중국 인공지능 발전이 고용의 질에 미치는 영향에 관한 연구 = The impact of artificial intelligence development on employment quality in china

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2010년부터 2023년까지 중국 30개 성(자치구·직할시)의 균형 패널 데이터를 이용하여 인공지능 발전이 고용의 질에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 최근 중국은 인공지능을 전략 산업으로 육성하며 기술혁신과 산업구조 전환을 가속화하고 있으나, 기존 연구는 주로 고용 규모 변화에 집중되어 있으며 ‘고용의 질’에 대한 계량적 분석은 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 평균 실질임금, 사회보험 가입률, 고등교육 총진학률, 3차 산업 종사자 비중을 결합하여 고용의 질 종합지수를 구축하고, 산업용 로봇 설치 밀도, 인공지능 기업 수, 인공지능 특허 신청 수를 중심으로 인공지능 발전 수준을 측정하여 분석을 수행하였다.
실증 분석에서는 기술통계 검토 후 이원 고정효과 모형을 적용하였으며, 도시 등록 실업률, 도시화율, 지방재정 일반예산 실질 지출을 통제변수로 포함하여 인공지능 발전의 순수한 영향을 추정하였다. 분석 결과, 인공지능 발전은 고용의 질에 대해 전반적으로 긍정적인 영향을 미치는 한편, 일부 자동화 지표에서는 단기적인 부정적 효과가 함께 나타나는 이중적 특성을 보였다. 이는 기술 도입과 혁신 활동이 노동생산성 향상, 임금 수준 개선, 사회보장 확대, 교육 기회 증가 등에 기여하는 동시에, 자동화 확산 과정에서 노동 대체 효과가 병존할 수 있음을 의미한다.
지역별 분석에서는 동부 지역에서 인공지능 발전의 긍정적 효과가 가장 강하게 나타났으며, 기술기반·산업집적·혁신환경 등 구조적 요인이 영향을 미친 것으로 판단된다. 반면 중부 지역은 산업 전환기 단계의 조정 과정에서 일부 부정적 영향이 관찰되었고, 서부 지역은 기술 수용력과 산업 기반의 한계로 인해 인공지능의 효과가 상대적으로 미약하였다.
종합적으로 인공지능의 확산은 중국 노동시장의 질적 향상에 중요한 동력으로 작용하고 있으나, 그 효과는 지역 간 경제 수준, 기술 역량, 인적자본 축적 수준에 따라 상이하게 나타남을 확인하였다. 이에 따라 향후 정책적으로는 지역별 조건을 고려한 차등적 산업·기술 전략, 재교육 및 직업훈련 강화, 사회보장 제도 개선을 통해 인공지능 발전이 전국적 차원의 고용의 질 제고로 안정적으로 연결될 수 있도록 지원해야 할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study empirically analyzes the impact of artificial intelligence (AI) development on the quality of employment in China using balanced panel data from 30 provinces (including autonomous regions and municipalities) over the period from 2010 to 2023. In recent years, China has promoted AI as a strategic industry to accelerate technological innovation and industrial restructuring. However, existing studies have mainly focused on changes in employment quantity, while quantitative analyses of employment quality remain relatively limited. To address this gap, this study constructs a composite Employment Quality Index based on average real wages, social insurance coverage, gross enrollment rate in higher education, and the employment share of the tertiary sector. AI development is measured using industrial robot density, the number of AI enterprises, and the number of AI patent applications.
Following descriptive statistical analysis, a two-way fixed effects model is employed to estimate the net impact of AI development on employment quality, with the urban registered unemployment rate, urbanization rate, and real local fiscal expenditure included as control variables. The empirical results indicate that AI development has an overall positive effect on employment quality, while certain automation-related indicators exhibit short-term negative effects, reflecting a dual impact. Specifically, technological adoption and innovation activities contribute to higher labor productivity, improved wage levels, expanded social protection, and increased educational opportunities, whereas the diffusion of automation may simultaneously generate labor substitution effects in the short run.
The regional analysis reveals substantial heterogeneity across regions. The positive effects of AI development are most pronounced in the eastern region, supported by stronger technological foundations, industrial agglomeration, and innovation environments. In contrast, the central region experiences some negative effects during the adjustment process associated with industrial upgrading, while the western region shows relatively weak impacts due to limited technological absorption capacity and underdeveloped industrial infrastructure.
Overall, the expansion of AI serves as an important driver of improvements in employment quality in China. However, its effects vary significantly across regions depending on economic conditions, technological capabilities, and the level of human capital accumulation. Accordingly, policy implications include the implementation of region-specific industrial and technological strategies, the strengthening of reskilling and vocational training systems, and the improvement of social protection mechanisms to ensure that AI-driven development contributes to a sustained and inclusive enhancement of employment quality nationwide.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구배경 및 목적 1
• 제2절 선행 연구 3
• 1. 인공지능 발전에 관한 선행연구 3
• 2. 고용의 질에 관한 선행연구 5
• 3. 인공지능과 고용 규모에 관한 선행연구 6
• 4. 인공지능과 고용의 질에 관한 선행연구 7
• 제3절 연구방법 8
• 제4절 논문구성 9
• 제2장 인공지능 발전과 고용의 질 이론 분석 10
• 제1절 개념 정의 10
• 1. 인공지능 개념 10
• 2. 고용의 질 개념 11
• 제2절 이론적 기반 14
• 1. 내생적 성장 이론 14
• 2. 인적 자본 이론 14
• 3. 패티-클라크 이론 15
• 제3절 인공지능 발전의 고용의 질 영향 15
• 1. 고용 구조 최적화 효과 15
• 2. 노동생산성 제고 효과 16
• 3. 인적 자본 효과 17
• 4. 잠재적 부정적 효과 18
• 제3장 인공지능 발전과 고용의 질 현황 분석 19
• 제1절 인공지능 발전 현황 19
• 1. 인공지능 산업 보급 현황 19
• 2. 인공지능 산업 집적 및 기술 혁신 현황 22
• 제2절 고용의 질 현황 24
• 1. 소득 수준 현황 24
• 2. 사회보장 현황 25
• 3. 인적 자본 현황 27
• 4. 고용 구조 현황 28
• 제4장 실증분석 30
• 제1절 연구설계 및 변수 설명 30
• 1. 변수 선정 30
• 2. 기술통계 분석 31
• 3. 고용의 질 지수 구축 32
• 제2절 모형 검정 및 설정 35
• 1. 모형 선택 검정 35
• 2. 모형 설정 37
• 제3절 실증 결과 분석 38
• 1. 기준 회귀 결과 38
• 2. 강건성 검정 40
• 3. 지역별 이질성 분석 41
• 제5장 결 론 44
• 참고문헌 46
• Abstract 50