[논문]종합지표 작성 방법 및 적용: 우리나라 지역별 좋은 일자리 지수

강기춘

doi:10.5762/kais.2019.20.2.153

종합지표 작성 방법 및 적용: 우리나라 지역별 좋은 일자리 지수
A Method and Application of Constructing an Aggregating Indicator : Regional Descent Work Index in Korea 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.2, 2019년, pp.153 - 159

초록
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최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Job creation is the most important issue in the labor market these days, and the quality of jobs is also very important in order to resolve the mismatches that are taking place in the labor market. Kim Young-min (2014) developed the "2012 Quality of Employment Index" with twenty indicators in seven categories, including employment opportunities, to objectively assess the local labor market. This method presents the concept of the aggregate indicator, 'Quality of Work Index', and has the advantage of being easy to produce. However, it is difficult to statistically verify the adequacy of the constitutive indicators and, based on this, make them a single aggregate index through statistical techniques. Therefore, we developed an alternative '2012 Descent Work Index' and a confidence interval using Principal Component Analysis(PCA) and Unobserved Component Model(UCM) presented by Gi-Choon Kang & Myung-jig Kim (2014) and also calculated an alternative '2017 Descent Work Index' using the first half of 2017 local area labour force survey and compared its changes by region. The results of the empirical analysis show that the rank correlation coefficient between two methods of aggregating indicators, simple weight used in Young-min Kim's research, PCA method and UCM used in this study, were found to be statistically significant under 5% significance level. This implies that all methods are found to be useful. However, the PCA and UCM which determine scientific and objective weights based on data are preferred to Young-min Kim's approach. Since it provides us not only the level of aggregate indicator but also its confidence intervals, it is possible to compare ranking with the consideration of statistical significance. Therefore, it is expected that the method of constructing an aggregating indicator using UCM will be widely used in many areas in the future.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. Section and Indicator in Young-min Kim(2014)
표 Table 2. Ranking of regional descent job index(2012)
표 Table 3. Results of principal components analysis using five final indicators
표 Table 4. MLE result of UCM with 5 final indicators
표 Table 5. Ranking of regional descent job index(5 indicators)
그림 Fig. 1. Descent Work Index in 2012 and its confidence interval
그림 Fig. 2. Descent Work Index in 2017 and its confidence interval
표 Table 6. Descent Work Index in 2012 and its confidenceinterval

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 후보지표의 적합성 검증에 이용가능한 정보가 제한적인 경우에도 적용 가능한 종합지표 작성방법을 제안하고 이를 우리나라 지자체의 고용관련 자료를 사용하여 적용해 보았다. 이를 위한 계량모형은 World Bank에서 사용하고 있는 UCM이며, 적합성 검증을 위한 통계적인 방법론은 PCA를 사용하였다.

제안 방법

그 다음 각 부문의 세부지표 중 해당 부문을 가장 잘 나타내 주는 지표를 하나씩 후보지표로 선정하고, 이 후보지표들로 PCA 분석을 통하여 ‘좋은 일자리 지수’ 작성에 포함될 최종지표 5개를 선정하였다.
그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및UCM이 더욱 선호가 되며, 나아가 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM에 의한 종합지표 작성방법이 더 유용한 정보를 제공한다고 할 수 있어 이를 이용하여 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 개발하였다.
둘째, 강기춘·김명직(2014)이 제시한 PCA 방법론 및 UCM을 이용하여 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표인‘2012년 좋은 일자리 지수’ 및 신뢰구간을 작성하고 김영민 연구와 비교해 본다.
또한 종합지표의 수준만 작성할 수 있는 PCA 방법론보다는 수준 및 신뢰구간까지 작성 가능한 UCM이 더 유용성이 있어 이를 이용하여 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 개발하였다.
마지막으로, 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 ‘2017년 좋은 일자리 지수’를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 본다.
이에 강기춘·김명직(2014)이 제시한 PCA 방법론 및 UCM을 이용하여 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 도출해 본다.

