한국사회과학자료원 (KOSSDA) : 부산지역 직업별 여성인력 수요전망 조사, 2019

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ID1

응답자 아이디

Summary Statistics

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ID2

기업 아이디

Summary Statistics

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ID3

기업 업종

Answer

Value	Label	N
-	C	252	24.6%
-	G	177	17.3%
-	I	86	8.4%
-	K	94	9.2%
-	L	36	3.5%
-	M	51	5%
-	N	56	5.5%
-	P	95	9.3%
-	Q	142	13.8%
-	S	37	3.6%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

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SQ1

기업 종사자 규모

Literal Question

종사자 규모

Answer

Value	Label	N
1	10-19명	576	56.1%
2	20-49명	303	29.5%
3	50명 이상	147	14.3%

Summary Statistics

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Universe

모든 응답자

SQ2

기업 주력 업종

Literal Question

주력업종

Answer

Value	Label	N
-	3	3	0.3%
-	10	13	1.3%
-	11	1	0.1%
-	13	11	1.1%
-	14	1	0.1%
-	15	9	0.9%
-	16	5	0.5%
-	17	1	0.1%
-	18	1	0.1%
-	20	8	0.8%
-	21	2	0.2%
-	22	6	0.6%
-	23	5	0.5%
-	24	19	1.9%
-	25	29	2.8%
-	26	10	1%
-	27	7	0.7%
-	28	17	1.7%
-	29	50	4.9%
-	30	16	1.6%
-	31	23	2.2%
-	32	1	0.1%
-	33	7	0.7%
-	34	9	0.9%
-	35	1	0.1%
-	45	2	0.2%
-	46	168	16.4%
-	47	7	0.7%
-	55	75	7.3%
-	56	13	1.3%
-	64	13	1.3%
-	65	33	3.2%
-	66	44	4.3%
-	68	35	3.4%
-	70	3	0.3%
-	71	7	0.7%
-	72	35	3.4%
-	73	6	0.6%
-	74	24	2.3%
-	75	24	2.3%
-	76	8	0.8%
-	85	95	9.3%
-	86	37	3.6%
-	87	105	10.2%
-	94	15	1.5%
-	95	11	1.1%
-	96	11	1.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation23.9
Minimun3
Maximun96
Mean57.9

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

SQ2_re

기업 주력 업종 (재분류)

Literal Question

주력업종

Answer

Value	Label	N
1	제조업	252	24.6%
2	도매 및 소매업	177	17.3%
3	숙박 및 음식점업	86	8.4%
4	금융 및 보험업	94	9.2%
5	부동산업	36	3.5%
6	전문, 과학 및 기술서비스업	51	5%
7	사업시설관리, 사업지원 및 임대서비스	56	5.5%
8	교육서비스업	95	9.3%
9	보건업 및 사회복지서비스	142	13.8%
10	협회 및 단체, 수림 및 기타개인서비스업	37	3.6%

Summary Statistics

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Missing cases0

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Universe

모든 응답자

SQ3

기업 소재지

Literal Question

소 재 지

Answer

Value	Label	N
-	강서구	139	13.5%
-	금정구	60	5.8%
-	기장군	35	3.4%
-	남구	34	3.3%
-	동구	68	6.6%
-	동래구	44	4.3%
-	부산진구	116	11.3%
-	북구	25	2.4%
-	사상구	107	10.4%
-	사하구	101	9.8%
-	서구	25	2.4%
-	수영구	35	3.4%
-	연제구	57	5.6%
-	영도구	34	3.3%
-	중구	36	3.5%
-	해운대구	110	10.7%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

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Universe

모든 응답자

A1_1

근로자 수1: 정규직 남성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 정규직 남성

Answer

Value	Label	N
-	0	33	3.2%
-	1	85	8.3%
-	2	88	8.6%
-	3	92	9%
-	4	89	8.7%
-	5	59	5.8%
-	6	54	5.3%
-	7	35	3.4%
-	8	26	2.5%
-	9	27	2.6%
-	10	42	4.1%
-	11	24	2.3%
-	12	24	2.3%
-	13	13	1.3%
-	14	17	1.7%
-	15	23	2.2%
-	16	18	1.8%
-	17	15	1.5%
-	18	9	0.9%
-	19	8	0.8%
-	20	17	1.7%
-	21	8	0.8%
-	22	4	0.4%
-	23	3	0.3%
-	24	3	0.3%
-	25	10	1%
-	26	2	0.2%
-	27	1	0.1%
-	28	3	0.3%
-	29	3	0.3%
-	30	15	1.5%
-	31	4	0.4%
-	32	3	0.3%
-	33	2	0.2%
-	34	4	0.4%
-	35	5	0.5%
-	36	1	0.1%
-	37	3	0.3%
-	40	9	0.9%
-	42	2	0.2%
-	43	1	0.1%
-	45	2	0.2%
-	46	1	0.1%
-	47	4	0.4%
-	48	4	0.4%
-	49	2	0.2%
-	50	10	1%
-	53	2	0.2%
-	54	2	0.2%
-	58	2	0.2%
-	60	4	0.4%
-	62	2	0.2%
-	63	1	0.1%
-	64	1	0.1%
-	65	3	0.3%
-	66	2	0.2%
-	67	1	0.1%
-	70	8	0.8%
-	72	2	0.2%
-	74	1	0.1%
-	76	1	0.1%
-	78	2	0.2%
-	80	5	0.5%
-	83	1	0.1%
-	84	1	0.1%
-	86	2	0.2%
-	89	2	0.2%
-	90	1	0.1%
-	93	1	0.1%
-	94	1	0.1%
-	95	1	0.1%
-	98	1	0.1%
-	100	4	0.4%
-	101	1	0.1%
-	102	1	0.1%
-	103	1	0.1%
-	104	1	0.1%
-	105	1	0.1%
-	110	4	0.4%
-	111	1	0.1%
-	112	2	0.2%
-	113	1	0.1%
-	114	1	0.1%
-	117	1	0.1%
-	118	2	0.2%
-	119	1	0.1%
-	120	1	0.1%
-	124	1	0.1%
-	126	1	0.1%
-	130	3	0.3%
-	135	1	0.1%
-	138	1	0.1%
-	140	4	0.4%
-	141	1	0.1%
-	145	1	0.1%
-	150	3	0.3%
-	160	1	0.1%
-	162	1	0.1%
-	174	1	0.1%
-	176	1	0.1%
-	179	1	0.1%
-	180	2	0.2%
-	186	1	0.1%
-	190	1	0.1%
-	194	1	0.1%
-	200	3	0.3%
-	225	1	0.1%
-	233	1	0.1%
-	240	1	0.1%
-	270	2	0.2%
-	290	1	0.1%
-	300	1	0.1%
-	315	1	0.1%
-	352	1	0.1%
-	360	1	0.1%
-	400	1	0.1%
-	500	1	0.1%
-	525	1	0.1%
-	650	1	0.1%
-	670	1	0.1%
-	673	1	0.1%
-	1243	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation70.9
Maximun1,243
Mean26.4

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_2

근로자 수2: 정규직 여성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 정규직 여성

Answer

Value	Label	N
-	0	57	5.6%
-	1	153	14.9%
-	2	154	15%
-	3	117	11.4%
-	4	62	6%
-	5	79	7.7%
-	6	31	3%
-	7	26	2.5%
-	8	25	2.4%
-	9	14	1.4%
-	10	25	2.4%
-	11	12	1.2%
-	12	12	1.2%
-	13	11	1.1%
-	14	11	1.1%
-	15	16	1.6%
-	16	8	0.8%
-	17	7	0.7%
-	18	8	0.8%
-	19	6	0.6%
-	20	20	1.9%
-	21	5	0.5%
-	22	4	0.4%
-	23	5	0.5%
-	24	5	0.5%
-	25	4	0.4%
-	26	1	0.1%
-	27	2	0.2%
-	28	7	0.7%
-	30	9	0.9%
-	31	1	0.1%
-	33	1	0.1%
-	34	3	0.3%
-	35	4	0.4%
-	36	1	0.1%
-	37	1	0.1%
-	39	1	0.1%
-	40	9	0.9%
-	42	4	0.4%
-	43	2	0.2%
-	44	3	0.3%
-	45	2	0.2%
-	47	1	0.1%
-	48	2	0.2%
-	50	7	0.7%
-	51	2	0.2%
-	52	2	0.2%
-	53	3	0.3%
-	54	2	0.2%
-	55	2	0.2%
-	56	5	0.5%
-	57	1	0.1%
-	59	1	0.1%
-	60	3	0.3%
-	63	1	0.1%
-	64	2	0.2%
-	65	1	0.1%
-	66	1	0.1%
-	68	1	0.1%
-	70	7	0.7%
-	75	1	0.1%
-	76	1	0.1%
-	80	8	0.8%
-	82	1	0.1%
-	85	1	0.1%
-	90	1	0.1%
-	91	2	0.2%
-	92	1	0.1%
-	95	2	0.2%
-	96	1	0.1%
-	99	1	0.1%
-	100	8	0.8%
-	102	1	0.1%
-	103	1	0.1%
-	105	1	0.1%
-	110	1	0.1%
-	112	1	0.1%
-	114	1	0.1%
-	129	1	0.1%
-	130	1	0.1%
-	138	1	0.1%
-	150	1	0.1%
-	159	1	0.1%
-	163	1	0.1%
-	180	1	0.1%
-	187	1	0.1%
-	189	1	0.1%
-	200	2	0.2%
-	211	1	0.1%
-	229	1	0.1%
-	230	1	0.1%
-	238	1	0.1%
-	273	1	0.1%
-	300	2	0.2%
-	310	1	0.1%
-	410	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation36.1
Maximun410
Mean16

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_3

근로자 수3: 정규직 전체

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 정규직 전체

Answer

Value	Label	N
-	0	3	0.3%
-	1	13	1.3%
-	2	33	3.2%
-	3	29	2.8%
-	4	36	3.5%
-	5	134	13.1%
-	6	47	4.6%
-	7	43	4.2%
-	8	42	4.1%
-	9	36	3.5%
-	10	40	3.9%
-	11	17	1.7%
-	12	28	2.7%
-	13	25	2.4%
-	14	14	1.4%
-	15	20	1.9%
-	16	12	1.2%
-	17	16	1.6%
-	18	18	1.8%
-	19	22	2.1%
-	20	53	5.2%
-	21	13	1.3%
-	22	10	1%
-	23	6	0.6%
-	24	13	1.3%
-	25	11	1.1%
-	26	5	0.5%
-	28	5	0.5%
-	29	2	0.2%
-	30	18	1.8%
-	31	1	0.1%
-	32	4	0.4%
-	34	2	0.2%
-	35	7	0.7%
-	36	1	0.1%
-	37	3	0.3%
-	38	1	0.1%
-	39	5	0.5%
-	40	17	1.7%
-	41	6	0.6%
-	42	2	0.2%
-	43	1	0.1%
-	44	1	0.1%
-	45	3	0.3%
-	46	2	0.2%
-	47	2	0.2%
-	49	2	0.2%
-	50	11	1.1%
-	51	3	0.3%
-	52	2	0.2%
-	53	2	0.2%
-	55	2	0.2%
-	56	1	0.1%
-	57	2	0.2%
-	58	1	0.1%
-	59	2	0.2%
-	60	9	0.9%
-	63	1	0.1%
-	65	1	0.1%
-	66	1	0.1%
-	67	1	0.1%
-	68	1	0.1%
-	70	13	1.3%
-	74	1	0.1%
-	75	1	0.1%
-	76	2	0.2%
-	78	1	0.1%
-	80	2	0.2%
-	82	1	0.1%
-	83	2	0.2%
-	85	1	0.1%
-	87	2	0.2%
-	88	1	0.1%
-	89	1	0.1%
-	90	6	0.6%
-	92	1	0.1%
-	93	2	0.2%
-	94	2	0.2%
-	95	2	0.2%
-	96	1	0.1%
-	98	1	0.1%
-	100	7	0.7%
-	101	2	0.2%
-	102	4	0.4%
-	103	1	0.1%
-	104	1	0.1%
-	105	2	0.2%
-	106	1	0.1%
-	109	1	0.1%
-	110	6	0.6%
-	114	1	0.1%
-	118	1	0.1%
-	120	7	0.7%
-	121	1	0.1%
-	122	1	0.1%
-	123	1	0.1%
-	130	4	0.4%
-	133	1	0.1%
-	134	1	0.1%
-	135	1	0.1%
-	140	2	0.2%
-	143	1	0.1%
-	145	2	0.2%
-	150	4	0.4%
-	152	1	0.1%
-	154	1	0.1%
-	158	2	0.2%
-	160	6	0.6%
-	167	1	0.1%
-	178	1	0.1%
-	180	2	0.2%
-	183	1	0.1%
-	187	2	0.2%
-	189	1	0.1%
-	195	1	0.1%
-	196	1	0.1%
-	200	5	0.5%
-	205	1	0.1%
-	210	1	0.1%
-	213	1	0.1%
-	214	1	0.1%
-	215	1	0.1%
-	221	1	0.1%
-	223	1	0.1%
-	230	1	0.1%
-	240	2	0.2%
-	242	1	0.1%
-	249	1	0.1%
-	250	2	0.2%
-	266	1	0.1%
-	270	2	0.2%
-	281	1	0.1%
-	290	2	0.2%
-	300	1	0.1%
-	301	1	0.1%
-	315	1	0.1%
-	330	1	0.1%
-	337	1	0.1%
-	392	1	0.1%
-	400	2	0.2%
-	405	1	0.1%
-	473	1	0.1%
-	498	1	0.1%
-	500	1	0.1%
-	539	1	0.1%
-	572	1	0.1%
-	600	1	0.1%
-	710	1	0.1%
-	720	1	0.1%
-	763	1	0.1%
-	800	1	0.1%
-	862	1	0.1%
-	1271	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation93.6
Maximun1,271
Mean42.4

