Discrete Data Analysis of the Re-employment Pattern

실업자의 재취업형태에 관한 연구: 생존표분석과 이산시간분석

This paper empirically examines the reemployment pattern (full-time versus part-time reemployment) using pooling 6 year data of Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS, 1998-2003). A discrete data analysis (multi-nominal logistic regression) is adopted to identify variables predicting reemployment pattern. Among those who lose full-time or part-time job in previous year, women and older people are found to have both longer unemployment durations and lower probabilities of full-time reemployment (versus either each of part-time reemployment or unemployment) than men and younger people. Therefore, the future labor market policy should be more associated with the one for reducing these gender and age differences in worker characteristics.

본 연구의 목적은 실업자의 재취업여부와 재취업형태에 영향을 미치는 주된 요인이 무엇인지를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 한국노동패널의 6개년(1998-2003) 결합자료를 이용하여 사건사분석의 생존표분석과 이산시간분석을 실시하였다. 분석의 결과, 성, 연령, 교육수준이 실업자의 재취업과 재취업형태에 영향을 미치는 주요 요인으로 파악되었다. 또한 정규직과 비정규직으로의 재취업형태는 실업자의 이전 직장 업종과 직종에 따라 상이한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, 우리나라 실업자의 재취업과 재취업형태는 실업자의 인적자본 수준보다는 분절된 노동시장의 구조에서 기본적인 원인을 찾을 수 있을 것이다. 결국, 실업자의 재취업과 보다 안정적인 고용형태로의 재취업을 도모하기 위해서는 성과 연령에 의한 차별의 폐지, 직업능력개발훈련의 강화, 그리고 효율적인 노동시장 정보체계의 구축 등의 정책적 접근이 필요하다.