AI 기반 원자재가격예측정보서비스 도입이 기업 생산성에 미치는 영향

• 영문명: The Effects of AI-based Raw Material Price Forecast Information Service on Firm s Productivity
• 발행기관: 고려대학교 미래성장연구원
• 저자명: 조성택(Sungtaek Cho) 이우준(WooJun Lee)
• 간행물 정보: 『미래성장연구』제6권 1호, 3~19쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

본 논문은 AI기반 원자재가격예측시스템을 이용하기 시작한 2000년부터 2016년까지 28,282개 기업을 대상으로 AI기반 원자재가격예측시스템사용이 기업생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 예측서비스를 이용한 기업은 50개이며 그렇지 않은 기업은 28,232개로서 처리군과 대조군으로 구분할 수 있으며 이를 통해 OLS, 임의효과 모델을 통해 추정하였고 자료의 특성상 고정효과를 사용할 수 없기 때문에 Chamberlain 추정방법을 사용하여 결과를 도출하였다. 분석결과 AI기반 원자재가격예측시스템을 이용한 기업이 그렇지 않은 기업보다 생산성이 높은 것으로 나타났다. 본 논문은 이러한 모수적 추정과 함께 추가적으로 비모수적 추정방법인 성향점수일치 추정방법을 통해 두 집단간의 생산성 차이가 존재하는지 여부를 분석하였고 그 결과도 모수적 추정결과와 마찬가지로 AI기반 원자재가격예측시스템을 이용한 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 생산성이 1.8%~2.4% 더 높은 것으로 도출되었다.

영문 초록

This paper analyzed the effect of AI based price prediction system on firm productivity using Kisvalue-released database from 2000 to 2016. The data used for the analysis can be divided into two groups, the treated group and the control group. Treatment group consists of 50 firms and 28,232 in the control group. Using these data, we estimated AI-based Raw Material Price Forecast Information Service on Firm s Productivity through OLS and Random effect model. Since fixed effect model can not be used in the analysis due to the nature of data, we also conducted an additional analysis using Chamberlain model that can get a consistent estimate. The result shows that firms with using AI based price prediction system are more productive than firms without using it. In this paper, non parametric approach is also used for testing differences in productivity between groups. The results of non parametric approach show that firms with using AI based price prediction system are 1.8%~2.4% more productive than that without using it.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 가격예측서비스이용과 기업성과지표

Ⅲ. 분석자료 및 모형

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

Chamberlain 추정 생산성 AI Chamberlain estimation Productivity