(59) 미래 일자리는 지금 우리가 무슨 일을 하고 있는가를 알아야
빈번히 발생하는 미스 매치 최소화 위해
AI와 같은 기술적 진보를 시스템에 도입
서비스 플랫폼의 효율성·정확성 개선
구직자는 맞춤 정보·직업 훈련 받아야
취업난 속 ‘뒷문 취업’ 음성적으로 비대
권력 이용한 ‘아빠·엄마 찬스’ 빈번해
수십만에 낙방의 아픔 준 반사회 범죄

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노벨상 수상자의 말은 인류의 삶에 영향력과 설득력이 크다.

이젠 지구촌 이야기를 떠나서 우리나라의 현실에서 미래의 일자리를 위해 어떻게 준비해야 하는지를 언급한 학자의 주장으로 옮겨간다면, 지난 2020년에 세계은행(World Bank)에서 사회적 보호와 일자리를 위해서 실무팀 수석경제학자이며, 지난 3년간 한국개발연구원(Korea Development Institute)에서 연구했던 조윤영(Yoonyoung Cho, Senior Economist, Social Protection and Jobs) 박사가 세계은행 저널에 기고한 ‘미래의 일자리’라는 우리나라의 준비사항을 짚어보고 있어 이를 요약하고자 한다. “i) 탐색 마찰(search friction)을 제거하기 위해서 노동시장 정보 시스템과 일자리 매칭(labor market information system and job matching) 및 중개 정책도 기술의 발전으로 제공되는 빅데이터와 분석에 활용해야 한다. ii) 국가의 강력한 정보 기술을 기반으로 하는 한국 노동시장 정보 시스템(labor market information system)은 공공고용서비스로 지원되어야 한다.

이어서 iii) 우리나라에 빈번히 발생하는 각종 미스 매치(mis-match)를 최소화하기 위해 빅데이터 분석 및 AI와 같은 기술적 진보를 시스템에 도입하여 서비스 플랫폼(service platform)의 효율성과 정확성을 개선해야 한다. iv) 이를 통해 구직자는 자신의 요구 사항에 맞는 맞춤형 정보, 직업 훈련 및 현장 지원을 받을 수 있어야 한다. v) 한국의 다양한 공공고용 정보 플랫폼(public employment information platform)이 연결되고 상호운용되어 효율적인 고용 서비스와 빅데이터 분석을 통해 노동 및 기술 정책을 알릴 수 있게 해야 한다. vi) 이런 방식으로 구직자는 개인 프로필과 선호도(personal profile and preferences)에 적합한 훈련 및 일자리 시장정보에 동시 액세스가 가능해야 한다. 이러한 상호 운용성은 기업과 개별 근로자가 근무 및 훈련 내용과 보험료에 대한 자세한 정보를 저장하는 고용 보험(EI) 시스템(employment insurance system)으로 확장되어야 한다.”

현실적으로 우리나라는 앞에서 노벨 경제학상 수상자들이 언급한 ‘탐색 마찰(search friction)’이란 미스 매치(mis-match)가 심각하다. 대표적으로 i) 구인자와 구직자 사이에는 (1) 임금 수준, (2) 기술 수준, (3) 근로 여건, (4) 근무방식(임시, 정규, 재택, 상시 등) 등에서 불합치가 생긴다. ii) 이런 불합치를 최소화 혹은 조율하는 피벗 기어(pivot gear) 혹은 피벗 풋(pivotfoot)과 같은 법제적 시스템이 없어 맞물려 돌아가지 않는다. iii) 복잡한 디지털 행정망 혹은 CAS(Computer-aid system)들이 각각의 목적에 충실하다가 보니 전체적 조화를 이루는 ‘맞물린 톱니바퀴의 효과(cog-wheel effect)’를 내지 못하고 있을 뿐만 아니라 단독적인 시스템만이 겉돌고 있다.

현재 취업난 속에 구인난 현상이 발생하고 있는 가운데 하나가 ‘뒷문 취업’이 음성적으로 비대(肥大)해져 있다. 세계적으로 공개적 노동시장을 통해 구인은 34.5% 정도이다.

그러나 우리나라 구인시장은 10% 내외가 공개구인 속칭 ‘앞문 취업(front-door employment)’이지만 나머지 90%는 비공개 구인(closed employment)이다. 비공개 노동시장을 일명 ‘뒷문 취업(back-door employment)’이라는 사내채용(직원 가족 혹은 퇴직자 재취업 등), 하청(下請) 혹은 연관업체의 인력에서 채용, 인턴·아르바이트 채용·홍보기관에 자원봉사자 등으로 활동하다가 임용된다. 일반적으로 10명 이하 소수인력을 비공개 채용하는 건 인사담당자의 상식이다. 관공서 혹은 공공기관에서 세칭 ‘짜고 치는 고스톱(sweetheart dealing)’ 구인 관행은 구직자를 슬프게 하고 더 나아가서 시민을 조롱하고 있다.

