기업의 생애주기 변화에 기초한 장래 지역별 일자리 수 변화 예측 연구
저자
발행기관
-
발행연도
2017년
작성언어
Korean
주제어
자료형태
한국연구재단(NRF)
· 본 연구의 목적은 기업의 생애주기에 기초한 지역별 장래 일자리 수 변화 예측 모델을 개발하는 것이다. 본 연구는 기존에 사용된 고용성장률 지표에 대한 한계를 고찰하고, 기업의 생애주기 변화를 기반으로, 지역별 장기 일자리 수 변화 예측 모델을 개발함으로써 다양한 고용 및 산업 정책 의사결정지원을 목표로 한다.
· 또한, 장기예측모델의 특성상 개별 기업의 변화를 각각 예측하는 것은 장기예측 오차를 높인다. 따라서 본 연구는 기업의 고용규모를 기준으로 고용규모 수준 별 유형을 설정하여, 각 유형별 생성/소멸확률 모형, 유형별 이동에 따른 전이(생성/소멸) 확률 모형으로 구분하여 개발하고, 이를 검증할 수 있는 검증 방법론 개발을 포함하고 있다.
· 2차년도의 연구수행내용을 요약하면 아래와 같다.
· ‘이론 및 기초연구 부문’에서는 기업의 생애주기와 관련하여 다수의 연구에서 기업의 생애주기를 생성과 소멸, 성장과 쇠퇴로 구분하고 있음을 확인하였다. 또한, 기업의 성장과 쇠퇴를 구분하는 기준으로 지속적인 데이터 구득의 가능성을 고려하고 고용자수의 변화를 기준으로 활용함을 확인하였다. 따라서 본 연구에서도 이와 같은 기업의 4단계 생애주기구분을 활용하여 적용하였으며, 성장과 쇠퇴에 대한 구분도 고용자수의 변화를 기준으로 하였다.
· 각 입지요인이 제조업 기업의 생애주기에 미치는 영향요인의 차이를 분석한 결과이며, 동일한 입지요인도 제조업 기업의 생애주기별로 미치는 영향이 각각 다르게 나타났으며, 또한 고용자수의 변화를 기준으로 할 때와 기업수를 기준으로 할 때도 다른 결과가 도출되었다.
· ‘일자리 수 변화 예측모델 및 알고리즘 연구 부문’에서는 기업이 성장과 쇠퇴를 반복하며 입지를 변경하는 알고리즘에 대한 연구는 구득데이터의 한계로 대부분의 선행연구에서 이 부분을 포함하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이 부분을 중점적으로 다루고 있으며, 이에 대한 첫 단계로 기업이 입지를 변경할 때 기존 입지와 가까운 곳으로 이동하려는 경향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 기업의 이동에 대한 거리감쇄효과 실증분석하기 위해 선행연구에서 활용한 거리조락함수를 이용하여 다음과 같은 수도권 기업이동 거리조락함수를 구성하였다. 분석결과 건설업, 제조업, 서비스업별로 회귀식의 설명력은 모두 70%를 넘었으며, 분석결과 건설업의 거리감쇄함수 파라미터가 0.056으로 가장 컸으며, 다음은 서비스업이 0.054로 크고, 제조업이 0.050으로 가장 낮았다.
· 제조업과 서비스업의 업종을 보다 세분화하여 분석하면 다음과 같다. 제조업중 경공업이 거리감쇄함수에 대한 계수값이 0.
· The purpose of this study was the development and validation of a long-term firmography model based on the life cycle of firms. This study developed a firmography model for the SMA and validated the change in the number of firms and the probability of growth or decline for the manufacturing and service industries. In addition, the model considered the size and age of a firm’s workforce to apply the changes in firmography for a given firm. In previous studies, the differentiation factor of the firmography model was used. The simulated results between 2004 and 2014 were validated by a comparison with the empirical number of firm births or closures. The results, except for the closure model of service firms, were fit to actual data. In addition, the difference value compared with estimated value and actual value each model around 2008, the reason is guessed because the international financial crisis occurred in 2008 year.
· This study developed a firmography model for the SMA and validated the change in the number of firms and the probability of growth or decline for the manufacturing and service industries. The three core findings from this research can be summarised as follows: First, this study tried to develop a non-spatial statistical model that was composed of a co
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