기후기술 인재관리 정보체계 수립을 위한 전문가 인식유형 연구

1. 서론

글로벌 기술패권 경쟁이 과열되면서 유럽연합, 미국과 같은 주요국은 RePowerEU, 인플레이션 감축 법안 등과 같은 정책 입안을 통해 기후변화대응 기술(이하 기후기술) 분야의 정책적 기반과 투자를 확대하는 추세이다(European Commission, 2022; The White House, 2023). 한국 정부의 경우, ‘기후변화대응 기술개발 촉진법’(제정 ’22.6, 시행 ’22.12)을 근거로 제1차 기후변화대응 기술개발 기본계획(’23 ~ ’32)을 발표하며 탄소중립 목표 달성을 위한 법령 및 정책 기반을 마련하였다(Joint Ministries, 2022; Ministry of Science and ICT, 2022). 또한, 기후기술 산업의 육성 및 발전을 위해 기후테크(climate-tech)¹⁾에 2030년까지 총 145조원을 투자하여 기업 및 투자자들과의 민관 협동 시장을 형성하고 10만 개의 신규 일자리를 창출하겠다는 계획을 발표한 바 있다(Lee, 2023). 이처럼 국제사회는 기술 경쟁력 확보를 위해 기후기술 분야의 연구개발을 장려하고, 기후기술 시장에 많은 재원을 투입할 것으로 전망하고 있다(Joint Ministries, 2022; Kim, 2022).

국제사회의 기후기술 산업 규모가 확장함에 따라 해당 산업의 인력 수요는 증가하고 있다. 국제에너지기구(International Energy Agency)는 2030년까지 청정에너지 분야에 1400만 명의 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있으며, 넷제로를 달성하기 위해 직종과 직업의 전환이 이루어질 것이라고 하였다(IEA, 2021). 한국 정부도 기후기술 산업의 육성과 발전을 촉진하기 위해 기후변화대응 기술개발 촉진법 제14조에 따라 인력 수급전망 마련 및 인력양성 정책 시행계획 수립 지원에 관한 근거를 마련하였으며(Ministry of Science and ICT, 2022). 이에 근간하여 제1차 기후변화대응 기술개발 기본계획에도 기후기술 인재관리 정보체계(인력정의, 인력분류체계, 인력통계)를 구축 계획을 발표하였다(Joint Ministries, 2022).

인력수요 변화에 대한 전망치가 전 산업의 발전과 경제적 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려하였을 때, 인력 수급 예측을 통한 기후기술 분야의 일자리 창출 방안을 마련할 필요가 있다(Jang et al., 2009). 특히 이공계 및 자연계 전공의 취업자 수 감소 현상이 지속되고 있는 가운데 기후기술 산업의 발전으로 인해 발생하는 수요인력과 공급인력의 미스매치 현상이 기후기술 산업에 큰 영향을 미칠 수 있을 것이다. 따라서 기후기술 분야 인력 수급을 예측하고, 향후 빠르게 확대될 기후기술 분야의 인적자원을 효과적으로 관리하기 위해서는 인재관리 정보체계(인력정의, 인력분류체계, 인력통계) 구축이 필요하다.

그러나 기후기술 분야는 기술, 정책, 경제, 사회적 측면의 다분야 산업이 유기적으로 연결되어 있어 다양한 이해집단이 존재하기 때문에, 분야별 전문가들의 다양한 의견 차이를 조율하고 합의점을 도출하는 과정이 어렵다. 이러한 맥락에서 Q 방법론은 기후기술 인재관리 정보체계 수립에 관한 전문가들의 생각이나 인식을 유형화하여 제시하고, 각 유형의 차이와 유형 간 합의점을 검토할 수 있다는 점에서 유용하다. 한편 기후기술 인재관리 정보체계 수립을 위해 전문가들의 의견을 수렴하는 과정에서 연구자의 개입을 최소화하여 공정성과 객관성을 확보하는 과정은 매우 중요하다. 일반적으로 전문가 의견 수렴을 위해 개별 심층 인터뷰 및 포커스 그룹 인터뷰(FGI, Focus Group Interview) 등의 질적 연구방법을 많이 적용하고 있는데, 특정 현안에 대해 사람들의 경험을 통한 주관적인 인식이나 태도를 이해하는데 유용하다는 장점과 인터뷰 과정 또는 결과 도출 과정에서 연구자의 무의식적인 개입이 연구의 신뢰성과 타당성에 영향을 미칠 수 있다는 한계를 가진다. Q 방법론의 경우, 질적방법론(Qualitative Methodology)과 양적 방법론(Quantitative Methodology)의 특성을 모두 지닌 혼합방법론으로 전문가들의 생각, 관점, 주장, 태도가 드러나는 의견을 통계적 분석을 활용해 유형화된 결과를 제시함으로써 연구자의 주관적 개입을 최소화한다는 점에서 인터뷰 조사의 단점을 보완할 수 있다.

그러므로 본 연구는 Q 방법론을 적용하여 기후기술 인재관리 정보체계(인력정의, 인력분류체계, 인력통계) 수립에 관한 전문가의 인식을 유형화하고, 유형별 특징과 차이를 파악하는데 목적을 둔다. 본 연구의 결과는 인재관리 정보체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있으며, 향후 기후기술 분야 인력 수급 예측 및 국가 기후기술 인재양성 사업 촉진에 기여할 것이다.

