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논문 기본 정보
- 자료유형
- 연구보고서
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 1 - 15 (15page)
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□ 본 연구는 공단의 지사별 취업목표인원을 보다 합리적이고 객관적으로 결정하기 위한 것임
□ 공단 지사의 취업규모를 결정하는 내부요인(구직자수, 중증구직자수, 여성구직자수, 고령구직자수(50세 이상), 구인자수, 단순노무종사자수, 사무종사자수, 장치·기계 조작 및 조립종사자수, 상용직 구인자수, 100인 이상 구인업체수, 직원수)과 외부요인(15세 이상 장애인구, 해당지역 의무고용인원수)을 고려한 구직자의 취업극대화 취업함수를 추정
○ 지사 권역별 20개 지역의 횡단면자료와 2015년부터 2020년간 5개년치의 시계열자료를 병합한 결합자료 이용
○ 구직자가 일정할 때 취업극대화를 가져오는 취업함수의 요인별 취업효과를 패널 회귀분석방법으로 추정
□ 기존 연구와의 차별점으로는
○ 첫째, 분석 데이터는 지사에서 입력하는 데이터로 한정하지 않고 구직자의 주소지와 구인업체의 사업장주소를 기반으로 보다 실질적인 수요와 공급을 반영하여 추정하고자 하였음.
○ 둘째, 2018년 신설하여 운영중인 ‘서울동부지사’와 ‘경기동부지사’의 실적 부재로 인해 기존에 일정한 비율로 산정하였던 방식과 추가적으로 약 2개년치의 실제 실적을 바탕으로 추정한 결과를 비교하고자 하였음.
□ 회귀계수 추정값을 이용해 2021년 지사별 취업자수 추정
○ 회귀분석 결과에서 도출된 취업함수 추정식에 2020년 설명변수의 값을 대입해 지사별 취업목표인원 추정
□ 지사별 취업목표 배분비율을 2020년 목표와 2021년 추정치를 비교하면,
○ 5개년 데이터 기준 분석 결과(A)
- 주소기준으로 서울지역본부(0.8%△), 대전지역본부(0.8%△), 대구지역본부(0.7%△), 충북지사(0.6%△), 서울남부지사(0.5%△), 경기북부지사(0.4%△), 울산지사(0.3%△), 경기동부지사(0.2%△)로 전체적으로 0.2%∼0.8% 증가
- 경기지역본부(1.0%▽), 광주지역본부(0.6%▽), 부산지역본부(0.6%▽), 인천지사(0.6%▽), 경남지사(0.4%▽), 서울동부지사(0.4%▽), 전북지사(0.3%▽), 강원지사(0.3%▽), 제주지사(0.2%▽)로 전체적으로 0.2%∼1.0% 감소
- 지사기준으로, 서울남부지사(1.8%△), 서울지역본부(1.6%△), 인천지사(1.5%△), 경기북부지사(0.9%△), 대구지역본부(0.7%△), 충남지사(0.7%△), 충북지사(0.6%△), 경남지사(0.4%△), 대전지역본부(0.2%△), 제주지사(0.1%△)는 0.1%∼1.8% 증가
- 서울동부지사(3.4%▽), 경기동부지사(1.8%▽), 경기지역본부(0.8%▽), 전북지사(0.5%▽), 광주지역본부(0.5%▽), 전남지사(0.4%▽), 경북지사(0.3%▽), 강원지사(0.3%▽), 울산지사(0.3%▽), 부산지역본부(0.1%▽)는 0.1%∼3.4% 감소
○ 2개년 데이터 기준 분석 결과(B)
- 주소기준으로, 대전지역본부(1.0%△), 대구지역본부(0.8%△), 부산지역본부(0.6%△), 경북지사(0.5%△), 경기동부지사(0.4%△), 서울동부지사(0.3%△), 충북지사(0.3%△), 충남지사(0.3%△), 울산지사(0.1%△)로 전체적으로 0.1%∼1.0% 증가
- 인천지사(1.6%▽), 광주지역본부(0.7%▽), 전북지사(0.6%▽), 경남지사(0.5%▽), 경기지역본부(0.4%▽), 서울남부지사(0.4%▽), 서울지역본부(0.2%▽), 강원지사(0.1%▽)로 전체적으로 0.1%∼1.6% 감소
- 지사기준으로, 경남지사(1.5%△), 인천지사(1.1%△), 충북지사(1.0%△), 서울남부지사(0.9%△), 경기북부지사(0.9%△), 대전지역본부(0.8%△), 울산지사(0.7%△), 부산지역본부(0.4%△), 충남지사(0.4%△), 경기지역본부(0.2%△), 대구지역본부(0.2%△), 경북지사(0.2%△)는 0.2%∼1.5% 증가
- 서울동부지사(2.6%▽), 경기동부지사(2.1%▽), 전남지사(1.0%▽), 광주지사(1.0%▽), 전북지사(0.7%▽), 제주지사(0.4%▽), 강원지사(0.4%▽), 서울지역본부(0.2%▽)는 0.2%∼2.6% 감소
□ 공단 지사의 취업규모를 결정하는 내부요인(구직자수, 중증구직자수, 여성구직자수, 고령구직자수(50세 이상), 구인자수, 단순노무종사자수, 사무종사자수, 장치·기계 조작 및 조립종사자수, 상용직 구인자수, 100인 이상 구인업체수, 직원수)과 외부요인(15세 이상 장애인구, 해당지역 의무고용인원수)을 고려한 구직자의 취업극대화 취업함수를 추정
○ 지사 권역별 20개 지역의 횡단면자료와 2015년부터 2020년간 5개년치의 시계열자료를 병합한 결합자료 이용
○ 구직자가 일정할 때 취업극대화를 가져오는 취업함수의 요인별 취업효과를 패널 회귀분석방법으로 추정
□ 기존 연구와의 차별점으로는
○ 첫째, 분석 데이터는 지사에서 입력하는 데이터로 한정하지 않고 구직자의 주소지와 구인업체의 사업장주소를 기반으로 보다 실질적인 수요와 공급을 반영하여 추정하고자 하였음.
