패널조사에서 표본이탈 또는 탈락(attrition) 문제는 패널기간이 길어질수록심해질 가능성이 크며 추정결과의 편의도 유발할 수 있다. 이러한 문제에 대한가장 근본적인 해결방법은 패널조사의 표본이탈률 자체를 줄이는 것인데, 이를 위해서는 표본이탈의 과정과 패턴에 대한 정확한 이해가 필요하다. 이에본 연구는 우리나라의 대표적 패널조사인 한국노동패널조사 1차∼17차 년도 자료를 이용하여, 패널탈락이 발생하는 요인과 각 요인의 영향력은 어느정도인지 분석하고 이를 이용하여 패널탈락 위험군 및 탈락시점에 대해 예측한다. 분석방법으로는 패널지속기간(duration)이 증가함에 따라 패널탈락 위험률(hazard rate)이 일정하게 변한다기보다는 어느 특정 시점까지는 높아지다가그 이후에는 다시 낮아지는 경우를 포함하는 로그로지스틱 생존분석 모형을사용한다. 분석의 결과, 고졸 가구주인 경우, 비광역시에 거주하거나 가구주가임금근로자인 경우와 가구주 연령이나 가구소득이 높을수록, 그리고 가구원수가 적을수록 패널지속기간이 유의하게 길어지는, 즉 패널탈락 위험이 낮아지는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 한 예측결과는, 각 가구의 특성에 따라패널탈락 예상 시점이 달라지며, 특히 가구주 학력이 고졸 미만이거나 전문대졸 이상인 경우, 비취업자인 경우, 광역시에 거주하거나 가구주 연령이 45세미만인 가구의 경우, 상대적 위험군으로 분류가능함을 보여준다. 또한 한국노동패널조사 와 같은 장기 패널조사의 경우 대표성과 신뢰성, 그리고 지속성을 확보하기 위해서는 이러한 패널탈락 위험군에 대한 사전관리가 필요함을시사한다.

Panel attrition problem is more likely to occur as yearly survey data accumulate and as a result, a systematic attrition may cause the estimators biased in the analysis. A fundamental solution to this problem is to reduce the attrition rate itself and thus it is necessary to understand the process and pattern of sample attrition. Using Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS) 1st～17th waves, we aim to investigate the risk factors to affect panel attrition and to predict the response duration for a specific household. Reflecting the observed pattern that the hazard rate for sample attrition is possibly increasing up to a certain time point and then going down afterwards, we employ the log-logistic survival analysis as an econometric approach. Empirical results show that the response duration becomes longer when the household is living in non-metropolitan region and the head is a wage-earner. In addition, as the head is older, less educated or earns more income, the longer survival time is predicted. Based on the estimation results, the expected time out of the survey highly depends on household characteristics. In particular, we can identify that the households with less educated, self-or non-employed, living in metropolitan area, and aged less than 45 are more subject to panel attrition. As longitudinal survey such as KLIPS continues, our analysis implies that proactive managements for the households vulnerable to sample attrition are required to maintain a representative and reliable sample.