[논문 리뷰] Exposure of occupations to technologies of the fourth industrial revolution

Benjamin Meindl, Morgan R. Frank외 1명|ArXiv.org|2021. 10. 25.

Innovation Policy and R&D인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 자연어 처리를 활용하여 900개 이상의 직업을 300개 이상의 기술 분야로 매핑하는 데 사용되는, 제4차 산업혁명(4IR) 기술에 대한 직업적 노출을 측정하기 위한 새로운 임계값 기반 지표를 개발한다. 연구 결과, 건설 및 생산과 같은 수동 작업 중심의 직업은 4IR 노출 수준이 낮고, 고임금 비수행직은 높으며, 특허 출원 후 10~20년 간 일자리 성장에 부정적 영향을 미친다. 이는 이론적 자동화 잠재력 평가의 데이터 기반 보완 자료로 기능한다.

ABSTRACT

The fourth industrial revolution (4IR) is likely to have a substantial impact on the economy. Companies need to build up capabilities to implement new technologies, and automation may make some occupations obsolete. However, where, when, and how the change will happen remain to be determined. Robust empirical indicators of technological progress linked to occupations can help to illuminate this change. With this aim, we provide such an indicator based on patent data. Using natural language processing, we calculate patent exposure scores for more than 900 occupations, which represent the technological progress related to them. To provide a lens on the impact of the 4IR, we differentiate between traditional and 4IR patent exposure. Our method differs from previous approaches in that it both accounts for the diversity of task-level patent exposures within an occupation and reflects work activities more accurately. We find that exposure to 4IR patents differs from traditional patent exposure. Manual tasks, and accordingly occupations such as construction and production, are exposed mainly to traditional (non-4IR) patents but have low exposure to 4IR patents. The analysis suggests that 4IR technologies may have a negative impact on job growth; this impact appears 10 to 20 years after patent filing. Further, we compared the 4IR exposure to other automation and AI exposure scores. Whereas many measures refer to theoretical automation potential, our patent-based indicator reflects actual technology diffusion. Our work not only allows analyses of the impact of 4IR technologies as a whole, but also provides exposure scores for more than 300 technology fields, such as AI and smart office technologies. Finally, the work provides a general mapping of patents to tasks and occupations, which enables future researchers to construct individual exposure measures.

연구 동기 및 목표

• 이론적 자동화 잠재력이 아닌 실제 기술 확산 기반으로 직업적 4IR 기술 노출을 측정할 수 있는 강력하고 실증적인 지표를 개발하기 위해.
• 직업 내에서 기술 노출의 임계값 수준의 변동성을 고려하여 기존 방법을 개선하기 위해.
• 기존(비-4IR) 및 4IR 전용 특허 간의 노출을 구분하여 노동시장에 미치는 기술 영향을 더 세밀하게 분석할 수 있도록 하기 위해.
• 미래 연구를 위해 공개 가능한 임계값 수준의 특허-직업 활동 매핑을 제공하기 위해.
• 일자리 성장 및 임금 수준과 같은 노동시장 결과와 연계하여 지표의 예측 능력을 검증하기 위해.

제안 방법

• 특허 청구항과 설명서에서 기술적 내용을 추출하고 분류하기 위해 특허 데이터와 자연어 처리(NLP)를 활용한다.
• O*Net 데이터베이스의 계층적 임계값 기반 기술 기술서를 활용해 특허를 특정 직업적 임계값에 매핑함으로써 임계값 수준의 정밀도를 확보한다.
• 인공지능, 로봇공학, 스마트 오피스 시스템 등 기술적 초점을 바탕으로 특허를 4IR 및 비-4IR 카테고리로 분류한다.
• 임계값 빈도와 관련성에 가중치를 적용하여 임계값 수준의 특허 노출을 집계함으로써 각 직업의 노출 점수를 계산한다.
• 특허 출원 후 일자리 성장에 미치는 영향을 평가하기 위해 시간 지연 모델을 사용하여 출원 후 10년 및 20년 간의 영향을 테스트한다.
• 일자리 성장 지표 및 기타 자동화 지표와의 비교를 통해 연구 결과의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 직업 간에 4IR 특허에 대한 노출은 비-4IR 특허에 대한 노출과 어떻게 다를까?
• RQ2 특허 출원 후 일자리 성장에 영향을 미치는 시간 지연은 얼마이며, 이는 기술 유형에 따라 어떻게 달라질까?
• RQ3 4IR 특허 노출과 일자리 성장 변화 간의 상관관계는 어느 정도이며, 이 관계는 오목형인지 선형인지?
• RQ4 4IR 노출 수준은 임금 그룹에 따라 어떻게 달라지며, 고임금과 중임금 직업 간에 어떤 패턴이 나타나는가?
• RQ5 4IR 노출 점수는 노동시장 분석에서 이론적 자동화 잠재력 측정의 신뢰할 수 있는 보완 자료로 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 건설 및 생산과 같은 수동 임계값 비중이 높은 직업은 비-4IR 특허에 대해선 높은 노출을 보이나, 4IR 특허에 대해서는 낮은 노출을 보인다.
• 금융 및 마케팅 분야의 고임금 직업은 중·저임금 직업에 비해 상당히 높은 4IR 특허 노출 수준을 보인다.
• 4IR 특허 노출과 일자리 성장 간에는 부정적이고 오목형 관계가 존재하며, 가장 큰 영향은 특허 출원 후 10~20년에 관찰된다.
• 비-4IR 특허 노출은 중임금 직업에서 가장 높게 나타나, 임금 수준 전반에 걸친 기술 수용 패턴이 뚜렷하게 다름을 시사한다.
• 최근 특허 노출보다 4IR 노출 점수가 미래의 일자리 성장과 더 강하게 상관관계를 보이며, 기술 혁신의 지연된 그러나 측정 가능한 영향을 시사한다.
• 이 방법은 인공지능, 수술 분야의 증강현실, 스마트 오피스 도구 등 특정 기술에 특화된 노출 점수를 생성할 수 있어 노동시장 분석의 세분화를 지원한다.