보고서 1 · 7장

인력수급 시사점

산업별 실질부가가치 전망에 취업계수를 곱해 취업자 수요를 전망하고, 성장산업·정체산업과 시나리오별 인력수급 위험을 정리한다.

본문 초안재현 · 패키지 완비갱신 2026-10-08
바로가기https://aiforalab.com/gva-scenario-2025-2035/report-gva/s7-labor/
알림 2026-10 기준선 정비판 — BOKDPM 장기값(잠재성장률 1.8% 등), 실질금리 투입형(1차 차분), 노동공급(중장기 인력수급 전망), 시나리오 레버 연결, 정합화 절차를 바꾸어 수치를 다시 계산하였다(기준 2035년 2,609조 원, 연 1.82%; 이전 판 2,689조 원, 연 2.13%). 변경 전후 비교는 각 장 재현 패키지 README에 있다.

제1절 취업계수 방식

산업별 노동수요(취업자)는 취업계수와 실질부가가치의 곱으로 전망한다.

취업자(i, t) = 취업계수(i, t) × 실질부가가치(i, t)

취업계수는 경제활동인구조사의 산업 대분류(19개) 취업자를 같은 분류로 묶은 36개 산업 실질부가가치로 나눈 값이다(10억 원당 명). 대분류마다 기준 수준은 2023–2025년 3개년 합계의 비율로 정해 2024년에 두고, 추세는 2013–2025년 로그 취업계수의 최소제곱 기울기로 정한다. 전망 기간의 취업계수는 기준 수준에서 이 추세로 연장하며, 같은 대분류에 속한 산업은 같은 취업계수를 쓴다. 이 취업계수 경로를 5장의 시나리오별 최종 부가가치 전망에 곱한다.

제2절 총량 — 부가가치는 늘고 취업자는 조금 줄어든다

시나리오 2025년 실적 2035년 연평균(2025–35)
S1 기준 2,868만 명 2,856만 명 −0.04%
S2 공급제약+위기 2,852만 명 −0.06%
S3 제약완화 2,860만 명 −0.03%
S4 기술도약 2,852만 명 −0.06%
S5 지정학 2,861만 명 −0.02%

전산업 실질부가가치가 연 1.82% 늘어나는 동안 취업자는 2035년까지 12만 명(연 0.04%) 줄어든다. 취업계수가 대부분 산업에서 꾸준히 낮아져(노동생산성 상승) 부가가치 증가를 상쇄하고도 조금 남기 때문이다. 기준 시나리오의 취업자는 2030년(2,867만 명)에 가장 많고 그 뒤 줄어든다. 시나리오 간 2035년 취업자 차이는 10만 명 안팎으로, 거시 시나리오보다 산업 구성의 변화가 인력수급에 더 큰 영향을 준다.

고용노동부·한국고용정보원 「2024~2034 중장기 인력수급 전망」은 취업자가 2024→2029년 36.7만 명 늘고 2029→2034년 30.3만 명 줄 것으로 보았다. 본 연구의 기준 시나리오는 같은 기간 17.2만 명 늘고 5.2만 명 줄어, 전반기 증가·후반기 감소의 방향은 같지만 크기는 작다. 두 전망은 정의와 작성 방법이 다르다. 인력수급 전망은 전체 취업자를 대상으로 하고, 본 연구는 19개 대분류 취업자의 노동수요를 부가가치 전망과 취업계수로 계산하며 인구 구조나 경제활동참가율 같은 인력공급 여건을 직접 반영하지 않는다. 본 연구의 전망은 인력수급 전망에 맞추어 조정하지 않았다.

제3절 산업 구성의 재편

[표] 기준 시나리오(S1) 2025→2035년 취업자 변화 — 증가 상위·감소 상위

구분 산업 변화 변화율
증가 의료·보건·사회복지 +145만 명 +45.7%
컴퓨터·전자·광학기기 +99만 명 +62.0%
출판·방송·영상·정보 +16만 명 +18.9%
통신업 +10만 명 +31.2%
감소 도소매 −99만 명 −30.7%
숙박·음식점 −47만 명 −20.5%
기타 서비스 −25만 명 −22.0%
교육서비스 −23만 명 −12.1%
금융·보험 −18만 명 −22.7%
토목건설 −12만 명 −22.0%

의료·보건·사회복지는 고령화에 따른 수요 증가로 2035년 전체 취업자의 16.2%(2025년 11.1%)를 차지하게 된다. 컴퓨터·전자·광학기기의 증가는 제조업 대분류의 공통 취업계수를 이 산업의 빠른 부가가치 증가에 그대로 적용한 결과이므로 과대평가되었을 가능성이 크다. 이 산업의 제조업 내 부가가치 비중이 2025년 36.5%에서 2035년 53.9%로 오르기 때문이다. 제조업 전체로는 42만 명 늘고 나머지 제조업 12개 산업은 57만 명 줄어든다. 도소매·숙박음식·교육·금융은 취업계수 하락이 부가가치 변화를 웃돌아 취업자가 줄어든다.

