기술변화는 고용의 규모와 질에 영향을 미친다. 신기술은 생산성을 높이기 때문에 똑같은 규모의 생산을 한다면 신기술 도입 이후 고용이 줄게 된다. 그러나 신기술이 확산되면 가격하락, 품질향상, 수요증가의 과정을 거쳐 생산량이 늘어나는 것이 일반적이기 때문에 신기술도입 이후 고용규모의 증감은 생산성 향상으로 인한 대체효과와 생산량 증가에 따른 소득효과 중 어떤 효과가 더 큰 지에 따라 결정된다. 역사적으로 기술변화는 단기적으로는 기존 일자리를 대체 하지만 장기적으로는 새로운 일자리를 창출해 왔다. 예를 들어, 1760년에 발명된 아크라이트의 방직기는 당해 영국에서 실을 뽑고 옷감을 만들던 면직물 수공업자 8천명의 일자리를 대체하였지만 그 후 영국 면직물 생산규모의 증가로 1787년 면직업의 고용규모는 44배인 32만명으로 증가하였다.1)

기술변화는 고학력자, 고임금 근로자의 비중을 늘리는 방향으로 진행될 수도 있고 반대의 방향으로 진행될 수도 있다. 전자의 경우를 숙련편향적 기술변화(Skill-Biased Technological Change: SBTC)라고 부르는데, 다른 요인들을 통제한 후에도 고학력자와 저학력자의 임금격차가 확대되었던 점과 저학력자의 실업률이 증가했던 점은 숙련편향적 기술변화가 진행되었던 증거들이다. 최근의 많은 연구들은 정형편향적 기술변화(Routine-Biased Technological Change)를 지지하고 있는데, 판에 박히고 규칙적인 직무로 구성된 직업들을 대체하는 방향으로 기술변화가 진행된다는 가설이다. 이 경우 정형직무로 구성된 사무직과 같은 중임금 일자리가 기술변화가 진행될수록 사라지고 저임금의 단순노무직 일자리와 고임금의 전문직 일자리는 늘어나는 고용증가의 양극화 현상이 일어나게 된다.

영국 옥스퍼드 대학의 연구자인 Frey와 Osborne의 미국의 일자리 중 47%가 자동화될 위험에 처해 있다는 연구결과를 2013년에 발표하여 파장을 일으켰고, 2015년에는 AI와 로봇이 상당수의 고용을 대체할 것이라는 내용을 담은 제2의 기계시대, 로봇의 부상과 같은 책이 베스트셀러가 되었으며, 이어서 2016년 세계경제포럼은 일자리의 미래라는 보고서를 통해 2020년까지 전 세계적으로 510만개의 일자리가 감소할 것이라는 전망을 내놓아 우려를 증폭시켰다. 2020년을 눈앞에 둔 우리는 AI와 로봇으로 인한 급격한 고용의 감소를 걱정해야 하는 걸까?

한국의 고용사정은 썩 좋지 못하지만 미국, 영국, 일본 등의 고용지표는 이들 국가들의 집권 정치인들을 미소 짓게 만들고 있다. 미국의 월간 실업률은 지난 5월을 기준으로 49년 만에 최저 수준인 3.6%를 기록하였고, 영국의 3개월 평균 고용률은 사상 최고치인 76.8%를 지난 3월 기록하였으며, 일본의 2018년 연간 실업률 2.4%는 26년 만에 최저치였다. 지난 5년간 OECD 국가의 일자리는 430만개 증가하였다. 미래 일자리에 대한 세계경제포럼의 비관적인 전망이 맞을 가능성은 0에 가까운 것으로 보인다.

영국의 주간지인 더 이코노미스트는 지난 5월의 기사를 통해 선진국에서 고용지표가 최고수준을 유지하고 있는 원인을 다음과 같이 분석하고 있다. 우선은 2008년 경제위기 비교적 안정적으로 회복된 경제성장률과 서비스 산업의 성장이다. 서비스 산업의 경우 노동집약도가 높기 때문에 상대적으로 낮은 성장률을 통해서도 많은 신규고용을 창출할 수 있다. 두 번째는 인구구조의 변화인데, 실업자가 될 가능성이 높은 청년인력의 비중이 낮아져서 전체실업률이 떨어지게 되었다는 설명이다. 세 번째는 온라인 구인 구직 등이 보편화되면서 일자리의 매칭이 효율화되었기 때문이다.

왜 아직도 그렇게 많은 일자리가 존재하는 걸까? ‘Why are there still so many jobs?’라는 제목의 논문을 통해 자동화와 기술변화는 역사적으로 일자리의 숫자를 줄이지 않았으며 로봇과 AI도 다르지 않다라고 주장했던 MIT대학의  Autor 교수가 “이번에는 다르다(This time it’s different)”라고 주장하며, 미래 일자리에 대한 비관적인 전망을 내놓았던 연구자들보다 현재는 더 많은 지지를 받고 있다. 

2016년 OECD가 발표한 연구에 따르면 한국은 AI의 도입으로 인해 자동화의 위험에 처할 일자리의 비중이 6%로 전망되어 연구대상국가 21개국 중 가장 낮았는데, 작업장의 조직, 자동화에 대한 선행투자, 근로자의 교육수준 등이 한국의 자동화 확률을 낮추는 요소였다. 4차 산업혁명 기술의 적극적인 도입이 한국의 양적인 고용상황을 악화시킬 것 같지는 않다. 고용에 미치는 부정적인 효과를 고려하여 4차 산업혁명 기술과 비즈니스 모델의 도입을 늦추는 것은 오히려 장기적인 생산성 향상과 새로운 일자리 창출을 저해할 수 있다. 아프리카 개도국에서 드론으로 희귀혈액을 오지에 보내고, 소를 운반하기 위한 트럭 공유서비스를 제공하는 현 시점에 이해관계자들의 대립으로 e헬스, 차량공유서비스를 국내에서 본격적으로 시행하지 못하고 있는 점은 매우 안타까운 현실이다.

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주) Hazlitt, H. Economics in One Lesson. Three Rivers Press, 1979.