취업자 수보다 첫 일자리의 질과 숙련 축적이 2036년 한국 경제를 결정한다
청년 일자리 정책의 성과는 흔히 올해 몇 명이 취업했는지, 청년 고용률이 얼마나 올랐는지로 평가된다. 그러나 경제 전체의 관점에서 더 중요한 질문은 따로 있다. 정부 지원을 통해 취업한 청년이 어떤 기술을 배우고, 얼마나 오래 일하며, 이후 더 생산적인 직무로 이동할 수 있는가이다. 2026년에 노동시장에 진입한 20대 청년은 2036년이면 조직의 실무와 관리를 책임지는 30대 핵심 인력이 된다. 따라서 지금의 청년 고용정책은 단기적인 실업 대책인 동시에 향후 10년간 축적될 국가 인적자본을 결정하는 장기 투자라고 볼 수 있다.
국가데이터처의 2026년 5월 청년층 부가조사에 따르면 15~29세 청년 고용률은 43.8%로 전년 같은 달보다 2.4%포인트 하락했다. 청년층에는 재학생이 많이 포함되므로 이 수치만으로 모든 청년이 취업난 2개월이 걸렸다. 첫 직장근의 평속기간은 1년 6.8개월이었으며, 첫 일자리를 그만둔 사람의 44.4%는 보수와 근로시간 등 근로여건에 대한 불만을 이유로 꼽았다. 최근 일자리와 전공이 매우 일치한다는 응답도 27.0%에 그쳤다. 국가데이터처 2026년 청년층 부가조사
이 수치가 보여주는 핵심은 단순한 일자리 부족만이 아니다. 취업까지 걸리는 공백, 짧은 근속, 전공과 직무의 불일치, 낮은 일자리 만족도가 동시에 나타나고 있다. 청년이 노동시장에 늦게 진입하거나 숙련을 쌓기 어려운 일자리를 반복해서 옮기면 개인의 임금이 낮아지는 데서 끝나지 않는다. 기업은 숙련된 인력을 충분히 확보하지 못하고, 국가 전체는 교육에 투자한 자원을 제대로 활용하지 못하게 된다.
이번 글에서 말하는 국가 생산성은 단순히 취업자 수가 늘어나는 것을 뜻하지 않는다. 총생산을 늘리는 잠재생산능력과 근로자 한 명 또는 근로시간 한 시간당 생산량을 의미하는 노동생산성을 함께 살펴본다. 청년을 취업시키는 것만으로도 전체 노동 투입량은 늘어날 수 있지만, 직무 역량과 기술 활용 능력까지 높아져야 노동생산성이 개선된다. 이 차이를 이해해야 청년 일자리 정책이 10년 뒤 한국 경제에 미칠 영향을 제대로 예측할 수 있다.
가. 청년의 첫 10년이 국가 생산성을 결정하는 이유
청년기는 노동시장 경력의 출발점이자 숙련이 가장 빠르게 축적되는 시기다. 학교에서 배운 지식만으로는 실제 업무를 완전히 수행하기 어렵기 때문에 첫 일자리에서 조직의 의사결정 방식, 협업, 고객 대응, 장비와 소프트웨어 활용법을 배워야 한다. 이러한 현장 학습은 교재나 자격증만으로 대체하기 어렵다. 취업이 1년 늦어지면 단순히 1년 치 소득만 잃는 것이 아니라, 실무 경험과 업무 네트워크, 다음 직장으로 이동할 때 활용할 경력까지 함께 늦어진다.
반대로 첫 일자리가 전공이나 역량과 크게 맞지 않고 단순 반복 업무에 머문다면 취업 상태에 있더라도 생산성 향상 효과는 제한적이다. 단기 계약을 반복하면 기업도 곧 떠날 근로자에게 충분한 교육비를 투입하기 어렵다. 청년 역시 현재 직장에서 쓸 수 있는 기술보다 다음 채용시험에 필요한 자격증과 스펙을 준비하는 편이 합리적이라고 판단할 수 있다. 이렇게 기업과 근로자가 서로 교육 투자를 미루면 취업자는 존재하지만 숙련은 쌓이지 않는 상황이 발생한다.
