취업자 통계 한 층 아래에서 읽는 채용과 감축 — 시군구·업종 단위 행정데이터가 가리키는 방향

2026년 7월 취업자는 2,913만6,000명으로 1년 전보다 10만8,000명 늘었다. 국가데이터처가 8월 12일 공표한 '2026년 7월 고용동향'의 첫 줄이다. 증가폭이 넉 달 만에 다시 10만 명대를 회복했으니, 표지만 보면 나쁘지 않은 성적표다.

그러나 이 한 줄로는 답할 수 없는 질문이 있다. 그 10만8,000명은 어느 지역, 어떤 업종의 어떤 사업장에서 늘어난 것인가. 경기 남부 반도체 협력사의 생산직인가, 부산 도심 음식점의 주방 인력인가, 아니면 전국 요양시설에 흩어진 돌봄 일자리인가. 취업자 통계는 '일하는 사람'을 세지만 '사람을 늘린 회사'를 세지는 않는다.

이 간극을 메울 수 있는 데이터가 있다. 국민연금공단이 공공데이터포털을 통해 매월 개방하는 '국민연금 가입 사업장 내역'이다. 사업장 한 곳이 한 줄(row)로 기록되고, 그 줄에는 법정동 단위 주소, 업종코드, 가입자 수, 신규취득자 수, 상실가입자 수, 당월 고지금액이 함께 들어 있다. 설문이 아니라 보험료 부과를 위해 기업이 직접 신고한 행정기록이라는 점이 핵심이다.

취업자 통계가 보지 못하는 층위

고용동향은 표본조사다. 조사원이 표본 가구를 찾아가 지난주에 수입을 목적으로 한 시간이라도 일했는지를 묻는다. 국가 전체와 시·도 수준의 흐름을 보는 데는 최적이지만, 시군구 아래로 내려가면 표본이 얇아져 매달 발표하지 못한다. 실제로 시군구 단위 고용지표는 별도의 '지역별고용조사'를 통해 연 2회 공표된다. 국가데이터처는 2026년 상반기 조사를 4월 21일부터 5월 6일까지 전국 약 23만2,000가구를 대상으로 실시했고, 시군구 주요고용지표는 8월 20일에야 공개했다.

반면 국민연금 사업장 데이터는 매월 갱신된다. 그리고 관측 단위가 '사람'이 아니라 '사업장'이다. 이 차이가 만드는 정보량은 생각보다 크다. 어떤 지역의 취업자 수가 제자리라도, 그 안에서 A업종 사업장 300곳이 인원을 줄이고 B업종 사업장 250곳이 인원을 늘리는 교체가 일어났다면 지역 산업구조는 이미 바뀌고 있는 것이다. 총량 통계는 이 교체를 상쇄해서 '변화 없음'으로 보고한다.

실제로 이런 교체는 통계로도 확인된다. 국가데이터처가 8월 24일 공표한 '2026년 1분기(2월 기준) 임금근로 일자리동향'을 보면, 전체 임금근로 일자리 2,082만8,000개 가운데 1년 전과 같은 근로자가 계속 일한 '지속 일자리'는 1,541만6,000개로 74.0%였다. 나머지 26%는 사람이 바뀌거나(대체 일자리 318만6,000개, 15.3%), 새로 생기거나(신규 222만6,000개, 10.7%), 사라진(소멸 193만4,000개) 자리였다. 순증가는 29만2,000개였지만, 그 뒤에서 400만 개 넘는 자리가 만들어지고 없어졌다는 뜻이다.

데이터 : 무엇이 들어 있고 무엇이 빠져 있나

이 데이터를 기사나 리서치에 쓰려면 사양을 먼저 정확히 읽어야 한다. 공공데이터포털에 명시된 조건은 다음과 같다.

첫째, 수록 범위가 전체 사업장이 아니다. 가입자 수 3인 이상 법인사업장과, 2025년 7월 이후 기준으로 가입자 수 10인 이상 개인사업장만 포함된다. 1~2인 법인과 소규모 개인사업장은 애초에 빠져 있다. 따라서 이 데이터로 '골목상권 고용'을 논하는 것은 부적절하다.