대상 데이터

그 다음 각 부문의 세부지표 중 해당 부문을 가장 잘 나타내 주는 지표를 하나씩 후보지표로 선정하고, 이 후보지표들로 PCA 분석을 통하여 ‘좋은 일자리 지수’ 작성에 포함될 최종지표 5개를 선정하였다. 선정된 최종지표는 고용계약기간 1년 이하 임금근로자비율(%), 전문대이상 졸업자 비율(%), 시간당 실질임금(원), 산업재해율(%), 5급 이상 여성고용 비율(%) 등이다. Table 3에 나타나 있는 첫 번째 주성분이 총변동의 58%를 설명하며, 팩터 로딩 값들이 모두 동일한 부호를 보이고 있어 1요인-비관측모형으로 적절히 모형화할 수 있음을 보여주고 있다.
먼저, 20개 지표로 PCA를 수행해 본 결과 예상한 대로 하나의 요인으로 설명될 수 없고 6개의 요인이 있는 것으로 나타났다. 이에 김영민(2014)의 7개 부문 중 일자리 질보다는 일자리 양을 나타내는 고용기회 부문을 제외한 6개 부문을 선택하였다. 그 다음 각 부문의 세부지표 중 해당 부문을 가장 잘 나타내 주는 지표를 하나씩 후보지표로 선정하고, 이 후보지표들로 PCA 분석을 통하여 ‘좋은 일자리 지수’ 작성에 포함될 최종지표 5개를 선정하였다.

이론/모형

본 연구에서는 후보지표의 적합성 검증에 이용가능한 정보가 제한적인 경우에도 적용 가능한 종합지표 작성방법을 제안하고 이를 우리나라 지자체의 고용관련 자료를 사용하여 적용해 보았다. 이를 위한 계량모형은 World Bank에서 사용하고 있는 UCM이며, 적합성 검증을 위한 통계적인 방법론은 PCA를 사용하였다. 실증분석 결과 종합지표 작성목적과 대상 후보변수들의 속성이 서로 상이함에도 불구하고 World Bank의 연구와 매우 유사한 결과를 얻었다.

