💰 quantitative finance

Simulating a Post-Automation Economy

본 논문은 에이전트 기반의 스톡-플로우 일관성 모델(stock-flow-consistent model)을 활용하여 인공지능에 의해 생성된 지속적인 잉여가 외국이 보유한 지식재산권 지대(intellectual property rents)로 나타남을 입증하며, 이는 자본 기반의 침식을 방지하기 위해 지대 수입국들에게는 실효적인 조세 정책이 원천지 기준(source-based)이어야 하는 반면, 지대 보유국들에게는 불평등 해소를 위해 누진적인 국내 세제만으로도 충분하다는 점을 시사한다.

원저자: Leonard Wossnig

게시일 2026-06-23

📖 5 분 읽기🧠 심층 분석

CC BY 4.0

원저자: Leonard Wossnig

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

경제를 거대하고 북적이는 공장 바닥이라고 상상해 보십시오. 수십 년 동안 이 공장은 두 종류의 노동자에게 의존해 왔습니다: 인간의 손(육체노동)과 인간의 머리(지적 노동)입니다.

이제 새로운 기술이 도착했습니다: 손을 위한 로봇과 머리를 위한 슈퍼 AI입니다.

이 논문은 단순하지만 시급한 질문을 던집니다: 이 기계들이 업무를 넘겨받을 때, 공장이 벌어들인 돈은 누구에게 돌아가는가? 그리고 더 중요한 것은, 정부가 어떻게 그 돈의 정당한 몫을 가져와서 학교, 도로를 건설하고 일자리를 잃은 사람들을 도울 수 있는가?

저자는 다양한 규칙을 테스트하기 위해 복잡한 컴퓨터 시뮬레이션("경제의 디지털 트윈")을 구축했습니다. 다음은 시뮬레이션이 찾아낸 결과이며, 쉬운 말로 설명합니다.

1. 두 가지 서로 다른 돈의 흐름

논문은 자동화로 발생하는 돈이 매우 다른 두 가지 원천에서 나오며, 각각 다르게 작동한다는 사실을 발견했습니다:

로봇 풀 (물리적): 이것은 물리적 로봇(예: 조립 라인의 로봇 팔)이 만들어내는 돈입니다. 이들은 무겁고 이동하기 어려우며 누구나 만들 수 있습니다. 복제가 쉽기 때문에 추가 이익을 많이 남기지 못합니다. 마치 표준적인 상품(commodity)과 같습니다.
AI 풀 (지적): 이것은 AI의 "두뇌"(소프트웨어, 모델, 브랜드)가 만들어내는 돈입니다. 이것은 희귀하고 복제하기 어려우며 소수의 대기업(종종 타국에 위치함)이 소유하고 있습니다. 이것은 매우 특별하기 때문에 사용료 명목으로 막대한 **지대(rent)**를 부과할 수 있습니다.

핵심 문제: 논문은 진정한 보물은 바로 AI 풀이라고 주장합니다. 물리적 로봇은 이익을 거의 남기지 못하지만, AI라는 "두뇌"는 막대한 규모의 지속적인 이익을 창출합니다.

2. "새는 양동이" 문제

시뮬레이션은 한 국가(여기서는 "브리타니아"라고 부릅시다)가 외국 소유주(여기서는 "테크랜드"라고 부릅시다)로부터 이 AI를 수입할 때 어떤 일이 발생하는지 보여줍니다.

시나리오: 브리타니아는 테크랜드의 AI를 사용하여 공장을 운영합니다.
누수: AI가 업무를 수행할 때마다 테크랜드는 수수료를 부과합니다. 이 수수료가 바로 "지대"입니다.
결과: 브리타니아가 이 지대에 세금을 매기지 않는다면, 돈은 브리타니아를 빠져나가 테크랜드의 은행 계좌로 흘러 들어갑니다. 그러면 테크랜드는 그 돈을 이용해 브리타니아의 공장과 토지를 사들이게 됩니다.
비유: 브리타니아가 하나의 정원이라고 상상해 보십시오. 테크랜드는 마법의 스프링클러(AI)를 보내 식물에 물을 줍니다. 하지만 스프링클러 주인은 물 한 방울마다 비용을 청구합니다. 만약 브리타니아가 이 비용에 세금을 매기지 않는다면, 주인은 결국 정원 전체를 사버리게 될 것입니다. 식물은 자라겠지만, 정원의 주인은 정원사가 아닌 주인이 됩니다.

