[제1015회] 기술변화와 불평등에 관한 주요 이슈와 연구 동향
(2025. 11. 28(금), 경제연구원 거시경제연구실 서재용 과장)
오후 4:29 2026-01-08
(서재용 과장)

안녕하세요. 저는 한국은행 경제연구원 거시경제연구실의 서재용이라고 합니다. 저는 오늘 기술발전과 불평등에 관한 주요 이슈와 연구 동향이라는 주제로 발표를 진행하도록 하겠습니다. 제목에는 주요 이슈와 연구 동향이라고 되어있지만, 사실 경제학에서 기술발전과 임금 불평등의 관계에 대해서 지금까지 어떻게 생각해왔는지 살펴보는 식으로 강좌를 진행하게 될 것입니다. 그리고 이 연구 자체가 주로 미국에서 일어났기 때문에 미국 데이터를 기반으로 설명을 할 것이지만, 모형들의 생각의 틀 자체는 한국에도 적용을 할 수 있을 것이라고 생각합니다.

[ Content ] (p.2)

오늘 강좌의 진행 순서를 먼저 설명드리면 우선 첫 번째로 고전적인 기술발전 모형에 대해서 설명을 드릴 건데요. 특정 산업에서 기술이 발전해서 생산성이 크게 늘었을 때 경제 전체적으로 일자리의 분배와 가격이 어떻게 변화하는지를 우선 설명을 드릴 것입니다. 사실 이 부분이 가장 중요한 부분이 될 수도 있겠습니다. 그리고 이러한 고전적인 기술발전 모형에서 설명하지 못하는 부분을 설명하기 위해 20세기 후반에 등장한 숙련 편향적 기술발전, Skill-Biased Technological Change 라는 모형에 대해서 설명을 드릴 거고요. 그 뒤에는 이러한 숙련 편향적 기술발전이라는 이론으로 설명하지 못하는 부분을 또 설명하기 위해 나타난 작업 기반 모형에 대해 설명을 드리겠습니다. 마지막으로 AI와 임금 불평등에 관련된 최근 논의에 대해서 간략하게 설명을 드린 뒤에 강의를 마무리하도록 하겠습니다.

[ 고전적인 문제 ] (p.3)

최근에 다들 아시겠지만 AI가 발전하면서 뉴스를 보면 어떤 일자리가 취약하다, 심지어 자극적으로 일자리가 제일 많이 사라진다. 이런 식으로 뉴스들이 많이 나오고 있죠. 사실 이게 당연한 걱정일 것 같기도 한데요. 원래는 코딩을 할 때 엄청나게 많은 사람들이 달라붙어서 직접 짜야 했다면 이제는 그냥 AI한테 맡겨서 대신하는 것만으로 전부 다 해결할 수 있다면 결국에 회사에서 그만큼 일자리를 덜 고용하게 되고, 결국 노동 수요가 줄어들다 보면 일자리가 전부 다 사라지는 게 아니냐 이런 걱정을 하게 될 수 있습니다.

[ 고전적인 문제 ] (p.4)

사실 이런 걱정은 우리 시대에만 특별히 존재해왔던 건 아닌데요. 이건 1928년 뉴욕타임즈 기사인데 여기 보시면 'March of the Machine Makes Idle Hands'라고 쓰여있죠. 기계의 행진이 빈 손을 만든다는 뜻인데 결국에 이런 노동을 절약하는 기계들이 도입이 되면서 우리를 전부 다 실업자로 만들어 버릴 거다. 이런 걱정을 담고 있는 기사라고 볼 수 있습니다. 아래에 보시면 최근의 불평등이 노동 절약적인 기계의 도입으로 인해서 설명이 되고 있다. 이런 식으로도 설명을 하고 있는 걸 보실 수 있습니다.

[ 고전적인 문제 ] (p.5)

그래서 실제로 이런 노동 절약적인 기술 도입으로 인해서 전체적인 고용이 줄었냐? 그렇지 않은데요. 이건 1940년대부터 2025년까지 미국 전체 고용자 수가 얼마나 증가했는지를 보여주는 그래프입니다. 물론 1930년대에 대공황 기간은 빠져 있긴 하지만 어쨌든 그 후로 고용자 수가 계속 증가해왔던 것을 확인하실 수 있죠. 실제로 이런 고용자 수 그래프가 아니라 고용률 그래프를 보더라도 시간에 따라서 감소하는 추세는 확인할 수 없다는 사실을 알 수 있습니다.

[ 고전적인 문제 ] (p.6)

그러면 예전 기술들은 그렇게 혁신적인 게 아니고 최근 AI 기술은 아주 혁신적이어서 이번에는 좀 다르지 않을까? 이런 식으로 생각을 하실 수도 있지만, 이 그림은 과거의 기술발전으로 인해 생산성이 증가하는 속도가 어떻게 되었는지를 표시한 그래프인데요. 1920년에서 1970년까지의 생산성 증가 속도가 가장 빨랐던 것을 확인하실 수 있죠. 사실 최근에 기술발전 속도는 오히려 예전보다 좀 느려지는 모습을 보이는 거 같고요. 사실 1920년에서 70년대까지는 자동차라든가 생산 조립 라인이라든가 전기 기술이라든가 이러한 생산성을 많이 증가시키는 기술이 발전했던 시기이고, 그 시기에 노동 생산성도 많이 증가됐으면 노동 절약도 많이 됐겠죠. 하지만 실제로 이 시기에도 노동 수요가 감소하는 모습은 딱히 보이지 않았고 일자리는 계속 증가하였습니다. 그러면 결국에 이런 패턴들을 설명하기 위해서 경제학 모형에서는 어떤 식으로 설명을 하는지 살펴볼 것인데요.

