韓國開發硏究제 33 권제 3 호 ( 통권제 112 호 ) 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 이철인 ( 서울대학교사회과학대학경제학부교수 ) 유경준 ( 한국개발연구원선임연구위원 ) Training Incentives in the Korean Levy-Gran

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1 韓國開發硏究제 33 권제 3 호 ( 통권제 112 호 ) 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 이철인 ( 서울대학교사회과학대학경제학부교수 ) 유경준 ( 한국개발연구원선임연구위원 ) Training Incentives in the Korean Levy-Grant System and the Performance: Evidences from the KLIPS Data Chul-In Lee (Professor, Department of Economics, Seoul National University) YOO, Gyeongjoon (Senior Research Fellow, Korea Development Institute) * 본논문은 2009 년도 KDI 연구사업인 직업훈련심층평가 의일환으로시작된연구를발전시킨것임을밝힌다. 한국노동연구원의노동패널자료협조에감사드린다. 익명의검토자두분의매우유익한 논평및제안들에많은도움을받았고이에대해깊이감사드린다. ** 이철인 : ( ) leeci@snu.ac.kr, (address) Seoul National University, Gwanak-ro 1, Gwanak-gu, Seoul, Korea 유경준 : ( ) yoogj@kdi.re.kr, (address) Korea Development Institute, 49 Hoegiro, Dongdaemun-gu, Seoul, Korea Key Word: (Public Training Schemes), (On-the-job Training), - (Levy-grant System) JEL Code: J01, J24, J08, H25 Received: Referee Process Started: Referee Reports Completed:

2 ABSTRACT This paper examines how the levy-grant system for on-the-job training affects individual workers' training level and the subsequent wage growth. Some notable results include: (i) the workers at the firms facing high net benefits (i.e., grant minus levy) receive more firm training indeed, and (ii) training provision raises post-training earnings substantially. All these results are found to be robust to changes in firm size and estimation method.

3 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 89 Ⅰ. 서론. (schooling) (on-the-job training: OJT)..,,., (Becker[1964]),,,,., (Heckman[1999]). 1),. 2), /. 1) (self selection) Heckman(1979), Heckman(1999), Heckman and Smith(1998), Heckman and Vytlacil(2005), Heckman, Vytlacil, and Urzua(2006), Heckman and Vytlacil(2007a), Heckman and Vytlacil(2007b). 2) Becker(1964). Stevens (1994), Acemoglu and Pischke(1998).

4 90 韓國開發硏究 / Ⅲ., (positive). - (levy-grant)., ( levy-grant ),.,,, /. ( [1997]; [2000]; [2002]; [2002]; [2004] [2008] )., (i) 3), (ii).. (Heckman[1999]; [2008] ),. Ben-Porath(1967) Heckman(1976), Mincer(1974),.,., 3),.

5 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 91, 4) (variation),..,,,., levy-grant,. (2009) ,..,... Ⅱ. 분석의틀및모형 1. 직업훈련사업의재정조달구조를이용한효과식별 가. 수혜및분담률체계 5). ( ) 1 4) Brown and Medoff(1989),. 5) (2009).

6 92 韓國開發硏究 / Ⅲ. (i) I,, / /. (ii), (iii),, / /. <Table 1> <Table 4> 1, 1..., 1~100, 101~150, 151~999 1,000. 1~149, 150~500, 501~999 1,000, 1~149, 150~300, 301~999 1,000. 1,. (variation),. <Table 2>,.. <Table 3>,., (i), (ii),, (iii)., (variation). 6) 6).,,

7 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 93 <Table 1> Public Assistance System for Promoting On-the-Job Training: Cost and Maximum Grant Relative to Wages ( ~ ) (Unit: Percent) Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Note: The Public Assistance System is part of Unemployment Insurance in Korea; Net Grant=Grant Cost in Rate (%). <Table 2> Public Assistance System for Promoting On-the-Job Training: Cost and Maximum Grant Relative to Wages ( ~ ) (Unit: Percent) Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant

8 94 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 3> Public Assistance System for Promoting On-the-Job Training: Cost and Maximum Grant Relative to Wages ( ~ ) Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant (Unit: Percent) <Table 4> Public Assistance System for Promoting On-the-Job Training: Cost and Maximum Grant Relative to Wages (After ) Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant Industry Group Firm Size 1~ ~ ~999 Over 1,000 Cost Max. Grant Net Grant (Unit: Percent)

9 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 95 나. 순지원율의경제적의미 7)..,.. (sunk cost),.. (2009), <Table 5>., ( ),.. <Table 5>, 151~ % 101~ % 1.5.,.., Oi(1999).,, 7)., ( ) ( ).. ( ) (, ). (omitted variables bias),, (bias).

