본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2000년 1월부터 2015년 9월까지 15년 9개월간의 월별자료 189개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과(Granger Causality test) 상승률과 변동성에 있어서 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)분석결과 서비스업생산지수와 서비스업도도소매지수에 사이에 충격이 존재하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라짐을 알 수 있었다. 이는 다른 산업뿐만 아니라 서비스업산업에 있어서도 생산량은 어느 정도 도소매업체의 판매량을 예측할 수 있다는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 서비스업도소매지수는 일정시차동안 73.65%~65.59%의 서비스업생산지수에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 서비스업생산지수는 일정시차동안 0.97%~1.92%의 서비스업도소매지수에 영향을 받는 것으로 나타나 영향력이 미미함을 알 수 있었다. 본 연구는 다양한 지수를 대상으로한 상호간의 가격발견을 통한 상호연관성을 분석한 기존의 연구방법을 확장하여 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수와의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. 이와 같은 연구결과는 물가지수를 관리하고 있는 정부에게 물가정책을 수립하는데 의미를 부여하고, 각종 지수를 관리하고 있는 한국은행 및 통계청에게 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구에 대한 한계점으로는 물가지수를 이용한 선행연구가 많지 않아서 좀 더 체계적인 분석이 부족하다는 점과 구조변화 시점을 구분하여 분석하지 못했다는 점이다. 따라서 다양한 물가지수를 활용한 후속연구와 구조변화를 전후를 대상으로 한 추가연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구는 우리나라의 동남권 지역, 즉 부산, 대구, 울산, 경북 및 경남에 한정하여 16개 서비스업종을 5개 지식기반 및 11개 비지식기반 서비스업으로 분류하여 통계청 자료를 통해서 $1996{\sim}2004$년 기간 동안에 생산성 성과의 지역간 특성을 분석하였다. DEA 방법을 적용한 맘퀴스트 생산성 지수를 통한 추정 결과에 의하면, 첫째로 전 기간 동안 비지식기반 서비스업의 생산성 증가율이 지식기반 서비스업의 생산성 증가율보다 전체적으로 높은 것으로 나타났지만, 전반기($1996{\sim}2000$)에 2.1%p 격차에서 후반기($2001{\sim}2004$)에 0.6%p로 그 격차가 줄어들었다. 따라서 최근에 후자의 생산성 향상이 전자보다 높은 것으로 추정되었다. 둘째로 시 도별 생산성 성과를 비교해 보면, 대구의 경우에 5개 지식기반 서비스업종을 포함하여 7개 업종이 상대적 우위에 있는 것으로 나타났으며, 그 다음으로 울산과 부산 지역의 상대적 우위 업종이 많은 것으로 추정되었다. 하지만 경북은 2개 업종만 상대적 우위에 있을 뿐, 8개 업종에서 상대적 열위에 있는 것으로 나타나 다른 지역에 비해 상대적으로 열악한 것으로 나타났다.
경기종합지수가 개발되고 시간이 흐르다보면 경제현상 자체의 패턴 변화나 구성 지표의 경기대응력 변화 등으로 경기를 정확하게 판단하고 예측하는데 한계가 발생하기도 한다. 미래의 경기를 비교적 정확하게 예측하기 위해서는 먼저 선행성이 높은 개별지표를 선택해야 한다. 본 연구에서는 제주지역 경기선행지수 구성지표인 건축허가면적, 소비자물가지수, 서비스업생산지수, 광공업생산지수, 서귀포평균기온, 신용카드 구매액에 대한 경기전환점 및 시차상관분석을 통하여 구성지표 선행여부 타당성에 대한 실증분석을 하고자 한다. 또한 적정한 제주지역 선행종합지수의 기준 순환일을 설정하여 제안하고 전국 경기선행지수와의 비교분석을 통하여 제주지역 선행지수 구성 지표를 검증하고자 한다. 이를 통하여 제주지역 경기종합지수가 가지고 있는 문제점 및 향후 지역 종합경기지수의 개선 방향을 제안하고자 한다.
본 연구는 국내 ICT 제조업과 서비스업의 경쟁력 강화를 위한 기초 연구로서 효율성과 생산성 추이 및 생산성의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 본 연구는 ICT산업의 효율성 분석을 위해 ICT 제조업 23개 업종과 ICT 서비스업 18개 업종에 대하여 2007년부터 2011년까지 5년간 규모의 수익불변을 가정한 DEA(Data Envelopment Analysis)의 CCR모형과 규모의 수익가변을 가정한 BCC모형을 통해 기술효율성과 순수기술효율성의 정태적 효율성을 살펴보고, 기술효율성에 대한 DEA/Window 분석과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 동태적 효율성을 분석하였다.
해외 직접투자는 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 투자결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 해외 직접투자의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 해외 직접투자에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7그룹(아시아, 북미, 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고, 해외직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산, 경상수지, 환율, 고용율, 평균가동률(제조업), 소비자물가지수, 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하고 결정요인 추정에 있어서 TWECRT모형의 임의모형 중심으로 분석하였다. 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과 임금(사업서비스업)의 계수 값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율, 소비자물가지수 및 수출액 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업 평균 가동률은 정 (+), 국내총생산 및 경상수지는 부(-)의 영향을 미치지만 해외직접투자에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.
본 연구의 목적은 우리나라 지역 산업의 수직적 생산 분화를 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 2005년 16개 지역 간 산업연관표를 대상으로 현시비교우위지수를 적용하여 지역 산업의 이출경쟁 및 이입대체 능력을 분석하였고 평균전파길이를 추정하여 산업의 분화 정도를 평가하였다. 그 결과로 우선, 경남지역에서는 전기가스수도업에 대해, 인천, 광주 지역에서는 소비제조업에 대해 이출 경쟁력 및 이입 대체 경쟁우위가 나타났다. 또한 평균전파길이는 해당 지역이 공간적, 사회경제적으로 인접할수록, 간접 생산유발효과의 비중이 클수록 높게 나타났다. 산업기반이 발달한 지역일수록, 타 산업에 중간재를 공급하는 기능이 강할수록 생산 사슬 내에서 전방에 위치하였다. 마지막으로 대규모 공단 입지 지역의 제조업 및 서울 소재 서비스업은 전, 후방 평균전파길이가 모두 길게 나타나 이들 산업의 분화 정도가 높으며 산업군의 동반성장을 유도하는 선도 산업의 성격을 갖는다고 볼 수 있다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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