국문요약

제1장 서론
1. 연구 배경
2. 연구 목적과 주요 내용

제2장 AI 도입 역량의 국가 간 격차와 영향 요인
1. AI 도입의 글로벌 경제에 대한 영향
2. AI 준비도의 국가 간 격차
3. AI 준비도에 대한 SDGs 달성의 영향관계
4. 요약

제3장 주요국의 개도국 협력
1. 미국
2. 중국
3. EU
4. 일본
5. 싱가포르
6. 요약

제4장 다자협력체의 개도국 협력
1. G7, G20 및 OECD
2. UN
3. ITU
4. 다자개발은행(MDB)
5. WTO
6. 요약

제5장 결론
1. 한국의 정책과 개도국 협력 잠재력
2. 정책 제언

참고문헌

부록

Executive Summary

인공지능(AI)이 범용기술로서 글로벌 경제·사회 전반에 미치는 영향이 확대되는 가운데, 국가 간 AI 도입 역량 격차 심화에 대한 우려가 높아지고 있다. AI는 생산성 향상, 경제성장, 무역 확대 등 긍정적 효과를 창출할 잠재력이 크지만, 기술·자본·인재·데이터가 소수 선도국과 기업에 집중되면서 그 혜택이 불균등하게 분배될 가능성이 높다. 특히 다수의 개발도상국은 디지털 인프라, 인적자본, 제도적 기반의 부족으로 인해 AI 도입 자체에 구조적 제약을 받고 있으며, 이는 중장기적으로 글로벌 성장 격차와 불평등을 확대할 위험 요인으로 작용한다.

이러한 배경에서 본 연구는 국가 간 AI 도입 역량의 소득수준별 격차를 분석하여 국가군별 특성에 입각한 협력 방향을 식별했다. 또한 미국, 중국, EU, 일본, 싱가포르와 같은 선도국 및 다자협력체가 개도국의 AI 역량 강화를 지원하기 위해 도입한 어젠다와 정책, 주요 사업 등 국제사회의 동향을 세부적으로 연구하여 한국의 역할에 대한 정책적 시사점을 도출했다.

2장에서는 IMF의 AIPI를 사용하여 국가별 AI 도입 역량을 분석하고, 소득수준별 국가군 분류에 따라 AI 준비도(디지털 인프라, 인적자본, 경제통합과 혁신, 규제)에 대한 지속가능발전목표(SDGs) 달성지표의 영향 관계를 분석했다. 국가별 AI 도입 준비도는 상당한 격차를 보이며, 대다수 저소득 국가들은 인프라, 기초 인적자본 구축이 시급하다. 반면 일정 수준의 인프라와 인적자본을 갖춘 개도국들은 기술·혁신 협력이 가능한 수준에 이르고 있으며, 규제 측면에서도 상당한 진전을 보인다. 이러한 국가 간 격차는 SDGs의 달성 수준 및 질적 차이와도 연관된다.

3장에서는 미국, 중국, EU, 일본, 싱가포르 등 주요 AI 선도국의 개도국 협력 정책과 사업을 정부 주도, 민관협력, 다자협력 차원에서 분석하였다. AI 선도국의 국제협력에는 시장확대 목적과 국제 정치·경제의 안정성 확보 목적이 결합되어 있다. 미·중 전략경쟁은 국제사회에서 한국과 유사입장국의 역할이 중요함을 일깨우고 있는데, 이러한 상황에서 한국은 국제사회에서 공동의 가치에 기반한 AI 도입을 지지하고, 이를 확산하는 방향의 경제협력을 추진하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

4장에서는 G7, G20, OECD, UN, ITU, 다자개발은행(MDB), WTO 등 주요 다자협력체의 AI 관련 개도국 협력 논의와 사업을 검토하였다. 다자협력체는 개도국의 데이터 접근성, 디지털 인프라, 인재 부족 문제를 핵심 과제로 인식하고 있으며, AI 윤리·안전·표준과 개발 협력을 연계하려는 시도를 강화하고 있다. 이는 개별 국가와의 양자 간 협력을 보완하는 동시에, 글로벌 AI 거버넌스 형성과 조정의 장으로서 중요한 의미를 가진다.

5장에서는 이상의 분석을 토대로 한국의 정책적 역할과 협력 방향을 제시했다. 한국은 AI 기술력과 디지털 전환 경험을 바탕으로 개도국의 AI 도입 역량 강화를 지원할 수 있는 잠재력이 크며, 이를 통해 글로벌 AI 격차를 완화하는 동시에 새로운 협력 기회를 창출할 수 있다. 한국의 AI 협력정책은 첫째, 국가별 격차 기반의 맞춤형 협력, 즉 국가의 소득 수준과 AI 준비도 수준에 따라 내용과 형태를 차별화해야 한다. 아울러 상대국과의 협력 잠재력, 전략적 중요성 역시 중요한 고려 사항이다. 둘째, 한국이 강점을 가진 중점 분야를 중심으로 협력을 추진해야 한다. AI 준비도의 네 가지 영역을 바탕으로 한국이 강점을 가진 분야를 우선적으로 고려하면서 상대국 수준에 맞춘 협력사업을 개발해야 한다. 한국의 AI 국제협력은 시장확대와 연계되어야 하며, 이러한 사업은 해당 상대 국가가 직면한 SDG 달성 목표에 기여할 수 있는 방향으로 설계하는 것이 이상적이다. 또한 AI 안전성, 데이터 보안, 개인정보 보호 등 공동의 가치에 입각한 협력을 추구해야 한다. 셋째, 양자 간, 다자간 협력체계를 함께 고려해야 한다. AI의 확산은 양자 이익 부합과 더불어 목적과 규모 등을 고려하여 다자간 협력체에 대한 참여와 기여를 동시에 요구하므로, 다자간 협력체에서 한국의 적극적인 역할은 필수적이다. 그리고 이 과정에서 유사입장국과의 협력이 중요하다.

국문요약

제1장 머리말
1. 연구의 배경과 목적
2. 연구의 범위, 구성과 방법론
3. 연구의 차별성과 한계

제2장 사우디아라비아와 UAE의 AI 산업 전략과 주요 정책
1. 사우디아라비아
2. UAE
3. 비교 분석 및 시사점

제3장 사우디아라비아와 UAE의 AI 산업 생태계
1. 사우디아라비아
2. UAE
3. 비교 분석 및 시사점

제4장 한국 AI 산업 경쟁력과 대중동 기업 진출 사례
1. 한국 AI 정책의 추진체계와 주요 정책
2. 한국 AI 시장 규모와 경쟁력 분석
3. 한국 AI 기업의 사우디아라비아ㆍUAE 진출 사례 분석
4. 소결 및 시사점

제5장 한-중동 AI 협력을 위한 정책 시사점
1. 분석 내용 종합
2. 한-중동 AI 산업협력 전략
3. 한국 AI 스타트업의 중동 진출 확대를 위한 지원방안

참고문헌

Executive Summary

본 보고서의 연구 목적은 사우디아라비아와 UAE의 AI 산업 전략과 주요 정책, 산업 생태계, 그리고 한국기업의 진출 사례를 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 한국의 AI 관련 기업이 중동 지역에 진출하는 데 필요한 정책 시사점과 정부 지원방안을 제시하는 것이다. 이 연구는 또한 사우디아라비아와 UAE 간 AI 정책과 산업 생태계의 비교 분석을 통해 양국의 차별성을 도출함으로써 각국에 대한 맞춤형 진출 전략을 수립하는 데에도 기여하고자 한다.

