국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 글로벌 부채 동향
3. 연구의 구성

제2장 신흥개도국: 대외부채 위기 가능성
1. 서론
2. 선행연구 검토
3. TGVAR 방법론
4. 데이터 및 실증 분석
5. 실증 결과
6. 소결

제3장 선진국: 정부부채의 지속가능성
1. 서론
2. 선행연구
3. 선진국 정부부채의 지속가능성 분석
4. 정부부채가 경제성장에 미치는 영향
5. 기초재정수지가 경제성장에 미치는 영향
6. 소결

제4장 한국: 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향
1. 연구 배경
2. 민간부채가 실물경제에 미치는 영향
3. 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향
4. 소결

제5장 결론
1. 연구 결과 요약
2. 정책적 시사점

참고문헌

부록

Executive Summary

2020년 코로나19 팬데믹이라는 미증유의 위기를 맞아 각국 정부와 중앙은행은 막대한 규모의 재정을 투입하고 유동성을 공급하였다. 이 과감한 대응은 최악의 경기침체를 막는 데는 성공하였으나 그 결과 세계는 역사상 유례없는 수준의 부채를 마주하게 되었다. IIF(국제금융협회)에 따르면 글로벌 부채는 2025년 1/4분기에 324조 달러(약 45경 2,500조 원)를 상회하였는데, 이는 글로벌 GDP의 약 3배에 달하는, “나폴레옹 전쟁 이후 볼 수 없었던 수준”의 부채이다. 그리고 해당 분기 동안 글로벌 부채는 7조 5천억 달러 증가하였는데 이 역시 2022년 말 이래 분기당 평균치 1조 7천억 달러에 비하면 4배 이상 높은 수치로서, 글로벌 고부채 문제가 팬데믹 이후 해소되기는커녕 악화일로를 걷고 있음을 보여준다. 이에 본 보고서에서는 팬데믹 이후 고부채 문제의 구조를 재검토하고 각 경제권의 취약성을 면밀히 분석하여 선제적인 정책 대응의 근거를 마련하고자 한다.

먼저 제2장에서는 Chudik et al.(2021)의 임계치가 추가된 글로벌 벡터자기회귀(TGVAR: Threshold-augmented Global Vector Autoregression) 모형을 이용하여 신흥개도국의 대외부채 위기를 분석하였다. 여기서 회귀식 좌측의 피설명변수는 GDP 성장률이고 우측의 주요 설명변수 중 하나는 대외부채/GDP 비율의 증가율이다. 또한 임계치는 대외부채/GDP 비율 증가율의 임계치로서 해당 증가율이 임계치를 넘을 때 일반적인 선형항에 더해 상수항이 추가적으로 GDP 성장률에 영향을 미치는 것으로 모형화하였다. 이를 중국, 인도, 브라질 등이 포함된 14개 신흥개도국을 대상으로 1985년 1/4분기부터 2024년 4/4분기까지의 분기별 데이터를 사용하여 추정한 결과는 다음과 같다.

먼저 임계치 분포를 살펴보면, 인도(1.46%), 중국(3.14%), 사우디아라비아(3.61%), 남아프리카공화국(4.39%), 브라질(4.59%)이 5% 미만의 낮은 임계치를 갖는 반면, 페루(19.19%), 태국(10.71%), 멕시코(10.13%), 인도네시아(8.82%), 말레이시아(8.84%)는 상대적으로 높은 임계치를 갖는 것으로 나타났다. 또한 임계치가 포함된 비선형항(대외부채/GDP 비율의 증가율이 임계치를 넘을 때 1의 값을 갖고 그 외의 경우에 0의 값을 갖는 지시함수)의 계수 역시 모든 국가에 대해 음수(성장에 부정적 영향)가 아니라 브라질, 중국, 멕시코, 사우디아라비아, 튀르키예에 대해서는 양수(성장에 긍정적 영향)인 것으로 나타났다. 즉 임계치 그리고 대외부채 증가 속도가 임계치를 넘을 경우 이것이 경제성장에 미치는 비선형적 영향은 단순히 각국의 경제 규모나 발전 수준으로 설명되지 않는다는 것을 알 수 있다.

