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문제 정의
- 실증연구에서 많이 사용하는 회귀모형은 독립변수들에 대한 주효과를 분석할 경우에는 효과적이지만, 독립변수들의 2차, 3차 이상의 상호작용효과를 분석하는데 한계가 있다. 따라서 이 절에서는 취업여부에 영향을 주는 독립변수들의 고차 상호작용효과를 분석하기 위해 회귀모형의 대안으로 비모수적 (nonparametric) 방법인 의사결정나무 (decision tree) 모형을 이용하고자 한다. 그러나 의사결정나무분석은 회귀분석과 달리 독립변수가 종속변수에 미치는 주효과를 파악할 수 없다는 한계점을 지니고 있으나, 독립변수들의 고차 상호작용효과가 종속변수에 미치는 영향을 파악한다는 점에서 회귀분석과는 관점의 차이가 있으며, 회귀분석 결과를 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.
- 그러나 회귀 분석 방법은 엄격한 가정뿐 만 아니라, 다양한 범주형 독립변수들로 구성된 경우 이들에 대한 고차의 상호작용효과를 분석하는 데는 다소 한계가 있다. 이를 보완할 방법으로 비모수적인 방법인 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 분석을 통하여 독립변수들에 대한 고차의 상호작용효과가 취업여부에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 의사결정나무분석에 대한 연구로는 Park과 Song (2002)은 전공이탈자에 대한 예측모형을 구축하였으며, Kim 등 (2007)은 대입 지원자의 이탈자에 대한 예측모형을 구축하였다.
- 한편, 본 논문에서는 2009년 8월부터 2010년 8월까지 K-대학을 졸업한 졸업생 중 취업대상자를 대상으로, 그 졸업생의 입학당시의 정보 (언어영역, 수리영역, 외국어영역의 수능성적, 전형방법), 학사정보 (강의평가점수, 평균평점, 전과 여부, 복수전공 여부, 계열 등), 그리고 개인특성 (졸업당시 연령, 성별) 등이 취업여부에 대한 영향력을 분석하고자 한다. 이를 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 통해서 입학정보, 학사정보, 개인특성 등에 대한 독립변수들의 주효과를 분석하고자 한다.
제안 방법
- 먼저, 종속변수로는 건강보험 가입여부에 따른 ‘취업여부’이며, 독립변수로는 졸업생의 취업여부에 영향을 줄 것으로 생각되는 졸업생의 입학관련 변수, 재학관련 변수, 개인특성관련 변수가 사용되었으며 다음과 같다.
- 의사결정나무분석을 수행하기 위해 지니지수 (Gini index)를 분리기준으로 사용하였으며, 이지분리를 수행하는 CART (Classification And Regression Trees; Breiman 등, 1984) 알고리즘을 사용하였다. 정지규칙으로는 최대나무깊이 (maximum tree depth=5), 최소 케이스 수 (minimum number of cases: parent node = 20, child node=1)로 설정하였으며, 가지치기 (pruning)를 병행하였다. 의사결정나무 분석을 한 결과 아래 그림 4.
대상 데이터
- 본 연구에서 사용한 자료는 K-대학교에서 2009년 8월부터 2010년 8월까지 졸업한 3,110명 중에서 해당 기간 당시의 취업대상자 2,999명을 대상으로 하였다. 그리고 분석에 사용된 변수는 다음과 같다.
데이터처리
- 본 논문에서는 대졸 졸업생들의 입학관련, 재학관련 및 개인특성관련 변수 등이 취업여부에 미치는 영향력을 분석하기 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 통해서 주효과를 분석하였다. 또한 독립변수들의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석의 결과에 대한 보완적인 방법으로 비모수적인 방법인 의사결정나무모형을 사용 하였다.
- 이 절에서는 취업여부에 영향을 미치는 입학관련 변수, 재학관련 변수, 개인특성관련 변수 등의 주효과를 분석하기 위해 표 2.1에서 제시한 변수들을 사용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이에 대한 결과는 아래 표 3.
