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헝가리는 지속적인 녹색 및 디지털 전환으로 인해 경제적 격차 측면에서 어려움에 직면할 수 있습니다. IMF의 새로운 보고서는 정책 개혁이 시급히 필요함을 시사합니다. 결속 개혁에 대한 지속적인 논의는 동일한 영역에 초점을 맞추고 있습니다.
헝가리는 유럽연합(EU) 평균과의 소득 격차를 줄이는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 지난 20년 동안 헝가리의 1인당 소득은 2010년 EU 평균의 66%에서 2022년 76%로 꾸준히 증가했습니다. 이러한 진전은 주로 헝가리가 특히 자동차 부문에서 글로벌 가치 사슬로 통합되었기 때문입니다. 특히 전기차(EV)와 배터리 제조 분야에서 외국인직접투자(FDI)가 증가했다. 그러나 이러한 국가 발전은 국제통화기금(IMF)이 강조한 것처럼 지속적이고 심각한 지역 소득 격차라는 가혹한 현실을 가립니다.
전반적인 경제 성장에도 불구하고 지역별 소득 격차는 헝가리에서 여전히 심각한 문제로 남아 있습니다. 수도인 부다페스트는 나머지 국가보다 나은 성과를 보인 반면, 개발이 덜 된 남부와 북부 지역은 저조하고 정체된 성장을 경험했습니다. 이러한 뒤처진 지역은 교육, 디지털화, 인프라 및 건강 결과를 포함한 여러 측면에서 계속해서 전국 평균보다 낮은 성과를 보이고 있습니다.
IMF 분석은 베타 수렴 및 성장 분해 기술을 사용하여 헝가리의 지역적 격차와 느린 소득 수렴의 동인을 식별합니다. 이 연구는 가난한 지역이 부유한 지역보다 더 빠르게 성장하는지 여부를 조사하며, 그렇다면 시간이 지남에 따라 이들 지역은 결국 비슷한 소득 수준에 도달할 것이라고 가정합니다.
IMF에서 사용하는 성장 분해 방법은 노동력의 기술, 거버넌스 및 인프라의 질과 같은 경제 성장에 기여하는 요소를 이해하는 데 도움이 됩니다. 결과는 생산성과 노동 시장 참여의 차이가 지역적 격차를 형성하는 데 중요한 역할을 했다는 것을 시사합니다. 이는 특히 낙후된 지역의 저부가가치 및 탄소 집약적 부문에 경제 활동이 집중되어 있기 때문입니다.
지난 20년 동안 노동 생산성과 노동력 참여의 차이는 헝가리 지역 소득 격차의 주요 원인이었습니다. Pest 및 Györ-Moson-Sopron과 같이 초기 생산성과 노동력 참여율이 높은 지역은 더 빠르게 성장한 반면 Somogy, Tolna, Bács-Kiskun, Heves, Borsod-Abaúj-Zemplén 및 Jász-Nagykun-Szolnok은 뒤쳐졌습니다.
IMF 분석은 또한 좋은 거버넌스를 기관 품질의 대용으로 사용하여 베타 수렴 모델을 재검토합니다. 연구 결과, 좋은 거버넌스(낮은 부패, 선진 공공기관, 공정한 공공 서비스)가 불평등 완화와 지역 소득 수렴 촉진에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
이러한 결과는 거버넌스 부족을 해결하면 유리한 비즈니스 환경을 조성하고 민간 투자를 촉진하며 경제 다각화를 촉진할 수 있다는 문헌과 일치합니다. 또한 이 연구는 여성의 노동력 참여, 이주, R&D 투자 증가를 목표로 하는 제도 개혁이 지역 소득 수렴을 가속화할 수 있다는 점을 강조합니다.
유럽 및 전 세계의 다른 경제와 마찬가지로 헝가리 경제는 이중 디지털 및 녹색 전환을 겪고 있으며, 이는 서로 다른 경제 구조와 전문화로 인해 지역별로 서로 다른 구조적 조정이 필요합니다. 표적화된 정책 개입이 없다면, 고소득 지역은 높은 지식과 친환경 강도를 활용하고 가난한 지역은 더욱 뒤처져 지역적 격차가 더 커질 수 있습니다.
