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type: concept
slug: lifelong-learning
name_ko: 평생 학습
name_en: Lifelong Learning
aliases:
  - lifelong learning
  - 평생교육
  - reskilling
  - upskilling
  - continuous learning
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
last_updated: '2026-05-20T00:00:00+09:00'
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# 평생 학습

*Lifelong Learning*

> 노동 생애 전체에 걸쳐 지속적으로 지식·숙련을 갱신하는 학습 활동. Becker (1964) 의 *Human Capital* 이론이 토대를 놓았고, 최근에는 자동화·AI 에 의한 직무 대체에 대응하는 *reskilling* 정책 의제로 부상했다. TEMEP 에서는 [[junseokhwang]] 라인의 4 차 산업혁명·노동시장 paper 군이 *기술 변화에 따른 숙련 진부화* 와 *생애 학습 격차* 를 두 축으로 분석하며, [[knowledge-based-economy]] 와 포용적 성장 정책의 핵심 수단으로 위치시킨다.

- **유형**: 정책·이론 framework (인적자본 + 노동경제학)
- **관련 라인**: [[human-capital]], [[skill-obsolescence]], [[fourth-industrial-revolution]], [[knowledge-based-economy]]
- **주요 변형**: formal lifelong learning (공식 교육), non-formal (직장 훈련), informal (자기 학습), reskilling (직무 전환) vs upskilling (직무 심화)

## 정의

평생 학습의 이론적 토대는 Becker (1964) *Human Capital* 의 인적자본 투자 framework 이다. 핵심 명제는 교육·훈련이 *비용* 이 아니라 미래 소득의 *투자* 이며, 투자 수익률은 학습 시점·기간·내용에 따라 다르다는 것이다. Heckman (2006) 등의 *life-cycle skill formation* 연구가 초기 학습이 후기 학습의 수익률을 결정하는 *self-productivity* 와 *complementarity* 동학을 정식화하며, 평생 학습이 단순 누적이 아닌 *경로 의존적* 과정임을 보였다.

최근 의제는 Acemoglu-Restrepo (2018) *AER* "The Race between Man and Machine" 와 후속 작업이 자동화·AI 의 직무 대체 압력 하에서 *reskilling* 의 거시 중요성을 강조하며 재설정됐다. 핵심 질문은 어떤 숙련이 진부화 (skill obsolescence) 에 취약하고, 누가 학습 기회에 접근할 수 있으며 (학습 격차), 어떤 정책 mix (공교육 + 직장 훈련 + 소득 안전망) 가 전환을 매끄럽게 하는가다. OECD 의 *Future of Education and Skills* 작업과 World Bank 의 *human capital index* 가 정책 framework 으로 작동한다.

## TEMEP 라인

[[sonja-walter-2022-susceptible-skills-obsolescence]] 가 TEMEP 의 직접 anchor 다. 4 차 산업혁명 하에서 어떤 직무·숙련이 진부화에 취약한지를 정량 식별하고, 평생 학습 정책 우선순위 설정의 기초를 제공한다. [[sonja-walter-2021-mincer-equation-job-polarization]] 는 Mincer 임금 방정식으로 *job polarization* (양극화) 현상을 측정해, 평생 학습 부재가 노동시장 양극화의 매개임을 확인한다. 두 paper 모두 [[junseokhwang]] 라인의 *기술 변화 - 노동시장* 연구 묶음에 속한다.

[[yeongjun-yeo-2025-dualistic-nature-4ir]] 가 4 차 산업혁명의 *이중성* (생산성 향상 vs 양극화 심화) 을 거시 모형으로 검증하며, 평생 학습이 이중성 완화의 정책 채널임을 시사한다. [[sungho-park-2025-dynamic-have-returns]] 는 *have* vs *have-nots* 의 동학적 수익률 차이를 분석해 학습 접근성 격차의 누적 효과를 본다. 이 두 2025 paper 가 TEMEP 의 *포용적 혁신* 라인을 정량 framework 으로 확장한다.

[[yeongjun-yeo-2020-revitalizing-technology-education-race]] (CGE 분석으로 *기술 vs 교육의 경쟁* 모형 확장) 와 [[yeongjun-yeo-2023-innovation-economic-growth]] 의 정책 mix (R&D + 교육 + 누진세) 연구가 *교육 축* 의 거시 함의를 다룬다. 즉, TEMEP 의 평생 학습 라인은 (i) 미시 노동시장 (Walter 라인), (ii) 거시 정책 mix (Yeo 라인), (iii) 분배·격차 (Park 라인) 세 축으로 정렬돼 있으며, [[knowledge-based-economy]] 가 세 축을 잇는 공통 framework 이다.

## See also

- 관련 method: [[cge-analysis]], [[panel-analysis]], [[mincer-equation]]
- 관련 concept: [[human-capital]], [[skill-obsolescence]], [[fourth-industrial-revolution]], [[knowledge-based-economy]]
- 관련 theme: [[education-economics]], [[innovation-economics]]
- 핵심 paper: [[sonja-walter-2022-susceptible-skills-obsolescence]], [[sonja-walter-2021-mincer-equation-job-polarization]], [[yeongjun-yeo-2025-dualistic-nature-4ir]], [[sungho-park-2025-dynamic-have-returns]]