국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경과 목적
2. 한국 및 글로벌 인구구조의 과거, 현재, 미래
3. 연구의 내용과 구성

제2장 글로벌 인구구조와 한국의 중립금리
1. 서론 및 선행연구
2. 이론적 배경 및 데이터
3. 방법론
4. 실증분석 결과
5. 소결

제3장 글로벌 인구구조와 한국의 생산성
1. 서론
2. 성장회계식을 통해 본 생산성과 인구 고령화
3. 생산성이 내생적으로 정해지는 세대중첩모형
4. 소결

제4장 글로벌 인구구조와 한국의 산업 및 무역
1. 연구 개요
2. 분석 자료
3. 한국의 산업별 기술·인구구조 현황
4. 국제무역과 기술·인구구조의 관계
5. 글로벌 인구구조의 고령화 속 한국의 무역 비교우위 전망과 정책 시사점

제5장 글로벌 인구구조와 한국의 재정
1. 서론
2. 현황 및 선행연구
3. 모형의 설정
4. 모형의 캘리브레이션
5. 분석 결과 및 모의실험
6. 소결 및 정책적 시사점

제6장 글로벌 인구구조 변화와 한국의 대외 부문
1. 서론
2. 인구구조와 국제수지 현황
3. 분석 방법
4. 분석 결과
5. 분석 확장
6. 소결

제7장 결론
1. 결과 요약
2. 정책적 시사점

참고문헌

Executive Summary

전 세계가 저출생과 고령화가 동시에 진행되는 인구학적 전환을 겪고 있는 가운데 한국은 그 속도가 특히 빠른 상황이다. 이러한 인구구조 변화는 금리, 성장, 산업구조, 정부재정, 대외 부문에 걸쳐 광범위한 구조적 변화를 유발하고 있다. 본 보고서에서 글로벌 인구구조 변화가 한국경제의 중립금리, 생산성, 산업·무역, 재정, 대외 부문에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 통합적 정책대응을 제시하고자 한다.

먼저 제2장에서는 국가 간 상태-공간 모형을 통해 한국의 장기 중립금리가 구조적으로 하락해 왔음을 확인했다. 생산성 둔화, 2015년 전후의 인구구조 전환 그리고 글로벌 안전 자산 수급과 파급경로가 주된 결정요인으로 작용했으며, 코로나19 이후에도 한국의 중립금리 하락세는 지속되었다. 향후 국내외 인구전망을 반영할 경우, 중립금리는 중장기적으로 추가 하방 압력을 받을 가능성이 높은 것으로 나타났다.

제3장에서는 성장회계와 생애주기모형을 활용하여 고령화가 무형자산 투자 효율의 저하를 통해 총요소생산성과 산출을 떨어뜨리는 경로를 분석했다. 분석 결과, 효율이 10%p 하락하면 총요소생산성이 2% 감소하고, 20%p 하락 시에는 총요소생산성이 10%, 총생산이 6% 감소하며, 30%p 하락 시에는 그 충격이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 다만 개방경제의 낮은 국제금리 여건은 자본심화를 통해 충격을 일부 완충하여 극단적 가정에서도 감소폭이 총요소생산성은 13%에서 4%로, 총생산은 14%에서 4%로 축소되는 효과가 있었다.

제4장은 직무기술 집약도와 연령구조의 상호작용이 무역의 비교우위를 재편함을 보여준다. 한국만 고령화가 진행되는 반사실적 상황에서는 노동집약 제조업 등에서 경쟁력 약화 위험이 커지지만, 글로벌 차원의 동시 고령화를 고려하면 인지·기술 집약 제조업에서 상대적 강점이 부각될 여지가 있다. 실제로 청년·대졸 인력 비중과 설비·지식재산 자본 집약도가 높은 부문이 수출 비중과 유의한 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다.

제5장에서는 연령구조 변화만으로도 의무지출이 빠르게 늘어나 재정여력이 축소됨을 보였으며, 증세만으로는 재정지속가능성 확보가 곤란하다는 결론을 도출했다. 특히 개방경제에서는 자본소득 과세 인상에 따른 자본유출 가능성까지 고려해야 하므로 지출 효율화, 구조조정, 재정규율을 축으로 한 중장기 프레임이 요구된다.

