본 연구의 목적은 순차분석방법(Sequential analysis)을 적용하여 한국 베이비붐 세대 근로자의 최근 15년 동안의 직업이동 패턴과 유형의 특징을 탐색하는데 있다. 이러한 탐색은 한국 근로자의 후기 경력패턴을 확인함으로써 효과적인 퇴직 지원 전략을 탐색하는데 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 특히, 본 연구에서는 근로자의 직업이동 유형과 빈도분석, 직업별 변환확률분석, 유의도검사 등을 활용하여 근로자 직업이동 간의 관계를 제시하였다. 분석을 위해 노동패널의 15년차 직업력 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대 남성 근로자는 전문가 및 준전문가의 비중에 비해 단순 기술 기능 조립직의 종사자와 농업임업 및 어업 숙련종사자의 비중이 높아지는 특성을 보였다. 둘째, 베이비붐 여성근로자의 서비스종사자, 판매종사자, 기능 종사자 및 단순노무 근로비중이 상당히 높은 특성을 보였다. 이러한 특징은 베이비붐 세대가 퇴직 후 귀농을 선택하거나, 단순노무직과 같은 낮은 일자리로의 직업이동을 하고 있음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 다양한 형태의 전직 및 퇴직지원 서비스가 필요함을 제안하였다.
본 연구의 목적은 순차분석방법(Sequential analysis)을 적용하여 한국 베이비붐 세대 근로자의 최근 15년 동안의 직업이동 패턴과 유형의 특징을 탐색하는데 있다. 이러한 탐색은 한국 근로자의 후기 경력패턴을 확인함으로써 효과적인 퇴직 지원 전략을 탐색하는데 중요한 시사점을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 특히, 본 연구에서는 근로자의 직업이동 유형과 빈도분석, 직업별 변환확률분석, 유의도검사 등을 활용하여 근로자 직업이동 간의 관계를 제시하였다. 분석을 위해 노동패널의 15년차 직업력 자료를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대 남성 근로자는 전문가 및 준전문가의 비중에 비해 단순 기술 기능 조립직의 종사자와 농업임업 및 어업 숙련종사자의 비중이 높아지는 특성을 보였다. 둘째, 베이비붐 여성근로자의 서비스종사자, 판매종사자, 기능 종사자 및 단순노무 근로비중이 상당히 높은 특성을 보였다. 이러한 특징은 베이비붐 세대가 퇴직 후 귀농을 선택하거나, 단순노무직과 같은 낮은 일자리로의 직업이동을 하고 있음을 시사한다. 연구 결과를 토대로 다양한 형태의 전직 및 퇴직지원 서비스가 필요함을 제안하였다.
The purpose of this study was to investigate the influential factors on the job mobility types and patterns of baby boomers over the past 15 years. Sequential analysis was conducted to analyze the data that were derived from Wave 1~15(1998~2013) of Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). In part...
The purpose of this study was to investigate the influential factors on the job mobility types and patterns of baby boomers over the past 15 years. Sequential analysis was conducted to analyze the data that were derived from Wave 1~15(1998~2013) of Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). In particular, we analyzed the job mobility types and frequency, conversion analysis, probability, and significance rate. The results were as follows: firstly, proportional rates of male baby boomer workers such as technical, functional, and agriculture workers were higher than those of professionals and semi-professionals, whereas in case of female baby boomer workers, proportional rate of office workers were lower than those of service and sales workers. It was showed that functional and labor workers significantly higher than others. We found that after retiring, they left their job to search for farming job or choose to work in secondary labor markets. We suggested that the retirement support system and management system should be designed and conducted in a good manner.
The purpose of this study was to investigate the influential factors on the job mobility types and patterns of baby boomers over the past 15 years. Sequential analysis was conducted to analyze the data that were derived from Wave 1~15(1998~2013) of Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). In particular, we analyzed the job mobility types and frequency, conversion analysis, probability, and significance rate. The results were as follows: firstly, proportional rates of male baby boomer workers such as technical, functional, and agriculture workers were higher than those of professionals and semi-professionals, whereas in case of female baby boomer workers, proportional rate of office workers were lower than those of service and sales workers. It was showed that functional and labor workers significantly higher than others. We found that after retiring, they left their job to search for farming job or choose to work in secondary labor markets. We suggested that the retirement support system and management system should be designed and conducted in a good manner.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 기존에 전형적으로 수행되어 온 단편적인 직업이동 패턴분석에서 한 단계 더 나아가 근로자 직업이동 간의 관계와 의미를 확률적으로 밝혀냄으로서 장년일자리에 대한 보다 심층적인 분석과 정책적 시사점을 제시하였다는 점과 패널데이터를 활용하여 보다 포괄적인 대상에 대한 분석이 이루어졌다는 점에서 의의가 있다. 하지만, 이러한 의의에도 불구하고 다음과 같은 한계점이 있다.
