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기술진보에 따른 노동시장의 변화와 이에 대응하기 위한 교육 및 직업능력개발 지원 체계의 필요성 doc_id PCY_201901240526112771_9

주제 (main_topic)
기술진보에 따른 노동시장의 변화와 이에 대응하기 위한 교육 및 직업능력개발 지원 체계의 필요성
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
본 연구에서는 기술진보에 따른 산업 및 직업별 영향을 살펴보기 위해 한국고용정보원의 고용보험DB를 활용하여 분석하였다. 고용보험DB는 고용보험 취득 및 상실이라는 행정적인 과정에서 생성된 자료이므로 연구에 있어 일정한 한계를 가지고 있다. 그러나 샘플링에 의존하는 다른 조사데이터에 비해 우리나라 노동시장에 존재하는 임금근로자를 거의 포괄하고 있어 데이터의 정확성 측면에서 강점을 가진다고 볼 수 있다. 2017년 12월 현재 고용보험에 가입된 전체 피보험자 수는 12,958,825명으로 나타났다. 산업별로 살펴보면, 제조업 27.8%, 도매 및 소매업 11.5%, 보건업 및 사회복지 서비스업 11.1%, 사업시설관리 및 사업지원 서비스업 8.9% 순으로 비중이 높은 것으로 나타났고, 직업별로 살펴보면 경영, 회계, 사무 관련직 22.2%, 관리직 14.7%, 환경, 인쇄, 목재, 가구, 공예 및 생산 단순직 10.9% 순으로 비중이 높은 것으로 각각 나타났다. 앞에서는 기술진보로 인한 우리나라 노동시장이 어떻게 변화할 것인지 산업 및 직업별로 살펴보았다. 이와 같은 노동시장의 변화에 적절하게 대처하기 위해 대학교육과 관련된 변화도 필요할 것으로 판단된다. 이하에서는 김세움(2015) 및 오호영 외(2016)에서 도출된 대학 전공별 컴퓨터 대체 확률을 이용하여 기술진보로 인한 대학교육의 변화와 관련된 분석 결과를 제시하고자 한다. 김세움(2015) 및 오호영 외(2016)의 경우 공통적으로 한국고용정보원의 『대졸자직업이동경로조사(Graduates Occupational Mobility Survey: GOMS)』를 활용하여 대학 전공별 컴퓨터 대체 확률을 산출하여 분석 결과를 제시하고 있다. 김세움(2015)의 경우 2010 GOMS를, 오호영 외(2016)의 경우 2007 GOMS, 2013 GOMS를 각각 활용하여 분석한 결과 차이점이 존재하나, 분석에 활용한 데이터 기간의 차이만 존재할 뿐 분석 결과는 유사하게 나타났다. 먼저 김세움(2015)의 분석 결과를 살펴보면 의약, 교육, 공학 및 예체능 계열 졸업생이 종사하는 직종의 대체 확률이 상대적으로 낮게 나타난 반면, 인문, 자연 및 사회계열 졸업생이 종사하는 직종의 대체 확률은 상대적으로 높게 나타났다. 다음으로 오호영 외(2016)의 분석 결과를 살펴보면 의약, 교육 및 공학계열의 대체 확률이 상대적으로 낮게 나타난 반면, 사회, 인문, 자연계열의 대체 확률은 상대적으로 높게 나타났다. 두 연구 모두 이러한 분석 결과의 원인으로, 대체 확률이 상대적으로 낮은 전공 계열의 경우 기술진보에 따른 고용대체가 일어나기 힘든 고숙련 전문 직종 및 기술 직종으로의 진출이 활발하다는 점, 또한 창의적인 업무수행이 필수적인 분야로 로봇 기술이 인간의 영역을 침범하기 힘든 분야인 점을 제시하고 있다. 이에 반해 대체 확률이 상대적으로 높은 전공 계열의 경우, 직종별 컴퓨터 대체 확률 분석 결과에서 나타난 바와 같이 “금융, 보험 관련직” 및 “경영, 회계, 사무 관련직”으로의 진출이 활발하다는 점을 그 원인으로 제시하고 있다. 다음으로 컴퓨터 대체 확률을 활용하여 각 산업 및 직업별 고용변화 추이를 살펴본 결과, 대체 확률이 높은 “A. 농업, 임업 및 어업”, “B. 광업”, “D. 전기, 가스, 증기 및 수도사업”, “18. 섬유 및 의복 관력직”, “23. 농림어업 관련직”, “16. 재료 관련직”의 경우 최근 들어 고용보험 피보험자 수가 감소세를 보이는 것으로 나타났다. 컴퓨터 대체 확률의 경우 10~20년 후 노동시장을 상정한 것을 가정하고 있으므로, 시간이 지날수록 이러한 고용의 감소세는 가속화될 것으로 추측할 수 있다. 