양산시 인재 유인 및 양성 역량 특성분석

- 인재확보역량지수(TSCI) 산출을 중심으로 -

제6장 양산시 인재 유인 및 양성 역량 특성분석

1. 인재는 국가 및 지역 경제발전의 동인

(1) 국가적 차원 : 인재를 둘러싼 두뇌전쟁 격화

● 전 세계적으로 인재전쟁 또는 두뇌전쟁이 치열하게 전개되는 가운데, 생산성이 높은 전문인력의 확보는 국가나 지역, 기업의 미래를 결정하는 핵심요소로 부상하고 있는 상황

● 고급인력 유치를 둘러싼 인재전쟁 현상은 각국의 경제구조가 노동집약형에서 기술집약형 또는 지식경제로 이동하고, 최근에는 우리나라를 포함한 많은 선진국에서 고부가가치 중심의 경제구조 전환이 본격화하면서 인재의 중요성은 나날이 높아지고 있는 실정

- 즉, 노동집약형 경제구조하에서는 단순 인력 자체가 인재로서의 역할을 수행하였으나, 기술집약형 구조에서는 연구개발(R&D)인력과 같은 전문인력의 중요성이 강조되었고, 지식경제 구조에서는 특정 분야의 고기술 인력 및 창의인재 등이 요구되고 있는 상황

● 최근 우리나라의 경제구조는 저성장기조 고착화와 고령화로의 급속한 인구구조 변화로 인해 향후 국가 차원의 성장잠재력 약화에 대한 우려

-  정부는 이러한 구조적인 문제점을 해결하기 위해 고부가가치 경제구조로의 전환을 시도 중

● 이와 같이 저성장기조를 타파하기 위한 고부가가치로의 경제구조 전환과 고령화로 인한 노동생산성 저하를 상쇄, 최소화하기 위해서는 인재의 유치 및 양성을 통한 인재 확보가 전제조건

각국은 소리없는 두뇌전쟁에서 승자가 되기 위해 많은 인재유치 정책을 시행

(2) 지역적 차원 : 인재는 지역성장·고용·기업유치 주요 요인

● 지역도 국가 차원과 마찬가지로 성장잠재력 제고를 통한 지역성장을 구현하기 위해 모든 지자체에서 인재유치 및 인력양성 관련 정책을 추진 중

● 이러한 정책목표가 달성되려면 무엇보다 인재라는 생산요소가 뒷받침되어야 하나, 우리나라의 경우 지방의 우수인력 상당수가 수도권으로의 쏠림현상이 심화되고 있는 실정(<그림 Ⅵ-1> 참조)

- 동남권은 15.3%가 유출되어 그나마 영향이 적은 편이나, 충청권 및 강원권의 경우 각각 48.9%, 49.0%의 지역대학 졸업자가 수도권으로 유출되고 있는 상황

- 전국적 차원에서도 타 지역 이동 고학력자 중 29.4%가 수도권으로 집중하는 편중현상이 발생

<그림 Ⅳ-1> 권역별 대졸자 수도권 유출률

단위 : %

자료 : 허문구(2016)

● 이 같이 특정 지역으로의 인재 집중으로 인해 지방에서는 고급인력 부족과 일자리 부족이 동시에 발생하는 인력수급 불일치현상(구인·구직의 미스매치)이 확대됨에 따라 지역경제 활성화의 걸림돌로 작용하고 있는 실정

- 특히, 많은 지자체에서는 고부가가치 중심의 첨단산업으로의 산업구조 고도화계획을 수립하고 있으나, 기업 입장에서는 인력수급의 어려움으로 인해 지방의 입지를 꺼려하는 경향이 강하게 나타나고 있는 현실

● 타 지역으로부터의 인재 유입(또는 타 지역으로 유출)이 많은 지역에서 경제성장률이 높게(또는 낮게) 나타나는 인재와 지역성장 간의 양(+)의 비례관계가 성립하고 있음을 <그림 Ⅵ-2>를 통해 확인

- 즉, 대졸자인 고학력자들의 유출입과 취업자 1인당 지역내총생산(GRDP) 증가율 간의 관계를 보면, 수도권 및 일부 특정 지역으로 인재 빨대효과(straw effect)가 나타나며, 전반적으로 높은 인재 유입률을 보이는 지역들이 높은 경제성장을 구현하는 특징

인재유출입률은 지역대학 졸업자의 순이동(= 유입 - 유출)을 의미하며, (인재유출입률 = (타 지역대학 졸업자 유입 – 지역대학 졸업자 유출) / 지역대학 졸업자)에 의해 산출하였음.

- 특히, 수도권의 경우는 지식기반제조업 및 지식기반서비스업 등과 같은 고부가가치산업의 비중과 R&D 관련 역량이 타 지역에 비해 압도적 비교우위에 있는 것이 크게 작용한 것으로 판단

<그림 Ⅳ-2> 인재와 지역성장 간 관계

단위 : %

자료 : 허문구(2016)

● 또한, 인재가 집적하는 지역에서는 고용(좋은 일자리)이 창출되며, 기업 유치가 증가하는 패턴(<그림 Ⅵ-3> 및 <그림 Ⅵ-4> 참조)

- 이는 기업의 경우 인재 집적지를 입지 선택의 주요 요인으로 여기는 것을 의미하고 기업 입지를 통해 좋은 일자리가 창출되는 것을 함의

과거에는 기업들이 싼 지가와 양적 노동력이 풍부한 지역을 선호했으나, 최근에는 기업들의 경영활동에 부합하는 생산성이 높은 인재(전문인력)을 선호하는 경향이 뚜렷하게 나타나는 추세

<그림 Ⅵ-3> 인재와 고용 간 관계

단위 : %

<그림 Ⅵ-4> 인재와 기업입지 간 관계

단위 : %

자료 : 허문구(2016)

(3) 양산시 인재집적지 조성을 위한 분석 목적

● 본 연구는 인재들이 어떤 요인들에 의해 특정 지역에 집중하고 있는지에 대한 분석을 통해 양산시가 인재를 확보하기 위한 정책방향 및 개선방안을 제시하는 것이 주요 목적

● 이를 위해 역외인재를 자석과 빨아드리는 유인역량인 마그넷(Magnet) 요인과 역내에서 인재를 교육 및 훈련하는 양성역량인 인큐베이터(Incubator) 요인으로 구분한 인재 유인 및 양성 역량에 관한 지수를 개발함으로써 정책과제를 도출

● 이를 위해, 제2장에서는 인재 유인 및 양성 역량(인재확보역량지수 : TSCI)에 대한 개념 및 지표체계를 제시

● 제3장에서는 지수 산출을 위한 연구방법론을 제시하고, 지수의 객관성을 담보하기 위해 양산시 공무원 및 유관기관의 설문조사를 바탕으로 지표별 가중치를 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 설정

- 여기에서는 양산시 공무원의 인재 유인 및 양성에 대한 인식을 분석함으로써 향후 양산시 인재 유인 및 양성에 관한 정책 제언에 반영

● 제4장에서는 TSCI의 산출을 통해 228개 전국 시군구 대상 및 18개 경남 시군 대상, 14개 유사지역 대상의 결과를 토대로 양산시의 인재확보역량을 비교

● 마지막으로, 제5장에서는 이상의 주요 분석 결과를 토대로 양산시의 인재확보를 위한 정책과제의 기본방향과 개선방안을 제시

2. 인재 유인 및 양성 역량의 개념 및 지표체계

본 절은 허문구(2015), 『지역별 인재유인력의 공간분포와 특성분석』의 제3장의 일부를 수정 및 보완한 것임.

(1) 개념

● 지역이 인재를 확보하는 경로는 다음과 같이 크게 두 가지로 구분 가능

- 하나는 역외로부터 인재를 유인하는 것이고, 다른 하나는 역내에서 인재를 양성하여 역외로의 유출을 방지하는 경로 등이 존재

● 이들 두 경로는 상호 선순환 관계를 통해 시간이 경과함에 따라 누적적 효과를 가져올 것이며, 이러한 관점에서 본 연구에서 사용하는 ‘인재 유인 및 양성 역량’의 개념은 역외인재를 유인하는 동시에 역내에서 인재를 양성하는 능력을 의미하는 ‘추동력’이라고 정의

- 이 같은 추동력은 지금 당장은 인재가 부족한 지역이라 할지라도 향후 이 역량을 구축하는 것에 의해 다른 지역의 인재를 자석과 같이 끌어들이고 역내에서의 양성을 통해 인재확보의 가교역할을 수행

● 이러한 점을 고려하여, 본 절에서는 인재 유인 및 양성 역량의 개념으로서 역외인재를 자석처럼 흡수하는 유인환경을 의미하는 마그넷(Magnet) 요인과 미숙한 영유아를 보육하듯이 역내인재를 양성하는 인큐베이터(Incubator) 요인으로 정의(<그림 Ⅵ-5> 참조)

- 즉, 좋은 일자리 및 고급인력에 대한 낮은 진입장벽, 그리고 높은 삶의 질을 제공해주는 마그넷 요인을 갖춘 지역과

- 개인의 잠재적 능력개발 및 혁신역량, 맞춤형 인재로서의 학습효과 등의 인큐베이터 요인 역량이 높은 지역으로 인재가 집적하게 되는 과정을 경험

● 인재가 집적하게 되면 지역성장 메커니즘과 강한 연계가 작동함으로써 최종적으로는 양산시 지역경제성장을 구현

- 인재 집적을 통해 기업투자 증대 및 고용창출 효과가 나타나면서 지역성장을 견인한다는 것을 의미

<그림 Ⅵ-5> 본 연구 인재확보역량 개념

자료 : 저자 작성

(2) 지표체계

1) 역외인재 유인역량(Magnet 요인)

● 인재확보역량지수(Talent Securement Capability Index, 이하 TSCI)를 산출하기 위한 지표체계는 다음과 같이 구성

● 역외인재 유인역량은 인재가 특정 지역으로 이동할 때 가장 우선적으로 고려하는 요인들, 바꾸어 말하면 특정 지역이 다른 지역의 인재를 자석(Magnet)과 같이 끌어당기는 요인을 중심으로 선정(<표 Ⅵ-1> 참조)

- 즉, 좋은 일자리와 관용성과 개방성을 포함하는 2T, 삶의 질을 나타내는 어메니티 등과 밀접한 관련성을 가지는 지표들을 중심으로 구성

● (일자리) 인재의 지역 간 이동은 무엇보다 그들의 눈높이에 부합하는 일자리의 창출 정도에 의존하며, 인재는 단순한 일자리가 아닌 고용의 안정성 및 근로여건 수준이 높은 좋은 일자리를 선호하는 특성

- 근로자가 일자리를 선택할 때 무엇보다 우선순위에 두는 요인으로 ‘직업의 안정성’ 및 ‘임금수준’ 등이 1~2위를 차지(김영수, 2013)

- 또한 일자리에 대한 정의로 ‘괜찮은 일자리’는 최저생계비의 150% 이상의 소득을 제공하는 일자리, ‘좋은 일자리’는 200% 이상, ‘아주 좋은 일자리’는 300% 이상의 소득을 제공하는 일자리로 정의

● 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 고용의 안정성 및 불안정성을 측정하기 위해 ‘상용근로자 비중’과 ‘이직률’을 채택

● 더불어 양적 및 질적 일자리에 관한 대리지표로 ‘인구당 사업체 수’와 ‘고기술산업 사업체 비중’을 채택

- 본 연구의 고기술산업 분류체계는 OECD 투자 집약도에 따른 기술수준별 분류를 한국산업표준분류(KSIC)와 연계하여 적용

- 고기술산업으로 포함된 업종은 의약품 제조업, 의료용품 및 기타 의약관련제품 제조업, 전자부품제조업, 컴퓨터 및 주변장치 제조업, 통신 및 방송장비 제조업, 영상 및 음향기기 제조업, 항공기‧우주선 및 부품제조업 등

● (2T) 최근, 미국과 유럽을 중심으로 지역경제성장의 원천으로 인식되기 시작한 3T론이 급속하게 확산되는 추세(허문구 외, 2015).

- Florida(2005)는 다양한 문화를 수용하는 분위기(Tolerance)가 형성되고 기술(Technology) 수준이 높은 지역으로 인재(Talent)가 집적된다고 주장하면서 실증연구를 통해 이를 뒷받침

- 본 연구에서는 인재는 종속변수로서의 속성을 가지고 있기 때문에 이를 제외한 나머지 2T에 해당하는 관용성·개방성(Tolerance) 및 기술(Technology) 수준을 지표로 반영

● 이러한 점에 기초하여 개방성(Tolerance)을 나타내는 지표로 ‘여성인구 유출입률(=순이동자 수 / 여성인구)을 선택

- 여성의 지역 간 이동은 일자리를 찾아가는 경우 특정 지역의 산업구조에 따라 상이하게 나타나지만, 지역의 개방 정도에 따라서도 유입의 정도가 크게 다르게 나타날 가능성

- 즉, 개방적인 분위기가 형성된 지역은 보수적인 문화와 전통을 가진 지역에 비해 여성의 경제활동참가율이 높게 나타나는 것이 일반적

● 또한, 문화와 관습이 서로 다른 사람끼리의 만남은 그 동안 전혀 예상하지 못했던 새로운 아이디어와 혁신을 창출하게 되고, 이는 지역 전체의 창조성을 끌어올리면서 지역성장에도 기여(許文九 외, 2014).