3. 기존의 세금 아이디어들이 작동하지 않는 이유

논문은 자동화에 세금을 매기는 몇 가지 인기 있는 아이디어를 테스트했으며, 대부분이 목표를 빗나갔음을 발견했습니다:

"로봇세": 모든 물리적 로봇 팔에 세금을 매기는 것을 상상해 보십시오.
- 결과: 이는 물리적 로봇에는 잘 작동하지만, AI "두뇌"는 전혀 잡지 못합니다. 이는 삽에 세금을 매기면서 금광은 놓치는 것과 같습니다.
"토큰세": AI가 처리하는 모든 "토큰"(데이터 단위)마다 세금을 매기는 것을 상해 보십시오.
- 결과: 논문은 이것이 나쁜 아이디어라고 말합니다. 토큰은 단지 내부 회계상의 숫자일 뿐입니다. 기업은 세금을 피하기 위해 토큰을 계산하는 방식을 마음대로 바꿀 수 있습니다. 이는 피자 가게가 정한 "조각"의 개수를 기준으로 피자에 세금을 매기려는 것과 같습니다.
"법인세": 기업의 이익에 세금을 매기는 것을 상상해 보십시오.
- 결과: AI 소유주는 수수료를 "비용"이라고 부름으로써 이익을 다른 나라로 쉽게 옮길 수 있습니다. 세무 공무원이 보기에는 이익이 0이므로, 세금도 0을 징수하게 됩니다.

4. 승리하는 전략: "경계 통행료"

논문은 돈을 잡으려면, 소유주가 어디에 사느냐가 아니라 돈이 벌리는 곳에서 세금을 매겨야 한다고 제안합니다.

해결책: 디지털 서비스세 또는 원천징수세입니다.
작동 방식: "회사가 이익을 얼마나 냈는가?"(기업이 숨길 수 있는 것)를 묻는 대신, 정부는 "이 AI 서비스가 우리 나라 안에서 사용될 때마다, 우리는 매출의 일부를 가져간다"라고 선언합니다.
왜 작동하는가: 서버가 런던에 있든 오리건에 있든 상관없습니다. 가치가 브리타니아 내에서 소비된다면, 세금은 그 지대가 나라 밖으로 빠져나가기 전에 차단합니다.
비유: 도둑을 그의 집 안에서 잡으려 하는 대신(그것은 어렵습니다), 그가 돈을 가지고 집으로 돌아가기 위해 반드시 건너야 하는 다리에 통행료 징수소를 설치하는 것입니다. 당신은 돈이 국경을 넘을 때 바로 그 돈을 잡는 것입니다.

5. 미래를 누가 소유하는가?

시뮬레이션은 무서운 추세를 보여줍니다. 만약 이 AI 지대에 세금을 매기지 않는다면, 외국 소유주가 서서히 경제 전체를 사들이게 될 것입니다.

세금이 없을 때: 외국 소유주는 국가 자본의 약 **70%**를 소유하게 됩니다.
세금이 있을 때: "경계 통행료"(디지털세)를 사용하면, 그들이 너무 많은 것을 사들이는 것을 막아 소유권을 40~50% 수준으로 유지할 수 있습니다.

논문은 세금 수익보다 소유권이 더 중요하다고 주장합니다. 만약 외국 기업이 당신의 나라에 있는 자동화된 공장들을 소유하게 된다면, 그 이익은 영원히 나라를 떠나게 됩니다. 만약 지대에 세금을 매긴다면, 당신은 그 부를(혹은 적어도 소유권을) 국내에 머물게 할 수 있습니다.

