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사회적 기업의 생태계를 바탕으로 사회적 기업 육성을 위한 정부 지원이 이루어짐에 따라, 지속적인 발전을 이루 었고 이러한 정부지원과 사회적 기업의 경영성과 간의 관계에 대한 연구 또한 꾸준히 증가해 왔다. 최근에는 사회적 기업에 대한 지원이 정부차원 뿐만 아니라 민간 차원에서도 진행되고 있는데 본 연구는 이러한 현상에 주목하였다. 본 연구의 목적은 민간 차원에서 추진되고 있는 사회성과인센티브가 사회적 기업의 목표변화와 사회성과에 미치 는 영향을 분석하고자 하였다. 사회성과인센티브는 사회문제 해결 성과에 따라 제공되는 보상으로 인센티브를 통한 사회적 기업의 생존 가능성을 증대시키고 성장과 더불어 사회적 기업 생태계의 선순환 구축과 활성화에 기여할 수 있기 때문에 그 중요성이 증대되고 있는 실정이다. 해당 제도는 현재 SK그룹 산하 사회적가치연구원(CSES)에서 주 관하고 있으며, 전국 고용노동부 인증 사회적 기업을 대상으로 2015년 이후 사회적가치서베이(Social Value Survey:SVS)를 매년 실시하고 해당 DB를 연구자들에게 제공하고 있다. 이를 활용하여 본 연구는 SPC 프로그램에 참여했던 기업들을 대상으로 실시한 2017년부터 3년간의 자료를 바탕으로 STATA 통계프로그램의 로짓분석–프로 빗 방법으로 주요 변인과의 인과관계를 분석하였다. 이 연구를 통해 현재 민간 영역에서 진행되고 있는 SPC의 효과 성을 실증 분석하여 제도의 우수성 뿐 만 아니라 정부 차원의 정책 도입 방안의 필요성을 제공하고자 한다. 사회적가치 창출을 위해 설립된 사회적 기업들이 경제적 가치를 추구하는 사회적 기업의 목표가 변하게 되고 목 표변화에 따라 사회적 기업의 지속가능성이 위협받게 되는 부분에서 문제의식을 갖게되어 사회적 기업의 목표 변화 에 영향을 미치는 요인을 기존 선행연구들의 연구결과를 바탕으로 분석하여 사회성과인센티브가 사회적기업의 목표 변화에 미치는 영향을 분석하고, 현금성 인센티브의 효과를 알아보았다. 또한 사회성과인센티브를 통해 사회적 기업 의 경제적 가치는 현금 추가 확보로 인한 수익 증대가 필연적으로 예상이 되는 바에 따라 경제적 가치의 측정보다 사회적 가치 증가에 주목하고자 한다. 사회성과인센티브가 사회적가치를 실질적으로 증가시키는지를 분석하여 실증 분석결과의 이론적, 실무적 함의를 제시하고자 한다.

As the government supports the development of social enterprises based on the ecosystem of social enterprises, research on the relationship between government support and the management performance of social enterprises has been steadily increasing. Recently, support for social enterprises has been provided not only at the government level but also at the private level, but also at the private level. This study aimed to analyze the impacts of social progress credit (SPC) on the changes of goals of social enterprises and social progress. The author was keen on the phenomenon that the goals of social enterprises established to produce social values change to pursuit of economic values and that sustainability of social enterprises is threatened due to the change of their goals. This article analyzed the facts that affect the change of goals of social enterprises based on the results of the previous studies, followed by analyses of the impact of social progress credit on the change of goals of social enterprises. Also, it aimed to explore the effects of cash incentives. Additionally, as for economic values of social enterprises, increase of profits is inevitably expected through social progress credit, which comes from additional cash attainment. Therefore, the author paid more attention to increase of social values rather than measurement of economic values. By analyzing whether social progress incentive substantially increases social values, it aimed to provide theoretical and practical implications of positive analytic results.

