대한지리학회지제53권제1호 2018(75~89)? 수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 박소현 * 김경민 ** 이금숙 *** Prediction for the Spatial Distribution of Jobs for the Youth and the Elderly in the Seoul Metropolitan Area So Hyun Park* Kyung-min Kim** Keumsook Lee*** 요약 : 청년실업과고령취업의증가, 베이비부머의고령층진입본격화등으로연령세대별일자리분포에상당한변화가나타나고있다. 이에본연구는수도권청년층과고령층취업자를대상으로주요산업별, 직업별일자리분포의공간적특성과집중지역의변화를살펴보고, 이들연령세대별일자리분포와학력수준과의연관성을파악하였다. 또한주요일자리분포변화의공간마르코프전이확률을산출하여향후지역별연령세대별일자리분포의변동성을예측하였다. 분석결과, 대졸이상의고학력청년층과고령층은지식기반서비스업, 전문직과강한상관관계를보이며서울디지털산업단지와강남지역, 이와인접한경기남부일대를중심으로집중분포하는패턴이관측되고, 향후고령취업자중전문직종사자의분포확률은소폭증가할것으로예측된다. 반면, 고졸학력의청년층과고령층중대졸이상의학력자에서저숙련일자리인단순노무직과연관성을갖으며분포하는것으로관측되고, 단순노무직에종사하는청년층과고령층취업자의상위분포지역을중심으로향후분포율이증가할것으로추정된다. 학력수준과일자리숙련의불일치를감소하기위해연령세대별맞춤식일자리제공이필요할것으로보이며, 특히인천지역과서울서남부지역산업단지의생산관련일자리분포에서고령취업자의공간적집중이관측되므로이들지역은청년층의취업유도를위한제조업의고도화및고졸인력활용정책수립이이뤄져야할것이다. 주요어 : 청년층, 고령층, 집중분포지역, 공간마르코프전이확률, 일자리분포변화예측 Abstract : There has been a considerable alteration in the job distribution among age groups in Korea according to the increase in the youth unemployment and the elderly employment in the recent years. The purpose of this study is to investigate the spatial characteristics of job distributions for these two age groups(the youth and the elderly) and predict their spatial distribution. For the purpose, we analyze the spatial correlation between jobs and educational levels in the occupational employment of major industries for these two age groups in the Seoul metropolitan area. We also estimate the spatial Markov transition probability of each job and predict the spatial distribution of jobs by age group. As the result, we found that highly educated persons in both age groups reveal strong correlation with knowledge-based service industries and professional jobs, while their spatial patterns show strong concentration at some specific regions. The probability of profes- 이논문은 2013년정부 ( 교육부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된연구임 (NRF-2013S1A5A2A01017764). * 서울대학교환경계획연구소박사후연구원 (Postdoctoral Researcher, Environmental Planning Institute, Seoul National University), sohyunpk5@hanmail.net ** 서울대학교환경대학원교수 (Professor, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University), urbanecon @gmail.com *** 성신여자대학교지리학과교수 (Professor, Department of Geography, Sungshin Women s University), kslee@sungshin.ac. kr - 75 -
