The Stabilisation Gap: Artificial Intelligence Exposure and Macroeconomic Policy Space in the World's Ten Largest Economies

경제적 안정은 주변 세계가 변화하는 와중에도 한 국가의 산출량과 물가를 일정하게 유지하는 기술입니다. 새로운 기술이 등장하면 경제가 자연적으로 성장하는 속도, 즉 경제학자들이 '추세(trend)'라고 부르는 속도가 변합니다. 경제를 궤도에 유지하기 위해 중앙은행과 정부는 도구를 조정해야 합니다. 지출을 관리하기 위한 금리와 부채를 관리하기 위한 세금 또는 차입이 그것입니다. 이를 수행하는 방법에 대한 수십 년간의 주요 이론은 사람들이 미래를 위해 얼마나 저축하는지와 경제가 얼마나 빨리 성장하는지 사이의 특정한 수학적 관계에 의존해 왔습니다. 만약 강력한 신기술이 등장한다면, 그것은 단순히 일자리나 제품을 만드는 것에 그치지 않고, 금리와 부채가 상호작용하는 근본적인 수학적 원리를 변화시킵니다. 세계 최대 경제국들이 직면한 질문은 인공지능이 가져올 특정한 종류의 충격에 대비할 준비가 되어 있는지, 그리고 현재의 금융 도구들이 이를 감당할 만큼 충분히 강력한가 하는 점입니다.

세비야 대학교의 한 연구자는 세계 10대 경제국인 미국, 중국, 독일, 일본, 영국, 인도, 프랑스, 러시아, 이탈리아, 브라질을 조사하여 이 질문을 검토했습니다. 2026년 말 발표된 이 연구는 좀처럼 나란히 비교되지 않았던 두 가지 뚜렷한 개념을 결합했습니다. 첫 번째는 한 국가의 노동력이 인공지능에 노출된 정도, 즉 AI가 쉽게 수행할 수 있는 업무를 포함하는 직업이 얼마나 많은지를 의미합니다. 두 번째는 정부가 가용할 수 있는 '정책 공간(policy space)'으로, 이는 금융 위기를 일으키지 않으면서 금리를 인하하거나 지출을 늘릴 수 있는 여유를 의미합니다. 연구자는 각 국가의 직업 중 AI를 사용하는 직업에 대한 데이터와 각국이 보유한 부채 및 현재 금리 수준에 대한 데이터를 결합하여 상세한 지수를 구축했습니다. 목표는 AI에 의해 가장 많이 위협받는 국가가 또한 대응 능력이 가장 낮은 국가인지 확인하는 것이었습니다.

조사는 실제로 누가 인공지능을 만들고 누가 단순히 사용하는지를 매핑하는 것으로 시작되었습니다. 결과는 극명한 불균형을 보여주었습니다. 미국과 중국이 이 10개국 전체 경제 생산량의 거의 3분의 2를 차지하지만, 인공지능에 대한 민간 투자의 90%를 이 두 나라가 책임지고 있었습니다. 즉, 기술은 단 두 곳에서 만들어지고 있으며, 나머지 세계는 주로 이를 채택하기 위해 기다리고 있는 상태입니다. 놀랍게도 AI에 가장 많이 노출된 국가들이 반드시 AI를 만드는 나라는 아니었습니다. 영국, 미국, 독일, 프랑스는 높은 노출도를 보였는데, 이는 이들 국가의 노동자들이 곧 AI에 의해 업무 방식이 바뀔 가능성이 높음을 의미합니다. 반면, 거대한 AI 생산국인 중국은 농업이나 기초 노동 등 현재 자동화에 취약하지 않은 직종의 비중이 커서 노동력의 AI 노출도가 상대적으로 낮았습니다. 이러한 불일치는 세계의 주요 경제국 대부분이 기술의 창조자가 아니라, 다른 곳에서 개발된 기술을 채택하는 입장에서 AI를 경험하게 될 것임을 의미합니다.