제6장은 패널·다항식 연령구조 모형을 통해 국내 인구구조가 저축-투자 균형을 통해 경상수지에 비선형 영향을 준다는 사실을 확인했다. 국내 인구만 고려하면 한국의 경상수지는 2041년 적자로 전환되어 이후 적자가 확대될 것으로 예상되나, 글로벌 인구구조를 함께 반영하면 해외 요인이 국내 효과를 일부 상쇄하여 적자 전환 시점이 2059년으로 18년 지연되는 것으로 나타났다. 무역수지는 인구구조에 민감하게 반응하지만, 소득수지는 순대외자산과 수익률에 좌우되므로 소득수지 강화가 핵심 완충 장치로 작용할 것으로 분석되었다.

이러한 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 중립금리 하락에 대비하여 제로금리 하한 환경에서의 비전통적 통화수단에 대한 법·제도를 정비하고, 범위 기반 중립금리 추정과 상시 업데이트 체계를 구축하며, 재정·거시건전성과의 정책조합을 강화해야 한다. 둘째, 무형자산 투자 확대와 효율 제고가 고령화 충격 완화의 관건이므로 세제·회계·금융의 유·무형 중립성을 확립하고, 데이터·표준 등 확산 인프라와 위험분담 장치를 확충하며, 평생학습과 전환 지원을 강화할 필요가 있다. 셋째, 산업·무역 전략 측면에서는 인지·기술 집약 산업의 경쟁력을 제고하고, 서비스 무역가능성을 확대하며, 부문별 가치사슬 특성에 맞춘 맞춤형 대응이 필요하다. 넷째, 재정은 지출 효율화, 구조개혁, 세제의 형평성을 축으로 지속가능성을 확보해야 한다. 마지막으로, 대외전략은 순대외자산 규모와 수익률 제고를 통해 소득수지를 강화함으로써 무역수지 약화를 상쇄하는 방향으로 전환해야 한다.

국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
3. 선행연구 검토
4. 연구의 구성

제2장 선도국과 한국의 무형 기술 투자 정책의 현황과 방향
1. 도입
2. 과거 기술이전 및 스필오버(기술확산) 사례
3. 글로벌 무형자산 중 AI 투자 현황
4. 국가별 AI 정책
5. 정책적 시사점

제3장 무형자산 투자 스필오버 효과의 거시 모형
1. 서론
2. 두 국가 모형에서의 무형자산 투자 스필오버 효과
3. 스필오버와 내생적 무형자산 투자
4. 무형자산 스필오버 사용료와 기술 선도국 채택국 게임
5. 모수 설정 실험
6. 소결

제4장 A.I. 관련 FDI 충격의 다국가 파급효과 실증적 분석
1. 서론
2. 글로벌 벡터자기회귀(GVAR) 모형의 방법론
3. 실증분석 모형 설계 및 데이터
4. 실증분석 결과 및 정책적 시사점
5. 소결

제5장 결론
1. 연구 결과의 요약
2. 정책적 시사점
3. 연구의 의의와 기여 및 향후 연구 방향

참고문헌

부록
1. AI 관련 NACE Rev. 2와 US SIC 코드 분석
2. FDI Flow의 기술 통계(descriptive statistics)
3. 주요국의 FDI 유출입 흐름
4. 국가별 단위근 및 공적분 지속성 프로파일
5. GVAR 모형 추정의 나머지 결과: 한국과 미국

Executive Summary

본 연구는 21세기 무형자산 중심 경제 패러다임 전환 시대에 인공지능(AI) 기술의 국가 간 투자와 스필오버 효과를 종합적으로 분석하고, 한국의 AI 산업 경쟁력 향상을 위한 정책적 방향을 제시하고자 하였다. 특히 글로벌 AI 투자가 미국과 중국에 극단적으로 집중되어 있는 상황에서 한국과 같은 기술 후발국이 취할 수 있는 효과적인 대응 전략을 모색하는 데 중점을 두었다.