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_4

근로자 수4: 비정규직 남성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 비정규직 남성

Answer

Value	Label	N
-	0	855	83.3%
-	1	38	3.7%
-	2	23	2.2%
-	3	14	1.4%
-	4	10	1%
-	5	10	1%
-	6	4	0.4%
-	7	4	0.4%
-	8	5	0.5%
-	9	1	0.1%
-	10	5	0.5%
-	11	1	0.1%
-	12	1	0.1%
-	15	1	0.1%
-	17	1	0.1%
-	18	1	0.1%
-	19	3	0.3%
-	20	6	0.6%
-	21	2	0.2%
-	22	1	0.1%
-	23	1	0.1%
-	25	2	0.2%
-	30	4	0.4%
-	32	1	0.1%
-	37	1	0.1%
-	40	2	0.2%
-	41	1	0.1%
-	45	1	0.1%
-	47	2	0.2%
-	50	5	0.5%
-	51	1	0.1%
-	53	1	0.1%
-	55	1	0.1%
-	63	1	0.1%
-	70	1	0.1%
-	72	1	0.1%
-	98	1	0.1%
-	100	3	0.3%
-	112	1	0.1%
-	116	1	0.1%
-	122	1	0.1%
-	149	1	0.1%
-	164	1	0.1%
-	190	1	0.1%
-	200	1	0.1%
-	212	1	0.1%
-	236	1	0.1%
-	1485	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation49.8
Maximun1,485
Mean5.1

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_5

근로자 수5: 비정규직 여성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 비정규직 여성

Answer

Value	Label	N
-	0	824	80.3%
-	1	45	4.4%
-	2	26	2.5%
-	3	14	1.4%
-	4	11	1.1%
-	5	8	0.8%
-	6	9	0.9%
-	7	5	0.5%
-	8	3	0.3%
-	9	4	0.4%
-	10	9	0.9%
-	11	2	0.2%
-	12	2	0.2%
-	13	1	0.1%
-	14	1	0.1%
-	15	1	0.1%
-	16	4	0.4%
-	17	1	0.1%
-	18	5	0.5%
-	19	1	0.1%
-	20	4	0.4%
-	21	1	0.1%
-	23	2	0.2%
-	24	4	0.4%
-	25	2	0.2%
-	27	2	0.2%
-	28	1	0.1%
-	30	1	0.1%
-	32	1	0.1%
-	38	1	0.1%
-	40	2	0.2%
-	41	1	0.1%
-	42	1	0.1%
-	43	1	0.1%
-	45	2	0.2%
-	47	1	0.1%
-	48	2	0.2%
-	49	1	0.1%
-	50	2	0.2%
-	52	1	0.1%
-	53	1	0.1%
-	55	1	0.1%
-	58	1	0.1%
-	70	1	0.1%
-	75	1	0.1%
-	79	1	0.1%
-	80	1	0.1%
-	92	1	0.1%
-	100	3	0.3%
-	101	1	0.1%
-	136	1	0.1%
-	149	1	0.1%
-	185	1	0.1%
-	190	1	0.1%
-	210	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation16.3
Maximun210
Mean3.6

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_6

근로자 수6: 비정규직 전체

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 비정규직 전체

Answer

Value	Label	N
-	0	785	76.5%
-	1	36	3.5%
-	2	26	2.5%
-	3	19	1.9%
-	4	16	1.6%
-	5	10	1%
-	6	10	1%
-	7	4	0.4%
-	8	3	0.3%
-	9	5	0.5%
-	10	14	1.4%
-	11	1	0.1%
-	12	2	0.2%
-	14	2	0.2%
-	15	3	0.3%
-	16	4	0.4%
-	17	3	0.3%
-	18	3	0.3%
-	19	2	0.2%
-	20	7	0.7%
-	25	3	0.3%
-	26	1	0.1%
-	28	1	0.1%
-	29	1	0.1%
-	30	4	0.4%
-	31	1	0.1%
-	34	1	0.1%
-	36	1	0.1%
-	37	1	0.1%
-	39	2	0.2%
-	40	3	0.3%
-	41	2	0.2%
-	43	1	0.1%
-	44	1	0.1%
-	45	1	0.1%
-	46	1	0.1%
-	47	1	0.1%
-	48	2	0.2%
-	49	1	0.1%
-	50	2	0.2%
-	53	2	0.2%
-	57	1	0.1%
-	58	1	0.1%
-	60	1	0.1%
-	62	1	0.1%
-	66	1	0.1%
-	67	1	0.1%
-	68	1	0.1%
-	72	2	0.2%
-	74	2	0.2%
-	75	1	0.1%
-	77	1	0.1%
-	78	1	0.1%
-	80	4	0.4%
-	92	1	0.1%
-	100	3	0.3%
-	103	1	0.1%
-	112	1	0.1%
-	140	2	0.2%
-	150	1	0.1%
-	174	1	0.1%
-	193	1	0.1%
-	200	2	0.2%
-	298	1	0.1%
-	300	1	0.1%
-	337	1	0.1%
-	348	1	0.1%
-	354	1	0.1%
-	400	1	0.1%
-	1485	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation56.3
Maximun1,485
Mean8.7

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_7

근로자 수7: 관리자 남성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 관리자(부서장 이상) 남성

Answer

Value	Label	N
-	0	89	8.7%
-	1	350	34.1%
-	2	160	15.6%
-	3	109	10.6%
-	4	61	5.9%
-	5	63	6.1%
-	6	22	2.1%
-	7	23	2.2%
-	8	26	2.5%
-	9	13	1.3%
-	10	28	2.7%
-	11	6	0.6%
-	12	11	1.1%
-	13	2	0.2%
-	14	3	0.3%
-	15	11	1.1%
-	16	2	0.2%
-	17	2	0.2%
-	18	3	0.3%
-	20	5	0.5%
-	21	1	0.1%
-	23	1	0.1%
-	24	3	0.3%
-	25	3	0.3%
-	26	3	0.3%
-	30	4	0.4%
-	32	2	0.2%
-	35	1	0.1%
-	42	1	0.1%
-	44	2	0.2%
-	45	3	0.3%
-	49	1	0.1%
-	50	4	0.4%
-	55	1	0.1%
-	56	1	0.1%
-	60	2	0.2%
-	70	1	0.1%
-	85	1	0.1%
-	111	1	0.1%
-	360	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation14.1
Maximun360
Mean4.8

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_8

근로자 수8: 관리자 여성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 관리자(부서장 이상) 여성

Answer

Value	Label	N
-	0	497	48.4%
-	1	280	27.3%
-	2	108	10.5%
-	3	53	5.2%
-	4	18	1.8%
-	5	20	1.9%
-	6	8	0.8%
-	7	5	0.5%
-	8	2	0.2%
-	9	3	0.3%
-	10	5	0.5%
-	12	6	0.6%
-	13	1	0.1%
-	15	8	0.8%
-	20	2	0.2%
-	30	6	0.6%
-	38	1	0.1%
-	40	1	0.1%
-	50	1	0.1%
-	60	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation4.3
Maximun60
Mean1.6

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_9

근로자 수9: 관리자 전체

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 관리자(부서장 이상) 전체

Answer

Value	Label	N
-	0	6	0.6%
-	1	282	27.5%
-	2	177	17.3%
-	3	146	14.2%
-	4	86	8.4%
-	5	61	5.9%
-	6	46	4.5%
-	7	34	3.3%
-	8	27	2.6%
-	9	17	1.7%
-	10	26	2.5%
-	11	11	1.1%
-	12	15	1.5%
-	13	6	0.6%
-	14	4	0.4%
-	15	11	1.1%
-	16	2	0.2%
-	17	7	0.7%
-	18	5	0.5%
-	19	3	0.3%
-	20	5	0.5%
-	21	1	0.1%
-	22	3	0.3%
-	24	2	0.2%
-	25	3	0.3%
-	26	3	0.3%
-	27	1	0.1%
-	28	1	0.1%
-	30	4	0.4%
-	32	3	0.3%
-	34	1	0.1%
-	37	1	0.1%
-	39	1	0.1%
-	40	2	0.2%
-	42	1	0.1%
-	45	2	0.2%
-	49	1	0.1%
-	50	3	0.3%
-	53	1	0.1%
-	57	1	0.1%
-	61	1	0.1%
-	65	2	0.2%
-	70	1	0.1%
-	75	1	0.1%
-	80	2	0.2%
-	85	1	0.1%
-	90	1	0.1%
-	94	1	0.1%
-	110	2	0.2%
-	141	1	0.1%
-	400	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation17
Maximun400
Mean6.4

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_10

근로자 수10: 사원급 남성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 사원급 남성

Answer

Value	Label	N
-	0	104	10.1%
-	1	111	10.8%
-	2	110	10.7%
-	3	100	9.7%
-	4	71	6.9%
-	5	41	4%
-	6	39	3.8%
-	7	31	3%
-	8	31	3%
-	9	22	2.1%
-	10	31	3%
-	11	16	1.6%
-	12	19	1.9%
-	13	17	1.7%
-	14	13	1.3%
-	15	21	2%
-	16	10	1%
-	17	5	0.5%
-	18	6	0.6%
-	19	9	0.9%
-	20	3	0.3%
-	21	4	0.4%
-	22	7	0.7%
-	23	6	0.6%
-	24	4	0.4%
-	25	6	0.6%
-	26	2	0.2%
-	27	3	0.3%
-	28	5	0.5%
-	29	5	0.5%
-	30	5	0.5%
-	31	2	0.2%
-	32	1	0.1%
-	33	3	0.3%
-	34	3	0.3%
-	35	2	0.2%
-	36	1	0.1%
-	37	2	0.2%
-	38	2	0.2%
-	39	3	0.3%
-	40	3	0.3%
-	41	5	0.5%
-	44	2	0.2%
-	45	2	0.2%
-	46	1	0.1%
-	47	1	0.1%
-	48	2	0.2%
-	50	3	0.3%
-	52	1	0.1%
-	53	3	0.3%
-	55	2	0.2%
-	56	1	0.1%
-	57	2	0.2%
-	58	1	0.1%
-	59	2	0.2%
-	60	2	0.2%
-	61	2	0.2%
-	62	1	0.1%
-	63	1	0.1%
-	64	2	0.2%
-	65	4	0.4%
-	68	1	0.1%
-	69	3	0.3%
-	70	3	0.3%
-	71	1	0.1%
-	73	2	0.2%
-	75	5	0.5%
-	76	1	0.1%
-	78	1	0.1%
-	79	2	0.2%
-	80	1	0.1%
-	81	2	0.2%
-	85	3	0.3%
-	87	1	0.1%
-	88	1	0.1%
-	90	3	0.3%
-	92	1	0.1%
-	93	2	0.2%
-	94	1	0.1%
-	97	1	0.1%
-	99	3	0.3%
-	100	6	0.6%
-	102	1	0.1%
-	105	2	0.2%
-	106	1	0.1%
-	107	1	0.1%
-	108	1	0.1%
-	109	1	0.1%
-	110	1	0.1%
-	111	1	0.1%
-	112	1	0.1%
-	114	1	0.1%
-	115	3	0.3%
-	116	2	0.2%
-	117	2	0.2%
-	118	1	0.1%
-	120	4	0.4%
-	121	1	0.1%
-	126	1	0.1%
-	127	1	0.1%
-	129	1	0.1%
-	132	1	0.1%
-	134	1	0.1%
-	135	2	0.2%
-	136	1	0.1%
-	140	1	0.1%
-	146	1	0.1%
-	149	1	0.1%
-	150	4	0.4%
-	155	1	0.1%
-	160	1	0.1%
-	164	1	0.1%
-	165	1	0.1%
-	166	1	0.1%
-	167	1	0.1%
-	170	1	0.1%
-	200	2	0.2%
-	218	1	0.1%
-	250	1	0.1%
-	253	1	0.1%
-	264	1	0.1%
-	328	1	0.1%
-	352	1	0.1%
-	430	1	0.1%
-	512	1	0.1%
-	516	1	0.1%
-	562	1	0.1%
-	640	1	0.1%
-	694	1	0.1%
-	727	1	0.1%
-	1217	1	0.1%
-	1487	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation84.5
Maximun1,487
Mean26

