Prediction for the Spatial Distribution of Occupational Employment by Applying Markov Chain Model

마르코프 체인 모형을 이용한 직종별 취업자의 공간적 분포 변화 예측

  • Park, So Hyun (Department of Geography, Sungshin Women's University) ;
  • Lee, Keumsook (Department of Geography, Sungshin Women's University)
  • 박소현 (성신여자대학교 대학원 지리학과) ;
  • 이금숙 (성신여자대학교 지리학과)
  • Received : 2016.08.29
  • Published : 2016.08.31

Abstract

This study attempts to predict the changes in the spatial distribution of occupational employment in Korea by applying Markov Chain Model. For the purpose we analyze the job-related migration pattern and estimate the transition probability with the last six years job-related migration data. By applying the Chapman-Kolmogorov equation based on the transition probability, we predict the changes in the spatial distribution of occupational employment for the next ten years. The result reveals that the employment of professional jobs is predicted to increase at every city and region except Seoul, while the employment of elementary labor jobs is predicted to increase slightly in Seoul. In particular, Gangwon-do and Chuncheongdo are predicted to increase in the employment of all occupational jobs.

본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.

Keywords

References

  1. 강철희.허수연.이지만.정승화.조상미, 2012, "신규대졸자의 비영리영역과 영리영역간 직업이동과 직무만족 변화," 한국사회정책, 19(2), 9-38.
  2. 김감영, 2010, "연령별 인구이동 특성에 대한 탐색적 공간 데이터 분석 (ESDA)," 한국지역지리학회지, 16(5), 590-609.
  3. 김경수.장욱, 2003, "정상 마르코프 연쇄모형에 의한 부산권 인구분포예측 연구," 국토계획, 38(4), 33-46.
  4. 김동수.장재홍.이두희, 2009, "지역별 인구이동 분석: 광역도시 통계권을 중심으로," 한국경제발전, 15(1),133-152.
  5. 김홍배.김재구.임병철, 2009, "조성법과 Markov Chain 모형을 결합한 지역 인구예측 모형에 관한 연구," 국토계획, 44(6), 139-146.
  6. 김진하.정재윤.박경원, 2015, "이직으로 행복해지는가? 한국노동패널을 이용한 이직 전후 직무만족의 변화분석," 한국경영학회통합학술발표논문집, 2015(8), 1280-1296.
  7. 남봉현.이승욱, 1989, "Markov Chain을 이용한 인구이동 경향 분석," 한국보건통계학회지, 14(1), 72-80.
  8. 노형진, 2004, Excel로 배우는 경영과학, 형설출판사.
  9. 박소현.이금숙, 2016, "한국 직업구조의 변화와 고용분포의 공간적 특성," 대한지리학회지, 51(3), 401-420.
  10. 박우식.박상우.엄창욱, 2011, "지역인재 유출에 의한 경제력 유출 분석 -대구 경북지역을 중심으로," 산업경제연구, 24(4), 2247-2274.
  11. 박진희, 2007, "여성 직장이동의 특징," 여성경제연구, 4(2), 25-44.
  12. 박추환.김명수, 2006, "지역 노동력 이동의 결정요인 연구," 지역연구, 22(2), 97-113.
  13. 심재헌.김의준, 2012, "대학 졸업자의 지역간 취업 이동 요인 분석: 수도권과 비수도권 간의 취업 이동을 중심으로," 국토연구, 75, 37-51.
  14. 안종욱, 2006, "Markov Chain 모형을 이용한 수도권 인구분포예측에 관한 연구," 수도권연구, 3, 1-18.
  15. 어수봉, 1992, 한국의 노동이동, 한국노동연구원.
  16. 이상일.조대헌, 2012, "지역간 인구이동의 예측을 통한 우리나라 시도별 장래 인구 추계: 다지역 코호트-요인법의 적용," 대한지리학회지,47(1), 98-120.
  17. 이상호, 2010, "지역간 이동의 결정요인 및 임금효과,"지역연구, 26(1), 45-70.
  18. 이정섭, 2014, "경력직 노동력의 지역간 이동에 관한 연구: 2008-2011년 고용보험통계를 중심으로," 한국경제지리학회지, 17(1), 114-128.
  19. 이희연.노승철, 2010, "위계선형모형을 이용한 인구이동 흐름 분석," 국토연구, 67, 123-142.
  20. 정인수, 2004, "지역간 노동이동 연구," 노동정책연구, 4(1), 57-87.
  21. 최재헌, 2004, 지역분석의 기초, 두솔.
  22. 최진호, 2008, "한국 지역간 인구이동의 선별성과 이동 이유," 한국인구학, 31(3), 159-178.
  23. 황지은.이창효.이승일, 2011, "마코프 체인 모델을 이용한 수도권 장기 가구구조 변화 예측 연구," 국토계획, 46(6), 203-218.
  24. 홍성효.유수영, 2012, "세대별 시군구 간 인구이동 결정 요인에 관한 실증분석," 서울도시연구, 13(1), 1-19.
  25. Bernardo, J. M., and A. F. Smith., 1996, Bayesian theory, John Wiley & Sons, New York.
  26. Boarnet, M. G., 1994, An Empirical Model of Intra-metropolitan Population and Employment Growth, Journal of Regional Science, 73(2), 135-153.
  27. Champion, T., Fotheringham, S., Rees, P., Boyle, P., and Stillwell, J., 1998, The Determinant of Migration Flows in England: A Review of Existing Data and Evidence, Report prepated for the Department of the Environment, Transport and the Regions.