- 최근 농어촌지역에서는 결혼 등을 통한 외국인 이주여성이 급속하게 증가하는 추세에 있으며, 이들은 기존 관습과의 접촉을 통해 그 동안 생각하지 못했던 새로운 형태의 아이디어 창출에 큰 영향(장재홍 외, 2014)

이러한 점을 고려하여, 본 연구에서는 관용성의 지표로서 ‘인구당 외국인 수’ 및 ‘다문화 가정의 학생 비율’을 사용

● 최근 산업 측면에서의 다양성이 강조되고 있으며, 본 연구에서는 ‘산업다양성지수’를 반영하여 측정

- 이는 인재들의 지역 간 이동은 지역 내 산업적 특성에 의해 크게 좌우된다는 사실에 근거하여 이업종(異業種) 간 융복합의 기반으로 산업다양성 이 크게 영향을 미치기 때문

● 2T 중 기술(Technology) 부문은 고부가가치산업인 지식제조업 및 지식서비스업을 토대로 지수를 산출

- 동 산업의 데이터는 산업연구원이 내부적으로 생성하는 자료를 활용

● (어메니티) 인재는 높은 삶의 질, 즉 수준 높은 어메니티(Amenity)를 요구하며, 인재는 자신이 원하는 일자리와 관용성뿐만 아니라 교육 및 문화, 의료, 사회복지 등의 분야가 뒷받침된 쾌적한 생활과 범죄로부터의 안전한 지역을 선호하는 경향

- 어메니티 분야에는 기본적으로 주거환경 및 문화, 사회복지 측면이 크게 영향을 미치며, 여기에서는 ‘30년 이상의 노후주택 비율’, ‘인구당 문화기반시설 수’, ‘인구당 사회복지시설 수’ 등으로 측정

- 또한, 고령화시대를 맞이하여 의료 분야 및 코로나19와 같은 질병관리, 재난, 사고 등과 같은 지역안전 등도 어메니티의 구성요소로서 중요하게 작용하고 있으며, 본 연구에서는 ‘인구당 의료기관 병상 수’, ‘지역안전등급’ 등을 통해 지수를 산출

2) 역내인재 양성역량(Incubator 요인)

● 다음으로 역내인재 양성역량은 지역 내에서 인재로 성장할 수 있는 요인들을 중심으로 구성

- 즉, 개인의 잠재능력을 촉진시키는 능력개발 부문, 혁신역량과 고기술의 원천인 혁신 부문, 그리고 역내인재 양성의 성과지표로 볼 수 있는 학습효과 부문 등으로 구분

● (능력개발) 능력개발의 대리지표로는 인재의 대다수가 전문적인 교육이나 훈련, 지식, 국제화를 통해 배출된다는 점을 감안하여 지표를 선정

- 미래인재인 청소년의 교육환경 정도를 살펴보기 위해 ‘인구당 사설학학원 수’를 채택

고등교육을 통한 인재양성을 측정하기 위해 ‘인구당 대학 수’ 및 ‘인구당 대학생 수’를 설정

국제화 및 평생교육을 통해 역내 인재양성 정도를 살펴보기 위해 ‘인구당 외국유학생 수’ 및 ‘인구당 평생교육 프로그램 수’ 등을 지표로 채택

● (혁신) 최근 지식기반경제시대를 맞이하여 많은 국가(지역)는 혁신활동에 주력하고 있으며, 지역 및 국가 경쟁력의 원천으로서 혁신의 중요성은 날로 더해가고 는 상황(장재홍 외, 2006)

- 본 연구에서는 이 같은 점을 반영하여 혁신 부문을 각 지역의 연구개발(R&D)역량으로 대체하여 분석

- 즉, R&D 지출과 R&D인 력, R&D 기관, R&D 규모 등을 살펴보기 위해, ‘GRDP 대비 R&D 투자 비율’, ‘인구당 R&D 인력 수’, ‘인구당 R&D 기관 수’, ‘R&D 인력당 R&D 기관 수’ 등의 지표를 사용

다만, R&D 관련 데이터는 광역시도 단위는 통계청에서 공표하고 있으나, 시군구 단위의 데이터는 구득이 불가한 상황

본 연구에서는 R&D데이터를 추계하는 한국과학기술평가원(KISTEP)을 통해 2005~2011년간의 데이터를 제공받았으며, 이를 토대로 2012~2020년간을 새로이 추계, 생성하여 분석에 활용

데이터 추계를 위해 지수평활법(Exponential Smoothing Method)을 사용하였으며, 동 방법론은 시계열 데이터의 장래 전망에 많이 사용되고 있으며, 최근 자료일수록 더 큰 가중치를 적용하고, 오래된 데이터일수록 가중치를 작게 부여하여 전망치를 계산하는 방법임. 최근 자료에 기초하여 미래를 예측하므로 많은 자료의 저장이 필요 없다는 장점이 있음. 지수평활법을 수식으로 표현하면 다음과 같이 나타남.

여기에서 yt는 특정 시점(t)에서의 관측값, S0은 평균, α는 지수평활상수를 의미하며, α가 클수록 최근 데이터에 가중치가 큰 것을 함의함. Frank(1990)의 연구에서는 지수평활법이 추세분석(Curve Fit), Box-Jenkins 등의 타 분석 방법론보다 정확도가 높음을 보여주었으며, 이는 국내연구(조임곤, 2001; 이현선과 박태규, 2007)에서도 지지하는 결과임.

● (학습효과) 마지막으로, 학습효과 부문은 역내의 인재양성의 성과와 연계될 수 있는 지표로 구성

- 학교 교육의 교육 전달 효과를 측정하기 위해 ‘학급당 학생 수’, ‘교원 1인당 학생 수’ 등을 설정

- 또한, 각 지역의 인재예비군인 석사 및 박사 인력 배출 정도를 살펴보기 위해 ‘인구당 석사 취득자 수’ 및 ‘인구당 박사 취득자 수’ 등을 지표로 채택

더불어 지식인력 배출 정도를 확인하기 위하여 ‘평생교육기관 대비 지식인력기관 비중’, ‘평생교육기관 학습자 대비 지식인력 학습자 비율’ 등을 설정

혁신 및 학습의 성과를 측정하기 위해 ‘인구당 특허출원건수’를 채택

<그림 Ⅵ-1> TSCI 산출을 위한 지표체계

2대 요인

6대 부문

키워드

개별지표

인재유인역량

(Magnet 요인)

일자리

고용 안정성

총취업자 대비 상용근로자 비중(2018)

고용 불안정성

전산업 이직률(2020)

양적 일자리

인구 천명당 사업체 수(2018)

질적 일자리

총사업체 대비 고기술산업 사업체 비중(2015)

2T

관용성

여성

여성인구 유출입률(=순이동자수/여성인구, 2019)

외국인

인구 천명당 외국인 수(2019)

다문화

초중고 학생 수 대비 다문화학생 비중(2020)

산업다양성

산업다양성지수(2018)

기술

지식제조업

제조업 총사업체 대비 지식제조업 비중(2018)

제조업 총취업자 대비 지식제조업 취업자 비중(2018)

지식서비스업

서비스 총사업체 대비 지식서비스업 비중(2018)

제조업 총취업자 대비 지식서비스업 취업자 비중(2018)

어메니티

주거환경

노후주택(30년 이상) 비율(2019)

문화

인구 십만명당 문화기반 시설수(2019)

사회복지

인구 십만명당 사회복지시설(2018)

의료

인구천명당 의료기관 병상 수(2019)

안전

지역안전등급(2019)

인재양성역량

(Incubator 요인)

능력개발

미래인재

인구 천명당 사설학원수(2019)

고등교육

인구 십만명당 대학수(2020)

인구 천명당 대학생 수(2020)

국제화

인구 천명당 외국유학생 수(2020)

평생교육

인구 천명당 평생교육 프로그램 수(2019)

혁신

R&D 지출

GRDP 대비 R&D 투자 비중(2017)

R&D인력

인구 천명당 R&D 인력 수(2020)

R&D기관

인구 천명당 R&D기관 수(2020)

R&D 규모

R&D 인력당 R&D 기관 수(2020)

학습효과

교육전달효과

학급당 학생수(유치원, 초등학교, 중고교, 2020)

교원 1인당 학생수(2020)

고급인력

인구 천명당 석사 취득자 수(2020)

인구 천명당 박사 취득자수(2020)

지식인력

평생교육기관 대비 지식인력기관 비중(2019)

평생교육기관 학습자 대비 지식인력 학습자 비중(2019)

지적재산권

인구 천명당 특허 출원건수(2019)

3. TSCI 산출을 위한 가중치 설정 및 양산시 공무원 특성

(1) TSCI 산출 방법론

● 지역 단위의 TSCI를 산출할 때는 <표 Ⅵ-1>과 같이 개별지표의 단위가 상이하기 때문에 척도의 통일이 필요

● 일반적으로 지표에 대한 표준화는 관측치의 평균을 0으로 설정함으로써 가독성을 높일 수 있는 표준정규분포화(Z-score) 방법이 많이 사용

- 그러나, 대상 지역이 평균 이하의 지수를 나타내면 음(마이너스)의 값으로 표시되므로 해석상 혼란을 야기할 수 있는 단점이 존재

● 또 다른 측정 방법으로 관측치가 적거나 정규분포가 아닌 경우에는 선형표준화(Linear Scaling Methodology) 방법을 많이 사용

- 동 방법은 각각의 지수를 0과 1 사이로 선형화함으로써 국가 간 및 지역 간의 지표 비교 시에 용이하게 사용할 수 있다는 장점이 존재(김동수 외, 2011)

● 따라서, 본 연구에서는 분석대상 지역이 시군구 228개, 경남 시군 18개, 유사지역 14개 등으로 관측치가 많지 않고, 표준정규분포화의 해석상 오류를 제거하기 위해 선형표준화 방법을 채택

● TSCI는 다음과 같은 두 단계의 절차를 통해 산출되며, 먼저 1단계로 개별지표에 대한 지수는 (식 6-1)에 의해 산출

(식 6-1)

: 표준화 값,  : 지역,  : 개별지표

● 그러나, 개별지표의 표준화된 지수의 값이 커질수록 종합지수에 부정적 영향을 미치는 지표에 대해서는 (식 6-2)를 사용

본 연구의 지표체계에서 종합지수에 부정적 영향을 미치는 개별지표는 ‘전산업 이직률’, ‘노후주택 비율’, ‘지역안전등급’, ‘학급당 학생 수’, ‘교원 1인당 학생 수’ 등 5개의 지표가 존재함.

(식 6-2)

● 2단계로는 개별지표의 지수에 가중치를 적용하여 지역별 를 측정

AHP를 통한 가중치는 2대 요인별 및 6대 부문별로 설정하여 적용하였으며, 개별지표 지수 산출 시에는 부문별 가중치를 부문 내 개별지표 수로 나누어 균등 분할하여 적용하였음. 즉, 개별지표 지수 = 개별지표 표준화 값×(부문별 가중치/n(개별지표 수))의 산식을 통해 산출함.

(식 6-3)

: 지역별 인재확보역량지수,  : 지표별 가중치

(2) 가중치 설정

1) 설문조사 기반의 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법 적용

● 앞서 확인한 바와 같이, TSCI는 2대 요인 및 6대 부문과 관련된 지표로 구성되어 있으며, 각 지표의 특성에 따라 그 중요도가 상이하게 나타나기 때문에 이를 반영한 지수 산출이 요구

- 즉, 요소별 및 부문별로 그 중요도를 반영하는 가중치를 부여하여 지수의 신뢰성을 높이는 과정이 필요

● 가중치 선정은 회귀식의 반영, 요인분석을 통한 설정, 전문가 조사를 통한 AHP기법 등이 일반적(허문구 외, 2014)

- AHP는 의사결정의 목표 또는 평가 기준이 다수이며 복합적인 경우, 이를 계층(Hierarchy)화함으로써 주요 요인과 그 주요 요인을 구성하는 세부 요인들로 분해하고, 이러한 요인들을 쌍대 비교(Pairwise Comparison)를 통해 중요도를 산출하는 분석 방법

- 일반적으로 많이 사용되는 회귀식의 반영은 모형구성에 대한 대표성을 종속변수로 설정하고 이에 대한 변수들의 회귀값을 대입하는 방식이나, 객관적 종속변수의 설정이 어렵고 계산된 회귀값이 평가모형의 요인들이 갖는 방향성이 모순될 경우 반영이 어렵다는 한계가 존재

- 요인분석의 경우도 지수 선정의 의미와 요인구조 도출이 다른 원리에 기초하기 때문에 실제적 의미를 도출하는 데 어려움이 따를 가능성

● 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 설문조사 기반의 개별 요소들 간 쌍대 비교(pairwise comparison)를 통해 조사된 요인들의 중요성에 관한 의견들을 이용하여 상대적 중요도를 계량적으로 판단하는 AHP 기법을 활용

- 이 분석을 위해 양산시 공무원, 기관단체, 주요 기업 및 산업단지공단 등의 근로자를 대상으로 설문조사를 실시

- 설문조사 유효 응답자 수는 총 443명이며, 이 중 양산시 공무원 372명 84.0%, 기관단체 34명 7.7%, 주요 기업 및 산업단지공단 28명 6.3%, 기타 9명 2.0%로 구성

- 설문 문항의 분량 및 난이도, 설문의 이해를 담보할 수 있는 전문가 확보 등을 감안할 경우 통계적 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단

<표 Ⅵ-2> AHP 분석을 위한 설문조사 표본

구분

응답자 수(명)

비율(%)

양산시 공무원

372

84.0

기관단체

34

7.7

주요 기업·공단

28

6.3

기     타

9

2.0

소     계

443

100.0

2) 가중치 산정 결과

■ (전체 응답자) 2대 요인은 인재유치를 둘러싼 지역 간 제로섬게임 격화 인식, 유인역량은 일자리, 양성역량은 능력개발이 주요 요인으로 특정

● (2대 요인) 응답자 443명의 설문조사를 기반으로 2대 요인별 가중치 산정 결과, 역외인재 유인역량 가중치가 0.563으로 역내인재 양성역량 가중치 0.437에 비해 높은 수준을 기록(<표 Ⅵ-3> 및 <그림 Ⅵ-6> 참조)

- 이는 향후 인재유치를 둘러싼 양산시와 다른 지역 간의 경쟁 및 제로섬게임(zero-sum game)이 보다 격화될 수 있음을 함의하는 결과

- 또한 양산시 내에서의 인재 양성은 시간 및 비용이 상당 부분 투입됨으로써 단기간 내에 가시적 성과를 얻기 어렵다는 현실적 제약이 크게 작용한 것으로 예상

● (유인역량 3대 부문) 인재 유인역량을 구성하는 3대 부문 중에는 일자리 부문이 0.421로 압도적인 우위를 나타내는 가운데, 어메니티가 0.312로 그 뒤를 잇고 있으며 2T는 0.267로 가장 낮은 중요도를 시현

- 이 같은 결과는 앞서 언급한 바와 같이 인재들이 지역을 선택할 때 그들의 원하는 일자리 및 고용조건 등과 함께 삶의 질을 중시한다는 것과 맥락을 같이 하는 내용

- 하지만 2T의 경우는 미국 및 유럽의 경향과는 달리 양산시에서는 인재들을 유인하는 중요도에서는 매우 낮은 수준에 머물고 있는 실정

● (양성역량 3대 부문) 인재 양성역량 3대 부문 간의 가중치는 유인역량 3대 부문과는 달리 큰 차이가 없는 것으로 인식

- 능력개발과 혁신 부문이 각각 0.359, 0.346으로 유사한 수준을 나타내고 있으며, 학습효과가 0.296으로 약간 낮은 중요도를 보이는 상황

- 통상적으로 지식기반사회에서의 인재유치는 혁신 부문이 주요 결정요인으로 작용할 것이라고 예상했으나, 양산시 설문조사에서는 이와는 다른 결과

<표 Ⅵ-3> 가중치 산정 결과(전체 응답자 대상)