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_11

근로자 수11: 사원급 여성

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 사원급 여성

Answer

Value	Label	N
-	0	75	7.3%
-	1	145	14.1%
-	2	145	14.1%
-	3	99	9.6%
-	4	81	7.9%
-	5	51	5%
-	6	31	3%
-	7	24	2.3%
-	8	28	2.7%
-	9	17	1.7%
-	10	21	2%
-	11	13	1.3%
-	12	10	1%
-	13	11	1.1%
-	14	17	1.7%
-	15	10	1%
-	16	5	0.5%
-	17	10	1%
-	18	8	0.8%
-	19	12	1.2%
-	20	8	0.8%
-	21	8	0.8%
-	23	6	0.6%
-	24	6	0.6%
-	25	9	0.9%
-	26	3	0.3%
-	27	2	0.2%
-	28	7	0.7%
-	29	2	0.2%
-	30	1	0.1%
-	32	2	0.2%
-	33	3	0.3%
-	34	2	0.2%
-	35	6	0.6%
-	36	2	0.2%
-	37	2	0.2%
-	38	3	0.3%
-	39	2	0.2%
-	40	3	0.3%
-	41	3	0.3%
-	43	2	0.2%
-	44	2	0.2%
-	45	1	0.1%
-	46	1	0.1%
-	47	1	0.1%
-	48	4	0.4%
-	49	5	0.5%
-	50	3	0.3%
-	51	3	0.3%
-	52	1	0.1%
-	53	3	0.3%
-	54	3	0.3%
-	55	3	0.3%
-	56	1	0.1%
-	57	4	0.4%
-	59	4	0.4%
-	60	4	0.4%
-	61	1	0.1%
-	63	4	0.4%
-	65	4	0.4%
-	68	3	0.3%
-	69	2	0.2%
-	70	1	0.1%
-	71	1	0.1%
-	73	2	0.2%
-	74	1	0.1%
-	77	1	0.1%
-	78	5	0.5%
-	79	1	0.1%
-	80	3	0.3%
-	82	2	0.2%
-	83	1	0.1%
-	88	1	0.1%
-	90	1	0.1%
-	91	2	0.2%
-	92	1	0.1%
-	93	2	0.2%
-	94	2	0.2%
-	95	2	0.2%
-	96	2	0.2%
-	97	4	0.4%
-	98	2	0.2%
-	99	1	0.1%
-	100	2	0.2%
-	101	1	0.1%
-	105	1	0.1%
-	108	1	0.1%
-	109	1	0.1%
-	110	1	0.1%
-	114	1	0.1%
-	120	2	0.2%
-	126	1	0.1%
-	128	1	0.1%
-	137	1	0.1%
-	143	1	0.1%
-	149	1	0.1%
-	150	1	0.1%
-	156	1	0.1%
-	158	1	0.1%
-	159	1	0.1%
-	163	1	0.1%
-	170	2	0.2%
-	183	1	0.1%
-	189	1	0.1%
-	190	1	0.1%
-	194	1	0.1%
-	210	1	0.1%
-	222	1	0.1%
-	235	1	0.1%
-	236	2	0.2%
-	266	1	0.1%
-	350	1	0.1%
-	395	1	0.1%
-	403	1	0.1%
-	460	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation41.1
Maximun460
Mean18.7

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A1_12

근로자 수12: 사원급 전체

Literal Question

A1. 귀사의 고용형태별 남녀 근로자는 몇 명입니까?(2019년 3월 31일 기준) 사원급 전체

Answer

Value	Label	N
-	0	20	1.9%
-	1	18	1.8%
-	2	27	2.6%
-	3	47	4.6%
-	4	148	14.4%
-	5	57	5.6%
-	6	38	3.7%
-	7	40	3.9%
-	8	28	2.7%
-	9	39	3.8%
-	10	35	3.4%
-	11	18	1.8%
-	12	16	1.6%
-	13	22	2.1%
-	14	21	2%
-	15	17	1.7%
-	16	23	2.2%
-	17	23	2.2%
-	18	24	2.3%
-	19	19	1.9%
-	20	16	1.6%
-	21	3	0.3%
-	22	9	0.9%
-	23	4	0.4%
-	24	6	0.6%
-	25	10	1%
-	26	6	0.6%
-	27	11	1.1%
-	28	2	0.2%
-	29	8	0.8%
-	30	3	0.3%
-	31	2	0.2%
-	32	3	0.3%
-	33	2	0.2%
-	34	6	0.6%
-	35	9	0.9%
-	36	5	0.5%
-	37	4	0.4%
-	38	4	0.4%
-	39	2	0.2%
-	40	2	0.2%
-	41	2	0.2%
-	42	3	0.3%
-	43	3	0.3%
-	44	3	0.3%
-	45	3	0.3%
-	46	5	0.5%
-	47	2	0.2%
-	48	2	0.2%
-	49	3	0.3%
-	50	2	0.2%
-	51	1	0.1%
-	52	3	0.3%
-	55	4	0.4%
-	56	1	0.1%
-	58	3	0.3%
-	60	3	0.3%
-	62	1	0.1%
-	64	4	0.4%
-	65	1	0.1%
-	66	2	0.2%
-	67	2	0.2%
-	68	4	0.4%
-	69	3	0.3%
-	71	2	0.2%
-	72	1	0.1%
-	73	1	0.1%
-	77	1	0.1%
-	78	3	0.3%
-	79	3	0.3%
-	80	2	0.2%
-	81	2	0.2%
-	82	1	0.1%
-	83	4	0.4%
-	86	1	0.1%
-	87	3	0.3%
-	88	1	0.1%
-	89	3	0.3%
-	92	1	0.1%
-	94	1	0.1%
-	95	4	0.4%
-	97	3	0.3%
-	98	2	0.2%
-	99	3	0.3%
-	100	6	0.6%
-	101	1	0.1%
-	102	4	0.4%
-	103	2	0.2%
-	104	1	0.1%
-	105	2	0.2%
-	107	1	0.1%
-	108	1	0.1%
-	110	2	0.2%
-	112	3	0.3%
-	113	2	0.2%
-	114	4	0.4%
-	116	2	0.2%
-	117	1	0.1%
-	118	1	0.1%
-	119	2	0.2%
-	121	1	0.1%
-	122	1	0.1%
-	123	1	0.1%
-	124	1	0.1%
-	125	1	0.1%
-	127	1	0.1%
-	130	1	0.1%
-	132	1	0.1%
-	134	1	0.1%
-	135	4	0.4%
-	137	1	0.1%
-	139	1	0.1%
-	140	1	0.1%
-	142	1	0.1%
-	144	1	0.1%
-	145	3	0.3%
-	149	2	0.2%
-	152	1	0.1%
-	153	1	0.1%
-	155	3	0.3%
-	156	1	0.1%
-	160	1	0.1%
-	161	1	0.1%
-	167	1	0.1%
-	170	2	0.2%
-	173	1	0.1%
-	174	1	0.1%
-	180	1	0.1%
-	181	1	0.1%
-	185	1	0.1%
-	186	1	0.1%
-	191	2	0.2%
-	193	1	0.1%
-	197	2	0.2%
-	198	2	0.2%
-	204	1	0.1%
-	206	1	0.1%
-	216	1	0.1%
-	221	1	0.1%
-	223	1	0.1%
-	225	3	0.3%
-	232	1	0.1%
-	233	1	0.1%
-	234	1	0.1%
-	238	1	0.1%
-	240	1	0.1%
-	243	1	0.1%
-	246	1	0.1%
-	250	1	0.1%
-	257	1	0.1%
-	260	2	0.2%
-	278	1	0.1%
-	286	1	0.1%
-	294	1	0.1%
-	295	1	0.1%
-	298	1	0.1%
-	305	1	0.1%
-	320	1	0.1%
-	329	1	0.1%
-	354	1	0.1%
-	360	1	0.1%
-	374	1	0.1%
-	401	1	0.1%
-	471	1	0.1%
-	510	1	0.1%
-	519	1	0.1%
-	535	2	0.2%
-	721	1	0.1%
-	748	1	0.1%
-	752	1	0.1%
-	754	1	0.1%
-	783	1	0.1%
-	890	1	0.1%
-	990	1	0.1%
-	1245	1	0.1%
-	1492	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Standard deviation109.1
Maximun1,492
Mean44.7

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A2

인력의 과부족 정도

Literal Question

A2. 현재 귀사의 인력의 과부족 정도는 어떠합니까?

Answer

Value	Label	N
1	매우 부족함	15	1.5%
2	약간 부족함	96	9.4%
3	적정함	879	85.7%
4	약간 초과됨	29	2.8%
5	매우 초과됨	7	0.7%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

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Universe

모든 응답자

A2_1

(인력이 부족한 경우) 이유

Literal Question

A2-1. 현재 인력이 부족하다면, 그 이유는 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	필요한 능력 및 자격을 갖춘 전문 인력의 부족	20	18%
2	기업의 근무조건(근무시간, 임금, 복지, 근무환경 등) 미흡으로 근무희망자 부족	18	16.2%
3	잦은 인력이동에 따른 미충원	22	19.8%
4	산업에 대한 저조한 인식으로 근무희망자 부족	8	7.2%
5	기업비용절감 차원에서 인력 미채용	19	17.1%
6	경기 침체로 인한 고용여력 감소	15	13.5%
7	기타	9	8.1%
-1	비해당	915	100%

Summary Statistics

Valid cases111
Missing cases915

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Universe

인력이 부족하다고 생각하는 응답자 (A2의 1, 2번 응답자)

A2_2

(인력이 부족한 경우) 여성인력 고용의 확대 필요성

Literal Question

A2-2. 귀사의 인력이 부족한 문제를 해결하는 방안으로서 여성인력 고용의 확대 필요성에 대해서 어떻게 생각하십니까?

Answer

Value	Label	N
1	전혀 필요하지 않음	4	3.6%
2	거의 필요하지 않음	11	9.9%
3	보통	43	38.7%
4	약간 필요함	36	32.4%
5	매우 필요함	17	15.3%
-1	비해당	915	100%

Summary Statistics

Valid cases111
Missing cases915

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Universe

인력이 부족하다고 생각하는 응답자 (A2의 1, 2번 응답자)

A3

올해(2019년) 인원충원 계획 여부

Literal Question

A3. 귀사에서는 올해 인원을 충원할 계획이 있습니까?

