KDI 현안분석 '최근 낮은 실업률의 원인과 시사점'

안녕하세요? KDI 김지연입니다.

방금 영상 보고서에서 보신 것처럼 이번 현안의 주제는 최근 낮은 실업률의 원인과 시사점입니다.

최근 저조한 성장세에도 불구하고 실업률이 낮은 수준에 머물러 있는데요. 1페이지 그림을 보시면 실업률은 코로나19 위기 이전에 3%대 중후반에서 완만한 상승세를 나타내다가 코로나19 위기 이후에 급락한 후에 2%대 중후반의 낮은 수준을 유지하고 있습니다.

같은 기간 경제성장률은 둔화 흐름을 보였음에도 불구하고 실업률은 별로 오르지 않았는데요. 이번 현안에서는 이런 경기하고 실업률의 괴리 현상을 노동시장의 구조 변화 관점에서 분석해 보고자 하였습니다.

실업률과 경기 상황의 괴리는 구직 포기가 증가하는 경우 그리고 매칭효율성이 증가하는 경우 나타날 수 있는데요. 먼저, 구직 포기가 증가하는 경우를 살펴보면 실업률은 경제활동인구 대비 실업자의 수로 정의가 됩니다.

전체 생산가능인구 중에서 일하는 사람들은 취업자, 일하지 않는 사람들은 실업자 또는 비경제활동인구로 분류가 되는데요. 여기서 실업자와 비경제활동인구를 가르는 기준은 구직활동 여부입니다.

구직활동을 한 경우에는 실업자로 분류되고, 그렇지 않은 경우는 비경제활동인구로 분류가 되는데요. 만약 경기가 부진한 상황에서 구직에 대한 전망이 악화돼서 구직활동을 포기하는 인구가 생긴다면 이들은 비경제활동인구로 분류됩니다.

이들은 구직 의향이 없지는 않았다는 점에서 사실상 잠재적인 실업자로 볼 수 있지만 통계분류상 실업자로 분류가 되는 것은 아닌데요. 따라서 이런 구직 포기 인구가 증가하게 되면 실업자 수가 감소하게 되고, 경기가 안 좋은 상황에서도 실업률이 하락할 수 있습니다.

다음으로, 매칭효율성이 증가하는 경우에도 실업률이 하락할 수 있는데요. 이 매칭효율성은 구인-구직 간 연결의 원활함 정도를 나타내는 개념입니다.

구인-구직 정보의 접근성 그리고 공공·민간 고용서비스의 수준 등을 반영한다고 볼 수 있는데요. 고용 여건이 동일하더라도 매칭효율성이 더 높은 노동시장에서는 더 많은 신규 고용이 창출될 수 있습니다.

예를 들어서 한 경제에서는 구인-구직이 신문 광고를 통해 이루어지고, 다른 경제에서는 디지털 플랫폼을 통해서도 이루어진다면 고용 여건이 동일하더라도 후자의 노동시장에서 실업률이 더 낮게 나올 수 있습니다.

이번 현안에서는 구직 포기 증가 그리고 매칭효율성 개선, 이 개선 추이를 각각 살펴보고 각 요인이 최근의 실업률 하락에 얼마나 기여했는지 정량적으로 추산을 해보고자 했습니다.

먼저, 3페이지에서 구직 포기 증가 추이를 살펴보겠습니다.

이번 연구에서는 '쉬었음' 인구의 비중을 근로연령층의 구직 의향을 반영하는 지표로 사용했는데요. 일하거나 구직활동을 하지 않는 인구는 비경제활동인구로 분류되는데, 대부분의 비경제활동인구는 경제활동에 참여하지 못하는 특정한 이유가 있습니다.

예를 들어서 20대는 주로 학업이나 취업준비, 30~50대는 가사·육아, 60세 이상은 연로·건강 문제로 경제활동을 하지 못하는 경우가 많은데요. 이런 구체적인 사유 없이 비경제활동 상태로 있는 인구는 '쉬었음'으로 분류가 됩니다.

이 '쉬었음' 인구 중에는 실제로는 일할 의향이 있었지만 구직을 포기한 집단이 포함되어있을 걸로 판단이 되는데요. 그렇기 때문에 '쉬었음' 인구 증가는 근로연령층의 근로 및 구직 의향의 저하를 반영하는 것으로 생각할 수 있습니다.