[ 고전적인 해답: Lump of Labor Fallacy ] (p.7)

경제학에서 고전적으로 해답을 내리는 것은 기존 100명이 하던 있던 일을 한 명이 할 수 있게 된다고 하더라도 99명의 일자리가 소멸될 것이라고 예측을 하진 않습니다. 대신 일반 균형에서 선호 구조와 생산 방식에 따라 노동력이 다른 산업으로 배치되게 되는데요. 이러한 100명이 할 수 있던 일을 한 명이 할 수 있게 됐을 때 99명의 일자리가 소멸될 것이라고 예측하는 것은 이름도 따로 있는데, Lump of Labor Fallacy라고 부릅니다. 그러니까 이게 완전히 틀린 말이라는 얘기가 되겠죠.

[ 고전적인 예시 ] (p.8)

예를 들어 경제 내 100명이 존재하고 아주 옛날 경제에서 쌀 한 단위를 생산하는 데 사람이 0.95명이 필요하고, 여타 재화를 생산하는 데 사람이 1명이 필요하다고 가정을 하겠습니다. 그리고 각 가계는 일단 먹고 살아야 되니까 매일 쌀 1단위를 먹어야 살 수 있고, 여유가 되면 여타 재화를 소비하는 방식의 선호를 가진다고 가정을 하겠습니다. 그러면 일단 다 먹고 살아야 되니 일반 균형에서 95명은 농사를 짓는 데에 배치돼서 쌀을 100단위 생산을 해야겠죠. 그리고 나머지 다섯 명은 여타 재화를 생산하는 데 배치가 돼야 할 것입니다. 그래서 결과적으로 총소비는 모든 사람이 각각 쌀 1단위와 여타 재화 0.05단위를 소비하는 식으로 일반 균형이 성립됩니다.

[ 고전적인 예시 ] (p.9)

그런데 이러한 상황에서 농업 기술이 급격히 발전해서 농업 생산력이 19배 더 증가했다고 가정을 해 볼게요. 그럼 이때는 쌀 1단위를 생산하는 데 기존 0.95명에서 0.05명으로 크게 감소하게 되겠죠. 이 경우에 모든 가계의 쌀 수요를 충족하는 데에는 5명이면 충분하게 되면서, 농업 일자리는 파괴됩니다. 하지만 일반 균형에서 95명이 쌀 이외의 여타 재화를 생산하게 되고, 5명은 쌀을 생산하여 서로 교환해 모든 사람의 소비가 쌀 1단위, 여타 재화 0.95단위로 증가합니다.

[ 고전적인 예시 ] (p.9)

이런 식으로 균형을 변화시키기 위해 가격이 어떤 식으로 바뀌는지 살펴보면요. 일반 균형에서는 쌀을 생산할 때와 다른 재화를 생산할 때 모든 사람의 소득이 동등해야 되잖아요. 그래서 농업 기술 발전 이전에는 내가 여타 재화 1단위를 생산하거나 쌀을 1/0.95 단위를 생산할 수 있었는데 각각 같은 소득을 주어야 하므로 재화들의 상대 가격 역시 여타 재화 1단위가 쌀 1/0.95 단위의 가치를 가지게 됩니다. 이제 농업 기술이 발전해서 농업 생산량이 급속히 상승하게 되면 한 명이 쌀을 20단위 생산할 수 있기 때문에 여타 재화 가치는 19배 증가하게 되어서 쌀 20단위로 크게 증가하게 됩니다. 결과적으로 특정 산업에 대한 급격한 생산성 증가가 그 산업에 종사하지 않는 사람들의 생산성을 증가시키지 않더라도 생산성이 증가하지 않은 여타 재화의 가치 또한 증가시키기 때문에 실질소득은 모두 증가하게 되고, 생산성이 증가한 재화의 소비는 그대로이기 때문에 고용 비중은 농업 부분에서 크게 감소하게 됩니다.

[ 역사적 산업 구조 변화 ] (p.11)

이 그림은 실제로 역사적으로 산업 구조가 어떻게 변화해 왔는지를 미국에서 표시한 그래프가 되겠는데요. 잘 보이실지는 모르겠지만 여기 초록색으로 그려져 있는 것이 미국 경제에서 농업 종사자 수가 차지했던 비중이 되겠고요. 여기에서 파란색으로 표시된 것이 제조업에 종사했던 사람 수가 되겠습니다. 그리고 붉은색으로 표시된 거는 서비스업 종사자 수가 되겠죠. 이게 1840년부터 2015년까지의 그래프인데 1840년을 보시면 농업에 종사하던 사람들의 비중이 가장 컸던 것을 보실 수 있습니다. 사실 이때는 먹고 살기 위해서 전부 다 농사를 지었어야 했던 시기고 이때는 거의 다 농사에 종사했던 것을 확인하실 수 있죠. 하지만 그 뒤에 화학 비료나 경운기 같은 기술로 농업에 종사해야 하는 사람의 수가 크게 줄어들면서 시간이 지날 수록 농업에 비해 제조업이나 서비스업 종사자 수가 증가하는 것을 확인하실 수 있고요. 그리고 시간이 더 지나면 제조업 고용자 수도 정체가 되기 시작하고, 서비스업에 종사하는 사람 수가 더 크게 증가하는 것도 확인을 하실 수 있습니다. 결국 제조업 같은 경우도 자동화가 진행되고 생산성이 크게 증가하면서 상대적인 수요를 전부 충족시킬 수 있게 되고, 서비스업에 종사하는 사람은 더 크게 증가하는 모습을 확인하실 수 있죠. 종합적으로 생각해 보면 조선 시대에는 머리를 자른다고 해서 쌀을 배불리 먹기가 힘들었겠지만 지금은 머리를 자르는 일에 종사를 해도 쌀을 충분히 다 먹고 나서도 꽤 많은 소득이 남게 되겠죠. 이런 식으로 농업이나 제조업의 생산성이 증가했을 때 서비스업 같은 다른 산업에 종사하는 것만으로도 충분히 소득을 얻을 수 있게 산업 구조가 변화한다는 것을 의미합니다.

