[딥파이낸셜] 美 생산성 증가, 기술 혁신과 인력 재편의 이중 효과

미국 생산성 반등, AI 외 요인도 작용 
TFP 상승·인력 재편 효과 함께 반영 
생산성 호조의 지속 가능성은 추가 검증 필요

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

2022년 이후 미국의 노동생산성은 뚜렷한 회복세를 보였다. 노동생산성은 연평균 약 2.5% 증가하며 코로나19 팬데믹 이전보다 1%포인트 높은 증가율을 기록했다. 시장에서는 이러한 변화의 배경으로 인공지능(AI) 확산을 주로 꼽는다. 그러나 노동시장에서는 다른 흐름도 함께 나타났다. 미국 기업들이 지난해 발표한 감원 규모는 120만 명으로 팬데믹이 발생한 2020년 이후 가장 많았다. 메타는 2023년 전체 직원의 22%를 감축한 뒤 3년 동안 직원 1인당 매출이 63% 늘었다.

이 때문에 최근 생산성 호조를 모두 AI 효과로 설명하기에는 아직 이르다는 지적이 나온다. 실제 생산이 늘어난 결과인지, 팬데믹 시기 과잉 채용했던 인력을 줄이면서 같은 수준의 생산을 더 적은 인력으로 유지한 결과인지를 구분해 살펴야 하기 때문이다. 이러한 해석에 따라 통화정책과 기업가치 평가, 고용시장 전망도 달라질 수 있다. 현재까지 확인된 거시지표만으로는 AI가 최근 생산성 회복을 주도했다고 단정할 만한 근거는 충분하지 않다.

생산성 높인 숨은 동력은 자원 활용 효율

미국 샌프란시스코연방준비은행에 따르면 미국의 노동생산성 증가율은 2005~2019년 연평균 약 1.5%에서 2023년 1분기~2026년 1분기에는 약 2.5%로 높아졌다. 경제학에서는 생산성 증가를 노동의 질과 자본심화(Capital Deepening), 총요소생산성(TFP) 등 세 가지 요인으로 설명한다. 최근 미국의 생산성 회복을 이끈 핵심은 TFP였다. TFP는 생산성 증가율을 약 0.8%포인트 끌어올린 반면, 자본심화의 기여도는 0.3%포인트에 그쳤고 노동의 질 영향은 미미했다.

TFP는 노동과 자본 투입만으로 설명되지 않는 생산성 증가분을 의미한다. 이는 새로운 기술이 도입될 때뿐 아니라 기존 인력과 설비를 더 효율적으로 운영해도 높아질 수 있다. 샌프란시스코연은은 2022년 이후 생산성 회복의 상당 부분이 기존 인력과 설비의 활용 효율 개선에서 비롯된 것으로 분석했다. 강한 수요와 높은 불확실성 속에서 기업들이 기존 자원의 가동률을 높이면서 생산성이 개선됐다는 설명이다.

과잉 채용 조정으로 높아진 생산성

최근 생산성 회복에는 팬데믹 이후 이어진 기업들의 비용 구조 재편도 영향을 미쳤다. 팬데믹 기간 공격적으로 인력을 늘렸던 기업들은 경제활동이 정상화되자 조직과 비용을 다시 조정하기 시작했다. 아마존은 2019년부터 2022년 9월까지 직원 수를 50만 명 이상 늘려 전체 인력을 두 배 이상으로 키웠다. 메타 역시 2022년 직원 수를 8만6,482명까지 늘렸다. 하지만 팬데믹 이후 오프라인 경제활동이 회복되면서 과도하게 늘어난 인력과 재택근무 체계는 기업의 부담으로 바뀌었다. 기술기업들은 2023년에만 약 26만 명을 감원했고, 아마존과 UPS도 2025년과 2026년 초까지 수만 명 규모의 인력 감축을 이어갔다. 미국 실업률은 2023년 4월 3.4%에서 2026년 3월 4.3%로 상승했고 실업자 1명당 구인 건수도 2022년 약 2.0건에서 2025년 말 0.9건으로 감소했다.

