본 논문은 한국고용정보원의 ‘대졸자직업이동경로조사’ 10년간 자료(2008GOMS~2017GOMS)를 이용하여 동남권 대졸 청년의 유출입 특성 및 유출 결정요인을 분석하였다. 첫째, 동남권 청년의 1차 ...
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2020
Korean
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학술저널
59-86(28쪽)
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본 논문은 한국고용정보원의 ‘대졸자직업이동경로조사’ 10년간 자료(2008GOMS~2017GOMS)를 이용하여 동남권 대졸 청년의 유출입 특성 및 유출 결정요인을 분석하였다. 첫째, 동남권 청년의 1차 ...
본 논문은 한국고용정보원의 ‘대졸자직업이동경로조사’ 10년간 자료(2008GOMS~2017GOMS)를 이용하여 동남권 대졸 청년의 유출입 특성 및 유출 결정요인을 분석하였다. 첫째, 동남권 청년의 1차 유출(대학진학) 및 2차 유출(취업) 실태를 분석한 결과, 인근 지역을 제외하고는 수도권에 소재한 대학과 기업으로 유출되었으며, 이러한 현상은 지난 10년간 지속되었다. 이는 청년들이 선호하는 대학과 근로조건이 양호한 대기업 등이 수도권에 많기 때문이다. 그리고 대학진학을 위해 1차 유출됐던 청년의 38.6%만이 동남권으로 회귀하고, 61.4%가 유출된 지역에 취업한 것으로 나타났다. 둘째, 어떠한 특성을 가진 청년들이 수도권대학으로 유출되는지를 분석한 결과, 여학생일수록, 연령이 많을수록, 특목고 졸업생일수록, 부모 학력이 높을수록, 가구소득이 많을수록 유출비율이 높았다. 그리고 1차 유출에 가장 큰 영향을 미친 변수는 특목고와 가구소득 변수로 나타났다. 이러한 분석결과는 부모의 소득 격차가 자녀들의 학력과 취업격차로 이어질 수 있음을 시사한다. 셋째, 동남권 대졸 청년의 2차 유출(취업) 결정요인을 분석한 결과, 남성일수록, 연령이 낮을수록, 4년제 대학일수록, 국·공립대일수록, 대학성적이 높을수록, 기업 규모가 클수록, 임금이 높을수록 타지역(혹은 수도권) 기업으로 유출될 확률이 높았다. 이러한 분석결과는 상대적으로 우수한 청년들이 타지역으로 유출되고 있으며, 주요한 요인은 기업 규모와 임금격차 등 이었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
First, as a result of analyzing the youth labor market in the Southeast region, the youth employment rate in 2019 was 3.8%p lower than the capital area, and the monthly average wage was 30.4 million won less. Second, as a result of analyzing the first...
First, as a result of analyzing the youth labor market in the Southeast region, the youth employment rate in 2019 was 3.8%p lower than the capital area, and the monthly average wage was 30.4 million won less. Second, as a result of analyzing the first outflow (college entrance) and the second outflow (employment) of young people in Southeast Areas, the outflow was mainly to universities and companies located in the metropolitan area. This is because there are many universities and large corporations that young people prefer. Third, as a result of analyzing the characteristics of the students leaked to the metropolitan university, the more likely it is that female students, older age, graduates of special high schools (science, etc.), higher educational background of parents, and higher household incomes. Fourth, as a result of analyzing the second outflow determinants (employment) of Southeastern university graduates, Males, younger ages, four-year colleges, national and public universities, higher university grades, larger firms, and higher wages have higher probability of outflow to other regional (or metropolitan) companies. This analysis shows that relatively good young people are spilled into the metropolitan area, The main factor is the high wage level of the inflow region and the large number of large corporations. Therefore, in order to prevent the outflow of high-educated youth talents and settle as future growth engines in the region, it is necessary to close the labor market gap between regions and improve the quality of jobs in the outflow regions.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 연보라, "출신대학 소재지가 노동시장 성과에 미치는 영향: 첫 일자리를 중심으로" 한국직업능력개발원 18 (18): 1-24, 2015
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4 박우식, "지역인재 유출에 의한 경제력 유출 분석 -대구・경북지역을 중심으로-" 한국산업경제학회 24 (24): 2247-2274, 2011
5 김용현, "지역 청년 역외유출 원인과 해소방안 연구: 대구경북을 중심으로" 506-533, 2012
6 류장수, "지역 인재의 유출 실태 및 결정요인 분석" 한국지역사회학회 23 (23): 1-23, 2015
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8 박주상, "대졸 청년층의 노동시장 성과 결정요인- 대학 재학 중 노동경험을 중심으로 -" 한국지역사회학회 26 (26): 151-170, 2018
9 문영만, "대졸 청년의 취업 결정요인 및 노동시장 성과 격차- 동남권(부산, 울산, 경남)을 중심으로 -" 한국지역사회학회 27 (27): 70-93, 2019
10 Mincer, J, "Investment in human capital and Personal Income Distribution" 66 (66): 282-302, 1974
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텍스트 마이닝을 활용한 관광기반형 장소마케팅 전략에 관한 연구 - 목포시 원도심을 사례로 -
‘부유한 노동자 도시’의 여성 - 울산과 창원 여성 일자리의 실태와 특성 -
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2009-01-01 | 평가 | 신청제한 (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.68 | 0.68 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.65 | 0.842 | 0.23 |