Answer

Value	Label	N	WN
1	있다	159	0	15.5%
2	없다	867	0	84.5%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

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Universe

모든 응답자

A3_1

(인원충원 계획이 있는 경우) 목표 인원수

Literal Question

A3-1. 인력충원 계획이 있으시다면, 몇 명을 목표로 하고 있습니까? ________ 명

Answer

Value	Label	N
-	1	49	30.8%
-	2	46	28.9%
-	3	25	15.7%
-	4	6	3.8%
-	5	7	4.4%
-	6	3	1.9%
-	10	7	4.4%
-	20	2	1.3%
-	50	1	0.6%
-	60	1	0.6%
88	상시	12	7.5%
-1	비해당	867	100%

Summary Statistics

Valid cases159
Missing cases867

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Universe

2019년 인원충원 계획이 있다고 한 응답자 (A3의 1번 응답자)

A6_1

인력수요전망1: 직업1

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	1	0.1%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	102	9.9%
13	전문서비스 관리자	24	2.3%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	38	3.7%
15	영업·판매·운송 관리자	61	5.9%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	4	0.4%
21	정부·공공행정 전문가	5	0.5%
22	경영·인사 전문가	13	1.3%
23	회계·세무·감정 전문가	3	0.3%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	1	0.1%
25	정부·공공 행정 사무원	2	0.2%
26	경영지원 사무원	39	3.8%
27	회계·경리 사무원	104	10.1%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	13	1.3%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	30	2.9%
31	금융·보험 전문가	15	1.5%
32	금융·보험 사무원	13	1.3%
33	금융·보험 영업원	26	2.5%
-	88	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	3	0.3%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	2	0.2%
133	소프트웨어 개발자	2	0.2%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	2	0.2%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	13	1.3%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	8	0.8%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
154	화학공학 기술자 및 시험원	0	0%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
157	식품공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	4	0.4%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	0	0%
211	대학 교수 및 강사	15	1.5%
212	학교 교사	0	0%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	24	2.3%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	18	1.8%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	54	5.3%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	6	0.6%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	3	0.3%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	10	1%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	1	0.1%
304	간호사	26	2.5%
305	영양사	2	0.2%
306	의료기사·치료사·재활사	2	0.2%
307	보건·의료 종사자	3	0.3%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	10	1%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	2	0.2%
521	여행 서비스원	0	0%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	18	1.8%
524	오락시설 서비스원	0	0%
-	526	1	0.1%
531	주방장 및 조리사	1	0.1%
532	식당 서비스원	3	0.3%
541	경호·보안 종사자	1	0.1%
542	경비원	4	0.4%
550	돌봄 서비스 종사자	2	0.2%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	11	1.1%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	0	0%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	1	0.1%
612	영업원 및 상품중개인	70	6.8%
613	텔레마케터	2	0.2%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	2	0.2%
615	판매 종사자	8	0.8%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	1	0.1%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	2	0.2%
622	자동차 운전원	2	0.2%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	1	0.1%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	1	0.1%
-	628	1	0.1%
701	건설구조 기능원	1	0.1%
702	건축마감 기능원	1	0.1%
703	배관공	1	0.1%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	11	1.1%
812	운송장비 정비원	4	0.4%
813	금형원 및 공작기계 조작원	2	0.2%
814	냉·난방 설비 조작원	1	0.1%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	1	0.1%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	15	1.5%
817	운송장비 조립원	8	0.8%
821	금속관련 기계·설비 조작원	14	1.4%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	1	0.1%
824	용접원	3	0.3%
825	도장원 및 도금원	12	1.2%
826	비금속제품 생산기계 조작원	6	0.6%
831	전기공	1	0.1%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	5	0.5%
833	발전·배전 장치 조작원	1	0.1%
834	전기·전자 설비 조작원	2	0.2%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	12	1.2%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	9	0.9%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	4	0.4%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	3	0.3%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	10	1%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	3	0.3%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	5	0.5%
873	식품 가공 기계 조작원	1	0.1%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	4	0.4%
883	가구·목제품 제조·수리원	2	0.2%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	5	0.5%
890	제조 단순 종사자	30	2.9%
901	작물재배 종사자	1	0.1%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	0.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A6_1_1

인력수요전망1: 직업1 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	74	7.2%
1	매우 감소함	19	1.9%
2	약간 감소함	82	8%
3	비슷함	738	71.9%
4	약간 증가함	104	10.1%
5	매우 증가함	8	0.8%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	0	0%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A6_1_2

인력수요전망1: 직업1 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	90	9.5%
2	남성에게 약간 적합	166	17.4%
3	성별 상관 없음	500	52.5%
4	여성에게 약간 적합	152	16%
5	여성에게 매우 적합	43	4.5%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	74	7.8%

Summary Statistics

Valid cases952
Missing cases74

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-1의 1-5번 응답자)

A6_1_3

인력수요전망1: 직업1 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	53	5.6%
2	30대	220	23.1%
3	40대	193	20.3%
4	50대 이상	47	4.9%
5	연령 무관	438	46%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	74	7.8%

Summary Statistics

Valid cases952
Missing cases74

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-1의 1-5번 응답자)

A6_1_4

인력수요전망1: 직업1 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	102	10.7%
2	전문대졸	116	12.2%
3	대졸	284	29.8%
4	대학원 이상	19	2%
5	학력무관	430	45.2%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	74	7.8%

Summary Statistics

Valid cases952
Missing cases74

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-1의 1-5번 응답자)

A6_1_5

인력수요전망1: 직업1 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업1-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	526	55.3%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	288	30.3%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	66	6.9%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	66	6.9%
9	무응답	6	0.6%
-1	비해당	74	7.8%

Summary Statistics

Valid cases952
Missing cases74

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-1의 1-5번 응답자)

A6_2

인력수요전망2: 직업2

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	41	4.7%
13	전문서비스 관리자	17	2%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	15	1.7%
15	영업·판매·운송 관리자	25	2.9%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	3	0.3%
21	정부·공공행정 전문가	1	0.1%
22	경영·인사 전문가	7	0.8%
23	회계·세무·감정 전문가	4	0.5%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	3	0.3%
25	정부·공공 행정 사무원	8	0.9%
26	경영지원 사무원	43	4.9%
27	회계·경리 사무원	197	22.7%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	13	1.5%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	40	4.6%
31	금융·보험 전문가	9	1%
32	금융·보험 사무원	14	1.6%
33	금융·보험 영업원	16	1.8%
-	44	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	1	0.1%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	1	0.1%
132	컴퓨터시스템 전문가	3	0.3%
133	소프트웨어 개발자	1	0.1%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	0	0%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	5	0.6%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
154	화학공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	1	0.1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
211	대학 교수 및 강사	7	0.8%
212	학교 교사	1	0.1%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	11	1.3%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	8	0.9%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	1	0.1%
231	사회복지사 및 상담사	17	2%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	24	2.8%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	4	0.5%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	0	0%
304	간호사	20	2.3%
305	영양사	11	1.3%
306	의료기사·치료사·재활사	3	0.3%
307	보건·의료 종사자	18	2.1%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	1	0.1%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	3	0.3%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	1	0.1%
521	여행 서비스원	1	0.1%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	9	1%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	11	1.3%
532	식당 서비스원	5	0.6%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	1	0.1%
550	돌봄 서비스 종사자	3	0.3%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	38	4.4%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	1	0.1%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	0	0%
612	영업원 및 상품중개인	49	5.6%
613	텔레마케터	1	0.1%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	6	0.7%
615	판매 종사자	8	0.9%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	2	0.2%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	6	0.7%
622	자동차 운전원	1	0.1%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	1	0.1%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	7	0.8%
-	627	10	1.2%
701	건설구조 기능원	1	0.1%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	1	0.1%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	2	0.2%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	6	0.7%
812	운송장비 정비원	3	0.3%
813	금형원 및 공작기계 조작원	1	0.1%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	5	0.6%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	6	0.7%
817	운송장비 조립원	2	0.2%
821	금속관련 기계·설비 조작원	12	1.4%
822	판금원 및 제관원	3	0.3%
823	단조원 및 주조원	2	0.2%
824	용접원	1	0.1%
825	도장원 및 도금원	3	0.3%
826	비금속제품 생산기계 조작원	2	0.2%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	1	0.1%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	2	0.2%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	5	0.6%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	6	0.7%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	2	0.2%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	3	0.3%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	1	0.1%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	1	0.1%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	1	0.1%
863	의복 제조원 및 수선원	1	0.1%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	3	0.3%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	4	0.5%
873	식품 가공 기계 조작원	0	0%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	1	0.1%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	1	0.1%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	1	0.1%
890	제조 단순 종사자	13	1.5%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	0.1%
-1	비해당	157	18.1%

Summary Statistics

Valid cases869
Missing cases157
Minimun12
Maximun999

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Universe

모든 응답자

A6_2_1

인력수요전망2: 직업2 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	11	1.3%
1	매우 감소함	13	1.5%
2	약간 감소함	66	7.6%
3	비슷함	678	78%
4	약간 증가함	94	10.8%
5	매우 증가함	6	0.7%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	157	18.1%

Summary Statistics

Valid cases869
Missing cases157

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Universe

모든 응답자

A6_2_2

인력수요전망2: 직업2 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	73	8.5%
2	남성에게 약간 적합	115	13.4%
3	성별 상관 없음	444	51.7%
4	여성에게 약간 적합	179	20.9%
5	여성에게 매우 적합	46	5.4%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	168	19.6%

Summary Statistics

Valid cases858
Missing cases168

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-2의 1-5번 응답자)

A6_2_3

인력수요전망2: 직업2 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	42	4.9%
2	30대	211	24.6%
3	40대	132	15.4%
4	50대 이상	36	4.2%
5	연령 무관	436	50.8%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	168	19.6%

Summary Statistics

Valid cases858
Missing cases168

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-2의 1-5번 응답자)

A6_2_4

인력수요전망2: 직업2 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	106	12.4%
2	전문대졸	110	12.8%
3	대졸	228	26.6%
4	대학원 이상	11	1.3%
5	학력무관	402	46.9%
9	무응답	1	0.1%
-1	비해당	168	19.6%

Summary Statistics

Valid cases858
Missing cases168

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-2의 1-5번 응답자)

A6_2_5

인력수요전망2: 직업2 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업2-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	519	60.5%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	219	25.5%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	53	6.2%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	61	7.1%
9	무응답	6	0.7%
-1	비해당	168	19.6%

Summary Statistics

Valid cases858
Missing cases168

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-2의 1-5번 응답자)

A6_3

인력수요전망3: 직업3

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	8	3.8%
13	전문서비스 관리자	1	0.5%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	0	0%
15	영업·판매·운송 관리자	4	1.9%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	0	0%
21	정부·공공행정 전문가	0	0%
22	경영·인사 전문가	2	1%
23	회계·세무·감정 전문가	0	0%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	3	1.4%
25	정부·공공 행정 사무원	0	0%
26	경영지원 사무원	6	2.9%
27	회계·경리 사무원	29	13.9%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	9	4.3%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	10	4.8%
31	금융·보험 전문가	2	1%
32	금융·보험 사무원	4	1.9%
33	금융·보험 영업원	3	1.4%
-	35	1	0.5%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	0	0%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	0	0%
133	소프트웨어 개발자	0	0%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	1	0.5%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	0	0%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	3	1.4%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	1	0.5%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	1	0.5%
154	화학공학 기술자 및 시험원	1	0.5%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	0	0%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	2	1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	1	0.5%
211	대학 교수 및 강사	3	1.4%
212	학교 교사	0	0%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	1	0.5%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	3	1.4%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	0	0%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	4	1.9%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
-	273	1	0.5%
301	의사, 한의사 및 치과의사	1	0.5%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	0	0%
304	간호사	3	1.4%
305	영양사	3	1.4%
306	의료기사·치료사·재활사	2	1%
307	보건·의료 종사자	6	2.9%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	2	1%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	0	0%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	1	0.5%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	1	0.5%
532	식당 서비스원	4	1.9%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	1	0.5%
550	돌봄 서비스 종사자	0	0%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	6	2.9%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	7	3.3%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	1	0.5%
612	영업원 및 상품중개인	12	5.7%
613	텔레마케터	1	0.5%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	0	0%
615	판매 종사자	6	2.9%
616	매장 계산원 및 매표원	1	0.5%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	4	1.9%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	2	1%
701	건설구조 기능원	1	0.5%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	8	3.8%
812	운송장비 정비원	1	0.5%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	0	0%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	1	0.5%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	2	1%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	2	1%
824	용접원	2	1%
825	도장원 및 도금원	1	0.5%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	0	0%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	2	1%
841	정보통신기기 설치·수리원	1	0.5%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	1	0.5%
853	환경관련 장치 조작원	1	0.5%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	1	0.5%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	2	1%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	1	0.5%
873	식품 가공 기계 조작원	1	0.5%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	12	5.7%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	0.5%
-1	비해당	817	100%

Summary Statistics

Valid cases209
Missing cases817
Minimun12
Maximun999

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A6_3_1

인력수요전망3: 직업3 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	1	0.5%
1	매우 감소함	8	3.8%
2	약간 감소함	22	10.5%
3	비슷함	141	67.5%
4	약간 증가함	32	15.3%
5	매우 증가함	4	1.9%
9	무응답	1	0.5%
-1	비해당	817	100%

Summary Statistics

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Missing cases817

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Universe

모든 응답자

A6_3_2

인력수요전망3: 직업3 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	21	10.1%
2	남성에게 약간 적합	39	18.8%
3	성별 상관 없음	119	57.2%
4	여성에게 약간 적합	24	11.5%
5	여성에게 매우 적합	4	1.9%
9	무응답	1	0.5%
-1	비해당	818	100%

Summary Statistics

Valid cases208
Missing cases818

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-3의 1-5번 응답자)

A6_3_3

인력수요전망3: 직업3 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	11	5.3%
2	30대	47	22.6%
3	40대	24	11.5%
4	50대 이상	5	2.4%
5	연령 무관	120	57.7%
9	무응답	1	0.5%
-1	비해당	818	100%

Summary Statistics

Valid cases208
Missing cases818

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-3의 1-5번 응답자)

A6_3_4

인력수요전망3: 직업3 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	34	16.3%
2	전문대졸	18	8.7%
3	대졸	50	24%
4	대학원 이상	3	1.4%
5	학력무관	102	49%
9	무응답	1	0.5%
-1	비해당	818	100%

