청년 니트(NEET)의 전이 유형 및 영향요인 분석 = Analysis of Transition Patterns and Influencing Factors of Youth NEET Status

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 청년 니트의 전이 유형에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 청년 니트 전이 유형을 종속변수로 설정하였으며, 선행연구에서 논의된 개인 특성, 가정 배경, 진로 관련 특성을 주요 영향요인으로 포함하여 연구모형을 설정하였다. 이를 위해 만 19세~만 28세로 설정하였으며, 실업자를 포함하는 포괄적 개념으로 니트를 정의하고, 한국고용정보원의 청년패널조사(YP)를 활용하였다. STATA 18.0을 사용하여 연구결과를 분석하였으며, 먼저 마코프 전이 확률 행렬을 바탕으로 청년 니트의 전이 유형은 ① 비니트 유지형, ② 니트 탈출형, ③ 니트 진입형, ④ 니트 지속형 등 네가지로 구분하였다. 그리고 청년의 니트 전이 유형에 영향을 미치는 개인 특성 요인, 가정 배경 요인, 진로 특성 요인을 파악하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이때 비니트 유지 유형은 니트 관련 전이가 발생하지 않아 모형에서제외하였으며, 니트 상태가 2년 연속 지속되는 니트 지속 유형을 준거집단으로 선정하였다. 분석 결과, 개인 특성 요인 중에서는 성별, 거주지역 및 자아존중감이 유의한 요인으로 확인되었다. 가정 배경 요인에서는 부모와의 동거 여부와 경제적 지원 여부, 부채 유무가 유의한 영향을 보였으며, 진로 특성 요인 중에서는 진로성숙도가 유의한 영향을 보였다. 이러한연구결과를 바탕으로 청년 니트의 전이 유형 및 영향요인과 관련된 후속 연구 및 실천적 제언을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to examine the factors influencing transition patterns among youth classified as NEET. To this end, transition types of youth NEET were set as the dependent variable, and the research model incorporated key predictors identified in prior studies, including individual characteristics, family background, and career-related attributes. The study focused on individuals aged 19 to 28 and adopted an inclusive definition of NEET that encompasses the unemployed. Data were drawn from the Youth Panel Survey (YP). Using STATA 18.0, the analysis first identified four transition types based on Markov transition probability matrices: (1) non-NEET retention, (2) NEET exit, (3) NEET entry, and (4) NEET persistence. A multinomial logistic regression was then conducted to identify factors associated with NEET transition types. Given that no NEET-related transition occurs in the non-NEET retention group, this category was excluded from the model, and the NEET persistence type—defined as remaining in NEET status for two consecutive years—was used as the reference category. The results show that gender, residential region, and self-esteem were significant individual-level predictors. Among family background variables, cohabitation with parents, financial support, and debt status were found to have significant effects. In terms of career-related attributes, career maturity was found to exert a significant effect. Based on these findings, the study provides implications for future research and practical interventions related to NEET transition patterns among youth.