서 론 과학기술인력의 수급전망에 대한 연구는 1980년대 초반부터 최근까지 많은 연구기관 또는 개인에 의해 수행되어 왔다. 그리고 이들 각각의 연구는 연구 당시의 이용 가능한 자료의 제약과 방법론에 따라 과학기술인력을 다양하게 정의하였으며 이에 기초하여 수급전망을 행하였다. 통상적으로 과학기술인력을 정의하기 위해서는 인력의 공급과 수요 측면을 동시에 고려하여야 한다. 이러한 두 측면을 살피는 데에는 ‘직종(occupation)’과 ‘자격(qualification)’의 두 관점이 핵심적인 요소이며 자료 사용의 용도에 따라 두 관점의 중요성이 다르게 된다. 직종에 관한 자료는 수요 부문 혹은 활용문제에 밀접한 관련을 맺고 있다. 즉 직종에 관한 자료는 얼마나 많은 사람들이 과학기술인력으로 실제 고용되어 있는지에 대한 물음에 적절하게 이용된다. 한편 자격요건에 관한 자료는 공급 부문에 주로 관련이 깊으며 필요한 직종에 가용될 수 있는 과학기술인력의 규모를 파악하는 데 유용하다. 단 이 경우에는 과학기술분야의 자격요건을 비록 갖추었다 하더라도 모두 과학기술 관련 직종에 종사한다고는 볼 수 없다. 일반적으로 자격요건에 관련한 자료들이 수집의 용이성으로 인해 강조되기도 한다. 수급전망의 방법론에 있어서는 과학기술인력의 정의에 부합하는 가용한 자료의 정도에 따라 다양한 기법들이 있을 수 있다. 일반적으로 과거보다는 현재에 수급전망에 필요한 데이터의 가용성이 높아짐에 따라 좀더 체계적이고 세련된 수급전망 기법들이 개발되고 있는 추세이다. 이하에서는 수급전망의 일반론을 살펴보고 우리나라 과학기술인력에 대한 주요 수급전망 연구들을 고찰한다. 수급모형의 용도 수급모형의 용도는 두 가지이다. 첫째는 모형을 통해 수급구조에 영향을 미치는 변수를 알아보고, 따라서 이에 기반을 두고서 수급정책 수립에 시사점을 얻을 수 있다. 둘째는 모형설정에서 외생적으로 주어진 변수의 미래값을 기반으로 수급모형을 활용하여 장래의 수요와 공급을 예측하는 것이다. 과학기술인력 수급모형의 경우는 전통적으로 첫째 용도보다는 둘째 용도인 장래의 수요 및 공급 예측에 더 많이 활용되어 왔다. 수급전망 및 수요예측의 방법론 1. 수급전망 방법론 2. 수요예측 기법 가. 고용주 설문조사 나. 계량경제기법 다. 거시경제모형 분석 라. 국제 비교법 마. 외삽법과 회귀분석법 바. 노동시장분석 사. 기타 방법 3. 전통적 접근법의 한계 4. 소결 과학기술인력 수급전망의 기존 연구 및 방법론 1. 초기의 수급전망 연구 2. 고상원 외(1995)의 수급전망 연구 3. STEPI(2001)의 수급전망 연구 맺는말 지금까지 고찰한 STEPI(2001)의 수급전망 모형은 기존연구가 가졌던 한계점들을 상당히 극복하였을 뿐만 아니라 가용한 자료의 한계로 인한 향후 개선점들 역시 많이 내포하고 있다. 이러한 점들을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, STEPI(2001)의 과학기술인력 정의는 기존연구의 정의보다 좀더 체계적이라고 평가 할 수 있다. 즉 수요중심적인 이 연구의 정의는 HRST를 정의하는 OECD의 방식(즉 국제적인 정의방식)에 따라 직종과 자격 기준 모두를 적용하였다는 측면도 있지만 기존연구의 정의가 내포하고 있는 수급 범위의 불일치를 극복하고 있다. 가령 기존연구의 정의는 과학기술인력의 수요와 공급의 범위가 일치하지 않는 결점이 존재하고 따라서 수급차 분석시 초과수요나 초과공급 등 한쪽으로 편향된 예측결과를 가져올 수 있다. 둘째, STEPI(2001)의 과학기술인력 수요예측 모형은 기존의 연구보다 상당히 일관성있는 예측기법이라고 평가할 수 있다. 가령 기존의 연구에서는 과학기술인력의 수요자를 수요처별 즉, 산업계 및 학계로 구분하고 각기 다른 예측기법을 적용하여 전망을 하였는데 이는 일관된 예측기법을 사용하지 않아 수급전망의 일관성이 떨어질 수 있고 또한 예측치를 이중계산할 수 있는 여지가 존재한다. 