Summary Statistics

Valid cases208
Missing cases818

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-3의 1-5번 응답자)

A6_3_5

인력수요전망3: 직업3 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업3-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	118	56.7%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	52	25%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	15	7.2%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	20	9.6%
9	무응답	3	1.4%
-1	비해당	818	100%

Summary Statistics

Valid cases208
Missing cases818

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-3의 1-5번 응답자)

A6_4

인력수요전망4: 직업4

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	0	0%
13	전문서비스 관리자	0	0%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	0	0%
15	영업·판매·운송 관리자	1	1.9%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	1	1.9%
21	정부·공공행정 전문가	0	0%
22	경영·인사 전문가	0	0%
23	회계·세무·감정 전문가	0	0%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	1	1.9%
25	정부·공공 행정 사무원	0	0%
26	경영지원 사무원	0	0%
27	회계·경리 사무원	8	14.8%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	1	1.9%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	4	7.4%
31	금융·보험 전문가	0	0%
32	금융·보험 사무원	1	1.9%
33	금융·보험 영업원	0	0%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	0	0%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	0	0%
133	소프트웨어 개발자	1	1.9%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	0	0%
135	정보보안 전문가	1	1.9%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	0	0%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	1	1.9%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	3	5.6%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	0	0%
154	화학공학 기술자 및 시험원	0	0%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	0	0%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	0	0%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	3	5.6%
211	대학 교수 및 강사	0	0%
212	학교 교사	0	0%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	0	0%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	0	0%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	0	0%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	0	0%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	0	0%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	0	0%
304	간호사	0	0%
305	영양사	0	0%
306	의료기사·치료사·재활사	0	0%
307	보건·의료 종사자	1	1.9%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	1	1.9%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	0	0%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	0	0%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	0	0%
532	식당 서비스원	0	0%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	0	0%
550	돌봄 서비스 종사자	0	0%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	0	0%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	1	1.9%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	0	0%
612	영업원 및 상품중개인	1	1.9%
613	텔레마케터	0	0%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	0	0%
615	판매 종사자	1	1.9%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	0	0%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	0	0%
701	건설구조 기능원	0	0%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	1	1.9%
812	운송장비 정비원	0	0%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	3	5.6%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	1	1.9%
817	운송장비 조립원	1	1.9%
821	금속관련 기계·설비 조작원	0	0%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	2	3.7%
825	도장원 및 도금원	0	0%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	2	3.7%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	1	1.9%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	2	3.7%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	1	1.9%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	0	0%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	0	0%
873	식품 가공 기계 조작원	2	3.7%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	6	11.1%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972
Minimun15
Maximun999

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Universe

모든 응답자

A6_4_1

인력수요전망4: 직업4 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	0	0%
1	매우 감소함	2	3.7%
2	약간 감소함	7	13%
3	비슷함	33	61.1%
4	약간 증가함	9	16.7%
5	매우 증가함	2	3.7%
9	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A6_4_2

인력수요전망4: 직업4 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	4	7.4%
2	남성에게 약간 적합	20	37%
3	성별 상관 없음	27	50%
4	여성에게 약간 적합	2	3.7%
5	여성에게 매우 적합	0	0%
9	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-4의 1-5번 응답자)

A6_4_3

인력수요전망4: 직업4 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	3	5.6%
2	30대	14	25.9%
3	40대	5	9.3%
4	50대 이상	0	0%
5	연령 무관	31	57.4%
9	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-4의 1-5번 응답자)

A6_4_4

인력수요전망4: 직업4 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	4	7.4%
2	전문대졸	8	14.8%
3	대졸	10	18.5%
4	대학원 이상	0	0%
5	학력무관	31	57.4%
9	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-4의 1-5번 응답자)

A6_4_5

인력수요전망4: 직업4 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업4-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	18	33.3%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	24	44.4%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	4	7.4%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	7	13%
9	무응답	1	1.9%
-1	비해당	972	100%

Summary Statistics

Valid cases54
Missing cases972

This variable is numeric

Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-4의 1-5번 응답자)

A6_5

인력수요전망5: 직업5

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	0	0%
13	전문서비스 관리자	0	0%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	0	0%
15	영업·판매·운송 관리자	0	0%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	0	0%
21	정부·공공행정 전문가	0	0%
22	경영·인사 전문가	0	0%
23	회계·세무·감정 전문가	0	0%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	0	0%
25	정부·공공 행정 사무원	0	0%
26	경영지원 사무원	0	0%
27	회계·경리 사무원	1	5%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	1	5%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	1	5%
31	금융·보험 전문가	0	0%
32	금융·보험 사무원	0	0%
33	금융·보험 영업원	0	0%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	1	5%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	0	0%
133	소프트웨어 개발자	0	0%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	0	0%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	0	0%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	0	0%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	1	5%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	2	10%
154	화학공학 기술자 및 시험원	2	10%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	0	0%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	0	0%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	0	0%
211	대학 교수 및 강사	0	0%
212	학교 교사	0	0%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	0	0%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	0	0%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	0	0%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	0	0%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	0	0%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	0	0%
304	간호사	0	0%
305	영양사	0	0%
306	의료기사·치료사·재활사	0	0%
307	보건·의료 종사자	0	0%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	0	0%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	0	0%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	0	0%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	0	0%
532	식당 서비스원	0	0%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	0	0%
550	돌봄 서비스 종사자	0	0%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	0	0%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	0	0%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	0	0%
612	영업원 및 상품중개인	1	5%
613	텔레마케터	0	0%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	0	0%
615	판매 종사자	0	0%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	0	0%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	0	0%
701	건설구조 기능원	0	0%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	1	5%
812	운송장비 정비원	0	0%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	0	0%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	0	0%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	1	5%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	1	5%
825	도장원 및 도금원	0	0%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	1	5%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	0	0%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	0	0%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	0	0%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	0	0%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	1	5%
873	식품 가공 기계 조작원	0	0%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	4	20%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

Valid cases20
Missing cases1,006
Minimun27
Maximun999

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모든 응답자

A6_5_1

인력수요전망5: 직업5 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	0	0%
1	매우 감소함	1	5%
2	약간 감소함	3	15%
3	비슷함	13	65%
4	약간 증가함	2	10%
5	매우 증가함	0	0%
9	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

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Universe

모든 응답자

A6_5_2

인력수요전망5: 직업5 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	3	15%
2	남성에게 약간 적합	8	40%
3	성별 상관 없음	7	35%
4	여성에게 약간 적합	1	5%
5	여성에게 매우 적합	0	0%
9	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

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회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-5의 1-5번 응답자)

A6_5_3

인력수요전망5: 직업5 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	0	0%
2	30대	5	25%
3	40대	2	10%
4	50대 이상	0	0%
5	연령 무관	12	60%
9	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

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회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-5의 1-5번 응답자)

A6_5_4

인력수요전망5: 직업5 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	0	0%
2	전문대졸	3	15%
3	대졸	5	25%
4	대학원 이상	1	5%
5	학력무관	10	50%
9	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

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회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-5의 1-5번 응답자)

A6_5_5

인력수요전망5: 직업5 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업5-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	4	20%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	9	45%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	3	15%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	3	15%
9	무응답	1	5%
-1	비해당	1,006	100%

Summary Statistics

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회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-5의 1-5번 응답자)

A6_6

인력수요전망6: 직업6

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	0	0%
13	전문서비스 관리자	0	0%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	0	0%
15	영업·판매·운송 관리자	0	0%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	0	0%
21	정부·공공행정 전문가	0	0%
22	경영·인사 전문가	0	0%
23	회계·세무·감정 전문가	0	0%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	0	0%
25	정부·공공 행정 사무원	0	0%
26	경영지원 사무원	0	0%
27	회계·경리 사무원	0	0%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	1	8.3%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	0	0%
31	금융·보험 전문가	0	0%
32	금융·보험 사무원	0	0%
33	금융·보험 영업원	0	0%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	0	0%
122	생명과학 연구원 및 시험원	1	8.3%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	0	0%
133	소프트웨어 개발자	0	0%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	0	0%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	0	0%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	0	0%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	1	8.3%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	0	0%
154	화학공학 기술자 및 시험원	0	0%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	0	0%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	0	0%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	0	0%
211	대학 교수 및 강사	0	0%
212	학교 교사	0	0%
213	유치원 교사	0	0%
214	문리·기술·예능 강사	0	0%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	0	0%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	0	0%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	0	0%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	0	0%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	0	0%
304	간호사	0	0%
305	영양사	0	0%
306	의료기사·치료사·재활사	0	0%
307	보건·의료 종사자	0	0%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	0	0%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	0	0%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	0	0%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	0	0%
532	식당 서비스원	0	0%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	0	0%
550	돌봄 서비스 종사자	0	0%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	0	0%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	0	0%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	0	0%
612	영업원 및 상품중개인	2	16.7%
613	텔레마케터	0	0%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	0	0%
615	판매 종사자	0	0%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	0	0%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	0	0%
701	건설구조 기능원	0	0%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	0	0%
812	운송장비 정비원	0	0%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	0	0%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	0	0%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	1	8.3%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	1	8.3%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	0	0%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	1	8.3%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	1	8.3%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	0	0%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	0	0%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	0	0%
873	식품 가공 기계 조작원	0	0%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	2	16.7%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

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Minimun28
Maximun999

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모든 응답자

A6_6_1

인력수요전망6: 직업6 전체인력 수요 전망

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6-1) 전체인력 수요 전망

Answer

Value	Label	N
0	해당없음	0	0%
1	매우 감소함	1	8.3%
2	약간 감소함	2	16.7%
3	비슷함	7	58.3%
4	약간 증가함	1	8.3%
5	매우 증가함	0	0%
9	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

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Universe

모든 응답자

A6_6_2

인력수요전망6: 직업6 직업의 성별 성향

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6-2) 직업의 성별성향

Answer

Value	Label	N
1	남성에게 매우 적합	1	8.3%
2	남성에게 약간 적합	5	41.7%
3	성별 상관 없음	5	41.7%
4	여성에게 약간 적합	0	0%
5	여성에게 매우 적합	0	0%
9	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

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Missing cases1,014

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-6의 1-5번 응답자)

A6_6_3

인력수요전망6: 직업6 적합 연령대

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6-3) 적합 연령대

Answer

Value	Label	N
1	20대	0	0%
2	30대	3	25%
3	40대	3	25%
4	50대 이상	0	0%
5	연령 무관	5	41.7%
9	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

Valid cases12
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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-6의 1-5번 응답자)

A6_6_4

인력수요전망6: 직업6 적합 학력수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6-4) 적합 학력수준

Answer

Value	Label	N
1	고졸이하	1	8.3%
2	전문대졸	1	8.3%
3	대졸	3	25%
4	대학원 이상	1	8.3%
5	학력무관	5	41.7%
9	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

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Universe

회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-6의 1-5번 응답자)

A6_6_5

인력수요전망6: 직업6 적합 숙련수준

Literal Question

A6. 현재와 비교할 때 귀사에서 향후 5년간(2020~2024년) 인력수요에 대한 전망과 관련된 질문입니다. [보기카드]의 소분류기준 직업에 대해서 [보기]를 참조하여 아래의 [작성 예시]처럼 응답하여 주십시오. 직업6-5) 적합 숙련수준

Answer

Value	Label	N
1	약간의 현장적응훈련을 받으면 곧바로 직무를 수행할 수 있는 수준	5	41.7%
2	해당분야에 대한 2개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	4	33.3%
3	해당분야에 대한 6개월 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	1	8.3%
4	해당분야에 대한 1년 이상의 전문훈련과정을 이수하여야만 해당분야의 직무를 수행할 수 있는 수준	1	8.3%
9	무응답	1	8.3%
-1	비해당	1,014	100%

Summary Statistics

Valid cases12
Missing cases1,014

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회사 내에 해당 직업이 없다고 한 응답자 (A6-6의 1-5번 응답자)

A4_1

향후 5년간 고용전망1: 전체 인원수

Literal Question

A4. 현재와 비교할 때 향후 5년간(2020~2024년) 귀사의 고용전망이 어떠할 것이라고 생각하십니까? 전체 인원수

Answer

Value	Label	N
1	매우 감소함	21	2%
2	약간 감소함	87	8.5%
3	비슷함	753	73.4%
4	약간 증가함	155	15.1%
5	매우 증가함	10	1%

Summary Statistics

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모든 응답자

A4_2

향후 5년간 고용전망2: 여성 인원수

Literal Question

A4. 현재와 비교할 때 향후 5년간(2020~2024년) 귀사의 고용전망이 어떠할 것이라고 생각하십니까? 여성 인원수

Answer

Value	Label	N
1	매우 감소함	24	2.3%
2	약간 감소함	80	7.8%
3	비슷함	775	75.5%
4	약간 증가함	140	13.6%
5	매우 증가함	7	0.7%

