베이지안 혼합로짓모형을 이용한 청년 구직자들의 직업 선택 요인 분석 : 직업별 인공지능 노출도를 중심으로
Analysis of Factors influencing Occupational Choice among Korean Young Job Seekers using Bayesian Mixed Logit : Focusing on Artificial Intelligence Occupational Exposure
This study examines how occupational characteristics, including Artificial Intelligence Occupational Exposure (AIOE), affect the occupational choices of young job seekers in Korea using the Employment Insurance Database. Specifically, a Bayesian mixed logit model is employed to analyze the occupational choices of individuals aged 15~34 who first enrolled in Employment Insurance in 2022. The analysis incorporates occupational attributes such as AIOE, wages, working hours, wage growth, average tenure, female ratio, and youth ratio. The results indicate that AIOE has a statistically significant negative effect on occupational choice, and other occupational characteristics also exert significant effects. This study contributes to understanding youth occupational choice in the era of AI.
한국어
본 연구는 한국의 고용보험 DB를 활용하여 직업별 인공지능 노출도를 포함한 직업 특성들이 청년 구직자들의 직업 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로 베이지안 혼합 로짓 모형을 이용해 2022년 최초 고용보험 가입 이력이 있는 청년(15~34세)의 직업 선택에 직업 특성들이 미치는 영향을 추정하였다. 분석에는 직업별 인공지능 노출도, 임금, 근로 시간, 임금 상승률, 평균 근속 연수, 여성 비율, 청년 비율 등 11개 변수가 포함되었다. 분석 결과, 직업 특성 변수들은 청년들의 직업 선택에 유의미한 영향을 미쳤으며, 특히 직업별 인공지능 노출도는 통계적으로 유의한 음의 영향을 보였다. 본 연구는 인공지능 시대에 청년 구직자의 직업 선택 구조를 이해하고 일자리 정책 설계를 위한 실증적 근거를 제공한다.
목차
초록 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 분석에 사용된 모형 Ⅲ. 추정방법 Ⅳ. 분석에 사용된 자료 Ⅴ. 추정결과 1. 직업별 인공지능 노출도 관련 설명변수 2. 그 외 설명변수 Ⅵ. 결론 참고문헌 <부록> Abstract
키워드
직업 선택직업별 인공지능 노출도청년 구직자베이지안 혼합로짓모형고용보험 DBOccupational ChoiceArtificial Intelligence Occupational ExposureYoung Job SeekersBayesian Mixed LogitEmployment Insurance DB
기존의 경제학회들은 과도하게 이론에 치중하여 현실 경제를 도외시 하는 경향이 심하였다.
이에 경제학의 모든 분야에 걸쳐, 노동경제, 환경경제, 통일경제, 산업조직, 국제경제학, 금융경제학 등 모든 분야에서 이론적인 학문을 위한 학문보다는 현실적인 문제에 접근하고자 한국 응용경제학회가 창립되었다.
따라서 논문 발표시에 가급적 대학원 학생들이 쉽게 이해할 수 있는 수준으로, 국가 정책 수립에 도움이 되는 논문 발표를 권장한다. 아울러 젊은 교수들에게 폭넓은 연구기회를 부여하기 위하여, 일년에 한번씩 최우수 논문에 약간의 연구비를 지급한다.