All Issue

2026 Vol.32, Issue 2
Transition Dynamics of the Gap Between Overall and Youth Employment Rates Across Regions
- A Markov Transition and Sequential Binary Logit Approach -

지역 전체-청년층 간 고용률 격차의 전이 구조와 변화 경로
- 마르코프 전이와 단계적 이항 로짓 접근 -

박소현

Park, Sohyun

성신여자대학교 인문과학연구소 연구교수
Research Professor, Humanities Research Institute, Sungshin Women’s University
31 May 2026. pp. 1-20
PDF Citation
Abstract
This study investigates the structural patterns and dynamic trajectories of the gap between overall and youth employment rates across regions, and explores the regional characteristics associated with the persistence of this gap. To this end, regions are classified using relative indicators of the employment rate gap, and a Markov transition model is employed to identify transition probabilities and trajectory patterns. A sequential binary logit model is further applied to examine factors associated with the likelihood of being in specific destination states. The findings show that regions with larger and more volatile gaps tend to remain in or transition toward high-gap states, particularly in non-capital regions. In contrast, higher levels of outbound commuting are associated with trajectories of gap reduction. In addition, regions with a high share of highly educated populations but limited high-skilled employment tend to remain in high-gap states, indicating a structural mismatch between human capital and local labor market conditions. The results underscore the importance of understanding youth employment issues in relation to regional labor market structures and spatial linkages.
Keywords
youth
employment gap
Markov transition probability
spatial hierarchy
binary logit model
본 연구는 지역 전체-청년층 간 고용격차의 구조와 변화 경로를 분석하고, 고용격차의 심화 및 고착과 연관된 지역적 특성을 탐색한다. 이를 위해 고용률 격차의 상대 지표를 활용하여 지역을 군집화하고, 마르코프 전이 모형을 적용하여 군집 유형 간 전이확률을 기반으로 전이 경로를 추정하였다. 또한 단계적 이항 로짓 모형을 통해 특정 도착 군집에 속할 가능성과 연관된 지역적 요인을 분석하였다. 분석 결과, 전체-청년층 간 고용률 격차가 크고 변동성이 높은 지역은 고격차 상태에 머무르거나 심화하는 경향이 강하게 나타났으며, 이러한 전이 패턴은 비수도권에서 상대적으로 뚜렷하게 관측되었다. 반면 외부 노동시장으로의 통근 비중이 높은 지역은 고용률 격차가 완화되는 방향과 연관되는 경향을 보였다. 또한 고학력 인구 비중이 높지만 이를 흡수할 수 있는 고숙련 일자리 기반이 충분하지 않은 지역일수록 고격차 상태에 머무를 가능성이 상대적으로 높게 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 청년층 고용 문제를 단일 지표가 아닌 지역 전체 고용 대비 청년층의 상대적 위치 변화라는 관점에서 이해할 필요가 있음을 시사하며, 지역 노동시장의 구조와 공간 위계, 그리고 통근을 포함한 기능적 노동시장 간 연계가 고용격차의 변화 양상과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다.
키워드
청년층
고용격차
마르코프 전이확률
공간 위계
이항 로짓 모형
References
  1. 강동우, 2023, 일자리 분포의 지역격차: 수도권과 비수도권 간 비교를 중심으로, 노동리뷰 11월호, 한국노동연구원.
  2. 강희재·김창희·김수욱, 2014, 마르코프 체인을 이용한 일반직 공무원 연금 안정상태에 관한 연구, 경영논집, 48, 25-36. 10.4217/OPR.2014.36.1.025
