AI 생산성 확대에도 지역 고용·세수 기반 약화 가능성 부각
데이터센터 투자 확대에도 지방 재정·복지 부담 동시 증가 우려
교육·노동 정책 평가 기준, ‘지역 AI 세수 기반’ 재편 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.

인공지능(AI)이 전 세계 일자리의 40% 이상, 선진국에서는 약 60%에 영향을 미칠 것으로 관측된다. 이는 노동시장뿐 아니라 지방 재정과 공공서비스 운영 구조 전반에도 직접적인 영향을 미칠 수 있는 변화다. 교육과 교통, 복지 서비스 등 지역 공공서비스는 노동자의 임금 소득과 부동산 가치, 지역 소비를 바탕으로 형성되는 세수에 의존하기 때문이다.

문제는 AI 확산이 기업 생산성 개선과 동시에 지역 일자리 축소로 이어질 수 있다는 점이다. 데이터센터가 해외 자본 중심으로 운영되고 자동화 확산으로 지역 내 소비 여력이 위축될 경우 지방정부의 세수 기반도 흔들릴 가능성이 높다. 이 과정에서 채권시장은 재정 위험을 반영해 더 높은 수익률을 요구하게 된다. 결국 중요한 것은 AI 기술 경쟁 자체가 아니다. AI로 창출된 소득과 이익이 실제 지역 내 고용과 소비, 지방 세수 확대로 연결되느냐다.

생산성 신화와 지방 재정의 간극

AI를 둘러싼 기존 논의는 기업 생산성 개선 효과에 지나치게 집중되는 경향이 있다. 일부 기업은 업무 자동화와 고객 응대 효율화, 인력 운영 축소 등을 통해 비용 절감과 수익성 제고라는 성과를 거둔다. 그러나 지방정부 재정은 노동이 위치한 지역과 부동산 가치, 지역 소비를 기반으로 형성된다. 기업이 저임금 일자리를 자동화하고 세부담이 낮은 해외 지역에서 투입 요소를 조달할 경우 기업 실적은 개선될 수 있지만, 해당 지역의 세수는 오히려 줄어들 수 있다. 클라우드 인프라를 해외에 의존하거나 수익이 외부로 이전되는 구조 역시 같은 문제를 낳는다. 기술 혁신에 따른 성과가 지역경제 전반으로 확산되기까지는 상당한 시간이 필요하며, 그 사이 고용 감소와 소비 위축 부담은 지역사회로 먼저 전가되기 마련이다.

이 같은 위험은 채권시장에서 가장 먼저 반영된다. 지방채 금리는 지방 재정의 안정성과 향후 세수 여건에 대한 시장 평가를 보여주는 지표다. 금리 하락은 지역 경제의 세수 기반 확대 가능성을 의미하지만, 반대로 금리 상승은 지역의 고용과 소비 기반 약화에 대한 우려가 커지고 있음을 시사한다. 실제 국가별 연구 결과도 엇갈린다. 미국에서는 AI 관련 채용 공고 증가가 지방채 금리 하락, 즉 재정 신뢰도 개선으로 이어지는 흐름이 나타났다. 반면 벨기에와 캐나다, 독일, 스페인 등 주요 경제협력개발기구(OECD) 국가에서는 AI 직무 비중 확대가 지방채 금리 상승과 연관된 것으로 분석됐다. 이는 AI가 단순히 기업 생산성을 높이는 수준에 머물 경우 지방 재정에는 부담으로 작용할 수 있으며, 지역 내 고용과 소비, 세수 확대까지 이어질 때에만 재정 안정성 개선 효과를 기대할 수 있음을 보여준다.

AI 시대 교육 재정의 시험대

지방정부와 학군은 동일한 세수 기반 위에서 운영된다. 이에 따라 지역 재정 악화는 교육 현장 부담으로 직결될 수밖에 없다. 미국 학군의 경우 재산세와 학부모 부담금 등 지역 자체 재원이 전체 재원의 33.4%를 차지하며, 일부 주에서는 그 비중이 40%를 웃돈다. 지역 세수가 감소하면 학교 시설 투자와 교원 확충, 학생 지원 서비스 전반에도 제약이 불가피하다. 이 때문에 교육 정책 역시 AI 활용 확대 자체보다 지역 재정 기반과 고용 구조를 유지하는 방향에 초점을 맞출 필요가 있다.

