이 논문에서는 지역별 산업별로 다양하게 추진되고 있는 '산업클러스터' 조성에 있어 사전 타당성의 중요성과 클러스터 효과 추정 방법론을 정립하고자 하였다. 또한 국가식품클러스터 조성 사례를 중심으로 이러한 방법론을 적용하여 그 효과를 실증 분석하였다. 산업클러스터의 경우 집적 및 HW시설 및 SW지원을 통한 혁신으로 인해 개별 입지해 있던 혹은 개별 입지하게 될 중소기업의 생산성이 혁신 클러스터 입주 후 입주기업간 혹은 지원기관간 하나의 대기업과 같은 네트워크 활동을 통해, 대기업의 효율성 수준으로 증가함을 가정하여 이들의 차이인 부가가치 증가분을 클러스터 효과 즉 생산성 제고로 계량하는 모형을 가정하였다. 이러한 모형 설정에 대한 실증분석을 위해 개별 기업 집적을 위한 산업단지 조성, 연구개발을 위한 지원시설로서의 6개 HW시설과 4개 SW지원 계획을 포함하고 있어 클러스터의 구성요소가 모두 포함된 '국가식품 클러스터'를 사례로 선정하였다. 식품산업에 있어 클러스터 입주 후 각 개별기업은 3.84%만큼의 부가가치 개선 효과를 얻는 것으로 예측되었다. 본 논문에서 산정한 집적을 통한 생산성 제고 효과 즉 산업클러스터 효과가 구현되고 증진되기 위해서는 산업단지 계획 수립 및 각 부처 혹은 지자체의 각종 클러스터 조성에 대한 사전 전략과 계획 수립에 있어 면밀한 검토 및 계획 수립이 필요할 것이다.
부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.
본 연구 논문의 주제는 국제금융위기와 관련한 전이효과를 고려하여 설정된 표본기간 (즉, 국제금융위기 이후 6년간) 동안, 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인들 분석에 관한 분석이다. 이와 관련하여, 연구의 실증분석 시행을 위하여 국내 유가증권시장에 상장된 재벌그룹 소속 계열사들을 표본자료로 선정하였으며, 상대적으로 다양한 계량경제 모형들을 활용하여 연구결과의 신뢰도 제고를 추진하였다. 첫 번째 가설 검정 결과와 관련, 국내 재벌기업들로 구성된 표본기업들의 연구개발비 비중에 산업간 효과가 통계적으로 유의하게 검정되었으며, 이와 관련된 심화 연구에서 동 유의성은 국내 산업들 중, 소수의 고성장 산업들에게만 존재함이 판명되었다. 두 번째 가설 검정에서는 표본산업들을 고기술 군(그룹)과 저기술 군(그룹)으로 양분화하여, 전자의 경우 모형에 사용된 전체 설명변수들 중 전년도의 연구개발비 비중, 기업규모 그리고 현금유동성의 변화 등의 설명변수들이 재벌기업들과 비재벌기업들 간의 재무적 측면에서 차이점을 나타내는 결정요인으로서 판명되었다. 반면에 저기술 군에 대한 분석 결과, 상기 2가지 변수 (즉, 전년도 기준 연구개발비 비중과 기업규모) 이외에도 총자산 대비 유형자산의 비율이 양 비교 기업군들 간에 재무적 차별성을 나타내는 유의 변수들로서 판명되었다.
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
인삼에 관련된 수많은 연구에도 불구하고, 인삼을 경제, 경영학적 관점에서 다루는 논문은 부족한 편이다. 최근 인삼제품을 구매하는 원인을 경제학적으로 밝히려는 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 미시경제학적 관점에서 국제관광소비자의 인삼구매 요인을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 설문자료를 통해 대한민국을 방문하는 국제 관광소비자가 인삼 및 인삼 관련 제품을 구매하는 형태를 실증적으로 조사하였다. 그 결과를 이용하여 인삼을 구매하는 데 영향을 미치는 결정요인을 다항 로지스틱 모형(multinomial logistic model)을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 다음과 같은 인삼 구매 결정요인을 발견하였다. 첫째, 경제적 요인은 인삼구매의 중요한 결정 요인이 가구소득보다 가처분소득(일일평균 지출비용)이 인삼 구매에 미치는 영향이 컸다. 일일평균 지출비용이 높음에도 불구하고 다른 제품을 더 선호하면 인삼을 덜 구매하는 것으로 나타났다. 둘째, 인구통계학적 요인 중 성별과 나이 또한 인삼 구매의 중요한 결정 요인이다. 나이가 많은 남성 소비자층의 인삼제품 구매 확률이 높은 것으로 밝혀졌다. 셋째, 관광 목적은 인삼 구매에 영향을 끼친다. 여가 목적의 관광소비자가 다른 목적의 관광소비자보다 인삼 구매 확률이 높았다. 마지막으로 관광지 속성도 인삼 구매의 결정 요인이다. 관광지의 치안(안전성), 모바일/인터넷 사용 편리성과 길찾기 용이성 등의 관광지 속성은 인삼 구매에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 특히 쇼핑의 편리함을 의미하는 모바일/인터넷 사용 편리성과 길찾기 용이성이 관광소비자의 인삼구매 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이 연구는 국제 관광소비자의 인삼 선택을 선호(preference)에 기반한 계량경제학적 모델로 분석하여 인삼제품 구매 선택의 결정요인을 탐구하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.