둘째, 시차가 있다. '자료생성년월'은 자격마감일, 즉 사유가 발생한 달의 다음 달 15일까지 신고된 분을 반영한다. 6월에 입사한 직원이 7월 15일까지 신고되면 6월분에 잡히지만, 그 이후 신고되면 다음 달로 밀린다. 실무적으로 한 달 반 안팎의 지연을 전제해야 한다.

셋째, '신규취득자 수'와 '상실가입자 수'는 채용·퇴직과 정확히 일치하지 않는다. 신규취득자에는 납부재개가 포함되고, 상실가입자에는 납부예외가 포함된다. 공단은 이 항목이 전달 고지대상자와 비교한 값이므로 실제 취득자 수와 다를 수 있으며, 초일 취득이 아닌 경우 당월에 고지되지 않으면 다음 달 취득자 수에 반영된다고 명시하고 있다. 즉 월별 수치의 절대값보다 3개월 이동평균 같은 추세가 신뢰도가 높다.

넷째, 금액 항목은 소득 지표가 아니다. 당월고지금액은 국민연금법 시행령에 따라 기준소득월액 상한액이 적용된 값이다. 상한액은 2025년 7월부터 2026년 6월까지 637만 원이었고, 2026년 7월부터 2027년 6월까지는 659만 원이 적용된다. 고소득 근로자가 많은 사업장일수록 실제 급여와 고지금액의 괴리가 커진다. 이 항목으로 지역 평균임금을 추정하면 반드시 하향 편의가 발생한다.

다섯째, 그리고 가장 중요한 제약이 있다. 국민연금 사업장가입자는 원칙적으로 18세 이상 60세 미만이 대상이다. 60세 이상 근로자와 공무원연금·사학연금 등 다른 공적연금 가입자는 이 통계의 모집단과 다르다. 그런데 2026년 7월 고용동향에서 60세 이상 취업자는 1년 전보다 23만1,000명 늘어 전체 증가폭(10만8,000명)을 크게 웃돌았다. 지금의 한국 고용 증가를 사실상 견인하는 연령대가 이 데이터에는 충분히 반영되지 않는다는 뜻이다.

정리하면 이 데이터는 '고용 총량'의 대체재가 아니다. 18~59세 중심의, 사회보험 가입에 기반한 사업장 단위 고용신호로 이해해야 한다. 근로형태로 보면 정규직만 잡히는 자료도 아니다. 국민연금 적용 대상이면 기간제와 단시간 근로자도 포함되고, 반대로 적용 제외나 납부예외에 해당하면 실제로 일하고 있어도 빠진다. '정규직 채용 지표'로 부르는 것은 정확하지 않다.

2026년 7월, 행정통계 세 개를 겹쳐 읽으면

국민연금 데이터의 방향성을 검증하려면 성격이 비슷한 행정통계를 나란히 놓는 것이 안전하다. 고용보험 가입자, 사업체노동력조사 종사자, 임금근로 일자리동향 세 가지다.

고용노동부가 8월 10일 공표한 '2026년 7월 고용행정 통계로 본 노동시장 동향'에서 고용보험 상시가입자는 1,587만7,000명으로 전년 동월 대비 27만7,000명(1.8%) 증가했다. 증가폭이 20만 명대 후반을 유지한 것은 7개월째다. 지난해 12월 18만3,000명이던 증가폭은 올해 1월 26만4,000명으로 올라선 뒤 3월 27만 명, 4월 27만1,000명, 5월 27만 명, 6월 26만6,000명, 7월 27만7,000명으로 좁은 밴드 안에서 안정돼 있다.

고용노동부가 8월 27일 공표한 '2026년 7월 사업체노동력조사'에서도 총량 방향은 같다. 7월 마지막 영업일 기준 종사자 1인 이상 사업체의 종사자 수는 2,071만8,000명으로 전년 동월보다 22만6,000명(1.1%) 늘었다. 다만 내용을 뜯어보면 결이 다르다. 상용근로자는 7만8,000명(0.5%) 늘어난 반면 임시·일용근로자는 14만7,000명(7.6%) 증가해, 전체 증가분의 65.0%를 임시·일용직이 차지했다. 기타 종사자는 1,000명 늘었다. 규모별로는 300인 미만 사업체에서 16만4,000명, 300인 이상에서 6만2,000명 증가했다. 7월 중 입직자는 114만3,000명으로 늘었고 이직자도 함께 증가했다.