2대 요인

가중치

6대 부문

가중치

역외인재

유인역량

(Magnet 요인)

0.563

일자리

0.421

2T

0.267

어메니티

0.312

역내인재

양성역량

(Incubator 요인)

0.437

능력개발

0.359

혁신

0.346

학습효과

0.296

<그림 Ⅵ-6> 가중치 시각화(전체 응답자 대상)

자료 : <표 Ⅵ-3>을 토대로 작성

■ (직종별 응답자 : 2대 요인) 양산시 공무원은 역외인재 유치를 중요시하는 반면, 타 업종은 역내인재 양성을 선호하는 상반된 결과

● 양산시 공무원의 경우, 역외로부터의 인재유치를 58.6% 선호하는 데 비해, 기업·산업단지공단 및 기관단체의 경우는 각각 양산시 내에서의 인재양성이 각각 50.6%, 59.7%로 중요하다는 인식(<표 Ⅵ-4>  및 <그림 Ⅵ-7>참조)

- 양산시 공무원과 타 직종 관련자 간 2대 요인의 중요도는 10%p 이상의 괴리가 발생하는 실정

● 이 같은 직종 간 인식의 괴리는 공무원은 단시간 내 가시적인 성과확산을 지향하는 반면, 타 직종은 시간이 소요되더라도 역내에서 인재 양성을 통해 안정된 인력수급을 희망하는 것으로 해석 가능

<표 Ⅵ-4> 가중치 산정 결과(직종별 응답자 대상)

직   종

유인

역량

양성

역량

유인역량

양성역량

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

공무원

0.586

0.414

0.422

0.269

0.309

0.363

0.347

0.290

기업·공단

0.494

0.506

0.438

0.260

0.302

0.458

0.333

0.208

기관단체

0.403

0.597

0.401

0.260

0.339

0.327

0.356

0.317

전   체

0.563

0.437

0.421

0.267

0.312

0.359

0.346

0.296

<그림 Ⅵ-7> 가중치 시각화(직종별 응답자 대상)

(A) 2대 요인

(B) 6대 부문

자료 : <표 Ⅵ-4>를 토대로 작성

■ (직종별 응답자 : 6대 부문) 유인역량은 모든 직종에서 일자리 부문을, 양성역량은 양산시 공무원과 기업·공단 직종에서 능력개발 부문을, 기관단체 직종에서는 혁신 부문을 중시

● (유인역량) 동 역량 중에서는 일자리 부문이 타 부문보다 압도적으로 중요하다는 인식을 공유

- 양산시 공무원(일자리 선호도) : 42.2%, 기업·공단 43.8%, 기관단체 : 40.1%

- 반면, 최근 포용적 성장의 기반이 되는 관용성이나 지식기반사회의 원천이 되는 기술 수준 등의 2T 부문은 모든 직종에서 26%대의 중요도를 보여 의외의 결과를 시현

- 삶의 질과 관련성이 깊은 어메니티 부문은 모든 직종에서 30%대의 중요도

● (양성역량) 양산시 공무원 및 기업·공단 직종에서는 능력개발 부문을 중요하게 인식하는 데 비해, 기관단체의 경우는 혁신 부문을 중시하는 경향

- 교육과 관련된 능력개발 부문을 중요시하는 직종은 교육환경 조성이 향후 역내 미래인재로 육성됨으로써 인재로서의 역할을 수행할 것으로 기대

이에 비해, 혁신 부문을 선호하는 직종은 역내의 연구개발 분야의 제고를 통해 역내 전문인력 양성이 효과적이라는 인식이 작용한 것으로 판단

(3) 인재를 둘러싼 양산시 공무원 인식 특성

■ (2대 요인) 양산시 공무원은 공통적으로 역외로부터 인재를 유인하는 것이 역내에서 양성하는 것보다 효과적이라는 인식을 가지고 있으며, 특히 20대 및 50대에서 이 같은 인식이 강하게 표출

● 역외인재를 유인할 것인가? 또는 역내에서 인재를 양성할 것인가? 라는 물음에서는 연령대별로 큰 차이가 존재 (<표 Ⅵ-5>  및 <그림 Ⅵ-8> 참조)

- 대다수 연령대에서 역외인재 유치를 선호하고 있으며, 특히 관련 업무 담당자 및 주무관으로 구성되는 20대와 국장·과장·팀장으로 주로 구성되는 50대에서 그 선호도가 매우 높은 상황

- (유인역량 선호도) 20대 65.5%, 30대 55.3%, 40대 55.6%, 50대 60.8%

● 이처럼 극단의 연령대에서 양성역량보다 유인역량을 선호하는 이유는 다음과 같은 측면에서 설명 가능

- 첫째, 20대는 공무원 생활의 시발점에 있는 경우가 많아 자신의 관련 담당 업무에서 단시간 내에 가시적인 성과를 창출하고자 하는 의욕이 앞서는 상황을 상정 가능

둘째, 50대의 경우는 퇴직을 앞둔 연령대로 자신의 마지막 업무 실적을 창출하기 위해 시간과 비용이 많이 소요되는 역내인재 양성보다 단기간에 효과를 시현 할 수 있는 역외인재 유인을 선호하는 것으로 판단

<표 Ⅵ-5> 가중치 산정 결과(양산시 공무원 응답자 대상)

유인

역량

양성

역량

유인역량

양성역량

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

20대

(관련 담당/주무관)

0.655

0.345

0.468

0.177

0.355

0.348

0.357

0.295

30대

(주무관/관련 담당)

0.553

0.447

0.368

0.298

0.334

0.320

0.362

0.318

40대

(팀장/주무관)

0.556

0.444

0.388

0.256

0.356

0.352

0.349

0.299

50대

(국장/과정/팀장)

0.608

0.392

0.432

0.288

0.281

0.388

0.339

0.274

<그림 Ⅵ-8> 가중치 시각화(양산시 공무원 응답자 대상)

(A) 2대 요인

(B) 6대 부문

자료 : <표 Ⅵ-5>를 토대로 작성

■ (6대 부문) 유인역량은 모든 연령대에서 일자리 부문을, 양성역량은 20~30대는 혁신 부문을, 50대에서는 능력개발 부문을 중시

● (유인역량) 동 역량 중에서는 모든 연령대에서 일자리 부문을 가장 중시하는 결과를 보여 최근의 일자리 창출의 이슈를 공유하는 상황

특히, 20대와 50대의 선호도가 40% 이상을 차지하고 있으나, 20대의 경우는 주변 지인들의, 50대는 자녀 연령대의 고용시장의 한파를 대변하는 것으로 예상

- 연령대별 일자리 선호도 : 20대 46.8%, 30대 36.8%, 40대 38.8%, 50대 43.2%

그러나, 젊은 연령대일수록 관용성 및 기술에 관한 선호도가 높을 것으로 예상되었지만, 설문조사 결과 오히려 20대에서 가장 낮은 수치(17.7%)의 예상외의 결과

다만, 삶의 질과 직결되는 어메니티 부문의 중요도에서는 20~30대가 거의 유사한 수준을 보이고 있는 상황

● (양성역량) 20~30대에서는 혁신 부문을, 40~50대는 능력개발 부문을 중시하는 경향으로 양분

이는 20~30대에서는 연구개발 분야의 발전이 고학력자의 인재를 유인하는 데 기여한다고 인식하는 한편, 40~50대의 경우는 고학력자 자체를 인재라고 인식하는 데 따른 차별성

4. 양산시 인재확보역량(TSCI) 특성분석

(1) 전국 228개 시군구 대상 분석결과

1) 종합 및 2대 요인 TSCI

■ 양산시 인재확보역량 종합지수(TSCI)는 228개 시군 중 65위로 중상위권을 차지하고 있으나, 역외인재 유인역량요인(Magnet TSCI, 45위)과 역내인재 양성역량요인(Incubator TSCI, 151위) 간 불균형 발전 정도가 심각한 상황에 직면

● 양산시의 종합 TSCI는 0.0879로 전국 평균 0.0827을 상회하면서 중상위권 수준의 65위를 차지(<표 Ⅵ-6> 및 <그림 Ⅵ-10> 참조)

- 그러나, Magnet TSCI는 0.0744로 45위를 기록하여 높은 수준을 유지하고 있으나, Incubator TSCI의 경우는 0.0135로 전국 평균을 크게 밑돌면서 151위의 하위권으로 분류

● 양산시의 이 같은 결과는 제2장에서 언급한 바와 같이, 제조업 비중이 높은 지역에서 안정된 일자리가 창출되어 역외인재들이 집적하는 “일자리가 사람을 부른다”는 지역경제학의 공리가 적용된 것에 기인

- 반면, Incubator TSCI가 낮은 이유는 양산시가 제조업의 양적 일자리 제공을 통해 외부의 인력이 유입됨으로써 역내의 인력양성정책에 대해서는 그간 등한시한 결과로 예상

● 양산시는 역외로부터 인재를 끌어들이는 역량(Magnet TSCI)은 높으나 이 같은 추세가 지속된다고 확언하기는 어려우며, 이는 아래와 같은 두 가지 이유에 근거

- 첫째, 양산시 경제를 견인하는(또는 비중이 높은) 주력산업이 대내외 환경변화로 위기가 도래했을 경우 동종 업종에서 새로운 일자리 창출이 어려워지면서 역외인재를 유인하는 동인이 상실될 가능성 상존

- 이와 같은 경우는 2016년부터 시작된 경남지역 조선산업 위기로 인해 통영시, 거제시, 고성군 등과 같은 지역에서 실업자가 양산되면서 지역경제가 침체된 사례를 통해 확인 가능

- 둘째, 양산시 내에서 산업구조 고도화가 지연되어 제조업에서 저부가가치의 양적 일자리만을 제공할 경우 생산성이 높은 역외인재를 유인하는 데는 한계에 봉착할 가능성

● 이러한 문제점을 해결하기 위해 향후 양산시는 아래와 같은 정책을 기본방향으로 설정할 필요 증대

- 먼저, 특정 산업에 대한 의존도를 줄이고 산업(업종) 간 연계 강화를 통해 새로운 산업을 발굴하기 위해 ‘산업다양성’을 제고하여 창업활동으로 연계하는 정책을 추진

- 다음으로, 산업구조 고도화 정책을 통해 지역산업의 고부가가치화를 실현하여 좋은(괜찮은) 일자리를 제공함으로써 역외인재를 꾸준히 유입할 수 있는 토대 마련이 주요 과제

<표 Ⅵ-6> 종합 및 2대 요인 TSCI 양산시·전국 비교

Total TSCI

Magnet TSCI

Incubator TSCI

양산시

0.0879

0.0744

0.0135

(순위)

(65위)

(45위)

(151위)

전국

0.0827

0.0648

0.0179

차이

0.0053

0.0096

-0.0044

자료 : <표 Ⅳ-4>을 토대로 작성

<그림 Ⅵ-9> 종합 및 2대 요인 TSCI 양산시·전국 비교 시각화

<

자료 : <표 Ⅵ-6>을 토대로 작성

<그림 Ⅵ-10> 전국 시군구 대상 상위 30위 지역의 TSCI

(A) Total TSCI

(B) Magnet TSCI

(C) Incubator TSCI

자료 : <표 Ⅳ-4>을 토대로 작성

2) 6대 부문 TSCI

■ Magnet TSCI의 3대 부문은 전국 중상위권 이상의 수준을 유지하고 있는 반면, Incubator TSCI의 3대 부문은 모두 전국 평균을 밑도는 낮은 수준의 양극화 현상

● Magnet TSCI의 3대 부문은 전국 평균에 비해 112~118%의 수준으로 순위적으로 40위~67위를 기록(<표 Ⅵ-7> 및 <그림 Ⅵ-11> 참조)

- 어메니티 40위, 2T 49위, 일자리 67위를 차지

- 특히, 어메니티 부문에서 매우 높은 순위를 보여주고 있으나, 이는 ‘30년 이상 노후주택 비율’의 지표에서 전국 평균이 26.1%인데 비해 양산시는 5.3%에 불과한 것이 크게 기여

<표 Ⅵ-7> 6대 부문 TSCI 양산시·전국 비교

Magnet TSCI

Incubator TSCI

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

양산시

0.0385

0.0133

0.0226

0.0069

0.0022

0.0044

(순위)

(67위)

(49위)

(40위)

(116위)

(97위)

(203위)

전국

0.0343

0.0113

0.0192

0.0075

0.0031

0.0073

차이

0.0042

0.0021

0.0034

-0.0006

-0.0008

-0.0029

자료 : <표 Ⅳ-4>을 토대로 작성

<그림 Ⅵ-11> 6대 부문 TSCI 양산시·전국 비교 시각화

자료 : <표 Ⅵ-7>을 토대로 작성

● 반면, Incubator TSCI의 3대 부문은 전국 평균의 60~92% 수준에 불과하여 낮은 수준을 시현

- 학습효과는 203위로 전국 최하위 수준에 머물고 있으며, 능력개발 116위, 혁신 97위로 전국 평균을 하회하는 양상

특히, 학습효과의 경우는 ‘인구당 석사 및 박사 취득자 수’ 및 ‘인구당 특허건수’에서 전국 평균을 크게 밑돌고 있는 실정

● 이처럼 고학력자 배출이 적다는 사실은 양산시 내에서 자체적으로 인재를 양성하기 어려운 환경임을 보여주는 대표적인 사례

- 더불어 혁신의 대표적인 성과지표인 특허건수가 저조하다는 것은 혁신활동이 낮아 생산성이 높은 전문인력을 유인하기에도 한계가 있다는 점을 함의

3) TSCI 지역유형

■ 전국 대상의 양산시 인재확보역량 유형은 ‘역외인재(Magnet) 유인형’으로 향후 인재집적지를 조성하기 위해서는 역내인재 양성역량(Incubator) 증대에 관한 정책 추진이 요구

● 역외인재 유인(Magnet)역량 및 역내인재 양성(Incubator)역량의 지수를 토대로 <그림 Ⅵ-12  >와 같이 각 요인의 전국 평균을 기준으로 4개의 유형으로 구분 가능

- 이들 2대 요인은 강한 상관관계를 가지고 있으며, 예컨대 Magnet 역량(또는 Incubator 역량)이 뛰어나면 Incubator 역량(또는 Magnet 역량)도 증대하는 비례관계를 보여주는 선순환적 과정을 시현

하지만, 양산시의 경우는 많은 지역들과는 달리 Magnet 역량은 우수하지만, Incubator 역량은 낮은 불균형 발전의 특징

● 양산시의 경우는 ‘역외인재 유인형’으로 분류되고 있으며, 향후 인재집적지를 형성하기 위해서는 역내인재를 양성하는 프로그램을 개발하여 ‘인재확보 비교우위형’으로의 이동이 요구

