기업의 AI 지향성이 ESG 성과에 미치는 영향

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2023년부터 2025년에 걸쳐 지속가능경영보고서를 발간한 한국 KOSPI 및 KOSDAQ 상장 제조업 기업 300개 기업-연도 관측치를 대상으로, AI 지향성(AI Orientation, AI-O)이 ESG 종합 성과 및 환경(E)·사회(S)·거버넌스(G) 세부 영역 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. AI 지향성은 지속가능경영보고서 내 AI 관련 키워드 빈도 분석을 통해 측정하였으며, ESG 성과는 한국ESG기준원의 등급 데이터를 활용하였다. 기업규모, 부채비율, 수익성 등 주요 재무·기업 특성 변수를 통제한 회귀분석을 실시하였고, 제조업·정보통신업·금융업 간 산업별 비교 분석도 함께 수행하였다.
분석 결과, 제조업 표본에서 AI 지향성은 ESG 종합 등급(β=0.136, p=0.020)에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 환경(β=0.155, p<0.001), 사회(β=0.190, p<0.001), 거버넌스(β=0.140, p=0.047) 세부 영역 모두에서도 유의한 정(+)의 효과가 확인되었다. 특히, 사회(S) 영역의 계수가 높게 나타나, 제조업 환경에서 AI가 근로자 안전 관리·공급망 모니터링·인적 자원 관리 효율화 등 사회적 가치 창출에 기여할 가능성을 시사한다. 산업별 비교 분석에서는 AI 지향성과 ESG 성과의 관계가 제조업에서 가장 일관되게 나타나지만, 정보통신업에서는 유의한 독립적 효과가 확인되지 않았으며, 금융업에서는 ESG 종합 및 환경(E) 영역에만 한계적 정(+)의 효과가 관찰되었다.
본 연구는 ESG 성과 결정 요인 연구에 AI 지향성이라는 전략 변수를 추가하고, 중국 기업 데이터 위주의 기존 선행연구의 한계를 보완하여 한국 제조업 맥락에서 AI-ESG 연계 효과를 실증한다는 점에서 이론적 기여가 있다. 실무적으로는 AI 지향성 제고가 ESG 성과 향상을 위한 유효한 전략적 수단이 될 수 있음을 보여주며, 지속가능경영보고서 내 AI 관련 내용의 공시가 기업의 ESG 잠재력을 가늠하는 유용한 신호(signal)로 활용될 수 있음을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study empirically investigates the effect of AI Orientation (AI-O) on ESG performance, covering both an overall ESG score and its three sub-dimensions(Environmental, Social, and Governance), using a sample of 300 firm-year observations drawn from Korean KOSPI- and KOSDAQ-listed manufacturing companies that published sustainability reports from 2023 to 2025. AI Orientation is operationalized through keyword frequency analysis of sustainability report texts, and ESG performance is measured using rating data disclosed by Korea Institute of Corporate Governance and Sustainability. Ordinary least squares regressions are estimated with controls for firm size, leverage, profitability, firm value, foreign ownership, and year effects. Cross-industry comparative analyses across manufacturing, information and communications technology (ICT), and finance sectors are additionally conducted.
The results indicate that, in the manufacturing sample, AI Orientation exerts a statistically significant positive effect on overall ESG performance(β=0.136, p=0.020). Analyses of the three sub-dimensions confirm significant positive effects on Environmental(β=0.155, p<0.001), Social(β=0.190, p<0.001), and Governance(β=0.140, p=0.047) scores. The effect is most pronounced in the Social dimension, suggesting that AI technologies contribute to social value creation in manufacturing contexts through worker safety management, supply chain monitoring, and human resource management efficiency. In the cross-industry analysis, the positive relationship between AI Orientation and ESG performance is most consistent in the manufacturing sector. No significant independent effect is found in the ICT sector, while the finance sector shows only marginally significant positive effects on overall ESG and Environmental performance.
This study contributes to the ESG determinants literature by introducing AI Orientation as a strategic variable and addressing the gap in prior research, which has been predominantly based on Chinese listed firm data, by providing empirical evidence from the Korean manufacturing context. The findings also offer practical insights: improving AI Orientation serves as an effective strategic lever for enhancing ESG performance, and AI-related context in sustainability reports can function as a credible signal of a firm’s ESG potential for investors and other stakeholders.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경과 목적 1
• 2. 연구 방법 4
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 5
• 1. 이론적 배경 5
• 1) 인공지능(AI)과 AI 전환(AX) 5
• 2) AI 지향성의 개념 6
• 2. 선행연구 8
• 1) AI 지향성과 기업성과 8
• 2) ESG와 기업성과 11
• 3) AI 지향성과 ESG 성과 14
• Ⅲ. 가설설정 20
• 1. AI 지향성과 ESG 종합 성과 20
• 2. AI 지향성과 E·S·G 영역별 성과 21
• Ⅳ. 연구설계 24
• 1. 표본설정 24
• 2. 연구모델 25
• 3. 변수설정 27
• 1) 독립변수 : AI 지향성 27
• 2) 종속변수 : ESG 성과 29
• 3) 통제변수 30
• Ⅴ. 분석 결과 31
• 1. 기초통계량과 상관관계 31
• 2. 회귀분석 결과 33
• 1) ESG 종합 성과 33
• 2) 영역별 성과 34
• 3) 통제변수의 영향 34
• 3. 가설 검증 결과 35
• 4. 결과 분석 및 해석 36
• 5. 추가분석 : 산업별 양상 비교 37
• 1) 정보통신업 38
• 2) 금융업 39
• 3) 산업별 비교 40
• Ⅵ. 결론 42
• 1. 연구결과 요약 42
• 2. 이론적·실무적 함의 43
• 3. 연구의 한계 및 향후 과제 43
• 참고문헌 45
• Abstract 53