전망치

이 장은 한국고용정보원 원고 양식으로 옮길 서술식 초안이다. 모든 수치는 아래 재현 패키지의 03_결과.ipynb 검증 셀로 원고와 대조하였다.

제1절 전망 개요

산업별 실질부가가치 전망은 두 시나리오로 제시한다. 기준 시나리오는 AI 확산이 기존 추세대로 진행되어 그 효과가 이미 중장기 전망에 반영된 경로이며, AI 확산 시나리오는 AI가 기준보다 빠르게 확산되어 산업별 생산성과 부가가치에 추가로 미치는 구조적 효과를 반영한 경로이다. AI 확산의 산업별 강도는 2025년 AI 수용도 조사(사업체 2,297개, 21개 업종)에서 업종 성장에 AI가 미치는 영향의 정도를 물은 문항(E4-1)으로 정하고, 특허(FindIP)·논문(OpenAlex) 정량 지표로 그 배분이 타당한지 확인하였다. 전산업 효과의 크기는 문헌의 AI 생산성 추정 범위에서 정하였다.

제2절 총량 전망

기준 시나리오에서 전산업 실질부가가치는 2025년 2,178조 원에서 2035년 2,609조 원으로 연평균 1.82% 증가한다. AI 확산 시나리오에서는 2035년 2,692조 원으로, 기준 대비 연평균 0.32%p 높은 2.14% 성장하며 수준으로는 83조 원(3.2%) 크다.

AI 확산의 총량 효과는 성숙기 AI 생산성 프리미엄의 크기(Λ) 가정에 따라 달라진다. 문헌의 AI 생산성 추정치가 넓게 분포하므로(보수적 추정 약 +0.1%p/년 ~ 낙관적 추정 약 +1.5%p/년), 본 전망은 그 중도인 2035년 전산업 평균 +0.5%p/년을 중심으로 하고 0.3·0.8을 민감도로 제시한다.

[표 1] 시나리오별 전산업 실질부가가치 전망

제3절 산업별 전망

AI 수용도 조사는 AI 영향의 정도를 ①매우 낮음부터 ⑨매우 높음까지 물었다. 영향의 방향은 묻지 않았으므로 중간값 ⑤는 '영향 없음'이 아니라 '보통'이며, 영향이 가장 작은 지점은 척도의 최저점 ①이다. 본 전망은 산업별 2040년 점수에서 최저점 1을 뺀 값을 AI 영향 강도로 보고, 이에 비례해 전산업 프리미엄을 산업에 배분하였다.

그 결과 AI 확산 효과는 정보통신 계열(출판·영상·방송·통신·소프트웨어·정보서비스)이 연 +0.62%p로 가장 크고, 교육서비스(+0.58%p), 의료·정밀·광학기기(+0.56%p), 전자부품·전기장비(+0.56%p), 식료품·음료·담배(+0.53%p)가 뒤를 잇는다. 반면 부동산·사업서비스(+0.44%p), 음식점·숙박(+0.43%p), 건설(+0.42%p), 문화·스포츠·수리(+0.40%p)는 상대적으로 작다. 상위와 하위의 차이는 약 1.6배로, AI가 특정 산업에만 효과를 내기보다 전 산업에 넓게 퍼지되 정보·지식 집약 산업에서 더 크게 나타나는 구조이다. 정보통신 계열이 가장 크다는 결과는 AI 기술이 컴퓨팅·정보 분야에 집중된다는 특허(상위 IPC G06N·G06F)·논문 증거와 일치한다.

[표 2] AI 확산 시나리오의 산업별 부가가치 프리미엄(상·하위, 2035년 연 %p)

신산업(69분류 세분): 반도체는 모산업(전자부품)의 AI 프리미엄(+0.56%p)을 이어받아 2035년 부가가치가 기준 228조 원에서 AI 확산 시 236조 원으로 커진다. 이차전지도 같은 프리미엄을 받으며, 조선(+0.50%p)·철강(+0.48%p)·택배(+0.46%p)·신재생에너지(+0.44%p)·건물/토목 건설(+0.42%p)이 뒤를 잇는다.

배분 기준점에 따른 민감도를 함께 점검하였다. 중간값 5를 기준점으로 쓰면 산업 간 차이가 최대 36배로 벌어지고(정보통신 +1.07%p, 문화 +0.03%p), 2025년 이후 점수 증가분만 쓰면 정밀기기·전자부품·식료품이 상위가 되고 정보통신은 중위로 내려간다. 어느 방식이든 전산업 효과는 +0.32%p로 같다.

제4절 취업계수 시사

AI 확산 시나리오에서 추가로 생기는 부가가치가 고용을 늘리지 않는다고 보면(고용 중립), 취업계수(취업자/실질부가가치)는 산업별 AI 프리미엄만큼 낮아진다. 2035년 기준 정보통신 −0.62%p/년, 교육서비스 −0.58%p/년, 건설 −0.42%p/년, 문화·스포츠·수리 −0.40%p/년이다. 이를 중심 가정으로 둔다.

조사의 매출·고용 증감 문항(E4·E5)은 2040년까지 대부분 업종에서 매출은 늘지만 고용은 줄 것으로 보았다. 이 응답으로 구한 업종별 고용 탄력성은 보건·사회복지를 제외하면 모두 0보다 작으므로, 고용 중립은 고용 측에서 보수적인 가정이다. 탄력성을 그대로 적용하면 취업계수 하락 폭은 섬유·가죽(−1.35%p/년), 비금속광물(−1.15%p/년), 자동차·기타 운송장비(−1.08%p/년), 교육서비스(−1.05%p/년)에서 크고, 보건·사회복지(−0.42%p/년)에서 작다. 다만 이 탄력성에는 고령화·생산 거점 이전 같은 AI 외 요인이 함께 담겨 있어 AI 효과를 과대평가할 수 있으므로 하방 민감도로 제시한다. 취업계수 변화는 노동수요(취업자) 전망 단계에서 기준 취업계수에 더해 적용한다.

제5절 유의사항

• 기준 시나리오는 보고서1의 2026년 10월 기준선 정비판(연 1.82%)이다. 정비 이전 기준 시나리오(연 2.13%)에 같은 AI 확산 층을 적용해도 기준 대비 차이는 +0.32%p로 같아, AI 확산 효과는 기준 수준에 강건하다. 다만 기준 시나리오의 장기 성장은 보고서1의 잠재성장률 가정(1.8%)에 의존한다.
• 산업 배분은 척도 최저점을 기준점으로 한 방식이며, 기준점에 따라 산업별 수치가 달라진다. 전산업 효과의 크기(Λ)는 중심 +0.5%p/년으로 두되 문헌·설문 근거에 따라 조정할 수 있다.
• 취업계수 변화의 중심은 고용 중립이며, 설문 탄력성을 적용한 값은 하방 민감도이다.
• 값은 총부가가치(GVA, 산업별 실질부가가치의 합)이며 GDP와 다르다. 연쇄가중 실질값의 가법성 근사오차가 있다.