시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 한국인의 연령집단 또는 세대를 구분하는데 기여하는 요인을 밝혀보고자 한다. 주된 관심을 가지고 분석에 투입한 변수는 응답자의 복지에 대한 태도이나, 그 밖에도 정치적 성향, 형평의식, 교육수준, 한국사회의 불평등에 대한 인식, 세금에 대한 인식, 그리고 건강상태 등의 변수들도 모형에 함께 투입되었으며, 따라서 이 연구는 일종의 탐색연구라고 할 수 있다. 분석에 사용된 자료는 2022년도 수집된 한국복지패널 17년차 년도 자료이며 선형판별분석기법이 활용될 것이다. 연구의 순서는 다음과 같다. 먼저 세대구분에 대한 이론적 검토가 과거 국내외 문헌을 통해 진행될 것이다. 현재까지 국내에서 세대구분에 의미있게 영향을 미치는 요인에 대한 계량연구는 존재하지 않는다. 따라서 이 연구에서는 연구자의 주관에 의해 세대구분에 유의하게 영향을 미칠 것으로, 즉 세대 간 차이가 유의하게 나타날 것으로 추정되는 정치적 성향과 가치관에 대한 이론적 검토를 진행할 것이다. 가치관에 대한 검토에서 복지에 대한 인식과 태도 등이 논의 될 것이다. 다음으로, 분석 모형, 분석기법, 그리고 분석에 투입될 변수가 소개될 것이다. 분석결과의 제시 및 요약 후 이론적 및 방법론적 제언을 수행하고자 한다.
본 연구는 기존연구들을 분석하여 벤처기업의 성공개념을 정리하고 통합적 성공요인 모형을 도출하였다. 성공요인으로는 크게 창업자/팀 요인과 기업요인, 환경 요인 및 창업과정 요인으로 구분하여 각 요인들의 하위 구성요인들을 규명하였고, 기업성과로는 지표의 계량화 여부에 따라 정성/정량적 성과를 측정하거나 응답자의 주관적 평가 여부에 따라 주관/객관적 성과를 측정하는 것으로 통합모형을 설계하였다. 한국 벤처기업에 대한 실증분석으로는 성공 요인 중 하나인 벤처기업의 일반적 특성(업종, 규모, 소재지, 발전단계, 업력)을 주변에서 용이하게 수집할 수 있는 2차 자료를 활용하여 살펴보았다. 분석결과, 2016년 동안 기업의 평균 매출액이 가장 많은 업종은 음식료/섬유/(비)금속이며, 당기순이익이 가장 큰 업종은 컴퓨터/반도체/전자부품, 매출액 증가율이 가장 큰 업종은 정보통신/방송서비스와 소프트웨어 개발, 매출액 당기순이익률이 가장 큰 업종은 에너지/의료/정밀이었다. 종사자규모 측면에서 100인 이상 종사자의 벤처기업이 매출액과 당기순이익이 가장 많았으나, 일반적으로 종사자수와 매출액 및 당기순이익은 높은 상관관계를 보이기 때문에 이러한 결과는 큰 의미가 없으며, 오히려 매출액 증가율이나 매출액 당기순이익률이 의미가 있을 수 있는데, 특히 50~99인의 벤처기업이 이들 지표가 높았다. 소재지 측면에서 매출액이 가장 많은 지역은 서울/인천/경기였고, 당기순이익이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주와 서울/인천/경기가 거의 비슷하였다. 매출액 증가율과 매출액 당기순이익률이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주였다. 기업의 발전단계와 기업성과와의 관계에서는 예상대로 성숙기와 쇠퇴기의 매출액이 가장 많았다. 당기순이익도 성숙기가 가장 많았으며, 매출액 증가율은 창업기, 초기성장기, 고도성장기, 성숙기, 쇠퇴기의 순으로 전형적인 패턴을 보이고 있었다. 업력 측면에서는 매출액과 당기순이익이 가장 많은 업력은 21년 이상이었고, 창업 3년 이하가 가장 높은 매출액 증가율을 보였으며, 4~10년이 가장 높은 매출액 당기순이익률을 보였다. 연구의 논의사항에서 이들 분석결과에 대한 해석과 시사점들을 제시하였다. 본 연구는 벤처기업의 통합적 성공요인 모형을 제시하고, 한국 벤처기업의 경영성과를 분석함에 있어서 2차 자료의 활용방안을 실증적으로 보여줌으로써 여러 가지 유용한 시사점을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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