An Analysis of Employment Effects by the Policy for the University Entrepreneurship Education Ecosystem

본 논문은 정부의 ‘대학 창업교육 5개년 계획을 통한 청년창업 활성화 방안’에 제시되어 있는 과제를 대상으로 어떤 전략이나 과제가 더 중요한지에 대한 우선순위를 도출하고, 우선순위별로 제도개선이 이루어질 경우 대학창업은 얼마나 늘어나게 될 것인지를 분석하였다. 본 논문의 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 3대 전략의 중요도 가중치를 보면, ‘대학창업 여건 및 창업 인식 개선’이 0.368로 가장 높고, ‘대학생 창업 도전을 위한 환경 조성’이 0.333, ‘창업 친화적 대학 교육제도 마련’이 0.299인 것으로 나타났다. 둘째, 창업과 관련한 제도와 환경이 현재대로 지속된다(Business As Usual; BAU)고 하더라도, 지속적으로 학생 창업이 증가할 것으로 전망된다. 셋째, 각 대학이 바라는 대로 제도개선이 이루어질 경우, 2017년에 BAU 대비 학생 창업인원은 1,039명이 늘어나는 것으로 전망된다. 넷째, 시나리오 분석의 결과를 보면, 상위요인 ‘대학생 창업 도전을 위한 환경 조성’과 상위요인 ‘대학창업 여건 및 창업 인식 개선’ 중 하위요인인 ‘대학의 창업역량 강화’에 초점을 맞추어 제도를 대폭 개선하는 경우, 2017년에 학생 신규창업인원은 BAU 대비 415명이 더 증가할 것으로 전망되고 있다.This paper derives policy priority included in ‘University Entrepreneurship Education 5 Year Plan' and forecasts the employment effect as per policy priority. Major results of the paper are as follows: First, the policy weight of 'the improvement of university Start-up conditions and awareness' is the highest, followed by 'the creation of the environment for the challenge of the university students' new establishment' and 'the building-up of the start-up friendly education system'. Second, additionally 1,039 students are forecast to create new establishments in 2017 compared to the case of business as usual if institutional improvement is realized as every university wishes. Third, according to the scenario analysis, incrementally 415 students are expected to create new establishments in 2017 compared to the case of business as usual if policy priority is given to 'the creation of the environment for the challenge of the university students' new establishment' and some tasks of 'the improvement of university Start-up conditions and awareness'

Analysis of the Unemployeds' Flexibility in Employment Zone

본 논문은 고용촉진지구 미취업자의 구직실태와 구직유연성을 분석하였다. 주요결과는 첫째, 학력이 높은 구직자는 직업일치도에 대한 중요도가 높기 때문에 직종선택과정에서 유연성이 낮으며, 남자는 임금과 기업규모에 대해서 구직유연성이 낮으므로 신속한 잡매칭이 어려운 것으로 보인다. 둘째, 연령이 높을수록 출근시간에 대한 중요도는 높아져 비임금근로조건을 중시하며 기업규모에 대한 수용도가 높아서 다양한 기업규모를 받아들이는 것으로 나타났다. 셋째, 의사결정나무분석 결과는 미취업자의 임금중요도에 영향을 주는 변수가 성, 연령, 경력기간, 학력 및 평균급여 순임을 보여준다. 특히, 남자는 학력과 평균급여가 임금중요도에 주는 영향력이 큰 변수로 추정되며, 여자는 경력기간 변수가 영향력이 큰 것으로 드러났다. 마지막으로, 경력이 많은 장년층은 임금에 대한 구직유연성이 낮은 것으로 나타나, 직업경험이 상대적으로 풍부한 장년 구직자는 희망급여수준을 고집하는 것을 알 수 있다.This paper analyzes the flexibility of the unemployeds who are residing in Busan employment zone. Major results are the followings: First, the unemployeds with high level of education have lower level of job flexibility since they tend to adhere to job category which they want. And men in general have lower level of job flexibility in terms of wage and firm size. Second, elderly people emphasize non-wage conditions such as commuting time and have higher level of job flexibility in terms of firm size. Third, sex, age, job career, education level and desirable wage turn out to have influence on wage importance in the order mentioned. In particular, education level and desirable wage seem to affect wage importance for men. In case of women, job career seems to affect wage importance. Finally, the middle-age unemployeds with long job career exhibit low level of flexibility to wage level

Analysis of the Effect of the NURI Project on the Employment Rate Utilizing Decision Tree and Hazard Model

누리사업이 취업률에 미친 효과를 분석하기 위하여, 누리사업단과 비교집단의 취업률을 분석한 후, 의사결정나무분석과 해자드 모형을 활용하여 취업성과에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 주요 결과는, 첫째 누리사업단의 취업률이 2004년에는 여러 집단 중에서 가장 낮은 수준을 기록했으나, 점차 상승하여 2008년에는 가장 높은 수준을 기록하였다. 따라서 누리사업에 선정된 사업단의 취업률이 빠르게 증가한 것을 알 수 있다. 둘째, 의사결정나무분석 결과를 보더라도 누리사업은 취업률을 향상시키는 데 효과적이었다는 것을 알 수 있다. 셋째, 해자드 모형 분석결과에 의하면, 취업소요기간이 점차 단축되는 모습을 보여주지 못하였다는 것을 알 수 있다. 그러나 2008년부터 시작된 금융위기의 영향을 감안하면, 취업소요기간의 단축 여부에 대해서는 단정적인 결론을 내리기 어렵다. 따라서 향후 유사 사업 기획 시에, 누리사업이 취업률을 향상시킨 요인에 대한 본 논문의 분석결과를 활용하는 것이 바람직하다.In order to analyse the effect of the NURI project on the employment rate, this paper first reviewed the trends of the employment rates of NURI project teams and other comparable groups, and then analysed factors affecting employment rate performance. The major results were the followings: First, the gain in terms of the average employment rate of NURI teams was found to be significantly higher than those of other comparable groups. Second, decision tree analysis also confirmed that the NURI project was successful in enhancing employment rates. Third, hazard model analysis showed that the time needed to get employment did not exhibit consistent reduction. This was partly due to financial crisis began on 2008. Therefore, it is desirable that the lessons from the NURI project can be applied to any future government-funded projects