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취업성과에 대한 취업준비 노력 잠재계층의 인과적 효과: 임금과 직장만족도를 중심으로

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dc.contributor.author김소영-
dc.contributor.author장유나-
dc.contributor.author홍세희-
dc.date.accessioned2021-09-04T08:04:07Z-
dc.date.available2021-09-04T08:04:07Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.issn1229-9219-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/91225-
dc.description.abstract본 연구의 목적은 취업을 위한 준비노력에 대한 응답패턴에 따라 하위유형을 분류하고, 각각의 하위유형이 취업성과에 인과적 효과가 있는지 알아보는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 대졸자직업이동조사(GOMS) 자료를 사용하여 잠재계층 분석과 경향점수 짝짓기를 실시하였다. 대졸자를 대상으로 취업을 위한 준비노력 잠재계층을 분류한 결과, '미비 집단', '낮은 학점 집단', '학점-자격증-인턴 집단', '두루 갖춤 집단', '자격증 집단', '고수준 집단'의 여섯 가지 유형으로 나누어졌다. 잠재계층으로 나누어진 각 하위유형이 취업성과에 인과적 영향을 주는지 알아보기 위해, 경향점수 짝짓기 방법을 사용하였다. 종속변수가 직장만족도일 때 유의미한 인과효과가 있는 잠재계층은 미비 집단이 유일하였다. 미비 집단에 속하는 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 직장만족도가 낮았다. 종속변수가 임금일 때 유의미한 인과효과가 있는 집단은 미비 집단과 학점-자격증-인턴 집단이었다. 미비 집단의 임금이 유의미하게 낮았고, 학점-자격증-인턴 집단에 속하는 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 임금이 높게 나타났다. 이 연구를 통해 취업준비 노력의 여러 종류를 두루 갖추는 것만으로는 직업만족도나 임금이 높아지지 않음을 알 수 있었으며, 아울러 직업만족도 측면의 취업성과에 대하여 더 많은 관심이 필요함을 알 수 있었다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국조사연구학회-
dc.title취업성과에 대한 취업준비 노력 잠재계층의 인과적 효과: 임금과 직장만족도를 중심으로-
dc.title.alternativeThe Causal Effects of Latent Classes of Job Preparation Efforts on Employment Outcomes: Focusing on the Wages and the Job Satisfaction-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor홍세희-
dc.identifier.doi10.20997/SR.17.4.1-
dc.identifier.bibliographicCitation조사연구, v.17, no.4, pp.1 - 33-
dc.relation.isPartOf조사연구-
dc.citation.title조사연구-
dc.citation.volume17-
dc.citation.number4-
dc.citation.startPage1-
dc.citation.endPage33-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002167217-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor취업준비 노력-
dc.subject.keywordAuthor스펙-
dc.subject.keywordAuthor임금-
dc.subject.keywordAuthor직장만족도-
dc.subject.keywordAuthor잠재계층-
dc.subject.keywordAuthor경향점수 짝짓기-
dc.subject.keywordAuthoremployment preparation-
dc.subject.keywordAuthorincome-
dc.subject.keywordAuthorjob satisfaction-
dc.subject.keywordAuthorlatent class analysis-
dc.subject.keywordAuthorpropensity score matching-
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