KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요 약
제1장  서론
 제1절  연구의 배경 및 목적 1
   1. 연구배경 1
   2. 연구목적 3
 제2절  연구범위 3
 제3절  인력수급의 문제 5
 제4절  연구방법의 한계와 구성 7
   1. 연구방법의 한계 7
   2. 본 연구의 구성순서 8
제2장  인력수급예측 문헌 분석
 제1절  국외 문헌 11
   1. 초창기 인력수급예측 방법 11
   2. 인력수급예측 방법의 발전 13
   3. 인력수급예측 방법의 최근 동향 16
 제2절  국내 문헌 22
   1. 국내 거시부문 모형 22
   2. 국내 미시부문 모형 24
제3장  인력수요 전망을 위한 추정 모형
 제1절  양적 인력수요 전망을 위한 추정 모형 27
   1. 전망절차 28
   2. 사용자료 30
 제2절  질적 인력수요 전망을 위한 추정 모형 33
   1. 질적 수요의 개념 33
   2. 추정방법 37
제4장  산업 및 직업별 양적 인력수요 전망
 제1절  산업별 인력수요 전망 44
   1. 산업대분류 취업자 전망 44
   2. 산업중분류 취업자 전망 47
 제2절  직업별 인력수요 전망 51
   1. 직업 대분류별 전망 52
   2. 직업 중분류별 전망 56
 제3절  BLS의 인력수요 전망 60
   1. 산업별 취업자 전망 60
   2. 직업별 취업자 전망 64
제5장  산업 및 직업별 질적 인력수요 전망
 제1절  추정 통계자료 개관 및 특성 68
 제2절  전 산업 및 직업별 인력수요 전망 72
   1. 사무직 72
   2. 생산직 72
   3. 추정결과 72
 제3절  대분류 산업 및 직업별 인력수요 전망 75
   1. 1차 산업(대분류)×직업 75
   2. 2차 산업(대분류, 전기가스 및 건설업 포함)×직업 77
   3. 3차 산업 79
 제4절  중분류 산업 및 직업별 인력수요 전망 88
   1. 2차 산업 중 취업전망이 좋은 교육ㆍ산업ㆍ직업 89
   2. 3차 산업 중 취업전망이 좋은 교육ㆍ산업ㆍ직업 99
제6장  인력수요 전망에 따른 정책과제
 제1절  양적ㆍ질적 수요추정의 연계 논의 109
   1. 연계 의미 109
   2. 보완 연계 110
   3. 시사점 112
 제2절  인력수요 추정 결과에 따른 정책과제 113
   1. 취업전망이 (매우) 좋은 인력공급부족 과제 114
   2. 취업전망이 (매우) 안 좋은 인력의 초과공급과제 116
 제3절  향후 인력수급 추정을 위한 정책과제 119
   1. 수급부문 정의의 문제 119
   2. 자료의 확충의 문제 120
   3. 수·급 추정 모형 개발의 문제 122
SUMMARY 127
<보론> 차세대 성장동력 산업의 인력수요 전망
 제1절 10대 산업별 목표와 인력수요 134
   1.디지털  TV · 방송  134 
   2.디스플레이  136
   3.지능형 로봇  137
   4.미래형 자동차  139
   5.차세대 반도체  140
   6.차세대 이동통신  142
   7.지능형 홈 네트워크  143
   8.디지털콘텐츠 솔루션·SW 솔루션  145
   9.차세대 전지  146
   10.바이오신약·장기  148
 제2절 인력수요의 수정전망  149
   부표  157
   참고문헌  165

  무형의 지식 정보 과학기술 등이 경제 성장의 원천이 되는 새로운 사회 이른바 지식기반사회로의 진입은 사람의 중요성을 부각시키고 있다 성장동력으로서의 사람 또는 인적자원의 중요성은 종래 자본과 노동의 양적 투입을 통한 경제 성장에서 새로운 지식의 창출과 활용에 의한 인적자원의 역량 강화를 무엇보다 강조하고 있다.
  요컨대 21세기 지식기반사회에 있어 국가 경쟁력의 핵심은 사람과 지식이며 특히 인적자원개발정책 체계화를 위한 교육 및 노동 관련 기초통계의 정비 등을 통해 보다 정확한 인력수요 정보의 창출은 필수적인 과제라 할 수 있다.