[ 고전적인 해답의 의의 ] (p.12)

고전적인 해답의 의의를 살펴보면 단순히 예전에 하던 일에 더 적은 노동력을 투입해서 할 수 있게 된다는 것만으로 장기적으로 전체 일자리가 줄어들지는 않는다는 것을 알려주고요. 물론 단기적으로는 산업 구조가 변하면서 적응하는 데 어려움을 겪을 수는 있지만요. 또 하나 함의를 가지는 것은 새로운 기술 발전이 항상 해당 기술에서 파생되는 분야에서만 일자리를 만들 필요는 없습니다. 우리가 AI의 발전으로 일자리가 대체된다고 할 때, 이를 방어하는 논리로 AI가 발전해서 AI 관련된 직종이 새로 생겨나서 일자리를 채을 것이다. 이런 얘기를 하잖아요. 하지만 꼭 그럴 필요는 없는 게, 그런 얘기를 들으면 전부 코딩 배워서 AI를 만들어야 하는 건가? 이런 생각을 할 수 있죠. 하지만 아까도 보셨다시피 농업 생산력이 발전해서 경운기가 도입이 됐을 때, 모든 사람이 경운기를 만드는 산업에 종사를 해서 전체 일자리 수가 유지되는 것은 아닙니다. 서비스업 같은 데로도 사람들이 많이 이동을 했죠. 그래서 생산성이 발전할 때 생산성이 증가하지 않는 산업에 종사를 하는 식으로도 일반 균형이 이동을 할 수 있기 때문에 꼭 AI가 발전하는 것에서 AI 발전된 방향으로 일자리를 구해야 하는 건 아니라는 사실을 알 수 있습니다.

[ 고전적인 해답의 한계 ] (p.13)

지금까지는 아주 아름다운 얘기만 했었죠. 기술 발전이 모든 사람의 소득을 증가시키고 일자리도 없어지지 않고 그냥 다 좋은 일만 일어납니다. 생산성도 많이 증가시키고요. 하지만 고전적인 해답은 분명한 한계가 존재하는데요. 아까 고전적인 모형을 설명할 때 노동력 한 단위를 넣었을 때 쌀을 한 단위를 생산하거나 아니면 여타 재화를 0.95단위 생산할 수 있다. 이런 식으로 설명을 했었죠. 여기에서 우리는 암묵적으로 노동력이라는 게 모두 똑같은 상품이라고 가정하고 있습니다. 그러니까 내가 파는 것도 노동력이고 다른 사람이 파는 것도 전부 다 하나의 노동력이라고 생각을 하는 거죠. 그래서 우리가 동질적인 노동력을 가정하므로 그 가격인 임금 또한 세상에 하나만 존재하는데요. 하지만 현실에는 임금 불평등이라는 게 존재하죠. 물론 하나의 노동력만 존재하는 모형이 임금 불평등 자체를 설명하지 못하는 것은 아닙니다. 어떤 사람은 노동력이라는 재화를 많이 가지고 있고 어떤 사람은 노동력이라는 재화를 적게 가지고 있다. 이런 식으로 가정했을 때 임금 불평등 자체가 존재하는 것을 설명할 수는 있는데요.

[ 20세기 후반의 임금 불평등 변화 ] (p.14)

하지만 기술 발전에 의해서 임금 불평등이 변화하는 양상 자체를 설명할 수는 없습니다. 결국에 노동력의 가격이 세상에 한 개만 존재하기 때문에 기술 발전으로 노동 수요가 증가하게 된다면 세상 모든 임금이 똑같이 증가해야 되겠죠. 그래서 상위 10%에 소속된 노동자의 임금도 10% 증가한다면 하위 10%에 소속된 노동자 임금도 똑같이 10% 증가해야 합니다. 따라서 능력의 분포가 변화하지 않는다면 임금 불평등에 변화가 있으면 안 된다는 문제가 있습니다. 그런데 사실 미국 20세기 후반의 임금 불평등을 보면 정보 기술의 발전과 함께 임금 불평등이 급속히 상승하는 것을 확인하실 수 있는데요. 근데 이러한 변화를 고전적인 모형으로는 설명하기 힘들다는 문제가 있습니다.

[ 미국의 임금 불평등 변화 ] (p.15)

실제로 미국 임금 불평등이 1960년에서 2019년까지 어떻게 변해왔는지를 설명하는 그림이 되겠는데요. 1960년에서 1980년까지, 그리고 2000년에서 2025년까지는 그다지 임금 불평등이 변화하진 않았지만 1980년에서 2000년까지는 임금 불평등이 아주 급속하게 상승하는 것을 확인하실 수가 있습니다. 이 그림은 상위 10% 노동자가 전체 노동소득에서 얼마나 많은 부분을 차지했는지를 보여주는 그림인데요. 1980년에는 20% 정도에서 시작을 했다가 2000년이 되면 27.5% 정도로 급속히 증가를 하게 되죠. 이거는 상위 10% 임금 증가 속도가 나머지 하위 90% 임금 증가 속도보다 30% 이상 더 빠르게 증가를 했다는 것을 의미합니다. 그러니까 기존의 노동력이 동질적이라는 가정 하에 임금도 똑같이 증가하는 상황에서는 설명하기 어려운 현상이라고 할 수 있겠습니다.