2. 이론적 배경

3. 연구설계

본 연구에서는 기후기술 인력분류체계 구축에 관한 이해관계자 인식을 유형화하고 그 특성을 파악하기 위해 Q 방법론을 적용하였다. Q 방법론은 4가지 단계로 구성되는데, 첫째, 기후기술 인재관리 정보체계 수립과 관련한 진술문(Q-sample)을 선정한다. 둘째, 기후기술 유관 분야 및 인력통계 관련 전문가를 대상으로 설문응답자(P-Sample)를 결정한다. 셋째, 응답자(P-sample)를 대상으로 진술문(Q-sample)을 분류하는 Q-설문을 진행한다. 넷째, 응답 결과를 수집한 후, 요인분석(factor analysis)을 통해 전문가 인식 유형을 구분한다(KSSSS, 2014).

3.2. P-표본(P-sample) 추출: 응답자 선정

P-표본(P-sample)은 최종적으로 선정한 진술문(Q-sample)을 분류하는 응답자를 의미한다. P-표본은 기후기술 유관 분야에서 프로젝트를 수행한 경험이 있는 연구원 및 교수 10명, 환경산업 분야 실무자 및 연구원 10명, 과학기술 인력통계 분야 실무자 연구자 10명으로 총 30명의 전문가를 설문 응답자로 선정하였다(Table 1). 설문 응답자(P-Sample) 수는 30명에서 50명이 적절하다고 알려져 있으나(Kim, 2008), 연구대상자를 표본으로 보는 일반적인 양적 통계 방법과는 달리 Q 방법론은 Q진술문이 표본이 되기 때문에 30개 이하도 무방하다(Cho and Kim, 2014; Kim, 2010). 즉, 요인을 구분하고 요인별 특성을 비교⸱분석 가능한 정도면 충분하다(Brown, 1980; Watts and Stenner, 2012).

Table 1.

Distribution of experts according to their respective sectors

3.3. Q-분류(Q-sorting): 진술문 정렬

Q-분류는 대면 설문조사 및 Q-method software를 활용한 온라인 설문을 통해 2023년 10월 1일부터 2023년 10월 26까지 진행하였다. 응답자(P-sample)에게 연구 목적과 설문 방법을 숙지시킨 후, Q-분류에 참여하도록 진행하였다(Fig. 1 참조). Q-분류표의 척도 표기 방식은 강한 비동의(－)과 강한 동의(+)의 의미로 －4부터 +4까지 구분하였다. 설문 응답자는 무작위로 섞인 28개 진술문을 읽은 후, Fig. 1과 같이 정규분포 형태의 Q-분류판에 응답자가 동의하는 정도에 따라 진술문을 강제적으로 배치하도록 하였다.²⁾ 응답자가 Q-분류를 진행한 한 후에는 설문 분석 후 유형 별 특성을 이해하는데 도움이 될 수 있도록 응답자가 가장 강하게 동의한 진술문과 비동의 하는 진술문을 배치한 이유에 대하여 추가로 조사하였다.

Fig. 1.

Q-sorting distribution chart (N=28)

4. 결과 및 고찰

4.1. 유형 도출

본 연구는 기후기술 인재관리 정보체계 구축에 관한 전문가 인식 유형을 도출해 내고자 총 30명의 응답자(P-sample)를 대상으로 조사하여 설문을 분석한 결과, 총 4개의 유형이 도출되었다. 4개의 유형은 고유값(eigen value)와 스크리 도표(scree plot)의 기울기를 참고하여 유형별 특성이 가장 잘 나타나는 유형을 선정한 것이다(Table 2, Fig. 2 참조). 고유값(eigen value)은 1 이상이면 유형별 독립된 설득력을 가지고 있다고 판단한다. 유형 1은 5.730, 유형 2는 3.338, 유형 3은 2.991, 유형 4는 2.416으로 나타나 모두 독립된 설득력을 가지고 있다. 각 유형의 설명 변량은 유형1부터 유형4까지 각각 19%, 11%, 10%, 8%로 나타났으며, 누적 설명 변량은 48%이다. 일반적으로 누적 설명 변량이 60% 내외인 것이 적절하다는 연구도 있으나(Stenner et al., 2008), Q방법론은 연구 결과의 일반화를 위해 적용하는 방법론이 아니므로 설명력의 크기가 연구 분석 결과의 타당성에 영향을 주지는 않는다고 알려져 있다(Kim, 2010).

Table 2.

General information by types

Fig. 2.

Scree plot

유형 간 상관관계가 가장 높게 나온 유형은 유형 1과 유형 3으로 0.208이며, 가장 낮게 나온 유형은 유형2와 유형4로 –0.038이다. 상관계수가 0에 가까울수록 독립적인 관계에 음을 의미하며, 유형 간 독립적인 관계를 확인하였다(Table 3).

Table 3.

Correlations between types

총 4개의 유형에는 28명의 응답자(P-sample)이 포함되었다(Table 4). 유형 1에는 10명, 유형2에는 8명, 유형 3에는 6명, 유형 4에는 4명의 전문가가 포함되었으며, 요인가중치가 높을수록 해당 유형의 특성을 잘 나타내는 전문가로 판단할 수 있다(Kim, 2008).

Table 4.