- 한편, 본 논문에서는 2009년 8월부터 2010년 8월까지 K-대학을 졸업한 졸업생 중 취업대상자를 대상으로, 그 졸업생의 입학당시의 정보 (언어영역, 수리영역, 외국어영역의 수능성적, 전형방법), 학사정보 (강의평가점수, 평균평점, 전과 여부, 복수전공 여부, 계열 등), 그리고 개인특성 (졸업당시 연령, 성별) 등이 취업여부에 대한 영향력을 분석하고자 한다. 이를 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 통해서 입학정보, 학사정보, 개인특성 등에 대한 독립변수들의 주효과를 분석하고자 한다. 그러나 회귀 분석 방법은 엄격한 가정뿐 만 아니라, 다양한 범주형 독립변수들로 구성된 경우 이들에 대한 고차의 상호작용효과를 분석하는 데는 다소 한계가 있다.
이론/모형
- 본 논문에서는 대졸 졸업생들의 입학관련, 재학관련 및 개인특성관련 변수 등이 취업여부에 미치는 영향력을 분석하기 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 통해서 주효과를 분석하였다. 또한 독립변수들의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석의 결과에 대한 보완적인 방법으로 비모수적인 방법인 의사결정나무모형을 사용 하였다.
- 의사결정나무분석을 수행하기 위해 지니지수 (Gini index)를 분리기준으로 사용하였으며, 이지분리를 수행하는 CART (Classification And Regression Trees; Breiman 등, 1984) 알고리즘을 사용하였다. 정지규칙으로는 최대나무깊이 (maximum tree depth=5), 최소 케이스 수 (minimum number of cases: parent node = 20, child node=1)로 설정하였으며, 가지치기 (pruning)를 병행하였다.
성능/효과
- 먼저 전현중 등 (2009)은 누리사업단 대학 졸업자의 취업률 결정요인을 생존모형, 회귀모형 및 의사결정나무 모형을 이용하여 분석하였다. 그들의 결과를 보면 가구소득, 평균평점, 자격증 수가 미취업기간 결정에 가장 유의하게 영향을 미쳤으며, 부모학력, 가구소득, 사업단규모, 기업규모가 부산지역 취업에 유의한 영향을 미쳤다. 최창균과 김태기 (2009)는 대졸 청년층의 취업성과 결정요인 분석을 대졸자 직업이동 경로조사 (Graduates Occupational Survey)를 이용하여 대졸 청년층의 취업성과에 영향을 주는 요인을 분석하였다.
- 81%보다 낮게 나타났으며, 복수전공여부와 전과여부에 따른 취업률은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 졸업시기별 취업률은 2월 졸업생의 취업률이 49.47%로 8월 졸업생의 취업률 22.27%보다 통계적으로 유의하게 높았으며, 전형방법별 취업률은 인문계고전형의 취업률이 47.74%로 다른 전형의 취업률에 비해서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다.
- 재학관련 변수들 중에서는 평균평점이 높을수록 취업확률이 높게 나타났고, 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이 취업확률이 높게 나타났다. 그리고 개인특성은 졸업당시 연령이 작을수록, 2월 졸업생들이 취업확률이 높은 것으로 나타났다.
- 오세규 (2003)는 대졸자의 취업확률 결정요인분석을 연구한 바 있다. 그의 결과에 따르면 남자가 여자에 비해서, 이공계열이 비이공계열 보다 취업확률이 높았으며, 나이가 적을수록 취업확률이 높았다. 그 외에도 김상대 (1994)는 대졸 실업자 발생원인과 대책을 연구한 바 있다.
- 83%로 가장 낮게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 성별에 따른 취업률은 남자의 취업률이 39.24%로 여자의 취업률 42.81%보다 낮게 나타났으며, 복수전공여부와 전과여부에 따른 취업률은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 졸업시기별 취업률은 2월 졸업생의 취업률이 49.