[ 숙련 편향적 기술 발전 ] (p.16)

그래서 이걸 설명하기 위해 경제학에서는 어떻게 생각을 했냐면요. 20세기에 두드러진 기술 변화는 정보 기술의 발전이고 같은 시기에 또 임금 불평등이 상위 계층에서 임금이 훨씬 더 빠르게 증가하는 식으로 증가를 했으니까, 이런 임금 불평등의 변화를 반영하도록 생산함수를 구성하자. 이렇게 해결을 하려고 했는데요. 사실 해결 방식은 굉장히 단순합니다. 아까 임금이 서로 다르게 움직일 수 없었던 이유가 하나의 노동력만 존재했기 때문에 임금이 서로 다르게 움직일 수 없었던 거잖아요. 그래서 일단 노동력이라는 거 자체를 하나의 동질적인 재화가 아니라 이게 좀 기분 나쁜 표현이지만 고숙련 노동 그리고 저숙련 노동이라는 두 가지 방식으로 나눈 다음에 각 사람들이 고숙련 노동과 저숙련 노동이라는 다른 재화를 공급한다고 가정을 하는 겁니다. 그리고 정보 기술의 발전이 고숙련 노동자의 생산성에 더 많이 도움이 되는 식으로, 고숙련 노동자의 한계생산을 더 많이 증가시키고 결과적으로 임금도 더 증가시키도록 생산함수를 구성하게 되는 거죠.

[ SBTC의 단순한 형태 ] (p.17)

이런 식으로 생산함수를 구성하게 되는데요. 여기에서 Y는 기업의 생산을 의미하고 H와 L이 아까 말씀드렸던 고숙련 노동 그리고 저숙련 노동을 각각 의미하게 됩니다. 원래 고전적인 모형에서는 노동력이 한 가지 종류만 존재하게 되지만 여기에서는 두 가지로 쪼개져 있죠. 여기에서 더 쪼개는 것도 나중에 많이 나오게 되지만 일단은 단순한 형태로 설명을 드리겠습니다. 그리고 여기에 고숙련 노동 H와 저숙련 노동 L이라는 거 앞에 각각 A가 붙어있는데요. 여기에서 Ah라는 건 고숙련 노동에 붙어 있는 고숙련 기술을 의미하고, Ah이라는 건 저숙련 노동에 붙어 있는 저숙련 기술을 의미합니다. 그래서 수식에 대해 자세히 설명 안 드리겠지만 여기서 로우라는 파라미터가 0보다 클 때 Ah가 더 크게 증가할 경우 H의 한계 생산이 더 크게 증가하게 되어서 고숙련 노동자의 임금이 더 크게 증가하는 것을 설명할 수 있게 되고요. 그러면 아까 보셨던 그래프에서 상위 10%에 해당하는 근로자가 H라는 고숙련 노동자라고 하면 임금 불평등을 설명할 수 있게 되겠죠. 그리고 이건 직접적으로 기술 발전과 관련된 얘기는 아니지만, 이러한 함수 형태에서 Ah가 증가하는 게 아니라 H라는 고숙련 노동의 공급이 증가할 경우 H의 상대적인 공급으로 인해서 H의 한계 생산이 떨어지므로 또 H의 상대적인 가격이 떨어지는 상황도 가능하게 됩니다.

[ SBTC에 대한 실증적 검증 ] (p.18)

그래서 본질적으로 Skill Biased Technological Change라는 이론을 보면 임금 불평등 확대의 이유를 그냥 기술 발전이 그런 식으로 일어났다고 설명하는 게 끝입니다. 그래서 결국에 그냥 고숙련 노동 앞에 붙어 있는 기술이 더 빨리 증가했고 이게 그냥 정보 기술이다. 이런 식으로 설명을 하는 거니까 사실 자세하게 어떤 식으로 컴퓨터가 기술을 변화시켰는지 이런 것에 대해서 전혀 설명을 하고 있지 않다는 것을 알 수 있죠. 그래서 이러한 모형을 실증적으로 뒷받침하는 것이 더 중요하다고 볼 수 있겠습니다. 아까 말씀드렸듯이 SBTC에서는 공급 측면에서 고숙련 노동자의 공급이 증가할수록 임금 불평등이 감소할 수 있다고 설명을 했잖아요. 그래서 미국에서 교육 성취로 환산한 고학력 노동력의 공급이 크게 증가할 수록 임금 불평등이 감소를 하는지 실제로 검증을 하는 식으로 연구들이 진행이 되어 왔고요.
수요 측면에서는 정보 기술 발전이 고학력 노동자에 대한 수요를 더 증가시키니까 산업별로 쪼개봤을 때 정보 기술을 더 빠르게 도입한 산업일 수록 고학력 노동에 대한 수요가 더 빨리 증가할 수 있겠죠. 그래서 산업별로 컴퓨터가 도입되는 양상을 분석을 한 뒤에 이러한 산업들에서 고학력 고용이 더 증가를 하는지 검증을 하는 식으로 연구가 진행되어 왔습니다.

[ 교육과 기술의 경주 ] (p.19)

그래서 이게 공급 측면에서 대표적인 논문이 되겠는데요. 이건 교육과 기술의 경주라는 2008년 Goldin and Katz가 쓴 책인데, 골딘이라는 사람이 최근에 노벨 경제학상을 받은 사람이죠. 이 사람들이 주장하는 건 공급 측면에서 미국의 교육 성취로 환산한 고숙련 노동력의 공급과 고숙련 프리미엄, 그러니까 임금 불평등을 얘기합니다. 사이에 어느 정도 상관관계를 가진다는 것입니다. 그래서 이 사람들이 주장을 하는 것은 숙련 편향적 기술 발전이라는 게 정보 기술만을 의미하는 것은 아니고 실제로는 20세기 전반적으로 숙련 편향적으로 고숙련 노동에 대한 수요가 증가해 왔지만 20세기 중반까지는 미국의 교육 수준 또한 빠르게 증가해 왔기 때문에 이러한 상대적인 고숙련 노동에 대한 수요 증가를 상쇄해 왔다는 식으로 설명을 하게 되고요. 또 20세기 후반에는 오히려 미국 교육 수준이 정체되는데요. 이때도 똑같이 정보 기술의 발전으로 인해 고숙련 노동에 대한 수요가 증가했기 때문에 이때는 교육 수준의 증가로 이러한 생산 구조 변화를 상쇄하지 못하면서 임금 불평등이 확대되었다고 설명을 하게 됩니다.

