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2 KLIPS 1~17 차년도 User s Guide 2015 한국노동패널 1~17 차년도조사자료 Korean Labor and Income Panel Study User s Guide KLIPS

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4 목 차 Ⅰ. 한국노동패널 (KLIPS) 소개 1 1. KLIPS 조사개요 1 2. 현장실사및면접방식 4 3. 조사결과 8 Ⅱ. 표본설계및가중치 표본설계방법및표본추출과정 가중치부여방식및사용방법 19 Ⅲ. 자료의주요특성 설문지구성 자료구성 조사내용 35 Ⅳ. 변수가이드 key 변수의이해와이용 오픈코드 (open code) 무응답대체데이터 직업코드및산업코드 54 Ⅴ. 주제별가이드 가구자료 개인자료 직업력자료 부가조사자료 92

5 < 부록 1> KLIPS 자료를이용한문헌목록 105 < 부록 2> FAQ 125 < 부록 3> SMART_KLIPS User's Guide 190 찾아보기 197

6 표목차 < 표 Ⅰ-1> 각연도별조사방식 ( 면접, 유치, 전화조사 ) 분포 6 < 표 Ⅰ-2> 1-17 차년도조사결과비교 8 < 표 Ⅰ-3> 표본가구구성 11 < 표 Ⅱ-1> 최종추출된조사구와조사가구 15 < 표 Ⅱ-2> KLIPS 1차년도조사가구개요 16 < 표 Ⅱ-3> 표본추가후 KLIPS 의동부 읍면부별분포 17 < 표 Ⅱ-4> 최종배정표본조사구 18 < 표 Ⅱ-5> 98표본가구가중치특성 21 < 표 Ⅱ-6> 98표본개인가중치특성 22 < 표 Ⅱ-7> 통합표본가구가중치특성 26 < 표 Ⅱ-8> 통합표본개인가중치특성 26 < 표 Ⅱ-9> 가중치변수명 27 < 표 Ⅲ-1> 17차년도 KLIPS 설문지의구성 30 < 표 Ⅲ-2> 1-17차년도 KLIPS 응답자용설문지의구성 31 < 표 Ⅲ-3> 일자리지속을통한유형설문의판별 32 < 표 Ⅲ-4> 1-17차년도 KLIPS 자료의구성 34 < 표 Ⅲ-5> 1-17차년도조사내용 ( 공통 ) - 응답자용설문기준 35 < 표 Ⅲ-6> 개인별한번만조사하는내용 - 응답자용설문기준 36 < 표 Ⅲ-7> 각차수별차별된조사내용 - 변수명일치자료기준 37 < 표 Ⅳ-1> 가구의고유번호 41 < 표 Ⅳ-2> 1-17차년도연령변수 44 < 표 Ⅳ-3> 각연도별학력변수 45 < 표 Ⅳ-4> 각연도별실업자및비경제활동인구구분변수 48

7 < 표 Ⅳ-5> 1-17 차년도종사상지위변수 49 < 표 Ⅳ-6> 현재 ( 최종 ) 일자리의직업 산업코드변수 56 < 표 Ⅴ-1> 1-17차년도가구원정보변수 58 < 표 Ⅴ-2> 1-17차가구소득관련변수 60 < 표 Ⅴ-3> 1-17차년도가구소득세부항목 63 < 표 Ⅴ-4> 1-17차년도가구소비관련변수 61 < 표 Ⅴ-5> 2-17차년도부동산관련변수 64 < 표 Ⅴ-6> 2-17년도금융자산관련변수 65 < 표 Ⅴ-7> 2-17차년도가구부채관련변수 65 < 표 Ⅴ-8> 1-17차년도주거지관련변수 66 < 표 Ⅴ-9> 사교육및보육기관이용실태조사내용 68 < 표 Ⅴ-10> 평소의경제활동관련변수 71 < 표 Ⅴ-11> 1-17 차년도구직활동관련변수 72 < 표 Ⅴ-12> 1-17 차년도근로계약관련변수 73 < 표 Ⅴ-13> 비정규직측정과관련된다양한변수들 74 < 표 Ⅴ-14> 고용형태자료의변수 75 < 표 Ⅴ-15> 1-17 차근로시간관련변수 77 < 표 Ⅴ-16> 1-17 차년도임금근로자의임금관련변수 78 < 표 Ⅴ-17> 1-17 차년도비임금근로자의소득관련변수 79 < 표 Ⅴ-18> 1-17 차년도사회보험관련변수 81 < 표 Ⅴ-19> 1-17 차년도요인별직무만족도 (facet measure) 변수 82 < 표 Ⅴ-20> 단일항목으로구성된전반적직무만족도변수 83 < 표 Ⅴ-21> 5개항목으로구성된전반적직무만족도변수 83 < 표 Ⅴ-22> 조직몰입도의측정변수 84 < 표 Ⅴ-23> 1-17 차년도기타변수 85 < 표 Ⅴ-24> 1-17 차년도신규조사자관련변수 86 < 표 Ⅴ-25> 직업력자료의변수 90 < 표 Ⅴ-26> 3차년도부가조사 - 청년용부가조사자료의변수 93

8 < 표 Ⅴ-27> 4차년도부가조사 - 건강과은퇴부가조사자료의변수 95 < 표 Ⅴ-28> 6차년도부가조사 - 중고령자부가조사자료의변수 96 < 표 Ⅴ-29> 7차년도부가조사 - 근로시간과여가부가조사자료의변수 98 < 표 Ⅴ-30> 8차년도부가조사 - 노동조합과노사관계부가조사자료의변수 99 < 표 Ⅴ-31> 9차년도부가조사 - 청년층부가조사자료의변수 100 < 표 Ⅴ-32> 고용형태자료의변수 101 < 표 Ⅴ-33> 11차년도부가조사 - 교육부가조사자료의변수 102 < 표 Ⅴ-34> 17차년도부가조사 - 시간사용과삶의질부가조사자료의변수 104

9 그림목차 [ 그림 Ⅰ-1] 통합표본의개요 10 [ 그림 Ⅱ-1] 통합표본에서의가중치산출과정 25 [ 그림 Ⅳ-1] 경제활동상태의구분 47 [ 그림 Ⅴ-1] 직업력자료의구조 87

10 Ⅰ. 한국노동패널 (KLIPS) 소개 1. KLIPS 조사개요 현재우리나라는급격한사회 경제적변동과함께노동시장도질적 양적변화를겪고있으며, 이에따라보다구체적이고미시적인노동정책에대한수요가증대되고있다. 올바른노동정책의수립과실행을위해서는신뢰할수있는통계데이터의뒷받침이필수적이지만우리나라에서실시하고있는주요노동관련통계조사만으로는역부족인실정이다. 특히노동시장정책의효과는일시적이고단기적인것도있지만그효과가장기적 지속적인것도있다. 따라서정책의효과및효율성을이해하기위해서는상당기간동안지속적으로개인및가구의경제활동을관찰할필요성이생긴다. 한국노동패널조사 (Korean Labor and Income Panel Study: 이하 KLIPS) 는국내유일의노동관련가구패널조사로횡단면자료와시계열자료의장점을모두갖고있는자료이다. KLIPS 는도시지역에거주하는한국의 5,000가구와가구원을대표하는패널표본구성원 (5,000가구에거주하는모든가구원 ) 을대상으로 1년에 1회씩조사를실시하고있으며, 1998년 1차조사를시작으로 17차조사 (2014년) 까지완료되었다. 패널조사는매년동일한가구및가구원에대해동일한조사를반복실시하기때문에원표본가구유지율이매우중요하다. KLIPS의각조사년도별원표본가구유지율을살펴보면, 2차년도 (1999년) 88%, 3차년도 (2000년) 81%, 4차년도 (2001년) 77% 이후표본유지율은안정화되어 11차년도 (2008년) 에 74.2% 였으며, 이후감소폭이약간커지긴했으나여전히 17차년도 (2014년) 에 69% 의표본유지율을나타냈다. KLIPS 자료는크게가구를조사대상으로한가구용자료와가구에속한만15세이상의가구원을조사대상으로한개인용자료로구분된다. 가구용자료의내용은가구원의인적사항, 변동가구원관련사항, 가족관계와세대간경제적자원교류, 주거상태, 자녀교육과보육, 가구의소득과소비, 가구의자산과부채, 가구의경제상태및가계에부담을느끼는소비항목등의내용을담고있으며, 개인용자료는개인의경제활 - 1 -

11 동상태, 소득활동및소비, 교육및직업훈련, 고용상의특성, 근로시간, 직무만족및생활만족, 구직활동, 노동시장이동등의다양한내용을담고있다. 한편노동패널표본에처음으로편입된개인을조사대상으로한신규조사자용자료는개인용자료의모든정보와함께 1차조사당시파악했던기본적인인적사항을추가적으로수록하고있다. 회고적 (retrospective) 일자리를포함한개인의모든일자리정보를토대로구성된직업력자료는기업형태및규모, 고용형태, 취업시기및퇴직시기, 업종과직종, 종사상지위, 근로시간형태, 임금및소득등개인의일자리관련정보를제공한다. 부가조사는 3차, 4차, 6차, 7차, 8차, 9차, 10차, 11차, 17차년도에각실시되었다. 3차년도에는만15세이상 30세미만의청년층을대상으로청년층부가조사를실시하였고, 4차년도에는만45세이상의개인을대상으로건강과은퇴부가조사를실시하였다. 5차년도에는별도의부가조사를실시하지않았으며, 6차년도에는만50세이상의중고령자를대상으로은퇴및노후생활과관련된부가조사를실시하였다. 7차년도에는 2004년 7월 1일부터시행된법정근로시간단축에따라응답자들의근로시간변화와여가사용에대해조사하였으며, 8차년도조사에서는노동조합과노사관계에관한부가조사를실시하였다. 9 차년도조사에서는청년층을대상으로성장과정, 학업및학교생활을조사하는청년층부가조사를실시하였으며, 10차년도조사에서는임금근로자와일부자영업자를대상으로계약형태등을심층조사하는고용형태부가조사를실시하였다. 11차년도조사에서는중고등학교및대학교재학경험과사교육등을심층조사하는교육부가조사를실시하였다. 17차년도에는만15세이상만74세이하모든응답자를대상으로시간사용과삶의질부가조사를실시하였다. 한편, 12차년도 (2009년 ) 에는표본의전국대표성확보를위해 1,415가구표본을추가하였다. 1998년추출된표본 ( 이하 KLIPS 98표본 ) 은제주도를제외한도시가구를대상으로표집하였기때문에, 전국을아우르는분석을하는데한계가있었다. 이에 12차년도 (2009 년 ) 에 1,415개의가구표본을추가하여, 이러한문제를보완코자하였다. KLIPS 자료를통하여기대되는바는보다합리적이고정확한고용정책의수립과실행이가능하다는점이다. KLIPS의등장이전에노동시장분석및정책결정에주로사용되어왔던자료는횡단면자료 (cross-section data) 또는시계열자료 (time-series data) 였다. 횡단면자료란일정한시점에서각각의표본들이어떤값을갖는가를보여주는자료로미시적인경제분석에주로사용되는반면시계열자료는주어진표본들이시간의 - 2 -

12 흐름에따라어떤값을갖는지에대한동태적인변화를보여준다. 반면패널자료는노동시장의분석에일반적으로사용되는횡단면자료의모든장점을갖추고있으며, 더불어횡단면자료로는파악할수없는추가적인장점을지니고있다. 관측할수없는개인효과 (unobservable individual effects) 를통제함으로써시간의경과혹은정부정책등환경의변화에따라개인또는가구의의사결정이나행동양식이어떻게변화해나가는지에관한동태적변화를정확하게포착할수있으며, 횡단면자료로는파악이불가능한상태간변이과정 (transition between states) 을분석할수있다. 특정기간효과 (period specific effect), 특정연령효과 (age specific effect), 그리고동시생태효과 (cohort effect) 등에대한분석이가능하다는점또한패널자료의장점으로꼽힌다. KLIPS 자료는가구특성, 경제활동및노동시장이동, 소득활동및소비, 교육및직업훈련등수많은정보를담고있기때문에학문적연구와정책적발전에기여할수있는매우유용한자료이다. KLIPS를이용하여수행할수있는과제의예로는학교를졸업한개인이최초의직장에서부터전직 이직과정을거쳐은퇴하기까지생애에걸친직업경로에대한이해, 여성의노동시장진입과탈퇴과정과이에영향을미치는요인들의효과, 개인이교육, 훈련, 연수등을통하여인적자본 (human capital) 을쌓아가는과정과이것이일자리진입에미치는영향, 실업자재취업훈련등정부의고용정책이인적자본의형성에미치는영향, 가구경제의동태적변화와세대변화연구등을들수있으며, 이러한주제들은 KLIPS 자료와같은패널자료를활용함으로써보다정밀한분석이가능하다. KLIPS는다른일회성조사들과는달리전국의 5,000가구와그가구에속한 13,000여명의개인을매년추적조사하는대규모패널조사이기때문에조사과정과자료생산과정에많은어려움을겪는다. 우선, 표본추출, 설문지의구성등과같은조사설계 (survey design) 가결정되면조사가진행되는한이를변경하기어렵다. 따라서표본추출, 설문설계등과같은사전준비에많은노력과비용이투입되어야하며, 본조사이전에철저한예비조사 (pilot survey) 를하는것이일반적이다. 둘째, 조사대상인표본이결정되면패널조사가진행되는한동일한표본이계속유지되어야한다. 즉매년동일한가구및개인을대상으로조사하기때문에이들이응답거부하지않도록설득하고, 이사또는분가등의이유로표본에서탈락하지않도록하는표본유지및관리에많은노력과비용이소요된다. 셋째, 설문내용이방대하며내용또한개인의소득, 고용상태등민감한사안들로구성되어있기때문에실사과정에서면접원들이조사하는데어려움을 - 3 -

13 겪는다. 넷째, 매년방대한양의데이터가지속적으로축적되기때문에자료를데이터베이스화하고관리하는데에도상당한시간과비용이소요된다. 특히조사된자료는클리닝 (cleaning) 과정과가공과정을거쳐서제공되기때문에 KLIPS 1개년도자료를생산하기위해서는이후 1년이상의기간이소요된다. 한편, 이러한과정을거쳐생산된 KLIPS 자료의학문적연구및정책수립을위한기초자료로서의유용성을보다높이기위해, 매년정기적인학술대회를개최하고있다. 2. 현장실사및면접방식 2.1 조사대상과조사방법 가구용조사대상과조사방법 KLIPS 는가구패널조사로기본적으로가구를기준으로추적조사를실시한다. KLIPS 원가구 ( 혹은가구표본 ) 은두가지로구분된다. 1998년최초조사당시표본가구로구성된 98원표본과 2009년 (12차년도) 당시응답가구를원표본으로보는통합표본이다. 따라서, KLIPS 의가구조사대상은첫째, 98원표본가구인 5,000가구와원가구에서분가한신규분가가구이며, 둘째, 12차년도 (2009년 ) 당시응답가구를원표본으로하는통합표본원가구와분가가구이다. 설문은반드시직접면접을통하여이루어진다. 이때, 면접원은주로가구주본인이나가구주의배우자를대상으로면접하는것을원칙으로한다. 이중 1차년도조사당시원가구원들이분가하여새로운가구를구성하였을경우에는다음과같은원칙에따라추적조사한다. - 분가가구의조사추적원칙 반드시추적해야하는가구원인원가구원 (98표본원가구원과그자녀, 통합표본 - 4 -

14 원가구원과그자녀 ) 이있는가구는모두조사대상이다. 예 ) 1998년서울에사는한가구가원가구로선정되어조사됨 2000년 12월형과아우가같이대전으로분가하여나왔음 2001년 3월 (4차년도조사일이전 ) 형이또부산으로분가하여나감 이경우대전에살고있는동생은물론부산으로분가한형이살고있는가구도추적조사해야함 추적하지않아도되는가구원즉, 원가구원이한명도없는가구는조사대상이아니다. 예 ) 1998년서울에서사는한가구가원가구로선정되어조사됨 2001년 12월가구주의아들과며느리가잠시함께살게됨 (1998년당시따로살고있던아들과며느리는가구원이아님 ) 2002년 3월가구주의아들과며느리가분가하여나감 이경우아들과며느리는원가구원이아니므로이가구는추적조사하지않음 개인용설문의조사대상과조사방법 개인용설문대상은각연도별조사대상가구에소속된만15세이상의개인이다. 한국노동패널조사가실시되는기간동안유학, 출장, 여행, 입원, 실종, 행상등의이유로함께거주하지않아면접조사에응할수없는가구구성원에대해서는다음과같은원칙에따라조사를실시한다. - 실사기간중가구로일시또는완전복귀하는사람 직접조사 - 가구로복귀하지않은사람 전화조사 - 면접이나전화조사가어려우면서현재경제활동을하고있는가구원 대리응답 - 정신박약, 허약, 치매, 노환등정신적, 신체적장애로응답할수없는성인 대리응답 - 면접이나전화조사가어려운경우, 조사일현재비경제활동인구에속하는가구원 예 : 영내거주군인및전투경찰, 취학으로외지에상주하는가구원, 교도소, 소년원, 요양원등사회보호시설수용자등 - 5 -

15 개인용설문지의응답대상에서제외 ( 단, 이들의인적사항은가구용설문지에서질문함 ) 질문형태는면접원이설문문항을응답자에게구두로질문하고, 이에대한응답을면접원이기록하는 면접타계식 을원칙으로한다. 그러나심야귀가등의원인으로면접원이조사대상자를만나기어려운경우에한하여유치조사방법을사용한다. < 표 Ⅰ-1> 은이러한조사원칙이각연도별로실제로얼마나지켜지고있는지를보여주고있다. - 1차년도당시면접조사의비중은 64.4% 에그치고있으나, 매년지속적으로상승하여 17차년도에는 96.6% 에이르렀다. - 반면유치조사는 1차년도에 21.8% 나되었지만, 17차년도에는 0.3% 로그비중이대폭감소하였다. < 표 Ⅰ-1> 각연도별조사방식 ( 면접, 유치, 전화조사 ) 분포 개인응답자수 전체비중 면접유치전화면접 + 전화 유치 + 전화 면접 + 유치 ( 단위 : 명, %) 면접 + 유치 + 전화 1차년도 13, 차년도 12, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 10, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 11, 차년도 10,

16 2.1.3 신규조사자용설문대상과조사방법 신규조사자란, KLIPS에처음으로조사된개인을의미한다. 신규조사자의조사대상은다음과같이분류되며조사방법은개인용과동일하다. - 대상 1 : 기존가구원중작년까지는만14세였다가올해만15세가된개인 - 대상 2 : 조사대상이었는데군복무등의이유로한번도조사를하지못한개인 - 대상 3 : 분가로발생하게된신규가구원중만15세이상인개인 - 대상 4 : 기존가구에새롭게추가된만15세이상의개인 2.2 실사개요 한국노동패널의현장실사는전문조사업체인한국리서치가 1차년도부터지속적으로조사를담당하고있다. 조사기간은매년 4월부터 9월까지약 6개월정도가소요되며연인원 100여명정도의전문면접원이투입되어조사가진행된다. 면접원교육은매년조사가시작되기전에해당지역별로설문지의내용에관한체계적인교육을실시한다. 교육에투입되는면접원의수는실질적으로조사수행에필요한면접원수보다 20-30% 가량많은데, 그이유는교육을받은면접원중에서 20-30% 가량의면접원이패널조사의어려움으로인해중도에탈락하기때문이다. 보다정확한자료를수집하기위하여 1차년도부터 17차년도까지매년설문지재검토과정을통해응답이불성실하거나지나친무응답, 응답간논리적인오류등이있는지를체크하여담당면접자에게다시재설문하도록하였다

17 3. 조사결과 3.1 조사결과개요 17차년도조사결과 년 17차조사에성공한총가구수는 6,738가구이며, 이중 98원표본가구는 3,451가구로 69.0% 의표본유지율을보이고있으며, 통합원표본가구는 5,840가구로 86.9% 의표본유지율을보이고있다. - 한편, 17차조사에총응답개인은 13,163명이며, 이중 98원표본은 10,757명, 통합원표본은 12,596명이다. < 표 Ⅰ-2> 1~17 차년도조사결과비교 98표본 통합표본 조사조사대상조사조사대상조사실사원표본원표본가구원원표본원표본가구원차수원가구- 성공기간소멸가구가구수 1) 가구수 2) 유지율 3) 응답자수 4) 원가구- 성공소멸가구가구수 5) 가구수 6) 유지율 7) 응답자수 8) 1차 ( 98) 5,000 5,000 5, ,321 6~10월 2차 ( 99) 5,000 4,507 4, ,037 7~12월 3차 ( 00) 5,000 4,266 4, ,205 5~10월 4차 ( 01) 5,000 4,248 3, ,051 5~10월 5차 ( 02) 5,000 4,298 3, ,966 4~9월 6차 ( 03) 5,000 4,592 3, ,541 4~9월 7차 ( 04) 4,949 4,761 3, ,661 4~9월 8차 ( 05) 4,935 4,849 3, ,580 4~10월 9차 ( 06) 4,914 5,001 3, ,756 4~10월 10차 ( 07) 4,899 5,069 3, ,855 4~10월 11차 ( 08) 4,862 5,116 3, ,734 4~10월 12차 ( 09) 4,832 5,306 3, ,739 6,721 6,721 6, ,489 4~10월 13 차 ( 10) 4,802 5,379 3, ,582 6,694 6,398 6, ,641 7~12 월 14 차 ( 11) 4,786 5,404 3, ,377 6,676 6,388 6, ,410 7~12 월 15 차 ( 12) 4,770 5,469 3, ,444 6,641 6,434 6, ,427 6~12 월 16 차 ( 13) 4,741 5,501 3, ,331 6,597 6,457 5, ,303 6~12 월 17 차 ( 14) 4,741 5,552 3, ,757 6,589 6,493 5, ,595 3~9 월 - 8 -

18 주 :1) 조사성공가구 는원표본가구중에서실사가성공적으로이루어진유효표본가구와조사성공한분가가구를포함한총조사성공가구임. 주 :2) 원표본가구 는 1차년도조사당시원표본이었던 5,000가구중해당연도에실사가성공적으로이루어진가구를의미함. 주 :3) 원표본유지율 은 1차년도에조사에성공한원표본 5,000가구중에서해당연도에조사성공한원표본가구의비율임. 주 :4) 15세이상가구원으로면접에성공한가구원수. 주 :5) 조사성공가구 는통합표본원표본가구 (2009 년 ) 중에서실사가성공적으로이루어진유효표본가구와조사성공한분가가구를포함한총조사성공가구임. 주 :6) 원표본가구 는통합표본 1차년도 (2009년) 조사당시원표본이었던 6,721가구중해당연도에실사가성공적으로이루어진가구를의미함. 주 :7) 원표본유지율 은통합표본 1차년도 (2009 년 ) 에조사성공한원표본 6,721가구중에서해당연도에조사성공한원표본가구의비율임. 주 :8) 통합표본중 15세이상가구원으로면접에성공한가구원수. 3.2 통합표본개요 [ 그림 Ⅰ-1] 은 KLIPS 원표본의개념을쉽게이해할수있도록도식화한것이다. - 통합표본은 2009년조사당시추가표집된 1,415가구를포함하여, 당해연도응답가구전체를원가구로하는표본을의미한다. - 그림에서보는바와같이, 1998년최초패널구축당시응답된 5,000가구는 98표본이며, 해당표본은지속적추적조사를통해 2014년까지총 17차에걸쳐조사가실시되었다. - 한편, 통합표본은 2009년 (12차년도) 에기존조사대상가구 ( 98원표본 + 98표본분가가구 ) 중당해연도응답가구인 5,306가구와추가표집된가구인 1,415가구를원가구로하는표본이다. 통합표본의추적원칙등은 98표본과동일하다. - 통합표본가구에는 98원표본이다수포함되어있으므로, 항상주의가요구된다

19 [ 그림 Ⅰ-1] 통합표본의개요 ( 단위 : 가구 ) 주 : 98표본원가구중, 2009년도에조사되지않은원가구가다음해인 2010년에조사된다면, 98표본에는포함되지만, 통합표본의원가구에속하지않았으므로통합표본에는포함되지않음. 따라서통합표본은 2009년도에조사된가구만을대상으로추적조사하는패널임에유의해야함. 17차년도기준 KLIPS 가구데이터의표본가구구성은다음과같다. - 98원가구이면서통합표본원가구인경우는 3,657였으며, 98원표본이지만, 17차년도당시비응답가구로통합표본이아닌경우가 1,343가구였다. - 98표본분가가구중 17차년도에응답하여통합표본원표본이된가구는 1,649가구였다 년 2014년까지총 6차에걸친조사에서통합표본에서분가한가구는 753가구인데, 이중 631가구는 98표본분가가구이기도하다. - 한편, 2009년당시추가표집된 1,415가구와이들가구에서분가한 122가구는 98 표본에는속하지않는다

20 < 표 Ⅰ-3> 표본가구구성 ( 단위 : 가구 ) 통합표본 전체 원가구 분가가구 조사대상아님 원가구 3, ,343 5,000 98표본 분가가구 1, ,000 조사대상아님 1, ,537 전체 6, ,063 9, 분가가구및신규조사자 분가가구란원표본가구에속한가구원이혼인등의사유로분가하여새로운가구를형성한신생가구를의미한다. - 분가가구는원표본가구원이 1인이라도포함된경우에만조사하는것을원칙으로한다. - KLIPS의경우분가가구는두가지형태로, 98원표본가구에서분가한경우와통합표본에서분가한경우이다. 물론 98원표본가구이면서통합표본가구인가구가존재하므로, 이들가구의경우에는양쪽모두의분가가구가되므로, 주의가요구된다. 분가가구실사결과 - 먼저, 98표본을기준으로할때, KLIPS 17차년도조사성공가구 (5,552 가구 ) 중 2차년도이후분가하여새롭게조사에진입한비원표본가구는 2,101가구였다. - 이들분가가구는매해 100가구내외증가하고있으며, 17차년도 98표본조사성공가구의 37.8% 에달한다. - 한편, 통합표본의경우에는 17차년도조사성공가구 6,493가구중분가가구가 653 가구인것으로나타났다. 신규조사자란 KLIPS 에처음으로조사되는개인으로서, 만15세가되어조사에처음으로포함되었거나전년도까지조사되지못하여처음으로조사된개인혹은분

21 가등의사유로처음으로조사된개인을의미한다. - 주된사유는만 15 세가되어처음개인조사에응답하는경우와혼인이나합가로 인해 17 년도에새롭게조사대상자로추가되는경우이다

22 Ⅱ. 표본설계및가중치 1. 표본설계방법및표본추출과정 1.1 표본틀과모집단 표본틀 - KLIPS는 1995년인구주택총조사의 10% 표본조사구인전국의 21,938조사구중에서제주도의 263조사구와군부지역 2,650조사구를제외한전국도시지역 ( 시의동부 17,353조사구와시의읍면부 1,672조사구 ) 19,025조사구를표본틀로삼았다. 모집단 - KLIPS표본의모집단은우리나라도시거주가구와 15세이상개인이다. - 제주도와병역의무이행자, 시설거주가구 ( 원 ) 는조사대상에서제외된다. 1.2 표본추출과정 표본추출과정 1) KLIPS 의표본추출방법은 1단계에서조사구를선정하고 2단계에서가구를선정하는 2단계층화집락계통추출법을사용하였다. - 이를위해먼저제주도를제외한전국의시부만을대상으로 1,000개의조사구를선정하고각조사구내에서는 5가구를무작위추출 (random sampling) 하는원칙 1) 한국가구와개인의경제활동 - 한국노동패널 1 차년도자료분석 - 보고서 ( 방하남, 1999 년 ) 를요약정리함

23 을정하였다. - 예산제약의문제로말미암아 1995년인구주택총조사를이용해최종조사가구를선정하는과정에서 1997년통계청이수행한고용구조특별조사의조사가구가선정되도록매칭하였다. 표본추출과정은다음과같다. - 첫째, 지역을기준으로 1997년고용구조특별조사와똑같은방법으로층 (strata) 을구분하였다. 97고특의층화방법을따르지만, 시부로구성된층만포함된다. - 둘째, 각층에서조사할조사구수는 97고특을따르지않고, 인구주택총조사 10% 표본조사구에서의전국도시조사구 (19,025개) 대비해당지역의도시조사구의비율을이용하여추출할도시조사구수를결정하였다. 97고특은인구크기비례, 실업자수의상대오차, 예산등을고려한보다복잡한절차에따라층별조사구수를할당하였으므로, 인구크기비례만고려한셈인 KLIPS 와는각층별로필요한조사구수가다르다. 이를테면, 서울지역의경우고용구조특별조사의조사구수보다더많은조사구수가필요하였다. - 각층안에서조사구를추출할때에는집락추출의원리가이용되었다. 이를테면, 한층에 100개의조사구가있다면모든조사구에서한두가구씩최종조사가구를선정한것이아니라일부조사구만선택해그안에있는가구를조사대상으로선정했다는의미이다. 이는조사비용의절감을위해통계청등대부분의가구조사에서활용하는방식이다. - 셋째, 각층에서조사구를선택하는방법으로는계통추출법 (systemic sampling) 을이용하였다. 계통추출법은조사구를줄세운다음등간격으로일정한수의조사구를표집하는방식이다. 조사구를줄세우려면번호를할당해야하는데, 이번호할당방식도 97고특을그대로따랐다. 추출된조사구가 97고특의조사구였으면조사대상조사구로선정했고, 97고특의조사구가아닌경우에는가장가까운 97고특의조사구로조사대상조사구를대체선정하였다. - 넷째, 추출된조사구중에서 97고특에서조사에성공한가구를대상으로서울및경기도의읍면부지역에서는 6가구, 기타지역은 5가구를임의추출 (random

24 sampling) 하였다. 서울및경기도의경우에는추출하여야할조사구수보다 97고특에서사용한조사구수가적었기때문에다른조사구에비해 1가구를더추출하였으며, 추가하여경기도의동부의 4개지역에서 5가구대신 6가구를추출하였다. 참고로, 97고특은서울, 부산, 대구, 인천의경우조사구의총가구수가 40가구이하인경우 40가구전체를모두조사하였고, 총가구수가 40가구이상인경우약 10개정도의가구를하나의집락으로묶어평균 6개정도의집락으로한조사구를분할한후임의추출로 1개집락을선택해그집락북쪽에있는세집락전체를조사했다. 나머지지역은한조사구당 50가구기준으로위와같이했다. 최종적으로추출된 KLIPS 의 5,000 가구는시의동부 4,582 가구 + 시의읍면부 418 가구로구성된다. < 표 Ⅱ-1> 최종추출된조사구와조사가구 전체모집단 10% 표본조사구 표본 추출률 (%) 조사구 가구수 조사구 가구수 조사구 가구수 조사구 가구수 전국시부 190,250 11,100,320 19,025 1,110, , 시의동부 173,530 10,098,910 17,353 1,009, , 시의읍면부 16,720 1,001,410 1, , 단계에서추출한목표표본가구 5,000가구중 11.3% 인 563가구는이사를하였으며, 이중 40.1% 는추적조사에성공하였다. 최초표본추출단계에서군부는제외되었으나, 이후이사가구추적조사과정에서군부로의이주가구가발생하여최종표본에는군부지역가구가포함되었다. 5,000 가구중 75.5% 인 3,773 가구를조사성공하였다. 강력거절, 이사후추적불가등 의사유에따라대체된가구는 1,227 가구인데, 대체를위해 1,976 가구를접촉하였다. 대체가구성공률은 62.1% 였다. < 표 Ⅱ-2> 는대체과정을거친조사구별최종응답가

25 구의가구수와가구비율이다. < 표 Ⅱ-2> KLIPS 1 차년도조사가구개요 지역 총접촉가구수 최초접촉가구수 최초성공가구수 대체가구접촉수 대체성공가구수 최초성공가구비율 대체성공가구비율 서울부산대구인천광주대전울산경기강원충북충남전북전남경북경남 2, , , 전국 6,976 5,000 3,773 1,976 1, 추가표본추출과정 2) 2008년 11차년도조사에서는원가구 5,000가구및분가가구 2,531가구의총 7,531 패널가구중소멸가구와 5차년도이후무응답을제외한나머지 6,027가구가패널표본으로유지되어 80.03% 의표본유지율을기록하고있다. - 표본이탈문제는결국현표본의대표성에한계를나타내었고또한지역통계생산및보다심층적인분석을위해서는현행표본의규모가부족한점이있다. 이를해결하기위해현재모집단에대한대표성을보완하도록표본을추가할필요성이있다. - 또한지금까지 KLIPS 의목표모집단을도시지역가구로한정하여, 현행표본이비도시에서도시로이동하는가구에대한대표성을확보하지못한다는단점이있다. 2) 표본추가연구 보고서 ( 김재광, 2009 년 3 월 ) 를요약정리함

