노인일자리사업의 성과 예측 모형

• 영문명: An Outcome Prediction Model for Participants of Job Creation Project for the Elderly: Based on Living Areas
• 발행기관: 호남대학교 인문사회과학연구소
• 저자명: 모지환(Mo, Jee-hwan) 유제민(Yoo, Jae-min) 최정민(Choi, Jung-min)
• 간행물 정보: 『인문사회과학연구』제29집, 6~37쪽, 전체 32쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.11.30

국문 초록

본 연구의 목적은 지역구분(농촌지역과 도시지역)에 따라, 노인일자리사업 성과를 증가시키는 변인들의 조합을 확인하는 것이다. 이를 위해 의사결정나무 모형을 통해 노인일자리사업 성과에 대한 각 변인들의 타당성 검증의 절차를 거쳤다. 그 결과는 첫째, 농촌지역과 도시지역 노인일자리사업 성과를 가장 효과적으로 예측하는 변인은 참여자의 직무만족으로 나타났다. 둘째, 노인일자리사업 참여자가 직무에 대해 매우 만족한다는 조건하에 농촌지역은 (생계형/동료관계중시형/건강증진형) 모형이, 그리고 도시지역은 (공익형/건강증진형) 모형이 노인일자리사업 성과를 효과적으로 예측하는 것으로 조사되었다. 이상의 결과를 바탕으로 함의와 제언을 제시하였다.

영문 초록

The purpose of this research is to develop a valid index to measure the outcome of the Job Creation Project for the elderly, especially focusing on living areas. The decision tree analysis was used to examine validity and identify the combination of variables that predict better outcomes of the Job Creation Project for the elderly, based on job satisfaction. Job satisfaction was the most important predictor to determine the outcome of the Job Creation Project for the elderly regardless of living areas. When the participants were very satisfied with their job, the conditions that predict the better outcome of the Job Creation Project for the elderly were different according to living areas. Participants in rural areas showed better outcomes if they spent salaries on their living expenses and utilized health care services more than three times per month, poorer outcomes if they were not satisfied with the relationship with co-workers. On the other hand, participants in urban areas showed better outcomes when they participated in public works, had disorders of the musculoskeletal system, were illiterate, or had an education level at the middle school and high school level. Implications and suggestions for further research are provided based on the results.

목차

I. 문제제기

Ⅱ. 선행연구 논의 및 이론적 고찰

III. 연구방법

IV. 분석결과

V. 결론

키워드

노인일자리사업 성과예측모형 Job Creation Project for the elderly Outcome Prediction Model