Heckman의 표본선택모형을 이용한 대졸자의 임금결정요인 분석

조장식,Cho, Jangsik 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.5

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2014년 대졸자 직업이동 경로조사" 자료를 활용하여 대졸자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있으나, 많은 선행연구에서는 임금의 크기에 대한 정보만을 활용하여 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 위한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 이런 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 남자는 여자에 비해서 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 연령이 증가하고 부모의 소득이 증가 할수록 취업확률과 임금의 크기 모두 높게 나타났다. 또한 대학만족도가 높아질수록, 그리고 취득한 자격증 수가 증가할수록 취업확률과 임금 모두 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다. In this study, we analyzed the determinants of wages of college graduates by using the data of "2014 Graduates Occupational Mobility Survey" conducted by Korea Employment Information Service. In general, wages contain two complex pieces of information about whether an individual is employed and the size of the wage. However, in many previous researches on wage determinants, sample selection bias tends to be generated by performing linear regression analysis using only information on wage size. We used the Heckman sample selection models for analysis to overcome this problem. The main results are summarized as follows. First, the validity of the Heckman's sample selection model is statistically significant. Male is significantly higher in both job probability and wage than female. As age increases and parents' income increases, both the probability of employment and the size of wages are higher. Finally, as the university satisfaction increases and the number of certifications acquired increased, both the probability of employment and the wage tends to increase.

Tobit 모형을 활용한 취업 만족도 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho),최승배(Seungbae Choi),강창완(Changwan Kang) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.1

본 논문에서는 대졸자의 취업 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 취업 만족도는 다양한 요소로 구성되지만, 본 논문에서는 취업 만족도(본 연구의 분석에서 종속변수)를 직무일치도, 일자리 만족도 및 임금으로 한정해서 분석하였다. 취업 만족도인 직무일치도, 일자리 만족도 및 임금은 각각 취업 여부의 정보와 함께 취업 만족도의 크기에 대한 복합 정보를 갖고 있다. 그러나 많은 선행연구에서는 취업 만족도의 크기에 대한 정보만을 활용하여 분석하였기 때문에 표본선택에 있어서 편의 문제가 발생되는 것을 간과하고 있다. 이런 문제점을 극복하기 위해 Tobit 모형을 분석에 활용하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 먼저, Tobit 모형이 선형 회귀모형보다 통계적으로 유의하였다. 둘째, 여자보다 남자, 연령과 평균평점이 증가할수록 취업만족도가 증가하였고, 그 결과는 유의하였다. 그리고 예체능계열보다 자연계열이 높게 나타났으며, 전공만족도와 부모소득이 높을수록 취업만족도가 높게 나타났다. 마지막으로, 범주형 독립변수들의 범주 수준별 회귀계수의 동일성을 검정한 결과, 대부분의 독립변수에서 통계적으로 유의하게 차이가 있음을 알 수 있다. In this paper, the factors affecting job satisfaction of college graduates were analyzed. Job satisfaction consists of various factors, but job satisfaction is limited to job match, job satisfaction, and wages in this paper. Job match, job satisfaction, and wages each have information on employment status and compound information on the magnitude of job satisfaction. However, many previous studies have used only information on the size of job satisfaction to analyze it, overlooking the problem of sample selection bias. In order to overcome this problem, the Tobit model was used in the analysis. The main results are summarized as follows. First, Tobit model was statistically significant. Second, it can be seen that as male compared to female, age, and average GPA increase, job satisfaction increases significantly. Third, it can be seen that natural science compared to arts is higher, and the higher the major satisfaction and parents' income, the higher the job satisfaction. Finally, as a result of homogeneous test of the regression coefficients for each category level of independent variables, it can be seen that there is a statistically significant difference in most of the independent variables.

