from the 2011 Korea Longitudinal Study of Ageing collected by Korea Employment Information Service. Main research findings are as follows. Firstly, as a result of constructing the optimal decision tree model, it showed that the middle to old aged selected gradual retirement in case that they recognized a very low technological suitability on the present job, did not have much difficulties from small income when they searched for a job and that they planned retirement age more than 68.6 or less than 66.1. Secondly, as a result of constructing a completely grown decision tree model, difficulties from small income during job search and planned retirement age more than 68.6 or less than 66.1 derived from the optimal decision tree. This revealed that above middle school graduates, individuals who had under 11 million won in the last year’s family gross income selected gradual retirement. On the contrary, individuals who felt a higher technological suitability, highly satisfied with the present job and who planned retirement aged more than 68.6 selected gradual retirement. It means that vocational and employment environments and planned retirement age are significant factors. Particularly, it was identified that the difference existed between planned retirement age and the current average retirement age or the retirement age by the law. Thirdly, in order to verify superiority of the constructed decision tree model, the results was compared with the findings of multinomial logistic regression It showed the total error rate was 2.30% for the decision tree and 5.40% for multinomial logistic regression. So, it was identified that decision tree model is superior for deriving significant factors and explaining rules. Besides, McNemar Test was conducted to examine difference of errors between the actual value of 4 dependant variables and the classification value from analysis. As a result, with the significance probability of .000, it showed that there is statistically significant difference between classification accuracies for the decision tree and the multinomial logistic regression.
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