본 연구의 대상인 사우디아라비아와 UAE는 중동 지역의 대표적인 아랍 산유국으로 1970년대 중반에 발생했던 석유 위기 이후 국제정치적ㆍ경제적 위상이 지속적으로 높아진 국가들이다. 최근 전 세계적으로 각광을 받는 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기술과 산업은 바로 이 국가들의 대규모 자금력과 재생에너지원 같은 강점을 기반으로 경제적ㆍ사회적 대전환을 일으키는 핵심 수단이 되고 있다. 즉 AI 기술과 이를 둘러싼 산업 생태계의 육성을 통해 석유산업에 대한 의존도를 낮추고 경제적 효율성을 높이면서 지속가능한 미래성장동력을 확충하고자 하는 것이다.

한국과 이 두 나라는 미국과 중국의 뒤를 잇는 글로벌 AI 산업의 선도 국가가 되기 위해 자국 내 AI 산업 생태계를 구축해야 하는 동일한 과제를 안고 있으면서도 상호협력을 통해 자국의 약점을 보완할 수 있는 관계이다. 한국은 사우디아라비아와 UAE의 막대한 국부펀드 그리고 AI 기반 서비스를 적극적으로 받아들이고자 하는 양국의 정책 의지를 활용할 수 있다. 이러한 조건은 한국 AI 스타트업의 투자 유치와 중동시장 진출에 유리한 환경을 조성한다. 사우디아라비아와 UAE는 한국으로부터 데이터센터 구축에 필요한 기술력과 AI 반도체 공급망을 확보할 수 있고, 자국 내 제조업 기반 구축을 위해 AI를 활용하는 협력사업을 한국과 함께 전개할 수 있을 것이다. 즉 미국 및 중국과의 협력관계를 유지하면서도 한국과 사우디아라비아 및 UAE는 서로 동반 성장할 수 있는 전략적 파트너십을 구축할 수 있으며, 이는 1970년대 이후 지속적으로 발전해온 한-중동 경제협력 관계를 더욱 굳건히 하는 데 이바지할 것이다.

본 보고서에서는 사우디아라비아와 UAE의 AI 산업 전략과 정책, 산업 생태계, 한국기업의 진출 사례 등을 비교 분석하기 위해 ‘AI 가치사슬(AI Value Chain)’을 분석 틀로 활용하였다. AI 가치사슬은 AI 인프라(Infrastructure), AI 개발(Development), AI 활용(Deployment)의 3단계로 구성된다. AI 인프라는 AI 기술의 기반이 되는 물리적ㆍ기술적 토대로서 첨단 반도체, 데이터센터, 클라우드 인프라 등이 그 핵심 요소다. AI 개발은 AI 인프라를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 최적화된 AI 모델을 구현하는 단계이다. 여기에는 데이터 거버넌스 구축, 거대언어모델(LLM) 및 부문별 특화 모델 개발 등이 포함된다. 마지막으로 AI 활용은 개발된 AI 기술을 실제 산업과 서비스에 접목하여 부가가치를 창출하는 단계를 의미한다. 스마트시티, 교통, 항만, 보건의료, 제조, 공공서비스 등 다양한 분야의 AI 기반 서비스가 이에 해당한다.

제2장에서는 사우디아라비아와 UAE 각국에 대하여 AI 산업 육성 배경과 기본적인 산업 전략을 검토한 후, AI 인프라, 연구개발, 스타트업 육성, 규제, AI 서비스 도입 등과 관련된 정책과 현황을 살펴보았다. 양국은 기존 석유의존경제에서 지식경제로 이행하고 새로운 성장동력을 발굴하려는 차원에서 2010년대 말부터 AI 산업을 육성하기 시작했고, 이를 위해 국가 AI 전략 수립, AI를 전담하는 국가 기관 및 국영기업 설립, 인재 양성, 글로벌 기업과의 국제협력 등 다양한 산업정책을 추진하고 있다. 그러나 양국은 경제 및 인구 규모, 자국민의 비중, 산업 및 수출구조, 생활환경 및 외국기업에 대한 개방도 등 단순히 아랍 산유국이라는 공통점만으로 묶을 수 없는 차별성을 지니므로 산업 전략 및 정책 측면에서도 강조하는 부분이 서로 다르게 나타난다. 예를 들어 사우디아라비아는 자국 중심의 성과 및 내수 기반의 ‘자립형’ 소버린 AI의 실현을 강조하고 있는 반면, UAE는 해외 네트워크 주도, 글로벌 기업 및 인재 유치, 자체 개발한 팔콘 모델의 오픈 소스 공개 등 ‘개방형’ 소버린 AI를 지향하고 있다. 또한 UAE는 에미리트 연방제라는 정치 구조로 인해 아부다비와 두바이가 서로 다른 AI 전략을 보이고 있다. 즉 아부다비는 미국 AI 기업과의 협력을 통해 대규모 데이터센터를 구축하고 아랍어에 특화된 거대언어모델을 개발하고 있는 반면, 두바이는 AI 스타트업의 글로벌 테스트베드로서 해외기업을 유치하여 다양한 실증사업을 전개하는 데 주력하고 있다.

제3장에서는 클라우드 서비스 시장 규모, 반도체 관련 교역액, AI 논문 수, 벤처투자액 등 다양한 통계 데이터를 활용하여 사우디아라비아와 UAE의 AI 산업 생태계를 분석하였다. 이에 따르면 양국은 강력한 리더십과 국가 전략, 막대한 자금력, 신속한 의사결정 등에 힘입어 클라우드 서비스 시장 규모와 반도체 관련 교역액, AI 관련 논문 수 등이 빠르게 증가하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 사우디아라비아는 안정적인 AI 개발 및 활용을 위해 데이터센터 구축 및 반도체 수입을 확대하고 있고, AI 개발 역량을 보여주는 AI 논문의 글로벌 비중도 상승하고 있다. 그러나 인구 백만 명당 AI 논문 수로 본 연구 생산성은 상대적으로 낮은 수준에 머물고 있다. UAE도 AI 개발 및 AI 서비스 확대를 위해 AI 데이터센터 및 클라우드 인프라를 구축하는 스타게이트(Stargate) UAE 프로젝트를 추진하고 있으며, 2023년 기준 반도체 수입액은 사우디아라비아의 4배 이상에 이를 정도로 크다. 또한 UAE는 글로벌 인재 유치 전략과 개방적인 연구협력으로 아랍어 LLM 모델을 자체 개발할 수 있는 역량을 확보하였고, 인구 백만 명당 AI 논문 수는 미국을 앞서고 있다. 양국은 국제협력 차원에서 미국이나 중국 중 어느 한 나라에 집중하지 않고 세계 최고의 첨단기술을 공급받는다는 관점에서 전략적 균형을 유지하고 있다. 양국의 벤처투자액은 주요국에 비해 상대적으로 적은 것으로 나타나는데, 이는 양국의 AI 투자가 주로 국영기업에 집중되고 있는 점을 반영한 것으로 보인다.

