고용전망 모형 개발에 관한 연구

Abstract

본 연구는 향후 고용상황과 그 변동을 예측하기 위한 도구로써 Break OLS를 활용한 단기예측모형을 제시하고, 이를 통해 2019년 상반기 고용상황을 예측하는데 그 목적을 두었다. Break OLS는 전환점을 도출하는 순차적 결정방법과 다중회귀분석을 접목시킨 분석방법으로써 모수에 경험적으로 영향을 미치는 추세의 변화나, 구조적 변화를 고려할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 먼저, 취업자 수의 국면전환 시점은 2004년 4분기와 2010년 2분기로 나타났으며, 3번째 국면(2010년 2분기~2018년 4분기)에서 경제성장률과 평균임금은 취업자 수에 유의하지 않은 음(-)의 관계가 나타났다. 반면, 국면전환에 영향을 받지 않는 소비자물가지수와 15세이상인구는 각각 유의한 음(-)과 양(+)의 관계가 나타났다. 마지막으로 단기예측 방정식을 통해 예측한 2019년 상반기 월평균 취업자 수는 2018년 상반기보다 14만 6천명 증가할 것으로 나타났다.|This paper aims to present a short-term prediction model that taps into Break OLS as a tool for predicting future employment and changes to it and predict the employment in the first half of 2019. Break OLS, which is an analytical method that merges the sequential determination method which identifies breakpoint and multiple regression analysis, has the advantage that it can take into account the changes in the trend or structural changes which empirically influence the parameter. The major results of this study are as follows. First of all, the breakpoint in the number of employed people were Q4 2004 and Q2 2010, and in the third regime(Q2 2010 to Q4 2018), economic growth and average wage level had statistically non-significant negative relationship to the number of employed people. Meanwhile, the CPI(Consumer Price Index) and the population 15 years & over, which are not influenced by breakpoint had each statistically significant negative(-) and positive(+) relationship. Lastly, the study shows that the monthly average number of employed people in the first half of 2019, which is predicted with the short-term prediction equation, will increase by 146,000 people from the first half of 2018.