한국은 지난해 65세 이상 인구 비중이 전체의 20%를 초과하며 초고령 사회로 진입했다. AI 도입이 부족한 노동력을 보완하면서 한국 경제성장 잠재력을 크게 이끌어낼 수 있는 것으로 분석됐지만, 이로 인한 대기업과 중소기업의 생산성 격차, 노동자 일자리 감소 등 국민적 빈부 격차 문제가 발생하면서 이를 해소를 위한 조세정책을 강구해야 할 때라는 지적이 나왔다.

한국세법학회(회장 박훈)는 20일 오후 서울 중구에 소재한 전국은행연합회 2층 국제회의실에서 중국법학회 재세법학연구회와 함께 `25년 한·중 국제학술대회를 개최했다.

제3주제 ‘소득 및 자산격차의 현황과 세제의 대응’이라는 주제 하에서 ‘AI의 경제적 영향과 빈부 격차 해소를 위한 조세정책’을 발표한 노미리 동아대 법학전문대학원 교수는 “한국 기업활동 통계조사 결과, 한국 기업의 AI 사용자 비중은 `17년 1.4%에서 `22년 4.3%로 증가했고, `23년 IBM 조사에 의하면 한국 대기업의 약 48%가 AI를 도입했으며 이는 전세계 대기업이 도입한 수치보다 높다”면서 한국이 AI 도입에 있어 선두주자임을 먼저 언급했다.

AI 도입은 일자리 감소, 근로소득세수 감소, 빈부격차 심화 가능성이 있다. 다만 한국처럼 빠르게 고령화되는 국가의 경우 AI가 노동력을 보완하고 생산성을 증대시키며 의료서비스 개선 등 잠재력을 지니고 있어 중요한 의미를 갖는다.

노 교수에 따르면 AI 도입은 한국경제 생산성을 1.1~3.2%, GDP를 4.2~12.6% 상승시킬 수 있는 성장 잠재력을 가지고 있는 것으로 나타났다. AI를 도입하지 않는다면 한국 GDP는 노동감소로 인해 2023~2025년동안 16.5%가 감소할 것으로 예상되지만 AI가 도입되면 감소폭을 5.9%로 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석됐다.

특히 한국 기업의 AI 도입에 따른 생산성 증대 효과는 대기업과 업력이 긴 기업에서 두드러지게 나타났는데, AI보완도가 낮은 직종에 종사하는 개별 국민은 임금이 낮아지거나 일자리를 상실할 수 있기 때문에 이로 인한 빈부격차를 해소하기 위해 조세정책을 강구해야 한다고 강조했다.

AI로 수행가능한 업무가 해당 직업에 얼마나 집중돼 있는지를 나타내는 ‘AI 노출지수’를 살펴보면, 고학력.고소득일 수록, 여성이 남성보다, 저연령이 고연령보다 AI 노출지수가 높은 직업에 많이 종사하는 것으로 나타났다. 다만 고소득 직업군은 AI 노출지수가 높지만 AI 보완지수(대체위험으로부터 보호받는 정도)가 함께 높아져 AI에 의해 대체되기 보다 AI 활용으로 생산성이 향상될 가능성이 높은 것으로 나타났다.

AI로 인한 노동시장의 변화를 살펴보면, AI로 인해 노동 수요가 감소할 수 있으나 일부만 자동화되는 것이고, 상품이나 서비스 수요가 충분한 경우 생산성 향상으로 인한 소비자 수요 증가로 궁극적인 임금 인상이 이루어질 수 있다. 또, AI 노출도가 높은 직업군에 속할수록 직업군 내 임금 불평등이 크게 감소한 것으로도 나타났다. 다만 AI 노출도가 낮은 직업군은 임금 불평등이 심화됐다.

그렇다면 AI 도입으로 노동소득이 실제로 감소했을까. AMECO의 `24년도 자료에 따르면 대부분의 OECD 국가는 AI 도입 이후에도 총국민소득에서 노동소득의 비중이 안정적으로 유지된 것으로 나타났다. `95년 노동소득 비중이 70~90% 사이였는데, `21년도에도 비슷한 수준을 유지했다. 반면 미국은 총국민소득에서 노동소득이 차지하는 비중이 감소하는 경향을 보였다.

◆ 빈부격차 해소를 위한 조세정책은?

노 교수는 빈부 격차 해소를 위해 사회보장제도와 조세정책을 활용할 수 있다고 설명했다. 사회보장제도는 보편적 기본소득의 도입, 실업급여 강화 등이 있으며 조세정책으로는 근로장려세제와 같은 임금보조금 정책 강화가 있다.

기본소득은 고용 유무와 무관하게 최소한의 소득을 보장하는 사회제도이기 때문에 저임금 근로자의 노동시장 참여를 크게 감소시킬 위험이 있어 적정한 ‘근로유인’을 함께 고려해야 한다. 이에 조건 없이 일률적 지급되는 기본소득을 도입하는 것보다 실직자의 재취업과 연계되는 정책을 보완해 활용해야 한다고 강조했다.

‘로봇세’ 신설과 ‘자본소득세’ 강화도 언급됐다. 현재로서는 로봇세 도입에 반대하는 견해가 다수다. 그동안 단순 기계작업하는 로봇에는 과세하지 않았는데 AI 로봇에 대해 과세하는 정당성이 없고, 사회적 합의가 이루어져야 하는 등 여러 문제가 존재한다.

이에 자본소득세 강화인 소액주주의 상장주식 양도차익에 대한 과세로 재원 확보 방안을 고려할 수 있다고 언급했다. 노 교수는 현 정부가 배당활성화를 위해 제도 개편을 추진하겠다고 밝힌 만큼, 상장주식 양도차익에 대한 과세방안을 검토했다고 설명했다. 

상장주식 양도차익 과세방안으로는 대주주 범위를 지속 확대하거나, 소액주주 상장주식 양도차익에 대해 비과세에서 과세로 전환하는 방안 두 가지가 있다. 다만 소액주주의 상장주식 양도소득세에 관한 연구 결과가 상당수 축적돼 있음에도 불구하고 예측 전망이 상이하므로 신중한 검토가 필요하다고 덧붙였다.

이어 우리나라도 일본처럼 조세형평성 차원에서 장기적으로는 상장주식 및 비상장주식의 양도차익, 이자소득과 배당소득에 대해 동일한 세율을 적용하는 방안을 고려해야 할 것이라고도 말했다.

그러면서 현재 지적되고 있는 근로장려세제와 실업급여의 문제점을 보완해 향후 AI 상용화로 인한 빈부 격차를 해소하는데 적절하게 활용될 수 있기를 바란다고 밝혔다. 실업급여는 고용보험 가입대상이 제한적이고, 구직급여의 하한액과 최저임금 간의 격차가 근소하며, 실업급여 수급 시 소득활동을 허용되지 않는다는 문제점이 있다고 언급했다.

한편 이날 등위 중산대학교 법학원 부교수는 ‘디지털 지능 시대 빈부격차에 대한 조세법적 대응’을 발표했다.