[현안분석]KDI 경제전망, 2025 하반기 최근 낮은 실업률의 원인과 시사점 > 자료실

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1. 문제 제기

최근 저조한 성장세에도 불구하고 실업률은 낮은 수준에 머물러 있어, 경기와 실업률 간의 괴리 현상에 대한 관심이 증대

• 코로나19 위기 이전 3%대 중후반에서 안정적 흐름을 보였던 실업률은 2021년 들어 빠르게 하락한 후 2%대 중후반의 낮은 수준을 지속
• 2021년 이후 경제성장률이 둔화되기 시작하였음에도 불구하고 실업률은 여전히 낮은 수준을 지속하고 있어, 노동시장에 구조적 변화가 발생했을 가능성을 시사

본고에서는 낮은 실업률이 지속되고 있는 현상을 노동시장의 구조 변화 관점에서 분석하고자 함.

 

2. 실업률 하락의 구조적 요인

실업률과 경기 상황의 괴리는 주로 1) 구직 포기가 증가하는 경우, 또는 2) 매칭효율성이 증가하는 경우 관찰됨.

구직 포기 인구가 증가하는 경우, 경기 상황에 관계없이 실업률이 하락할 수 있음.

• 실업률은 경제활동인구 대비 실업자의 수로 정의되는데, 국가데이터처 경제활동인구조사 기준으로 조사 기간 중 비취업상태였던 인구 중 지난 4주 내 구직활동을 한 경우에만 실업자로 분류되고 나머지는 비경제활동인구로 분류
• 경기가 부진한 상황에서 구직에 대한 전망 악화 등으로 구직활동을 포기하는 인구는 비경제활동인구로 분류됨.
  - 이들은 구직 의향이 있었다는 점에서 사실상 잠재적 실업자로 볼 수 있으나, 통계분류상 실업자로 분류되지 않음.
• 따라서 구직 포기 증가로 ‘실업→비경제활동’ 이행이 증가하면 경기하강기에도 실업률이 하락할 수 있음.

매칭효율성의 개선 또한 주어진 경기 상황에서 실업률을 낮추는 요인으로 작용

• 매칭효율성은 구인-구직 간 연결의 원활함 정도를 나타내는 개념으로, 구인-구직 정보에의 접근성 및 공공⋅민간 고용서비스의 수준 등을 반영
• 매칭효율성이 높아지면 구직자 수와 구인공고 수가 동일하더라도 더 많은 매칭(=신규고용)이 발생하므로 실업률이 하락함.
• 예를 들어, 고용 여건이 동일한 두 경제가 존재한다고 할 때, 한 경제에서는 구인-구직이 신문광고를 통해 이루어지고 다른 경제에서는 디지털 플랫폼을 통해 이루어진다면, 동일한 고용 여건에도 불구하고 후자의 경제에서 실업률이 더 낮을 수 있음.

본고에서는 구직 포기 증가 및 매칭효율성 개선 추이를 각각 살펴보고, 각 요인이 최근의 실업률 하락에 얼마나 기여하였는지 추산하고자 함.

3. 구직 포기 증가

본고에서는 ‘쉬었음’ 인구의 비중을 근로연령층의 구직 의향을 반영하는 지표로 사용

• 일하거나 구직활동을 하지 않는 인구는 비경제활동인구로 분류되는데, 대부분의 비경제활동인구는 학업, 가사⋅육아, 건강 문제 등 경제활동에 참여하지 못하는 특정한 이유가 있으나, 구체적인 사유가 없는 경우도 존재
  - 20대는 주로 ‘학업 및 취업준비’, 30~50대는 ‘가사⋅육아’, 60세 이상은 ‘연로⋅심신장애’로 인한 비경제활동 비중이 상대적으로 높게 나타남.
  - 구체적 사유 없이 비경제활동 상태에 머물러 있는 인구는 ‘쉬었음’으로 분류
• 특정한 이유 없이 경제활동이나 구직활동을 하지 않는 인구 중에는 실제 일할 의향이 있으나 구직을 포기한 집단이 포함되어 있을 것으로 판단되므로, ‘쉬었음’ 인구 비중의 증가는 근로연령층의 근로 및 구직 의향의 저하로 해석할 수 있음.

