"앞으로의 내 일자리는??" SBTC 와 RBTC 를 살피며

 

 

거시경제학과 노동경제학쪽을 살펴보면서

거시경제학에 한 계산에서는 국가단위나 기업단위에서 교육이 임금에 영향을 준다고 한다. 더 높은 교육을 받을수록 임금이 더 높은 직업을 가질 수 있고, 소득주도성장으로 이끌 수 있다고, '교육만이 살 길'이라며 교육열을 높였다.

 

하지만,

요즘 노동경제학에서 나온 계산에서는 개인단위로 보았을 때, 교육이랑 임금이랑 별 연관성이 없다고 한다. 그렇다.

미국이나 오스트리아 등 선진국들을 살핀 결과물인데도 불구하고, 이제 대부분 대졸이라서 대학교졸업장이 더 이상 프리미엄역할 을 할 수 없다는 이야기이고, 공교육이 이미 정체되어서, 학교서 배운 것들이 지금 일자리를 구하는 것에 직접적인 도움을 주지 못한다고 볼 수 있다.

 

단순히 대학만 나온다고 취직되지 않는 현실이다.

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경제와 기업은 땔래야 땔수 없는 사이라, 경제발전을 먼저 훑어보고자 한다.

 

지금까지 경제발전을 크게 보면, 세 가지로 볼 수 있다.

1. 노동집약
2. 자본집약
3. 기술집약

 

예전에는 노동집약이었다. 공장직이나 노동을 뛰면서, 저렴한 임금으로 경쟁우위를 선점할 수 있었다. 기업들도 싼 임금을 유지하며, 사람들을 고용하였다. 하지만 이 부분은 중국으로 넘어가고, 지금은 인도나 동남아쪽으로 넘어간다. 삼성도 베트남에 공장을 두고 있지만, 언젠가는 다른 곳으로 넘어가야할 때가 온다.

 

그 다음은 자본집약이다. 국민 소득이 높아지면, Cobb-Douglas Production Function에 따라, 자연스레 노동을 버리고 자본으로 넘어간다. 국민소득 3만달러를 선포했다는 것은 임금이 3만달러라는 것이므로, 차라리 더 저렴한 자동화나 로봇기계에 의존해야한다. 지금은 AI기술로 투자하면서, 무인시스템이 열풍이 부는데, 당연히 노동과 자본사이의 충돌이 일어난다. 수백명이 필요했던 공장에서 기계로 대체되며 더이상 사람이 필요없게 된다.

 

Cobb-Douglas Production Function  Y=A(L^beta)(K^alpha) Y = total production (the real value of all goods produced in a year or 365.25 days) L = labor input (the total number of person-hours worked in a year or 365.25 days) K = capital input (a measure of all machinery, equipment, and buildings; the value of capital input divided by the price of capital) A = total factor productivity  출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Cobb%E2%80%93Douglas_production_function

그리고 지금은 기술집약으로 바뀌었다. Cobb-Douglas Production Function에서는 과학기술 발전이 총생산량을 늘리면서, 자본과 노동의 수요가 함께 늘어갈 것으로 보였지만, 현실에서는 과학기술발전에 오로지 고기술 자본투자율을 높였다. 이렇게 기업에서는 고용할 때 고기술을 다룰줄 아는 고학력자를 찾는다고 된다. 그래서 과학기술발전을 고학력자 중심으로 된다고 하여, Skil-biased Technology Change로 본다.

숙련편향적 기술진보(SBTC: Skill-Biased Technological Change) 숙련인력에 대한 수요와 보상수준이 높아지는 방향으로 기술이 변화하고, 고학력자의 상대적 임금수준 향상, 실업률 하락한다. 한국은 1990년대중반까지는 공급 증가가 수요증가를 상회하여 대졸자의 상대 임금이 하락

하지만, 현실에서는 흔히 '경력이 있는 신입'을 뽑는다는 소리를 한다. 아쉽게도 지금은 졸업 후 뛰어든다고 바로 취직하지 못한다. 이 농담같지만 농담같지않은 말이 무엇을 이야기하는 것일까?

기술을 가진 신입을 찾는다는 것으로 과학기술발전로 인해, 경력/기술을 가진 고고고고학력자 노동자를 찾게 만든다고 하기 보다는 그 이상을 생각해야할거 같다. 대체 노동시장은 어떻게 변해가고 있는 걸까?

 

snl 면접전쟁, tvn방송

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그래서 RBTC(Routine-Biased Technological Change)를 보게 되었다. 

 

Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring by Maarten Goos et al.

The Routine-Biased Technical change hypothesis: a critical review, by Sebastian and Biagi

정형편향적 기술진보(RBTC, Routine-Biased Technological Change) 반복적인 업무를 대체하는 방향으로 기술변화가 진행반복적 업무는 주로 중간층 직업이 수행하고 있기 때문에, 기술변화는 일자리 양극화를 초래

 

The Routine-Biased Technical change hypothesis: a critical review에서는 아래와 같이 구분한다.

	High Skill	Low Skill
Routine	사무직	공장직
Non-routine	전문직	청소부, 수리공 등

노동의 종류를 4가지로 분류하였는데, 여기서 Routine특징이 있는 직업은 사라질 수 있다는 것이다. 이 논문기반으로 본 시각으로는 회계사나 단순 사무직들이 AI나 프로그램으로 대체되고, 같은 일을 반복하는 공장직도 대체된다.

사무일이 프로그램으로 대체되는 예시

하지만 남아있는 것은 Non-routine이다. 전문직과 청소부,수리공 등등 직업들이다. 이 분야는 Non-routine이라서 앞으로 다가올 4차산업혁명 기술발전에 영향력이 크지 않고, 반복적인 일이 아니라서 대체되기가 어렵다는 판단이다. 이 때문에 일자리 양극화가 생겨나서, 노동임금차이가 극대화가 일어나고, 소득불균형으로 이끌 수 있지 않을까라는 시각도 있다.

 

 

 

 

 

 

 

여기서 더 나아가면, Cognitive한 일자리는 지켜진다고 볼 수 있다. 단순히 회사에서 시킨 일이나 반복되는 일만 하는 사람들은 사라지고, 스스로 판단하고 생각하는 직종들만 남는다고 볼 수 있다.

공장직에서도 모든 공장일 하는 사람들이 사라지는 것이 아니라, 기계를 관리하고, 긴급조치를 취할 줄 알고, 여러가지 에러들을 고칠 줄 아는 사람이 살아남고, 사무직에서도 계산해서 나온 결과물을 보고 생각해 결정하는 사람들만 남는다.

아무리 전문직이라고 해도, 의사가 그냥 보고 수술만 한다면, 사라질 수 있지만, 환자와 대화 심리의 중요성 그리고 소통이 강조가 되면 의사가 살아남고, 비슷하게 변호사도 살아남는다. 또한 단순한 과거데이터를 바탕으로 판단내리는 것이 아닌, 새로운 수술이나 진료 그리고 새로운 법안과 시대에 맞는 판결을 내리는 변호사일경우는 AI대체 위험성에서 벗어 날 수 있다고 생각한다. 

앞으로는 Cognitive와 Non-cognitive도 볼만할 것같다.