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자료유형
학술저널
저자정보
송승익 (연세대학교) 김정환 (고려대학교) 박세연 (서강대학교)
저널정보
한국노동경제학회 노동경제논집 노동경제논집 제45권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
1 - 36 (36page)

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본 연구는 머신러닝의 랜덤포레스트 분석을 활용하여 1998년부터 2020년까지 연도별 청년취업을 예측하는 데 예측력이 큰 요인들을 밝히고, 그 요인들의 시대 에 따른 변화과정을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국노동패널 1998 년(1차연도)부터 2020년(23차연도)까지의 자료를 활용하였으며, 연구 모형에는 ‘개인특성’, ‘사회적 배경’, ‘교육 관련’, ‘만족도’, ‘기타’ 요인으로 구성된 총 47 개 변수가 투입되었다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연도별 변수중요 도 분석, 연도별·변수별 중요 예측변수의 빈도 분석, 주요 변수별 변화과정 분석 등을 통해 시장신호와 선별이론(Market Signaling and Screening Theory), 통계적 차별이론(Statistical Discrimination Theory) 등 노동시장과 관련된 기존의 이론들 에 연구결과가 부합함을 확인하였고, ‘학력(학교)’, ‘직업훈련경험’, ‘혼인상태’, ‘사회경제적지위’ 등과 같이 꾸준히 중요도 상위 변수로 나타난 변수를 밝혔다. 둘째, 연도별 중요도 변수 및 패턴 변화를 통해 시대적 배경의 이해 수준을 높일 수 있었다. 특히, 2020연도 청년 고용률 저하는 코로나-19의 상황적·환경적 요인 임을 확인하였다. 셋째, 선행연구와 변수의 중요도가 다르게 나타나거나 ‘사회경 제적지위향상 가능’, ‘생활만족도’ 등과 같은 새로운 변수가 예측요인으로 제시되 어 연구의 지평을 넓힐 수 있었다.
#청년취업 #청년실업 #한국노동패널 #머신러닝 #랜덤포레스트 #youth employment #KLIPS #machine learning #randomforest

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