생산가능인구 대비 ‘쉬었음’ 인구의 비중은 지속적인 증가 추세에 있으며, 특히 2015~20년 기간 동안 가파른 증가세를 나타냄.

• 2005년 당시 15세 이상 생산가능인구의 3.2%(123만명) 수준이었던 ‘쉬었음’ 인구는 2015년 이후 증가세가 크게 확대되어 2025년에는 생산가능인구의 5.6%(254만명)가 ‘쉬었음’ 상태에 있는 것으로 나타남.

 

연령별로는 젊은 연령층에서 ‘쉬었음’ 인구의 비중이 상대적으로 크게 증가했으며, 특히 20대의 ‘쉬었음’ 인구 비중이 다른 연령층보다 큰 폭으로 증가

• 2005~25년 기간 동안 20대 생산가능인구가 694만명에서 575만명으로 17% 감소하였음에도 불구하고, 같은 기간 20대 ‘쉬었음’ 인구는 25만명에서 41만명으로 64% 증가
  - 이에 따라 2005년 생산가능인구 대비 3.6% 수준이었던 20대 ‘쉬었음’ 인구의 비중은 2025년 7.2%로 증가하며 다른 연령집단 대비 높은 증가세를 나타냄.
• 20대 비경제활동인구를 사유별로 살펴보면, 혼인연령 증가로 ‘가사⋅육아’의 비중이 감소세를 이어가는 가운데 예비 구직자로 볼 수 있는 ‘통학⋅취업준비’의 비중이 2015년 이후 정체되면서 ‘쉬었음’ 인구의 상대적 비중이 증가한 것으로 나타남.

이는 청년층을 중심으로 근로연령층의 노동시장 참여 의지가 약화되고 있음을 시사

• 잠재성장률 둔화로 양질의 일자리 창출 여력이 제한된 가운데 노동시장 이중구조가 심화됨에 따라 정규직 취업 경쟁이 격화된 것이 하나의 이유일 수 있음.
  - 실제로 20대 ‘쉬었음’ 인구 중 30.9%는 ‘원하는 일자리를 찾기 어려워 쉬고 있다’고 응답 국가데이터처, 「경제활동인구조사」 비경제활동 부가조사, 2024를 이용하여 저자 계산. 하고 있으며, ‘통학⋅취업준비’로 분류된 예비 구직자층 또한 증가세가 정체되고 있다는 것은 청년층의 노동시장 참여 의지 약화를 시사

4. 매칭효율성 개선

Barnichon and Figura(2015) R. Barnichon and A. Figura의 모형을 준용하여 추정한 매칭효율성은 2015~25년 기간 동안 약 11% 증가한 것으로 분석됨.

• 이는 구직자 수와 구인공고 수가 동일하다는 가정하에서 신규채용의 수가 100개에서 111개로 증가하였음을 의미

매칭효율성 개선은 디지털 구인구직 플랫폼의 확산 등 매칭 기술의 발전에 주로 기인한 것으로 나타남.

• 디지털 구인구직 플랫폼은 높은 정보 접근성 및 데이터 기반의 매칭 기능을 통해 보다 효율적으로 구인자와 구직자를 연결
• 2000년대 이후 국내 디지털 채용시장은 지속적인 성장세를 보였으며, 2010년대 이후 모바일 채용 플랫폼 및 AI 기반 매칭 기술 등이 도입되며 서비스가 고도화되는 추세
• 이에 따라 2015년 당시 32% 수준에 불과했던 공공⋅민간 직업알선기관을 통한 구직 비중은 2025년 71%로 증가하며 대표적인 구직 경로로 자리 잡음.