박소현 김경민 이금숙 sional job distribution is predicted to increase slightly for both age groups. However, low-skilled simple job distribution of the youth is predicted to increase in some specific regions. Regional employment plan should be prepared by region to be customized jobs for each age group as well as to reduce the mismatch problem between the level of education and job skill. Key Words : the youth, the elderly, spatial distribution of jobs, hotspot, Markov transition probability, prediction for the job distribution 1. 서론 저성장시대청년층과고령층의일자리문제는전세계적으로최대의관심사이자주요현안으로꼽히고있다. 우리나라도청년층의취업은감소하는데실업은증가세를나타내며현재청년실업률은 9.2% 로외환위기직후가장높았던 1999년이래다시최고치를찍었고, 청년체감실업률은무려 21.4% 에달하고있는것으로나타났다 ( 통계청, 2017.11). 반면, 고령취업의증가로 60세이상취업자는꾸준히증가세를나타내며전체취업자가운데 14.8%(2016) 의비중을차지하였다. 특히총인구의 15% 가량차지하는베이비부머 (1955~1963년생) 가정년은퇴와함께고령층으로의진입이본격화되면서이들세대의구직수요도증가하고있는추세이다. 이에따라이들연령층을대상으로하는일자리정책의새패러다임에대한논의가필요하다는주장이제기된바있다 ( 박소현 이금숙, 2017). 학계에서도이들연령세대별또는연령세대간일자리에대한실증적연구가활발히진행되고있으며, 특히일자리의양극화관점에서청년층과고령층간일자리양을두고경합가능성이있는지그여부를검증한실증적분석이시도되고있다. 일자리는지역을단위로창출되고, 일자리의총량이일정하다고가정할지라도그총량의지리적분포는일정하지않다. 청년층과고령층일자리에서이들연령층모두선호하는업종과직종의경우일자리의지리적분포에서일부특정지역을중심으로업종과직종이집중되어공간적으로일치할가능성이있다. 특히수도권지역은고학력-고숙련직종과고학력직종의분포가높고 ( 박유진 이희연, 2014), 베이비부머 중대졸이상의학력자가무려 29.2%(2015) 분포하고있어청년층과고령층일자리중일부업종과직종은공간적으로충돌할가능성도존재할수있다. 그럼에도불구하고연령세대별일자리와관련된지역차원의연구는여전히미진한상태이고, 지역일자리를연령세대별로구분하여비교분석한연구도소수에불과한편이다. 새정부의핵심정책인양질의일자리창출정책이청년층과고령층을중점으로지역중심의지속가능한일자리를창출하는방법을모색하고있다는점에서일자리정책에대한공간적접근의필요성이제기된다. 이러한배경하에본연구는청년층과고령층취업인구의밀집지인수도권시 군 구지역을대상으로청년층과고령층일자리분포의특성과변화를주요산업별, 직업별로살펴보고, 이들연령세대별학력별분포와일자리분포의관계를파악한다. 또한연령세대별주요일자리분포패턴이지속된다는가정하에향후청년층과고령층일자리분포의변동성을예측해보고자한다. 국제노동기구 (ILO) 에서정의한청년의연령범위는 15세이상 24세미만이다. 국내법상청년은 청년고용촉진특별법 시행령 ( 제2조 ) 에서 15세이상 29세이하인사람 ( 단, 공공기관과지방공기업이청년미취업자를고용하는경우에는 15세이상 34세이하 ) 으로정의하고있다. 본연구는국내의취업상황을고려하여청년층의연령범위를 2030세대인 20~29세와 30~39세까지확대하여설정하였고, 고령층은국내 ( 고용노동부 ) 와국제기준의연령구분을만족하는 60세이상으로설정하였다. 공간적범위는수도권 79 개시 군 구지역을대상으로 1990년부터현재시점까지살펴보았다. 특히일자리분포의공간분석은 - 76 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 고령층중베이비부머가준고령층에진입하는 2010 년과고령층으로본격진입하는 2015년을중점으로분포변화를파악하였다. 실증분석에필요한데이터는통계청국가통계포털과마이크로데이터통합서비스에서제공하는이차자료와원시자료에서청년층과고령층에해당하는연령범위의데이터만별도로추출하여재구성하였다. 그외, 주요산업별, 직업별데이터의분류기준은한국표준산업분류 (KSIC) 상대분류체계와한국표준직업분류 (KSCO) 상대분류체계수준을따랐다. 2. 선행연구검토 연령세대별일자리에대한지역차원의연구는청년실업과고령취업의증가를반영하여이들연령층을대상으로하는실증적분석이주를이루고있다. 청년층과고령층취업에영향을미치는요인을분석한연구 ( 박삼옥등, 2008; 윤형호등, 2007; 이상호, 2012; 구양미, 2016) 와청년층과중장년층, 노년층으로연령계층을구분하여일자리의지역경쟁력을분석한연구 ( 박홍철 이주형, 2013) 등일부를들수있다. 이들의연구에서도시고령취업자는주로단순노무직에분포하였으나교육연한이증가할수록전문 사무직으로재취업할확률이높았고 ( 구양미, 2016), 특정직종에한해고용기회가상대적으로풍부한고용중심지와고용기회가적은외곽주거지역으로양분되어분포한것으로나타났다 ( 박삼옥등, 2008). 또한고령취업자의이전직업이전문 사무직인경우단순 서비스직과비교하여전문 사무직으로재취업할확률이크다고분석하였다 ( 윤형호등, 2007). 전국청년취업자는일자리의공간적서열화요인에의해학력수준대비하향취업이발생할수있다고분석하였고 ( 이상호, 2012), 서울시연령층중청년층은중구, 종로구, 영등포구등을중심으로높은집적도를, 노년층은종로구, 중구, 용산구등의지역을중심으로집적분포한다고하였다 ( 박홍철 이주형, 2013). 연령세대별일자리분포에대한공간적접근외에 이들연령세대간연구는주로일자리관계를검증하고, 이를선진국과비교한연구가주를이루고있다. 일정한기간동안연령세대간의일자리관계가대체관계를갖는지아닌지그여부를실증분석을통해검증한연구들로대체적으로노동총량설 (lump of labor) 과밀접하다. 