숫자가 먼저 말하는 장면

대한민국 경제를 한 문장으로 요약하면 “성장은 낮고(저성장), 환율은 높고(원화 약세), 청년은 노동시장 바깥에서 멈춰 있는 사람이 늘어난다” 쪽에 가깝다. 이 셋은 서로 따로 놀지 않고, 같은 퍼즐 조각처럼 맞물려 돌아간다.

먼저 성장이다. 한국은행은 2025년 성장률을 1.0%, 2026년을 1.8%로 제시했다. 경제협력개발기구는 2025년 1.0%로 둔화한 뒤 2026~2027년에 2.1%로 회복될 것으로 본다. 국제통화기금의 최신 국가 요약 페이지에서도 2026년 한국 성장률 전망치가 1.9%로 잡혀 있다. 한마디로 “회복한다 해도 체감이 확 올라가는 속도는 아니다”에 가까운 숫자들이다.

다음은 고용이다. 2026년 1월 고용동향 자료를 보면, 전체 15세 이상 고용률은 61.0%로 전년과 같고(겉으로는 ‘안정’에 가깝다), 실업률은 4.1%다. 그런데 청년(15~29세)은 다른 그림이다. 청년층 ‘쉬었음’(경제활동을 하지 않으며, 특별한 사유 없이 그냥 쉰다고 답한 집단)은 2026년 1월 46만 9천 명(469천 명)으로 전년 대비 3만 5천 명 늘었다. 같은 달 전체 ‘쉬었음’은 278만 4천 명(2,784천 명)이고, 전년 대비 11만 명 증가다.

여기서 핵심은 ‘쉬었음’이 실업률에 잘 잡히지 않는다는 점이다. “일을 할 수 있고, 일할 의사가 있을 수도 있는데” 조사에서 ‘구직활동’을 하지 않으면 실업자가 아니라 비경제활동인구로 분류된다. 그래서 노동시장 체감 한파는 실업률만 보면 과소평가되기 쉽다. 이걸 보완하려고 ‘고용보조지표(확장실업률 성격)’를 같이 보는데, 2026년 1월 전체는 10.1%, 청년층은 16.6%로 제시된다. “청년은 아직 줄 서서 기다리는 중”이라는 의미가 숫자로 찍힌다.

저성장이 ‘신입자리’부터 잘라내는 방식

저성장 국면에서는 기업이 사람을 뽑을 때 두 층이 먼저 흔들린다. 첫째는 “당장 돈이 새는 구멍을 메우는 데 급한 업종/기업”. 둘째는 “미래를 보고 투자해야 하는데 불확실성이 커서 일단 멈추는 업종/기업”이다. 둘 다 공통적으로 신규 채용, 그중에서도 신입·주니어를 먼저 줄이기 쉽다. 신입은 ‘비용(교육, 적응, 리스크)’이 먼저 보이고 ‘수익(전환, 생산성)’은 나중에 보이기 때문이다. 이 논리는 시대가 바뀌어도 잘 안 바뀐다.

이 구조가 한국에서는 더 강하게 작동하는 측면이 있다. 경제협력개발기구는 한국의 성장·물가·고용 전망을 설명하면서, 노동시장에서는 여성·고령층의 참여 확대가 고용을 떠받칠 것으로 본다. 즉 “전체 고용이 무너지지 않는 힘”은 존재한다. 그런데 그 힘이 ‘청년 신규 진입’ 문제를 자동으로 해결해주진 않는다. 고령층·경력층 쪽에서 고용이 늘거나 유지되는 동안, 청년층은 “첫 단추를 끼우는 단계”에서 길이 좁아질 수 있다.

이때 통계는 종종 착시를 만든다. 전체 고용률이 견조하면 “시장은 괜찮은데 청년만 유난” 같은 framing이 나오기 쉽다. 하지만 ‘청년은 신규 진입 집단’이라서, 채용이 조금만 얼어도 숫자가 바로 튄다. 반대로 경력 집단은 기존 일자리에 앉아 있으면, 채용이 얼어도 당장 ‘실업’으로 크게 안 보일 수 있다. 그래서 저성장의 충격은 ‘사다리의 맨 아래’부터 먼저 끊는다.