- 전반적으로 역외인재 유인형에 속한 지역들의 특징은 제조업의 비중이 높다는 점이고, 이는 안정적인 일자리 제공을 통해 역외인재를 흡수한다는 점을 시사

<그림 Ⅵ-12> 전국 시군구 TSCI 지역유형

자료 : 분석결과를 토대로 작성

<표> 전국 시군구 대상 상위 30위 지역의 TSCI

Total TSCI

Magnet TSCI

Incubator TSCI

지수

순위

지수

순위

지수

순위

서울특별시 금천구

0.1367

1

0.1024

2

0.0343

12

서울특별시 종로구

0.1347

2

0.0853

15

0.0495

3

서울특별시 중구

0.1295

3

0.0893

11

0.0402

6

대전광역시 유성구

0.1283

4

0.0710

59

0.0573

1

경기도 안산시

0.1226

5

0.1060

1

0.0166

106

서울특별시 서대문구

0.1180

6

0.0640

111

0.0540

2

경기도 의왕시

0.1178

7

0.0927

8

0.0252

28

서울특별시 영등포구

0.1169

8

0.0771

34

0.0397

7

경상북도 구미시

0.1159

9

0.0983

3

0.0176

91

경기도 화성시

0.1140

10

0.0975

4

0.0164

108

서울특별시 강남구

0.1138

11

0.0730

54

0.0408

5

전라남도 영암군

0.1136

12

0.0855

14

0.0281

18

광주광역시 동구

0.1122

13

0.0735

52

0.0387

9

경상북도 칠곡군

0.1121

14

0.0903

10

0.0218

47

경기도 시흥시

0.1101

15

0.0963

5

0.0138

149

충청북도 진천군

0.1098

16

0.0942

6

0.0155

128

전라북도 완주군

0.1092

17

0.0795

27

0.0297

15

경기도 군포시

0.1091

18

0.0924

9

0.0167

104

경상남도 함안군

0.1090

19

0.0889

12

0.0201

65

서울특별시 서초구

0.1090

20

0.0672

84

0.0417

4

인천광역시 동구

0.1082

21

0.0823

20

0.0259

26

인천광역시 서구

0.1078

22

0.0939

7

0.0139

145

충청북도 음성군

0.1073

23

0.0831

18

0.0242

33

서울특별시 구로구

0.1068

24

0.0843

17

0.0225

45

경상북도 경산시

0.1068

25

0.0712

57

0.0356

11

충청남도 아산시

0.1066

26

0.0864

13

0.0202

61

충청남도 금산군

0.1065

27

0.0709

62

0.0356

10

서울특별시 성동구

0.1062

28

0.0752

39

0.0310

13

부산광역시 강서구

0.1047

29

0.0843

16

0.0204

59

경기도 안성시

0.1042

30

0.0827

19

0.0216

49

서울특별시 성북구

0.1012

31

0.0624

119

0.0388

8

경상남도 양산시

0.0879

65

0.0744

45

0.0179

151

(2) 경남 18개 시군 대상 분석결과

1) 종합지수 및  2대 요인 TSCI

■ 경남 18개 시군 대상으로 분석한 양산시 인재확보역량 종합지수는 경남 평균을 웃돌면서 6위를 차지하여 중상위권을 기록하고 있으나, 전국 대상 분석결과와 달리 역외인재 유인역량요인(4위)과 역내인재 양성역량요인(6위)이 큰 차이가 없는 특징

● 양산시 종합 TSCI는 0.1373으로 경남 평균 0.1172를 상회하는 수준을 보이며 18개 시군 중에서 6위를 차지 (<표 Ⅵ-9> 참조)

- 경남 전체적인 관점에서 보면, 1위를 차지한 함안군 및 10위의 거제시, 14위의 밀양시, 15위의 통영시 등을 제외하면 시 지역과 군 지역 간의 양극화 현상이 뚜렷하게 나타나는 양상

즉, 종합 TSCI의 상위 2~6위는 모두 시 지역이 차지하고 있는 반면, 하위권은 대부분  군 지역이 차지하는 상반된 현상

함안군이 최근의 견실한 제조업의 활동으로 다른 지역과 큰 차이를 보이며 1위를 차지하였으며, 사천시, 김해시, 진주시, 창원시, 양산시 등이 2~6위를 기록

한편, 최하위권에는 거창군, 하동군, 함양군 등이 16~18위를 기록

이들 지역 중에서 거제시(10위)와 통영시(15위)의 경우는 시 지역임에도 불구하고 낮은 수준에 머물고 있는 이유는 2016년 발생한 조선산업 위기가 현재까지 완전한 회복세에 들지 못한 것에 기인하는 결과

● 특히, 양산시의 2대 요인 TSCI 추세는 앞서 살펴본 전국 228개 대상의 산출 결과와는 크게 다른 양상

- 전국 대상 분석에서는 역내인재 양성역량(Incubator TSCI)이 228개 지역 중 151위의 매우 낮은 수준으로 나타났으나, 경남 시군 대상 결과에서는 6위로 높은 수준을 시현

- 이는 경남의 시군이 전반적으로 다른 시도의 지역에 비해 인재양성 TSCI의 역량 수준이 낮다는 것을 의미

<표 Ⅵ-9> 경남 시군 종합 및 2대 요인 TSCI 산출결과

Total TSCI

Magnet TSCI

Incubator TSCI

지수

순위

지수

순위

지수

순위

함안군

0.1916

1

0.1382

1

0.0534

4

사천시

0.1702

2

0.1076

2

0.0626

2

김해시

0.1597

3

0.1019

3

0.0577

3

진주시

0.1507

4

0.0762

10

0.0745

1

창원시

0.1467

5

0.0945

6

0.0521

5

양산시

0.1373

6

0.0957

4

0.0415

6

산청군

0.1222

7

0.0915

7

0.0306

10

고성군

0.1154

8

0.0820

8

0.0334

7

창녕군

0.1128

9

0.0946

5

0.0182

16

거제시

0.1041

10

0.0727

13

0.0314

8

합천군

0.1022

11

0.0756

11

0.0265

12

남해군

0.1004

12

0.0754

12

0.0249

13

의령군

0.0974

13

0.0777

9

0.0197

15

밀양시

0.0907

14

0.0676

14

0.0232

14

통영시

0.0902

15

0.0592

15

0.0310

9

거창군

0.0865

16

0.0581

16

0.0284

11

하동군

0.0662

17

0.0536

17

0.0126

18

함양군

0.0653

18

0.0488

18

0.0165

17

자료 : 분석결과 토대로 작성

<그림 Ⅵ-13> 종합 및 2대 요인 TSCI 양산시·경남 비교 시각화

자료 : <표 Ⅵ-9>를 토대로 작성

<그림 Ⅵ-14> 경남 시군 대상 종합 및 2대 요인 TSCI 시각화

(A) Total TSCI

(B) Magnet TSCI

(C) Incubator TSCI

자료 : <표 Ⅵ-9>를 토대로 작성

2) 6대 부문 TSCI

■ Magnet TSCI의 2T 및 어메니티 부문은 최상위권을 유지하고 있으나, 일자리 부문은 중위권, Incubator TSCI 중에는 학습효과 부문이 하위권

● Magnet TSCI 3대 부문 중 2T는 2위, 어메니티 부문은 3위를 기록하여 최상위권을 차지하고 있으나, 의외로 일자리 부문은 9위에 불과한 실정(<표 Ⅵ-10> 참조)

일자리 부문은 함안군, 사천시, 김해시 등과 같이 제조업 비중이 높은 지역들이 상위 순위를 차지하여 제조업에서 안정된 일자리 제공을 통해 인재를 유인할 수 있다는 점을 전국 대상 분석 결과와 마찬가지로 확인 가능하나, 양산시의 경우는 이와는 다른 특성 내재

- 양산시의 일자리 부문을 구성하는 개별지표별로는 질적 고용을 가늠하는 ‘인구당 고기술산업 사업체 비중’은 5위, 고용 안정성을 나타내는 ‘취업자 대비 상용근로자 비중’은 8위로 중위권 이상의 수준을 유지

- 그러나 양적 고용 정도를 나타내는 ‘인구당 사업체 수’는 15위, 고용 불안정성을 측정하는 ‘전산업 이직률’은 10위로 중하위권 이하의 수준에 머물고 있는 상황

● Incubator TSCI 3대 부문은 전국 대상 분석 결과와 마찬가지로 능력개발 및 혁신 부문은 중위권 이상을 차지하고 있으나, 학습효과는 매우 저조하여 부문 간 양극화 현상이 심화되는 양상

- 능력개발 부문의 개별지표에서는 ‘국제화’ 3위, ‘인구당 대학 수’ 5위, ‘인구당 대학생 수’ 6위, ‘인구당 사설학원 수’ 7위 등으로 높은 수준을 시현

- 혁신 부문의 경우도 ‘GRDP 대비 R&D투자 비중’ 및 ‘인구당 R&D기관 수’는 각각 4위를 차지하고 있으며, ‘인구당 R&D인력 수’ 및 ‘R&D기관당 R&D 인력 수’는 각각 6위로 높은 순위를 기록

그러나 학습효과 부문 중에서 교육전달효과에 속하는 ‘학급당 학생 수’ 및 ‘교원 1인당 학생 수’는 18위와 17위로 최하위권에 불과

고급인력 및 지식인력, 지적재산권을 측정하는 개별지표는 3~7위의 수준

<표 Ⅵ-10> 경남 시군 6대 부문별 TSCI 산출결과

인재유인(Magnet) TSCI

인재양성(Incubator) TSCI

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

진주시

0.0405

12

0.0154

6

0.0203

12

0.0341

1

0.0224

5

0.0180

2

통영시

0.0301

15

0.0105

15

0.0185

15

0.0084

12

0.0195

6

0.0032

18

사천시

0.0688

2

0.0169

4

0.0219

9

0.0144

8

0.0405

1

0.0077

15

김해시

0.0563

3

0.0222

1

0.0234

8

0.0206

3

0.0272

3

0.0099

9

밀양시

0.0355

14

0.0131

9

0.0190

13

0.0095

11

0.0037

14

0.0099

10

거제시

0.0383

13

0.0131

10

0.0213

11

0.0136

9

0.0056

9

0.0122

5

양산시

0.0473

9

0.0220

2

0.0265

3

0.0163

5

0.0180

7

0.0073

16

창원시

0.0555

4

0.0152

7

0.0239

6

0.0186

4

0.0239

4

0.0097

11

의령군

0.0409

11

0.0099

17

0.0270

1

0.0013

17

0.0050

11

0.0134

4

함안군

0.0908

1

0.0208

3

0.0266

2

0.0038

14

0.0332

2

0.0165

3

창녕군

0.0522

6

0.0162

5

0.0261

4

0.0040

13

0.0052

10

0.0090

14

고성군

0.0481

8

0.0101

16

0.0238

7

0.0154

7

0.0086

8

0.0095

12

남해군

0.0484

7

0.0111

14

0.0160

17

0.0154

6

0.0005

17

0.0090

13

하동군

0.0248

17

0.0069

18

0.0219

10

0.0013

16

0.0004

18

0.0109

7

산청군

0.0545

5

0.0119

12

0.0251

5

0.0009

18

0.0047

12

0.0250

1

함양군

0.0208

18

0.0133

8

0.0147

18

0.0024

15

0.0040

13

0.0100

8

거창군

0.0265

16

0.0129

11

0.0186

14

0.0228

2

0.0011

16

0.0045

17

합천군

0.0473

10

0.0117

13

0.0167

16

0.0119

10

0.0028

15

0.0119

6

자료 : 분석결과를 토대로 작성

<그림 Ⅵ-11> 6대 부문 TSCI 양산시·경남 비교

Magnet 요인

Incubator 요인

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

양산시

0.0473

0.0220

0.0265

0.0163

0.0180

0.0073

(순위)

9위

2위

3위

5위

7위

16위

경남

0.0459

0.0141

0.0217

0.0119

0.0126

0.0110

차이

0.0013

0.0079

0.0047

0.0044

0.0054

-0.0037

자료 : <표 Ⅵ-10>을 토대로 작성

<그림 Ⅵ-15> 6대 부문 TSCI 양산시·경남 비교 시각화

자료 : <표 Ⅳ-4>을

● 양산시의 6대 부문 분석에서 아래와 같은 특이한 점이 관찰

● 첫째, 설문조사에서는 2T 부문의 가중치(0.267)가 가장 낮은 것으로 인식되고 있으나, 실질적으로 양산시의 관용성 및 기술 분야에서 동 부문이 2위를 차지하여 인재 유인역량에 체화되어 있는 양상

- 이는 향후 역외인재의 양산시 진입장벽을 해소할 수 있는 좋은 기회로 작용할 가능성

● 둘째, 산업적 측면에서 산업다양성 지표에서 사천시에 이어 2위를 기록하여 산업 간 융합 등을 통한 신산업 발굴이 용이하여 대내외 환경변화에 유리한 조건을 구비하고 있다는 사실

- 산업 간 융합은 최근 화두가 되고 있는 청년 창업활동의 기반으로 작용할 수 있으며, 고부가가치 산업 발굴 및 육성에 유리한 환경

● 셋째, 양산시는 제조업 기반의 산업구조를 가지고 있으나, 지식서비스 사업체 비중(1위) 및 취업자 비중(2위)이 경남 최고 수준을 유지하고 있다는 점

- 향후 지식제조업과 지식서비스업 간 융합을 통한 산업구조 고도화에 기여

<그림 Ⅵ-16> 양산시 6대 부문 TSCI 시각화

(A) 일자리

(B) 2T

(C) 어메니티

(D) 능력개발

(E) 혁신

F(학습효과)

자료 : <표 Ⅳ-4>을 토대로 작성

3) TSCI 지역유형

■ 경남 시군 대상의 양산시 인재확보역량은 역외인재 유인역량 및 역내인재 양성역량이 경남 평균을 상회하는 ‘인재확보 비교우위형’으로 분류

● ‘인재확보 비교우위형’으로 분류된 경남 시군은 함안군, 사천시, 김해시, 양산시, 창원시 등 5개 지역으로 비교적 제조업 기반의 산업구조를 가진 지역들로 구성

● ‘역외인재 유인형’은 창녕군, 고성군, 산청군 등 3개 지역이며, 이들 지역은 산업단지 및 귀농귀촌에 의한 역외인재 유인에 기여

● 하지만, 경남 시군의 절반에 해당하는 9개 지역이 ‘인재확보 절대 부족형’의 유형에 포함되어 인재의 유인 및 양성을 둘러싸고 양극화 현상이 심화되는 양상