[ 미국의 교육 수준 변화와 임금 불평등 변화 ] (p.20)

이게 교육과 기술의 경주에서 가장 중요한 그림이 되겠는데요. 왼쪽 그림은 미국에서 출생연도에 따라 교육 수준이 어떻게 변화했는지를 설명하는 그림입니다. 보시면 1950년까지는 계속해서 교육 공급이 늘어나는 것을 확인을 하실 수 있죠. 그래서 1950년에 출생한 사람이 실제로 노동 시장에 진입을 하면 1970년 정도에 진입을 하기 때문에 이때 이후로 실제 노동 공급에서 교육 수준이 정체가 되었다고 볼 수가 있겠고요. 오른쪽 그림은 1940년에서 2000년대 후반까지 어떻게 임금 불평등이 변화했는지를 보여 주는 그림입니다. 여기에서 까만 점으로 표시되어 있는 게 대졸자와 고졸자의 임금 차이가 되겠고요. 또 하얀 점으로 표시되어 있는 것은 남성 상위 90%와 하위 10% 임금 격차가 어떻게 변화해 왔는지를 설명하는 것입니다. 사실 1940년에서 1970년까지는 기술이 발전이 되어 왔지만 임금 불평등이 오히려 감소했다는 사실을 확인을 하실 수가 있죠. 이때까지는 사실 고숙련 노동 공급이 계속 증가해 왔기 때문에 임금 불평등이 감소한 것이라고 설명을 하고요. 또 1970년 이후에는 결국에 고숙련 노동 공급이 정체되었기 때문에 기술 압력에 의해서 고숙련 노동에 대한 수요가 증가하는 것을 상쇄하지 못해 임금 불평등이 증가하였다고 설명을 합니다.

[ 컴퓨터 도입과 고숙련 수요 ] (p.21)

그리고 수요 측면에서도 이러한 SBTC 이론에 대한 검증 시도가 있었는데요. 정말 컴퓨터 기술 도입이 고숙련 노동에 대한 상대적 수요 증가의 근원이라면, 아까 말씀드렸듯이 컴퓨터를 더 빠르게 도입한 산업일 수록 고학력 노동에 대한 수요가 빠르게 증가하여 고용이 더 빨리 증가해야 되겠죠. 그래서 이 사람들은 산업별로 컴퓨터 사용 정도의 변화와 고학력 고용 비중의 상대적인 변화를 추출합니다. 그래서 실제로 이 사람들은 컴퓨터 사용 정도의 변화와 고학력 고용 비중 사이에 어떤 관계가 있는지를 살펴보는데요.

[ 미국의 산업별 컴퓨터 도입과 고학력 고용 비중 ] (p.22)

이게 그 사람들 논문에 있는 그림인데 가로축은 각 산업별로 84년에서 93년까지 컴퓨터 사용이 얼마나 증가하였는지를 보여주는 그림이 되겠고요. 세로축은 각 산업에서 대졸자 고용의 비중이 얼마나 증가했는지를 보여주는 그림이 되겠습니다. 그러니까 실제로 컴퓨터 사용이 더 빠르게 증가한 산업일 수록 대졸자 고용이 더 빨리 증가했다는 것을 데이터상으로 확인했다고 볼 수 있겠습니다.

[ SBTC의 취약점 ] (p.23)

SBTC가 미시적인 기초는 별로 없고 그냥 정보 기술이 고숙련 노동의 기술을 증가시켜서 고숙련 노동의 임금을 더 많이 증가시켰다라고 설명을 하긴 하지만, 실증적으로는 어느 정도 교육 수준과 컴퓨터 기술 그리고 임금 불평등의 연관성이 확인이 되기는 합니다. 그리고 직관적으로도 컴퓨터 기술이 실제로 정보를 다루는 기술이니까 머리 쓰는 사람의 임금을 더 빨리 증가시켰을 거라는 추측은 할 수 있을 것 같아요. 하지만 여전히 실제로 그냥 생산함수를 단순히 구성했고 거기에 Ah라는 기술을 붙여서 고숙련 노동의 상대적인 수요 증가를 표현하기 때문에 컴퓨터가 결국 뭘 어떻게 해서 고숙련 노동을 보조하는지에 대한 설명은 전혀 하고 있지 않은 문제가 여전히 남아 있다고 볼 수 있고요.
또 이게 더 중요한 사실일 수도 있는데, SBTC 프레임워크 하에서 기술 발전은 언제나 모든 계층의 임금을 증가시켜야 합니다. 그러니까 아까 Ah라는 기술이 증가할 때 고숙련 노동의 임금 자체도 증가를 해야 되거든요. 그런데 실제로 데이터를 보면 고숙련 노동의 임금이 증가할 때 저숙련 노동자의 임금은 항상 증가를 하지는 않았는데요. 실제로 데이터를 보면 미국 중위 임금은 상당 기간 정체되어 있는 것을 보실 수가 있습니다.