분위 회귀모형을 이용한 대졸자 직업만족도 분석

조장식(Jangsik Cho),김종한(Jonghan Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.4

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 “2017년 대졸자 직업이동 경로조사” 자료를 이용하여 대졸자의 직업만족도 결정요인을 분석하였다. 최소제곱법(OLS; ordinary least squares method)을 이용한 회귀모형은 일반적으로 독립변수에 대한 직업만족도의 평균적인 추세 정보만 제공할뿐 아니라, 독립성, 등분산성, 정규성 등의 조건을 만족해야 한다. 특히 오차항에 대한 이분산성이 있는 경우, 직업만족도에 미치는 영향력이 직업만족도 수준에 따라 결정요인이 다를 가능성이 존재한다. 이런 문제를 극복하기 위해 종속변수의 분포에 대한 모든 수준에서 변화율을 추정하기 위한 확장된 선형모형으로 분위 회귀모형을 이용했으며, 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 오차항의 이분산성 검정을 통해 분위 회귀모형이 타당함을 알 수 있었다. 둘째, 성별, 연령, 부모소득, 전공계열, 평균평점 등 대부분의 독립변수들에 대해서 분위수별 회귀계수들은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로, 분위 회귀모형의 결과는 OLS 회귀모형의 결과와는 달랐으며, 분위수 값이 특히 양극단 값에서 회귀계수의 크기, 유의성의 정도, 증감의 패턴 및 부호도 변할 수 있음을 알 수 있었다. In this paper, the determinants for college graduate’s job satisfaction is analysed using 2017 Graduates Occupational Mobility Survey. Regression model based on ordinary least square method is used in analyzing job satisfaction determinants. However, this methodology provides only information about the average relationship between the dependent variable and the independent variables. Also this model requires many assumption of error term. In this study, we analysis job satisfaction determinants using quantile regression model to overcome this problems. The major results are the followings. First, it is more reasonable to apply the quantile regression analysis than regression analysis based on OLS. Second, many independent variables are statistically significant for individual-level job satisfaction. However, the size, sign and p-value for each quantile regression coefficient change statistically significantly as the value of quantile τ increased. Finally, quantile regression coefficients on job satisfaction for each quantile τ are statistically significant different.

분위회귀모형을 이용한 대졸자 임금 분석

조장식(Jangsik Cho),최승배(Seungbae Choi),강창완(Changwan Kang) 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.1

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 “2014년 대졸자 직업이동 경로조사” 자료를 활용하여 대졸자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 최소제곱법을 활용한 회귀모형은 독립변수에 대한 종속변수의 회귀계수가 고정된 값으로 가정할 뿐만 아니라, 정규성, 독립성 및 등분산성 등의 가정을 요구하는 단점이 있다. 특히 오차항에 대한 이분산성이 존재할 때, 표본 집단별 독립변수가 종속변수에 미치는 영향이 종속변수의 수준에 따라 다를 가능성이 존재한다. 이런 문제점을 극복하기 위해 분위회귀분석을 활용하여 임금결정요인을 분석하였으며, 분석결과 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 오차항에 대한 이분산성 검정 결과 이분산성이 존재하기 때문에 분위회귀분석을 수행하는 것이 타당하다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 분석에 사용된 분위회귀모형의 회귀계수들은 대부분의 독립변수들에 대해서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 셋째, 분위수별 회귀계수들의 부호, 크기, 유의도 및 증감 패턴은 대부분의 독립변수들에 대해서 도 일정하지 않음을 알 수 있었다. 넷째, 임금에 대한 분위수별 분위회귀계수들은 모든 독립변수들에 대해서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. This paper aimed to analyze wage determinants of the college graduates utilizing “2014 graduate occupational mobility survey” data. So far, many authors have used ordinary least square (OLS) method for analyzing the wage determinants. However, this method assumes that the regression coefficient value is a fixed constant value. Also this method assumes that the error term follows the normal distribution, has the same variance, and is independent of each other. In this case, quantile regression model is more proper than ordinary least squares because error term does not satisfy normality, equal variance, and independence. In this paper, we use quantile regression model in order to overcome this problem. We note that heteroscedasticity test on error term was statistically significant. Therefore, it is more reasonable to do the quantile regression analysis than OLS regression analysis. The main results are as follows. Almost of independent variables are statistically significant for wages. It can be seen that the magnitude, sign, and significance value of the quantile regression coefficient are statistically significantly different as the quantile varies.

