공공 데이터를 활용한 지역 청년 일자리 창출 방안

지역 청년 일자리 문제의 심각성과 구조적 원인

대한민국 청년들이 가장 절실하게 원하는 정책 중 하나는 바로 안정적인 일자리이다. 특히 수도권 외 지역에 거주하는 청년들은 제한된 취업 기회와 산업 기반의 부족, 그리고 지속적인 인구 유출이라는 삼중고를 겪고 있다. 지방대학 졸업생의 상당수가 졸업과 동시에 수도권으로 이동하고 있으며, 이로 인해 지역 사회는 청년층의 이탈, 인재 부족, 인구 감소라는 악순환에 직면하고 있다. 이러한 상황은 단지 취업률 수치로만 설명될 수 있는 것이 아니다. 청년들이 희망하는 직종과 지역 내 존재하는 일자리 사이의 괴리, 기술 변화에 따른 직무 수요 변화, 청년들의 직업 선호와 산업 구조 간의 불일치 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하고 있다.

여기서 중요한 것은 이러한 문제를 정량적이고 체계적으로 분석할 수 있는 수단, 즉 공공 데이터의 역할이다. 고용노동부, 통계청, 지방자치단체, 산업통상자원부 등에서 생산하는 고용 관련 데이터는 청년 일자리 문제의 실상을 파악하는 데 핵심적인 자료다. 특히 지역별 고용률, 산업별 채용 현황, 청년 이탈률, 구직자 연령별 분포, 기술 수요 변화에 대한 데이터를 종합적으로 분석하면 보다 정밀한 지역 맞춤형 일자리 정책을 설계할 수 있다. 이러한 접근은 단순한 복지성 지원을 넘어선 ‘공공 데이터 기반 지역 문제 해결’이라는 전략적 시각을 필요로 한다.

 

 

공공 데이터를 통한 지역 일자리 격차 분석

 

최근 공개된 고용노동부 청년고용 통계에 따르면, 수도권 청년의 취업률은 59.8% 수준인 반면, 전라남도와 경상북도는 각각 47.3%, 45.8%로 전국 평균보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 이러한 격차는 산업 구조 차이뿐 아니라, 청년 친화적 일자리의 부족, 채용 정보 접근성 차이, 창업 지원 시스템의 미비 등에서 기인한다. 특히 청년층은 단순한 생계형 일자리보다 자신의 성장과 커리어 개발이 가능한 직종을 선호하기 때문에, 지역 산업이 제공하는 일자리와 청년의 욕구 사이의 간극은 쉽게 좁혀지지 않는다.

이에 따라 일부 지자체와 연구기관은 공공 데이터를 활용하여 청년 일자리 수급의 불균형을 정량적으로 분석하고 있다. 예를 들어 대구시는 지역 내 20대 청년의 구직 활동 패턴과 고용 유지율, 퇴사 사유 데이터를 통합 분석하여, 특정 산업군에서의 조기 이직률이 높고, 중소기업에 대한 선호도가 낮다는 결과를 도출했다. 이를 기반으로 대구시는 고졸 및 전문대졸 청년을 대상으로 한 직무 맞춤형 실습 프로그램을 도입했고, 프로그램 참여자 중 68%가 6개월 이내 정규직 전환에 성공했다. 이 사례는 단순한 일자리 창출이 아닌, ‘지속 가능한 일자리’에 접근하기 위해 공공 데이터가 어떻게 활용되어야 하는지를 잘 보여준다.

 

지역 맞춤형 청년 일자리 정책 사례

 

공공 데이터를 실질적 정책으로 연결한 대표 사례는 충청북도의 ‘데이터 기반 청년 취업 매칭 시스템’이다. 이 시스템은 도내 기업의 인력 수요 정보와 청년 구직자의 이력, 희망 근무 지역, 직종 선호도, 전공 분야, 자격증 정보를 통합하여 자동으로 매칭하는 플랫폼이다. 특히 도내 100인 미만 중소기업들의 채용 공고와 연결되어, 기존 공공고용센터보다 세부적이고 실시간성이 높은 매칭을 가능케 했다. 이 시스템은 청년과 기업 간의 정보 비대칭을 줄였을 뿐 아니라, 채용까지의 평균 기간을 22일에서 11일로 단축시키는 성과를 보였다. 해당 시스템은 청년들의 ‘이직 없는 정착’을 핵심 지표로 삼아 사후 관리까지 연계하고 있으며, 이 모든 흐름은 공공 데이터를 기반으로 설계되었다.

