요약

본 연구는 지방 인구소멸과 저출산의 가장 핵심적인 요인이 양질의 지방 일자리 부족으로 보고, 타 산업 대비 부가가치가 높은 지역별 ICT 산업 전망을 위한 모형 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 총 3 개의 과업을 수행했다. 각각의 과업은 (1) ICT 고용지수 개발, (2) 지역별 전망모형 개발, (3) 기업 설문조사로 구분된다.
비록 고용 관련 전망 연구, 특히 빅데이터를 활용한 연구는 드물지만, 본 연구에서는 증거기반 정책 수립 관점에서 빅데이터 기반의 고용 전망이 정책 의사결정의 효과 제고에 필수적이라고 판단했다. 따라서 우리가 개발하고자 하는 ICT 고용지수는 기존 정형 통계자료와 비교할 때 선행성을 갖춘 대안 지표를 목적으로 한다. 선행성을 갖추기 위한 조건으로는 변화를 효과적으로 탐지하기 위해 데이터 수집이 잦은 빈도로 이루어지는 동시에 고용 관련 이벤트를 대표할 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 뉴스 기사의 텍스트 데이터를 활용했다. ICT 고용지수 개발을 위해 주요하게 활용한 알고리즘은 인공지능 아키텍처에 활용되는 거대언어모형 중 BERT로, 국문 뉴스 기사를 데이터로 사전 학습한 한국언론진흥재단의 KPF-BERT를 파인 튜닝해 적용했다. ICT 고용지수를 산출하는 과정은 큰 관점에서 노이즈 필터링 과정에 가까운데, (i) 전처리한 경제 뉴스 기사 문장 중 ICT와 관련된 문장을 먼저 분류하고 (ii) ICT와 관련된 문장 중 고용 수요와 관련된 문장을 분류하며, (iii) 마지막으로 남은 문장에 대해 감정을 분류한다. 최종적으로는 월별 감정 비율을 바탕으로 ICT 고용지수를 산출하게 된다. 산출한 ICT 고용지수는 시계열을 고려한 교차 상관계수 기준 경제심리지수에 대해 1~2개월가량의 선행성을 약 80% 수준에서 갖는 것으로 확인했다.
지역별 ICT 고용 전망모형 개발을 위해 먼저 다양한 데이터들을 비교하여 전망목표로 설정하기 위한 변수를 선택하였다. 다양한 데이터베이스를 비교 및 검토한 후 선택된 전망변수인 사업체노동력조사의 정보통신업 종사자수를 확인한 결과, 서울 및 경기의 수도권이 전체 종사자수의 대다수를 차지하는 모습을 보여 수도권 집중화가 타 산업들에 비해 상당히 높은 것으로 확인되었다. 이러한 ICT 산업의 지역별 고용 특징을 고려하여 전망모형을 설정하였다. 외생변수를 포함한 SARIMAX 모형을 기본으로 비교를 위해 변수 자체를 통한 전망모형(Seasonal HW, SARIMA)도 설정하였다. SARIMAX 모형의 경우 외생변수에 전국변수, 지역변수, ICT 산업변수를 추가하여 지역 및 산업의 이질성을 반영해주었다. 표본 내 예측 결과, 서울과 경기의 종사자수 비중이 큰 지역은 SARIMAX 모형의 예측오차가 작아지는 것으로 확인되어, 전체 및 지역단위의 경제 상황 역시 전망에 있어 중요하게 고려될 필요가 있다는 사실을 알 수 있었다. ICT 뉴스심리지수의 비정형데이터 정보를 추가하여 전망한 결과, 이러한 비정형 정보가 전국적으로 전망의 정확성을 소폭 증가시키는 것으로 확인되어 향후 지역별 고용지수가 전망에 유용한 정보를 제공해줄 것으로 기대된다. 지역 정보를 포함한 SARIMAX에 기반한 지역별 ICT 단기 고용전망(표본 외 전망)에서 수도권 및 광역시의 ICT 고용상황은 둔화된 흐름 속에서도 상대적으로 양호할 것으로 보이나, 지방 도시들의 ICT 고용 상황은 부정적일 것으로 전망된다. 이에 ICT 고용시장 활성화를 위한 신속한 지역 정책 수립과 시행이 필요하며, 이러한 정책 방향성의 설계에 있어 본 전망정보가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
수리적 전망모형의 보완적 정보로 시행된 지역별 ICT 고용 전망의 설문을 통해 현재 고용상황, 장단기 고용전망과 그에 대한 이유를 살펴보았다. 단기전망에서 전체 고용시장에 대해 현 상황과 비슷 및 부정적 전망이 다수를 차지했고, ICT 산업에 대해서는 이러한 부정적 평가가 상대적으로 감소하였다. 다만 이러한 부정적인 전망은 강원을 제외한 비수도권에서 좀 더 높게 응답해 지역 간 고용전망에 대한 차이를 확인하였다. 이에 대한 주된 근거로 ICT 산업 경기와 기업들의 재무상황에 대한 응답이 높았다. ICT 산업의 고용 활성화를 위해 우선적으로 필요한 것으로 직접적인 정부의 자금지원이 가장 높았고, 양질의 전문인력 육성 역시 높은 비중의 응답을 기록하였다. 단기전망에 있어 지역의 고용상황이 상대적으로 부정적으로 예측된 전망모형의 결과와 설문조사의 지역 결과가 유사한 모습을 나타내어 양측 결과가 상호 보완적이었다. 특히 수리 모형이나 비정형데이터에서는 직접 확인이 어려운 ICT 고용 관련 다양한 정보를 파악할 수 있다는 측면에서 양 분석 결과는 의미 있는 시너지 효과를 가져다줄 수 있다.