전환기 과학기술인재정책의 한계 및 대응방안

과학기술 관련직종 분류에서는 표준직업분류를 기반으로 과학기술 관련직종을 세분화하였다. 2005년에서는 세세분류(5단위) 수준까지 세분화한 기존 연구(고상원, 2000; 조황희 외, 2002a) 결과를 활용하였다. 과학기술 관련직종의 취업자 수를 추출하기 위해서는 표준직업분류 세세분류 수준에서의 데이터가 요구되나, 현실적으로 이처럼 상세한 직업관련 데이터를 얻기는 불가능하다. 이에, 가능한 최대한의 근접치를 구하기 위해 표준직업분류 소분류 수준에서 학력별 직업통계를 제공하는 ’00년도 「인구주택센서스」와 세분류 수준에서의 노동력 현황에 대한 통계를 제공하는 ’04년도 「노동력수요동향조사」의 결과를 활용하였다. 표준직업분류 세세분류 수준에서의 관련 직종 종사자 수를 파악하기 위해서는, 과학기술 관련 직업에 대한 기타 통계 - 예를 들어 교육전문가 중 과학기술분야 종사자의 수를 구하기 위해서는 교원 통계 등 - 등을 활용하여 해당 비중으로 추정하는 방식으로 사용하였다. 둘째, 수요전망의 경우 취업자 수를 기반으로 검증을 실시하였는데 그 이유는 다과 같다. 수급전망에서 제시한 수요는 성장수요(Growth Demand)와 대체수요 (replacement demand)로 양분된다. 성장수요는 해당 산업 또는 직업의 발전에 따른 수요 증대에 기인하며, 단순히 기존 총인력 수요전망 결과를 이용하여 금년도 취업자 수에서 전년도 취업자 수를 차감하는 방식으로 전망치를 도출한다. 반면, 대체수요는 타 직업으로의 이직 및 정년퇴직에 따른 감소분과 결혼, 입학, 입대 및 이민 등의 이유로 인해 노동시장을 떠나는, 즉 경제활동인구에서 벗어나는 감소분을 대체하는 수요로 대체수요비율 추정치를 통해 전망치가 도출된다. 하지만, 현재의 기초통계 자료로는 대체수요율이 정확하게 산정되지 못한다는 한계가 있다. 대체수요율은 직업별 자료를 활용하여 대체수요를 도출한 후 직업-전공 행렬을 이용하여 전공별 대체수요로 전환하여 사용한다. 하지만, 과학기술인력의 경우 전공 및 학력별로 각각 대체수요율을 계산해야 하므로 이 과정이 쉽지 않다. 이에, 본 연구에서는 대체수요를 고려하지 않고 취업자 수를 기반으로 한 검증을 실시하였다. 본 절에서는 전술한 4가지 전망 중 2013년에 실시된 ‘13 KISTEP 전망을 제외한 3가지 전망을 대상으로 실제치와 예측치와의 비교를 통해 전망 결과의 예측 타당성을 분석하였다. 2002년 STEPI 전망은 전망 기간이 종료되었으므로 2010년의 실제 치를 구하여 비교․분석할 수 있으나, ’05년 전망과 ‘09년 전망은 모두 전체 전망 기간(10년)에 대한 전망값 총량만을 제시하고 있어 연도별 데이터 검증이 불가능하다. 이에 본 절에서는 ’02년 전망과 ‘05/’09년 전망에 대해 다른 방법론을 사용하였으며 먼저 이를 간략히 소개하도록 한다. 중장기인력 수급전망 방법은 위에서 살펴본 바와 같이 공급전망과 수요전망으로 구분되며, 도출된 전망값을 토대로 수급차를 분석한다. 그러므로 사후적 검증도 공급과 수요로 구분하여 검증하는 것이 타당할 것이다. 첫째, 공급전망의 경우, 과학기술인력에 대한 별도의 학력·전공별 공급 규모가 공식 통계에서 제시되지 않으므로 한국교육개발원에서 제공하는 교육 통계를 기반으로 과학기술인력에 해당하는 전공(이학, 공학, 의약학) 분야 졸업생의 연도별 데이터를 구하고, 경제활동인구조사의 전공 및 학위별 경제활동참가율을 적용하였다. 과학기술인력의 학력·전공별 고용 통계 역시 공식 통계에서 제시되지 않으므로, 기존 국가통계인 통계청의 지역별 고용조사를 토대로 도출하였다. 지역별 고용조사는 지역 고용정책 수립에 필요한 시군 단위의 고용 현황과 산업 및 직업의 고용구조를 파악하는 조사로, 전국 19만 9천 표본가구를 반기(4월, 10월)마다 조사하여 우리나라 전체 시군의 고용 통계를 생산하여 제공하는 조사이다. 