대학 졸업자 중 자연과학·수학·통계 전공 비율 – 국가별 최신 관측치

대학 졸업자 가운데 자연과학·수학·통계 분야를 전공한 비율은 국가마다 상당히 다릅니다. World Bank의 SE.TER.GRAD.SC.ZS는 해당 연도 고등교육 졸업자 전체 가운데 Natural Sciences, Mathematics and Statistics 분야 프로그램을 졸업한 사람의 비율을 나타내며 남녀를 합친 값입니다. 이번 비교에는 국가·지역별 최신 비어 있지 않은 관측값 152개가 포함됩니다.

중요한 점은 이 자료가 2020년 한 해의 세계 순위가 아니라는 것입니다. 각 국가에서 확인되는 최신값을 한 행씩 남겼기 때문에 실제 기준연도는 1999~2020년으로 섞여 있습니다. 2018년 관측이 56개, 2019년이 33개로 가장 많고 2020년 값은 1개뿐입니다. 따라서 지도는 최근에 보고된 전공 구성을 넓게 비교하는 데 적합하지만, 서로 다른 연도의 소수점 차이를 현재 순위처럼 읽어서는 안 됩니다.

이 지표는 자연과학·수학·통계를 하나의 교육 분야로 묶어 봅니다

UNESCO의 ISCED-F 2013에서 이 분야는 대분류 05입니다. 생물학과 관련 과학, 환경, 물리과학, 수학과 통계가 포함됩니다. 반면 정보통신기술(ICT)은 대분류 06, 공학·제조·건설은 07로 따로 분류됩니다. 그래서 이 수치를 넓은 의미의 STEM 졸업자 전체 비율로 바꾸어 읽으면 범위가 달라집니다.

분모는 해당 연도의 고등교육 졸업자 전체이고 분자는 그중 자연과학·수학·통계 분야를 졸업한 사람입니다. 값이 8%라면 그 관측연도에 집계된 고등교육 졸업자 100명 가운데 약 8명이 이 분야에 속했다는 뜻입니다. 현재 대학생의 전공 선택 비율이나 전체 성인 인구에서 과학 전공 학위를 가진 사람의 비율을 뜻하지 않습니다.

152개 최신값의 중앙값은 약 4.25%입니다

152개 최신 관측값을 국가·지역 한 곳당 한 행으로 놓고 계산하면 단순 평균은 5.07%, 중앙값은 4.25%입니다. 하위 25% 지점은 2.18%, 상위 25% 지점은 6.70%입니다. 즉 많은 국가·지역이 한 자릿수 비율에 모여 있지만 분포 폭은 작지 않습니다.

이 평균은 전 세계 졸업자 수로 가중한 세계 평균이 아닙니다. 인도의 한 행과 작은 섬 지역의 한 행이 같은 가중치로 들어가기 때문입니다. 전 세계 고등교육 졸업자 가운데 실제로 몇 %가 이 분야인지 계산하려면 국가별 졸업자 수가 추가로 필요합니다. 여기서는 국가·지역별 보고 비율의 분포만 요약합니다.

최신 관측연도는 1999~2020년으로 넓게 퍼져 있습니다

관측연도 분포를 보면 2017년 18개, 2018년 56개, 2019년 33개, 2020년 1개입니다. 2016년 자료도 15개이고 그보다 오래된 행도 남아 있습니다. 이런 혼합 시점 자료는 국가별 최신 보고 수준을 한 화면에서 보는 장점이 있지만, 정책 변화나 최근 대학 전공 추세를 비교하려면 같은 연도 자료나 국가별 시계열이 필요합니다.

2017~2020년 관측치만 남겨도 국가 간 차이는 큽니다

2017~2020년에 실제로 관측된 108개 국가·지역만 남기면 단순 중앙값은 4.52%, 평균은 4.99%입니다. 1% 미만은 9개, 1~3% 미만은 26개, 3~5% 미만은 29개, 5~10% 미만은 38개이며 10% 이상은 6개입니다. 최근 시점에 가까운 자료만 보더라도 전공 구성 차이는 상당히 넓습니다.

최근 관측치에서는 미얀마가 2018년 23.6%, 모리타니가 2017년 19.1%, 인도가 2019년 16.0%로 높게 나타납니다. 부룬디 13.4%, 베냉 11.3%, 조지아 10.3%도 10%를 넘습니다. 하지만 높은 비율을 곧바로 과학교육의 질, 연구개발 역량, 과학기술 인력 수준으로 해석해서는 안 됩니다. 이 지표는 졸업자 구성만 보여 주며 교육의 질이나 취업 성과는 측정하지 않습니다.

대한민국은 2017년 4.54%, 독일은 2018년 9.05%입니다

주요 국가를 보면 관측연도가 서로 달라 값과 연도를 함께 읽어야 한다는 점이 더 분명합니다. 대한민국의 최신값은 2017년 4.54%, 미국은 2016년 7.21%, 영국은 2016년 13.56%입니다. 독일은 2018년 9.05%, 프랑스 7.96%, 캐나다 6.18%, 호주 5.00%로 모두 2018년 값입니다. 인도는 2019년 16.02%로 이들보다 높지만 같은 교육체계나 동일연도 조건에서 나온 값은 아닙니다.

0% 관측값과 지도에서 비어 보이는 지역은 서로 다릅니다

전체 152개 행 가운데 실제 값이 0%로 기록된 곳은 9개입니다. 0은 해당 관측에서 이 분야 졸업자가 없거나 비율이 0으로 보고됐다는 데이터 값입니다. 반면 지도에서 색이 칠해지지 않은 곳은 통계가 없거나, 통계는 있어도 사용한 저해상도 국가 경계에 별도 폴리곤이 없는 작은 섬·지역일 수 있습니다. 따라서 빈 영역을 0%로 읽으면 안 됩니다.

지도만으로 원인을 설명할 수는 없습니다

국가별 차이는 고등교육 제도의 구조, 학과 분류 방식, 자연과학과 공학의 상대적 규모, 교원과 연구시설, 대학 진학 구조, 노동시장 수요 등 여러 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 그러나 이 데이터에는 그런 설명 변수가 포함되어 있지 않습니다. 지도는 어디에서 비율이 높거나 낮게 보고되었는지를 보여 주지만 왜 그런 차이가 생겼는지는 별도의 교육·노동시장 자료가 필요합니다.

또한 자연과학·수학·통계는 공학과 ICT를 포함하지 않는 교육분류상 별도 분야입니다. 국가의 과학기술 인재 규모를 넓게 평가하려면 공학, ICT, 보건, 졸업자 수 자체, 인구 규모 같은 자료도 함께 봐야 합니다. 한 분야의 졸업자 비율이 낮다고 해서 과학기술 인력이 반드시 적다는 뜻은 아닙니다.

데이터 출처와 비교할 때 주의할 점

World Bank의 SE.TER.GRAD.SC.ZS 국가별 자료를 사용했으며, 분야 구분은 UNESCO ISCED-F 2013 분류를 참고할 수 있습니다. 국가별 최신 비결측값 한 개씩을 남긴 자료이므로 동일연도 비교나 시간 변화 분석에는 한계가 있습니다.

특히 오래된 최신값을 현재 수치처럼 표현하지 않는 것이 중요합니다. 최근 정책이나 대학 전공 선택의 변화를 알고 싶다면 해당 국가의 연도별 시계열을 확인해야 하고, 국가 간 정밀 비교라면 같은 연도에 자료가 있는 국가만 따로 묶는 방식이 더 적절합니다.

자주 묻는 질문

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