한국노동연구원은 비구직 청년과 청년 니트 문제를 분석하면서 취업도 교육·훈련도 받지 않는 기간의 경험이 이후 노동시장에서 중장기적인 임금 손실로 이어질 수 있다는 상흔 효과를 지적했다. 청년기의 경력 공백은 시간이 지나면 자연스럽게 사라지는 문제가 아니라 이후 취업 가능성과 일자리의 질에도 영향을 줄 수 있다는 의미다. 따라서 쉬고 있는 청년을 단순히 취업 의지가 부족한 집단으로 분류하기보다 건강 제약, 반복된 취업 실패, 부적합한 일자리 경험 등 비구직 상태에 이르게 된 원인을 구분해야 한다.
청년 일자리 정책의 중요성은 인구구조 변화 때문에 더욱 커지고 있다. 국가데이터처의 장래인구추계에서는 15~64세 생산연령인구가 2022년 3,674만 명에서 향후 10년 동안 332만 명 감소하고, 2030년대에는 연평균 약 50만 명씩 줄어들 것으로 전망했다. 앞으로는 많은 인력을 새로 투입해 성장하던 방식이 유지되기 어렵다. 줄어드는 청년 인구 한 사람 한 사람이 더 높은 숙련과 생산성을 갖추는 것이 경제성장에 직접적인 영향을 미치게 된다.
다만 청년 고용률이 오르면 노동생산성도 자동으로 상승한다고 보기는 어렵다. 노동시장 밖에 있던 청년이 취업하면 총생산과 세수는 늘어나지만, 처음에는 경험이 부족하기 때문에 취업자 평균 생산성이 일시적으로 낮아질 수도 있다. 이후 현장에서 학습하고 더 적합한 직무로 이동하면서 개인의 생산성이 높아져야 국가의 노동생산성도 상승한다. 즉 청년 일자리 정책의 효과는 취업 직후보다 5년, 10년 뒤에 더 선명하게 나타난다.
정책 효과가 확산되는 경로도 다양하다. 안정적인 소득을 얻은 청년은 소비와 저축을 늘리고 주거, 결혼, 출산과 같은 장기 계획을 세울 가능성이 커진다. 기업은 젊은 인력을 기반으로 새로운 기술을 도입하고 조직의 세대교체를 준비할 수 있다. 청년이 지역 기업에 정착하면 지역 소비와 서비스 수요도 유지된다. 다만 지금 출생한 아이가 10년 안에 생산연령인구가 되는 것은 아니므로, 출산 증가가 2036년 노동공급을 직접 늘린다고 계산해서는 안 된다. 향후 10년 동안 더 직접적인 생산성 효과는 현재 청년의 경력 형성과 기술 축적에서 발생한다.
나. 2036년 국가 생산성을 가르는 세 가지 정책 시나리오
청년 일자리 정책이 2036년 국가 생산성에 미칠 영향은 정책 예산의 규모보다 어디에 어떻게 사용하는지에 따라 달라질 가능성이 크다. 이를 단기 취업지원 중심, 직무훈련·일경험 중심, 노동시장 구조개혁 결합형의 세 가지 시나리오로 나눠 예측할 수 있다.
| 시나리오 | 주요 정책 방식 | 2036년 고용 효과 | 노동생산성 영향 |
| 단기 취업지원형 | 채용장려금, 한시적 공공일자리, 일회성 수당 | 지원기간 중 취업 증가 종료 후 효과 약화 |
거의 없거나 매우 제한적 |
| 직무역량 강화형 | 기업 연계 훈련, 유급 일경험, 맞춤형 취업 알선 | 취업과 고용 유지율 동반 개선 | 숙련과 직무 일치도 개선으로 완만한 상승 |
| 구조개혁 결합형 | 훈련과 함께 노동시장 이중 구조, 중소기업 생산성 개선 | 안정적 경력 형성과 노동 이동 확대 | 가장 크고 지속적인 상승 가능 |
첫 번째 시나리오는 기업이 청년을 채용하면 일정 기간 인건비를 지원하거나 정부가 단기 일자리를 직접 만드는 방식이다. 경기침체로 기업이 채용을 미루는 시기에는 청년의 경력 공백을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 특히 취업 경험이 전혀 없는 청년에게 첫 경력을 제공한다는 의미도 있다.