다음으로 제3장에서는 선진국으로 초점을 옮겨 높은 정부부채의 지속가능성에 대해 분석하였다. 먼저 부채 동학식(Debt Dynamics Equation)을 이용하여 선진국의 GDP 대비 정부부채 비율의 추세와 이자율, 성장률, 기초재정수지 등 주요 항목별 기여도를 분석하였는데, 그 결과 선진국의 정부부채 비율은 두 차례의 경제위기를 극복하기 위한 대규모 재정 확대와 지속된 재정적자 기조로 인해 2008년 이후 매년 2.3%p씩 증가하였고 앞으로도 2030년까지 매년 0.8%p씩 증가할 것으로 전망되었다. 이에 따라 지속적으로 증가하는 높은 정부부채가 경제성장에 어떤 영향을 미치는지 재검토해 볼 필요가 있고, 이를 Chudik et al.(2017)의 패널 임계치 자기회귀 시차분포(Panel Threshold- ARDL: Panel Threshold-AutoRegressive Distributed Lags) 모형과 패널 임계치 시차분포(Panel Threshold-DL) 모형을 통해 분석해 보았다. 단, 여기서 임계치는 제2장에서와 달리 GDP 대비 정부부채 수준 자체의 임계치이다. 분석 결과는 다음과 같다.

먼저 선진국 정부부채의 임계치는 GDP 대비 78~89% 수준으로 나타났는데, 이는 기존 문헌에서 제시하는 80~100% 수준과 유사한 것이다. 그리고 정부부채 비율이 임계치보다 높은 고부채 상태에서는 GDP가 평균적으로 0.013~ 0.020%p만큼 낮아지며, GDP 대비 정부부채 비율이 1%p 증가할 때 GDP는 장기적으로 0.151~0.210%p만큼 감소하는 것으로 나타났다. 또한 선진국의 정부부채가 경제성장에 미치는 영향을 시계열적으로 분석한 결과, 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 이전에는 정부부채의 임계치가 GDP 대비 32~36%임에 반해 이후에는 87~89%로 상승한 것으로 나타났다. 정부부채 증가가 GDP에 누적으로 미치는 장기효과도 금융위기 이전에는 –0.049~–0.059%p였다가 이후에는 –0.091~–0.137%p로 증가한 것으로 나타났다.

마지막으로 제4장에서는 한국에서 민간부채가 실물경제 그리고 금융 안정성에 미치는 영향을 각각 살펴보았다.

먼저 민간부채가 실물경제에 미치는 영향을 살펴보는 데에는 평활 이행 함수(smooth transition function)를 도입한 상태의존 국소투영(State-Dependent Local Projection) 모형을 사용하였는데, 여기서 이행 함수(경제가 특정 국면에 있을 확률을 나타내는 함수)는 GDP 대비 민간부채 비율이 장기 추세에서 벗어난 정도를 나타내는 갭 변수에 의존하는 것으로 가정하였다. 분석 결과, 민간부채 증가율은 부채비율이 높은 국면에서 GDP에 통계적으로 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 부정적 효과는 약 2분기까지 지속되는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 가계부채 증가율의 경우, 부채비율이 낮은 국면에서 일정 시차를 두고 유의하게 GDP를 증가시키는 순효과를 나타냈다. 추가적으로 부채를 일으킬 여력이 충분한 상황에서 부채를 통한 유동성 확보가 소비를 촉진하여 총수요를 증대시키는 경로가 작동한 것으로 해석된다. 반면 부채비율이 높은 국면에서는 가계부채 증가율이 GDP에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않았다. 그리고 기업부채 증가율의 누적효과는 두 국면 모두에서 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았다.

다음으로 민간부채가 금융 안정성에 미치는 영향은 국면전환 벡터자기회귀(Regime-Switching VAR) 모형을 통해 살펴보았다. 특히 금융 스트레스를 측정하는 데에는 FnGuide에서 제공하는 관련 지수를 사용하였다. 분석 결과, 국면 1(GDP 갭 감소-경기 둔화/수축-기간과 높은 일치성을 보이는 국면)에서 민간부채 증가율 충격은 초기에 금융 스트레스를 유의하게 상승시키나 이후 구간에서는 완화하는 방향으로 전환되는 것으로 나타났다. 반면 국면 2에서는 유의한 영향이 확인되지 않았다. 보다 구체적으로 민간부채를 기업부채와 가계부채로 나누어 살펴보았을 때는 두 부채가 금융 스트레스에 대해 상반된 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 상승시키는 방향으로 작용하고, 가계부채 증가율 충격은 전반적으로 금융 스트레스를 완화하는 방향으로 작용하는 것이다.