Expert characteristics by type

4.2. 합의된 진술문과 논쟁적 진술문

Table 5는 전문가들이 합의하는 진술문과 향후 쟁점이 될 수 있는 진술문을 제시한다. 강하게 동의하거나 동의하지 않는 진술문에 대해 –4부터 4까지의 척도로 살펴볼 수 있다⁴⁾. 전문가들은 ‘기후기술 인력 정의에는 '직무(skill)'로 인력의 활동 범위를 규정하는 것이 적절하다.’, ‘기후기술 분야의 인력양성은 학교주도의 교육보다 '기업연계형 교육'이 더 효과적이다.’, ‘기후기술 인재의 핵심역량은 문제해결 능력이다.’의 진술문에 모두 동의하는 것으로 나타났다. 산업별, 전공별, 직업별, 학력별 등 기후기술 인력의 정의를 규정하는 접근 방식이 다양할 수 있음에도 ‘직무(skill)’로 인력 활동의 범위를 규정하는 데 모든 유형의 전문가들이 동의했다는 점은 주목할 부분이다. 이에 대한 진술문에 동의한 이유로는 기후기술 인력양성을 위한 인적자원관리(human resource management)과 인적자원개발(human resource development)의 부분에서 직무 분류가 기본적이기 때문에 직무 중심의 분류체계 구성이 기본적이라는 의견이 있었다. 또한, ‘기후기술 인력은 협의적인 차원에서 정의하는 것이 유용하다.’는 진술문에는 모두 동의하지 않는 것으로 나타났으며, 기후기술은 다른 분야의 기술에 의해 영향을 크게 받으므로 협의적으로 정의할 이유가 없다는 의견이 제시되었다. ‘기후기술 인력에는 '행정관리직'을 포함하는 것이 적절하다.’는 진술문에 모든 유형의 전문가들이 동의하지 않았는데, 회계, 인사 및 행정 등 비전문 인력을 정의나 분류체계에 포함할 경우 기후기술 전문 인력과의 차별성을 찾기 어렵고, 향후 기후기술 인력양성 사업 진행 시 전문 인력양성 대상의 범위가 넓어질 수 있다는 의견을 바탕으로 나타난 결과로 판단된다.

Table 5.

Consensual and controversial statements

한편, 유형별로 의견 차이가 나타나 쟁점사항이 될 수 있는 진술문은 세 개로 제시되었다. 먼저 ‘기후기술 인력 정의에는 ‘전공분야’로 인력의 자격범위를 규정하는 것이 적절하다.’의 진술문에 유형 1과 유형 2는 비동의, 유형 3과 유형 4는 동의하는 입장이었다. 유형별 전문가들이 해당 진술문에 비동의 한 이유는 기후기술분야는 다학제 연계가 되어있어 단순히 전공만으로 기후기술 인력체계 분류할 경우 추후 인력 다양한 인력 수급에 제한이 생길 수 있으며, 환경/기술/사회/문화 분야 등의 다양한 전공의 인재가 섞여야 더욱 창의적이고 유연한 사고를 가진 인재가 발굴될 것으로 생각하기 때문으로 나타났다. 또한 ‘기후기술 인력 정의에는 ‘직업(job)’으로 인력의 활동범위를 규정하는 것이 적절하다.’는 진술문에는 유형 1과 유형 3는 비동의, 유형 2과 유형 4는 동의하는 입장이었다. 비동의 하는 유형은 인력체계의 큰 기준은 전공으로 구분되는 것이 적합하다고 생각하는 경향이 보였고, 동의하는 유형은 인력조사 시 직업 측면에서 조사하는 것이 가장 효율적이고, 향후 통계 등 관련 정보의 활용 및 연계가 가능할 것이라는 이유를 제시하였다. 한편 ‘기후기술 분야 인력은 ‘빅데이터’를 다룰 수 있어야 한다.’의 진술문에 대해서도 유형 1과 유형 2는 비동의, 유형 3과 유형 4는 동의하는 입장을 보였다. 비동의 하는 이유로는 빅데이터를 다루는 것은 데이터 사이언티스트의 전문성으로서, 모든 기후기술인력이 갖추어야 할 역량이라고는 생각되지 않으며, 빅데이터와 무관한 기술도 존재할 수 있다는 의견이 제시되었다.

4.3. 유형별 특성 분석

4개의 유형별로 다른 유형과 구별되는 진술문과 유형 내 포함된 전문가들이 합의하고 있는 진술문을 제시한다. 개별 진술문에 대하여 유형별로 제시된 숫자가 4에 가까울수록 전문가가 진술문에 동의하는 정도가 상대적으로 높고, -4에 가까울수록 동의하지 않거나 동의하는 정도가 낮음을 의미한다. Annex 1에서는 28개 진술문, 4개 유형별로 Z값(표준점수)과 Q분류점수를 제시하고 있다.