[ 미국의 실질 중위임금 변화 ] (p.24)

이게 미국의 실제 중위 임금 변화인데요. 1970년대 후반에서 2014년까지의 중위 임금의 변화인데 아까 1980년에서 2000년까지 미국 임금 불평등이 급속히 확산되어 왔잖아요. 그러니까 사실 이 시기에 아까 SBTC 해석대로라면 Ah라는 기술이 굉장히 많이 증가를 했고, 이 때문에 임금 불평등이 증가를 했다고 주장을 합니다. 그럼 이 시기에 고숙련 노동자가 아닌 저숙련 노동자 임금도 상당히 증가를 했다고 예측을 하는 게 맞는데, 사실 중위 임금은 거의 정체되어 있었죠. 그래서 사실 SBTC를 통해서 이러한 패턴을 설명하기에는 어려운 문제가 있고요. 그리고 직관적으로도 생각을 해 봐도 아까 고전적인 예시로 돌아가서 경운기가 발명돼서 농업 생산성이 갑자기 19배로 늘었다고 할 때, 실제로 쟁기로 밭을 가는 데 엄청난 재능을 가지고 있고 다른 일을 하는 데 평범한 재능을 가진 사람이 있다면 실제로 이 사람 임금은 감소하는 것이 자연스러워 보이죠. 그래서 사실 아까 말씀드렸듯이 SBTC는 모든 사람의 임금을 증가시켜 여전히 기술 발전의 아름다운 버전이라고 생각을 할 수가 있겠습니다. 결국 모든 사람한테 도움이 되는데 특정 사람한테 더 도움이 된다는 설명만 하고 있으니까요.

[ 작업 기반 모형 (Task-Based Model) ] (p.25)

그 뒤에 이러한 요소들을 설명하기 위해 발생한 게 작업 기반 모형인데요. 이 모형은 아까 말씀드렸듯이 SBTC에서 미시적인 기초가 거의 없다, 컴퓨터 기술이 대체 뭘 어떻게 하길래 고숙련 노동의 임금만 더 증가시키는지를 모르겠다라는 문제를 해결하기 위해 도입된 모형이 되겠습니다. 그래서 21세기에 들어서 그냥 단순히 생산함수를 H나 L 이런 식으로 나눠서 구성을 하는 게 아니라 직접적인 직업 현장에서 마이크로 데이터를 통해 각 직업의 업무 특징을 분류하고 특성을 추출하는 시도가 시작이 되었는데요. 그래서 일단 생산구조를 자세하게 들여다 본 다음에 생산구조를 생산요소 단위로 나누는 게 아니라 작업 단위에 기반하여 분해를 하게 됩니다. 이렇게 분해하는 것의 장점이 뭐냐면, 생산요소 단위로 분해를 했을 때는 기술이 발전했을 때 생산요소 전체에 대한 수요가 증가하기 때문에 모든 사람의 임금이 상승했어야 하잖아요. 하지만 작업 단위로 분해를 했을 때는 각 작업에 직접적으로 노동 대신에 자본이 들어가서 수행을 하는 것이 가능하게 돼요. 그리고 이게 직관적으로 우리가 자연스럽게 생각하는 자동화 과정에 가까운 게 되겠고요. 그래서 이런 식으로 컴퓨터 기술과 생산구조를 구성을 한 다음에 컴퓨터 기술의 발전으로 특정 종류의 작업이 자동화를 통해 대체되었을 때 불평등의 변화가 어떻게 되고 직업 구성의 변화가 어떻게 되는지를 다시 검증을 하게 되었습니다.

[ 작업 기반 모형 (Task-Based Model) ] (p.26)

그래서 작업이라는 걸 어떻게 구분하냐면, Autor라는 사람과 다른 사람들이 이런 식으로 구분을 했는데요. 여기에 Analytic and interactive tasks라고 되어있는 게 있고 Manual tasks라고 되어있는 게 있죠. 여기에서 Analytic and interactive tasks는 우리가 흔히 생각하는 화이트 칼라 직업들이 되겠고요. 머리를 쓰거나 사람들과 대화하거나 이런 식으로 처리되는 업무들을 말합니다. 그리고 그 아래 Manual tasks는 우리가 흔히 생각하는 블루 칼라와 관련된 몸을 쓰는 직종들이 되겠습니다. 이렇게만 직종을 나누는 건 아니고요. 여기 맨 위에 보시면 다시 Routine tasks는 반복 작업, 그러니까 어떻게 해야 되는지가 매일매일 비슷한 작업들이 되겠고요. Nonroutine tasks는 뭘 해야 될지 정해져 있지 않은 직업, 그러니까 출근할 때마다 우리가 무슨 일을 할지 바뀌는 직업을 의미하는 게 되겠습니다. 여기에서 Analytic and interactive tasks에 Routine tasks라고 되어 있는 것의 예시를 들고 있는데, Record-keeping 그러니까 기록을 한다거나 계산을 한다거나 아니면 반복적으로 고객 응대를 하는 것 이런 것들이 있고요. 아래쪽에 Manual routine tasks로는 분류를 한다거나 작업 라인에서 그 일을 한다거나 이런 전통적인 제조업 직종에 가까운 것들을 예시로 들고 있습니다. 그리고 오른쪽에 보시면 Analytic and interactive Nonroutine tasks는 가설 검증을 한다거나 의료 진단을 한다거나 법률과 관련된 일을 한다거나 이런 식으로 보통 우리가 고소득 직종이라고 생각을 하는 것에 배치를 해 놨고요. 그리고 아래쪽에 Nonroutine Manual tasks를 보시면 이쪽은 오히려 저임금 일자리에 가까운데 경비를 본다거나 트럭 운전을 한다거나 이런 직종을 분류를 해 놨습니다.


[ Routine-Biased Technological Change ] (p.27)

이런 식으로 작업을 업무 특징별로 분류를 하고 임금 수준을 살펴본 결과, 아까 말씀드렸던 Nonroutine Manual tasks는 낮은 임금을 받는 직종들이 주로 분포되어 있고, routine abstract나 routine manual은 전통적인 제조업이나 단순 기록 이런 일자리들인데, 중간 수준의 임금을 받았다고 실증적으로 관측을 했습니다. 아까 말씀드렸듯이 nonroutine abstract는 높은 수준의 임금을 받는 것으로 관측을 했고요. 아까 표에서는 Analytic and interactive tasks라고 돼 있는데 여기에서 abstract tasks와 똑같은 말이라고 생각을 하시면 되겠습니다. 그리고 그 뒤에 실증적으로 관찰을 한 결과 컴퓨터 기술과 로봇의 발전은 전체적으로 직업 현장에서 routine한 작업을 주로 쉽게 자동화하고 대체한다고 관측을 했습니다. 이런 식으로 작업이 대체되었을 때 발생하는 불평등 변화와 직업 구성의 변화를 설명하기 위해서 이론적 틀을 구성하게 되는데요. Routine-Biased Technological Change라고 해서 단순 반복작업 편향적인 기술 발전이라고 뒤에 이름을 붙였습니다.