연구 배경을 살펴보면, 주요 글로벌 기업의 시장가치에서 무형자산이 차지하는 비중은 1975년 17%에서 2020년 90%로 급증하였으며, 2024년 글로벌 AI 투자 규모는 약 2,523억 달러로 2013년 대비 17배 증가하였다. 그러나 미국이 전 세계 AI 투자의 60% 이상을 차지하는 반면 한국은 1.5~2.0%에 불과하여, AI 관련 특허의 93%가 미중 양국에 집중되는 기술 패권의 극단적 양극화가 진행되고 있다. 한국은 과거 제조업 분야에서 성공적인 기술 추격 경험을 보유하고 있으나, 무형자산의 높은 초기 개발비용과 제로에 가까운 한계생산비용이라는 특성으로 인해 AI 시대의 기술 경쟁은 과거와 근본적으로 다른 도전에 직면하고 있다.

본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 역사적 경험 분석, 글로벌 AI 투자 현황 조사, 이론적 모형 구축, 그리고 GVAR 모형을 활용한 실증분석을 체계적으로 수행하였다. 한국의 과거 기술 스필오버 경험을 분석한 결과, 삼성전자가 메모리 반도체 분야에서 5.5년의 기술 격차를 극복한 사례는 체계적인 기술 제휴와 지속적 R&D 투자의 중요성을 보여주며, IT 하드웨어 분야에서는 2000~05년 기간 동안 생산성 향상과 관련한 경제적 이익이 76조 4,000억 원에서 286조 4,000억 원으로 약 3.7배 증가한 것으로 나타났다.

이론적 모형 분석을 통해서는 기술 선도국으로부터 기술 채택국으로의 무형자산 투자 스필오버가 있을 때 채택국이 적게 투자하면서도 더 높은 효용을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 적정 수준의 스필오버 사용료 체계하에서는 선도국과 채택국 모두에게 이익이 될 수 있으나, 기술 격차 축소로 인한 선도국의 스필오버 중단 가능성에 대비하여 채택국도 지속적인 무형자산 투자가 필요함을 시사하였다.

GVAR 모형을 활용한 실증분석에서는 특히 주목할 만한 결과가 도출되었다. 한국의 AI 관련 FDI 유출 충격 시 국내 실질 GDP 수준이 0.33% 상승한 반면, FDI 유입 충격에 대해서는 0.19% 상승에 그쳐 해외 투자를 통한 기술 습득이 더 강한 경제적 연관성을 보일 수 있음을 확인하였다. 주가지수의 경우 FDI 유출 충격에 0.75%의 양의 반응을, FDI 유입 충격에는 -1.61%의 음의 반응을 보여, 미래 경쟁력 확보의 관점에서 시장이 해외 AI 투자를 긍정적으로 평가하는 경향을 나타냈다.

이러한 분석 결과를 종합하여 본 연구는 다음과 같은 정책적 시사점을 제시한다. 첫째, 해외 AI 투자가 국내 투자 유치보다 더 강한 경제적 연관성을 보이는 점을 고려하여, 한국 기업의 글로벌 AI 기업 투자와 합작투자를 지원하고, 이를 통해 확보한 기술과 인재를 국내로 환류시킬 수 있는 제도적 기반 마련이 필요하다. 둘째, 미국과 83배에 달하는 투자 격차를 고려할 때 모든 AI 분야에서 경쟁하기보다는 한국의 강점인 제조업 기반과 IT 하드웨어 역량을 활용한 AI 하드웨어-소프트웨어 융합 분야 등 특정 영역에 선택과 집중하는 전략이 요구된다. 셋째, 기술 스필오버를 효과적으로 활용하면서도 향후 선도국의 기술 차단에 대비하여 적정 수준의 독자적 무형자산 투자를 지속해야 한다. 넷째, 미국과의 파트너십을 강화하는 동시에 동북아시아 지역 내 AI 기술 협력 네트워크 구축에도 참여하여 국제협력과 독자적 혁신의 균형을 추구해야 한다. 결론적으로 본 연구는 한국이 AI 시대의 기술 격차를 해소하고 지속가능한 경쟁력을 확보하기 위해서는 과거의 성공 패턴을 AI 시대의 특성에 맞게 재해석하고, 선택과 집중을 통한 차별화된 접근이 필요함을 시사한다. 특히 해외 투자를 통한 기술 습득과 국내 혁신 생태계 구축을 연계하는 통합적 전략과 함께 급변하는 글로벌 AI 기술 환경에 대응할 수 있는 유연한 정책 체계 구축이 요구된다.

