• 대한가정학회지
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• 제43권6호
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• pp.47-60
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• 2005

This study analyzed the factors that affect the use and expenditure of households for childhood education and care centers. The data were drawn from KLIPS(Korea Labor and Income Panel study), vol. 5(2002). From this dataset, 1,171 households were selected for this study. The results of this study were as follows. First, when compared to unemployed mother's households, employed mother's households tended to use childhood education and care centers. Second, with rising household income, the use of childhood education and care centers decreased. Third, the expenditure was much larger for the households with a large income than those with a small income.

• 대한가정학회지
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• 제42권3호
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• pp.91-104
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• 2004

This study analyzes the critical factors that decide the job continuity of married women after one of their life events, childbirth. It is based on the employment data from KLIPS(Korea Labor and Income Panel Study). Vols. 1-4, having observed 128 young mothers who gave birth to children after 1997. The analysis showed that women's employment after their maternity leave depend on whether new mother return to their previous job or not. The Following results are obtained: First, women's age, education, availability of caretakers for their children, and family income have a positive effect on the women's return to their pre-leave employers after childbirth. Second, professional or office work and the frequency of job transition before childbirth have a positive effect on women's employment in new jobs after childbirth. Third, women's age, availability of caretakers of their children, and professional or office work are critical factors that have a positive effect on women's job continuity after childbirth, whereas the frequency of job transitions has a negative effect on employment for women.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.933-945
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• 2012

In this paper we used the KLIPS(Korean Labor and Income Panel tudy) data that surveyed from 2006(wave 9) to 2009(wave 12). Other previous studies are concerned with the panel attrition in the early wave, but this study classifies the response pattern and investigates some factors that influence panel attrition when the panel tends to stabilize. It was revealed that panel attrition was influenced by relocation and housing type through the logit model. Besides it was appeared that panel attrition was affected by the monthly living expenses and the overall household income through the decision tree.

• 노동경제논집
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• 제35권1호
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• pp.1-19
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• 2012

2003년 KLIPS 자료를 사용하여 1954년부터 1973년에 태어난 임금근로자들에게 있어서 맏이(first-born)의 임금에 대한 효과를 추정하였다. 연령, 여성 등만을 사용한 절제된 임금함수로부터 추정된 맏이 효과는 7.3%였으며 교육연수 등 다양한 변수들이 추가되어도 이 추정계수는 통계적으로 유의한 차이가 없었고 교육연수, 근속연수, 결혼 여부, 아버지의 교육연수, 형제자매 수, 건강 등을 통제하면서 추정된 맏이 효과도 7.6%로 거의 차이가 없었다. 임금근로자를 남자와 여자로 나누어서 추정하면 맏형의 임금이 남동생들의 임금에 비해 5.3~6.9% 높으며, 맏언니의 임금이 여동생들에 비해 8.8~9.9% 높은 것으로 추정되었다.

• 노동경제논집
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• 제37권2호
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• pp.1-47
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• 2014

한국노동패널 자료에 나타난 개인임금 자료를 1998년부터 2012년 기간에 대해 분석한 결과 명목임금은 매우 유연한 것으로 나타났다. 프로빗 분석 결과 명목임금이 삭감될 확률은 인플레이션이 낮을수록 그리고 실업률이 높을수록 높게 나타났으며, 다양한 경제 인구학적 집단에 따라 다르게 나타났다. 한편 고용노동부의 사업체 조사와 한국노동패널 조사 자료를 비교 분석한 결과 실질임금은 매우 경기순행적이며, 그 경기변동 상 유연성은 인플레이션의 역할이라기보다는 명목임금 자체가 경기순행적이기 때문인 것으로 나타났다. 이상의 발견들은 임금경직성을 예측하거나 혹은 임금경직성 가정에 의존하여 실업변동을 설명하고자 하는 모형들의 현실 설명력을 반감시킨다. 추가적으로 본고는 임금 및 근로시간 변수에 나타난 측정오차의 문제를 다루고 있다.