그러나 지원금이 끝난 뒤 고용이 유지되지 않거나 원래 채용할 예정이던 청년에게 보조금만 지급한다면 장기 효과는 작아진다. 기업의 생산방식과 청년의 직무 역량이 바뀌지 않았기 때문이다. 이 경우 2036년의 총생산은 정책이 시행된 기간에만 일부 늘고, 노동생산성은 기준 전망과 큰 차이가 없을 가능성이 높다. 생산성이 낮은 기업이 지원금에 의존해 인력을 유지한다면 청년이 더 생산적인 기업으로 이동하는 것을 늦춰 오히려 인력 배분의 효율성을 떨어뜨릴 수도 있다.
OECD가 2024년에 분석한 한국의 적극적 노동시장 정책에서는 청년 대상 지출의 약 60%가 채용 인센티브에 사용되고 있었다. OECD는 청년의 고용 가능성을 높이려면 직업훈련, 특히 기업 현장에서 이루어지는 훈련의 비중을 확대하고 서로 중복되는 사업을 통합할 필요가 있다고 권고했다. 채용지원금이 필요하지 않다는 뜻이 아니라, 지원금을 실제 숙련과 장기 고용으로 연결하는 장치가 부족하다는 지적이다.
두 번째는 직무훈련과 일경험을 강화하는 시나리오다. 정부가 교육과정만 공급하는 것이 아니라 실제 채용기업이 필요한 기술을 제시하고, 교육 후 취업과 현장 적응까지 연결하는 방식이다. 2026년 정부가 발표한 청년뉴딜 추진방안에도 민간기업과 대학이 검증한 교육 프로그램을 1만 9,000명에게 제공하고, 이 가운데 1만 명에게는 기업이 직접 설계한 훈련을 지원하는 내용이 포함됐다. AI와 반도체뿐 아니라 금융, 콘텐츠 등으로 직무 범위를 넓히고 심리·진로 상담과 온보딩을 함께 제공한다는 점은 단순한 자격증 교육보다 발전된 방향이다.
이러한 프로그램이 산업 수요와 정확하게 연결된다면 2036년에는 긍정적인 효과가 누적될 가능성이 높다. 취업까지 걸리는 기간이 짧아지고, 전공과 직무의 불일치가 줄어들며, 청년이 일하면서 새로운 기술을 배우게 된다. 기업은 채용 후 재교육 비용과 인력 탐색 비용을 절감할 수 있다. 청년은 첫 직장에서 쌓은 기술을 다음 기업에서도 활용할 수 있어 더 생산적인 일자리로 이동하기 쉬워진다.
세 번째는 직무훈련과 함께 노동시장 이중구조와 중소기업의 낮은 생산성을 개선하는 시나리오다. 현재처럼 대기업과 중소기업, 정규직과 비정규직 사이의 임금·고용안정·사회보험 격차가 크면 청년은 낮은 질의 일자리에 빨리 취업하기보다 대기업과 공공기관 채용을 오래 준비하려는 유인을 갖게 된다. 기업 역시 단기 근로자가 많으면 직무교육에 적극적으로 투자하기 어렵다.
OECD의 2026년 한국경제보고서는 한국의 높은 대학 진학률에도 불구하고 25~34세 근로자의 과잉학력 비율이 31%로 OECD 평균 23%보다 높다고 지적했다. 또한 비정규직이 낮은 질의 일자리를 반복해서 이동하면 기업 특화 숙련을 축적하기 어렵고 더 생산적인 일자리로 올라가는 경로도 막힌다고 분석했다. 반면 업무와 연계된 훈련과 산업 중심 훈련은 생산성과 임금을 높이는 데 비교적 확실한 효과가 있는 것으로 평가했다.