3페이지 하단 그림을 보시면 생산가능인구 대비 '쉬었음' 비중은 지속적으로 증가를 하고 있는데요. 특히 2015년에서 2020년 사이에 크게 증가를 했습니다.

연령별로는 20대에서 유독 빠르게 증가했는데요. 4페이지 하단 그림을 보시면 2005년에서 2025년 사이 '쉬었음' 비중 증가 폭을 연령별로 보실 수 있는데 20대의 증가 폭이 다른 연령대보다 크다는 것을 알 수 있습니다.

20대 비경제활동 사유를 보시면 혼인연령이 증가하면서 가사·육아 비중이 점점 축소되고 있고요. 예비구직자로 볼 수 있는 통학·취업준비의 비중도 2015년 이후에 정체가 되면서 '쉬었음'의 상대적 비중이 증가한 것을 알 수 있습니다.

이는 청년층을 중심으로 노동시장 참여 의지가 약화되었음을 시사한다고 할 수 있는데요. 잠재성장률 둔화로 우리 경제가 양질의 일자리를 창출할 수 있는 여력이 약화되었고, 노동시장 이중구조가 심화되면서 정규직 취업 경쟁이 더 심해졌고, 이 과정에서 노동시장 진입을 포기하는 청년층이 늘어난다는 것을 반영한다고 할 수 있습니다.

다음으로 5페이지에서 매칭효율성 추이를 살펴봤는데요.

5페이지 하단 그림을 보시면 매칭효율성은 2015년에서 2025년 기간 동안 약 11% 정도 증가한 걸로 분석이 됩니다.

이 매칭효율성 개선은 디지털 구인구직 플랫폼의 확산과 같은 매칭 기술의 발전에 주로 기인한 걸로 나타나는데요.

2000년대 이후 국내 디지털 채용시장은 지속적인 성장세를 보이고 있고, 2010년대 이후에는 모바일 채용 플랫폼이 도입되고, 최근에는 AI 기반 매칭 기술이 도입되는 등 서비스가 고도화되는 추세입니다.

그러면서 이런 플랫폼을 통해 구직활동을 하는 구직자들이 늘어났는데요. 2015년 당시에는 이런 플랫폼을 통해서 구직활동을 하는 비중이 32% 정도에 불과했지만 2025년에는 이 비중이 71%로 증가하였습니다. 이렇게 디지털 구인구직 플랫폼이 발전하고 또 이용자가 늘면서 매칭효율성이 개선된 것으로 볼 수 있습니다.

그런데 이 매칭효율성 개선의 일부는 구직자 구성과 분포 변화에서 기인을 하는데요. 이것은 쉽게 생각해서 인구구조 변화에 따른 변화다, 이렇게 보시면 됩니다.

매칭효율성을 계산하면 산업별로 다르게 나타나는데요. 매칭효율성이 높은 산업에 구직자가 몰리게 되면 더 많은 신규 고용이 창출이 되고 결과적으로 전체 매칭효율성이 증가하게 됩니다.

매칭효율성이 높은 업종으로는 대표적으로 건설업, 사업시설 관리·지원 등이 있고요. 매칭효율성이 낮은 대표적인 업종으로는 도·소매, 숙박·음식점업 등이 있는데요. 그런데 연령별로 주로 구직활동을 하는 업종을 보면 중장년층은 매칭효율성이 높은 건설업, 사업시설 관리·지원 등에서 구직활동을 주로 하고, 청년층은 매칭효율성이 낮은 도·소매, 숙박업종에서 구직활동을 주로 하는 것으로 나타납니다.

인구구조 변화로 구직자 풀에서도 중장년층 비중이 확대되고 청년층 비중은 축소되고 있는데요. 그러면서 자연스럽게 매칭효율성이 높은 산업에 구직활동이 집중되면서 매칭효율성, 전체 매칭효율성이 올라간 것으로 생각할 수 있습니다.

2020년 이후에는 산업 간에 구인구직 여건의 불균형이 완화된 것도 매칭효율성 개선에 상당한 영향을 미쳤는데요. 상대적으로 구직 여건이 양호했던 제조업, 교육서비스업 등에서는 노동 수요가 다소 조정이 됐고 구직 여건이 열악했던 도·소매, 숙박·음식점업에서는 노동 공급이 감소하면서 산업 간 구인구직 여건의 불균형이 완화된 것으로 나타났습니다.

