로봇 밀도와 로봇 도입이 노동시장에 미치는 영향

로봇 밀도란? 노동자 일만 명당 로봇 도입 대수를 의미합니다. 제조업에서 자동화가 어느 정도 진행됐는지 보여주는 핵심 지표죠. 이 로봇 밀도가 세계에서 가장 높은 나라가 바로 대한민국입니다. 한국의 2021년 산업용 로봇 밀도는 1000대입니다. 전 세계에서 우리나라만 이 수치가 네 자리죠.

로봇과 노동시장의 변화

갈수록 늘어나는 로봇 수 이것이 우리의 노동에 미치는 영향은 무엇일까요? 로봇과 함께 살아가기 위해 우리가 준비해야 하는 건 또 무엇일까요? 지금의 4차 산업 기술은 로봇·AI 도입 등 무인의 현장을 급격히 늘리고 있습니다. 이런 현상이 노동시장에 어떤 변화를 야기할지에 대해서는 다양한 의견들이 나오고 있죠. 가장 큰 우려는 역시나 일자리 감소입니다. 실제 한 연구는 로봇·AI가 도입되면 미국의 702개 직종 가운데 47%가량이 사라질 수도 있다는 전망을 내놨죠. 반면 이러한 자동화로 인해 위협받는 고위험군은 전체 일자리의 14%에 불과하다는 견해 역시 있습니다. 기술의 도입과 발전은 노동 숙련도를 높이고 자원을 재배치시킵니다. 이 덕분에 생산성이 향상되고 결국 장기적으로 경제 전반의 이익을 가져오죠. 다만 지난 1차 산업혁명기 때도 그랬듯 혁신 기술 도입에 따른 전환기는 단기적으로 일부 노동자 집단의 고통스러운 과정이 될 수 있으며 이 전환기가 백 년 가까이 지속된다는 주장도 있습니다. 결국 최근의 로봇·AI 기술 확산과 관련해 우리는 이것이 가져오는 단기적 부작용을 최소화하고 장기적 이익을 최대화하는 방향으로 제도적 개선을 해 나갈 필요가 있다는 결론에 도달할 수 있습니다.

노동소득 분배율과 노동 생산성

로봇 도입이 노동시장에 미치는 영향에 대해 좀 더 심도 있는 연구 결과를 수행한 자료가 있습니다. 국가산업별 데이터와 우리나라 통계청의 기업활동 조사 데이터를 활용해 로봇의 도입이 노동소득 분배율과 노동 생산성에 미치는 영향을 분석한 것입니다. 국가산업 데이터 분석 결과에 따르면 로봇 도입이 1% 증가하면 노동소득 분배율은 대략 0.2에서 0.4 % 포인트만큼 줄어드는 것으로 나타났습니다. 기업활동 데이터에서도 4차 산업기술 활용은 기업의 노동소득 분배율을 대략 0.3에서 0.6 % 포인트 감소시켰습니다. 로봇·AI 같은 혁신 기술들이 노동소득 분배율, 즉 전 국민의 소득 가운데 노동 소득이 차지하는 비중을 떨어뜨리는 것이 통계적으로 확인된 셈입니다. 반면, 로봇의 확대는 노동 생산성을 높인다는 점도 이번 연구로 확인되는데요. 국가산업 데이터에 따르면 로봇 도입이 1% 늘면 노동 생산성도 0.5에서 1.1 % 향상되는 것으로 조사됐습니다. 기업활동 데이터에서도 4차 산업기술의 활용은 기업의 노동생산성을 0.3에서 0.4 % 가량 높이는 것으로 나타났습니다.

로봇 도입 분석결과

요약하면 로봇 도입은 노동 생산성을 향상시키지만 노동소득 분배율은 감소시킨다는 것입니다. 이런 결과가 시사하는 바는 분명합니다. 로봇 도입에 따른 생산성 증대 효과보다 노동 대체 효과로 인한 고용 감소가 더 크다는 점이죠. 즉 기술 진보로 ICT 기술 등을 보유한 고숙련 노동자 집단의 이익은 늘어나는 반면, 그렇지 않은 저학력, 비숙련 노동자의 일자리는 줄어들고 있는 것입니다. 이 같은 현상은 경제, 사회적 불평등을 더욱 악화시킨다는 점에서 정책적인 대처가 필요합니다. 다만 로봇·AI의 도입이 노동 생산성을 증대시키는 효과가 있는 만큼 도입 자체를 막는 것보단 이에 따라 피해를 보는 계층에 제도적 지원을 해나가는 식의 해법이 더 바람직합니다. 이를테면, 로봇·AI 도입으로 인한 실직 현황 등을 파악해 이에 대한 지원 제도를 마련하는 방안을 생각해 볼 수 있습니다.

 

또한 기술 변화에 대응하는 노동자 육성을 위해 새로운 기술 습득이 가능 가능하도록 직업훈련이나 평생학습 제도를 개선해야 합니다. 더 나아가 튼튼한 사회안전망을 유지하면서 노동시장의 유연성과 기업 부문의 역동성을 높이기 위한 노력도 병행되어야 할 것입니다. 또 이러한 정책 방향이 제대로 구현되기 위해 정부의 전반적인 거버넌스도 점검해 볼 필요가 있습니다.