제4절 인력수급 시사점

  1. 성장산업의 인력 확충. 보건·복지와 정보통신, 전자·정밀 제조는 인력 수요가 늘어난다. 양적 확충과 함께 숙련 고도화가 필요하다.
  2. 감소산업의 재배치. 도소매·숙박음식·교육·금융·건설은 취업자가 줄어든다. 급격한 감원보다 전직·재훈련으로 성장 부문으로 옮겨 가도록 지원해야 한다.
  3. 시나리오보다 구조. 거시 시나리오에 따른 총량 차이는 작고 산업 간 재배분은 크다. 인력수급 계획은 총량보다 산업·직종 구성의 변화에 대비해야 한다.

제5절 한계와 정정

  • 같은 대분류의 산업은 같은 취업계수를 쓴다. 대분류 안에서 부가가치 비중이 크게 바뀌는 산업(컴퓨터·전자 등)의 취업자는 과대 또는 과소 평가될 수 있다.
  • 취업계수 기준 수준을 2023–2025년 평균(2024년 위치)에 두어, 2026년 취업자가 2025년 실적보다 낮게 시작한다(S1 2026년 2,853만 명).
  • 일부 대분류는 취업계수 추세의 설명력이 낮다(건설·숙박음식·보건복지).
  • 3장의 외생 취업자 수(노동공급 기준, 2035년 기준 시나리오 2,876만 명)와 이 장의 노동수요(2,856만 명)는 정의와 산출 방법이 달라 같지 않다.
  • 2026-10-08 정정. 이전에 게시한 노동수요 자료는 정합화 이전 산업모형 경로(부가가치 연 4%대 증가)를 써서 2035년 취업자를 3,570만–3,657만 명으로 과대하게 계산하였다. 최종 부가가치 전망을 써서 다시 계산하였으며, 이전 판은 비교를 위해 보관한다.
  • 2026년 10월 기준선 정비. 투입 부가가치를 5장 정비판 최종 전망(2025–2035년 연평균 1.81–1.83%)으로 바꾸어 다시 계산하였다. 2035년 취업자는 이전 판(2,899만–2,911만 명)보다 43만–59만 명 적고, 2025년 대비 증감은 모든 시나리오에서 증가에서 감소로 바뀌었다. 취업계수의 기준 수준·추세는 바꾸지 않았으므로 두 판의 차이는 모두 투입 부가가치에서 생긴다.

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재현 패키지

데이터 입수 → 분석 → 결과 도출재현 · 패키지 완비

2026-10 정비판. 경제활동인구조사 대분류 취업자와 36개 산업 실질부가가치로 취업계수의 2023–2025년 기준 수준과 2013–2025년 로그 추세를 구해 5장 정비판 최종 부가가치 전망(S1–S5)에 곱해 2026–2035년 산업별 취업자를 산출한다. 이전 판·최초 판 게시 파일의 바이트 단위 재현, 중장기 인력수급 전망과의 비교를 함께 하며 검증 셀이 47개 항목을 대조한다.

필요한 것: ONLINE=1로 공개 원천을 다시 받을 때만 ECOS 인증키(환경변수 API_KEY_BOK)가 필요하다 · 대분류 공통 계수를 쓰는 산업(컴퓨터·전자 등)의 수치를 인용할 때는 부가가치 비중 배분의 한계를 함께 적는다

R 사용: R은 쓰지 않는다(로그 선형 추세는 numpy 최소제곱으로 계산한다).

실행: pip install -r requirements.txt 후 python run_all.py. 마지막 노트북의 검증 셀이 원고 수치와 대조하며, 다르면 실행이 멈춘다.

입수

  • ipynb01_입수.ipynb고정 입력 SHA-256·구조 검증, 분기→연간 집계, ONLINE=1이면 통합 번들·포털 파일·ECOS 901Y027·200Y104를 다시 받아 대조실행 결과 보기.ipynb
  • mddata/inputs/PROVENANCE.md입력의 출처·수집 시점과 주 투입(정합화 후 최종 전망)의 원본 동일성 확인 기록파일

분석

  • ipynb02_분석.ipynb대분류 취업계수 이력, 기준 수준·로그 추세, 계수 경로, 최종 전망 투입 노동수요, 이전 판 재현, 대안 명세 비교실행 결과 보기.ipynb
  • pysrc/labor_demand.py입수·집계·추정·전망·뷰어 JSON 직렬화·명세 비교 함수파일

결과

  • ipynb03_결과.ipynb원고 표·그림, 이전 판·인력수급 전망과의 비교표, 포털 게시본 대조, 주 산출물·이전 판 재현 검증 셀(47개)실행 결과 보기.ipynb
  • jsonoutput/labor_demand_viewer_data.json주 산출물: 최종 전망 투입 노동수요(포털 뷰어 자료)파일
묶음 파일 41개와 SHA-256
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