국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경과 목적
2. 연구의 내용과 구성

제2장 주요국의 무형자산 투자와 경제성장
1. 도입
2. 주요국의 무형자산 투자
3. 무형자산 투자가 포함된 성장회계
4. 무형자산과 경제성장에 대한 회귀분석
5. 소결

제3장 한국의 무형자산 투자가 생산성과 기업 분포에 미치는 영향
1. 도입
2. 선행연구
3. 모형 경제
4. 모수 설정 및 모형 평가
5. 무형자산 투자가 생산성, 기업 크기 분포, 소득 분포에 미치는 영향
6. 소결

제4장 한국기업의 무형자산 보유 현황과 무형자산이 기업 성과에 미치는 영향 분석
1. 도입
2. 한국기업의 무형자산 보유 현황
3. 무형자산과 기업 성과의 관계 분석
4. 소결

제5장 산업별 AI와 경제적 영향
1. 도입
2. 선행연구
3. 한국과 미국의 AI 노출지수
4. 산업별 AI 노출지수 분석 결과
5. 소결

제6장 결론 및 정책 시사점
1. 주요 연구 결과 요약
2. 정책적 시사점

참고문헌

부록
1. 미국
2. 한국

Executive Summary

20세기 중반까지 전통적인 경제성장의 주요 동력이 유형자산(tangible assets)이었다면 21세기 들어 디지털 전환(digital transformation)과 4차 산업혁명이 대두되면서 무형자산(intangible assets)의 중요성이 점차 확대되고 있다. 소프트웨어, 연구개발(R&D), 브랜딩, 지적재산권, 디자인, 조직자본(organizational capital) 등 전통적인 무형자산은 기업 및 경제 전체의 효율성과 경쟁력을 높이는 주요 자산으로 자리 잡았으며, 최근에는 AI(인공지능), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술들이 새로운 형태의 무형자산으로 활용되며 기술혁신과 생산성 향상, 경제성장에 기여하고 있다. 이에 본고는 주요국 및 한국 경제에서 무형자산 투자의 중요성을 분석하고, 무형자산 투자와 성장, 생산성, 기업 성과 등 다양한 경제 지표와의 관계를 통해 한국 경제의 무형자산 투자 확대를 위한 정책적 근거를 제시하고자 하였다.

본 보고서는 서론과 결론을 제외하고 총 4개의 장으로 구성되어 있다. 먼저 제2장에서는 EKIP 데이터를 활용하여 무형자산 투자와 경제성장 간의 관계를 분석하였다. 그 결과 무형자산 투자와 생산성 증가 사이에 양의 상관관계가 있지만 국가와 산업별로 큰 차이가 있음을 발견하였다. 이어진 성장회계 분석에서는 대부분의 국가에서 유형자산의 성장 기여도는 감소하고 무형자산의 기여도가 증가하는 추세를 확인하였다. 특히 국민계정에 포함되는 무형자산의 성장 기여도가 높아지는 경향이 있었다. 무형자산 투자와 경제성장률 간의 회귀분석에서는, 무형자산 투자 집중도가 높아질수록 중단기 경제성장률과 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 주요국과 기타 국가집단을 나누어 분석한 결과, 경제규모에 따라 무형자산 투자 효과가 달라지는 것을 확인했다.

