디지털 전환기 한국 청년노동시장의 계층화 - 직업적 숙련궤적을 중심으로

Abstract

이 연구는 디지털 전환기 한국 청년노동시장의 계층화 양상을 분석하고 그 영향요인을 분석하는 데 목적을 둔다. 구체적으로는, 디지털 전환과 자동화 위험에 대한 이론들을 배경으로 직업적 숙련의 종류와 수준을 구분하고, 각 직업적 숙련으로 구분한 일자리에 한국 청년들이 11년간 어떠한 궤적을 그리며 이동하는지 분석했다. 그리고 각 궤적 유형으로 나타나는 계층화와 계층 간 이동의 영향요인을 분석한다. 이를 위해 이 연구는 한국노동패널조사(KLIPS) 자료를 활용해 집단중심추세분석을 실시했고, 도출된 청년 계층 간 이동에 영향을 미치는 영향요인을 확인하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시했다. 분석 결과, 청년들은 ① 비정형-인지 숙련의 일자리 유지형, ② 비정형-인지에서 하향형, ③ 정형-반복 숙련의 일자리 유지형, ④ 비정형-인지로 상향형, ⑤ 비정형-육체 숙련의 일자리 유지 형의 다섯 가지 유형으로 계층화 양상을 보였다. 또한 숙련 수준에 따른 청년노동시장의 구조는 ③ 정형-반복 숙련의 일자리 유지형이 가장 두텁고, 고숙련과 저숙련의 비중이 비슷하게 나타나는 다이아몬드형 구조를 나타냈다. 또한 특정 숙련계층에 진입하면 높은 수준의 숙련 직종으로의 수직적 이동이 활발하지 않았다. 한편, 계층 간 이동 분석 결과, ④ 비정형-인지로 상향형에 속할 가능성을 높이는 영향요인에는 성별(남성), 교육수준(+), 업종(지식서비스)이 있었다. 마지막으로, 이 연구가 디지털 전환에 따른 청년노동시장의 계층화 및 성별 격차에 주는 함의를 논하고, 이에 대응하기 위해 노동시장에서의 이행(flow), 인적 자본의 축적(stock), 그리고 보편적인 최소 소득안전망(buffer)의 필요성에 대한 정책적 함의를 도출했다.

The purpose of this study is to analyze the impact of digital transformation on Korea’s labor market stratification. Digital transformation not only improves productivity by incorporating digital technology into a company’s production activities, but also drives changes in corporate structure, production process, work method, and organizational culture. In this situation, skill is understood as one of the factors that represent individual social and economic status in the labor market and explain inequality. And since youth is a key period of skill formation through education and training and career development, it is important to confirm inequality according to skill level in the youth labor market. This study analyzes the trajectory of job movement according to the skill of Korean youth labor market and the influencing factors with the derived type of each mobility pattern. First as a result of classifying the types of mobility, five types were analyzed: ① maintenance in non-routine-cognitive, ② downward mobility of skill level, ③ maintenance in routine, ④ upward mobility of skill level, and ⑤ maintenance in non-routine-manual type. As a result of the analysis of influencing factors, it was found that the higher the level of education, the higher the odds of accessing non-routinecognitive jobs. However, if the job is not a knowledge-based service industry, the level of class appears to decrease, and gender differences are also found, requiring additional analysis. The results emphasize the need for social policies that can respond to the stratification of the labor market due to digital transformation.