The fixed effects panel probit model faces "incidental parameters problem" because it has a property that the number of parameters to be estimated will increase with sample size. The maximum likelihood estimation fails to give a consistent estimator of slope parameter. Unlike the panel regression model, it is not feasible to find an orthogonal reparameterization of fixed effects to get a consistent estimator. In this note, a hierarchical Bayesian model is proposed. The model is essentially equivalent to the frequentist's random effects model, but the individual specific effects are estimable with the help of Gibbs sampling. The Bayesian estimator is shown to reduce reduced the small sample bias. The maximum likelihood estimator in the random effects model is also efficient, which contradicts Green (2004)'s conclusion.

Panel data sets have recently been developed in various areas, and many recent studies have analyzed panel, or longitudinal data sets. Often a dichotomous dependent variable occur in survival analysis, biomedical and epidemiological studies that is analyzed by a generalized linear mixed effects model (GLMM). The most common estimation method for the binary panel data may be the maximum likelihood (ML). Many statistical packages provide ML estimates; however, the estimates are computed from numerically approximated likelihood function. For instance, R packages, pglm (Croissant, 2017) approximate the likelihood function by the Gauss-Hermite quadratures, while Rchoice (Sarrias, Journal of Statistical Software, 74, 1-31, 2016) use a Monte Carlo integration method for the approximation. As a result, it can be observed that different packages give different results because of different numerical computation methods. In this note, we discuss the pros and cons of numerical methods compared with the exact computation method.

Government has made policy efforts to ease intergenerational inequality by implementing financial and tax policies intended for the first house purchasers in life or the houseless and by enforcing the merit system for newly-wedded couples. But in reality a considerable number of households in a dead zone of high housing price and welfare policy have not benefited from government policy. Therefore, this study attempted to analyze the branch families of newly-wedded couples with poor assets with the use of the ‘panel probit model’ in order to investigate the effect of their socioeconomic characteristics on the determination of housing occupation types. As a result, it was found that the income and asset variables of their parents did not have a significant effect on their children' determination of housing occupation types but such variables as the educational level and occupation(employer) had a significant effect on it. And analysis showed that the characteristic of parents’ household had an insignificant effect on their child’s determination of housing occupation type. This study, unlike previous studies, showed that the branch families of newly-wedded couples with lower educational levels had an increasing rate of homeownership. This is thought to be due to the background of the times that they fall into an age range of economically stable households due to long-standing income regardless of their educational level. In particular, number of children and type of occupation of original household turn out to be important factors in housing tenure choice for married-off households, which implies the possibility of intergenerational wealth transfer.

국무총리는 국정을 통합적으로 관리하기 위하여 정부업무평가기본법에 근거하여 중앙행정기관의정책 등을 평가하고 있고, 중앙행정기관은 정부업무평가기본법에 근거하여 성과관리 등을 실시하면서자체평가를 실시하고 있다. 동 제도가 시행된 지 18년이 지났으나, 자체평가와 정부업무평가결과와연계성을 확인하는 실증 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 2018년부터 2022년까지 국무조정실이주관하는 정부업무평가 결과와 각 부처가 시행하는 자체평가 결과에 대해 국무조정실이 메타평가를하는 성과관리 운영 실태 점검 결과 자료와 행정안전부가 실시하는 행정 관리 역량 점검 결과가 정부업무평가의 특정평가(이하 특정평가)에 미치는 영향에 대하여 패널 순서형 프로빗 모형(Panel Ordered Probit model)을 이용하여 분석하였다. 연구자는 양 제도의 연계성을 자체평가가 충실한 기관이 정부업무평가에도 우수한 성과를 이루고있는지에 대해 초점을 맞추어 분석하였다. 동 자료를 종단적으로 분석한 결과 자체평가 우수기관이정부업무평가 결과 우수기관으로 유지되고 있는 사실이 발견되었다. 아울러, 패널 회귀분석(Panel regression)과 상관분석 등을 통하여 정부업무평가 특정평가의 주요구성인 주요정책평가 결과가 정부업무평가 특정평가 종합등급에 가장 큰 영향을 주고 있는 사실을확인하였다. 동 연구는 특정평가와 자체평가를 실시한 중앙행정기관의 업무에 대한 평가결과를 활용하여 평가 부문별 상호 연계성을 도출했다는 점에서 의의가 있다고 할 것이다.

