이변량 프로빗 모형을 활용한 인력유출 결정요인 분석 (An analysis on the determinants of brain-drain using bivariate probit model)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 30권 / 1호 / 23 ~ 31페이지
· 저자명 : 박성익, 조장식

초록

일반적으로 인력유출 결정요인을 분석하기 위해서는 취업자만을 대상으로 분석하게 된다. 이와 같이 취업자를 대상으로 하는 표본선택은 모집단으로부터 연구대상들이 체계적으로 즉, 비무작위적으로 배제됨으로써 표본선택편의가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 표본선택편의 문제를 해결하기 위해 표본선택 이변량 프로빗 모형을 활용하여 인력유출에 미치는 영향을 분석한다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인력유출 결정요인 분석에 활용된 표본선택 이변량 프로빗 모형이 통계적으로 유의함을 알 수 있다. 둘째, 여자에 비해서 남자가 취업확률과 인력유출 확률 모두 높게 나타났다. 그러나 연령이 증가할수록 취업확률은 높았지만 인력유출 확률은 낮게 나타났다. 셋째, 전문대에 비해서 4년제 대졸자는 취업확률은 낮았지만 인력유출 확률은 높게 나타났다. 마지막으로 대학소재지가 기타 지역권에 비해서 수도권의 인력유출 확률은 상대적으로 낮게 나타났으며, 임금과 기업규모가 증가할수록 인력유출 확률이 높게 나타났다.

영어초록

In general, only the employed are under study to analyze the determinants of brain-drain. In this way, the selection of samples for the employed will result in a sample selection bias by excluding the research subjects from the population systematically. In this study, we use bivariate probit model with sample selection to solve the problem of sample selection bias. The main results of the analysis are summarized as follows. First, we note that the bivariate probit model with sample selection used to analyze the determinants of brain-drain is statistically significant. Second, the probabilities of male employment and male brain-drain were higher than those of female. However, as the age increases, the probability of employment is high, but the probability of brain-drain is low. Third, the probability of university graduate employment was lower than that of college graduates, but the probability of brain-drain was higher. Finally, the probability of brain-drain in the Seoul metropolitan area is relatively low compared to other areas in the university location, and the probability of brain-drain is higher as the wage and company size increase.

참고자료

· 없음