수정하기 - AI로 인해 발생하는 임금 하락 위험을 사회안전망에서 보완할 수 있을까?

닉네임

비밀번호

제목

내용 [이미지 업로드는 권한이 있는 사람만 가능. 하단 카톡으로 연락]

AI가 일터에 빠르게 확산되면서 반복적이고 규칙 기반인 업무가 자동화되고, 이로 인해 전통적 직종에서 임금 하락 압력이 커질 가능성이 제기됩니다. 임금 하락은 노동자 개인의 삶의 질 저하를 넘어 소비 위축, 소득 불평등 심화, 사회 불안 요소로 작용할 수 있으므로, 사회안전망 차원에서 적극적으로 보완책을 강구할 필요가 있습니다. 다음에서는 주요 보완 수단과 정책 설계상의 고려사항을 중심으로 살펴보겠습니다.    1. 실업급여 및 고용보험 강화       기존의 실업급여 체계를 확대·강화해 자동화 여파로 일자리를 잃은 노동자에게 보다 안정적인 소득을 보장해야 합니다. 이를 위해       1) 지급 기간 및 금액의 상향 조정,       2) 근로 이력·고용 형태에 무관한 보편적 적용(예: 프리랜서·플랫폼 노동자 포함),       3) 재취업 지원 서비스(직업 상담, 취업 알선, 면접 준비 등) 연계 등으로 혜택의 실질적 효과를 높일 수 있습니다.    2. 소득 하방 보호를 위한 ‘임금보험(Wage Insurance)’ 도입       자동화로 저숙련·중숙련 노동자의 임금이 낮은 직종으로 전환될 경우 발생하는 소득 격차를 메우는 임금보험 제도를 도입할 수 있습니다.       – 근로자가 이전 직종의 임금 대비 낮아진 임금을 수급 조건에 맞춰 일정 기간 보전하고,       – 기술 습득·재교육 과정을 수강할 때 추가 지원금을 지급함으로써 노동 전환에 따른 소득 손실과 재취업 장벽을 동시에 완화합니다.    3. 평생학습과 재교육·전직 지원 확대       AI 시대에는 업무 환경과 요구 역량이 빠르게 바뀌므로, 공교육·직업훈련·성인교육을 연결하는 평생학습 체계를 강화해야 합니다.       1) 교육 바우처 제도로 개인이 원하는 분야의 재교육 프로그램을 선택하도록 지원,       2) 기업 내 직무 재훈련(cost-sharing 형식) 세제 인센티브,       3) 지역 거점형 디지털 직무 교육 센터 설립 등이 중요합니다.       이 과정에서 교육의 질 보장, 교육 후 취업 연계 시스템 구축, 소득 보전 장치(출석·성취 장려금)도 함께 마련해야 합니다.    4. 보편적 기본소득(UBI) 또는 최소소득 보장 제도       자동화 충격이 특정 계층을 넘어 광범위하게 발생할 가능성을 고려할 때, 최소한의 기본소득을 보장해 불안정 고용·저임금 상승 위험을 완화하는 방안도 검토할 수 있습니다.       – UBI는 모든 국민에게 무조건적·정기적으로 일정 금액을 지급함으로써 임금 하락기의 소비 안전판 역할을 합니다.       – 보다 재정 부담이 적은 ‘선택적 기본소득’(저소득·재취업 중인 노동자 대상) 모델 역시 충분한 효과를 거둘 수 있습니다.    5. 사회서비스 확대 및 돌봄 인프라 강화       임금이 하락하면 가계 부담이 커지는 교육·의료·돌봄 비용을 사회가 분담함으로써 실질 가처분 소득 하락을 완화할 수 있습니다.       1) 유·초·중등 교육 무상화 확대,       2) 보육·요양 서비스 지원 강화,       3) 공공 의료체계 투자 확대 등을 통해 가계 지출 증가를 일차적으로 예방합니다.    6. 재원 조달ㆍ세제 개혁       AI·로봇 도입으로 생산성이 높아진 기업에 부과하는 ‘<a href='https://sangseek.com/sangseeks/디지털세/ko'>디지털세</a>’ 또는 ‘로봇세’ 도입을 통해 재원을 확보할 수 있습니다. 이와 함께       – 누진적 소득세·재산세 강화,       – 환경세·탄소세 등 새로운 외부 불경제 과세 확대,       – 상속세·증여세 실효성 제고 등을 통해 조세 부담을 보다 공평하게 분배함으로써 사회안전망 재원을 안정적으로 마련해야 합니다.    정책 설계 시 유의사항    1) 대상·시기·지급 수준의 정밀한 조율: 과도한 급여 수준은 재정 부담을 가중시키고 노동 유인을 저해할 수 있으므로, 노동시장 구조 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/변화 예측/ko'>변화 예측</a>을 바탕으로 단계적·탄력적으로 설계해야 합니다.    2) 포용적 거버넌스 구축: 정부, 노동조합, 기업, 시민사회가 참여하는 거버넌스를 마련해 현장의 피드백을 정책에 반영하는 구조가 필요합니다.    3) 디지털 전환과 병행한 재정 지속가능성 확보: 자동화에 따른 세원 감소 위험을 최소화하기 위해 디지털 경제 과세 체계를 국제적으로 조율하고, 장기적 재정 전망을 세심히 관리해야 합니다.    결론적으로, AI로 인한 임금 하락 위험을 완전히 제거할 수는 없지만, 사회안전망의 다층적·통합적 보완을 통해 위기에 처한 노동자의 소득 안정과 재취업 기회를 확보할 수 있습니다. 이를 위해서는 전통적 고용보험·실업급여 기능의 강화, 임금보험 및 최소소득 보장 제도 도입, 평생학습 기반 구축, 보편적 서비스 확대, 재정·세제 개혁을 유기적으로 결합하는 종합적 접근이 필수적입니다. 이러한 제도적 보완은 AI 시대에도 국민의 경제적 불안을 최소화하고, 노동시장의 포용성과 역동성을 높여줄 것입니다.