수도권과 비수도권의 4차 산업혁명기술 격차 및 단·장기 고용효과(총고용 및 상용직) (The employment effects of the 4th industrial revolution technology : Focusing on capital and non-capital areas of Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국지역사회학회
· 수록지 정보 : 지역사회연구 / 32권 / 4호 / 275 ~ 301페이지
· 저자명 : 문영만

초록

본 연구는 통계청 기업활동조사를 활용하여 4차 산업혁명기술의 고용효과를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명기술의 활용 비중은 2022년 기준 수도권 기업(16.9%)이 비수도권(9.5%)보다 1.8배 높았으며, 지난 6년간 증가율도 수도권 기업(7.3%p)이 비수도권(4.3%p)보다 컸다. 둘째, 패널회귀분석을 통해 4차 산업혁명기술의 총고용 및 상용직 고용효과를 추정한 결과, 모든 모형(전국, 수도권, 비수도권)에서 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 고용창출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 4차 산업혁명기술의 5개 유형(인공지능, 로봇공학 등)의 고용효과를 추정한 결과, 기술 유형에 관계없이 4차 산업혁명기술을 활용하는 기업의 고용창출 효과가 유의하게 높았다. 고용창출 효과는 인공지능(4.9%)이 가장 크고, 로봇공학(1.4%)이 가장 적었다. 넷째, 구조방정식인 잠재성장모형(LGM)을 활용하여 4차 산업혁명기술의 단·장기 고용효과를 추정한 결과, 초기값(Intercept)과 변화율(Slope) 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 초기뿐만 아니라 장기적으로도 고용창출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 분석결과는 양질의 일자리 창출 위해 4차 산업혁명기술을 적극 도입하고, 지역균형발전을 위해 상대적으로 4차 산업혁명기술의 활용 비중이 낮은 비수도권 기업에 대한 기술혁신 정책을 강화할 필요가 있다.

영어초록

First, the utilization ratio of 4th industrial revolution technology was 1.8 times higher for metropolitan area companies (16.9%) than for non-metropolitan areas (9.5%) as of 2022, and the growth rate for metropolitan area companies (7.3%p) was also greater than for non-metropolitan areas (4.3%p) over the past six years. Second, the results of estimating the employment effect through panel regression analysis showed that all models (metropolitan area, non-metropolitan area) had a significant positive (+) effect, indicating that companies utilizing the 4th industrial revolution technology had a greater job creation effect. Third, as a result of estimating the employment effects of five types of 4th industrial revolution technologies (artificial intelligence, robotics, etc.), the employment creation effect of companies utilizing 4th industrial revolution technologies was significantly higher regardless of the technology type. Fourth, the results of estimating the short-term and long-term employment effects of the 4th industrial revolution technology using the latent growth model (LGM), a structural equation model, showed that both the initial value (Intercept) and the change rate (Slope) had significant positive effects, indicating a positive effect on job creation not only in the early stage but also in the long term.

참고자료

· 없음