성능/효과

UCM에 의해 계산된 ‘2012년 좋은 일자리 지수’ 및‘2017년 좋은 일자리 지수’를 살펴보면 광역시, 경기 및 제주와 나머지 지역으로 양분되어 있는 것으로 나타났다.
강기춘·김명직(2014)은 종합지표를 작성하는 세계은행(World Bank)의 방법론인 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)에 따라 스위스국제경영개발연구원(International Institute for Management Development : IMD)의 국가경쟁력지수를 재산출하여 기존 국가경쟁력지수에 따른 순위와 비교해보고, 또한 경기도 31개 시군의 운영성과를 측정하여 비교해 보고 시사점을 도출하였다[4]. 동 연구는 구성지표의 적합성 검증을 위해 PCA를 활용하는 방법을 제안함으로써 UCM 방법론을 보완하였고, 동 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM 방법론은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용함을 보여주었다. 본 연구의 목적은 다음과 같다.
또한 종합지표뿐만 아니라 지표의 신뢰구간까지 추정함으로써 인접순위의 종합지표를 단순히 비교하여 순위를 결정하는 방법의 통계적 정당성확보가 취약함을 확인하였다. 또한 단순가중치 부여 표준화 방법, PCA 방법 및UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위 상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및UCM이 더욱 선호가 되며, 나아가 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM에 의한 종합지표 작성방법이 더 유용한 정보를 제공한다고 할 수 있어 이를 이용하여 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 개발하였다.
즉, 우리나라의 지역고용관련 지표들이 일부 고유잡음을 보임에도 불구하고 적합성 검증 절차를 통하여 최적 후보지표를 식별하고UCM을 추정함으로써 계량적 방식에 의한 종합지표 작성이 가능함을 보였다. 또한 종합지표뿐만 아니라 지표의 신뢰구간까지 추정함으로써 인접순위의 종합지표를 단순히 비교하여 순위를 결정하는 방법의 통계적 정당성확보가 취약함을 확인하였다. 또한 단순가중치 부여 표준화 방법, PCA 방법 및UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위 상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다.
이에 강기춘·김명직(2014)이 제시한 PCA 방법론 및 UCM을 이용하여 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 도출해 본다. 먼저, 20개 지표로 PCA를 수행해 본 결과 예상한 대로 하나의 요인으로 설명될 수 없고 6개의 요인이 있는 것으로 나타났다. 이에 김영민(2014)의 7개 부문 중 일자리 질보다는 일자리 양을 나타내는 고용기회 부문을 제외한 6개 부문을 선택하였다.
그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및UCM이 더욱 선호가 되며, 나아가 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM에 의한 종합지표 작성방법이 더 유용한 정보를 제공한다고 할 수 있어 이를 이용하여 대안적 ‘좋은 일자리 지수’를 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용한 것으로 나타났다. 향후 공공기관 평가, 지방공기업 평가, 지방자지단체 평가, 대학평가 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다
한편, 경기도는 순위 차이 MA가 5로 가장 높았으나 상위권을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 종합지표 작성 방법에 따른 순위 차이의 MA를 살펴보면 선형 표준화에 의한 단순가중치 적용 방법(Table 5에서 STD(LS))은 2.1로써 자료에 근거한 가중치 적용 방법인 PCA(Table 5에서 PCA(LS)) 및 UCM(Table 5에서 UCM(LS))의 2.3보다 다소 작은 것으로 나타났다. 한편, 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 표준화 방식에 유용성이 있는 것으로 판단된다.
최종지표 5개로 단순가중치 적용 방법 및 데이터에 근거한 가중치 적용 방법을 이용하여 ‘2012년 좋은 일자리 지수’를 작성하고, 2017년 상반기 지역별고용조사와 안전행정부, 산업재해분석 자료를 이용하여 ‘2017년 좋은 일자리 지수’를 작성하여 ‘2012년 좋은 일자리 지수’와 비교해 본 결과가 Table 5에 나타나 있다. 종합지표 작성 방법에 따른 순위 차이의 절댓값 평균(Mean Absolute : MA)이 서울 및 강원은 0으로 나타났으나 서울은 1위를 유지하였고 강원을 16위에서 벗어나지 못한 점이 대조적이다. 또한 순위 차이 MA가 2 이하인 지자체로는 대구, 인천, 대전, 충남, 전남, 경북, 경남 등이 있지만 대전 및 대구는 상위권 순위를 유지하였고,나머지는 하위권 순위에서 벗어나지 못하고 있는 것으로 나타났다.
실증분석 결과 종합지표 작성목적과 대상 후보변수들의 속성이 서로 상이함에도 불구하고 World Bank의 연구와 매우 유사한 결과를 얻었다. 즉, 우리나라의 지역고용관련 지표들이 일부 고유잡음을 보임에도 불구하고 적합성 검증 절차를 통하여 최적 후보지표를 식별하고UCM을 추정함으로써 계량적 방식에 의한 종합지표 작성이 가능함을 보였다. 또한 종합지표뿐만 아니라 지표의 신뢰구간까지 추정함으로써 인접순위의 종합지표를 단순히 비교하여 순위를 결정하는 방법의 통계적 정당성확보가 취약함을 확인하였다.
3보다 다소 작은 것으로 나타났다. 한편, 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 표준화 방식에 유용성이 있는 것으로 판단된다. 김영민(2014)의 연구처럼 선형 표준화에 의한 단순가중치 적용 방법에 따른 순위 차이의 MA가 2.