Summary Statistics

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모든 응답자

A5_1

향후 5년간 부산의 고용전망1: 전체 인원수

Literal Question

A5. 현재 진행되고 있는 AI(인공지능), 사물인터넷 등 ICT(정보통신기술) 발전에 기반한 4차 산업혁명으로 인해 향후 5년간(2020~2024년) 부산의 고용전망이 어떠할 것이라고 생각하십니까? 전체 인원수

Answer

Value	Label	N
1	매우 감소함	33	3.2%
2	약간 감소함	159	15.5%
3	비슷함	659	64.2%
4	약간 증가함	126	12.3%
5	매우 증가함	49	4.8%

Summary Statistics

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모든 응답자

A5_2

향후 5년간 부산의 고용전망2: 여성 인원수

Literal Question

A5. 현재 진행되고 있는 AI(인공지능), 사물인터넷 등 ICT(정보통신기술) 발전에 기반한 4차 산업혁명으로 인해 향후 5년간(2020~2024년) 부산의 고용전망이 어떠할 것이라고 생각하십니까? 여성 인원수

Answer

Value	Label	N
1	매우 감소함	35	3.4%
2	약간 감소함	151	14.7%
3	비슷함	672	65.5%
4	약간 증가함	142	13.8%
5	매우 증가함	26	2.5%

Summary Statistics

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모든 응답자

A7_1

향후 5년간 현재 산업에서 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업1

Literal Question

A7. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 현재는 여성이 적게 일하고 있지만 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	41	4%
13	전문서비스 관리자	17	1.7%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	19	1.9%
15	영업·판매·운송 관리자	31	3%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	2	0.2%
21	정부·공공행정 전문가	10	1%
22	경영·인사 전문가	15	1.5%
23	회계·세무·감정 전문가	26	2.5%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	8	0.8%
25	정부·공공 행정 사무원	9	0.9%
26	경영지원 사무원	44	4.3%
27	회계·경리 사무원	143	13.9%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	9	0.9%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	75	7.3%
31	금융·보험 전문가	29	2.8%
32	금융·보험 사무원	6	0.6%
33	금융·보험 영업원	17	1.7%
-	51	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	4	0.4%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	0	0%
132	컴퓨터시스템 전문가	3	0.3%
133	소프트웨어 개발자	3	0.3%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	0	0%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	13	1.3%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	4	0.4%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	6	0.6%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
154	화학공학 기술자 및 시험원	0	0%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	1	0.1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
211	대학 교수 및 강사	22	2.1%
212	학교 교사	3	0.3%
213	유치원 교사	1	0.1%
214	문리·기술·예능 강사	14	1.4%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	16	1.6%
221	법률 전문가	1	0.1%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	65	6.3%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	5	0.5%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	2	0.2%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	14	1.4%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	1	0.1%
304	간호사	31	3%
305	영양사	5	0.5%
306	의료기사·치료사·재활사	1	0.1%
307	보건·의료 종사자	5	0.5%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	12	1.2%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	0	0%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	7	0.7%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	6	0.6%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	10	1%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	7	0.7%
532	식당 서비스원	1	0.1%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	3	0.3%
550	돌봄 서비스 종사자	5	0.5%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	25	2.4%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	4	0.4%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	12	1.2%
612	영업원 및 상품중개인	56	5.5%
613	텔레마케터	1	0.1%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	5	0.5%
615	판매 종사자	11	1.1%
616	매장 계산원 및 매표원	1	0.1%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	10	1%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	4	0.4%
622	자동차 운전원	2	0.2%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	0	0%
701	건설구조 기능원	0	0%
702	건축마감 기능원	1	0.1%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	1	0.1%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	3	0.3%
812	운송장비 정비원	0	0%
813	금형원 및 공작기계 조작원	1	0.1%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	2	0.2%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	0	0%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	8	0.8%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	1	0.1%
825	도장원 및 도금원	1	0.1%
826	비금속제품 생산기계 조작원	2	0.2%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	2	0.2%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	3	0.3%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	4	0.4%
841	정보통신기기 설치·수리원	3	0.3%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	1	0.1%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	4	0.4%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	3	0.3%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	2	0.2%
872	식품 가공 기능원	3	0.3%
873	식품 가공 기계 조작원	0	0%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	1	0.1%
890	제조 단순 종사자	23	2.2%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	46	4.5%

Summary Statistics

Valid cases1,026
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모든 응답자

A7_2

향후 5년간 현재 산업에서 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업2

Literal Question

A7. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 현재는 여성이 적게 일하고 있지만 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	30	2.9%
13	전문서비스 관리자	10	1%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	10	1%
15	영업·판매·운송 관리자	17	1.7%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	1	0.1%
21	정부·공공행정 전문가	4	0.4%
22	경영·인사 전문가	14	1.4%
23	회계·세무·감정 전문가	11	1.1%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	8	0.8%
25	정부·공공 행정 사무원	8	0.8%
26	경영지원 사무원	23	2.2%
27	회계·경리 사무원	199	19.4%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	16	1.6%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	111	10.8%
31	금융·보험 전문가	5	0.5%
32	금융·보험 사무원	49	4.8%
33	금융·보험 영업원	9	0.9%
-	89	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	1	0.1%
122	생명과학 연구원 및 시험원	1	0.1%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	1	0.1%
132	컴퓨터시스템 전문가	3	0.3%
133	소프트웨어 개발자	1	0.1%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	2	0.2%
135	정보보안 전문가	0	0%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
154	화학공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	1	0.1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
211	대학 교수 및 강사	3	0.3%
212	학교 교사	10	1%
213	유치원 교사	1	0.1%
214	문리·기술·예능 강사	16	1.6%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	14	1.4%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	22	2.1%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	42	4.1%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	5	0.5%
302	수의사	1	0.1%
303	약사 및 한약사	2	0.2%
304	간호사	18	1.8%
305	영양사	9	0.9%
306	의료기사·치료사·재활사	17	1.7%
307	보건·의료 종사자	17	1.7%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	3	0.3%
415	디자이너	1	0.1%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	1	0.1%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	0	0%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	5	0.5%
521	여행 서비스원	4	0.4%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	2	0.2%
523	숙박시설 서비스원	15	1.5%
524	오락시설 서비스원	2	0.2%
531	주방장 및 조리사	9	0.9%
532	식당 서비스원	10	1%
541	경호·보안 종사자	0	0%
542	경비원	1	0.1%
550	돌봄 서비스 종사자	10	1%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	21	2%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	16	1.6%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	5	0.5%
612	영업원 및 상품중개인	31	3%
613	텔레마케터	9	0.9%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	9	0.9%
615	판매 종사자	21	2%
616	매장 계산원 및 매표원	3	0.3%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	5	0.5%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	1	0.1%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	1	0.1%
701	건설구조 기능원	5	0.5%
702	건축마감 기능원	1	0.1%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	1	0.1%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	2	0.2%
812	운송장비 정비원	2	0.2%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	1	0.1%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	4	0.4%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	2	0.2%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	5	0.5%
822	판금원 및 제관원	1	0.1%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	1	0.1%
826	비금속제품 생산기계 조작원	3	0.3%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	2	0.2%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	1	0.1%
841	정보통신기기 설치·수리원	1	0.1%
842	방송·통신장비 설치·수리원	2	0.2%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	3	0.3%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	2	0.2%
863	의복 제조원 및 수선원	1	0.1%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	0	0%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	5	0.5%
873	식품 가공 기계 조작원	2	0.2%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	1	0.1%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	22	2.1%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	46	4.5%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Minimun12
Maximun999

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A7_3

향후 5년간 현재 산업에서 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업3

Literal Question

A7. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 현재는 여성이 적게 일하고 있지만 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	27	2.6%
13	전문서비스 관리자	6	0.6%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	0	0%
15	영업·판매·운송 관리자	25	2.4%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	2	0.2%
21	정부·공공행정 전문가	0	0%
22	경영·인사 전문가	7	0.7%
23	회계·세무·감정 전문가	49	4.8%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	6	0.6%
25	정부·공공 행정 사무원	4	0.4%
26	경영지원 사무원	27	2.6%
27	회계·경리 사무원	114	11.1%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	15	1.5%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	156	15.2%
31	금융·보험 전문가	8	0.8%
32	금융·보험 사무원	12	1.2%
33	금융·보험 영업원	32	3.1%
-	52	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	0	0%
122	생명과학 연구원 및 시험원	3	0.3%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	2	0.2%
132	컴퓨터시스템 전문가	2	0.2%
133	소프트웨어 개발자	2	0.2%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	2	0.2%
135	정보보안 전문가	2	0.2%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	4	0.4%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	4	0.4%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
154	화학공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	1	0.1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	0	0%
211	대학 교수 및 강사	9	0.9%
212	학교 교사	7	0.7%
213	유치원 교사	8	0.8%
214	문리·기술·예능 강사	13	1.3%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	17	1.7%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	1	0.1%
231	사회복지사 및 상담사	11	1.1%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	31	3%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	3	0.3%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	4	0.4%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	3	0.3%
304	간호사	2	0.2%
305	영양사	6	0.6%
306	의료기사·치료사·재활사	13	1.3%
307	보건·의료 종사자	47	4.6%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	1	0.1%
415	디자이너	2	0.2%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	5	0.5%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	2	0.2%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	3	0.3%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	2	0.2%
523	숙박시설 서비스원	13	1.3%
524	오락시설 서비스원	4	0.4%
531	주방장 및 조리사	9	0.9%
532	식당 서비스원	7	0.7%
541	경호·보안 종사자	4	0.4%
542	경비원	3	0.3%
550	돌봄 서비스 종사자	12	1.2%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	18	1.8%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	10	1%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	6	0.6%
612	영업원 및 상품중개인	42	4.1%
613	텔레마케터	10	1%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	3	0.3%
615	판매 종사자	27	2.6%
616	매장 계산원 및 매표원	8	0.8%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	13	1.3%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	1	0.1%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	4	0.4%
-	631	1	0.1%
701	건설구조 기능원	2	0.2%
702	건축마감 기능원	2	0.2%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	1	0.1%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	0	0%
812	운송장비 정비원	1	0.1%
813	금형원 및 공작기계 조작원	2	0.2%
814	냉·난방 설비 조작원	1	0.1%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	4	0.4%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	0	0%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	2	0.2%
822	판금원 및 제관원	2	0.2%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	2	0.2%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	1	0.1%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	1	0.1%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	1	0.1%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	4	0.4%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	3	0.3%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
-	843	1	0.1%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	0	0%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	2	0.2%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	4	0.4%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	2	0.2%
873	식품 가공 기계 조작원	3	0.3%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	34	3.3%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	46	4.5%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0
Minimun12
Maximun999

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A8_1

향후 5년간 4차 산업혁명으로 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업1

Literal Question

A8. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 4차 산업 혁명으로 인해 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	38	3.7%
13	전문서비스 관리자	11	1.1%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	15	1.5%
15	영업·판매·운송 관리자	28	2.7%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	1	0.1%
21	정부·공공행정 전문가	6	0.6%
22	경영·인사 전문가	16	1.6%
23	회계·세무·감정 전문가	13	1.3%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	9	0.9%
25	정부·공공 행정 사무원	12	1.2%
26	경영지원 사무원	37	3.6%
27	회계·경리 사무원	140	13.6%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	15	1.5%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	76	7.4%
31	금융·보험 전문가	31	3%
32	금융·보험 사무원	6	0.6%
33	금융·보험 영업원	13	1.3%
-	51	1	0.1%
-	89	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	4	0.4%
122	생명과학 연구원 및 시험원	0	0%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	2	0.2%
132	컴퓨터시스템 전문가	34	3.3%
133	소프트웨어 개발자	6	0.6%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	37	3.6%
135	정보보안 전문가	17	1.7%
136	통신·방송송출 장비 기사	1	0.1%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	10	1%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	4	0.4%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	7	0.7%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
154	화학공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	0	0%
157	식품공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	1	0.1%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
211	대학 교수 및 강사	16	1.6%
212	학교 교사	8	0.8%
213	유치원 교사	1	0.1%
214	문리·기술·예능 강사	14	1.4%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	9	0.9%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	33	3.2%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	1	0.1%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	2	0.2%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	14	1.4%
302	수의사	1	0.1%
303	약사 및 한약사	2	0.2%
304	간호사	26	2.5%
305	영양사	7	0.7%
306	의료기사·치료사·재활사	5	0.5%
307	보건·의료 종사자	10	1%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	0	0%
415	디자이너	11	1.1%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	1	0.1%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	0	0%
511	미용 서비스원	6	0.6%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	0	0%
521	여행 서비스원	9	0.9%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	7	0.7%
524	오락시설 서비스원	0	0%
531	주방장 및 조리사	7	0.7%
532	식당 서비스원	4	0.4%
541	경호·보안 종사자	1	0.1%
542	경비원	3	0.3%
550	돌봄 서비스 종사자	4	0.4%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	24	2.3%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	1	0.1%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	7	0.7%
612	영업원 및 상품중개인	50	4.9%
613	텔레마케터	0	0%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	8	0.8%
615	판매 종사자	10	1%
616	매장 계산원 및 매표원	0	0%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	5	0.5%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	5	0.5%
622	자동차 운전원	2	0.2%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	0	0%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	1	0.1%
701	건설구조 기능원	2	0.2%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	1	0.1%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
-	809	1	0.1%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	3	0.3%
812	운송장비 정비원	1	0.1%
813	금형원 및 공작기계 조작원	1	0.1%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	2	0.2%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	0	0%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	8	0.8%
822	판금원 및 제관원	0	0%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	1	0.1%
826	비금속제품 생산기계 조작원	1	0.1%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	1	0.1%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	3	0.3%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	2	0.2%
841	정보통신기기 설치·수리원	1	0.1%
842	방송·통신장비 설치·수리원	1	0.1%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	1	0.1%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	2	0.2%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	4	0.4%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	3	0.3%
873	식품 가공 기계 조작원	1	0.1%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	1	0.1%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	1	0.1%
890	제조 단순 종사자	15	1.5%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	1	0.1%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	52	5.1%

