회귀분석 결과

[표 7]

회귀분석 결과

다중 고정효과를 반영한 Probit 모델의 회귀분석 결과를 [표 7]에서 확인 할 수 있다. 종속변수 Developing의 결과를

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (1)~(3)

에서 확인할 수 있고,

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (4)~(6)

은 종속변수 Keeping의 결과를 보여준다.

먼저

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (1)~(3)

^에서

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡} ^{는 양의 유의한 영향을 미쳤다. 이는}

t년도

직업에서 이미 보유한 스킬과 연관성이 높을 수록 t+3년에 획득할 가 능성이 높다는 것을 의미한다. 즉, 직업에서 스킬 획득에 경로 의존성이 있다 고 해석할 수 있다.(가설 1

)

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (3)

에서는

𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑏

_𝑖 는 양의 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 이는 직업의 자동화 대체 확률이 높을 수록 새로운 스킬을 획득하게 될 가능성이 높다는 것을 보여준다.(가설 2

)

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이어서 상호작용항인

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡}

∗ 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑏

_𝑖은 유의한 양의 영향 을 보여준다. 이는 직업의 자동화 대체 가능성이 직업 안에서 스킬 획득의 경로 의존성을 강화한다는 결과를 보여준다. (가설 3

)

세가지 통제 변수 중 스킬 획득에 있어 유의미한 영향을 보여준 것은

𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛

_𝑖,𝑡로 유의한 음의 영향을 보였다. 이는 교육수준이 높을 수록 새로 운 스킬 획득을 위한 한계비용이 상승하여 새로운 스킬 획득에 부정적인 영향 을 미친다고 해석할 수 있다.

다음은 종속변수 Keeping의 결과인

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (4)~(6)

에서도

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡}

는 양의 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 스킬을 획득하는 것에 비해서는 그 효과 의 크기가 작음을 보여준다.

𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 (6)

에서

𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑏

_𝑖가 유의미한 영향을 주지 못한다. 이는 이미 보유한 스킬을 유지하는데 자동화 대체 위협 이 영향을 주지 못한다는 것을 보여준다. 이어서 상호작용항인

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡}

∗ 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑏

_𝑖이 유의한 양의 영향을 미침을 보여주는데, 자동화 대체 가능성이 스킬 유지에 미치는 영향이 없음에도, 상호작용항이 긍정적인 영향 을 주는 결과는 연관성의 효과가 절대적으로 강하다고 해석할 수 있다.

스킬 유지에 있어 유의미한 영향을 보인 두가지 통제 변수는

𝐴𝑔𝑒

_𝑖,𝑡 와

𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒

_𝑖,𝑡^{이다. 이는 나이가 높을수록 노하우 축적으로 이미 보유한 스킬을} 유지할 가능성이 높음을 보여주고, 연봉이 높을 수록 해당 스킬을 유지함으로 써 얻는 임금을 유지하기 위해 보유하고 있는 스킬을 유지할 가능성이 높음을 보여준다.

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회귀분석 결과를 세가지로 정리하면, 먼저 직업에서 새롭게 획득하는 스킬 은 이미 보유한 스킬과 연관성이 높은 스킬로서 직업에서 스킬 획득이 경로의 존적 임을 보여준다. 그리고 기술에 의한 직업의 대체 위협은 새로운 스킬 획 득의 유인으로 작용한다. 마지막으로 자동화 대체 위협이 높은 직업일 수록 새로운 스킬 획득에 있어 경로의존성은 더욱 강하게 작용한다는 것이다.

5.2.3. 추가분석 : 사회인지적 스킬 의존도 기준 직업 구분

추가 분석으로 직업이 얼마나 사회인지적 스킬에 의존하는가에 따라 직업을 구분하고 이질적인 스킬 획득 뱡향을 확인하고자 했다. (Alabdulkareem et

al., 2018)에서는

이를 구분하기 위해

‘사회인지적

스킬 의존도(Socio-

Cognitive Skill Dependency)’를

산출하여 사용하였다. 위 연구에서 사회인

지적 스킬 의존도는 한 직업 i에서 측정된 전체 스킬의 중요도 대비 사회인 지적 스킬 중요도의 비율을 의미하고,

𝑆𝐶_𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑐𝑦

_𝑖로 표기 하였다. 산출 공식은 아래 (5)와 같다.

𝑆𝐶_𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑐𝑦 _𝑖 = ^∑

𝑠∈𝑆𝑜𝑐𝑖𝑜𝑐𝑜𝑔𝑖𝑛𝑖𝑣𝑒

𝐾𝑁𝑂𝑊( 𝑖, 𝑠)

∑

_𝑠∈𝑆

𝐾𝑁𝑂𝑊( 𝑖, 𝑠) ... (5)

직업별

𝑆𝐶_𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑐𝑦

_𝑖의 Low, Medium, High를 나누는 기준은 각 그룹 의 샘플의 수를 같게 하는 값(Rule of thumb)으로 하였으며(L < 0.635, 0.635

=< M < 0.715, H =< 0.715), Sample

그룹별 회귀분석 결과를 [표 8]에서 확 인할 수 있다.

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[표 8]

사회인지적 스킬 의존도에 따른 Sample Split 결과

먼저

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡} 는 스킬의 획득과 유지에 미치는 영향이 전체적으로 양의 유의한 영향이 있다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 사회인지적 스킬 의존도에 따른 직업 구분과 무관하게 스킬 획득과 유지에는 이미 보유한 스킬들이 영향 을 미친다는 것을 확인할 수 있다. 그룹별로 획득과 유지에 미치는 영향을 비 교해 보면 Low 그룹에서는

𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦

_{𝑖,𝛼,𝑡} 가 스킬의 획득보다는 유지에 더 큰 효과를 가지는 반면, Medium과 High 그룹에서는 스킬의 유지보다 획득에 더 큰 효과를 가짐을 확인할 수 있다.

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𝐶𝑜𝑚𝑝𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑏

_𝑖 는 High 그룹에서만 스킬 획득에 유의한 양의 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 최근의 기술발전에 연관된 스킬이 사회인지적 스킬 임을 고려하였을 때 직업의 자동화 대체 위협 상황에서 사회인지적 스킬 에 대한 의존도가 높은 직업은 이미 보유한 스킬을 바탕으로 새로운 스킬을 획득할 가능성이 높다고 해석할 수 있다.

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