26 따라서목표모집단을도시지역가구가아닌전국가구로확장하여그모집단의정 의에대해대표성을가질수있도록표본을추가할필요가있다. 2009년 (12차년도) 추가표본의조사모집단및조사대상가구설정은다음과같다. - 조사모집단은 2009년 3월현재대한민국영토 ( 제주도포함 ) 내의일반가구에거주하고있는가구원이다. - 이러한조사모집단에대한추출프레임으로는 2005년센서스조사구자료를사용하였다. 표본수의결정및표본배정은다음과같다. - 먼저센서스모집단자료와 KLIPS 자료에서동부와읍면부의분포를동일하게맞춰주기위해서, 동부에서 900가구및읍면부에서 600가구의표본추가가필요하였다. < 표 Ⅱ-3> 을보면목표표본수는 7,085가구 ( 전국 ) 이다. < 표 Ⅱ-3> 표본추가후 KLIPS 의동부 읍면부별분포 가구수 % 동부 5, 읍면부 1, 전국 7, 이후지역별 ( 동 / 읍면부, 시도 ) 분포를고려하여비례배정으로표본을배정하였다. 센서스조사구를 1차표본추출단위로하고가구를 2차표본추출단위로하는 2단계집락추출을사용하였으므로실제로배정된조사구단위표본수는 < 표 Ⅱ-4> 와같다. 여기서는각조사구당 5개의표본가구를추출하는것을원칙으로하였다

27 < 표 Ⅱ-4> 최종배정표본조사구 광역시 / 도동부읍면부 서울특별시 37 0 부산광역시 13 0 대구광역시 4 1 대전광역시 6 0 인천광역시 8 0 광주광역시 5 0 울산광역시 5 1 경기도 강원도 5 12 충청북도 6 14 충청남도 6 17 전라북도 5 6 전라남도 3 25 경상북도 경상남도 8 17 제주도 11 4 총조사구수 ( 단위 : 가구 ) 표본추출과정은다음과같다. - 표본추출은동부와읍면부에서다르게적용하였다. 동부에서는기존자료의가구원수분포와주택유형별분포가센서스의분포와지나치게차이가나므로이를보정해주는표본추출법을사용하였다. 1단계 : 2005년센서스자료에서조사구단위로지역 ( 시도 ), 총가구수, 가구규모별가구수, 주택유형별가구수를얻어낸다. 조사구별특성치는 ((1~2인가구수 )+( 단독주택가구수 )) 로구한다. 2단계 : 지역내에서모집단조사구를지역내에서특성치에비례하는 PPS 추출 (Probability Proportionate Sampling, 확률비례추출 ) 을실시한다. 즉, 각지역내에서조사구가추출될확률이특성치에비례하도록추출한다. 3단계 : 이렇게해서얻어진표본조사구에서 5개의가구를계통추출로추출하여본표본으로지정하고나머지에서 10개가구를예비표본으로지정한다

28 - 읍면부추출역시층화 2단계집락추출을사용하였으나동부에서사용한특성치를사용하지않고조사구별가구수에비례하는 PPS 추출을사용하였다. 각표본조사구에서 5개의가구를계통추출로추출하여본표본으로지정하고나머지에서 10개가구를예비표본으로지정한다. 추가표본으로최종 1,415가구가구축되었다. 2. 가중치부여방식및사용방법 3) 표본가중치산출 로지스틱회귀분석을이용한응답모형설정 차년도에가구원의응답여부를나타내는변수를응답과무응답의가능한두범주를갖는이항확률변수로정의하고, 응답의예측을위하여로지스틱회귀모형을고려한다. 시점의가구원의응답확률은전년도의자료를이용하여예측된다. 이는 시점에종단면가중치가원칙적으로부여되는대상은 시점까지모두조사가된가구원이다. 각조건부응답확률은로지스틱회귀모형을적합하여예측된다. - 성별, 지역, 학력, 주된활동, 만나이의변수들이로지스틱회귀모형의적합을위하여사용되었다 표본가중치산출과정 차년도의원패널가중치산출은총 3 단계 (1단계 : 종단면가구원가중치산출 2단계 : 가구가중치산출 3단계 : 횡단면가구원가중치산출 ) 의과정을통해이루어진다. 각단계별구체적인설명은다음과같다. - 1단계 : 종단면가구원가중치산출 3) 한국노동패널가중치연구 보고서 ( 박민규외, 2013 년 12 월 ) 를요약정리함

29 무응답보정을위해로지스틱회귀분석을실시하고이를통하여무응답보정가중치를산출한다. 이과정에서생성된가중치를기초가중치로정의하며이를이용하여스케일조정전의종단면가중치를생성한다. 여기서산출된종단면가중치에추계인구증가율을이용한스케일조정을통해최종종단면가중치가산출된다. - 2단계 : 가구가중치산출 기본적으로 1단계에서산출된기초가중치들의각가구별평균으로정의한다. 여기서산출된가구가중치에추계가구수정보를이용한스케일조정지수를적용하여최종가구가중치가산출된다. - 3단계 : 횡단면가구원가중치산출 횡단면가구원가중치는 시점에원가구원을한명이상포함하고있는가구에속하는모든가구원에게부여된다. 먼저스케일보정전의가구가중치를각가구원에게부여한다음, 이값에스케일조정을적용하여최종횡단면가구원가중치를산출한다. 여기서스케일조정은추계인구증가율이고려된종단면가구원가중치를이용하였다. 이러한계산과정을거친최종가중치값은 < 표 Ⅱ-5> 및 < 표 Ⅱ-6> 와같다. - < 표 Ⅱ-5> 을통해가구가중치의특성을살펴보면, 1차년도당시가구당평균적으로 2,255가구정도를대표하는것으로나타났으나, 17차년도는 2,731가구를대표하는것으로나타난다. 조사차수가늘어날수록표준편차가커지는경향이있다

30 < 표 Ⅱ-5> 98 표본가구가중치특성 조사차수 사례수 합계 평균 표준편차 98표본 1차 5,000 11,276,899 2, 표본 2차 4,503 11,527,038 2, 표본 3차 4,260 11,820,903 2, 표본 4차 4,230 12,095,488 2, 표본 5차 4,275 12,361,158 2, 표본 6차 4,571 12,601,646 2, , 표본 7차 4,756 12,809,652 2, , 표본 8차 4,840 13,013,830 2, , 표본 9차 4,990 13,273,100 2, , 표본 10차 5,059 13,479,667 2, , 표본 11차 5,105 13,682,122 2, , 표본 12차 5,289 13,894,799 2, , 표본 13차 5,361 14,145,093 2, , 표본 14차 5,382 14,412,090 2, , 표본 15차 5,456 14,626,942 2, , 표본 16차 5,484 14,835,259 2, , 표본 17차 5,508 15,040,028 2, , 주 : 가중치가 0 인경우는제외한후, 평균및표준편차산출 - < 표 Ⅱ-6> 에서는개인가중치의특성을확인할수있다. 각각의가중치가복원하는모집단의수 ( 아래표에서의합계치 ) 는동일하다. 가구가중치와마찬가지로개인가중치의표준편차역시조사차수가늘어날수록커지는경향이있다

31 < 표 Ⅱ-6> 98 표본개인가중치특성 조사차수 라벨 사례수 합계 평균 표준편차 98표본 1차 가구원 13,321 30,039,371 2, 표본 2차 종단면 11,708 30,253,649 2, 횡단면 12,031 30,253,649 2, 표본 3차 종단면 10,797 30,507,685 2, 횡단면 11,194 30,507,685 2, 표본 4차 종단면 10,500 30,734,345 2, 횡단면 11,021 30,734,345 2, 표본 5차 종단면 10,296 30,906,208 3, 횡단면 10,924 30,906,208 2, 표본 6차 종단면 10,658 31,060,104 2, , 횡단면 11,501 31,060,104 2, 표본 7차 종단면 10,695 31,176,989 2, , 횡단면 11,654 31,176,989 2, , 표본 8차 종단면 10,522 31,241,019 2, , 횡단면 11,570 31,241,019 2, , 표본 9차 종단면 10,591 31,392,797 2, , 횡단면 11,741 31,392,797 2, , 표본 10차 종단면 10,590 31,539,278 2, , 횡단면 11,840 31,539,278 2, , 표본 11차 종단면 10,411 31,767,102 3, , 횡단면 11,720 31,767,102 2, , 표본 12차 종단면 10,356 31,918,537 3, , 횡단면 11,719 31,918,537 2, , 표본 13차 종단면 10,132 32,066,719 3, , 횡단면 11,560 32,066,719 2, , 표본 14차 종단면 9,878 32,306,244 3, , 횡단면 11,348 32,306,244 2, , 표본 15차 종단면 9,860 32,452,267 3, , 횡단면 11,428 32,452,267 2, , 표본 16차 종단면 9,667 32,591,947 3, , 횡단면 11,310 32,591,947 2, , 표본 17차 종단면 9,140 32,724,526 3, , 횡단면 10,707 32,724,526 3, , 주 : 가중치가 0 인경우는제외한후, 평균및표준편차산출

32 2.2 통합표본가중치산출 통합표본구축현황 종단적조사가진행되면서표본탈락 (panel attrition) 이발생한다. 표본탈락은가구차원에서발생하거나개인차원에서발생할수있으며, 이와함께항목무응답 (item nonresponse) 도발생할수있다. 항목무응답의경우는가중치부여방법보다는보정 (imputation) 방법이주로사용된다. 결혼, 이민등으로인해표본가구에새로운개인이포함되거나탈락하기도하며, 표본가구원사이에서새로운가구원인비표본가구원 (nonsample household) 이탄생하기도한다. 이에따라종단적으로조사가진행되면서가구원구성이달라지어종단면가중치를부여할수있는가구의개념이모호해진다 통합표본의 1 차년도가중치산출결과 통합표본가중치산출과정은 2.1에서설명된 98표본가중치산출방안과그순서와구조는기본적으로동일하다. - 통합표본가중치는표본을추가한시점인 2009년부터산출하였다. - 통합표본은 98표본과달리전국모집단을대표하므로 98표본에서의스케일조정대신에인구수및가구수에대한추계자료를활용한사후층화가고려되었다. 통합표본구축시점인 1차년도에는개인의종단가중치와횡단가중치가같다고가정한다. 2009년추계인구를기준으로사후조정된값을통합표본 1차년도개인종단가중치로정의한다. 또한통합표본의가구가중치도 2009년추계가구로사후조정한다 로지스틱회귀분석을이용한응답모형설정 통합표본에서의응답모형도 98 표본과동일하므로기본적인응답모형형태는로 지스틱회귀모형을사용하였다

33 - 응답모형에대한설명변수로성별, 지역, 학력, 주된활동, 만나이, 추가패널여부 ( 통합표본구축시 1998년패널인지 2009년패널인여부 ) 를분석에이용한다. - 일부차수에서응답자의학력, 주된활동, 만나이에대해무응답이존재한다. 응답모형설정과정에서설명변수의무응답이존재하는경우에는무응답이속한다른설명변수의평균응답률로대체하였다 통합표본가중치산출과정 통합표본의가중치산출은기본적으로 3단계 (1단계 : 종단면가구원가중치산출 2단계 : 가구가중치산출 3단계 : 횡단면가구원가중치산출 ) 의과정으로구성된다. - 1단계 : 종단면가구원가중치산출 로지스틱회귀분석을통하여무응답보정가중치를산출하고, 이과정에서생성된가중치를기초가중치로정의하며이를이용하여종단면가구원가중치를생성한다. 여기서산출된종단면가중치를최종적으로통합년도기준인구주택총조사 (2010년 ) 자료혹은추계인구를이용하여사후조정하며이를최종개인종단면가중값으로정의한다. - 2단계 : 가구가중치산출 가구가중치는기본적으로 1단계에서산출된기초가중치들의각가구별평균으로정의된다. 이가중치에인구주택총조사자료의가구수및추계기구수정보를이용하여사후조정한가구가중치를최종적으로계산한다. - 3단계 : 횡단면가구원가중치산출 횡단면가구원가중치는 시점에원가구원을한명이상포함하고있는가구에속하는모든가구원에게부여된다. 먼저사후조정전의가구가중치를각가구원에게부여한다음, 이값에사후조정을적용하여산출된다. 사후조정은통합표본 2~6차년도의횡단면가구원가중치에적용되는데, 사후조정의경우 2차년도는인구주택총조사의인구수이며 3~6차년도의경우에는각연도의추계인구를기준으로한다

34 다음은통합표본에서의가중치산출과정을보여주는그림이다. [ 그림 Ⅱ-1] 통합표본에서의가중치산출과정 이러한계산과정을거친최종가중치값은 < 표 Ⅱ-7> 및 < 표 Ⅱ-8> 과같다. - 최종가중치값은사후조정을적용하였다. 사후조정은통합표본 1차년도부터 6차년도에모두실시하였으며, 사후조정시고려한항목은시도별 성별 연령대별인구수이다. 통합표본 2차년도 (2010년) 의경우에는 2010 인구주택총조사 ( 통계청자료사용 ) 를, 그외조사차수에서는각연도의장래추계인구를기준으로산출하였다 ( 통계청장래추계인구 (2010 인구주택총조사를기초로 ) 자료사용 ). - < 표 Ⅱ-7> 을통해가구가중치의특성을살펴보면, 통합표본 1차년도당시가구당평균적으로 2,542가구정도를대표하는것으로나타났으나, 통합표본 6차년도는 2,848가구를대표하는것으로나타난다. 조사차수가늘어날수록표준편차가커지는경향이있다

35 < 표 Ⅱ-7> 통합표본가구가중치특성 조사차수 사례수 합계 평균 표준편차 통합표본 1차 6,708 17,052,164 2, , 통합표본 2차 6,386 17,339,422 2, , 통합표본 3차 6,377 17,687,001 2, , 통합표본 4차 6,423 17,950,675 2, , 통합표본 5차 6,446 18,206,328 2, , 통합표본 6차 6,482 18,457,628 2, , 주 : 가중치가 0 인경우는제외한후, 평균및표준편차산출 - < 표 Ⅱ-8> 에서는개인가중치의특성을확인할수있다. 차수별로종단면가중치와횡단면가중치가모두일치한다 ( 아래표에서합계치 ). 가구가중치와마찬가지로개인가중치의표준편차역시조사차수가늘어날수록커지는경향이있다. < 표 Ⅱ-8> 통합표본개인가중치특성 조사차수 라벨 사례수 합계 평균 표준편차 통합표본 1차 횡단면 4) 14,470 40,949,973 2, , 통합표본 2차 종단면 13,618 40,203,788 2, , 횡단면 13,618 40,203,788 2, , 통합표본 3차 종단면 13,389 42,008,528 3, , 횡단면 13,389 42,008,528 3, , 통합표본 4차 종단면 13,405 42,445,378 3, , 횡단면 13,405 42,445,378 3, , 통합표본 5차 종단면 13,281 42,849,551 3, , 횡단면 13,281 42,849,551 3, , 통합표본 6차 종단면 12,578 43,224,971 3, , 횡단면 12,578 43,224,971 3, , 주 : 가중치가 0 인경우는제외한후, 평균및표준편차산출 4) 2009 년시도별 성별 연령별추계인구로조정한통합 1 차년도종단면 - 횡단면가중치 ( 종단면과횡단면같음으로가정 )

36 2.3 가중치변수명및제공형태 98 표본및통합표본가중치의변수명은다음과같다. < 표 Ⅱ-9> 가중치변수명 자료명 가중치 98 표본통합표본 가구용 w h sw h 개인용 w p_l( 종단면가중치 ) w p_c( 횡단면가중치 ) 단, 1차년도 98표본에는 w01p라는하나의가중치만있음에주의 sw p_l( 종단면가중치 ) sw p_c( 횡단면가중치 ) 단, 12차년도통합표본에는 sw12p라는하나의가중치만있음에주의 2.4 가중치사용방안 기본적으로종단면가구원가중치는종단면가구원단위분석을위해서, 횡단면가 구원가중치는횡단면가구원단위분석을위해사용되어야한다. 그리고가구가 중치는가구단위분석을위해사용한다. - 종단면가구원단위분석은크게두가지로구분할수있다. 첫번째는관심의대상이되는모든연도의자료를이용하여분석되는경우이다. 혼합선형모형이해당되며, 이분석을위해일반적으로각연도별자료는세로결합을통해병합되고병합된자료를통해고려된모형이적합될수있다. 두번째는각가구원단위연도별변화의평균추정과같은 net change를예측하기위한분석이다. 이경우분석대상이되는가구원은분석대상연도에모두응답한가구원이며이경우제공된종단면가중치에추가적인작업이이루어져야한다. 가능한한방법은고려되는연차들의가중치중최근생성된종단면가중치를분석대상이되는가구원수에맞추어서스케일조정을하는것이다. 이러한방안은매번분석의대상이되는연차별자료에따라새로운

37 가중치를생성해야한다. - 횡단면가구원가중치및가구가중치의사용여부는종단면가중치의경우와는달리직관적이며이는각연도별모집단총합, 모비율, 모평균과같은관심모수를추정하기위해직접적으로사용할수있다. - 기본적으로는종 횡단면가구원가중치그리고가구가중치는분석의목적, 특별히분석결과를적용하게되는추론의대상모집단의정의에따라타당하게사용되어져야하고실제패널자료는확률표본추출법에의하여구성되었기때문에이가중치의사용은특별한경우를제외하고는사용하는것이바람직하다

38 Ⅲ. 자료의주요특성 1. 설문지구성 KLIPS 의설문지는크게가구용과개인용으로나눠진다. 개인용설문은취업자와미취업자용설문지로나눠지며, 취업자용설문은다시임금근로자와비임금근로자용설문으로나눠진다. 10차년도자료부터는이전차수변수명을일치시킨자료가제공됨에따라, 설문지또한통합설문지형태로제공된다. 통합설문지는 1차년도부터 17차년도까지설문내용을총망라하고있는하나의설문지로, 각설문문항별로해당변수명과응답차수가표시되어있다. 통합설문은크게가구용설문과개인용설문, 부가조사설문으로구분되며, 개인용설문은유형1~ 유형8, 취업자용설문과미취업자용설문으로구성된다. 통합설문지는데이터사용자들의편의를위해하나의설문으로재구성한것으로, 실사에서사용하는설문과는다소차이가있다. 실제조사에서사용된설문은 1998년 1차년도에는가구용, 임금근로자, 비임금근로자, 미취업자설문이었다. 1999년 2차년도조사는가구용설문과개인용설문, 신규용설문으로구성되었으며, 개인용설문은유형설문과개인공통설문으로구성됐다. 2000년 3차년도에는가구용, 개인용, 신규용, 부가조사 ( 청년층 ) 가실시되었으며, 개인용설문은유형설문과임금근로자, 비임금근로자, 미취업자설문으로구성됐다. 2001년 4차년도이후로는가구용, 개인용 ( 유형설문, 취업자, 미취업자용 ), 신규용, 부가조사설문으로진행되고있다. 각차수별부가조사는 4차년도에는건강과은퇴, 6차년도중고령자, 7차년도근로시간과여가, 8차년도노동조합과노사관계, 9차년도청년용, 10차년도고용형태, 11차년도교육, 17차년도시간사용과삶의질에관한내용이었다

39 1999년 2차년도조사부터개인의노동시장의진입과탈퇴및이동을면밀하게관찰할수있는일자리별유형설문을개발하였다. 유형설문은지난조사시의일자리와현재일자리지속여부를토대로여덟가지유형으로구성된다. 가구설문이가구에관한정보를담고개인설문이개인정보를담고있다면유형설문은개인이가졌거나가지고있는일자리를응답대상으로하며, 개인의일자리에관한정보만을담고있다. < 표 Ⅲ-1> 17 차년도 KLIPS 설문지의구성 가구용설문 개인용설문 ( 기존응답자및신규조사자 ) 유형 1~8 취업자개인미취업자개인 4 차년도건강과은퇴 5 차년도 - 6 차년도중고령자 부가조사설문 7 차년도근로시간과여가 8 차년도노동조합과노사관계 9 차년도청년용 10 차년도고용형태 11 차년도교육 17 차년도시간사용과삶의질

40 < 표 Ⅲ-2> 1-17 차년도 KLIPS 응답자용설문지의구성 1 차년도 (1998) 2 차년도 (1999) 개인용설문 개인용설문 구성가구용설문가구용설문신규용설문 임금근로자개인비임금근로자개인미취업자개인 유형 1~8 개인공통 3 차년도 (2000) 4 차년도 (2001) ~ 17 차년도 (2014) 부가조사설문 개인용설문 개인용설문 가구용설문유형 1~8 임금근로자개인비임금근로자개인미취업자개인신규용설문부가조사설문 ( 청년층 ) 가구용설문 신규용설문 유형 1~8 취업자개인미취업자개인 4차년도 건강과은퇴 5차년도 없음 6차년도 중고령자 7차년도 근로시간과여가 8 차년도노동조합과노사관계 9 차년도청년용 10 차년도고용형태 11 차년도교육 17 차년도시간사용과삶의질 < 표 Ⅲ-3> 은일자리지속을통한유형설문의판별방법이다. - 지난조사시보유했고현재에도지속되는일자리에대해서는임금근로자는유형 1, 비임금근로자는유형 3 의설문을받는다

41 - 지난조사시보유했고현재는지속되지않는일자리에대해서는임금근로자는유형2, 비임금근로자는유형4의설문을받는다. - 지난조사이후시작되었고현재도지속되는일자리에대해서는임금근로자는유형5, 비임금근로자는유형7의설문을받으며, - 지난조사이후시작되었고현재조사이전에끝난일자리에대해서는임금근로자는유형6, 비임금근로자는유형8의설문을받는다. < 표 Ⅲ-3> 일자리지속을통한유형설문의판별 지난조사당시일자리여부 종사상지위현재계속여부유형 있었다 임금비임금 현재도하고있다. 지금은그만두었다. 현재도하고있다. 지금은그만두었다. 유형 1 유형 2 유형 3 유형 4 없었다 임금비임금 현재도하고있다. 지금은그만두었다. 현재도하고있다. 지금은그만두었다. 유형 5 유형 6 유형 7 유형 8 User notes : 유형설문지는개인단위가아닌일자리단위로성립되는설문이다. 따라서개인의일자리경력에따라복수의유형설문이가능하다. 유형설문의내용중현재지속되는주된일자리의정보는개인데이터의 주된일자리 에수록되며, 유형설문의모든내용은직업력자료에수록된다. 이때 주된일자리 는가장많은시간을일한일자리를의미한다. 2. 자료구성 KLIPS 조사는설문내용이워낙방대하고그구성또한복잡하기때문에사용자들 이자료를보다편리하게이용할수있도록자료를재구성 ( 가공 ) 하였다. 이중가구 용설문과부가조사설문은각각가구용자료, 부가조사자료와그구조가거의

42 일치한다. 신규용설문과개인용설문 -유형설문과개인공통 ( 취업자용, 미취업자용 ) 설문-의내용은개인용자료와직업력자료로구성된다. KLIPS 의각연도별자료의구성은다음과같다. - 가구자료 : 모든조사년도별로만들어지며가구조사용설문지를토대로구성된다. - 개인자료 : 모든조사년도별로만들어지며, 유형설문지, 취업자와미취업자개인설문지, 신규조사자용설문지등을토대로구성된다. - 부가조사자료 : 3차~4차년도자료와 6차~11차년도자료, 17차년도자료에포함되며, 부가조사설문지를토대로구성된다. - 직업력자료 : 직업력자료는유형설문지를통해조사된개인의모든직업력 (work history) 를누적한형태의자료이므로다른자료들과는달리연도별자료가별도로존재하는것이아니라 1개의자료만이존재한다. 1-17차년도 Release 자료부터는개인자료에신규설문의응답내용이모두포함되어있다. 개인응답자의회고적자료, 즉부모의학력, 14세당시의성장지등과같은변수들은 1차년도에는모든응답자의값이존재하지만, 2차년도이후로는신규응답자들에한해서응답내용이존재한다

43 < 표 Ⅲ-4> 1-17 차년도 KLIPS 자료의구성 1 차 (1998) 2 차 (1999) 3 차 (2000) 4 차 (2001) 5 차 (2002) 6 차 (2003) 7 차 (2004) 8 차 (2005) 9 차 (2006) 10 차 (2007) 11 차 (2008) 12 차 (2009) 13 차 (2010) 14 차 (2011) 15 차 (2012) 16 차 (2013) 17 차 (2014) 가구용자료 KLIPS 01H KLIPS 02H KLIPS 03H KLIPS 04H KLIPS 05H KLIPS 06H KLIPS 07H KLIPS 08H KLIPS 09H KLIPS 10H KLIPS 11H KLIPS 12H KLIPS 13H KLIPS 14H KLIPS 15H KLIPS 16H KLIPS 17H 개인용자료 KLIPS 01P KLIPS 02P KLIPS 03P KLIPS 04P KLIPS 05P KLIPS 06P KLIPS 07P KLIPS 08P KLIPS 09P KLIPS 10P KLIPS 11P KLIPS 12P KLIPS 13P KLIPS 14P KLIPS 15P KLIPS 16P KLIPS 17P 유형 1~8 개인공통 취업자 임금근로 비임금근로 미취업자 신규조사자 부가조사자료 KLIPS 03A KLIPS 04A KLIPS 06A KLIPS 07A KLIPS 08A KLIPS 09A KLIPS 10A KLIPS 11A KLIPS 17A 직업력자료 KLIPS17W

44 3. 조사내용 3.1 조사내용 KLIPS 는가구와개인의경제활동과노동시장의동태적변화를관찰하기위해설계된조사이므로기본적으로매년동일한내용의설문이반복되는형식을갖추고있다. 다만부분적으로조사년도별로조사내용에약간의차이를보인다. < 표 Ⅲ-5> 는 1차년도부터 17차년도까지지속적으로조사된설문내용이다. < 표 Ⅲ-5> 1-17 차년도조사내용 ( 공통 ) - 응답자용설문기준 설문지구성 가구용 예비조사 유형 1, 유형 2 유형 5, 유형 6 유형 3, 유형 4 유형 7, 유형 8 취업자개인 내용 가구원의인적사항 변동가구원 ( 추가, 분가, 사망 ) 관련사항 가족관계와부모와의경제적교류관련사항 주거관련사항 자녀교육및자녀보육관련사항 가구의소득, 소비, 자산과부채 가구의경제상태및가계에부담을느끼는소비항목 지난조사시일자리응답내용확인과현재지속여부 지난조사이후새로운일자리의종사상지위와현재지속여부 지난조사이후일자리관련변경사항 일자리형태및규모 근로계약관련사항 근로시간관련사항 임금관련사항 일자리를통한사회보험가입여부 일자리의노동조합 일자리그만둘당시의상황 일자리의직업및산업 구직활동관련사항 지난조사이후일자리관련변경사항 일자리의종업원수와가족종사자의수 일자리의근로시간 일자리의매출액과소득 일자리를그만둘당시상황 구직활동관련사항 일자리의직업및산업 창업과정의어려움 경제활동상태 현재하는일의고용상의특성 부가급여및복리후생 근로시간관련사항 직무만족도 현재하는일의교육, 기술수준적합도 구직활동및희망하는일자리의특성, 구직시어려움 교육및직업훈련 사회보험수급관련사항 정규교육관련사항 혼인상태 생활만족도및경제적여건 고용형태

45 < 표 Ⅲ-5> 의계속 설문지구성 미취업자개인 신규 내용 경제활동상태 구직활동, 구직방법, 희망하는일자리의특성, 구직시어려움 교육및직업훈련 사회보험수급관련사항 정규교육관련문항 혼인상태 생활만족도및경제적여건 개인설문의모든내용 + 회고적일자리 < 표 Ⅲ-6> 은모든응답차수에걸쳐각개인별로한번만응답하도록한설문을정 리한것이다. 즉특정년도에모든개인응답자에게질문한후, 이후신규응답자만 조사한문항들이다. 5) < 표 Ⅲ-6> 개인별한번만조사하는내용 - 응답자용설문기준 교육력 혼인력 출산력 설문내용 출생지 성장지 성장기아버지의교육수준및경제활동 종교 군복무 형제자매 성장기어머니의교육수준및경제활동 성장기경제적형편 만 15 세이후일자리경력 응답차수및응답대상 1 차년도, 4 차년도는모든개인응답자다른차수는신규응답자 1 차년도, 2 차년도는모든응답자의생애전체혼인력 3 차이후모든응답자변화를중심으로조사 3 차이후신규응답자최초결혼이후혼인력을모두조사 1 차년도모든응답자 2 차이후신규응답자 1 차년도모든응답자 2 차이후신규응답자 종교 (11 차년도까지는신규응답자, 12 차이후는모든응답자 ) 6 차년도모든응답자 7 차이후신규응답자 4 차년도모든응답자 5 차이후신규응답자 8 차년도모든응답자 9 차이후신규응답자 1 차년도모든응답자 2 차년도이후신규응답자 5) 다만예외적으로상당한시간이흐른후변화를살펴보기위한목적으로모든응답자에게재질문을실시한경우가있을수있음

46 < 표 Ⅲ-7> 은각차수별로부가조사와는별도로가구용혹은개인용설문에서한 시적으로질문한문항들이다. < 표 Ⅲ-7> 각차수별차별된조사내용 - 변수명일치자료기준 조사차수해당자료조사내용 1 차년도 2 차년도 3 차년도 4 차년도 가구용 개인용 최근의경제위기 (IMF) 에관한견해 ( 가구원 ) 전공분야 탁아모관련문항 사회보험수급관련문항 부업관련문항 취업중구직활동 경제위기후변화사항 취업중구직어려움 가구용 ( 가구원 ) 전공분야 ( 가구원 ) 건강상태 개인용 취업중구직활동 취업중구직어려움 가구용 개인용 가구용 개인용 5 차년도개인용 탁아모관련문항 고용계약관련문항 사회적지위및인맥 취업중구직어려움 탁아모관련문항 이직관련문항 취업중구직활동 취업중구직어려움 창업훈련관련문항 비임금근로자의사업체운영관련문항 취업중구직어려움 비임금근로자의사업장가치관련문항 입시성적관련문항 6 차년도개인용 학업성취관련문항 질병관련문항 7 차년도개인용 차별관련문항 리스크관련문항 8 차년도개인용 근로시간단축 (8 차이후지속 ) 9 차년도개인용 장애관련문항 10 차년도 11 차년도 12 차년도 17 차년도 가구용 개인용 자녀의영어교육관련문항 유동성제약관련문항 자동차구입및가치 어학연수및영어능력관련문항 가구용 현재거주지이사동기문항 사업체주된장소 사업자등록증여부 개인용 산재보험가입여부 국민연금보험료납부여부 국민연금가입형태 금연, 금주일자 고용형태 가구용 농림업가구해당여부 근로장려세제지원여부및금액 농림업종사여부 개인용 농림업관련문항 부가급여 / 복리후생문항중본인휴가사용일수

47 Ⅳ. 변수가이드 KLIPS 11 차년도자료부터는변수명이차수에걸쳐일치된형태로제공된다. 예를들어, 기존자료의경우에는 개인응답자의종사상지위 변수가다음과같이 차수별로조금씩달랐다. 1 차 2 차 3 차 4 차 5 차 6 차 7 차 8 차 9 차 p01026 p02351 p03363 p04746 p05748 p06741 p07736 p08736 p09736 그러나, 10차년도자료이후로는이들변수명이각차수별로모두 p 0314 로일치되어제공된다. 이때중간의 에는해당차수가들어가므로, 17차년도의경우개인응답자의종사상지위는 p170314이며, 1차년도의경우에는 p010314이다. 변수명이부여되는규칙은다음과같다. 예 : h 설문종류조사차수 SET번호변수번호 - 설문종류 : 가구용의경우 h, 개인용의경우 p, 부가조사의경우 a이며, 직업력데이터는 j로시작한다. 단, 10차년도자료이후로는별도의신규용데이터가제공되지않고, 개인용에포함되어제공된다. - 조사차수 : 설문종류다음두자리는해당하는조사차수를의미한다. - set 번호 : 여러개의관련문항을하나의 set으로구성하여, 관련문항들은동일한 set 번호를갖는다. 예를들어가구소득과관련된문항은 set 번호가 21~22번이므로, 해당 set을찾으신후해당변수를찾으시면된다. (set 번호리스트는노동패널홈페이지를참조.) - 변수번호 : 해당하는변수의일련번호를의미한다

48 KLIPS 자료의변수종류는다음과같다. - 키 (key) 변수 : KLIPS 는매년동일가구와동일개인을반복추적조사하기때문에패널구성원의이름이라고할수있는 key변수가부여된다. KLIPS 자료는여러가지자료의묶음으로구성되어있기때문에자료간연결을할때 key변수는유용하게사용된다. key변수의예로 hhid, pid 등을들수있다. - 그외의주제별변수 : 키변수와구성변수를제외한모든변수들로설문지의내용을반영한변수들이다. User notes : KLIPS 자료의변수명은자료별로다음과같은고유의영문이니셜을갖고있으며, 영문이니셜뒤에는일련의숫자로구성된다. h : 가구자료 j : 직업력자료 p : 개인자료 a : 부가조사자료 1. key 변수의이해와이용 KLIPS 자료를사용하기위해서는 key변수를포함한주요변수들에대한이해가필요하다. 여기서는각자료별 key변수를고유번호와그외의 key변수들로나누어설명하고있으며, 그외의 key변수들로는자료를사용할때가장빈번히사용되는구성변수와인구학적인변수를중심으로구성하였다. KLIPS 의 key변수들은해당년도마다동일한형태를띠는것도있지만, 조사년도에따라약간씩다른형태를띠는변수들도있다. 따라서주요한인구학적 key변수들의 1-17차년도변수명을정리하고이변수들의이용방법을설명하고자한다. 1.1 가구용 key 변수 가구의고유번호 KLIPS 가구용자료에담겨있는가구의고유번호는 17 차년도를기준으로했을때