Summary Statistics

Valid cases1,026
Missing cases0

This variable is numeric

Universe

모든 응답자

A8_2

향후 5년간 4차 산업혁명으로 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업2

Literal Question

A8. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 4차 산업 혁명으로 인해 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	29	2.8%
13	전문서비스 관리자	8	0.8%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	8	0.8%
15	영업·판매·운송 관리자	13	1.3%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	1	0.1%
21	정부·공공행정 전문가	4	0.4%
22	경영·인사 전문가	10	1%
23	회계·세무·감정 전문가	15	1.5%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	5	0.5%
25	정부·공공 행정 사무원	6	0.6%
26	경영지원 사무원	25	2.4%
27	회계·경리 사무원	177	17.3%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	17	1.7%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	102	9.9%
31	금융·보험 전문가	5	0.5%
32	금융·보험 사무원	47	4.6%
33	금융·보험 영업원	8	0.8%
-	89	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	2	0.2%
122	생명과학 연구원 및 시험원	1	0.1%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	2	0.2%
132	컴퓨터시스템 전문가	32	3.1%
133	소프트웨어 개발자	9	0.9%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	35	3.4%
135	정보보안 전문가	20	1.9%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	4	0.4%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
154	화학공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	2	0.2%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
211	대학 교수 및 강사	6	0.6%
212	학교 교사	6	0.6%
213	유치원 교사	3	0.3%
214	문리·기술·예능 강사	17	1.7%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	8	0.8%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	22	2.1%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	29	2.8%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	0	0%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	3	0.3%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	2	0.2%
304	간호사	21	2%
305	영양사	4	0.4%
306	의료기사·치료사·재활사	19	1.9%
307	보건·의료 종사자	15	1.5%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	0	0%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	3	0.3%
415	디자이너	4	0.4%
416	연극·영화·방송 전문가	1	0.1%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	1	0.1%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	2	0.2%
511	미용 서비스원	2	0.2%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	4	0.4%
521	여행 서비스원	4	0.4%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	11	1.1%
524	오락시설 서비스원	3	0.3%
531	주방장 및 조리사	4	0.4%
532	식당 서비스원	10	1%
541	경호·보안 종사자	1	0.1%
542	경비원	2	0.2%
550	돌봄 서비스 종사자	6	0.6%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	16	1.6%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	18	1.8%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	7	0.7%
612	영업원 및 상품중개인	20	1.9%
613	텔레마케터	3	0.3%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	9	0.9%
615	판매 종사자	16	1.6%
616	매장 계산원 및 매표원	5	0.5%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	1	0.1%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	0	0%
622	자동차 운전원	0	0%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	2	0.2%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	0	0%
701	건설구조 기능원	3	0.3%
702	건축마감 기능원	3	0.3%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	0	0%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	0	0%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	4	0.4%
812	운송장비 정비원	1	0.1%
813	금형원 및 공작기계 조작원	0	0%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	4	0.4%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	2	0.2%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	5	0.5%
822	판금원 및 제관원	1	0.1%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	1	0.1%
826	비금속제품 생산기계 조작원	4	0.4%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	0	0%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	0	0%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	0	0%
841	정보통신기기 설치·수리원	3	0.3%
842	방송·통신장비 설치·수리원	1	0.1%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	2	0.2%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	1	0.1%
863	의복 제조원 및 수선원	0	0%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	0	0%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	1	0.1%
872	식품 가공 기능원	2	0.2%
873	식품 가공 기계 조작원	2	0.2%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	1	0.1%
883	가구·목제품 제조·수리원	1	0.1%
884	공예원 및 귀금속세공원	1	0.1%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	22	2.1%
901	작물재배 종사자	0	0%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	1	0.1%
905	농림어업 단순 종사자	0	0%
999	무응답	52	5.1%

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모든 응답자

A8_3

향후 5년간 4차 산업혁명으로 여성고용이 가장 늘어날 것 같은 직업3

Literal Question

A8. 귀사 또는 귀사가 속한 산업에서 4차 산업 혁명으로 인해 향후 5년간(2020~2024년)에 여성고용이 가장 많이 늘어날 것으로 생각되는 직업을 소분류기준 3가지만 직업코드를 적어주십시오.

Answer

Value	Label	N
11	의회의원·고위공무원 및 기업 고위임원	0	0%
12	행정·경영·금융·보험 관리자	26	2.5%
13	전문서비스 관리자	5	0.5%
14	미용·여행·숙박·음식·경비·청소 관리자	3	0.3%
15	영업·판매·운송 관리자	25	2.4%
16	건설·채굴·제조·생산 관리자	1	0.1%
21	정부·공공행정 전문가	2	0.2%
22	경영·인사 전문가	7	0.7%
23	회계·세무·감정 전문가	45	4.4%
24	광고·조사·상품기획·행사기획 전문가	5	0.5%
25	정부·공공 행정 사무원	5	0.5%
26	경영지원 사무원	26	2.5%
27	회계·경리 사무원	87	8.5%
28	무역·운송·생산·품질 사무원	11	1.1%
29	안내·고객상담·통계·비서·사무보조 및 기타 사무원	154	15%
31	금융·보험 전문가	10	1%
32	금융·보험 사무원	8	0.8%
33	금융·보험 영업원	40	3.9%
-	52	1	0.1%
110	인문·사회과학 연구원	0	0%
121	자연과학 연구원 및 시험원	0	0%
122	생명과학 연구원 및 시험원	3	0.3%
131	컴퓨터하드웨어·통신공학 기술자	3	0.3%
132	컴퓨터시스템 전문가	30	2.9%
133	소프트웨어 개발자	7	0.7%
134	데이터·네트워크 및 시스템 운영 전문가	9	0.9%
135	정보보안 전문가	42	4.1%
136	통신·방송송출 장비 기사	0	0%
140	건축·토목공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
151	기계·로봇공학 기술자 및 시험원	2	0.2%
152	금속·재료공학 기술자 및 시험원	3	0.3%
153	전기·전자공학 기술자 및 시험원	5	0.5%
154	화학공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
155	에너지·환경공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
156	섬유공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
157	식품공학 기술자 및 시험원	0	0%
158	소방·방재·산업안전·비파괴 기술자	0	0%
159	제도사 및 기타 인쇄·목재 등 공학 기술자 및 시험원	1	0.1%
211	대학 교수 및 강사	5	0.5%
212	학교 교사	3	0.3%
213	유치원 교사	3	0.3%
214	문리·기술·예능 강사	15	1.5%
215	장학관 및 기타 교육 종사자	26	2.5%
221	법률 전문가	0	0%
222	법률 사무원	0	0%
231	사회복지사 및 상담사	9	0.9%
232	보육교사 및 기타 사회복지 종사자	26	2.5%
233	성직자 및 기타 종교 종사자	3	0.3%
240	경찰관, 소방관 및 교도관	0	0%
250	군인	0	0%
301	의사, 한의사 및 치과의사	2	0.2%
302	수의사	0	0%
303	약사 및 한약사	3	0.3%
304	간호사	3	0.3%
305	영양사	3	0.3%
306	의료기사·치료사·재활사	11	1.1%
307	보건·의료 종사자	42	4.1%
411	작가·통번역가	0	0%
412	기자 및 언론 전문가	1	0.1%
413	학예사·사서·기록물관리사	0	0%
414	창작·공연 전문가(작가, 연극 제외)	1	0.1%
415	디자이너	2	0.2%
416	연극·영화·방송 전문가	0	0%
417	문화·예술 기획자 및 매니저	5	0.5%
420	스포츠·레크리에이션 종사자	2	0.2%
511	미용 서비스원	1	0.1%
512	결혼·장례 등 예식 서비스원	1	0.1%
521	여행 서비스원	3	0.3%
522	항공기·선박·열차 객실승무원	0	0%
523	숙박시설 서비스원	9	0.9%
524	오락시설 서비스원	3	0.3%
531	주방장 및 조리사	7	0.7%
532	식당 서비스원	7	0.7%
541	경호·보안 종사자	3	0.3%
542	경비원	1	0.1%
550	돌봄 서비스 종사자	3	0.3%
561	청소·방역 및 가사 서비스원	26	2.5%
562	검침·주차관리 및 기타 서비스 단순 종사자	12	1.2%
611	부동산 컨설턴트 및 중개인	6	0.6%
612	영업원 및 상품중개인	27	2.6%
613	텔레마케터	9	0.9%
614	소규모 상점 경영 및 일선 관리 종사자	2	0.2%
615	판매 종사자	8	0.8%
616	매장 계산원 및 매표원	12	1.2%
617	판촉 및 기타 판매 단순 종사자	23	2.2%
-	619	1	0.1%
621	항공기·선박·철도 조종사 및 관제사	3	0.3%
622	자동차 운전원	1	0.1%
623	물품이동장비 조작원(크레인·호이스트·지게차)	1	0.1%
624	택배원 및 기타 운송 종사자	3	0.3%
701	건설구조 기능원	1	0.1%
702	건축마감 기능원	0	0%
703	배관공	0	0%
704	건설·채굴 기계 운전원	1	0.1%
705	기타 건설 기능원(채굴포함)	2	0.2%
706	건설·채굴 단순 종사자	0	0%
811	기계장비 설치·정비원(운송장비 제외)	2	0.2%
812	운송장비 정비원	0	0%
813	금형원 및 공작기계 조작원	1	0.1%
814	냉·난방 설비 조작원	0	0%
815	자동조립라인·산업용로봇 조작원	4	0.4%
816	기계 조립원(운송장비 제외)	1	0.1%
817	운송장비 조립원	0	0%
821	금속관련 기계·설비 조작원	2	0.2%
822	판금원 및 제관원	2	0.2%
823	단조원 및 주조원	0	0%
824	용접원	0	0%
825	도장원 및 도금원	1	0.1%
826	비금속제품 생산기계 조작원	0	0%
831	전기공	0	0%
832	전기·전자 기기 설치·수리원	0	0%
833	발전·배전 장치 조작원	0	0%
834	전기·전자 설비 조작원	1	0.1%
835	전기·전자 부품·제품 생산기계 조작원	3	0.3%
836	전기·전자 부품·제품 조립원	2	0.2%
841	정보통신기기 설치·수리원	0	0%
842	방송·통신장비 설치·수리원	0	0%
-	843	1	0.1%
851	석유·화학물 가공장치 조작원	0	0%
852	고무·플라스틱 및 화학제품 생산기계 조작원 및 조립원	0	0%
853	환경관련 장치 조작원	0	0%
861	섬유 제조·가공 기계 조작원	0	0%
862	패턴사, 재단사 및 재봉사	0	0%
863	의복 제조원 및 수선원	1	0.1%
864	제화원, 기타 섬유·의복 기계 조작원 및 조립원	3	0.3%
871	제과·제빵원 및 떡제조원	0	0%
872	식품 가공 기능원	1	0.1%
873	식품 가공 기계 조작원	1	0.1%
881	인쇄기계·사진현상기 조작원	0	0%
882	목재·펄프·종이 생산기계 조작원	0	0%
883	가구·목제품 제조·수리원	0	0%
884	공예원 및 귀금속세공원	0	0%
885	악기·간판 및 기타 제조 종사자	0	0%
890	제조 단순 종사자	34	3.3%
901	작물재배 종사자	1	0.1%
902	낙농·사육 종사자	0	0%
903	임업 종사자	0	0%
904	어업 종사자	0	0%
905	농림어업 단순 종사자	1	0.1%
999	무응답	52	5.1%

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모든 응답자

B1

인력채용시 가장 중요한 기준

Literal Question

B1. 귀사에서 인력을 채용할 때 가장 중요한 기준은 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	학력 및 출신학교	8	0.8%
2	전공여부	58	5.7%
3	실무경험 및 경력	558	54.4%
4	관련자격증 소지유무	158	15.4%
5	관련분야 교육 및 훈련이수 유무	14	1.4%
6	인성 및 적성	196	19.1%
7	혼인 및 자녀유무	1	0.1%
8	기타	33	3.2%

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모든 응답자

B2

인력채용시 가장 많이 이용하는 방법

Literal Question

B2. 귀사에서 인력을 채용할 때 가장 많이 이용하는 방법은 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	신문, 방송을 통한 구인광고	23	2.2%
2	민간인터넷 구직사이트	282	27.5%
3	공공인터넷 구직사이트(워크넷)	543	52.9%
4	연고(회사직원 등의 추천)	88	8.6%
5	공공기관 취업알선센터(고용복지플러스센터 등)	62	6%
6	기타	28	2.7%

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모든 응답자

B3

인력채용시 직무능력이 비슷할 경우 특정 성별 선호 경향

Literal Question

B3. 귀사에서 인력을 채용할 때, 직무능력(자격조건)이 비슷할 경우 특정 성을 선호하는 경향이 있습니까?