4.3.1. 유형 1 : 다분야인력 포용자형

유형 1에 포함되는 응답자는 기후기술 분야 6명, 환경산업 분야 3명, 인력통계 1명으로 총 10명의 전문가가 포함된다. 유형 1은 ‘다분야인력 포용자형’으로 기후위기 대응을 위해 사회학자의 역할도 중요하게 생각하고 있으며, 과학기술 분야뿐만 아니라 사회문화 분야의 인력을 포함해 기후기술 인력의 정의를 광의적으로 규정해야 한다는 태도를 보인다. ‘기후기술 인력은 '~와 유관한 인력'과 같이 광의적 차원에서 개념 정의를 하는 것이 유용하다.’, ‘기후변화는 사회 전 분야와 연관되어 있으므로 기후기술 인력은 환경/기술 뿐 아니라 '사회/문화 분야 인력까지 포함'해야 한다.’, ‘법률/규정 마련, 예산지원 등 기후기술 분야 일자리 확대를 위한 '정부의 직접적 지원'이 필요하다.’, ‘기후위기 대응을 위해서는 사회학자의 역할도 중요하므로 과학자와 사회학자의 일자리 균형이 필요하다.’의 진술문에 대해 가장 동의하고 있는 유형이다(Table 6). 또한 유형 1은 ‘기후기술 인력은 협의적⁵⁾인 차원에서 정의하는 것이 유용하다.’, ‘기후기술 인력의 범위에는 '학력' 기준이 고려되어야 한다.’, ‘기후기술 관련 기업에 '채용된 인력들의 전공과 학력'을 조사해야 한다.’, ‘기후기술 분야 인력은 '빅데이터'를 다룰 수 있어야 한다.’의 진술문 순으로 동의하지 않거나 상대적으로 동의 정도가 높지 않은 것으로 나타났다. 이는 사회문화 분야 등 기후위기 대응을 위한 다양한 인력들을 포괄해야 하고, 특정 기준을 적용할 경우 누락되는 인력이 없도록 조심스럽게 접근하는 유형 1의 태도를 보여주고 있다.

Table 6.

Distinguishing statements for type 1

한편, 유형 1에 해당하는 전문가들은 ‘구성원의 동의가 중요하므로 정의에 '기후기술 인력 역할이나 기여'에 대한 내용을 담아야 한다.’와 ‘연구초기단계에는 인력 육성 측면을 고려하여 '한국표준직업분류'에 기준을 두고 인력분류체계안을 마련해야 한다.’의 진술문에 공통적으로 동의하지 않았다(Table 7). 유형 1에는 기후기술 및 환경산업 전문가 9명으로 인력분류쳬계 구축을 위한 접근보다 기후기술 인력 정의와 범위를 설정하는데 초점을 두며, 법률마련이나 예산지원 등을 통한 정부의 역할을 중요하게 생각한다.

Table 7.

Consensus statements for type 1

4.3.2. 유형 2 : 인력통계지표 관리자형

유형 2에 포함되는 응답자는 기후기술 분야 2명, 환경산업 분야 2명, 인력통계 4명으로 총 8명의 전문가가 포함된다. 유형 2는 ‘인력통계지표 관리자형’으로 통계 활용을 고려해 직업(job)으로 인력의 활동범위를 규정하고, 기후기술 산업 분야의 범위를 설정하는 것이 적절하다는 태도를 보이는 유형이다. ‘기후기술 인력 정의에는 '직업(job)'으로 인력의 활동 범위를 규정하는 것이 적절하다.’, ‘법률/규정 마련, 예산지원 등 기후기술 분야 일자리 확대를 위한 '정부의 직접적 지원'이 필요하다.’, ‘기후기술 인력의 정의와 분류체계는 '통계' 활용에 초점을 맞춰 접근해야 한다.’, ‘기후기술 인력은 환경기술인력과의 하위 개념이 아니다.’, ‘인력 정의에는 기후기술 산업통계를 활용해 '기후기술 산업 분야'의 범위를 설정하는 것이 적절하다.’의 진술문 순으로 가장 동의하고 있다(Table 8). 또한 유형 2는 ‘기후위기 대응을 위해서는 사회학자의 역할도 중요하므로 과학자와 사회학자의 일자리 균형이 필요하다.’, ‘기후기술 인력 정의에는 '지속가능성(sustainability)' 키워드를 넣어야 한다.’, ‘기후기술 분야 인력은 '빅데이터'를 다룰 수 있어야 한다.’, ‘기후기술 관련 기업이 '채용할 미래 인재상'을 조사해야 한다.’는 진술문에 상대적으로 동의하지 않는 것으로 나타났다(Table 8). 유형 2는 기후기술 인력의 정의와 인력분류체계 설정 방법에 관한 측면을 가장 중요하게 생각하고 있으며, 기후기술 분야의 미래 인재상이나 자질에 대한 진술문에는 다른 유형에 비해 상대적으로 강하게 동의하고 있는 경향이 나타났다.

Table 8.

Distinguishing statements for type 2

한편, 유형 2의 합의적 진술문을 살펴보면, ‘구성원의 동의가 중요하므로 정의에 '기후기술 인력 역할이나 기여'에 대한 내용을 담아야 한다.’에 동의하지 않는 것으로 나타났다(Table 9). 이러한 결과에서도 유형 2는 유형 1보다 구체적인 기준을 통해 인력을 규정하는 것을 선호하는 태도를 확인할 수 있다.

Table 9.