지역 세수 기반의 향방을 결정하는 핵심 변수는 양질의 일자리다. 세계경제포럼(WEF) 등은 AI 확산으로 고숙련 일자리가 늘어날 가능성을 제시하고 있지만, 전체 고용 규모 증가만으로 지역경제 안정성을 판단하기는 어렵다. AI 산업의 수익과 일자리가 특정 대도시나 일부 기업에 집중될 경우 상당수 지역은 세수 확대 효과를 체감하지 못하게 된다. 지방 재정은 일부 고소득 전문 인력 유입만으로 유지되지 않는다. 다양한 직군에서 안정적인 고용과 임금 증가가 이어지고, 청년층이 지역에 정착해 소비와 주거 수요를 형성해야 지역 세수 기반도 확대될 수 있다.

특히 노동시장 초기 지표에서는 경고 신호가 감지되고 있다. 국제노동기구(ILO)에 따르면 사무·행정직의 AI 노출도가 가장 높으며, 기술 고도화로 전문직까지 영향 범위가 빠르게 확대되는 추세다. 스탠퍼드대 급여 데이터 분석에서도 2022년 말부터 2025년 사이 AI 노출 직군 내 25세 이하 청년층 고용은 감소한 반면 고연령층 고용은 증가한 것으로 나타났다. 청년층이 경력 초기 단계에서 충분한 경험을 축적하지 못하면 장기 임금 상승 경로 자체가 가로막히게 된다. 이는 미래 소비와 주택 수요, 지방 세수를 지탱할 핵심 세대가 위축될 수 있다는 의미기도 하다.

데이터센터 유치 경쟁의 명암

AI 시대 핵심 인프라로 꼽히는 데이터센터 역시 자동적인 세수 확대를 보장하지는 않는다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 데이터센터 전력 소비량은 빠르게 증가하고 있지만, 막대한 전력과 용수 수요에 비해 상시 운영 인력 규모는 제한적이다. 미국 싱크탱크 브루킹스연구소 연구에서도 대형 데이터센터 유치가 단기적으로 건설·IT 분야 일자리 증가로 이어질 수는 있지만, 장기적인 첨단 기술 일자리 확산 효과는 제한적인 것으로 나타났다. 기존 연구에서 제시된 고용 효과 역시 실제보다 최대 세 배 가까이 부풀려졌을 가능성이 있다는 분석도 제기됐다.

데이터센터 확대는 지역 재정에 또 다른 이중 부담으로 작용할 가능성이 높다. 자동화 확산으로 지역 일자리가 감소할 경우 임금세와 소비세 기반은 약해지고, 실업급여와 재교육·복지 서비스 수요는 확대될 가능성이 크기 때문이다. 기술이 노동을 대체하고 수익이 자본 소유주에게 집중되는 구조가 심화될수록 노동과 소비 중심의 기존 조세 체계 역시 압박을 받을 수밖에 없다.

이에 따라 지방정부도 데이터센터와 대규모 AI 기업 유치 전략을 재정비할 필요가 있다. 단기 건설 일자리나 투자 규모만 강조하는 접근에서 벗어나 지역 대학과의 산학 협력과 도제 프로그램, 유급 인턴십 확대, 지역 소상공인 참여 구조 등을 계약 조건에 포함해야 한다. 세제 혜택 역시 지역 고용과 임금 증가, 청년층 정착 효과처럼 측정 가능한 성과와 연계해 단계적으로 제공하는 방식이 요구된다.

교육 정책도 세수 중심 재편 불가피

교육 정책 역시 단기 자격증 취득 중심에서 벗어나 실무형 직무 전환 체계 구축에 초점을 맞춰야 한다. 지역 전문대와 대학을 중심으로 자동화 시스템을 운영·관리·검증할 수 있는 인력을 육성해야 지역 고용과 세수 기반도 유지될 수 있다. 이와 함께 공공 재정 지원 방식에 대한 재검토 요구도 확산하는 추세다.

일각에서는 이런 정책이 혁신과 투자 위축으로 연결될 수 있다는 우려도 제기한다. 그러나 지역 AI 세수 기반 강화 정책의 목적은 기술 발전을 억제하는 데 있지 않다. 공공 보조금과 재정 지원이 기업 생산성 개선에만 머무르지 않고, 지역 고용과 세수 확대 같은 공공 이익으로 환원되도록 하자는 취지다. 결국 AI 시대 정책 경쟁력은 기술 도입 속도 자체보다 AI가 창출한 부가 얼마나 지역경제와 공공 재정으로 환류되느냐에 따라 좌우된다.

청년층 유출과 학교 재정 악화가 지속되는 가운데 지역의 전력과 인프라가 외부 자본의 수익 창출 수단으로만 활용되는 구조는 혁신이라 보기 어렵다. 이는 미래 세수 기반을 잠식하는 단기 성장 모델에 불과하다. 향후 도시경제와 노동, 교육 정책의 성과를 평가하는 기준은 지역 AI 세수 기반의 안정성과 지속 가능성이 되어야 할 것이다.

본 연구 기사의 원문은 The AI Tax Base Is the Real Test for Local Finance을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.