근로자 속성에 따른 퇴직연금 최적유형 선택에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 권순원 | - |
dc.contributor.author | 위경우 | - |
dc.contributor.author | 김봄이 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T13:18:33Z | - |
dc.date.issued | 2011-02 | - |
dc.identifier.issn | 1226-2234 | - |
dc.identifier.issn | 2465-8839 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/12686 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 시뮬레이션 방법론을 이용하여 근로자의 속성에 따른 퇴직연금 유형의 최적 선택을 분석했다. 이를 위해 본 연구는 우선 벤치마크 근로자를 설정하여 그의 퇴직연금 유형에 대한 선호를 살펴본 후 근로자 속성을 나타내는 여섯 가지 요인들을 하나씩 변화시키면서 연금유형의 선택이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 우선 근로자의 속성을 나타내는 변수들 가운데 취업개시 연령, 평균 임금상승률, 임금상승률의 변동성 변화는 근로자의 연금유형 선택에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 다른 조건들이 일정할 경우 취업개시 연령이 늦고, 평균 임금상승률이 높으며, 임금상승률의 변동성이 낮은 근로자 집단에서 확정기여형보다는 확정급여형 연금을 상대적으로 선호하는 것으로 나타났다. 반면, 근로자의 연금유형 선택은 초기 보유자산 규모, 위험에 대한 태도, 그리고 평균 근속년수의 변화에는 민감하게 반응하지는 않는 것으로 나타났다. 다만 평균 근속년수가 긴 장기 근속근로자의 경우 확정급여형 연금에의 선호가 높아지는 경향은 일부 발견할 수 있었다. | - |
dc.format.extent | 20 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 대한경영학회 | - |
dc.title | 근로자 속성에 따른 퇴직연금 최적유형 선택에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study on the Optimal Choice of Retirement Pension Plans by the Employees | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 대한경영학회지, v.24, no.1, pp 549 - 568 | - |
dc.citation.title | 대한경영학회지 | - |
dc.citation.volume | 24 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 549 | - |
dc.citation.endPage | 568 | - |
dc.identifier.kciid | ART001533450 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01847355 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.