후속연구

본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 김영민(2014)에서 사용한 데이터를 이용하여 동 연구에서 제시하고 있는 방법론의 유용성과 한계점을 살펴본다. 둘째, 강기춘·김명직(2014)이 제시한 PCA 방법론 및 UCM을 이용하여 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표인‘2012년 좋은 일자리 지수’ 및 신뢰구간을 작성하고 김영민 연구와 비교해 본다.
본 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용한 것으로 나타났다. 향후 공공기관 평가, 지방공기업 평가, 지방자지단체 평가, 대학평가 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	PCA의 특성은 무엇인가?	노용환·신종각(2007)은 양적 고용지표에 대한 보충지표로 고용의 기회, 고용의 안정성, 소득의 안정성, 사회적 보호 등 4개 부문 11개 지표로 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA)을 이용하여 고용의 질을 측정하는 단일 종합지표를 개발하였다[2]. PCA에서 주성분은 개별 지표들이 가지고 있는 특성 정보의 선형결합이기 때문에 주성분은 종합지표를 구성하는 정보를 포함하고 있다. 김영민(2014)은 지역 노동시장의 현황을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회, 고용안정성, 능력개발, 임금 보상, 근로시간, 작업장 안전, 고용 평등 등 7개 부문 20개 지표로 ‘2012년 일자리 질 지수’를 작성하였다[3].
	어떻게 일자리 질을 측정하는 지표는 무엇인가?	최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 수요자와 공급자 간 일자리 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 일반적으로 동일 근로시간 대비 높은 임금과 고용의 안정성으로 일자리 질을 측정한다. 김영수(2013)는 이에 근거하여 직업의 안정성을 측정하는 지표로 상용종사자로 선택하고, 임금을 측정하는지표로 인건비를 선택하여 좋은 일자리의 지역별 분포를 살펴보았다[1].
	표준화의 방법 중 z-표준화의 단점은 무엇인가?	한편, 실업률과 같이 종합지표에 부정적인 영향을 미치는 역계열의 경우(1)식에 –1을 곱해서 표준화한다. 이 방법은 사용이 간편하다는 장점이 있으나 지표들이 정규분포에 따르지 않을 경우 적합하지 않다는 단점이 있다.

참고문헌 (13)

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Y. H. Noh, C. Shin, "Measuring the Quality of employment Principal Component Based Index Using Korean Quarterly Data", Journal of Vocational Education & Training, Vol. 10, No.3, pp.45-65, 2007.
Y. Kim, "The Analysis of Local Labor Market using the Quality of Employment Index', The Korean Journal of Regional Policy, Vol. 1, No.2, pp.120-130, 2014.
G. C. Kang, M. J. Kim, "A Constructing the Composite Index using Unobserved Component Model and its Application", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 15, No.1, p.220-227, 2014. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2014.15.1.220

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International Management Development, IMD World Competitiveness Yearbook, 2007.
H. J. Rhee, "A Study on the Evaluation of IMD and WEF World Competitiveness Indexes by the Principal Component Analysis", International Area Studies Review, Vol. 9, pp.330-345, 2005.
Johnston, J. Econometric Methods, 3rd. ed.. pp.481-482, New York: McGRAW-HILL Book Co., 1984.
Kraay, A, Zoido-Lobaton, P. and Kaufmann, D. Aggregating Governance Indicators, World Bank Policy Research Department Working Paper No. 2195, 1999a. DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-2195
Kraay, A, Zoido-Lobaton, P. and Kaufmann, D. Governance Matters, World Bank Policy Research Department Working Paper No. 2196, 1999b. DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-2196
Kaufmann D., Kraay A. and Mastruzzi, M. Governance Matters III: Governance Indicators for 1996-2002, WBER, Vol. 12, No.12, 2003. DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-3106
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Kaufmann D., Kraay A. and Mastruzzi, M. Governance Matters V: Governance Indicators for 1996-2005, World Bank Policy Research #4012, 2006. DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-4012
Mastruzzi, M., Kraay, A. Kaufmann, D. Governance Matters VI: Governance Indicators for 1996-2006, World Bank Policy Research, 2007. DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-4280

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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