Consensus statements for type 2

4.3.3. 유형 3 : 인력자격조건 중시자형

유형 3에 포함되는 응답자는 기후기술 분야 1명, 환경산업 분야 2명, 인력통계 3명으로 총 6명의 전문가가 포함된다. 유형 3은 ‘인력자격조건 중시자형’으로 기후기술 인력의 학력 또는 전문인력 등 전문가의 자격을 중요시 하는 태도를 보이는 유형이다. ‘법률/규정 마련, 예산지원 등 기후기술 분야 일자리 확대를 위한 '정부의 직접적 지원'이 필요하다.’, ‘기후기술 인력 정의에는 '전공분야'로 인력의 자격범위를 규정하는 것이 적절하다.’, ‘기후기술 인력의 범위에는 '학력' 기준이 고려되어야 한다.’의 진술문 순으로 동의하고 있다(Table 10). 또한 유형 3은 ‘기후기술 인력에는 '행정관리직'을 포함하는 것이 적절하다.’, ‘대학의 강의는 '산업계가 원하는 인재상에 부합하는 교육'에 초점을 두어야 한다.’, 정부의 직접 지원보다는 기업들이 기후기술 분야의 인력 수요를 창출하도록 '간접적으로 지원'해야 한다.‘, ’기후기술 관련 기업이 '채용할 미래 인래상'을 조사해야 한다.‘의 진술문 순으로 동의하지 않거나 동의 정도가 강하지 않은 것으로 나타났다(Table 10). 유형 3은 정부지원의 필요성에는 유형 1과 같이 동의하고 있다. 하지만 유형 3은 자격 범위 설정을 위해 전공분야와 학력 기준을 적용해야 한다는 태도를 취하고 있어 기준설정에 조심스러운 유형 1과는 상반되고, 직업으로 인력의 활동범위를 설정해야 한다는 유형 2와는 접근방식에 차이가 있다. 또한 정부지원과 관련해서는 예산 등 정부의 직접적 지원 뿐만 아니라 기업이 인력 수요를 창출할 수 있는 기반을 정부가 만들어주는 간접적 지원을 추구하는 태도를 보였다.

Table 10.

Distinguishing statements for type 3

한편 유형 3은 ‘구성원의 동의가 중요하므로 정의에 ‘기후기술 인력 역할이나 기여'에 대한 내용을 담아야한다.’는 진술문에 동의하지 않는 경향이 나타났고, 연구초기단계에는 ‘상향식(bottom-up)⁶⁾’으로 접근하여 산업분류와 직업분류 간 매칭작업부터 진행해야 한다.’는 진술문에는 중립적인 태도를 보였다(Table 11). 유형 3은 기후기술 정의나 분류체계 마련 시 필요한 명확한 기준을 강조한다. 특히 전공이나 학력 등 인력의 조건을 중요시하여 일반 인력보다는 전문인력에 대한 역할과 기여를 중요하게 인식하고 있는 것으로 판단된다.

Table 11.

Consensus statements for type 3

4.3.4. 유형 4 : 산업형인재양성 추구자형

유형 4에 포함되는 응답자는 산업분야 3명, 인력통계 1명으로 총 4명의 전문가가 포함된다. 기후기술 분야의 인력은 포함되어 있지 않다. 유형 4는 ‘산업형 인재양성 추구자형’으로 기후기술 인재상에 부합하는 교육에 초점을 두고 있으며, 특히 산업계가 원하는 인재양성을 추구하는 유형이다. ‘기후기술 인재의 핵심역량은 창의력이다.’, ‘정부의 직접 지원보다는 기업들이 기후기술 분야의 인력 수요를 창출하도록 '간접적으로 지원'해야 한다.’, ‘대학의 강의는 '산업계가 원하는 인재상에 부합하는 교육'에 초점을 두어야 한다.’의 진술문 순으로 동의한다(Table 12). 또한 유형 4는 ‘연구초기단계에는 산업·기술 육성 측면을 고려하여 '기후기술 산업분류'에 기준을 두고 인력분류체계안을 마련해야 한다.’, ‘기후기술 산업통계는 기후변화에서 필요로 하는 산업을 모두 포함하지 못한다.’, ‘연구초기단계에는 직무 또는 산업의 범위부터 설정하는 '하향식(top-down)' 접근이 적절하다.’, ‘기후기술 인력의 정의와 분류체계는 '통계' 활용에 초점을 맞춰 접근해야 한다.’의 진술문 순으로 동의하지 않거나 동의 정도가 강하지 않은 것으로 나타났다(Table 12).

Table 12.

Distinguishing statements for type 4

한편, 유형 4의 합의적 진술문을 살펴보면, ‘구성원의 동의가 중요하므로 정의에 '기후기술 인력 역할이나 기여'에 대한 내용을 담아야 한다.’에 대해 중립적인 태도를 보였다(Table 13). 유형 4는 환경산업 분야가 중요시 하는 미래 인재상과 역량을 가장 중요하게 생각한다. 인재의 자격을 중요하게 생각하는 유형 3과는 유형 4는 산업분야가 원하는 인재상에 중점을 두는 유형이다.

Table 13.

Consensus statements for type 4

5. 결론 및 시사점

본 연구에서는 기후기술 인재관리 정보체계 구축에 관한 전문가 인식유형을 구분하기 위해 Q 방법론을 적용하였으며, 다분야인력 포옹자형, 인력통계지표 관리자형, 인력자격조건 중시자형, 산업형 인재양성 추구자형의 4개 인식유형을 도출하였다. 4개의 유형간, 유형별 종합적인 비교⸱분석⁷⁾을 통해 도출한 연구의 시사점은 다음과 같다.

