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표제지 1

목차 2

요약 3

Ⅰ. 서론 5

1. 연구 배경 및 목적 5

가. 연구 배경 5

나. 연구의 목적 9

2. 연구의 구성 12

Ⅱ. AI 관련 선행 연구 및 지수 13

1. 개관 13

2. AI의 고용 효과에 관한 선행 연구 14

3. AI 노출도와 보완도 17

가. Webb(2020) AI 노출도: 특허 텍스트 기반 AI 노출도 18

나. Felten et al.(2023) AI 노출도: 생성형 AI 노출도 19

다. Eloundou et al.(2024) AI 노출도(GPTs 지수) 20

라. Dominski & Lee (2025): 동태적 AI 노출도 21

마/라. Pizzinelli et al.(2023): AI 보완도(Complementarity) 지수 22

4. AI 준비도 23

가. 주요 선행 연구 24

나. 산출 방법 25

다. AI 준비도 측정의 장점과 한계 26

5. 소결 27

Ⅲ. 전국 단위 실증: AI 노출이 노동 수요에 미친 영향 30

1. 개관 30

가. 분석 목적 30

나. 분석의 구성 및 추정 전략 31

2. 분석 자료 및 표본 31

가. 분석 자료 31

나. 주요 변수의 구성 34

다. 분석 표본 구축 및 기초 통계량 36

3. 식별 전략 39

가. 처치 시점의 설정 39

나. 통제집단 합성 이중차분법 39

다. 연속형 AI 노출도를 활용한 장기차분 모형 40

라. 연공편향 및 이질적 효과의 식별 41

마. 식별 가정과 해석 범위 41

4. 실증 분석 42

가. 기술적 비교 분석 42

나. 장기차분 모형을 활용한 분석 43

다. 통제집단 합성 이중차분법을 활용한 분석 45

라. 연령대별 고용 효과 46

마. 임금과 근로 시간에 미친 영향 51

바. 직업별 개별 추정과 조정의 집중 52

5. 소결 58

Ⅳ. 경상남도의 AI 노출 구조와 노동시장 반응 60

1. 개관 60

2. 부울경의 AI 노출 및 보완 구조 60

가. 평균 노출도와 보완도 60

나. 연령 집단별 노출 구조 61

3. 산업ㆍ직업 구조와 지역 격차의 분해 63

가. 산업 구조와 직업 구조 63

나. 지역 격차의 이중 분해 64

4. 부울경 노동시장 반응의 추정 65

가. 장기차분 모형 65

나. 통제집단 합성 이중차분법 65

다. 지역 간 차이의 통계적 검정 67

5. 경상남도의 AI 노출 구조와 노동시장 반응 68

가. 경남의 노출ㆍ보완구조 68

나. 경남 격차의 산업ㆍ직업 요인 70

다. 경남 노동시장 반응 73

6. 소결 75

Ⅴ. 경상남도의 AI 준비도 77

1. 개관 77

2. AI 준비도 산출 방법의 개선 78

가. 기존 연구에서의 AI 준비도 산출 78

나. 본 연구에서의 AI 준비도 산출 개선안 80

3. 본 연구에서의 AI 준비도 산출 82

4. 소결 86

Ⅵ. 결론 및 정책적 시사점 88

[부록] 합성 이중차분법 소개 93

참고문헌 96

표목차 10

〈표 Ⅰ-1〉 2015-2024년 전국 및 부울경의 내ㆍ외국인 인구 변화 10

〈표 Ⅰ-2〉 2020년 전국 및 부울경의 사업체 수 및 종사자 수 10

〈표 Ⅱ-1〉 주요 AI 노출도 및 보완도 지표의 비교 28

〈표 Ⅲ-1〉 AI 노출도 4분위별 직업 분포 및 특성 37

〈표 Ⅲ-2〉 주요 변수의 기초 통계량 38

〈표 Ⅲ-3〉 AI 노출도의 고용 효과: 장기차분 모형 44

〈표 Ⅲ-4〉 AI 노출도의 고용 효과: 통제집단 합성 이중차분법 45

〈표 Ⅲ-5〉 연령대별 장기차분 추정 결과 47

〈표 Ⅲ-6〉 연령대별 노출도ㆍ보완도 2×2 장기차분 47

〈표 Ⅲ-7〉 연령대별 통제집단 합성 이중차분법 추정 결과 48

〈표 Ⅲ-8〉 직업 내 연령 구성 변화의 검정 50

〈표 Ⅲ-9〉 임금과 근로 시간에 미친 영향 51

〈표 Ⅳ-1〉 세 표본의 평균 AI 노출도와 보완도 61

〈표 Ⅳ-2〉 연령 집단별 AI 노출도와 보완도 62

〈표 Ⅳ-3〉 부울경 노출도ㆍ보완도 격차의 이중 분해 64

〈표 Ⅳ-4〉 장기차분 모형 추정 결과: 세 표본 비교 65

〈표 Ⅳ-5〉 SDiD 추정 결과: 세 표본 비교 66

〈표 Ⅳ-6〉 부울경과 부울경 제외 지역의 처치 효과 차이 검정 67

〈표 Ⅳ-7〉 시도별 평균 AI 노출도와 보완도 69

〈표 Ⅳ-8〉 경남의 연령 집단별 AI 노출도와 보완도 69

〈표 Ⅳ-9〉 경남의 주요 특화ㆍ과소 대표 산업 71

〈표 Ⅳ-10〉 경남 노출도ㆍ보완도 격차의 이중 분해 73

〈표 Ⅳ-11〉 경남과 경남 제외 지역의 노동시장 반응 차이 74

〈표 Ⅳ-12〉 경남 단독 통제 집단 합성 이중차분법 추정 결과 75

〈표 Ⅴ-1〉 이으뜸과 문아람(2025)과 Muro and Methkupally(2025)의 준비도 구성 요소 비교 79

〈표 Ⅴ-2〉 본 연구의 AI 준비도 구성 요소 비교 83

〈표 Ⅴ-3〉 본 연구의 AI 준비도 구성 요소 비교 86

그림목차 7

〈그림 Ⅰ-1〉 2023년 대비 2060년 국가별 생산가능인구 변화율 전망 7

〈그림 Ⅲ-1〉 AI 노출도별 취업자 수 42

〈그림 Ⅲ-2〉 AI 고노출 직업의 보완도별 취업자 수 43

〈그림 Ⅲ-3〉 AI 노출도 4분위 직업의 합성 통제집단 대비 고용 경로 46

〈그림 Ⅲ-4〉 연령 구성 지표의 처치 집단과 합성 통제집단 경로 49

〈그림 Ⅲ-5〉 AI 고노출 직업별 고용 효과(전체 취업자) 53

〈그림 Ⅲ-6〉 AI 고노출 직업의 합성 통제 경로(1/2) 54

〈그림 Ⅲ-7〉 AI 고노출 직업의 합성 통제 경로(2/2) 55

〈그림 Ⅲ-8〉 AI 고노출 직업별 고용 효과(청년층 15~29세) 56

〈그림 Ⅲ-9〉 직업별 SDiD 추정치: 전체 취업자 vs 청년층 57

〈그림 Ⅲ-10〉 AI 고노출 직업별 SDiD 추정치의 분포 58

〈그림 Ⅳ-1〉 AI 노출도 분위별 취업자 분포 62

〈그림 Ⅳ-2〉 부울경 특화산업과 산업별 평균 AI 노출도 63

〈그림 Ⅳ-3〉 AI 노출도 분위별 취업자 분포: 경남 포함 70

〈그림 Ⅳ-4〉 경남의 산업별 입지계수와 평균 AI 노출도 72

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