표본선택모형을 이용한 직장만족도 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.1

본 논문에서는 대졸자의 직장만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 직장만족도는 개인의 취업여부와 직장만족도의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있으나, 많은 선행연 구에서는 직장만족도의 크기에 대한 정보만을 활용하여 선형 회귀분석을 이용하여 분석함으로써 표본선택에 의한 편의 문제를 간과하였다. 따라서 직장만족도가 갖는 정보가 취업여부와 직장만 족도의 크기에 대한 두 가지 정보를 갖고 있다는 점에서, 취업자와 미취업자 모두 분석에 포함 하였다. 또한 표본선택 편의 문제를 해결하기 위해 직장만족도가 갖는 복합적인 정보를 분해하여 분석해야 하며, 이를 위해서 Heckman의 표본선택 모형을 활용하였다. 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Heckman의 표본선택 모형은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 남자는 여자에 비해서, 연령이 많을수록 취업확률 및 직장만족도 모두 통계적으로 유의하게 높음을 알 수 있다. 셋째, 자격증 수가 많을수록 취업확률 및 직장만족도 모두 유의하게 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 정규직인 경우와 임금이 높을수록 직장만족도가 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. In this paper, the factors affecting the job satisfaction level of university graduates were analyzed. The job satisfaction level contains two types of information on the individual s employment status and the size of the job satisfaction level. But in many preceding studies, only the information on the size of job satisfaction was used to analyze it. In this case, a problem of bias due to sample selection occurs. Therefore, both employed and unemployed were included in the analysis, in that the information on job satisfaction contains two types of information on whethere or not they are employed and the size of job satisfaction. In addition, in order to solve the problem of convenience due to sample selection, the complex information of job satisfaction must be decomposed and analyzed, and for this, Heckman’s sample selection model was used. The important results are summarized as follows. First, it was found that the Hekman sample selection model was statistically significant. Second, The higher the number of licenses, the higher the employment probability and job satisfaction were both significantly. Finally, it was found that the job satisfaction was statistically significantly higher in the case of regular workers and the higher wages.

이변량 토빗 모형을 이용한 직장 및 업무 만족도 분석

조장식(Jangsik Cho) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.1

본 연구에서는 대졸자 직업이동경로 조사 데이터를 이용하여 직장만족도와 업무만족도에 대한 결정요인을 분석한다. 그런데 일반적으로 직장 및 업무만족도에 영향을 미치는 요인을 분석할 때 취업자를 대상으로 분석하게 됨으로써, 미취업자가 분석에서 체계적으로 배제됨으로써 표본선택 편의 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제를 극복하기 위해 취업자와 미취업자 모두 분석에 포함 시키는 토빗 모형(Tobit model)을 이용한다. 한편 종속변수가 직장 및 업무만족도이므로 두 변수의 상호의존성을 반영하기 위해 이변량 토빗 모형을 활용한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 표본선택 편의와 종속변수 간의 상호의존성을 반영한 이변량 토빗모형이 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 남자가 여자에 비해서 직장 및 업무만족도가 모두 높았으며, 셋째, 부모소득이 높을수록, 평균평점이 높을수록, 그리고 전공만족도와 대학만족도가 높을수록 직장 및 업무만족도가 높게 나타났다. 마지막으로, 인문계열에 비해서 이공계열과 기타 계열이 직장 및 업무만족도가 높게 나타났으며, 취업목표가 있는 대졸자가 더 높게 나타났다. In this study, the determinants of company and job satisfaction are analyzed using the data from 2019 Graduates Occupational Mobility Survey(GOMS). When analyzing factors affecting job satisfaction and job satisfaction, it is generally analyzed only for the employed. In this case, the problem of sample selection bias arises as the unemployed are systematically excluded from the population. The Tobit model, which includes both employed and unemployed, is used in the analysis to overcome the problem of sample selection bias. In particular, the bivariate Tobit model is used to reflect the interdependence of the two variables, since the dependent variables are company and job satisfaction. The main analysis results are as follows. First, the bivariate Tobit model was found to be statistically significant. Second, males showed higher company and job satisfaction than females. Third, the higher the parental income, the higher the GPA, and the higher the major and university satisfaction, the higher the company and job satisfaction. Fourth, compared to humanities, science and engineering and other fields showed higher company and job satisfaction. Finally, company and job satisfaction was higher than those of college graduates who did not have a job goal.