[ RBTC의 단순한 형태 ] (p.28)

이게 아까 말씀드린 RBTC의 단순한 형태가 되겠는데요. 여기에서 Y라고 하는 거는 기업의 생산을 의미하고 여기서 A, R, M이 아까 말씀드린 작업을 각각 나눠 놓은 것이 되겠습니다. 여기에서 A는 추상적인 nonroutine abstract tasks가 되겠고요. M이라고 되어 있는 건 nonroutine manual tasks, 그리고 R이라고 되어 있는 것에 routine tasks를 전부 다 몰아넣은 상태가 되겠습니다. 그리고 여기에서는 아까 말씀드렸듯이 작업 단위에 생산요소가 직접적으로 투입되는 게 아니라 한 작업을 서로 다른 생산요소가 수행을 할 수 있게 됩니다. 그러니까 서로 다른 능력을 가진 사람들이 각각의 작업에 배치가 될 수도 있고요. 기술이 발전하면 어떤 작업에 대해서는 자본이 직접적으로 대체를 하는 것도 가능하게 됩니다. 그래서 이러한 상황에서 각 개인 능력에 따라 서로 다른 작업의 비교우위를 가지고 자기가 제일 잘 맞는 일을 수행을 하게 되는데요. 이러한 상황에서 routine tasks와 같은 반복적인 작업이 컴퓨터 기술 발전으로 자동화가 될 경우 여기에 직접적으로 자본이 들어가면서 대체를 하게 되고, 이때 R이라는 작업의 한계 생산이 줄어들게 되겠죠. 그럼 기존에 여기에 특화를 하고 있던 사람들의 임금이 직접적으로 떨어지거나 정체되는 것이 가능하게 되겠습니다. 그러니까 아까 보았던 routine tasks가 중위 임금에 주로 분포하고 있다는 것이 사실이라면 이거는 중위 임금을 정체시키거나 오히려 감소시키는 것도 가능하게 되는 기술 발전을 구현하게 된다고 볼 수 있겠습니다.

[ RBTC의 단순한 형태 ] (p.29)

그래서 아까 말씀드렸듯이 컴퓨터 기술 발전으로 반복적인 작업 R에 컴퓨터가 들어가면서 대체가 될 때, R의 한계 생산이 감소해서 기존에 여기에 특화되어 있던 사람의 임금이 감소하게 되고요. 기존 R에 비교우위를 가지고 있던 사람들도 그냥 자기한테 잘 안 맞게 되지만 abstract task A와 manual task M으로 이동을 할 수 있게 됩니다. 그러니까 원래는 서기를 한다거나 전통적인 제조업에 종사를 하고 있던 사람들이 좀 복잡한 작업에 종사하는 식으로 변화하게 되거나 아니면은 운전을 하는 식으로 움직일 수 있다는 의미가 되겠죠. 그래서 이러한 반복 작업에 특화되어 있던 근로자들의 임금이 감소하면서 중위임금을 받던 사람들의 임금이 감소할 경우, 하위 불평등은 중위임금이 감소하니까 오히려 감소를 할 수 있게 되고요. 상위 불평등은 중위임금이 정체되어 있을 때 올라가면서 상위 불평등은 증가할 수 있게 됩니다.

[ RBTC의 단순한 형태 ] (p.30)

그래서 이러한 RBTC의 이야기가 실증적으로 맞는지를 살펴보면, 오른쪽 그림은 아까 봤던 거랑 비슷하게 미국 임금 불평등이 1970년대에서 2000년대까지 어떻게 변화했는지를 보여주는 그림인데요. 여기 구분이 잘 안 되긴 하는데 여기에서 계속 증가하고 있는 게 상위 10%와 중위임금 사이의 격차를 의미하고요. 이게 올라갔다가 감소하는 그래프는 중위임금과 하위 10% 임금 격차를 의미합니다. 그래서 상위 불평등은 계속해서 증가를 했지만 하위 불평등은 증가하다가 다시 감소하는 모습을 확인하실 수 있죠. 그리고 여기에서 왼쪽 그래프는 가로축이 1980년 기준으로 각 직업의 교육 수준을 표시를 해놓은 게 되겠고요. 세로축은 그 직업이 1980년 이후에 경제 전체에서 차지하는 비중이 얼마나 변했는지를 표시하는 그래프가 되겠습니다. 여기에서 1980년에서 1990년까지를 보면 그냥 교육 수준이 더 높았던 직종일 수록 경제 내에서 비중이 더 많이 증가를 했다는 사실을 확인을 하실 수가 있죠. 다시 오른쪽 그래프를 보면 같은 기간에 상위 불평등과 하위 불평등이 동시에 증가를 했다는 사실을 확인을 하실 수가 있고요. 그러니까 교육 수준을 더 많이 필요로 하는 직업 비중이 늘어날 때 같은 방향으로 불평등이 전체적인 구간에서 확산했다는 것을 확인을 하실 수 있습니다.
근데 다시 왼쪽을 보시면 1990년에서 2000년대까지는 그냥 교육 수준이 높았던 직업일수록 더 비중이 증가하는 게 아니라 중간 수준의 직업은 오히려 비중이 감소하는 모습을 보입니다. 그러니까 여기에 원래 전통적인 제조업이나 중간 사무직들이 분포를 했던 건데, 이 사람들이 대체되기 시작했다는 의미가 되겠죠. 그리고 같은 기간에 불평등을 1990년 이후에 보시면 하위 불평등은 오히려 감소하고 상위 불평등은 계속해서 증가를 하는 모습을 확인하실 수 있습니다. 그러니까 이렇게 루틴한 작업이 컴퓨터 기술의 발전으로 대체되었을 때 실제로 임금 불평등의 변화와 직종 분포의 변화가 같은 방향으로 움직이고 있다는 것을 확인하실 수 있습니다.