49 각차수별로 hhid01 ~ hhid17이며, 또한 orghid98, orghid09는패널고유가구번호가있다. - orghid98(98 표본 ) 는 1998년처음조사가시작된년도의가구번호를의미하며, orghid09( 통합표본 ) 은 2009년에표본추가로구축된 1,415가구를포함하여 2009년당시응답가구전체의원가구번호를의미한다. 나머지가구의고유번호인 hhid01 ~ hhid17는해당년도의가구번호를의미한다. - KLIPS 조사의응답가구는매년고정적이지않으며, 분가혹은합가등의이유로새로운가구가생성되거나혹은기존의가구가소멸되는등의변화를보인다. - 따라서, 당해연도가구번호가 missing 인경우는당해년도에조사되지않은가구를의미한다. 단, orighid98, orighid09 의경우에는분가가구가분가이전에어떤원가구에소속되었는지를알수있도록응답여부에관계없이값이입력되어있다

50 < 표 Ⅳ-1> 가구의고유번호 KLIPS01H orghid98 hhid01 KLIPS02H orghid98 hhid01 hhid02 KLIPS03H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 KLIPS04H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 KLIPS05H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid05 KLIPS06H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid05 hhid06 KLIPS07H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid05 hhid06 hhid07 KLIPS08H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid05 hhid06 hhid07 hhid08 KLIPS09H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid05 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 KLIPS10H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 KLIPS11H orghid98 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 KLIPS12H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 KLIPS13H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 hhid13 KLIPS14H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 hhid13 hhid14 KLIPS15H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 hhid13 hhid14 hhid17 KLIPS16H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 hhid13 hhid14 hhid17 hhid16 KLIPS17H orghid98 orghid09 hhid01 hhid02 hhid03 hhid04 hhid06 hhid06 hhid07 hhid08 hhid09 hhid10 hhid11 hhid12 hhid13 hhid14 hhid17 hhid16 hhid

51 그외의 key 변수 KLIPS 의가구용자료에는가구의고유번호외에 key가되는구성변수들이포함되어있다. 고유번호외에 key가되는변수는 hwave01 ~ hwave17, hwaveent, sample98, sample09 등이다. - 여기서 hwave 는각해당년도의응답여부를의미한다. 즉 hwave01 은 KLIPS 1차년도 (1998년) 가구의응답여부이며 hwave02 는 KLIPS 2차년도 (1999 년 ) 가구의응답여부이다. sample98(98표본 ) 및 sample09( 통합표본 ) 는원가구여부를의미한다. KLIPS 가구용자료는당해년도응답여부와관계없이한번이라도응답한적이있는가구라면가구용자료상에하나의 case로입력된다. - 예컨대, 17차년도가구용자료는총 9,537가구로구성되어있으며, 이중에서 17차년도에응답한가구는 6,838가구 (hwave17=1) 이다. 1.2 개인용 key 변수 개인의고유번호 KLIPS 개인용자료에담겨있는개인의고유번호관련변수는다음의 < 표Ⅳ-1> 과같다. 개인용자료에서는 key변수로개인의고유번호인 PID와각해당년도의가구번호와가구원번호가있다. PID는 KLIPS 응답대상인개인의이름이라고할수있는것으로조사년도와상관없이불변하는번호이다. - PID는개인이처음으로응답한해의가구번호와그가구에서의일련번호로구성된다. 즉, PID = 개인이처음으로응답한해의가구번호 *100 + 몇번째가구원이다

52 User notes : 가구및개인의고유번호는자료간연결을할때유용하게사용된다. KLIPS자료의자료간연결은다음의네가지형태가있을수있으며, 각각의자료간의연결방법은다음과같다. 가. 가구자료와개인자료의연결 : 해당년도의가구번호를통해서두자료를연결한다. ex) 17차년도가구와개인자료의연결시 hhid17을이용나. 가구자료의시계열연결 : hhid** 를이용하여두자료를연결한다. ex) 17차년도가구와 16차년도가구자료의연결시 hhid17과 hhid16를이용. 다. 개인자료의시계열연결 : pid를이용하여두자료를연결한다. 라. 개인자료와개인자료 ( 부가자료 ) 의연결 : pid를이용하여두자료를연결한다. 자세한사항은 FAQ Q4, Q5, Q6, Q7참조 그외의 key 변수 개인용자료의고유번호외의 key가되는변수로는성별, 가구주와의관계, 연령, 학력, 1차원가구원여부, 취업상태, 고용형태, 근로시간형태, 종사상지위등을들수있다. 이러한변수들은자료의사용시가장기본이되는사항으로가장빈번히사용되는변수들이다. 이변수들을중심으로각각의변수에관한내용을살펴보겠다. 가구주와의관계 - 가구주와의관계는기본적으로가구자료에서파악되지만자료상으로는개인자료에도 key변수로들어가있다. - 이때가구주란 가구를실질적으로대표하는사람 을의미하는데이는응답자의주관적판단에의한것이며가구주가사망하였을경우다른가구원이가구주로대체된다. 따라서가구주와의관계의변수값은조사년도에따라동일개인에대하여고정적이지않다. - KLIPS자료에서는가구주와의관계변수를통하여한가구의가족구성형태및이에관한정보를얻을수있다. 가구주와의관계변수는 p**0102이며, 응답항목값은코드북의 open code를참조하면된다

53 연령 - KLIPS 자료에서연령을구성할수있는변수로는생년월일을이용하는방법과만나이를이용하는두가지의방법이있다. 생년월일은지난조사시응답오류가발생할수있으므로매년확인을거쳐자료가구성된다. 연령을구성하는데있어서생년월일과만나이어떤것을사용해도무방하다. 각차수변수명은 < 표 Ⅳ-2> 와같다. < 표 Ⅳ-2> 1-17 차년도연령변수 생년월일 양 ( 음 ) 력여부생년생월생일만나이 변수명 p**0103 p**0104 p**0105 p**0106 p**0107 혼인상태 - 혼인상태는개인및신규설문모두에서조사되었다. 다만, 조사설계시 1차년도부터 4차년도까지는혼인과관련한문항에변동이많았다. 1차년도와 2차년도에는혼인력형태의설문이진행되었으며, 3차년도의경우에는신규응답자에게만물어보았고, 개인용설문의경우에는변경여부만을확인하였다. 또한 4차년도에는혼인상태를가구용설문에질문하였다. 그러나, 데이터상에는이용자들의편의를돕기위해차수별로동일한항목으로구성된혼인상태변수가들어있다. 또한혼인상태의변화내용과변화시기가보정된변수가제공된다. - 혼인상태변수는 P**5501이며, 응답항목은 (1) 미혼, (2) 기혼유배우, (3) 별거, (4) 이혼, (5) 사별을의미한다. - 3차년도와 4차년도의혼인상태는이전차수응답내용이나다음차수응답내용을끌어와붙여서생성시킨값으로, missing 값이다소존재한다

54 학력 - KLIPS의학력변수는설문지상가구용조사에서질문되고있으며자료상으로는가구자료와개인자료에서모두제공된다. 학력변수는학교, 이수여부, 학년변수로구성되므로범주형과연속형변수로의구성이모두가능하다. - 학력관련변수는년도별로약간씩의차이를보인다. 1, 2차년도에는학교, 이수여부, 학년, 전공계열의네가지변수로구성되었으나 3차년도이후로는, 전공계열변수는삭제되었다. 대신 4차년도개인용자료부터는개인의정규교육과관련된자세한정보를담고있다. - 1, 2차의전공계열의자료구성은약간다르다. 1차년도에는고등학교에재학중인개인에한하여고등학교전공계열을조사했으며, 2차년도에는고등학교와전문대이상에재학중인개인을대상으로전공계열을조사하였다. 따라서 1, 2차년도의전공계열의변수값은다르다. 또한 1차년도자료의학력은최고대학원석사까지조사하였으나 2차년도부터는대학원박사항목을추가하여조사하고있다. - 학년 은졸업을제외한수료, 중퇴, 재학중, 휴학중인개인을대상으로만조사하였다. - 한편졸업 수료 중퇴시기를묻는질문이 5차년도부터가구용설문에추가되었다. < 표 Ⅳ-3> 각연도별학력변수 변수명 응답차수 1차 2차 3차 4차 5차-17차 학교 p**0110 이수여부 p**0111 학년 p**0112 전공계열 p** 졸업 수료 중퇴시기 ( 년 ) p** 졸업 수료 중퇴시기 ( 월 ) p**

55 User notes : 학력변수의구성예는다음과같다.(11차년도기준 ) 예1) 연속형 ( 교육년수 ) p**0110( 학력 )=5, p**0111( 이수여부 )=4, p**0112( 학년 )=2의값을갖는개인의학력은고등학교 2학년에재학중이다. 따라서이개인의교육년수는 9+2=11이된다. 예2) 범주형 p**0110( 학력 )=4, p**0111( 이수여부 )=1의값을갖는개인의학력은중졸로연구자가임의의값을부여하면된다. 1차원가구원여부 (98표본) - 1차원가구원이라함은 1차년도표본으로지정된가구에속한개인을뜻한다. KLIPS 는원가구로선정된 5,000가구와그가구에속한개인을기본적인조사대상으로한다. 그러나조사가진행되면서분가혹은혼인등의이유로개인이탈락혹은진입하기때문에 비원가구원 이개인조사대상으로편입된다. - 원가구원 은신규용자료에응답한개인중에도존재한다. 즉, 1차원가구원이면서 1차조사당시개인용조사가누락된개인혹은만15세가되어새로조사된개인은원가구원에속한다. - 변수명은 p**orig98 이다. 1차원가구원여부 ( 통합표본 ) - 변수명은 p**orig09 이다. - 통합표본의 1차원가구는통합표본 1차년도 (2009년) 에조사된 6,451가구에속한개인을뜻한다. User notes : KLIPS는표본의대표성을갖는동일가구, 동일개인을추적조사하는패널조사이기때문에이런원칙상의이유로원가구원여부가갖는의미는매우크다고할수있다. 그러나개인분석대상을원가구원만으로한정할것인지아니면모든개인을분석대상으로할것인지는연구자의자의적인판단에따른다. 다만가중치를사용할경우이런문제는어느정도해결된다. 종단면가중치의경우비원가구원에대해 0 의가중치가부여되는한편, 횡단면가중치의경우에도비원가구원은동일한가구내의원가구원에비해상대적으로작은가중치를부여받기때문이다

56 취업 / 미취업상태 - KLIPS 자료에서는다음의정의에따라개인의취업상태를파악하고있다. 취업자 : (1) 조사주간중수입을목적으로 1시간이상일한자 (2) 자기에게직접적으로는이득이나수입이오지않더라도가구단위에서경영하는사업체의수입을높이는데도움을준가족종사자로주당 18시간이상일한취업자 (3) 직업을가지고있으나일시적인병 사고, 휴가또는연가, 노사분규, 조업중단등으로일시적으로쉬고있는휴직자 미취업자 : 지난 1주간수입을목적으로일을한적이없으며, 일거리나직장을가지고있지도않은경우, 또는가족이나친지가사업주인사업체에서평소일주일에 18시간미만으로일을도운경우를말한다. - 각차수별로설문의형태는조금씩달랐지만, 11차년도자료부터변수통합작업을통하여모두동일한형태를갖도록변수명이조정되었다. 해당변수는 p**0201이다. 경제활동상태 KLIPS의개인용설문문항중개인의경제활동상태와관련된문항들은기본적으로통계청의 경제활동인구조사 와비교가가능하도록구성되었다. 먼저경제활동인구분류와경제활동상태를규정하는기본적인개념들을살펴보면다음과같다. [ 그림 Ⅳ-1] 경제활동상태의구분 15 세이상인구 경제활동인구 취업자 - 수입을목적으로 1 시간이상일한자 - 주당 18 시간이상일한무급가족종사자 - 일시휴직자 실업자 비경제활동인구 - 가사혹은육아 - 학업 - 연로 - 심신장애 - 기타

57 - 경제활동인구 : 만15세이상인구중조사대상주간동안재화나용역을생산하기위하여노동을제공한사람과제공할의사와능력이있는사람을말하며취업자와실업자를합하여경제활동인구라고한다. - 비경제활동인구 : 만15세이상인구중취업자도실업자도아닌사람즉일할능력은있으나일할의지가없거나 ( 적극적인구직활동을하지않은경우 ) 혹은일할능력이없는경우이다. - 실업자 : 현재미취업자이면서, 지난 1주간구직활동을하였고지난주에일이있었다면일을할수있었던경우, 또는지난 1주동안은구직활동을하지않았지만지난 1개월동안구직활동을한적이있고, 지난 1주동안적당한일자리가있었다면일을할의사가있는경우를말한다. KLIPS 자료를통하여개인의경제활동상태를구분할수있다. 개인의경제활동상태는취업자와실업자를포함한경제활동인구과비경제활동인구로구분될수있다. < 표 Ⅳ-4> 는각조사년도별경제활동상태구분과관련된변수를정리한것이다. 개인의경제활동상태를구분하기위해서는각연도별취업상태변수를통해취업자와미취업자를구분한다음, 미취업자의해당변수를통해실업자를구분하면된다. < 표 Ⅳ-4> 각연도별실업자및비경제활동인구구분변수 실업자 미취업자지난 1주간구직여부지난 1개월간구직여부취업가능성여부 P**0201 P**2801 P**2802 P**2806 비경제활동인구미취업자에서실업자를제외한나머지경우. 종사상지위 - 임금근로자의종사상의지위는상용직, 임시직, 일용직으로구분된다. 1차년도자료에는종사상지위변수가임금근로자만을대상으로하고있으나, 2차년도이후자료부터는모든취업자를대상으로주된일자리의종사상지위변수가구성되었

58 기때문에변수값이 5 가지로구성된다. - 1 차자료를이용하여굳이비임금근로자의종사상지위를구성하려면 p010402( 종 업원수 ) 와 p013121( 사업체대표 ) 변수를이용하면된다. < 표 Ⅳ-5> 1-17 차년도종사상지위변수 1 차년도 2 차년도이후 종사상지위 응답항목 1= 상용직 2= 임시직 3= 일용직 P**0314 1= 상용직 2= 임시직 3= 일용직 4= 고용주 / 자영업자 5= 무급가족종사자 주관적판단에따른고용형태 ( 정규 / 비정규여부 ) - 고용형태 ( 정규 / 비정규여부 ) 변수는응답자들의주관적인식에따라정규직 비정규직여부를구분하는변수이다. 이항목은설문지상에는 1차년도에는존재했고, 2차년도에는전년도와비교한변경여부만물었으며, 3차년도에는삭제되었다가 4 차년도에다시조사되었다. - 자료상에는 3차년도를제외한모든차수에존재한다. 따라서 3차년도임금근로자의고용형태를구성할때는전년도자료에서해당변수를연결 (merge) 하여사용하여야한다. 단, 6차년도정규 / 비정규여부변수는 missing 값이다른연도보다높게나타나고있다는점에유의하기바란다. 6차년도조사당시새로시작한임금일자리, 즉 유형5 에해당하는응답대상자들에게정규 / 비정규의변화여부만질문한후고용형태가변하지않은응답자들에대해서는정규직인지, 비정규직인지여부를확인하지않았다. 이들의고용형태 7차년도조사를통해다시확인하여사후적으로코딩한것이다. 따라서, 7차년도조사에응하지않은응답자의고용형태는복원하지못했으며, 이들의정규 / 비정규여부는 missing 으로처리되었다. - 주관적판단에따른고용형태 ( 정규 / 비정규 ) 여부변수는 p**0317이다

59 주관적판단에따른근로시간형태 - KLIPS에서는임금근로자를대상으로근로시간형태를묻고있다. 근로시간형태는시간제, 전일제로구분하였다. - 근로시간형태변수는 p**0315이며, (1) 시간제 (2) 전일제를의미한다. 2. 오픈코드 (open code) 각변수의변수값이너무많은경우모두코드화할수없기때문에오픈코드로 처리하였다. 자료별오픈코드의종류와내용을살펴보면다음과같다. 2.1 가구용자료의오픈코드 가구용자료에서는가구주와의관계를오픈코드로처리했다. 가구주와의관계는기본적으로가구조사에서파악되며개인용자료에도포함된다. 가구주를기준으로 ( 코드값 10 ) 다른가구원과의관계를통한고유코드값이지정되고이값들을각가구원에게부여된다. 2.2 개인용자료의오픈코드 각연도별개인용자료의오픈코드는다음과같다. - 1차년도 : 가구주와의관계, 산업, 직업, 직위, 직업훈련종류, 학과, 설문지거절이유 - 2차년도 : 가구주와의관계, 산업, 직업, 직업훈련기관, 대리이유, 직위, 자격증종류, 자격증급수 - 3차년도 : 가구주와의관계, 산업, 직업, 대리이유, 직위 - 4차년도 : 가구주와의관계, 직업훈련분야, 자격증종류, 직위, 지병종류 ( 병명 ), 산업, 직업, 대리이유 - 5차년도 : 가구주와의관계, 직업훈련분야, 자격증종류, 직위, 산업, 직업, 대리이유,

60 고등학교명 - 6차년도 : 가구주와의관계, 직업훈련분야, 직업훈련기관, 직업훈련외교육, 자격증종류, 자격증급수, 기타질병, 직위, 산업, 직업, 대리이유, 고등학교명 차년도 : 가구주와의관계, 직업훈련분야, 직업훈련기관, 직업훈련외교육, 자격증종류, 자격증급수, 직위, 산업, 직업, 대리이유 17차년도자료를기준으로문자변수로제공되는변수는다음과같다. - 직위, 직업훈련이름, 자격증종류, 고등학교명, 고등학교및대학교재학중취업내용, ( 신규조사자 ) 부모-14세무렵경활상태 ( 직위 ) - 직위는 1차부터 17차년도까지문자변수로제공하고있다. - 자격증종류는 1차, 3차년도에는조사되지않았으며, 2차, 4차, 5차, 6차년도에는코드변수로 7차년도이후에는문자변수로제공하고있다. - 고등학교명은 5차, 6차년도에는코드변수이며, 7차년도이후에는문자변수로제공하고있다. - 직업훈련이름은 5차년도부터문자변수로제공하고있다. 각연도별개인용자료에공통으로담긴오픈코드는가구주와의관계, 산업, 직업, 직위, 대학교명, 시군구코드이다

61 2.2.1 직업훈련및자격증코드 직업훈련코드 직업훈련종류 ( 분야 ) 는 1차년도와 4~17차년도에조사되었다. 그러나직업훈련종류 ( 분야 ) 오픈코드의구성은 1차년도와 4, 5차년도가다른코드로구성되었다. - 1차년도의직업훈련종류는 707종류로구성되며모름 / 무응답은 999 로처리하였다. - 4~11차년도의직업훈련분야는최대 163번까지의코드를부여하였으며, 모름 / 무응답은 999 로처리하였다. 직업훈련기관은 2차년도에조사되었으며, 46종류로구성된다. 자격증종류는 2차, 4~11차에조사되었으며 800종류로구성된다 학과코드 정규교육관련문항은 1-17 차년도자료에모두산재해있으나학과는 1 차년도개 인조사, 2 차년도신규조사자, 3 차년도신규조사자들을대상으로만조사하였다. - 해당변수명은 p**5245, P**5265, p**5285, p**5305 이다. User notes : 학과코드의이용노동패널의학과코드는한국교육개발원에서개발한학과분류코드와연계시킬수있다. 교육개발원의학과코드는대분류, 중분류, 소분류까지다섯자리로구성되며, 노동패널자료에서전환가능한분류는소분류 (2-3자리) 까지이다. 학과코드를전환하는프로그램은직업및산업전환프로그램과마찬가지로한국노동패널홈페이지에서 패치파일 매뉴로들어가면 SAS program file 및 SPSS syntex file을다운로드받을수있다. 한국노동패널홈페이지패치파일주소 : 대학교명코드 대학교명은 1 6 차년도에는구코드를, 7 17 차년도에서는신코드로제공하며, 통 합코드북에서신코드와구코드매칭된코드를제공하고있다

62 - 해당변수명은 p**5241, P**5261, p**5281, p**5301, p**5321 이다 시군구명코드 1-10차년도 release용자료부터시군구코드를포함해서제공하고있다. 각연도별로행정구역분류변경이된곳도있으므로통합코드북을참조하기바랍니다. 예를들어, 경상남도마산시는 2010년창원시와통합하여창원시마산합포구, 창원시마산회원구로분구되었다. - 해당변수명은 h**0142이다. 2.3 부가자료의오픈코드 3, 4차년도에실시된부가조사자료의오픈코드는다음과같다. - 청년용자료 (3차) : 가구주와의관계, 자격증종류, 산업, 직업, 직위 - 건강과은퇴자료 (4차) : 가구주와의관계, 병명 청년용자료 (3차) 의오픈코드중가구주와의관계, 자격증종류, 산업, 직업, 직위는개인용자료의오픈코드와동일하다. 건강과은퇴 (4차) 의오픈코드는중가구주와의관계는개인용과동일하며병명오픈코드는지병종류 (a04061) 와병명 (a04095) 변수에대한오픈코드이다. 3. 무응답대체데이터 11차년도는가구, 개인, 및직업력데이터의항목무응답 (item nonresponse) 에대한무응답대체가적용된데이터가추가로제공된다. 무응답대체데이터는원본데이터와동일한변수들이기록되어있지만원본에서무응답이었던케이스들의대체치가들어가있으며, 무응답대체대상이되었던변수들에대해서는각변수

63 에해당하는대체여부표시변수가추가된다. 대체여부표시변수를활용하면데이터를따로열필요없이대체적용 / 미적용비교를간단히수행할수있다. - 예를들어 11차년도가구데이터원본파일인 klips11h 에서 연건평 변수인 h111409는 모름 / 무응답 에해당하는코드인 -1 이 5 케이스있다. 동일한변수를 11차년도가구데이터무응답대체파일인 klips11h_i 에서살펴보면 -1 이하나도없으며, 그대신대체여부표시변수인 i_h111409를보면원본자료에서대체된케이스만 1 로기록되어있음을확인할수있다. 4. 직업코드및산업코드 한국노동패널원자료입력시 1~17차년도조사자료의경우산업과직업의분류는한국표준산업분류 (8차; 2000년개정 ) 와한국표준직업분류 (5차; 2000년개정 ) 의소분류를기준으로하였으며, 3자리로코드화하는것을원칙으로하였으며, 모름 / 무응답은 -1 로처리하였다. 한국노동패널 12~17차는 2000년에개정된한국표준산업분류 (8차, 2000년개정 ), 한국표준직업분류 (5차, 2000년개정 ) 과함께 2007년에개정된한국표준산업분류 (9 차, 2007년개정 ), 한국직업분류 (6차, 2007년개정 ) 도 3자리수로코드화하여제공하고있다. 직업 산업분류과정과방법은다음과같다. 한국노동패널조사의산업과직업코딩작업은실사과정에서산업과직업을전문가가판별할수있게끔정확한정보를수집하고수집된정보를바탕으로전문가가코드를부여하는방식을취하고있다. 산업과직업코딩작업은다음과같은절차를통해이뤄진다. - 첫째, 조사에들어가기전에면접원을대상으로통계청의표준분류전문가가직 산업분류에필요한정보를어떻게수집해야하는가에관한교육을진행한다

64 - 둘째, 실사가진행되면면접원은사업체의이름, 사업체의사업내용, 구체적으로하는일과직위 직책을 Open Code 로상세히조사한다. - 셋째, 조사가완료된뒤통계청에서오랫동안해당업무경험이있으며노동패널직 산업코딩작업을계속수행한전문가가 Open Code 의내용을보고코딩을부여한다. - 마지막으로전문가에의해코딩된자료를검토하여누락되거나잘못입력된부분을확인한후입력한다. 산업과직업코딩작업은원칙적으로한국표준산업분류 ( 제8차, 2000년개정 ) 와한국표준직업분류 ( 제5차, 2000년개정 ) 에따라이루어졌다. 노동패널 12차데이터 (2009년) 부터는최근개정한한국표준산업분류 ( 제9차, 2007년개정 ) 와한국표준직업류 ( 제6차, 2007년개정 ) 도함께제공하여연구자들의요구에부응하고있다. 산업코드 : 한국표준산업분류에따른소분류 직업코드 : 한국표준직업분류에따른소분류 - 산업과직업코드가 990번미만의 3자리숫자로입력되어있는경우에는표준산업분류와표준직업분류의소분류 (3-digit) 와동일한값이입력되어있다. - 다만산업의경우에농업, 임업, 어업, 광업은다른대분류와는달리두자리가아닌한자리숫자로되어있어 ( 앞자리는 0) 자료상으로는유일하게 2자리소분류로구성된다. 직 산업코딩과정에서제공된 Open Code의정보만으로소분류 (3-digit) 까지분류가불가능할경우에는대분류 (2-digit) 에해당되는값에 0을붙여세자리숫자로맞추었다

65 산업코드 : 한국표준산업분류에따른대분류 직업코드 : 한국표준직업분류에따른대분류 노동패널각연도별개인자료에서직업및산업코드를부여받는변수들은매우다양하다. 예컨대, 최종일자리의직업산업코드, 최초혹은변경전코드, 희망하는일자리의코드등등을들수있다. 또한, 자료상에서도개인자료, 부가조사자료, 직업력자료등다양한자료들에분포되어있다. - 여기서는자료이용자들이가장많이사용하는현재 ( 최종 ) 일자리의직업및산업코드변수를소개한다. < 표 Ⅳ-6> 현재 ( 최종 ) 일자리의직업 산업코드변수 산업코드 직업코드 개인자료직업력자료개인자료직업력자료 구분류신분류구분류신분류구분류신분류구분류신분류 8 차개정 (2000 년 code) 9 차개정 (2007 년 code) 8 차개정 (2000 년 code) 9 차개정 (2007 년 code) 5 차개정 (2000 년 code) 6 차개정 (2007 년 code) 5 차개정 (2000 년 code) 6 차개정 (2007 년 code) p**0330 p**0331 j630 j631 p**0332 p**0333 j632 j

66 Ⅴ. 주제별가이드 1. 가구자료 1.1 가구자료의구조 KLIPS 는가구자료와개인자료로구성되며, 가구자료의구조를이해하는것이패널자료를분석하기위한기본적인단계가된다. 가구자료를이해하기위해서우선가구자료의전체적인구조를살펴보고가구자료의주된내용을주제별로제시하면다음과같다. Ⅳ. 변수가이드에서도살펴보았듯이 KLIPS 자료는 key변수, 구성변수, 그외의주제별변수로구성되며, 17차년도를기준으로가구자료의 key변수와주제별변수는다음과같다. - key 변수 : orghid98, orghid09, hhid01~hhid17, hwave01~hwave17, hwaveent, sample98, sample09 - 주제별변수 : key변수를제외한모든변수 17차년도를기준으로했을때가구자료의전체적인구조는 key변수, 구성변수, 그외의주제별변수의순서대로구성된다. key변수와구성변수다음에위치하는주제별변수는우선가구원모두에대한인구학적정보가제시되고설문지의흐름에따라주제별변수들이제시된다. 가구용자료를분석할때유의해야할점은가구자료는가구가기본분석단위이기때문에가구원에관한정보는한가지주제에관하여변수1에서변수15까지로구성된다는점이다. 예를들어 17차년도자료를기준으로성별변수는 1번부터 15 번가구원까지의정보를담은 h** h**0255의 15개의변수로구성되며, 해당

67 가구의가구원이 3명이라면가구원의성별변수는 h** h**0255 중해당되는세개의변수에유효한값이들어있다. 그러나가구원정보가아닌가구단위의변수 ( 예를들어가구소득, 생활비등 ) 는한가구당하나의변수로구성된다. User notes : KLIPS 가구용자료는조사된개인을모두자료에포함하는개인자료와는달리해당년도에조사되지않은가구에대한기본적인정보도포함한다. 따라서각연도의가구정보를분석할때에는 hwave** 변수를이용하여해당년도에응답하지않은가구는분석에서제외시켜야한다. 1.2 가구자료의내용 가구원기본정보 가구자료는가구원들의개인고유번호 (PID), 성별, 연령, 학력, 분가시기등의기본적인인적정보들을담고있으며, 각연도별한가구당최대가구원수는 1차년도 9 명, 2차년도 10명, 3, 4차년도 9명, 5~17차년도 10명이다. < 표 Ⅴ-1> 은각조사년도별가구원기본정보변수이다. < 표 Ⅴ-1> 1-17 차년도가구원정보변수 변수명 1차 2차 3차 4차 5 17차 성별 h**0241~h**0255 가구주와의관계 h**0261~h**0275 양 / 음력 h**0281~h**0295 생년 h**0301~h**0315 생월 h**0321~h**0335 생일 h**0341~h**0355 만나이 h**0361~h**0375 동거여부 h**0381~h**0395 비동거이유 h**0401~h**0415 학력 ( 학교 ) h**0661~h**0675 학력 ( 이수여부 ) h**0681~h**0695 학력 ( 학년 ) h**0701~h**0715 학력 ( 전공계열 ) h**0721~h** 졸업 / 수료 / 중퇴시기 ( 년 ) h**0741~h** 졸업 / 수료 / 중퇴시기 ( 월 ) h**0761~h** 혼인상태 h**0781~h** 건강상태 h**0801~h**

68 1.2.2 가구소득 KLIPS 에서가구소득은다음의 6가지항목으로구성되며기본적으로 작년한해 의소득을기준으로한다. 또한, 4차년도조사부터는 지난한달간가구소득 이추가되었다. 각각의정의는다음과같다. - 근로소득 : 근로 ( 일 ) 의대가로벌어들인수입을말하며, 직장또는일자리에서받은임금이나봉급, 자영업소득등을포함한다. - 금융소득 : 금융자산을통하여벌어들인수입으로예금의이자소득, 주식의배당금, 사채또는채권이자, 주식의매매차익등을포함한다. 그러나자산의가치가변화하였더라도실제로매매를하지않은경우 ( 주식의시세는높아졌지만실제로주식을사고팔지는않은경우 ) 는금융소득에포함되지않는다. - 부동산소득 : 부동산에서발생하는수입으로집세, 토지임대료, 부동산매매차익등을포함한다. 그러나부동산을임대해주고받는전세금은다시갚아야하는돈이므로부동산소득에포함되지않는다. - 사회보험 : 국민연금, 특수직역연금, 산재보험, 보훈연금, 실업급여, 육아휴직급여, 산전후휴가급여와같은사회보험수급액을포함한다. - 이전소득 : 생활비나교육비명목으로친척 / 친지로부터받는지원금과정부및사회단체로부터대가없이받는보조금 ( 현물포함 ) 을포함한다. 재해나재난등으로인해 1회적으로정부기관에서받은소득은기타소득에포함된다. - 기타소득 : 보험금지급 ( 사고나질병등으로인한보험금지급이나보험을들었다가중도해약하고받은돈 ) 이나퇴직금 ( 위의사회보험에서받은연금제외 ), 복권탄돈, 증여또는상속, 축의금, 부의금, 분실물찾아주고받은보상금, 이주민주거대책비, 폐품매각대금등과같이다른소득에포함되지않은소득이다. 1~17차년도가구소득항목변경사항은다음과같다. - 지난한해동안의총근로소득은 1차년도에는지난 1년간월평균소득으로,

69 차년도까지는 작년한해의월평균소득 으로조사되었으나 4~17차년도에는 작년한해의연간총소득 으로단위가변경되었다. - 사회보험은 1차년도에는가구원수의제한을두지않고가구원각각의 1회수급액을조사했으나, 2, 3차년도에는가구원최대 3명까지조사되었으며, 4차와 5차년도에는 4명까지, 6~17차년도자료상에는최대 5명의가구원까지기록할수있도록하였다. - 이전소득은 1차년도에는지난 1년간의월평균으로조사되었으며, 2~8차년도조사에서는작년한해동안의연평균으로조사되었다. 9차년도이후친척 / 친지보조금항목을 따로사는부모님도움, 따로사는자녀의도움, 그외친척 / 친지보조금 으로세분화시켰으며, 각항목에대해유무여부로설문구조를변경하였다. - 기타소득역시 1차년도에는지난 1년간의월평균으로조사되었으며, 2~9차조사에서는연평균으로조사되었다. 9차년도에는보험금항목을 손해보험, 저축성보험, 종신보험 으로세분화하였으며, 축의금, 조의금, 복권 / 경마등, 교통사고보상금등 의기타수입을기타소득으로조사하도록항목을추가하였으며, 각항목에대해유무여부를묻는것으로설문구조를변경하였다. < 표Ⅴ-2> 는 1~17차년도가구소득관련변수이다. < 표 Ⅴ-2> 1-17 차년도가구소득관련변수 변수명 1 차 ~17 차 총근로소득 h**2101~h**2102 지난해소득 금융소득부동산소득사회보험이전소득 h**2111~h**2117 h**2121~h**2127 h**2131~h**2142 h**2151~h**2161 기타 h**2181~h**2192 근로소득 h**2102 지난달소득 금융소득부동산소득사회보험이전소득 h**2104 h**2106 h**2108 h** 차 ~17 차 기타 h**

