나이 든 직원이 많으면 정말 생산성이 떨어질까? — 한 사람의 나이와 나라의 고령화는 서로 다른 답을 내놓는다

"나이 든 직원이 많으면 생산성이 떨어진다."

정년 연장 토론에서도, 인구 뉴스의 댓글에서도, 회사 회의실에서도 이 말은 거의 상식처럼 오갑니다. 몇 해째 신입을 뽑지 못해 평균 나이가 쉰을 넘긴 부서. 새 프로그램 앞에서 손이 느려졌다는 자조. 그리고 어디선가 본 숫자 하나, 60세 이상 인구가 10% 늘면 국내총생산이 5.5% 준다는 전망.

힘과 시력과 반응 속도가 나이와 함께 떨어진다는 것은 누구나 몸으로 압니다. 그런데 그 당연한 사실에서 "그러니 회사도, 나라도 생산성이 떨어진다"로 건너뛰는 순간 두 개의 질문이 하나로 뭉쳐집니다.

"나이 든 사람이 일을 덜 잘하게 되느냐"와 "나이 든 사람이 많은 경제의 생산성이 느려지느냐"는 다른 질문이고, 연구는 두 질문에 다른 답을 내놓습니다.

이 글은 정년을 앞둔 분들, 평균 나이가 오르는 조직을 이끄는 분들, 그리고 저 5.5%라는 숫자가 어디서 왔는지 궁금한 분들을 위해 씁니다. 결론부터 말씀드리면, 한 사람 단위에서는 60대 중반까지 일의 성과가 떨어진다는 증거가 생각보다 약합니다. 나라 단위에서는 고령화가 성장을 끌어내린다는 연구와 그렇지 않다는 연구가 맞서 있고, 그 차이는 어디서 어떤 기간을 재느냐, 그리고 기계가 빈자리를 메웠느냐에서 나옵니다. 경제학에서 두 번째 질문을 다루는 분야를 인구 고령화의 성장 효과(the effect of population aging on economic growth) 연구라고 부릅니다.

질문이 두 개 섞여 있다

그러니 질문을 바꿔야 합니다. "노인이 일을 못하느냐"가 아니라 "무엇을, 어떤 단위로 재느냐"입니다.

첫 번째 질문의 단위는 한 사람입니다. 한 노동자가 하루에 얼마나 만들고, 얼마나 실수하는가. 두 번째 질문의 단위는 나라입니다. 일하는 사람 한 명이 한 해에 만들어 내는 가치가 얼마나 빨리 늘어나는가. 둘은 이어져 있지만 같은 것은 아닙니다. 나라의 생산성은 한 사람 한 사람의 솜씨만이 아니라, 누가 일터에 남고 누가 떠나는지, 기업이 사람 대신 기계를 얼마나 들이는지에 따라서도 움직입니다.

합창단에 견주면 이렇습니다. 단원 한 사람의 목소리와 합창단 전체의 소리는 다른 것입니다. 노련한 단원 몇이 한꺼번에 그만두면 남은 사람들의 목소리가 그대로여도 전체 소리는 달라집니다. 반대로 반주 악기를 바꾸면 단원이 줄어도 소리가 채워질 수 있습니다. 두 번째 질문의 답이 갈리는 까닭은 바로 이 "떠나는 사람"과 "채우는 기계"에 있습니다.

조립라인에서 나이와 실수를 재다

한 사람의 생산성을 재는 일은 생각보다 어렵습니다. 사무직의 산출은 숫자로 잘 안 잡히고, 임금은 나이와 함께 오르니 성과의 대리 지표로 쓰기 어렵습니다. 그래서 가장 깨끗한 증거는 산출이 표준화된 곳, 독일 뵈르트의 메르세데스-벤츠 트럭 조립 공장에서 나왔습니다.

막스플랑크 연구소의 악셀 뵈르슈-주판(Axel Börsch-Supan)과 마티아스 바이스(Matthias Weiss)는 이 공장의 2003년부터 2006년까지 973일치 기록을 모았습니다. 노동자 3,824명이 100개 작업팀에서 일했고, 검수에서 잡힌 실수는 8,564건이었습니다. 조립라인은 모든 팀에 같은 속도로 돌아가니 더 많이 만들 수는 없고, 팀 사이의 차이는 오직 실수에서만 드러납니다. 연구진은 실수마다 고치는 비용으로 무게를 매겨 생산성의 거꾸로 된 잣대로 삼았습니다^[1].

