문단 (context)
이 절에서는 집단계층분석(LCA, Latent Class Analysis) 방법을 활용하여 우리나라 노동시장 분절 구성과 그 추이를 추정해보고자 한다. LCA 분석은 여러 범주형 변수들에 대한 관찰된 응답으로부터 잠재적인 집단을 확인하는 추정방법이다. 요인분석(factor analysis)이 연속변수들을 활용하여 집단을 추출한다면, LCA는 범주형 변수를 활용한다. 우리나라 노동시장의 분절된 집단의 수와 집단 소속 확률을 추정하기 위해 사업체규모, 고용형태, 종사상지위, 노동조합유무, 저임금(중위임금의 2/3) 여부, 고용보험적용여부, 성 변수들을 활용하였다. 규모와 고용형태, 종사상지위, 노동조합유무 등은 우리나라 노동시장의 분절을 대표하는 합의된 변수라고 판단되어 포함시켰고, 노동시장분단에 임금을 제외하고 고용형태만 보기도 하지만(Rueda 2005, 2007, Emmenegger et al. 2012), 임금은 노동시장을 구분하는 중요한 구분 지점(Hausermann and Schwander 2012)이기 때문에 저임금여부를 포함하였다. 비공식노동과 정책의 사각지대를 나타내는 적절한 변수로 고용보험 적용 여부 변수를 포함하였다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 1141817 | 여러 범주형 변수들에 대한 관찰 응답으로 잠재적 집단을 확인하는 추정방법은 무엇일까 | 가능 | LCA 분석 |
| 1141818 | 어떤 추정방법으로 여러 범주형 변수들에 대한 관찰 응답으로써 잠재적 집단을 알아볼 수 있어 | 가능 | LCA 분석 |
| 1141819 | 잠재적 집단을 확인할 수 있는 추정방법이 뭐야 | 가능 | LCA 분석 |
| 1141820 | 노력형 변수들의 참여 응답으로 실질적 집단을 확인하는 추정방법은 어떤 것일까 | 불가 | LCA 분석 |