또한 전라북도 군산시는 군산대, 지역 상공회의소, 청년창업센터와 협력하여 ‘지역 산업 연계형 청년 창업 데이터 분석 프로젝트’를 진행했다. 이 프로젝트는 군산의 조선, 자동차, 수산물 가공 산업군에서의 창업 기회를 공공 데이터를 통해 분석하고, 청년 창업자에게 업종별 수요 예측, 창업 실패율, 초기 투자 비용 평균 등을 제공하였다. 이를 통해 창업자들은 보다 현실적인 판단을 할 수 있었고, 결과적으로 사업 생존률도 높아졌다. 공공 데이터 기반 지역 문제 해결의 관점에서 보면, 이처럼 ‘정보 제공 → 진입 유도 → 지속 가능성 확보’의 흐름이 갖추어질 때 비로소 지역 청년 일자리 문제에 대한 실질적 해법이 마련될 수 있는 것이다.

 

공공 데이터 기반 지역 문제 해결의 미래 방향

 

청년 일자리 문제 해결을 위한 공공 데이터의 활용은 앞으로 더욱 다양하고 심화된 형태로 발전할 전망이다. 특히 AI와 빅데이터 기술이 고용 분석에 접목되면서, 특정 산업군에서의 청년 수요 예측, 이직 가능성 추정, 지역 산업 구조 변화에 따른 인력 재배치 시뮬레이션 등이 가능해지고 있다. 이는 고용 정책이 더 이상 과거의 통계에만 의존하지 않고, 미래 예측과 선제적 대응을 목표로 전환되고 있음을 의미한다. 예컨대 광주광역시는 최근 ‘AI 기반 고용 트렌드 예측 시스템’을 도입하여, 6개월 후 지역 내 특정 업종의 채용 수요를 예측하고, 그에 따라 직업 훈련 프로그램을 선제적으로 설계하는 방식을 시도하고 있다.

그러나 공공 데이터 활용의 성과가 확대되기 위해서는 몇 가지 선결 과제가 있다. 첫째, 데이터 품질과 최신성 확보가 필수적이다. 현재 많은 고용 데이터가 1년 또는 분기 단위로 집계되고 있으며, 그마저도 표본 제한으로 인해 지역 맞춤성이 떨어진다는 지적이 있다. 둘째, 청년 당사자의 의견을 수렴하고 이를 정책에 반영하는 구조가 필요하다. 단지 데이터에 기반한 정책이 아닌, 데이터와 현장의 목소리가 결합된 정책만이 실효성을 가진다. 셋째, 데이터 분석을 수행할 수 있는 지역 내 전문 인력이 부족한 문제도 해결되어야 한다. 이를 위해 지자체는 민간 데이터 전문가와 협업하거나, 자체 데이터 해석 역량을 기르는 인프라 구축에 투자해야 한다.

결국, 공공 데이터로 지역 문제를 해결한다는 관점에서 청년 일자리 문제에 접근한다는 것은 단지 몇 개의 취업 박람회를 열거나, 청년 수당을 지급하는 것을 넘어서, 데이터로 현실을 직시하고 미래를 설계하는 전략적 행위이다. 이 전략은 ‘정책 설계 → 대상 매칭 → 지속 가능성 관리’라는 순환 구조를 갖고 있으며, 이 구조가 제대로 작동할 때 지역 청년은 단지 고향을 떠나는 존재가 아니라, 그 지역의 미래를 만들어가는 핵심 자원으로 재탄생할 수 있다. 따라서 앞으로도 지방정부와 중앙정부는 데이터 중심의 청년 고용 정책을 확대해 나가야 하며, 이를 통해 보다 균형 있는 국가 발전과 청년 세대의 삶의 질 향상이 실현되기를 기대해본다.