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주요 내용 요약
- 관세 노출 지수는 기업이 공급망 내에서 관세 영향을 거의 받지 않는 부품과, 높은 수입 비용을 유발할 수 있는 부품을 체계적으로 구분할 수 있는 방법을 제공합니다.
- 관세 노출 지수는 단순히 관세율만으로 위협 수준을 평가하지 않습니다. 부품의 중요도, 연간 총 지출, 대체 가능성 및/또는 크로스의 가용성, 2024년에서 2025년으로의 관세율 인상 등 다양한 요인을 고려합니다.
- 관세 노출 지수를 개발하면 조직은 위험 경감이 가장 필요한 부품을 정확하게 파악하고, 이에 따라 리스크 관리 조치를 실행할 수 있습니다.
2025년 글로벌 제조 인프라를 가진 기업에게 관세는 중요한 이슈로 부상했습니다.
철강·알루미늄에 대한 업종별 관세부터, 전 세계 수십 개국에 부과됐다가 일시적으로 해제된 상응 관세까지, 미국의 관세 정책은 약 19일마다 변경될 정도로 빠른 속도로 변화하고 있습니다.
이와 같은 새로운 미국 관세 체제에 대응하기 위해, 미국 내 기업들은 점점 더 높은 보호무역 비용에 의해 제약을 받는 글로벌 공급망을 관리할 전략을 수립하기 시작했습니다. 각 조직에서는 외국인 무역구역(FTZ), ‘관세 엔지니어링’ 등 관세 영향을 완화하기 위한 다양한 즉흥적 방식을 시도하고 있습니다. 그러나 이러한 전략을 효과적으로 실행하려면 상당한 시간, 자원, 전문성이 필요하고, 대부분의 기업은 전체 공급망에 이러한 리스크 관리 조치를 즉각적으로 적용할 여력이 없습니다. 기업은 먼저 관세 노출 지수를 구축하는 방안을 고려해야 하며, 이를 통해 관세에 대한 취약성과 트럼프 행정부의 관세 부과에 가장 높은 리스크를 가진 부품을 평가할 수 있습니다.
관세 노출 지수는 기업이 관세 영향을 거의 받지 않는 부품과, 높은 수입 비용을 유발할 수 있는 부품을 체계적으로 구분할 수 있는 방법을 제공합니다.
관세 노출 지수란
관세 노출 지수는 다양한 부품에 적용되는 관세율을 기준으로 상대적 리스크를 측정하는 도구입니다. 관세 노출 지수를 이해하려면 리스크 인덱스 개념을 먼저 알아두어야 합니다. 리스크 인덱스는 주로 매트릭스 형태의 표로, 여러 유형의 리스크의 상대적 위협을 평가하는 자료입니다. 리스크 매트릭스는 주로 발생 확률과 심각도를 결합해 자연 재해, 사이버 공격, 지정학적 갈등, 기타 공급망 교란 등 다양한 사건에 대한 위협 수준을 제공하고 있습니다.
관세 노출 지수도 이와 유사하게 작동합니다. 여러 기준을 종합해, 특정 부품이나 공급망 내 영역이 관세 관점에서 얼마나 큰 위협이 되는지 실제로 활용 가능한 인사이트를 제공합니다. 관세 노출 지수는 위협 수준 평가 시 관세율만 고려하는 것이 아니라, 부품의 중요도, 연간 총 지출, 대체 가능성 및/또는 크로스의 가용성, 2024년에서 2025년으로의 관세율 인상 등 다른 요인도 중요하게 작용합니다.
1단계 · 관세 노출 데이터 수집
관세 노출 지수를 구축 및 활용하는 첫 단계는 모든 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 리스크와 관세 노출로 인한 위협을 평가하기 전에, 조직은 자사 모든 부품을 식별하고 관련 주요 데이터 포인트를 확보해야 합니다.
- MPN(제조 부품 번호) 전체 목록: OEM(원장비 제조사) 및 기타 기업은 제품에 사용되는 전체 제조 부품 번호(MPNs)를 리스트로 작성하는 것부터 시작해야 합니다.
- 공급업체: 기업은 각각의 부품을 공급하는 제조사를 식별해야 합니다. 관세 영향 분석 목적이므로, 이 단계에서는 보통 서브티어 제조사는 덜 중요하게 평가됩니다.
