Um, Sa Rang;Chio, Eun Young;Cho, Sung Eun;Chio, In Jung;Kim, Young Sun
한국노년학
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v.38
no.3
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pp.481-499
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2018
The purpose of this study is to examine the impacts of smartphone use on structured social network types in the Korean elderly population. Data was derived from the 2014 survey of living conditions and welfare needs of Korean older persons collected by Korea Institute for Health and Social Affairs. A total of 4,180 participants were selected for the Propensity Score Matching (PSM) analysis. Based on propensity score estimates, the 491 smartphone users (treatment group) and 491 featurephone users (control group) were matched. Ordinary Least Squares (OLS) regression analysis was conducted to examine the relationship between smartphone use and structural social network types. The results showed that among retired older adults, people using smartphone had significantly better structured social networks than those using featurephone even after controlling for covariates. Smartphone users had the higher levels of social contact and social activity. These findings suggested empirical evidence that using smartphone positively affects structured social networks, which might be used as the basis for designing intervention programs to promote social networks and social engagement of retired older adults.
This study surveyed and analyzed the labor market result when comparing the case that junior college students found a job after transferring to 4-year university with the case that they found the job directly after graduating the junior college. The difference of the occupational structure following the transfer was surveyed in detail and this study examined what effect the transfer had on the occupation status. The graduate occupation movement survey(GOMS) was used and the samples of 544 persons were extracted to use through propensity score matching(PSM) to raise the choice convenience of the sample. The occupation status index to use as a dependent variable was developed to apply. The study result is as follows. First, as a result of confirming the occupational structure of the transfer, the transfer students were distributed in more various industrial fields evenly compared to the non-transfer students in the horizontal industrial structure, and non-transfer students were intensively distributed in the certain field. In the vertical occupation status structure, transfer students were distributed in the high occupation status more than non-transfer students who were broadly distributed in the low occupation status. Second, it was revealed the college transfer was highly effective for the occupation status, which appeared statistically significantly. The explanation variable that appeared significantly outside of that included the parents' academic background, major affiliation, employment pattern, major job coincidence, and job coincidence. The higher students' academic background was, the higher the occupation status was and in case of the engineering natural science affiliation, the occupation status was higher than the humanities social science. In case of full-time workers, their occupation status was higher than one of part time workers and it was revealed the occupation status was high when the their major coincided with the job and their educational/technical level coincided with their job.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.57-69
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2023
In a situation where digital transformation using artificial intelligence is active around the world, the growth of domestic AI companies or AI industrial ecosystems is slow. Where a large amount of government funds related to AI are being invested to overcome the difficult economic situation, systematic research on the effect is insufficient. So, this study aimed to examine the policy effectiveness of the government artificial intelligence solution voucher support project for small and medium-sized enterprises (SMEs) using Propensity Score Matching (PSM) and Difference-in-Differences (DID) on the financial performance of beneficiary companies. For empirical analysis, PSM-DID analysis was performed using sales performance since 2019 for 461 companies with a history of voucher support among the AI SMEs data released by the National IT Industry Promotion Agency. As a result of the analysis, the beneficiary companies' asset growth, salary, and R&D expenses increased overall after government support, and no significant contribution could be confirmed in terms of profits. This study suggests that the voucher policy business directly contributed to the company's growth in the short term, but it requires a certain period of time to generate profits.