반면 STEPI(2001)는 산업별 생산 및 취업계수 전망을 토대로 전반적인 노동수요를 산업 및 직종별로 구하고 이를 바탕으로 전반적인 과학기술인력을 직종 및 전공별로 예측하고 있다. 셋째, 더불어 STEPI(2001)의 과학기술인력 수요예측은 기존의 연구에서는 존재하지 않았던 직종별 수요예측을 포함하고 있다. 가령 고상원 외(1995)는 설문조사로부터 추정한 산업-전공분야별 행렬에 산업별 취업자수를 곱하여 산업계의 수요를 전공별로만 예측하고 있다. 반면 STEPI(2001)는‘산업별전망→직종별전망→전공별전망’이라는 메카니즘(mechanism)을 통하여 직종별 및 전공별 수요전망을 실시하고 있다. 넷째, STEPI(2001)의 과학기술인력 공급예측은 기존의 연구보다 과학기술인력에 대한 정의에 더 잘 부합한다고 말할 수 있다. 가령 공급중심적인 기존 연구의 경우 졸업율, 진학률, 탈락율 등을 고려하여 공급을 추정하고 있는데 이는 과학기술분야를 전공한 졸업자들이 비경제활동 상태에 있거나 비과학기술직종에 종사할 수 있는 인력까지도 포함하게 되어 초과공급을 예측할 여지가 존재한다. 반면 이 연구에서는 설문조사를 통하여 구한 경제활동참가율 및 직종·전공 종사율을 사용하여 정의에 좀더 잘 부합하도록 예측을 하고 있다. 한편 이러한 장점 외에 다음과 같은 많은 개선점을 볼 수 있다. 첫째, STEPI(2001)는 위에서 기술하고 있는바와 같이 과학기술인력 정의와 관련하여 기존연구가 가지고 있는 수급 불일치의 측면을 상당히 보완 하였으나 여전히 가용한 자료의 한계로 인하여 일정한 가정을 하고 있다. 예를 들어 과학기술인력 관련 직종을 표준직업분류상의 세세분류(직종5자리)까지 분류를 하고 있지만 현재 이용가능한 통계청의 자료는 세분류(직종4자리)까지 밖에 존재하지 않아 해당 하위분류 항목에 대해서 일정한 가정을 하고 있다. 따라서 이를 극복하기 위한 근본적 방법으로는 통계청의 협조를 받아 직종분류의 세분화가 통계수집 과정에서부터 이루어져 할 것이다. 둘째, STEPI(2001)는 수요예측의 각 단계에서 이용가능한 자료의 한계로 인하여 약간은 비현실적인 가정들을 하고 있다. 가령 연구의 최종목표인 과학기술인력을 학력별로 예측하기 위해서는 전반적인 노동수요 전망의 첫 번째 과정부터 학력별로 구분하여 전망이 이루어져야 하는데 가용한 자료의 한계로 인하여 일단 학력 전반에 걸친 전망치를 구하고 여기에 인구및주택총조사(2000)의 학력별 비중을 사용하여 학력별 전망치를 구하고 있다. 또한 직종-전공취업자 행렬의 경우 향후 예측기간에 대한 각 직종내 취업자전공의 구조를 예측하여야 하지만 이경우도 이용가능한 자료의 한계로 인하여 향후 예측기간 동안 현상태가 그대로 유지된다는 조금은 비현실적인 가정하에 예측을 하고 있다. 직종-전공계수행렬 추정의 경우 현재 사용될 수 있는 자료는 통계청의 인구및주택총조사(2000)가 유일하다. 그러나 해를 거듭하고 있는 한국직업능력개발원 및 교육개발원의 졸업생 조사는 향후 이러한 계수행렬의 추정에 상당한 기여를 할 것으로 기대된다. 셋째, STEPI(2001)의 공급예측 역시 개선의 여지가 여전히 남아 있다. 예를 들어 시간의 제약이나 자료의 부족으로 인하여 사용할 수 없었던 시계열회귀분석 모형이나 ARIMA 모형을 시도하여 더 낳은 결과를 얻을 수도 있다. 또한 설문조사를 통하여 추정한 경제활동참가율이나 직종?전공 종사율의 경우 이 연구의 예측에 사용시 자료의 신뢰성에 문제가 있을 수도 있어 이 또한 공신력있는 자료의 확보를 통하여 더 좋은 예측치를 기대해 볼 수 있다. 넷째, STEPI(2001)의 수요전망 기법은 미국 노동통계국(BLS)의 인력예측모형에서 아이디어를 구하고 있다. 주요 선진국들은 각국의 경제상황에 부합하는 다양한 질적.양적 인력예측모형을 개발하여 사용하고 있는데 BLS는 일종의 양적 모형으로서 노동공급 측면보다는 노동수요 측면 위주로 고용수준을 예측하고 있다. 따라서 우리나라의 경제구조 및 과학기술 전반을 반영하는 과학기술인력의 질적.양적 예측모형을 개발할 필요가 있다.