본 연구에서는 순차분석방법을 적용하여 한국 베이비붐 세대의 최근 15년 동안의 직업이동 추이와 패턴을 살펴보고, 이를 활용하여 한국 중장년 근로자의 경력말기 직업이동 특성과 전직 및 퇴직지원 시사점을 제시하고자 한다. 연구결과 및 논의점은 다음과 같다.
본 연구의 목적은 노동패널 자료를 활용하여 베이비붐 세대 집단의 노동시장 이동패턴을 확인하고, 직업력 변화추이를 분석하는데 있다. 특히, 오랜 시간 노동시장의 주류집단으로써 지속적인 경력패턴을 유지해 온 남성근로자와 노동시장 특성상 출산·육아로 인해 경력 단절 이후, 재진입 했을 가능성이 높은 여성의 노동시장 이동패턴의 특성과 유형을 분리해서 확인해보고자 한다.
먼저 황수경(2005)은 여성의 경력단절이라는 이슈에 초점을 맞추어 이공계 졸업 여성들의 노동시장에 정착해가는 과정을 분석하였다[5]. 즉, 전공분야로 최초 진입하는 시점부터의 직업이동을 비교함으로써 이들의 노동시장에서 어떻게 생존하고 탈락하는지를 증명하고자 하였다. 연구결과, 이공계 여성의 노동시장 진입은 용이할수 있으나 장기적이고 안정적인 직업이동 수준은 낮음을 지적하고, 이를 예방하기 위해 단순히 양성에만 초점을 맞출 것이 아니라 “활용”제고 방안이 강구되어야 한다고 제언하였다.
특히, 오랜 시간 노동시장의 주류집단으로써 지속적인 경력패턴을 유지해 온 남성근로자와 노동시장 특성상 출산·육아로 인해 경력 단절 이후, 재진입 했을 가능성이 높은 여성의 노동시장 이동패턴의 특성과 유형을 분리해서 확인해보고자 한다.
가설 설정
구체적인 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 한국 베이비붐 세대 근로자의 노동시장 이동 패턴의 특성은 무엇인가? 둘째, 베이비붐 세대의 성별에 따른 근로자의 노동시장 이동패턴의 특성과 차이는 무엇인가?
구체적인 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 한국 베이비붐 세대 근로자의 노동시장 이동 패턴의 특성은 무엇인가? 둘째, 베이비붐 세대의 성별에 따른 근로자의 노동시장 이동패턴의 특성과 차이는 무엇인가?
제안 방법
초창기 직업이동 연구를 수행한 김병관(1997)은 산업화 초기 한국사회의 직업 내 경력이동의 경로가 어떻게 형성되는가를 분석하기 위해 1954년부터 1983년까지 30년 동안의 성인 남녀의 경력 내 직업이동을 모형화하였다[1]. 그는 직업을1)상위 비육체노동직업, 2)하위 비육체노동직업, 3)자영업, 4)육체노동직업, 5)농업 등 5개 직업으로 범주화하여 30년 동안 매년 각 직업 간의 이동을 분석하였다. 그리고 다음과 같은 노동시장 특징을 도출하였다.
분석을 위한 부호화 작업은 아래의 [표 3]과 같다. 또한 전체 데이터 중 연구대상자인 베이비붐 세대를 확인하기 위해 15년차 노동패널 개인 자료의 성별, 나이변수를 직업력 자료와 통합하였다. 마지막으로 분석에 직접적으로 필요한 변수인 성별, 직업, 일자리 고유번호 중 하나라도 비어있는 자료는 모두 제거하여 최종분석용 자료를 가공하였다.
베이비붐 세대 집단별 직업이동 패턴과 직업별, 직업 간 관계의 유형과 빈도를 파악하고, 관계들 간의 유의미성을 알아보기 위하여 순차분석 방법을 적용하였다.