제4장에서는 한국의 AI 정책과 추진체계, 해외진출 지원체계를 살펴보고 다양한 국내 통계 및 글로벌 AI 지표를 분석하여 한국 AI 산업의 경쟁력 수준을 확인하였다. 또한 구체적으로 한국 AI 기업의 사우디아라비아 및 UAE 진출 사례를 부문별로 분석하여 중동 진출의 유형 및 특징을 도출하였다. 먼저 국내 AI 정책의 추진체계는 신정부 출범 이후 본격적으로 시작되어 전반적인 구조는 갖추어져 가는 중이지만, 부처 간 이해관계 조정, 효율적인 세부 정책의 수립에서는 아직 미진한 부분이 있다. 특히 본 보고서의 핵심 주제인 한국 AI 기업의 중동 진출과 관련한 종합적인 지원체계는 아직 확립되지 않은 상황이다. 한편 한국 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으나, 소수 대기업이 거대 AI 모델 개발 및 인프라 구축을 주도하고, 다수 벤처 기업은 AI 활용 분야에 많은 비중을 차지하고 있다. 한국 AI 기업의 대중동 진출 부문은 대기업의 경우 데이터센터 및 스마트시티 등 대규모 AI 플랫폼 구축을 중심으로 진출하고 있으며, 스타트업은 주로 AI 활용 서비스에 집중되어 있다. 그리고 국가별로는 사우디아라비아의 진출 기업 수가 UAE보다 많은 것으로 나타난다. 사우디아라비아에서는 AI 인프라뿐만 아니라 개발, 활용 등 AI 산업 가치사슬 전반에서 협력을 확대하고 있으며, UAE에서는 주로 의료, 교통 등 AI 활용 분야에 진출하고 있다.

제5장에서는 한-중동 AI 산업협력 전략과 한국 AI 스타트업의 중동 진출 확대를 위한 지원방안을 제시하였다. 먼저 산업협력 전략으로는 첫째, 전략적 협력 파트너십 구축이 필요하다. 사우디아라비아와 UAE에서는 대부분의 국가전략과 정책이 강력한 리더십에 따라 ‘탑-다운 방식’으로 조정된다. 따라서 한국 AI 기업의 원활한 진출을 위해서는 고위급 관료와 기업 임원이 관여하는 통합된 양자협력 거버넌스가 필요하다. 둘째, AI 그린 인프라 공동개발이 필요하다. 즉 태양광, 풍력 등 중동의 막대한 재생에너지 자원과 한국의 AI 반도체 및 데이터센터 솔루션 기술을 결합하여 데이터센터를 구축하는 것이 중요하다. 셋째, AI 인재 양성과 R&D 플랫폼 구축은 한국이나 아랍 산유국 모두 시급히 해결해야 할 과제로서, 각국의 주요 연구기관 및 대학과 공동연구를 추진하거나 인재 양성을 위한 공동학위 과정을 마련할 필요가 있다. 넷째, AI 솔루션 공동실증사업이 필요하다. R&D 성과는 상용화 및 실증사업을 거치지 못한다면 현실화할 수 없는 만큼 민간 부문의 참여를 통해 활성화를 꾀하도록 한다. 다섯째, 각국의 전략적 AI 협력사업을 발굴하고 신속히 실행하기 위해서는 협력 펀드의 조성이 필수적이다. 기업 간 합작투자(Joint Venture) 및 기술이전, 전략적 과제의 실증사업 등에 대해 적시에 금융지원이 이루어진다면 공통의 협력 수요를 좀 더 빠르게 현실화할 수 있을 것이다.

한편 AI 스타트업의 해외진출 확대를 위한 구체적인 지원방안으로는 먼저 분절화되어 있는 부처별ㆍ지원기관별 지원정책을 일원화하여 통합지원체계를 구축할 필요가 있다. 이는 부처 간 과도한 성과 경쟁 및 예산 중복 투입을 예방하는 데 도움을 줄 것이다. 둘째, 중동시장에 처음 진출하는 스타트업은 투자ㆍ고용ㆍ조세 관련 법규, 중동 고유의 상거래 관습, 복잡한 입찰 및 계약 관행 등 세부 정보를 파악하는 데 어려움을 겪는다. 이를 위해 국가별 시장 진출 정보를 체계적으로 소개하는 통합 플랫폼을 구축한다면 스타트업의 정보 탐색 비용을 크게 줄여줄 수 있을 것이다. 셋째, 중동시장에 진입하기 위한 초기 단계에서는 심층적인 시장조사, 전시회 참가를 통한 브랜드 인지도 제고, 현지 사무실 운영 등을 위한 상당한 비용이 필요하다. 이에 대해 정부 또는 공공기관이 일부 금액을 지원해 준다면, 스타트업의 적극적인 중동시장 진출 노력과 미래의 민간 투자를 유도할 수 있을 것이다. 넷째, AI 산업 생태계가 완전히 구축되기 이전에는 가치사슬 부문별 수급 불균형과 이해관계 상충으로 기업 간 협업이 제대로 작동하지 않는 경향이 있다. 이러한 문제의 해소방안으로 가치사슬 단계가 다른 스타트업 간 협업사업에 대해 R&D 과제를 늘리고 그에 따라 상생 협력 인센티브를 부여하는 지원체계를 강화할 필요가 있다.

국문요약

제1장 서론
1. 연구의 추진 배경
2. 문제 인식: 현 소버린 AI 정책의 의의와 한계
3. 연구 방법론

제2장 글로벌 AI 정책
1. 영국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
2. 일본의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
3. 프랑스의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
4. EU의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
5. 미국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
6. 사우디아라비아의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
7. 아랍에미리트의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
8. 중국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
9. 소결
10. 해외 소버린 AI 정책: 한국에 대한 시사점

제3장 우리나라 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
1. 우리나라 AI 정책 동향
2. 이재명 정부 123대 국정과제(2025. 9.)
3. 대한민국 AI 액션플랜

제4장 기술주권의 정책적 맥락
1. 기술주권론의 부상
2. 기술주권론하에서의 R&D와 산업정책

제5장 소버린 AI의 개념 및 포지셔닝
1. 기술주권론 관점에서의 소버린 AI 정책
2. 소버린 AI의 다층적 개념층위
3. 우리나라의 전략적 포지셔닝

제6장 지속가능한 소버린 AI를 위한 정책제언 및 포지셔닝
1. 소버린 AI 구현을 위한 기반정책
2. 소극형 소버린 AI 구현을 위한 정책
3. 레버지리형 소버린 AI 구현을 위한 정책
4. 하이브리드형 소버린 AI 구현을 위한 정책
5. 연구의 한계 및 향후 연구과제