Answer

Value	Label	N
1	매우 남성 선호	84	8.2%
2	약간 남성 선호	161	15.7%
3	성별 선호 없음	637	62.1%
4	약간 여성 선호	108	10.5%
5	매우 여성 선호	36	3.5%

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모든 응답자

B4

여성인력 채용 노력 여부

Literal Question

B4. 귀사에서는 여성인력을 적극적으로 채용하고 있거나 채용하려고 노력하고 있습니까?

Answer

Value	Label	N
1	전혀 그렇지 않다	74	7.2%
2	그렇지 않다	181	17.6%
3	보통이다	310	30.2%
4	그렇다	392	38.2%
5	매우 그렇다	69	6.7%

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모든 응답자

B4_1_1

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유1: 직무 관련 전공자의 부족

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	503	89%
1	그렇다	62	11%
-1	비해당	461	81.6%

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_2

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유2: 자격증 소지자의 부족

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	548	97%
1	그렇다	17	3%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_3

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유3: 모성보호(보육)에 관련된 비용부담

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	561	99.3%
1	그렇다	4	0.7%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_4

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유4: 야근, 출장 등 업무수행의 한계

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	523	92.6%
1	그렇다	42	7.4%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_5

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유5: 일하려는 여성이 없음

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	516	91.3%
1	그렇다	49	8.7%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_6

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유6: 업무특성상 여성이 할 수 없음

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	350	61.9%
1	그렇다	215	38.1%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_7

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유7: 출산, 육아문제로 직장경력이 단절된 이후 직무수행능력이 부족함

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	552	97.7%
1	그렇다	13	2.3%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_8

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유8: 출산, 육아문제로 그만두는 경우가 많아서 인력운용에 차질이 많음

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	541	95.8%
1	그렇다	24	4.2%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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Universe

여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1_9

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유9: 기타

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
0	아니다	387	68.5%
1	그렇다	178	31.5%
-1	비해당	461	81.6%

Summary Statistics

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여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B4_1

(여성인력을 채용하지 않는 경우) 이유

Literal Question

B4-1. 귀사에서 여성인력을 적극적으로 채용하지 못하거나 채용하지 않는 이유는 무엇입니까? (해당하는 이유를 모두 선택해주십시오)

Answer

Value	Label	N
-	1,2	1	0.1%
-	1.	53	5.2%
-	125.	1	0.1%
-	126.	1	0.1%
-	146.	1	0.1%
-	148.	1	0.1%
-	16.	2	0.2%
-	2,5	1	0.1%
-	2,6	1	0.1%
-	2.	12	1.2%
-	3.	3	0.3%
-	34678.	1	0.1%
-	4,6	1	0.1%
-	4.	29	2.8%
-	45.	1	0.1%
-	456.	1	0.1%
-	46.	6	0.6%
-	5.	40	3.9%
-	56.	2	0.2%
-	567_외국인채용	1	0.1%
-	59(경력필요하는 여성이 지원안함)	1	0.1%
-	59_기업비용절감 차원에서 인력미채용	1	0.1%
-	6.	193	18.8%
-	61.	1	0.1%
-	614.	1	0.1%
-	69_남성이 체력적으로 우위적이라고판단	1	0.1%
-	69_업무위험성이 높음	1	0.1%
-	69_인력충원필요없음	1	0.1%
-	7.	10	1%
-	7_기업비용절감 차원에서 인력미채용	1	0.1%
-	8.	22	2.1%
-	9(구분 안함)	2	0.2%
-	9(구분안하고 필요할때 충원)	3	0.3%
-	9(구분안함)	5	0.5%
-	9(구분없이 채용)	1	0.1%
-	9(구분없이 필요할때 충원)	1	0.1%
-	9(구분하지 않고 고용)	1	0.1%
-	9(구분하지 않고 기존 직원들이 끝까지 함께 해줘서)	1	0.1%
-	9(구분하지 않고 필요하때 충원)	1	0.1%
-	9(구분하지 않고 필요할? 고용)	1	0.1%
-	9(구분하지 않고 필요할때 고용)	1	0.1%
-	9(구분하지 않는다)	2	0.2%
-	9(구분하지 않음)	7	0.7%
-	9(구분하지않고채용)	4	0.4%
-	9(구분하지않음)	5	0.5%
-	9(그때그때 업무에맞게 채용)	1	0.1%
-	9(그때끄때 고용)	1	0.1%
-	9(그때마다 필요한 인원을 충원)	1	0.1%
-	9(남녀선호없음)	1	0.1%
-	9(딱히 채용할 이유 없음)	1	0.1%
-	9(보조금에 따라 필요시 충원)	1	0.1%
-	9(본사에서 뽑아 인력을 보낸다)	1	0.1%
-	9(본사에서 인원을 충원해준다)	1	0.1%
-	9(본청에서 필요인력을 충원해준다)	1	0.1%
-	9(부서마다 남녀 선호가 다름)	1	0.1%
-	9(부서별 선호성별 다름)	1	0.1%
-	9(부서별 필요시 충원하기 때문)	1	0.1%
-	9(부서에 적합한 성별을 그때그때 채용한다)	1	0.1%
-	9(상황에 따라 다름)	1	0.1%
-	9(생각안해봄)	3	0.3%
-	9(생각해보지 않았다)	1	0.1%
-	9(생각해본적없음)	1	0.1%
-	9(성별 선호 없음)	2	0.2%
-	9(성별구분안함)	1	0.1%
-	9(성별구분업이 실력으로 고용)	1	0.1%
-	9(성별구분없고 실력자를 고용)	2	0.2%
-	9(성별구분없음)	2	0.2%
-	9(성별상관없어서)	1	0.1%
-	9(성별선호도 없음)	13	1.3%
-	9(성별선호도없음)	2	0.2%
-	9(성별선호없음)	19	1.9%
-	9(성별선호하지 않는다)	1	0.1%
-	9(성별성호도 없음)	3	0.3%
-	9(성별에 관계없이 채용중)	1	0.1%
-	9(성별에 구분없이 필요한인원 충원중)	1	0.1%
-	9(성별은 구분하지 않는다)	1	0.1%
-	9(성별을 구분하지 않고 실력자고용)	1	0.1%
-	9(여성인력의 충원기회가 없음)	1	0.1%
-	9(인력이 모두 충원되어있어서)	1	0.1%
-	9(인력이 필요하지 않다)	2	0.2%
-	9(인력채용계획이 없음)	1	0.1%
-	9(잦은 퇴사로 인한 빈자리가 많다)	1	0.1%
-	9(직무조건)	1	0.1%
-	9(직무조건에 맞게 채용)	1	0.1%
-	9(채용기준에 따라 다르기때문에)	1	0.1%
-	9(채용인력감소)	1	0.1%
-	9(특별한 이유없음)	1	0.1%
-	9(필요시 충원)	6	0.6%
-	9(필요시충원)	8	0.8%
-	9(필요한 근로자는 지원받는다)	1	0.1%
-	9(필요한 인원은 그때 충원)	1	0.1%
-	9(필요할때고용)	2	0.2%
-	9(필요할때구분없이 고용)	1	0.1%
-	9(필요할때 고용)	1	0.1%
-	9(필요할때 구분없이 고용)	3	0.3%
-	9(필요할때 구분없이 충원)	1	0.1%
-	9(필요할때 인원 충원)	1	0.1%
-	9(필요할때 충원)	1	0.1%
-	9(필요할때구분없이 채용)	1	0.1%
-	9(필요할때구분하지않고 충원)	1	0.1%
-	9(필요할때마다 인원충원)	6	0.6%
-	9(필할때 충원)	1	0.1%
-	9.	14	1.4%
-	9_경기침체로 인한 고용여력감소	1	0.1%
-	9_기업비용절감차원에서 인력미채용	2	0.2%
-	9_여성뿐만아니라 인력충원이 더이상없음	1	0.1%
-	9_이기적인마음	1	0.1%
-	9_장기근무자가많음	1	0.1%
-	9_지금인력으로 충분함	1	0.1%
-	9_채용계획무	1	0.1%
-	비해당	461	44.9%

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여성인력을 채용하지 않는다고 한 응답자 (B4의 1, 2, 3번 응답자)

B5

경력단절 기혼여성 채용 여부

Literal Question

B5. 귀사에서는 최근 3년간(2015~2018년) 출산, 육아 등으로 인해 경력단절 된 기혼여성을 채용한 적이 있습니까?

Answer

Value	Label	N	WN
1	있다	263	0	25.6%
2	없다	763	0	74.4%

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모든 응답자

B6

시간선택제 일자리가 여성 취업에 도움이 되는 정도

Literal Question

B6. 귀하는 정부에서 활성화를 추진하고 있는 시간선택제 일자리가 여성의 취업에 얼마나 도움이 될 것이라고 생각하십니까?

Answer

Value	Label	N
1	전혀 도움안됨	49	4.8%
2	약간 도움안됨	89	8.7%
3	보통	310	30.2%
4	약간 도움됨	372	36.3%
5	매우 도움됨	206	20.1%

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모든 응답자

B7

여성고용을 확대하기 위한 정책과제

Literal Question

B7. 부산에서 여성의 고용을 확대하기 위해서 가장 먼저 해결되어야할 정책과제는 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	믿고 맡길 수 있는 보육시설(공공보육시설, 공동직장어린이집 등) 확대	376	36.6%
2	기업의 수요에 부합되는 여성직업 훈련과정의 개설 및 확대	143	13.9%
3	기업에 적합한 가족친화 프로그램의 개발 및 보급	33	3.2%
4	여성고용 우수기업사례 발굴 및 활용모델 제시	32	3.1%
5	여성의 직업의식 개선 및 진로교육 강화	71	6.9%
6	출산휴가, 육아휴직 등의 일과 생활 균형 지원제도의 확대	353	34.4%
7	기타	18	1.8%

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모든 응답자

C1

회사 설립년도

Literal Question

C1. 귀사는 언제 설립되었습니까? _______ 년

Answer

Value	Label	N
1	1980년도 이전	84	8.2%
2	1980-1989년도	75	7.3%
3	1990-1999년도	202	19.7%
4	2000-2009년도	388	37.8%
5	2010년도 이후	266	25.9%
6	미가입	11	1.1%

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모든 응답자

C2

대표자 성별

Literal Question

C2. 귀사의 대표자 성별은 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	남성	855	83.3%
2	여성	157	15.3%
3	공동	14	1.4%

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모든 응답자

C3

응답자 직위

Literal Question

C3. 귀하의 직위는 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N
1	대표이사	75	7.3%
2	임원	17	1.7%
3	부장	47	4.6%
4	차장	44	4.3%
5	과장	197	19.2%
6	대리	646	63%

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모든 응답자

C4

응답자 성별

Literal Question

C4. 귀하의 성별은 무엇입니까?

Answer

Value	Label	N	WN
1	남성	299	0	29.1%
2	여성	727	0	70.9%

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C5

응답자 연령대

Literal Question

C5. 귀하의 연령대는 어떠합니까?

Answer

Value	Label	N
1	20대	202	19.7%
2	30대	430	41.9%
3	40대	255	24.9%
4	50대	118	11.5%
5	60대 이상	21	2%

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인력부족 및 충원계획

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향후 5년간 직업 전망

B. 인력의 채용 및 활용

C. 회사 및 회사대표

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