베이비붐 세대의 직업력 이동을 살펴보기 위하여 각 직업과 직업 쌍의 상호작용 유형과 빈도를 살펴보았다. [표 5]의 맨 좌측 행의 부호화는 먼저 직업이 있었던 선행단계를 의미하며, 표의 최상단의 열은 선행 직업에 반응하여 이동한 후행 직업들을 의미한다.
어떤 형태의 상호작용이 나타날 확률이 높고 낮은 지를 판별하여 이러한 가능성이 99% 신뢰수준에서 통계적 유의미성을 파악하기 위해 z점수를 활용한 유의도 검사를 실시하였다[표 7]. z점수는 나타난 직업의 관찰 빈도와 상대빈도를 고려하여 이들 간의 관계를 수치화한 것이다.
986(Data Analysis Tool)을 이용하였다[22]. 이 프로그램은 부호화된 각 단계 메시지들을 자동으로 검토하고 유형과 빈도를 수량화해서 보여주며 변환 확률과 변환 상태 도식을 표현해준다.
직종은 직업 대분류로 코딩하였으며, 통계청의 직업오픈카드를 활용하였다. 특히 노동패널 데이터 상의 직업분류카드는 신 코드와 구 코드가 섞여있는 상태로 본 연구에서는 구 코드의 대분류를 기준으로 신 코드를 매칭시키는 방식으로 진행하였다. 구 카드에 의하면 직업 대분류 코딩은 총 10개로 구성되어 있으며, 고위임원 및 관리자, 전문가, 기술공 및 준전문가, 단순노무종사자 등이다.
특히, 베이비붐 세대의 직업이동 유형과 패턴을 살펴보기 위하여 “일자리 직종”과 “일자리 고유번호” 변수를 활용하였다.
분석은 특정 상황에 대한 유형과 빈도를 중심으로 이루어진다. 특히, 변환확률은 하나의 상황이 선행된 후 다음 상황이 나타날 가능성의 확률 값을 나타내며, 이러한 상호작용이 나타날 확률을 판별하여 통계적 신뢰수준에서 유의미성을 파악하기 위해 z점수를 활용한 유의도 검사를 추가적으로 실시한다. 이러한 순차분석은 어떤 형태의 상호작용의 단순한 패턴확인 뿐 아니라 통계적 가능성을 실증적으로 확인할 수 있다는 점에서 상당히 장점이 있다.
현재 우리가 특정 집단을 지칭할 때, N세대, W세대 등 다양하게 명명하고 있으나, 본 연구에서는 세대구분에 가장 흔히 사용되는 베이비붐 세대, X세대, Y세대 구분을 활용하였다. 특히, 본 연구의 대상인 베이비붐 세대는 한국전쟁이 종료되고 1955년～1964년에 출생한 사람들의 집단이다.
대상 데이터
본 연구의 대상은 지난 15년 동안 노동패널에 응답한 베이비붐 세대 근로자이다. 특히 직업력 데이터를 중심으로 각 사람의 직업이동 패턴을 확인하였다.
특히 직업력 데이터를 중심으로 각 사람의 직업이동 패턴을 확인하였다. 세대의 구분은 선행연구들마다 차이가 있으나, 본 연구에서는 이혜정과 유구창의 구분에 따라 1955～1964년생을 대상으로 하였다. 즉, 직업력 15차년도 데이터의 만 나이가 48세～58세인 근로자들로 선정하였다[12].
셋째, 본 연구의 대상인 베이비붐 세대는 만 48세～58세를 대상으로 하였다. 연령상으로는 아직 퇴직시기가 아님에도 불구하고 연구결과는 이미 이들이 주된 일자리를 이탈하여 전혀 새로운 일자리로 이동(재취업)하고 있음을 보여준다.
연구대상자는 총 2,624명으로 남성은 1,323명, 여성이 1,301명이며, 이들의 평균나이는 52.9세이다. 기록된 직업이동은 남성이 4.
2. 연구도구
연구수행을 위하여 한국노동연구원의 노동패널 자료를 활용하였다. 노동패널은 우리나라의 노동시장관련 전국규모의 자료로 동적인 차원에서 가구와 개인의 장기간에 걸친 변화와 상태 간 이동과정을 보여줄 수 있다는 장점을 가지고 있다.
