KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

본 연구는 학자금대출 수혜자 중 대졸 취업자의 초기 노동시장 임금에 대한 변화궤적을 탐색하고 각 유형에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 이에 한국장학패널조사의 3-5차년도 자료 중 학자금대출 수혜 경험이 있는 대졸 취업자 1,153명을 분석하였다. 주요 연구문제를 분석하기 위해서 잠재계층성장모형과 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 첫째, 초기 노동시장 임금에 대한 변화궤적의 잠재계층은 3개 집단(지속적 증가형, 감소 후 급격한 증가형, 감소 후 완만한 증가형)으로 분류되었다. 둘째, 초기 노동시장 임금의 변화궤적에 대한 잠재계층을 예측하는 요인에 대해 분석하였다. 먼저 자아존중감이 높을수록, 생활비 총액이 많을수록 ‘감소 후 완만한 증가형’ 집단보다 ‘지속적 증가형’ 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 다음으로 남자일수록, 학교 소재지가 비수도권일수록, 졸업한 대학교의 설립유형이 사립일수록, 정규직일수록, 자아존중감이 높을수록, 삶의 질이 낮을수록, 한국장학재단의 장학금 수혜 금액이 낮을수록, 생활비 총액이 낮을수록 ‘감소 후 완만한 증가형’ 집단보다 ‘감소 후 급격한 증가형’ 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 마지막으로 학교 소재지가 비수도권일수록, 졸업한 대학교의 설립유형이 사립일수록, 정규직일수록, 학자금대출 상환 부담이 낮을수록, 교내 장학금 수혜 금액이 낮을수록, 생활비 총액이 낮을수록 ‘지속적 증가형’ 집단보다 ‘감소 후 급격한 증가형’ 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 이러한 결과를 토대로 본 연구의 교육학적 시사점을 제시하였다.

This study attempted to explore the trajectories of wage changes in the early Labor market of college graduates among student loan beneficiaries and factors affecting each type. Among the data from the 3-5th year of the Korea Student Aid Panel Survey(KOSAPS), 1,153 college graduates with experience in receiving Student loan were analyzed. In this study, the Latent Class Growth Analysis(LCGA) and Multinomial Logistic Regression were used. As results of this study, first, the latent class of the early Labor market wage change trajectories were classified into three groups; the type that continues to increase(Class 1), increases rapidly after decreasing(Class 2), and increases gradually after decreasing(Class 3). Second, the result of analyzing the factor predicting the classification of latent classes for the trajectories of change in wages in the early Labor market were examined. Most of all, the higher the self-esteem and the higher the total amount of living expenses, the higher the probability of belonging to Class 1 than 3. Next, the male, the non-metropolitan area, the private college, the regular worker, the self-esteem, the lower the quality of life, the higher scholarship, and the lower the total cost of living, the higher the probability of belonging to Class 2 than 3. Last, the non-metropolitan area, the private college, the regular worker, the lower the burden of repaying student loans, and the lower the total cost of living, the higher the probability of belonging to Class 3 than 1. Based on these results, the implications of this study were presented.