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본 연구의 목적은 근로빈곤의 위험에 빠지기 쉬운 가구는 어떤 가구인지, 근로빈곤을 결정짓는 요인은 어떤 것인지 탐색하는 것이다. 이를 위한 분석방법으로 데이터 마이닝(data mining) 신경망 분석, 로지스틱 회귀분석, 그리고 의사결정나무모형 분석을 활용하였다. 특히기존연구에서 상대적으로 많이 다뤄지지 않았던 가계의 재무 상황에 초점을 맞춰 분석을 실시하였다. 분석 결과, 근로빈곤층과 근로 非빈곤층을 구분하는 첫 번째 요인은 자산 형성을 위한 투자금액으로 나타났고, 다음으로 가구 내 근로자의 수, 직업 분류, 배우자 유무 순으로 중요도가높았다. 이는 오래 전부터 사회 문제로 제기되어 온 고용과 실업의 문제, 양질의 일자리, 결혼과 출산을 포기한 청년 세대의 문제와도 연결되어 있다. 이에 본 연구는 근로빈곤을 예방하고 완화하기 위한 정책으로서 첫째, 필수재 소비지출의금액과 비중을 낮출 수 있도록 주거 복지 향상이 필요하며, 둘째, 근로 의욕을 잃지 않도록근로장려세제 지원 확대, 고용보험 의무가입 강화, 실업급여 수급기간 연장이 필요하며, 셋째, 고용과 양질의 일자리 창출을 이룰 수 있는 일자리 나누기 정책(job sharing)의 시행이필요함을 제안한다.
The purpose of this study is to explore which household is easily become working poor household and which factors determine working poor household. For this we used data mining: neural analysis, logistic regression, and decision tree, especially focusing financial situations of households that did not deal with relatively in existing research. Analysis results show first factor dividing into working poor and working non-poor is investment for property, followed by the number of worker in a household, job classification, the presence of a spouse. These factors are more in line with the problems of employment and unemployment, decent works, and young generation gave up marriage and childbirth: posed by social problems in Republic of Korea for a long time. So we suggest policies for prevention against working poor as follows. First, it is in need of improvement in housing welfare to reduce amount and ratio of current expenditures on essential goods. Second, it is in need of policies not to lose the will to work, for example more support for EITC(Earned Income Tax Credit), the consolidation of mandatory join of employment insurance, and extension of unemployment benefits duration. Third, it is in need of job sharing to achieve employment and decent works.
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working poor, data mining, neural analysis, logistic regression, decision tree