참고문헌

Executive Summary

미·중 반도체 갈등과 러시아–우크라이나 전쟁을 계기로 글로벌 가치사슬(GVC)의 취약성이 심화되면서, 기술은 더 이상 단순한 산업 자본이 아니라 국가의 무역·외교·안보·정치 전반을 좌우하는 전략 자산으로 부상하였다. 미국은 「CHIPS and Science Act」와 「Inflation Reduction Act」를 통해 연구개발, 공급망, 신산업을 결합한 혁신 기반 경제안보 전략을 추진하고 있으며, 이에 대응해 유럽을 중심으로 기술주권론(Technological sovereignty)이 대두되었다. 기술주권론은 국가가 번영과 경쟁력에 핵심적인 기술을 독자적으로 개발하고 조달해 일방적인 의존을 관리 및 완화하는 능력을 확보하는 것을 목표로 한다는 이론이다.

이러한 흐름 속에서 미·중 기술패권 경쟁이 심화되자 각국은 데이터, 컴퓨팅, 모델, 클라우드, 규제 생태계를 자국에서 통제 가능한 구조로 설계하려는 소버린 AI(Sovereign AI) 전략을 추진하고 있다. 소버린 AI는 기술주권론의 네 요소인 ① 전략적 기술 식별, ② 의존의 관리, ③ 거버넌스 설계, ④ 사회·민주적 맥락을 AI 분야에 적용해 이해할 수 있는 개념으로 정의된다.

한국 정부도 소버린 AI를 국가 전략목표로 설정하고 100조 원 투자, 국가 AI 컴퓨팅센터 설립, GPU·데이터센터 확충, AI 특구 조성, 국산 파운데이션 모델 개발, 엔비디아와의 협력 강화 등 AI 진흥 정책을 공격적으로 전개하고 있다. 그러나 미국·중국과 비교했을 때 재정, 인재, 내수, 기술, 글로벌 영향력 측면에서 구조적 한계가 존재하며, 정부 주도 방식의 한계, 경쟁 대기업 간 이해 충돌로 인한 민간 컨소시엄의 취약성, 메모리·통신 인프라 강점에 대한 과도한 레버리지 기대 등이 주요 문제로 지적되고 있다.

이에 본 연구는 기술주권론이라는 관점에서 한국형 소버린 AI의 정의와 범위, 층위를 재정립하고 주요 국가들의 정책을 비교함으로써 한국의 전략적 포지셔닝과 정책 로드맵을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기술주권의 핵심요소를 AI 영역에 적용해 소버린 AI의 유형(풀스택형·하이브리드형·레버리지형)을 재구조화하고 미국, 중국, 일본, 프랑스 등 주요국의 AI·반도체·디지털 전략을 비교 분석하여 한국이 학습하고 참고 및 경계해야 할 정책 요소를 도출하였다. 또한 한국의 자원, 인재풀, 시장, 산업구조와 기술역량을 종합적으로 고려해 현실적으로 확보할 수 있는 권역을 식별하고 민간·공공·국제 협력구조를 포함한 실행 가능한 정책 방향을 제안하였다.

연구 방법으로는 문헌 및 정책문서 분석, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 해외 전문가 인터뷰를 병행하였다. 문헌 분석을 통해 주요국의 AI·반도체·디지털 전략 및 기술주권·경제안보 정책자료를 검토하고 스탠퍼드 AI Index 같은 핵심 지표를 활용해 AI 역량과 정책성과를 정량적으로 비교하였다. FGI는 AI·기술경영·산업정책·공공정책 분야 전문가를 대상으로 실시해 소버린 AI 정책의 한계와 수요, 제도적 병목지점을 파악하였으며, 해외 전문가 인터뷰를 통해 국가별 소버린 AI 전략의 지향점과 정책 설계방식, 한국과의 차별점 및 벤치마킹 가능요소를 수집하였다.

분석 결과 주요국들은 공통적으로 AI를 ‘핵심 전략 인프라이자 기술주권의 축’으로 인식하는 것으로 나타났다. AI를 단순 ICT 기술이 아니라 데이터 센터, GPU, 클라우드, 네트워크, 데이터와 인재가 통합된 인프라로 간주하며, 장기 투자 계획과 법·제도 정비를 병행하는 특징을 보인다. 이로 인해 데이터 주권과 연산 역량 확보, 민관 협력 강화, AI 안전·윤리 거버넌스, 국제표준 경쟁이 주요국 소버린 AI 정책의 공통적인 핵심축으로 자리 잡았다.

이처럼 각국은 자국의 기술·산업·외교 환경에 따라 고유한 전략적 방향을 설계하고 있다. 미국은 압도적인 기술우위 유지를 목표로 민간 중심의 AI 생태계를 강화하고 있으며, 중국은 미국 의존을 탈피하기 위해 칩–프레임워크–OS로 이어지는 풀스택 자립 생태계를 가속화하고 있다. 반면 영국은 미국 주도 생태계에 대한 접근성 강화와 규범 경쟁력 확보를 핵심으로 삼고 있으며, 일본은 글로벌 생태계 편입을 통해 기술 레버리지를 확보하는 전략을 선택하고 있다. 위와 같은 비교분석을 확장해 한국의 상황을 해석해보면, 한국은 세계 최고 수준의 통신과 메모리 반도체 역량이라는 강점을 가지고 있으나 GPU와 데이터, 후방연관산업에서 구조적인 제약이 존재하고 공공·산업 전반의 AI 활용 역시 아직 제한되어 있는 상황이다. 이에 따라 한국은 풀스택형 소버린 AI를 단기간에 실현하기보다는 기존의 강점을 전략적으로 활용하여 국제적인 협상력과 생태계 참여도를 높이는 레버리지형 소버린 AI를 우선 구현하고 부족한 영역을 점진적으로 보완한 후 하이브리드형 소버린 AI로 이행하는 전략이 가장 현실적인 대안으로 제시된다. 하이브리드형 소버린 AI를 구현하기 위해서는 우선 AI 기반의 경제적 부가가치가 실제 서비스와 응용 영역에서 창출된다는 점을 인식해야 한다.

이와 같은 측면에서 AI 애플리케이션 생태계를 필수적으로 활성화해야 한다. 우리나라는 제조업 중심인 기존의 지원 체계를 넘어 다양한 산업에서 활용 가능한 AI 서비스와 솔루션을 개발하는 기업들이 성장할 수 있도록 정책 환경을 혁신할 필요가 있다. 이를 통해 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 기반한 ‘기초적 자립’ 단계에서 벗어나 산업과 경제 전반에서 AI 활용을 확산함으로써 하이브리드형 소버린 AI로의 전환을 체계적으로 구축해야 한다.

