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연구자료

연구방법론, 실증분석기법, 통계자료분석 등을 수행하여 향후 심층연구의 기초자료제공을 목적으로 하는 보고서

표지
산업별ㆍ직종별 미스매치 현황과 결정요인 분석 원문 미리보기원문 다운로드 2024.09.11

# 미스매치


요약 

제1장 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
(1) 연구의 필요성
(2) 연구 목적

제2장 선행연구 분석
1. 미스매치 지수 산출 관련 선행연구
2. 미스매치 결정요인 분석 관련 선행연구

제3장 산업별ㆍ직종별 미스매치 현황 분석
1. 미스매치의 정의
(1) 섹터별 미스매치 정의
(2) 섹터별 미스매치 지수
2. 분석 자료
(1) 실업자 정보: 「경제활동인구조사」
(2) 빈 일자리 및 신규 채용 정보
(3) 실업자-빈 일자리 자료 연계 보정 
(4) 기타 분석 자료
3. 매칭함수의 추정
(1) 매칭함수의 추정 방법
4. 분석 결과
(1) 산업별 미스매치 분석 결과
(2) 직종별 미스매치 분석 결과
5. 소결 및 시사점 

제4장 산업별 미스매치 결정요인 분석
1. 산업별 미스매치 결정요인 분석 모형 및 자료 
(1) 분석 모형
(2) 분석 자료 
2. 산업별 미스매치 결정요인 분석 결과 
3. 소결 및 시사점

제5장 결론
1. 연구요약
(1) 산업별ㆍ직종별 미스매치 지수 산출
(2) 산업별 미스매치 결정요인
2. 선행연구와의 비교

참고문헌
 

본 연구는 구인ㆍ구직난이 심화되고 있는 국내 노동시장의 산업별ㆍ직종별 미스매치 지수를 산출하고 그 결정요인을 규명하여 노동시장의 효율성 제고 방안을 모색하기 위한 연구임.
 
산업별ㆍ직종별 미스매치 지수는 Sahin et al.(2014)의 방법론을 준용하여 마찰적 실업을 유발하는 미스매치 정도를 계산함.
미스매치 지수는 섹터별 최적 고용 대비 실제 고용의 비율을 통해 섹터 간 마찰로 실업자의 이동 제약이 고용에 미치는 영향을 나타냄.
마찰적 실업은 노동시장이 산업, 직종 등의 특성에 따라 분절되어 노동자가 세부 노동시장 간 이동에 마찰(friction)이 존재해 발생
 마찰적 실업 원인으로는 세부 노동시장의 근로조건 및 임금 격차, 기술 요구 수준의 차이 등을 꼽을 수 있음.
 
 산업별 노동생산성을 반영하면 미스매치로 인해 최적 대비 실제 고용이 3.5% 낮은 것으로 추정
산업별 미스매치는 지속적으로 증가하는 추세를 보이며 특히 코로나19 이후로 급증하는 패턴이 관찰됨.
임시일용직 비중이 높은 건설업 등은 매칭효율성이 높으나 최적 대비 실업자가 적고 정보통신업 등 좋은 일자리는 실업자 수는 많으나 매칭효율성이 낮음.
 
직종별 미스매치로 인해 고용이 최적 대비 약 1.77% 낮아지는 것으로 측정되고 전문가 및 판매ㆍ서비스 직종의 매칭효율성이 높게 측정됨.
직종별 미스매치는 코로나19까지 일정한 수준을 보이다 코로나19 영향으로 급증했으나 이후 빠르게 회복하는 모습을 보임.
전문가 직종은 관리자와 비슷하게 채용 조건이 까다로우나 노동수요가 빠르게 증가하여 매칭효율성이 높음.
보도 자료

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주관 : 산업연구원

연구진 소개

  • 학력
    • Osaka Prefecture University (Ph.D)
    경력
    • 2021.06 - 현 재 제22대 산업연구원 원장
    • 2017.10 - 2019.05 대통령비서실 중소기업비서관/중소벤처비서관 비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업
    • 2015.04 - 2017.10 한국중소기업학회 부회장
    • 2015.03 - 2017.02 한국산업조직학회 감사
    • 2009.03 - 2017.10 한국동북아경제학회 이사
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요약 보기

월간 KIET 산업경제 코로나19 발생 이후 제조업 고용 변화: 중간 점검

코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.

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