청년층과고령층, 두연령세대간고용의보완탄력성이미미하고대체탄력성이존재하는것으로분석한연구들이한축을이루고있고 (Grant and Hamermesh, 1981; Card and Lemieux, 2001; Herbertsson and Orszag, 2001, 이찬영등, 2011), 청년층과고령층의일자리는정 (+) 의관계이거나대체의증거가없다고검증한대다수의연구들이한축을이루고있다 (Hebbink, 1993; Acemoglu, 2002; OECD, 2006; Oshio et al., 2010; Kalwij et al., 2010; 지은정, 2012; 오민홍 강준규, 2015 등 ). OECD의경우과거에는일자리대체관계를지지하여조기퇴직을권고하였으나, 이후의분석결과에서는세대간일자리관계에대체증거가없다고보고있다 (OECD, 2006). 청년층과고령층의취업업종별직종분리도를파악하여청년층과고령층의취업분포가다르다는것을검증한연구도있다 ( 안주엽, 2011; 이동희, 2015). 상이성지수를활용한이들의분석결과에따르면, 청년층의비교우위직종과고령층의비교우위직종이다르고 ( 안주엽, 2011), 서비스업일자리에서두연령층은상당히분리되어있어두연령층이동일한서비스업일자리를두고경합하는관계는아니라고분석하였다 ( 이동희, 2015). 종합해보면, 청년층과고령층, 이들연령세대간비교연구는인구구조의고령화와관련하여거시경제의측면에서선진국과의비교또는전국총량적수준의고용률, 실업률등고용지표를통해비교분석한연구가주를이루고있고, 지리학에서도고령층을대상으로하는공간분석은활발히진행되었지만, 청년층과고령층의일자리분포패턴을파악하고이들일자리의주요산업별, 직업별집중분포지역에서나타나는특성을분석하고비교한연구는거의없었다. - 77 -
박소현 김경민 이금숙 3. 청년층, 고령층일자리분포의현황및공간적특성 1) 청년층, 고령층일자리분포현황 수도권취업구조에서고령취업자의규모와비중이꾸준한증가세를나타내면서 2030세대가차지하는구성비의감소세가관측되고있다. 2016년기준수도권전체취업자에서 60세이상고령층은약 153만명으로 11.6% 의비중을차지하는것으로나타났다. 2030세대중 20대취업자는약 204만명으로 15.5% 의비중을차지하였고, 30대취업자는약 311만명으로 23.6% 의비중을차지하였다 ( 그림 1). 수도권에분포하는청년층과고령층취업자의 80% 이상은서비스업에종사하는것으로나타났다 ( 표 1). 2015년기준 2030세대청년층의산업별취업구조는서비스업 (SOC포함) 82.7%, 제조업 ( 광업포함 ) 17.1%, 농림어업 0.2% 의구성분포를나타냈고, 고령층의취업구조도서비스업 (80.1%) 에서높은비 표 1. 수도권청년층, 고령층산업별취업분포 (2015) ( 단위 : %) 농림어업제조업서비스업계청년층 0.2 17.1 82.7 100.0 고령층 8.4 11.5 80.1 100.0 자료 : 통계청, 인구총조사중을차지하였다. 그밖에제조업 11.5%, 농림어업 8.4% 의구성비를나타냈다. 청년층서비스업종사자의경우전국 (78.4%) 보다수도권에서구성비가더높았고, 고령취업자는제조업과서비스업에서전국구성비 ( 각 9.2%, 60.5%) 보다수도권에서더높은구성비를차지하였다. 수도권청년층과고령층모두 80% 이상서비스업에종사하는것으로나타났지만, 일자리의질적수준은매우상이한분포를나타냈다 ( 그림2). 수도권청년취업자의 10명중 3명이상은가장높은직능수준을필요로하는전문가및관련직에종사하였고, 고령취업자 10명중 3명꼴은가장낮은일자리직능만을필요로하는단순노무종사자인것으로나타났다. 수도 그림 1. 수도권청년층, 고령층취업자추이자료 : 통계청, 경제활동인구조사 - 78 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 그림 2. 수도권청년층, 고령층직업별취업분포 (2015) 자료 : 통계청, 인구총조사 권청년취업자의직업별분포에서전문가및관련종사자는약 155만명으로전체취업자중 33.1% 차지하였고, 고령취업자중단순노무종사자는약 35만명으로전체취업자에서 30.1% 의분포를차지하였다. 직업별분포에서청년층은고령층보다전문직, 사무직, 판매직종에서구성비가높았고, 고령층은관리직과서비스직, 기능직, 장치, 기계조작및조립직에서구성비우위를나타냈다. 농림어업숙련직과단순노무직종에서는규모와비중모두고령층이청년층보다높은것으로나타났다. 수도권청년취업자의가장큰규모와비중을차지하는전문가및관련종사자와고령취업자의가장큰규모와비중을차지하는단순노무종사자의지리적분포를도식화하였다. 그림 3과같이청년층과고령층취업자는서울강남3구와도심 (CBD) 을비롯해산업단지지역을중심으로많은취업자가분포하는것으로나타났고, 특히고령취업자는서울노원구, 경기파주시, 남양주시, 평택시등의지역에서도높은분포도를나타냈다. 청년층전문가및관련종사자 고령층단순노무종사자 그림 3. 청년층, 고령층취업자분포도현황 (2015) 자료 : 통계청, 인구총조사 - 79 -