○ 둘째, 2018년 신설하여 운영중인 ‘서울동부지사’와 ‘경기동부지사’의 실적 부재로 인해 기존에 일정한 비율로 산정하였던 방식과 추가적으로 약 2개년치의 실제 실적을 바탕으로 추정한 결과를 비교하고자 하였음.
□ 회귀계수 추정값을 이용해 2021년 지사별 취업자수 추정
○ 회귀분석 결과에서 도출된 취업함수 추정식에 2020년 설명변수의 값을 대입해 지사별 취업목표인원 추정
□ 지사별 취업목표 배분비율을 2020년 목표와 2021년 추정치를 비교하면,
○ 5개년 데이터 기준 분석 결과(A)
- 주소기준으로 서울지역본부(0.8%△), 대전지역본부(0.8%△), 대구지역본부(0.7%△), 충북지사(0.6%△), 서울남부지사(0.5%△), 경기북부지사(0.4%△), 울산지사(0.3%△), 경기동부지사(0.2%△)로 전체적으로 0.2%∼0.8% 증가
- 경기지역본부(1.0%▽), 광주지역본부(0.6%▽), 부산지역본부(0.6%▽), 인천지사(0.6%▽), 경남지사(0.4%▽), 서울동부지사(0.4%▽), 전북지사(0.3%▽), 강원지사(0.3%▽), 제주지사(0.2%▽)로 전체적으로 0.2%∼1.0% 감소
- 지사기준으로, 서울남부지사(1.8%△), 서울지역본부(1.6%△), 인천지사(1.5%△), 경기북부지사(0.9%△), 대구지역본부(0.7%△), 충남지사(0.7%△), 충북지사(0.6%△), 경남지사(0.4%△), 대전지역본부(0.2%△), 제주지사(0.1%△)는 0.1%∼1.8% 증가
- 서울동부지사(3.4%▽), 경기동부지사(1.8%▽), 경기지역본부(0.8%▽), 전북지사(0.5%▽), 광주지역본부(0.5%▽), 전남지사(0.4%▽), 경북지사(0.3%▽), 강원지사(0.3%▽), 울산지사(0.3%▽), 부산지역본부(0.1%▽)는 0.1%∼3.4% 감소
○ 2개년 데이터 기준 분석 결과(B)
- 주소기준으로, 대전지역본부(1.0%△), 대구지역본부(0.8%△), 부산지역본부(0.6%△), 경북지사(0.5%△), 경기동부지사(0.4%△), 서울동부지사(0.3%△), 충북지사(0.3%△), 충남지사(0.3%△), 울산지사(0.1%△)로 전체적으로 0.1%∼1.0% 증가
- 인천지사(1.6%▽), 광주지역본부(0.7%▽), 전북지사(0.6%▽), 경남지사(0.5%▽), 경기지역본부(0.4%▽), 서울남부지사(0.4%▽), 서울지역본부(0.2%▽), 강원지사(0.1%▽)로 전체적으로 0.1%∼1.6% 감소
- 지사기준으로, 경남지사(1.5%△), 인천지사(1.1%△), 충북지사(1.0%△), 서울남부지사(0.9%△), 경기북부지사(0.9%△), 대전지역본부(0.8%△), 울산지사(0.7%△), 부산지역본부(0.4%△), 충남지사(0.4%△), 경기지역본부(0.2%△), 대구지역본부(0.2%△), 경북지사(0.2%△)는 0.2%∼1.5% 증가
- 서울동부지사(2.6%▽), 경기동부지사(2.1%▽), 전남지사(1.0%▽), 광주지사(1.0%▽), 전북지사(0.7%▽), 제주지사(0.4%▽), 강원지사(0.4%▽), 서울지역본부(0.2%▽)는 0.2%∼2.6% 감소
목차
[표지 및 목차]
[요약]
[Ⅰ. 연구배경]
[Ⅱ. 분석자료]
1. 주소기준 데이터
2. 지사기준 데이터
[Ⅲ. 분석방법]
1. 취업결정요인
2. 모형설정
[Ⅳ. 분석결과-A(2015~2019년 데이터 기준 추정)]
1. 주소기준
2. 지사기준
[Ⅴ. 분석결과-B(2018-2019년 데이터 기준 추정)]
1. 주소기준
2. 지사기준
[참고문헌]
참고문헌 (0)
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