결과는 통념과 달랐습니다. 25세에서 65세 사이에 팀 단위로도 개인 단위로도 생산성이 떨어지는 구간이 없었고, 개인의 평균 생산성은 65세까지 오히려 계속 올랐습니다. 실수의 빈도와 무게를 나눠 보니 그림이 더 선명해졌습니다. 나이 든 노동자는 작은 실수를 약간 더 했지만, 심각한 실수는 거의 하지 않았습니다. 연구진은 이것을 경험의 효과로 읽었습니다. 어려운 상황을 알아보고 꼭 필요한 일에 집중하는 능력이 힘의 쇠퇴를 메운다는 것입니다^[1].

"트럭 제조사의 조립 공장에서 노동자의 나이와 생산성의 관계를 연구한 결과, 우리는 나이 든 노동자가 젊은 노동자보다 생산성이 낮다는 널리 퍼진 생각을 확인할 수 없었다."

— 뵈르슈-주판·바이스, Journal of the Economics of Ageing 2016 (번역)^[1]

미리 말씀드려야 할 것이 있습니다. 이것은 공장 한 곳의 이야기이고, 연구진도 그렇게 적었습니다. 다만 그들은 일부러 힘과 민첩성이 중요한 일터를 골랐다고 밝힙니다. 나이의 불리함이 드러나기 쉬운 조건이니, 경험이 더 중요한 서비스업에서는 결과가 더 유리할 수 있다는 것입니다. 또 하나는 생존 편향입니다. 생산성이 낮은 사람이 먼저 떠났다면 남은 고령자는 애초에 잘하는 사람들일 수 있습니다. 연구진은 인사 자료로 이 선택 효과를 보정했지만, 완전히 지울 수 있는 문제는 아닙니다.

더 넓은 그림은 문헌 검토와 메타분석에서 나옵니다. 베가르 스키르베크(Vegard Skirbekk)의 2004년 문헌 검토는 나이의 불리함이 문제 해결, 새로 배우기, 속도가 중요한 일에서 크고, 경험과 언어 능력이 중요한 일에서는 나이 든 노동자의 생산성이 비교적 높게 유지된다고 요약합니다. 성과는 경력 끝 무렵에 종종 내려가는데 임금은 그보다 훨씬 늦게까지 오른다는 것이 그의 지적입니다^[2].

조직심리학 쪽의 가장 큰 종합은 토머스 응(Thomas Ng)과 대니얼 펠드먼(Daniel Feldman)이 2008년에 낸 메타분석입니다. 두 사람은 성과를 열 가지 차원으로 나눠 나이와의 관계를 모았습니다. 핵심 업무 성과, 창의성, 교육 훈련 성적은 나이와 거의 관계가 없었습니다. 나이와 더 뚜렷하게 얽힌 것은 동료를 돕는 행동, 안전, 결근과 지각 같은 나머지 일곱 차원이었습니다. 다만 핵심 업무 성과와 나이의 관계는 직선이 아니라 굽은 선이어서, 어느 나이를 넘어서는지가 중요하다는 단서가 붙습니다^[3].

그렇다면 나이 든 직원이 많은 팀은 어떨까요. 독일 사업체 자료를 쓴 크리스티안 괴벨(Christian Göbel)과 토마스 츠비크(Thomas Zwick)의 2013년 연구는 고령 노동자를 위한 인사 조치 다섯 가지를 견주었습니다. 나이가 섞인 작업팀을 운영하는 사업체에서는 나이 든 노동자와 젊은 노동자 모두의 상대적 생산성 기여가 유의미하게 높았고, 고령자에게 맞춘 장비나 직무를 둔 곳도 그랬습니다. 반면 고령자의 근로시간 단축과 고령자 전용 교육은 생산성과 관계가 없었습니다^[4]. 나이 든 직원이 "많다"는 사실보다 어떻게 섞여 일하느냐가 문제였던 셈입니다.

나라 단위로 보면 답이 갈린다

여기까지 보면 통념은 틀린 것 같습니다. 그런데 나라 단위의 통계로 올라가면 이야기가 달라집니다. 서두의 5.5%라는 숫자가 여기서 나옵니다.