<그림 Ⅵ-17> 경남 시군 TSCI 지역유형

자료 : <표 Ⅳ-4>을 토대로 작성

(3) 유사지역 대상 분석결과

1) 종합지수 및 2대 요인 TSCI

■ 유사지역 간의 비교에서는 Total TSCI 10위, Magnet TSCI 9위, Incubator TSCI 11위로 중하위권의 위상

● 양산시의 종합(Total) TSCI는 0.1407로 유사지역 평균 0.1478에 미치지 못하면서 14개 지역 중 10위를 기록(<표 Ⅵ-12> 참조)

- Magnet TSCI의 경우는 유사지역 평균을 약간 상회하면서 9위를 차지하였으나, Incubator TSCI는 유사지역 평균을 크게 밑돌면서 11위에 불과

● 전국 대상 및 경남 시군 대상의 분석에서 공통적으로 나타나는 양산시 결과는 Magnet TSCI는 평균을 상회하고 있으나, Incubator TSCI는 평균보다 낮은 수준을 유지하고 있다는 점(<그림 Ⅵ-18> 참조)

- 이는 양산시 내에서 역외인재 유인역량은 어느 정도 토대를 가지고 있으나, 역내인재 양성역량과 관련된 환경이 구비되지 않고 있다는 점을 시사

인근지역의 김해시의 경우는 Magnet TSCI 6위, Incubator TSCI 5위로 균형된 인재확보역량을 보이는 데 비해, 양산시의 경우는 2대 요인의 역량 간 양극화가 심화

● Total TSCI는 아산시, 시흥시, 구미시, 군포시, 익산시 등이 1~5위의 상위권을 차지하고 있으며, 지역적인 군집현상은 관찰되지 않는 특성

이들 지역 중 익산시를 제외하면 대부분의 지역이 Magnet TSCI의 순위가 상위권으로 분류되고 있어 역외인재 유인역량이 종합역량에 많은 영향을 미치고 있는 것을 함의

유사지역은 제조업의 비중이 높은 지역들로 구성되어 있어, 앞서 언급한 바와 같이 제조업에서 창출되는 안정성이 높은 일자리 제공이 크게 영향을 미친 것으로 예상

<그림 Ⅵ-12> 유사지역 종합 및 2대 요인 TSCI 산출결과

Total TSCI

Magnet TSCI

Incubator TSCI

지수

순위

지수

순위

지수

순위

아산시

0.1933

1

0.1124

3

0.0809

2

시흥시

0.1824

2

0.1352

1

0.0472

9

구미시

0.1808

3

0.1219

2

0.0589

6

군포시

0.1705

4

0.1025

5

0.0680

3

익산시

0.1679

5

0.0866

11

0.0813

1

김해시

0.1623

6

0.1022

6

0.0600

5

파주시

0.1564

7

0.1026

4

0.05384

7

달성군

0.1483

8

0.0953

8

0.0530

8

김포시

0.1413

9

0.0981

7

0.0432

12

양산시

0.1407

10

0.0946

9

0.0462

11

광주시

0.1357

11

0.0886

10

0.0472

10

군산시

0.1312

12

0.0697

12

0.0615

4

광명시

0.0831

13

0.0569

13

0.0261

13

여수시

0.0749

14

0.0495

14

0.0254

14

자료 : 분석결과를 토대로 작성

<그림 Ⅵ-18> 종합 및 2대 요인 TSCI 양산시·유사지역 비교 시각화

자료 : <표 Ⅵ-12>를 토대로 작성

<그림 Ⅵ-19> 유사지역 대상 종합 및 2대 요인 TSCI 시각화

(A) Total TSCI

(B) Magnet TSCI

(C) Incubator TSCI

자료 : <표 Ⅵ-12>를 토대로 작성

2) 6대 부문 TSCI

■ 양산시는 Magnet 요인의 어메니티 부문, Incubator 요인의 능력개발 부문 등 2개 부문만 유사지역 평균을 상회하는 반면, 나머지 4개 부문은 모두 유사지역 평균 이하의 수준

● Magnet TSCI 3대 부문 중, 어메니티 부문이 3위로 상위권을 차지하고 있으나, 일자리 부문은 8위로 경남 시군 대상의 분석과 유사한 결과(<표 Ⅵ-13> 참조)

- 하지만, 전국 대상(49위/228개) 및 경남 시군 대상(2위/ 18개)에서 높은 수준을 보인 2T 부문에 대한 유사지역 분석에서는 의외의 결과가 도출

즉, 14개 지역 중 9위로 하위권으로 분류되었으며, 이는 유사지역과 같이 제조업 비중이 높은 지역과 어느 정도의 인구 규모를 가진 지역에서 관용성과 개방성이 높아지는 특성에 기인

특히, 2T의 순위는 시흥시, 아산시, 광주시, 군포시, 김포시 등이 1~5위의 상위권을 차지하고 있으며, 수도권 지역에서 관용성 및 개방성이 높은 특징을 확인

● 양산시의 경우는 경남 시군 대상의 분석에서와 마찬가지로 유사지역 대상의 분석결과도 지식서비스업의 수준이 높은 정도를 시현하고 있다는 점에 유념할 필요

지식제조업의 사업체 및 종사자 비중에서는 모두 9위를 기록하고 있으나, 지식서비스업의 사업체는 4위, 종사자는 5위를 차지

이는 양산시가 향후 산업발전의 기본방향으로서 지식제조업 기반에서 탈피하여 고부가가치의 지식서비스업 및 제조업·서비스업의 융합산업으로의 전환 잠재력을 충분히 가지고 있다는 사실을 함의

● Incubator TSCI 3대 부문은 전국 대상 및 경남 시군 대상의 분석결과와 마찬가지로 학습효과 부문이 낮은 수준

- 능력개발 부문은유사지역 평균을 상회하는 수준으로 7위를 차지하고 있으나, 혁신 및 학습효과 부문은 평균을 밑돌아 각각 9위와 11위를 기록, 또한 학습효과 부문 중 ‘인구당 특허건수’가 12위로 낮아 혁신활동의 기술사업화 촉진이 양산시의 주요 과제임을 재차 확인

<표 Ⅵ-13> 유사지역 6대 부문별 TSCI 산출결과

인재유인(Mmagnet) TSCI

인재양성(Incubator) TSCI

일자리

2T

어메니티

능력개발

혁신

학습효과

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

지수

순위

경북 구미시

0.0892

1

0.0144

7

0.0184

12

0.0187

6

0.0242

8

0.0159

5

경기 시흥시

0.0768

2

0.0288

1

0.0296

4

0.0105

12

0.0289

4

0.0078

14

충남 아산시

0.0650

3

0.0204

2

0.0270

8

0.0242

3

0.0379

1

0.0187

3

경남 김해시

0.0614

4

0.0119

10

0.0289

5

0.0197

4

0.0274

5

0.0130

8

경기 군포시

0.0548

5

0.0200

4

0.0277

7

0.0196

5

0.0338

2

0.0146

6

경기 김포시

0.0535

6

0.0182

5

0.0264

9

0.0166

8

0.0168

10

0.0097

12

대구 달성군

0.0532

7

0.0138

8

0.0283

6

0.0074

14

0.0268

6

0.0188

2

경남 양산시

0.0509

8

0.0135

9

0.0302

3

0.0186

7

0.0174

9

0.0102

11

경기 파주시

0.0495

9

0.0146

6

0.0385

1

0.0075

13

0.0323

3

0.0140

7

전북 익산시

0.0451

10

0.0101

11

0.0314

2

0.0312

2

0.0257

7

0.0245

1

경기 광주시

0.0441

11

0.0202

3

0.0243

10

0.0157

10

0.0146

11

0.0169

4

전북 군산시

0.0434

12

0.0080

13

0.0183

13

0.0351

1

0.0140

12

0.0124

9

경기 광명시

0.0328

13

0.0095

12

0.0147

14

0.0160

9

0.0007

13

0.0094

13

전남 여수시

0.0249

14

0.0061

14

0.0185

11

0.0144

11

0.0007

14

0.0103

10

자료 : 분석결과를 토대로 작성

<그림 Ⅵ-20> 6대 부문 TSCI 양산시·유사지역 비교 시각화

자료 : <표 Ⅵ-13>을 토대로 작성

<그림 Ⅵ-21> 양산시 6대 부문 TSCI 시각화

(A) 일자리

(B) 2T

(C) 어메니티

(D) 능력개발

(E) 혁신

F(학습효과)

자료 : <표 Ⅵ-13>을 토대로 작성

3) TSCI 지역유형

■ 유사지역 대상의 양산시 인재확보역량은 전국 대상 분석과 동일하게 ‘역외인재 유인형’에 포함되어 경남 시군 대상의 결과에 비해 다소 역량이 저조한 양상

● ‘인재확보 비교우위형’에는 구미시, 아산시, 파주시, 군포시, 김해시 등 5개 지역이 포함되어 인재 유인역량과 양성역량이 균형된 발전 정도

● 양산시가 포함된 ‘역외인재 유인형’에는 시흥시, 김포시, 달성군 등 4개 지역이 유사한 특성

● 유사지역의 지역유형은 특정 유형의 쏠림현상은 나타나지 않고 유형별로 거의 유사하게 분류되는 특징

<그림 Ⅵ-22> 유사지역 인재확보역량 지역유형

자료 : <표 Ⅵ-13>을 토대로 작성

(4) TSCI와 유형별 인재 간 관계분석

1) 종합 및 2대 요인·6대 부문 TSCI 간 상관관계

● 지역별 인재확보역량지수와 2대 요인 간에는 1% 범위 내에서 유의수준을 나타내는 높은 상관관계가 확인(<표 Ⅵ-14> 및 <그림 Ⅵ-23> 참조)

- 종합지수(TSCI)와 유인역량(Magnet TSCI) 간의 상관관계는 0.878로 강한 상관관계

- 또한, 종합지수와 양성역량(Incubator TSCI) 간의 상관계수는 0.673으로 높은 수준을 시현

- 이 같은 결과는 인재확보역량은 역내인재 양성역량보다 역외인재 유인역량과의 관계가 강하게 작용함을 의미

- 다만, 2대 요인 간의 상관계수는 0.237로 낮은 수준을 보이나, 1% 범위에서 유의한 수준

<표 Ⅵ-14> 종합 및 2대 요인 TSCI 간 상관관계

구   분

Total

2대 요인

Total TSCI

Magnet TSCI

Incubator TSCI

Total

Total TSCI

1.000

2대 요인

Magnet TSCI

0.878***

(0.000)

1.000

Incubator TSCI

0.673***

(0.000)

0.237***

(0.000)

1.000

주1 : **는 5%, ***는 1% 범위 내에서의 유의수준을 나타냄.

주2 : ( ) 안의 수치는 유의수준(p-value)을 나타냄.

<그림 Ⅵ-23> 종합 및 2대 요인 TSCI 간 상관도

자료 : <표 Ⅵ-14>를 토대로 작성

● 인재확보역량지수와 6대 부문 간의 상관관계 역시 1% 범위 내에서의 유의적 수준을 보이는 상황(<표 Ⅵ-15> 참조)

● 종합지수와 인재유인역량 요인의 일자리 부문 간의 상관계수는 0.796으로 6대 부문 중 가장 높은 상관성

여기에서 매우 흥미로운 점은, 앞서 살펴본 설문조사에서는 인재확보역량을 구성하는 요소 중 2T의 중요도 매우 낮은 것으로 인식되었으나, 실질적으로는 이들 간의 상관관계는 0.737을 기록하여 일자리 부문 다음으로 높은 상관성

이 같은 결과는 향후 양산시가 인재를 확보하기 위해서는 외국인과 여성, 기술 측면에서의 다양성을 통해 역내 진입장벽을 해소할 필요가 있다는 것을 함의

어메니티와의 상관계수는 0.367로 비교적 낮은 수준을 보이나, 1% 범위 내에서 유의한 수준

● 인재양성역량과 종합지수 간에는 혁신 부문이 0.647로 가장 높게 나타나나 2T의 기술 다양성과 맥을 같이 하는 내용

- 능력개발 및 학습효과와 종합지수 간에는 각각 0.448, 0.19의 계수를 보여 타 부문에 비해 낮은 수준이나 1% 범위 내에서 강한 상관성

혁신 부문은 다른 부문과의 상관성도 높게 나타나 혁신활동이 일자리 및 2T, 능력개발 부문 등에 영향을 미치고 있음을 시사

<표 Ⅵ-15> 종합 및 6대 부문 TSCI 간 상관관계

구   분

Total

6대 부문

Total TSCI

일자리

2T

어메

니티

능력

개발

혁신

학습

효과

Total

Total TSCI

1.000

6대 부문

일자리

0.796***

1.000

2T

0.737***

0.605***

1.000

어메니티

0.367***

0.138**

0.224***

1.000

능력개발

0.448***

0.063

0.131**

0.092

1.000

혁신

0.647***

0.295***

0.469***

0.052

0.292***

1.000

학습효과

0.149**

-0.004

-0.094

-0.072

-0.089

0.149**

1.000

주1 : **는 5%, ***는 1% 범위 내에서의 유의수준을 나타냄.

주2 : ( ) 안의 수치는 유의수준(p-value)을 나타냄.