  3. 권용재·전봉걸·배석진, 2020, 고령층의 경제활동 참여 증가가 청년고용 등에 미치는 영향: 광주·전남지역을 중심으로, 사회과학연구, 46(2), 167-205.
  4. 김가율, 2006, 비고용인구의 노동력상태 이행 역동과 영향요인에 관한 연구: 취업·실업·경계노동력·순수비경활 상태로의 이행을 중심으로, 노동정책연구, 6(1), 1-37.
  5. 김기승, 2005, 마코프(Markov)모형에 기초한 취업률 및 고용형태 변화분석, 한국경제연구, 14, 167-194.
  6. 김리영, 2019, 지역 간 특성 차이가 서울시 청년층 이동에 미치는 영향 분석, 지역연구, 35(2), 49-57.
  7. 남재량·류근관·최효미, 2005, 고용불안계층의 실태 및 고용정책과제. 한국노동연구원.
  8. 노법래·문영민, 2021, 장애인의 노동시장 진입과 일자리 질의 변화 궤적에 관한 연구 - 잠재 마르코프 모형(Hidden Markov Model)을 활용한 고용 궤적 유형화와 집단 간 비교를 중심으로 -, 한국사회복지학, 73(3), 61-89. 10.20970/kasw.2021.73.3.003
  9. 문남철, 2019, 지역고용시장의 변화와 지역 간 노동이동, 지역과 지리, 25(4), 449-462. 10.26863/JKARG.2019.11.25.4.449
  10. 문영만, 2022, 비수도권 청년의 수도권 유출 실태 및 결정요인 - 7개 권역과 노동시장 격차를 중심으로, 지역사회연구, 30(4), 55-77. 10.31324/JRS.2022.12.30.4.55
  11. 박소현, 2025, 지역 간 청년층 고용 격차 유형화 및 구조적 요인 분석, 대한지리학회지 60(4), 504-516.
  12. 박소현·김경민·이금숙, 2018, 수도권 청년층과 고령층 일자리 분포의 특성과 변화 예측, 대한지리학회지, 53(1), 75-89.
  13. 박재완, 2017, 소득계층 이동성 추이의 Markov과정 분석, 정책분석평가학회보, 27(4), 63-90.
  14. 박종훈·이경재·이성우, 2018, 지역 노동시장의 산업구조를 고려한 청년층 고용 활성화 방안에 관한 연구, 한국지역개발학회지, 30(4), 133-159.
  15. 박홍철·이주형, 2013. 지역 간 고용격차와 고용경쟁력 분석에 관한 연구, 한국산학기술학회 논문지, 14(5), 2207-2214. 10.5762/KAIS.2013.14.5.2207
  16. 서민재·남기범, 2025, 노인 모빌리티의 지역 격차 - 구성효과와 맥락효과 분석 -, 지역과 지리, 31(4), 673-693. 10.26863/JKARG.2025.11.31.4.673
  17. 서민철, 2019, 소득세 자료를 활용한 우리나라의 지역별 소득 격차의 추이, 지역과 지리, 25(3), 326-346. 10.26863/JKARG.2019.8.25.3.326
  18. 손경현·김의준, 2025, 청년고용의 수도권 프리미엄, 국토계획, 60(6), 114-129. 10.17208/jkpa.2025.11.60.6.114
  19. 송창현·임업, 2023, 지역노동시장 수준에서 청년층 임금근로자의 직업이동 패턴과 영향요인 분석, 지역연구, 39(3), 49-63.
  20. 신자은, 2023, 노동시장 진입 시점 경기상황이 청년층의 임금과 고용에 미치는 영향, 노동정책연구, 23(1), 31-63.
  21. 유나영·마강래, 2024, 비수도권 광역시 청년인구의 지역 간 이동패턴에 관한 연구, 한국지역개발학회지, 36(2), 1-22.
  22. 윤윤규·최형재, 2020, 청년유인형 일자리 특성 연구, 한국노동연구원.
  23. 이규용·고영우·김우영·오민홍·이상호·홍성효, 2015, 지역고용전략 수립을 위한 노동시장 연구, 한국노동연구원.
  24. 이상호, 2008, 지역노동시장권(LLMAs)의 측정과 적용 가능성에 관한 연구, 노동정책연구, 8(4), 147-182.
  25. 이용호·김민수, 2022, 청년층 고용형태의 상태의존성 분석, 한국사회복지학, 74(4), 241-264. 10.20970/kasw.2022.74.4.009
  26. 이원호, 2017, 일자리의 지리와 소득 결정의 지역성 연구 : 지방 광역대도시 노동시장의 사례, 지역과 지리, 23(3), 638-651. 10.26863/JKARG.2017.08.23.3.638
  27. 이희연·이용균, 2004, 인터넷의 확산에 따른 디지털 격차와 공간구조의 변화, 지역과 지리, 10(2), 407-427.
  28. 정준호, 2024, 글로벌 금융위기 이후 수도권과 비수도권 간 일자리 격차, 한국경제지리학회지, 27(3), 155-173.
  29. 통계청, 2025, 주민등록인구 현황, 연간 고용동향, 지역별 고용조사.
  30. 함선유·이원진·김지원, 2021, 코로나19의 확산과 청년노동시장 변화, 한국보건사회연구원.
  31. Aldan, A., Çıraklı, M.E., and Torun, H., 2021, Covid 19 and the Turkish labor market: Heterogeneous effects across demographic groups, Central Bank Review, 21(4), 155-163. 10.1016/j.cbrev.2021.12.003 PMC8648618
