• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.105-138
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• 2009

지난 20여 년간의 지속적인 출산율 감소 현상에 대응한 최근의 정책논의에서 출산율 감소에 대한 이론적 논의는 많이 이루어진데 반해 실증적 연구 결과의 양은 아직 빈약한 수준이다. 본 연구는 출산율 감소의 가장 중요한 원인 중의 하나로 이해되는 여성의 임금수준이 1980년대 이후의 출산율에 미친 영향을 실증적으로 분석한다. 기간모형을 이용하여 출산율의 한 구성요소인 출산 간격을 분석한 결과, 1980년부터 2005년까지의 두 번째 출산확률의 감소 중 여성 임금의 변화가 약 17%를 설명하는 것으로 나타났다. 자료의 한계로 인해 통제되지 못한 변수가 존재하나, 최소한 여성의 임금수준이 출산에 미치는 총체적 효과의 크기를 제시하는 하나의 추정치로서 의미가 있다. 임금으로 표현되는 여성의 노동시장에서의 기회비용 상승이 자녀에 대한 수요를 감소시킨다는 사실은 출산율 저하가 경제발전에 따르는 현상임을 암시한다. 따라서 출산율 제고와 여성의 고용 증진은 동시에 추구해야 할 정책목표로 보이고, 이를 달성하기 위해 정부는 자녀양육에 대한 여성의 노동시장에서의 기회비용을 줄이는 포괄적인 가족친화정책을 고려할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.