메타는 이러한 변화를 가장 잘 보여주는 사례다. 직원 수는 2022년 8만6,482명에서 2023년 말 6만7,317명으로 22% 줄었다. 반면 매출은 증가하면서 직원 1인당 매출은 3년 만에 63% 늘었다. 직원 수 감소와 매출 증가가 동시에 나타나면서 직원 1인당 생산성과 매출 지표가 함께 개선된 것이다. 근무 방식의 변화도 비용 효율을 높이는 요인으로 작용했다. 포천 100대 기업 가운데 주 5일 출근을 의무화한 기업 비중은 2023년 약 5%에서 2025년에는 절반을 넘어섰다. 재택근무 지원 비용이 줄고 기존 인력의 활용도가 높아지면서 기업의 비용 구조도 이전보다 효율적으로 바뀌었다.

AI 효과와 비용 재편이 함께 작용

물론 최근 생산성 회복에 AI가 기여했다는 점은 분명하다. 데이터센터와 반도체를 중심으로 AI 인프라 투자가 확대되면서 경제 전반의 수요도 함께 늘어났다. 그러나 최근의 생산성 호조를 모두 AI 효과로 설명하기에는 아직 이르다. 기업들이 과잉 채용을 조정하고 조직을 재편하는 과정에서 얻은 효율성까지 AI 효과와 함께 반영됐을 가능성을 배제하기 어렵기 때문이다. 현재까지 발표된 거시지표만으로는 AI가 미국 경제 전반의 생산성 향상을 주도했다고 단정할 만한 근거는 충분하지 않다.

결국 최근 생산성 회복은 TFP 개선과 기업들의 비용 구조 재편이 함께 반영된 결과로 해석하는 것이 타당하다. 기업이 불필요한 인력을 줄이고 기존 인력과 설비를 효율적으로 운영하면 생산성과 TFP는 함께 높아질 수 있다. 경제학에서는 이를 TFP 개선으로 설명하고 기업 현장에서는 인력 재편에 따른 생산성 향상으로 받아들인다. 서로 다른 표현처럼 보이지만 같은 현상을 바라보는 관점의 차이다.

생산성 평가의 기준

이처럼 생산성 호조는 하나의 요인만으로 설명될 수 있는 현상이 아니다. 따라서 통화당국과 투자자는 생산성 지표를 해석할 때 일시적인 비용 절감 효과와 구조적인 생산성 향상을 구분하는 접근이 필요하다. 과잉 채용 조정에 따른 생산성 증가는 시간이 지나면 약해질 수 있지만 AI를 통한 기술 혁신은 장기간 이어질 가능성이 있기 때문이다. 특히 통화당국은 최근 생산성 회복을 곧바로 잠재성장률 상승으로 연결해서는 안 된다. 인력 재편이 마무리되면 생산성 증가세도 다시 둔화할 가능성이 크다. 이러한 변화를 구조적인 성장 기반 확대로 오인하면 통화정책 판단에도 영향을 줄 수 있다.

기업 가치 평가 역시 생산성 개선의 배경을 함께 살펴야 한다. 직원 1인당 매출 증가가 AI 도입으로 경쟁력이 높아진 결과인지, 인력 감축과 비용 절감 효과가 반영된 것인지는 기업의 장기 성장성을 판단하는 데 중요한 기준이다. 메타와 아마존 등 주요 기술기업의 실적도 팬데믹 기간 확대했던 인력과 비용을 조정한 효과가 함께 반영된 것으로 해석하는 것이 합리적이다.

최근 미국의 생산성 가속을 AI가 이끈 새로운 성장 국면이나 과잉 채용 조정의 결과 가운데 하나로만 단정하기는 어렵다. 지금의 생산성 호조는 기술 혁신과 비용 구조 재편, 기존 인력과 설비의 활용 효율 개선이 함께 반영된 결과에 가깝다. 따라서 앞으로 발표될 고용과 기업 투자 지표를 통해 이러한 흐름이 이어지는지 확인할 필요가 있다. 인력 재편 효과가 사라진 이후에도 생산성 증가세가 유지된다면 AI가 미국 경제의 성장 잠재력을 높이고 있다는 근거도 한층 분명해질 것으로 보인다.

본 연구 기사의 원문은 The Cost Reset Behind the U.S. Productivity Surge을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.