70 가구소득관련변수사용시에는다음의사항들에유의해야한다. KLIPS 의모든소득항목은 세후소득 을기준으로한다. - 가구소득을추정하는대표적인국내의통계조사로는통계청의 가구소비실태조사 와 도시가계조사 가있다. 이조사의경우소득을 세전소득 으로조사하고있는데반해 KLIPS 는 조세 를제외한 세후소득 을측정한다. KLIPS 가구소득의추정기간은이전년도의소득을기준으로한다. - KLIPS의가구소득은조사년도의이전한해를기준으로조사되었다. 단 1차년도조사의경우응답일로부터지난 1년간의소득을응답하도록하였다. 각연도별측정의기간이동일하지않다. - 가구근로소득은 1~3차년도에는월평균소득을조사하였으나 4~10차년도에는 연간총소득 으로측정하였다. 이전소득과기타소득또한 1차년도에는월평균으로조사하였으나 2~17차년도에는 작년한해 의소득으로조사되었다. 각연도별가구소득의세부항목은차이가있다. - 1차년도가구소득은세부항목이없이한달평균액수만을측정하였다. 그러나 2 차년도조사부터가구소득은다음과같은세부항목으로조사되었다. 각각의세부항목중부동산소득의 토지를도지준것 은 3차년도에추가되었고, 이전소득의 친척 / 친지보조금 은 9차년도에 따로사는부모님 ( 배우자부모님포함 ) 도움, 따로사는자녀의도움, 그외친척 / 친지보조금 으로항목을세분화하였다. 기타소득의 증여및상속 은 4차년도에추가되었으며, 부동산소득의 권리금 은 5차년도추가되었으며, 보험금 은 손해보험, 저축성보험, 종신보험 으로 9 차년도에세분화시켰으며, 축의금 / 조의금, 당첨상금 / 상으로받은상금, 재해보상금 은 9차년도에추가되었다

71 < 표 Ⅴ-3> 1-17 차년도가구소득세부항목 금융소득부동산소득사회보험 이전소득 기타소득 세부항목은행및금융기관이자소득, 사채이자수입, 주식및채권의매매차익, 배당금, 기타월세등임대료, 부동산매매차익, 토지를도지준것 (3차추가 ), 권리금, 기타 1회수급액국민기초생활보호대상, 기타정부보조금, 사회단체보조금, 친척 / 친지보조금 (9차항목세분 : 따로사는부모님 ( 배우자부모님포함 ) 도움, 따로사는자녀의도움, 그외천척 / 친지보조금 ), 기타보조금보험금 (9차항목세분 : 손해보험, 저축성보험, 종신보험 ), 퇴직금, 증여및상속 (4차추가 ), 축의금 / 조의금, 당첨상금 / 상으로받은상금, 재해보상금 (9차추가 ), 기타, 근로장려세제지원금 (13차추가 ) User notes : KLIPS 자료를이용하여가구총소득을산출할때는가구소득의각각의항목을합하면된다. 단가구소득각각의항목을합할때는우선해당항목의소득유무를파악하고소득이있는가구만선택하여소득액을합한다. 또한가구총소득산출시유의해야할점은각각의변수마다 missing 값이포함 (-1로표기 ) 되어있으므로 missing 값을통제해주어야한다. FAQ Q14 참조 가구소비 KLIPS 의가구소비는생활비항목과저축으로구성된다. < 표Ⅴ-4> 는 1~17차년도가구소비관련변수이다. 연도별가구소비관련변수를살펴보면, - 1, 3차년도에는생활비를세부항목으로조사하지않고월평균총액만조사하였고 2, 4, 5~17차년도에는총액과함께세부항목별생활비를조사하였다. - 또한세부항목중 통신비 항목은 4차년도에, 용돈 항목은 5차년도에, 피복비 항목은 6차년도에각각추가되었다. 그리고 7차년도에는 헌금및각종기부금, 국민연금및의료보험료, 대중교통비 등이추가되었다. 9차년도에는 문화비 는 교양오락비 로항목변경되었고, 용돈 은 같이사는부모님용돈, 자녀용돈, 그외가구원의용돈 으로항목을세분화시켰고, 생필품구입비 는추가되었다. - 저축은 1, 2, 3차년도에는월평균총액만조사하였고 4~8차년도에는월평균총액과함께세부항목별로조사하였다. 9차년도에는보장성보험을 보장성보험과종신보험 으로세분하였다. 10차년도에는 적립식펀드 가추가되었다. - 지역의료보험가입자의정보수집을위하여 11차년도에는 국민연금및의료보험료 항목을세분화하여 건강보험료 ( 의료보험료 ) 항목이추가되었다

72 가구소비는가구소득과마찬가지로 작년한해 를기준으로조사하였다. 단 1 차년 도의경우응답일로부터지난 1 년간의소득을조사했다. < 표 Ⅴ-4> 1-17 차년도가구소비관련변수 월평균 생활비 저축 변수명 1차 2차 3차 4차 17차 식비 ( 주식비와부식비 ) h**2311 4차 17차 외식비 h**2312 4차 17차 공교육비 ( 학교등록금, 납입금등 ) h**2313 4차 17차 사교육비 ( 학원, 과외비등 ) h**2314 4차 17차 차량유지비 ( 자동차세, 차량보험료포함 ) h**2315 4차 17차 주거비 ( 주택관리비, 월세, 냉난방비등 ) h**2316 4차 17차 경조사비 h**2317 4차 17차 보건의료비 h**2318 4차 17차 문화비 (TV시청료, 취미 여가등에들어가는돈 ) h**2319 4차 17차 내구재 ( 전자제품이나 h**2320 가구구입비 ) - - 4차 17차 통신비 ( 전화, 인터넷, 휴대폰사용료등 ) h**2321-4차 17차 용돈 h**2322-5차 8 차 같이사는부모님용돈 h** 차 17차 자녀용돈 h** 차 17차 그외가구원용돈 h** 차 17차 피복비 ( 옷, 신발등의구입비 ) h**2326-7차 17차 헌금및각종기부금 h**2327-8차 17차 국민연금 ( 및의료보험료 ) h**2328-8차 17차 건강보험료 ( 의료보험료 ) h** 차 17차 대중교통비 h**2329-8차 17차 생필품구입비 h** 차 17차 기타 h**2331-4차 17차 월평균총액 h**2301 1차 17차 예 적금 ( 주택청약부금포함 ) h**2412 4차 17차 개인연금 h**2414 4차 17차 보장성보험 ( 생명보험, 상해보험등 ) h**2416 4차 17차 종신보험 h**2418 9차 17차 적립식펀드 h** 차 17차 저축성보험 ( 재테크보험, 교육보험등 ) h**2420 4차 17차 계 ( 곗돈불입금 ) h**2422 4차 17차 기타 h**2424 4차 17차 월평균총액 h**2402 1차 17차

73 1.2.4 자산 자산과관련된항목은거주주택을제외한부동산과금융자산으로구성된다. 자산항목은 1차년도에는조사되지않았으며, 2~17차년도에조사되었다. 자산의측정은가구소비와가구소득과는달리지난한해가아닌 조사당시 를기준으로한다. 10차년도부터기타자산항목인 자동차소유여부 및 구매여부와금액 에대하여추가조사되었다. 자동차자산의측정은 작년한해 를기준으로한다. 11차년도에는자산에대한많은정보를수집하기위하여 기타자산보유여부 및 기타자산의현재시가 에대하여추가되었다. < 표Ⅴ-5> 는자산항목중 2~17차년도부동산관련변수들이다. < 표 Ⅴ-5> 2-17 차년도부동산관련변수 변수명 2~17 차 거주주택외부동산 부동산타인임대 부동산임차 h**2501~h**2513 h**2521~h**2524 h**2531~h**2543 부동산관련변수를사용할때유의할점은다른자산항목들과는달리시가총액또는보증금총액을측정하는데있어서연속형으로우선측정한다음 잘모르겠다 라고응답한가구에대하여범주형으로다시응답하도록하였다. 또한범주형의응답범주는차수마다응답항목이달랐으나변수통합자료에는응답항목도 10차년도기준으로맞추었다. < 표Ⅴ-6> 은자산항목중 2~17차년도금융자산관련변수이다. 금융자산관련변수중기타금융자산종류는 1, 2차년도에는별도로코드화하지않았지만 3~17차년도에는별도로코드화하여하나의변수로포함되었다

74 < 표 Ⅴ-6> 2-17 차년도금융자산관련변수 변수명 2~17 차 은행예금주식, 채권, 신탁저축성보험아직타지않은계개인적으로다른사람에게빌려준돈기타 h**2561~h**2562 h**2563~h**2564 h**2565~h**2566 h**2567~h**2568 h**2569~h**2570 h**2571~h** 부채 2~17차년도가구부채관련변수는 < 표Ⅴ-7> 과같다. 가구부채에대한조사는조사연도별로변동이있다. - 1차년도에는부채의세부항목의구분없이부채여부, 총부채액, 월평균부채상환금만을조사했으나, 2차년도부터는다음의총 6개항목으로구분하여조사하였으며, 총부채액은별도로조사하지않았다. < 표 Ⅴ-7> 2-17 차년도가구부채관련변수 변수명 2~17 차 금융기관부채비금융기관부채개인적으로빌린돈전세금임대보증금부어야할계기타 h**2601~h**2603 h**2604~h**2606 h**2607~h**2609 h**2610~h**2612 h**2613~h**2615 h**2616~h**

75 1.2.6 주거지 주거지는이사여부, 주거지변동사항, 입주형태, 주택의종류, 주택의평수, 주거지의시가, 거주시작시기등에관하여조사되었다. 17차년도를기준으로주거지의세부적인조사항목은다음과같다. - 입주형태 : 자가, 전세, 월세, 기타 - 주택종류 : 단독주택, 아파트, 연립주택, 다세대 ( 다가구 ) 주택, 상가주택, 기타 - 주택의평수 : 대지면적, 연건평, 실제사용평수 - 거주시작시기 : 거주시작년, 월 - 거주지의시가, 임대보증금혹은전 ( 월 ) 세금 < 표 Ⅴ-8> 1-17 차년도주거지관련변수 변수명 1~17차 현재거주지이사동기 h** 차 이사여부 h**1401 변동사항 h**1402~h**1405 2~17차 입주형태 h**1406 주택종류 h**1407 대지면적, 연건평, 평수 h**1408~h**1411 시가 h** 차 보증금, 월세 h**1413~h**1414 거주시작시기 h**1415~h**1416 1~17차년도주거지항목변경사항은다음과같다. - 이사여부와주거지변동사항은 2차년도부터추가되었다. - 주택의평수는 1~3차년도에는대지면적과연건평을구분하여조사하였고, 4차년도이후에는대지면적, 연건평, 실제평수의세가지항목으로구분하여조사하였다. - 주택종류는 2차년도에는 5개의항목, 3차년도에는 9개의항목, 4~7차년도에는 5 개의항목, 8차년도부터는 6개의항목으로조사되었고각각의항목의내용에도변동이있다. - 11차년도에는지역노동시장의이동을살피고자현재거주지이사동기문항을추가하였다

76 User notes : KLIPS 가구용자료의주거지관련변수를사용할때주의할점은 2차와 3차자료에서입주형태, 주택의종류, 주택의평수, 주거지의시가, 거주시기는전년도조사이후이사하였거나이사하지않았더라도변동사항이있을경우에만응답하도록하였다. 따라서기존의 2, 3차자료를이용하여주거지에관한분석을할때에는전년도자료에서해당변수를연결하여사용해야했다. 그러나 8차자료부터는해당변수를가공하여붙여두었으므로, 별도의작업을하지않고해당변수를사용하면된다. FAQ Q19 참조 자녀교육 자녀교육은 사교육및보육기관이용실태와비용 과 탁아모이용실태와비용 으로구분되어조사되었다. - 사교육및보육기관이용실태와비용은 2차년도를제외한모든년도에서, 탁아모이용실태와비용은 1, 3, 4차년도에만조사되었다. < 표Ⅴ-9> 는사교육및보육기관이용실태조사내용이다. 조사내용은차수별로차이가있다. - 1차년도에는조사대상을초등학교 3학년이하자녀로한정하였으나 3차년도이후로는 0세 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 를조사대상으로한다. 그러나 16차년도부터는 0세 ~ 만5세이하와만6세- 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 자녀로세분화하여미취학자녀자녀보육및양육에관한질문을강화하였다. - 7차년도조사부터는대학생이상자녀에대한교육비도조사하였다. - 이용기관종류의항목은연도별로차이가있다. 사교육및보육기관이용에대한경제적부담정도는 3차년도이후에조사되었다. User notes : 자녀의사교육및보육과관련하여 6차년도조사이후가장큰변동사항은사교육이용기관종류별로조사되었던항목들이자녀당항목으로대폭축소되었다는점이다. 예컨대, 5차년도조사에서는자녀가 2명이고두명이각각 3개씩의학원에다닐경우그가구에대해서는총 6개의사교육종류별로이용횟수와이용시간, 월평균수업료등을질문하게된다. 그러나 6차년도조사이후에는동일한상황에대해총 2개의월평균수업료만을파악하게된다. 한편 7차년도조사의큰변화로는대학생이상자녀의사교육비를조사하였다는점을들수있다. 대학생이상자녀의수, 정규학교등록금, 그외지출비용등이조사되었다

77 < 표 Ⅴ-9> 사교육및보육기관이용실태조사내용 조사차수조사대상조사내용 1 차초등학교 3 학년이하자녀 이용기관종류이용횟수와이용시간월평균수업료 3 차 4 차 5 차 6 차 7~15 차 16 차 ~17 차 0 세 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 0 세 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 대학생이상자녀 ( 휴학중인자녀포함 ) 0 세 ~ 만 5 세이하만 6 세이상 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 대학생이상자녀 ( 휴학중인자녀포함 ) 이용기관종류종류별이용횟수와이용시간종류별월평균수업료가구전체에대한경제적부담정도 자녀당이용여부자녀당월평균수업료가구전체에대한경제적부담정도 고등학교이하자녀당이용갯수고등학교이하자녀당월평균수업료대학생이상자녀당정규학교등록금대학생이상자녀당그외지출비용가구전체에대한경제적부담정도종일제아이돌보미서비스이용여부아이사랑카드사용여부자녀양육수당지급받고있는지여부월평균지급받는양육수당금액이용하는방과후교육및보육서비스비용정부지원여부고등학교이하자녀당이용갯수고등학교이하자녀당월평균수업료대학생이상자녀당정규학교등록금대학생이상자녀당그외지출비용가구전체에대한경제적부담정도 탁아모이용실태의조사내용은사교육및보육기관이용과유사하며, 그내용은탁아모종류, 탁아모이용횟수와시간, 비용, 경제적부담정도등이다. 탁아모이용실태는 1차년도에는 초등학교 3학년이하 의자녀만을조사내용으로하고있으나 3, 4차년도에는 초등학교 6학년이하 의자녀로조사대상으로확대하였다. 탁아모이용으로인한경제적부담정도는 3, 4차년도에만조사되었다. 그러나, 5차년도조사부터는탁아모이용실태와관련한조사가실시되지않았다. 자녀교육분석에서유의할점은변수구성에있어서한자녀가이용하는하나의

78 기관 ( 혹은탁아모 ) 단위로변수가구성된다는점이다. 또한자녀교육문항에는교육기관을이용하는자녀의번호와엄마의번호를기재하도록하였는데여기서자녀번호와엄마번호는자녀와엄마의가구내개인번호를의미한다. - 자녀번호를가구원정보와연결하여사용할경우, 가구번호와자녀 ( 엄마 ) 번호를조합하여 merge 한다. FAQ Q12 참조 16 차년도조사부터는 0 세이상 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 자녀에대한문항이 0 세 ~ 만 5 세이하자녀와만 6 세이상 ~ 고등학생이하 ( 재수생포함 ) 로구분하였으며, 미취학자녀의자녀보육및양육에대한문항이새롭게추가되었다. 2. 개인자료 2.1 개인자료의구조 KLIPS 가구용자료가가구를분석단위로하고있다면개인용자료는가구에속한 15세이상의가구원을분석단위로한다. 개인자료는가구자료와동일하게 key변수와주제별변수로구성된다. 17차년도를기준으로개인용자료의 key변수와구성변수, 그외의주제별변수는다음과같다. - key변수 : pid, hhid01~hhid17, hmem17 - 주제별변수 : key변수를제외한모든변수 주제별변수는그변수가어떤설문지에서만들어졌는가에따라변수레이블앞에 ( 가구정보 ), ( 주된일자리 ), ( 모든응답자 ), ( 취업 ), ( 미취업 ), ( 신규조사자 ) 라는라벨이붙는다

79 주제별변수의구성 - ( 가구정보 ) : 가구자료에서조사된가구원정보를개인자료에연결한변수이다. 개인의주된인구학적특성을담고있다. - ( 주된일자리 ) : 취업자가응답한유형설문의내용중 주된일자리 라고응답한일자리관련변수들이다. - ( 모든응답자 ) : 취업자개인과미취업자개인설문중취업자미취업자모두에게공통적으로질문한설문내용에관한변수로각변수에는취업자와미취업자모두의응답내용이들어있다. - ( 취업 ) : 취업자설문중취업자에게만해당하는내용에관한변수이다. - ( 미취업 ) : 미취업자설문중미취업자에게만해당하는내용에관한변수이다. - ( 신규조사자 ) : 1차년도응답자및만 15세가되어처음조사되거나합가등의이유로추가된가구원에게만해당하는내용에관한변수들이다. 개인자료에서변수레이블앞에 ( 주된일자리 ) 라고입력된변수들은취업자설문과유형설문을토대로별도로가공된자료이다. 이변수들은다음과같이구성된다. - KLIPS는개인이여러가지일자리를가지고있을경우유형설문을통해모든일자리에관한응답을받고있다. 단취업자개인설문은주된일자리를기준으로응답받는다. - 주된일자리는현재의일자리 ( 유형1, 3, 5, 7 설문 ) 중에서응답자가판단하기에가장중요한일자리로정의된다. 개인용자료의 ( 주된일자리 ) 변수들이담고있는내용은다음과같다. - 취업 ( 사업 ) 시작시기 - 산업, 직업, 직위 - 기업의형태및규모 - 고용형태와근로계약유무및기간, 근로시간형태, 종사상지위 - 근로시간, 임금 - 사회보험가입여부및수급 - 노동조합 - 농업일자리 (12차년도부터추가 )

80 2.2 개인자료의내용 평소의경제활동 평소의경제활동은개인용자료의 ( 모든응답자 ) 변수로지난주주요활동과지난주소득활동, 지난주직장유무, 지난주일하지않은이유를묻고있다. 평소경제활동관련문항은 1차년도에는가구용설문지에있었으나자료상에는개인용에서제공된다. 3~17차년도에는개인용설문에서묻고있으며개인용자료에서제공된다. < 표 Ⅴ-10> 평소의경제활동관련변수 변수명 1차~17차 평소활동 p**0202 3차~17차 지난 1주주요활동 p**0203 지난 1주간소득활동 p**0204 지난주일자리소유여부 p**0205 지난주일하지않은이유 p** 구직활동 구직활동은취업자의구직활동과미취업자의구직활동으로구분된다. - 1차년도개인용자료에서취업자의구직활동관련해서는희망종사상지위, 희망근로시간, 희망하는일의종류, 구직방법, 구직시어려움, 구직기간등의자세한내용을담고있다. 미취업자의구직활동은실업자의구직활동과비경제활동인구의구직활동에관한내용으로구분된다. - 2차년도의구직관련변수는취업자에대해서는현재직장의구직과정관련사항과취업중구직활동 (on the job search) 에관한사항을묻고있다. 미취업자의경우에는실업자를대상으로구직활동에관한내용을묻고있다. - 3차년도에는취업자에대해서는현재직장의구직과정관련사항과취업중구직활동 (on the job search) 에관한사항을묻고있다. 미취업자의경우에는실업

81 자를대상으로구직활동에관한내용을묻고있다. - 4, 5, 6, 7, 8, 9차년도의구직활동관련변수구성은 3차와동일하다. 단 4차년도부터새로운일자리에대한구직방법외에성공한구직방법과구체적인일자리진입방법변수가추가되었고, 구직방법에대한세부항목이구체화되었다. 9차년도에는미취업자의구직활동변수중지난조사이후구직활동여부, 마지막구직활동시기 ( 년, 월 ), 지난주일자리제의여부, 제의받은일자리에취업하지않은이유에관한내용이추가되었다. < 표 Ⅴ-11> 1-17 차년도구직활동관련변수 변수명 1차~17차 취업자의구직활동 p**2901~p**3020 1차~4차 미취업자의구직활동 p**2801~p**2885 1차~17차 고용형태 ( 정규 / 비정규여부 ) 및근로계약 KLIPS 에서임금근로자의고용형태는정규직 비정규직여부를의미한다. 정규직여부는개인의주관적인판단하에자기응답식으로측정되었다. 그밖에임금근로자의고용형태관련항목은 Ⅳ. 변수가이드의 1.key 변수의이해와활용에제시되어있다. 임금근로자의근로계약관련변수는근로계약기간유무, 근로계약기간, 계속근로가능여부, 근로계약문서수령여부, 근로계약갱신여부, 향후근무예상기간으로구성된다. 근로계약관련변수의연도별변화사항은다음과같다 차년도조사에서근로계약기간유무와근로계약기간은동일하게조사되었다. - 계속근로가능여부는 2차를제외한 1, 3차년도에조사되었다. - 근로계약문서수령여부는 3~17차년도에조사되었다. - 근로계약갱신여부는 3차, 5~17차년도에조사되었다

82 < 표 Ⅴ-12> 1-17 차년도근로계약관련변수 근로계약기간유무 근로계약기간 변수명 p**0501 p**0502~p** 차 ~17 차 근로계약갱신여부 p** 차 ~17 차 불규칙적인일자리여부 p** 차 ~17 차 근로계약문서수령 p** 차 ~17 차 노동패널조사에서 향후이일자리에서계속근로가가능한지여부 는 3차년도조사에서는임금근로자의유형설문에서조사되었다. 동일한문항에대해 5차년도에는통계청의경제활동인구조사중 2002년비정규직관련부가조사를통해유사한문항이설문되었다. 노동패널조사에서도이를반영하기위해서 5차년도조사에서부터는취업자공통설문에서이를조사하였다. - 이중향후계속근로가능기간에대해서도 4차년도조사에서 1년이상 과 1년미만 으로나누어조사하였다. 즉, 기간제 ( 단기계약직 ) 근로자에대해서는 5차년도이전조사에서도파악이가능하였다고볼수있다. - 5차 11차년도에는향후근로가능기간에대해경제활동인구조사와응답항목을통일시켜 (1) 1년이하 (_ 개월 ), (2) 1년 ~3년이하 (3) 3년초과 와같이세가지형태로, 12차년도이후에는 (1) 1년이하, (2) 1년초과 2년이하, (3) 1년초과 3년이하, (4) 3년초과로네가지로나누어질문하였다. - 그외에호출근로나시간제근로와같은형태는노동패널내의기존유형설문에서판별이가능하였기때문에, < 표 Ⅴ-13> 과같이파견 / 용역근로여부, 독립도급여부, 가내근로여부등에대해서만추가로조사하였다

83 < 표 Ⅴ-13> 비정규직측정과관련된다양한변수들 변수명 3차 4차 5차~17차 계속근로가능여부 p**0601 향후계속근로가능기간 p**0603~p**0604 계속근로불가능이유 p** 파견 / 용역여부 p** 독립도급여부 p** 가내 ( 재택 ) 근로여부 p** 차년도부가조사에서조사되었던 고용형태 문항들은 11차년도부터개인용취업자설문에포함시켜조사하였다. 고용형태자료내용은 < 표Ⅴ-14> 와같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 임시적고용 : 근로계약기간이임시적이거나업무의성격이임시적이기때문에불안정성을가지고있는고용형태이다. 여기에는한시근로, 프로젝트베이스, 대체근로, 성과계약제, 임시직, 계절근로등이포함된다. - 간접고용 : 일하는곳과임금을지급하는곳이다른고용형태에는파견 / 용역근로나사내하청등이포함된다. - 일일 / 호출근로 : 근로계약의유무에제약받지않고 필요할때연락을받고며칠또는몇주동안고용 되거나 인력시장, 직업소개소등일정한장소에서대기하고있다가고용주나고용할업체등에서일할사람을선택하면일일단위로일하는 경우등을의미한다. - 특수고용 : 임금과비임금의경계선상에있는특수형태고용은임금근로자뿐만아니라 일정한사업장이없는비임금근로자 중에서보험설계사, 학습지교사, 퀵서비스배달기사등과같이임금근로자와자영자의경계가모호한고용형태를의미한다. - 시간제근로 : 파트타임 아르바이트로일하거나, 같은업무에종사하는사람들보다적은시간동안일하거나, 임금이시간단위로지급되는경우로정의된다

84 17 차년도조사부터는기존의방대한비정규직판별문항을대폭삭제하여간소화 하였다. < 표 Ⅴ-14> 고용형태자료의변수 내용 10차 ( 부가조사 ) 11차~16차 ( 취업자 ) 17차 ( 취업자 ) 고용형태판별 a a pa**5101-pa**5121 삭제 한시근로및임시적계약형태 a a pa**5200-pa**5223 pa**5200, pa**5201, pa**5202, pa**5211, pa**5215, pa**5216 간접고용 a a pa**5300-pa**5369 삭제 일일호출근로 a a pa**5400-pa**5405 삭제 특수형태고용 a a pa**5500-pa**5535 pa**5500, pa**5501, pa**5502, pa**5503, pa**5504, pa**5509 시간제근로 a a pa**5600-pa**5618 삭제 직장상황및적응 a a pa**5700-pa**5705 삭제 User notes : 비정규직근로자의판별 (FAQ Q22 참조 ) 5차년도조사부터는통계청의경제활동인구조사의비정규직관련부가조사 (2002년) 의내용들을반영함으로써보다다양한형태의비정규직구분이가능하게되었다. 한국노동패널에서측정가능한비정규직의개념들을살펴보면다음과같다. 1. 종사상지위 : 상용직, 임시직, 일용직기준 p**0314을참조할것. 2. 주관적판단에의한비정규직여부 < 표 Ⅴ-13> 을참조할것. 3. 다양한형태의대안적근로 ( 단기계약, 호출근로, 파견근로, 용역근로, 독립도급근로, 가내근로, 시간제근로 ) 다양한형태의대안적근로 (alternative work arrangements)' 와관련된분석에사용된변수들을제시하면다음과같다. 항목 단기계약호출근로파견근로용역근로독립도급근로가내근로주관적판단에따른시간제근로 변수명 p**0501(=1) & p**0601(=2) & p**0603(=1) p**0508(=1) p**0611(=2) p**0611(=3) p**0612(=1) p**0613(=1) p**0315(=1) 통계청에서실시한 경제활동인구조사 의비정규직부가조사의내용과관련하여서는안주엽외, 2002, 비정규근로의실태와정책과제 (Ⅱ), 한국노동연구원, 을참조하기바란다

85 2.2.4 근로시간 정규근로시간은임금근로자에게만해당하는변수이다. 정규근로시간과관련해서는정규근로시간유무여부, 주당정규근로시간및일수, 초과근로여부, 주당초과근로시간및일수등을묻고있다. 근로시간과관련하여 1-17차년도별차이점은다음과같다. - 1차년도에는주당정규근로시간과주당초과근로시간, 주당정규근로일수에관한변수만있고주당초과근로일수에관한정보는없다. 근로시간관련변수를사용할때의유의사항과근로시간관련추가사항은다음과같다. - 정규근로시간의유무에따라근로시간응답항목이달라지기때문에총근로시간을구성할때는이점에유의해야한다. - 1차년도에는지난 1년동안 가장많이일한달 과 가장적게일한달 의기간에관한내용이추가되었다. - 2차년도에는지난 1주간의근로시간이평상시와비교하여어땠는지에관한내용이추가되었다 차년도에는정규근로시간이외에각요일별근무시간에관한정보를담고있다 차년도에는근로시간단축견해에관한정보를담고있다. - 8차년도에는근로시간을정하는방법, 주5일제확산에따른근로시간변화여부, 근로시간단축으로생긴여유시간을어디에활용하고있는지에대한정보를담고있다 (p**1151~p**1224)

86 < 표 Ⅴ-15> 1-17 차근로시간관련변수정규근로시간유무주당정규근로시간및일수주당평균근로시간및일수 ( 임금 ) 주당평균근로시간및일수 ( 비임금 ) 초과근로여부및구분주당초과근로시간및일수초과근로수당지급여부초과근로수당지급방법월평균초과근로수당 변수명 p**1003 p**1006~p**1007 p**1004~p**1005 p**1031~p**1032 p**1011, p**1019 p**10121~p**1013 p**1015 p**1016~p**1017 p** 차 ~17 차 User notes : 임금근로자의근로시간은정규근로시간의유무에따라해당문항이달라진다. 따라서임금근로자의주당평균근로시간을산출할때는정규근로시간이있다고응답한경우에는주당정규근로시간을, 정규근로시간이없다고응답한경우에는주당평균근무시간을참조하여주당평균근로시간을산출해야한다. FAQ Q24 참조 임금및소득 임금및소득과관련된정보는 ( 주된일자리 ) 를기준으로구성되었다. - 비임금근로자의소득은연간매출액과소득액을측정하였으며, 임금근로자의임금은임금지급주기, 임금결정방식, 임금수준, 성과급적용여부, 임금내용등의자세한항목으로구성된다. 임금근로자의임금관련변수는 < 표Ⅴ-16> 와같으며, 임금관련변수의년도별변동사항과유의사항은다음과같다. - 임금수준은해당하는임금결정방식에따라응답하도록하였으며설문의구성과자료의구성에는약간의차이가있다. - 임금수준의자료의구성은 1차년도에는연봉제, 일당제, 시간급제의세가지변수로구성되었고 2차년도에는도급제를제외한 6개의변수로구성되었다. 3차년도에

87 는도급제와기타를제외한 5개의변수로구성되었으며 4차년도에는기타를제외한 6개의변수로구성되었다. - 임금내용은기본급, 상여금, 기타수당구분여부와각각의액수에관한내용으로구성되었으며 1차년도에만조사되었다. - 월평균임금은임금유무의임금액수로구성되었다. 7차년도부터공제되는세금액이추가되었다. - 9차년도부터임금수준변수중연봉액과월급액변수를기존의월평균임금변수로도가능하기때문에중복되므로삭제하였다. < 표 Ⅴ-16> 1-17 차년도임금근로자의임금관련변수 임금지급방법임금결정방식임금수준성과급관련임금내용월평균임금임금에서공제되는세금 변수명 p**1601 p**1602 p**1611~p**1617 p**1621~p**1624 p**1632~p**1634 p**1641~p**1642 p** 차 ~17 차 1-17차년도비임금근로자의소득관련변수는 < 표Ⅴ-17> 과같다. 비임금근로자의소득은연간매출액과월평균소득으로조사되었다. 비임금근로자의소득과관련하여 1-9차년도변화사항은다음과같다. - 1차-3차년도까지연간매출액은개방형으로측정하였고모름일경우범주형으로측정하였다. 그러나 4차년도부터는개방형의문항으로측정하였다. - 연간매출액의범주형의세부항목중 2, 3차년도에는 (14) 모르겠다 가추가되었다. - 월평균소득관련변수는 1-9차년도가동일하다. - 8차년도부터적자액정보가추가되었다

88 < 표 Ⅴ-17> 1-17 차년도비임금근로자의소득관련변수 변수명 1차~17차 연간매출액 p**1662 월평균소득 p**1671~p**1672 월평균적자액 p**1673 8차~15차 User notes : 비임금근로자의월평균소득은임금근로자의월평균소득과비교할때 missing 값이많다는질문이많다. 그러나, 비임금근로자중에서종사상지위가 무급가족종사자 인경우에는응답대상이아니다. 또한, 적자를보고있다 고응답한경우도상당수에이른다. 이런사례들을통제하고나면비임금근로자의소득에도 missing 값이거의나타나지않음을확인할수있다. FAQ Q24참조 직업훈련및자격증 직업훈련은 3차년도를제외한 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9차년도에조사되었으며조사년도별로내용의구성상많은차이가있다. 공통된내용은직업훈련여부, 직업훈련시기및기간, 직업훈련종류, 비용부담, 희망하는직업훈련등이다. 조사년도별직업훈련관련사항의차이점은다음과같다. - 1, 2차년도에는가장최근에받은직업훈련한가지에관하여조사하였다. - 1차년도에는직업훈련의개수는조사되지않았다. - 4~9차년도에는가장최근에받은직업훈련부터총세가지직업훈련에관하여조사하였다. - 응답기간을제한하는데있어서 1차년도에는기간의제한이없었으나 2차년도에는지난조사이후받은직업훈련에한하여응답받았으며, 4차년도에는 3차년도에조사가누락되었던관계로 1999년 1월이후에받은직업훈련에관하여응답하도록하였다. 그러나, 5차년도부터는다시 지난조사이후 에받은직업훈련에관하여조사하였다. - 직업훈련의비용부담관련해서 1, 2차년도에는비용부담의주체가누구인지에대해