박소현 김경민 이금숙 2) 청년층, 고령층일자리분포의공간적특성수도권에분포하는취업자중청년층과고령층모두서비스업분야에서취업분포가높았지만, 이들의직업분포에서청년층은전문가및관련종사자, 고령층은단순노무직에가장많이종사하는것으로나타났다. 그러나전체인구의 15%( 약 734만명, 2016) 를차지하고있는베이비부머가 2010년부터준고령층으로진입하고있고, 2015년부터본격적으로정년퇴직이시작되고있다. 이전세대와달리고등교육을경험하여고학력 1세대라할수있는베이비부머의 29.2%(2015) 는대졸이상의고학력자이다. 따라서본연구는베이비부머의고령층진입에맞춰 2010년과 2015년을중심으로수도권에분포하는청년층, 고령층일자리분포에서나타나는공간적집중도의변화를주요산업별, 직업별로살펴보았다. 연령세대별산업별, 직업별분포의상대적집중도를파악하기위해입지계수를산출하였고, 인접지역간공간적상호관계를파악하기위해 G* 통계량을이용한핫스팟분석을실시하였다. 특히베이비부머가준고령층에진입하는 2010년과정년퇴직을시작하는 2015년의일자리분포패턴의변화분석은 2개년모두 60세이상고령인구의분포양상을살펴보기위해연령코호트의시계열적변화를반영하였다. 예를들어 2015년 60세의경우 2010년에는 55세로본연구의고령층연령범위에포함되지않으나 2015년에는고령층으로포함되어 2개년을비교할때 2015 년분석결과에만영향을끼칠가능성이존재한다. 따라서 2015년은고령층의연령범위를 65세이상으로설정하여 2010년 60세이상고령층의공간적분포가 2015년에는어떻게변화하는지비교분석하였다. 공간분석에투입된자료는통계청인구총조사마이크로데이터로근무지기준취업인구자료를이용하였고, 핫스팟 (Hotspot) 분석에서인접지역간공간적관계는 1차이웃의폴리곤인접성으로정의, 변수는지역별입지계수산출값으로투입하였다 1). 다음그림 4는 2015년기준청년층과고령층의취업자분포에서제조업과전통서비스업 ( 도소매업, 음식숙박업 ), 지식기반서비스업 ( 출판, 영상, 방송통신 및정보서비스업, 전문, 과학및기술서비스업, 교육서비스업, 보건업및사회복지서비스업등 ) 의집중분포지역의산출결과를나타낸것이다. 수도권제조업의분포는크게인천과서울서남부지역, 그리고경기남부지역으로구분되는데두지역별제조업내인력구성은큰차이를나타냈다. 화성시, 용인시, 이천시등경기남부지역을중심으로한제조업에는청년취업자가밀집분포하는것으로산출되었고, 인천과서울서남부지역을중심으로한제조업에는고령인력이밀집하여분포하는것으로산출되었다. 도소매와음식숙박업의전통서비스업은두연령층모두서울을중심으로핫스팟이산출되었다. 청년취업자의경우서울동남부지역과이와인접한구리시, 남양주시, 하남시등을중심으로핫스팟을이루었고, 고령취업자의핫스팟은서울도심일대로나타났다. 한편, 제조업, 전통서비스업과달리지식서비스업의경우청년층과고령층취업분포의핫스팟지역은상당히일치하는양상을나타냈다. 청년층과고령층취업자의직업별집중지역의분포는다음그림 5와같다. 제조업과관련이큰생산관련직종인장치, 기계조작및조립종사자의경우청년층과고령층모두제조업의핫스팟지역과매우유사한군집패턴을나타냈고, 특히고령층의경우단순노무직에서도제조업고령취업자와장치, 기계조작및조립직에종사하는고령층과유사한패턴의밀집분포를나타냈다. 즉, 인천지역과서울서남부지역제조업의취업분포는장치, 기계조작및조립직과단순노무직에종사하는고령층이군집하고있음을알수있는분석결과이다. 청년층단순노무종사자의경우경기외곽의광범위한도농지역인연천시, 동두천시, 포천시, 가평군, 양평군, 여주시등을중심으로강한집중도를나타냈다. 가장높은직능수준을필요로하는전문가및관련직은서울강남지역과이와인접한성남시, 과천시, 수원시등을중심으로청년취업자의밀집분포가두드러졌고, 고령취업자도서울강남일대와도심지역을중심으로핫스팟을이루었다. 2010~2015년동안, 고령취업의증가세와함께이들연령층일자리의지리적군집패턴에서도변화가관측되었다 ( 그림 6). 가장높은직능수준을필요로하 - 80 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 청년층 고령층 제조업 전통서비스업 지식서비스업 그림 4. 청년층, 고령층산업별집중분포지역 (hotspot, 2015) 자료 : 통계청, 인구총조사 는전문가및관련직에서기존핫스팟지역으로의집중도가유지되면서핫스팟의공간적범위가확산되는양상이관측되었고, 가장낮은직능수준만을필요로하는단순노무직은핫스팟의변화가관측되었다. 전문가및관련직에종사하는고령취업자는기존핫스팟지역으로산출된강남지역과인접한경기남부지역을비롯하여 5년사이서울도심일대로공간적 군집이확산되는양상을나타낸반면, 단순노무종사자의핫스팟은서울서남부지역과인천부평구등일부산업단지지역에서수원시, 의왕시, 용인시기흥구, 성남시분당구등으로군집지역이변화하였다. 청년층, 고령층일자리분포의군집패턴만으로이들세대별산업별, 직업별일자리분포의공간적특성을설명하는데한계가있어상관관계분석을추가로 - 81 -
박소현 김경민 이금숙 청년층 고령층 전문직 장치, 기계조작및조립직 단순노무직 그림 5. 청년층, 고령층직업별집중분포지역 (hotspot, 2015) 자료 : 통계청, 인구총조사 진행하여이들연령층별주요산업별, 직업별일자리분포의연관성을파악하였다. 특히연령세대별학력분포도구분하여직능수준 (skill level) 과학력수준의관계도함께살펴보았다 ( 표 2). 2) 수도권에분포하는청년층중중졸이하의학력자는농림어업과단순노무직의일자리분포에서가장큰상관관계를나타냈고, 고졸학력의청년층은기능 원및관련기능종사자와장치, 기계조작및조립종사자등생산관련직종 (r=.702, p<.01) 과높은연관성을나타냈다. 청년층중대졸이상의고학력자는지식기반서비스업 (r=.726, p<.01) 과관리자와전문가및관련직 (r=.787, p<.01) 과강한정 (+) 의관계를나타내며분포하였다. 수도권청년층의일자리분포는직능수준과학력수준이전반적으로일치하였으나일 - 82 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 2010 2015 전문직 단순노무직 그림 6. 고령층주요직업별집중분포지역의변화자료 : 통계청, 인구총조사 부불일치를보이기도하였다. 