<그림 Ⅵ-24> 종합 및 6대 부문 TSCI 간 상관도

자료 : <표 Ⅵ-15>를 토대로 작성

2) 유형별 인재와 TSCI 간 관계

● 본 연구에서는 TSCI와 인재 간의 상관성을 확인하기 위하여 인재의 정의를 다음과 같이 정의

- 최근 지식경제 및 창의경제가 부상되는 흐름을 반영하여 지식기반제조업과 지식기반서비스 종사자, 창의제조업과 창의서비스업 종사자를 포함

- 이때, 지식기반제조업 및 지식기반서비스의 분류는 산업연구원이 생성한 자료를 활용

- 창의산업은 영국의 창의산업 분류를 토대로 한국산업에 적용한 장재홍 외(2014) 연구의 분류를 사용하여 분석(<표 Ⅵ-16> 참조)

이와 더불어 지식기반사회에서는 기술 수준이 요구되며 이를 뒷받침하는 혁신(R&D) 관련 종사자를 인재로 분류

또한 이들 인재의 특성은 학력수준이 높다는 점이나, 시군구별 단위의 데이터 구득이 불가능하기 때문에 청년을 인재의 범주에 포함

<표 Ⅵ-16> 창의산업 분류

(A) 창의제조업

(B) 창의서비스업

분류번호

업종명

141

봉제의복 제조업

142

모피가공 및 모피제품 제조업

162

나무제품 제조업

163

코르크 및 조물제품 제조업

182

기록매체복제업

211

기초 의약물질 및 생물학적 제제 제조업

212

의약품 제조업

213

의료용품 및 기타 의약관련제품 제조업

232

도자기 및 기타 요업제품 제조업

261

반도체 제조업

263

컴퓨터 및 주변장치 제조업

264

통신 및 방송장비 제조업

265

영상 및 음향기기 제조업

266

마그네틱 및 광학매체 제조업

271

의료용기기 제조업

272

측정, 시험, 항해, 제어 및 기타정밀기기 제조업

273

안경, 사진장비 및 기타 광학기기 제조업

282

일차전지 및 축전지 제조업

289

기타전기장비 제조업

313

항공기, 우주선 및 부품 제조업

320

가구 제조업

331

귀금속 및 장신용품 제조업

332

악기 제조업

334

인형, 장난감 및 오락용품 제조업

339

그 외 기타 제품 제조업

분류번호

업종명

581

서적, 잡지 및 기타 인쇄물 출판업

582

소프트웨어 개발 및 공급업

591

영화, 비디오물, 방송프로그램 제작 및 배급업(5914) 제외

592

오디오물 출판 및 원판 녹음업

601

라디오 방송업

602

텔레비전 방송업

6122

무선통신업

620

컴퓨터 프로그래밍, 시스템 통합 및 관리업

631

자료처리, 호스팅, 포털 및 기타 인터넷 정보매개서비스업

639

기타 정보 서비스업

701

자연과학 및 공학 연구개발업

702

인문 및 사회과학 연구개발업

713

광고업

714

시장조사 및 여론조사업

721

건축기술, 엔지니어링 및 관련기술 서비스업

732

전문디자인업

733

사진 촬영 및 처리업

739

그외 기타 전문, 과학 및 기술 서비스업

8562

예술학원

901

창작 및 예술관련 서비스업

90211

도서관 및 기록보존소 운영업

90221

박물관  운영업

자료 : 장재홍 외(2014)

● 종합 및 2대 요인 TSCI와 유형별 인재 간의 상관관계는 대다수에 있어 1% 범위 내에서 유의성을 나타내는 강한 상관성 확인(<표 Ⅵ-17> 참조)

● 먼저, 종합 TSCI와 유형별 인재 간에는 6개 유형의 인재 모두에서 강한 유의성이 확인되고 있으며, 특히 창의제조업과의 상관계수는 0.501로 가장 높은 수준

- 지식기반제조업 및 지식기반서비스업, 창의서비스업과의 상관계수도 0.438, 0.442, 0.431 등으로 유사한 상관성을 보이면서 모두 1% 내의 범위에서 강한 유의성

- R&D 인재 및 청년과의 관계는 0.360, 0.249로 낮은 계수를 보이는 반면, 유의수준은 매우 높은 관계

- 이러한 결과는 인재확보역량을 갖춘 지역에서는 지식기반산업 및 창의산업, R&D, 청년과 같은 인재를 끌어들이거나 양성하기 유리한 환경을 구비하고 있다는 것을 함의

● 다음으로, 2대 요인 중 Magnet TSCI와 유형별 인재 간에도 종합 TSCI와의 관계에서와 마찬가지로 높은 상관성 및 유의성이 확인

- 다만, Magnet TSCI의 경우는 서비스업보다 제조업과의 관련성이 강하게 나타나는 특징

즉, 역외인재를 유인하는 Magnet 역량은 서비스업보다 제조업 관련 종사자들에게 효과가 있다는 것을 시사

이는 양산시의 경우와 같이 제조업 기반의 산업구조를 가지고 있어 역외인재를 유인하는 역량이 강하게 나타나는 것과 같은 맥락

● Incubator TSCI와 유형별 인재 간의 관계는 Magnet TSCI와의 관계와는 다른 결과가 도출

- Magnet TSCI의 경우는 지식 및 창의산업의 제조업 부문과의 상관성이 높았으나, Incubator TSCI는 반대로 서비스업과의 상관성이 높게 나타나는 특징

- 이는 인재를 양성하는 시설 등은 대다수 도시권 또는 도심부에 위치하고 있으며, 이들 지역의 상당수는 서비스업 중심의 산업구조 기반이라는 특성에 기인

<표 Ⅵ-17> 종합 및 2대 요인 TSCI와 유형별별 인재 간 상관관계

지식기반

제조업

지식기반

서비스업

창의

제조업

창의

서비스업

R&D

청년

Total

TSCI

0.438***

(0.000)

0.442***

(0.000)

0.501***

(0.000)

0.431***

(0.000)

0.360***

(0.000)

0.249***

(0.000)

Magnet TSCI

0.542***

(0.000)

0.305***

(0.000)

0.535***

(0.000)

0.262***

(0.000)

0.223***

(0.001)

0.241***

(0.000)

Incubator TSCI

0.050

(0.449)

0.426***

(0.000)

0.190***

(0.004)

0.471***

(0.000)

0.386***

(0.000)

0.134**

(0.044)

주1 : **는 5%, ***는 1% 범위 내에서의 유의수준을 나타냄.

주2 : ( ) 안의 수치는 유의수준(p-value)을 나타냄.

● 6대 부문 TSCI와 유형별 인재 간의 상관관계는 위와는 다른 매우 흥미로운 결과가 관찰(<표 Ⅵ-18> 참조)

- 첫째, 인재들은 2T의 관용성 부문에 해당하는 ‘지역 진입장벽’이 낮고, 2T의 기술 수준에 해당하는 ‘고기술이 집적’된 지역과 ‘혁신활동’이 우수한 지역을 선호한다는 점

- 둘째, 제조업(지식산업 및 창의산업) 인재와 청년들은 2T를 더더욱 선호하는 경향이 두드러지고 있는 반면, 서비스업(지식산업 및 창의산업) 및 연구개발 인재들은 혁신 수준이 우수한 지역을 더더욱 선호한다는 점

- 이 같은 사실은, 향후 양산시가 산업적 차원에서 산업발전방향을 어떻게 설정하느냐에 따라 인재를 유인, 양성하는 특정 요소에 집중과 선택을 통해 전략적으로 추진해야 함을 함의

<표 Ⅵ-18> 6대 부문 TSCI와 유형별 인재 간 상관관계

지식기반

제조업

지식기반

서비스업

창의

제조업

창의

서비스업

R&D

청년

일자리

0.437***

(0.000)

0.238***

(0.000)

0.430***

(0.000)

0.227***

(0.001)

0.154**

(0.020)

0.097

(0.145)

2T

0.606***

(0.000)

0.464***

(0.000)

0.615***

(0.000)

0.383***

(0.000)

0.318***

(0.000)

0.416***

(0.000)

어메니티

0.210***

(0.001)

0.013

(0.841)

0.195***

(0.003)

-0.030

(0.651)

0.083

(0.212)

0.189***

(0.004)

능력개발

0.039

(0.561)

0.286***

(0.000)

0.103

(0.122)

0.291***

(0.000)

0.158**

(0.017)

0.174***

(0.009)

혁신

0.193***

(0.003)

0.493***

(0.000)

0.354***

(0.000)

0.509***

(0.000)

0.551***

(0.000)

0.282***

(0.000)

학습효과

-0.210***

(0.001)

-0.032

(0.636)

-0.167**

(0.011)

0.062

(0.354)

-0.004

(0.955)

-0.340***

(0.000)

주1 : **는 5%, ***는 1% 범위내에서의 유의수준을 나타냄.

주2 : ( ) 안의 수치는 유의수준(p-value)를 나타냄.

● 또한, 종합 TSCI와 유형별 인재 간에는 상당한 비례관계가 성립하여 양산시가 인재집적지를 조성하기 위해서는 인재확보역량을 제고할 필요가 있음을 시사(<그림 Ⅵ-25> 참조)

- 대다수의 유형별 인재와 TSCI 간에는 높은 상관성을 나타내는 비례관계가 확인

<그림 Ⅵ-25> Total TSCI와 유형별 인재 간 관계

(A) 지식기반제조업 인재

(B) 지식기반서비스업 인재

(C) 창의제조업 인재

(D) 창의서비스업 인재

(E) 청년

자료 : 통계청 각종 데이터를 이용하여 분석, 작성

3) 부문 간· 변수 간 관계

● 여기에서는 향후 양산시가 인재를 유인, 양성하기 위해 정책적으로 어떤 방향을 설정하는 것이 타당하지를 확인하기 위해서 6대 부문 및 개별변수(세부요인) 간에는 어떤 관계를 형성하고 있는지를 네트워크분석을 실시

- 앞서 상관관계분석에서 2T의 중요성이 확인된 바와 같이, 여기에서는 2T의 세부적인 관련성을 파악하기 위해 2T를 관용성과 기술로 구분하여 분석

● 분석 결과, 6대 부문의 핵심 요인으로 작용하고 있는 것은 2T 기술 부문이며, 혁신은 2T 기술과 학습효과를 이어주는 매개 역할을 하고 있다는 특징이 관찰

- 먼저, 2T 기술 부문은 일자리, 어메니티, 능력개발, 그리고 2T 관용성 부문의 중심적인 역할을 수행하는 핵심요인으로 부상

- 2T 기술 부문은 학습효과 부문을 제외한 모든 부문과 강한 연계성을 가지는 구조로, 양산시가 향후 인재집적지 조성을 위해 가장 먼저 정책적으로 시행할 부문은 고기술산업을 발굴, 육성해야 함을 함의

- 혁신 부문은 2T 기술과 연결되어 있으나, 학습효과와 기술을 이어주는 징검다리 역할을 수행

- 만약, 혁신 부문이 매개 역할을 하지 못하는 경우 학습효과는 독립된 외딴 섬이 되어 인재 양성에 아무런 도움이 되지 못한다는 것을 함축

<그림 Ⅵ-26> 6대 부문 및 일자리 간 관련성(네트워크)

자료 : 부문별 TSCI의 상관관계를 토대로 넷마이너 프로그램으로 작성

● 다음으로, 33개 세부요인 간의 관련성을 분석한 결과 다음과 같은 흥미로운 특성이 도출

● 첫째, 인재양성의 Incubator 요인과 인재유인의 Magnet 요인은 ‘군집현상’이 발현한다는 특성

- 많은 세부 요인들은 그 들이 속한 범주 안에서 ‘끼리끼리’ 모이는 군집현상을 보이고 있어, 향후 요인 간 융복합이 가능한 정책개발을 통해 인재집적의 시너지효과를 제고할 필요

- 다만, ‘R&D기관’, ‘미래인재’, ‘교육전달 효과의 학생 수 및 교원 수’ 등의 세부요인은 타 요인과 융합

● 둘째, 33개 세부요인 중 가장 핵심적인 역할을 수행하는 변수는 ‘R&D인력’, ‘주거환경’, ‘지식서비스업 사업체 수’, ‘석박사의 고급인력’, ‘질적 일자리 등이 상위 5위를 차지

- 예컨대, R&D 인력의 경우는 다양한 요인들과 강한 관련성을 가질 뿐만 아니라 요인 간의 매개 역할도 충실히 수행

- 또한, ’주거환경‘이 상위 2위로 나타났으나 이는 인재들이 쾌적한 환경을 선호한다는 의미로 구도심보다는 새로이 건설된 신도시에 인재들이 모이는 것과 같은 맥락

● 셋째, 이 분석에서 가장 특이한 점은 ’양적 일자리‘가 5개의 세부 요인들을 이어주는 가장 큰 매개역할을 수행하고 있다는 점

- 일반적으로 인재들은 질적 일자리를 선호하는 것으로 알려져 있지만, 실제로는 각 지역이 인재확보역량을 제고하기 위해서는 단순 일자리 창출을 통해 타 요인 간 네트워크를 연결하는 것이 중요하다는 점을 시사

● 마지막으로, 5개 세부요인은 군집 요인들과 연계되지 못한 채 독립된 섬으로 남아 있어 인재확보에 크게 기여하지 못하는 현실

- 이 같은 결과는 인재확보에 이들 요인이 중요하지 않다는 것을 의미하는 것이 아니라 정책적으로 후 순위에 두고 추진해야 하는 것이 효율적이라는 것을 함의

<그림 Ⅵ-27> 33개 세부요인 관련성(네트워크)

자료 : 세부요인별 TSCI의 상관관계를 토대로 넷마이너 프로그램으로 작성

5. 정책 제언

(1) 양산시 인재 유인 및 양성 역량 분석 기반의 정책과제 도출

● 양산시 인재확보역량(TSCI) 분석결과를 토대로 향후 인재집적지 조성을 위한 ’4대 정책과제‘를 <그림 Ⅵ-28>과 같이 도출

● (정책과제 1 : 창업활성화를 위한 Y(Yang San)-Global Start up 기반구축) 기술 및 혁신 수준이 높은 지역으로 인재들의 ‘쏠림현상’에 착안하여 젊은 계층들이 선호하는 창업활성화를 위한 방안으로 ‘세계를 지향하는 양산시 Start up’을 표방하는 ‘Y-Global Start up 기반 구축’ 사업을 제시

- 여기에는 여성 및 외국인을 우대하는 정책을 포함함으로써 관용성을 제고

● (정책과제 2 : 플랫폼 기반의 EDP 확충) 고부가가치산업으로의 구조고도화 및 창업활성화를 위해 양산시 자원과 혁신역량을 활용하는 상시적 사업기획 발굴 시스템인 EDP(Entrepreneurial Discovery Process, EDP) 확충’을 제언

- 동 시스템은 최근 OECD 등에서 강조되는 스마트특성화사업의 근간이 되는 지역산업의 고도화, 다각화 등의 실현을 통해 인재들을 집적시키기 위한 대응방안

● (정책과제 3 : Innovation District 조성) 인재들은 자신들이 원하는 일자리에만 만족하지 않고 그들이 즐길 수 있는 환경을 선호한다는 점을 고려하여 직주학유형 혁신지구 조성이 필요

- 즉, 일터, 살터, 배움터, 놀터 등을 구비한 지역을 선호하는 경향

● (정책과제 4 :  양산시 지속발전을 위한 ESG 전략 수립) 최근 건강한 사회를 만들기 위해 ESG(Environment-Social-Governance)가 강조되는 시점

특히, 양산시의 경우 제조업의 비중이 높은 특성으로 환경적인 차원에서 향후 정부가 주도하는 탄소중립 및 환경규제 등에 대비하여 사전적으로 준비할 필요성

뿐만 아니라, 사회적인 차원에서도 인권이나 성별 및 다양성 등에 대해 대응방안을 마련함으로써 양산시 내의 관용성을 높여 역내로의 진입장벽을 낮출 필요

<그림 Ⅵ-28> 양산시 인재확보를 위한 4대 정책과제 도출

자료 : 저자 작성

(2) 정책과제 1 : Y-Global Start up 기반구축을 위한 시범사업 추진

● 최근 우리나라는 저성장 기조에 더하여 코로나19 발생으로 인해 청년 일자리 창출에 어려움을 겪고 있는 실정

- 하지만, 이미 많은 선진국에서는 경제성장 및 일자리 창출의 돌파구로서 스타트업 육성 관련 정책이 주목을 받고 있는 상황

- 우리나라의 경우도 10인 미만의 소기업 스타트업이 전체 순고용 증가의 94%를 차지하여 고용창출의 핵심으로 부상(산업연구원, 2015)