최근 우리나라에서는 국회의원 혹은 국무위원 등의 권력을 이용한 ‘아빠 찬스(Dad Chance)’ 혹은 ‘엄마 찬스(Mom Chance)’가 빈번하게 언론에 등장지고 있다. 심지어 국회의원들 사이 ‘자녀 취업 품앗이’라는 괴기한 현상도 생겨나고 있다. 마치 중국 제(齊)나라의 역아(易牙)는 주군 환공(桓公)이 사람 고기를 못 먹었다는 소리를 듣고 곧바로 자신의 세 살배기 아들을 삶아(易牙就殺己兒子) 환공(桓公)에게 인육 대접하고 자신이 바라던 자리를 차지하게 되었다.

사회적 윤리로 보면 역아(易牙)는 한 가정에서 천륜을 버리는 비윤리적(非倫理的)이지만, 오늘날 우리나라의 ‘엄마 찬스(Mom Chance)’혹은 ‘아빠 찬스(Dad Chance)’가 취업과 대학(대학원) 입시에서 ‘공정과 상식(fairness and common sense)’이란 정부를 굳건하게 믿었던 수십만 명에게 일생동안 패배자 혹은 낙방의 아픔을 안겨다준 반사회적인 범죄(anti-social crime)다.

역아의 비윤리에 비하면 사회적 피해는 천양지차(天壤之差)다. 오늘날 우리나라에서는 “능력 없으면 니네 부모를 원망해. 있는 우리 부모 가지고 감 놔라 배 놔라 하지 말고.(권력은 두말할 것 없이)돈도 실력이야”라는 세태충격(世態衝擊) 속에서 “일자리 사냥(job hunting)”도 허우적거리면서 세태충격에서 빠져나오지 못하고 있다.

앞에서 “우크라이나의 미래(운명)는 우크라이나에서 무슨 일이 일어나는지에 따라 결정될 것이지. 이번 작전(Krus Operation))에 좌우되는 건 아니다”고 했던 하버드대학교(Harvard university) 스티븐 월트(Stephen Martin Walt) 교수의 말처럼 우리나라의 ‘미래 일자리(future job)’ 혹은 ‘미래먹거리(future food)’는 지금 우리가 무슨 일을 하고 있는지를 살펴보면 짐작이 된다. 같은 논리로 대구시의 미래도 대구시가 지금 하는 일에 좌우되고 있다.

가장 단순하면서 확실하게 파악하기 위해 대한민국 대통령실(과거 청와대)의 홈페이지에서 ‘일자리 정책’이란 키워드(key word)로 검색해 정리해 봤다. 검색결과를 나열하면, i) 중동 Big3 정상외교로 약 107조원 규모의 ‘거대한 운동장(huge playground)’이 만들어져, ii) 골목상권(商圈)이 붐빌 수 있도록 소상공인 지원을 면밀하게 챙길 것, iii) 국민을 위한 상생 금융(相生金融) 가속화 → 정부와 은행 협력, 민생금융 2조 3천억 원 지원이라는 정책이었다.

그리고 ix) 강원지역 대학생들과 만나 직접 소통, 청년들의 도전 지원 약속(挑戰支援約束), x) 산업·기업 정책 방향 논의 관련 브리핑, xi) 공교육혁신(公敎育革新)으로 지역 살리는 계기 되길, xii) 정부위원회 정비계획 발표, viii) 세계시장이 내 시장이라는 자신감으로, 더 과감하게 뛰어들 것! ix) 어르신 종합선물세트, x) 부산을 대한민국 제2 도시로 육성할 것, xi) 대한민국 어디서나 살기 좋은 지방시대, xii) 민간이 끌고 정부가 미는 역동적 경제(力動的 經濟)다.

다시 이어 xiii) 정부는 우리 기업·국민이 국제무대서 활발하게 기업활동을 교류할 수 있도록 환경을 만들어 줘야, xiv) 국제무대서 더욱 활발하게 교류할 수 있도록, 글로벌 중추국가(中樞國家)를 실현할 것! xv) 기적을 일군 어르신들을 잘 모시는 것은 정부의 책임, xvi) 하반기 경제 정책, 최우선 과제는 수출 확대, 이권 카르텔은 철저히 타파해야. xvii) 대한민국 국민과 기업이 진출해 있는 모든 나라의 정상과 만날, xviii) 약자 복지 지향(弱者福祉志向) / 노동 약자를 보호할 것 xix) 교육혁신(敎育革新)은 지역이 주도, 중앙정부는 쥐고 있는 권한을 지역으로 이전시켜야 할 것이었다.
 

 
글·그림=이대영 <코리아미래연구소장>
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