절단된 가산자료모형을 이용한 이직횟수 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho) 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.6

본 논문에서는 이직경험이 있는 대졸 취업자의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 종속변수인 이직횟수는 ‘0’에서 절단된 가산자료 (truncated count data)이다. 이와 같이 절단된 가산자료에 대해서 일반적인 포아송 회귀모형 또는 음이항 회귀모형을 이용하여 분석할 경우, 추정된 통계량은 편의 추정량과 불일치 추정량을 갖게 되는 문제점이 발생된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 절단된 가산자료 모형을 활용한 절단 포아송 회귀모형 및 절단 음이항 회귀모형을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 절단 음이항 회귀모형이 가장 타당한 모형임을 알 수 있었다. 둘째, 전문대에 비해서 4년제 대졸취업자들의 이직횟수가 높음을 알 수 있었다. 셋째, 전공 및 대학만족도가 높고 평균평점이 높을수록 유의하게 이직횟수가 낮음을 알 수 있다. 넷째, 급여와 기업규모가 클수록, 그리고 비정규직에 비해서 정규직일수록 이직횟수는 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. In this paper, we analyze the determinants that affect the turnover frequency of college graduates who have experienced turnover. Since the number of turnover which is a dependent variable has only a positive integer value that does not include ‘0’, it has count data truncated at ‘0’. In the case of using the standard Poisson regression model or the negative binomial regression model for the data with truncated count data, the estimated statistic has a problem with the bias and inconsistent estimator. To solve this problem, we analyzed Poisson and negative binomial regression models using truncated count data model. The main results are as follows; First, we note that the truncated negative binomial regression model is most significant. Second, it can be seen that the turnover rate of college graduates is higher than that of vocational colleges. Third, the higher the grade point average and the higher the satisfaction of major and university, the lower the turnover frequency. Finally, as the salary and firm size increased, and the number of regular employees decreased, the number of turnover decreased significantly.

2단계 회귀모형을 활용한 이직 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho),강창완(Changwan Kang),최승배(Seungbae Choi) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.1

이직에 대한 결정요인을 분석할 때 일반적으로 취업자만을 대상으로 분석하게 된다. 이 경우, 미취업자들이 모집단으로부터 체계적으로 배제됨으로써 표본선택편의 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 표본선택편의 문제를 해결하기 위해 표본선택 이변량 프로빗 모형을 이용한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이직여부 결정요인 분석에 활용된 표본선택 이변량 프로빗 모형이 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 여자에 비해서 남자가 취업확률은 높았지만 이직확률은 낮게 나타났다. 셋째, 월평균 급여가 높아질수록 이직확률은 유의하게 낮아짐을 알 수 있으며, 인턴 경험이 있는 대졸자의 이직확률이 유의하게 낮음을 알 수 있다. 넷째, 정규직인 대졸자는 비정규직인 대졸자에 비해서 이직확률이 유의하게 낮게 나타났다. 다섯째, 기업 소재지는 수도권에 비해서 충청권, 호남권, 동남권 및 기타권역의 이직확률이 유의하게 낮게 나타났으며, 마지막으로 기업규모가 커질수록 이직확률이 유의하게 낮게 나타났다. It is generally analyzed only for the employed people when analyzing the determinants of turnover. In this case, the problem of sample selection bias arises because unemployed people are systematically excluded from the population. Therefore, we use a bivariate probit model to solve the sampling selection bias problem. The main results are as follows. First, the bivariate probit model used to analyze the determinants of turnover is statistically significant. The probability of employment for male is higher than for female, but the probability of turnover is reversed. Third, as the average monthly income increases, the turnover probability is significantly lowered. Also, the turnover probability of university graduates with internship experience is significantly lower. Finally, turnover of regular job is a lower probability than one of nonregular job.

