투고일: 2008년 2월 14일

심사의뢰일: 2008년 2월 18일

심사완료일: 2008년 4월 18일

부산지역 제조업 산업기술인력 현황분석

및 노동수요 전망*

박성익**□류장수***□전현중****□김종한*****

인적자본의 중요성이 강조되는 21세기 신경제 시대에서 과학 및 산업기술 분야에서 역량을 갖춘 산업기술인력이 기술혁신의 주체자로서 국가 및 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심 성공요소라는 인식 하에, 본 논문에서는 부산의 제조업에서 산업기술인력의 실태를 파악한 후, 부산의 산업구조 변화에 부응하는 산업기술인력의 수요를 추정함으로써 정책적 시사점을 도출하였다. 본 논문의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 산업자원부의 「산업기술인력 수급동향 실태보고서」에 의하면, 부산은 우리나라의 주력 기간산업 중에서 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)에는 비교적 강점이 있으나, 우리나라에서 가장 큰 비중을 차지하는 IT산업에는 취약하다는 것을 알 수 있다. 둘째, 부산지역 산업기술인력 수요전망을 시나리오별로 분석한 결과에 따르면, 시나리오에 따라 상이한 결과가 도출되었다. 부산 제조업이 향후에 부산의 성장률을 지속할 경우에는 2020년의 산업기술인력 수요가 현재의 산업기술인력 수보다 클 것으로 전망되었지만, 그 밖의 경우에는 오히려 소폭이나마 작을 것으로 전망되었다. 그러나 부산의 전략산업이 포함되어 있는 주요 제조업에서 산업기술인력의 수요는 모든 시나리오에서 현재의 산업기술인력 종사자 수보다 클 것으로 전망되었다. 특히, 산업기술인력 종사자 중에서도 과학공학 전문가와 과학공학 종사자의 수요는 높은 비율로 늘어나는 반면에, 기능원의 수요는 감소할 것으로 예측되고 있다. 따라서 산업기술인력 내에서 산업별 구조조정과 고부가가치화가 시급하다는 결론을 내릴 수가 있다.

주제어: 산업기술인력, 노동수요전망, 부산, 전략산업

I. 서론

부산은 한국전쟁 이후부터 1980년대까지만 해도 경부성장축의 양대 축 가운데 하나로서 한국경제 성장의 견인차 역할을 담당하여 왔으나, 지식기반경제에 부응하는 산업구조 고도화에 실패함에 따라 지역경제의 위상이 계속 약화되고 있다. 그 단적인 예가 부산의 지역내총생산이 1985년 14.4조원에서 2005년 40.9조원(2000년 기준 가격)으로 연평균 5.4% 증가하기는 하였으나, 지역내총생산의 전국대비 비중은 1985년 7.2%에서 2005년 5.6%로 1.6%p나 감소하였다는 사실이다. 또한 부산의 일인당 지역내총생산도 1985년 398만원에서 2005년 1,139만원(2000년 기준 가격)으로 증가하였으나, 이 수치는 전국 15개 광역시도(울산은 경남에 포함) 중 13위에 불과한 수준이다.

* 본 연구는 2007년도 부산지방노동청의 지원으로 이루어진 미발간 연구보고서 『부산지역 전략산업 산업기술인력 수요전망과 신규직업훈련과정 개발방안』의 일부분을 개정 보완한 것이다.

** 제 1저자, 경성대학교 국제무역통상학과 교수, Tel: 051-620-4421, Email:

sipark@ks.ac.kr

*** 교신저자, 부경대학교 경제학부 교수, Tel: 051-629-5326, Email: jsryu@pknu.ac.kr

**** 동서대학교 국제통상학과 부교수, Tel: 051-320-1633, Email: junh@dongseo.ac.kr

***** 경성대학교 디지털비즈니스학부 부교수, Tel: 051-620-4411, Email: kimjhan@ks.ac.kr

) 지역경제의 위상을 파악하는 데에는 여러 경제지표를 활용할 수 있으나 본 논문에서는 지역내총생산을 주요지표로 본다.

이와 같이 부진한 지역경제를 되살리기 위하여 부산광역시는 10대 전략산업육성계획을 수립하여 2001년부터 부산발전전략의 핵심사업으로 추진하고 있다. 부산광역시의 10대 전략산업은 4대 핵심전략산업(항만물류산업, 기계부품소재산업, 관광컨벤션산업, 영상□IT산업)과 6대 지연전략산업(선물금융산업, 해양바이오산업, 실버산업, 신발산업, 수산□가공산업, 섬유□패션산업)으로 구분된다. 이 중에서 4대 핵심전략산업은 크게 전통적 제조업, 도시형 제조□서비스업 등으로 나누어지는데 각 산업 간에 밀접한 상호 연계성을 가지고 있다. 항만물류산업은 집적도, 입지적합성 등 제반 분야에서 부산광역시가 가장 강력한 경쟁력을 보유하고 있는 산업이지만 부가가치가 낮고 지식기반화가 절실하여 제조기능과 연계되어야 전략산업으로서 위상확보가 가능하다는 문제점이 존재한다. 그리고 우리나라 최대의 집적지를 형성하고 있는 기계부품소재산업은 지역특화산업으로서 육성 가능성이 매우 높은 주력산업이다. 또한 관광컨벤션산업은 지식기반 고부가가치 산업이므로 동 산업의 집중적인 육성을 통하여 부산이 동북아 관광컨벤션의 중심이 될 수 있으며, 영상□IT산업은 부산지역 입지 적합성이 높고 혁신역량이 높아 발전 잠재력이 높다고 할 수 있다.

) 부산광역시는 1997년 12월부터 3년에 걸쳐 10대 전략산업육성계획을 수립하여 2001년부터 부산발전전략의 핵심사업으로 추진하고 있다. 부산광역시의 10대 전략산업은 지역혁신 5개년 계획(2004∼2008) 수립과정에서 새로운 관점으로 종합적인 정량□정성 분석이 실시됨으로써 우선 순위가 재선정된 후, 2004년 3월 지역혁신협의회에서 심의□확정됨으로써 현재까지 시행되고 있다.

그러나 부산광역시의 10대 전략산업이 차질 없이 수행되어 성과를 거두기 위해서는 다른 어떤 노동인력보다도 전략산업의 현장에서 기술을 창출□확산□활용하는데 핵심을 담당하고 있는 산업기술인력의 실태를 파악하는 것이 중요하다. 21세기의 지식기반경제(knowledge-based economy)에서는 인적자본, 특히 과학 및 산업기술분야에서 역량을 갖춘 산업기술인력을 기술혁신의 주체자로서 국가 및 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심 성공요소로 간주하고 있다. 그러나 산업기술인력의 중요성에도 불구하고 국내에서는 기술인력 수급 인프라 조성에 대한 낮은 인식과 관심 부족 등으로 인하여 산업기술인력 현황 파악을 위한 기본적인 통계시스템조차 미비한 실정이다.

본 논문에서는 이러한 문제의식에 입각하여, 부산의 산업기술인력 실태를 파악한 후, 부산의 산업구조 변화에 부응하는 산업기술인력의 수요를 추정함으로써 정책적 시사점을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 우선 다음 절에서는 부산지역 노동인력에 대한 선행연구를, 그 연구방법론을 중심으로 분석한다. 이러한 분석을 통하여 부산을 대상으로 한 연구가 지역자료의 부재로 인하여 방법론적인 측면에서 아직 많은 문제점을 지니고 있지만, 부산지역 노동인력 수요에 대한 유용한 정책적인 시사점을 지니고 있다는 점을 지적한다. 그리고 Ⅲ절에서는 산업자원부의 「산업기술인력 수급동향 실태보고서」를 중심으로 부산의 산업기술인력 현황에 대하여 요약□정리하도록 한다. 그리고 Ⅳ절에서는 본 논문의 산업기술인력수요전망 방법에 대하여 간략히 서술하기로 한다. 본 논문의 수요전망 방법론은 기본적으로 미국의 BLS 방법론과 유사하지만, 지역경제의 특성을 감안하여 시나리오별로 노동수요를 전망하는 데 그 차별성이 있다. Ⅴ절은 산업기술인력에 대한 수요전망의 결과를 부가가치 전망, 취업자 수 전망 그리고 산업별□직종별 수요전망의 결과로 나누어 정리하도록 한다. 그리고 마지막 Ⅵ절은 본 논문의 결과를 정리하고 향후의 과제에 대하여 언급한다.

Ⅱ. 부산지역 노동인력에 대한 선행연구

최근 들어서 부산지역 노동인력에 대한 조사가 활발하게 이루어지고 있다. 부산지역 노동인력에 대한 연구는 부산광역시, 부산지방노동청 및 부산발전연구원 등의 지원에 의하여 다각도로 이루어지고 있는 상태인 것이다. 그러나 산업기술인력에 대한 연구는 사실상 거의 전무하다. 산업기술인력이란 연구 목적에 따라 다양하게 정의될 수 있으나, 본 절에서는 통계자료의 이용가능성과 결과의 활용가능성을 감안하여 산업자원부의 □산업기술인력 수급동향 조사□의 정의를 따르기로 한다. 이 조사에서 산업기술인력이란 전문대졸 이상의 학력을 가지고 있는 이공계 전공자로서 사업체에서 연구개발 또는 기술직에 근무하고 있는 인력을 의미한다. 여기서 연구관련 전문기관이나 대학 등의 교육기관에 근무하는 인력은 포함되지 않는다.

그러나 부산지역 산업기술인력에 대한 선행연구를 살펴보기 전에 먼저 부산의 노동인력에 대한 선행연구를 살펴봄으로써 산업기술인력 수요전망에 대한 연구방법론을 파악하는 것이 필요하다. 이러한 관점에서 부산지역의 노동인력에 대한 연구조사 중에서 부산광역시(2004)의 『부산지역 청년층 실업대책에 관한 연구』가 우선 주목할 만하다. 이 연구는 부산의 청년층 실업률이 전국 평균보다 매년 1 - 3% 높게 나타나는 등 청년층 실업문제가 매우 심각하기 때문에, 청년층의 실업대책을 종합적으로 수립하기 위한 차원에서 진행되었다. 이 연구는 BLS 방법론을 이용하여 부산지역 청년층의 중장기 인력수요를 전망하였다. 구체적으로 부산지역 지역내총생산의 성장률이 전국의 성장 전망치(2001년∼2010년 5.4%)와 동일하다는 가정 하에 부산지역의 지역내총생산의 전망치를 구한 후에, 세부 업종별 생산액 전망치는 과거치(1993년∼2001년)의 추세선 함수를 이용하여 구하였다. 그리고 세부 업종별 생산액 전망치는 전체 지역내총생산의 전망치를 이용하여 수정하였다. 그러나 지역단위로 세분화된 업종별 총생산액 자료가 존재하지 않으므로 전 산업을 크게 12개 업종으로 구분하였다. 이러한 연구결과를 근거로 하여, 부산광역시에서 추진하고 있는 10대전략산업육성계획을 고려한 노동시장정책의 밑그림을 제시하였을 뿐만 아니라 청년층 실업대책의 방향과 구체적 정책대안을 제시하였다.