89 서만조사하였으나, 4, 5차년도에는비용부담주체뿐만아니라, 본인이교육훈련을받는데직접지불한비용까지조사하였다. - 직업훈련관련변수명은 p**4501~p**4644이다. 17차년도조사부터직업교육및직업훈련의문항수정되었다. 16차년도까지는받은교육훈련이 2개이상일경우가장최근의것부터 3개까지응답받았으나, 17차년도조사부터는가장중요한한가지만응답받았다. 자격증과관련된조사내용은다음과같다. - 자격증관련내용은자격증보유여부, 자격증보유개수, 자격증유형, 자격증종류, 취득시기에대하여조사되었다. - 2차와 4, 5차년도에조사되었으며, 2차년도에는최대 9개까지, 4, 5차년도에는최대 6개까지자격증의종류와급수, 취득시기에관하여조사하였다. - 2차년도에는기간의제한없이개인이소지한모든자격증에관하여응답하게하였고, 4차년도에는 1999년 1월이후취득한자격증에한하여응답하게하였으며, 5차년도에는 지난조사이후 취득한자격증에대해응답하게하였다. - 5차년도조사부터는소지한자격증의유형이국가자격증인지, 민간또는외국자격증인지여부를구분할수있도록항목을추가하였다. - 7차년도부터자격증유형에대한정보가추가되었다. 이는기존에있던자격증의급수정보를자격증제도가운영되는현실에맞춰대체한것이다. - 자격증관련변수명은 p**4701~p**4796이다. - 17차년도부터추가된자격증취득목적변수명은 p**4797이며, 직업훈련외에받고싶은교육과직업훈련이외받고싶은교육내용은삭제되었다 사회보험 사회보험관련사항은설문지상가구용과개인공통, 유형설문지에존재하며자료 상에는가구자료와개인자료에있다. - 가구용설문지에서는한가구당최대 3 명의가구원에한하여사회보험수급자유

90 무, 사회보험수급자이름과가구원번호, 연간총수급액을묻고있다. - 개인공통설문지에서는사회보험수급자를대상으로사회보험종류, 수급기간, 수급방식, 1회수급액을묻고있다. - 유형설문지에서는직장을통한사회보험가입여부를조사하고있다. 따라서, 관련문항은개인자료의 주된일자리 에아래표와같은변수형태로입력되어있다. 또한, 개인이 1개이상의임금일자리를갖고있을경우, 모든임금일자리에대해사회보험가입여부를조사하므로동일한내용이직업력자료에도입력되어있다. < 표Ⅴ-18> 은 1-17차사회보험관련변수이다. 사회보험관련사항은 1차년도에는가구용자료에만있으며 2-8차에는가구용과개인용자료에모두존재한다. < 표 Ⅴ-18> 1-17 차년도사회보험관련변수 변수명 1 차 ~17 차 가구자료 h**2131~h**2142 주된일자리 p**2101~p**2105 2차~15차 취업자개인 p**2141~p**2190 2차~15차 직업력자료 j401-j 직무만족도 (Job Satisfaction) 의측정 한국노동패널의직무만족도측정과관련된자세한논의사항은 이상호, 노동패널의직무만족도측정, 노동리뷰 2006년 5월호, 한국노동연구원 ( 테크니컬리포트 ) 을참고하기바란다. 1 요인별직무만족도 (facet measure) 요인별직무만족도의측정은 1차년도조사부터현재까지진행되고있는직무만족도측정문항이다. - 설문의개발은미네소타대학교의직업심리연구소 (Vocational Psychology Research)

91 미네소타만족지수 (Minnesota Satisfaction Questionnaire, MSQ) 와 Smith, Kendall & Hulin(1969) 등이개발한직무기술지표 (Job Description Index: JDI) 등에근거하여이중가장사용되고있는항목들을한국의실정에맞게일부수정하여축약형 (reduced form) 으로작성한것이다. < 표 Ⅴ-19> 1-17 차년도요인별직무만족도 (facet measure) 변수 응답항목변수명 1 차 ~17 차 ⑴ 임금또는소득 ⑵ 취업의안정성 ⑶ 하고있는일의내용 ⑷ 근로환경 ⑸ 근로시간 ⑹ 개인의발전가능성 ⑺ 의사소통및인간관계 ⑻ 인사고과의공정성 ( 비임금제외 ) ⑼ 복지후생 ( 비임금제외 ) p**4311 p**4312 p**4313 p**4314 p**4315 p**4316 p**4317 p**4318 p** 이중에서 1~7까지의항목은취업자전체를대상으로조사되었으며, 8, 9번항목은임금근로자에대해서만조사되었다. - 단, 1차년도의경우임금근로자에대해서 근로시간 을제외한 8가지항목에대해조사하였으며, 비임금근로자에대해서는 의사소통및인간관계 를제외한 6개항목에대해조사하였다. 2 전반적직무만족도 (global measure) 전반적직무만족도에대한측정은두가지형태로이루어지고있다. 첫번째는단일항목으로이루어진측정이며, 두번째는 5개의항목들로구성된전반적직무만족도의측정이다. 우선단일항목으로측정되는 전반적직무만족도 설문은 3차년도부터조사되어왔다. 측정항목은 (1) 매우만족스럽다 에서 (5) 매우불만족스럽다 까지 5점척

92 도로구성되어있다. < 표 Ⅴ-20> 단일항목으로구성된전반적직무만족도변수 설문항목변수명 3 차 ~17 차 _ 님께서는현재주로하는일자리에대해전반적으로얼마나만족하고계십니까. p**4321 5개의항목으로구성된 전반적직무만족도 설문은 5차년도부터조사되고있다. 문항의개발은 Brayfield & Rothe (1951) 의척도에서 5개문항을선별한것으로, 질문에대해 (1) 전혀그렇지않다 부터 (5) 아주그렇다 까지역시 5점척도로구성되어있다. < 표 Ⅴ-21> 5 개항목으로구성된전반적직무만족도변수 응답항목변수명 5 차 ~17 차 1 나는현재직장에서하고있는일에만족하고있다. 2 나는현재직장에서하고있는일을열정적으로하고있다. 3 나는현재직장에서하고있는일을즐겁게하고있다. 4 나는현재직장에서하고있는일을보람을느끼면서한다. 5 별다른일이없는한현재하고있는일을계속하고싶다. p**4301 p**4302 p**4303 p**4304 p** 조직몰입도 (organizational commitment) 의측정 조직몰입도에대한측정역시 5차년도조사부터이루어지기시작했다. 설문의개발은 Porter et al. (1974) 의 OCQ(Organizational Commitment Questionnaires) 에기초하여우수한문항들을선별한것이다. 응답항목은 (1) 매우만족 부터 (5) 매우불만족 까지 5점척도로구성되어있다

93 < 표 Ⅴ-22> 조직몰입도의측정변수응답항목 변수명 5차~17차 1 지금근무하고있는직장은다닐만한좋은직장이다. p** 나는이직장에들어온것을기쁘게생각한다. p** 직장을찾고있는친구가있으면나는이직장을추천하고싶다. p** 나는내가다니고있는직장을다른사람들에게자랑할수있다. p** 별다른일이없는한이직장을계속다니고싶다. p** 기타변수 앞에서언급된변수외에매년특별한주제 ( 건강상태, 생활만족도, 장애및장해, 영어학습등 ) 에관한여러문항이조사되었다. < 표Ⅴ-23> 은 1-17차년도기타변수들이다. 이변수들의년도별차이점과유의사항은다음과같다. - 생활만족도는 1차-17차년도에모두조사되었다. - 8차년도부터건강유지를위해평소하는일, 운동, 흡연및음주습관에대한정보가추가되었다. - 장애관련문항은 4차년도 (2001년) 건강관련부가조사에서조사하였다. 이후관련문항들을조사하지않았으나 9차년도에장애관련문항을추가하였다. - 8차년도부가조사인 노동조합과노사관계 설문중노동조합에대한견해에관한 3개문항을 9차년도조사에추가하였다. - 10차년도에는영어학습및영어능력문항을추가하였다. - 11차년도에는취업자 ( 비임금근로자 ) 를대상으로국민연금보험료납부여부및국민연금가입형태문항을추가하였으며, 고용주 / 자영업자를대상으로현재사업체의산재보험가입여부문항도추가하였다. 또한임금근로자에게는특수고용직업선택문항도추가로조사되었다. 모든응답자들에게는금연일자및금주일자에대한문항도추가되었다. - 16차년도에는취업자설문에서비임근로자에게만응답받을수있도록 고용보험가입여부 문항이추가되었다

94 < 표 Ⅴ-23> 1-17 차년도기타변수 변수명 1 차 ~17 차 장애또는장해여부 p**6201~p** 차 생활만족도 p**6501~p** 차 ~17 차 차별 p**6301~p** 차 위험인식 p**6401~p** 차, 9 차 건강유지와운동, 흡연, 음주습관 p**6151~p** 차 ~10 차 노동조합에대한견해 p**6602~p** 차 ~10 차 영어학습및영어능력 p**4901~p** 차 고용보험가입여부 p** 차 17 차 국민연금보험료가입여부및가입형태 p**2107~p** 차 17 차 사업체의산재보험가입여부 p** 차 17 차 금연일자, 금주일자 p**6166~p**6167 p**6164~p** 차 17 차 특수고용직업선택 p** 차 17 차 차응답자및신규조사자자료 1차년도응답자및신규조사자자료는조사시점당시처음으로개인용조사에진입한응답자에게해당되는설문임. 따라서 1차년도에는 모든개인을대상으로아래문항이조사되었으며, 2차년도이후부터는신규조사자만응답함. 여기서신규조사자란아래의경우가해당된다. 1 만 15세가된원표본및비원표본가구원 2 이전조사에누락되었던원표본가구원 ( 장기해외출장, 유학, 군입대등 ) 3 혼인등으로인해서새롭게조사에포함된비원표본가구원

95 < 표 Ⅴ-24> 1-17 차년도신규조사자관련변수출생지및 14세무렵성장지형제자매수및학력종교군복무관련부모님의학력과직업부모-14세무렵경활상태출산력 변수명 p**9001~p**9006 p**9021~p**9027 p**9031 p**9041~p**9045 p**9051~p**9054 p**9055~p**9059 p**9071~p** 차 ~17 차 3. 직업력자료 3.1 직업력자료의구조 KLIPS 의직업력 (work history) 자료는 1차조사시점에서과거에가졌던직업을기술한회고적 (retrospective) 정보와 1차조사이후로조사된개인의모든일자리에관련된정보가담겨있는자료이다. 따라서직업력자료를통해개인이최초로노동시장에진입한이래가졌던모든일자리의역사를종합적으로볼수있다. 가구용자료가한가구를기본단위로하고있고개인용자료가한개인을기본단위로하고있다면직업력자료는개인의직업을자료구성의기본단위로한다. 직업력자료는개인조사의유형설문지를토대로구성되며개인자료의주된일자리정보또한직업력자료에포함된다. 직업력자료에포함되는모든자료는조사된개인의모든직업을포함한다. 즉원가구원은물론비원가구원의모든일자리정보가수록되어있다. 직업력자료의변수는 key 변수, 구성변수, 그외의주제별변수로구성되며그내용은다음과같다. - key 변수 : pid, hhid01~hhid17, hmem01~hmem

96 - 구성변수 : jobwave, jobseq, jobnum, jubnumc, jobcens, jobtype, jobclass, mainjob - 그외의주제별변수 : key 변수와구성변수를제외한모든변수 직업력자료의구조를 [ 그림Ⅴ-1] 을통해살펴보자. 한가구에속한가구원1 과가구원2는각각조사차수 1, 2에두개씩의일자리를가지므로직업력자료에이들의일자리정보는 8개의행을차지하게된다. [ 그림 Ⅴ-1] 직업력자료의구조 가구 가구원 1 가구원 2 조사차수1 조사차수2 조사차수1 조사차수2 일자리 1 일자리 2 일자리 1 일자리 2 일자리 1 일자리 2 일자리 1 일자리 직업력자료의내용 직업력자료에서 key가되는주요변수는다음과같다. - jobwave 일자리발견차수 를의미하며해당직업이조사된차수를나타낸다. 1부터 17까지는각일자리가조사된차수를의미한다. - jobseq 개인이가진일자리순서 를의미하며동일한일자리가지속된다면항상동일한 jobseq 를갖는다. - jobnum

97 일자리번호 를의미한다. 회고적일자리는처음으로패널조사에응하기전에가졌던일자리로, 순서대로한자리의값이부여된다. 처음으로패널조사에응하기바로직전에그만둔일자리에대해서는 100 값이부여된다. 다만, 12차년도조사에추가된표본의경우에는 1200 값이부여되었다. 회고적일자리를제외한일자리는세자리의값을가진다. 백단위는조사차수를의미하며십-일단위는조사시점에서일자리가발견된순서대로의일련번호이다. - jubnumc 지난조사당시의일자리번호 (jobnum) 를의미한다. - jobcens 이전조사와현조사시점의일자리의보유 / 미보유여부를의미한다. 0 은회고적일자리에관한자료이다. 1 은이전조사시보유했고, 현재도보유된일자리를의미한다. 2 는이전조사시보유했고, 현재미보유된일자리를의미한다. 3 은이전조사시미보유했고, 현재보유된일자리를의미한다. 4 는이전조사시미보유했고, 현재미보유된일자리를의미한다. - jobtype 일자리의형태 ( 임금 / 비임금 ) 를의미한다. 1 은임금근로자, 2 는비임금근로자, 3 은모름 / 무응답혹은구분이불가능한경우이다. - jobclass 일자리유형 을의미한다. 해당일자리가유형 1 - 유형 8 중어디에해당하는가를의미한다. 유형설문지는 2차년도부터조사되었으므로 1차년도에조사된일자리와신규조사자에게서추출된일자리는이변수가적용되지않는다. - mainjob 해당 jobwave 에서의 주된일자리여부 를의미한다. 1 은주된일자리를의미하며, 0 은기타일자리를의미한다

98 앞에서살펴본주요변수외에직업력자료를구성하는변수들과그내용은 < 표 Ⅴ-25> 와같으며변수사용시유의사항은다음과같다. - 변수에따라임금근로자에게만해당되거나혹은비임금근로자에게만해당되는변수가있는반면모든취업자에게해당되는변수도있다. - 업종 (2007코드; 9차개정 ) (j631) 와 직종 (2007코드; 6차개정 ) (j633) 은 12차부터조사되었다. - 초과근로시간단위구분 (j804) 은 2차부터조사되었다. - 월평균임금의세금액 (j730) 과 취업당시월평균임금의세금액 (j731) 은 7차년도부터추가되었다. - 비임금근로자의월평균적자액 (j802) 및 시작당시월평균적자액 (j803) 은 7차년도부터추가되었다. - 사회보험세부항목중 특수직역연금 (j402) 과산재보험 (j405) 은 3차년도부터조사되고, ( 비임금 ) 산재보험가입여부 (j1103) 은 11차부터조사되었다. - 일자리의주된장소 (j1101) 와 조직형태 (j1102) 은 11차년도부터조사되었다. - 노조가입경로 (j510) 와 노조비가입이유 (j511) 는 3차년도부터조사되었고, 노조탈퇴의향 (j901) 은 9차년도부터조사되었다. - 실업급여신청여부, 액수, 수령기간등 (j611-j616) 은 5차년도부터추가되었다. - 교대제유무, 형태, 근로시간변경주기 (j621-j623) 는 5차년도부터추가되었다. - 월평균임금및처음월평균임금의세금액 (j730, j731) 은 7차년도부터추가되었다. - 실업급여관련설문 (j611-j616) 이비임금근로자에게도 17차년도부터추가되었다. - 정부일자리대책관련설문 (j1301-j1302) 이 17차년도부터추가되었다

99 < 표 Ⅴ-25> 직업력자료의변수 내용 17차 취업시기및퇴직시기 ( 임금 ) j001-j006 구직활동관련 ( 임금 / 비임금 ) j007-j022 업종, 직종 ( 임금 / 비임금 ) 및직위 ( 임금 ) j630-j631, j632-j633, j136-j139 고용형태 ( 임금 ) j142-j145 종사상지위 ( 임금 / 비임금 ) j147-j150 근로시간형태 ( 임금 ) j152-j155 근로계약기간 ( 임금 ) j156-j159 근로시간및초과수당관련 ( 임금 ) j201-j212, j804 임금 ( 임금 ) 및소득 ( 비임금 ) 관련사항 j301-j318, j322-j327 ( 취업당시 / 시작당시 ) 월평균임금의세금액 j730-j731 비임금근로자의 ( 처음 ) 월평균적자액 j802-j803 사회보험관련 j401-j405, j1101-j1103 정부일자리대책관련 j1301-j1302 기업형태및규모 ( 임금 ) j501-j504 가족종사자의수 ( 비임금 ) j505 노동조합관련 ( 임금 ) j507-j511, j901 퇴직및퇴직금관련 ( 임금 ) j601-j608 실업급여관련 ( 임금 ) j611-j616 교대제관련 ( 임금 ) j621-j623 User notes : 취업시기및퇴직시기가서로논리적으로맞지않는경우 ( 예를들어취업시기는 1999년 5월 3일인데퇴직시기는 1999년 3월 1일로퇴직시기가취업시기보다앞서는경우 ) 가존재한다. 이는실사과정에서발생한응답자혹은면접원오류로확인된다. 이상에언급된내용은토대로다음의 < 예시 > 를통해직업력자료의구조를보다자세히살펴보겠다. - < 예시 > 의 11개의행이동일한 pid를가지는것으로보아동일인의자료임을알수있다. - jobseq( 일자리의번호 ) 를보면 3까지의값을가지므로이사람은조사가진행되는동안 3개의일자리를가졌음을알수있다. 3번을가지는일자리들은모두

100 동일한일자리들이다음차수에도이어지는것을의미한다. - jobwave( 일자리발견차수 ) 를보면첫번째, 두번째, 세번째일자리는 1 의값을갖는다. 따라서이일자리는 1차년도에조사된일자리임을알수있다. 이후에도 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9까지는각각 2차년도부터 9차년도까지조사된일자리임을알수있다. - jobnum( 일자리번호 ) 중 1 과 100 의값을갖는두일자리는 1차년도에조사된회고적일자리이며, 특히 100 은 1차년도당시가장최근에그만두었다고응답한일자리임을알수있다. 101 은 1차년도에발견된첫번째일자리, 201 은 2 차년도에발견된첫번째일자리이다. 이런식으로 301, 401, 501 까지이개인은매년한개씩의일자리를가지고있었던것으로나타난다. - jobnumc( 지난조사당시의일자리번호 ) 를통해서이개인이 1차년도부터 9차년도까지매년동일한일자리를계속지속하고있음을알수있다. jobnum 201 옆의칼럼이 101 이므로이것은현재일자리번호가 201 번인일자리가지난조사당시에는 101 번이었던일자리였음을알수있다. 이는 jobseq 가 1차년도부터 9차년도까지동일한 3 값을갖는것으로도알수있다. - jobcens( 일자리지속여부 ) 는위의두개의일자리는 0 의값을가지며, 세번째행에서는 3 값을가지며이후부터는 1 값을가지고있다. 따라서위의두개의일자리는회고적자료임을알수있고, 세번째일자리는이전조사시미보유했고 1차년도조사당시가진일자리임을의미한다. 2차년도에는이전조사시보유했고 2차년도조사당시에도보유하고있는일자리이므로 1 값을가지며, 이는 3-8차년도까지반복된다. - jobtype( 일자리의형태 ) 는모두 2 의값을가진것을보아세일자리모두비임금형태의일자리인것을알수있다. - jobclass( 일자리유형 ) 은 2차년도부터 3 의값을갖는다. 따라서이일자리는유형3, 즉비임금근로중이전조사시보유하고있었고현재에도보유하고있는일자리이다. 전년도까지의값이 missing 인이유는당연하게도 유형설문지 자체가 2차년도이전에는존재하지않았기때문이다. - mainjob( 주된일자리여부 ) 는 1차년도부터부터시작된 jobseq 3 의일자리가모두주된일자리임을알수있다

101 < 예시 > pid jobwave jobseq jobnum jobnumc jobcens jobtype jobclass mainjob 부가조사자료 차년도부가조사 - 청년층자료 청년층자료의구조 - 조사시기 : 3차년도 (2000년) 조사 - 조사대상 : 만15세이상 - 30세미만의청년층으로 1970년 5월 1일이후부터 1985 년 4월 30일까지출생한개인 - 조사목적 : 청년실업문제와청년유휴인력문제에대한심층적인규명과학교에서직업세계로의이행에관한조사의필요성이제기되어실시됨. - 조사내용및자료의구조 : 청년층설문지의조사내용을담고있으며, 기본적으로개인자료와동일한구조를갖고있다

102 4.1.2 청년층자료의내용 청년층자료의내용은 < 표Ⅴ-26> 와같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 학력관련변수는고등학교, 전문대학, 대학교 (4년제), 대학원 ( 석사과정 ), 대학원 ( 박사과정 ) 으로나누어서각각의유형과계열 / 전공, 학교이름, 소재지, 졸업 / 그만둔시기와재학여부에관한내용을묻고있다. - 졸업당시의건강상태는 5점척도로측정하였다. - 자격증은재학중혹은졸업하면서취득한자격증여부와자격증종류를묻고있다. - 재학중직업훈련은재학중취업을위해받은훈련, 교육, 실습에관한내용을담고있다. - 재학중취업 ( 아르바이트 ) 은일한내용과일한기간에관한내용을담고있다. - 구직활동과취업경험은졸업 / 중퇴 / 휴학이후구직활동방법과기간, 취업제의경험유무와취업제의거절이유, 2개월이상취업경험에관한내용을담고있다. - 첫일자리는최종적인학업종료이후첫일자리의업종, 직종, 직위, 종사상지위, 일자리규모등의내용을담고있다. < 표 Ⅴ-26> 3 차년도부가조사 - 청년용부가조사자료의변수 내용학력자격증및훈련구직활동첫일자리 3차 a a a a a a a a User notes : 청년용자료에서학력변수 (a a030105) 는최종학력을응답하는것을기준으로하였고, 현재재학중인경우에는재학중인학력을, 졸업이나중퇴한경우졸업이나중퇴한최종학력을기재하도록했다. 그러나응답자에따라서최종학력이전의모든학업스토리혹은부분적학업스토리를기재한경우가있다. 따라서응답자가기재할수있는최대치인 5개의학력변수가생성되었다. 청년용자료를다른개인데이터와연계하여사용할때는 pid를 key변수로사용하면된다

103 4.2 4 차년도부가조사 - 건강과은퇴자료 건강과은퇴자료의구조 - 조사시기 : 4차년도 (2001) 조사 - 조사대상 : 건강 - 15세이상모든개인설문조사대상자은퇴 노후생활 - 만45세이상응답자 - 조사목적 : 국민의생활수준이향상됨에따라건강에대한관심이고조되고, 인구고령화에따른고령자의은퇴및노후생활에대한실태파악을위해조사하였다. - 조사내용및자료의구조 : 건강과은퇴설문지의조사내용을담고있으며, 기본적으로개인자료와동일한구조를갖고있다 건강과은퇴자료의내용 건강과은퇴자료의내용은 < 표Ⅴ-27> 과같다. - 건강상태는현재와 1년전의건강상태를 5점척도로측정하였고, 건강상의이유로근로에제한을받았던경험을묻고있다. - 장애 / 장해는장애 / 장해여부와종류, 장애 / 장해판정여부와급수, 장애와관련된근로의제약등에관한내용을담고있다. - 지병은지병의유무와종류, 지병시작시기등을묻고있다. - 입원경험과건강진단은입원경험및입원이유와정기적인건강진단에관한사항을묻고있다. - 의료기관이용은의료기관이용경험과이용의료기관형태및이용의료서비스종류를묻고있다. - 건강보험은국민건강보험가입여부와보험료등에관한사항을묻고있다. - 건강관련사항은흡연과음주, 운동관련사항을묻고있다. - 피부양과부양은피부양여부와비용등에관한내용을묻고있다. - 건강상의문제와근로는건강상의문제로일하는데제약이있었는지의여부와출산휴가사용여부등을묻고있다

104 - 은퇴와노후생활은은퇴상태와은퇴계획, 은퇴시기, 은퇴자의생활비조달방법등을묻고있다. < 표 Ⅴ-27> 4 차년도부가조사 - 건강과은퇴부가조사자료의변수 내용건강과생활습관장애질병국민건강보험건강및생활습관건강상문제로인한부양및피부양근로은퇴 4차 a a a a a a a a a a a a a a a a 차년도중고령자부가조사 중고령자부가조사자료의구조 - 조사시기 : 6차년도 (2003) 조사 - 조사대상 : 만 50세이상 (1953년 4월 30일이전에출생 ) 모든개인 - 조사목적 : 고령화사회로의급속한진전에따라고령자들의노후대책및근로실태파악을위해조사설계되었다. - 조사내용및자료의구조 : 가구정보와중고령자부가조사설문지의조사내용을담고있으며, 기본적으로개인자료와동일한구조를갖고있다 중고령자부가조사자료의내용 중고령자부가조사자료의내용은 < 표 Ⅴ-28> 과같으며각각의내용에대한설명 은다음과같다

105 - 은퇴여부와관련한내용은 은퇴자 를정의하고은퇴연령및은퇴이유, 그리고은퇴계획을조사하기위해설계되었다. 또한, 은퇴할당시배우자의경제활동상태에대해서도질문하였다. - 생애에서가장중요한일자리의특성은현재하고있는일자리가은퇴한후에다시재취업한일자리인지아니면여전히주된일자리인지를판별한다. 그다음으로는생애에서가장주된일자리의산업, 직업, 재직기간, 종사상지위, 근로시간형태, 사업체의규모, 근로시간, 임금등을조사하였다. - 개인의생애주기전체에서볼때일반적으로가장왕성한경제활동을하는시기를 45세전후로보고이당시의취업활동을조사하였다. 여기서는종사상지위와산업, 직업에대해간략하게조사하였다. - 고령자들의소득원에대해서도본인및배우자의근로소득, 연금소득, 금융자산소득, 부동산소득, 사회보험수급, 공적이전, 사적이전등에대해파악하였다. 이미노동패널조사에서는가구자료에서가구단위의소득을파악하고있을뿐만아니라, 개인자료에서도개인단위의근로소득을조사하고있으므로중고령자자료의소득자료까지분석에적용할경우고령자의소득원천에대해보다상세한파악이가능할것으로예상된다. - 고령자의경제생활은가족내의경제적교류에직접적으로의존하므로이를파악하였다. 자녀의수및가족내어떤구성원으로부터도움을받는지, 혹은반대로오히려도움을주고있는지를조사하였다. - 부모님에대한부양을누가담당하는지, 혹은했는지도조사하였다. 친구및친지와의교류정도, 친목모임, 종교모임등노후활동에대한조사도실시하였다. - 마지막으로지난 2주동안의건강상태와질병여부에대해서도조사하였다. < 표 Ⅴ-28> 6 차년도부가조사 - 중고령자부가조사자료의변수 내용은퇴중고령자주된일자리소득경제적교류및사회관계등 6차 a a a a a a a a

106 4.4 7 차년도근로시간과여가부가조사 근로시간과여가부가조사자료의구조 - 조사시기 : 7차년도 (2004) 조사 - 조사대상 : 모든개인 - 조사목적 : 2004년 7월부터실시되는 법정근로시간단축 이경제생활및여가생활의패턴에어떤영향을미치는지를연구하기위해설계되었다. - 조사내용및자료의구조 : 근로시간과여가설문지의조사내용을담고있으며, 기본적으로개인자료와동일한구조를갖고있다 근로시간과여가부가조사자료의내용 근로시간과여가자료의내용은 < 표Ⅴ-29> 과같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 임금근로자의근로자의근로시간및휴가 : 직장에서의근무시간, 정기휴일, 휴무 ( 법정공휴일, 명절, 기타휴가 ) 에대해직장에서의제공여부와실제로응답자가쉰날, 연월차휴가및수당여부, 하계휴가및생리휴가사용여부및회수 - 비임금근로자의근로시간및휴가 : 근무시간의규칙성여부, 평일근무중시간배분, 주5일제의효과, 휴일 ( 법정공휴일및명절, 기타휴무, 하계휴가 ) 관련사항 - 근로시간단축에관한의견 ( 임금 / 비임금 ) : 근로소득, 휴가일수, 실근로시간, 취업기회등의증감여부, 근무시간과노동강도증감여부, 2002년 1월이후정규근로시간단축여부 - 여성의출산휴가 : 출산경험여부, 출산당시취업형태, 출산휴가여부 - 일상의시간배분 : 평소의일상적인활동에대한시간배분을평일, 토요일, 일요일로나누어조사함. - 여가관련사항 : 지난주여가활동여부 / 소요시간 / 경비등, 여가활동의순위, 지난 1년간의독서량, 신문구독량, TV시청시간, 종교활동참여수준

107 < 표 Ⅴ-29> 7 차년도부가조사 - 근로시간과여가부가조사자료의변수 내용임금근로자의근로시간및휴가비임금근로자의근로시간및휴가근로시간단축및출산휴가시간배분여가활동 7차 a a a a a a a a a a 차년도노동조합과노사관계부가조사 노동조합과노사관계부가조사자료의구조 - 조사시기 : 8차년도 (2005) 조사 - 조사대상 : 모든임금근로자및비임금근로자일부 - 조사목적 : 노동조합및근로자대표제, 다양한형태의노사의사소통체계등의실태와의식을사업체단위가아닌근로자를통해조사함으로써노동시장및노사관계연구의발전에기여한다. - 조사내용및자료의구조 : 노동조합과노사관계설문지의조사내용을담고있으며, 기본적으로개인자료와동일한구조를갖고있다 노동조합과노사관계부가조사자료의내용 노동조합과노사관계자료의내용은 < 표Ⅴ-30> 와같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 노동조합가입과참여 : 직장의노조존재여부, 노동조합가입여부, 노조가입과탈퇴의사여부, 노동조합활동에대한참여수준, 노동조합과사용자간의협력수준, 단체협상의적용수준, 노조비가입이유, 이전일자리에서의노조가입경험, 자발적이직여부 - 노사협의회운영 : 노사협의회운영여부, 노사협의회운영에대한관심수준및

108 의식, 근로자대표선출방식, 노동조합과노사협의회에대한의식 - 인적자원관리와근로자대표제도 : 노사협의회와노동조합을제외한공식적 비공식적의사소통제도의존재여부, 운영실태에대한의견, 직무상의의사결정참여와영향력수준, 임금, 근로시간, 노동강도등에대한불만및의사소통경로, 고용주와의신뢰관계수준 - 우리나라노동조합에대한견해 : 노동조합의근로조건향상에기여하는지에대한견해, 노동조합의사회적영향력에대한견해, 노동조합의경제적역할에대한견해, 노동조합에대한부정적견해들에대한응답자의판단 - 응답자의정치 경제 사회적가치관 : 우리나라고용주에대한응답자의태도, 우리나라의사회적형평성과공정성에대한견해, 응답자개인의사회적가치관 < 표 Ⅴ-30> 8 차년도부가조사 - 노동조합과노사관계부가조사자료의변수 내용 노동조합 노사협의회 인적자원관리및근로자대표제도 노동조합에대한태도및정치 경제 사회가치관 8차 a a a a a a a a 차년도청년용부가조사 청년용부가조사자료의구조 - 조사시기 : 9차년도 (2006) 조사 - 조사대상 : 만 15세이상 35세이하청년층 ( 년출생자 ) - 조사목적 : 청년층의성장당시가족및학교생활과현재의구직활동, 취업, 임금등과같은노동시장행태와의연관성을파악하고자하였다. - 조사내용 : 취학전, 취학이후초등학교부터대학교까지의사교육, 성적, 일자리경험, 첫일자리의특성, 가족들과의일상적관계, 청년층무업자 (NEET: Not in Education, Employment or Training) 의행태등