이러한 기술진보로 인한 노동시장 및 고용의 변화에 적절히 대응하기 위해서는 교육의 변화도 필요함을 시사한다. 이상의 결과로 볼 때, 기술진보 및 4차 산업혁명으로 기업의 노동수요 변화는 자동화에 노출된 근로자들이 현재 수행 중인 직무의 내용 및 구성에서 크고 작은 변화를 경험할 가능성이 높고, 극단적인 경우에는 현재의 일자리에서 다른 일자리로 이직 혹은 실직을 할 가능성이 높다. 이러한 노동수요의 변화에 따른 노동시장의 변화는 본 연구에서도 분석한 것처럼 현재 양질의 일자리를 제공하고 있는 제조업과 금융 및 보험업 등에서 두드러지게 나타날 가능성이 높다. 그러나 김한준(2016)의 연구에서는 기술의 변화로 근로자가 수행하는 업무의 변화 정도에 대해 전체 응답의 52.6%가 다소 변화할 것이라고 하여 큰 변화를 기대하고 있지는 않은 것으로 나타났다. 또한 수행하는 업무의 대체 정도에 대해서도 전체 응답의 53.4%가 업무의 1/4 정도를 대체할 것이라고 응답하였다. 이는 현재 진행 중인 기술진보에 대해서 근로자들이 적극적이고 효과적으로 대응할 가능성은 높지 않다. 그러므로 적극적으로 근로자들이 기술진보에 대응할 수 있도록 유인책과 정보 제공을 확대할 필요가 있다. 2016년 세계경제포럼 보고서에서 향후 5년 안에 500만 개의 직업이 사라진다는 예측을 제시한 것처럼 미래의 변화는 우리가 생각하는 것보다 더 빠르게 나타날 가능성이 높다. 이는 교육 및 훈련으로 축적된 다양한 지식의 효과가 과거에 비해서 더 짧아진다는 것을 의미하며, 상시적 및 지속적으로 새로운 지식을 습득해야 한다는 것을 의미한다. 그러므로 상시적이고 지속적인 교육 및 훈련이 가능하도록 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 또한 기술진보에 대응하는 교육제도의 변화도 필요할 것으로 판단된다. 직업능력향상교육은 고용노동부의 직업능력개발 지원 사업이 가장 대표적이다. 예산을 보면, 2017년 교육부의 평생직업교육 분야 전체 예산이 6,195억 원(교육부 국가평생교육진흥원, 2018: 303)인 데 비해, 2016년 고용노동부의 직업능력개발 사업의 집행액은 1조 5,973억 원으로 규모가 매우 크다. 여기에서는 고용노동부의 직업능력개발 사업을 중심으로 사업내용과 현황을 살펴본다. 직업능력개발 사업은 대상자를 기준으로 재직자 훈련과 실업자 훈련으로 나뉜다. 재직자 훈련은 “근로자의 직무능력 향상을 위해 사업주가 근로자에게 훈련을 실시하거나 근로자 스스로 훈련을 받는 경우 정부가 비용을 지원”(고용노동부, 2017: 3)하는 훈련이다. 기업을 지원하는 재직자 훈련으로는 ‘사업주 직업훈련 지원’과 2013년부터 시작된 ‘일학습병행제’ 등이 대표적이며, 노동자 개인을 지원하는 훈련으로는 ‘근로자 내일배움카드제’ 등이 있다. 실업자 훈련은 “실업자의 취업능력 또는 기초 직무능력 습득을 위해 정부가 훈련기관에 훈련을 위탁하거나 실업자가 직접 훈련을 받는 경우 정부가 비용을 지원”(고용노동부, 2017: 3)하는 훈련이다. 대표적인 실업자 훈련은 ‘구직자 내일배움카드제’와 ‘국가기간전략산업직종 훈련’이며, 2017년부터 시작한 ‘4차 산업혁명 선도인력 양성훈련’ 등이 있다. ‘구직자 내일배움카드제’는 “취 창업을 위한 기술 기능 습득이 필요한 15세 이상 구직자에게 훈련비를 지원하여 적합한 직업능력개발훈련과정을 수강할 수 있도록 하고, 개인별 훈련이력 정보를 통합관리하여 체계적인 직업능력개발을 지원하는 제도”(고용노동부, 2017: 17)이다. 1년간 훈련비의 20~95%를 최대 200만 원까지 지원하고, 월 11만 6천 원 한도의 훈련 장려금도 지급한다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
김세움(2015)과 오호영 외(2016)의 연구에서 공통적으로 나타난 컴퓨터 대체 확률이 낮은 전공 계열의 특징은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    두 연구에서 공통적으로 언급된 컴퓨터 대체 확률이 낮은 전공 계열의 특징을 파악해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    김세움(2015)과 오호영 외(2016)의 연구 결과 중 대체 확률이 낮은 전공 계열을 추출한다.

