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영어

We study influence factors for employment by regional groups using stepwise logistic regression models. Regions are classified into four groups such as Seoul metropolis, metropolitan cities, Gyonggi-do and the other Do area. The results of logistic regression models have shown that gender and health status are significant factors for employment in all regions. Only gender and health status factors have significant influences on employment status in Seoul metropolis. Job training is an important factor in all regions except Seoul metropolis. Social-economic status and possibility of rise for social-economic status are significant especially in metropolitan cities. In Gyonggi-do and Do area, influence factors are gender, job training, criteria for good job, health status and health status compared 1 year before in common. Education in Gyonggi-do and age in Do area are additionally selected. This study shows that influence factors for employment are different by regional groups and hence, the differentiated service policies will be prepared suitable for the unemployed according to regions.

한국어

본 연구는 중장년층의 취업여부에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위하여 단계별 로지스틱 회귀모형을 이용하였으며, 4개 지역으로 나누어 분석하였다. 지역의 구분은 서울특별시, 광역시, 경기도, 그 외 도 지역으로 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모든 지역에서 성별과 현재 건강상태가 취업유무의 중요한 영향요인이었으며, 둘째, 서울특별시에서는 성별과 현재 건강상태만이 유의한 요인이었다. 셋째, 서울특별시를 제외한 세 지역에서 직업훈련유무가 중요한 영향요인으로 선택되었다. 넷째, 광역시에서는 타 지역과 달리 사회경제적 지위나 사회경제적 지위 상승가능성이 유의적인 요인으로 파악되었다. 다섯째, 경기도와 그 외 도 지역에서 취업유무에 영향을 미치는 요인은 성별, 직업훈련경험, 좋은 일자리 기준, 현재 건강상태와 1년 전과 비교한 건강상태로 두 지역이 유사한 결과를 보였으며 경기도 지역에서는 학력이, 도 지역에서는 나이가 추가적으로 유의한 요인으로 선택되었다. 본 연구결과에서 서울특별시, 광역시, 경기도, 기타 도 지역의 순으로 유의적인 취업여부 영향요인이 많이 나타났으므로, 이를 고려하여 지역별로 취업자의 특성에 맞는 취업홍보 전략이나 직업훈련과 같은 지원정책을 시행하여야 할 것이다.