- 제조 공장 및 원산지(COO): 이 프로세스의 목적상, 해당 부품이 생산된 공장·공장 위치 및 이에 따른 원산지(Country of Origin, COO)를 파악하는 것이 필수적입니다. 관세의 상당 부분이 특정 국가 단위로 부과되기 때문에, 각 MPN의 원산지(COO)를 최대한 면밀하게 파악해야 합니다.
- 관세율: 마지막으로 각 부품에 적용되는 관세율을 알아야 합니다. 관세는 업종·국가 모두에 따라 다르게 적용되므로, 두 영역 모두에 따른 영향도를 파악해야 합니다.
많은 기업들이 이 모든 단계를 자체적으로 효과적으로 수행할 수 있는 인력이나 기술 역량이 부족한 경우가 많습니다. MPN 전체 목록을 모으고 중앙집중화하는 것까지는 가능할 수 있으나, 이를 제조 현장, 원산지, 관세율 등 기타 공급망 변수로 연결 짓는 데는 한계가 있습니다.
기업들은 Z2Data와 같은 SCRM(공급망 리스크 관리) 플랫폼을 활용하여, 효과적인 관세 노출 지수 운영에 필요한 모든 데이터를 집계합니다. Z2Data는 자사 내부 데이터베이스를 통해 MPN과 제조사, 제조 현장, 원산지, 관세율을 연계해, 매우 복잡한 과정을 간소화할 수 있습니다. 또한, 리스크 관리 도구의 데이터 중앙집중화 기능으로, 다양한 파일·스프레드시트·기타 수동 소스 간 번거로운 전환 없이, 관세 정보를 저장·분석하는 과정이 훨씬 직관적이고 쉬워집니다.
Z2Data는 내부 데이터베이스를 통해 MPN과 제조사, 제조 현장, 원산지, 관세율을 연계하여, 매우 복잡한 과정을 간소화할 수 있습니다.
2단계 · 관세 노출 지수 구축
필요한 모든 데이터를 수집한 후에는 실제로 관세 노출 지수를 제작할 수 있습니다. 이때, 어떤 부품이 가장 큰 관세 위협을 가지는지 평가할 기준을 정해야 합니다. 기업이 관세 리스크를 측정하기 위해 활용할 수 있는 기준은 다양하지만, 대표적으로 자주 사용되는 항목은 다음과 같습니다.
- 부품 중요도: 생산·운영·매출 측면에서 부품별 중요도를 분류해야 합니다. 연간 대량 구매되는 부품은 보다 중요하며, 소량만 사용되는 부품보다 높은 잠재 리스크를 가집니다.
- 수입 비용 증가액: 언론 보도와 달리, 2025년에 처음 관세가 생긴 것이 아닙니다. 현 트럼프 행정부 이전부터 업종·국가별로 수입관세가 이미 부과되어왔으므로, 단순 현재 관세율만 볼 것이 아니라 2024년 대비 2025년의 전체 관세 인상 폭을 분석해야 합니다. 예를 들어 바이든 행정부는 중국 반도체에 대해 관세를 25%에서 출발하여 2025년 1월 50%로 인상한 바 있습니다. 이런 맥락에서, 이들 품목의 관세 인상폭은 일부 타 국가 수입품목의 비용 증가에 비해 크지 않을 수 있습니다.
- 대체 가능성/크로스 가용성: 관세율이 높아도, 크로스를 통한 대체가 가능한 부품은 기업 입장에서 반드시 가장 큰 리스크라고 볼 수 없습니다. 높은 관세로 수익성이 악화되더라도, 크로스로 대체할 수 있다면 피해를 줄일 수 있습니다. 반면 대체가 어렵고, 크로스가 매우 제한적인 부품은 훨씬 더 큰 도전 과제가 됩니다. 이러한 부품은 관세 노출 지수상에서 우선순위가 가장 높아야 합니다.
3단계 · 우선순위 부품 대상 SCRM 조치 실행
필요한 데이터를 수집하고 관세 노출 지수를 개발하는 것만으로 관세 부담이 줄거나 조달 문제가 바로 해결되지는 않습니다. 이 지수는 명확한 의사결정 도구로, 어떤 부품이 공급망 리스크 관리(SCRM)의 개입이 필요한지 식별하는 역할을 합니다. 최종 단계에서는, 관세 노출 지수를 활용해 실제로 위험 경감이 필요한 부품을 특정하고, 그 수입품을 대상으로 실행 조치에 나서야 합니다.
