가중치 조정(weighting adjustment)으로 단위 무응답(unit nonresponse)을 처리하는 문제에서 성향점수를 추정하는 모형을 만들기 위해 응답변수와 관심변수를 동시에 고려하는 다변량 회귀나무(multivariate regression tree)기법을 제안하였다. 효과적인 무응답 조정층 구축을 위해 응답한 개체들만 사용하는 경우와 모든 개체들을 사용하는 경우를 제시하고 이 두방법을 편향의 관점으로 비교한다.
본 논문은 CECD의 PISA 2006 자료를 사용하여 전 세계의 상이한 국가들에서 사교육에 대한 지출(private education expenditures)이 학업성적 향상에 어떤 영향을 미치는지를 추정하였다. 사교육비 지출의 내생성을 통제하기 위하여 성향점수 매칭법을 사용하였다. 실증 결과에 의하면, PISA 2006 자료에 조사된 15개 국가들 각각에서 사교육비 지출의 효과는 그리 크지 않다. 사교육비 지출을 10% 증가시킬 때 성적은 평균 0.6% 정도 또는 그 이하로 증가한다.
본 연구에서는 기업주도 재직자 훈련(On-the-Job Training: OJT)에서 정규직과 비정규직 근로자 간 훈련격차와 직업훈련의 임금효과를 비교분석하였다. 이를 위하여 OECD의 주관하에 조사된 국제성인역량조사(Programme for the International Assessment of Adult Competencies: PIAAC) 원자료에 내생성을 통제하기 위하여 비모수추정법인 성향점수매칭법(Propensity Score Matching: PSM)을 적용하였다. 비정규직을 처치집단으로 정규직을 대조집단으로 하여 훈련참여 및 훈련의 임금효과를 각각 추정한 결과 비정규직은 정규직에 비해 불리한 훈련기회에 직면하였고 훈련의 임금효과는 정규직에서는 유의하지 않았으나 비정규직에서는 훈련이 임금에 유의한 정의 효과를 보였다. 이러한 분석결과는 비정규직의 저숙련 함정 극복을 위한 정부개입의 근거를 제공하며 비정규직에 대한 훈련기회 확대가 미취업과 정규직을 잇는 가교로써 비정규직이 기능할 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 경제활동인구 부가조사 자료를 이용하여 비정규직의 세부유형별로 직업훈련의 임금 및 고영안정성 효과를 분석하였다. 성향점수매칭방법을 통하여 선택 편의가 없는 처치효과의 추정치를 구하여 분석한 결과, 정규직의 훈련에 따른 임금효과는 4.2%로 비정규직 가운데 유의하게 나타난 기간제 근로의 2.7%보다 훨씬 높게 나타났다. 통제된 데이터를 기반으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 정규직의 정규직 유지를 분석한 결과, 훈련참여 여부는 통계적으로 유의하지 않았으나 훈련시간은 유의하게 나타났으며, 비정규직의 정규직 전환의 경우에는 기간제 근로에서만 훈련참여 여부 및 훈련시간 모두 유의하게 나타났다. 비정규직 유형 중 기간제가 직업훈련의 임금이나 고용효과 모두에서 긍정적으로 나타난 결과는 정규직과 유사하게 사용자와 피고용인의 관계가 다른 비정규직 유형에 비해 보다 명확하기 때문인 것으로 해석된다.
