Innovation Systems and National Artificial Intelligence Innovation Performance

Abstract

AI는 새롭게 대두되고 있는 파괴적인 기술로써 생산과 생활에 지대한 영 향을 미치고, 나아가 세계 지형을 재편하고 있다. 주요국들은 AI 개발을 국가 전략 수준으로 격상하고 AI 혁신을 위한 환경 조성에 적극적으로 나서고 있다. 기존 연구에서는 AI 혁신을 자체비즈니스, 경영과의 통합, 또는 국제 경쟁과 관련하여 주로 살펴보았다. 이러한 연구들은 특정 응용 분야에 초점을 맞춘 제 한적인 연구로, AI 혁신을 탐구하고 이해하기 위한 총체적이고 포괄적인 관점 을 간과하였다. 본 연구는 선행 조건과 상호의존성의 결합 효과에 초점을 맞추 고, 국가 AI 혁신을 종합적으로 분석하기 위해 구성이라는 관점을 적용하여 이 러한 간극을 좁히고자 한다. 본 논문은 퍼지셋 질적비교분석(fsQCA) 방법론을 사용하여 39개 국가 사례를 실증적으로 분석하고, 인적자본, 인프라, 정부전략, 사회적지원, 경제적환경의 5가지 선행 조건을 포함하는 AI 혁신 시스템을 구성 하여 어떤 선행 조건의 구성이 우수한 국가 AI 혁신 성과를 창출할 수 있는지 규명하였다. 또한 필요조건 분석(NCA) 방법을 결합하여 단일 필요조건의 존재 여부와 필요성의 정도를 검증하였다. 그 결과는 다음과 같다: (1) NCA 접근법을 통해 경제적 환경은 높은 AI 혁신 성과를 위한 필요 조건임을 확인했고, (2) fsQCA 접근법을 통해 높은 AI 혁신 성과로 이어지는 3가지 구성과 높은 AI 혁 신 성과로 이어지지 않는 5가지 구성을 확인했다. 본 연구는 국가 AI 혁신의 여러 인과적인 동시 메커니즘을 밝히기 위해 새로운 관점을 선택했다. 높은 국 가 AI 혁신 성과로 이어지는 경로와 다양한 구성을 밝히고 필요한 조건에 대 한 세분화된 정량적 결과를 제공하였다. 또한, 이전 연구에서 수행되지 않았던 국가 AI 혁신을 이해하기 위한 새로운 실증적인 증거와 경영학적인 시사점을 제공하는데 그 의의가 존재한다.|As a disruptive emerging technology, AI will have a profound impact on production and life and even reshape the world landscape. Therefore, major economies have elevated the development of AI to the level of a national strategy and are actively creating an environment for AI innovation. Previous studies have examined AI innovation regarding its integration with business and management or international competition. They have adopted a limited focus only on specific application levels and have overlooked the holistic and comprehensive perspective to explore and understand AI innovation. This study fills this gap by adopting configuration perspective to comprehensively analyze national AI innovations, focusing on the coupling effects of antecedent condition interdependencies. This paper empirically analyzes 39 country cases using the fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) methodology, constructs an AI innovation system that includes five antecedent conditions: human capital, infrastructure, government strategy, social support, and commercial environment, and explores what configuration of antecedent conditions can produce high national AI innovation performance. It is also combined with a new Necessary Condition Analysis (NCA) method to test whether there is a single necessary condition and the degree of necessity. The results show that: (1) The commercial environment was found to be a necessary condition for high AI innovation performance through the NCA approach; (2) Three configurations leading to high AI innovation performance and five configurations leading to non-high AI innovation performance were identified through the fsQCA approach. This study chooses a new perspective to reveal the multiple causal concurrent mechanisms of national AI innovation. We unlock the pathways and different configurations that lead to high national AI innovation performance and provide a finer-grained quantitative analysis of the necessary conditions. This work provides new empirical evidence and managerial insights for understanding national AI innovation, which has yet been done in previous research.