고환율이 “버티기 모드”를 고정시키는 메커니즘

고환율(원화 약세)은 보통 “수출 좋지 않나?” 같은 한 줄 해석으로 끝나기 쉽다. 실제로 환율 상승이 일부 수출기업 실적에 긍정일 수는 있다. 하지만 이게 국내 전체를 ‘좋게’ 만들지는 않는다. 특히 환율이 오래 높게 머물면, 수입물가·원자재·에너지 비용이 생활물가와 기업 비용구조에 침투한다.

한국은행은 원/달러 환율이 높은 수준(당시 약 1,470원대)에서 장기간 유지되면 물가가 기존 전망을 웃돌 수 있다고 언급했다. “환율이 높으면 금리를 함부로 못 내린다”는 제약도 생긴다. 환율이 물가를 밀어 올리면 통화정책은 완화로 뛰기 어렵고, 그 결과 경기는 ‘확 꺾이지도 확 튀지도 않는’ 버티기 모드에 머물기 쉽다.

환율이 왜 오래 높게 유지되나도 중요하다. 한국은행의 설명을 요약하면 이렇다. 외화가 ‘아예 없는’ 위기형 상황이라기보다, 외화자금 조달 시장(스왑 등)에서는 달러 유동성이 비교적 넉넉한데도 현물환 시장에서는 달러 수요가 강해 환율이 높은 수준에 머무는 “시장 간 미스매치”가 나타났다는 것이다. 이 미스매치의 배경으로 한국은행은 글로벌 달러 강세(달러 인덱스), 일본 엔화 약세 같은 대외 요인뿐 아니라, 국내 거주자의 해외증권투자 확대 같은 자본 흐름을 구체적으로 든다. 예컨대 2025년 1~11월 경상수지 흑자(1018억 달러)와 별개로, 해외증권투자(1294억 달러)·직접투자(268억 달러) 같은 대규모 대외투자 흐름이 있었다는 식이다.

여기에 금리 격차가 겹치면 더 단단해진다. 미국과의 금리 차가 커지면(Reuters는 2026년 초 한·미 금리차가 2%p 수준까지 벌어졌다고 전한다) 달러 자산 선호가 강해지고, 국내에서 달러 수요가 더 커질 수 있다. 이런 환경에서는 기업이 투자·채용에 공격적으로 나서기보다 “현금흐름 관리 + 리스크 축소”로 기울기 쉽고, 그 첫 번째 희생양이 ‘신입 채용’이 되는 경우가 많다.

‘쉬었음’이 폭증하는 진짜 구조

‘쉬었음’은 말이 좀 얄밉다. 쉬고 싶어서 쉬는 것처럼 들리기 때문이다. 하지만 통계 용어로서 ‘쉬었음’은 “육아·가사·질병·학업 같은 뚜렷한 사유”도 없고, “구직·취업준비·교육훈련 참여”도 하지 않는 상태를 뜻한다. 중요한 건 이것이 ‘게으름’이 아니라 “행동이 멈춘 상태”라는 점이다.

공식 통계로 보면, 2026년 1월 비경제활동인구 중 ‘쉬었음’은 278만 4천 명이고(전년 대비 +11만 명), ‘취업준비자’는 60만 명(전년 대비 -2만 8천 명)이다. “취업준비가 줄었네, 좋아진 거 아냐?”로 읽으면 위험하다. 취업준비가 줄었다기보다 준비 단계에서 아예 ‘멈춤’으로 넘어간 사람이 늘었다는 해석도 가능하기 때문이다.

