청년층의 자발적 이직요인 예측연구 : 성별 간 차이 비교를 중심으로

유정환; 이지안; 이가빈; 박성민

doi:10.46330/jkps.2023.9.23.3.161

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저자정보: 유정환 (성균관대학교) 이지안 (성균관대학교) 이가빈 (성균관대학교) 박성민 (성균관대학교)

저널정보: 경인행정학회 한국정책연구 한국정책연구 제23권 제3호

발행연도: 2023.9

수록면: 161 - 196 (36page)

DOI: 10.46330/jkps.2023.9.23.3.161

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최근 실시된 경제활동인구조사 청년층 부가조사에 따르면, 첫 직장 근속기간이 1년 6.8개월인 것으로 나타났다. 이는 청년층이 조직에 적응할 때쯤 퇴사 및 이직을 하게 되는 것으로 해석할 수 있다. 조직에는 이러한 양태가 새로운 직원을 채용, 교육하는데 들어가는 물적, 시간적 측면에서 상당한 비용으로 작용하고, 젊은 세대 청년들에게는 기존 직장을 떠나 다시금 취업 경쟁으로 뛰어들어 이직을 준비하고 새로운 직장에 입사하기 전까지 상당한 경제적 비용을 감수해야 한다는 점에서 큰 사회적 비용이 발생한다고 할 수 있을 것이다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구는 청년이 이직을 결심하게 되는 요인을 개인특성변수, 인적자본변수, 직장, 업무 특성 변수로 나누어 구분하였고 이러한 요인을 바탕으로 이직 여부를 예측하고자 한다. 이를 위해 이항 로지스틱 회귀분석과 CHAID 알고리즘 기반 의사결정나무 모형을 사용해 분석하고자 하며, 각 성별에 따라 상이한 사회, 경제적 요인으로 인해 이직 예측요인이 다르게 나타날 수 있기에 성별 집단을 나누어 분석하였다. 이항 로지스틱 분석 결과 남성 집단의 경우 미혼인 경우, 본인이 인지하고 있는 자신의 경제상태가 나쁜 경우, 고용형태가 비정규직인 경우, 수행업무가 본인의 교육 수준에 비해 낮고 전공과 상응하는 정도가 낮은 경우 이직확률이 증가하였으며, 여성 집단은 미혼일 경우, 본인이 인지하고 있는 자신의 경제상태가 나쁜 경우, 직업훈련 경험이 없는 경우, 취업 사교육 경험이 있는 경우, 해외 유학 및 연수 경험이 있는 경우, 고용형태가 비정규직인 경우 이직확률이 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구는 이론적, 정책적, 실무적 시사점을 제공하고자 한다.

The recent supplementary survey of Young Adults conducted in the Economic Activity Population Survey revealed that younger individuals have an average first job tenure of 1 year and 6.8 months. This result suggests that Young Adults tend to leave their organizations and change their jobs shortly right after adapting to their workplaces. These patterns provide a number of significant policy implications for organizations, as the recruitment and training of new employees incur substantial costs in terms of resources and time. Additionally, the younger generation faces considerable economic burdens when leaving their current jobs and re-entering the job market to pursue new opportunities, making this a matter of significant social concerns and problems. With this serious awareness, the current study aims to identify the main factors that could influence young individuals" decisions to change their jobs, as well as to categorize the antecedent variables into individual characteristics, human capital variables, workplace, and job-related variables. Based on these factors, the study aims to predict the voluntary turnover among Young Adults. To conduct empirical analyses, the study intends to utilize both binary logistic regression and the CHAID algorithm-based decision tree model. Recognizing that different social and economic factors may give an impact on job-changing decisions for each gender-based cohort, the study divided the data by gender for a separate analysis.
The binary logistic regression analysis confirmed that, for the male group, the probability of job change is more likely to increase if they were unmarried, more likely to perceive their economic status as poor, more prone to work under non-regular employment status, more likely to have job responsibilities that are below their educational level, being not aligned with their academic major. Conversely, for the female group, the likelihood of job change is shown to increase if they are unmarried, to perceive their economic status as poor, to lack job-training experience, to have job-related education through private education facility, to have academic experience studying abroad, and to be employed with non-regular positions. Based on these empirical findings, the study provides a number of theoretical, policy-oriented, and practical implications for understanding job-changing behaviors among the Young Adults.

#청년이직 #청년 #고용노동정책 #분류분석 #의사결정나무 #이항 로지스틱 회귀분석 #Turn over of Young Adults #Young Adults #Employment and Labor Policy #Classification analysis #Decision tree #Binary logistic regression

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