한국 기업의 내부노동시장 제도와 AI도입 = Institutional Mechanisms of Internal Labor Markets and Exposure to AI Pressure in Korean Firms

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 기업 내부노동시장의 제도적 기제와 인공지능 노출도 간 상관관계를 분석한다. 구체적으로, 기업별 인공지능 노출도를 산출하고, 이중화·분절된 한국 노동시장에서 특히 내부노동시장 제도의 강도에 따라 기업들이 향후 인공지능 도입 압력에 얼마나 노출되는지 살펴본다. 이를 위해 기업 특유의 숙련 수요 관점에서 내부노동시장 기제를 이론화하고, 내부노동시장을 갖춘 기업일수록 기업 특수 숙련 축적을 위해 인공지능을 채택할 가능성이 높은지를 검증했다. “사업체 패널 자료”를 활용해 분석한 결과, 성과지향 연공급제와 관대한 복지제도를 보유한 기업일수록 AI 압력에 더 적극적으로 노출될 가능성이 높았다. 이는 인과관계를 확정하진 못하지만, 내부노동시장 메커니즘이 잘 발달한 기업일수록 AI 노출도가 높은 환경에 적극 적응할 유인이 있음을 시사한다. 연공급 체계를 성과 중심으로 재편했거나, 복지 지출이 관대하고 정책이 정교한 기업일수록 높은 AI 노출도를 나타냈다. 또한, 내부노동시장 기제 중 성과지향 임금 프로파일, 호봉제 임금 테이블, 복지 지출 가짓수 및 1인당 복지 지출 등이 인공지능 노출의 ‘대체’보다는 ‘보완’ 효과와 높은 관련성을 보였다. 이는 내부노동시장이 발달한 기업들이 자동화보다는 인적자본 투자를 통해 기업 특수 기술을 강화하는 방향으로 인공지능을 활용할 것임을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes the relationship between internal labor market (ILM) mechanisms and firm-level exposure to artificial intelligence (AI). Focusing on Korea’s dual and segmented labor market, it estimates AI exposure scores at the firm level and examines how the strength of ILM institutions shapes firms’ susceptibility to future AI adoption pressures. From a firm-specific skill demand perspective, the study theorizes ILMs as institutional arrangements that facilitate skill accumulation. It tests the hypothesis that firms with more developed ILMs are more likely to adopt AI in ways that enhance firm-specific competencies rather than substitute for labor.
Using panel data from Korean firms, the analysis finds that companies with performance-oriented seniority wage systems and generous, well-structured welfare benefits are more likely to be exposed to AI-related pressures. Although causal inference is limited, the results suggest that firms with stronger ILM structures have greater incentives to adapt proactively to environments with high AI exposure. Specifically, wage profiles that combine seniority with performance, formalized seniority-based pay tables, the number of welfare benefits provided, and per capital welfare expenditures are all positively associated with AI exposure.
These findings imply that firms with mature ILMs are more likely to leverage AI as a complementary tool to invest in human capital and strengthen firm-specific technologies rather than relying on automation for labor substitution. This challenges the dominant narrative of AI-induced displacement by highlighting a welfare- and skill-driven pathway to technological adaptation.