109 4.6.2 청년층부가조사자료의내용 청년층자료내용은 < 표Ⅴ-31> 과같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 유소년기부터청소년기까지의학교생활및교육 : 유치원, 초등학교, 중학교, 고등학교당시의사교육경험, 사교육종류, 어학연수경험, 성적, 학업력 (Educational history) - 대학교및대학원진학 : 대학교입학여부, 전공, 편입여부, 학점, 졸업여부, 대학원입학여부, 전공, 진학이유등 - 졸업후첫일자리경험 : 졸업후구직활동, 졸업후첫일자리종사상지위, 근무형태, 고용형태, 기업형태, 소득, 근로시간, 전공및교육수준일치도, 그만둔시기및이유 - 성장기가족관계및생활환경 : 성장기당시부모와의동거여부, 모친의직업유무, 14세당시의집안형편, 문화활동참여, 가족관계 - 무직자의행태및청소년기의일탈행위 : 무직자의행태, 중학교및고등학교시절의휴학, 지각, 결석, 폭행, 술, 담배등의일탈행위 < 표 Ⅴ-31> 9 차년도부가조사 - 청년층부가조사자료의변수 내용유소년기부터청소년기까지의학교생활및교육대학교진학대학원진학졸업후첫일자리경험성장기가족관계및생활환경청소년기의일탈행위 9차 a a a a a a a a a a a a

110 차년도고용형태부가조사 고용형태부가조사자료의구조 - 조사시기 : 10차년도 (2007) 조사 - 조사대상 : 임금근로자 4,327명과고용주 / 자영자 432명 - 조사목적 : 고용형태의특성을파악하는것이목적이다. - 조사내용 : 임시적고용, 간접고용, 일일 / 호출근로, 특수고용, 시간제근로등 < 표 Ⅴ-32> 고용형태자료의변수 내용고용형태판별한시근로및임시적계약형태간접고용일일호출근로특수형태고용시간제근로직장상황및적응 10차 a a a a a a a a a a a a a a 차년도교육부가조사 교육부가조사자료의구조 - 조사시기 : 11차년도 (2008) 조사 - 조사대상 : 만 15세이상 65세응답자 ( 만15세로중학교 3학년재학중인응답자는조사대상에서제외함 ) - 조사목적 : 개인의사교육및교육과관련된중학교부터대학교까지의회고적정보, 본인및자녀의현재사교육에대한정보수집을위함이다. - 조사내용 : 중 고등 대학교다녔는지여부, 다니지않았다면그이유, 검정고시여부, 학교생활만족도, 학교활동, 성적성취도, 사교육, 공부시간등과자녀교육관련문항, 군복무관련등

111 4.8.2 교육부가조사자료의내용 교육부가조사자료내용은 < 표Ⅴ-33> 과같으며각각의내용에대한설명은다음과같다. - 중학교및중학교생활 : 중학교에다녔는지여부, 검정고시여부, 입학년도, 졸업년도, 중학교이름, 위치, 학교형태, 남녀공학여부, 중학교생활만족도, 사교육경험여부, 공부시간, 성적성취도, 중퇴한이유 - 고등학교및고등학교생활 : 고등학교에다녔는지여부, 검정고시여부, 입학년도, 졸업년도, 중학교이름, 위치, 학교형태, 남녀공학여부, 인문계 / 실업계여부, 고등학교생활만족도, 자율학습여부, 사교육경험여부, 공부시간, 성적성취도, 중퇴한이유 - 고등학교재학생활 : 학습시간및수면시간, 컴퓨터사용시간, 사교육경험여부및사교육종류, 학교성적 - 대학교및대학생활 : 대학교에다녔는지여부, 대학과전공선택여부, 성적, 대학교생활만족도, 등록금충당방법및장학금수혜여부, 학습시간및수면시간, 국가시험준비여부, 해외체류경험여부 - 대학생생활 : 학교생활만족도, 등록금충당방법, 장학금수혜여부등 - 자녀교육 : 자녀들과의대화정도, 이민및해외유학고려여부, 자녀들의학교만족도, 자녀의현재성적, 자녀의기대성적 - 군복무 : 군복무여부, 군복무하지않은이유, 군복무시기 < 표 Ⅴ-33> 11 차년도부가조사 - 교육부가조사자료의변수 내용중학교및중학교생활고등학교및고등학교생활고등학교재학생관련대학교및대학교생활관련대학교재학생 ( 휴학생포함 ) 관련자녀교육관련군복무관련 11차 a a a a a a a a a a a a a a

112 4.9 17차년도시간사용과삶의질부가조사 시간사용과삶의질부가조사자료의구조 - 조사시기 : 17차년도 (2014) 조사 - 조사대상 : 만 15세이상 74세이하응답자 - 조사목적 : 본부가조사는 1 법정근로시간단축을넘어선실질근로시간단축, 2 근로시간단축과유연성에대한근로자의결정권, 3 여성을대상으로한법정모성보호제도활용등을파악하고이러한시간사용상태가일 생활균형및삶의질과어떤연관성을갖는지를파악하고자하는목적을가진다. - 조사내용 : 근로시간현황및단축, 일상적인시간배분및선호, 시간제근로, 가사노동시간, 삶의질, 여가시간, 휴일 휴가사용등 시간사용과삶의질부가조사자료의내용 시간사용과삶의질부가조사자료내용은 < 표Ⅴ-34> 와같으며, 각각의내용에대한설명은다음과같다. - 근로시간현황및단축 : 실제근무시간, 업무내용에따른시간사용, 근로시간연장및단축가능여부, 업무량과정규근로시간, 업무량과전체근로시간, 근로시간단축혹은연장희망, 희망주당평균근무일, 현행출퇴근시간, 희망출퇴근시간, 출퇴근시간변경희망이유, 출퇴근시간변경허용여부, 근무시간중개인용무가능여부 - 휴일 휴가사용 : 연월차휴가, 연월차휴가수당, 미사용연월차휴가처리방법, 휴일에쉬지않고근무한날및그이유 - 시간제근로 : 시간제유형, 전일제로의전환의향, 전일제로변경여부, 시간제근로필요여부, 시간제근무의향 - 미취업자의경제활동참가유인 : 취업의향, 희망근무일수, 희망출퇴근시간, 희망월평균소득 - 일상적인시간배분 : 24시간활동내용및시간 - 여가시간 : 휴무일, TV 시청시간, 인터넷이용시간, 여가시간활동내용 횟

113 수 이유 동행자 - 성역할및삶의질 : 가족과함께저녁식사횟수, 집안일하는정도, 성역할 4점척도 6)7), 사용시간수준, 일중독 5점척도 8) < 표 Ⅴ-34> 17 차년도부가조사 - 시간사용과삶의질부가조사자료의변수 내용근로시간현황및단축휴일 휴가사용시간제근로미취업자의경제활동참가유인일상적인시간배분여가시간성역할및삶의질 11 차 a a a a a a a a a a a a a a a a a a ) Anderson, Robert et al.(2009), Second European Quality of Life Survey : Overview. Office for Official Publications of the European Communities. 7) Brown M.J. and Glasdstone(2012), "Development of a Short Version of the Gender Role Beliefs Scale," International Journal of Psychology and Behavioral Sciences 2(5), pp.54~158 8) Aziz et al.(2013), "The Workaholism Analysis Questionnaire: Emphasizing Work-Life Imbalance and Addiction in the Measurement of Workholism."

114 < 부록 1> KLIPS 자료를이용한문헌목록 1998 년부터 2011 년까지의자료활용목록은홈페이지를참조하시기바랍니다. 노동패널홈페이지 : <2014 년 > 강은택, 수도권으로인구이동에따른경제력의세대간이동성에관한연구 A Study on the Inter-generational Mobility of Migration to the Seoul Metropolitan Area, 대한부동산학회지, Vol.32 No.1, pp.75-91, 대한부동산학회 강은택, 마강래, 수도권대학으로의이동요인과졸업후경제적효과에관한연구 A Study on the Factors affecting Student Migration to Higher Education in the Seoul Metropolitan Area, 국토계획, Vol.49 No.6, 5-16, 대한국토 도시계획학회 김미경, 이창무, 송기범, 세대 ( 탄생코호트 ) 효과를고려한실용적장기주택수요추정 An Estimation of Long-Term Housing Demand Considering Cohort Effect, 국토계획, Vol.49 No.8, pp.35-48, 대한국토 도시계획학회 김지경, 김종성, 선취업-후진학정책도입까지지난 10년간고졸비진학청소년의취업결정요인분석 An Analysis of Determinants of High School Youth Employment until the Introduction of Work First-then to College Policy over the Past Decade, 청소년복지연구, Vol.16 No.2, pp , 한국청소년복지학회 김진, 황남희, 주관적만족도를이용한가구소비규모탄력성추정- 한국노동패널만족도자료를이용하여, 보건사회연구, Vol.34 No.3, pp , 한국보건사회연구원 김홍대, 최진, 진창하, 주택연금가입에따른고령가구의소득불평등개선효과 A study on the Reverse Annuity Mortgage: How does It Improve the Income Inequality of Elderly Households?, 不動産學硏究, Vol.20 No.1, pp.57-77, 한국부동산분석학회 박선영, 신동균, 한국의명목및실질임금의유연성정도와성격에대하여 The Nature and Extent of Nominal and Real Wage Flexibility in Korea, 勞動經濟論集, Vol.37 No.2, pp.1-47, 한국노동경제학회

115 양준석, 이상헌, 왜여성의통근시간은짧은가? 성별통근시간차이에관한연구 Why women`s commuting time is shorter? A study on gender differences in commuting, 여성경제연구, Vol.11 No.1, pp , 한국여성경제학회 윤정득, 이현정, 베이비부머와고령자의자산효과차이분석 Comparing Wealth Effects of Baby-boomers and Older Adults, 不動産學報, Vol.58, pp , 韓國不動産學會 정승훈, 가족구조와여성의노동공급 : 부모동거의효과 Family structure and female labor participation: the effect of cohabitation with parents, 응용경제, Vol.16 No.1, pp.65-85, 한국응용경제학회 최승아, 최재성, 경제위기시의빈곤탈출요인에대한연구 : 1998년경제위기와 2008년금융위기의비교 Determinants of poverty exit during the economic crises: In the case of South Korea, 1998 economic crisis and 2008 financial crisis, 사회복지연구 (Korean journal of social welfare studies), Vol.45 No.1, pp.5-36, 한국사회복지연구회 서지원, 정진욱, 최저임금제가빈곤에미치는영향 The Effects of the Minimum Wage on Poverty in Korea, 延世經濟硏究 (YONSEI ECONOMIC STUDIES), Vol.21 No.1, pp , 연세대학교경제연구소 (THE ECONOMIC INSTITUTE YONSEI UNIVERSITY) 신진욱, 이민아, 주택보유의사회경제적불평등요인과가족자원의영향- 분가가구의자가취득에대한사건사분석, 1999~2008 Income and Family Resources as Determinants of Inequality in Home Ownership - An Event History Analysis of First-time Home Ownership in Korea -, 경제와사회, Vol.101, pp , 비판사회학회 이현정, 윤정득, 자가소유베이비부머의자산유형별자산효과분석 Wealth Effects of Home-owning Baby-boomers on Consumer Spending, 부동산연구 (Korea real estate review), Vol.24 No.2, pp.33-46, 한국부동산연구원 임신예, 송준택, 이고은, 권종호, 박정우, 최현림, The Association between Long Working Hours and Self-Rated Health, Annals of Occupational and Environmental Medicine, Vol.26 No.1, pp.1-12, 대한직업환경의학회 우해봉, 건강노동기대여명지표를활용한중고령층의건강과근로활동분석 Healthy Working Life Expectancies of Mid-Aged and Older Koreans, 사회복지정책, Vol

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133 Evidence from Quantile Regressions, OECD Journal: Economic Studies Pages OECD publishing LiMa, 2012, Employment, Social Policy and Motherhood Entry : The Evidence from South Korea, Stockholm University Linnaeus Center on Social Policy and Family Dynamics in Europe, Working Paper 2012:7, OECD, 2012, Gender Equality in Education, Employment and Entrepreneurship : Final Report to the MCM 2012, OECD Week2002, MCM (Meeting of the OECD Council at Ministerial Level), OECD publishing OECD, 2012, Reducing income inequality while boosting economic growth : Can it be done?, Economic Policy Reforms 2012 Going for Growth, OECD publishing Seung-Sup Kim, David R. Williams, 2012, Perceived Discrimination and Self-Rated Health in South Korea : A Nationally Representative Survey Seung-Sup Kim, Yeon-seung Chung, S.V.Subramanian, David R.Williams, 2012, Measuring Discrimination in South Korea : Under estimating the Prevalence of Discriminatory Experiences among Female and Less Educated Workers?, University of Arkansas PLoSONE7(3):e32872.doi: /journal.pone , Sung-il Kwak, 2012, The Impact of Taxes on Charitable Giving : Empirical Evidence from the Korea Labor and Income Panel Study, Korea Institute for International Economic Policy Tom Schuller, Michael Wadsworth, John Bynner, Harvey Goldstein, 2012, The Measurement of Well-being : the Contribution of Longitudinal Studies, The Office for National Statistics(ONS) Longview, July2012 Yoon-kyung Yuh, Jae-hwan Yang, 2012, Is Life Annuity an Effective Tool for Managing Longevity Risk in Korea?, Asian Economic Journal Volume26 Issue1, pages

134 FAQ 노동패널잘쓰는방법? 노동패널자료의조사차수가늘어나면서자료의한계로인해할수없었던많은실증연구들이가능해졌다. 그러나패널자료분석에뛰어들었던많은연구자들이이내분석을포기하고마는경우가종종있는데, 이는변수가워낙많고자료도복잡하기때문이다. 17차조사자료에만총 2천여개의변수들이개인용 가구용 부가조사용 직업력자료를구성하고있다. 이변수들중에서분석모형에사용할변수들을일일이찾아내야한다. 고생끝에필요한변수들을찾아낸다하더라도어떤것을선택해야적절한지난감할수있다. 당연한말이겠지만패널자료를잘쓰기위해서는인내심을갖고느긋하게자료를이리저리만져보는것이필요하다. 코드북과데이터만갖고서는제대로된분석을하기어렵다. 동일한변수라도각연도별로항목값이다른경우가많으므로반드시각각의변수에대해설문지를확인해야한다. 만일노동패널을처음사용하는연구자라면자료를만지기전에아래의절차를밟기를추천한다. 1. 먼저유저가이드 1장한국노동패널소개와 3장자료의주요특성부분을읽어본다. 2. 자료를열어보기전에먼저설문지를전체적으로훑어본다. 특히관련문항들의전후구조에유의한다. 3. 다음으로설문지에분석주제와관련된문항들이있는지를하나하나체크한다. 4. 설문지에서체크한문항들이실제로코드북의변수값과일치하는지를체크한다. - 이때해당주제와관련한내용이유저가이드에언급되어있는지를확인한다. 유저가이드의변수가이드와주제별가이드에는연구자들이놓치기쉬운데이터의핵심내용을최소한으로요약한것이므로참조가될것이다. 5. 데이터기초분석을통해관련변수들의빈도값이코드북에나와있는빈도값과일치하는지를확인한다. 이때 missing 값의처리에주의한다

135 FAQ 에사용된예제프로그램에대해 1. 아래의예제프로그램들은노동패널 17차년도 Release 자료를기초로작성되었다. 주의할점은자료를불러오기위해서는경로를지정해주어야된다는점이다. 아래의예제에서는다음과같이지정하였다. SAS library명은다음과같다 : a-data 폴더, new- 새폴더. libname a D:\15 차 \data\[sas] 1-17th 자료 ' libname new D:\15차\data\[SAS] 1-17th 자료 \new' STATA 는 cd로파일경로를지정하고, klips 데이터는용량이크므로충분한메모리를할당시켰다. cd "D:\15 차 \data\[stata10] 1-17th 자료 " clear set memory 700m, permanently //klips 2. 아래의예제프로그램들은단지 예제 일뿐임을주지하기바란다. 즉, 해당주제와분석목적에따라노동패널팀필자들과는얼마든지다른정의와구분을토대로프로그램을작성할수있다. 프로그램의효율성면에서도얼마든지훨씬효율적인프로그램을만들수있을것이다

136 Q 1 노동패널자료를좀더빨리사용할수없을까? 연구자라면누구나자료에대한욕심을갖기마련이다. 다른사람들보다먼저자료를받고싶고다른사람들은이용할수없는정보들에더욱접근하고싶어한다. 노동패널도마찬가지다. 벌써부터왜 18차년도자료가아직까지안나오는지에대한문의가많다. 노동패널팀에서는이제겨우 17차년도자료를 release하려고하는상황이다. 우선하루라도빨리자료를받아보고싶은연구자들을위해노동패널자료가만들어지는 과정을눈여겨보시라고말씀드리고싶다. 아래는 17 차년도자료가 release 되기까지의과정 이다. 1 조사설계 : 2014년 1~3월 2 현장실사 : 2014년 3~10월 3 원자료생성및 1차클리닝 ( 실사업체 ) : 2014년 12월 ~ 2015년 3월 4 원자료가공및 2차클리닝 ( 연구팀 ) : 2015년 3~12월 5 학술대회용자료공개 : 2015년 6월 6 자료업로드준비, 유저가이드, 코드북제작 : 2015년 6~12월 7 release버전자료공개 : 2015년 12월 이상과같이약 2 년의과정을거쳐야올바른자료를생산할수있다. 물론, 이과정에서다 른년도의조사및데이터발간작업이복잡하게이루어지기때문에이러한데이터준비과 정을앞당기기란쉽지않다는점에대한양해가필요하다. 어떠한경우에도자료를가장빨리받을수있는방법은학술대회에연구계획서를신청하 는것뿐이다. 학술대회연구계획서접수는매년 6 월초에공고가나가 6 월중순까지접수를 받으며, 일정한통과절차를거치면학술대회용데이터를제공받게된다

137 Q 2 SAS, SPSS, Stata 패키지간파일변환 노동패널자료는 SAS 9.1, SPSS 13.0, Stata 9.0 이상의버전에서만들어졌다. 만일 SPSS나 Stata 사용자라면낮은버전의패키지를사용하더라도자료를불러오거나다른패키지로전환할때별도의주의가필요없다. 그러나, SAS의경우각버전마다데이터파일의확장자가다르기때문에이를확인한후에변환해야한다. 만일이런문제가없는데도자료를불러올수없다면자료에에러가발생한것이므로다시자료를수령해야한다. SAS, SPSS나 Stata이외에다른통계패키지를사용하는연구자들은우선데이터를 ASCII 파일이나 data파일로바꾼후, 다시해당패키지파일로바꾸어야할것이다. 요즘에는많은통계패키지들이 SAS, SPSS, Stata간에파일을변환해주는기능을갖고있기때문에이런작업들이필요없는경우가대부분이다

138 Q 3 98표본과통합표본의차이 노동패널은현재한개의데이터안에두개의패널이함께존재한다. 98표본은 1998년 1 차년도당시에조사된 5,000가구를원가구로해서 17차년도 (2014년) 까지이어진조사이다. 통합표본은 2009년패널가구의마모및도시지역표집에대한한계를극복하고, 패널데이터의대표성을확보하기위해추가로포집된가구를포함하여, 2009년 1차자료를시작으로 2014년 (98표본기준 17차자료 ) 4차년도조사가완료되었다 9). 2009년 (12차조사당시 ) 당시응답한모든가구를원표본으로하는자료이다. 따라서통합표본은 2009년추가포집된 1,415가구뿐아니라, 기존조사대상가구 (98원표본 + 분가가구 ) 중 12차년도에응답한 5,306 개구로구성되어있다. 통합표본의개념을이해하기위해아래 [ 그림 ] 을살펴보면, 98표본은 1998년부터 2012년까지 15년동안원가구 5,000가구를대상으로추적조사가실시된패널로, 17차년도에원가구 3,517, 분가가구 1,952, 총 5,469가구가조사되었다. 통합표본은 2009년당시 98표본원가구 5,000가구중조사를성공한 3,657가구와그에따른분가가구 1,649가구, 추가표본 1,415가구를모두합한 6,721가구가통합표본 1차원가구로형성되어 2014년까지 6년동안조사가실시되었다. 통합표본 6차년도에는원가구 5,840, 분가가구 653, 총 6,493가구가조사되었다. 9) 이상호외, ꡔ 한국노동패널 15 차년도기초분석보고서 ꡕ, 2 장제 6 절통합표본개요참조

139 [KLIPS 표본구조개요 ] ( 단위 : 당해연도조사성공가구 ) 주 : 98표본원가구중, 2009년도에조사되지않은원가구가다음해인 2010년에조사된다면, 98 표본에는포함되지만, 통합표본의원가구에속하지않았으므로통합표본에는포함되지않음. 따라서통합표본은 2009년도에조사된가구만을대상으로추적조사하는패널임에유의해야함. 연구자는연구목적에따라조사기간이긴 98표본을사용할것인지, 차수는짧지만상대적으로표본의대표성을확대하여표본의숫자가많은통합표본을사용할것인지결정해야한다. 98표본을사용하고자할경우에는 sample98변수의값이 1 (98표본원가구 ) 과 2 (98표본분가가구 ) 인케이스를선택하고, 통합표본을사용하고자할경우에는 sample09 변수의값이 1 ( 통합표본원가구 ) 과 2 ( 통합표본분가가구 ) 인케이스를선택하여야한다. 다만, 횡단면자료를사용하는경우에는표본의구분없이사용하여도무방하다

140 <98 표본과통합표본사용시유의점 > 98표본 통합표본 구분변수 sample98 = 1 or 2 sample09 = 1 or 2 기준변수 ( 원가구번호 ) orghid98 orghid09 w p_l( 종단면가중치 ) sw p_l( 종단면가중치 ) 가중치 개인용 w p_c( 횡단면가중치 ) sw p_c( 횡단면가중치 ) 1차 98표본에는 w01p라는 하나의 1차 통합표본 (2009년) 에는 sw12p라 가중치만있음에주의 는하나의가중치만있음에주의 가구용 w h sw h

141 Q 4 원가구와분가가구의차이 노동패널조사는가구패널조사로 1차년도당시에조사된가구를원가구로해서매해추적조사한다. 이후원가구에서분가한가구가발생한경우, 어떠한가구에서분가한것인지알수있도록노동패널의모든가구에 원가구번호 를부여하고있다. 98표본의 원가구번호 는 orghid98 변수이고, 98년도에최초로조사된가구인 1번부터 5000번가구까지의번호를갖고있다. 통합표본의 원가구번호 는 orghid09 변수이다. orghid09변수는 2009년도당시통합표본의원가구번호를의미하며, 1~101415번까지의값을갖는다. 98표본을중심으로분가와소멸을설명하면다음과같다. 원가구는시간이지남에따라분가 합가 소멸등의이유로사라지기도하고, 새롭게생기기도한다. 따라서결혼이나분가등의이유로원가구에서분가한가구에대해서는 5001번부터새로운가구번호가부여된다. 이때주의할점은분가가구라하더라도, 1차년도당시에조사된가구 ( 즉원가구 ) 에있던가구원 ( 즉원가구원 ) 이분가하였을경우에만분가가구번호가부여된다는점이다. 따라서, 분가가구내에다른가구원이존재한다하더라도원가구원이한명도없는경우에는, 가구가소멸된것으로간주하고있다. 즉, 원가구일경우에는원가구번호인 orghid98과당해연도가구번호인 hhid17(17차 ) 는같은번호를갖게되지만, 분가가구의경우에는 orghid98 와 hhid17는다른가구번호를갖게된다. 참고로 98표본의각년도별분가가구번호를살펴보면, 5000번이내는 1차 (1998) 원가구의번호이며, 5001~5258번은 2차 (1999) 에분가한가구, 5259~5444번은 3차 (2000) 에분가한가구, 5445~5742번은 4차 (2001), 5743~5982번은 5차 (2002), 5983~6261번은 6차 (2003), 6262~6525번은 7차 (2004), 6526~6818번은 8차 (2005), 6819~7132번은 9차 (2006), 7133~7421 번은 10차 (2007), 7422~7780번은 11차 (2008), 번은 12차 (2009), 번은 13차 (2010), 번은 14차 (2011), 번은 15차 (2012), 8179~8977번은 16차 (2013), 8978~9066번은 17차 (2014) 분가가구번호이다. 한편, 2009년추가표집된 1,415가구는원가구번호가 부터시작하여 번까지를부여하였으며, 이들가구중다음차수 (2010년) 에분가가구가발생한경우 번부터순차적으로가구번호가부여되었다

142 Q 5 개인자료와부가자료합치기 기준변수 PID 를이용한 Merge 부가조사자료를분석하기위해서는개인에있는핵심변수들을붙여야하는경우가대부 분이다. 예컨대, 어떤연구자가 11 차년도교육부가조사중 고 2 때수면시간 변수를개인자 료에붙여서사용할경우에는다음과같이하면된다. 1 11차년도교육부가조사에서가져올변수들을 keep 한다. ( 본예시에서는 고2때수면시간 변수인 a 와 merge 에필요한 pid를남긴다 ) 2 17차년도개인자료와 11차년도부가조사자료를각각 pid 를기준으로정렬 ("sort") 한다. 3 정렬시킨두자료를 merge 한다. *===========================; * SAS - Merge 문의사용 ; *===========================; data a11; set a.klips11a; keep pid a116257; proc sort by pid;run data p17; set a.klips17p; proc sort by pid; run data new.pa1711; merge p17 a11; by pid; proc freq table a116257; run; *===========================. * SPSS Merge 문의사용. *===========================. GET FILE='D: 17차 users guide 11차년도 klips11a.sav'/keep pid a DATASET NAME a

143 SORT CASES BY PID. GET FILE='D: 17차 users guide 17차년도 klips17p.sav'. SORT CASES BY PID. MATCH FILES /FILE=* /FILE=a10 /BY PID. EXE. fre a SAVE OUTFILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 k17p11a.sav'. /*======================================*/ /* stata - merge */ /*======================================*/ /* data 가 c: data klips 에있다고가정메뉴바이용법도가능하다 1. 아래의 "use~" 줄까지수행해서자료를불러놓은다음 2. 메뉴바의 "data -> combine datasets -> merge two datasets -> one-to-one on key variables -> 파일선택에서 C: data klips klips10a.dta 로경로지정하고 -> key variables 에는 pid 지정 -> sort key variables when necessary 에체크표시한후 ok 위와같이하면아래의 "merge~ " 부분이실행됨아래와같이명령문을실행하면 _merge 라는변수가생성됨 1= 원데이터에는값이없고머지하고자하는데이터에는값이있는경우 2= 원데이터에는값이있으나머지하고자하는데이터에는값이없는경우 3= 양쪽에값이있어제대로붙은경우 */ clear use klips11a, clear sort pid merge pid using klips17p, unique sort tab _merge // 머지결과의확인 tab a

144 위의프로그램은 SAS, Stata 의 merge 문과 SPSS 의 match 문을이용하여 variable merge 를 한결과이다

145 Q 6 가구자료와개인자료합치기 기준변수 HHID** 를이용한 Merge 노동패널자료에서는가구자료와개인자료를병합해서사용해야할경우가많다. 예컨대, 17차년도자료를이용하여가구총소비를종속변수로하는회귀분석모형을구성한다고하자. 그리고설명변수를가구총소득, 자산, 부채, 총가구원수, 가구주의성별, 연령, 가구주의경제활동상태등의변수들로구성한다. 이때다른모든변수들은가구자료내에서자체적으로구성할수있지만, 가구주의경제 활동상태는개인자료에서별도로구성한다음가구자료로붙여야한다. 이런경우다음과같은절차를따르면된다. 1 FAQ 21에서와같이개인의경제활동상태변수를구성한다. 2 가구주의경제활동상태만을 "keep" 한다. 개인자료의경우 p = 10 인경우가가구주에해당한다. 3 17차년도개인자료와 17차년도가구자료를각각 hhid17를기준으로정렬 ("sort") 한다. 4 가구자료와개인자료의병합은앞서 FAQ Q3에서다룬 기준변수 를이용한 variable merge를이용하면된다. 만일 17 차년도가구자료와개인자료를 merge 한다면 -> hhid17 만일 16 차년도가구자료와개인자료를 merge 한다면 -> hhid16 이와같이기준변수를정하여 merge 하면된다

146 Q 7 직업력자료에개인의성별, 연령붙이기 개인단위의일자리정보를모두수록한자료가바로직업력자료이다. 그런데, 이자료를사용하는많은사람들이 왜직업력자료에는개인의성별, 연령, 학력등과같은인구학적특성정보가자료에붙어있지않은지에대한불편함을호소하는경우가있다. 직업력자료는기본적으로일자리단위로케이스가만들어진데이터셋이다. 즉한개인이 1차조사부터지금까지총 20개의일자리를가졌었거나가졌다면 20개의 행 이생성된다. 더구나, 그개인이 15세이후부터 1차조사시점직전까지 5개의일자리를가졌었다면, 20개의일자리에 5개를더하여총 25개의일자리 행 이생성되는것이다. 이상과같이직업력자료의크기가이미방대하기때문에직업력자료에는가급적변수를최소화하였다. 즉, 개인의인적정보는연구자가개인 ( 신규 ) 자료에서붙여쓰는것이훨씬더효율적이라고판단한것이다. 직업력자료에개인의인적정보를붙이는작업은앞서 Q3에서다룬 기준변수를이용한데이터 merge 를이용하여간단하게실행할수있다. *===========================; * SAS - Merge 문의사용 ; *===========================; data p17; set a.klips17p(keep= pid p p170107); rename p170101=sex p170107=age; proc sort by pid; data w17; set a.klips17w; if jobwave=17 /*17 차에응답한가구추출 */ proc sort by pid; data new.work;merge p17 w17; by pid; if jobwave=17 run

147 *===========================. * SPSS. *===========================. GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17p.sav'/keep pid p p170107/rename(p170101=sex)(p170107=age). DATASET NAME p17. SORT CASES BY PID. GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17w.sav'. select if(jobwave=17). /*17 차에조사된사람만남기기 */ SORT CASES BY PID. MATCH FILES /FILE=* /table=p17 /BY PID. select if (jobwave=17). fre sex. SAVE OUTFILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 k17wp.sav'. /*======================================*/ /* stata - merge /*======================================*/ /* 직업력과개인자료를머지할때는직업력에는같은사람이여러번나타날수있고개인자료에는같은사람이단한번만나타난다는점을감안해야한다. 이를위한머지는메뉴바에서다음과같이하면된다 FAQ 4 번에서 one-to-one on key variables 대신 many-to-one on key variables 를선택하고나머지는모두똑같이하면된다. */ clear use klips17p, clear keep pid p p rename p sex rename p age sort pid save k17p, replace use klips17w, clear keep if jobwave==17 /* 17 차에조사된일자리에만성별연령머지하기 */ sort pid

148 merge pid using k17p, uniqusing keep if jobwave==17 table _merge //merge 결과의확인

149 Q 8 orghid98~hhid17 중에서어떤것을가구 id 로사용해야할까? SAS, SPSS, Stata 문활용예 : 가구데이터의연도간 merge 위의 Q6에서본바와같이, 노동패널의가구번호는크게당해연도가구번호와원가구번호로구성된다. 노동패널가구용데이터에는가구번호가여러개존재하는데, 이는노동패널조사에 한번이라도응답한적이있는모든가구 를기준으로데이터가생성되어있기때문이다. 11차년도가구용데이터에는 orghid98, orghid09, hhid02 ~ hhid17 과같이 18개의가구번호가있다. 이들은각각 1998년원가구번호 (orghid98), 2009년추가표본패널고유가구번호 (orghid09), 2차가구번호 (hhid02) ~ 17차가구번호 (hhid17) 를의미한다. 원가구번호는 Q6에서설명한바와같이 1차년도조사당시의가구번호를의미하며, 2~17차가구번호는각해마다조사된가구번호를의미한다. 따라서해당년도에조사되지않은가구일경우해당년도의가구번호가 missing값을가진다. 예를들어, 1차년도에 892번이었던가구가 3차년도에 5150번가구로분가한후, 5차년도에는조사에실패했다면, 이가구의가구번호는 orghid98은 892, hhid02는 missing, hhid03 은 5150, hhid04는 5150, hhid05는 missing, hhid03부터 hhid04 까지 5150번을갖게되는것이다. 만일연구자가동일한가구끼리연도간 merge를할경우에는, 연구의목적에따라가구번호를사용하면된다. 그러나가구의변동과같은특정상황을분석하고자하는것이아니라면, 일반적으로원가구번호가아닌당해연도가구번호를기준으로 merge하는것이대부분이다. 이와관련한예제를살펴보면아래와같다

150 *=========================================; * SAS - 가구용데이터의년도간 merge ; *=========================================; data h16; set a.klips16h; hid=hhid16; proc sort by hid; data h17; set a.klips17h; hid=hhid17; proc sort by hid; data new.h16h17; merge h16 h17;by hid; if hwave17=1 /*17 차에응답한가구추출 */ run *=========================================. * SPSS - 가구용데이터의년도간 merge. *=========================================. GET FILE='D: 17 차 users guide 16 차년도 klips16h.sav'. dataset name h16. compute hid=hhid16. sort cases by hid. GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav'. compute hid=hhid17. sort cases by hid. MATCH FILES /FILE=* /FILE=h16 /BY hid. select if (hwave17=1). /*17 차에조사된사람만남기기 */ fre hwave17. SAVE OUTFILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 k16h17h.sav'