이러한 분석 결과가 우리나라에 주는 정책적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 민간부채 증가가 반드시 경제에 부정적인 영향을 미치는 것은 아니며, 경제 상황에 따라 실물경제 회복과 금융안정에 기여할 수 있다. 이는 GDP 대비 부채 수준, 증가 속도, 거시경제 여건에 따라 달라질 수 있으므로, 총량규제 중심의 접근보다는 국면·부문별 특성을 고려한 정책 설계가 요구된다.

둘째, 민간부채에 대한 정책 대응은 부문별 기능을 고려하여 차별적으로 이루어져야 한다. 앞에서 살펴본 분석 결과는 가계부채와 기업부채가 실물경제와 금융안정에 미치는 영향이 구조적으로 상이함을 보여준다. 이는 민간부채의 영향을 평가함에 있어 부채의 용도와 파급경로, 부문별 구조적 특성을 종합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 가계부채는 경제성장에 유의한 긍정적 영향을 미치며 금융 스트레스를 완화하는 것으로 나타났다. 따라서 가계부채는 분할상환, 장기·고정 금리를 유도하고 취약차주를 중심으로 표적 지원하여 소비 진작 및 경기완충 기능을 보전할 수 있다. 반면 기업부채는 성장효과가 통계적으로 유의하지 않은 가운데, 특히 경기 둔화기에 기업부채 증가가 금융 스트레스를 심화할 수 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 부문별 신용 확대의 속도와 구성(기업별/산업별)을 면밀히 모니터링하고, 회사채 시장 유동성 제약에 대비한 시장안정장치를 마련하며, 만기·차환 위험을 축소하는 등 리스크 관리를 중심으로 접근할 필요가 있다.

셋째, 민간부채에 대한 거시건전성 정책은 단일 지표 기반의 조기 경보식 접근보다는, 다양한 거시경제 여건과 부채 구조의 상호작용을 반영하는 동태적 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다. 상태의존 국소투영 모형과 국면전환 벡터자기회귀 모형을 활용한 분석은 민간부채가 거시건전성에 미치는 영향이 부채 수준, 경기 국면, 금리 등 다양한 거시경제 변수와의 상호작용에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 이는 민간부채의 리스크를 평가하고 정책을 설계함에 있어, 개별 지표의 위험 신호를 종합하는 방식보다는 경제 전반의 구조적 연계성을 반영한 통합적 접근이 필요함을 시사한다.

넷째, 정부부채의 지속가능성에 대한 분석 결과가 한국에 주는 시사점 역시 중요하다. 피상적으로는 현재 한국의 GDP 대비 정부부채 비율 47.2%가 해당 장에서 추정한 임계치의 범위 78~89%보다 현저히 낮아 경제성장에 미치는 비선형적 악영향이 없는 것으로 보일 수 있으나, 분석 모형을 심도 있게 들여다보면 쉽게 그러한 결론을 내릴 수 없음을 알 수 있다. 원화가 기축통화가 아니라는 점은 차치하더라도, 임계치 자체가 여러 선진국의 정해진 기간의 데이터를 기반으로 추정된 평균값으로서 국가별, 시기별로 다르게 나타날 수 있고 그 외에도 모형이 역인과관계(reverse causality)와 누락 변수(omitted variable) 문제로부터 완벽히 자유롭지 않기 때문이다. 따라서 임계치의 추정치를 해석하는 데 있어 이를 절대적인 기준으로 인식하기보다는 재정운용을 함에 있어 주요 고려 요소 중 하나로 인식하는 지혜가 필요하다. 마지막으로 신흥개도국의 대외부채 위기 가능성에 대한 연구 역시 한국에 시사하는 바가 적지 않다. 1997년 아시아 금융위기의 진원지였던 태국에 대외부채 증가 충격이 발생할 경우 아세안+3 역내 국가인 인도네시아와 말레이시아가 받는 영향이 미국보다 현저히 크다는 분석 결과는 역내 금융안정 협력의 중요성을 부각시킨다. 아세안+3의 주요국으로서 한국은 치앙마이 이니셔티브 다자화(CMIM)의 유동성 공급 기능과 아세안+3 거시경제조사기구(AMRO)의 역내 거시경제 감시 기능 개선과 강화에 지속적으로 관심을 가져야 할 것이다.

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.