세대의 구분은 선행연구들마다 차이가 있으나, 본 연구에서는 이혜정과 유구창의 구분에 따라 1955～1964년생을 대상으로 하였다. 즉, 직업력 15차년도 데이터의 만 나이가 48세～58세인 근로자들로 선정하였다[12].
현재 우리가 특정 집단을 지칭할 때, N세대, W세대 등 다양하게 명명하고 있으나, 본 연구에서는 세대구분에 가장 흔히 사용되는 베이비붐 세대, X세대, Y세대 구분을 활용하였다. 특히, 본 연구의 대상인 베이비붐 세대는 한국전쟁이 종료되고 1955년～1964년에 출생한 사람들의 집단이다. 이들은 전쟁 직후 경제적으로 어려운 시기에 태어나 농업기반 사회를 지식정보화 사회로 이행시킨 주력군으로, 개인의 행복보다 가족과 사회를 우선시하여 희생하고 봉사하면서 살아왔다[13].
이론/모형
이러한 순차분석은 어떤 형태의 상호작용의 단순한 패턴확인 뿐 아니라 통계적 가능성을 실증적으로 확인할 수 있다는 점에서 상당히 장점이 있다. 분석을 위해 미국 플로리다 주립대학교의 Allan Jeong이 개발한 DAT 1.986(Data Analysis Tool)을 이용하였다[22]. 이 프로그램은 부호화된 각 단계 메시지들을 자동으로 검토하고 유형과 빈도를 수량화해서 보여주며 변환 확률과 변환 상태 도식을 표현해준다.
성능/효과
따라서 이들이 주된 직장에서 좀 더 오래 일할 수 있도록 법, 제도, 문화적인 측면에서의 상생적 지원이 필요하다. 넷째, 이들이 경력후기에 주된 직장을 퇴직하고 새로운 직장을 탐색하기에 앞서 충분히 준비하고 지원할 수 있도록 개인, 기업, 사회, 정부적 차원에서의 지원시스템이 강화되어야 한다.
셋째, 자영업은 유입과 유출에 있어서 매우 독특한 기능을 수행한다. 넷째, 하위 직업들은 관성이 낮고, 비지속적이다. 즉, 초창기 산업화 시대의 직업이동을 통한 계급의 고착화는 하위계급에서는 매우 낮음을 밝혀냈다.
둘째, 베이비붐 세대 여성의 경우, 일반적인 여성일자리에서 많은 비중을 차지하는 사무종사자의 비율은 낮고, 서비스와 판매종사자의 비중이 상당히 높으며, 기능 종사자와 단순노무 종사자의 비중도 상대적으로 높은 경향을 보인다. 이러한 특징은 30대～40대의 경력단절을 겪은 여성들이 40대 중반 이후 재취업하고자 하는 과정에서 경력개발의 특성인 분절적인 경력모형이 반영된 결과라고 할 수 있다.
첫째, 비육체노동직업과 육체노동직업 및 농업간의 거리가 멀고, 이동이 드물며, 그 반대방향으로의 이동 또한 매우 어렵다. 둘째, 비육체노동직업 간의 이동은 상대적으로 매우 높고 쌍방적이며, 다른 직업군에 대해 배타적이다. 셋째, 자영업은 유입과 유출에 있어서 매우 독특한 기능을 수행한다.
또한, 고위임원 및 관리자, 전문가, 기술공 및 준전문가, 사무종사자등의 화이트칼라 근로자들 간의 상호이동비율은 비교적 높은 반면, 서비스, 판매직, 농업어업, 지능업 등의 직종 근무자가 관리자, 전문가, 준전문가 및 사무종사자로 이동하는 비율은 낮은 것으로 나타나 직업 간 이동의 장벽이 존재함을 확인할 수 있다. 특히, 사무직 근로자의 경우 동일직업군인 사무직으로의 이동(19%) 확률 보다는 판매직으로의 이동비율이 높게 나타나(21%), 후기경력의 근로자들은 나이가 들어감에 따라 사무직을 은퇴하고 육체노동이 필요한 분야로의 이동이 불가피함을 나타내는 결과라 할 수 있다.