하버드 의대의 경제학자 니콜 메이스타스(Nicole Maestas)와 랜드연구소의 캐슬린 멀런(Kathleen Mullen), 데이비드 파월(David Powell)은 미국 50개 주의 1980년부터 2010년까지 자료를 썼습니다. 주마다 고령화 속도가 달랐고, 그 차이의 상당 부분은 수십 년 전 출산율로 미리 정해진 것이었습니다. 이 미리 정해진 부분만 골라 비교하니, 60세 이상 인구 비중이 10% 늘 때 1인당 국내총생산의 성장이 5.5% 낮아졌습니다. 감소분의 3분의 2는 노동생산성 증가가 느려진 데서, 3분의 1은 일하는 사람 수의 증가가 느려진 데서 왔습니다. 연구진은 이 추세대로면 미국의 연간 성장률이 2010년대에 1.2%포인트, 2020년대에 0.6%포인트 깎일 것으로 봤습니다^[5].

중요한 것은 이 연구가 "노인이 일을 못해서"라고 말하지 않는다는 점입니다. 생산성 둔화는 젊은 노동자를 포함한 모든 나이대에서 나타났습니다. 연구진의 해석은 두 갈래입니다. 60대에 은퇴하는 사람이 남는 사람보다 평균적으로 더 생산적인 쪽이라는 것, 그리고 숙련된 고령자가 떠나면서 젊은 동료에게 주던 긍정적 파급이 사라진다는 것입니다^[5]. 합창단에서 노련한 단원이 떠나는 장면입니다.

그런데 같은 시기, 매사추세츠공대(MIT)의 대런 애스모글루(Daron Acemoglu)와 보스턴대학의 파스쿠알 레스트레포(Pascual Restrepo)는 정반대 결과를 냈습니다. 169개 나라의 1990년부터 2015년까지 자료에서 50세 이상 인구를 20세에서 49세 인구로 나눈 비율의 변화와 1인당 국내총생산의 변화를 견주었더니, 음의 관계가 없었습니다. 지역 추세와 출발점의 소득을 통제하자 관계는 오히려 양의 방향으로 유의미했습니다. 두 사람이 든 이유는 자동화였습니다. 국제로봇연맹의 49개국 자료에서 고령화가 빠른 나라일수록 노동시간당 산업용 로봇이 더 빠르게 늘었고, 그 그림에서 가장 멀리 떨어진 점, 곧 고령화도 로봇 도입도 가장 빠른 나라가 한국이었습니다^[6].

어느 쪽이 맞을까요. 애스모글루와 레스트레포는 각주에서 메이스타스 연구를 짚으며, 미국의 주들은 기술을 공유하기 때문에 기계가 빈자리를 메우는 효과가 나라 사이 비교보다 훨씬 약하게 나타날 수 있다고 썼습니다^[6]. 한편 국제통화기금(IMF)이 2016년 유럽 자료로 낸 연구는 메이스타스 쪽에 가깝습니다. 노동력의 고령화는 노동생산성 증가를 낮추고, 그 경로는 주로 총요소생산성이며, 앞으로 20년 동안 해마다 0.2%포인트씩 깎을 수 있다는 추정입니다^[7].

왜 갈리는가 — 떠나는 사람과 채우는 기계

두 연구의 차이를 설계로 풀면 네 가지입니다. 어디를 비교했는가, 언제를 쟀는가, 고령화를 무엇으로 쟀는가, 그리고 기계가 빈자리를 메울 여지를 두었는가입니다. 한 나라 안의 주들은 같은 기술을 쓰지만 나라들은 그렇지 않고, 1980년대에는 로봇이 드물었습니다. 애스모글루와 레스트레포는 2022년 후속 연구에서 마지막 조건을 더 밀고 나갔습니다. 미국 자료에서 로봇은 주로 36세에서 55세 노동자의 일을 대신했고, 그 나이대가 귀해지는 나라일수록 로봇을 더 들였습니다. 기술이 인구 변화에 반응할 때 고령화의 생산성 효과는 이론적으로 어느 쪽으로도 갈 수 있다는 것이 결론입니다^[8].

그러니 나라 단위의 답은 "조건에 따라 다르다"가 정직합니다. 고령화에는 성장을 끌어내리는 힘이 분명히 있고, 미국의 주와 유럽의 자료가 그것을 보여 줍니다. 그러나 그 힘이 결과로 이어지느냐는 숙련된 사람이 얼마나 일찍 떠나는가, 그리고 떠난 자리를 기계와 조직이 얼마나 메우는가에 달려 있었습니다. 두 연구 어느 쪽도 "나이 든 사람이 일을 못해서"라고 말하지 않습니다. 이 점만은 분명히 해둘게요.