이 논문은 과학영재교육원의 학생 선발과정을 중심으로 과학영재아 판별과정을 분석해보고, 과학영재교육원의 학생 선발과정에서 발생할 수 있는 오류를 점검하여, 이를 보완할 수 있는 개선안을 마련하고자 하는데 목적을 두고 있다. 분석결과 과학, 수학과 관련된 창의적 문제의 지필평가 성적이 선발의 가장 중요한 기준이었다. 지필평가 단계에서 지망분야에 관계없이 과학, 수학 및 창의력검사를 모두 치러야 하는 교육원에 초점을 맞추어 그 점수 활용에 있어서 발생할 수 있는 오류를 점검하였다. A 교육원의 경우 학생 선발은 다단계 평가를 원칙으로 하고 있었으며, 1단계 지필평가에서 과학, 수학, 창의력검사라는 세 과목 시험의 합산점수로서 선발하고 있었다. 이 교육원의 ○○년도 중등과정 응시자 276명을 대상으로 합격자와 불합격자의 지필평가 점수를 분석하여 과학, 수학, 창의력검사의 시행에 오류가 없었는지 점검하였다. 또 이들의 합산에 의한 선발이 의미 있는 결과를 보이는지 분석하였다. 그 결과 과학, 수학, 창의력검사의 상관도분석에서 과학은 수학 및 창의력검사와 유의미한 상관이 있었으나, 수학과 창의력검사는 독립적으로 분석되었다. 또 이들의 합산에 지원분야별 배점으로 계산한 선발은 본래의 취지, 즉 과학, 수학, 창의력에서 모두 우수한 학생을 선발하고자 하는 의도대로 진행되었으나, 판별분석 결과 합격과 불합격자 판별에서 88.1%의 정확도를 보여 다소 오류가 있었음을 발견하였다. 이는 해당년도에 출제된 문제의 난이도 및 시험 과목별 평균점수 차를 고려하지 않아 발생하는 문제로 파악되어져 원점수 대신 표준점수로 변환하여 오류를 보완할 것을 제안한다. 자체와 직접 관련되는 영역으로는 좌반구의 측두엽과 전두엽 부분이 관찰되었다. 특히 한국어 어말어미 산출시 나타나는 형태점화 양상과 관련된 대뇌영역으로 발견된 브로카 영역에서의 활성화는 어미 변환과 관련된 영역이라기보다는 산출시 관련되는 articulation, motor coordinate관련 영역으로 추정되고, 측두엽의 활성화는 형태소, 의미 관련 지식의 data base로 추정된다. 또한 우반구 전두엽 부분에서 관찰된 활성화는 억제관련 영역으로 짐작된다.러한 동물실험이 그 기초를 제공해 줄 수 있을 것이다. 또한 행동성향 및 기억의 종류에 따른 약물효과의 차이는 기억과 관련된 질병인 알츠하이머 환자에 있어 개개인에게 맞는 적절한 특징적인 치료약물이 존재할 것이라는 가능성을 제공해줄 뿐만 아니라 학습과 기억력 증진 효과를 기대해 볼 수 있을 것이라고 생각된다. 및 지역산업발전의 기획${\sim}$조정기구로서, 선진국의 지역발전기구(Regional Development Agency : RDA)인 지역전략산업기획단이 2002년도부터 산업자원부와 9개 시도에 의해 설립되어 지역네트워크의 활성화와 클러스터의 형성 촉진을 하게 되었고 2004년도에는 13개시도로 확대${\sim}$운영되고 있고, 지역특화사업(H/W)과 지역산업기술개발과제(S/W)와 함께 패케지 형태로 지원되며, 주요역할은 크게 지역산업의 정책기획 분야와 평가관리, 지역혁신역량 조사 및 DB구축 등으로 구분된다. 그중에서도 권역별, 지역별, 지역산업진흥사업 육성과 중장기 산업발전계획을 수립하기 위하여 지역혁신역량을 바탕으로 한 지역 Technol
본 연구는 "대졸자직업이동경로조사"를 활용하여 학자금 대출 경험이 있는 대학 졸업자의 노동시장 성과에 대해 살펴보고 있다. 특히 분석대상을 대학 졸업 이후 18개월간 경험하는 모든 일자리로 확장하고, 대출 경험자의 이질성을 고려하기 위하여 성향점수 매칭 방법을 사용하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학자금 대출 경험자는 대출 미경험자와 비교하여 첫 일자리의 임금이 2.81% 낮았다. 둘째, 첫 일자리에서 관찰된 임금격차는 시간이 흐르며 감소하였으며, 특히 이직 및 재취업으로 인해 0.66%p의 축소가 이루어졌다. 셋째, 졸업 후의 근로소득을 누적하여 비교하면 대출 경험자가 졸업 후 18개월까지 지속해서 높은 누적소득을 얻고 있었다. 이는 대출 경험자가 낮은 임금의 일자리라도 조기에 수락하기 때문에 미취업 상태로 지내는 기간은 짧고, 첫 취업 이후에는 더 높은 빈도로 이직과 재취업을 통해 임금을 높여가기 때문이다. 대출 경험자는 대출 경험이 없는 이들과 비교하여 이직 및 재취업 시 임금 상승분이 2.6만원 높았으며, 직장을 옮기는 횟수 또한 유의하게 많았다. 이상의 결과를 종합하면, 노동시장 진입 직후에 조사된 임금을 사용하여 수행된 이전의 연구 결과는 학자금 대출이 임금에 미치는 부정적 영향을 과대 추정할 수 있음을 의미한다. 하지만 고용의 질을 살펴보면 대출 경험자의 대기업 정규직 취업률은 지속적으로 낮았다. 초기 고용의 질이 장기적으로 임금 상승 및 일자리 안정성의 차이에 따른 생애소득의 격차로 이어질 수 있음을 고려하면 이는 향후 장기적인 관점에서 대출 경험자의 노동시장 성과를 검토할 필요가 있음을 시사한다.