The Prime Minister evaluates the policies of central administrative agencies based on the Framework Act on Government Performance Evaluation to manage national affairs in an integrated manner, and the central administrative agencies conduct self-evaluation by conducting performance management, etc. based on the Framework Act on Government Performance Evaluation. Although 18 years have passed since the system was implemented, it is difficult to find empirical studies on connectivity between the government performance evaluation and the self-evaluation results. In this study, the impact of the management competency inspection results on the specific evaluation of government performance evaluation (hereinafter referred to as specific evaluation) was analyzed using the Panel Ordered Probit model. The analysis used the results of the performance management operation status inspection, meta-evaluation of the results of the government performance evaluation, conducted by the Office for Government Policy Coordination and the result of the performance management operation status inspection conducted by the Ministry of Public Administration and Security among the results of the self-evaluation conducted by each ministry, from 2018 to 2022,. The researcher analyzed the connectivity between the two systems, focusing on whether the government agencies that had showed good self-evaluation results were also achieving excellent performance in government performance evaluation. As a result of longitudinal analysis of this data, it was discovered that excellent self-evaluated agencies were also had excellent result on government performance evaluation. In addition, it was confirmed that main policy evaluation result, which was the main component of the specific evaluation, had the greatest impact on the comprehensive grade of the specific evaluation through panel regression and correlation analysis. This study is significant in that it proves interconnection between evaluation sectors by using specific evaluation and evaluation results of the work of central administrative agencies that conducted self-evaluations.

경시적 자료는 같은 개체에서 시간에 따라 반복 측정된 자료이다. 따라서 반복 측정된 자료는 상관관계가 존재하며 이것을 설명하면서 공변량의 반응변수의 효과를 추정해야 한다. 경시적 순서형 자료분석에서는 잠재변수의 조건부 누적확률을 로짓 연결함수 또는 프로빗 연결함수를 이용한 선형혼합 모형을 이용하여 공변량의 효과를 추정한다. 본 논문에서는 경시적 순서형 자료분석을 위한 두 가지 형태의 연결함수를 가지는 일반화선형혼합모형 및 주변화모형을 고찰한다. 그리고 최근에 제안된 프로빗 연결함수를 가지는 베이지안 누적 프로빗 선형혼합모형을 이용하여 경시적 순서형자료인 사업체 패널조사자료를 분석한다. 이 모형은 잠재변수의 조건부 상관계수 행렬의 모형화에 초구분해를 고려하여 고차원이며 양정치성을 만족하는 상관계수를 추정하는 방법이다. 사업체 패널 조사자료는 반응변수로 순서형 자료인 사업체의 교육훈련참여율을 고려하였고, 상관계수 행렬은 자기상관구조를 가정한 여러 모형을 비교하고 가장 적합한 모형을 제시한다. 그리고 그 모형을 이용하여 연도별 효과와 성과배분제도 실시여부, 1인당 연평균 교육시간, 노동조합여부가 유의미한 것을 찾았다.

Longitudinal data are measured repeatedly over time from the same subject. Therefore, the repeated outcomes have correlations, and it is necessary to estimate the covariate effect on the response variable while explaining the correlations. In longitudinal ordinal data analysis, the covariate effect is estimated using generalized linear mixed models using a logit link function or a probit link function. In this paper, we review the generalized linear mixed models and marginalized models with the two types of link functions for longitudinal ordinal data analysis. Specifically, a Bayesian cumulative probit linear mixed model with the probit link function is used to analyze Korean workplace panel survey (WPS) data, which is longitudinal ordinal data. In the model, the correlation matrix is high-dimensional and positive definite, and it is estimated using the hypersphere decomposition. In the WPS data, corporate training participation rate is considered as a response variable. Assuming different correlation structures, several models are compared. For the most suitable model, some explanatory variables, the annual effect, profit sharing schemes status, average annual training hours per person, and labor union status, have effects on corporate training participation rate.