Tobit 모형을 활용한 직무일치도 분석

조장식(Jangsik Cho),고정환(Jeonghwan Ko) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.6

본 논문에서는 대졸자의 직무 일치도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 직무 일치도를 구성하는 3개의 변수 (교육수준 일치도, 기술수준 일치도, 전공수준 일치도)는 각각 취업 여부와 직무 일치도의 크기에 대한 복합 정보를 갖고 있다. 그러나 많은 선행연구에서는 직무 일치도의 크기에 대한 정보만을 활용하여 선형 회귀분석을 이용하여 분석함으로써 표본선택에 의한 편의 문제를 간과하였다. 이런 문제점을 극복하기 위해 Tobit 모형을 분석에 활용하였다. 직무일치도를 나타내는 교육수준 일치도, 기술수준 일치도 및 전공수준 일치도 모두에 대해서 통계적으로 유의한 결과를 중심으로 요약한 결과 다음과 같다. 먼저 선형 회귀모형에 비해서 Tobit 모형은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 여자에 비해서 남자, 연령이 증가할수록, 그리고 부모소득이 높을수록 높게 나타났다. 셋째, 수도권에 비해서 충청권, 인문계열에 비해서 이공계열, 예체능 계열 및 기타 계열에서 높게 나타났다. 넷째, 평균평점이 높을수록, 재학 중 직업훈련 횟수가 많을수록 높게 나타났다. 그리고 자격증이 없는 학생에 비해서 있는 학생이 높게 나타났으며, 전공에 대한 만족도가 높을수록 높게 나타났다. In this paper, the factors affecting job match of college graduates were analyzed. All of the three variables including job match (education level match, skill level match, and major level match) have complex information on whether or not they are employed and the size of their job match. However, many previous studies overlooked the problem of sample selection bias by analyzing using linear regression analysis Tobit model was used for analysis to overcome this problem. The results of summary results focusing on statistically significant results for all of the education level, skill level, and major level, which indicate job agreement, are as follows; First, it was found that the Tobit model was statistically significant compared to the linear regression model. Second, males appeared higher than females, the higher the age and the higher the parent’s income, the higher the job match. Third, science and engineering, arts and other fields showed higher job match than humanities. Finally, the higher the average grade point, the higher the number of vocational trainings while attending school, the higher the job match.

헤크만의 표본선택모형을 이용한 직무일치 결정요인 분석

조장식(Jangsik Cho) 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.5

본 논문에서는 대졸자의 직무일치도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 직무일치는 개인의 취업여부와 직무일치의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있으나, 많은 선행연구에서는 직무일치의 크기에 대한 정보만을 활용하여 선형 회귀분석을 이용하여 분석함으로써 표본선택에 의한 편의 문제를 간과하였다. 이런 문제점을 극복하기 위해 헤크만의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 헤크만이 표본선택 모형은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 남자는 여자에 비해서, 연령이 많을수록 취업확률은 높지만, 직무일치의 크기는 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다. 셋째, 평균평점이 높을수록, 자격증 수가 많을수록 취업확률은 높지만 직무일치의 크기는 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로, 예체능 계열에 비해서 인문 및 자연계열이 취업확률은 높지만 직무일치의 크기는 낮은 것으로 나타났다. In this paper, we analyzed characteristic variables of college graduates affecting job match. In general, job match contain two complex pieces of information about employment status of individual and job match size. We used the Heckman’s sample selection models utilizing the data of 「2014 Graduates Occupational Mobility Survey」 conducted by Korea Employment Information Service. The main results are summarized as follows. First, Heckman’s sample selection model is statistically significant. Second, male is significantly higher in probability of employment and significant lower in the size of job matching than female. As age increases, the probability of employment is higher and the size of job matching is higher. Finally, as the grade point average increases and the number of licenses increased, the probability of employment tends to increase, but the size of job matching tends to decrease.