Due to the lack of national consensus on the importance and value of the character industry and the lack of recognition of value as a national strategic industry, the development of the character industry is experiencing great difficulties. The purpose of this study is to analyze the economic effects of character industry in China to help establish policies and strategies for the character industry in the future. To this end, this study utilized the China 2017 Industrial Association Table. The analysis results are as follows. China's character industry has a lower production inducement effect than other industries with a column total of 3.45514, and a row total of 1.30015. This shows that China's character industry is still being produced by small and medium-sized companies with a low equity ratio. Second, in the character industry, the index of the sensitivity of dispersion representing the forward linkage effect is 0.01426 and the impact factor is 0.03790, which are all less than 1. Therefore, it can be said to be the final demand manufacturing type.Third, in China character industry's income induction is 0.47690 and the production tax induction effect is -0.04912. It can be seen that the character industry has less income induction and tax burden generated every time the final demand increases by one unit in the entire industry than in other industries.Despite the quantitative growth of the character industry in China, the impact on other industries is low and it is not playing a role as an income-generating industry. Structural improvement is needed for the qualitative development of China's character industry.
We measured industrial labor income shares and investigated their determinants. Excluding industries where non-wage earners are not countable, we constructed 22 industry labor income shares from 1993 to 2015. Even though labor income shares in manufacturing industries declined more than in service industries, the economy-wide decline was not driven by structural changes but by within-industry effects. We found that rise in capital-labor ratio, R&D intensity, export dependence, and irregular job ratio contributed to the fall in labor income shares. When we examined manufacturing industries separately, overall results were about the same. But in that case we had additional findings that the rise in import dependence and outsourcing ratio lowered labor's shares, while minimum wage increases raised them.
Recently, information security accidents are becoming more advanced as social engineering attacks using new types of malicious codes such as phishing. Organizations have made various efforts to prevent information security incidents, but tend to rely on technical solutions. Nevertheless, not all security incidents can be prevented completely. In order to overcome the limitations of the information security approach that depends on these technologies, many researchers are increasingly interested in People-Centric Security. On the other hand, some researchers have applied behavioral economics to the information security field to understand human behavior and identify the consequences of the behavior. This study is a trend analysis study to grasp the recent research trend applying the concept and idea of behavioral economics to information security. We analyzed the research trends, research themes, research methodology, etc. As a result, the most part of previous research is focused on 'operational security' topics, and in the future, it is required to expand research themes and combine behavioral economics with security behavioral issues to identify frameworks and influencing factors.
The purpose of this study is to analyze the ripple effect of the Chinese education industry on the national economy by using the industry-related table of 2017 by the China Statistical Office to use it as policy data for revitalization of the Chinese education industry in the future. To achieve this purpose, 149 industries in the basic classification of the industry-related table were classified into 32 industries. Based on these classifications, by analyzing the production induction coefficient, sensitivity coefficient, influence coefficient, yield inducement coefficient, production tax induction coefficient, and labor induction coefficient, etc. The purpose of this study is to understand the relationship between different industries and to find out the economic impact of the Chinese education industry. The analysis results show that in 2017, the total production induction coefficient of China's education industry was 1.7188, the row total was 1.0626, the sensitivity coefficient was 0.01211, the influence coefficient was 0.01958, the income induction coefficient was 0.6667, the production tax induction coefficient was 0.035, and the final demand was 1 billion yuan. When this occurs, the labor induction coefficient shows a total of 31,254 persons (indirect 15,541 persons, direct 15,713 persons). Based on the analysis results, this study suggested the implications that government support, technology introduction and application of new operating models, policy regulations, and efficient supervision of the system and president are required for further development of the Chinese education industry.
The purpose of this study is to explore a prediction model for accurately predicting Financial Difficulties of Chinese Cultural Industry Enterprises through Traditional Statistics and Machine Learning. To construct the prediction model, the data of 128 listed Cultural Industry Enterprises in China are used. On the basis of data groups composed of 25 explanatory variables, prediction models using Traditional Statistical such as Discriminant Analysis and logistic as well as Machine Learning such as SVM, Decision Tree and Random Forest were constructed, and Python software was used to evaluate the performance of each model. The results show that the Random Forest model has the best prediction performance, with an accuracy of 95%. The SVM model was followed with 93% accuracy. The Decision Tree model was followed with 92% accuracy.The Discriminant Analysis model was followed with 89% accuracy. The model with the lowest prediction effect was the Logistic model with an accuracy of 88%. This shows that Machine Learning model can achieve better prediction effect than Traditional Statistical model when predicting financial distress of Chinese cultural industry enterprises.