다음으로, 7페이지를 보시면 지금까지 구직 포기 증가와 매칭효율성의 개선 추이를 각각 살펴봤는데 각 요인이 실업률 하락에 얼마나 기여했는지 계산한 결과를 말씀드리겠습니다.

먼저, 청년층의 구직 포기를 반영하는 20대 쉬었음 비중의 증가세가 실제보다 완만했다고 가정한 경우에 가상실업률을 계산해 보고 그것을 실제 실업률하고 비교해 보았는데요.

앞에서 '쉬었음' 비중 증가세가 2015년 이후 크게 확대된 거를 보여드렸는데 7페이지 하단 그림을 보시면 '시나리오 1'에서는 20대 쉬었음 비중이 2015년 수준을 유지했다고 가정했고, '시나리오 2'에서는 20대 쉬었음 비중이 2015년 이전 추세를 따라서 완만하게 증가했다, 라고 가정했습니다.

이런 가상 시나리오에서 2025년 실업률은 현재보다 0.4~0.7%p 높아지는 걸로 나타났는데요. 그러면서 2015년 대비 실업률 하락 폭이 약 45~71% 정도 축소되었습니다. 다시 말하면 20대의 구직 포기 증가가 2015년 대비 2025년 실업률 하락 폭의 45~71%를 설명한다, 라고 할 수 있고요.

다음으로, 매칭효율성의 증가세가 실제보다 완만했다고 가정한 경우의 가상실업률을 계산해 보면 8페이지 하단 그림을 보시면 '시나리오 1'에서는 2015년 이후 매칭효율성 개선이 아예 없었다, 라고 가정했고 '시나리오 2'에서는 개선세가 실제보다 완만했다고 가정했습니다.

그랬더니 2025년 실업률이 0.2~0.4%p가량 높아졌고요. 2015년 대비 실업률 하락 폭은 실제보다 23~45% 정도 축소되었습니다.

종합해 보면 구직 포기 증가 그리고 매칭효율성 개선은 2015년에서 2025년 기간 동안 실업률 하락 폭의 68% 이상을 설명하는 것으로 나타났고, 이런 구조적 변화가 없었을 경우의 실업률은 현재보다 최소 0.6%p가량 높았을 것으로 추정됩니다.

마지막으로, 결론과 시사점에 대해서 말씀드리겠습니다.

최근 경기 둔화에도 불구하고 낮은 실업률이 지속되는 현상에는 매칭효율성 개선이라는 긍정적인 측면과 근로연령층의 구직 의향 감소라는 부정적인 측면이 모두 존재하는 것으로 나타났습니다.

두 요인이 코로나19 위기 이전부터 실업률에 대한 지속적인 하방 요인으로 작용하고 있었고요. 코로나19 위기에서 노동시장이 회복되는 과정에서 노동 수요도 증가하면서 실업률이 급락한 것으로 볼 수 있습니다. 또, 최근 고용 여건의 둔화에도 불구하고 실업률이 낮은 수준을 지속하는 요인이라고 볼 수 있습니다.

이 매칭 기술의 발전과 인구구조의 변화로 구인-구직 간 연결의 효율성이 크게 개선됐고요. 이와 함께 청년층을 중심으로 구체적인 사유 없이 구직활동을 하지 않는 인구가 증가한 것 또한 기술적으로 실업률 지표의 하락을 초래했습니다.

이는 낮은 실업률이 반드시 고용 여건의 개선을 의미하지는 않음을 뜻하는데요. 실업률 하락의 상당 부분이 청년층의 노동시장 이탈에서 기인한다는 것은 양질의 정규직 취업 가능성에 회의적인 청년층이 아예 구직을 포기하는 비중이 증가하고 있음을 시사합니다.

이처럼 청년층의 구직 의욕을 약화시키는 경제구조가 고착화되면 이미 축소되고 있는 인적자원의 활용도마저 감소할 수 있고 사회 통합에도 걸림돌로 작용할 우려가 있습니다.

따라서 매칭효율성 제고를 위한 노력을 지속하는 한편, 노동시장 이중구조를 완화하기 위한 노력을 병행해서 노동시장의 참여 요인을 강화할 필요가 있습니다.

기업의 생산성 향상을 통해서 양질의 일자리를 창출할 여력을 확보하고 노동시장 이중구조를 완화하는 한편, 산업 수요에 부합하는 인적자원을 육성하는 방향으로 교육체계를 점진적으로 전환해 나가는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다.

