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인프라동향

이공계 연구직의 일자리 변화와 경력이동성 분석

  • 등록일2024-12-03
  • 조회수567
  • 분류인프라동향 > 기타 > 기타

 

 

이공계 연구직의 일자리 변화와 경력이동성 분석



◈본문

1.도입 : 배경 및 조사 필요성 등

▪ 최근 환경 변화가 빨라지고 고용시장의 불안정성이 증가함에 따라 한 조직 내에서의 경력개발에서 벗어나 개인의 전 생애에 걸쳐 동시다발적이고 경계가 모호하며 연속적인 경력 특성이 강조됨(Collin & Young, 2000)

▪ 평생직장에서 평생직업의 시대로 변화하면서 조직 간 이동이 더욱 활발해졌고, 고용 시장에서 프로틴 경력태도 (Protean Career Attitude) 등 자신의 가치를 증명하기 위한 개인의 주도적 역할과 노력이 더욱 중요하게 대두 (Hall, 2004) 

▪ 국내 이공계 연구직 재직자의 71.3%가 ‘더 나은 조건의 회사가 있다면 이직할 생각이 있다’고 응답했으며, 재직 자의 87.1%가 ‘환경 변화와 미래 일자리 대응 위한 재교육이 필요하다’고 답해 변화하는 일자리 환경 속 지속 적인 교육 및 지원 요구 증가(국가과학기술인력개발원, 2023) 

▪ 전 세계적으로 지난 20년 간 박사 학위 소지자의 수가 크게 증가한 반면 학계 내 정규직 수가 고정된 상황에서 박사 및 박사후연구원의 경력경로 다변화가 중요한 문제로 부각됨. 전통적인 학계 중심의 경력모델의 재구성 필요성을 강조하며 학계 안팎의 다양한 경력 축적, 타 부문으로의 이동성을 촉진하는 정책적 지원방안을 모색 (OECD, 2023) 

▪ 이러한 변화 속에서 국내 이공계 대학원생은 주요 어려움으로 ‘졸업 후 취업에 대한 불안감(62.2%)’, ‘연구 성과에 대한 스트레스(59.9% )’를 언급하며 향후 진로에 대한 불안을 호소. 또한, 현재 목표하는 직장으로는 ‘공공연구소 (44.2%)’, ‘국내 대기업(44.2%)’ 등 소수의 안정적 직장에 대한 쏠림 현상 심화(국가과학기술인력개발원, 2023) 

▪ 그러나 이공계 대학원생의 경우 학위 졸업 후 정규직 취업 또는 학계 진출 외의 다양한 경력경로, 취업 후 경력 변화에 대한 충분한 정보가 부족한 상황으로 이러한 ‘정보의 비대칭성’은 진로결정에 부정적 영향을 미칠 가능성 있음

[ 이공계 대학원생 경력개발 프로그램 수요자 인터뷰(2023) ]


 ▪ 이에 산학연 이공계 연구직의 일자리 변화와 경력이동 현황을 파악하기 위해 2023년 ‘연구직 경력경로 및 네트 워킹 활동 조사’를 진행하고 이 데이터를 바탕으로 연구직 경력이동성을 분석 

▪ 이번 분석을 통해 미래 경력을 고민하는 이공계 대학원생과 재직자에게 졸업 이후 진출 가능한 다양한 경력경로와 취업 이후 경력이동·발전의 가능성을 제시하고 향후 과학기술인에게 필요한 경력개발 프로그램 기획에 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대


2. 조사 설계 : 용어 정의 및 분석 방법

용어 정의 

▪ 일자리는 시기에 따라 현재 일자리(w), 중간 일자리(w-1, w-2), 첫 일자리(w-3)로 구분 

- 첫 일자리는 대학(원) 졸업 후 처음 취업한 일자리, 중간 일자리는 첫 일자리에서 현재 일자리까지 경력이동 시 거쳐 온 일자리로 정의 

▪ 일자리 부문은 소속기관(기업)에 따라 공공 부문, 민간 부문, 대학 부문, 창업으로 구분했으며, 세부 직장 유형은 출연(연), 대기업, 중소·중견기업 등으로 구분함. 박사후연구원은 이공계에서 의미 있는 경로로 학위 구분이 아닌 직장 유형에 포함하여 경력이동 중 하나의 과정으로 분석

표 1. 일자리 부문 및 직장 유형 정의



조사·분석 방법 

▪ 2023년 명함 관리 앱 리멤버에 가입한 산학연 이공계 연구직을 대상으로 ‘연구직 경력경로 및 네트워킹 활동 조사’를 진행하였으며 연구자 1,021명이 응답 

▪ ‘이공계 연구직의 일자리 변화 및 경력이동성’ 분석을 위해 조사 응답자 1,021명 중 최종학위 학사 이하 응답자 및 분석에 부적합한 데이터를 제거한 이후 최종 728명 선정 

- 현재까지 거쳐 온 경력경로에 대해 직장 유형이 아닌 ‘이직’, ‘취업’ 등으로 답변하여 경력이동이 불분명한 데이터, 이직 4회 이상 등의 분석이 불가능한 데이터 제거


...................(계속)

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