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혼합모형을 이용한 특성화고 졸업생의 임금결정요인 분석
The wage determinants of the vocational high school graduates using mixed effects mode 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.27 no.4, 2016년, pp.935 - 946  

류장수 (부경대학교 경제학부) ,  조장식 (경성대학교 수학응용통계학부)

초록
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본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 그런데 임금은 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 취업지역 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조를 가지게 된다. 이와 같이 다층구조 자료특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석과 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 분석하기 위한 타당한 방법으로 위계적 선형모형을 이용하였다. 그리고 전통적인 회귀분석과 위계적 선형모형의 비교를 통하여 다음과 같은 주요 결과를 얻었다. 첫째, 다층구조를 갖는 위계적 선형모형이 전통적인 회귀모형보다 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 2-수준의 총근로시간과 상용직의 평균임금이 개인수준의 임금에 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 마이스터고 졸업생이 그렇지 않은 졸업생에 비해서, 부모의 소득이 높을수록 통계적으로 유의하게 개인수준의 임금이 높아짐을 알 수 있다. 넷째, 부모의 교육수준이 높을수록, 학점이 높을수록, 학교 만족도가 높고 자격증 수가 많을수록 임금이 높아짐을 알 수 있다. 마지막으로 2-수준의 산업특성을 고려한 랜덤효과가 통계적으로 유의하게 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we analyzed wage determinants of the vocational high school graduates utilizing both individual-level and work region-level variables. We formulate the models in the way wage determination has multi-level structure in the sense that individual wage is influenced by individual-level va...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 오차항에 대한 분포는 uj |xij , zj ∼ N(0, σ2uj)이고 eij |xij , zj , uj ∼ N(0, σ2e )으로 가정한다. 본 연구에서는 특성화고 졸업생들의 여러 특성 중에서 성별, 마이스터고 출신여부 및 공업계열 여부가 취업지역별 임금의 변동효과를 알아보고자 한다. 따라서 위계적 선형모형의 절편, 성별, 마이스터고 더미 및 공업계열 더미의 회귀계수에 대해서만 랜덤효과를 고려한다.

가설 설정

  • 둘째, 1-수준과 2-수준 변수들을 모두 포함한 위계적 선형회귀모형 (Model II : HLM model)이다. 위계적 선형회귀모형은 1-수준 변수들이 개인수준의 임금에 미치는 영향력은 취업지역에 따라 확률적으로 변할 수 있다고 가정하는 모형이다. 따라서 Model II에서 추정된 회귀계수는 고정된 상수가 아니라 확률변수로 가정하며, 확률적 모형식은 다음과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
위계적 선형모형의 절편, 성별, 마이스터고 더미 및 공업계열 더미의 회귀계수에 대해서만 랜덤효과를 고려하는 이유는 무엇인가? 따라서 위계적 선형모형의 절편, 성별, 마이스터고 더미 및 공업계열 더미의 회귀계수에 대해서만 랜덤효과를 고려한다. 그 이유는 성별은 인적특성을 나타내는 대표적인 변수이며, 마이스터고 더미 및 공업계열 더미는 특성화고의 특성을 나타내는 대표적인 변수이기 때문이다.
위계선형모형이란 무엇인가? 한편 위계선형모형 (hierarchical linear model; HLM)은 다층구조를 갖는 자료에 대해서 적절하게 분석할 수 있는 통계적 분석방법이다. Raudenbush와 Bryk (2002)은 위계적 선형모형이 횡단적 다층 자료구조의 통합모형, 다변량 모형, 잠재변수 모형, 베이지안 추론모형 등에 폭넓게 적용될 수 있음을 제시하고 있다.
특성화고 학생들에 대한 지원방안이 크게 강화되고 있는 이유는 무엇인가? 최근 학력중심사회에서 능력중심사회로의 전환을 핵심적 정책과제로 선정하면서, 특성화고 학생들에 대한 지원방안이 크게 강화되고 있다. 특히 특성화고 졸업생의 취업과 이후 경력경로에서의 개선이 중요하다는 인식하에서 취업 관련 자료 구축과 연구가 예전에 비해 활발하게 진행되고 있는 실정이다.
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참고문헌 (12)

  1. Cho, J. S. (2013). Determinants of student course evaluation using hierarchical linear model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 1-12. 

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  5. Jang, H. J. and Lee, J. H. (2012). Determinants of the specialized vocational high school student's career choice using hierarchical generalized linear model. Journal of Vocational Education & Training, 15, 51-74. 

  6. Jeon, M. J. and Kang, S. J. (2005). A comparison of multilevel models in their parameter estimation-The comparison of 2-level HLM, 3-level HLM, and CMM. Journal of Education Evaluation, 18, 123-147. 

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  9. Lee, S. C. and Joo, H. J. (2013). The effects of specialized vocational high school characteristics on student employment: Utilizing HGLM model. Journal of Employment and Skills Development, 16, 59-82. 

  10. Nasser, F. and Hagtvet, K. A. (2006). Multilevel analysis of the effects of studentand instructor/course characteristics on student ratings. Research in Higher Education, 47, 559-590. 

  11. Park, S. I. and Cho, J. S. (2015). Determinants of employee's wage using hierarchical linear model. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 26, 65-75. 

  12. Raudenbush, S. W. and Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models : Applications and data analysis methods, SAGE publication, San Francisco. 

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