국문요약

제1장서론
1. 연구의 배경
2. 선행 연구와의 차별성
3. 연구의 구성

제2장디지털 통상협정 도입과 현황
1. 디지털 통상에 대한 WTO 법 적용과 한계
2. 디지털 통상협정의 현황

제3장AI 관련 디지털 통상규범 현황 및 발전방향
1. 데이터 거버넌스
2. TBT
3. 경쟁 이슈
4. 지식재산권 문제
5. AI 규제와 협력
6. 소결

제4장결론 및 시사점
1. 우리나라 디지털 통상협정의 현황
2. 우리나라 디지털 통상협정 수립 방향

참고문헌

Executive Summary

WTO 차원의 디지털 통상규범 논의가 지연되는 동안, 자유무역협정(FTA)의 전자상거래 장과 독립적 디지털 통상협정(DTA)을 통한 양자·지역 차원의 규범 형성이 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이러한 협정들은 국가별·시기별로 규범의 수준과 범위가 상이하여 규범의 파편화(fragmentation)가 심화되고 있다. 또한 인공지능(AI)의 급격한 발전은 이러한 디지털 통상질서에 새로운 도전과제를 제기하고 있다. 대규모 데이터 수집·활용 과정에서의 개인정보 및 저작권 침해, 플랫폼의 데이터 독점, 허위정보 확산, 사이버 안보 리스크 등은 기존 통상규범이 예상하지 못한 영역으로, AI 기술은 단순한 기술혁신을 넘어 데이터 거버넌스, 지식재산권, 경쟁정책, 윤리 규범 등 다층적 통상 이슈를 야기하고 있다. 이에 따라 각국은 AI 관련 법제와 정책을 정비하고 있으며, 국제적 협력과 제도화의 필요성이 높아지고 있다.

디지털 통상협정은 크게 (1) FTA의 일부(전자상거래·디지털무역 챕터)로 편입된 유형과 (2) FTA와 별도로 체결되는 독립형 디지털 협정으로 구분할 수 있다. 전자의 경우에도 미국식, EU식, 중국식 등으로 유형화해 비교·분석할 수 있다. 미국식 모델(TPP, USMCA)은 FTA에 개별 장으로 자유로운 국경 간 정보 이전, 서버 현지화 요구 금지, 소스코드 공개 요구 금지 등 높은수준의 개방적 규범을 포함한다. EU식 협정은 서비스 챕터의 일부로 전자상거래 규범을 포함하며, 테이터 이전과 서버 현지화 요구 금지를 한 조항에서 규정하며, 디지털 제품 비차별 규정은 포함하지 않는다. RCEP 등 이른바 ‘중국식’ 디지털 규범은 전자적 전송물에 대한 무관세 원칙을 적극적으로 신설·강화하기보다는 현행 유지 수준에 머무르는 경향이 있으며, 소스코드 보호 규정도 포함하지 않는다.

또한 국경 간 데이터 이전과 관련해서는, 각국이 필요하다고 판단하는 경우 정당한 공공정책 목적(LPPO) 예외 또는 국가안보 예외를 폭넓게 적용할 수 있도록 규정하여 규제 재량을 상대적으로 크게 인정한다. 다만 최근 중국은 DEPA 및 CPTPP 가입을 추진하는 등 더 높은 수준의 디지털 통상 규범으로의 접근 가능성도 동시에 보여주고 있다. FTA와 분리되어 독립적으로 체결되는 디지털 협정으로는 DEPA, 미·일 디지털 무역협정 등이 대표적이다. 일반적으로 디지털 통상협정은 체결 시점이 최근일수록, 그리고 선진국 간에 체결될수록 국경 간 데이터 이전·현지화 요구 금지·소스코드 등 핵심 쟁점에서 보다 구체적이고 구속력 있는 높은 수준의 규범을 담는 경향이 있다.

본 연구는 AI 시대의 도래에 대응하여 디지털 통상협정의 규범 중 AI와 연관성이 높은 분야—데이터 거버넌스, 기술무역장벽(TBT), 경쟁, 지식재산권, AI 규제 및 협력—를 중심으로 주요국의 법제와 디지털 통상규범의 현황을 분석하고, 향후 AI 시대의 디지털 통상규범 방향을 예측하며 우리나라의 규범 정비 방향을 모색하였다.

데이터 거버넌스 측면에서 EU는 GDPR을 비롯하여 「데이터법」, 「데이터 거버넌스법」 등을 통해 역내로는 데이터의 자유로운 이동과 역외 접근에 대해서는 엄격한 통제를 병행하는 이중적 구조를 구축하고 있다. 미국은 자유로운 데이터 이전을 원칙으로 하나, 2024년 「외국 적대국으로부터 미국인 데이터 보호법(PADFA)」 제정으로 적대국으로의 민감정보 이전을 제한하는 등 국가안보 차원의 통제를 강화하고 있다. 중국은 2024년 「데이터의 국경 간 유통 촉진과 규범화에 관한 규정」을 제정하여 안전평가·표준계약 면제 범위를 확대하며 예측 가능성을 제고하였다. 우리나라는 2023년 「개인정보 보호법」 개정을 통해 개인정보의 국외 이전 규정을 전면 정비하여, 동의 중심 구조에서 국제협정·조약, 감독당국의 적정성 판단, 인증 등 다양한 법적 근거에 기반한 체계로 변경하였다. 또한 2025년 Global CBPR 인증체계를 공식 출범하여 국경 간 데이터 이전을 위한 국제적 준수 메커니즘을 국내 운영체계와 연계해 도입·운영하고 있다. 이와 함께 「데이터산업법」, 「산업디지털전환법」 등을 통해 산업 데이터 활용 기반을 마련하고 있다. 앞으로 AI 발전을 위해서는 AI에 정보 활용이 더욱 용이하도록 수정·보완할 필요가 있으며, 국경 간 데이터 이전에 있어서는 위험 기반 접근을 도입하고, 국내법과의 정합성을 위하여 상호주의에 따라 적절히 제한할 필요가 있다.

기술무역장벽(TBT) 분야에서는 기존 WTO TBT 협정이 상품 중심으로 적용되어 서비스 및 AI 기술에는 직접 적용되지 않는다. EU는 「EU AI Act」를 통해 위험 기반 접근(risk-based approach)을 제도화하고 있으며, 미국은 연방차원의 포괄적 규제가 부재하나 주(州) 단위 AI 규제 입법이 확산 중이다. 중국은 생성형 AI 및 알고리즘 서비스에 대해 신고·표시 의무를 강화하고 AI 관련 여러 국가표준을 수립하는 등 AI-TBT 규제들이 도입되고 있다. 우리나라는 「인공지능기본법」(2026년 시행 예정)을 제정하여 AI 규제 체계를 마련하였다. 현행 디지털 통상규범에서는 암호기법을 활용한 ICT 제품에 대한 규정과 같은 TBT 규정이 도입된 경우가 있으나, AI-TBT에 대한 직접적인 조항을 포함하고는 있지 않다. 다만 한·EU DTA와 EU·싱가포르 DTA는 국제표준, 적합성평가 상호인정, 정보교환 및 투명성 강화 등의 규범의 적용을 디지털 서비스 영역으로 확장하고 있다. 이러한 흐름을 고려하면, 향후 디지털 통상협정에서도 디지털 서비스 분야에 TBT형 규범을 적용·확대하려는 움직임이 강화될 가능성이 있다. 향후 우리나라도 국제표준 수립에 적극적으로 참여하고 필요시 상호인정을 확대해서 빠르게 변화하는 AI 기술과 환경에 유연하게 적응하고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 할 필요가 있다.