10 96 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 5> The Ratio of Firms OJT Levy Burden to Total Labor Cost and The Ratio of Reimbursed Fund to Original Levy Burden (Unit: Percent) Industry Group Firm Size 1~ ~ ~ ~999 Over 1,000 (1) Ratio of Levy to Total Labor Cost (0.049) (0.165) (0.850) (0.464) (0.229) [N=3] [N=16] [N=53] [N=30] [N=36] (2) Ratio of Refund to Actual Levy (13.3) (39.7) (26.7) (78.2) (29.0) [N=3] [N=16] [N=52] [N=27] [N=32] Industry Group Firm Size 1~ ~ ~ ~999 Over 1,000 (1) Ratio of Levy to Total Labor Cost (0.472) (2.322) (1.140) (0.483) (0.769) [N=13] [N=31] [N=153] [N=60] [N=51] (2) Ratio of Refund to Actual Levy (11.6) (27.3) (38.2) (29.1) (37.5) [N=13] [N=31] [N=150] [N=58] [N=49] Note & Source: Human Capital Corporate Panel (HCCP), 2007; Cited from Kang and Yoo(2009). Standard errors in parentheses; N is the number of observations used for each estimation..,., (, 0%). 101~ %, 151~ %,., 101~ ~500.,.

11 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 계량분석모형 가. 훈련참여식추정모형 2) 고정효과통제로짓모형 Prob., (fixed effect logistic model)(chamberlin[1980]). 8) 1) 기본프로빗모형 Prob Prob (1) (2) Prob (3) (4), ( : 1 ) 1, 0 ; / (,,, ) ; (net) (policy). (2) (4). (fixed effect model) 8),. Chamberlain(1980), (conditional log likelihood estimation).

12 98 韓國開發硏究 / Ⅲ. 9), - (random).,.,., (variation) (within variation) (between variation),,... 나. 임금효과추정모형.. 1) 고정효과모형, Altonji and Spletzer(1991),.. (net grant) 9) 이때.

13 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 99.,. Lee(2008), (procyclical) (calibration).. ln, (5), (training) ( ),, ( ), ( :,, ),. 2) 일차차분임금성장률모형,., ln (6) ln : i t (real wage) ln ln ln g: ( =1), edu: a:, fs: firm size; 4 IDS: 3 DOJT: (on-the-job training) unemp: t

14 100 韓國開發硏究 / Ⅲ Ⅲ. 자료및분석결과.,,,,., (variation),.,. 1. 자료의구축. (t) (t-1). 10). (t+1).. 3 moving window. 3 window ) p**4501(** ),,. 1, 0.

15 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 101., (fiscal benefits)., 150~399,,, 100, 450~499, 600~639, 640~ 649,. 11) (missing) (999999).,,. -250% +250%. 2. 분석결과, ( 1 ). 17, %. 12) <Table 6>. 11), 100~299, ~500 (n_grant) (attenuation bias). 12) 15. P**4502, - -? 0 9,

16 102 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 6> Descriptive Statistics-Sample 1 Variables* N Average Std. Err. Minimum Maximum age gender edu married firm_size (log) unemp. rate(%) manufact mining others training= n_grant ln(wage) dln(wage) dln(wage2) industry mon_wage(t-1) mon_wage(t+1) mon_wage(t+2) year year year year year year year Note: The sample is analyzed under a 3-year moving window ; Required is the information about changes in wages and whether or not sampled employees benefited from training over the 7-year period; variables with monetary units are measured in the 2005 price level. age = ; gender = ( =1; =0); edu = ; married = ( =1; =0); firm_size = (1-10 ) ; manufact. = ( 2); mining =,, / / ( 1); others = ( 3); training = ( =1; =0); n_grant = : net grant (grant-levy); dln(wage) = =log(w(t+1))-log(w(t-1)); dln(wage2) = =log(w(t+2))-log(w(t-1)); industry = (1-3); mon_wage(t-1) = 1 (monthly wage), ; mon_wage(t+1) = 1 ; mon_wage(t+2) = 2 ; year99 = ; year00 =

