2025년 제조업 외국인 채용 시 유학생 선호도, 회사 크기에 따라 달라

외국인 채용 시 유학생 선호도란 기업이 새로운 외국인 인력을 고용할 때 유학생 출신자를 얼마나 원하는지를 보여주는 지표다. 2025년 제조업 기업을 대상으로 한 조사에 따르면, 회사가 작을수록 유학생을 더 선호하는 경향을 뚜렷하게 보였다.

기업 규모에 따른 큰 차이

구체적으로 살펴보면, 직원이 1~4명인 소규모 기업은 39.2%, 5~9명인 기업은 41.5%가 유학생을 선호한다. 흥미롭게도 직원이 10~19명인 중소규모 기업은 32.0%로 떨어진다. 직원 20~49명인 기업은 30.4%, 50~99명인 기업은 20.5%로 계속 낮아진다. 가장 큰 기업인 직원 100명 이상의 대규모 기업은 17.5%만 유학생을 선호해 소규모 기업보다 최대 24%포인트 낮다. 쉽게 말하면, 회사가 커질수록 유학생을 원하지 않는다는 뜻이다.

외국인 고용 경험의 영향

이런 차이가 나는 이유를 찾기 위해 외국인 고용 경험과 비교해 보자. 현재 외국인을 고용하고 있는 기업은 24.0%만 유학생을 선호한다. 하지만 외국인을 아직 고용해 본 적이 없는 기업은 47.0%가 유학생을 선호한다. 무려 23%포인트 차이다. 외국인을 써 본 경험이 있는 회사들은 더 경험 많은 인력을 원하고, 경험이 없는 회사들은 교육하기 쉽다고 생각하는 유학생을 찾는 것 같다.

업종에 따라 큰 차이

업종에 따라서는 어떨까? 저기술 분야 기업은 52.6%가 유학생을 선호해 가장 높다. 첨단기술 업종은 39.8%, 중기술 기업은 28.0%, 고기술 업종은 21.8%로 기술 수준이 높아질수록 선호도가 떨어진다. 기술이 낮은 분야일수록 특별한 기술이 없어도 일할 수 있고, 언어 능력이 떨어져도 괜찮기 때문에 유학생 같은 신입에게 의존하는 경향이 크다는 뜻이다.

지역별로 어떻게 달라질까?

우리나라 지역별로 살펴보면 더욱 흥미롭다. 대전·충청·세종이 52.7%로 가장 높고, 부산·울산·경남이 50.3%로 그 다음이다. 서울은 46.9%로 높은 편이지만, 인천·경기는 26.5%로 크게 떨어진다. 강원·제주는 20.9%로 가장 낮다. 남부 지역 제조업 기업들과 서울이 유학생을 더 원하는 반면, 제조업 기지인 경기 지역과 강원에서는 유학생 선호도가 매우 낮은 편이다.

기업의 다른 특성들

기업의 자본금 규모를 보면 다른 패턴이 보인다. 자본금 50억 원 미만인 기업은 37.4%, 50~100억 원 미만인 기업은 30.5%, 100억 원 이상인 기업은 32.9%가 유학생을 선호한다. 대체로 자본금이 적은 기업일수록 선호도가 높은 경향을 보인다.

기업이 이미 고용하고 있는 외국인 비중도 영향을 미친다. 외국인 채용 비중이 25% 미만인 기업은 41.1%가 유학생을 선호한다. 25~50% 미만인 기업은 28.9%, 50% 이상인 기업은 35.5%다. 외국인을 소수만 고용하는 기업들이 가장 유학생을 많이 원한다.

기술 개발 여부도 선호도에 차이를 만든다. 현재 기술 개발을 하고 있는 기업은 30.5%, 기술 개발을 하지 않는 기업은 38.1%가 유학생을 선호한다. 기술 개발 기업들은 이미 갖춘 기술과 경험을 잘 아는 외국인을 더 원하는 것으로 보인다.

결론

제조업에서 외국인 채용 시 유학생 선호도는 기업의 특성에 따라 크게 달라진다. 일반적으로 회사가 작을수록, 기술 수준이 낮을수록, 외국인 고용 경험이 적을수록, 개발 경험이 없을수록 유학생을 더 선호한다. 이는 소규모·저기술·신규 기업들이 안정적이고 상대적으로 관리하기 쉬운 인력을 찾는다는 뜻이다.

데이터 출처와 한계

이 자료는 2025년 한국통계청의 외국인 고용실태조사 중 제조업 분야를 대상으로 수집한 것이다. 특히 일반제조업 기업들의 답변을 바탕으로 한다. 조사는 표본 기업을 대상으로 진행되었으므로 모든 제조업 기업을 정확히 나타내지 못할 수 있다. 특정 지역이나 특정 규모의 기업이 더 많이 포함되었을 가능성도 있다.

이 조사는 설문을 통해 기업의 선호도를 물어본 것이므로 실제 채용 행동과 다를 수 있다. 예를 들어 기업이 “유학생을 선호한다”고 답했어도 실제로는 조건이 맞는 모든 외국인을 채용할 수 있다. 또한 통계적 신뢰도나 표준오차가 제공되지 않아 각 수치의 정확도를 판단하기 어렵다. 특정 업종(농업, 특정 제조 부분)별 세부 데이터는 별도의 조사 또는 공표를 기다려야 한다.