첫째, 모든 유형에서 공통적으로 합의한 진술문을 파악하였다. 기본적으로 유형별 전문가들은 기후기술 인재관리정보체계(정의, 인력분류체계, 인력통계)는 인적자원의 개발 및 관리를 위해 활용되므로 직무 중심의 분류체계 구성이 중요하다는 생각을 가진다. 인력 정의와 관련해서는 기후기술는 융복합 분야로 원활한 정책 추진을 위해 협의적으로 정의할 필요가 없으나, 회계, 인사 및 행정 등 비전문 인력보다는 기후기술 분야 전문 인력에 초점을 맞추어 향후 기후기술 인력양성 대상의 범위가 너무 넓어지지 않도록 해야 한다는 인식을 가지고 있다. 이러한 결과는 향후 기후기술 인재관리정보체계 기준 마련 시 전문가들의 합의된 의견을 참고하여 반영할 필요가 있다.

둘째, 4개 유형 간 향후 쟁점이 될 수 있을 만한 진술문을 파악하였다. 주요 쟁점으로는 기후기술 인력분류체계 마련 시에 전공 기준으로 인력의 자격 범위를 규정할 것인지 또는 직업 기준으로 인력 활동 범위를 규정할 것인지에 대한 의견이 구분되었다. 기후기술 인력분류체계 마련 시, 전공으로 기준을 두는데 동의하는 유형의 전문가들은 기후기술 전문 분야를 전공으로 구분하는 것이 타당하다고 생각하는 반면, 비동의하는 유형의 전문가들은 기후기술 분야는 다학제 연계되어 단순히 전공으로 필요 인력을 파악하기는 어렵다는 의견을 제시했다. 또한 직업으로 구분해야 인력조사 측면에서 효율적이라는 입장을 보였다. 이처럼 인력분류체계 기준에 있어 쟁점이 될 수 있는 사항이 존재하는데, 둘 중 하나의 기준을 제외하는 것 보다는 두 개의 기준을 모두 포함하고 향후 면밀한 관찰을 통해 분류기준의 유용성을 확인한 후 제외 여부를 다시 결정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 인력분류체계를 구축한 후에 추후 새로 기준을 추가하는 것은 통계 활용 및 정책 추진 등에 비효율적일 수 있으며, 새로 추가하게 되면 기존 분류체계의 데이터를 완벽하게 활용하는 것이 어렵기 때문이다.

셋째, 4개 유형별 특성과 유형간 차이 비교를 통해 기후기술 분야 인력 정의, 인력분류체계 기준, 정부 대응, 인재역량 교육에 관한 접근 방안을 고찰하였다(Table 14, Fig. 3). 먼저 유형별 특성을 살펴보면, 유형1 ‘다분야인력 포옹자형’은 사회문화 분야 등 기후위기 대응을 위한 다양한 인력들을 포옹해야 한다는 태도를 보이는 유형이다. 기후기술 유관 분야 전문가 9명 중 6명이 포함된 유형 1은 기후기술 인력분류체계 기준설정에 중립적인 입장을 취하고 있는데, 특정 기준을 적용할 때 제외될 수 있는 인력이 발생하지 않도록 소극적인 태도를 가지는 것으로 판단된다. 유형 2 ‘인력통계지표 관리자형’은 통계지표 활용이 용이하도록 기후기술 인력분류체계를 직업(job) 활동 범위 기준으로 규정해야 한다는 태도를 보인다. 반면에 유형3은 ‘인력자격조건 중시자형’은 기후기술 인력분류체계를 학력이나 경험 등 인력의 자격 기준으로 구분해야 한다는 태도를 보이는 유형이다. 유형 2와 유형 3은 기후기술 유관분야, 환경산업 분야, 인력통계 분야 간 전문가 분포 차이가 크지는 않았지만, 두 유형 모두 인력통계 분야 전문가가 가장 많이 속해 있는 것으로 나타났다(Table 4). 유형 4 ‘산업형 인재양성 추구자형’은 산업계가 원하는 인재양성을 추구하는 유형으로 기후기술 인재상에 부합하는 교육을 중요시하는 것이 특징이다. 유형 4는 기후기술 인력분류체계의 기준으로 활동범위와 자격범위를 모두 적용할 수 있다는 입장이며, 해당 유형에 포함된 4명의 전문가 중 산업계 인력 3명이 포함되어 있다. 유형 4는 두 개의 범위 기준을 모두 비동의하는 유형 1과는 반대되는 입장이지만, 어느 한쪽에도 치우쳐 있지 않은 관점에서 Fig. 3에는 중립적인 입장으로 판단하였다.

Table 14.

Summary of consensus statements and differences on key statements by type

Fig. 3.

Expert perception map on the establishment of a human resource information management system in climate technology

유형간 인식 차이를 살펴보면, 유형간 합의된 의견을 제외하고 인력 정의, 인력분류체계 기준, 정부 대응, 인재역량 교육과 관련해 유형별로 조금 씩 다른 인식을 가지고 있다. 이 중 인재역량 교육과 관련한 진술 내용들은 기후기술 인재관리정보체계를 수립한 이후에도 지속적으로 의견을 수렴하고 합의해 나아갈 가능성이 있다. 그러나 인력분류체계 기준과 정부대응 방식은 기후기술 인재관리정보체계 수립 단계에서 명확한 방향과 근거를 마련해야 할 것이다. 초기 단계에서 명확한 기준과 근거를 마련하지 않을 경우, 정책 방향 설정과 예산분배에 어려움이 따를 수 있기 때문이다. 특히 인력분류체계 기준 설정 시, 하나의 기준을 선정하기 어려울 경우에는 가능한 범위 내에서 두 개 기준을 모두 고려하고 유용성, 적절성 등을 검토한 후 제외하는 방안도 고려해 볼 필요가 있다. 이는 두 번째 시사점과 귀결되는 내용이다.