부경대 인적자원개발 노동연구소(2005)의 『부산지역 중□장기 인력 및 훈련수요 전망』은 산업구조 및 노동시장구조의 지역적 차별성을 적극적으로 반영한 지역밀착형 고용□능력개발 정책의 수립 및 시행이 지역뿐만 아니라 국가적 차원의 성과를 극대화할 수 있다는 인식 하에, 부산지역의 중□장기 인력 및 훈련수요 전망에 대하여 연구하였다. 동 연구는 거시경제지표를 활용하여 부산지역의 인력수요구조가 전국의 인력수요구조와 동일하다는 가정 하에 한국직업능력개발원(2005)의 전국 학력별□산업별□직업별 수요전망결과를 이용하여 우회적으로 부산지역의 인력수요를 전망하였다. 단, 전국의 인력수요 규모에서 부산지역이 차지하는 비중을 도출할 때는 취업자 비중을 이용하였다. 부산지역의 인력공급을 전망하는데 있어서도 수요전망과 동일한 방법을 사용하였다. 이와 같이 부산지역 인력수급 전망을 실시한 후에, 부산지역 사업체 대상 인력 및 훈련수요를 전망하고 실업자와 대졸예정자의 취업 및 직업훈련 수요를 조사□분석하였으며, 아울러 부산지역 직업훈련기관의 직업능력개발훈련 공급능력을 분석하였다.

그리고 부산광역시(2005)는 『지역전략산업 인력양성프로그램 개발』의 연구에서 10대 전략산업의 인력수급의 실태를 분석하고 장래를 예측하였다. 실증적 연구에 있어서는 부산지역 전략산업 사업체 수와 종사자 수를 예측하기 위하여 1993년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 설명변수를 일반 관측치가 아닌 시간의 흐름을 변수로 하는 추세분석을 하였다. 과거의 시계열 자료를 이용하여 예측방정식을 구축한 뒤 전략산업별로 향후 인력수급예측을 위한 종단면 분석(longitudinal analysis)을 실시하였다. 또한 10대 전략산업의 인력수급상의 문제점 및 대응방안 모색을 위하여 설문조사를 통한 횡단면분석(cross-sectional analysis)도 실시하였다.

부경대 인적자원개발 노동연구소(2006)는 『부산지역 대졸자 및 대졸예정자의 취업실태와 직업훈련 활성화 방안』에서 부산지역에서 대졸자가 차지하는 양적 비중이 증가하고 있을 뿐만 아니라 그 역할도 더욱 커지고 있다는 점에 착안하여 부산지역 대졸자□대졸예정자의 취업과 직업훈련에 대한 분석을 수행하였다. 구체적으로 부산지역 대졸자 및 대졸예정자의 취업실태조사를 통하여 지역밀착적 대졸인력 고용촉진정책 방안, 부산지역 대졸예정자의 취업요구 분석과 이에 기초한 직업훈련 활성화 방안 그리고 부산지역 대졸인력의 취업률 및 취업의 질 제고를 위한 고용 및 인적자원개발정책에 대하여 연구하였다.

부산발전연구원(2006)은 『부산지역 과학기술인력 수급분석』에서 지식기반경제의 도래가 과학기술정책에 있어서 인적자원의 중요성을 크게 부각시키고 있다는 점을 감안하여, 부산지역 과학기술인력의 수급체계에 대하여 살펴보고 그에 따른 과학기술인력 활용 극대화를 위한 정책적 제언을 하였다. 동 연구는 부산 및 부산권(부산, 김해, 양산) 과학기술인력의 수요 및 공급구조가 전국의 과학기술인력 수요 및 공급구조와 동일하다는 가정 하에, STEPI의 전국 과학기술인력 수요전망 자료를 활용하여 우회적으로 부산 및 부산권의 과학기술인력 수요를 전망하였다.

한국항만운송노동연구원(2006)의 경우에는 『부산지역 항만 기능인력 양성방안에 관한 연구』에서 항만물류의 중심도시로서 기능하고 있는 부산에서 아직까지 항만물류산업 발전의 기초적 핵심인력인 항만기능인력에 대한 안정적 개발과 양성 그리고 원활한 수급체계가 구축되어 있지 못함으로써, 동북아 물류중심국가 구현이라는 국가정책 실현에 장애가 되고 있다는 점을 주목하였다. 이러한 문제의식 하에 부산지역경제의 활성화를 위해서 부산의 핵심 산업으로 자리매김하고 있는 항만물류산업에 반드시 요구되는 항만물류 기능인력 양성을 중심으로 기능별□직종별□직군별 미래수요와 공급체계를 분석하였다. 또한 신규 및 기존 항만물류 소요인력 양성과정의 프로그램을 설계함으로써, 구체적인 실행방안을 제공하는 한편, 항만물류 기능인력의 장기적 인력양성 실행계획을 제시한 바 있다.

그리고 박성익□김종한(2007)은 □부산 산업구조변화와 지역고용정책에 대한 시사점 □에서 부산지역 산업구조 변화를 분석하는 방법을 활용하여 부산 산업구조의 현실을 파악하고 중장기 산업-직종별 취업자 수에 대한 전망을 함으로써, 앞으로 부산지역 고용정책 수립에 시사하는 바를 분석하였다. 그들은 구체적으로 과거의 시계열 자료(1993년부터 2005년)를 이용하여 예측방정식을 구축한 뒤 부산의 제조업 군별로 향후 인력수급예측을 위한 종단면 분석(longitudinal analysis)을 실시하였다. 또한 산업정책과 지역고용정책의 화학적 결합의 필요성을 강조하고 이를 위한 정책적 대안을 제시하였다.

이와 같이 부산지역의 노동인력에 대한 연구는 최근 들어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 그 연구방법론에서 다소의 공통점을 공유하면서도 나름대로의 차별성을 지니고 있다. 위에서 언급한 연구들을 인력수요 예측방법의 측면에서 비교 분석한 것이 <표 1>이다.

<표 1> 부산지역대상 인력수요예측 연구방법 비교

	대상산업 및 대상인력	주요 방법	예측기간
부산 광역시 (2004)	부산지역 청년층, 전 산업 (대분류)	부산지역 성장률과 전국의 전망치가 동일 가정, 업종별 생산액 전망치는 부산 과거치의 추세선 함수 이용, 취업계수 및 산업-직업행렬을 추정	2005년- 2010년
부경대 (2005)	전 산업 전 인력	부산지역 인력수요구조와 전국의 인력수요구조가 동일 가정, 한국직업능력개발원(2005)의 전국 수요전망결과를 이용하여 부산지역의 인력수요 전망	2004년- 2015년
부산 광역시 (2005)	10대 전략산업	부산지역 전략산업 사업체 수와 종사자 수를 예측하기 위하여 1993년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 추세분석	2003년- 2008년
부산발전 연구원 (2006)	부산권 과학기술 인력	부산권 과학기술인력수요구조와 전국의 수요구조가 동일 가정, STEPI의 전국 수요전망결과를 이용하여 부산지역의 인력수요 전망	2006년- 2015년
박성익 김종한 (2007)	제조업	부산지역 제조업 종사자 수를 전망하기 위하여 1993년부터 2005년까지의 시계열 자료를 이용하여 추세분석	2005년- 2020년

부산지역을 대상으로 인력수요를 예측한 선행 연구들의 연구방법은 개략적으로 볼 때, 세 가지의 연구방법 중 하나에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 그 첫째 방법은 전국을 대상으로 한 연구의 인력수요전망자료를 활용하되, 부산이 전국에서 차지하는 비중을 이용하여 부산의 인력수요를 우회적으로 파악하는 방법이다. 부경대(2005)와 부산발전연구원(2006)이 이에 해당된다. 전국을 대상으로 한 연구가 어느 정도 축적되어 가고 있다는 현실을 감안하면, 이 방법은 편리하면서도 유용한 방법이라고 할 수 있다. 그러나 부산지역의 산업구조가 전국과 상당히 다르다는 박성익□유병철(2007)의 지적을 감안할 때, 이러한 방법을 활용한 인력수요예측의 결과가 어느 정도 타당할 지는 추가적인 검토가 필요하다고 할 수 있다.

둘째 방법은 전국의 자료를 활용하기는 하지만 가급적 부산의 자료를 이용하여 인력수요를 예측하는 방법으로. 부산광역시(2004)가 이에 해당된다고 볼 수 있다. 이 방법은 전국의 거시경제지표를 불가피하게 활용하기는 하지만, 업종별 생산액 전망치나 취업계수 등을 부산의 과거치를 활용하여 직접적으로 추정한다는 데서 의의가 있다. 그러나 지역 자료가 부재하거나 시계열이 너무 짧아서 신뢰할 만한 예측결과가 나올 것인지에 대한 불확실성이 존재한다는 것이 단점이다.

셋째 방법은 과거의 취업자 수를 이용하여 미래의 추세 전망함수를 구한 후에, 미래의 취업자 수를 예측하는 방법으로서 부산광역시(2005)와 박성익□김종한(2007)이 이에 해당된다. 이 방법은 지역자료를 직접적으로 이용한다는 장점 외에도 사용하기가 간편하다는 이점이 있다. 그러나 과거의 시계열이 너무 짧아서 결과에 대한 신뢰도에 의문이 제기될 수 있을 뿐만 아니라 인력수요를 예측하는 것이 아니라 취업자 수를 전망한다는 점에서 개념적으로 볼 때 인력수요 전망으로 보기에는 어려운 측면이 있다. 취업자 수는 현재인력만을 의미하는 데 반하여 수요는 현재인력 + 부족인원(또는 - 과잉인원)을 의미하는 것이기 때문에, 수요와 취업자 수는 개념적으로 서로 상이하기 때문이다.

이상에서 살펴 본 바와 같이, 부산을 대상으로 한 연구는 방법론적인 측면에서 아직 많은 문제점을 지니고 있는 것이 사실이다. 그 이유의 가장 큰 부분은 신뢰할 만한 지역자료가 없다는 데에서 출발한다. 따라서 지역의 노동수요를 전망하는 데 있어서 지역 고유의 자료를 활용하지 못하고 전국의 자료를 준거로 하여 부산지역의 자료를 산출하는 근본적인 한계를 지니고 있다. 그럼에도 불구하고 이들의 연구는 부산지역 노동인력의 수요에 대한 나름대로의 정책적인 시사점을 지니고 있을 뿐만 아니라 향후 지역자료를 체계적으로 갖추어야 한다는 필요성을 제기하고 있다는 데 의미가 크다고 할 수 있다.

Ⅲ. 부산지역 산업기술인력 실태조사

- 「산업기술인력 수급동향 실태보고서」를 중심으로

산업자원부는 2003년부터 매년 산업기술인력 수급동향 실태조사를 통하여 지역별□산업별□직종별 산업기술인력의 고용현황, 부족인원, 부족률에 대하여 조사를 하고 있다. 지금까지 부산지역 내에서 자체적으로 산업기술인력에 대한 실태조사가 이루어지지 않고 있었다는 점을 감안하여, 본 논문에서는 산업자원부의 「산업기술인력 수급동향 실태보고서」를 중심으로 2003년에서 2006년까지의 주요 결과를 요약□정리하도록 한다.