  본 연구는 이러한 배경과 필요성에 기초하여 국내외 경제 환경 및 노동시장의 주변 환경 변화 등을 고려하여(2010) 중기 년 의 산업별 직업별 구조변화에 따른 노동시장 수요 전망을 수행하였다 또한 직업을 4 개 직군으로 구분하여 학력수준별 산업별 교육투자수익률을 추정하고 이를 통하여 전 산업 또는 전 직업의 교육투자수익률 평균과 비교하여 부문간 노동시장상태의 인력수요 과부족을 추정하였으며 장기적으로는 시장이자율과의 비교를 통해 근로자 개인의 부문간 인적자본 투자 유무를 결정하게 하여 인력공급의 정도를 파악하는 질적 전망도 수행하였다.

  In the knowledge based society in the 21st century the competitiveness of one economy is centrally determined by human capital and knowledge. It is necessary to have accurate creation and generation of statistic indices and information about education and labor in the construction of a human resources development policies system. Given this necessity, manpower demand & supply estimation is a very important issue for basic HRD policy. Such estimation methodologies are mainly divided into 2 ways of quantity and quality, the one is model specification technique and the other is market signaling technique. These 2 ways have been debated on usefulness. Because the objective of the model specification technique is to estimate the precisive number of manpower, it has the advantage of being transparent. However, due to the errors in the estimated forecasting, the international organizations like the World Bank recommend using the estimation attained based on market signaling technique.
  Against this backdrop, the central focus of this research was to estimate the mid-term (by 2010) industry×occupation manpower forecasting with using model specification technique and market signaling technique in the Korean labor market. For manpower forecasting, the classification of industry data used included second-digit level of the SITC, and occupations were divided into 4 groups (high skilled clerical workers, low skilled clerical workers, high skilled production workers and low skilled production workers). For those 4 groups, the investment return by educational attainment and industry was measured using Mincer's wage function.  Based on this, a comparison was made with the average investment return of education for all industries, and for all occupations to estimate any surplus or shortage in the supply and demand for manpower in the sectoral labor market. In addition, a comparison with the market return allowed whether individual workers had made investment in human capital and this helped determine the degree of manpower supply and demand.
  And then this study tried to link model specification technique with market signaling technique to evaluate the credibility of the outcome. However, this linking trial study is only a first step and, because it had limited data and any other problems, future studies need to be undertaken continuously are necessary to link quality with quantity estimation.
  Included in the appendix are the forecasts for the supply and demand of manpower based on the 10 future economic growth engines. This appendix table will help human resources development policy makers and related interested parties as future information.
  Finally this study suggested policy issues for human resources development. This study placed a particular emphasis on higher education policy which was the fixed capacity number coordination issue. If the departments of universities provide excess supply of graduates relative to labor market demand, these fixed numbers should be coordinated. The problems of skill-mismatch and asymmetry of labor market information were also raised. Other policy issues raised in the study concerned problems associated with time series data and creation of essential data, and methodology development for manpower forecasting, linking quality with quantity for evaluating results, etc.