세 가지 가운데 현재 가장 가능성이 높은 것은 두 번째와 세 번째 사이의 중간 시나리오다. 기업 연계 훈련과 일경험은 확대되고 있지만 노동시장 이중구조와 기업 간 생산성 격차가 빠르게 해소되기는 어렵기 때문이다. 따라서 2036년까지 청년 일자리 정책은 국가의 잠재생산능력을 높이는 데는 분명히 기여하겠지만, 근로시간당 노동생산성 개선은 비교적 완만하게 나타날 가능성이 크다. 구조개혁이 지연되고 채용지원금 중심의 사업이 다시 확대된다면 효과는 이보다 훨씬 작아질 수 있다.
다. 10년 후 생산성을 높이기 위해 필요한 정책 조건
첫 번째 조건은 정책의 성과지표를 취업자 수에서 경력의 질로 바꾸는 것이다. 사업 종료 직후 취업 여부만 확인하면 기업이 지원금을 받은 기간에만 청년을 고용해도 성공으로 기록된다. 최소한 취업 후 1년과 3년의 고용 유지율, 임금 상승률, 정규직 전환 여부, 직무·전공 일치도, 교육훈련 참여율을 추적해야 한다. 5년 이상 장기적으로는 다른 기업으로 이동하더라도 더 높은 숙련과 임금을 얻었는지 확인해야 한다.
기업 단위의 성과도 함께 측정할 필요가 있다. 지원기업의 청년 채용 인원뿐 아니라 근로자 1인당 부가가치, 매출, 기술 도입, 교육비 지출이 증가했는지를 봐야 한다. 청년에게 일자리를 제공했지만 기업의 생산성은 그대로라면 정부 보조가 끝난 뒤 고용이 유지되기 어렵다. 반대로 디지털 설비와 AI, 업무 프로세스 개선에 투자하는 기업이 청년을 채용하고 현장교육까지 제공한다면 노동과 기술이 결합하면서 생산성 효과가 커질 수 있다.
두 번째 조건은 일경험을 값싼 보조인력 제도로 운영하지 않는 것이다. 국가데이터처 조사에서 재학 중 직장체험을 경험한 청년은 41.1%였지만, 그중 74.2%는 시간제 취업이었고 학교 현장실습은 8.3%에 불과했다. 단순 아르바이트도 책임감과 서비스 경험을 배울 수 있지만, 전공과 연결된 전문 숙련을 축적하는 데는 한계가 있다. 일경험 사업에는 명확한 직무기술서, 적정 보수, 현장 멘토, 교육시간과 종료 후 평가가 포함돼야 한다.
세 번째는 AI 교육을 특정 프로그램 사용법이나 자격증 취득으로 축소하지 않는 것이다. OECD와 한국노동연구원이 분석한 한국 노동시장에서는 AI 도입 기업의 56.5%가 기존 직무의 일부 과업이 대체됐다고 응답했고, 38.3%는 업무에 필요한 기술 수준이 높아졌다고 답했다. 전통적 AI의 고용 감소 영향은 젊은 근로자와 중·저숙련 근로자에게 상대적으로 집중된 반면, 생성형 AI와 관련된 고용·임금 효과는 고숙련 직군에서 더 긍정적으로 나타났다.
따라서 모든 청년에게 동일한 코딩 교육을 제공하는 것보다 각 산업에서 AI를 어떻게 활용하는지를 가르치는 편이 효과적이다. 패션 분야라면 수요예측과 재고관리, 의료 분야라면 데이터 분석과 행정 자동화, 제조업이라면 품질검사와 설비 예측정비처럼 기존 직무지식과 AI 활용 능력을 결합해야 한다. 동시에 문제 정의, 비판적 사고, 의사소통처럼 기술이 바뀌어도 유지되는 역량을 길러야 한다.