The purpose of this study is to verify the impact of government subsidies and technological innovation on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Therefore, this study takes 238 listed cultural industry enterprises in China from 2015 to 2020 as the object, collects 1175 samples, and uses Stata16 software for empirical analysis. The analysis results are as follows. First, government subsidies have a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Second, government subsidies have a positive impact on the scientific and technological innovation of Chinese cultural industry enterprises. Third, scientific and technological innovation has a positive impact on the business performance of Chinese cultural industry enterprises. Fourth, scientific and technological innovation plays a partially mediating role in the relationship between government subsidies and business performance of Chinese cultural industry enterprises. Based on the research results, measures to improve the business performance of cultural industry companies are as follows. First, establish a modern cultural industry market system. Second, the government should expand financial and tax support for cultural industry companies. Third, promote the integration of cultural industries with scientific and technological innovation.
In this study, based on the results that cooperation increases innovation or increases innovation performance in the same region, the result is that the effects of cooperation in the same region will be more effective, thus starting with the assumption that the innovation performance will be higher. The analysis results showed that the collaborative experience in the same region greatly increases the results of innovation, indicating that the location of cooperative targets in cooperation could be an important decision factor. The implications of this result are that it could have a significant impact on a company's innovation performance. This means that the country's industrial policy should be established in the direction of cluster formation.
Park, Won-Ho;Jeong, Nam-Jun;Baek, Nam-Ok;Chae, Chang-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.622-623
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2011
산업화시대 이래로 과학기술의 진보, 물질문명의 발달과 더불어 에너지 소비량도 폭발적으로 증가하여 왔다. 이로 인한 환경문제, 지구온난화 등 범지구적인 차원의 이슈가 발생하였다. 기후변화에 대처하기 위한 에너지 절약은 정책당국자, 학계, 산업계뿐만 아니라 일반시민들에게 있어서도 오랫동안 고민되어온 화두가 되어 오고 있다. 또한, 최근 발생한 일본의 원자력 방사능 유출건도 일본 수도권의 막대한 전기 소비량을 뒷받침하기 위해 건설된 발전소로 인한 2차 피해라는 측면에서 보다 안전하고 환경 친화적 재생적인 에너지에 대한 관심은 더욱 높아갈 수 밖에 없는 실정이다. 그러나 이를 위해 수많은 캠페인들이 행해져 왔음에도 불구하고 에너지 과소비는 여전히 해결되지 않고 있는 난제 중에 하나이다. 이러한 오랜 이슈를 해결하기 위해 기존의 에너지 절감 정책의 틀에서 벗어나 인간의 실질적인 소비행태에 변화를 주려는 대안 모색을 목표로 경제학의 새로운 패러다임인 행동주의 경제학의 프레임워크를 동원하여 효과적인 에너지 절감방안을 사람들의 제한적 합리성에 근거하여 모색하고자 한다. 더불어 이러한 시도는 최신 IT기술과의 융합을 통해 그 효율성을 극대화할 수 있을 것이다. 따라서 행동주의 경제학의 이론적 개념과 실질적인 적용사례를 살펴보고, IT기술의 융합을 시도할 때 고려해야할 사항들에 대해서도 논의를 전개해 나갈 것이다. 이를 통해, 효과적이고 효율적인 에너지 절감정책을 발견하기 위한 정보의 전달방식, 정보의 영향력, 편익측면의 제약사항 등에 대한 다양한 실험적인 연구들을 촉구하고자 한다.
슘페터가 말하는 ''창조적 파괴''의 바람이 거세게 불고 있는 영역이 IT 산업이다. 이런 분야에서는 가격경쟁을 통한 자원배분의 효율성 문제보다 새로운 욕구, 신제품 또는 기술의 발견 등 창조적 파괴의 활동과 과정이 훨씬 더 중요하다. 신고전학파 경제학의 정태적 경쟁의 개념을 갖고 이 동태적 경쟁의 과정을 제대로 이해할 수는 없다. IT 산업과 같이 부단히 기존의 것이 파괴되고 새로운 것이 창출되는 분야에서 통상의 정태적 경쟁의 개념에 의거해 경쟁법을 적용한다면 중대한 판단 착오와 왜곡을 초래할 위험이 크다.
The popularization of mobile Internet applications has accelerated the development of smart tourism industry. Based on TAM and VAM theories, this paper studies the influencing factors of tourism App users' willingness to continue using through complex network and data analysis methods. Through the research, it is found that the improvement of service level and design concept of smart tourism application can accelerate the aggregation of complex networks and improve user engagement. At the same time, reasonable price service experience value, convenience service experience value, interactive service experience value, emotional design perception, ease of use design perception, entertainment design perception and other factors can have a direct impact on users' intention to continue to use, and there is a significant correlation. The smart tourism App's convenience and price advantage are the root of its competitiveness. The design concept can affect users' emotional experience and perceptual experience, and help smart tourism App improve users' satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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