IMF는 헝가리가 인공지능(AI)과 관련 디지털 기술의 혜택을 놓칠 위험이 있다고 경고했다. AI의 급속한 출현은 디지털 접근성과 기술의 기존 지역적 격차를 심화시키고 농촌과 도시 지역 간의 생산성 격차를 더욱 확대할 수 있습니다.
헝가리는 AI 관련 노동 시장 혼란에 덜 노출됨에도 불구하고 AI 기술의 통합 및 사용에 대한 준비가 잘 되어 있지 않습니다. 적극적인 노동 시장 정책, 유연성 및 강력한 법적 프레임워크는 헝가리에서 AI 기반 노동 시장 전환을 촉진하는 데 중요합니다.
헝가리는 AI 준비성 측면에서 EU에서 가장 나쁜 성과를 낸 국가 중 하나입니다. 에스토니아, 핀란드, 룩셈부르크와 같은 국가는 AI 준비 지수가 약 0.75이고 노출도가 높은 직업의 고용률이 60~70%로 상당히 높은 수준의 AI 준비 상태를 보여줍니다. 이와 대조적으로 헝가리, 루마니아, 불가리아와 같은 국가에서는 AI 준비 지수가 낮고 노출도가 높은 직종의 고용 비율이 낮아 기술 변화에 적응하는 데 개선의 여지가 있음을 나타냅니다.
IMF는 총체 Cobb-Douglas 작업 기반 모델을 사용하여 AI가 생산성에 미치는 경제적 영향을 평가하고 노동 생산성, 자본 스톡, AI 노출 및 인간 노동과 AI 간의 보완성과 같은 주요 요소를 통합했습니다. 헝가리에 맞게 보정된 이 모델은 서부 및 중부 지역이 더 발전할수록 생산성이 더 크게 향상되어 지역 소득 격차가 확대될 가능성이 있음을 시사합니다. 그러나 디지털 인프라(예: 인터넷 접속 및 디지털 공공 서비스)에 대한 투자 증가는 소득 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
녹색 전환은 불평등을 증가시킬 것입니다
녹색 전환은 특히 노동 시장 결과의 지역적 차이를 통해 불평등을 악화시킬 수도 있습니다. 국가 녹색 정책은 탄소 집약적 활동 및 고용의 지역적 이질성에 따라 지역적으로 다른 영향을 미치는 경우가 많습니다. 헝가리에서는 일반적으로 고소득 지역이 전체 고용에서 녹색 일자리의 비중이 더 높습니다.
부다페스트는 경제 발전과 녹색 일자리 점유율 측면에서 선두를 달리고 있으며, 1인당 GDP는 EU 27개국 평균의 약 5.0%, 녹색 일자리 점유율은 약 3.0%입니다. 그 뒤를 이어 서부 트란스다누비아(Western Transdanubia)가 GDP 약 4.6%, 녹색 일자리 비중이 약 2.2%로 뒤를 이었습니다. 대조적으로 북부 대평원과 남부 트랜스다누비아 같은 지역은 1인당 GDP가 EU 평균보다 훨씬 낮으며 약 0.7~0.8%로 훨씬 낮은 녹색 일자리 비율을 보입니다.
통일 개혁이 시급하다
균형 있고 지속 가능한 소득 수렴을 촉진하려면 보다 심층적이고 목표화된 개혁이 필요합니다. IMF는 경제 성장과 디지털 및 녹색 전환의 이점이 보다 균등하게 분배되도록 하기 위해 표적화된 정책 개입이 필요하다고 제안합니다. 여기에는 낙후된 지역의 디지털 인프라 및 교육에 대한 투자와 친환경 민간 투자 장려가 포함됩니다. 부패 방지 노력과 공공 기관의 질을 포함한 올바른 거버넌스는 지역 경제의 역동성과 성장을 높일 수 있습니다.
지난 봄에 발표된 유럽연합 집행위원회의 결속 보고서는 비슷한 결론을 내렸으며, 이는 유럽연합 내 영토 개발 자금 할당을 개혁하기 위한 지속적인 작업으로 이어졌습니다. 헝가리에서는 행정 및 국토 개발부가 지역적 격차를 해결하기 위해 보다 구체적인 지원 구조를 도입하고 있습니다.