취업자 검증을 위해서는 과학기술인력에 대해 전공과 직종을 고려한 데이터를 도출해야 한다. 지역별 고용조사는 전공은 대분류, 직종은 소분류(3단위)까지 데이터를 제공해줌으로써 과학기술인력에 대한 데이터를 선별할 수 있으므로 과학기술인력에 대한 취업자 수를 분석할 수 있다. 지역별 고용조사는 학력수준별×전공별×직업별 고용 통계를 제시하고 있는데, 이때 학력 수준은 석·박사가 통합되어 있고, 전공은 대분류를 따르고 있어 이학 계열과 농림수산학 계열이 자연계열로 통합․제시되어 있다. 또한, 직업은 중분류(2digit) 수준을 따르고 있어 과학기술인력 정의에 따른 직업을 선정하는데 큰 어려움을 내포하고 있다. 수요전망은 지역고용조사의 취업자 수를 기반으로 한다. 우선 지역고용조사 데이터를 토대로 과학기술인력에 대한 학력별, 전공별 데이터를 도출하면 다음과 같다. 첫째, 과학기술인력의 학력별 비중을 살펴보면 대졸(60%), 전문대졸(25%), 석사졸(12%), 박사졸(6%)의 순으로 나타났다. 연도별 추이를 살펴보면 전문대는 2008년 기준으로 41만명에서 2013년 45만명으로 증가하였으며 연평균 증가율은 1.85%로 타 학력군 대비 가장 낮은 증가율을 보이고 있다. 비중 추이를 살펴보면 2009년 대비 감소하다가 2011년 증가한 후 2013년도에 21.1%까지 비중이 낮아진 것으로 나타났다. 대졸은 2008년 100만명에서 2013년 129만명으로 5년간 29만명이 증가해 5.13%의 연평균 증가율을 보이고 있다. 전체 과학기술인력 중 대졸 비중은 전문대졸과 반대로 증가하는 양상을 보이다가 2011년 감소한 후 2013년 59.8%로 증가하는 양상을 보이고 있다. 고급인력 수요의 증가에 따라 박사인력의 증가율이 8.8%로 상당히 높게 나타났는데 2008년 8만4천명에 그치던 박사인력은 2013년 13만8천명까지 증가하였으며, 비중도 매년 증가하고 있는 것으로 나타났다. 본 장의 구성은 다음과 같다. 제1절의 이하에서는 수급전망의 필요성과 목적, 그리고 주요 연구 동향과 방법론을 소개한다. 수급전망 방법론은 많은 선행 연구와 직접 수급전망을 수행한 연구에서 자세히 소개되었으나 본 연구의 목적 중 하나인 수급전망의 한계를 살펴보기 위해 핵심 내용을 다시 정리하였다. 제2절에서는 2000년대 이후 수행된 주요 과학기술인력 중장기 수급전망의 결과를 비교․분석하였으며 제3절에서는 2000년, 2005년, 2009년에 각각 실시된 과학기술인력 중장기 수급전망 결과와 지역고용조사 등을 통해 나타난 실제 수치와의 비교 분석을 통해 사후적 검증을 실시하였다. 마지막 제4절에서는 수급전망의 한계와 함께 과학기술인력 중장기 수급전망의 유용성, 정확성 등을 높일 수 있는 제언을 중심으로 기술하였다. STEPI에서 실시한 2001∼2010년간 과학기술인력의 수급전망 결과는 다음과 같다. 전망기간 동안 과학기술인력의 공급은 84만 8천명, 수요는 71만 2천명으로, 초과공급은 13만 6천명으로 전망하고 있다. 학력 수준별로 살펴보면, 전문학사 10만 명, 학사 3만 1천명, 석사 8천명의 초과공급을 보이는 반면, 박사는 3천명의 초과수요가 나타나고 있다. 전공계열별로 살펴보면, 공학 9만 1천명, 농림수산학 8천명, 이학 1만 6천명, 의약학 2만 2천명의 초과공급을 보이면서, 전 계열에 걸쳐 초과공급 현상이 나타날 것을 전망하였다. 의약학 계열의 경우, 전문학사에서는 초과공급을 보이지만, 학사, 석사, 박사에서는 초과수요를 예측하고 있다. KISTEP에서 실시한 2005∼2014년 과학기술인력의 수급전망 결과를 살펴보면, 전망기간 동안 과학기술인력의 공급은 124만 3천명, 수요는 95만 6천명으로, 공급에서 수요를 뺀 초과공급량은 28만 7천명으로 전망하고 있다. 학력 수준별로 살펴보면, 전문학사 16만 5천명, 학사 10만 2천명, 석사 2만 4천명의 초과공급을 보이는 반면, 박사 과학기술인력은 5천명의 초과수요를 전망하고 있다.