경쟁 측면에서는 데이터와 플랫폼 시장의 집중 심화로 독점 우려가 확대되고 있으며, 향후 AI 발전은 이러한 데이터 집중 및 플랫폼 락인(lock-in)구조를 더 강화할 가능성이 크다. 그러나 현행 디지털 통상협정은 이와 관련한 직접적이고 구속력 있는 규범을 아직 충분히 정립하지 못한 상황이다. 다만 한·싱 DPA나 DEPA 등 일부 협정은 경쟁정책 분야에서 정보교환과 자율적 협력을 중심으로 한 협력 조항을 두고 있다. 중장기적으로는 플랫폼 락인 효과를 완화하고 공정경쟁을 촉진하기 위해 디지털 통상규범에 데이터 이동권(data portability) 및 상호운용성(interoperability) 확보 의무를 반영하려는 시도도 가능하나, 각국의 규제 체계와 이해관계 차이를 고려할 때 단기간 내 협정상 의무로 채택되기는 쉽지 않을 것으로 보인다.

지식재산권 분야에서 디지털 통상규범은 대체로 소스코드(및 알고리즘) 공개 강제 금지와 같은 보호 규정을 포함하는 경우가 많다. 한편 생성형 AI 확산으로 학습 과정에서의 데이터 활용이 저작권 등 지재권을 침해할 수 있는지가 핵심 쟁점으로 부상했는데, 여기서 논의의 초점 중 하나가 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 예외의 인정 여부와 범위다. EU는 저작권 지침에서 TDM 예외를 명시적으로 두고, 일본도 저작권법상 데이터 분석 목적 이용을 폭넓게 허용하는 규정을 마련하고 있다. 반면 우리나라는 TDM 예외 규정은 없으며 저작권법 제35조의5 ‘공정이용’을 통해 사안별로 적법성 판단이 이뤄지는 구조이다. 권리침해 판단의 예측가능성 제고라는 관점에서, 입법적 보완을 검토할 필요가 있다.

AI 규제 및 협력의 중요성이 커지면서, 최근 디지털 통상협정에서도 AI 관련 협력 조항이 점차 확대되는 추세다. 예컨대 한·싱 DPA와 DEPA는 AI 규정 및 데이터 혁신 관련 규정을 포함하고, 영·싱 DEA는 인공지능 전반에 관한 공동연구 및 정책협력을 명시한다. 앞으로는 생성형 AI 확산에 따른 신뢰·투명성 요구를 반영해, 디지털 통상협정에서도 AI 생성물 표시 의무(라벨링) 등 ‘책임 있는 AI’ 관련 규율이 협력·권고 또는 점진적 의무의 형태로 논의될 가능성이 있다. 이러한 국제 규범의 전개를 고려할 때, 우리나라 「인공지능기본법」에서도 AI 샌드박스 제도 도입을 검토할 필요가 있으며, 아울러 AI 생성물 표시 의무의 적용 기준과 이행 방식을 구체화한 가이드라인을 제시하는 것이 바람직하다.

우리나라가 현재 체결·참여하고 있는 디지털 통상협정은 협정별로 규율 수준과 구속력에 상당한 편차가 존재한다. 향후 디지털 통상협정이 확대되는 과정에서는 국경 간 데이터 이전, 서버 현지화 요구 금지, 소스코드 보호와 같은 핵심 규범을 가능한 한 공통 기준으로 일관되게 포함시키고, 이를 실효적인 의무로 제도화함으로써 규범 파편화로 인한 기업의 준수비용을 완화할 필요가 있다. 아울러 AI 시대의 특성을 반영해 위험기반(risk-based) 데이터 규범의 정교화, 디지털 서비스 영역으로의 TBT형 규범 확장, AI 윤리·안전 거버넌스 체계 구축 등을 병행함으로써, 개방과 보호의 균형을 갖춘 디지털 통상규범을 마련할 필요가 있다.

Executive Summary

1. Introduction

2. Model

3. Data and Calibration

4. Assessing Debt Sustainability in the APEC Economies

5. Conclusion

References

Appendix
A. OLG Model and Calibration
B. Dynamics of the Debt-to-GDP Ratio
C. Additional Tables

본 논문은 인공지능(AI)의 실존적 위험을 완화하기 위해 필요한 추가적인 정부 지출 규모를 추정하고, 이러한 지출이 공공부채의 지속가능성에 미치는 영향을 평가했다. 본고의 핵심 정책적 시사점은, 정부 지출이 사회가 AI 위험을 완화하기 위해 기꺼이 감수할 수 있는 최대 비용으로 가정하고, 그 모든 지출이 조세 인상 없이 국채 발행만으로 충당된다고 하더라도, 대부분의 APEC 경제에서 정부 부채가 반드시 폭발적으로 증가하지는 않는다는 점이다.

특히 AI의 성장 촉진 효과를 기존 연구들의 평균 수준으로 보정한 기준 시나리오에서는 대부분의 APEC 경제에서 부채비율이 지속 가능한 수준으로 유지되는 것으로 나타났다. 또한 러시아를 제외하면, AI에 의해 추가적으로 3.4~6.1%의 성장 효과만 확보되더라도 다수의 APEC 국가에서 부채 금융이 지속가능하게 유지될 수 있는 것으로 나타났다.

예를 들어 미국의 경우, AI 위험 완화에 필요한 지출을 집행하면서 정부부채의 지속가능성을 유지하기 위해 필요한 AI의 성장 효과는 각각 최대 4.6%로 나타났으며, 중국, 한국과 같이 성장 속도가 더 빠른 경제의 경우,필요한 추가 성장 효과는 미국보다 더 작은 것으로 나타났다.

Executive Summary

1. Introduction

2. Informal Economy and Composition of ODA in the Philippines

3. Model

4. Macroeconomic Equilibrium

5. Results

6. Conclusion

References

본 연구는 공식 부문과 비공식 부문을 포함한 소규모 개방경제 동태확률 일반균형(DSGE) 모형을 활용하여, 공적개발원조(ODA)의 규모와 구성(composition)이 필리핀의 경제발전과 비공식 경제 규모에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 두 가지 시나리오를 설정하였다. 첫 번째는 ODA 총액이 증가하는 경우, 두 번째로 ODA의 총 규모가 고정된 상황에서 구속성 원조(tied aid)의 비중이 확대되는 경우이다. 분석 결과, 두 시나리오 모두 정상상태(steady state)에서 자본, 산출, 소비를 증가시키지만, 그 작동 메커니즘은 상이하다. 첫 번째 시나리오에서 수요를 증가시키고 비공식 재화의 상대가격을 상승시켜 비공식 부문을 확대한다. 반면 두 번째 시나리오에서는 공공자본을 확충하고, 공식 부문 투자를 유발하며, 비공식 재화의 상대가격을 낮추어 단기적인 소비 감소에도 불구하고, 장기적으로는 자원을 공식 부문으로 이동시킨다.