6. "지켜보자"는 함정

논문은 타이밍이 전부라고 경고합니다.

이러한 세금을 도입하는 것이 너무 늦어지면, 외국 소유주가 이미 경제를 너무 많이 사들여서 이를 바로잡는 데 엄청난 비용이 들게 됩니다.
이는 눈덩이가 언덕 아래로 굴러 내려오는 것을 막으려는 것과 같습니다. 작을 때는 멈추기 쉽지만, 거대한 바위가 된 후에는 불가능합니다.

7. "환급 vs 은행"의 선택

논문은 정부의 정치적 선택을 강조합니다:

옵션 A (환급): 세금으로 걷은 돈을 시민들에게 직접 주는 것입니다(기본소득처럼). 이는 즉각적으로 불평등을 낮추지만, 미래를 위한 "전쟁 자금"을 쌓지는 못합니다.
옵션 B (은행): 세금으로 걷은 돈을 국가 부의 펀드(정부의 거대한 저축 계좌)에 넣는 것입니다. 이는 당장 사람들에게 도움을 주지는 못하지만, 정부가 결국 자동화된 경제의 일부를 소유하게 하여 국가의 미래를 보장하게 합니다.

논문의 주요 권고 요약

로봇에 세금을 매기지 마십시오. AI "두뇌"(지식 재산 지대)에 세금을 매기십시오.
"토큰"에 세금을 매기지 마십시오. 당신의 나라에서 창출되는 매출이나 가치에 세금을 매기십시오.
경계에서 세금을 매기십시오(가치가 사용되는 곳). 회사가 어디에 있는지에 매기는 것이 아닙니다.
지금 행동하십시오. 당신이 기다리는 동안 외국 소유주는 이미 당신의 경제를 더 많이 사들일 것입니다.
공장의 주인을 주시하십시오. 이것은 단순히 세수 문제가 아닙니다. 당신의 나라가 스스로의 자동화된 미래에서 세입자가 되지 않도록 하는 문제입니다.

논문은 결론적으로, AI를 수입하는 국가들(영국이나 EU 등)에게는 AI 지대가 국경을 넘을 때 통행료를 부과하는 것만이 부를 국내에 머물게 하는 유일한 방법이라고 말합니다. 반면 AI를 소유하는 국가들(미국 등)의 문제는 다릅니다. 그들은 부유한 소유주들이 돈을 독점하지 못하도록 일반적인 부유세 등을 활용해야 합니다.

기술 요약: 자동화 이후의 경제 시뮬레이션

문제 정의
본 논문은 인공지능(AI)과 로봇 공학을 통한 경제의 급격한 자동화로 인해 발생하는 중대한 재정적 및 분배적 과제를 다룬다. AI가 소득을 노동에서 자본으로 이전함에 따라 특정한 구조적 비대칭성이 발생한다. 즉, AI가 창출하는 지속적인 잉여는 흔히 해외 엔티티(entities)가 보유한 지식재산(IP) 지대인 반면, 물리적 자본(로봇)은 국내에 머물며 경쟁력을 갖춘다는 점이다. 핵심 질문은 어떤 재정적 수단이 이 지속적인 잉여에 효과적으로 도달하여, 국내 세원을 침식하고 자본 소유권이 해외로 이전되는 것을 방지할 수 있는가 하는 것이다. 본 분석은 두 가지 체제를 구분한다. AI를 소유한 국가(예: 미국)의 경우 문제는 국내 불평등이며, AI 지대를 수입하는 국가(예: 영국)의 경우 문제는 세원 잠식과 해외 소유 자본의 축적이다.

방법론
저자들은 마찰 없는 조세(frictionless taxation)와 강제된 부의 집중(imposed wealth concentration)에 대한 이전 버전의 비판을 극복하기 위해 설계된 정교한 에이전트 기반, stock-flow-consistent(SFC) 거시경제 모델(버전 v3)을 개발하였다.