) 산업자원부의 산업기술인력 실태 조사는 산업기술인력에 대한 현재인원과 부족인원을 산업별□직종별□지역별□규모별 등으로 조사함으로써 산업기술인력정책 수립에 필요한 기초자료를 제공하는데 목적을 두고 있다. 동 조사는 제조업, 부동산업 및 임대업 중 기계장비 및 소비용품 임대업, 사업서비스업 중에서 산업기술인력과 관련이 깊은  24개 산업을 중분류 수준(63개)에서 분류하여 조사를 한다. 이 중 8대 주력기간산업(기계, 반도체, 섬유, 자동차, 전자, 조선, 철강, 화학)은 세세분류를 기준으로 중분류로 재분류하여 조사결과를 발표하고 있다. 조사 대상직종은 한국고용직업분류 세분류 기준으로 산업기술인력의 정의를 충족시키는 109개 직종이며, 조사 대상업체는 근로자 10인 이상을 고용하고 있는 전국 사업체 중에서  Neyman의 최적배분법에 의해 추출한 7,000 ∼ 8,000여 개의 업체이다.

1. 전국 및 지역별 산업기술인력 현황

1.1 전국 산업기술인력 현황

2006년 전국의 산업기술인력은 총 근로자수 3,458,458명(10인 이상 사업체)의 16.4%에 해당하는 567,582명으로 전년의 551,306명 대비 16,276명의 일자리가 창출되었다. 산업기술인력이 2004년에는 40만명, 2003년의 27만 5천명 수준이어서 해마다 산업기술인력은 증가하는 것으로 나타나고 있다. 특히, 2004년에 산업기술인력이 전년에 비하여 큰 폭으로 증가한 것은 2004년부터 제조업 외에 사업서비스업에 종사하는 산업기술인력을 포함시키고 조사범위도 전국으로 확대하였기 때문이다.

산업별로는 제조업 종사자가 377,602명으로 전체 산업기술인력의 66.5%를 차지하고 있으며, 이중 8대 주력기간산업 종사자가 313,468명으로 절반을 상회하는 55.2%이다. 성별로는 남성이 520,461명(91.7%)인데 반하여 여성은 47,121명(8.3%)명에 불과하며, 연령별로는 20대가 26.3%, 30대가 51.1%로 전체 산업기술인력의 77.4%를 차지하고 있는 반면에 40대는 18.6%, 50대 이상은 4.0% 수준에 불과하다. 그리고 여성의 비중은 20대에서 19.1%, 30대에서 5.9%, 40대에서 1.4%, 50대에서 0.7%로 남성에 비하여 여성의 고용기간이 단기에 그치고 있다. 학력별로는 학사가 297,535명(52.4%), 전문학사가 180,920명(31.9%)으로 학사와 전문학사 비중이 84.3%, 석사 이상 고학력자의 비중이 15.7%로 나타났으며, 고용형태별로는 정규직 비중이 98.2%를 차지함으로서 안정적인 고용구조를 유지하고 있는 것으로 조사되었다.

산업기술인력 부족률 현황을 보면, 2006년 산업기술인력의 전체 부족률은 4.4%(부족인원 26,198명)로 전년 대비 1.6%p(8,864명) 감소하였다. 2005년도의 부족률 및 부족인원은 6.0%와 35,062명이었다. 산업별로는 의료□정밀□광학기기 제조업의 부족률이 8.3% (1,314명)로 가장 높았으며, 8대 주력기간산업 중에서는 섬유산업 부족률이 5.7%(559명)로 가장 높게 나타났다. 학력별 부족률은 전문학사 4.8%(9,050명), 학사 4.7%(14,603명), 석사 3.0%(2,162명), 박사 2.1%(383명)이다. 전공별로는 자연계열 전공자의 부족률(1.7%)보다는 공학계열 전공자의 부족률(4.6%)이 높게 나타났다. 향후 1년 이내 채용 예상인력은 28,714명으로 이중 제조업에서 13,380명(46.6%), 사업서비스업에서 15,285명(53.2%)를 채용할 계획인 것으로 나타났는데, 신입자의 재교육 부담을 우려하여 신입자(34.0%)보다 경력자(66.0%)를 선호하고 있는 것으로 나타났다.

1.2 지역별 산업기술인력 현황

지역별 분포를 보면, 2006년 현재 산업기술인력은 경기도에 174,484명(30.7%), 서울특별시에 134,494명(23.7%)이 집중되어 인천을 포함한 수도권의 비중이 334,178명(58.9%)에 달하고 있다. 수도권의 산업기술인력 비중은 2003년 55.2%, 2004년 58.8%, 2005년 60.4%에 달하여, 전 조사대상 연도에 산업기술인력이 수도권에 집중되어 있음을 알 수 있다. 부산광역시의 2004년 산업기술인력은 14,837명(3.7%), 2005년 21,336명(4.0%), 2006년 20,064명(3.5%)으로 해마다 소폭 변동하고 있으며, 전국대비 비중은 3 ∼ 4%를 차지하고 있음을 알 수 있다.

지역별 산업기술인력 부족인원 및 부족률을 보면, 2006년 전국의 산업기술 부족인력은 26,198명(부족률 4.4%)으로 나타나, 2005년의 33,834명(5.9%), 2004년의 29,048명(6.8%)과 대체적으로 유사한 수준임을 알 수 있다. 2006년의 지역별 부족률에 있어서는 대구가 7.2%로 가장 높았고, 그 다음 서울이 6.5%, 부산이 5.6%의 부족률을 기록하고 있다. 부산광역시의 2006년 산업기술 부족인력은 1,199명(5.6%), 2005년 645명(2.9%), 2004년 865명(5.5%)으로 해마다 소폭 변동하고 있는데, 전국대비로 볼 때 부족률이 특별히 높거나 낮은 것은 아니라고 할 수 있다.

<표 2> 지역별 산업기술인력 현황(2006년)

(단위: 명, %)

지 역	현 원	비 중	부족인원	부족률
서울특별시	134,494	23.70	9,413	6.54
부산광역시	20,064	3.54	1,199	5.64
대구광역시	16,907	2.98	1,307	7.18
인천광역시	25,200	4.44	607	2.35
광주광역시	9,138	1.61	336	3.55
대전광역시	21,331	3.76	804	3.63
울산광역시	20,562	3.62	493	2.34
경기도	174,484	30.74	7,323	4.03
강원도	4,579	0.81	246	5.10
충청북도	17,246	3.04	414	2.34
충청남도	27,593	4.86	963	3.37
전라북도	7,626	1.34	312	3.93
전라남도	12,104	2.13	520	4.12
경상북도	34,935	6.16	1,004	2.79
경상남도	40,404	7.12	1,215	2.92
제주도	914	0.16	41	4.32
총 계	567,582	100.00	26,198	4.41

자료: 산업자원부(2007), 「2006년도 산업기술인력 수급동향 실태보고서」

2. 부산지역 산업기술인력 현황

부산지역 산업별 산업기술인력 현재인원을 산업별로 보면, 제조업 종사자가 14,741명으로 전체 산업기술인력의 73.5%를 차지하고 있으며, 이중 8대 주력기간산업 종사자가 12,077명으로 81.9%에 달하고 있음을 알 수 있다. 이 비율은 전국의 55.2%에 비하면 매우 큰 수준으로 부산의 산업기술인력이 8대 주력기간산업에 많이 편중되어 있음을 알 수 있다. 그러나 8대 주력기간산업 중에서 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)의 산업기술인력은 7,392명으로 전체의 50.1%를 차지하고 있는 반면에, 반도체와 전자산업(영상□IT산업)의 산업기술인력은 1,933명으로 전체의 13.1% 수준에 불과하다. 따라서 부산은 우리나라의 주력기간산업 중에서 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)에는 비교적 강점이 있으나, 우리나라에서 가장 큰 비중을 차지하는 IT산업에는 취약하다는 것을 알 수 있다.

성별로는 남성이 18,730명(93.4%)인데 반하여 여성은 1,334명(6.6%)명에 불과하여 전국평균 남성의 비율(91.7%)보다 약간 높다. 부산지역 전략산업 중 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)에서 남성은 7,335명으로 그 비율은 99.2%에 달하며,  반도체와 전자산업(영상□IT산업)에서 남성은 1,637명으로 그 비율은 84.7%이다. 이러한 차이가 발생하는 것은 이들 산업의 특성 차이에서 기인하는 것으로 판단된다. 그리고 연령별로는 20대가 20.5%, 30대가 49.8%로 전체 산업기술인력의 70.3%(전국은 77.4%)를 차지하여 전국평균보다 산업기술인력이 고령화되어 있다.

학력별로는 학사가 12,056명(60.1%), 전문학사가 6,189명(30.8%)으로 학사와 전문학사 비중이 90.9%, 석사 이상 고학력자의 비중이 9.1%로 나타나 고학력자의 비중이 전국 평균(15.7%)보다 낮다. 고용형태별로는 정규직 비중이 98.3%를 차지하여 전국(98.2%)과 유사하다. 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)의 산업기술인력에서 학사는 4,295명(58.1%), 전문학사는 2,479명(33.5%)으로 전체의 91.6%를 차지하고 있으며, 반도체와 전자산업(영상□IT산업)의 산업기술인력에서 학사는 1,240명(64.1%), 전문학사는 476명(24.6%)으로 전체의 88.7%를 차지하고 있다.

전공별로는 공학계 인력이 19,337명(96.4%)를 차지하며 자연계 인력이 727명(3.6%)를 차지하고 있는데, 공학계 인력 중에서는 기계전공의 산업기술인력이 6,116명(30.5%)으로 비중이 가장 크며 그 다음으로 전기전공(2,179명), 전산/컴퓨터(1,962명)의 순서이다. 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)의 산업기술인력 중에서는 기계전공자 수가 3,805명으로 가장 많으며, 반도체와 전자산업(영상□IT산업)의 산업기술인력 중에서는 산업의 특성으로 인하여 전자공학 전공자 수가 547명으로 가장 큰 비중을 차지하고 있다.

그리고 2006년 산업기술인력의 전체 부족률은 5.6%(부족인원 1,199명)로 전년의 2.9%(645명)보다 크게 늘어났다. 8대 주력기간산업 중에서는 섬유산업 부족률이 21.0%(250명)로 가장 높게 나타났는데, 기계부품소재산업군에 속하는 기계, 자동차 및 조선산업에서의 부족률은 5 - 8%에 달하는데 반하여, 영상□IT산업에 속하는 반도체와 전자산업의 부족률은 1%에도 못 미치고 있다. 따라서 기계, 자동차 및 조선산업에서 산업기술인력을 새로이 공급하거나 구직자와 구인자를 일치시켜야 할 필요성이 존재하였음을 알 수 있다.