또한, 장기 비구직자의 노동시장 복귀를 위한 지원체계를 설계하기 위해서 '쉬었음' 인구의 증가에 대한 추가적인 심층 분석을 지속할 필요가 있을 것으로 생각됩니다.

발표 마치겠습니다. 감사합니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 일단 질문이 2개가 있는데요. 첫 번째는 7쪽의 시나리오 말씀 주셨는데 20대 '쉬었음' 인구 비중이 올해 기준은 7.2%인 거고 시나리오 1이 4.4%인 거잖아요. 시나리오 2, 이거 초록 색깔은 혹시 몇 퍼센트일 때로 가정하신 건지 여쭙습니다.

<답변> 이게 시나리오 2 같은 경우에는 앞에 그림에서 보시면 쉬었음 비중이 2005년부터 2014년까지는 굉장히 완만하게 증가를 하다가 2015년부터는 굉장히 가파르게 증가를 했잖아요. 근데 2015년 이전의 추세를 따라서 이렇게 증가를 한다, 라고 가정을 한 것이고요. 그때 2025년에 '쉬었음' 비중이 어떻게 되는지는 제가 지금 숫자가 없어서 끝나고 따로 말씀을 드리겠고, 그 경우에 2025년 기준 20대 '쉬었음' 인구는 한 32만 명 수준으로 감소하는 걸로 보시면 되겠습니다.

<질문> 하나 더 질문이 있는데요. 혹시 '쉬었음' 인구 증가와 정보접근성 개선 이외에 최근 한 1~2년 새에 포착된 새로운 요인이 있다거나 하는 게 있는지 혹시 궁금한데, 왜냐하면 '쉬었음' 인구가 늘어나서 비경제활동인구로 편입이 되다 보니까 실업자 수가 빠지는 거나 디지털 플랫폼 기술이 발전된 거는 사실 지난 10년간 있었던 일이라고 봐도 무방할 것 같아서 혹시 최근에, 오늘은 미처 못 담아주셨을 수도 있지만 최근에 새롭게 포착된 요인이나 원인이 있는지도 궁금합니다.

<답변> 최근에 새로운 요인이 포착된 것은 없고요. 말씀하신 대로 이런 '쉬었음'이나 매칭효율성 개선 같은 경우는 굉장히 오랫동안 이게 추세적으로 지속되어 온 요인이고, 그런데 질문 주신 요지, 이유가 제가 생각하기에는 '근데 왜 최근에서야 실업률이 이렇게 낮아지는 현상이 나타났나?' 그것 때문에 여쭤보신 것 같은데 일단 실업률에는 제가 지금 여기서 분석한 구조적인 요인 말고도 노동 수요 또, 노동 수요 그리고 고용시장의 상황도 같이 영향을 미칩니다.

그래서 구조적으로 실업률의 하방 요인이 이렇게 쭉 쌓이고 있었다가 코로나19 이후에 한 2022년이나 2023년 생각해 보시면 노동시장이 굉장히 호황이었잖아요. 그때 노동 수요가 좋아지면서 실업률이 갑자기 낮아지는 그런 상황이 나타난 걸로 생각이 되고요.

그리고 지금은 그때보다 노동시장 상황은 둔화가 되고 있지만 계속 예전부터 축적이 되었던 구조적 요인으로 인한 실업률의 하방 요인, 그게 있기 때문에 실업률이 반등을 하는 속도가 굉장히 느린 것이다, 이렇게 이해를 하시면 될 것 같아요.

<질문> 안녕하세요? 저도 한 두 가지 정도 여쭤보려고 하는데 일단 20대 '쉬었음' 인구가 늘어나는 게 양질의 정규직 취업 가능성에 회의적인 사람들이 많아져서라고 했잖아요. 그런데 또 매칭효율성이 개선되는 이유도 사실 주로 보면 건설업, 사업시설 관리·지원 이런 것처럼 사실 일용직이나 시간제인 경우가 많은 것 같은데, 이러면 약간 이게 연구 주제에서 많이 벗어나는진 잘 모르겠지만 이렇게 매칭효율성이 최근에 개선되는 것도 어떻게 보면 이런 정규직이나 이런 것들에 대해서 이게 되는 게 어려우니까, 정규직이 되는 게 어려우니까 그래서 시간제라도 하려고 이렇게 AI나 이런 플랫폼을 통해서 하는 게 많아진 게 아닌가 이런 게 궁금하고요.