구조: 모델은 네 개의 부문(가계, 기업, 정부, 국외)으로 구성되며, 예치금의 합이 0이 되고 순자산이 자본 스톡과 같다는 엄격한 회계 불변성을 갖는다. 모델은 세 가지 클러스터를 포함하는 중첩된 CES(Constant Elasticity of Substitution) 생산 함수를 채택한다: 루틴 클러스터(노동 + 로봇 자본), 인지 클러스터(노동 + AI 컴퓨팅), 그리고 이 둘을 연결하는 상위 레벨 CES이다.
집중 메커니즘: 키네틱 커널(kinetic kernel)을 사용했던 이전 버전과 달리, 본 모델에서는 이질적인 부의 수익률(Fagereng et al., 2020에 의해 보정됨)을 통해 미시적으로 기초한 부의 집중을 구현한다. 수익률은 인구 통계적 교체(demographic turnover)를 동반하는 AR(1) 과정을 따르며, 정적인 파레토 꼬리(stationary Pareto tail)를 생성한다.
행태적 반응: 부유세는 행태적으로 모델링되어, 세원 잠식(bunching 탄력성 0.75로 보정됨)과 자본 도피(이주, 1% 세율당 2%의 준탄력성으로 보정됨)를 유발한다.
이중 채널 확장: 모델은 "로봇" 채널(물리적, 국내적, 경쟁적 수익)과 "AI" 채널(이동 가능한 IP 지대, 해외 보유)을 분리한다. AI 지대는 인지적 부가가치에 대한 마크업(markup)으로 모델링되며, 공제 가능한 라이선스 수수료로서 본국으로 송금된다.
검증: 결과는 600기간의 호라이즌에 대해 10~12개의 시드를 사용한 몬테카를로 실행으로부터 도출된다. 강건성은 전역적(Sobol) 민감도 분석과 결정론적 골격(deterministic skeleton)에 대한 공식적인 국소 안정성 분석을 통해 평가된다.

주요 기여

미시적 기초를 둔 집중: 모델은 부의 집중이 키네틱 커널에 의해 강제된 것이 아니라, 이질적인 부의 수익률로부터 내생적으로 발생함을 입증한다.
이중 채널의 구분: 물리적 로봇 자본에 대한 경쟁적 수익과 이동 가능한 AI의 IP 지대를 명확히 구분함으로써, 표준 법인세와 로봇세가 후자를 거의 포착하지 못함을 보여준다.
원천지 vs 거주지 과세: 서로 다른 과세 기반(거주지 기준 부/소득세 vs 원천지 기준 부과금)이 해외 소유 및 자본 이동성과 어떻게 상호작용하는지에 대한 긍정적 분석을 제공한다.
안정성 및 솔벤시(Solvency): 실물 경제가 모든 체제 하에서 국소적으로 안정적임을 입증하지만, 재정적 솔벤시는 $r > g$ 부채 근원을 상쇄할 수 있는 과세의 적절성에 달려 있음을 밝힌다.

