보고서 2

AI 기반 산업별 부가가치 전망

AI 수용도조사(사업체 2,297개, 21개 업종)·특허·논문·뉴스를 삼각검증해 산업별 AI 확산 강도를 정하고, 보고서1의 기준 시나리오에 AI 확산 효과를 더한 62·69개 산업 부가가치와 취업계수 변화를 전망한다.

한국고용정보원·한국재정학회 공동과제 — 전망 수치 10월 중순, 서술식 원고 11월 중순

바로가기https://aiforalab.com/gva-scenario-2025-2035/report-ai/
1.82→2.14%
기준 → AI 확산 연평균(2025–35)
+0.32%p
AI 확산 효과(중심 Λ=0.5)
2,297
AI 수용도조사 사업체(21개 업종)
+83조
2035년 기준 대비 수준 차이(+3.2%)
미착수 0초안 5검토 1확정 0
  1. 1장서론 — AI 확산의 현황특허·논문·뉴스로 AI 기술 확산의 과거 추이를 정리하고, 산업별 부가가치 전망에 AI 효과를 넣어야 하는 이유를 밝힌다.본문 초안재현 · 패키지 완비
  2. 2장방법론기준 시나리오(보고서1)와 AI 확산 시나리오의 관계, 산업 배분(설문 점수)과 크기(Λ)를 나눈 설계, 취업계수 변화 산식을 설명한다.본문 초안재현 · 계산 없음연결 페이지 1개
  3. 3장사용 데이터AI 수용도조사(설문)·특허·논문·뉴스의 출처, 조사 설계, 산업 대응(21→62 크로스워크)과 공개 범위를 정리한다.본문 초안재현 · 패키지 완비
  4. 4장전망치기준 대 AI 확산 시나리오의 총량·산업별 실질부가가치(62·69분류, 2025–2035)와 취업계수 변화를 제시한다.본문 검토재현 · 패키지 완비연결 페이지 1개
  5. 4장 보론AI 확산 지수와 VARX 대안 모형특허·논문·뉴스로 AI 확산 총량 지수와 업종별 노출 지수를 만들고, AI 확산을 보고서1 산업모형의 외생 항으로 넣는 두 대안(기존 계수 고정·재추정)을 4장 방식과 비교한다. 기존 전망은 바꾸지 않는다.본문 초안재현 · 패키지 완비연결 페이지 2개
  6. 5장소결AI 확산이 산업 성장과 인력 구조에 주는 함의를 정리하고, 전망의 한계와 후속 과제를 밝힌다.본문 초안재현 · 계산 없음

재현 원칙

  1. 장마다 데이터 입수 → 분석 → 결과 도출 세 단계를 노트북(.ipynb)과 파이썬 모듈(.py)로 나눈다. R은 파이썬에 표준 구현이 없는 곳에만 쓴다.
  2. 경로는 패키지 폴더 기준 상대경로로 두고, 인증키는 환경변수에서만 읽는다.
  3. 마지막 노트북의 검증 셀이 보고서 수치와 대조한다. 다르면 실행이 멈춘다.
  4. 공개 묶음에는 비공개 원자료를 넣지 않고, 그 자리와 받는 방법을 적어 둔다.

함께 보기

보고서 1 · 산업별 실질부가가치 시나리오 전망과 인력수급 시사점 →

용어집 — 용어에 커서를 올리면 정식 명칭·이름의 유래·뜻·예시가 나온다.

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