• 제목/요약/키워드: tobit

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표본선택 편의를 반영한 임금결정요인 분석 (The wage determinants applying sample selection bias)

  • 박성익;조장식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1317-1325
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    • 2016
  • 본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.

영과잉 토빗모형을 이용한 한국 소득분포 자료의 베이지안 분석 (Bayesian analysis of Korean income data using zero-inflated Tobit model)

  • 황지수;김세완;오만숙
    • 응용통계연구
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    • 제30권6호
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    • pp.917-929
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    • 2017
  • 한국노동패널조사에서 제공하는 2015년 한국 생산가능인구의 월평균 소득분포를 보면 0 관측치의 비율이 과도하게 높은 형태를 보여 기존의 소득분포에 주로 사용되는 토빗모형으로는 설명에 한계가 있다. 본 연구에서는 영과잉 특성을 반영하여 영과잉 토빗모형을 사용하여 한국인의 소득 자료를 분석한다. 영과잉 토빗모형은 2단계 모형으로 1단계에서는 소득이 0인 그룹을 두 그룹으로 나누는데, 첫 번째 그룹은 노동시장 참여의지가 없어 시장에 참여하지 않으므로 0이 관측되는 그룹(genuine zero)이고 두 번째 그룹은 노동시장 참여의지는 있으나 낮은 임금으로 인하여 절단되어 0이 관측되는 그룹(random zero)으로 가정하였다. 두 번째 random zero 그룹은 0 이상의 연속 자료와 결합하여 토빗모형을 적용한다. 1단계와 2단계 모형에 관심 있는 설명변수를 가진 회귀모형을 적용하여 노동시장 참여여부와 임금 수준에 영향을 미치는 요인을 알아본다. 마코브 체인 몬테칼로 기법을 사용하여 모수를 추정하고 기존의 토빗모형과 비교한 결과 영과잉 토빗모형이 0의 빈도추정과 모형 적합도 면에서 우수한 결과를 보였다. 분석결과 나이가 많을수록, 남자가 여자보다, 학력이 낮을수록, 노동시장에 참여할 가능성이 매우 유의하게 높으며, 사회경제적 지위가 높을수록 그리고 유보임금이 낮을수록 노동시장에 참여하지 않을 확률이 높은 것으로 나타났다. 임금수준을 보면, 남자가 여자보다, 학력이 높을수록, 기혼이 미혼 보다 매우 유의하게 더 높은 임금을 받는 것으로 나타났다.

패널 토빗모형을 이용한 청년채용비율 결정요인 분석 (The determinants of the youth employment rate using panel tobit model)

  • 박성익;류장수;김종한;조장식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권4호
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    • pp.853-862
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    • 2017
  • 본 연구에서는 고용노동부의 공공기관 및 지방공기업의 청년고용현황 조사, 국회의 공공기관 고용현황 조사, 알리오 (www.alio.go.kr) 및 클린아이 (www.cleaneye.go.kr) 등 4개의 데이터를 이용하여 공공기관 및 지방공기업의 청년채용비율 결정요인을 분석하였다. 종속변수인 기관별 청년채용 비율은 청년채용 여부와 청년채용비율의 크기에 대한 두 가지의 정보를 포함하고 있다. 즉 종속변수 가 일정한 영역에서만 관찰되는 중도자료를 갖는 형태로서 통상적 최소제곱추정은 편의가 발생할 뿐만 아니라, 일치추정량을 제공하지 못한다. 이런 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 합동 토빗모형과 패널 토빗모형을 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 합동 토빗모형에 비해서 패널 토빗모형이 통계적으로 유의함을 알 수 있었고, 2011년에 비해서 2014년과 2015년의 청년채용 비율이 증가하였음을 알 수 있다. 그리고 지방공공기관에 비해서 공기업의 청년채용비율이 유의하게 높았으며, 평균 보수액이 증가할수록 청년채용비율이 통계적으로 유의하게 낮음을 알 수 있다. 마지막으로, 신입직원의 평균보수액이 증가할수록, 정원대비 정규직비율이 증가할수록 청년채용비율이 유의하게 증가하였음을 알 수 있다.

장미농가의 생산효율성 분석: DEA와 SFA 기법 비교를 중심으로 (Productive Efficiency of the Rose Farming Business: A Comparison of DEA and SFA)

  • 김기태;김원경;정지영
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8719-8727
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    • 2015
  • 본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.

광역버스 차내혼잡도 완화의 경제적 편익측정에 관한 연구 (Measuring Social Benefit of Mitigation of In-Vehicle Congestion Level in Intercity Buses)

  • 류시균;한시원;유재상
    • 대한교통학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.523-534
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    • 2016
  • 본 연구는 수도권지역을 운행하는 광역버스를 대상으로 차내혼잡도 완화의 편익측정방법론 개발을 목적으로 하고 있다. 비시장재의 편익측정방법론에 대한 조사, 분석을 통해서 조건부가치측정법을 조사기법으로, Tobit모형을 측정모형으로 선정하였다. 설문조사를 통해서 992개의 유효표본이 얻어졌으며 연령, 소득수준, 버스탑승시간, 통행목적, 혼잡도 등을 설명변수로, 광역버스 차내혼잡도 완화에 대한 추가지불의사액을 종속변수로 하는 Tobit모형을 추정하였다. 통계적 검정과 논리적 검정을 통해서 모형의 적합도가 검정되었으며 모형으로부터 산출된 광역버스 차내혼잡도 완화에 대한 추가지불의사액을 경기도가 인가한 광역버스 이용실태에 적용한 결과, 수도권 지역에서 광역버스 좌석제를 시행할 경우 일평균 약 61백만 원, 연간 약 147억 원의 편익이 발생할 것으로 추정되었다.