17 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 103 [Figure 1] Trends in the Ratio of OJT Recipients During the Sample Period training Note: Estimates from Korean Labor & Income Panel Study (KLIPS). n_grant,, 0 (0.14). 11%, 2. [Figure 1].,,.. 가. 훈련참여결정식 (participation equation) 의추정 1) 프로빗모형결과 <Table 7>. ( (1) ),

18 104 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 7> Estimates of Participation Equation Using a Probit Model Dependent Variable = training: training = 1 for participation Variables Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 n_grant 0.473*** 0.544*** * ** (0.153) (0.155) (0.208) (0.233) (0.235) (0.242) (0.244) age *** *** *** *** *** *** (0.002) (0.003) (0.003) (0.003) (0.003) (0.003) gender *** 0.209*** 0.211*** 0.239*** 0.233*** 0.263*** (0.030) (0.053) (0.053) (0.054) (0.054) (0.055) edu (0.004) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007) married *** 0.321*** 0.320*** 0.315*** 0.323*** 0.317*** (0.036) (0.063) (0.063) (0.064) (0.063) (0.064) firm_size *** * * (0.016) (1.059) (1.074) (1.062) (1.077) firm_size * 0.931** 0.863* 0.921** (0.460) (0.465) (0.461) (0.466) firm_size ** ** ** ** (0.080) (0.081) (0.080) (0.081) firm_size ** 0.011** 0.010** 0.011** (0.005) (0.005) (0.005) (0.005) unemp *** *** (0.032) (0.032) manufact (0.054) (0.055) mining * * (0.072) (0.073) Constant *** *** *** (0.027) (0.077) (0.171) (0.811) (0.835) (0.814) (0.838) #Obs Note: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ( (2) )., 1%p 9%p. 1%. 1.2%p ( (3) ),

19 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 105. (4),. 13),.,.,.,.,,, (Lee[2008] )... (1,2..,10) (imputation) n_grant.,, (net grant)..,, n_grant.,,. 13) firm_size, 4.

20 106 韓國開發硏究 / Ⅲ,.,,.. 2) 고정효과로짓모형결과 <Table 8> (fixed effect).,,. <Table 8> (logit model) 1, 2,.,. (variation). 1, 2 n_grant., 1%p 5.4%p 18%p..,. 나. 임금효과의추정 1) 임금성장률방정식의추정 <Table 9>, (training ).,

21 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 107 <Table 8> Estimates of Participation Equation Using a Fixed-Effect Logit Model Dependent Variable = training: training = 1 for participation Variables fixed effect model random effect model Model 1 Model2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 n_grant 1.850*** 1.186*** 1.643*** 1.810*** 1.822*** 0.988* 0.988* (0.446) (0.453) (0.370) (0.368) (0.366) (0.516) (0.516) (0.521) age *** *** *** *** *** (0.004) (0.005) (0.007) (0.007) (0.007) gender *** 0.375*** 0.458*** 0.458*** 0.529*** (0.094) (0.094) (0.126) (0.126) (0.129) edu (0.012) (0.017) (0.017) (0.017) married *** 0.631*** 0.631*** 0.625*** (0.102) (0.146) (0.146) (0.148) firm_size * * * (2.562) (2.562) (2.590) firm_size ** 2.289** 2.386** (1.105) (1.105) (1.117) firm_size ** ** ** (0.190) (0.190) (0.192) firm_size ** 0.027** 0.028** (0.011) (0.011) (0.011) unemp *** *** (0.050) (0.071) Constant *** *** *** (0.098) (0.183) (0.234) (1.972) (1.972) (2.015) #Obs Note: Standard errors in parentheses. * means statistical significance at 10%, ** at 5%, and *** at 1%. net_grant=net Grant; firm_size=size of Firms; Industry Group (manu) represents manufacturing; Industry Group (mining) includes mining, construction, transportation/warehousing/ telecommunications; Industry Group I (others) includes all industries other than manufacturing, mining, construction and transportation/ warehousing/ telecommunications., 5.7% 1.9%.. <Table 9> dln(wage).,..