  32. Bosch, M. and Maloney, W.F., 2010, Comparative analysis of labor market dynamics using Markov processes: An application to informality, Labour Economics, 17(4), 621-631. 10.1016/j.labeco.2010.01.005
  33. Chapmann, J., 2017, Markov Models, Createspace Independent Publishing Platform.
  34. Cortes, G.M. and Forsythe, E., 2023, Heterogeneous labor market impacts of the COVID-19 pandemic, ILR Review, 76(1), 30-55. 10.1177/00197939221076856 36605816 PMC9702931
  35. Fan, X., Xu, Z., Skare, M., and Wang, X., 2025, The impact of COVID-19 on unemployment dynamics: a panel analysis of youth and gender-specific unemployment in European countries, International Entrepreneurship and Management Journal, 21(1), 71. 10.1007/s11365-025-01095-4
  36. Florida, R., 2002, The rise of the creative class, Basic books, New York.
  37. Ibe, O., 2013, Markov Processes for Stochastic Modeling, 2nd Edition, Elsevier Academic Press, Cambridge, Massachusetts. 10.1016/B978-0-12-407795-9.00015-3
  38. Lee, R.D. and Tuljapurkar, S., 1994, Stochastic Population Forecasts for the United States: Beyond High, Medium and Low, Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1175-1189. 10.1080/01621459.1994.10476857
  39. Liu, K., Bo, X., Zhaoping, W., Du, R., and Heng, C., 2025, Measurement of population agglomeration, dynamic change characteristics, and motivations in metropolitan agglomerations—A case study of the Xi’an metropolitan area, PloS one, 20(1), e0316385. 10.1371/journal.pone.0316385 39879253 PMC11778646
  40. OECD, 2020, OECD Employment Outlook 2020: WORKER SECURITY AND THE COVID-19 CRISIS, Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/19991266 10.1787/19991266
  41. Osaki, S., 1992, Applied stocahastic system modeling, Springer, Berlin, Heidelberg. 10.1007/978-3-642-84681-6
  42. Park, S. and Lee, K., 2023, The determinants of occupational distribution in Seoul metropolitan area: Comparison of high- and low-skilled occupations, Geographical Research, 61(4), 407-540. 10.1111/1745-5871.12612
  43. Plane, D.A. and Rogerson., P.A., 1994, The Geographical Analysis of Population with Applications to Planning and Business, John Wiley&Sons, New York.
  44. Tansel, A. and Ozdemir, Z.A., 2019, Transitions across labor market states including formal/informal division in Egypt, Review of Development Economics, 23(4), 1674-1695. 10.1111/rode.12620
Information
  • Publisher :The Korean Association of Regional Geographers
  • Publisher(Ko) :한국지역지리학회
  • Journal Title :REGION AND GEOGRAPHY
  • Journal Title(Ko) :지역과 지리
  • Volume : 32
  • No :2
  • Pages :1-20
  • DOI :https://doi.org/10.26863/JKARG.2026.5.32.2.1
Journal Informaiton REGION AND GEOGRAPHY REGION AND GEOGRAPHY
Journal Informaiton Journal Informaiton - close