Executive Summary

1. Introduction

2. Theoretical Framework

3. Data

4. Methodology

5. Results

6. Discussion

7. Conclusion

References

Appendix

본 연구는 아시아태평양경제협력체(APEC) 회원국을 대상으로 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance, 이하 ESG) 요인과 전통적 경제 변수가 출산율 변화에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 최근 전 세계적으로 출산율 하락이 가속화되고 있으며, 특히 한국·일본·싱가포르 등은 초저출산 단계에 진입한 반면, 인도네시아·베트남 등 신흥국도 장기적으로 출산율의 빠른 하락이 예상되고 있다. 이러한 이질성을 지닌 APEC 지역은 저출산 현상을 비교·분석하기에 적합한 사례군이라 할 수 있다.

연구는 1996~2021년 세계은행 World Development Indicators(WDI) 자료를 활용하여 1,400개 이상의 지표를 구축하였다. 종속변수는 조출생률(Crude Birth Rate, CBR)의 연간 변화율이며, 설명변수로는 ESG 지표와 경제 변수를 포함하였다. 분석 방법으로는 머신러닝 알고리즘(선형회귀, Random Forest, LightGBM, XGBoost, LSTM)을 적용하였으며, 비(非) APEC 국가 자료로 모형을 학습한 뒤 APEC 국가를 별도의 검증 집단으로 활용하여 외부 타당성을 확보하였다.

예측 성능 비교 결과, Random Forest 모형이 가장 낮은 예측오차(RMSE 0.397)를 기록했으며, ESG와 경제변수를 결합한 모형이 경제변수만을 사용한 모형보다 더 높은 설명력을 보였다(RMSE 0.271 vs. 0.298). 이는 출산율 변화가 전통적 경제 요인뿐 아니라 환경, 사회, 제도적 요인의 복합적 영향하에 있다는 점을 시사한다.

SHAP(Shapley Additive Explanations) 분석 결과, APEC 지역에서는 환경 요인이 가장 중요한 예측 요인으로 나타났고, 그 다음으로는 지배구조, 마지막으로 사회 요인이 뒤따랐다. 다만 사회 요인의 중요성은 시간의 흐름에 따라 점차 증가하는 추세를 보였다. 시차 효과 분석에서는 사회와 거버넌스 요인은 단기적(1년 이내) 영향이 두드러졌으며, 환경 요인은 중기적(약 4년 시차) 누적 효과가 관찰되었다. 국가별 분석에서는 중국과 러시아는 환경 요인의 영향력이 크고, 한국과 미국은 지배구조 요인의 중요성이 두드러졌으며, 일본과 캐나다는 사회 요인의 영향이 상대적으로 높게 나타났다. 이는 APEC 회원국 간의 이질성을 잘 보여준다.

본 연구의 학문적 기여는 다음과 같이 세 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 기존 연구의 소득·고용·보육정책 등 전통적 요인에 국한된 분석을 넘어서, ESG 차원을 포함한 종합적 분석 틀을 제시하였다. 둘째, 글로벌-지역 연계 설계(비 APEC 학습, APEC 검증)를 통해 모형의 외부 타당성을 확보하였다. 셋째, 복잡한 머신러닝 모형에 대해 SHAP 분석을 적용하여 해석 가능하게 만들어 정책적 활용 가능성을 높였다.

다만 본 연구의 한계도 분명하다. 본고는 예측모형에 기반한 연관(associational) 분석이므로, 변수 간 인과적 효과를 직접적으로 규명하지는 않는다. 또한 국가 단위 지표의 측정오차, 문화적·제도적 맥락의 차이, 변수 간 다중상관성 등으로 인해 결과 해석에는 신중함이 필요하다. 정책적 함의 또한 보수적으로 접근할 필요가 있다. 본 연구 결과는 특정 정책 처방을 직접적으로 제시하기보다는 환경·사회·지배구조 요인이 출산율 변화를 이해하는 데 중요한 분석 축이 될 수 있음을 보여준다. 즉 ESG 지표와 출산율 간의 연계성을 발견함으로써 정책 설계에서 고려할 새로운 차원을 제시하였다는 데 의의가 있다. 향후에는 보다 정밀한 자료와 인과식별 기법을 활용하여, ESG 요인이 실제로 출산행태에 미치는 효과를 검증하는 후속 연구가 필요하다.

Executive Summary

I. Introduction: Motivation

II. Possible Reasons for Falling Birth Rates

III. Data and Methodology

IV. Per Capita GDP and Fertility

V. Labor Market Considerations

VI. Did APEC Contribute to Falling Fertility?

VII. Policy Implications and Conclusion

References

Appendix

본고는 경제변수가 출산율에 어떻게 영향을 주는 지를 패널데이터 회귀분석을 통하여 살펴본다. 데이터는 세계은행 공개데이터베이스에서 발췌하였으며, 180여 개의 국가들을 포함한 전 세계 데이터세트와 APEC 회원국에만 한정된 데이터세트를 사용하였다. 본고에서 검토한 경제변수들은 1인당 GDP 수준 및 성장률, 남녀 노동시장 참여율, 산업별 남녀 노동시장 참여율이며, 부록에서 추가로 남녀의 교육차이 및 가사 참여도의 영향도 검토해 보았다. 단, 부록에 포함된 분석은 통계 불확실성으로 인해 신뢰성이 약하지만, 관심받을 만한 결과를 포함하고 있다. 먼저 전 세계 1991년부터 2022년간의 데이터를 사용하여 1인당 GDP의 수준 및 현재와 과거의 1인당 GDP 성장률이 출산율에 미친 영향을 살펴보았다. 전 세계 데이터를 사용할 때 1인당 GDP 수준이 높으면 출산율이 낮아지고, 1인당 GDP의 성장률(당해, 1년 전, 또는 지난 5년간 평균)이 높아지면 출산율이 낮아진다는 타 연구와 유사한 결과가 나타났다. 그러나 APEC 회원국은 세계 추세 이상으로 성장률이 추가적으로 낮아진다는 결과가 나타났다. APEC 회원국만 포함된 데이터를 사용할 때도 대체로 유사한 결과가 나타났다.

1인당 GDP의 수준 및 성장률을 통제변수로 사용하고 남녀 노동시장 참여율을 추가한 결과로 전 세계 데이터를 사용한 경우, 남자와 여자 모두 노동시장 참여율이 높을수록 출산율은 높아지는 것을 확인했다. 그러나 남자 참여율의 영향이 여자 참여율의 영향보다 높았다. 데이터를 APEC 경제들만 제한하고 회귀분석을 진행하였더니 남자의 참여율은 출산율에 영향을 주었지만, 여자의 참여율은 별다른 영향을 주지 않은 것으로 나타났다.