두 번째로는, 연결돼서 이 건설직이 이렇게 이런 플랫폼을 통해서 구인구직이 되는 경우가 많은데 최근에 건설업 고용시장이 되게 안 좋잖아요. 그러면 이제 이런 건설업 시장이 점점 안 좋아지면 이런 매칭효율성도 좀 떨어지게 되는 건지, 어떻게 바라보시는지 궁금합니다.

<답변> 일단 말씀하신 것처럼 이게 매칭효율성이 높은 노동시장이라고 해서 그 노동시장에서 되게 질 좋은 일자리를 공급하는 것은 아닙니다. 추측하신 대로 사실 일용직이나 계약직 비중이 높아서 매칭효율성이 높게 나타날 수도 있는데요. 왜냐하면 아무래도 계약직이 많으면 계약을 계속 갱신해야 되니까 채용 과정이 반복적으로 일어나고 그 과정에서 채용 프로세스가 효율화될 수가 있고요.

그리고 아무래도 고용주 입장에서 정규직을 고용하는 것보다는 계약직이나 일용직을 고용하는 게 나중에 고용 조정이 더 쉬우니까 덜 까다로울 수가 있습니다. 그래서 그런 측면으로 매칭효율성이 좀 올라가는 그런 측면도 분명히 있고요. 그래서 매칭효율성이 좋다고 해서 이게 꼭 노동시장이 좋다는 의미는 아니다, 라고 보실 수가 있고요.

그리고 말씀해 주신 대로 건설업에서 고용 상황이 안 좋아지면 매칭효율성도 안 좋아질 수 있냐, 이렇게 질문을 주셨는데 사실 매칭효율성 자체는 고용 상황하고는 관계가 없는 개념입니다. 일단 고용 상황에 의해서 실업률이 왔다 갔다 하는 부분을 지금 제거하고 구조적인 부분을 본 게 매칭효율성이다, 이렇게 보시면 될 것 같아요.

<질문> 저도 두 가지 질문 있는데 일단은 7페이지, 8페이지에서 시나리오 분석을 해주셨는데 이게 서로 각각 독립적인 거라고 보이기는 하는데 혹시 예를 들어서 시나리오 1 같은 경우 2개 다 어찌 보면 극단적인 시나리오로 분석하신 건데 그럼 이 두 가지를 동시에 영향을 끼쳤다고 해서 2.7%에 일단은 1번 시나리오, 그러니까 '쉬었음' 같은 게 0.7%p고 그다음에 두 번째 매칭효율성이 0.4%p를 더하면 결국 만약에 이런 부분이 이렇게 이루어졌다면 총 3.8%의 실업률이 된다, 라고 그렇게 말할 수가 있는 건지가 궁금하고, 만약에 그게 아니라면 이 두 가지를 어떤 식으로 조합해서 볼 수 있을지가 궁금하고요.

두 번째 질문은 여기 9페이지에서 시사점 말씀하신 게 낮은 실업률이 반드시 고용 여건의 개선을 의미하지는 않는다, 라고 한 건데 반대로 얘기하면 '현재 지금 고용 여건이 개선이 안 되고 있고, 좋지 않다.'라는 측면도 있고 그다음에 '경기가 좋지 않다.'라고 하는 건데 그래서 현재의 이러한 상황을 보시... 저희가 해석을 할 때 고용 여건이 현재 좋지 않은 상황에서도 낮은 실업률이 이렇게 된 것은 여기 분석해 주신 이런 요인 때문이다, 라고 그렇게 저희가 기사에 써도 괜찮을지.

<답변> 예, 일단은 그렇습니다. 일단은 이 현안을 시작하게 된 이유 자체가 최근에 고용 여건이 둔화되고 있는데도 불구하고 실업률은 낮은 수준에서 거의 움직이지 않잖아요. 그래서 그 미스터리를 풀어보고자 한 거고, 그래서 그렇게 해석하셔도 되고요.

그리고 아까 2개의 다른 시나리오에서 나온 숫자를 더해도 되느냐, 이렇게 말씀해 주셨는데 그러셔도 됩니다. 이 2개가 완전히 독립적인 시나리오이기 때문에, 그래서 가정 자체를 20대 '쉬었음'도 2015년에서 변하지 않았고 매칭효율성도 2015년에서 변하지 않았다, 라고 하면 2개의 사이즈를 더한 게 총효과가 될 수 있습니다.