22 108 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 9> Effects of Training on Wages Dependent Variable: Wage Growth Rate = dln(wage) Variables Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 training 0.057*** 0.043*** 0.030** 0.031** (0.009) (0.009) (0.014) (0.014) (0.014) (0.014) age *** (0.002) (0.004) (0.004) (0.004) (0.004) age * (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) gender (0.006) (0.010) (0.010) (0.010) (0.010) edu (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) married ** (0.008) (0.013) (0.013) (0.013) (0.013) firm_size ** 0.393*** 0.368** 0.372** (0.003) (0.151) (0.150) (0.150) firm_size ** ** ** (0.068) (0.068) (0.068) firm_size ** 0.027** 0.027** (0.012) (0.012) (0.012) firm_size ** ** ** (0.001) (0.001) (0.001) unemp *** *** (0.005) (0.005) manufact (0.011) mining (0.014) Constant 0.104*** 0.363*** 0.252*** (0.003) (0.041) (0.069) (0.127) (0.128) (0.128) #Obs R Note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1; First Difference OLS estimation. (Oi[1999]), firm_size, 4.,

23 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 109,. ( unemp )..,., ( : Altonji and Spletzer[1991]). 2) 고정효과모형을이용한임금효과추정 <Table 10> <Table 9>,., (fixed effect) (differencing).,. (within-variation)...,.. 3) 장기임금효과추정결과 2

24 110 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 10> Effects of Training on Wages Using a Fixed-Effect Model; Dependent Variable: log of Wages = ln(wages) Variable Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 training 0.057*** 0.017** * (0.009) (0.008) (0.014) (0.014) (0.014) (0.014) (0.008) age *** 0.150*** 0.150*** 0.144*** 0.144*** 0.131*** (0.005) (0.011) (0.011) (0.011) (0.011) (0.006) age *** *** *** *** *** *** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) edu (0.002) (0.004) (0.004) (0.004) (0.004) (0.002) married *** 0.055* 0.056* 0.056* 0.053* 0.046*** (0.016) (0.032) (0.032) (0.032) (0.032) (0.016) firm_size (0.005) (0.194) (0.194) (0.194) firm_size (0.085) (0.085) (0.085) firm_size (0.015) (0.015) (0.015) firm_size (0.001) (0.001) (0.001) unemp *** *** *** (0.007) (0.007) (0.003) manufact * (0.029) (0.013) mining (0.036) (0.017) Constant 4.971*** 1.429*** 1.177*** 0.897*** 1.207*** 1.173*** 1.761*** (0.002) (0.109) (0.216) (0.259) (0.281) (0.281) (0.124) #Obs R #Indivisuals Note: Standard errors in parentheses; fixed effect estimation. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.,. <Table 11>., (specification), 1.

25 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 111 <Table 11> Effects of Training on Wages Dependent Variable = dln(wage2) Variables Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 training 0.070*** 0.050*** (0.010) (0.010) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) age *** *** *** *** (0.000) (0.001) (0.001) (0.001) (0.004) age (0.000) gender ** 0.028** 0.028** 0.032*** 0.031** (0.007) (0.012) (0.012) (0.012) (0.012) edu (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) married * (0.008) (0.014) (0.014) (0.014) (0.016) firm_size *** (0.003) (0.176) (0.176) (0.176) firm_size (0.079) (0.079) (0.079) firm_size (0.014) (0.014) (0.014) firm_size (0.001) (0.001) (0.001) manufact (0.012) (0.012) mining * * (0.016) (0.016) Constant 0.150*** 0.419*** 0.353*** (0.004) (0.017) (0.034) (0.129) (0.129) (0.149) #Obs R Note: Standard errors in parentheses. * means it is statistically significant at 10%, ** at 5%, and *** at 1%. Standard errors in parentheses; First-Difference OLS estimation. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. dln(wage)..

26 112 韓國開發硏究 / Ⅲ 3. 강건성점검 (Robustness Check) 1: 기업규모제약을가한표본이용 가. 기초통계량., ,,. 1,670. ( 2 ) <Table 12>. 14) 2 11%. 11.6%. <Table 12>, <Table 6>. 나. 훈련참여식의추정 <Table 13>,,. 14) (quasi-experimental approach)., (event).,.,, ,, ( ).

27 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 113 <Table 12> Descriptive Statistics-Sample 2 Variables N Average Std. Err. Minimum Maximum age gender edu married firm_size (log) unemp. (%) manufact mining others training= n_grant ln(wage) dln(wage) dln(wage2) indus mon_wage(t-1) mon_wage(t+1) mon_wage(t+2) year year year year year year year ) 15), 1%p 0.4%p 7.8%p,.