무응답을 적절히 처리하기 위한 많은 방법이 연구되었다. 최근 다수의 무응답 대체법이 개발되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR (missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. Lee와 Shin (2022)은 등분산 가정하에서 무시할 수 없는 무응답을 적절히 처리할 수 있는 편향수정 무응답 대체법을 제안하였다. 본 연구에서는 Lee와 Shin (2022)이 제안한 방법을 확장한 무응답 대체법으로 초모집단 모형의 오차가 이분산인 경우에서 편향을 제거함으로써 추정의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
최근 정규직과 비정규직 간의 고용형태 차이에 관한 연구, 특히 임금격차에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 기존 연구에서 고용형태별 임금격차를 추정하기 위해 선형회귀 방법 등을 활용할 때 발생할 수 있는 추정의 문제점을 해결하기 위한 대안으로 데이터 매칭(matching)이라는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 비정규직 근로자와 동일한 특성을 지닌 것으로 보이는 정규직 근로자를 매치하여 양자의 임금격차를 분석한 결과, 정규직과 비정규직의 임금 차이는 거의 존재하지 않음을 알 수 있다.
에너지바우처사업은 약 60만 가구를 대상으로 연간 천억 원 가까이가 투입되는 에너지 복지분야에서 가장 규모가 큰 사업으로, 세계적으로도 매우 드문 사례이다. 본 연구는 에너지바우처 지급에 따른 가구의 에너지소비 확대 효과를 실증한다. 「한국복지패널」 저소득가구를 대상으로 성향점수매칭을 통해 비수혜가구를 추출하며, 단순 이분차분과 함께 고정효과 모형을 활용하였다. 바우처를 수혜한 가구에서 월평균 4,371~4,870원을 에너지소비에 추가로 지출하는 것으로 추정되었다. 지원액 대비 51.9~57.7%에 상당하는 비율로, 식품권의 23~56%와 비교할 때에도 가장 높은 수준에 해당된다. 바우처 지급이라는 에너지복지분야에서의 새로운 시도는 충분히 성공적으로 자리잡은 것으로 평가할 수 있다. 반면, 비수혜가구로부터 확인되는 사각지대의 문제나 에너지소비환경을 반영할 수 있는 차등 지원 등은 향후 해소해나가야 할 과제일 것이다.
표본오차와 비표본오차를 포함하는 총오차(total survey error)를 관리하는 것은 표본설계에서 매우 중요하다. 무응답으로 인해 발생한 비표본오차는 총오차에서 차지하는 비중이 매우 크며 이를 해결하는 방법인 무응답 대체에 관한 다수의 연구가 수행되었다. 최근 전통적 통계학 관련 기법에 추가하여 기계학습 관련 기법을 이용한 무응답 대체법이 다수 연구되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR(missing completely at random) 또는 MAR(missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR(missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. 본 연구에서는 무시할 수 없는 무응답이 발생한 경우에 적용 가능한 무응답 대체법을 제안하였다. 특히 편향을 추정한 후 이를 제거하는 방법을 이용하여 무응답 대체 결과의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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