- 또한 평균평점이 높을수록 취업확률이 높아지는 것으로 나타났으며, 예체능계열에 비해서 자연계열 졸업생이 취업할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 졸업당시 연령이 낮을수록 취업확률이 높은 것으로 나타났으며, 8월 졸업에 비해 2월 졸업생들이 취업확률이 높은 것으로 나타났다. 이런 결과는 선행연구의 결과와도 유사하게 나타난 것을 알 수 있다.
- 또한 평균평점이 높을수록 취업확률이 높아지는 것으로 나타났으며, 예체능계열에 비해서 자연계열 졸업생이 취업할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 졸업당시 연령이 낮을수록 취업확률이 높은 것으로 나타났으며, 8월 졸업에 비해 2월 졸업생들이 취업확률이 높은 것으로 나타났다.
- 먼저 수능성적 중에서 언어영역과 수리영역 점수는 취업여부에 유의하게 영향을 미치지 않았으나, 외국어영역 점수가 높을수록 취업확률이 높은 것으로 나타났다. 전형방법의 측면에서는 기타전형에 비해서 수능전형, 인문계고 전형, 일반전형 모두 통계적으로 유의하게 취업여부에 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다.
- 먼저 회귀분석결과 수능성적 중에서는 외국어영역 점수가 높을수록 취업확률이 높게 나타났으며, 전형방법은 취업여부에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 재학관련 변수들 중에서는 평균평점이 높을수록 취업확률이 높게 나타났고, 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이 취업확률이 높게 나타났다.
- 2는 취업여부에 따른 범주형 독립변수들의 교차분석 결과를 나타낸 것이다. 먼저, 계열에 따른 취업률은 자연계열의 취업률이 48.01%로 가장 높았고, 예체능계열의 취업률은 31.83%로 가장 낮게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 성별에 따른 취업률은 남자의 취업률이 39.
- 위의 결과로부터 기타전형과 수능전형, 자연계열, 2월 졸업생 등이 상대적으로 취업자와 가까운 거리에 위치하고 있어 상호 관련성이 높은 것으로 나타났다. 반면 예체능계열과 인문계열, 8월 졸업생, 여자 등이 미취업과 상대적으로 가까운 거리에 위치하고 있어서 이들과 상호관련성이 높은 것으로 나타났다.
- 위의 결과로부터 기타전형과 수능전형, 자연계열, 2월 졸업생 등이 상대적으로 취업자와 가까운 거리에 위치하고 있어 상호 관련성이 높은 것으로 나타났다. 반면 예체능계열과 인문계열, 8월 졸업생, 여자 등이 미취업과 상대적으로 가까운 거리에 위치하고 있어서 이들과 상호관련성이 높은 것으로 나타났다.
- 위의 결과로부터 취업여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로는 수능성적 중에서는 외국어영역 점수만이 유의수준 0.10에서 유의하게 나타났으며, 전형방법은 기타전형에 비해서 유의하게 취업여부에 영향을 미치는 전형은 없는 것으로 나타났다. 재학정보 중에서는 평균평점만이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이, 그리고 개인특성은 졸업당시 연령과 2월 졸업더미가 통계적으로 유의하게 취업여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 이상의 결과로부터 알 수 있듯이, 졸업시기가 2월이면서 평균평점이 3.51점보다 높으면서 연령이 26.51세보다 작고 자연계열인 경우 취업률이 특히 높게 나타났다. 또한 졸업시기가 8월이면서 예체능계열의 졸업생인 경우 취업률이 특히 낮은 것으로 나타났다.