고졸학력청년층의경우가장낮은직능수준만을요구하는단순노무직 (r=.710, p<.01) 에서높은연관성을나타내며분포하였다. 고령층의일자리분포도직능수준과학력수준이전반적으로일치하는관계를나타냈다. 수도권고령취업자중초졸이하의학력은농림어업과이에절대적영향을받는농림어업숙련직 (r=.625, p<.01) 과정 (+) 의상관관계를나타냈고, 중졸학력의경우제조업과이와관련이큰기능원및관련기능직, 장치, 기계조작및조립직의생산관련직종 (r=.542, p<.01) 과높은연관성을나타냈다. 고졸이상고령층은지식기반서비스업, 관리전문직, 사무직의일자리분포와강한상관관계를나타내며분포하였다. 그러나가장낮은직능수준만이요구되는단순노무직과의연관성에서도대졸이상고령층과정 (+) 의상관관계 (r=.251, p<.01) 를나타냈다. Constant and Zimmermann(2004) 은고령층의학력수준이높을수록단순노무직보다는전문직으로재취업할가능성이높다고분석하였고, 학력수준과일자리분포의상관관계를분석한박소현 이금숙 (2017) 에서 2010년기준수도권고령층중대졸이상학력과직종중단순노무직의분포는서로부 (-) 의관계를갖는것으로나타났다. 그러나 2015년고령층자료로실시한본연구의분석결과를보면불과 5년사이정 (+) 의상관관계로변화한것을알수있다. 고령취업이증가하고있지만고령층중일부대졸이상학력자의경우정년퇴직이후재취업또는직장을이동할때그들의학력수준과불일치하는저숙련의일자리로유입될가능성이있는것으로해석해볼수있다. - 83 -
박소현 김경민 이금숙 표 2. 수도권청년층, 고령층일자리분포와학력수준의관계 (2015) 청년층 고령층 초졸이하 중졸 고졸 대졸이상 농림어업.569**.498**.397** -.413** 제조업.012.265*.403** -.396** 전통서비스업 -.315** -.189 -.234*.239* 지식서비스업 -.329** -.594** -.727**.726** 관리전문직 -.356** -.669** -.787**.787** 사무직 -.217 -.213 -.381**.378** 서비스판매직 -.133 -.053 -.102.103 농림어업숙련직.464**.448**.362** -.375** 기능원및장치, 기계조립직.283*.494**.702** -.697** 단순노무직.513**.604**.710** -.715** 농림어업.625** -.016 -.709 -.316** 제조업.286*.390** -.070 -.403** 전통서비스업 -.353**.083.369**.169 지식서비스업 -.735** -.344**.592**.613** 관리전문직 -.780 -.531**.478**.780** 사무직 -.678** -.414**.460**.639** 서비스판매직 -.292**.184.389**.060 농림어업숙련직.625** -.016 -.709** -.316** 기능원및장치, 기계조립직 -.004.542**.392** -.369** 단순노무직 -.274* -.209.230*.251* 자료 : 통계청, 인구총조사주 1) 전통서비스업 : 음식점및숙박업, 도매및소매업 2) 지식기반서비스업 : 출판, 영상, 방송통신및정보서비스업, 전문, 과학및기술서비스업, 교육서비스업, 보건업및사회복지서비스업등 **p<.01, *p<.05 4. 청년층, 고령층일자리분포의변화예측 앞서청년층과고령층의주요산업별, 직업별일자리분포에서나타나는군집패턴과이들연령세대별일자리분포의연관성을파악하였다. 본절에서는공간마르코프과정 (spatial markov process) 을적용하여청년층과고령층일자리분포의재분산, 변동성을파악하였다. 시 공간적전이를반영하여현재의상태가다음의결과에직접적인영향을미치는것으로가정하는마르코프체인과정을적용하여지역별 t시점 i상태의 분포확률이 t+1시점 j상태의분포확률로변화되는양상을파악하였다. P(Xt+1=j Xt=i, Xt-1=it-1,..., X0=i0) =P(Xt+1=j Xt=i) Pij=P(Xt+1=j Xt=i) 본분석에서 2015년수도권연령세대별주요직업별취업분포의상태확률을산출하여 5개의상태공간 (state space) 으로구분하였고 3), 2010~2015년간연령세대별직업별분포의공간적전이확률 (spatial transition probability) 을산출하였다. 상태공간확률값과공간마르코프전이확률값을토대로 2021년지역별주요직업별분포의변동성을예측하였다. 이 - 84 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 중청년층과고령층일자리분포의변화중가장높은일자리직능수준을필요로하는전문가및관련종사자와가장낮은직능수준만이요구되는단순노무종사자를중심으로공간마르코프전이확률분포값과 2021년의일자리분포확률예측치를살펴보았다. 지난 5년동안전문직에종사하는청년층, 고령층취업자분포의공간마르코프전이확률산출결과를살펴보면, 두연령층모두 2010년의상태분포를대체적으로유지하는양상을나타냈고, 이는청년층에서더욱그러하였다. 직종중단순노무직에서청년층과고령층모두초기분포보다분포확률이상승하여상위의상태공간으로전환되는경향을나타냈고, 특히단순노무직에종사하는청년층의경우고령층보다 2010년의상태분포를유지하려는경향이더강한것으로관측되었다. 먼저청년층의일자리분포변화패턴에대한공간마르코프전이확률산출결과는다음표3, 표4와같다. 