100대 핵심품목 경쟁력 강화에 45조원
반도체 자체 조달 27% 등 日의존 커지자성윤모 장관 “5년내 국산화로 체질개선”
레지스트 등 20개 규제품 공급선 다변화
장기 80개 품목엔 7조 8000억 R&D 투자
기술 확보 어려운 분야는 해외 인수·제휴
회의 주재하는 부총리
홍남기(왼쪽) 경제부총리 겸 기획재정부 장관이 5일 정부서울청사에서 ‘일본 수출 규제 대응 관계장관회의’를 주재하고 있다. 홍 부총리는 “100개 전략 소재·부품에 집중 투자해 5년 내 공급 안정화를 이루겠다”고 밝혔다.
박지환 기자 popocar@seoul.co.kr
박지환 기자 popocar@seoul.co.kr
정부가 소재·부품·장비 경쟁력 강화대책을 내놓은 5일 정부서울청사. 대책을 설명하기 위해 취재진 앞에 선 성윤모 산업통상부 장관이 가마우지와 펠리컨 등 조류의 이름을 갑자기 꺼냈다. 각각 우리 경제의 과거와 미래를 설명하기 위해서였다.
가마우지는 어부가 목을 조여 물고기를 잡아도 삼키지 못하도록 한 뒤 빼내는 중국의 낚시법에서 가져온 표현이다. ‘가마우지 경제’는 소재와 부품 등을 일본에 의존한 한국이 아무리 수출을 많이 해도 결국 이득은 일본에 돌아가는 구조를 말한다. 이번 대책으로 먹이를 부리주머니에 담아 새끼를 키워 내는 ‘펠리컨 경제’로 우리 경제를 탈바꿈시키겠다는 뜻이다.
소재와 부품, 장비는 제조업의 허리이자 경쟁력의 핵심 요소다. 2001년 ‘부품·소재 특별법’이 제정된 이후 국내 소재·부품·장비 산업 생산량은 240조원에서 2017년 786조원으로 3배 이상, 수출은 646억 달러에서 지난해 3409억 달러로 5배 가까이 증가했다.
그러나 기술난도가 낮은 범용 제품 위주로 성장한 탓에 내실은 그에 못 미쳤다. 2001년 이후 자체 조달률은 60% 중반대에서 정체된 상태다. 특히 주력 산업인 반도체의 자체 조달률은 27%에 그치고 있다. 그러다 보니 해당 분야에서 압도적 경쟁력을 가진 일본에 과도하게 의존하는 경향이 강했다. 지난해 대일 전체 무역적자 241억 달러 중 소재·부품·장비 적자가 224억 달러에 달할 정도다. 이번 대책은 최근 일본의 수출 규제와 맞물려 ‘소재·부품의 탈일본화와 대외 의존 축소’라는 우리 경제의 해묵은 숙제를 해결하겠다는 취지가 담겨 있다.
정부는 단·장기로 나눠 반도체, 디스플레이 등 6대 분야 100개 핵심 소재·부품·장비 품목의 국산화 등 공급 안정화를 1~5년 내에 추진한다는 복안이다. 이를 위해 ▲공급선 확보 ▲연구개발(R&D) 등 자체 개발 ▲해외 기업 인수합병(M&A) 등 세 갈래의 정책을 추진한다.
공급선 확보는 당장 일본 등으로부터의 수급 위험이 큰 단기 20개 품목들을 대상으로 이뤄진다. 일본이 1차 수출규제 품목으로 삼았던 고순도 불화수소와 레지스트, 불화 폴리이미드 등이 여기에 속한다. 정부는 수입국 다변화를 위해 소요 자금을 일괄 보증하고, 물량 확보를 위해 비축 공간 내 저장 기간을 15일에서 필요시까지 늘린다. 할당관세도 기본세율의 40% 포인트 범위에서 경감한다.
대규모 R&D 투자는 장기 80개 품목들을 대상으로 진행된다. 재원 7조 8000억원이 투입된다. 업종별 가치사슬상 취약 품목이면서도 자립화에 시간이 소요되는 품목들이 대상이다. 현재 예비타당성조사가 진행 중인 ‘소재산업 혁신기술 개발사업’(5조원) 등 핵심 R&D 과제에 대해서는 이달 중 조사를 면제해 줄 방침이다.
이 밖에 정부는 소재·부품·장비 경쟁력위원회 산하에 대·중기 상생협의회를 설치하는 등 상생협력 생태계 조성에 주력할 계획이다. 신기술 개발 촉진을 위해 환경·노동 규제도 완화한다. 여기에 각종 금융지원 35조원을 포함해 모두 45조원 이상을 부품·소재·장비 자립화에 투입하기로 했다.
소현철 신한금융투자 기업분석부 부서장(이사)은 “지금까지 시장 규모가 협소해 잘 진행이 되지 않던 소재·부품 R&D가 정부 지원으로 탄력을 받을 것”이라면서 “기술이 확실한 해외 기업은 비싼 가격에라도 인수하는 게 바람직하다”고 말했다.
세종 이두걸 기자 douzirl@seoul.co.kr
서울 김주연 기자 justina@seoul.co.kr
2019-08-06 5면
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지