<표 Ⅱ-1> OECD 국가별 고용전망 개요ㆍ20
<표 Ⅲ-1> 산업별 고용관련 기초통계조사의 비교ㆍ31
<표 Ⅲ-2> 직업별 고용관련 기초통계조사의 비교ㆍ32
<표 Ⅲ-3> 노동시장 신호의 판별ㆍ39
<표 Ⅳ-1> 산업 대분류 취업자 전망ㆍ46
<표 Ⅳ-2> 산업 대분류 취업자 비중 전망ㆍ47
<표 Ⅳ-3> 직업 대분류 취업자 전망ㆍ53
<표 Ⅳ-4> 직업 대분류 취업자 비중 전망ㆍ55
<표 Ⅳ-5> 빠른 감소가 전망되는 중분류 직업(15위)ㆍ57
<표 Ⅳ-6> 고용규모 감소 중분류 직업(15위)ㆍ59
<표 Ⅳ-7> 미국에서 고용증가가 빠른 산업(20위)ㆍ61
<표 Ⅳ-8> 미국에서 고용감소가 빠른 산업(20위)ㆍ62
<표 Ⅳ-9> 미국에서 고용증가가 빠른 직업(20위)ㆍ65
<표 Ⅴ-1> 임금구조기본통계조사 원 자료의 특성(경력연수, 학력, 성별)ㆍ69
<표 Ⅴ-2> 임금구조기본통계조사 원 자료의 특성(산업 대분류)ㆍ70
<표 Ⅴ-3> 임금구조기본통계조사 원 자료의 특성(직업 대분류)ㆍ71
<표 Ⅴ-4> 직업별 교육투자수익률ㆍ74
<표 Ⅴ-5> 1차 산업×직업별 교육투자수익률ㆍ76
<표 Ⅴ-6> 2차 산업×직업별 교육투자수익률ㆍ79
<표 Ⅴ-7> 3차 산업×직업별 교육투자수익률ㆍ87
<표 Ⅴ-8> 2차 산업(중분류)×직업 교육투자수익률ㆍ95
<표 Ⅴ-9> 3차 산업(중분류)×직업 교육투자수익률ㆍ105
<표 Ⅴ-1> 2002년 대비 2003년 산업(대분류)×직업 취업자 증가율ㆍ113
<보론>
<표 1> 10대 차세대 성장동력 산업의 비전ㆍ134
<표 2> 디지털 TV․방송 산업의 현황과 목표ㆍ135
<표 3> 디스플레이 산업의 현황과 목표ㆍ137
<표 4> 지능형 로봇 산업의 현황과 목표ㆍ138
<표 5> 미래형 자동차 산업의 현황과 목표ㆍ140
<표 6> 차세대 반도체 산업의 현황과 목표ㆍ141
<표 7> 차세대 이동통신 산업의 현황과 목표ㆍ143
<표 8> 지능형 홈 네트워크 산업의 현황과 목표ㆍ144
<표 9> 디지털콘텐츠․SW솔루션 산업의 현황과 목표ㆍ146
<표 10> 지능형 홈 네트워크 산업의 현황과 목표ㆍ147
<표 11> 바이오신약․장기 산업의 현황과 목표ㆍ149
<표 12> 취업계수 및 부가가치 디플레이터에 대한 가정ㆍ151
<표 13> 10대 성장동력 산업의 부가가치 규모 및 연평균 증가율ㆍ152
<표 14> 취업계수 전망ㆍ153
<표 15> 고용전망(취업자 수 기준)ㆍ154
<부표 1> 산업 중분류 취업자 전망ㆍ157
<부표 2> 직업 중분류 취업자 전망ㆍ159
<부표 3> 직업 중분류 취업자 비중 전망ㆍ161
<부표 4> 미국에서 고용규모가 확대되는 산업(20위)ㆍ163
<부표 5> 미국에서 고용규모가 감소되는 산업(20위)ㆍ164
[그림 Ⅲ-1] 인력수요 전망 흐름도ㆍ29
[그림 Ⅳ-1] 빠른 성장이 전망되는 중분류 산업(2003~2010년)ㆍ48
[그림 Ⅳ-2] 빠른 감소가 전망되는 중분류 산업(2003~2010년)ㆍ49
[그림 Ⅳ-3] 고용규모 확대 중분류 산업(2003~2010년)ㆍ50
[그림 Ⅳ-4] 고용규모 감소 중분류 산업(2003~2010년)ㆍ51
[그림 Ⅳ-5] 빠른 성장이 전망되는 중분류 직업(2000~2010년)ㆍ57
[그림 Ⅳ-6] 고용규모 확대 중분류 직업(2003~2010년)ㆍ58
[그림 Ⅳ-7] 미국에서 고용규모가 확대되는 산업(20위)ㆍ63
[그림 Ⅳ-8] 미국에서 고용규모가 감소되는 산업(20위)ㆍ63
[그림 Ⅳ-9] 미국에서 고용규모가 확대되는 직업(20위)ㆍ66
[그림 Ⅳ-10] 미국에서 고용규모가 감소되는 직업(20위)ㆍ66