● 요즘 고학력의 청년실업률이 급증하는 이유는 청년들의 눈높이에 부합하는 일자리 부족이 주요 요인이지만, 기술창업 증가를 통해 청년실업 해소와 국가 및 지역 차원의 산업구조 고도화에도 기여

- 또한, 첨단기술업종일수록 고용 창출능력이 우수한 것으로 나타나고 있어 청년들의 고용 한파를 극복하기 위해 일자리를 창출하는 동시에 국가 및 지역 경제 성장에 기여하기 위해 스타트업 육성정책은 매우 시급한 현안

● 이러한 최근의 흐름을 고려하여, 본 연구에서는 양산시가 인재집적지를 형성하기 위한 방안으로 창업활성화 관련 정책대응 방안을 제언

- 여기에는 크게 ‘양산시 산업경쟁력 강화 연계 기술창업 시범사업 추진’과 ‘Y-Global Start up 확충 방안’ 등을 제시

□ 양산시 산업경쟁력 강화 연계 기술창업 시범사업 추진

● (사업목적) 특정 지역 내에서 기술기반기업이 창업할 경우, 역내 산업구조 고도화 실현을 통한 지역경제에 대한 기여도 제고가 요구되는 상황

- 그러나 현실적으로는 전국적 차원의 기술창업 아이템 및 기술 수준을 대상으로 지원이 이루어지고 있어 지역적 차원에서 지역산업 경쟁력 강화를 통한 지역성장이라는 관점에서는 크게 미흡한 실정

- 또한 창업기업의 핵심기술이 역내 산업과의 연계 고리가 미약하여 사업 확장에 한계가 존재

● 이러한 문제를 해결하기 위해 양산시가 자체적으로 지역산업 경쟁력 강화를 위한 기술창업 시범사업을 추진하는 것을 검토할 필요

- 창업의 수범사례로 알려진 일본의 후쿠오카시의 사례에서도 성장이 예상되는 산업 분야의 창업지원을 통해 역내 산업고도화 및 고용 창출 등을 실현하여 지역경제에 크게 기여하고 있는 상황

<그림 Ⅵ-29> 사업 개념도

● (사업개요) 양산시가 정책적으로 추진하는 역내 전략산업 및 성장산업과 연계된 기술창업기업을 대상으로 약 3년간 지원하는 프로그램을 개발하여 시범사업을 추진

- 양산시는 1차연도에는 3~5개 사업을 선정, 지원하여 3년의 지원 기간이 종료된 후 그 파급효과를 지원기업 확대 여부를 결정

● 지원유형은 크게 두 가지 형태로 구분하여 추진

- (지역산업 고도화형 기술창업) 양산시 지역경제 안정화 전략으로 전략산업을 중심의 기술기반 창업기업을 지원하여 기존산업 경쟁력을 강화

- (지역산업 다각화형 기술창업) 4차산업혁명과 같은 대내외 환경변화 대응 전략의 하나로 양산시 내의 전략산업과 전후방 연관관계를 형성하는 성장산업과 연계된 기술창업기업을 지원함으로써 새로운 산업으로의 전이를 통한 미래산업 기반을 확충

□ ‘Y-Global Start-up’ 기반 확충 사업 : Start up 인재·기업·정보

● (사업목적) 최근 우리나라는 국가적 차원뿐만 아니라 지역적 차원에서도 저성장 기조 탈피와 국내 고용 창출을 위해 글로벌 창업기업 육성에 대한 요구가 높아지고 있는 상황

- 글로벌 창업기업은 창업 초기부터 글로벌 틈새시장의 니즈를 노린 혁신제품 개발 후 글로벌시장에 신속 출시하는 창업활동을 지칭

● 우리나라 글로벌 창업기업은 수출뿐만 아니라 일자리 성과도 우수한 것으로 나타나고 있음(산업연구원, 2018).

- 글로벌 창업기업당 평균 수출액(35.7억원)은 非글로벌 창업기업(22.6억원)을 크게 상회하는 양상

- 고용 측면에 있어서도 글로벌 창업기업은 평균 고용이 설립 당시 12명으로 출발한 후(창업기업은 3.2명) 7명을 추가 고용하는 등 고용창출 효과가 우수

● 이러한 점을 고려하면, 양산시가 역내 글로벌 창업뿐만 아니라 전국적 차원에서 글로벌 인재, 기업, 정보를 총괄하는 “Y-Global Start up 기반확충 사업(가칭)”을 추진하여 창업 인재와 기업을 역내에 유치할 필요

- 양산시가 주관하는 사업이지만 대상기업은 전국적으로 확대하여 가능한 많은 글로벌 창업기업이 집적될 수 있는 여건을 마련

● (사업개요) Y-Global Start up 기반확충 사업의 기능은 크게 3가지로 구분 가능

● 첫째, 양산시 소재의 ‘글로벌 Start up 인재’를 양성하고 해외의 인재를 유인하는 환경을 조성

- (양산시 인재 양성) 예컨대, Start up 유학생 제도를 도입하여 해외의 국제적 시야 및 감각을 익혀 양산시 창업활동에 기여

- 이 경우 창업 분야별로 연간 1~2명을 선발하여 교환 유학생 방식으로 1~2년 지원하는 방안(효과를 확인하여 점진적 확대)

- 유학 자금은 전액 또는 일부를 지원하되, 일부 지원인 경우는 무이자 대여를 제공하여 부담을 경감

- (글로벌 인재 유입) 해외의 창업 인재 유입을 위해 ‘글로벌 창업인재 생활관 건립’을 통한 생활 편의 도모, 본인 및 자녀들의 언어 교육 등을 지원

● 둘째, ‘글로벌 Start up’을 육성하여 세계 및 국내 틈새시장을 선점

- 핵심 기술개발을 위해 분야별 ‘Start up 국제박람회’ 등을 양산시와 중소기업벤처부 주관으로 역내에 개최하여 참가 해외기업과 국내기업·양산시 기업 간 기술협력사업을 매칭

- 양산시 소재 창업기업이 필요로 하는 핵심기술의 선도적 역할을 하는 해외기관(대학, 기업, 연구소 등)과의 MOU 체결을 통한 국제협력관계 구축

- 국제협력기관과의 지적재산권 공유를 통해 양산시 소재 기업과 정기적 기술교류 확대를 지원하는 시스템 정착

- 기타, 해외의 글로벌 창업기업을 양산시에 유치함으로써 동 분야의 양산시 소재 기업과의 연계를 강화하는 공동사업을 추진

● 셋째, ‘글로벌 Start up 정보 동향’을 수집하여 국내 관련 창업자 및 양산시 창업기업에게 신속하게 전파

- 창업의 경우 다른 업종에 비해 매우 빠른 속도로 트렌드가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 전세계를 대상으로 한 정보 수집이 매우 중요

- 특히 새로운 기술개발을 활용한 창업 등에 대한 정보를 양산시 창업기업에 소개함으로써 활용 가능성을 제고

- 뿐만 아니라 Start up에 대한 정부 및 지자체의 효율적인 지원에 관한 수범사례를 발굴하여 양산시 기업의 벤치마킹 가능한지 여부를 분석

<그림 Ⅵ-30> Y-Global Start up 기반 확충사업 주요 내용

자료 : 저자 작성

(3) 정책과제 2 : 플랫폼 기반의 EDP 확충사업

산업연구원(2021), 경남 산업구조개편 및 전략산업육성 방안 수립 연구의 일부를 참고로 수정, 보완작성

● 4차 산업혁명 플랫폼 경제환경에서 지역 주도 혁신생태계의 구축 및 운영이 요구되며 지역 혁신생태계의 효율적인 구축 및 작동을 위해서는 중앙 및 지방정부가 추진하는 기업지원 사업의 발굴 및 기획에 대한 체계적인 점검이 요구

- 본 연구 분석결과에서 나타났듯이 인재들이 선호하는 지역에 대한 3대 특성 중 하나는 고기술 기반의 산업구조를 가진 지역이라는 점을 확인

- 이러한 특성을 감안하면, 4차 산업혁명에 대응하는 산업 및 기업은 고부가가치화를 지향하기 때문에 이들 산업 및 기업의 지속성을 유지하기 위해 효율적인 혁신생태계 구축이 필요

● 이와 관련하는 유럽의 스마트 특성화(Smart Specialization) 전략은 기업가적 발견 프로세스(EDP, Entrepreneurial Discovery Process)에 기반을 두는 상시적 및 체계적 사업발굴 시스템 구축이 필요

- 일부 전문가 집단에 의한 일회적인 R&D 및 인프라 위주의 사업계획발굴을 지양하고 상시적이고 체계적인 사업발굴 시스템 구축이 필요함을 강조

최근 국내에서도 스마트 특성화 기반의 발전전략이 자리매김하고 있으며, 양산시의 경우도 이러한 흐름에 합류할 가능성

● EDP에서 강조하는 요소는 다음 2가지가 핵심 요소로 작용

- 혁신생태계를 구성하는 다양한 주체들이 지역경제의 여건 및 발전 비전에 부합하는 사업을 정기적이고 지속적인 논의를 통해 자율적으로 기획하는 것을 강조

- 기획된 사업에 대해 기업가들이 신규 제품 및 사업 시작할 때와 마찬가지로 비즈니스 모델과 시장수요에 대한 철저한 점검이 필요

● 양산시가 지역성장과 인재들을 집적, 유인하기 위해 지역산업 고부가가치화를 실현하기 위해서는 융합 혁신생태계의 운영이 필요하고, 이를 위해서는 EDP 기반의 상시적/체계적 사업발굴 및 관리 운영을 위해 3대 기능의 유기적 연계가 요구

- 네트워크 허브와 지역산업 컨트롤타워 기능을 갖춘 지역산업 플랫폼을 구축

- 네트워크 허브와 연계된 전략기획형 상시적 사업발굴시스템

- 네트워크 허브와 연계된 시장연계형 창업지원시스템

<그림 Ⅵ-31> 기업지원 플랫폼과 EDP 기반의 상시적 사업발굴 시스템

자료 : 산업연구원(2021)

● 양산시 여건에 적합한 기업가적 발견(EDP) 워킹그룹을 조직화화여 중장기적 관점에서 신기술 융합, 고급 및 숙련 인력양성 등과 같은 전략기획형 사업을 체계적으로 발굴하기 위해 상시적 운영이 가능한 사업발굴 시스템을 구축

- 기업가적 발견 워킹그룹은 지역의 여건과 전략기획 사업 유형에 따라 대기업-부품기업 협력사업형, 대학 및 연구기관 주도형, 특화센터 등 기업지원 주도형 등으로 지역산업의 발전 여건과 수요에 따라 다양화가 필요

이 경우, 양산시에 관련 대학 및 연구기관, 특화센터 등이 없거나 부족할 경우에는 인근의 부산시 및 울산시의 기관을 활용

● 전략기획형 사업은 양산시 내에 존재하는 컨트롤타워와 네트워크 허브 기능을 강화하여 특정 기업에 특혜성 과제가 추진되지 않도록 산학연 공동연구과제로 추진

● 양산시의 시장연계형 창업생태계를 활성화하고 비즈니스 서비스 지원의 실효성을 제고하기 위해 국내외 유수의 민간 전문컨설팅 기업을 유치하여 오픈이노베이션형 메이커 스페이스와 전문가 컨설팅과 연계한 바우처 지원 방식으로 비즈니스 서비스를 지원

(4) 정책과제 3 : Innovation District 조성(일터·살터·놀터·배움터 일체형 복합 개념의 고용생태계 조성)

● 양산시가 역내에서 우수인력을 양성하여도 이들을 흡수할 수 있는 일자리가 부족하거나 문화적 혜택을 누릴 수 없는 경우에는 이들이 타 지역으로 이동할 가능성 존재

- 최근 지방의 안정된 정규직을 포기하고 수도권의 비정규직으로 떠나는 지방의 청년층이 늘고 있는 추세

- 이러한 기저에는 지방에서는 접할 수 없는 문화적 혜택이 크게 작용

● 이를 방지하기 위해, 고부가가치의 일자리 제공과 함께 일터·살터·배움터·놀터를 아우를 수 있는 Innovation District(혁신지구)를 조성함으로써 우수인력 유출 방지 및 타 지역의 고급인력을 흡수할 필요

혁신지구는 한정된 도심 내의 편의시설이 집적됨으로써 아이디어를 공유하고 개방형 혁신을 수행할 수 있는 지구를 의미

본 연구 분석결과에서 알 수 있듯이, 인재들은 혁신활동이 왕성한 지역을 선호하고, 특히 서비스 및 R&D 관련 인재들은 이러한 경향이 강하게 나타남을 확인

● 인재들은 활동적이며 적극적으로 이벤트에 참가하는 것을 즐기고, 이들 활동이 한정된 특정 공간에서 이루어지길 기대하므로 직장과 거주지, 배움과 놀이가 복합된 환경 조성이 요구(허문구, 2015)

- 또한 우수인력은 미술관, 소극장, 카페 등과 같은 자유분방한 스트리트문화(street culture)를 원하는 동시에 보다 활동적인 아웃도어 스포츠(outdoor sports)를 즐기지만 이 모든 활동들이 특정 구역 내에서 체험하는 것을 선호

<그림 Ⅵ-32> 직주학유 일체형 생태계

자료 : 허문구(2015)

● 양산시의 경우, 모든 역내 공간을 대상으로 이러한 생태계를 조성하는 것은 현실적으로 한계가 존재

- 따라서, 일자리가 창출되는 산업단지 및 기업이 집적된 공간을 중심으로 조성하는 것이 효율적

● 예컨대, 산업단지 및 기업 집적지 인근에 ‘Innovation District’를 조례로 제정하여 관련 시설들을 배치

(예 1) ‘양산시 K-Culture 공연장’을 설립하여 K-POP 공연 또는 스트리트문화를 즐길 수 있는 환경 구비

(예 2) 인근에 ‘포장마차 거리’를 형성하여 인재들이 일을 마친 후 소통의 장으로 활용하면서 아이디어를 공유할 수 있는 기회 제공

이 경우에는 청년층의 일자리 제공 역할도 함께 수행

(예 3) 양산시 K-Culture 공연장 내에 익스트림 스포츠(extreme sports) 설비를 구비하여 전국의 젊은 계층 및 인재들이 양산시에서 마음껏 즐길 수 있는 기회 마련

