신기술 분야로 주목받고 있는 빅데이터, 이차전지, 수소 분야 주요 직무 종사자의 21.1%는 일의 내용과 자신의 전공이 일치하지 않는다고 인식하고 있고, 일-전공이 일치할수록 자신의 경력과 조직에 대한 심리적 애착, 전반적 업무 성과가 증진되는 것으로 나타났다.

이는 빅데이터, 이차전지, 수소 분야와 같은 신기술 분야 기업의 인사 관리에서도 해당 직무에서 요구하는 지식과 스킬, 관련 전공과 필요 교육 수준에 관한 정보를 구체적으로 제시·활용하는 것이 중요하며, 기업과 대학의 긴밀한 협업을 통한 교육과정 개발과 운영이 필요함을 시사한다.

한국직업능력연구원(원장 고혜원)은 4일 ‘KRIVET Issue Brief 282호(‘빅데이터, 이차전지, 수소 분야 주요 직무 종사자의 학력·스킬·전공 미스매치와 개인-환경 적합성, 몰입, 성과’)’를 통해 신기술 분야 주요 직무 종사자의 학력·스킬·전공 미스매치 현황과 그것이 개인-환경 적합성, 경력 몰입, 조직 몰입, 성과에 미치는 영향을 분석한 결과를 발표했다.

※ 고용노동부 및 한국직업능력연구원의 ‘2023년 빅데이터, 이차전지, 수소 분야 주요 직무 종사자의 인력 수급 및 직무 수행에 관한 설문조사’를 통해 수집된 원자료를 분석

※ 빅데이터, 이차전지, 수소 분야 관계 전문가들의 협의로 선정된 분야별 주요 직무(빅데이터 분석가, 빅데이터 엔지니어, 이차전지 셀 개발, 이차전지 공정·요소 기술, 수소 생산 설비 제조·관리, 수소 충전소 관리)에 현재 종사하고 있으며 조사 참여에 동의한 총 408명을 대상으로, 학력·스킬·전공 미스매치, 개인-조직 적합성, 개인-직무 적합성, 경력 몰입, 조직(정서적) 몰입, 맥락 성과, 과제 성과 등을 조사

주요 분석 결과(KRIVET Issue Brief 282호 참조)는 다음과 같다.

빅데이터, 이차전지, 수소 분야 주요 직무 종사자의 33.3%는 학력이, 38.0%는 스킬이, 21.1%는 전공이 각각 미스매치라고 인식하고 있었다.

자신의 교육 수준이 일의 내용 수준보다 높다는 응답(과잉 학력)은 7.6%, 낮다는 응답(과소 학력)은 25.7%로 각각 나타났다.

자신이 보유한 스킬 수준이 일에서 요구하는 스킬 수준보다 높다는 응답(과잉 스킬)은 9.8%, 낮다는 응답(과소 스킬)은 28.2%로 각각 조사됐다.

일의 내용과 자신 전공의 일치 수준은 ‘일치하지 않음’ 21.1%, ‘다소 일치’ 39.0%, ‘대체로 또는 잘 일치’ 40.0%로 각각 집계됐다.

학력·스킬·전공 미스매치는 조직·직무 적합성과 몰입 및 성과에 영향을 미치며, 학력과 스킬이 과잉일 때보다는 적정일 때, 그리고 전공이 잘 일치할수록 긍정적 영향을 주었다.

적정 학력 집단이 과잉 학력 집단보다 개인-직무 적합성을 긍정적으로, 적정 스킬 집단이 과잉 스킬 집단보다 개인-조직 적합성과 조직 몰입 수준을 높게 인식했다.

전공 미스매치는 조사한 모든 요인(개인-조직 적합성, 개인-직무 적합성, 경력 몰입, 조직 몰입, 맥락 성과, 과제 성과 등)에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이번 연구를 수행한 한국직업능력연구원 김대영 선임연구위원은 “빅데이터, 이차전지, 수소와 같이 변화가 빠른 신기술 분야에서도 인재를 채용할 때, 재직 근로자 대상 직무 공시제나 직무 전환 배치를 시행할 때 스킬, 적정 교육 수준, 전공 등 직무에 관한 정보를 구체적으로 제공해 미스매치를 해소해야 한다. 그리고 신기술 분야는 여러 부문 간 융복합적 특성이 두드러지므로 산업계와 대학이 긴밀히 협력해 현장에서 필요로 하는 현업 적용 가능성 높은 교육과정을 개발·운영하는 것이 중요하다”고 밝혔다.