S&P 500이 23% 오르는 동안 미국 정규직 고용 비율은 82.6%로 팬데믹 회복기 이후 최저를 기록했다. AI가 기업 이익률을 확대하는 동시에 화이트칼라 채용을 줄이면서, 주가와 현실 경제 사이 괴리가 커지고 있다.
S&P 500이 2년 만에 23% 오르는 동안, 정규직 고용 비율은 팬데믹 회복기 수준인 82.6%로 내려앉았다. 일자리 숫자는 늘었지만 질이 나빠지고 있다. AI가 기업 이익을 끌어올리는 동시에 화이트칼라 채용을 줄이는 시대의 역설이다.
2026년 미국 증시는 걱정이 없어 보인다. S&P 500은 트럼프 2기 출범(2025년 1월) 이후 23% 넘게 올랐다. AI 인프라 지출, 강한 기업 실적, 감세·규제 완화 기대가 주가를 밀어올렸다. 그러나 고용 지표 한 꺼풀을 벗겨내면 다른 그림이 보인다. 미국 근로자 중 정규직 비율이 팬데믹 회복기 이후 최저 수준으로 떨어졌다.
4월 고용 보고서는 표면적으로 견조했다. 일자리는 늘었고 실업률은 여전히 역사적 저점 근처다. 하지만 미국 노동통계국(BLS) 데이터에 따르면 현재 미국 취업자 중 정규직 비율은 82.6%에 불과하다. 나머지 17.4%는 파트타임이다. 이는 코로나 회복기 이후 가장 낮은 정규직 비율이다.
단순히 숫자가 줄었다는 게 문제가 아니다. 방향성이 문제다. 정규직이 줄고 파트타임이 늘면, 소비력이 약해진다. 정규직 근로자는 더 많이 소비하고, 대출을 받고, 주택을 구입한다. 파트타임 근로자는 지출을 줄인다. 이 전환은 보통 1~2분기 후 소비 지출 둔화로 나타난다.
이 노동 시장의 변화는 미국 기업들이 AI로 업무 자동화를 가속화하는 시점과 맞물린다. 마이크로소프트, 알파벳, 아마존은 최근 2년간 수천억 달러를 AI 인프라에 투자했다. 투자자들은 그 성과를 주가로 보상했다.
하지만 생산성 향상에는 노동 대체가 따른다. AI는 현재 행정 직원, 고객 서비스, 코딩, 마케팅 기능을 대체하거나 인력 채용을 줄이고 있다. 아직 대규모 해고로 이어지지 않더라도, 고임금 정규직을 많이 창출하던 화이트칼라 산업에서 신규 채용 속도가 눈에 띄게 늦어졌다.
"AI 인프라 지출은 급증하고, 기업 이익률은 확대되고, 증시는 사상 최고치에 근접하고 있다. 그런데 정규직 고용 비율은 하락하고 있다. 이 괴리는 투자자들이 주목해야 할 신호다."
물론 모든 것이 암울한 건 아니다. 고령화로 인해 유연 근무를 선호하는 근로자가 늘었고, 학생 고용과 긱 이코노미가 통계를 왜곡하는 구조적 요인도 있다. 현재 상황은 2020년 팬데믹 충격 같은 급격한 붕괴가 아니라 점진적 침식에 가깝다.
그러나 정규직 비율이 82.6%로 내려온 것은 의미 있는 저하다. 소비 지출이 강한 경제를 유지하려면 정규직 일자리가 그 기반이 돼야 한다. 지금처럼 주가는 오르고 고용 질은 나빠지는 구도가 계속된다면, 그 간극은 어느 시점에 기업 실적과 소비 수요로 수렴될 가능성이 있다.
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한국 자산운용사가 미국 ETF 회사를 인수한다. 월스트리트가 고개를 갸웃했다. 7년 뒤 글로벌X 운용자산은 50조 원을 넘었다.
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정규직 비율은 고용의 질을 나타내는 지표입니다. 정규직 근로자는 파트타임 근로자보다 더 많이 소비하고, 대출을 받으며, 소비 경제를 떠받칩니다. 이 비율이 내려오면 1~2분기 후 소비 지출 약화로 이어질 수 있습니다.
코로나 팬데믹 회복기(2021~2022년) 이후 가장 낮은 수준입니다. 팬데믹 이전 건강했던 노동 시장에서는 85% 이상이 정규직이었습니다.
마이크로소프트, 알파벳, 아마존 등 빅테크들이 AI에 수천억 달러를 투자하면서 행정, 고객서비스, 코딩, 마케팅 부문의 화이트칼라 채용을 줄이고 있습니다. 대규모 해고보다는 신규 채용 감소 형태로 나타나고 있습니다.
주가와 현실 경제 사이에 괴리가 생겼다는 경고입니다. AI가 기업 이익률과 생산성을 높이는 동시에 노동 시장 질을 떨어뜨리고 있습니다. 정규직 고용 기반이 약해지면 결국 소비 수요가 줄어 기업 실적에도 영향을 줄 수 있습니다.
U-6는 공식 실업자에 더해 취업 의지가 있지만 구직을 포기한 사람, 비자발적 파트타임 근로자를 포함한 넓은 의미의 실업률입니다. 경제의 '숨은 고용 스트레스'를 더 정확하게 반영합니다.
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