DEA와 Tobit 모형을 이용한 철도산업 효율성 결정요인 분석 (Analyzing the Influence Factors on Efficiency of Railway Transport using DEA and Tobit Model)

  • 이윤미;유재균
    • 한국철도학회논문집
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    • 제12권6호
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    • pp.1030-1036
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    • 2009
  • 본 연구에서는 철도산업의 효율성을 측정하는데 있어 내부요인인 운영기관의 생산활동 뿐만 아니라 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 관점에서 통제 불가능한 환경요인 등이 철도산업 효율성을 결정짓는데 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 우리나라를 비롯하여 1990년 이후 구조개혁이 활발히 진행된 유럽국가와 일본을 대상으로, 철도산업 효율성 측정에 적합한 DEA방법을 이용하여 1990년~2006년까지의 효율성 값을 구하였다. 그 결과 우리나라는 모든 연도에 걸쳐 상대적으로 효율적으로 추정되었고, 전반적으로 평가대상국들의 효율성이 시간이 지남에 따라 향상되었음을 나타내었다. 또한 효율성 결정요인을 분석하고자 DEA방법으로 추정된 효율성 값을 종속변수로 하고, 구조개혁으로 인한 조직유형, 사회경제적 환경요인을 독립변수로 한 Tobit 분석에서는 시설과 운영을 분리하는 수직적 분리와 화물과 여객을 분리하는 수평적 분리가 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 철도산업의 경쟁력 강화와 경영효율성을 제고하기 위한 구조개혁은 그 과정과 결과에 대한 신중한 검토 및 평가가 이루어져야 함을 시사하였다.

과학기술정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향 분석 (A Study on Examining the Impact of Science and Technology Policy Mix on R&D Efficiency)

  • 우청원;천동필
    • 기술혁신학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.1268-1295
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    • 2018
  • 본 연구는 2014년과 2016년 한국 제조업 부문 기술혁신조사 자료를 활용하여 과학기술혁신을 촉진하기 위한 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 실증분석하였다. 정책조합을 시장중심, 공급중심, 수요중심으로 구분하고, DEA-Tobit분석을 통해 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 추정하였다. DEA분석 결과, 한국 제조업의 R&D효율성은 높지 않은 것으로 분석되었고, 그 원인은 투입요소 중 R&D투자액이 효율적으로 활용되지 못했기 때문이다. Tobit모형의 추정결과에 따르면 정책조합은 R&D효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 시장중심 정책조합, 시장 공급중심, 공급 수요중심 정책조합이 R&D효율성과 정(+)의 관계를 확인할 수 있었다. 국내 R&D효율성을 개선하기 위해서는 R&D 투자 포트폴리오 전략 수립이 필요하고, 정부는 기업의 특성과 정책수단 간의 정합성을 고려해서 정책조합을 활용해야 한다.

DEA 모형을 활용한 소매점의 효율성 및 결정요인 분석 (The Analyses of the Operational Efficiency and Efficiency Factors of Retail Stores Using DEA Model)

  • 고경완;김대철
    • 경영과학
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    • 제31권4호
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    • pp.135-150
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    • 2014
  • This paper analyzes the operational efficiency of 91 individual retail stores in Seoul by a two-step procedure. In the first step, a data envelopment analysis (DEA) model is used to identify the efficiency scores. Three inputs (store size, number of items, and number of employees) and two outputs (sales and number of customers) are used for the efficiency measurement. In the second step, a Tobit regression model is used to identify the drivers of efficiency. DEA efficiency scores are used to test hypotheses on the impact of five independent variables, namely store age, number of items per store size, number of items per employee, trade area index, and number of competitors. Results of the Tobit analysis show that number of items per store size, number of items per employee, and number of competitors play a significant role in influencing the operational efficiency of retail stores. Managerial implications of the study are discussed.

조선 성과 측정을 위한 다차원 생산성의 분석 (An Analysis of Multidimensional Productivity for the Shipbuilding Performance)

  • 김연민
    • 경영과학
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    • 제34권2호
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    • pp.57-66
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    • 2017
  • The purpose of this study is to analyze the multidimensional productivity of the shipbuilding performance and to explain the role of different factors, such as man-hour, dock period, number of building block, launching process rate, automatic welding percent, and drawing fault rate which are important production-related variables in most shipbuilding companies. The shipbuilding productivity is obtained using Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Then, a Tobit model is considered to measure the influence of different factors on the measured productivity. The results reveal that this productivity measure can substitute a representative shipbuilding productivity index (CGT/man-hour) in shipbuilding industries. Also, this multidimensional productivity analysis using DEA and Tobit reveals complex relationships between production-related variables and CGT and sale.

충돌유형별 회전교차로 사고모형 개발 (Development of Accident Models by Collision Type at Roundabout)

  • 박병호;백태헌
    • 한국안전학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.136-142
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    • 2016
  • This study deals with traffic accident of roundabout by collision type. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Tobit model. The main results are as follows. First, three Tobit models (by collision type) which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.858, 0.918 and 0.859) are developed. Second, t-test results show that there are no differences between the predicted and actual values. Finally, such the common variable as traffic volume, and such the specific variables as diameter of central island, the number of circulatory roadway, approach width and average of the number of approach are adopted in this study.