Abstract
In this paper, we analyzed wage determinants of the vocational high school graduates utilizing both individual-level and work region-level variables. We formulate the models in the way wage determination has multi-level structure in the sense that individual wage is influenced by individual-level variables (level-1) and work region-level (level-2) variables. To incorporate dependency between individual wages into the model, we utilize hierarchical linear model (HLM). The major results are as follows. First, it is shown that the HLM model is better than the OLS regression models which do not take level-1 and level-2 variables simultaneously into account. Second, random effects on sex, maester dummy and engineering dummy variables are statistically significant. Third, the fixed effects on business hours and mean wage of regular job for level-2 variables are statistically significant effect individual-level wages. Finally, parental education level, parental income, number of licenses and high school grade are statistically significant for higher individual-level wages.
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 그런데 임금은 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 취업지역 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조를 가지게 된다. 이와 같이 다층구조 자료특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석과 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 분석하기 위한 타당한 방법으로 위계적 선형모형을 이용하였다. 그리고 전통적인 회귀분석과 위계적 선형모형의 비교를 통하여 다음과 같은 주요 결과를 얻었다. 첫째, 다층구조를 갖는 위계적 선형모형이 전통적인 회귀모형보다 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 2-수준의 총근로시간과 상용직의 평균임금이 개인수준의 임금에 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 마이스터고 졸업생이 그렇지 않은 졸업생에 비해서, 부모의 소득이 높을수록 통계적으로 유의하게 개인수준의 임금이 높아짐을 알 수 있다. 넷째, 부모의 교육수준이 높을수록, 학점이 높을수록, 학교 만족도가 높고 자격증 수가 많을수록 임금이 높아짐을 알 수 있다. 마지막으로 2-수준의 산업특성을 고려한 랜덤효과가 통계적으로 유의하게 나타났다.