연구는 또한 이 파괴적 혁신에 가장 많이 노출된 국가들이 재정적으로도 가장 취약하여, 충격을 완화할 자금이나 금리 여유가 없을 것이라는 특정 우려를 테스트했습니다. 데이터는 이 공포를 뒷받침하지 않았습니다. 한 국가의 노동자 노출도와 그 국가의 재정적 또는 통화적 여유 사이에는 명확한 연관성이 없었습니다. 예를 들어, 러시아와 브라질은 금리가 높고 부채가 적어 조처를 할 수 있는 여유가 많은 반이 ขณะ, 일본은 금리가 매우 낮고 부채가 높아 여유가 거의 없습니다. 영국과 독일처럼 AI에 가장 많이 노출된 국가들은 다양한 수준의 재정적 공간을 가지고 있지만, 노출도 자체가 그 국가가 약한지 강한지를 예측하는 척도는 되지 못했습니다. 또한 연구는 최근 AI에 집중적으로 투자한 국가들이 더 빠른 경제 성장을 보이는지도 살펴보았습니다. 결과는 '아니오'였습니다. 2018년부터 2025년까지의 데이터에 따르면, AI에 대한 높은 투자가 노동 생산성의 빠른 성장과 상관관계를 보이지 않았습니다. 이는 이러한 강력한 기술의 혜택이 나타나는 데 시간이 걸리거나, 혹은 투자 규모가 아직 명확한 효과를 보여줄 만큼 크지 않음을 시사합니다.

가장 중요한 발견은 인공지능이 성공적으로 경제 성장을 촉진한다면 어떤 일이 벌어질지를 묻는 시뮬레이션에서 나타났습니다. 연구자는 표준 경제 모델을 사용하여 성장의 상승이 각국의 부채와 금리에 미칠 결과를 계산했습니다. 이 시뮬레이션은 사람들이 오늘의 지출을 내일로 쉽게 바꾸지 않는다는 경제학의 일반적인 관점을 가정했습니다. 이 가정하에, 만약 AI가 경제 성장을 가속화한다면, 경제를 안정적으로 유지하는 자연 금리는 훨씬 더 빠르게 상승해야 합니다. 이는 고부채 국가들에게 어려운 상황을 만듭니다. 부채에 대한 이자율이 경제 성장보다 더 빠르게 상승하기 때문에, 두 요소 사이의 격차가 벌어지기 때문입니다. 부채가 통제 불능 상태로 치솟는 것을 막기 위해, 이들 정부는 훨씬 더 큰 재정 흑자를 기록해야 합니다. 즉, 현재 계획보다 더 많은 세금을 걷거나 지출을 줄여야 한다는 뜻입니다.

이는 저자가 '안정화 격차(stabilisation gap)'라고 부르는 역설을 만들어냅니다. 한편으로, 금리 상승은 중앙은행에 도움이 됩니다. 일본이나 유로존처럼 현재 금리가 매우 낮고 하한선에 가까운 국가들의 경우, 자연 금리의 상승은 경기 침체가 발생했을 때 금리를 인하할 수 있는 중요한 도구를 복원해 줍니다. 반면에, 이 동일한 금리 상승은 재정 측면에 타격을 줍니다. 일본, 미국, 이탈리아, 프랑스와 같이 부채가 높은 국가들에게는 수학적 변화가 예산 긴축을 요구하는 방식으로 작-용합니다. 중앙 시나리오에 따르면, 일본은 부채를 안정적으로 유지하기 위해 1차 재정 수지를 총 경제 생산량의 1.14%만큼 늘려야 하며, 미국은 0.78%만큼 늘려야 합니다. 만약 경제가 새로운 기술에 강력하게 반응한다면, 이 수치들은 훨씬 더 높아질 수 있습니다.

연구는 AI에 가장 많이 노출된 국가들이 현재 재정적으로 가장 제약받는 상태는 아니지만, 기술의 도래 자체가 제약을 강화할 수 있다고 결론지었습니다. 높은 부채를 가진 국가들은 AI에 가장 많이 노출된 국가들이기도 하며, 가장 큰 도전에 직면하게 될 것입니다. 이들은 AI가 가져오는 바로 그 성장이 기존 부채를 관리하는 것을 더 어렵게 만든다는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 비록 이 기술이 경기 침체에 맞설 수 있는 여지를 중앙은행에 제공할지라도 말입니다. 이 연구는 이러한 미래가 불가피하다고 주장하는 것이 아니라, 특정한 산술적 현실을 강조합니다. 즉, 인공지능이 성장을 끌어올린다면 금리 또한 그보다 더 많이 끌어올릴 것이며, 이는 고부채 정부가 어려운 선택을 하게 만들 것이라는 점입니다. 이 연구 결과는 AI 미래를 계획하는 것이 단순히 일자리와 생산성을 살피는 것을 넘어, 기술이 통화 정책과 공공 부채를 지배하는 이자율을 어떻게 재편할 것인지를 이해하는 과정임을 시사합니다.