베이비붐 남성근로자의 경우, 농업임업 및 어업 숙련종사자(25%), 서비스종사자(22%), 판매종사자(22%) 직업을 가진 근로자가 특정한 후행직업으로 이동할 확률이 고위임원 및 관리자(13%), 전문가(14%)가 후행직업으로 이동할 확률에 비해 높았다. 또한, 서비스, 농업임업 및 어업 숙련종사자, 단순노무종사자가 농업임업 및 어업 숙련종사자로 이동하는 횟수(각 59회, 175회, 120회)가 다소 높은 것으로 보아, 베이비붐 세대의 퇴직 후 귀농을 선택하는 특성을 확인할 수 있었다.
또한, 서비스직에 있던 베이비붐 근로자가 단순 노무종사자로의 이동확률도 기대보다 높아(z=6.36, p0.01), 농업임업 및 어업 숙련종사자(z=-5.20, p>0.01), 기능원 및 관련 기능 종사자(z=-9.24, p>0.01), 장치 기계조작 및 조립 종사자(z=-11.37, p>0.01), 단순노무 종사자(z=-9.37, p>0.01)로 이동할 확률은 드물었다.
반응률을 통해 후행 직업으로의 이동에 가장 큰 영향력을 미치고 있는 직업은 판매직(23%)과 서비스직(22%)인 반면, 고위임원 및 관리자는 후행직업으로의 생성에 낮은 비율을 보였다. 즉, 임원과 관리자는 퇴직 후 다른 일자리로의 직업 연계가 쉽지 않음을 예상해 볼 수 있다.
직업이동 변환확률 분석 결과[표 9], 성별에 따라 다른 특성을 보였다. 베이비붐 남성근로자는 기술공 및 준전문가(29%), 사무종사자(19%), 서비스종사자(31%), 판매종사자(29%)에 비해 기능원 및 관련 기능 종사자(48%), 장치 기계조작 및 조립 종사자(56%)가 같은 직업을 유지하는 경향이 높게 나타나, 기술 중심의 직업은 나이가 들어도 직업유형을 유지할 경향이 높은 반면, 여성은 사무직에서 판매직으로의 이동패턴(28%)과 서비스직에서 단순노무직(15%)의 직업이동 패턴이 두드러진 특성을 보였다.
다음으로 성별에 따른 특성을 살펴보면 아래의 [표 8]과 같다. 베이비붐 남성근로자의 경우, 농업임업 및 어업 숙련종사자(25%), 서비스종사자(22%), 판매종사자(22%) 직업을 가진 근로자가 특정한 후행직업으로 이동할 확률이 고위임원 및 관리자(13%), 전문가(14%)가 후행직업으로 이동할 확률에 비해 높았다. 또한, 서비스, 농업임업 및 어업 숙련종사자, 단순노무종사자가 농업임업 및 어업 숙련종사자로 이동하는 횟수(각 59회, 175회, 120회)가 다소 높은 것으로 보아, 베이비붐 세대의 퇴직 후 귀농을 선택하는 특성을 확인할 수 있었다.
홍백의와 김혜연(2010)도 고령화연구패널조사를 활용하여 우리나라 중․고령자 퇴직 경로의 대표적인 유형 특성과 결정요인을 규명한 연구에서 45세 이상 남성들 중 퇴직을 경험한 사람들의 20년 동안의 직업력 자료를 중심으로 집단중심 추세모형을 실시하였다[10]. 분석결과, 우리나라 중․고령 남성의 퇴직 경로의 유형은 크게 ①노동시장이탈형, ②조기퇴직자형 I, ③조기퇴직자형 II, ④정규퇴직자영업자형, ⑤정규퇴직근로자형, ⑥지속자영업자형, ⑦지속근로자형, ⑧장기지속근로자형의 8가지 유형으로 구분되며 이들을 위한 세밀한 노동시장 재취업 지원이 이루어져야 한다고 제언하였다.
분석결과에 따르면, 관리자 직업을 가졌던 근로자는 후행 직업으로 관리자(z=6.07, p<0.01), 전문가(z=5.39, p<0.01), 그리고 기술공 및 준전문가(z=7.39, p<0.01)로 이동할 확률이 높게 나타났으며, 전문가, 기술공 및 준전문가, 사무종사자의 상호이동 확률 역시 높게 나타났다.
셋째, 베이비붐 세대의 직업이동 특성을 살펴본 결과, 고위임원 및 관리자, 전문가, 기술공 및 준전문가, 사무종사자의 직업 간 상호이동이 비교적 자주 일어나는 특성을 보였다. 또한 사무직과 판매직 간의 상호이동도 일부 발견되었다.