[ AI와 임금 불평등에 관련된 최근 논의 ] (p.31)

여기까지가 기술발전과 임금 불평등의 변화에 대한 주요 이론들을 발전 방향에 따라서 간단하게 살펴봤고요. AI와 임금 불평등에 관련된 최근 논의에 대해서 간략히 설명드리겠습니다. 사실 AI가 임금 불평등에 어떠한 영향을 줄지는 아직 상당 부분 불확실한 영역에 있는데요. AI가 특정 작업의 효율성을 늘리거나 대체한다고 해서 일자리 자체가 장기적으로 사라질 것이라고 예측을 하기는 힘듭니다. 언제나 기술 발전에 대응해서 노동력은 다른 산업 혹은 작업으로 이동해 왔으니까요. 하지만 AI가 발전할 경우 결국에 어떤 작업을 대체하거나 어떤 작업을 보완하는 식으로 생산구조를 변화시키게 될 텐데, 임금 불평등에 주로 영향을 미칠 것이고 이 영향은 AI가 어떤 테스크나 스킬을 보완하거나 대체하는지에 의해 결정되겠죠.

[ AI와 임금 불평등에 관련된 최근 논의 ] (p.32)

그런데 현재까지는 AI 발전이 20세기 후반의 컴퓨터 기술 발전과는 다르게 특별히 반복적인 노동만 대체하는 것으로 보이지는 않습니다. 챗지피티를 생각해 보면 이거는 단순히 반복적인 업무만 대체하는 것이 아니라 기존에 컴퓨터가 못 했던 반복적이지 않은 업무 또한 그냥 물어볼 때마다 그때그때 대답을 해 주죠. 그래서 사실 nonroutine tasks를 대체하는 게 아닌가 이런 생각들이 많이 퍼지고 있고요. 실제로 Acemoglu가 2024년에 쓴 논문을 보면 AI에 의해 영향 받는 작업이 20세기 후반의 컴퓨터 기술 발전과는 다르게 특정 종류 작업에 국한되지는 않고, 이 효과 자체도 아직까지는 크지 않기 때문에 임금 불평등에 미치는 영향 또한 제한적일 것이라고 분석한 바가 있습니다.

[ AI와 임금 불평등에 관련된 최근 논의 ] (p.33)

이 뒤에는 좀 더 희망적인 논문들인데 Autor라는 사람은 2024년에 AI의 발전이 전문적인 지식에 대한 접근성을 높여주므로 중산층의 회복을 가져올 수 있을 것이라고 예측을 하기도 했는데요. 사실 우리가 챗지피티에 물어보면 전문적인 지식에 대한 것을 예전보다 훨씬 더 쉽게 얻을 수 있게 됐잖아요. 그래서 아까 말씀드렸던 머리를 많이 써야 되는 직업을 원래 거기에 특화되어 있지 않은 사람들도 수행할 수 있을 것이라고 예측을 하고, 결국 중산층의 소득이 오히려 증가될 것이라고 예측을 하는 논문도 있었고요. 그 뒤에 Brynjolfsson이 2025년에 실증적으로 직업 현장에서 AI의 도입이 어떤 식으로 근로자들의 능력에 영향을 미쳤는지를 보면 오히려 저숙련 근로자의 숙련도에 더 긍정적인 영향을 미쳤음을 보고하였습니다. 이게 원래 상담 같은 걸 하는 직종에서 저숙련 노동자와 고숙련 근로자의 숙련도가 얼마나 빠르게 변화했는지 실제로 상담 시간 같은 걸 보면서 분석을 한 논문이 되겠는데요. 원래 이 직업에 능숙했던 근로자 같은 경우는 AI가 도입된 뒤에도 생산성에 큰 변화가 없었는데, 저숙련 근로자 같은 경우는 AI한테 물어보면서 작업을 빠르게 수행할 수 있기 때문에 저숙련 근로자의 숙련도만 더 빠르게 증가하였다 이런 것을 관측을 한 결과가 있습니다. 그러니까 지금까지는 AI가 불평등을 특별히 확산시키는 방향으로 작용하지는 않는 것 같아요. 이후에 어떤 식으로 기술 발전이 이루어질지는 모르겠지만요.

[ 맺음말 ] (p.34)

기술 발전은 피할 수 없는 흐름이고 경제 전체적으로 생산성을 증가시키는 것도 분명하지만 이때 기술 발전으로 인해 커다란 산업 구조 변화가 발생하게 됩니다. 이 과정에서 직종 분포를 크게 변화시키기도 하고, 내가 특화되어 있던 능력이 시장에서 쓸모없어지는 경우도 발생하게 되겠죠. 하지만 기술 발전은 피할 수 없는 흐름이니까 이에 대응해서 변화된 산업 구조에 맞도록 인적 자본 투자를 재배치하는 것이 중요하겠고요. 그러니까 AI가 최대한 대체하지 않을 만한 능력을 찾아서 그쪽으로 인적 자본 투자를 하는 게 중요하게 되겠습니다. 그리고 장기적으로는 근로자들이 새로운 산업 구조에 적응하여 어떤 식으로든 일자리를 잡게 되더라도 이행 과정에선 직업이 파괴되므로 정부가 이러한 적응 과정을 원활히 하는 것도 필요하겠습니다. 여기까지가 이번 금요강좌 내용이었고요. 들어주셔서 감사합니다.