• 노동경제논집
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• 제35권2호
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• pp.43-77
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• 2012

본 연구는 개인 근로소득의 결정요인을 초기 조건(학력, 성별, 연령 등)과 후기 조건(기타 요인)으로 구분하여 두 요인이 어떻게 소득분배 및 소득이동성에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한다. 한국노동패널 자료를 이용한 본 연구의 추정 결과에 의하면 첫째, 표본 전체의 소득분배는 1998~2008년 기간 동안 대체로 악화되었으나, 각 연령 집단 내에서는 소득분배가 특별한 추세를 나타내지 않는다. 둘째, 본 연구에서는 초기 조건과 후기 조건의 상대적 중요성으로 소득이동성을 정의하는데, 대부분의 연령 집단에서 초기 조건에 의한 소득격차가 감소함에 따라 소득이동성은 조금씩 상승한 것으로 나타난다.

• 노동경제논집
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• 제31권1호
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• pp.135-162
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• 2008

본 연구는 기혼여성의 취업이 고등학생 자녀의 진로결정에 대한 모의 시간투자에 미치는 영향을 분석한다. 모의 시간투입은 자녀와 부모와의 대화 정도를 양적 지표로, 자녀진로에 대한 부모의 영향력을 질적 지표로 파악하였다. 실증분석은 도구변수에 의한 순위 프로빗(IV ordered-probit)을 사용하였다. "한국노동패널(KLIPS)" 자료의 분석 결과 모의 취업은 자녀진로에 대한 대화나 영향력에 유의한 영향을 미치지 않는다. 모의 전문직 취업은 자녀에 대한 시간투자의 양과 질에 양(+)의 효과를 가지나 통계적 유의성은 결여된다.

• 노동경제논집
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• 제24권2호
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• pp.35-62
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• 2001

본 연구에서는 한국노동연구원 패널조사(KLIPS)의 1차년도 자료를 이용해서 자녀의 최초 직업 및 현재 직업귀속을 결정하는 데 부모의 직업이 어떠한 영향을 미치고, 최초 직업이 현재의 직업귀속에 어떤 영향을 미치는가를 다항로짓분석을 이용해 살펴봄으로써 세대간 직업이동과 세내내 이동에 대해 분석하였다. 이 연구를 통해 세대간 직업이동에서 교육이 중요한 매개변수로 작용한다는 점, 각 직업집단마다 정도는 다르지만 현재의 직업귀속에 최초의 직업선택이 상당한 영향을 미친다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 직업집단간 이동의 가능성이 어려운 정도로부터 고용주, 자영자 일부(상층), 사무직, 자영자 일부(하층), 생산직의 순으로 도시취업자 내부에 서열이 나타난다는 시사점을 얻었다. 정책적인 합의와 관련해서는 이미 세대간 직업이동에서 교육이 중요한 매개변수로 작용하고 있다는 점에서 사회이동을 활성화하기 위해서는 교육기회가 직업집단간에 달라지지 않도록 하는 방향으로 정책이 개발되어야 한다는 점을 발견할 수 있었다.

• 노동경제논집
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• 제43권1호
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• pp.35-57
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• 2020

본 연구는 한국노동패널조사(KLIPS) 3~21차 자료를 이용하여 성과배분제가 교육훈련에 미치는 영향을 분석한다. 성과배분제와 관련한 내생성(endogeneity)을 통제한 고정효과 모형(fixed effects model)에 의하면, 성과배분제의 적용을 받는 근로자는 성과배분제의 적용을 받지 않는 근로자보다 회사가 시행하는 업무능력향상을 위한 교육훈련을 받을 확률이 6.8%포인트 높으며, OJT를 받을 확률은 3.3%포인트 높은 것으로 추정된다. 이러한 관계는 추정 모형에 관계없이 일관적으로 나타나며, 하위표본에서도 강건하게 확인된다. 본 연구의 추정결과는 성과배분이 교육훈련을 촉진한다는 가설을 지지하는 증거로 해석될 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.293-301
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• 2012

Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.