임금근로 일자리 증가폭 역시 회복 곡선이다. 2025년 1분기 1만5,000개까지 떨어졌던 증가폭은 2분기 11만1,000개, 3분기 13만9,000개, 4분기 22만1,000개를 거쳐 2026년 1분기 29만2,000개로 확대됐다. 2024년 1분기(31만4,000개) 이후 2년 만에 가장 큰 폭이다.

세 지표가 총량 방향에서 일치한다는 점은 의미가 있다. 표본조사인 고용동향의 월별 등락(4월 7만4,000명 증가, 5월 4만 명 감소, 6월 6만3,000명 증가, 7월 10만8,000명 증가)보다, 행정기록 기반 지표들이 훨씬 완만하고 일관된 곡선을 그린다. 국민연금 사업장 데이터를 볼 때도 같은 태도가 필요하다. 한 달의 급등락보다 방향과 지속성이 정보다.

같은 제조업, 정반대 답이 나오는 이유

그런데 업종 단위로 내려가면 통계 간 답이 갈린다. 이 대목이 국민연금 데이터를 다룰 때 반드시 알아야 할 함정이다.

고용보험 기준으로 7월 제조업 가입자는 3,000명 줄어 14개월 연속 감소했다. 같은 달 사업체노동력조사에서는 제조업 종사자가 1만4,000명 늘어 7개월 연속 증가했다. 방향이 정반대다. 건설업도 마찬가지다. 고용보험 가입자는 7,000명대(보도자료 세부 수치 7,200명) 줄어 36개월 연속 감소인데, 사업체노동력조사 종사자는 2개월 연속 증가했다. 다만 고용노동부는 앞서 23개월 연속 감소한 데다 최근 증가폭이 3,000명과 7,000명 수준에 그친다며 회복세로 판단하기는 이르다고 밝혔다.

둘 중 하나가 틀린 것이 아니라 모집단이 다르다. 고용보험은 상시가입자만 세므로 노무제공자와 일용근로자, 자영업자, 미가입 취업자가 빠진다. 사업체노동력조사는 사업체 표본조사이고 기타종사자를 포함하며, 고용노동부는 2026년 4월 결과 발표 때 최신 모집단 정보인 2024년 사업체노동실태 현황을 반영하고 제11차 한국표준산업분류를 적용하면서 그동안 과소 추정됐던 제조업 등의 증가폭이 상향될 수 있다고 설명한 바 있다.

국민연금 사업장 데이터도 또 하나의 모집단을 갖는다. 따라서 이 데이터에서 특정 지역 제조업 가입자가 줄었다고 해서 곧바로 "제조업 고용 감소"라고 쓰면 안 된다. 정확한 서술은 "해당 지역 국민연금 적용사업장의 사업장가입자가 감소했다"이다. 행정데이터 저널리즘에서 모집단 표기를 생략하는 순간 기사는 틀린 문장이 된다.

업종: 서비스가 끌고, 제조·건설이 눌렀다

모집단 차이를 감안해도 업종별 구조는 비교적 선명하다. 7월 고용보험 가입자에서 서비스업은 28만5,000명(2.6%) 늘어난 1,113만9,000명으로 전체 증가를 사실상 혼자 끌었다. 세부적으로 보건복지업이 11만2,000명으로 가장 크게 늘었고 숙박·음식점업 5만7,000명, 사업서비스업 2만6,000명, 전문·과학기술서비스업 2만3,000명, 교육서비스업 1만9,000명 순이었다. 사업체노동력조사에서도 도·소매업은 28개월 연속 감소했고, 고용노동부는 대형마트 폐업·폐점 영향이 반영됐다고 설명했다.

건설업 고용보험 가입자 감소폭은 3월 9,100명에서 4월 8,800명, 5월 8,400명, 6월 8,100명, 7월 7,200명으로 다섯 달째 좁혀지고 있다. 바닥을 다지는 국면으로 해석할 여지가 있으나, 감소가 멈춘 것은 아니다.

제조업에는 해석상 함정이 하나 더 있다. 7월 제조업 고용보험 가입자는 3,000명 감소했는데, 이 가운데 고용허가제(E-9) 외국인 가입자는 1만3,000명 늘었다. 외국인 가입자를 제외하면 감소폭은 1만5,000명으로 커진다. 고용노동부는 고용허가제 외국인의 90.0%가 제조업에 집중돼 있어 해당 산업의 가입자 동향 해석에 유의해야 한다고 설명했다. 국민연금 사업장 데이터 역시 외국인 근로자를 별도 항목으로 분리하지 않으므로 같은 함정이 그대로 적용된다.