학력별 부족률은 학사 7.7%(1,005명)의 경우에 특별히 두드러지고 있다. 그 외에 석사의 부족률이 5.9%(2,162명)로 비교적 높은 편이다. 8대 주력기간산업 중에서 섬유산업의 경우, 부족인원이 전부 학사 인력이라는데 특징이 있으며, 기계, 자동차 및 조선산업에서 부족한 인력도 주로 학사 인력이다. 이들 산업에서 필요로 하는 학사 인력만 해도 441명에 달하고 있다. 이에 반하여 반도체와 전자산업에서 필요로 하는 학사 인력은 한 명도 없는 것으로 나타났다. 고용형태별 부족인력을 보면, 8대 주력기간산업을 포함한 모든 제조업에서, 비정규직의 인력수요는 한 명도 없는 것으로 나타났다. 이는 산업기술인력의 경우 채용은 곧 정규직을 의미하는 것으로서 그만큼 고용의 안정성이 담보되어 있다는 것을 의미하는 것으로 볼 수 있다. 전공별로는 자연계열 전공자의 부족률(2.4%)보다는 공학계열 전공자의 부족률(5.8%)이 높게 나타났다. 공학계열 중에서는 기계공학 전공자가 가장 많이 부족한 것으로 나타나고 있으며 그 다음으로는 전산/컴퓨터 전공자가 많이 부족한 것으로 나타났다. 특히 기계 및 자동차 산업에서 기계공학 전공자 수가 많이 부족(286명)한 것으로 나타났다.

그리고 향후 1년 이내 채용 예상인력은 1,056명인데 이 가운데서 경력자 채용 예상인력이 532명으로 나타나 전체의 50.4%를 차지하였다. 특히, 섬유산업(250명)과 자동차산업(47명)에서는 전부 신규인력을 채용할 계획인데 반하여, 기계산업(189명)과 전자산업(19명)에서는 전부 경력자만을 채용할 것으로 전망되고 있다.

Ⅳ. 부산지역 산업기술인력 노동수요 전망의 방법론

지역 간 균형발전을 도모하기 위해서는 지역별 인력의 수급전망을 통하여 지역 인력의 유□출입에 대한 유동성을 분석하는 일이 중요하다. 인력수급의 불일치 문제는 실질적으로 지역차원에서 더욱 크게 발생하고 있음에도 불구하고, 우리나라는 지역별 인력에 대한 수급전망 연구가 많지 않아 지역별 불균형의 심화를 더욱 부추기는 측면이 있다. 또한 지역차원의 인력수급을 전망하는데 필요한 각종 기초 통계자료도 구축되어 있지 못한 상황이다. 이에 따라 지역별 인력수급전망에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 반하여 네덜란드의 ROA는 전국 12개 주를 대상으로 지역인력예측모델을 개발하여 운영하고 있으며, 영국도 IER이 지역별 협의체와 함께 지역경제예측모델을 개발 및 운영하고 있다.

그러므로 앞에서도 언급했듯이, 부산광역시의 전략산업 육성이 차질 없이 수행되어 성과를 거두기 위해서는 산업기술인력의 실태를 파악하고 미래의 산업구조 변화에 부응하는 산업기술인력의 수급전망을 하는 것이 필요하다. 앞에서 언급했듯이, 최근 들어 부산에서 인력수급 전망에 대한 연구가 다수 배출되고 있다. 이 연구들은 부산의 산업이나 인력계층을 특정하지 않고 전 산업 및 전 계층을 대상으로 하거나, 청년층 또는 대졸자 및 대졸예정자 등의 특정계층을 대상으로 전 산업 혹은 특정 산업의 인력수급전망을 한 것이 대다수를 차지한다. 혹은 항만기능인력과 같이 특정 산업의 특정계층을 대상으로 인력수급전망에 대하여 연구한 것도 있다. 그렇지만 아직까지 부산의 전략산업에서 산업기술인력의 수급전망에 대하여 연구를 한 적은 없다. 본 논문은 특정 산업의 특정인력을 대상으로 인력수급전망을 한다는 데에서 구체성 및 차별성을 지닌다. 그러나 지역차원에서 이러한 연구가 아직 이루어진 적이 없기 때문에 세부적인 방법론이나 통계 기초자료의 구축방안  등에 대하여 앞으로도 많은 논의가 활발히 이루어져야 할 것으로 판단된다.

본 절에서는 우선 인력수급 예측방법론에 관련한 외국 및 국내의 연구에 대하여 간단히 요약□정리한 후에, 본 논문에서 활용하는 방법론에 대하여 간략하게 설명을 하도록 한다. 본 논문의 방법론은 지역자료 확보의 어려움으로 인하여 가능한 한 선행 연구자의 연구방법론 및 통계자료를 최대한 활용하는 방식이 될 것이지만, 시나리오별 접근방법을 채택한다는 데에서 다른 연구와 차별성이 있다. 그런데 산업기술인력의 수요와는 달리, 특정 산업에 한정하여 산업기술인력의 공급을 분석하기가 어렵다는 문제가 존재한다. 즉, 교육이나 훈련의 수료자가 반드시 부산의 전략산업에 종사할 것이라고 보기에는 어렵다. 따라서 산업기술인력의 수요와 공급전망을 비교하여 수급전망을 하기에는 애로가 있다. 더욱이 인력에 대한 수요는 시장에서 자유롭게 내생적으로 결정되는데 반하여, 인력의 공급은 교육부의 대학입학정원과 같이 외생적으로 결정되는 측면이 강하다. 따라서 본 논문에서는 산업기술인력에 대한 공급을 다루지 않는다.

1. 외국 및 국내의 노동수급 전망 방법론

) 본 논문의 인력수급예측 방법론에 대한 선행연구 분석은 부경대학교(2005)와 산업자원부 산업기술인력보고서(2003) 및 관련문헌을 주로 참조하여 정리하였다. 보다 자세한 내용을 참조하기 위해서는 이들을 참조할 것.

1.1 외국의 노동수급 전망 방법론

1960년대 초부터 인력수급예측 방법론이 본격적으로 등장하기 시작하였는데, 초창기의 인력수급예측 방법 중 가장 많이 활용된 것이 인력요건법이다. 인력요건법은 고정계수 생산함수를 이용하여 생산목표치를 달성하는데 필요한 노동수요량을 산출한 다음에, 이러한 노동수요량을 충족시킬 수 있는 노동공급이 이루어질 수 있도록 하는 교육훈련의 양을 산출하는 방법이다. 초창기 인력수급예측의 방법으로 인력요건법이 주로 채택된 이유는 당시의 정책결정권자들이 중시했던 계획수립(planning)의 개념에 인력요건법이 비교적 잘 부합되는 방식이었을 뿐만 아니라, 고정계수 생산함수를 이용함으로써 생산 목표치와 필요 노동량 사이의 관계가 간단하고 명확하게 파악될 수 있다는 장점이 있었기 때문이라고 Psacharopoutos(1987)는 지적한다.

이러한 장점에도 불구하고 인력요건법은 여러 가지 비판을 받게 된다. 그 비판의 골자는 인력계획수립 자체가 기술적 한계를 지닐 수밖에 없으며, 비록 인력계획을 수립하더라도 교육체계에 영향을 미칠 수 있는 영향이 제한적일 수밖에 없다는 것 등이다. 또한 고정계수 생산함수의 가정과 같은 비현실적인 가정에 대한 비판도 대두되었다. 1990년대 들어서는 지금까지의 인력수급 예측방법이 너무 기계적이고 비신축적이어서 급변하는 환경에 적합하지 않다는 비판이 다시 제기되기 시작되었다. 특히, 노동시장 전반에 관한 충분한 분석이 같이 이루어져야만 인력수급예측이 보다 정확해질 것이라는 인식 하에, 노동시장 전반에 대한 분석이 동시에 이루어지게 되었다.

현재 세계 각국의 주요국 정부에 의해 개발되어 활용되고 있는 인력수급예측 모형들은 상당히 정교한 계량경제학 모형을 사용하여 장래의 숙련 노동력에 대한 수요를 예측하는데 초점을 맞추고 있는 것이 대부분이다. 이를 통하여 정책 당국자들에게 향후 직면하게 될 교육 및 노동시장의 환경에 대한 정보를 제공하는 것을 주된 목표로 하고 있다. 그 중에서 대표적인 것이 미국의 BLS(Bureau of Labor Statistics) 인력수급예측 모형이다. BLS 모형은 예측기간이 10년인 중기예측모형으로서 노동공급 보다는 노동수요 측면을 위주로 2년마다 산업별 고용수준과 직업별 고용수준 등에 관한 예측치를 갱신하고 있다. 동 모형의 노동력수급 전망절차는 노동력의 수준과 인구통계학적 구성 예측 □ 국민경제의 GDP 및 최종수요 예측 □ 산업별 최종수요 예측 □ 산업별 생산수준예측 □ 산업별 고용수준 예측 □ 직업별 고용수준예측의 순서로 이루어진다. 동 모형은 네덜란드의 ROA 모형에 많은 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라  우리나라에도 많은 영향을 끼쳐 우리나라도 BLS 모형을 기초로 인력수급예측모형을 개발하고 있다.

영국의 IER(Institute for Employment Research) 인력예측모형은 미국의 BLS 모형과 마찬가지로 정책기능에 초점을 두고 있는 모형으로서 예측기간이 10년인 중기모형이다. IER 모형은 교육□노동정책 수립 지원에 초점을 맞춘 양적 인력예측모형으로 완전한 체계를 갖춘 거시경제모형에서 출발해야 교육훈련체계 및 노동시장을 이해하고 관련 변수들을 제대로 예측하는 정확한 인력예측이 가능하다고 본다. 이에 맞추어 동 모형은 CE(Cambridge Econometrics)가 개발한 다부문 거시경제모델을 기초로 하고 있으며 동 모형을 일부 수정한 MDM 모형(Multi-sectoral Dynamic Macroeconomic model)의 노동수요 방정식을 이용하여 산업부문의 고용수준을 전망하고 있다.

또 다른 대표적인 모형인 네델란드의 ROA(Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt; Research Centre for Education and the Labour Market) 인력예측모형은 노동시장에 대한 정보기능을 특히 강조하여 교육시장과 노동시장의 밀접한 연계를 위한 토대를 마련하고 있다. 또한 주기적 감응도나 수평적 이동성 등의 위험지표(risk indicators)를 산출함으로써 전망모형의 질적 예측에 비중을 두고 있다는 점이 특이하다. 전망은 5년 정도의 중기적 기간으로 제한하고 있어 수급불일치 차이가 큰 장기적인 전망기간보다 불확실성을 줄일 수 있다. 1년 혹은 2년 정도의 단기 전망기간은 직업을 구하는 사람과 노동시장에 진입하기 위해 준비하는 사람 모두에게 중요하다는 인식 하에, ROA는 단기전망도 실시하고 있다. ROA는 균일한 노동자 그룹을 구별하는 직업 및 교육의 분류체계를 사용하는 한편 보다 정교한 계량경제 모형을 사용하는 등 논리적으로 더 향상된 방법론을 채택하고 있다.