주요 결과

불평등과 조세 수단: 스톡 세금(부의 세금)은 부의 지니 계수를 급격히 압축(약 0.63에서 0.15로)하고 국부적 자기자본을 축적한다. 플로 세금(소득세 + UBI)은 불평등을 압축하는 데 실패하며, 불평등 수준을 자유방임주의 수준 근처에 머물게 한다. "구성 효과"(자본이 해외로 도피하는 현상)는 실재하지만 완만하며, 측정된 불평리와 실제 불평리 사이의 격차는 경험적으로 보정된 세율 하에서 작게 유지된다.
지속적 잉여: 주요 지속적 잉여는 해외에서 보유한 AI IP 지대이다. 성숙한 경제에서 일반적인 법인세는 이 지대에 거의 도달하지 못하는데, 이는 해당 지대가 공제 가능한 라이선스 수수료이기 때문이다. 로봇세는 물리적 소득에는 과세하지만 지대 자체는 놓친다.
효과적인 수단: AI 매출에 대한 원천지 기반 부과금(디지털 서비스세 방식)이나 송금되는 지대에 대한 원천징수세만이 이 잉여에 효과적으로 도달한다. 이러한 수단들은 국내 자본 스톡에 대한 해외 소유권을 감소시킨다.
해외 소유권 표류: 개입이 없다면, 외국인 소유자는 지대를 국내 지분으로 재순환시켜 국내 자본 스톡의 최대 70%까지 축적한다. 원천지 부과금은 이러한 표류를 늦추어 해외 소유권을 약 40~50%로 줄인다.
상승하는 지대 시나리오: 만약 AI 지대가 출력의 점유율로서 성장한다면(가격 결정력 또는 AI 네이티브 생산이 산출량을 점유함에 따라), 그 이해관계는 매우 높아진다. 외국인 소유가 전체 자본 스톡에 육박할 수 있으며, 과세가 미흡한 체제는 파산 위기에 직면한다.
노동 시장과 실업: 노동 분의 하락은 "재설치(reinstatement, 새로운 과업의 창출)" 여부에 달려 있다. 만약 대체(displacement)가 재설치를 앞지르면 실업률은 10~20%까지 상승할 수 있다. 이러한 실업을 위한 안전망 자금을 마련하는 것은 오직 세원이 AI 지대에 도달할 때만 가능하며, 줄어드는 소득세 세원에만 의존할 경우 재정적 파산에 이르게 된다.
영토성 및 전략: "영토적 반론"(국내 세금이 활동을 해외로 몰아낸다는 주장)은 제공자의 본국(미국)에는 결정적이지만, 렌트 수입국(영국/EU)에게는 크게 무관하다. 왜냐하면 부과금이 서버 위치와 상관없이 국내에서 인식되는 가치를 대상으로 하기 때문이다. 그러나 전략적 소유자는 여전히 지대의 *기록(booking)*을 변경(이익 이전)할 수 있으므로, 조세 회피 방지 규칙이 필요하다.

의의 및 주장
본 논문은 규범적 복지 최적해를 제시하기보다 조건부적인 긍정적 분석을 제공한다고 주장한다. 본 논문의 의의는 자동화 경제로의 전환을 관리하기 위해 필요한 구체적인 재정적 레버를 식별했다는 데 있다.

정책적 시사점: 렌트 수입국에게 있어 핵심적인 역할을 하는 수단은 로봇세나 표준 법인세가 아니라, AI 가치에 대한 원천지 부과금(또는 지대에 대한 원천징수)이다. 이 수단은 자본 소유권의 해외 이전을 억제하고 필요한 안전망을 지원한다.
시기적 중요성: 개입은 시간 민감적이다. 기다림의 비용은 볼록(convex)하며, 자동화가 심화될수록 저렴한 개입의 기회 창은 좁아진다.
소유권 vs 수익: 자본 소유권의 표류를 모니터링하는 것이 수익 징수만큼이나 중요하다고 주장한다(소유권의 변화가 자동화로부터 발생하는 수익의 장기적 배분을 결정하기 때문).
한계: 저자들은 모델의 결과가 폐쇄 조건(잠재력 수준의 산출량, 잔여물로서의 투자)과 특정 보정 가정(예: 지대의 규모, AI 공급의 탄력성)에 따라 조건부적임을 명시한다. 수치는 점 예측이라기보다 예시적 범위이며, 모델은 아직 완전한 시장 청산 자산 가격 메커니즘이나 사회 복지 함수를 통합하지 않았다.

결론적으로, 본 논문은 토큰이나 로봇에 과세하는 메커니즘에 대한 논쟁이 자주 초점을 맞추고 있지만, 근본적인 경제적 실체는 IP 지대의 이동성이라는 점을 강조한다. 렌트 수입국을 위한 효과적인 정책은 이 지대를 원천지에서 포착하는 수단과 조세 회피 방지책을 결합하여, 국내 소유권의 침식과 재정적 솔벤시를 방지하는 것이다.