제3장에서는 경제 주체들의 무형자산에의 최적 투자가 있는 거시모형을 활용하여 각각 한국과 미국의 데이터와 맞는 모수 설정을 하고 무형자산 투자와 생산성, 기업 크기 분포, 그리고 소득 분배의 연관성을 알아보았다. 그 결과 한국의 무형자산 분포의 분산이 미국 대비 낮았으며, 무형자산 투자를 장려하는 정책 변화로 인해 무형자산 투자가 늘어나면 한국도 미국처럼 더 큰 기업이 더 많은 고용을 하게 되고 생산성도 증가하게 되지만 소득 분배는 악화됨을 모형 실험을 통해 확인하였다.

제4장에서는 2006년부터 2021년까지의 우리나라 통계청 기업활동조사 자료를 활용하여 무형자산과 기업 성과의 관계를 살펴보았다. 무형자산 보유 기업의 비중과 보유 금액은 꾸준히 증가했지만, 총자산 대비 비중은 2010년대 중반 이후 감소 추세를 보였다. 이어진 회귀분석 결과, 무형자산 보유 정도가 클수록 매출액, 노동생산성, 수출 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 단기(1년)와 중장기(5년) 모두에서 관찰되었다. 특히 매출액과 노동생산성 성장에 대한 긍정적 영향은 지속적인 것으로 확인되었다. 수출액의 경우 1년 성장률에서는 긍정적 영향이 뚜렷했으나, 5년 기간에서는 효과가 약해졌다. 그러나 수출활동 여부에 대해서는 단기와 중장기 모두 긍정적인 영향을 미쳤다.

마지막 제5장에서는 2019~22년 데이터에 기반해 AI 노출도가 한국과 미국의 산업에 미치는 영향을 다루었으며, 생성형 AI의 광범위한 도입 이전의 단기적 영향을 살펴보았다. 한국에서는 AI 노출지수와 고용 지표 간에 일부 양의 상관관계가 나타났으나, 노동생산성 통제 후 종사자 수, 여성 종사자 수, 상용근로자와의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 AI 노출이 1인당 매출액과 노동분배율에는 음의 상관관계를 보여, 기술 도입이 모든 지표에 동일한 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 반면 미국의 경우 AI 노출지수와 고용, 시간당 임금, 노동 보상 사이에 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 확인되었다. 이는 AI가 미국 산업의 고용과 임금 수준에 긍정적 영향을 줄 가능성을 나타내며, AI 도입이 노동생산성과 관계없이도 산업의 고용 및 임금 개선에 기여할 수 있음을 보여준다.

이러한 분석 결과들을 기반으로 제시된 정책적 시사점들은 다음과 같다. 먼저 제2장에서는 무형자산의 증가하는 경제적 기여도를 고려하여 연구개발, 소프트웨어, 조직자본에 대한 세제 혜택과 재정 지원을 강화하고, 특히 제조업과 정보통신업에 대한 기술 개발 지원을 확대하며, 금융업의 디지털화를 촉진해야 한다는 점이 도출되었다. 제3장의 이론적 분석으로부터는 대기업과 중소기업 간 무형자산 격차 해소를 위해 중소기업 대상 신용 제약 완화, 세제 혜택, 기술혁신 바우처 프로그램 등이 필요하며, 무형자산 투자 확대에 따른 소득 분배 양극화에 대응하기 위한 근로자 재교육과 정책이 요구된다는 점을 제시하였다. 제4장에서는 무형자산이 기업 성과에 미치는 긍정적 영향을 고려하여, 중소기업 특화 무형자산 금융 지원과 담보 대출 개발, AI·빅데이터 기반 무형자산의 창출과 가치 평가를 위한 정책적 가이드라인 마련이 필요함을 언급하였다. 제5장에서는 AI 기술 도입이 고용과 임금에 미치는 영향이 국가별로 상이한 점을 고려하여, 한국의 경우 기존 근로자의 AI 활용 직업훈련 강화, 중소기업과 전통산업의 AI 활용 지원, 그리고 AI 관련 산업의 노동자 보호 정책이 필요함을 제시하였다.