28 114 韓國開發硏究 / Ⅲ <Table 13> Participation Equation Estimation Dependent Variable = training: training = 1 for participation Variables Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 FE + n_grant (0.232) (0.239) (0.243) (0.267) (0.269) (0.957) age *** *** *** *** ---- (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) gender (0.100) (0.101) (0.101) (0.102) edu (0.014) (0.014) (0.014) (0.014) married *** 0.563*** 0.566*** 0.549*** ---- (0.125) (0.125) (0.125) (0.126) firm_size (1.493) (1.511) firm_size (0.361) (0.366) firm_size (0.024) (0.025) firm_size ** (0.065) unemp *** ---- (0.064) Constant *** ** * (0.067) (0.256) (0.466) (7.319) (7.405) #Obs Note: Standard errors in parentheses; Probit MLE estimation. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 +: FE = Fixed Effect Logit Model 다. 임금효과의추정 (Table 14 ).,,

29 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 115 <Table 14> Effect of Training on Wages Variables Dependent Variable = dln(wage) Difference Model Fixed-Effect Model Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 training ** 0.049* (0.032) (0.030) (0.030) (0.030) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) age *** 0.054*** 0.054*** (0.005) (0.006) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007) age (0.000) (0.000) (0.000) gender (0.000) (0.000) (0.000) (0.018) (0.018) (0.018) edu (0.008) (0.008) (0.008) (0.002) (0.002) (0.002) married * 0.090* 0.090* (0.053) (0.053) (0.053) (0.025) (0.025) (0.025) firm_size (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) firm_size (0.300) (0.300) (0.265) (0.265) firm_size (0.073) (0.073) (0.064) (0.064) firm_size (0.005) (0.005) (0.004) (0.004) unemp ** ** (0.014) (0.009) (0.009) manufact (0.018) mining (0.024) Const *** 2.976*** 4.979*** 4.943*** 0.120*** 0.349*** (0.007) (0.222) (1.470) (1.493) (0.009) (0.128) (1.300) (1.303) #Obs R #pid Note: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

30 116 韓國開發硏究 / Ⅲ 4. 강건성점검 2: 도구변수를이용한추정, (instrumental variable)., (endogeneity), (net grant). (net_grant). 16) (regression discontinuity model),., (+),,,.. Ⅳ. 결론및논의사항. 1~ 10. 3~4, (t-1), (t) (t+1)..,,.. 16), exact identification, over-identification test.

31 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 117, (stylized fact).,.,,.,.,.,,,.,,,,.,,.,, -.,.,., -., -

32 118 韓國開發硏究 / Ⅲ,.,. (regression discontinuity) 100%, (net_grant).,,.

33 재직자직업훈련관련공적재정의구조와성과 : 효과분석 119 참고문헌 Kang, Changhui and Gyeongjoon Yoo, Impact of the Korean Government s Policy for Employee Training Promotion on Firms' Investments in Training, Journal of Korean Economic Analysis, Vol. 15, No. 3, Dec. 2009, pp.209~254. (in Korean) Kim, Dong-Bae, Determinants of Employee Formal Training, Journal of Business Research, Vol. 7, No. 2, 2000, pp.119~134. (in Korean) Kim, Ahn-Kook, The Analysis of Productivity Effects of In-Firm Education and Training in Korea, KYONG JE HAK YON GU, Vol. 50, No. 3, 2002, pp.341~367. (in Korean) Kim, Ahn-Kook, The Determinants of Corporate Training in Korea Market Failure and State Intervention, Korean Journal of Labor Economics, Vol. 31, No. 1, 2008, pp.105~133. (in Korean) Ryu, Jang-Soo, The Size and Determinant Factors of Education Training Investment in Korean Manufacturing Firms, KYONG JE HAK YON GU, Vol. 45, No. 4, 1997, pp.227~249. (in Korean). Yoo, Gyeongjoon and Chulin Lee, The Estimation of the Effectiveness of Vocational Training for the Unemployed, Korean Journal of Labor Economics, Vol. 31, No. 1, 2008, pp.59~103. (in Korean).,,, 2002.,,,, 2009.,,,, Acemoglu, D. and J. S. Pischke, Why Do Firms Train? Theory and Evidence, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, No. 1, Feb. 1998, pp.79~119. Altonji, J. and J. Spletzer, Worker Characteristics, Job Characteristics, and the Receipt of On-the-job Training, Industrial and Labor Relations Review, Vol. 45, 1991, pp.58~79. Becker, G. S., Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, Columbia University Press (for NBER), New York, Ben-Porath, Y., The Production of Human Capital and the Life-Cycle of Earnings, Journal of Political Economy, Vol. 75, 1967, pp.352~365. Brown, C. and J. Medoff, The Employer Size-Wage Effect, Journal of Political Economy, Vol. 97, No. 5, 1989, pp.1027~1059.

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