151 /*======================================*/ /* stata - 가구용데이터의연도간 merge */ /*======================================*/ clear use klips16h, clear drop if hhid16==. gen hid=hhid16 sort hid save k16h, replace use klips17h, clear keep if hwave17==1 gen hid=hhid17 //17 차에조사된가구만남기기 sort hid merge hid using k16h, unique sort table _merge table hwave

152 Q 9 15 세이상가구원수, 15 세미만가구원수구하기 가구자료를이용한분석모형을구성할때가구원수는중요한변수로사용된다. 예컨대, 소득불평등지표를구성할때가구원수는 조정계수 로사용된다. 총가구원수는가구자료에변수로들어가있다. 그러나연구자에따라서는경제활동가능인구인 15세이상가구원수같은변수들이중요할수있다. 여성노동시장참가여부모형을구성할때 5세미만자녀수, 혹은 3세미만자녀수등이중요한도구변수로사용되기도한다. 이런경우특정조건을만족하는가구원수는별도의프로그램을만들어구성해야한다. 17차년도가구자료를이용하여 15세이상 / 미만가구원수를구해보자. *==============================================; * SAS - 가구원수만들기 (Array 문의활용 ) ; *==============================================; data h17; set a.klips17h; if hwave17=1 /*17 차에응답한가구추출 */ array p[15] lonum1-lonum15; /*15 1 dummy array 생성 (15 세미만 )*/ array q[15] hinum1-hinum15; /*15 1 dummy array 생성 (15 세이상 )*/ array y[15] h h170375; /* 첫가구원의만나이 -15 번째가구원의만나이 */ array c[15] h h170435; /* 가구원개인의추가탈락여부 */ do i=1 to 15 if y[i]<15 and 1<=c[i]<=2 then p[i]=1 else p[i]=0 if y[i]=>15 and 1<=c[i]<=2 then q[i]=1else q[i]=0 end lonum=sum(of lonum1-lonum15); hinum=sum(of hinum1-hinum15);

153 label lonum='15세미만가구원수 ' hinum='15 세이상기구원수 ' proc means var h lonum hinum ; proc freq table lonum hinum ; run *===========================. * SPSS- Count 문의활용. *===========================. * 추가탈락여부 =change* GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav'. select if (hwave17=1). compute lonum=0. compute hinum=0. do repeat change=h to h170435/ age=h to h if((change=1 or change=2) and (age<15)) lonum=lonum+1. if((change=1 or change=2) and (age>=15)) hinum=hinum+1. end repeat. var lab lonum '15 세미만가구원수 ' hinum '15 세이상가구원수 '. des h lonum hinum/stat=mean std min max. /*======================================*/ /* stata - 가구원수만들기 */ /*======================================*/ /* 15 세미만가구원수 = lonum */ /* 15 세이상가구원수 = hinum */ clear use klips17h, clear keep if hwave17==1 /* 17 차에조사된가구만남기기 */

154 forvalue i=1/15 { local a=`i'+60 local b=`i'+20 } gen ppp`i'=(h1703`a'<15 & (h1704`b'==1 h1704`b'==2)) gen qqq`i'=(h1703`a'>=15 & (h1704`b'==1 h1704`b'==2)) egen lonum=rowtotal(ppp*) egen hinum=rowtotal(qqq*) sum h lonum hinum tab1 lonum hinum 위의프로그램을실행시키면 17 차년도응답가구인총 6838 케이스의평균값이아래와같 이나올것이다. 17 차년도노동패널조사에서평균가구원수는 2.73 명이며, 15 세이상가구 원수는 2.29 명이다. 또한, 15 세미만가구원수는 0.4 명으로나타난다. 평균값 표준편차 최소값 최대값 총가구원수 세이상가구원수 세미만가구원수

155 Q 10 가구주의성별, 연령, 학력등인구학적변수추출하기 SAS Array 문, SPSS Repeat 문, Stata Foreach 문이용 가구자료를이용하는분석모형에서가구주의성별, 연령, 학력등의인구학적특성은핵심적인변수로사용되곤한다. 그러나, 가구자료는이들정보에대해 1가구내최대 15명의정보를담고있기때문에몇번째가구원의정보를어떻게취해야하는지에대한문제에부딪히게된다. 이런경우, SAS 사용자는 array문을, SPSS 사용자는 repeat문을사용하여쉽게가구주의인구학적특성변수들을구성할수있다. *===========================; * SAS- Array 문의사용 ; *===========================; data h17; set a.klips17h; if hwave17=1 array h[15] h h170275; /* 가구주와의관계 - 값이 10 이면본인 ( 가구주 )*/ array s[15] h h170255; /* 가구원의성별 */ array a[15] h h170375; /* 가구원의나이 */ do i=1 to 15 if h[i]=10 then hsex=s[i]; /* 가구구주의성별 */ if h[i]=10 then hage=a[i]; /* 가구주의나이 */ end proc freqtable hsex; proc means var hage; run *===========================. * SPSS- Repeat 문의사용. *===========================. GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav'. do repeat head=h to h170275/ sex=h to h170255/

156 age=h to h if(head=10) hsex=sex. if(head=10) hage=age. end repeat. fre hsex. des hage/stat=mean std min max. /*======================================*/ /* stata - foreach 문의사용 */ /*======================================*/ clear use klips17h, clear keep if hwave17==1 local i=1 foreach head of varlist h h { rename `head' head`i' local i=`i'+1 } local j=1 foreach sex of varlist h h { rename `sex' sex`j' local j=`j'+1 } local k=1 foreach age of varlist h h { rename `age' age`k' local k=`k'+1 } gen hsex=. gen hage=. foreach n of num 1/17 { replace hsex=sex`n' if head`n'==10 replace hage=age`n' if head`n'==10 } tab hsex sum hage

157 Q 11 가구자료에서모든가구원의성별, 연령, 가구주와의관계추출 SAS Transpose 문, SPSS Restructure, Stata Reshape 기능이용 가구자료에수록된가구원의성별, 연령, 가구주와의관계, 학력등의정보들은노동패널팀에서자체가공하여개인자료에 ( 가구정보 ) 라는라벨이붙은변수로제공하고있다. 따라서개인자료를분석하는일반적인상황이라면가구자료에서가구원의인적특성정보들을별도로추출할필요가없다. 그러나연구상황에따라개인자료에포함되지않은개인의인적특성등이필요한경우가발생할수있다. 대부분의범용통계패키지들은행단위의연단보다는열단위 ( 변수단위 ) 의연산에적합하도록만들어졌다. 따라서이런문제를풀기위해서는자료의적절한조작이필요하다. 가구자료의성별, 연령, 가구주와의관계는아래그림과같이 1가구에소속된가구원일경우 1개 case내에붙어있다. 예컨대, 1가구에소속된가구원이 10명이라면 1부터 15번째가구원의성별변수들사이에흩어져서각각의값이들어가있다. 우리의목적은이렇게가로형태로붙어있는성별변수를개인케이스별로잘라내어다시붙이는것이다. 이렇게하면케이스는조사된개인수에따라늘어나겠지만성별변수는원래 15개에서 1개로줄일수있다. < 가구자료의가구원정보 > 가구원의인적정보 ( 최대 15 명 ) h h h h 성별연령 1 번째가구원의성별 2 번째가구원의성별 1 번째가구원의만나이 2 번째가구원의만나이 1 번째가구원 2 번째가구원 1 번째가구원 2 번째가구원 가구주와의관계

158 아래프로그램들은가로로 15 개씩나열되어있는데이터를하나의변수로세로형태로전 치 (transpose) 시켜묶는것을기본으로하고있다 차년도가구자료로부터 1 부터 15 번째가구원들의성별, 가구주와의관계, 연령변수 를추출하여 4 개의취합된 data set 로묶는다. 2 이렇게생성된 4 개의데이터를 case merge 하여, hhid17 기준으로붙인다. SAS 는이를위해 transpose 문을, SPSS 는 restructure 기능을, Stata 는 reshape 문을사용한다. 세코드를비교해보면, 결국동일한변환과정임을쉽게알수있다. *====================================; * SAS - Transpose 문의사용 ; *====================================; data h17; set a. klips17h; keep hhid17 hwave17 h h /*pid*/ h h /*sex*/ h h /*relation*/ h h /*age*/ h h170435/* 추가탈락여부 */ if hwave17=1 proc sort by hhid17; run data h17; set h17; proc transpose data=h17 out=trans1(rename=(col1=pid)); by hhid17; var h h170235; proc transpose data=h17 out=trans2(rename=(col1=sex)); by hhid17; var h h170255; proc transpose data=h17 out=trans3(rename=(col1=rel)); by hhid17; var h h170275;

159 proc transpose data=h17 out=trans4(rename=(col1=age)); by hhid17; var h h170375; proc transpose data=h17 out=trans5(rename=(col1=change)); by hhid17; var h h170435; data fnl; merge trans1 trans2 trans3 trans4 trans5; by hhid17; if 1<=change<=2 /* 이번차수에서조사된가구와가구원만남기기 ( 기존 + 신규 )*/ drop _name label_; /* 불필요한변수탈락 */ proc means var sex rel age; proc freq table sex rel age change; run *===================================. * SPSS - Restructure 기능의사용. *===================================. GET FILE='D: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav' /keep hhid17 hwave17 h to h h to h h to h h to h h to h * 변수설명 : h h /*pid*/ h h /*sex*/ h h /* 가구주와의관계 */ h h170375;/* 만나이 */ h h170435/* 추가탈력여부 */* /* data restructure (variables into cases) 메뉴에서실행하는법 */ /* data -> restructure -> variables into cases -> more than one (5) : pid, sex, rel, age, change */ /* 각각의 1~15 가구원변수들을 pid, sex, rel, age, change 로묶어지정, */ /* hhid17 을 fixed variable 로지정한다 */ VARSTOCASES /ID = id /MAKE pid FROM h to h /MAKE sex FROM h to h /MAKE rel FROM h to h /MAKE age FROM h to h /MAKE change FROM h to h /INDEX = Index1(15) /KEEP = hhid17 hwave17 /NULL = KEEP

160 /* 이번차수조사된가구와가구원만남기기 */ select if (change=1 or change=2). fre sex rel. des age/stat=mean std min max. /*======================================*/ /* stata - reshape 기능의사용 */ /*======================================*/ clear use klips17h, clear keep if hwave17==1 keep hhid17 h h h h h h h h h h local i=1 foreach rel of varlist h h { rename `rel' rel`i' local ++i } local j=1 foreach sex of varlist h h { rename `sex' sex`j' local ++j } local k=1 foreach age of varlist h h { rename `age' age`k' local ++k } local l=1 foreach pid of varlist h h { rename `pid' pid`l' local ++l } local m=1 foreach change of varlist h h { rename `change' change`m' local ++m } reshape long pid sex rel age change, i(hhid17) j(orderinhh)

161 keep if change==1 change==2 /* 17 차에조사된개인만남기기 */ tab1 sex rel sum age

162 Q 12 사교육자녀번호와엄마번호사용하기 - 가구원정보와자녀 ( 엄마 ) 번호연결하기 노동패널가구용자료는사교육에관한변수들을여러가지포함하고있다. 이러한사교육변수를가구원정보와연결하여사용하면, 보다풍부한분석이가능해진다. 그렇다면, 가구원정보와사교육에응답한자녀번호 ( 혹은엄마번호 ) 는어떻게연결될수있을까? 이는자녀번호와엄마번호가부여되는방식에대한이해가갖춰지면간단하게알수있다. 자녀번호와엄마번호는각각한가구당 5쌍씩있다. 17차의경우, 자녀번호-1 (h171511) 은첫번째자녀가그가구의몇번째가구원인지를기록하며, 엄마번호-1 (h171512) 은자녀-1 의엄마가그가구의몇번째가구원인지를기록하고있다. 보다구체적인예를들어보자. 노동패널 17차년도가구자료 (KLIPS17H) 를열어서 17차년도가구번호 (hhid17가 5150인가구를살펴보자. FAQ Q6 에서도보았듯이, 이가구는원가구번호가 892이며, 3차년도에분가한가구이다. 그런데, 3차년도분가당시원가구 892번가구에서총 4명의각원이함께분가하였다. 이때분가한가구원들의 pid는순서대로 89201, 89203, 89204, 89205였다 ( 한개인의 pid는절대변하지않음을기억하자 ). 이가구의첫자녀번호 (h171511) 를살펴보면 3이다. 즉, 5150 가구의 3번째가구원임을알수있다. 한가구의 pid는 h170221부터 h 까지 15개의값이옆으로기록되어있다. 따라서이아이의 pid는 3번째가구원의 pid (h170223) 에서찾으면되는것이다. 이제이아이의엄마에대해알아보자. 첫아이의엄마의번호 (h171512) 는 2이므로, 엄마의 pid 는두번째가구원의 pid (h170222) 에서찾으면된다 가구에는아이가둘이고, 각각의 pid가 와 89205임을직접확인해보자. 이와같이, 자녀번호와엄마번호를이용하면 5쌍의자녀 / 엄마각각의정보를추출하는것이가능해진다. 여러변수에대해반복적인작업을할때에는 array (SAS) 혹은 vector (SPSS) 를이용해서작업할변수들을묶은뒤 do 문을이용하면편리하다. 아래예제들에서는이러한방법으로필요한가구원정보를추출한뒤, Q10에서와마찬가지로 transpose (SAS) 혹은 restructure (SPSS) 를사용하여취합하는과정을거치고있다. 두예제는구현방식만다를뿐논리적구성은똑같음을확인할수있다. 아래두예제는각 case( 아이 ) 별로아

163 이의성별, 나이, 엄마정보, 그리고사교육정보를가로로추출한다. 엄마의 pid 가기록되어 있으므로엄마의개인설문정보와의 merge 도손쉽게할수있다. *======================================================================================= * SAS - 자녀별성별, 나이, 엄마정보, 사교육정보추출하기 : Array 문, Transpose 문사용 ; *=======================================================================================; data h17; set a.klips17h; if h171501=1 run data h17_1; set h17; array ppid[15] h h170235; array ssex[15] h h170255; array aage[15] h h170375; /* 예 ) i=4일때 : h171611=4 즉두번째자녀번호가 4( 두번째아이가 4번째가구원 ) 인경우, 그아이의 pid(chpid2) 는 4번째가구원의 pid, 그아이의성별 (sex) 은 4번째가구원의성별, 그아이의나이 (chage2) 는 4번째가구원의만나이로기록 */ do i=1 to 15 if h171511=i then do chpid1=ppid[i]; sex1=ssex[i]; chage1=aage[i]; end if h171611=i then do chpid2=ppid[i]; sex2=ssex[i]; chage2=aage[i]; end if h171711=i then do chpid3=ppid[i]; sex3=ssex[i]; chage3=aage[i]; end if h171811=i then do chpid4=ppid[i]; sex4=ssex[i]; chage4=aage[i]; end if h171911=i then do chpid5=ppid[i]; sex5=ssex[i]; chage5=aage[i]; end if h171512=i then do mompid1=ppid[i]; momage1=aage[i]; end if h171612=i then do mompid2=ppid[i]; momage2=aage[i]; end if h171712=i then do mompid3=ppid[i]; momage3=aage[i]; end if h171812=i then do mompid4=ppid[i]; momage4=aage[i]; end

164 if h171912=i then do mompid5=ppid[i]; momage5=aage[i]; end end run data h17_1; set h17_1; proc sort by hhid17; /*transpose 문의활용. 5개씩데이터를하나로묶되, hhid17기준으로정렬한다 */ proc transpose data=h17_1 out=trans1(rename=(col1=chpid));by hhid17; var chpid1-chpid5; /* 자녀 pid*/ proc transpose data=h17_1 out=trans2(rename=(col1=sex));by hhid17; var sex1-sex5; /* 자녀성별 */ proc transpose data=h17_1 out=trans3(rename=(col1=age));by hhid17; var chage1-chage5; /* 자녀만나이 */ proc transpose data=h17_1 out=trans4(rename=(col1=mompid));by hhid17; var mompid1-mompid5; /* 엄마 pid*/ proc transpose data=h17_1 out=trans5(rename=(col1=momage));by hhid17; var momage1-momage5; /* 엄마만나이 */ proc transpose data=h17_1 out=trans6(rename=(col1=type1)); by hhid17; var h h h h h171916; /* 사교육종류 (1번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans7(rename=(col1=cost1)); by hhid17; var h h h h h171919; /* 사교육비용 (1번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans8(rename=(col1=type2)); by hhid17; var h h h h h171920; /* 사교육종류 (2번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans9(rename=(col1=cost2)); by hhid17; var h h h h h171923; /* 사교육비용 (2번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans10(rename=(col1=type3)); by hhid17; var h h h h h171924; /* 사교육종류 (3번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans11(rename=(col1=cost3)); by hhid17; var h h h h h171927; /* 사교육비용 (3번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans12(rename=(col1=type4)); by hhid17; var h h h h h171928; /* 사교육종류 (4번째) */

165 proc transpose data=h17_1 out=trans13(rename=(col1=cost4)); by hhid17; var h h h h h171931; /* 사교육비용 (4 번째 ) */ proc transpose data=h17_1 out=trans14(rename=(col1=type5)); by hhid17; var h h h h h171932; /* 사교육종류 (5번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans15(rename=(col1=cost5)); by hhid17; var h h h h h171935; /* 사교육비용 (5번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans16(rename=(col1=type6)); by hhid17; var h h h171736; /* 사교육종류 (6번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans17(rename=(col1=cost6)); by hhid17; var h h h171737;/* 사교육비용 (6번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans18(rename=(col1=type7)); by hhid17; var h h h171738;/* 사교육종류 (7번째) */ proc transpose data=h17_1 out=trans19(rename=(col1=cost7)); by hhid17; var h h h171739;/* 사교육비용 (7번째)*/ data edu;merge trans1 trans2 trans3 trans4 trans5 trans6 trans7 trans8 trans9 trans10 trans11 trans12 trans13 trans14 trans15 trans16 trans17 trans18 trans19; by hhid17; drop _name label_; if chpid^=. /*chpid 결측치처리 */ array c[7] cost1-cost7; /* 사교육비용결측처리 */ do i=1 to 7 if c[i]=-1 then c[i]=. end totcost =sum(of cost1-cost7); /* 한아이당총사교육비용 */ array t[7] t1-t7; /* 사교육이용여부 */ array ty[7] type1-type7; do i=1 to

166 if ty[i]=. then t[i]=0 if ty[i]>0 then t[i]=1 end numb=sum(of t1-t7); /* 한아이당총사교육기관이용갯수 */ proc univariate var totcost; proc freq table numb; run *==============================================. * SPSS - Vector 문, Restructure 기능의사용. *==============================================. get file = 'D:\17 차 \users guide\17 차년도 \klips17h.sav'. select if(h171501=1). /*15 차데이터에서는자녀 1-3 명까지는최대 7 개까지사교육을응답하였고, 자녀 4,5 는최대 5 개까지사교육을응답하였으므로, 변수의숫자를맞추기위해사교육기관종류, 비용변수를만듬.*/ compute k46=0. /*4 번째자녀의 6 번째사교육종류 */ compute c46=0. /*4 번째자녀의 6 번째사교육비용 */ compute k47=0. /*4 번째자녀의 7 번째사교육종류 */ compute c47=0. /*4 번째자녀의 7 번째사교육비용 */ compute k56=0. /*5 번째자녀의 6 번째사교육종류 */ compute c56=0. /*5 번째자녀의 6 번째사교육비용 */ compute k57=0. /*5 번째자녀의 7 번째사교육종류 */ compute c57=0. /*5 번째자녀의 7 번째사교육비용 */ recode k46 to c57(0=sysmis). /* 결측처리 */ exe. fre k46 to c57. /* pid, sex, age 를 1~5 아이까지기록할공벡터생성및 V1,V2,V3 벡터로묶기 */ VECTOR pid (5) sex (5) age (5) /V1=h to h /V2=h to h

167 /V3=h to h LOOP #i=1 to 15. if (h171511=#i) chpid1 = V1(#i). /*1511 자녀번호 1*/ if (h171511=#i) sex1 = V2(#i). if (h171511=#i) chage1 = V3(#i). if (h171611=#i) chpid2 = V1(#i)./*1611 자녀번호 3*/ if (h171611=#i) sex2 = V2(#i). if (h171611=#i) chage2 = V3(#i). if (h171711=#i) chpid3 = V1(#i)./*1711 자녀번호 3*/ if (h171711=#i) sex3 = V2(#i). if (h171711=#i) chage3 = V3(#i). if (h171811=#i) chpid4 = V1(#i)./*1811 자녀번호 4*/ if (h171811=#i) sex4 = V2(#i). if (h171811=#i) chage4 = V3(#i). if (h171911=#i) chpid5 = V1(#i)./*1911 자녀번호 5*/ if (h171911=#i) sex5 = V2(#i). if (h171911=#i) chage5 = V3(#i). if (h171512=#i) mompid1 = V1(#i)./*1512 엄마번호 1*/ if (h171512=#i) momage1 = V3(#i). if (h171612=#i) mompid2 = V1(#i)./*1612 엄마번호 2*/ if (h171612=#i) momage2 = V3(#i). if (h171712=#i) mompid3 = V1(#i)./*1712 엄마번호 3*/ if (h171712=#i) momage3 = V3(#i). if (h171812=#i) mompid4 = V1(#i)./*1812 엄마번호 4*/ if (h171812=#i) momage4 = V3(#i). if (h171912=#i) mompid5 = V1(#i)./*1912 엄마번호 5*/ if (h171912=#i) momage5 = V3(#i). END LOOP. EXECUTE. VARSTOCASES /ID = id /MAKE chpid FROM chpid1 chpid2 chpid3 chpid4 chpid5 /* 자녀 pid */ /MAKE mompid FROM mompid1 mompid2 mompid3 mompid4 mompid5 /* 엄마 pid */ /MAKE sex FROM sex1 sex2 sex3 sex4 sex5 /* 자녀성별 */ /MAKE chage FROM chage1 chage2 chage3 chage4 chage5 /* 자녀나이 */ /MAKE momage FROM momage1 momage2 momage3 momage4 momage5 /* 엄마나이 */ /MAKE type1 FROM h h h h h /* 사교육종류 (1 번째 ) */ /MAKE type2 FROM h h h h h /* 사교육종류 (2 번째 ) */ /MAKE type3 FROM h h h h h /* 사교육종류 (3 번째 ) */ /MAKE type4 FROM h h h h h /* 사교육종류 (4 번째 ) */ /MAKE type5 FROM h h h h h /* 사교육종류 (5 번째 ) */ /MAKE type6 FROM h h h k46 k47 /* 사교육종류 (6 번째 ) */ /MAKE type7 FROM h h h k56 k57/* 사교육종류 (7 번째 ) */

168 /MAKE cost1 FROM h h h h h /* 사교육비용 (1 번째 ) */ /MAKE cost2 FROM h h h h h /* 사교육비용 (2 번째 ) */ /MAKE cost3 FROM h h h h h /* 사교육비용 (3 번째 ) */ /MAKE cost4 FROM h h h h h /* 사교육비용 (4 번째 ) */ /MAKE cost5 FROM h h h h h /* 사교육비용 (5 번째 ) */ /MAKE cost6 FROM h h h c46 c47/* 사교육비용 (6 번째 ) */ /MAKE cost7 FROM h h h c56 c57/* 사교육비용 (7 번째 ) */ /INDEX = Index1(5) /KEEP = hhid17 /NULL = KEEP. execute. recode cost1 to cost7(-1=sysmis). /* 비용결측처리 */ count numb=type1 type2 type3 type4 type5 type6 type7(1 thru high). /* 한아이당이용사교육기관갯수 */ compute totcost=sum(cost1 to cost7). /* 한아이당총사교육비용 */ select if (chpid>0). /* 결측치처리 */ des totcost/stat=mean std min max. fre numb. save outfiel= 'D:\17 차 \users guide\17 차년도 \klips17h_ch.sav'. /*======================================*/ /* stata - 사교육자녀번호와엄마번호 */ /*======================================*/ clear use klips17h, clear keep if hwave17==1 local j=1 foreach sex of varlist h h { rename `sex' sex`j' local ++j } local k=1 foreach age of varlist h h { rename `age' age`k' local ++k }

169 local l=1 foreach pid of varlist h h { rename `pid' pid`l' local ++l } foreach n of numlist 1/5 { gen chpid`n'=. gen chsex`n'=. gen chage`n'=. gen mompid`n'=. } foreach n of numlist 1/17 { replace chpid1=pid`n' if h171511==`n' replace chsex1=sex`n' if h171511==`n' replace chage1=age`n' if h171511==`n' replace mompid1=pid`n' if h171512==`n' } foreach n of numlist 1/17 { replace chpid2=pid`n' if h171611==`n' replace chsex2=sex`n' if h171611==`n' replace chage2=age`n' if h171611==`n' replace mompid2=pid`n' if h171612==`n' } foreach n of numlist 1/17 { replace chpid3=pid`n' if h171711==`n' replace chsex3=sex`n' if h171711==`n' replace chage3=age`n' if h171711==`n' replace mompid3=pid`n' if h171712==`n' } foreach n of numlist 1/17 { replace chpid4=pid`n' if h171811==`n' replace chsex4=sex`n' if h171811==`n' replace chage4=age`n' if h171811==`n' replace mompid4=pid`n' if h171812==`n' } foreach n of numlist 1/17 { replace chpid5=pid`n' if h171911==`n' replace chsex5=sex`n' if h171911==`n' replace chage5=age`n' if h171911==`n' replace mompid5=pid`n' if h171912==`n' } local i=1 foreach type1 of varlist h h h h h {

170 rename `type1' type1`i' local ++i } local i=1 foreach type2 of varlist h h h h h { rename `type2' type2`i' local ++i } local i=1 foreach type3 of varlist h h h h h { rename `type3' type3`i' local ++i } local i=1 foreach type4 of varlist h h h h h { rename `type4' type4`i' local ++i } local i=1 foreach type5 of varlist h h h h h { rename `type5' type5`i' local ++i } local i=1 foreach type6 of varlist h h h { rename `type6' type6`i' local ++i } local i=1 foreach type7 of varlist h h h { rename `type7' type7`i' local ++i } local i=1 foreach cost1 of varlist h h h h h { rename `cost1' cost1`i' local ++i } local i=1 foreach cost2 of varlist h h h h h { rename `cost2' cost2`i' local ++i }

171 local i=1 foreach cost3 of varlist h h h h h { rename `cost3' cost3`i' local ++i } local i=1 foreach cost4 of varlist h h h h h { rename `cost4' cost4`i' local ++i } local i=1 foreach cost5 of varlist h h h h h { rename `cost5' cost5`i' local ++i } local i=1 foreach cost6 of varlist h h h { rename `cost6' cost6`i' local ++i } local i=1 foreach cost7 of varlist h h h { rename `cost7' cost7`i' local ++i } #delimit; keep hhid17 chpid1-mompid5 type11 type12 type13 type14 type15 type21 type22 type23 type24 type25 type31 type32 type33 type34 type35 type41 type42 type43 type44 type45 type51 type52 type53 type54 type55 type61 type62 type63 type71 type72 type73 cost11 cost12 cost13 cost14 cost15 cost21 cost22 cost23 cost24 cost25 cost31 cost32 cost33 cost34 cost35 cost41 cost42 cost43 cost44 cost45 cost51 cost52 cost53 cost54 cost55 cost61 cost62 cost63 cost71 cost72 cost73; #delimit cr

172 gen type64=. gen type65=. gen type74=. gen type75=. gen cost64=. gen cost65=. gen cost74=. gen cost75=. #delimit; reshape long chpid chsex chage mompid type1 cost1 type2 cost2 type3 cost3 type4 cost4 type5 cost5 type6 cost6 type7 cost7, i(hhid17) ; #delimit cr recode cost*(-1=.) egen totcost=rowtotal(cost*), missing /* 사교육비용 */ egen numb=anycount(type*), values(0/21) /* 사교육종류 */ drop if chpid==. sum totcost tab numb save k17ch, replace

173 Q 13 사교육이용기관의변동사항 : 연도별차이 노동패널가구용자료의사교육에관한변수들을해마다조금씩차이가난다. 특히사교육이용기관은해마다사회적변화를적당히반영하기위하여, 그항목이변경 추가되어왔으므로, 이용에주의를요한다. 사교육이용기관과관련된변수의변화는아래의표와같다. 사교육기관의항목은그숫자도많은데다가연도별로계속항목변동이이루어져왔다. 또어린이방 ( 어린이집 ) 과국공립어린이집 민간어린이집, 놀이방과사설놀이방, 5차부터사라진탁아소와유아원등의항목간구분이명확하게이루어지지않는상태이다. 따라서연구자가아래의항목들을연구의목적에맞추어사용해야한다 ( 관련항목 :Ⅴ. 주제별가이드, < 표 5-9> 참조 ). 주요특징 이용기관 1 차 2 차 3 차 4 차 5 차 6 차 7 차 8 차이후 사교육관련문항의유무 탁아모 관련문항의유무 탁아소 어린이방국공립 ( 국립 사립 구립등 ) 어린이집 ( 어린이집 ) 민간어린이집 놀이방 ( 혹은사설놀이방 ) 유아원 직장보육시설 시간제유치원 (: 정규시간이외에보육을맡아주는경우1) 종일제유치원 (: 정규시간이외에보육을맡아주는경우1) 정규유치원 (: 정규시간만을담당하는경우 ) ( 보육 / 교육기관 ) 기타 학원 보습학원 예체능학원 개인 그룹과외 학습지 방과후교내보충학습 방과후교실 동거하고있는가족 / 친지 비동거하고있는가족 / 친지 동거하는타인 비동거하는타인 ( 탁아모관련 ) 기타 어학연수 인터넷 ( 온라인교육 ) 유료강좌 문화센터 항목수 주 : 1차에는놀이방으로조사되었으나, 5차부터는놀이방이삭제되고사설놀이방으로변경

174 Q 14 가구소득을구성하는방법 SAS Array 문활용예 : 가구총소득구성하기 노동패널가구용자료에서조사되는가구소득항목은 1 근로소득 2 금융소득 3 부동산소득 4 사회보험수혜금 5 이전소득 6 기타소득이다. 여기서주의할점은가구용자료에있는소득들은이미가구단위로합산이되어있는값이라는점이다. 예를들어가구용자료의근로소득이란근로소득이있는모든가구원의근로소득을합한값을의미한다. 만일연구자가가구원각각의소득을알고싶다면, 개인용자료에서가구원각각의근로소득을추출하여야한다. 만일가구의총소득을구하고자할때에는 6가지항목별소득을모두합산하면된다. 다만, 근로소득을제외한다른소득들은다시세분하여질문하고있으므로, 이들을각각합산하여야한다. 예컨대금융소득의경우ᄀ은행등금융기관이자 / 투자소득ᄂ사채등비금융기관이자수입ᄃ주식 / 채권매매차익ᄅ배당금ᄆ기타로구분되어있으므로, 가구의금융소득은이들을모두합한값이된다. *=======================================================* * SAS 가구총소득구성하기 : Array 문활용하기 * *=======================================================* /*13 차부터제도변화에따라근로장려세제를추가로질문하였음. 총가구소득시에는이전소득으로포함하여계산함 */ data h117; set a.klips17h; /* 결측치처리 */ array h[*] h /* 작년한해총근로소득 */ h h /* 작년한해총금융소득 */ h h /* 작년한해총부동산소득 */ h h h h h /* 작년한해사회보험소득 */ h h /* 작년한해총이전소득 */ h h /* 작년한해총기타소득 */

175 h174002; /* 작년한해총근로장려세제 */ do i=1 to dim(h); if h[i]=-1 then h[i]=. end /* 항목별소득총계 */ inc_e=h172102; /*earned income*/ inc_m=sum(of h h172116); /*financial income*/ inc_p=sum(of h h172126); /*real estate income*/ inc_i=sum(of h172134, h172136, h172138, h172140, h172142); /*social insurance*/ inc_t=sum(of h h172160, h174002); /*transfer income*/ inc_o=sum(of h h172191); /*other income*/ /* 소득유무 */ inc_ey=h172101; inc_my=h172111; inc_py=h172121; inc_iy=h172131; inc_ty=0 if h172151=1 or h174001=1 then inc_ty=1 if h172151=2 and h174001=2 then inc_ty=2 if inc_ty=0 then inc_ty=. inc_oy=h172181; /*annual total income*/ inc=sum(of inc_e, inc_m, inc_p, inc_i, inc_t, inc_o); proc freq table inc_ey inc_my inc_py inc_iy inc_ty inc_oy; proc univariate var inc; run