청년층을 보면 이게 더 선명해진다. 비경제활동인구 중 15~29세 ‘쉬었음’은 46만 9천 명이고, 그중 20~29세만 따로 떼면 44만 2천 명으로 전년 대비 4만 6천 명 늘었다(증가율 11.7%). “첫 일자리”가 늦어질수록 ‘쉬었음’이 늘어날 가능성이 커진다는 뜻이기도 하다.

한국은행의 청년 분석은 이 ‘멈춤’이 어떤 사람에게서 더 쉽게 나타나는지를 구체적으로 보여준다. 청년 미취업 상태를 ‘구직’, ‘인적자본 투자(교육·훈련 등)’, ‘쉬었음’으로 나눠 보면, 초대졸 이하 집단이 4년제 대졸 이상보다 ‘쉬었음’일 확률이 더 높게 나타난다(예: +6.3%p). 또 진로적응도가 낮을수록 ‘쉬었음’ 확률이 높고(+4.6%p), 미취업 기간이 길어질수록 ‘쉬었음’으로 넘어갈 확률이 커지며(미취업 1년 증가 시 ‘쉬었음’ +4.0%p, ‘구직’ -3.1%p), 장기화될수록 악화가 가속된다는 분석도 있다.

여기서 자주 나오는 오해가 “청년이 눈높이가 높아서 쉰다”라는 말이다. 한국은행은 이 해석을 정면으로 반박한다. ‘쉬었음’ 청년의 유보임금(최소한 이 정도는 받아야 일하겠다는 임금)이 아주 높지 않고(평균 3.1천만 원 수준), 선호 기업도 ‘중소기업’ 응답 비중이 높게 나타나는 등, 눈높이만 탓하기 어렵다는 결과를 제시한다.

또 하나 중요한 변화는 ‘희망의 꺼짐’이다. 한국은행 블로그 분석에 따르면, 청년 ‘쉬었음’ 증가의 상당 부분은 “취업을 희망하지 않는” 쪽에서 발생했다. 2019년 연평균 기준으로 ‘취업 희망하지 않음’ 집단이 28.7만 명이었는데, 2025년 1~11월 평균은 45.0만 명으로 늘었다는 식의 흐름이다. 이건 “일자리가 없어서 못 들어간다”를 넘어, “어차피 안 될 것 같아서 조건반사처럼 멈춘다”가 늘어나는 쪽으로 읽힌다.

AI가 ‘신입’을 지우는 방식은 단일 원인이 아니다

“AI가 신입을 지운다”는 말은 자극적이다. 자극적인 말일수록 한 방에 설명하고 싶어지지만, 실제로는 여러 층이 겹친다. 중요한 건 ‘AI만’이 아니라 “저성장·고환율·채용 구조 변화 위에 AI가 올라타는 방식”이다.

먼저, AI가 어디에 강한가부터 보자. 경제협력개발기구는 AI가 비정형적이지만 인지적 성격이 강한 업무에서 진전이 크고, 노출이 큰 직업이 IT·사무·관리·전문직 같은 화이트칼라에 많다고 정리한다. 다만 “노출이 크다 = 곧바로 일자리가 사라진다”는 등식은 성립하지 않고, 지금까지 OECD 국가 전체로는 AI 때문에 고용이 크게 무너진다는 강한 증거는 제한적이라고도 말한다.

그런데 총량이 안 무너져도 ‘입구’는 좁아질 수 있다. 이 지점에서 두 개의 연구가 서로 다른 각도에서 같은 불안을 건드린다.

첫째는 “AI가 주니어에게 불리하게 작동할 수 있다”는 관측이다. 스탠퍼드 디지털경제랩의 2025년 말 보고서는, AI 노출이 큰 직업에서 특히 초기 경력(예: 22~25세) 고용이 상대적으로 더 나빠지는 패턴이 나타났고, 기업·시점 충격을 통제한 뒤에도 가장 노출이 큰 직업군에서 젊은 층 고용이 상대적으로 16% 하락했다는 식의 결과를 정리한다. 이 보고서는 조정이 임금보다 고용(채용·인력 규모)에서 더 먼저 보일 수 있다고도 말한다.