앞으로의 방향에 대해서는 한국고용정보원과 한국산업기술진흥원이 8월 19일 내놓은 '2026년 하반기 주요 업종 일자리 전망'이 참고가 된다. 고용보험 피보험자 자료를 기준으로 한 이 전망에서 9개 주력 제조업 가운데 반도체는 전년 동기 대비 5.1%(8,000명), 조선은 2.7%(3,000명) 증가가 예상됐다. 반면 섬유는 3.5%(5,000명) 감소가 전망됐고 석유·화학(-0.6%), 자동차(-0.5%), 철강(-0.3%), 금속가공(-0.3%), 전자·디스플레이(-0.1%)는 전년 수준 유지 범위로 분류됐다. 어디까지나 전망치이며 확정된 실적이 아니다.

다만 반도체의 고용 기여를 과대평가해서는 곤란하다. 2026년 상반기 기준 반도체 업종 근로자는 15만7,000명으로 전체 근로자의 1.0% 수준이다. 1분기 임금근로 일자리동향에서도 반도체 일자리는 1년 전보다 5,000개 증가하는 데 그쳤다. 제조업 소분류 중 가장 많이 늘어난 업종은 기타식품(6,000개)이었고 반도체는 두 번째였다. 수출 호황의 규모에 비하면 고용으로의 전이는 제한적이다. 자본집약적 산업의 구조적 특성이며, 반도체 미충원율이 14.8%로 높다는 점은 인력 병목이 별도로 존재함을 시사한다.

지역: 어디서 사람이 늘고 있나

시군구 단위 신호를 읽을 때 국민연금 사업장 데이터의 강점이 가장 잘 드러난다. 다만 2026년 8월 말 현재 공표된 지역 통계는 기준 시점이 제각각이어서 비교에 주의가 필요하다.

사업체노동력조사 기준으로 2026년 1월 시도별 종사자 수는 서울에서 4만 명, 경남에서 2만5,000명 증가했고, 증가율은 세종 2.8%, 울산 2.3%, 경남 2.2% 순으로 높았다. 조선업 밀집 지역인 경남과 울산이 상위권에 함께 오른 점은 조선 업종 고용 전망과 방향이 일치한다. 2026년 5월 기준 국내 조선소 수주잔량은 3,850만 CGT로 약 3년 치 이상 일감이 확보돼 있다. 더 최근 시점의 시도·시군구별 종사자 자료는 8월 27일 함께 공표된 2026년 상반기(4월 기준) 지역별 사업체노동력조사에 담겨 있다.

지역별고용조사에서는 산업 편중이 드러난다. 2025년 상반기 기준 광·제조업 취업자 비중이 가장 높은 지역은 도 지역에서 경남 거제시(38.4%), 특별·광역시 지역에서 울산 동구(43.4%)였다. 이런 곳에서는 주력 업황 한 번의 변동이 지역 전체 고용을 흔든다. 국민연금 사업장 데이터에서 특정 시군구의 신규취득자 수가 몇 달째 상실가입자 수를 웃돈다면, 해당 지역 주력 업종의 수주가 실제 인력 배치로 넘어오고 있다는 조기 신호로 검토해볼 수 있다.

반대 신호도 확인된다. 2025년 하반기 지역별고용조사에서 7개 특별·광역시 구지역 취업자는 1,158만9,000명으로 전년 동기보다 4만 명 감소했고 고용률도 58.8%로 0.2%포인트 하락했다. 9개 도 군지역 취업자 역시 210만4,000명으로 1만1,000명 줄었다. 대도시 원도심과 농촌 군지역에서 동시에 고용이 빠지는 구조가 이어지고 있다는 뜻이다.

순증이 아니라 회전율을 보라

이 데이터를 다룰 때 가장 흔한 실수는 가입자 수의 전월 대비 증감만 보는 것이다. 그러면 신규취득자 수와 상실가입자 수를 따로 제공하는 이유가 사라진다.