    • 김세움(2015)의 분석 결과를 살펴보면 의약, 교육, 공학 및 예체능 계열 졸업생이 종사하는 직종의 대체 확률이 상대적으로 낮게 나타난 반면
    • 오호영 외(2016)의 분석 결과를 살펴보면 의약, 교육 및 공학계열의 대체 확률이 상대적으로 낮게 나타난 반면
  3. 3근거 선택evidence_selection

    두 연구가 공통적으로 제시한 대체 확률이 낮은 전공의 원인에 대한 설명을 선택한다.

    • 두 연구 모두 이러한 분석 결과의 원인으로, 대체 확률이 상대적으로 낮은 전공 계열의 경우 기술진보에 따른 고용대체가 일어나기 힘든 고숙련 전문 직종 및 기술 직종으로의 진출이 활발하다는 점, 또한 창의적인 업무수행이 필수적인 분야로 로봇 기술이 인간의 영역을 침범하기 힘든 분야인 점을 제시하고 있다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    추출된 원인을 종합하여 특징을 정리한다. 기술진보에 의한 고용대체가 어려운 직종으로의 진출과 창의적 업무 수행의 필요성을 결합한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    대체 확률이 낮은 전공 계열은 고숙련 전문직 및 기술직으로의 진출이 활발하며, 창의적 업무 수행이 필수적이어서 로봇 기술이 침범하기 어렵다는 결론을 도출한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    질문에 대한 최종 답변을 작성한다.

최종 답변 (final_answer)
대체 확률이 상대적으로 낮은 전공 계열은 기술진보에 따른 고용대체가 일어나기 힘든 고숙련 전문 직종 및 기술 직종으로의 진출이 활발하며, 창의적인 업무수행이 필수적인 분야로서 로봇 기술이 인간의 영역을 침범하기 힘들다는 특징이 있다.
핵심 해석 (core_interpretation)
김세움(2015)과 오호영 외(2016) 연구에서 컴퓨터 대체 확률이 낮은 전공 계열은 기술진보에 따른 고용대체가 일어나기 힘든 고숙련 전문 직종 및 기술 직종으로의 진출이 활발하며 창의적인 업무 수행이 필수적이다.