이 연구가 제시하는 메커니즘은 직관적이다. AI는 ‘코드화된 지식’(학교에서 배운 것, 문서화된 것, 디지털로 저장된 것)을 활용한 업무를 더 쉽게 대체할 수 있지만, 경험으로 쌓이는 암묵지(현장에서만 아는 감각)는 상대적으로 덜 대체할 수 있다. 그래서 “코드화 지식 비중이 큰 신입 업무”가 먼저 자동화 압력을 받는다는 설명이다.

둘째는 “그 해석이 너무 성급할 수 있다”는 반론이다. 2026년 1월 Economic Innovation Group의 글은, AI 때문에 신입이 줄었다는 서사가 타이밍상 무리일 수 있다고 비판한다. 이 글은 AI 노출이 큰 직업의 채용공고 하락이 2022년 봄부터 시작돼(챗봇 대중화 이전) 이미 고용 감소의 씨앗이 뿌려졌고, 뒤늦게 ‘신입 연령대’에서 통계적으로 크게 보이는 현상이 “채용 동결 + 연령대 코호트 효과(새로 들어오는 사람이 없으면 22~25세 구간이 기계적으로 줄어든다)”일 수 있다고 주장한다. 또한 이 하락이 금리 인상기와 맞물린 거시 충격(자본비용 상승)에 더 잘 맞을 수 있다고도 말한다.

둘 중 무엇이 맞나? 결론부터 말하면 “아직 한 방으로 단정할 단계는 아니다” 쪽이 정직하다. 다만 둘을 합치면, 오히려 더 현실적인 결론이 나온다. AI는 ‘원인’이기도 하지만 ‘증폭기’이기도 하다는 것이다. 거시가 나빠지면 원래도 신입 채용이 줄어드는데, AI는 그 줄이는 결정을 더 쉽게 정당화한다. “사람 뽑아서 가르치느니 툴 깔자”라는 문장이 조직에서 훨씬 빠르게 통과된다.

여기에 현장 연구가 한 조각을 더 얹는다. NBER의 대규모 고객센터 데이터 분석 연구는 생성형 AI 도구를 쓰면 시간당 처리 건수 기준 생산성이 평균 14% 오르고, 특히 초보·저숙련은 34% 개선된다고 보고한다. 이 결과를 “신입이 더 유리해진다”로 읽을 수도 있다. 하지만 “초보도 AI로 빨리 상향평준화된다”는 건 반대로 “그렇다면 초보를 많이 뽑을 필요가 줄어든다”로도 번역된다. 즉 AI는 신입에게 ‘도움’이 될 수 있지만, 동시에 신입 ‘총량’에는 불리하게 작동할 수 있다는 양면성을 가진다.

한국의 맥락에서 이 양면성은 더 날카로워진다. 한국은행은 ‘쉬었음’ 청년 증가 요인으로 AI 기반 기술변화와 기업의 경력직 선호 같은 구조 변화를 함께 언급한다. OECD의 한국 노동시장 AI 보고서도, 한국에서 전통적 AI 노출이 정규·상용 중심의 고용 성장에 부정적 연관을 보일 수 있고, 그 영향이 청년층을 포함한 일부 집단에 더 집중될 수 있다고 정리한다. “거시적 버티기 모드 + 경력 선호 + AI 도입”이 동시에 있으면, 신입이 설 자리는 그냥 얇아진다.

구조를 다시 움직이려면 무엇을 봐야 하나

앞으로가 더 중요하다. 전망을 보면 성장률은 2026년에 다소 올라갈 것으로 보이지만(기관별로 약 1.8~2.1% 범위), 불확실성(대외 통상환경, 반도체 사이클 등)은 남아 있다. 환율은 한국은행이 “위기 과장”을 경계하면서도, 고환율이 오래가면 물가·내수·중소기업 부담이 커질 수 있다고 경고한다. 즉 환율은 너무 낙관하기도, 너무 공포에 떨기도 어려운 변수다.

