기업경영
AI 도입의 결정요인 및 성과 분석 - 사업체패널조사 자료를 이용하여
한국노동연구원은 사업체패널조사 자료를 활용하여 AI 도입의 결정요인 및 성과를 분석한 보고서를 발표하였다.
- 본 연구는 「사업체패널조사」 10차 자료에 새로 추가된 인공지능(AI) 관련 설문 자료를 이용하여, OECD 7개국의 인공지능 설문조사 결과와 비교 분석하고, AI 도입의 결정요인과 재무/경영 성과 및 고용에 미치는 영향을 CRE 프로빗(Correlated Random Effects Probit), 다시점 이중차분(Staggered Difference-in-Differences, 다시점 DID) 모형 등을 통해 분석함으로써, 새로운 기술혁명 시대에 대응하는 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 함. 기업활동 전반에서 인공지능(AI)을 직간접적으로 활용하는 추세가 강화됨은 물론 향후 그 영향력이 지속적으로 강화될 것으로 예측됨에도 불구하고, 인공지능 도입 현황과 실태에 관한 대표성 있는 통계가 부족하여 AI 도입의 다양한 효과를 분석하기에는 한계가 있었음. 특히, 국내에서는 통계청의 「기업활동조사」가 거의 유일하게 활용가능한 대규모 직접지표(AI 도입 여부) 자료였기 때문에, 기존의 국내 연구들은 해당 자료를 이용한 분석이 주를 이룸. 그러나 본 연구는 OECD 보고서(2023)와 동일한 AI 관련 설문을 국내 사업체를 대상으로 조사한 「사업체패널조사」 10차 자료를 최초로 활용하고 이를 바탕으로 실태 파악 및 현실적인 정책 제언을 한다는 점에서 기존 연구들과 차별화됨. 사업체패널 자료는 제조업과 서비스업을 포괄하고 다양한 사업체 정보와 성과/생산성 관련 세부항목을 포함하고 있어 보다 엄밀한 계량분석을 통한 신뢰성 있는 결과 추정이 가능하다는 장점이 있음. 특히, 고용 성과와 관련해서는 선행연구처럼 총고용뿐만 아니라 세부유형(특성)별 고용(예. 직종, 고용형태 등), 채용 및 이직 인원 등과 같은 세부적인 분석이 가능하다는 점에서 차별적 가치를 가짐.
- 본 연구는 「사업체패널조사」 10차 자료에 새로 추가된 인공지능(AI) 관련 설문 자료를 이용하여, OECD 7개국의 인공지능 설문조사 결과와 비교 분석하고, AI 도입의 결정요인과 재무/경영 성과 및 고용에 미치는 영향을 CRE 프로빗(Correlated Random Effects Probit), 다시점 이중차분(Staggered Difference-in-Differences, 다시점 DID) 모형 등을 통해 분석함으로써, 새로운 기술혁명 시대에 대응하는 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하고자 함. 기업활동 전반에서 인공지능(AI)을 직간접적으로 활용하는 추세가 강화됨은 물론 향후 그 영향력이 지속적으로 강화될 것으로 예측됨에도 불구하고, 인공지능 도입 현황과 실태에 관한 대표성 있는 통계가 부족하여 AI 도입의 다양한 효과를 분석하기에는 한계가 있었음. 특히, 국내에서는 통계청의 「기업활동조사」가 거의 유일하게 활용가능한 대규모 직접지표(AI 도입 여부) 자료였기 때문에, 기존의 국내 연구들은 해당 자료를 이용한 분석이 주를 이룸. 그러나 본 연구는 OECD 보고서(2023)와 동일한 AI 관련 설문을 국내 사업체를 대상으로 조사한 「사업체패널조사」 10차 자료를 최초로 활용하고 이를 바탕으로 실태 파악 및 현실적인 정책 제언을 한다는 점에서 기존 연구들과 차별화됨. 사업체패널 자료는 제조업과 서비스업을 포괄하고 다양한 사업체 정보와 성과/생산성 관련 세부항목을 포함하고 있어 보다 엄밀한 계량분석을 통한 신뢰성 있는 결과 추정이 가능하다는 장점이 있음. 특히, 고용 성과와 관련해서는 선행연구처럼 총고용뿐만 아니라 세부유형(특성)별 고용(예. 직종, 고용형태 등), 채용 및 이직 인원 등과 같은 세부적인 분석이 가능하다는 점에서 차별적 가치를 가짐.
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