1.2 국내의 노동수급 전망 방법론

국내의 수급전망 연구들은 인력에 대한 수요를 전망할 때, 기본적으로 거시경제모형의 산업별 성장 전망치를 근거로 산업별 취업자 수를 전망하고, RAS방법 등의 계량방법을 이용하여 산업□직종 취업구조 행렬에 대한 전망을 도출한 뒤, 직종별 취업자 수를 전망하는 단계를 거치고 있다. 산업별 취업자 수의 전망은 산업별 취업계수의 전망과 산업별 성장 전망을 토대로 하며, 산업별 성장전망은 한국개발연구원에서 개발한 다부문 거시경제모형에 의존하고 있다. 여기에는 주로 □표준산업분류□와 □경제활동인구연보□ 등의 원자료가 사용되고 있다. 산업별□직종별 취업구조 전망은 산업□직종 취업구조 행렬을 활용하여 도출하고 있다. 즉, 각 산업의 직종별 취업구조를 추정하고 이의 전망치를 산업별 취업자 전망치에 곱하여 산업별□직종별 취업자 수의 전망치를 구하는 것이다. 직종별 취업자 수 전망은 산업별□직종별 취업자 수 전망치로부터 계산한다.

1990년대 이후 거시모형에 기초하여 일반균형분석의 관점에서 인력수급을 예측한 연구들은 박명수(1991), 정인수 외(1996), 장창원 외(1998), 김승택 외(2000), 강순희 외(2000), 김휘석 외(2001), 안주엽(2002), 김형만 외(2002) 등이 있다. 이러한 연구들의 일반적인 특징은 거시경제에 기초한 인력수급을 예측하고 필요한 경우 사업체 실태조사를 통하여 세부적인 직업별 인력수요를 따로 예측하는 형식을 취하고 있다는 점이다. 그러나 예측의 기초자료들인 표준산업분류, 표준직업분류, 임금구조기본통계보사보고서, 경제활동인구연보 등이 중분류 이하로 세분화되어 있지 않아서 중분류 수준(2-digit)의 예측결과를 제시하는데 머물고 있다.

이와 달리 미시적 차원의 부분균형분석방법을 활용하여 인력의 수요와 공급을 동시에 고려한 인력수급예측 연구는 고상원□장진규(1995), 고상원□김태기(1999), 고상원(2000), 권남훈 외(2001), 박재민 외(2002), 금재호 외(2003), 장창원 외(2004) 등이 있다. 이러한 연구들은 특정 산업 분야 또는 영역에서 계량기법 및 인력수급을 예측하는 기법을 적절하게 활용하였다. 그러나 정형화된 인력수급 예측모형이 아직 확립되어 있지 못하다는 문제가 존재할 뿐만 아니라, 통계적 한계를 극복하기 위하여 대리변수(proxy variable)를 사용함에 따라 예측결과의 편차가 크게 발생하는 한계를 지니고 있다.

2. 본 논문의 노동수요 전망 방법론

본 논문의 인력수요예측은 선행연구들과 마찬가지로 기본적인 틀에 있어서 BLS의 방법론을 따른다. 즉, 산업기술인력의 수요를 예측하기 위해서 산업별 성장전망을 구한 후에, 취업계수를 이용하여 산업별 취업자를 예측한다. 그 다음으로 산업-직업행렬(industry-occupation employment matrix)을 활용함으로써 산업기술인력에 대한 수요를 구한다.

우선 산업별 성장전망은 안주엽(2005)의 전망을 활용하였다. 그러나 안주엽의 전망치는 부산의 성장률이 전국과 동일하다는 것을 가정하는 것이기 때문에, 산업구조가 전국과 상이한 부산의 경우에 그대로 적용하는 데에는 문제가 있다. 특히, 부산과 전국의 산업구조가 매우 상이하다는 박성익□유병철(2007)의 지적을 감안할 때, 부산의 성장률이 전국과 동일하다고 단순히 가정할 경우에 부산지역 노동수요의 추정이 지역현실과 괴리될 가능성이 클 것이다. 따라서 본 논문에서는 시나리오별 접근방법을 채택하여, 전망 기간 중 부산 (전략)산업의 성장률이 전국의 성장률(전망)과 동일한 경우와 2000년-2005년 기간 중 부산의 성장률을 출발점으로 전국의 성장률 추세를 따라갈 경우, 그리고 시나리오 1과 2의 평균값을 취할 경우로 나누어 분석하도록 한다. 이에 따른 시나리오는 구체적으로 <표 3>과 같다.

) 안주엽(2005)은 전국의 장기 시계열 추세를 분석함으로써 산업별 부가가치의 성장전망을 구하였다. 그는 원칙적으로 1970년 ∼ 2003년의 자료를 전부 활용하되, 특정 기간에 변동이 심하게 발생한 경우는 그 기간을 제외하고 미래의 성장전망치를 도출하였다. 그가 사용한 추세선은 로그 추세, 누승 추세, 지수 추세, 3차식 추세 및 1차식 추세 등이다.

<표 3> 시나리오의 가정

	시나리오 1	시나리오 2	시나리오 3
가정	부산 (전략)산업의 장래 성장률이 전국의 성장률(전망)과 동일하다고 가정	부산 (전략)산업의 장래 성장률이 2000년-2005년 중 부산의 성장률을 출발점으로 하되 전국의 성장률(전망) 추세를 따라 간다고 가정	부산 (전략)산업의 장래 성장률이 시나리오 1과 2의 평균값을 취한다고 가정

시나리오 1은 다른 많은 연구와 같이, 부산의 장래 성장률이 전국의 성장률 전망과 동일하다고 가정하는 것으로서 부산의 산업구조와 전국의 산업구조가 유사할 때 특별히 타당한 시나리오로 판단된다. 시나리오 2는 현재 부산의 산업구조 및 성장률을 반영하지만 장래의 성장추세는 전국의 추세를 쫓아간다는 가정을 채택한 것으로서 현재 부산의 산업구조와 장래의 전국 성장추세를 동시에 반영한 것이다. 그리고 시나리오 3은 절충적인 시나리오로서 부산과 전국의 성장전망을 비교적 균형 있게 반영한 시나리오라고 할 수 있다.

<그림 1> 시나리오 비교: 특정산업의 경우

그런데 부산의 2000년-2005년 중 영상□IT산업 부가가치의 성장률은 지나치게 높았다. 이러한 성장률이 2020년까지 지속된다고 가정하는 것은 비현실적이므로, 영상□IT산업 성장률을 전국의 성장률 전망 추세를 감안하여 불가피하게 낮게 조정하도록 하였다.

안주엽(2005)이 추정한 산업별 취업계수는 2003년의 경상가격을 기준으로 산출한 것인데 반하여, 본 논문은 2005년의 경상가격을 기준으로 취업계수를 산출하였다. 이와 같은 통계자료 출처의 차이 등으로 인하여 전국과 부산의 취업계수에는 차이가 발생하였다. 따라서 보다 최근의 자료를 활용하기 위하여 본 논문에서는 부산의 2005년 취업계수를 활용하되, 그 장래 추이는 전국과 동일하다는 가정을 채용하여 부산의 2010년, 2015년과 2020년의 취업계수를 산출하였다. 이러한 가정을 채택한 이유는 부산과 전국의 산업구조가 서로 상이하더라도 동일한 산업 내에서 취업계수는 유사하게 움직일 것이기 때문이다.

산업-직업행렬의 경우는 안주엽(2005)과 김영옥 등(2002)이 전국을 대상으로 추정한 바가 있다. 이들의 직업분류는 한국표준직업분류의 중분류(2-digit)만으로 구분되어 있다. 그러므로 제조업 전반의 인력수요 추정에 있어서는 이들의 자료를 활용하였다. 그러나 산업기술인력의 분류가 상이하므로 산업기술인력의 수요에 대한 추정이 매우 어려운 문제가 있다. 산업기술인력의 분류를 일치시키기 위해서는 직업분류에서 3-digit 이하의 분류도 같이 알아야 하지만, 이는 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 한국표준직업분류 중에서 과학공학전문가(11-13), 과학공학종사자(21-23), 기능원(71-75), 장치기계종사자(81-84)만을 산업기술인력으로 분류하도록 하였다. 따라서 자료상의 한계로 인하여 산업자원부의 산업기술인력의 정의와는 다소 다르다는 점을 유념할 필요가 있다.

본 논문에서 제조업의 분류는 한국표준산업분류(KSIC)의 중분류(15-37)를 따랐다. 이 경우, 산업기술인력 수급동향 실태조사의 산업 분류와 제조업의 중분류는 서로 정확히 일치하지 않는다. 특히, 실태조사의 지역별 세부분류를 활용하면 어느 정도 정확하게 분류를 일치시킬 수 있으나, 이 경우는 원자료를 활용하여야만 가능하기 때문에 정확히 일치시키기가 불가능한 상태이다. 더욱이 실태조사는 10인 이상의 제조업 및 서비스업체만을 조사 대상으로 하고 있으므로, 5인 이상의 제조업체를 위주로 광공업통계조사를 이용하여 분석한 본 논문의 결과와는 다소 상이할 수밖에 없다.

Ⅴ. 부산지역 산업기술인력 노동수요 전망 결과 분석

1. 산업별 부가가치 전망

산업별 부가가치의 전망결과를 요약한 <표 4>를 보면, 시나리오 1, 2 3의 경우 각각 연평균 부가가치의 성장률은 3.78%, 5.36%, 4.18%인 것으로 나타났다. 이는 시나리오 2, 시나리오 3, 그리고 시나리오 1의 순서로 부가가치의 증가 폭이 컸음을 보여주는 것이다. 즉, 전국의 성장률을 사용할 경우에 성장률이 가장 낮게 나오는 반면에, 부산의 성장률을 기점으로 활용한 경우에 성장률이 가장 높게 나왔다.

2005년 현재 가장 큰 비중을 차지하는 제조업은 기타기계 및 장비제조업(13.2%), 제1차 금속산업(12.4%), 자동차 및 트레일러 제조업(12.0%) 및 조립금속제품 제조업(11.9%)의 순서이다. 이에 반하여 노동집약적인 섬유제품 제조업(9.0%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(3.0%)의 비중은 낮은 편이다.

시나리오 1에 의하면, 2020년에는 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(19.3%)의 비중이 가장 커질 것으로 예측된다. 그밖에 자동차 및 트레일러 제조업(13.5%), 기타기계 및 장비제조업(12.9%), 제1차 금속산업(10.4%) 및 조립금속제품 제조업(7.6%)의 비중도 여전히 클 것으로 예상된다. 이에 반하여 섬유제품 제조업(5.5%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(1.7%)의 비중은 작아질 것으로 전망되고 있다.

시나리오 2에 의하면, 2020년에는 자동차 및 트레일러 제조업(23.9%)의 비중이 압도적으로 커지는 가운데, 조립금속제품 제조업(17.4%), 제1차 금속산업(14.1%), 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(13.9%)의 비중이 커질 것으로 예측된다. 이에 반하여 섬유제품 제조업(1.6%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(0.4%)의 비중은 더욱 작아질 것으로 전망되고 있다.

