This study proposes the accurate labor inducement coefficient (employment inducement coefficient/hiring inducement coefficient) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. To rewrite the inter-industry table of Korea, some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table published by the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the pure software related output but also the output of non-software section due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of software industry. Therefore, if the inter-industry table is not modified, the labor inducement coefficient would be overestimated too much. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the labor inducement coefficient to be over or underestimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate labor inducement coefficient of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association (KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The followings are the labor inducement coefficient obtained when the output is divided into the pure software section (package software, and IT service) and non-software section. As of 2011, the employment inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 8.616, 13.998, and 7.773 respectively while the labor inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 7.979, 13.332, and 7.083, respectively.
최저임금 인상 관련 논의가 고용인원 수와 같이 양적 측면에 국한되면서 부정적 효과가 주로 부각되어 왔지만, 최저임금 인상은 기업 또는 산업 특성에 따라 생산성 제고, 저생산성 한계기업 퇴출 등 질적 측면에서 긍정적 효과를 가져올 수도 있다. 본 연구는 이러한 관점에서 최저임금 인상이 기업의 생산성에 미친 영향을 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 제조업 부문의 사업체 단위 패널데이터를 이용하여 제조업 내 업종별·고용규모별 최저임금 영향률을 추정하고 이를 기업의 생산성과 연계함으로써 최저임금 변화가 생산성에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 생산함수 추정에서 기존 연구의 문제점인 요소투입의 내생성을 보정함으로써 자본계수 과소추정 및 노동계수 과대추정의 문제를 보완하였다. 분석 결과, 최저임금 인상이 임금, 고용, 생산성에 미치는 영향은 업종별·고용규모별로 다르게 나타났다. 특히, 최저임금 인상은 제조업 전반의 생산성 제고에 긍정적인 것으로 추정되었지만 생산성 변화의 방향과 폭은 업종별로 상이했다. 최저임금 인상이 고용규모별 생산성에 미친 영향을 보면 전반적으로 고용규모가 작을수록 생산성에 부정적이지만 업종에 따라서는 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한 최저임금 인상으로 유발된 임금 상승은 제조업 내 모든 업종에 걸쳐 생산성을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 최저임금 인상으로 상당수 업종에서 생산성이 개선되는 것으로 추정된 만큼, 이를 최저 임금 상승이 초래하는 노동비용 증가 및 고용 감소 효과와 함께 종합적으로 평가하는 게 바람직하다. 아울러 동일한 최저임금 적용에도 불구하고 최저임금영향률의 차이로 인해 최저임금이 고용, 임금, 생산성에 미치는 영향은 업종·규모에 따라 상이할 수 있음에 유념할 필요가 있다.
본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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