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학술저널
저자정보
조장식 (경성대학교) 강창완 (동의대학교) 최승배 (동의대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
75 - 83 (9page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.1.75

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이직에 대한 결정요인을 분석할 때 일반적으로 취업자만을 대상으로 분석하게 된다. 이 경우, 미취업자들이 모집단으로부터 체계적으로 배제됨으로써 표본선택편의 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 표본선택편의 문제를 해결하기 위해 표본선택 이변량 프로빗 모형을 이용한다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이직여부 결정요인 분석에 활용된 표본선택 이변량 프로빗 모형이 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 여자에 비해서 남자가 취업확률은 높았지만 이직확률은 낮게 나타났다. 셋째, 월평균 급여가 높아질수록 이직확률은 유의하게 낮아짐을 알 수 있으며, 인턴 경험이 있는 대졸자의 이직확률이 유의하게 낮음을 알 수 있다. 넷째, 정규직인 대졸자는 비정규직인 대졸자에 비해서 이직확률이 유의하게 낮게 나타났다. 다섯째, 기업 소재지는 수도권에 비해서 충청권, 호남권, 동남권 및 기타권역의 이직확률이 유의하게 낮게 나타났으며, 마지막으로 기업규모가 커질수록 이직확률이 유의하게 낮게 나타났다.
#단순 프로빗 모형 #이변량 프로빗 모형 #이직 #표본선택편의 #Bivariate probit model #changing job #sample selection bias #simple probit model

목차

요약
1. 서론
2. 자료소개 및 기술통계
3. 연구모형
4. 분석결과
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
차성현 / 2010 / 교육 및 기술 불일치가 임금, 직무 만족, 이직 의도에 미치는 영향 분석 / 교육재정경제연구 19(3):177~215 dbpia 조장식 / 2018 / 헤크만의 표본선택모형을 이용한 직무일치 결정요인 분석 / 한국데이터정보과학회지 29(5):1169~1177 dbpia Greene, W. H. / 1996 / Marginal effects in the bivariate probit model google schola Heckman, J. J. / 1976 / The common structure of statistical models of truncation, sample selection and limited dependent variables and a simple estimator for such models / Annals of Economic and Social Measurement 5:475~492 google schola 황재희 / 2012 / 자가점유로 분석한 이혼여성의 주거안정성 / 한국주거학회논문집 23(1):55~66 dbpia

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