시나리오 3에 의하면, 2020년에는 자동차 및 트레일러 제조업(19.1%), 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(17.3%), 제1차 금속산업(12.8%), 조립금속제품 제조업(12.2%)의 비중이 커질 것으로 예측된다. 이에 반하여 섬유제품 제조업(3.1%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(0.9%)의 비중을 차지할 것으로 전망되고 있다.

주목할 점은 모든 시나리오에서 전자부품□영상□음향 및 통신장비 제조업, 자동차 및 트레일러 제조업의 성장세가 두드러져서 그 비중이 현재보다 클 것으로 전망되고 있다는 점이다. 이에 반하여 섬유제품 제조업과 가죽, 가방 및 신발제조업의 비중은 모든 시나리오에서 큰 폭으로 작아질 것으로 전망되고 있다. 주지하다시피 현재 우리나라에서는 IT산업과 자동차 등 운송장비 산업 등이 주력산업으로서 경제성장을 선도하고 있고 그에 반하여 섬유제품 등의 전통적인 경공업의 비중은 감소하고 있다. 따라서 본 논문의 전망치는 부산의 산업구조 변화가 전국 산업구조의 변화 추세를 쫓아갈 것임을 시사하는 것으로 해석할 수 있다.

<표 4> 시나리오별 부가가치 전망

산업 및 항목	2005년		시나리오 1 (2020년)		시나리오 2 (2020년)		시나리오 3 (2020년)
	부가가치 (억원)	(비중)	부가가치 (억원)	(비중)	부가가치 (억원)	(비중)	부가가치	(비중)
음□식료품 제조업	6513.4	6.2	7976.2	4.3	3817.0	1.6	5542.8	2.8
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	5987.0	5.7	6819.6	3.7	1594.8	0.7	3356.4	1.7
봉제의복 및 모피제품 제조업	3444.9	3.3	3320.8	1.8	2186.7	0.9	2698.7	1.4
가죽, 가방 및 신발 제조업	3141.2	3.0	3222.7	1.7	1041.4	0.4	1852.5	0.9
목재 및 나무제품 제조업	926.7	0.9	726.8	0.4	561.4	0.2	639.1	0.3
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	838.0	0.8	1121.2	0.6	408.9	0.2	682.8	0.3
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	1542.3	1.5	1892.4	1.0	1292.9	0.6	1566.1	0.8
코크스, 석유정제품 및 핵연료	616.3	0.6	1150.9	0.6	1635.9	0.7	1373.5	0.7
화합물 및 화학제품 제조업	3272.9	3.1	7012.6	3.8	2659.2	1.1	4352.3	2.2
고무 및 플라스틱제품 제조업	4882.0	4.6	7646.1	4.1	7463.5	3.2	7554.3	3.9
비금속광물제품 제조업	1730.8	1.6	2429.5	1.3	1434.8	0.6	1871.4	1.0
제 1차 금속산업	13167.3	12.4	19151.7	10.4	32590.2	14.1	25042.0	12.8
조립금속제품 제조업	12623.5	11.9	13959.4	7.6	40304.3	17.4	23942.9	12.2
기타 기계 및 장비 제조업	13930.8	13.2	23857.7	12.9	17541.6	7.6	20473.5	10.5
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	86.2	0.1	153.1	0.1	626.1	0.3	314.7	0.2
기타 전기기계 및 전기변환장치	4180.1	4.0	7461.3	4.0	8498.3	3.7	7964.1	4.1
전자부품,영상,음향 및 통신장비	6969.9	6.6	35557.6	19.3	32217.5	13.9	33889.1	17.3
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	1780.0	1.7	2897.6	1.6	15149.4	6.5	6778.2	3.5
자동차 및 트레일러 제조업	12644.0	12.0	24875.9	13.5	55236.6	23.9	37265.4	19.1
기타 운송장비 제조업	5494.3	5.2	12246	6.4	4251.5	1.8	7134.2	3.6
가구 및 기타 제품 제조업	1864.2	1.8	1578	0.8	908.5	0.4	1149.3	0.6
재생용 가공원료 생산업	163.7	0.2	50	0.0	20.0	0.0	29.2	0.0
합계	107,804.5	100.2	185,108.1	99.9	231,442.5	99.8	195,475.5	99.9

2. 산업별 취업계수를 활용한 산업별 노동수요 추정

산업별 취업계수는 □부가가치 10억원을 창출하는 데 소요되는 취업자 수□로 정의된다. 취업계수 역시 지역자료의 부재 및 지속적인 산업분류의 변경으로 인하여 부산의 세부 제조업별로 장기 시계열 자료를 얻는 것이 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 안주엽(2005)의 자료를 활용하였다. 그러나 앞에서도 언급하였듯이, 자료출처의 차이 등으로 인하여 2005년의 취업계수를 보면, 전국과 부산의 취업계수는 상이한 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서는 취업계수의 변동 추세가 전국과 유사할 것이라는 가정 하에, 2005년 부산의 취업계수를 이용하여 2010년, 2015년 및 2020년의 취업계수를 산출하였다.

산업별 노동수요 전망은 산업별 성장전망과 산업별 취업계수 전망을 단순히 곱함으로써 얻어지므로, 각 시나리오별로 노동수요를 구하였다. 2005년 현재 제조업의 고용자 수는 167,365명인데 시나리오 1, 2, 3에서의 노동수요 전망치는 각각 176,204명, 202,702명, 176,673명으로 나타났다. 시나리오 2에서만 노동수요가 큰 폭으로 늘어나는 것으로 전망되었으나 그 외의 시나리오에서는 노동수요의 증가 폭이 미미하다는 것을 알 수 있다.

시나리오 1에 의하면, 2020년에는 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(11.7%)의 비중이 가장 커질 것으로 예측된다. 동 산업에서의 부가가치 비중이 19.3%로 전망되는 것에 비하면, 노동수요의 증가폭은 크지 않은 편이다. 그밖에 기타기계 및 장비제조업(10.9%), 조립금속제품 제조업(10.6%)이 노동을 많이 수요할 것으로 전망되고 있다. 부가가치의 비중이 작아질 것으로 예상되고 있는 섬유제품 제조업(12.6%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(3.7%)의 비중도 여전히 클 것으로 전망된다.

시나리오 2에 의하면, 2020년에는 조립금속제품 제조업(26.5%)의 비중이 압도적으로 커지는 가운데, 자동차 및 트레일러 제조업(14.2%)과 제1차 금속산업(14.1%), 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(9.2%), 기타기계 및 장비제조업(7.0%)의 비중이 커질 것으로 예측된다. 이에 반하여 섬유제품 제조업(5.1%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(1.0%)의 비중은 작아질 것으로 전망되고 있다.

시나리오 3에 의하면, 2020년에는 조립금속제품 제조업(18.0%)의 비중이 가장 크고 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업(11.1%)와 자동차 및 트레일러 제조업(11.0%)의 순으로 노동수요가 많을 것으로 전망된다. 섬유제품 제조업(8.4%)과 가죽, 가방 및 신발제조업(2.1%)의 비중도 어느 정도를 유지할 것으로 전망되고 있다.

주목할 점은 모든 시나리오에서 전자부품□영상□음향 및 통신장비 제조업과 자동차 및 트레일러 제조업에서의 고용이 의미 있게 늘어날 것으로 전망된다는 것이다. 그 이유는 취업계수의 하락률 이상으로 동 제조업의 성장세가 두드러지기 때문이다. 문제는 동 제조업 중 전자부품□영상□음향 및 통신장비 제조업이 우리나라가 비교우위를 가지고 있는 산업부문임에도 불구하고, 동 산업의 부산 비중은 전국 대비 상대적으로 매우 낮다는 사실이다.

이러한 결과가 시사하는 것은 첫째, 전국적으로 제조업의 고용이 감소하는 추세에도 불구하고 위의 시나리오들에 따르면 노동인력의 수요 증가가 예상되기 때문에 노동인력의 수를 늘리려는 노력이 필요하다는 것을 시사한다. 둘째, 단순히 노동인력만을 늘리는 것보다는 취업계수의 하락으로 인하여 실제 고용으로 연결되지 않을 가능성도 존재하므로 보다 고부가가치를 창출할 수 있도록 노동인력의 질을 더 높여야 한다는 것이다. 셋째, 고용이 빠르게 증가할 것으로 전망되는 전자부품□영상□음향 및 통신장비 제조업과 자동차 및 트레일러 제조업에서의 노동인력을 시급히 육성하는 것이 필요하다는 것이다.

<표 5> 시나리오별 노동수요 전망

산업 및 항목	2005년 현재		시나리오 1 (2020년)		시나리오 2 (2020년)		시나리오 3 (2020년)
	노동수요	(비중)	노동수요	(비중)	노동수요	(비중)	노동수요	(비중)
음□식료품 제조업	10925	6.5	11530	6.5	5518	2.7	8012	4.5
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	11810	7.1	10467	5.9	2448	1.2	5151	2.9
봉제의복 및 모피제품 제조업	13046	7.8	11890	6.7	7830	3.9	9663	5.5
가죽, 가방 및 신발 제조업	9712	5.8	6461	3.7	2088	1.0	3714	2.1
목재 및 나무제품 제조업	1930	1.2	993	0.6	767	0.4	874	0.5
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	1949	1.2	1803	1.0	657	0.3	1098	0.6
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	3044	1.8	3431	1.9	2344	1.2	2839	1.6
코크스, 석유정제품 및 핵연료	267	0.2	189	0.1	268	0.1	225	0.1
화합물 및 화학제품 제조업	3746	2.2	3740	2.1	1418	0.7	2321	1.3
고무 및 플라스틱제품 제조업	10290	6.1	10353	5.9	10105	5.0	10228	5.8
비금속광물제품 제조업	1801	1.1	1740	1.0	1028	0.5	1341	0.8
제 1차 금속산업	11421	6.8	11479	6.5	19534	9.6	15010	8.5
조립금속제품 제조업	20960	12.5	18590	10.6	53673	26.5	31885	18.0
기타 기계 및 장비 제조업	23285	13.9	19173	10.9	14097	7.0	16453	9.3
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	122	0.1	112	0.1	460	0.2	231	0.1
기타 전기기계 및 전기변환장치	8075	4.8	10140	5.8	11550	5.7	10824	6.1
전자부품,영상,음향 및 통신장비	8835	5.3	20648	11.7	18709	9.2	19679	11.1
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	2871	1.7	2723	1.5	14234	7.0	6369	3.6
자동차 및 트레일러 제조업	10348	6.2	12926	7.3	28703	14.2	19364	11.0
기타 운송장비 제조업	7654	4.6	14519	8.2	5246	2.6	8803	5.0
가구 및 기타 제품 제조업	5042	3.0	3001	1.7	1882	0.9	2381	1.3
재생용 가공원료 생산업	231	0.1	295	0.2	141	0.1	205	0.1
합계	169,369	100	176,204	99.9	202,702	100	176,673	99.8

3. 산업-직업 행렬을 이용한 산업기술인력 노동수요 추정

<표 6>은 2005년 현재 산업기술인력의 직종별 종사자 수를 정리한 것이고 <표 7>부터 <표 9>는 각각 시나리오별로 2020년의 산업기술인력 종사자 수를 정리한 것이다. 우선 전체 제조업의 종사자 수를 보면, 시나리오 1과 3에서 산업기술인력의 종사자 수가 2005년 현재보다 약 2천명에서 3천명 정도 감소할 것으로 전망되고 있음을 알 수가 있다. 오직 시나리오 2에서만 산업기술인력 종사자 수가 약 12,000명 정도의 큰 폭으로 늘어날 것으로 전망되고 있다. 이러한 현상은 우리나라에서 제조업의 비중이 전반적으로 감소하는 것과 어느 정도 관련이 있는 것으로 보인다.