둘째, 비육체노동직업 간의 이동은 상대적으로 매우 높고 쌍방적이며, 다른 직업군에 대해 배타적이다. 셋째, 자영업은 유입과 유출에 있어서 매우 독특한 기능을 수행한다. 넷째, 하위 직업들은 관성이 낮고, 비지속적이다.
연구결과, 이공계 여성의 노동시장 진입은 용이할수 있으나 장기적이고 안정적인 직업이동 수준은 낮음을 지적하고, 이를 예방하기 위해 단순히 양성에만 초점을 맞출 것이 아니라 “활용”제고 방안이 강구되어야 한다고 제언하였다.
또한 김혜연(2010)은 중장년 여성의 노동시장 이동분석을 통해 이들의 노동참여 경로를 종단적으로 유형화함으로써 총체적(holistic)인 시각에서 여성노동시장을 모형화하고자 노력했다[8]. 이를 위해 고령화패널자료를 활용하여 최적일치법(Optimal Matching Analysis: OMA)과 집단중심추세분석(Group-based Trajectory Analysis)을 실시하였으며, 분석결과, 여성노동시장 경로를 ①양육 후 노동시장 진입형 ②가사노동 지속형 ③가사-시장노동 병행형 ④노동시장 진입 후 재퇴장형 ⑤조기 노동시장 진입형의 다섯 가지 유형으로 구분하고, 상용직에 근무했던 여성은 자녀출산 이후 조기 노동시장 진입형이 될 가능성이 높고, 자영업이나 임시직에서 근무한 경우, 가사노동 병행형이나 노동시장 진입 후 재퇴장형이 될 가능성이 높음을 지적하였다. 이들은 임금이나 고용의 형태가 불안전한 일자리를 전전할 가능성이 높은 집단으로 분류된다.
그는 분석을 통해 두 가지 특징을 발견하였는데, 첫째는, 현재의 직업 귀속에 최초의 직업이 상당한 영향을 미친다는 것이고, 둘째는 고용주, 상층부의 자영업자, 사무직, 하층부 자영업자, 생산직 순으로 직업 간 이동의 가능성이 낮다는 점이다. 즉, 연구결과를 통해 도시 취업자 내부에도 서열이 존재하고 있음을 확인하였다.
연구결과를 바탕으로 저출산 고령화 시대 한국 근로자의 경력 후기의 노동시장 직업특징과 이를 통한 중장년 퇴직 및 재취업 지원정책에 대한 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 베이비붐 세대의 경력 후기 노동시장은 1차 노동시장에서의 경력모형을 마무리하고, 비전문적이고 한시적인(혹은 잦은 이동이 요구되는) 2차 노동시장으로의 재진입의 특성을 보인다. 이러한 결과는 이들을 위한 전문적인 일자리가 없거나 이들을 지원하기 위한 정책적 지원책이 부족하다는 것을 의미한다.
그리고 다음과 같은 노동시장 특징을 도출하였다. 첫째, 비육체노동직업과 육체노동직업 및 농업간의 거리가 멀고, 이동이 드물며, 그 반대방향으로의 이동 또한 매우 어렵다. 둘째, 비육체노동직업 간의 이동은 상대적으로 매우 높고 쌍방적이며, 다른 직업군에 대해 배타적이다.
첫째, 전반적으로 베이비붐 근로자는 기능원 및 관련 기능 종사자(17%), 장치 기계조작 및 조립 종사자(15%), 서비스 종사자(14%), 판매종사자(13%)로 근무 중인 비율이 높았다. 즉, 한국 근로자 중 경력중기에 가장 많은 패턴을 보이는 기술공 및 준전문가와 사무직의 근로자의 비율이 상당히 줄고 직업이동이 진행된 결과라 하겠다.
후속연구
둘째, 중장년 베이비붐 세대가 주로 재취업하고 있는 일자리에 대한 세밀한 파악과 새로운 일자리에 제대로 안착할 수 있는 지원제도가 설계되어야 한다. 특히 남성은 귀농과 단순 기술직으로의 진입, 여성은 서비스, 판매직으로의 진입이 눈에 띈다.