본 논문에서는 유형별 합의된 의견과 특정 이슈에 대해 논쟁이 될 수 있을 만한 의견을 파악하고, 유형별 특성 및 유형간 차이를 살펴봄으로써 기후기술 인재관리정보체계 수립을 위한 방향성을 제시하였다. Q방법론을 통해 연구의 결과를 일반화할 수는 없지만, 기후기술 인재관리 정보체계의 기준을 수립하는 데 참고가 가능할 것으로 기대된다⁸⁾. 한편 P-표본(P-sample) 추출(응답자 선정) 단계에서 기후기술, 환경산업, 인력통계의 분야별 전문가 수를 동일하게 고려하였으나, 연구자, 산업계 및 실무자 등의 직무별 전문가 수가 다른 점은 연구의 한계로 남는다. 향후 연구에서는 우선 국내 기후기술 분야 인력분류체계가 국제적으로 통용될 수 있도록 해외 선진기관들의 인력분류체계와의 연계성 검토가 필요하다. 미국이나 유럽의 주요 선진기관들은 직무(skill) 단위의 분류체계도 구축하여 운영하고 있으나, 국내 분류체계는 아직까지 주로 산업이나 직업 차원에서의 분류가 주요한 상황이다. 또한 기후기술 인력분류체계에 기반한 조사분석을 통한 인력통계의 구축과, 중장기 인력수급전망 연구가 시급하다. 실효성 있는 기후기술 분야의 인재양성 정책 및 전략 수립을 위해서는 급변하는 인구 및 산업구조 개편을 고려한 정량화된 기후기술 분야의 인력통계 및 수급전망 데이터 구축이 선행되어야 할 것이다.

Acknowledgments

본 논문은 국가녹색기술연구소의 한국연구재단 수탁사업인 “기후기술 국제협력을 위한 정책 지원사업 (1711192709)”의 일환으로 수행하였습니다.