이 지수는 명확한 의사결정 도구로, 어떤 부품이 공급망 리스크 관리(SCRM)의 개입이 필요한지 식별하는 역할을 합니다.
기업이 특정 부품에 연관된 관세 부담을 줄이고, 최근 무역 환경에서 발생한 재정적 손실을 회수하기 위해 시도할 수 있는 대책에는 여러 가지가 있습니다.
- 멀티소싱 재조정: 많은 기업들은 멀티소싱(multisourcing)을 통해 서로 대체 가능한 다양한 부품을 여러 공급업체로부터 조달하는 관행을 유지하고 있습니다. 멀티소싱은 특정 부품이나 제조사에 혼란이 발생하더라도 공급망 탄력성 및 민첩성을 유지할 수 있다는 장점이 있습니다. 관세 리스크 완화를 위해 멀티소싱 전략을 재조정하면, 관세가 높은 부품의 지출을 줄이고 관세 영향이 적은 다른 부품의 주문량을 늘릴 수 있습니다.
- 공급업체와의 협력: 거래 공급업체와 협력하여 관세 부담 완화 방안을 긴밀히 논의하는 것은 많은 시간과 전략적 고민이 필요한 일입니다. 따라서 모든 공급업체에 협력을 요청하기보다는, 협업을 통해 실질적으로 가장 큰 효과를 기대할 수 있는 부품과 해당 공급업체를 우선적으로 선별하는 것이 중요합니다. 관세 노출 지수를 활용하면, 이러한 부품과 공급업체를 체계적이고 조직적으로 선별할 수 있습니다.
- 관세 엔지니어링 활용: 이미 다뤘듯이, 관세 엔지니어링이란 제품의 HTS 분류, 원산지(COO) 등의 요소를 조정해 더 낮은 관세율을 적용받도록 설계 변경을 하는 것입니다. 이러한 전략 역시 단기간에 효과를 보기 힘들고, 높은 지출 및 높은 관세율을 가진 핵심 부품에만 선별적으로 적용해야 합니다.
- 저관세 국가로의 조달 전환: 보다 근본적인 접근이 필요한 경우, 기업은 고관세가 적용되는 부품·제조사 대신, 공급망을 재편하여 더 낮은 관세율이 적용되는 국가의 제조사를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 중국의 공급업체 대신 말레이시아 또는 필리핀 제조사로 변경 시, 트럼프 행정부의 상응 관세율은 각각 24%, 17% 수준으로, 수입 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 단, 현재의 보호무역 기조와 같이 무역 환경이 영구적이지 않다는 점도 고려해야 합니다. 향후 무역 협상, 외교 관계 변화, 미국 행정부 교체 등은 현재의 무역 질서를 빠르게 재편할 수 있으므로, 공급망 구조 전반에 영향을 주는 대규모 의사결정은 이 같은 전제 하에 신중하게 접근해야 합니다.
효과적인 관세 인덱스를 위한 정제·중앙화된 데이터
반도체·전자 부품·자동차·항공우주·방위산업 등 주요 업계 기업들은 수백 개의 1차 공급업체와 수만 가지의 부품에 의존하고 있습니다. 이처럼 공급망 구조가 복잡하고 방대하기 때문에, 모든 MPN에 대해 관세 완화 전략을 적용한다는 건 현실적으로 어렵습니다. 따라서 기업은 최대 효과를 낼 수 있는 타깃 리스크 관리 전략에 투자해야 하며, 관세 노출 지수가 이를 가능하게 합니다.
하지만 관세 노출 지수의 효과는 입력되는 데이터의 품질과 일치합니다. 부품 분류 및 리스크 평가의 정확성을 높이고자 한다면, Z2Data와 같은 SCRM 플랫폼이 제공하는 데이터, 인텔리전스, 컨텍스트를 적극적으로 활용해야 합니다. Z2Data는 10억 개가 넘는 전자 부품 데이터베이스를 보유하고 있으며, 업계 최고 수준의 품질과 완성도를 자랑합니다. 또한, BOM(자재 명세서) 매핑 및 연계 지리 데이터를 통해 부품을 제조사·현장·원산지까지 추적하여, 사용자가 각 부품의 관세 노출을 정확하게 평가할 수 있도록 지원합니다.
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