Earticle

이 연구는 청년층이 인식하는 직업가치에 따라 유형을 분류하고, 유형별 주요 인구통계학적 특성에 따 른 차이를 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 만 18세 이상 34세 이하 청년구직자 404명의 응답데이터를 수집하였으며, 직업가치 인식수준에 따른 유형 분류를 위해 잠재프로파일 분석을, 직업가치 인식유형 간 주요 인구통계학적 특성에 따른 차이검증을 위해 일원배치분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 청년구직자의 직업가치 인식수준에 따라 총 4개의 유형으로 분류된다. 둘 째, 청년구직자는 직업가치 유형 중 ‘균형지향형’에 가장 많은 분포를 보인다. 셋째, 청년구직자의 직업가 치 유형에 따른 인구통계학적 차이분석 결과, 일부 특성에서 유의미한 결과가 도출되었다. 이 연구를 바탕으로 도출된 학문적 제언으로는 첫째, 오늘날 국내 노동시장에서 직업가치가 중요한 대상을 추가로 발 굴해야 한다. 둘째, 상대적으로 적은 표본 수가 도출된 인구통계학적 세부영역을 보정할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 실천적 제언과 관련하여 첫째, 청년구직자의 직업가치 유형에 따른 맞춤형 정책 추진 및 정책 간 연계를 통해 정책 운용의 효과성을 제고해야 한다. 둘째, 새롭게 입직하는 조직 내 청년층의 직 업가치 인식을 반영한 맞춤형 인사 및 복지제도 운영을 통해 청년 근로자와 기업 모두가 성장하는 선순 환 구조를 만들어야 한다.

This study aims to categorize groups based on the perception of work values among youth job seeker and to analyze differences in demographic characteristics according to types. To this end response data from 404 aged 18 to 34 were collected. Latent profile analysis was conducted to identify types and ANOVA was used to confirm differences between types on demographic characteristics. The results of this study are as follows. First, it is divided into four types according to the perception of work value. Second, the most of youth job seekers are included in ‘balance-oriented type’. Third, as a result of analyzing demographic differences according to the types, significant results were derived in some characteristics. In terms of academic implication, future research should seek additional groups for whom work values are important in labor market. In addition, it is necessary to find a way to secure the validity of demographic subareas with relatively small sample sizes. Regarding empirical implication, it is important to enhance the effectiveness of policy implementation through tailored policy based on the types. Moreover it is essential to create a virtuous cycle structure for both youth workers and companies by operating customized personnel and welfare systems reflecting work values.

이 연구의 목적은 비재택 지수(Non-teleworkable Job index)와 자동화 지수(Job Automation index)를 활용하여 코로나19로 인한 국내 노동시장의 변화를 확인하는 것이다. 이를 위해 두 종류의 지 수를 한국노동연구원의 한국노동패널(KLIPS) 자료에 매칭하여 군집 분석을 실시하였다. 이후 한국 통계 청에서 제공되는 경제활동인구조사(EAPS) 자료를 활용해 고용률과 일시휴직자를 중심으로 코로나19로 인한 한국 노동시장의 변화에 대해 분석하였다. 분석 결과, 비재택 지수, 자동화 지수는 산업과 직업분류 에 따라 다르게 나타났고, 학력에 따른 차이가 컸다. 특히 고졸학력을 가진 근로자의 비재택 지수와 자동 화 지수가 큰 차이를 보였다. 종사상지위는 정규직일수록 두 지수가 낮았고, 일용직이 더 높은 점수를 보 였다. 군집분석 결과 4개의 그룹으로 구분할 수 있었고, 그룹에 따라 산업과 직업의 특성이 다르게 분포 되는 것을 확인하였다. 고용률과 일시휴직자를 살펴본 결과 코로나19는 한국 노동시장에 2020년 공통적 으로 부정적인 영향을 미쳤으나, 이후 변화 추세와 회복은 그룹에 따라 상이한 결과를 보였다. 이러한 연 구결과에 따라 결론 및 제언을 제시하였다.

This study aimed to examine the changes in the domestic labor market due to the COVID-19 pandemic by utilizing the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index. We Matching these indices with data from the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS), and a cluster analysis was conducted. Additionally, the analysis focused on the changes in employment rates and temporarily laid-off due to COVID-19 in the South Korean labor market using data from the Economic Activity Population Survey (EAPS). The analysis revealed that the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index varied across different industries and occupations, and there were differences based on educational attainment. Notably, workers with a high school education displayed significant differences in their scores on the Non-teleworkable Job Index and the Job Automation Index. Moreover, employment status showed that regular workers had lower scores on both indices compared to temporary workers who scored higher. The cluster analysis resulted in four groups. The analysis also revealed that COVID-19 negatively impacted the South Korean labor market for all groups in 2020. However, subsequent trends and recovery differed among the groups. Based on these research findings, conclusions and recommendations were provided.