그러나 제조업 중분류 상 28(조립금속제품 제조업)부터 35(기타 운송장비 제조업)에 속하는 주요 제조업의 경우는 모든 시나리오에서 종사자 수가 늘어날 것으로 전망되고 있다는 것을 주목할 필요가 있다. 전체 종사자 수가 가장 작은 시나리오 1의 경우에서조차 산업기술인력 종사자 수는 2005년의 51,727명에서 2020년 57,106명으로 증가할 것으로 예측되고 있다. 또한 시나리오 2의 경우에는 산업기술인력 종사자 수가 80,898명으로 증가할 것으로 예측되어 가장 수요가 크게 늘어날 것으로 전망되고 있다. 그리고 시나리오 3의 경우에는 64,312명으로 증가할 것으로 예상되고 있다.

이에 반하여 위의 제조업 중분류에 포함되지 않는 기타 제조업의 경우에는 오직 시나리오 1에서만 2005년 40,870명에서 2020년 41,564명으로 그 종사자 수가 소폭으로 늘어날 것으로 전망되고 있다. 그러나 시나리오 2와 3에서는 종사자 수가 각각 32,899명과 35,295명으로 감소할 것으로 예상되고 있다. 따라서 이들 제조업의 경우에는 종사자가 감소할 가능성이 매우 큰 것으로 전망된다.

이와 같이 시나리오에 따라 제조업 전체 산업기술인력의 수요는 다소 감소할 수 있을지라도, 부산의 전략산업을 포괄하는 주요 제조업에서의 산업기술인력 수요는 모든 시나리오에서 더 늘어날 것으로 예측되는 반면에 기타 제조업의 산업기술인력 수요는 감소할 가능성이 더 큰 것으로 전망되고 있다. 이러한 결과는 부산에서 산업별로 산업기술인력의 구조조정이 필요하다는 것으로 해석될 수 있다.

또 한 가지 주목할 점은 주요 산업군에서의 산업기술인력 수요 증가는 주로 과학공학 전문가나 과학공학 종사자와 같은 높은 수준의 지식을 필요로 하는 산업기술인력의 수요 증가에 기인한다는 점이다. 모든 시나리오에서 기타 제조업에 비하여 이들 산업군에서의 노동수요가 더 증가할 것으로 전망되고 있기 때문이다. 2005년에 과학공학 전문가 1,744명, 과학공학 종사자 4,771명에서 2020년에는 시나리오에 따라 약간의 차이는 있지만 과학공학 전문가는 5,512명 ∼ 6,091명, 과학공학 종사자는 9,089명 ∼ 10,301명 수준으로 크게 증가할 것으로 전망되고 있다. 특히 산업별로 보면 전자부품,영상,음향 및 통신장비 산업과 조립금속제품 제조업에서 과학공학 전문가와 과학공학 종사자 수가 큰 폭으로 늘어날 것으로 예상되고 있다.

아울러 장치기계종사자의 수요도 같이 늘어나고 있음을 알 수 있다. 2005년에 그 종사자 수가 48,939명에서 2020년에는 시나리오 1은 50,927명, 시나리오 2는 68,719명, 시나리오 3은 56,183명으로 증가할 것으로 전망되기 때문이다. 그러나 그 증가율은 과학공학 전문가나 과학공학 종사자의 경우보다 매우 낮은 편이다. 그리고 장치기계종사자 수요를 주요 산업군과 기타 제조업으로 분류하여 보면, 모든 시나리오에서 주요 산업군의 장치기계종사자 수요는 늘어나는 반면에 기타 제조업의 수요는 감소하는 것으로 전망되고 있음을 알 수 있다.

이에 반하여 기능원의 수와 비중은 급격하게 감소할 것으로 전망되고 있다. 2005년에 기능원의 수는 44,344명(주요 산업군 17,518명, 기타 제조업 26,826명)으로 추산되고 있다. 그런데 2020년에는 기능원의 수가 시나리오 1에서는 29,124명(각각 9,574명, 19,550명), 시나리오 2에서는 26,317명(각각 13,204명, 13,112명), 시나리오 3에서는 25,848명(각각 10,437명, 15,411명)으로 나타나, 모든 시나리오에서 기능원의 수가 감소할 것으로 전망되고 있다.

그런데 일반적으로 기능원이 창출하는 부가가치가 산업기술인력 내의 타 직종보다 더 작다. 이러한 결과들로 미루어 판단할 때, 부산의 산업구조가 점차 고도화되면서 부가가치가 낮은 기능원에 대한 수요는 감소하는 반면에 부가가치가 높은 과학공학 전문가와 과학공학 종사자에 대한 수요는 크게 증가하고 있다는 결론을 내릴 수가 있을 것이다. 따라서 산업기술인력 내에서 고부가가치화가 시급하다는 정책적 결론을 내릴 수가 있다.

<표 6> 2005년 현재 직종별 종사자 수

산업 및 항목	과학공학 전문가		과학공학 종사자		기능원		장치기계 종사자		합계
	수	비중	수	비중	수	비중	수	비중
음□식료품 제조업	76	3.6	95	1.5	3325	7.5	2079	4.2	5575
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	17	0.8	141	2.2	2958	6.7	4384	9.0	7500
봉제의복 및 모피제품 제조업	17	0.8	39	0.6	8467	19.1	532	1.1	9054
가죽, 가방 및 신발 제조업	0	0.0	158	2.5	5780	13.0	1188	2.4	7125
목재 및 나무제품 제조업	0	0.0	2	0.0	700	1.6	494	1.0	1196
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	10	0.5	23	0.4	134	0.3	660	1.3	827
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	25	1.2	91	1.4	335	0.8	551	1.1	1003
코크스, 석유정제품 및 핵연료	27	1.3	20	0.3	14	0.0	111	0.2	171
화합물 및 화학제품 제조업	112	5.2	224	3.5	204	0.5	861	1.8	1401
고무 및 플라스틱제품 제조업	50	2.4	203	3.2	353	0.8	4884	10.0	5490
비금속광물제품 제조업	17	0.8	56	0.9	273	0.6	520	1.1	866
제 1차 금속산업	28	1.3	409	6.5	2181	4.9	4280	8.7	6898
조립금속제품 제조업	212	9.9	647	10.3	7210	16.3	5561	11.4	13630
기타 기계 및 장비 제조업	507	23.8	1696	26.9	4536	10.2	8395	17.2	15135
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	3	0.2	22	0.4	5	0.0	38	0.1	68
기타 전기기계 및 전기변환장치	141	6.6	682	10.8	913	2.1	2859	5.8	4595
전자부품,영상,음향 및 통신장비	516	24.2	628	9.9	373	0.8	3382	6.9	4899
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	43	2.0	123	1.9	485	1.1	676	1.4	1326
자동차 및 트레일러 제조업	154	7.2	387	6.1	1288	2.9	5225	10.7	7054
기타 운송장비 제조업	166	7.8	587	9.3	2708	6.1	1559	3.2	5020
가구 및 기타 제품 제조업	11	0.5	75	1.2	2103	4.7	584	1.2	2772
재생용 가공원료 생산업	0	0.0	6	0.1	1	0.0	116	0.2	123
합계	2,135	100.0	6,312	100.0	44,344	100.0	48,939	100.0	101,729
주요산업군(28∼35)	1,744	81.7	4,771	75.6	17,518	39.5	27,694	56.6	51,727
기타제조업	391	18.3	1,541	24.4	26,826	60.5	21,245	43.4	40,870

<표 7> 시나리오 1: 2020년 직종별 종사자 수 전망

산업 및 항목	과학공학 전문가		과학공학 종사자		기능원		장치기계 종사자		합계
	수	비중	수	비중	수	비중	수	비중
음□식료품 제조업	55	0.8	177	1.5	1494	5.1	2504	4.9	4,229
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	26	0.4	342	2.9	1733	6.0	2838	5.6	4,939
봉제의복 및 모피제품 제조업	15	0.2	3	0.0	8448	29.0	278	0.5	8,745
가죽, 가방 및 신발 제조업	0	0.0	252	2.2	4227	14.5	512	1.0	4,992
목재 및 나무제품 제조업	0	0.0	1	0.0	323	1.1	238	0.5	562
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	42	0.6	48	0.4	1	0.0	235	0.5	326
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	50	0.7	111	0.9	368	1.3	83	0.2	612
코크스, 석유정제품 및 핵연료	38	0.5	12	0.1	28	0.1	51	0.1	130
화합물 및 화학제품 제조업	86	1.2	345	3.0	129	0.4	972	1.9	1,532
고무 및 플라스틱제품 제조업	219	3.2	277	2.4	36	0.1	4735	9.3	5,266
비금속광물제품 제조업	59	0.8	167	1.4	58	0.2	504	1.0	788
제 1차 금속산업	258	3.7	667	5.7	2521	8.7	5030	9.9	8,476
조립금속제품 제조업	512	7.4	842	7.2	2148	7.4	6382	12.5	9,884
기타 기계 및 장비 제조업	520	7.5	1808	15.5	2402	8.2	8913	17.5	13,643
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	3	0.0	16	0.1	4	0.0	23	0.0	45
기타 전기기계 및 전기변환장치	505	7.3	1318	11.3	481	1.7	3303	6.5	5,607
전자부품,영상,음향 및 통신장비	2,336	33.6	1796	15.4	668	2.3	4867	9.6	9,668
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	13	0.2	222	1.9	155	0.5	436	0.9	826
자동차 및 트레일러 제조업	57	0.8	560	4.8	1029	3.5	7164	14.1	8,810
기타 운송장비 제조업	2,145	30.9	2612	22.4	2687	9.2	1178	2.3	8,622
가구 및 기타 제품 제조업	13	0.2	88	0.8	174	0.6	526	1.0	802
재생용 가공원료 생산업	0	0.0	1	0.0	11	0.0	152	0.3	164
합계	6,952	100.0	11,667	100.0	29,124	100.0	50,927	100.0	98,670
주요산업군(28∼35)	6,091	87.6	9,174	78.6	9,574	32.9	32,267	63.4	57,106
기타제조업	861	12.4	2,493	21.4	19,550	67.1	18,660	36.6	41,564