(5) 정책과제 4 : ESG 전략 수립

산업연구원(2021), 경남 산업구조개편 및 전략산업육성 방안 수립 연구의 일부를 참고로 수정, 보완작성

● 최근, 재계 단체들이 ESG(환경·사회·지배구조) 확산에 앞장서고 있으며, 이는 ESG가 기업의 선택이 아니라 생존을 위한 필수조건이 되었기 때문

- 환경, 사회, 지배구조를 일컫는 ESG 이슈가 기업경영의 필수 요소로 부상하면서 국민 및 지역주민으로부터 더욱 신뢰받는 기업경영 문화를 조성할 필요성이 증대

- ESG의 주요 내용은 온실가스 감축과 저탄소 자원 선순환 경제 선도, 비즈니스와 연계한 사회공헌으로 내외부 고객과 주주, 관계기업, 지역, 사회가 함께 성장·발전, 투명하고 윤리적인 경영체계 확립 등

● 특히, 본 연구 분석결과와 ESG의 환경(Environment)과 사회(Social) 부문과는 큰 관련성

- 환경의 경우, 기후변화 및 탄소배출, 환경오염·환경규제, 생태계 및 생물 다양성 보존, 자원 및 폐기물관리 등을 주요 내용으로 하고 있으나, 양산시의 산업구조 측면에서는 제조업 중심으로 구성되어 있어 탄소중립 등과의 연관성이 매우 높은 실정

- 사회는 인권, 성별 및 다양성, 고용 평등, 지역사회 관계, 근로자 안전, 지역사회 관계, 데이터 보호 및 프라이버시 등의 내용을 담고 있으나, 여성 및 외국인 등과 같은 고용 평등이 유지되어야 인재들이 용이하게 양산시로 진입할 수 있음을 확인

● 지역기업들은 중소기업을 중심으로 ESG 경영에 대한 중요성을 주목하고 있지만, 정보 획득, 실현 의지 등에서는 여전히 미흡하여 지방정부의 역할이 일정 정도 필요한 상황

- 양산시의 경우, 탄소중립 등의 정책은 조만간 실행될 것으로 예상되는 바, 이는 시 차원에서 가이드라인 등을 제시하여 대응하는 체계를 구축할 필요

- 타 시군보다 사전적으로 준비하여 정책이 시행될 때 시행착오를 줄이면서 효율적인 ESG가 정착될 수 있도록 준비하는 것이 요구

● 본 연구에서는 양산시 ESG 활성화를 위한 대응방안을 다음과 같이 3가지 측면에서 제시

● 먼저, 기본계획 성격의 ‘양산시 ESG 전략 수립’을 통해 중장기적 관점에서 추진전략을 제시

- ESG 기업경영에서 양산시 산업구조에서 보면 문제가 될 소지가 있는 탄소배출, 환경오염, 자원 재활용 및 폐기물관리 등 환경(Environment) 문제는 개별 기업경영 차원의 노력만으로는 한계가 있으며, 지역경제 전반의 체계적인 지역산업 생태계 구축이 필요

- ESG 환경 문제를 보다 체계적으로 접근하기 위해서는 중장기적인 관점에서 양산시 내 전후방연관산업과의 유기적인 연계를 통해 자원 재활용 및 탄소 저감이 가능한 전략 수립이 요구

- 환경문제 해결을 위한 ESG 기반 양산시 산업생태계 구축은 중장기적으로 지속가능하고 강건한 지역산업 육성전략이며, 기업하기 좋은 지역경제 만들기 및 새로운 기업유치 유치 전략도 정책적 의미가 클 것으로 전망

● 두 번째로는, ‘양산시 ESG 경영협의체’를 구성하여 핵심 논점에 대해 기본방향을 설정

- 양산시 중소기업을 중심으로 ESG 경영협의체 구성을 지원하고 ESG 최신 정보와 성공 사례, 실현 방안 등 전문가 자문을 지원

- ESG의 구성요소에 따라 몇 개의 분과로 구성하고 각 분과마다 관심을 보이는 기업 실무자와 자문위원을 중심으로 분기당 상시 모임과 그 외 사안별 수시 모임을 지원

- 특히, 양산시의 경우는 ESG 요소 중 ‘환경’에 대한 기업들의 관심이 증가할 것으로 예상되어 별도의 자문기구를 통해 ‘양산시형 탄소중립 실현’과 재생에너지 환경정책 수립의 중요한 기구로 활용할 필요

● 마지막으로, ESG 기업 우대 지원정책을 개발하여 많은 기업이 동 정책에 참여할 수 있도록 유인

- 양산시 중소기업을 대상으로 ESG를 정착시키기 위해서는 비용 등의 한계에 봉착하므로 시 차원에서 재정적 및 인적 지원 등이 필요

- (환경) 중소기업이 탄소중립을 실현하기 위해서는 새로운 설비 도입 등을 도입할 경우 지방비 매칭을 통해 지원하는 제도 검토

- (사회) 개인정보 보호 및 노동기준, 인권 등에 대해 양산시 주관으로 전문가를 중소기업에 파견하여 설명회를 개최하고 가이드라인을 제공

- (지배구조) 중앙정부 및 경남도의 지침에 부합하는 양산시 지침을 마련하여 확산하고 이사회 및 감사위원회 구성 시 인건비의 일부를 시가 지원

- 양산시 ESG 우대 지원정책은 조례 등을 통해 제정하여 법적인 근거를 사전에 마련할 필요

<부록 1>

AHP를 이용한 양산시 인재유인잠재력지수(TMPI) 개발을 위한 설문

□ 인재유인지수는 양산시의 역외 인재의 유인 환경뿐만 아니라 역내 인재의 양성을 위한 환경과 관련된 평가를 포괄하여 종합적으로 평가하기 위한 지표입니다.

□ 이를 위해 본 연구에서는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용하여, 지역별 인재유인잠재력지수 산정을 위한 평가 부문 간 상대적 중요도에 대해 귀하의 의견을 듣고자 합니다.

□ 응답하시기 전에 아래의 ｢설문 작성 요령｣을 충분히 숙지하신 다음, 응답의 일관성이 유지될 수 있도록 신중한 답변을 부탁드립니다.

□ 설문작성 요령 □

• 인재유인잠재력지수 산정을 위한 구조는 아래 그림과 같이 계층구조로 구성되어 있습니다. 즉, 인재유인잠재력지수는 크게 2개의 상위 평가부문, 즉 양산시가 다른 지역의 인재를 끌어당기는 역량을 의미하는 “역외 인재 유인환경”과 양산시 내에서 인재를 양성하는 역량을 의미하는 “역내 인재 양성환경”으로 구분되며, 이들 상위항목은 각각 3개의 하위 평가부문들로 구성되어 있습니다. 인재유인지수는 이러한 부문들을 종합적으로 고려하여 산정된다는 점을 염두에 두고 설문에 응답해 주시기 바랍니다.

• 설문작성은 인재유인잠재력지수의 산정을 위한 두개의 평가부문 A와 B 중에서 어느 평가 부문이 얼마나 더 중요하게 고려되어야 하는지를 1~9점 척도로 응답하시면 됩니다.

예를 들어 인재유인지수를 산정함에 있어서 ‘평가 부문 A(Magnet요소)’가 ‘평가부문 B(Incubator요소)’에 비해서 상대적으로 “매우 중요”하다고 생각하시면 아래와 같이 “좌측의 ⑦”에 체크(√) 표시하시면 됩니다.

⇐ A가 더 중요

=

B가 더 중요 ⇒

평  가

부  문

(A)

절대중요

매우중요

중

요

약간

중요

같

다

약간중요

중

요

매우중요

절대 중요

평  가

부  문

(B)

역외 인재 유인환경

⑨

⑧

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

역내 인재

양성환경

□ 인재유인잠재력지수 산정을 위한 평가지표 개요 □

2대 요인

6대 부문

키워드

개별지표

역외

인재

유인

역량

(Magnet

요인)

일자리

고용 안정성

총취업자 대비 상용근로자 비중

고용 불안정성

전산업 이직률

양적 일자리

인구당 사업체 수

질적 일자리

총사업체 대비 고기술산업 사업체 비중

2T

관용성

여성

여성인구 유출입률

외국인

인구당 외국인 수

다문화

인구당 다문화학생 수

산업다양성

산업다양성지수

기술

지식제조업

제조업 총사업체 대비 지식제조업 비중

제조업 총취업자 대비 지식제조업 취업자 비중

지식서비스업

서비스 총사업체 대비 지식서비스업 비중

제조업 총취업자 대비 지식서비스업 취업자 비중

어메니티

주거환경

노후주택(30년 이상) 비율

문화

인구당 문화기반시설 수

사회복지

인구당 사회복지시설 수

의료

인구당 의료기관 병상 수(개)

안전

지역안전등급

역내

인재

양성

역량

(Incubator 요인)

능력개발

미래인재

인구당 사설학원수

고등교육

인구당 대학수

인구당 대학생 수

국제화

재학생 대비 외국유학생 비중

평생교육

인구당 평생교육 프로그램 수

혁신

R&D 지출

GRDP 대비 R&D 투자 비중

R&D인력

인구당 R&D 인력 수

R&D기관

인구당 R&D기관 수

R&D 규모

R&D 인력당 R&D 기관 수

학습효과

교육전달효과

학급당 학생수(유치원, 초등학교, 중고교)

교원 1인당 학생수

고급인력

인구당 석사 취득자 수

인구당 박사 취득자수

지식인력

평생교육기관 대비 지식인력기관 비중

평생교육기관 학습자 대비 지식인력 학습자 비중

지적재산권

인구당 특허 출원건수

< 설문응답표 >

Ⅰ. 일반현황

직  업

①중앙공무원  ②지방공무원  ③교수  ④연구원(테크노파크 포함) ⑤ 기타

나  이

① 20대  ② 30대  ③ 40대  ④ 50대  ⑤ 60대  ⑥ 70대

Ⅱ. 상위지표 간 중요도에 관한 설문(예시)

평  가

부  문

(A)

절대중요

매우중요

중

요

약간

중요

같

다

약간중요

중

요

매우중요

절대 중요

평  가

부  문

(B)

문1) 상위지표 간 상대적 중요도를 체크(√) 표시하여 주십시오.

1-1)

역외인재

유인환경

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

역내인재

양성환경

Ⅲ. 하위지표 간 중요도에 관한 설문

문2) 하위지표 간 상대적 중요도를 체크(√) 표시하여 주십시오.

2-1)

일자리

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

2T

2-2)

일자리

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

어메니티

2-3)

일자리

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

능력개발

2-4)

일자리

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

혁신

2-5)

일자리

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

학습효과

2-6)

2T

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

어메니티

2-7)

2T

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

능력개발

2-8)

2T

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

혁신

2-9)

2T

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

학습효과

2-10)

어메니티

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

능력개발

2-11)

어메니티

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

혁신

2-12)

어메니티

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

학습효과

2-13)

능력개발

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

혁신

2-14)

능력개발

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

학습효과

2-15)

혁신

⑨

⑧

⑦

⑥

⑤

④

③

②

①

②

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

학습효과

감사합니다.

제3장 양산시 인구구조 분석

참고문헌

김영수(2013), 『지역산업의 고용구조 변화와 일자리 창출전략』, 이슈페이퍼, 산업연구원.

산업연구원(2018), 『지역 창업·혁신 생태계 스코어보드 지표개발 및 정책제언』, 수탁보고서.

산업연구원(2021), 『경남 산업구조개편 및 전략산업육성 방안 수립 연구』, 수탁보고서.

산업연구원, 산업다양성지수, 내부자료, 산업연구원

산업연구원, 지식제조업 및 지식서비스업 사업체수, 종사자 수, 내부자료, 산업연구원

이현선, 박태규(2007), “지방세 추계모형 연구 : 지수평활법을 중심으로”, 『한국지방재정논집』, 12(2), 65-90.

장재홍․정준호․정종석․허문구․서정해(2006), 『혁신활동의 지역 간 비교분석』, 연구보고서, 산업연구원.

장재홍·송하율·김홍석·허문구·김찬준·변창(2014), 『창조산업의 공간 분포와 집적 형성 요인 분석』, 연구보고서, 산업연구원.

조임곤(2001), “지방세 수입 예측 기법의 탐색 및 활용”, 『한국행정학보』, 35(4), 261-273.

통계청(KOSIS), 광업제조업조사, https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021 .2. 25).

통계청(KOSIS), 국내인구이동, https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021. 2. 25).

통계청(KOSIS), 대학교 교원 수, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_1YL8901&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 15).

통계청(KOSIS), 대학교 수, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_1YL21181&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 15).

통계청(KOSIS), 문화기반시설총람, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_ 1YL20931&conn_path =I3/(접속일 : 2021. 2. 6).

통계청(KOSIS), 사업체노동실태현황, https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021. 1. 21).

통계청(KOSIS), 사회복지시설, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_ 1YL20941&conn_path=I3/(접속일 : 2021. 2. 10).

통계청(KOSIS), 의료기관병상 수, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_1YL20971&conn_path=I3/(접속일 : 2021. 2. 15).

통계청(KOSIS), 인구당 사설학원 수, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_1YL21191&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 15).

통계청(KOSIS), 인구동향조사, https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021 . 1. 22).

통계청(KOSIS), 전국사업체조사, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_ 1YL20841&conn_path=I3 (접속일 : 2021. 1. 21).

통계청(KOSIS), 주택총조사, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL 202004&conn_path=I3https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021. 2. 5).

통계청(KOSIS), 지역별 고용조사, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_ 1ES3A02S&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 20).

통계청(KOSIS), 지역소득통계, https://kosis.kr/statisticsList/(접속일 : 2021. 1. 25).

통계청(KOSIS), 지역안전등급현황, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId= DT_1YL20341&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 15).

특허청, 지식재산권통계, https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=138&tblId=TX_13801_ A051_2&conn_path=I3(접속일 : 2021. 2. 17).

한국과학기술평가원(KISTEP), 지역별 연구개발조사보고서, 연도별.

한국교육개발원, 교육통계서비스, https://kkess.kedi.re.kr(접속일 : 2021. 2. 1)

허문구(2015), 『지역별 인재유인력의 공간분포와 특성분석』, 이슈페이퍼, 산업연구원.

허문구(2016), “인재확보역량의 지역분포와 정책적 시사점”, e-KIET, 산업연구원.

허문구·이상림·정윤선·김은정·이소영·박형진(2014), 『지역의 인구경쟁력 분석과 정책적 시사점』, 이슈페이퍼 2014-351, 산업연구원.

許文九·張在洪·呉世弘, 2014, “韓国における創造都市の空間分布と特性分析”, 『日本都市学会年報』, Vol. 47, pp.283~292.

Florida. Richard(2005), Cities and the Creative Class, Routledge.