  28. Constant, A. and Zimmerman, K., 2003, The dynamics of repeat migration: A Markov Chain analysis, IZA Discussion Paper, 885.
  29. Devillanova, C., 2013, Over-education and spatial flexibility: new evidence from Italian survey data, Papers in Regional Science, 92(3), 445-464. https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2012.00434.x
  30. Dex, S., 1987, Women's Occupational Mobility: A Lifetime Perspective, Palgrave Macmillan, New York.
  31. Eliasson, K., Lindgren, U., and O. Westerlund., 2003, Geographical Labour Mobility Migration or Commuting?, Regional Studies, 37(8), .827-837. https://doi.org/10.1080/0034340032000128749
  32. Freund, A., 2005, Commitment and Job Satisfaction as Predictors of Turnover Intentions among Welfare Workers, Administration in Social Work, 29(2), 5-21. https://doi.org/10.1300/J147v29n02_02
  33. Kambourov, G., and Manovskii, I., 2008, Rising Occupational and Industry Mobility in the United States: 1968-1997, International Economic Review, 49(1), 41-79. https://doi.org/10.1111/j.1468-2354.2008.00473.x
  34. Krieg, R, G., 1997, Occupational change, employer change, internal migration, and earnings, Regional Science and Urban Economics, 27(1), 1-15. https://doi.org/10.1016/S0166-0462(96)02142-4
  35. Lemistre P. and Moreau, M., 2009; Spatial Mobility and Returns to Education: Some Evidence From A Sample of French Youth, Journal of Regional Science, 49(1), 149-176. https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2008.00574.x
  36. London, M., 1998, Career Barriers: How People Experience, Overcome and Avoid Failure, Lawrence Erlbaum Associates Publishers, Mahwah, NJ.
  37. Longhi, S. and Brynin, M., 2010, Occupational Change in Britain and Germany, Labour Economics, 17(4), 655-666. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2010.02.001
  38. Moretti, E., 2012, The New Geography of Jobs, Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company, New York.
  39. Moscarini, G. and Vella, F., 2003, Occupational Mobility and Employment Reallocation: Evidence from the NLSY79, Yale University, New Haven.
  40. OECD, 2016, Employment Outlook.
  41. Plane, D. A. and Rogerson., P. A., 1994, The Geographical Analysis of Population with Applications to Planning and Business, John Wiley & Sons, New York.
  42. Robert, C., and Casella, G., 2004, Monte Carlo Statistical Methods, Springer-Verlag, New York.
  43. Robinson, C., 2010, Occupational Mobility, Occupational Distance and Basic Skills: Evidence from Job-based Measures, Working Paper, Univ. Western Ontario.
  44. Schoen, R., 2006, Dynamic Population Models, Springer.
  45. Simmonds, D., 1999, The design of the DELTA land-use modelling package, Environment and Planning B: Planning and Design, 26(5), 665-684. https://doi.org/10.1068/b260665
  46. Van Ham, M., and Hooimeijer, P., 2009, Regional differences in spatial flexibility: long commutes and job related migration intentions in the Netherlands, Applied spatial analysis and policy, 2(2), 129-146. https://doi.org/10.1007/s12061-008-9016-2
  47. Wiseman, R. F. and Roseman, C. C., 1979, A typology of elderly migration based on the decision making process, Economic Geography, 55(4), 324-337. https://doi.org/10.2307/143164
  48. 통계청, 2015, 경제활동인구연보
  49. 통계청 마이크로데이터서비스시스템(MDIS), https://mdis.kostat.go.kr