황예환

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OECD 국가별 고등교육 이수율·성인 교육훈련 참여율 데이터: OECD 교육지표 2026

2026년 9월 29일 OECD가 발표한 '교육지표 2026(Education at a Glance 2026)'에서 38개 회원국의 청년 고등교육 이수율과 성인 교육·훈련 참여율, 상대임금·고용률을 모은 데이터입니다. 해당 데이터는 뉴스레터 [가방끈은 가장 긴데, 배움은 왜 가장 짧을까] 편에서 대학을 나온 청년과 일하면서 배우는 직장인을 나라별로 견준 산점도의 원천 수치로

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실질임금이 오른 곳은 충북·제주·세종뿐이었다

2026년 4월 기준으로 시도별 상용근로자 실질임금이 1년 전보다 오른 곳은 17개 시도 가운데 충북(1.5%), 제주(1.3%), 세종(0.8%) 세 곳뿐입니다. 나머지 14곳은 줄었고, 울산(-7.0%)과 경북(-5.0%)이 가장 크게 감소했습니다. 전국 평균은 0.7% 감소였습니다. 순위가 뒤집힌 장면도 있습니다. 제주는 월 임금총액이

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정액급여와 특별급여, 큰 회사 기본급은 1%대만 올랐다

2026년 7월 상용 300인 이상 사업장 근로자의 정액급여(기본급과 고정 수당)는 466만 5천 원으로, 1년 전보다 1.4% 올랐습니다. 300인 미만 사업장의 상승률(2.6%)보다 낮습니다. 올해 1월부터 7월까지 매달 1%대에 머물러 한 번도 작은 사업장을 넘지 못했습니다. 큰 사업장의 기본급 인상 속도는 몇 년째 느려지고 있습니다.

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기저효과란? 9월 물가가 내려간 진짜 이유

기저효과는 비교 대상인 시점의 숫자가 유난히 낮거나 높아서 지금 숫자가 실제보다 크거나 작아 보이는 현상입니다. 물가 상승률은 보통 1년 전 같은 달과 비교합니다. 그래서 1년 전에 특별한 일이 있었다면 올해 수치가 그만큼 출렁입니다. 2026년 8~9월의 통신 물가가 대표적인 예입니다. 2025년 8월 SK텔레콤은 해킹 사고를 보상하려고 2천만 명이 넘는 가입자의

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AI 노출도, 학력과 소득이 높을수록 높다

AI의 영향은 저숙련 일자리에 먼저 닥친다고 생각하기 쉽습니다. 그런데 한국은행 조사국 연구진이 AI 종류별로 노출도를 계산해 보니, 글을 쓰고 일을 처리하는 AI는 오히려 학력과 소득이 높은 쪽에 더 가까웠습니다. 소득부터 보면, 생성형 AI와 에이전틱 AI 모두 임금이 높을수록 노출도가 올라갔습니다. 에이전틱 AI는 특히 임금 상위 20% 구간에서 두드러지게 높았습니다. 학력도

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전방배치기술자(FDE)란? AI 시대에 주목받는 새 직업

전방배치기술자(FDE, Forward Deployed Engineer)는 고객사 현장에 직접 들어가 일하는 소프트웨어 개발자입니다. 본사에서 제품을 만들어 넘기는 대신 고객의 공장에 상주하면서, 현장의 노하우를 AI 제품에 녹여 넣고 AI 기술이 실제 업무에 자리 잡도록 양쪽을 잇는 역할을 맡습니다. 이름에 '전방'이 붙은 건 개발자가 본사가 아니라 현장이라는 최전선에 배치되기

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지역별 AI 준비도 순위: 서울 다음은 대전

AI를 만들고 쓸 준비가 가장 잘된 지역은 어디일까요. 한국은행 조사국 연구진이 17개 시도의 'AI 준비도'를 매겨 보니, 일자리와 관계가 확인된 항목만 놓고 볼 때 1위는 서울, 2위는 대전이었습니다. 경기와 세종이 그 뒤를 이었습니다. AI 준비도는 여섯 갈래로 잰 점수입니다. 인터넷 이용률 같은 디지털 인프라, AI 전공자와 AI

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AI 영향이 큰 지역 순위, AI 종류에 따라 뒤집힌다

어느 지역 일자리가 AI의 영향을 가장 많이 받을까요. 답은 어떤 AI를 묻느냐에 따라 거의 정반대로 나옵니다. 문서를 다루는 생성형 AI는 서울이 1위, 몸을 쓰는 피지컬 AI는 경북이 1위입니다. 한국은행 조사국 연구진은 17개 시도의 직업 구성을 바탕으로 지역별 AI 노출도를 계산했습니다. 생성형 AI는 서울, 세종, 경기, 인천 순으로 높았고 전남, 경북,

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반도체 10억 원어치가 팔려도 일자리 세 개도 못 만든다: 2024년 산업연관표