하지만, 본 연구에서는 패널데이터의 한계로 이러한 다양한 변수들을 다각도로 살펴보지 못했다. 따라서 향후에 다양한 변수에 대한 추가분석이 면밀히 진행된다면, 근로자 직업력 특성 및 직업이동 패턴에 대한 보다 심층적 이해가 가능할 것이다. 또한 이러한 추가적인 연구는 세대별 일자리 지원정책에 대한 의미 있는 학문적, 실천적 공헌을 할 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 향후에 다양한 변수에 대한 추가분석이 면밀히 진행된다면, 근로자 직업력 특성 및 직업이동 패턴에 대한 보다 심층적 이해가 가능할 것이다. 또한 이러한 추가적인 연구는 세대별 일자리 지원정책에 대한 의미 있는 학문적, 실천적 공헌을 할 수 있을 것으로 기대된다.
특히, 오랜 시간 노동시장의 주류집단으로써 지속적인 경력패턴을 유지해 온 남성근로자와 노동시장 특성상 출산·육아로 인해 경력 단절 이후, 재진입 했을 가능성이 높은 여성의 노동시장 이동패턴의 특성과 유형을 분리해서 확인해보고자 한다. 이러한 연구는 한국 근로자의 경력 후기의 직업상태 변화와 직업 간 상호이동 관계는 어떠한지에 관해 확률분석이 가능하게 함으로써 효과적인 전직 및 퇴직 지원 전략을 탐색하는 기본적인 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다.
직업력을 논의하기 위해서 산업, 직업, 종사상 직위, 임금, 고용형태 등 다양한 변수의 확인이 가능하다. 하지만, 본 연구에서는 패널데이터의 한계로 이러한 다양한 변수들을 다각도로 살펴보지 못했다. 따라서 향후에 다양한 변수에 대한 추가분석이 면밀히 진행된다면, 근로자 직업력 특성 및 직업이동 패턴에 대한 보다 심층적 이해가 가능할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
근로자의 경력 내 직업이동이 개인의 경력지위에 중요한 영향을 미치는 이유는 무엇인가?
직업력(job history)이란 말 그대로 근로자의 생애에 걸친 직업경로이자 개인이 노동시장에서 이동하는 직업의 집합적 형태를 의미한다. 이러한 근로자의 경력 내 직업이동은 개인의 경력지위에 중요한 영향을 미치는데, 개인의 미래 직업적 위치가 현재의 직업경로 속에서 결정되기 때문이다[1].
직업력이란 무엇인가?
직업력(job history)이란 말 그대로 근로자의 생애에 걸친 직업경로이자 개인이 노동시장에서 이동하는 직업의 집합적 형태를 의미한다. 이러한 근로자의 경력 내 직업이동은 개인의 경력지위에 중요한 영향을 미치는데, 개인의 미래 직업적 위치가 현재의 직업경로 속에서 결정되기 때문이다[1].
다항로짓분석법을 활용한 세대 간, 세대 내 직업이동의 특성은 어떠한 것이 있는가?
황덕순(2001)은 다항로짓분석법을 활용해 세대간, 세대내 직업이동의 특성을 분석하였다[6]. 그는 분석을 통해 두 가지 특징을 발견하였는데, 첫째는, 현재의 직업 귀속에 최초의 직업이 상당한 영향을 미친다는 것이고, 둘째는 고용주, 상층부의 자영업자, 사무직, 하층부 자영업자, 생산직 순으로 직업 간 이동의 가능성이 낮다는 점이다. 즉, 연구결과를 통해 도시 취업자 내부에도 서열이 존재하고 있음을 확인하였다.
참고문헌 (22)
김병관, "한국의 경력 내 직업이동에 관한 연구", 한국인구학, 제20권, 제1호, pp.97-128, 1997.
A. H. Stevens, "Persistent Effects of Job Displacement: The importance of multiple job losses," Journal of Labor Economics, Vol.15, No.1, pp.165-188, 1997.
K. W. Smola and C. D. Sutton, "Generational differences: Revisiting generational work values for the new millennium," Journal of Organizational Behavior, Vol.23, pp.363-382, 2002.
J. E. Loomis, Gen X, Rough Notes Co., Indianapolis, IN, 2000.
H. C. Yu and P. Miller, "The generation gap and cultural influence: A Taiwan empirical investigation," Cross Cultural Management, Vol.10, No.3, pp.23-41, 2003.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.