표준직업분류는 한 국가의 직업 관련 통계조사와 행정자료의 기준이다. 세계 각국은 ILO의 국제표준 직업분류(ISCO)를 참고하여 자국의 상황에 맞는 표준직업분류를 개발하여 활용하고 있다. 최근 디지털 전환 등 노동시장의 급격한 변화를 맞아 표준직업분류의 개정도 활발히 진행되고 있다. 한국표준직업분 류(KSCO)는 1963년 제정 이래 총 7차례 개정되었으며, 2024년 현재 제8차 개정 작업이 진행되고 있 다. 해외의 최신 직업분류 동향을 비교하는 것은 국내 직업분류체계, 직업연구, 교육훈련 및 자격의 연계 에 중요한 시사점을 제공한다. 이에 본 논문에서는 미국(2018 SOC), 영국(SOC 2020), 캐나다(NOC 2021), 호주와 뉴질랜드(ANZSCO 2022)의 표준직업분류 개정 동향을 분석하였다. 연구 결과 주요국의 직업분류 개정은 각국의 사회 및 노동시장의 고유한 특성을 반영하여 이루어지고 있음을 파악하였다. 한 국표준직업분류 개정에 주는 시사점으로 직능수준 중심의 분류체계 한계 보완, 산업의 최신 변화 반영, 직업별 직능수준 확인 체계 마련, 연속성을 고려한 통계수치 변화의 필요성을 제시하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 후속 연구를 제안하였다.

The standard classification of occupations is essential for occupational statistics and administrative data in a country. Nations reference the International Standard Classification of Occupations(ISCO) to create their own systems. Recent rapid labor market changes, such as digital transformation, have led to frequent revisions of the standard classification of occupations. The Korean Standard Classification of Occupations(KSCO) has been revised seven times since 1963, with the eighth revision underway in 2024. Comparing international trends is vital for insights into domestic classification systems, occupational research, education, and training. This paper examines revision trends of the standard classification of occupations in the United States (2018 SOC), in the United Kingdom(SOC 2020), in Canada(NOC 2021), and in Australia and New Zealand(ANZSCO 2022). It finds that revisions reflect each country's unique social and labor market characteristics. Implications for revising KSCO include addressing limitations of skill-level-focused classifications, incorporating latest industrial changes, establishing a system to verify occupational skill levels, and ensuring continuity in statistical data. Further research is suggested.

본 연구는 LINC사업이 사업참여 학생들의 노동시장성과에 미친 영향을 양적으로 엄밀하게 분석하여 정책효과를 검증하고자 하였다. 노동시장성과변수에 이중차분법을 적용하여 정책효과를 추정하였다. 분석 결과 노동시장에 미친 영향은 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 없었다. 성향점수매칭으로 유사한 특 성이 있는 처치집단과 대조집단을 설정 후 이중차분분석을 하여도 대부분 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 한편 각 대학이 공학계열을 중심으로 운영하고 있다는 현실을 반영하여 전공계열별 차 등효과를 추정한 결과 시간당 임금, 일자리 만족도, 교육수준 대비 일의 수준, 숙련수준 대비 일의 수준, 업무의 전공 일치도에서 통계적으로 유의미한 긍정적인 효과를 준 것으로 나타났다. 성향점수매칭 이중 차분분석 수행 결과는 추가로 첫 취업 소요기간을 줄이는 긍정적인 효과를 보였다.

This research aimed to quantitatively and rigorously analyze the impact of the LINC program on the labor market outcomes of participating students and verify the policy effects. The policy effects were estimated by applying a difference-indifferences method to labor market outcome variables. The analysis results did not yield statistically significant impacts on the labor market. Even after conducting a double difference analysis by setting up treatment and control groups with similar characteristics through propensity score matching, statistically significant results were not observed in most cases. However, reflecting the reality that each university primarily focuses on engineering disciplines, estimating differential effects by major field revealed statistically significant positive effects in hourly wage, job satisfaction, job level relative to education level, job level relative to skill level, and the relevance of tasks to the major. The results of propensity score matching double difference analysis also showed an additional positive effect in reducing the time required for initial employment.