같은 기사, 뒤집힌 요약

서두의 5.5%가 어떤 경로로 "통념"이 됐는지 보겠습니다. 이 숫자와 애스모글루의 반론이 한자리에 놓인 대표적인 지면이 2019년 8월 MIT 테크놀로지 리뷰입니다. 편집장 기디언 리치필드(Gideon Lichfield)는 장수를 다룬 특집호를 "노년은 끝났다, 당신이 원한다면"이라는 편지로 열었고^[9], 데이비드 로트먼(David Rotman)은 "회색 쓰나미를 두려워하지 말아야 할 이유"라는 기사에서 두 경제학자를 나란히 인터뷰했습니다. 메이스타스는 자기 연구의 5.5%와 "3분의 2는 생산성"이라는 결과를 설명한 뒤 그 뜻을 이렇게 풀었습니다. 노동자가 나이 들어 생산성이 떨어지는 것이 아니라, 가장 생산적인 사람들이 일을 그만두기 때문이라는 것입니다. 숙련되고 형편이 넉넉한 사람일수록 먼저 은퇴할 수 있으니까요. 그러니 생산성 하락은 운명이 아니며, 사람들을 더 오래 일하게 하는 기술과 제도, 어쩌면 나이가 섞인 팀이 해법일 수 있다고 그는 덧붙였습니다. 애스모글루는 같은 기사에서 고령화와 저성장의 상관이 없었고, 한국과 일본과 독일처럼 빠르게 늙는 나라들이 경제적으로 잘하고 있으며, 로봇이 한 가지 설명이라고 말했습니다^[10].

이 기사는 요약하기가 까다롭습니다. 비관의 숫자와 낙관의 해석이 한 사람의 입에서 나오기 때문입니다. 한 줄로 줄이면 "고령화가 생산성을 떨어뜨린다는 주장은 틀렸다"로 읽히기 쉽고, 그러면 5.5%는 반박당하는 쪽의 숫자처럼 보입니다. 실제는 이렇습니다. 5.5%는 메이스타스 본인의 추정이고, 그 논문의 결론은 고령화가 성장을 낮춘다는 쪽입니다. 그가 낙관한 것은 결과가 아니라 원인이었습니다. 떨어지는 것은 노인의 능력이 아니라 숙련자가 남아 있을 조건이라는 뜻에서요. 나이가 섞인 팀 이야기는 그 기사에서 메이스타스의 추측으로만 나오며, 실증은 앞서 본 괴벨과 츠비크의 독일 자료에 있습니다^[4]. 애스모글루가 말한 것은 "상관이 없었다"이지 "자동화하면 생산성이 유지된다"는 보증이 아니었습니다.

통념을 뒤집는 문장도 같은 길을 밟습니다. "고령화는 생산성을 떨어뜨린다"가 통념이 됐듯, "고령화는 생산성과 무관하다"도 한 줄로 줄면 통념이 됩니다. 두 줄 모두 원문에는 "누가 떠나는가"와 "무엇이 메우는가"라는 조건이 붙어 있었습니다.

한국은 어디쯤 있나

한국은 이 두 연구가 만나는 지점에 서 있습니다. 애스모글루의 그림에서 로봇 도입이 가장 빠른 나라였고, 동시에 메이스타스가 말한 "숙련자의 이른 퇴장"이 통계에 가장 또렷하게 찍히는 나라이기도 합니다.

먼저 고령화의 속도입니다. 국가데이터처의 「2026 고령자 통계」에 따르면 2026년 65세 이상 인구는 1,112만 5천 명으로 전체의 21.6%입니다. 2000년에 7.2%, 2010년에 10.8%, 2020년에 15.7%였던 비중이 2025년에 20%를 넘었고, 추계로는 2036년에 30.9%, 2050년에 40.1%에 이릅니다. 15세에서 64세 인구 100명이 떠받치는 65세 이상 인구, 곧 노년부양비는 2026년 31.3명에서 2036년 50.1명, 2050년 77.3명으로 늘어납니다^[11]. 일하는 사람 두 명이 노인 한 명을 부양하다가, 한 세대 뒤에는 거의 한 명이 한 명을 부양하는 구조입니다.

다음은 일터의 모습입니다. 2026년 5월 경제활동인구조사의 고령층 부가조사를 보면 55세에서 79세 인구는 1,701만 7천 명이고 그중 취업자는 1,012만 5천 명으로, 처음으로 1천만 명을 넘었습니다. 55세에서 64세의 고용률은 71.5%, 65세에서 79세는 47.8%입니다. 65세 이상만 떼어 본 고용률도 2025년 39.5%로 2015년 이후 계속 오르는 추세입니다^[12][11]. 한국의 고령자는 많이 일합니다. 문제는 어디서, 어떻게 일하느냐입니다.