같은 순증 100명이라도 내용은 전혀 다르다. 신규 120명·상실 20명이면 완만한 확장이다. 신규 800명·상실 700명이면 인력이 대규모로 갈리고 있는 고회전 상태다. 두 경우의 순증은 같지만 노동시장의 성격은 다르다. 다만 회전율이 높다는 사실만으로 고용의 질을 판단할 수는 없다. 계절산업, 급성장 업종의 채용 확대, 사업장 재편도 높은 회전율을 만든다. 회전율은 임금, 고용형태, 근속기간, 자발·비자발 이직 비중 같은 지표와 함께 읽어야 의미가 생긴다.

실제로 그 보완 지표가 최근 신호를 보냈다. 7월 사업체노동력조사에서 종사자 증가분의 65.0%가 임시·일용근로자였다. 순증 22만6,000명이라는 숫자 하나만으로는 보이지 않던 구성이다. 지역·업종별로 (신규취득자+상실가입자)를 가입자 수로 나눈 회전율 지표를 만들면, 국민연금 데이터에서도 이런 구성 변화의 단서를 잡을 수 있다.

연령별 지표는 또 다른 층위를 보여준다. 2026년 7월 60세 이상 취업자가 23만1,000명 늘어나는 동안 20대 취업자는 20만4,000명 줄었다. 15~29세 취업자는 344만1,000명으로 19만1,000명 감소해 45개월 연속 뒷걸음질했고, 청년 고용률은 44.2%로 27개월 연속 하락했다. 청년 실업률은 6.8%로 1.3%포인트 올랐는데, 국가데이터처는 이를 2021년 1월(1.8%포인트) 이후 5년 6개월 만에 가장 큰 상승폭이라고 밝혔다. 고용보험에서도 29세 이하 가입자는 5만7,000명 줄어 2022년 9월 이후 47개월 연속 감소를 이어갔다.

정리하면 총량은 늘고 있는데, 그 증가분은 60세 이상과 임시·일용직에 집중돼 있고, 국민연금 사업장가입자 대상 연령대인 18~59세 안에서는 청년층이 계속 빠지고 있다. 국민연금 사업장 데이터가 총량 통계보다 보수적인 그림을 보여줄 가능성이 큰 이유가 여기에 있다. 두 데이터가 어긋난다면 그것은 오류가 아니라 모집단 차이일 확률이 높다.

이 데이터로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것

할 수 있는 것은 세 가지다. 첫째, 시군구×업종 격자에서 인원이 늘어난 셀과 줄어든 셀을 매월 갱신되는 주기로 식별하는 것. 둘째, 신규취득과 상실을 분리해 확장·수축·고회전 국면을 구분하는 것. 셋째, 사업장 수와 가입자 수를 함께 보아 '사업장이 늘어서 증가'인지 '기존 사업장이 사람을 늘려서 증가'인지 구분하는 것이다. 후자가 훨씬 강한 신호다.

할 수 없는 것도 분명하다. 60세 이상 고용, 자영업자, 특수형태근로종사자, 3인 미만 법인과 10인 미만 개인사업장의 움직임은 충분히 잡히지 않는다. 주소는 국민연금 적용사업장의 등록주소를 반영하므로 기업의 실제 근무지나 생산거점과 일치하지 않을 수 있다. 특히 본점·지점·공장의 분리적용 여부와 사업장 통·폐합 방식에 따라 지역 귀속에 편차가 생긴다. 임금 수준도 기준소득월액 상한액 제약 때문에 추정 대상이 아니다. 무엇보다 이 데이터는 국가승인통계가 아니라 공공데이터 개방 자료다. 집계 결과를 확정적 통계처럼 제시해서는 안 된다.

현실적인 활용법은 삼각검증이다. 국민연금 사업장 데이터로 후보 지역·업종을 좁히고, 고용보험 가입자 동향과 사업체노동력조사로 방향을 대조한 뒤, 지역별고용조사와 현장 취재로 확인하는 순서다. 행정데이터는 질문을 정교하게 만들어주는 도구이지 결론을 대신 내려주는 도구가 아니다.