- 먼저, 종속변수로는 건강보험 가입여부에 따른 ‘취업여부’이며, 독립변수로는 졸업생의 취업여부에 영향을 줄 것으로 생각되는 졸업생의 입학관련 변수, 재학관련 변수, 개인특성관련 변수가 사용되었으며 다음과 같다. 입학관련 변수는 전형방법과 수능성적 중 대표 교과목인 언어영역, 수리영역, 그리고 외국어영역 점수가 사용되었으며, 수능성적은 각각 평균 50, 표준편차 10점으로 표준화시켰다. 그 외의 수능성적은 개인마다 선택하는 교과목이 다르며, 내신성적은 학교마다 기준이 달라서 본 연구에서는 제외시켰다.
- 먼저 회귀분석결과 수능성적 중에서는 외국어영역 점수가 높을수록 취업확률이 높게 나타났으며, 전형방법은 취업여부에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 재학관련 변수들 중에서는 평균평점이 높을수록 취업확률이 높게 나타났고, 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이 취업확률이 높게 나타났다. 그리고 개인특성은 졸업당시 연령이 작을수록, 2월 졸업생들이 취업확률이 높은 것으로 나타났다.
- 10에서 유의하게 나타났으며, 전형방법은 기타전형에 비해서 유의하게 취업여부에 영향을 미치는 전형은 없는 것으로 나타났다. 재학정보 중에서는 평균평점만이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이, 그리고 개인특성은 졸업당시 연령과 2월 졸업더미가 통계적으로 유의하게 취업여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들에 대한 구체적인 내용은 다음과 같다.
- 먼저 수능성적 중에서 언어영역과 수리영역 점수는 취업여부에 유의하게 영향을 미치지 않았으나, 외국어영역 점수가 높을수록 취업확률이 높은 것으로 나타났다. 전형방법의 측면에서는 기타전형에 비해서 수능전형, 인문계고 전형, 일반전형 모두 통계적으로 유의하게 취업여부에 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다.
- 2% (1,237명)로 나타났다. 취업여부에 가장 많은 영향을 미친 변수로는 졸업시기이고 그 다음으로 계열, 평균평점, 연령과 수리영역 점수의 순으로 나타났다.
- 3으로부터 강의평가 점수를 제외한 모든 독립변수에 대해서 취업여부에 따른 평균값이 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 특히 언어영역 점수, 수리영역 점수, 외국어영역 점수 및 평균평점은 미취업자에 비해서 취업자가 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 졸업당시 연령은 취업자가 미취업자에 비해서 유의하게 낮게 나타났다.
후속연구
- 본 연구에서는 졸업생의 취업의지, 어학능력 및 자격증과 같은 개인 스펙 및 가정환경 변수 등 중요한 변수가 누락된 상태에서, 수집 가능한 자료만을 사용하여 취업에 대한 영향력을 분석했다는 점에서 연구 결과에 대한 지나치게 일반화 하는 것은 한계가 있다는 점을 분명히 밝힌다. 또한 학과 수준까지 통제한 상태에서 취업률에 미치는 영향을 분석하는 것은 추후의 연구과제로 남겨둔다.
- 본 연구에서는 졸업생의 취업의지, 어학능력 및 자격증과 같은 개인 스펙 및 가정환경 변수 등 중요한 변수가 누락된 상태에서, 수집 가능한 자료만을 사용하여 취업에 대한 영향력을 분석했다는 점에서 연구 결과에 대한 지나치게 일반화 하는 것은 한계가 있다는 점을 분명히 밝힌다. 또한 학과 수준까지 통제한 상태에서 취업률에 미치는 영향을 분석하는 것은 추후의 연구과제로 남겨둔다.
- 이상의 결과로부터 취업률을 제고시키기 위해서는 평균평점을 높일 수 있도록 좀 더 심도있는 학사관리가 필요하며, 지나치게 장기간으로 휴학하는 학생들에 대한 특별 관리가 필요함을 시사해 준다. 또한 기업의 인력채용이 많은 후반기를 대비해서 졸업시기도 가능하다면 2월 졸업이 이루어질 수 있도록 지도가 필요하다.
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