인구구조 변화로 인한 구직자의 구성 및 분포 변화 또한 매칭효율성 개선에 기여하였는데, 이를 ① 구직자 특성 구성효과, ② 구직자 분포 구성효과, ③ 분산효과로 분해

• ① 구직자 특성 구성효과: 구직자 특성에 따라 구직효율성이 상이할 수 있으며, 구직자 풀에서 구직효율성이 높은(낮은) 구직자 비중이 증가하면 전체 매칭효율성은 증가(감소)
• ② 구직자 분포 구성효과: 산업 특성에 따라 매칭효율성이 다를 수 있으며, 매칭효율성이 높은(낮은) 노동시장에 구직활동이 집중될수록 전체 매칭효율성은 증가(감소)
• ③ 분산효과: 구직자의 산업 간 이동이 자유롭지 않은 상황에서, 산업 간 구인⋅구직 여건의 불균형이 커질수록(예: 특정 산업에 채용공고가 집중) 전체 매칭 건수는 감소(=매칭효율성 감소)

분해 결과, 2020년 이전 매칭효율성의 개선은 대부분 구직자 분포 구성효과에 기인하였으며, 최근에는 분산효과 감소의 영향이 확대된 것으로 나타남.

• (구직자 분포 구성효과) 인구구조 변화로 매칭효율성이 상대적으로 높은 산업에 구직활동이 집중되면서 전체 매칭효율성이 개선
  - 매칭효율성은 산업별로 상이한데, 중장년층은 매칭효율성이 높은 건설업 및 사업시설 관리⋅지원 부문에서, 청년층은 매칭효율성이 낮은 도소매⋅숙박 부문에서 주로 구직활동을 하는 것으로 나타남.
  - 인구구조 변화로 중장년 구직자의 비중이 확대되고 청년층 구직자의 비중은 축소되면서 매칭효율성이 높은 산업에 구직활동이 집중된 것으로 풀이할 수 있음.
• (분산효과) 산업 간 구인⋅구직 여건 불균형의 완화도 매칭효율성 개선에 상당한 영향을 미쳤으며, 특히 2020년 이후 기여도가 크게 확대
  - 상대적으로 구직 여건이 양호했던 산업(제조, 교육)의 노동수요가 조정된 반면, 구직 여건이 열악했던 산업(도소매⋅숙박)에서는 노동공급이 감소하면서 산업 간 구인⋅구직 여건의 불균형이 완화된 것으로 나타남.
• 구직자 특성 구성효과의 기여도는 상대적으로 미미함.

5. 노동시장의 구조적 변화가 실업률 하락에 미치는 영향

본 절에서는 반사실적 분석을 통하여 구직 포기 증가 및 매칭효율성 개선이 최근의 낮은 실업률에 얼마나 기여하였는지 정량적으로 살펴보고자 함.

먼저 20대 ‘쉬었음’ 인구 비중의 증가세가 실제보다 완만하였을 경우를 상정한 반사실적 분석을 통하여 구직 포기 증가가 실업률 하락에 미친 영향을 살펴봄.

• 20대 ‘쉬었음’ 인구 비중이 2015년 수준(4.4%)을 유지하였을 경우(시나리오 1)와 2015년 이전 추세를 따라 완만하게 증가하였을 경우(시나리오 2)에 대한 가상의 실업률을 구하고, 이를 실제 실업률과 비교함.
  - 가상 시나리오하에서 2025년 기준 20대 ‘쉬었음’ 인구는 41만명에서 25~32만명으로 감소하며, 감소한 20대 ‘쉬었음’ 인구는 구직활동을 하였다고 가정

분석 결과, 20대의 구직 포기 증가는 실업률에 상당한 하방 요인으로 작용한 것으로 나타남.

• 20대 ‘쉬었음’ 인구 비중 증가세가 실제보다 완만하였다고 가정할 경우, 2025년의 실업률이 0.4~0.7%p 상승하는 것으로 나타남.
• 20대의 구직 포기 증가는 2015년 대비 2025년 실업률 하락폭 0.9%p(3.6%→2.7%)의 45~71%를 설명함.