청년층취업구조에서전문직종사자의상태집합의범위를 S1(14~21%), S2(21~27%), S3(27~32%), S4(32~42%), S5(42~50%) 로설정하였을때, 2010년청년취업자중전문직종사자의분포가상대적으로매우높은집합인 S5지역의경우공간적으로수렴되는상태를나타냈고, 나머지지역은모두상태를유지하는확률이높은것으로나타났다. 전문직에종사하는청년취업자의하위분포지역인 S1에서 S2로의상태전이가약 38%, S2에서 S3으로의상태전이는약 25% 나타난것으로관측되었다. 이러한상태전이를나타낸지역은부천시오정구, 하남시, 양주시, 서울강북구, 인천계양구, 이천시, 화성시, 양평군등으로산출되었다. 한편, S3는 S2의하위상태로약 14% 전표 3. 수도권청년층전문직의공간마르코프전이확률 (Pij) S1 S2 S3 S4 S5 S1 0.63 0.38 0.00 0.00 0.00 S2 0.15 0.60 0.25 0.00 0.00 S3 0.00 0.14 0.77 0.09 0.00 S4 0.00 0.00 0.07 0.89 0.04 S5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 이되는분포를나타냈는데, 인천남구, 남양주시, 가평군등이이에해당되는지역으로산출되었다. 또한청년취업자중단순노무종사자의상태집합의범위를 S1(0~2%), S2(2~4%), S3(4~6%), S4(6~ 8%), S5(8~10%) 로설정하였을때, 분포가가장높은 S5지역의경우다른상태로의전이가진행되지않는공간적수렴상태를가진것으로나타났고, 인천강화군과경기동두천시, 양평군등이이에해당되는지역으로산출되었다. 그외의상태분포에서도이직종의분포율을유지하거나분포확률이증가하여상태가전이되는양상을보인것으로산출되었다. 특히청년취업자중단순노무직의분포가상대적으로매우낮은 S1의경우 S2의상태로상승하여전환되는확률이유지되는확률보다큰것으로관측되었고, 서울중구와마포구, 수원시영통구등이이에해당되는지역으로산출되었다. 표 4. 수도권청년층단순노무직의공간마르코프전이확률 (Pij) S1 S2 S3 S4 S5 S1 0.40 0.60 0.00 0.00 0.00 S2 0.10 0.60 0.30 0.00 0.00 S3 0.00 0.03 0.71 0.26 0.00 S4 0.00 0.00 0.13 0.63 0.25 S5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 다음으로고령층의일자리분포변화에대한공간마르코프전이확률값을살펴보면다음표5, 표6 과같다. 고령층취업구조에서전문직종사자의상태집합의범위를 S1(0~3%), S2(3~7%), S3(7~10%), S4(10~18%), S5(18~26%) 로설정하였을때, 2010 년고령취업자중전문직종사자의최상위분포지역인 S5는상태를유지하는확률보다 S4로등급이하락하는양상이관측되었고, 전문직의분포가상대적으로낮은상태의 S2는전문직의분포가소폭증가하여 5년후약 31% 의비율이 S3의상태로전이된것으로나타났다. 서울동대문구, 강북구, 노원구, 금천구및인천중구, 수원시팔달구, 성남시수정구와중원구, 안양시만안구등이이에해당되는지역으로산출되었다. - 85 -
박소현 김경민 이금숙 표 5. 수도권고령층전문직의공간마르코프전이확률 (Pij) S1 S2 S3 S4 S5 S1 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 S2 0.00 0.69 0.31 0.00 0.00 S3 0.00 0.38 0.38 0.25 0.00 S4 0.00 0.13 0.25 0.63 0.00 S5 0.00 0.00 0.25 0.50 0.25 또한고령취업자중단순노무종사자의상태집합 의범위를 S1(10~20%), S2(20~31%), S3(31~34%), S4(34~42%), S5(42~51%) 로설정하였을때, 상태분 포가상대적으로높은 S4, S5지역을제외한나머지 지역모두이직종의분포율을유지하는경향보다상 승하여상태가전이되는확률이더큰것으로관측되 었다. S1지역은모두그등급이상승하였고, S2지역 도 S3과 S4의상태로상승전이된확률이유지한분 포율보다더큰것으로산출되었으며, S3지역도 S4 의상태로약 42% 가전이되었다. 특히서울강남구, 용인시수지구, 성남시분당구, 고양시일산동구와일 산서구등의지역에서고령취업자가운데이직종의 분포율이급상승한것으로나타났다. 결과적으로단 순노무직의상위분포지역을제외한대다수지역은 5 년사이이직종의분포가증가했음을알수있다. 표 6. 수도권고령층단순노무직의공간마르코프전이확률 (Pij) S1 S2 S3 S4 S5 S1 0.00 0.63 0.13 0.13 0.13 S2 0.00 0.24 0.29 0.33 0.14 S3 0.00 0.00 0.33 0.42 0.25 S4 0.00 0.09 0.12 0.47 0.32 S5 0.00 0.00 0.00 0.25 0.75 이러한공간마르코프전이확률값을토대로 2021 년청년층과고령층일자리분포를예측하였다 ( 표 7, 표 8). 2021년전문직에종사하는청년층의경우상 태집합 S3( 서울종로구, 용산구, 동대문구, 중랑구, 강 북구, 도봉구, 강서구및인천부평구, 계양구, 수원 시권선구와팔달구, 성남시수정구와중원구, 의정부 시, 안양시만안구, 부천시원미구와소사구, 광명시, 안산시상록구, 구리시, 화성시, 양평군등 ) 를중심으 로소폭의증가율을나타낼것으로추정되었고, S5의 최상위분포지역 ( 수원시영통구, 성남시분당구, 용인 시기흥구등 ) 은이직종의분포율이큰폭으로증가 할것으로추정되었다. 그외의나머지상태 S1, S2, S4에포함되는대다수의수도권지역은전문가및관 련종사자의분포가감소할것으로추정되어, 이직종 에종사하는청년인력감소에사전대비가필요할것 으로보인다. 