2026년 하반기 한국 고용시장의 관전 포인트는 세 가지로 압축된다. 건설업 감소폭 축소가 실제 반등으로 이어지는지, 반도체·조선의 수출 호황이 협력사 단위 채용으로 확산되는지, 그리고 45개월째 줄고 있는 청년 취업자가 어느 지점에서 멈추는지다. 고용노동부의 2026년 상반기 직종별사업체노동력조사에서 2~3분기 채용계획인원이 46만 명으로 전년 동기보다 1.8% 감소한 점은 세 질문 모두에 신중한 답을 요구한다. 그리고 세 질문의 답은 전국 총량이 아니라 시군구와 업종의 격자 위에서 먼저 나타날 것이다. 국민연금 사업장 데이터가 그 격자를 매월 제공하고 있다.

데이터 투명성 고지

본 기사는 2026년 8월 28일 기준으로 공표된 자료를 바탕으로 작성했다. 수치의 출처와 성격은 다음과 같다.

① 확인된 공식 통계와 공표일. 국가데이터처 '2026년 7월 고용동향'(8월 12일 공표) — 취업자, 고용률, 연령별 증감, 청년 실업률. 국가데이터처 '2026년 1분기(2월 기준) 임금근로 일자리동향'(8월 24일 공표) — 임금근로 일자리 총수, 지속·대체·신규·소멸 일자리, 반도체 일자리 증감. 고용노동부 '2026년 7월 고용행정 통계로 본 노동시장 동향'(8월 10일 공표) — 고용보험 상시가입자, 업종별·연령별 증감, 고용허가제 외국인. 고용노동부 '2026년 7월 사업체노동력조사 및 2026년 상반기 지역별 사업체노동력조사'(8월 27일 공표) — 종사자 수, 종사상 지위별·규모별 증감, 제조업·도소매업·건설업 동향, 입직자. 고용노동부 '2026년 상반기 직종별사업체노동력조사'(6월 30일 공표) — 채용계획인원. 국가데이터처 '지역별고용조사'(2025년 상·하반기) — 시군구 고용률과 산업 비중. 한국고용정보원·한국산업기술진흥원 '2026년 하반기 주요 업종 일자리 전망'(8월 19일 공표) — 업종별 전망치, 조선 수주잔량, 반도체 근로자 규모와 미충원율.

② 데이터셋 사양. 국민연금공단 '국민연금 가입 사업장 내역'의 수록 범위(3인 이상 법인사업장, 2025년 7월 이후 10인 이상 개인사업장), 자료생성년월 정의, 신규취득자·상실가입자 정의, 당월고지금액과 기준소득월액 상한액은 공공데이터포털에 공개된 공단의 공식 설명을 인용했다. 사업장가입자의 연령 요건과 분리적용 관련 서술은 국민연금공단의 제도 안내 및 사업장 실무안내를 근거로 했다.

③ 본 기사가 포함하지 않은 것. 국민연금 가입 사업장 내역 원자료(CSV)를 직접 집계한 결과는 담기지 않았다. 시군구×업종별 가입자 수와 신규취득·상실 수치는 매월 배포되는 대용량 원본 파일을 내려받아 직접 연산해야 산출되며, 본 기사 작성 시점에 그 연산 결과를 독립적으로 검증하지 못했다. 따라서 특정 시군구·업종의 증감 수치는 제시하지 않았다. 본문의 지역·업종 서술은 모두 공표된 정부 통계에 근거하며, 국민연금 데이터에 대해서는 읽는 방법과 해석상 유의점만 다뤘다.

④ 전망과 해석 성격의 서술. 반도체·조선·섬유 등 업종별 하반기 고용 증감 수치는 한국고용정보원의 전망치로 확정 실적이 아니다. 건설업 감소폭 축소가 반등으로 이어질지에 대한 판단, 회전율 지표를 구성하는 방식, 고용보험과 사업체노동력조사의 제조업 수치가 엇갈리는 원인에 대한 종합적 설명은 공표 자료를 근거로 한 기자의 분석적 해석이다.

⑤ 비교 시 유의사항. 고용동향(가구 표본조사), 고용보험(행정기록), 사업체노동력조사(사업체 표본조사), 임금근로 일자리동향(행정자료 결합), 국민연금 사업장 내역(행정기록)은 조사 대상·모집단·정의가 각각 다르다. 본문에서 확인했듯 같은 제조업이라도 통계에 따라 증감 방향이 반대로 나타날 수 있다. 서로 다른 통계의 수치를 하나의 시계열로 합산하거나 직접 비교해서는 안 된다.