176 *==================================. * SPSS - 가구총소득구성하기. *==================================. get file='d: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav'. /*13 차부터제도변화에따라근로장려세제를추가로질문하였음. 총가구소득시에는이전소득으로포함하여계산함 */ /* 결측치처리 (transform -> recode into same variables 메뉴사용 ) */ RECODE h h to h h to h h h h h h h to h h to h h174002(-1=sysmis). EXECUTE. /* 항목별소득총계 */ compute inc_e=h /*earned income*/ compute inc_m=sum(h to h172116). /*financial income*/ compute inc_p=sum(h to h172126). /*real estate income*/ compute inc_i=sum(h172134, h172136, h172138, h172140, h172142). /*social insurance*/ compute inc_t=sum(h to h172160, h174002). /*transfer income*/ compute inc_o=sum(h to h172191). /*other income*/ /* 소득유무 */ compute inc_ey=h compute inc_my=h compute inc_py=h compute inc_iy=h compute inc_ty=0. if(h172151=1 or h174001=1) inc_ty=1. if(h172151=2 and h174001=2) inc_ty=2. recode inc_ty (0=sysmis). compute inc_oy=h /*annual total income*/ compute inc=sum(inc_e, inc_m, inc_p, inc_i, inc_t, inc_o). execute. fre inc_ey inc_my inc_py inc_iy inc_ty inc_oy. des inc/stat=mean std min max

177 /*======================================*/ /* stata - 가구총소득구성하기 */ /*======================================*/ /*13 차부터제도변화에따라근로장려세제를추가로질문하였음. 총가구소득시에는이전소득으로포함하여계산함 */ /* 결측치처리 */ clear use klips17h, clear keep if hwave17==1 #delimit; recode h h h h h h h h h h h h h h h (-1=.); #delimit cr /* 항목별소득총계 */ gen inc_e=h /*earned income*/ egen inc_m=rowtotal(h h172116),missing /*financial income*/ egen inc_p=rowtotal(h h172126),missing /*real estate income*/ egen inc_i=rowtotal(h h h h h172142),missing /*social insurance*/ egen inc_t=rowtotal(h h h174002),missing /*transfer income*/ egen inc_o=rowtotal(h h172191),missing /*other income*/ /* 소득유무 */ gen inc_ey=h gen inc_my=h gen inc_py=h gen inc_iy=h gen inc_ty=1 if h172151==1 h174001==1 replace inc_ty=2 if h172151==2&h174001==2 gen inc_oy=h /*annual total income*/ egen inc=rowtotal(inc_e inc_m inc_p inc_i inc_t inc_o),mis tab1 inc_ey inc_my inc_py inc_iy inc_ty inc_oy sum inc

178 Q 15 연평균가구소득과지난한달간소득의차이점 노동패널가구용조사에서는지난해연평균가구소득과지난한달간소득을구분하여질문하고있다. 연평균가구소득 과 지난한달간소득 은말그대로가구전체의소득을의미하며단지시점이다를뿐이다. 그렇다면왜동일한소득항목을두가지방식으로질문하는것일까. 예컨대어떤가구가 2007년에분가하였다고하자. 혹은지난해가구내모든구성원들이실직상태였다가올해부터일을시작한가구를생각할수도있다. 이런가구들은지난해에는소득이없었으나, 지난한달간소득은존재하는가구들이다. 반대로지난해에는정상적인가구소득이관찰되었지만두달전에실직한가구원이있다면, 지난해연평균가구소득을월평균으로바꾼값이지난한달간소득에비해클수도있는것이다. 한편분석상의시의성이라는측면도고려할수있다. 노동패널조사는연단위로행해지는조사이며, 조사가종료된후에도연구자들이자료를이용할수있는시점까지는상당기간이소요된다. 따라서 지난해연평균가구소득만 을질문할경우, 가장최근자료를사용한다하더라도 2년전의연평균가구소득을사용하게되는것이다. ( 예 : 2015년도 release data 이용시 17차년도가구용자료이용가능 (2014년에조사한데이터 ) 2013년도한해동안의연평균가구의근로소득이파악됨 ). 그러나 지난한달간소득 은소득추정기간이짧아, 지난한달동안만가구소득이유난히높았을 ( 혹은낮았을 ) 경우를통제할수없다는문제점이있다. 또한, 연평균가구소득이각각의소득에대해보다세부적항목단위로소득파악이가능한반면, 지난한달간소득의경우에는각각의소득총액만이파악가능하다. 그러므로연구자가연구의목적에맞추어 [ 지난한해연평균가구소득 ] 이나 [ 지난한달간 소득 ] 중하나를선택하여사용하면된다. 1~15 차년도가구소득관련변수에대한자세한사 항은본문 Ⅴ. 주제별가이드, 가구소득부분을참고하기바란다

179 Q 16 생활비항목에대한설명 생활비는지난한해동안의가구전체가지출한생활비총액을월단위로환산한것이다. 가구자료에서생활비란식비, 주거비, 의류비와같이생활하는데드는돈만을의미하므로, 가구전체의소비수준과는다소다른개념이될수있음을주의하기바란다. 즉, 혼수장만이나교통사고보상금지불과같이특별한일로인해지불한돈의액수는파악이불가능하다. 다만저축과부채에대한원금상환액등은별도의문항으로조사하고있으므로관련설문을참조하기바란다. 생활비항목은 1 차년도와 3 차년도에는조사되지않았고, 매해항목이수정되어왔으며 15 차년도에는총 20 개항목에대해조사되었다 ( 본문 Ⅴ. 주제별가이드 ; 가구소비 ; < 표 Ⅴ -4> 1~17 차년도가구소비관련변수참조 ). 또한생활비의항목별액수뿐아니라전체월평균생활비액수또한묻고있으므로, 생활비총액만필요할경우 생활비총액 변수 (17차년도 : h172301) 만을사용해도된다. 다만 생활비항목별액수의총합 과 생활비총액 과는다소다를수있다. 왜냐하면실사과정에서면접원들에게두항목이대략적인일치는권고하지만이를강제적지침으로규정할경우오히려편향된응답을얻을수있다는판단을내렸기때문이다

180 Q 17 금융자산과부채변수구성하는방법 - 자산과부채액구성하기 1. 금융자산 금융자산과금융소득을혼동하는연구자들이종종있다. 우선용어의정의를살펴보면, 금융자산 이란금융기관혹은개인적으로빌려준돈과같이가지고있는돈의총액을의미하는저량 (stock) 변수인반면, 금융소득 은이러한자산을통해발생한소득 ( 예 : 이자소득, 배당금 ) 을의미하는유량 (flow) 변수이다. 특히금융자산과관련하여실제가구용설문에서는금융자산의소유여부를각항목별로질문하여 [ 예 ] 라고응답한경우총액을질문한다. 그러므로, 연구자가가구의 금융자산 전체액수를필요로한다면각항목에대한총액을모두합산해서사용해야한다 ( 주의 : 조사시점을기준으로현재시세 ). 2. 가구부채 가구부채 는 금융자산 과유사한구조로조사되고있다. 즉항목별로부채유무를질문한후, [ 예 ] 라고응답한경우현재상환해야할잔액을묻는다. 따라서, 현재가구에남아있는부채의총액은각항목의잔액을모두합산하면된다. 다만, 부채항목에는이외에도 현재까지상환한원금과이자 의액수를각각의항목에대해묻고있으므로, 잔액 및 원금과이자상환금 을합산할경우처음돈을빌릴당시의부채액도구할수있다

181 *=======================================; * SAS - 가구자산과부채구성하기 ; *=======================================; data h17; set a.klips17h; /* 금융자산 */ /* 결측치처리 */ array h[6] h h h h h h172572; do i=1 to 6 if h[i]=-1 then h[i]=. end if h172561=1 or h172563=1 or h172565=1 or h172567=1 or h172569=1 or h172571=1then fin_y=1/* 금융자산여부 */ fin1 = h172562; /* 은행예금액수 */ fin2 = h172564; /* 주식, 채권, 신탁액수 */ fin3 = h172566; /* 저축성보험액수 */ fin4 = h172568; /* 아직타지않은계액수 */ fin5 = h172570; /* 개인적으로다른사람에게빌려준돈액수 */ fin6 = h172572; /* 기타금융자산액수 */ fin = sum(of fin1-fin6); /* 금융자산총액 */ /* 부채 */ /* 결측치처리 */ array d[6] h h h h h h172617; do i=1 to 6 if d[i]=-1 then d[i]=. end if h172601=1 or h172604=1 or h172607=1 or h172610=1 or h172613=1 or h172616=1 then deb_y=1/* 부채여부 */

182 deb1 = h172602; /* 금융기관부채 */ deb2 = h172605; /* 비금융기관부채 */ deb3 = h172608; /* 개인적으로빌린돈 */ deb4 = h172611; /* 전세금, 임대보증금받은것 */ deb5 = h172614; /* 머리타고앞으로부어야할계 */ deb6 = h172617; /* 기타부채 */ deb= sum(of deb1-deb6);/* 부채총액 */ proc freq table fin_y deb_y; proc univariate ; var fin deb; run *=======================================. * SPSS - 가구자산과부채구성하기. *=======================================. get file='d: 17 차 users guide 17 차년도 klips17h.sav'. * 금융자산 * RECODE h h h h h h (-1=SYSMIS)./* 결측치처리 */ if (h172561=1 or h172563=1 or h172565=1 or h172567=1 or h172569=1 or h172571=1) fin_y=1./* 금융자산여부 */ compute fin1 = h /* 은행예금액수 */ compute fin2 = h /* 주식, 채권, 신탁액수 */ compute fin3 = h /* 저축성보험액수 */ compute fin4 = h /* 아직타지않은계액수 */ compute fin5 = h /* 개인적으로다른사람에게빌려준돈액수 */ compute fin6 = h /* 기타금융자산액수 */ compute fin = sum(fin1 to fin6). /* 금융자산총액 */ /* 부채 */ RECODE h h h h h h (-1=SYSMIS)./* 결측치처리 */ if (h172601=1 or h172604=1 or h172607=1 or h172610=1 or h172613=1 or h172616=1) deb_y=1./* 부채여부 */ compute deb1 = h /* 금융기관부채 */ compute deb2 = h /* 비금융기관부채 */ compute deb3 = h /* 개인적으로빌린돈 */

183 compute deb4 = h /* 전세금, 임대보증금받은것 */ compute deb5 = h /* 미리타고앞으로부어야할계 */ compute deb6 = h /* 기타부채 */ compute deb=sum(deb1 to deb6)./* 부채액 */ execute. fre fin_y deb_y. des fin deb/stat=mean std min max. /*======================================*/ /* stata - 가구자산과부채구성하기 */ /*======================================*/ clear use klips17h, clear /* 금융자산 */ recode h h h h h h (-1=.)/* 결측치처리 */ gen fin_y=1 if h172561==1 h172563==1 h172565==1 h172567==1 h172569==1 h172571==1 /* 금융자산여부 */ gen fin1 = h /* 은행예금액수 */ gen fin2 = h /* 주식, 채권, 신탁액수 */ gen fin3 = h /* 저축성보험액수 */ gen fin4 = h /* 아직타지않은계액수 */ gen fin5 = h /* 개인적으로다른사람에게빌려준돈액수 */ gen fin6 = h /* 기타금융자산액수 */ egen fin = rowtotal(fin1-fin6), m /* 금융자산총액 */ /* 부채 */ recode h h h h h h172617(-1=.) /* 결측치처리 */ gen deb_y=1 if h172601==1 h172604==1 h172607==1 h172610==1 h172613==1 h172616==1 /* 부채여부 */ gen deb1 = h /* 금융기관부채 */ gen deb2 = h /* 비금융기관부채 */ gen deb3 = h /* 개인적으로빌린돈 */ gen deb4 = h /* 전세금, 임대보증금받은것 */ gen deb5 = h /* 미리타고앞으로부어야할계 */ gen deb6 = h /* 기타부채 */ egen deb=rowtotal(deb1-deb6), m/* 부채액 */ tab1 fin_y deb_y sum fin deb

184 Q 18 부동산자산의시가관련문항의구조 부동산자산 에대해서는 1 현재집을제외한부동산 2 현재살고있는집을포함한부동산임대 3 현재살고있는집이외의부동산임차 에대해서묻고있다 ( 현재 본인의가족만살고있는집 이나 전세나월세로사는경우의보증금 은주거관련문항에서파악이가능하다 ). 구체적인설문구조를살펴보면, 일단각문항에대해해당하는지여부를질문한후자산이있을경우그종류와시가총액을질문한다. 그런데, 응답자가부동산의시가총액을정확히알지못하는경우가빈번하므로, [ 잘모르겠다 ] 고응답한경우범주로응답하도록하고있다. 실제로범주화된문항에응답하는응답자가많으므로, 시가총액을 [ 잘모르겠다 ] 고응답한경우를분석에서모두제외시키면, 실제와는상당히다른결과가나타날수있다. 따라서, 연구자가연속형부동산시가총액을범주화하거나, 범주형부동산시가를연속형으로바꾸어사용해야한다

185 Q 19 2, 3차년도가구자료의주택종류와평수 2차년도와 3차년도자료에서입주형태, 주택의종류, 주택의평수, 주거지의시가, 거주시기는전년도조사이후에이사하였거나이사하지는않았더라도변동사항이있을경우에만응답하도록하였다. 그러므로 1차년도조사이후에주거사항이변화가없는가구라면, 2 차 ~3차가구자료에서주택종류와평수가 missing 값을갖게된다. 따라서기존의 2차 ~3차가구자료를이용하여주거지에관한분석을할때에는전년도자료에서해당변수를연결하여사용해야한다. 그러나, 8 차년도 release 자료부터는해당변수를가공하여해당차수의데이터에붙여두 었으므로, 별도의작업을거치지않고도해당변수를사용하면된다

186 Q 20 개인의인적특성 ( 성별, 연령, 학력 ) 변수들이필요할때 개인의학력, 성별, 연령, 가구주와의관계등인적특성정보는가구설문지를통해조사하고있다. 그렇지만, 가구설문지를통해조사된이와같은인적특성항목들은개인, 신규, 부가자료에도붙여서함께제공하고있으므로, 이들자료를이용하여분석할때에는개인의인적특성변수를가구자료로부터추출하여붙이기위해고생할필요가없다. 다만, 개인및신규설문지는 15세이상인가구원들에게만배포되므로, 15세미만학령기아동의인적특성과같은주제에관심이있을경우에는가구자료를이용해개인정보를추출하여야한다 (FAQ Q11을이용 ). 가구자료의개인정보관련변수는 17차년도가구자료기준으로 h170201부터 h170775까지이다

187 Q 21 종사상지위, 임금 / 비임금근로구분의기준 1. 종사상지위의구분 노동패널자료에서종사상지위즉, 상용 임시 일용 자영업자 / 고용주 가족종사자를 구분하는조사항목은유형설문에있다. 유형마다문항의형태는조금씩다르다. 유형 1, 2는지난조사와비교해상용직 임시직 일용직여부가바뀌었는지를묻는다. 유형 3, 4도지난조사와비교해종사상지위가바뀌었는지를묻는다. 유형 5, 6은현재종사상지위가무엇인지를묻는다. 유형 7, 8도현재종사상지위가무엇인지를묻는다. 유형 1~4는지난조사로부터이어져온일자리이므로 지난조사와비교해변했는지 만을질문하면충분하다. 유형 5~8은새로시작한일자리이므로현재종사상지위를질문해야한다. 분석을위해종사상지위변수가필요할때에는 p : ( 주된일자리 ) 종사상지위-현재 ( 또는최종 ) 변수를이용하면된다. 직업력을이용할경우 j150 : 종사상의지위-현재 ( 또는최종 ) 을이용하면된다. 유형 1~4에응답한경우이전년도로부터관련자료를가져와채워놓았다. 2. 임금 / 비임금의구분 임금 / 비임금근로를구분할경우유형설문을통해조사된종사상지위변수외에도취업자개인설문지를통해조사되는 p : ( 공통 ) 취업형태 변수를이용할수있다. 이변수는 문4 그렇다면 님께서하시는이일은다음중어디에해당됩니까? 에대한응답이다. 그런데, 취업자개인설문을통해조사되는취업형태변수와유형설문을통해조사되는종사상지위변수가일치하는응답을주어야하지만, 불행히도그렇지못한문제가있다. 이는한국노동패널조사와같은미시자료를다룰때가장빈번하게부딪히는 응답의비일관

188 성 문제이다. 자영업과임금근로의경계가불분명한일자리들이상당히존재하는것이현실이어서, 이런현실이그대로설문조사에투영되는경우라고볼수있다. 이를클리닝과정에서최소화하기위해노력하고있지만, 아직까지완전히제거되지못하고있다. 따라서노동패널팀에서는임금 / 비임금근로를구별할때에는취업형태 (p170211) 변수보다는종사상지위 (p170314) 변수를이용하는것을권하고있다. 이렇게하는것이일자리관련변수를조금이라도더확보하여결측치 (missing value) 를줄이는방법이다

189 Q 22 경제활동상태변수만들기 경제활동상태의정의에대해서는이미 Ⅳ. 변수가이드페이지 45 에서이미소개한바있 다. 여기서는예제를통해경제활동상태를구성하는방법을살펴보자. 아래예제는 17 차년 도개인자료를이용한경제활동상태의구성이다. 여기서유의할점은개인의종사상지위와경제활동상태가반드시일치하지않을수있다 는점이다. 개인의종사상지위는유형설문에서이루어지는반면, 취업 / 미취업여부, 그리고 경제활동상태는취업자공통과미취업자공통설문을통해구성된다 (FAQ Q20 참조 ). 이경우개인의경제활동상태는기본적으로취업자및미취업자공통설문변수를기준으 로만들것을권고한다. *====================================; * SAS 를이용한경제활동상태의구성 ; *====================================; data p17; set a.klips17p; /* 현재일자리의종사상지위 */ /* 임금근로자 1= 상용, 2= 임시, 3= 일용, 4= 고용주 / 자영업자, 5= 무급가족종사자 */ empst=p170314; /* 현재경제활동상태 */ econst=3 /* 비경제활동인구 */ if p170201=1then econst =1 /* 취업자 */ if p172801=1 and p172806=1then econst=2 /* ILO 기준실업자 */ proc freq table empst econst; run

190 *====================================. * SPSS 를이용한경제활동상태의구성. *====================================. get file='d: 17 차 users guide 17 차년도 klips17p.sav'. /* 현재일자리의종사상지위 */ /* 임금근로자 1= 상용, 2= 임시, 3= 일용, 4= 고용주 / 자영업자, 5= 무급가족종사자 */ compute empst=p /* 현재경제활동상태 */ compute econst=3. /* 비경제활동인구 */ if (p170201=1) econst =1. /* 취업자 */ if (p172801=1 and p172806=1) econst=2. /* ILO 기준실업자 */ fre empst econst. /*======================================*/ /* stata 를이용한경제활동상태의구성 */ /*======================================*/ clear use klips17p, clear /* 현재일자리의종사상지위 */ /* 임금근로자 1= 상용, 2= 임시, 3= 일용, 4= 고용주 / 자영업자, 5= 무급가족종사자 */ gen empst=p /* 현재경제활동상태 */ gen econst=3 /* 비경제활동인구 */ replace econst=1 if p170201==1 /* 취업자 */ replace econst=2 if p172801==1 & p172806==1 /* ILO 기준실업자 */ tab1 empst econst

191 Q 23 노동패널자료의정규 / 비정규직비중은왜통계청에서발표하는수치와다를까? 노동패널자료의신뢰성을문제시하는많은사람들이노동패널자료의비정규직비율이너무낮다는지적을한다. 사실이런지적이근거없는것은아니다. 우선, 우리나라에서비정규직비율을이야기할때기준이되는통계청의 경제활동인구조사 비농가부문임시일용직비율을보면 1999년이후 50% 를넘어섰다가 2008년에는 44% 대에이른반면, 노동패널자료의임시일용직비중은고작해야 21~22% 수준에머무르고있기때문이다. 한편, 노동패널조사에서는다른조사와는달리주관적판단에의한정규직비정규직여부도측정하고있다. 즉, 이일자리에서 님의고용형태는무엇입니까? 라고질문해서정규직 / 비정규직여부를판단하는것이다. 그런데, 이질문에대한응답에서도역시 21~22% 정도만이비정규직이라고응답하고있다. 아무리조사표본의차이를감안하더라도 경활조사 보다절반이상낮은수준의수치가나타난다는것은언뜻납득하기어렵다. 그러나, 노동패널조사의표본이상대적으로매우적음에도불구하고취업률, 실업률, 산업별및직종별취업자비율, 근로시간, 평균임금등거의대부분의핵심변수들은기준통계자료들과큰차이를보이지않는다. 따라서이러한점을감안할때유독비정규직비율이낮다는것만으로노동패널조사의신뢰성이떨어진다고단정짓는것은섣부른판단일수있다. 이문제에대해패널팀에서제시하는설명은다음과같다. 1. 종사상지위 노동패널의종사상지위구분은순수하게근로계약만을기준으로 ( 임시직은 1년미만, 일용직은 1개월미만인근로자 ) 로구분되고있다. 이에반해통계청의 ꡔ경제활동인구조사ꡕ는보다엄격한기준을정해서종사상지위를정하고있다. 우선, 노동패널과같이고용계약기간에따라 1차적으로상용직, 임시 일용직여부를구분한다. 그러나, 상용직이라고응답했다하더라도고용계약기간이정해지지않은근로자들의경우직장의규범을동일하게적용

192 받는지여부, 퇴직금및상여금수령여부, 부가급여의수급여부등을고려하여이중차별적 인적용을받는경우에는임시 일용직으로다시재분류한다. 이러한조사상의차이로인해노동패널과경활조사는동일한이름의 종사상지위 를조 사함에도불구하고전혀다른결과를도출한것이다. 물론여기에는표본의차이, 조사원의 전문성등도일부작용했을것이다. 2. 자기선언적비정규직측정 종사상지위이외에도 3차년도를제외한모든조사연도에는이른바 자기선언적규정 에의해비정규직측정을하고있다. 여기서자기선언적규정이란앞서종사상지위기준과마찬가지로설문지상에비정규직근로자의정의를 단기계약직, 임시직, 일용직근로자등일시적으로취업한근로자 라는최소한의가이드만제시하고여기에대한판단은응답자에게맡기는것이다. 따라서앞서종사상지위에서 임시 / 일용직 이라고응답한사람들이이문항에도 비정규직 이라고응답할가능성이매우높다. 실제로노동패널자료를분석해보면이문항에서 비정규직 이라고응답한사람들의 80% 이상이종사상지위에서임시 일용직으로나타났다 ( 노동패널홈페이지 : 리서치브리프 No1. 한국노동패널 5차년도조사의비정규직규모와실태 참조 ). 3. 다양한형태의비정규직측정. 이러한문제점을해결하기위해서노동패널은 5차년도조사부터보다정확하고객관적이며, 비교가능한방식으로비정규직을측정하기위해새로운설문을도입하였다. 즉, 통계청의비정규직측정을위한부가조사문항을반영하여미국에서주로사용하는한시근로자 (contingent work) 뿐만아니라, 파견, 용역, 독립도급, 가내근로등대안적고용형태 (alternative employment arrangement) 등을측정할수있게된것이다. 이들문항에대해분석한결과통계청의부가조사분석결과와거의비슷한비중을보이고있다. 또한 10차년도조사부터는고용형태설문 Set이도입되어다양한형태의비정규직정의를구성할수있게되었다. ( 고용형태부가설문의구조와내용에대한자세한사항은이상호, ꡔ노동패널 10차년도고용형태부가조사의개요및주요결과ꡕ, 노동리뷰 2008년 7월호를참고.)

193 4. 노동패널비정규직측정의특징 따라서종사상지위가통계청조사와그비중에있어서상당한차이가난다고하나이는조사설계상의오류라기보다는용어기준에의한차이가크다고볼수있는것이다. 노동패널에서는퇴직금, 부가급여등일자리특성에대해상세한조사를한다. 따라서이들요인을통제할때완전히동일하지는않겠지만통계청조사와거의비슷한종사상지위비중이산출될수있다. 더구나, 위에서언급한여러가지기준들을다양하게적용한다면오히려보다풍부한분석결과를도출하고새로운함의를찾을수있을것이다. 이상의설명을뒷받침하기위해몇가지기준을적용하여 17차년도자료를이용해비정규직규모를산출해보았다. 아래표를보면우선, 종사상지위만을기준으로하였을때비정규직비율은 26.8% 로나타났다. 두번째기준으로일용대기 + 파견 + 용역 + 독립도급 + 가내 + 시간제 + 단기계약의경우 21.3% 로나타났다. 세번째, 앞의두기준중하나라도해당되는경우는 32.0% 로나타났고, 네번째, 기준2에장기임시직을포함하였을경우 38.6% 로나타났다. 물론이러한비율이통계청의경활조사결과와완전히동일한기준에서산출된것이라고는볼수없겠지만대략적인수준에서의비교는가능할것이다. 다양한형태의비정규직기준 비율 기준1 종사상지위가임시혹은일용직인경우 26.8 기준2 일용대기 + 파견 + 용역 + 독립도급 + 가내 + 시간제 + 단기계약 21.3 기준3 기준1 혹은기준2에속함 32.0 기준4 기준2 + 장기임시직 38.6 전체 주 : 장기임시직여부는퇴직금을받을수있는지로통제함

194 Q 24 임금근로자의근로시간변수에결측치가너무많이나온다면? 이는노동패널의근로시간변수를제대로구성하지못했기때문에발생한실수이다. 주로 p : ( 주된일자리 ) 주당평균근무시간 ( 임금 ) 변수만을이용하였을때이런현상이나 타난다. 노동패널에서는유형설문을통해주당근로시간을조사한다. 유형설문에서의근로시간 관련항목은임금근로자일경우와비임금근로자일경우각각질문형태가다르다. 임금근로 자의경우 1 정규근로시간이정해져있는지, 2 정해져있지않을경우식사시간을제외하고일주일에평균몇시간일했는지 3 정해져있을경우정규근로시간이식사시간을제외하고일주일에몇시간인지, 정규근로시간이외에초과로근로하는시간이있었는지, 있었다면일주일평균몇시간이나되는지를질문하는방식으로구성되어있다. 비임금근로자일경우한문항으로간단하게일주일에몇시간이나일하는지질문한다. 아래 는임금근로자의근로시간변수생성방법예제이다. *===========================; * SAS 근로시간변수생성 ; *===========================; data p17; set a.klips17p; /* 변수설명 p : 주된일자리정규근로시간여부 y/n = 1/2 p : 주된일자리주당평균근로시간 p : 주된일자리주당정규근로시간

195 p : 주된일자리초과근로여부 y/n = 2/1 p : 주된일자리주당평균초과근로시간 */ array w[3] p p p171012; /* 결측치처리 */ do i=1 to 3 if w[i] =-1 then w[i]=. end if p171003=2 then worktime=p171004;/* 평균근로시간 */ if p171003=1 and p171011=1 then worktime=p171006; if p171003=1 and p171011=2 then worktime=sum(of p171006, p171012); /* 정규 + 초과근로시간 */ /* 불가능한초과근로시간확인 */ proc freq table p p p171012; proc print where p171012>168 var pid p171012; run data hours; set p17(keep=worktime); /* 근로시간변수그래프 */ proc chart data=hours; vbar worktime; title 'Hours worked per week' run *===========================. * SPSS 근로시간변수생성. *===========================. get file='d: 17 차 users guide 17 차년도 klips17p.sav'. recode p p p171012(-1=sysmis). if (p171003=2) worktime=p if (p171003=1 and p171011=1) worktime=p if (p171003=1 and p171011=2) worktime=sum(p171006, p171012)

196 GRAPH /HISTOGRAM=worktime. /* 불가능한초과근로시간확인 */ select if (p171012>168). list pid p /*======================================*/ /* stata 근로시간변수생성 */ /*======================================*/ clear use klips17p, clear recode p p p171012(-1=.) egen worktime=rowtotal(p p171012) if p171003==1 & p171011==2 replace worktime=p if p171003==2 replace worktime=p if p171003==1 & p171011==1 histogram worktime /* 불가능한초과근로시간확인 */ keep if p171012>168 tab pid p

197 Q 25 임금및소득변수의평균값추이가들락날락하고, 너무큰값이나올때 임금, 소득변수의평균값을낼때가장주의해야할점이무응답의처리이다. 노동패널의임금및소득변수는모두 6자리로 top-coding을하며, 무응답일경우 -1 로처리하고있다. 따라서, 무응답을결측치로바꿔처리하지않을경우값이커지거나추이가안나타나는등의문제가나타난다. 노동패널팀에서일괄적으로무응답을결측치로처리하여제공하는것이데이터분석자의입장에서편할수도있겠지만, 보다정확한연구를위해서는무응답과결측값이완전히다른의미를갖는문제이므로 -1을결측치로재처리해제공하지는않고있다. 또한, 아직까지 100억에달하는월평균임금을보고한사람들은없었으므로, top-coding 이실제로이루어진사례는없었다. 임금, 소득관련변수를이용할때에는반드시기초통계량을구하여코드북에기재된빈 도값과일치하는지를확인한후무응답값을처리하기를권장한다

198 Q 26 개인자료에부업관련정보를붙이고자할때 개인자료에는주업과관련된정보만들어있다. 따라서부업관련정보를필요로할경우 직업력을이용해부업관련정보를찾아낸후이를개인자료에다시붙여이용해야한다. 예를들어 17 차년도에조사된개인의부업을찾는상황을생각해보자. 직업력에서아래 의세가지조건을동시에만족하는일자리가이들개인의부업이된다. 1 조사년도를의미하는 jobwave 변수가 17, 2 주업을의미하는 mainjob이 0, 3 일자리의현재지속여부를알수있는 jobclass 가 1, 3, 5, 7.(1, 3, 5, 7만남기는이유는이들일자리가조사시점현재지속중인일자리이기때문이다.) 이상의절차를통해걸러진데이터를개인자료와 pid 를기준으로붙이면된다

199 < 부록 3> 한국노동패널 1 17 차년도조사자료 SMART_KLIPS User s Guide 10) A.1 모듈설치절차 SMART_KLIPS 모듈과 SMART_KLIPS_ADD 모듈을사용하기위해서는표 1-1의파일들이필요하다. *.ado 파일은명령어가코딩된파일이고 *.dlg 파일은명령어를대화창으로실행하기위해필요한 dialog box 디자인파일이다. < 부표 1-1> 의모든파일이영문자알파벳 s 로시작하기때문에 c:\ado\s 폴더에복사하면설치작업이완료된다. 11) c:\ado\s 폴더에이미같은이름의파일이있다면덮어쓰기 (overwrite) 를하는것을추천한다. < 부표 1-1> Stata 파일목록 ado file smart_h.ado smart_p.ado smart_klips.ado smart_klips_add.ado smart_search.ado 그외 file smart_klips.dlg smart_klips.sthlp smart_klips_users_guide.pdf SMART_KLIPS 모듈을실행하기위해서는원데이터가필요하다. 원데이터는반드시 *.dta 파일형식이여야하고 < 부표 1-2> 와같은파일을이름을가져야한다. 12) 2015년 12월현재노동연구원노동패널홈페이지 ( 에서다운로드받을수있는 1차 ~ 17차가구와가구원데이터파일이다. 10) 민인식교수 ( 경희대학교경제학과 ) 연구용역으로개발된것이다. 11) c:\ado\s 폴더가사용자컴퓨터에없다면임의로만들면된다. 12) 13 버전 Stata *.dta 파일로저장하는것을추천한다. 14 버전 *.dta 파일사용자는 A.3 을참고하라

200 < 부표 1-2> 가구와가구원데이터파일목록 wave 가구 가구원 1차 (1998년) klips01h.dta klips01p.dta 2차 (1999년) klips02h.dta klips02p.dta 3차 (2000년) klips03h.dta klips03p.dta 4차 (2001년) klips04h.dta klips04p.dta 5차 (2002년) klips05h.dta klips05p.dta 6차 (2003년) klips06h.dta klips06p.dta 7차 (2004년) klips07h.dta klips07p.dta 8차 (2005년) klips08h.dta klips08p.dta 9차 (2006년) klips09h.dta klips09p.dta 10차 (2007년) klips10h.dta klips10p.dta 11차 (2008년) klips11h.dta klips11p.dta 12차 (2009년) klips12h.dta klips12p.dta 13차 (2010년) klips13h.dta klips13p.dta 14차 (2011년) klips14h.dta klips14p.dta 15차 (2012년) klips15h.dta klips15p.dta 16차 (2013년) klips16h.dta klips16p.dta 17차 (2014년) klips17h.dta klips17p.dta 총 34개데이터파일 SMART_KLIPS 모듈을실행하기위해서는반드시 Stata 13.0 이상버전이필요하다. 13) Stata 11 과 12 버전에서는실행되지않음에주의해야한다. Stata 13.0 버전 (IC, SE 또는 MP) 이상 A.2 모듈사용방법및주의사항 SMART_KLIPS 모듈을사용하기위해서는 A.1 에서설명한대로필요한파일을설치해야 한다. 그런다음 [ 그림 2-1] 와같은대화창 (dialog box) 을불러오는명령어를 command 창에 13) 14 버전사용자는 A.3 을참고하라

201 아래와같이입력한다 14).. db smart_klips [ 그림 2-1] SMART_KLIPS 대화창 1) smart_klips 대화창상단에위치한 select command 에서연구자가사용하고자하는명령어를선택한 다. smart_klips 를선택하면저자가미리코딩해놓은변수를선택하여데이터파일로만 14) stata 프로그램은소문자와대문자를구분하므로, 꼭소문자로입력해야한다