<질문> 그러니까 10년 전에 비해서 오히려 실업률이 더 올라갔을 수도 있다? ***

<답변> 그럴 수도 있다. 예, 그렇습니다.

<질문> 인구구조 변화가 좀 궁금한데요. 20대 인구가 계속 줄어들 텐데 그러면 '쉬었음'의 비중이 그대로 간다는 상황에서 인구구조가 계속 줄게 되면 어떻게, 실업률이나 이런 게 수치적으로 어떻게 변하는지가 궁금하고요.

2%대면 낮은 실업률인 것 같은데 통상 실업률을 판단할 때 몇 퍼센트 정도를 높다고 보고 몇 퍼센트를 낮다고 보고 이런 기준이 있는지 궁금합니다.

<답변> 일단은 20대 인구가 줄어도 20대 '쉬었음'은 늘어나는 게 가능한데요. 그리고 그게 사실 지금 관찰되고 있는 현상이기도 합니다. 4페이지를 보시면 실제로도 2005년에서 2025년 기간 동안에 20대 생산가능인구는 줄었거든요. 그런데 그 와중에 20대 '쉬었음' 인구는 64% 정도로 상당히 큰 폭으로 증가했습니다. 그러면서 비중이 굉장히 올라간 것도 있고요.

그래서 20대 인구가 줄어든다고 해서 그게 꼭 20대 '쉬었음'이 같이 줄어드는 거와 같이 가는 거는 아니고 그렇기 때문에 지금 같은 상황이 계속되면 20대 '쉬었음' 비중이 계속 증가할 수 있고, 그거는 실업률의 하방 요인으로 작용할 걸로 생각이 됩니다.

그리고 또, '얼마나 낮은 실업률을 실업률 낮다고 볼 수 있는가?'인데 저희가 코로나19 이전의 기간을 생각해 보면 이게 장기적인 실업률 수준을 계산해 보면 3.5% 정도 나왔었거든요. 그래서 35... 3.5%보다 낮다, 이러면 실업률이 괜찮다, 라고 생각을 했었는데 이번 현안에서 또 제가 말씀드리고 싶었던 거는 구조적 요인 때문에 낮은 실업률의 기준 자체가 더 내려가는 거죠, 구조적으로 실업률이 내려갔기 때문에.

그래서 이제는 3.5%보다 낮다고 그래서 이거를 무조건 낮다고 할 수는 없는 것이고, 제가 정확히 '이제는 3.5에서 기준이 몇으로 바뀌었다.' 이렇게 얘기를 드릴 수는 없을 것 같은데 오늘, 그렇지만 '그 기준 자체를 조금 낮춰 잡아야 된다.' 이렇게는 말씀드릴 수 있을 것 같아요.

<질문> '쉬었음' 인구 관련해서 질문드리고 싶은데요. 그러면 우리가 현실을 직시하기 위해서 고용보조지표, 그러니까 확장실업률을 좀 더 활용하거나 혹은 공식화시킬 필요성은 없겠습니까?

<답변> 실업률보다는 확장실업률이 조금 더 상황을 정확하게 볼 수 있는 지표라고 저도 생각을 하고요. 근데 확장실업률 같은 경우에도 이 '쉬었음' 현상을 전부 다 반영하는 것은 아니에요. 확장실업률에서 보고 있는 거는 비경제활동인구인데, '내가 일을 할 수 있었지만 딱 그 조사 기간 동안에 불가능했다, 일이.' 이런 사람들을 실업자로 포함시키는 거, 그리고 '내가 4주 동안은 구직활동을 하지 않았는데 지난 1년 동안은 또 구직활동을 했다.' 이렇게 대답하신 분들을 포함하거나 이런 식으로 조금 확장을 시켜나가는 개념인데요.

특히 20대 '쉬었음' 같은 경우에는 아예 노동시장에 진입하지 않은 경우도 있잖아요. 그런 경우에는 사실 확장실업률에도 충분히 이게 반영되지 않기 때문에 그것도 완벽한 지표라고는 할 수가 없고, 좀 이런 '쉬었음' 비중이라든가 경제활동 참가율 추이라든가 이런 걸 종합적으로 봐서 판단하는 게 필요하다고 생각이 됩니다.