1인당 GDP의 수준 및 성장률을 통제변수로 사용하고 남자와 여자의 산업별(농업, 공업, 서비스업) 노동시장 참여 비율을 독립변수로 사용한 결과, 전 세계 데이터를 사용한 경우, 남녀를 불구하고 공업 참여비중이 높아질수록 출산율에 부정적인 영향을 미친 반면, 서비스와 농업 참여비중이 높아질수록 출산율에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 남녀 모두 서비스보다는 농업 참여비중이 출산율에 미치는 영향이 높았다. 반면 APEC 경제만 분석한 경우, 여성은 농업보다는 서비스 참여비중이 출산율에 더 큰 긍정적 효과를 가지고 왔다.

부록에서는 남녀 교육의 차이와 남녀 가사 참여 시간 비중을 독립변수로 출산율에 주는 영향을 분석하고자 시도해 보았으나, 이 데이터가 없는 국가들이 많았고, 데이터를 수집하는 국가에 있어서도 이들이 데이터를 매년 수집하지 않아 패널데이터가 상당히 불균형적이었다. 그럼에도 불구하고 데이터가 있는 국가들에 대해 회귀분석을 시도해 보았는데, 남녀 교육차이가 심할수록 출산율에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 남녀 가사시간 차이는 출산율에 별다른 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

결론적으로 경제가 성장하면서 출산율이 감소된다는 점이 확인되었으므로 경제정책, 특히 복지후생정책 및 연금정책과 같은 노후정책을 고려할 때 연령구조적 변화를 고려해야 하며, 출산율을 높이기 위해서는 여성의 서비스 산업 진출을 장려해야 할 것이다. 또한 전 세계 차원에서는 여성들의 취업이나 소득뿐만이 아니라 남성들의 취업과 소득도 출산율에 중요한 역할을 하기에 출생률을 높이기 위해서는 가족 차원에서의 소득과 취업을 고려해야 할 것이다. 특히 APEC 회원국 데이터를 사용할 때는 여성 취업률보다 남성 취업률이 출산율에 더 영향을 미쳤다.

Executive Summary
I. Introduction
II. Theory and Hypotheses
III. Data and Methodology
IV. Empirical Results
V. Policy Implications
References

국내 세수 동원은 장기적인 경제 및 정치 발전을 위한 중요한 요소이다. 기존 연구는 국내 세수 확보를 강화할 수 있는 잠재적인 방안 중 하나로 디지털화를 지목하고 있지만, 디지털화와 국내세수 동원 간 관계는 아직 충분히 연구되지 않은 측면이 있다. 본 연구는 디지털화와 정부의 세수 확보 능력 간의 관계가 거버넌스의 질에 의해 어떤 영향을 받는지를 검토함으로써 기존 문헌에 기여한다. 2004년부터 2021년까지 최대 159개 경제를 포함한 시계열 횡단면 데이터셋을 기반으로 한 실증분석 결과, 디지털화 수준의 향상은 GDP 대비 비자원 부문 세수 비중 증가로 이어지지 않는 것으로 나타났다. 하지만, 디지털화가 건전한 거버넌스, 즉 높은 수준의 시민 참여와 책임성 및 규제의 질과 결합하는 경우 국내 세원 동원에 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 또한 이러한 디지털화와 거버넌스 변수 간의 상호작용 효과는 경제의 디지털화 단계와 발전 단계에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구의 실증분석 결과와 사례 연구는 디지털화 노력과 함께 제도적 틀을 강화하는 노력이 국내 세원 동원의 지속가능성을 보장하는 데 필요함을 강조할 뿐만 아니라, 이 부문에서의 가능성이 가장 두드러진 APEC 개발도상국에 유용한 시사점을 제공한다.

Executive Summary

I. Introduction

II. Background and Methodology
2.1. Historical Context and Evolution of APEC Ministerial Meetings
2.2. Data Sources and Analytical Methods

III. Changes in Sectoral Composition
3.1. Sectoral Ministerial Meeting Frequency and Trends
3.2. Evolution and Trends in High-level Meetings
3.3. Analysis of Meeting Outcomes and Depth

IV. Thematic Changes in Major Ministerial Meetings
4.1. Evolution of Themes in Annual Ministerial Meetings
4.2. Thematic Shifts in Major Sectoral Meetings
4.3. Changes in Thematic Consistency Over Time
4.4. Interrelationships and Thematic Integration Across Meetings

V. Conclusions

References

Appendix 1. List of Venues for APEC Annual Ministerial Meetings
2. Sector Abbreviations and Full Names
3. Top-terms in Joint Statements by Major Ministerial Meetings
4. Dendrogram of Document Similarity (1994~2023)

이 연구는 1989년 창설된 아시아태평양경제협력체(APEC)의 장관급 회의에서 논의된 주제의 변화를 종합적으로 분석한다. 이를 위해 정량적 및 정성적 방법을 활용하여 460개 각료회의 문서의 주요 주제와 정책적 초점의 변화를 세 가지 주요 측면에 집중하여 추적하였다. 첫째, 수준 및 부문별 APEC 회의에서 논의된 의제의 분포와 진화 과정을 조사하였다. 둘째, 특히 통상, 재무, 중소기업(SME)과 같은 주요 부문별 회의에서의 주제변화를 심층적으로 살펴보았다. 셋째, 이러한 부문 간 주제의 상호 연관성을 분석하여 APEC을 구성하는 부문별 회의체 간의 동적인 관계 구조를 밝혀내었다. 연구 결과, APEC이 다루는 부문별 회의의 수와 다양성이 크게 증가하였으며, 이는 디지털 경제, 지속 가능한 개발, 포용적 성장과 같은 더 복잡하고 새로운 이슈를 다루기 위한 의제의 확대 경향을 반영한다. 초기에 경제 통합과 무역 자유화에 중점을 두었던 논의주제가 최근에는 디지털 전환, 지속 가능한 발전, 글로벌 충격에 대한 회복력 강화 등으로 다양화되었음이 객관적으로 확인되었다. 또한, 회의 간에 형성된 계층 구조가 점차 뚜렷해지면서 디지털 경제와 지속가능성에 대한 집중도가 높아지는 경향이 발견되었다. 이러한 연구는 정책 결정자, 학자 및 지역 경제 통합과 협력에 관여하는 이해관계자들에게 APEC의 적응성과 현대 글로벌 과제에 대응하는 능력을 이해하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. APEC의 연성적 논의 구조는 다자간 협력이 정체된 시기에 새로운 아이디어를 실험하는 장으로 기능하며, 이를 통해 급변하는 경제 환경에서 유연하고 효과적인 대응 방법을 제시할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 본 연구에서 살펴본 APEC의 의제 진화 과정은 아시아태평양 지역의 지속가능한 경제성장을 촉진하기 위한 다음 요소가 무엇이 되어야 할지에 대한 단초를 제공하길 기대한다.