References

• Brown SR. 1980. Political subjectivity: Applications of methodology in political science. New Haven: Yale University Press.
• Brown SR. 1993. A primer on Q methodology. Operant Subjectivity 16(3/4): 91-138.
• Castillo M. 2023. Green jobs, green economy, just transition and related concepts: A review of definitions developed through intergovernmental processes and international organizations. Geneva, Switzerland: International Labour Office.
• Chang YH. 2020. Analysis of job happiness types of SW development personnel using Q-sort methodology. J Internet Comput Serv 21(1): 57-70 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.7472/jksii.2020.21.1.57]
• Cho JA, Kim BH. 2014. Recognition on suicidal intent of the elderly among caregivers: A Q-methodological application. Korean J Adult Nurs 26(5): 522-532 (in Korean with English abstract).
• Cho KW, Kim JH, Kim GE. 2020. Design and analysis of key indicator systems for scientists and engineers policy. Sejong, Korea: Science and Technology Policy Institute. Research Study 2020-01.
• Chung YW, Lee WS, Lee SC, Kim DE. 2022. Labor force demand forecast and policy implications in the Korean climate technology industry. J Clim Change Res 13(6): 741-753 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.15531/KSCCR.2022.13.6.741]
• Department for Energy Security and Net Zero, Department for Business and Trade, Department for Business, Energy & Industrial Strategy. 2021. Green jobs taskforce report; [accessed 2023 Oct 26]. https://www.gov.uk/government/publications/green-jobs-taskforce-report
• European Commission. 2022. REPowerEU; [accessed 2023 Nov 3]. https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal/repowereu-affordable-secure-and-sustainable-energy-europe_en
• European Union. 2016. Environmental goods and services sector accounts handbook, 2016 edn. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
• Eurostat. 2023. Employment in the EU environmental economy by environmental protection and resource management activities; [accessed 2023 Oct 25]. https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ten00131/settings_1/table?lang=en
• GTC (Green Technology Center). 2022. 2021 climate technology industry statistics. Seoul, Korea: Author. GTC Technical Report 2022.
• IEA (International Energy Agency). 2021. Net zero by 2050; [accessed 2023 Nov 5]. https://www.iea.org/reports/net-zero-by-2050
• IRENA (International Renewable Energy Agency), ILO (International Labour Organization). 2023. Renewable energy and jobs: Annual review 2023. Abu Dhabi, UAE: IRENA.
• Jang CW, Lee SD, Hwang KH, Kim CH, Min JH, Yoon YI. 2009. National mid- to long-term manpower projection - Mid- to long-term manpower projection for science and technology human resources. Seoul, Korea: Ministry of Education and Science and Technology. Policy Report 2009-13.
• Jang HY, Lee YM. 2019. The subjectiveness of decent jobs using Q methodology. J Korea Contents Assoc 19(8): 620-629 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.5392/JKCA.2019.19.08.620]
• Jang KJ, Hong JW. 2009. e-Business manpower classification that is correct in new environment and study of course roadmap development for manpower training. J Soc Electron Bus Stud 14(3): 107-129 (in Korean with English abstract).
• Jeon JH. 2018. Improvement of ICT classification system for manpower supply and demand forecast. Proceedings of 2019 KACE Winter Conference; 2018 Dec 6~Dec 8; Korea National University of Education. Cheongju, Korea: The Korean Association of Computer Education. p. 93-95.
• Joint Ministries. 2022. Basic plan for technology development in response to climate change ('23~'32).
• KEIA (Korea Environmental Industry Association). 2022. Report on the environmental industry survey. Sejong, Korea: Ministry of Environment. 11-1480000-000851-10.
• Kim CW, Eun JH, Jeon KS. 2022. A study on the perception type of local government administrative innovation: By leveraging methodologies Q. Korean Soc Public Adm 33(2): 91-118 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.53865/KSPA.2022.8.33.2.91]
• Kim DY, Lee MY. 2015. An analysis on the type of HRD stakeholders’ subjective perception on utilization of HRD program evaluation results: Focusing on HRD practitioners, consultants, and researchers. Korea Bus Rev 19(1): 227-247 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.17287/kbr.2015.19.1.227]
• Kim HK. 2008. Q methodology: Philosophy of science, theory, analysis and application. Seoul: Communication Books.
• Kim HR. 2022. The rise of climate technology and new opportunities. In: Kim S (ed). Deloitte Insights, No. 24. Seoul: Deloitte Clients & Industries. p. 8-37.
• Kim HS, Lee KY. 2022. A study on the perception of social workers on the job support system for people with disabilities: Focusing on the Q methodology. Soc Welf Policy Pract 8(2): 203-238 (in Korean with English abstract).
• Kim S. 2021. Perceptions toward job changes due to 4th industrial revolution. J Korea Contents Assoc 21(11): 528-542 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.5392/JKCA.2021.21.11.528]
• Kim SE. 2010. The theory and philosophy of Q methodology. Korean Soc Public Adm 20(4): 1-25 (in Korean with English abstract).
• Kim TS, Jun HJ, Lee JH, Lee CH. 2003. A study on the classification system of information protection personnel. Rev Korea Inst Inf Secur Cryptol 13(3): 50-60.
• KRIHS (Korea Research Institute for Human Settlements). 2009. Easy to understand land research methodology. Anyang, Korea: Author.
• KSSSS (Korean Society for the Scientific Study of Subjectivity). 2014. Application and case of Q method. Seoul: Prunsasang.
• Lee BY. 2023. Significance and development strategy of climate technology. Seoul, Korea: Korea Institute of Finance. Financial Research Brief Vol. 32, No. 16.
• Lee JH. 2010. Green jobs policy in the United States. Seoul, Korea: Korea Labor Institute. Policy Report.
• Lee JM, Park KH. 2021. Q-methodology study on medical students’ perceptions of good jobs. Korean Med Educ Rev 23(2): 108-117 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.17496/kmer.2021.23.2.108]
• Lee YS, Shin YT. 2015. A design on information security occupational classification for future convergence environment. J Soc Electron Bus Stud 20(1): 201-215 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.7838/jsebs.2015.20.1.201]
• Ministry of Science and ICT. 2022. Act on the promotion of technology development in response to climate change. Sejong, Korea: Author. Act No. 18865.
• Office for National Statistics. 2021. The challenges of defining a “green job”; [accessed 2023 Oct 25]. https://www.ons.gov.uk/economy/environmentalaccounts/methodologies/thechallengesofdefiningagreenjob
• Office for National Statistics. 2023. “Green jobs” update, current and upcoming work: March 2023; [accessed 2023 Oct 25]. https://www.ons.gov.uk/economy/environmentalaccounts/articles/greenjobscurrentandupcomingwork/march2023
• Park KO, Kim SH. 2019. Perception types on decent works of persons with developmental disability. Disabil Employ 29(1): 93-118 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.15707/disem.2019.29.1.004]
• Renner M, Sweeney S, Kubit J. 2008. Green jobs: Towards decent work in a sustainable, low-carbon world. Geneva, Switzerland: International Labour Organisation. Report for United Nations Environment Programme.
• Ryu I, Kim S, Lee SI, Lee CY. 2016. Perceptions toward small business using Q-methodology: Implications for potential solution plan of job mismatch in Gwangju industrial complex. J Korea Contents Assoc 16(10): 81-95 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.5392/JKCA.2016.16.10.081]
• Shin GH, Shin JH. 2010. A study on subjective awareness of the elderly about the senior employment promotion project: Q methodology. Korea Soc Policy Rev 17(3): 289-315 (in Korean with English abstract).
• Sommers D. 2013. BLS green jobs overview. Mon Labor Rev 136: 3.
• Son YS, Ko H, Han HH, Rhee DW, Shin YT. 2006. A study on a domestic SW technical manpower classification and growth strategy. J Korea Inf Commun Soc 31(3B): 239-253 (in Korean with English abstract).
• Song K, Kim H, Cha J, Lee T. 2021. Matching and mismatching of green jobs: A big data analysis of job recruiting and searching. Sustainability 13(7): 4074. [https://doi.org/10.3390/su13074074]
• Stenner P, Watts S, Worrell M. 2008. Q methodology. In: Willig C, Stainton Rogers W (eds). The SAGE handbook of qualitative research in psychology. London: Sage. p. 215-239.
• The White House. 2023. Building a clean energy economy: A guidebook to the inflation reduction act’s investments in clean energy and climate action, version 2. Washington, D.C., US: Author. Report.
• Watts S, Stenner P. 2012. Doing Q methodological research: Theory, method and interpretation. London: Sage.