<질문> 그럼 개념적으로 어쨌든 반대로 실업률이 높은 상황이 간다고 해서 무조건 나쁜 것도 아니라고 볼 수 있는 건지, 예를 들어 구직하려는 사람들이 20대를 중심으로 활발해지지만 매칭이 안 돼서 그런 거면 오히려 또 좋다고 해석할 수도 있는 건지 궁금하고요.

구직 의향을 반영한 어떤 실업률이 필요하다고 하셨는데, 예를 들면 잠재실업률 이런 이름으로 꾸준히 이런 통계를 내는 것도 가능하다고 보시는지 궁금하고요.

그리고 좀 디테일한 것 중에 매칭효율성이 11% 증가했을 때 주로 디지털 플랫폼의 영향이라고 하셨는데 아까 말씀하신 인구구조 변화로 인한 거는 거의 미미하다고 봐야 되는지, 수치화해서 이렇게 발라내서 하면 영향이 어느 정도인지 좀 궁금합니다.

<답변> 일단은 '그럼 실업률이 올라가는 걸 항상 부정적으로 보지 않아도 되냐?'라는 질문에는 '그렇다.'라고 답을 드릴 수 있을 것 같고요.

실제로도 저희가 경제동향 매달 발표할 때 고용시장 지표들을 해석할 때 사실 실업률이 올라간 거를 항상 저희가 부정적으로 평가하지는 않습니다. 경제활동참가율과 보통 같이 보고 있는데요. 경제활동참가율이 올라가면서 실업률이 같이 올라갔다, 이런 거는 사실 비경제활동에 있다가 노동시장 상황이 괜찮아지는 것 같으니까 이제 구직활동을 해야겠다 하시는 분들이 있을 수가 있잖아요. 그럼 그분들이 실업자로 포함되기 때문에 실업이 늘면서 실업률이 올라갈 수 있거든요.

그러면 그거를 부정적으로 판단할 수는 없죠. 그래서 저희도 그런 경우에는 이게 실업률이 올라가긴 했지만 구직활동이 늘어서 올라간 거여서 긍정적으로 본다, 이런 식으로 판단하고 있습니다.

그리고 인구구조 비중은 원고에서 5페이지의 첫 번째 그림을 보시면 여기서 매칭효율성이 올라간 거에 주황색 막대 부분이 기술 부분인데요. 이게 한 80% 정도를 차지하고, 그리고 나머지 부분이 20% 정도를 차지한다고 볼 수가 있는데 이 부분을 인구구조 변화에 의한 부분이다, 라고 해석하셔도 괜찮을 것 같습니다.

사실 이렇게 매칭 기술이 증가한 거는 우리나라뿐만이 아니라 전 세계적으로 일어난 현상이잖아요. 그런데 매칭효율성 증가한 거에서 이 기술 기여도 부분을 제외하더라도 매칭효율성이 증가한 게 관찰이 됐고, 이게 왜 그럴까 하고 보다 보니까 이게 좀 인구구조 변화의 영향이 있었다, 이런 결과가 나왔습니다.

그리고 통계지표 관련해서는 이게 사실 새로운 지표를 만든다는 거는 굉장히 어려운 일이어서 사실 지금 실업률 그리고 확장실업률, 또 '쉬었음' 관련 통계도 매달 나오고 있기 때문에 그런 것들을 종합적으로 해석을 해서 고용시장 상황을 판단하는 게 가능할 걸로 생각하고 있습니다.

<질문> 하나만 더 여쭤보면 마지막 대안으로 산업 수요에 부합하는 인적자원을 육성해야 된다고 하셨는데 좀 구체적으로 어떻게 해야 미스매칭이나 이런 걸 해소할 수 있다는 의미인지 설명 부탁드립니다.

<답변> 일단은 청년층이 고등학교나 대학교를 졸업하고 구직활동을 시작하는 단계에 있어서 본인들이 학교에서 교육을 받은 내용 그리고 실제로 고용주들이 원하는 스킬과 경력 간의 괴리감을 느낄 수가 있잖아요. 그것 때문에 또 구직 의향이 떨어지는 측면이 있다고 생각하기 때문에 그런 산업 수요에 부합하는 교육과정이 있으면 조금 더 청년층의 노동시장 진입을 원활하게 해줄 수 있지 않을까, 이런 취지에서 쓴 대안입니다.

<답변> (사회자) 질문 없으시면 이것으로 브리핑 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

<답변> 감사합니다.

<끝>