또한청년취업자중단순노무종사자도 인천강화군, 경기동두천시, 하남시, 양주시, 포천시, 연천군, 양평군등 S5의최상위분포지역을중심으로 큰폭의증가세를나타낼것으로추정되었다. 표 7. 수도권청년층주요일자리분포확률예측 2015년 2021년 전문직 단순노무직 전문직 단순노무직 S1 0.10 0.05 0.08 0.01 S2 0.23 0.20 0.19 0.06 S3 0.30 0.42 0.32 0.25 S4 0.33 0.24 0.30 0.21 S5 0.04 0.09 0.11 0.46 다음으로 2021년전문직에종사하는고령취업자는 서울강북3구와성동구, 동대문구, 중랑구, 양천구, 구로구, 금천구, 관악구와경기도농지역, 인천도서 지역을제외한인천전지역과경기대다수의지역등 S2, S3의상태집합을중심으로증가세가나타날것으 로추정되었다. 고령취업자중단순노무종사자의경 우 S5의최상위분포지역인서울노원구, 마포구및 표 8. 수도권고령층주요일자리분포확률예측 2015년 2021년 전문직 단순노무직 전문직 단순노무직 S1 0.05 0.00 0.00 0.00 S2 0.42 0.16 0.47 0.04 S3 0.29 0.19 0.32 0.08 S4 0.23 0.38 0.21 0.34 S5 0.01 0.27 0.00 0.54-86 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 인천연수구, 부평구, 계양구, 옹진군, 경기수원시, 성남시, 부천시, 고양시일산동구, 일산서구, 오산시, 군포시, 용인시기흥구와수지구등대단위아파트밀집지역등을중심으로큰폭의증가세를나타낼것으로추정되었다. 5. 결론 본연구는수도권청년층과고령층취업자를대상으로주요산업별, 직업별일자리분포의공간적특성과집중지역의변화를살펴보고, 이들연령세대별일자리분포와학력수준과의연관성을파악하였다. 또한향후지역별연령세대별일자리분포의변동성을예측하였다. 분석결과는다음과같다. 첫째, 수도권에분포하는 2030세대의청년층과 60세이상고령층취업자의 80% 이상은서비스업에종사하는것으로나타났다. 그러나청년취업자의 33.1% 는전문가및관련직에종사하였고, 고령취업자의 30.1% 는단순노무종사자로나타났다. 둘째, 이들연령세대별주요산업별, 직업별집중분포지역을산출한결과, 대졸이상의고학력청년층과고령층은지식기반서비스업과전문가및관련직의일자리분포와강한정 (+) 의연관관계를갖고공간적으로상당히일치하는패턴을보이며분포하는것으로관측되었다. 서울가산디지털단지일대와강남지역, 이와인접한경기남부지역등일부특정지역을중심으로지리적으로특화, 핫스팟을이루며집중분포하였다. 셋째, 청년층과고령층모두일자리분포에있어직능수준과학력수준이대체적으로일치하였으나일부불일치를보이기도하였다. 저숙련일자리인단순노무직에서대졸이상의고학력고령층과고졸학력의청년층이서로정 (+) 의상관성을갖고분포하는것으로나타났는데, 이들연령세대별집중지역의공간적분포패턴은차이를나타냈다. 단순노무직에종사하는청년취업자는경기외곽의도농지역을중심으로핫스팟을이루었고, 고령층단순노무종사자는서울 서남부지역과인천의산업단지일대, 서울강북3구를중심으로핫스팟을나타냈다. 이들지역을중심으로학력수준을고려한직능수준의취업을위한, 즉고졸학력의청년층과대졸이상의고령층을대상으로하는맞춤식일자리가제공되어야할것으로보인다. 특히 60세이상고령층으로의진입이본격화되고있는고학력 1세대라할수있는베이비부머를대상으로하는별도의지역고용정책도마련되어야할것이다. 넷째, 청년층과고령층일자리분포변화에대한공간마르코프전이확률을산출하였고, 이를토대로연령세대별일자리분포의변동성을예측한결과, 향후전문가및관련직에종사하는청년층과고령층취업자의분포율은소폭증가할것으로예측되었다. 반면, 가장낮은일자리직능수준만이요구되는단순노무직에종사하는청년층과고령층취업자의분포가상대적으로매우높은분포지역을중심으로이직종의분포율이더증가할것으로추정되었다. 단순노무직에종사하는청년층과고령층취업자의최상위분포지역을중심으로중숙련이상일자리의양적공급및직능수준의향상을위한직업훈련프로그램등질적인공급이함께제공되어야할것으로보인다. 아울러인천지역및서울서남부지역산업단지의생산관련일자리에고령취업자의공간적집중이관측되는등인력의고령화를엿볼수있었다. 이들지역은청년층취업유도를위한제조업의고도화및지역차원의고졸인력활용정책이필요할것으로보인다. 한편, 본연구에서사용한예측기법인마르코프체인모형은지역별분포의재분산등지역간분포변화를파악하는데이점이있지만, 분포패턴에의존하여추정한다는점에서다소한계가존재한다. 이를보완하기위해추후다양한사회경제적변수등을포함하는수정된모형등을통해예측력을높이고, 분석결과의정확성을높여야할것이다. 또한, 청년층과고령층일자리분포의공간적특성을파악하기위해본연구에서설정한공간범위인시 군 구수준보다읍 면 동등최소단위의공간적접근이보다면밀한일자리분포의군집패턴과지역간차이를파악하는데유리함에도불구하고공식자료구득의한계에부딪혀그러하지못했다. 인구계층별지역하위단위의세 - 87 -