청년 ‘쉬었음’ 문제는 단기 처방(지원금, 단기 인턴 확대)만으로는 해결이 어렵다. 왜냐하면 ‘쉬었음’의 핵심은 실업 그 자체보다 “미취업 기간이 길어질수록, 구직에서 쉬었음으로 넘어갈 확률이 커지는 경로 의존성”에 있기 때문이다. 그래서 중요한 정책 포인트도 “멈추기 전에 다시 움직이게 만드는 장치”에 가깝다. 한국은행 이슈노트는 초대졸 이하 청년층을 노동시장으로 유인하는 데 더 집중하고, 진로상담·적응력 지원, 그리고 중소기업 근로여건 개선 같은 구조적 개선을 제안한다.

기업 쪽에서도 선택이 있다. AI를 비용 절감용 칼로만 쓰면, 신입 사다리가 끊기고 몇 년 뒤엔 ‘경력자도 씨가 마르는’ 역설이 온다. 지금 줄어든 건 사람 수가 아니라 경험이 쌓이는 통로일 수 있다. 그 통로를 유지하려면, AI로 대체되는 코어 작업(문서 초안, 기초 분석, 반복 상담)을 신입에서 완전히 떼어내는 게 아니라, “AI+신입” 조합으로 더 빠르게 숙련시키는 훈련 설계를 해야 한다. AI가 초보 생산성을 크게 끌어올릴 수 있다는 실증 연구는, 이런 설계가 가능하다는 신호이기도 하다.

결국 이 이슈의 본체는 “청년이 쉬었다”가 아니라 “사다리가 끊겼다”에 가깝다. 저성장과 고환율은 기업을 버티기 모드에 고정시키고, 그 모드에서 가장 먼저 줄어드는 게 신입 채용이며, AI는 그 결정을 더 ‘합리적으로’ 보이게 만드는 도구가 된다. 그러니 해법도 한 단어(‘AI 탓’, ‘MZ 탓’, ‘눈높이 탓’)로 끝나지 않는다. 숫자가 보여주는 건 이미 복합 원인이고, 구조는 늘 복합 처방을 요구한다.

Reference

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• 경제협력개발기구, OECD Economic Outlook (Korea, 2025 Issue 2 / snapshot) (한국 성장률 전망).
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• 국가데이터처(고용동향) 2026년 1월 고용동향 (비경제활동·쉬었음·고용보조지표 포함).
• 한국은행, BOK 이슈노트 ‘쉬었음’ 청년층의 특징 및 평가 (정의·결정요인·유보임금 등).
• 한국은행, 블로그 쉬고 있는 청년들, 일자리 눈높이 탓일까? (취업희망 여부·학력별 추세, 미취업 기간 효과).
• 한국은행, 블로그 Why Is the KRW Weakening… (환율 미스매치·자본흐름·해외투자 요인).
• Reuters, “South Korea central bank sees upside inflation risk with a weaker won” (환율-물가 리스크).
• Reuters, “BOK’s Rhee says recent dollar-won levels do not reflect economic fundamentals” (한·미 금리차, 원화 약세 배경).
• Reuters, “Bank of Korea says wary of FX volatility on trade war risks” (대외 리스크·정치 불확실성과 환율 변동성).
• 경제협력개발기구, Artificial Intelligence and the Labour Market in Korea (AI 노출·고용/임금 분배효과, 한국 증거).
• NBER Working Paper 31161, “Generative AI at Work” (생성형 AI 도입의 생산성 효과, 초보 집단의 개선 폭).
• Stanford Digital Economy Lab, “Canaries in the Coal Mine?…” (AI 노출 직업군에서 초기경력 고용 둔화 패턴과 해석).
• Economic Innovation Group, “Looking for the Ladder: Is AI Impacting Entry-Level Jobs?” (타이밍·채용공고 기반 반론, 거시 충격 설명).
• ILO, Generative AI and Jobs: A global analysis… (업무 자동화 vs 보완, 직업 노출 개요).