대학 및 직장 소재지가 초기 임금 예측에 미치는 영향: 머신러닝 기법을 활용한 4년제 대학 졸업자 분석

김경미

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김경미 (연세대학교)

저널정보: 연세대학교 빈곤문제국제개발연구원 지역발전연구 지역발전연구 제33권 제2호

발행연도: 2024.8

수록면: 33 - 61 (29page)

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본 연구는 대학 및 직장 소재지가 초기 임금에 미치는 영향을 분석했다. 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 기법을 활용해 초기 임금 예측 모델을 구축하고, 각 변수의 중요도를 파악했다. 한국고용정보원(KEIS)의 ‘2020대졸자직업이동경로조사’(2019GOMS) 데이터를 활용했으며, 분석대상은 만 34세 이하의 4년제 일반대학 졸업자 4,018명이다. 대학 및 직장 소재지를 ‘수도권-수도권’, ‘수도권-지방’, ‘지방-수도권’, ‘지방-지방’ 유형으로 구분해 분석한 결과, 이러한 유형은 초기 임금에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, ‘수도권-수도권’, ‘수도권-지방’ 유형이 높은 초기 임금을 보였으며, ‘지방-지방’ 유형이 가장 낮았다. 이는 대학 간 서열화와 수도권으로의 자원집중 현상이 임금격차를 확대시킨다는 점을 시사한다. 또한, 일자리 특성이 인적자본 등 개인적 요인보다 초기 임금에 더 큰 영향을 미쳤다. 전공, 졸업평점, 대학만족도도 중요한 변수로 나타났으며, 이들의 효과는 성별에 따라 차이를 보였다. 본 연구는 청년층 노동시장의 지역 간 불균형과 성별 차이에 대한 통찰을 제공하고, 지방대학 졸업자의 노동환경 개선을 위한 정책적 함의를 제시했다. 향후 연구에서는 종단적 접근과 다양한 집단을 포함한 분석이 필요할 것으로 보인다.

#대학-직장 소재지 #머신러닝 기법 #인적자본 #일자리 특성 #초기 임금 #location of university and workplace #machine learning technique #human capital #job characteristics #initial wage

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