다음으로 매칭효율성 증가세가 실제보다 완만하였을 경우를 상정한 반사실적 분석(부록 참조)을 통하여 매칭효율성 개선이 실업률 하락에 미친 영향을 추산함.

• 2015년 이후 매칭효율성 개선이 없었을 경우(시나리오 1)와 개선세가 실제보다 완만하였을 경우(시나리오 2)를 각각 분석함.
  - 시나리오 2에서는 각 시점의 매칭효율성 증가율이 실제의 절반이었다고 가정

분석 결과, 매칭효율성의 개선 또한 실업률에 작지 않은 하방 요인으로 작용한 것으로 나타남.

• 매칭효율성의 증가세가 실제보다 완만하였다고 가정할 경우, 2025년의 실업률이 0.2~0.4%p 상승하는 것으로 나타남.
• 매칭효율성 개선은 2015년 대비 2025년 실업률 하락폭 0.9%p(3.6%→2.7%)의 23~45%를 설명

종합하면, 노동시장의 구조적 변화는 2015~25년 기간 동안 실업률 하락폭의 68% 이상을 설명하며, 구조적 변화가 없었을 경우 실업률은 현재보다 0.6%p 이상 높았을 것으로 판단됨.

6. 결론 및 시사점

최근 경기 둔화에도 불구하고 낮은 실업률이 지속되는 현상에는 매칭효율성 개선이라는 긍정적인 측면과 근로연령층의 구직 의향 감소라는 부정적인 측면이 모두 존재

• 두 요인이 코로나19 위기 이전부터 실업률에 대한 지속적 하방 요인으로 작용한 가운데, 코로나19 위기 이후 노동수요도 증가하면서 실업률이 급락한 것으로 볼 수 있으며, 최근 고용 여건 둔화에도 불구하고 실업률이 낮은 수준을 지속
• 매칭 기술의 발전과 인구구조 변화로 구인-구직 간 연결의 효율성이 크게 개선되며 실업률에 지속적인 하방 요인으로 작용
• 이와 함께 청년층을 중심으로 구체적 사유 없이 구직활동을 하지 않는 인구가 증가한 것 또한 기술적으로 실업률 지표의 하락을 초래

이는 낮은 실업률이 반드시 고용 여건의 개선을 의미하지는 않음을 의미

• 실업률 하락의 상당 부분이 청년층의 노동시장 이탈에 기인한다는 것은 기업의 일자리 창출 여력이 감소하고 노동시장 이중구조가 심화되면서 양질의 정규직 취업 가능성에 회의적인 청년층이 아예 구직을 포기하는 비중이 증가하고 있음을 시사
• 이처럼 청년층의 구직 의욕을 약화시키는 경제구조가 고착화될 경우, 이미 축소되고 있는 인적자원의 활용도마저 감소할 수 있으며 사회통합에도 걸림돌로 작용할 우려

따라서 매칭효율성 제고를 위한 노력을 지속하는 한편 노동시장 이중구조를 완화하기 위한 노력을 병행하여 노동시장 참여 유인을 강화할 필요

• 기업의 생산성 향상을 통하여 양질의 일자리를 창출할 여력을 확보하고, 노동시장 이중구조를 완화하는 한편 산업수요에 부합하는 인적자원을 육성하는 방향으로 교육 체계를 점진적으로 전환해 나가는 것이 바람직
• 아울러 장기 비구직자의 노동시장 복귀를 위한 지원 체계의 보다 면밀한 설계를 위해 ‘쉬었음’ 인구의 증가에 대한 추가적인 심층 분석을 지속할 필요
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관련링크

• https://youtu.be/k_zG2ZuYGkA 33회 연결
• https://kdi.re.kr/research/analysisView?art_no=3723 32회 연결

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