박소현 김경민 이금숙 부자료가공표되어향후보다세밀한연구결과가도출되길기대한다. 주 1) 취업인구수를변수로투입할경우취업자의규모 ( 양 ) 에따른공간적효과가 spatial clustering 결과에영향을끼칠수있어 (Feser, 2003), 본연구에서는상대지표로연령세대별취업자의입지계수산출값을변수로투입하였다. 2) 근무지기준취업자자료와달리학력별자료는자료구득의한계로거주지기준으로집계된수치로대체하여분석하였다. 3) 상태공간의설정은각직업별분포의기초통계값을고려하여매우높음, 높음, 보통, 낮음, 매우낮음의총 5개의집합으로구분하였다. 참고문헌구양미, 2016, 고령자의취업에영향을미치는요인에대한연구 : 도시와농촌의비교를중심으로, 한국경제지리학회지, 19(1), 104-121. 박삼옥 진종헌 구양미, 2008, 서울의인구고령화와고령자고용의지역적특성, 대한지리학회지, 43(3), 337-357. 박소현 이금숙, 2017, 수도권고령층분포지역의유형화와유형별거주및고용특성분석, 지역연구, 33(3), 79-100. 박유진 이희연, 2014, 직종특성별과잉학력에따른임금효과및지역간비교, 국토계획, 49(3), 255-277. 박홍철 이주형, 2013, 서울시연령계층별고용의지역특성에관한연구, 서울도시연구, 14(3), 213-230. 안주엽, 2011, 세대간고용대체가능성연구, 노동연구원. 오민홍 강준규, 2015, 정년연장이청년일자리에미치는영향에관한연구, Journal of The Korean Data Analysis Society, 17(4), 2005-2013 윤형호 황진수 임석, 2007, 서울시고령재취업자의직종선택의결정요인, 한국노년학, 27(4), 721-737. 이동희, 2015, 청년층과고령층서비스업일자리현황과시사점, KIET 산업경제산업포커스, 산업연구원. 이상호, 2012, 공간적요인이청년대졸자의하향취업에미치는효과, 공간과사회, 22(2), 38-77. 이찬영 태원유 김정근 손민중, 2011, 고령화에따른노동시장 3S 현상진단-노동력부족, 생산성저하, 세대간일자리경합-, 삼성경제연구소. 지은정, 2012, OECD 15개국청년고용과중고령자고용의대체관계, 한국사회복지학, 64(4), 233-259. 통계청, 국가통계포털, http://www.kosis.kr 통계청, 마이크로데이터, http://mdis.kostat.go.kr Acemoglu, 2002, Technical Change, Inequality, and Labor Market, Journal of Economic Literature, XL, 7-72. Card, D. and T. Lemieux., 2001, Can Falling Supply Explain the Rising Return to College for Younger Men? A Cohort_Based Analysis, The Quarterly Journal of Economics, 116, 705-746. Constant, A. and Zimmermann, K., 2004, Occupational Choice Across Generations, CEPR Discussion Paper, No.4258. Feser, E. J., 2003, What Regions Do Rather Than Make: A Proposed Set of Knowledge-Based Occupation Clusters, Urban Studies, 40(10), 1937-1958. Grant, J. H. and Hamermesh, D. S., 1981, Labor market competition among youths, white women and others, The Review of Economics and Statistics, 63(3), 354-360. Hebbink, G. E., 1993, Production factor substitution and employment by age group, Economic Modelling, July, 217-224. Herbertsson, T. T. and Orszag, J. Michael, 2011, The Costs of Early Retirement in the OECD, IoES Working Paper, No.W01:02. Kalwij, A., Kapteyn A. and Klaas De Vos, 2010, Retirement of older workers and employment of the young, De Economist, 158(4), 341-359. OECD, 2006, Live Longer, Work Longer: Ageing and Employment Policies, OECD, Paris. Oshio, T. S. Shimizutani. and Oishi, A. S., 2010, Does social security induce withdrawal of the old from the labor force and create jobs for the young, Social Security Programs and Retirement around the World: - 88 -
수도권청년층과고령층일자리분포의특성과변화예측 The Relationship to Youth Employment, edited by Jonahan Gruber and David A. Wise, 217-241, The University of Chicago Press. 교신 : 이금숙, 서울특별시성북구보문로34다길 2, 성신여자대학교사회과학대학지리학과 ( 이메일 : kslee@sung shin.ac.kr) Correspondence: Keumsook Lee, 2 Bomun-ro 34da-gil, Seongbuk-gu, Seoul, Korea (e-mail: kslee@sungshin.ac.kr) 최초투고일 2018. 1. 12 수정일 2018. 1. 30 최종접수일 2018. 2. 7-89 -