네 번째는 청년 개인만 훈련시키지 말고 기업의 생산성과 일자리의 질을 함께 높이는 것이다. 임금이 낮고 교육체계가 없으며 장시간 근로가 반복되는 기업에 청년을 연결하면 초기 취업률은 올라가도 조기 퇴사가 늘어난다. 중소기업의 자동화와 디지털 전환, 관리 역량, 원청과의 거래조건을 개선하고 청년이 맡을 수 있는 전문 직무를 만들어야 한다. 채용장려금도 단순 고용 인원보다 근속, 임금 상승, 훈련시간과 연계하는 것이 바람직하다.
지역 청년 일자리 정책 역시 주거비 지원이나 근속장려금만으로는 충분하지 않다. 해당 지역에 청년이 원하는 직무와 경력 이동의 기회가 있어야 한다. 지역 대학과 기업이 교육과정을 공동 설계하고, 중소기업 여러 곳이 훈련시설과 전문인력을 공유하며, 일정한 경력을 쌓은 뒤 지역 내 다른 기업으로 이동할 수 있는 산업 생태계를 조성해야 한다. 한 기업에 계속 남도록 묶는 것보다 지역 안에서 더 생산적인 일자리로 이동할 수 있게 만드는 편이 장기적인 국가 생산성에 유리하다.
마지막 조건은 청년을 하나의 집단으로 묶지 않는 것이다. 장기 미취업 청년, 직장 경험 후 소진된 청년, 건강상의 제약이 있는 청년, 경력직 중심 채용에서 밀려난 신규 졸업자에게는 서로 다른 지원이 필요하다. 취업 의욕이 낮아진 청년에게 곧바로 직업훈련만 제공하면 중도 이탈할 가능성이 크다. 심리 회복과 진로 탐색, 기초 직무교육, 일경험, 정식 채용을 단계적으로 연결하고 주거·교통·부채 문제도 필요한 범위에서 함께 지원해야 한다.
청년 일자리 정책이 10년 후 국가 생산성에 미치는 영향은 긍정적일 가능성이 높다. 다만 취업자 수를 늘리는 정책과 노동생산성을 높이는 정책의 효과는 서로 다르다. 채용장려금과 단기 일자리는 경기침체기에 청년의 경력 공백을 줄이고 총생산을 방어할 수 있지만, 그 자체만으로 근로자 한 사람의 생산성을 높이지는 못한다.
2036년의 생산성을 결정하는 것은 지금 취업한 청년이 앞으로 몇 년 동안 어떤 업무를 맡고, 어떤 기술을 배우며, 더 적합한 일자리로 이동할 수 있는가이다. 기업 수요와 연결된 직업훈련, 유급 일경험, 체계적인 온보딩이 확대된다면 청년의 초기 경력 상흔을 줄이고 국가 인적자본을 높일 수 있다. 여기에 중소기업의 기술 도입과 노동시장 이중구조 개선까지 결합되면 생산성 효과는 훨씬 커질 것이다.
반대로 지원기간의 취업자 수만 관리하고 단기·저숙련 일자리를 반복적으로 공급한다면 10년 후 효과는 거의 남지 않을 가능성이 크다. 청년은 취업했지만 숙련을 축적하지 못하고, 기업은 보조금이 종료되면 채용을 줄이며, 정부에는 새로운 사업을 반복해야 하는 재정 부담만 남을 수 있다.
현재 정책 방향을 기준으로 한 가장 현실적인 예측은 청년 일자리 정책이 2036년 국가의 잠재생산능력을 어느 정도 높이지만, 노동생산성 개선 폭은 구조개혁의 속도에 따라 크게 달라진다는 것이다. 기업 연계 훈련 확대는 긍정적인 변화지만 채용 인센티브 의존, 사업 간 중복, 일자리 질의 격차가 지속되면 효과가 제한된다.
결국 좋은 청년 일자리 정책의 성과는 올해 몇 명을 취업시켰는지가 아니라 10년 동안 몇 년의 생산적인 경력을 축적하게 했는지로 평가해야 한다. 오늘의 청년 취업률은 한 시점의 통계지만, 청년이 쌓은 숙련과 경험은 2036년 한국 경제의 생산능력이 된다.
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