같은 조사에서 눈여겨볼 숫자는 세 개의 나이입니다. 가장 오래 다닌 일자리를 그만둔 사람들의 그만둘 당시 평균 나이는 53.0세였습니다. 남자 55.3세, 여자 51.1세입니다. 그만둔 이유는 사업 부진과 조업 중단, 휴·폐업이 24.9%로 가장 많았고, 건강이 22.1%, 가족 돌봄이 15.2%였습니다. 정년퇴직은 남자에게서 21.4%였습니다. 한편 고령층의 69.2%는 앞으로도 일하기를 바랐고, 바라는 나이는 평균 73.6세였으며, 이유의 절반 남짓(53.4%)은 생활비였습니다^[12]. 법이 정한 선은 그 사이에 있습니다. 「고용상 연령차별금지 및 고령자고용촉진에 관한 법률」 제19조는 정년을 60세 이상으로 정하도록 하고, 60세 미만으로 정하면 60세로 정한 것으로 봅니다. 2013년 개정으로 2016년에 300인 이상 사업장, 2017년에 그 밖의 사업장에 적용됐습니다^[13].

53세에 주된 일자리를 떠나고, 60세가 법정 정년이며, 73세까지 일하고 싶어 하는 나라입니다. 메이스타스가 미국 자료에서 추정한 기제, 곧 경험을 가진 사람이 일찍 일터를 떠나며 생기는 생산성 손실은 한국의 통계 구조와 닮아 있습니다. 다만 한 가지는 분명히 적어 두어야 합니다. 53세에 떠나는 사람들이 남는 사람들보다 더 생산적인 쪽인지는 이 통계가 말해 주지 않습니다. 그것을 재려면 미국의 주 자료 같은 연구가 한국에도 필요합니다.

거시 전망은 어둡습니다. 한국은행 경제연구원이 2017년 학술지 경제분석에 낸 연구는 인구 고령화만으로 연평균 경제성장률이 2000년부터 2015년의 3.9%에서 2016년부터 2025년에는 1.9%, 2026년부터 2035년에는 0.4%로 내려갈 것으로 추정했습니다. 정년 연장, 여성의 경제활동 확대, 생산성과 출산율 제고를 함께 추진하면 향후 10년은 2% 후반, 20년 안에는 1% 중반을 지킬 수 있다는 계산도 함께 실렸습니다^[14]. 당시 보도에 따르면 은퇴 시기를 5년 늦추는 것만으로 향후 10년 동안 해마다 0.4%포인트의 둔화를 완화할 수 있다고 봤습니다^[15]. 이 숫자들 역시 "노인이 일을 못해서"가 아니라 "일할 사람이 줄어서"의 산수이고, 그 산수의 변수 가운데 하나가 53세와 60세 사이의 간격입니다.

정리하자면 이렇습니다. "나이 든 직원이 많으면 생산성이 떨어진다"는 통념은 한 사람의 질문과 나라의 질문을 하나로 뭉친 말입니다. 한 사람 단위에서는 60대 중반까지 핵심 업무 성과가 나이 때문에 떨어진다는 증거가 약하고, 경험은 심각한 실수를 줄입니다. 나라 단위에서는 고령화가 성장을 끌어내리는 힘이 있지만, 숙련자가 얼마나 일찍 떠나는지와 기계가 빈자리를 얼마나 메우는지에 따라 결과가 갈렸습니다. 5.5%라는 숫자를 낸 연구자 자신이 그 원인을 노인의 능력이 아니라 가장 생산적인 사람의 퇴장에서 찾았습니다.

오늘 한 가지만 생각해 보셨으면 합니다. 당신의 일터에서 지난 몇 해 동안 떠난 사람들이 가져간 것은 무엇이었고, 그것은 지금 어디에 남아 있습니까.

이 글은 일반적인 정보 제공을 위한 것입니다. 인용한 연구는 특정 공장, 특정 나라, 특정 기간의 자료에 바탕을 두고 있어 다른 조건에서는 결과가 달라질 수 있으며, 성장률 전망은 가정에 따라 바뀌는 조건부 추정입니다. 고용·인사·정년에 관한 개별 판단은 해당 분야 전문가와 상의하세요.