<표 8> 시나리오 2: 2020년 직종별 종사자 수 전망

산업 및 항목	과학공학 전문가		과학공학 종사자		기능원		장치기계 종사자		합계
	수	비중	수	비중	수	비중	수	비중
음□식료품 제조업	26	0.4	85	0.7	715	2.7	1198	1.7	2,024
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	6	0.1	80	0.6	405	1.5	664	1.0	1,155
봉제의복 및 모피제품 제조업	10	0.2	2	0.0	5564	21.1	183	0.3	5,759
가죽, 가방 및 신발 제조업	0	0.0	82	0.7	1366	5.2	165	0.2	1,613
목재 및 나무제품 제조업	0	0.0	1	0.0	249	0.9	184	0.3	434
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	15	0.2	18	0.1	0	0.0	86	0.1	119
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	34	0.5	76	0.6	251	1.0	57	0.1	418
코크스, 석유정제품 및 핵연료	54	0.8	18	0.1	40	0.2	73	0.1	184
화합물 및 화학제품 제조업	33	0.5	131	1.1	49	0.2	369	0.5	581
고무 및 플라스틱제품 제조업	214	3.3	270	2.2	35	0.1	4621	6.7	5,140
비금속광물제품 제조업	35	0.5	99	0.8	34	0.1	298	0.4	466
제 1차 금속산업	439	6.9	1136	9.2	4289	16.3	8560	12.5	14,424
조립금속제품 제조업	1479	23.1	2432	19.7	6201	23.6	18426	26.8	28,538
기타 기계 및 장비 제조업	382	6.0	1330	10.8	1766	6.7	6553	9.5	10,031
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	11	0.2	65	0.5	15	0.1	94	0.1	185
기타 전기기계 및 전기변환장치	576	9.0	1501	12.1	548	2.1	3763	5.5	6,387
전자부품,영상,음향 및 통신장비	2117	33.0	1628	13.2	605	2.3	4410	6.4	8,760
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	68	1.1	1159	9.4	813	3.1	2279	3.3	4,318
자동차 및 트레일러 제조업	126	2.0	1243	10.1	2285	8.7	15909	23.2	19,563
기타 운송장비 제조업	775	12.1	944	7.6	971	3.7	426	0.6	3,115
가구 및 기타 제품 제조업	8	0.1	55	0.4	109	0.4	330	0.5	503
재생용 가공원료 생산업	0	0.0	1	0.0	5	0.0	73	0.1	79
합계	6,408	100.0	12,353	100.0	26,317	100.0	68,719	100.0	113,797
주요산업군(28∼35)	5,534	86.4	10,301	83.4	13,204	50.2	51,859	75.5	80,898
기타제조업	874	13.6	2,052	16.6	13,112	49.8	16,860	24.5	32,899

<표 9> 시나리오 3: 2020년 직종별 종사자 수 전망

산업 및 항목	과학공학 전문가		과학공학 종사자		기능원		장치기계 종사자		합계
	수	비중	수	비중	수	비중	수	비중
음□식료품 제조업	38	0.6	123	1.1	1,038	4.0	1,740	3.1	2,939
섬유제품 제조업; 봉제의복 제외	13	0.2	168	1.5	853	3.3	1,397	2.5	2,431
봉제의복 및 모피제품 제조업	13	0.2	2	0.0	6,866	26.6	226	0.4	7,107
가죽, 가방 및 신발 제조업	0	0.0	145	1.3	2,430	9.4	294	0.5	2,869
목재 및 나무제품 제조업	0	0.0	1	0.0	284	1.1	210	0.4	495
펄프, 종이 및 종이제품 제조업	25	0.4	29	0.3	0	0.0	143	0.3	198
출판, 인쇄 및 기록매체 복제업	42	0.7	92	0.8	304	1.2	69	0.1	506
코크스, 석유정제품 및 핵연료	45	0.7	15	0.1	33	0.1	61	0.1	155
화합물 및 화학제품 제조업	53	0.8	214	1.9	80	0.3	603	1.1	951
고무 및 플라스틱제품 제조업	216	3.4	274	2.4	35	0.1	4,678	8.3	5,203
비금속광물제품 제조업	45	0.7	129	1.1	45	0.2	389	0.7	608
제 1차 금속산업	337	5.3	873	7.8	3,296	12.8	6,577	11.7	11,083
조립금속제품 제조업	879	13.8	1,445	12.9	3,684	14.3	10,946	19.5	16,953
기타 기계 및 장비 제조업	446	7.0	1,552	13.8	2,062	8.0	7,649	13.6	11,708
컴퓨터 및 사무용 기기 제조업	5	0.1	33	0.3	8	0.0	47	0.1	93
기타 전기기계 및 전기변환장치	539	8.5	1,406	12.5	513	2.0	3,526	6.3	5,985
전자부품,영상,음향 및 통신장비	2,227	35.1	1,712	15.3	636	2.5	4,639	8.3	9,214
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	31	0.5	519	4.6	364	1.4	1,020	1.8	1,932
자동차 및 트레일러 제조업	85	1.3	839	7.5	1,542	6.0	10,733	19.1	13,198
기타 운송장비 제조업	1,300	20.5	1,584	14.1	1,629	6.3	714	1.3	5,228
가구 및 기타 제품 제조업	10	0.2	70	0.6	138	0.5	418	0.7	636
재생용 가공원료 생산업	0	0.0	1	0.0	8	0.0	105	0.2	114
합계	6,351	100	11,225	100	25,848	100	56,183	100	99,607
주요산업군(28∼35)	5,512	86.8	9,089	81.0	10,437	40.4	39,273	69.9	64,312
기타제조업	838	13.2	2,136	19.0	15,411	59.6	16,910	30.1	35,295

Ⅵ. 결론

본 논문은 인적자본의 중요성이 강조되는 21세기 신경제 시대에서 과학 및 산업기술 분야에서 역량을 갖춘 산업기술인력이 기술혁신의 주체자로서 국가 및 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심 성공요소라는 인식 하에, 본 논문에서는 부산의 제조업에서 산업기술인력의 실태를 파악한 후, 부산의 산업구조 변화에 부응하는 산업기술인력의 수요를 추정함으로써 정책적 시사점을 도출하였다.

본 논문의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 산업자원부의 「산업기술인력 수급동향 실태보고서」에 의하면, 부산의 산업기술인력은 제조업 종사자가 14,741명으로 전체 산업기술인력의 73.5%를 차지하고 있으며, 이중 8대 주력기간산업 종사자가 12,077명으로 81.9%에 달하고 있다. 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)의 산업기술인력은 7,392명으로 전체의 50.1%를 차지하고 있으나, 반도체와 전자산업(영상□IT산업)의 산업기술인력은 1,933명으로 전체의 13.1% 수준에 불과하다. 따라서 부산은 우리나라의 주력 기간산업 중에서 기계, 자동차, 조선산업(기계부품소재산업)에는 비교적 강점이 있으나, 우리나라에서 가장 큰 비중을 차지하는 IT산업에는 취약하다는 것을 알 수 있다.

둘째, 본 논문은 산업기술인력의 수요를 예측하기 위해서 산업별 성장전망을 구한 후에, 취업계수를 이용하여 산업별 취업자를 예측하였다. 그 다음으로 산업기술인력에 대한 수요를 구하였다. 이 과정에서 본 논문은 전국의 성장률이 그대로 지역에도 적용된다고 가정할 경우, 산업구조의 차이로 인하여 지역현실을 제대로 반영하지 못할 수 있다는 인식 하에 시나리오별 접근방법을 취하였다. 시나리오별로 분석한 결과에 따르면, 시나리오에 따라 상이한 결과가 도출되었다. 부산 제조업이 향후에 부산의 성장률을 지속할 경우에는 2020년의 산업기술인력 수요가 현재의 산업기술인력 수보다 클 것으로 전망되었지만, 그 밖의 경우에는 오히려 소폭이나마 작을 것으로 전망되었다. 그러나 부산의 전략산업이 포함되어 있는 주요 제조업에서 산업기술인력의 수요는 모든 시나리오에서 현재의 산업기술인력 종사자 수보다 클 것으로 전망되었다. 특히, 산업기술인력 종사자 중에서도 과학공학 전문가, 종사자 그리고 기계장치 종사자 수는 늘어나는 반면에, 기능원의 숫자는 감소할 것으로 예측되고 있다. 따라서 산업기술인력 내에서 산업별 구조조정과 고부가가치화가 시급하다는 정책적 결론을 내릴 수가 있다.

본 논문의 연구를 진행하는 과정에서 겪은 가장 큰 어려움은 지역 단위에서 적절한 통계자료를 확보할 수 없다는 것이었다. 노동정책에 있어서 정확한 통계에 입각한 정책의 수립 및 실행의 중요성은 아무리 강조해도 지나침이 없을 것이다. 그러나 현실을 보면, 통계자료의 부재는 물론 통계 인프라자체가 구축되어 있지 못한 것으로 나타나는 경우가 많다. 이러한 자료상의 제약으로 인하여 본 논문은 전국의 자료를 불가피하게 많이 활용할 수밖에 없었다. 그러나 부산지역과 전국의 산업구조가 매우 다르다는 현실을 감안하여 볼 때, 문제점이 존재할 가능성은 여전히 존재한다. 따라서 지역현실을 정확히 파악하는 통계자료를 구축하는 동시에 이를 기반으로 하는 효과적인 인력수요 전망을 실시할 필요가 있다고 하겠다.

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Analysis of Current Status and Labor Demand Forecasting on the Industrial Technology Labor in the Busan Manufacturing Industry

Sungik Park□Jangsoo Ryu□Hyunjoong Jun□Jonghan Kim

It is widely acknowledged that industrial technology labor competitive in the field of science and industrial engineering plays a key role in enhancing national and firm competitiveness. This paper develops policy implication by analysing current status and forecasting the labor demand on the industrial technology labor in the Busan manufacturing sector. Major findings of the paper are as follows: First, according to 'The report on the demand and supply of the industrial technology labor', Busan is comparatively well endowed with industrial technology labor within the machinery, automobile and ship-building industries. In contrast, Busan's industrial technology labor is poorly endowed in the IT industry. Second, the demand forecast on industrial technology labor by several scenarios reveal that the results are sensitive to the scenarios adopted. For example, the demand for industrial technology labor in year 2020 is forecast to be bigger than the current number of the industrial technology labor if Busan manufacturing industries continue to grow at the current growth rate. However, in other scenarios it is found that the demand for the industrial technology labor is slightly smaller than the current number of the industrial technology labor. Nevertheless, in all scenarios, in Busan's major manufacturing industries including Busan's strategic industries, the demand for the industrial technology labor is forecast to be bigger than the current number of the industrial technology labor. In particular, it is expected that the demands for the experts and the employee in science and engineering areas increase at the higher rates, while the demand for mechanics shrinks. Therefore, it can be concluded that the industrial restructuring of industrial technology labor and transforming of simple labor to the human capital who can create high value-added is desirable.

Key words: Industrial Technology Labor, Labor Demand Forecast, Busan, Strategic Industry