The economy has deteriorated worldwide due to COVID-19, and the domestic economy has also been hit hard. Accordingly, the government implemented unprecedented financial support policies related to COVID-19 to solve the financial difficulties experienced by SMEs. In addition, as the spread of COVID-19 continued, the government implemented guidelines and measures along with recommendations for non-face-to-face contact. Organizations in the public and private sectors have introduced non-face-to-face work methods. Considering this situation, this study investigated the impact of COVID-19-related financial support policies on technological innovation of SMEs. External support is important for corporate innovation, but internal capabilities are also important. Therefore, the effect of entrepreneurship on product innovation was identified. In addition, as the non-face-to-face work method was activated, the effect of smart work was identified by comparing companies that introduced smart work and companies that did not. As a result of the analysis, entrepreneurship showed a positive (+) effect regardless of the introduction of smart work. Financial support policies related to COVID-19 were found to show mixed results according to the type of support.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.2
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pp.27-43
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2024
Recently, the importance of trademarks as a core resource of corporate competitiveness to protect and differentiate products and services is increasing. Global companies are focusing hard to secure trademark rights to manage brands that reflect their core values and to respond to increasingly frequent trademark disputes, while start-ups and individuals are working hard to secure trademark to run stable businesses and attract investment funds. Meanwhile, this study conducts an empirical analysis to identify the relationship between the brand and business strategy of domestic venture startups. The analysis data used was the response data of 2,230 corporate companies from the 2021 Venture Business Precision Survey, and the propensity score matching method, structural equation model analysis, and binomial logit analysis were used as analysis methods. As a result of the analysis, it was confirmed that domestic venture startups' trademark ownership does not make a significant difference in terms of the level of business strategy. This was confirmed to be because the brands of domestic venture start-ups mainly advance their business strategies only through the internal competency process, while the advancement of business strategies through the external competency process is very minimal. Meanwhile, it was confirmed that the level of cost advantage strategy among the business strategy levels of venture start-ups strengthens the tendency to hold trademarks, indicating that the higher the completeness of the cost advantage level, the more likely it is to expand trademark ownership for stable sales and supply of products and services through trademark ownership and to convert to high value-added in the future.
The aim of this paper is to evaluate policy impact of Inno-biz verification and Venture verification, especially focusing on the complementarity effect according to the overlapped support in Korean ICT industry. Alongside the implementation of various government innovation policies, discussions regarding evaluations of such policies have been consistently undertaken in economics, because it is very important to evaluate whether public policies have played a proper role. However, one of the distinguished point of this research from previous studies is that this paper not only includes evaluations of a single policy, but also the discussion about interaction between different innovation policies. The main result of this paper is that, in the case of overlapping homogeneous policies such as Inno-biz and venture verification, the complementarity effect is negative. Compared with previous studies, the uniqueness of this research is as follows. First, deviating from the view of previous studies that focused on the evaluation of a single policy, this paper has considered interactions and the complementarity effect of innovation policy through "policy mix," an economic term. Second, based on this concept, the paper suggests an analysis framework for the evaluation of interactions and the complementarity effect of innovation policy.
In Korea, nearly 100 billion won is spent annually under the name of energy voucher on 600,000 households for the last five years, and this is a unique case and hard to monitor worldwide. Therefore, no studies have been conducted to assess impacts of the energy voucher on energy consumption and cost burden alleviation for beneficiaries. This paper aims to demonstrate the effectiveness of energy vouchers in terms of energy expense. The propensity score matching was conducted on samples of low-income households based on the Korea Welfare Panel. Then, simple Difference-In-Differences and Fixed-Effect Difference-In-Differences models were applied to estimate the effect of energy vouchers. In results, the beneficiaries of energy vouchers would spend an additional 4,371~4,870 won per month on energy consumption. The ratio is equivalent to 51.9~57.7 percent of the aid, which is also the highest when compared with 23~56 percent of U.S. Food Stamp. In terms of energy welfare, voucher payment could become one of the best management practices. However, identifying the blind spots as non-reciprocal households and expanding the differential support mechanism that reflects the energy consumption environment should be solved in the future.
This study analyzed the effect of moving into an industrial park on the performance of a company using data from individual companies. In addition, regional variables were additionally set, and industrial complexes were divided into metropolitan and non-metropolitan areas for comparison. Data were collected through KIS-2022 (manufacturing) to verify the hypothesis. In the case of the analysis method, multiple regression analysis and Propensity Score Matching(PSM) were first used. The analysis results are as follows. First, it was found that companies that moved into industrial park had a positive effect on innovation performance than companies that did not move in. Second, in terms of financial performance, there was no statistically significant difference between companies that moved into the industrial park and those that did not. Third, there was a significant difference between companies that moved into industrial park and those that did not, depending on the metropolitan and non-metropolitan areas. Based on these analysis results, policy and academic implications could be presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3223-3231
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2010
For a long time, most of advanced countries have supported the innovative firms with various support methods such as tax credit, subsidy, human resource education, and so on. Tax credit for innovation is the most popular industrial policy in these countries including Korea. However, in Korea, the effect of tax credit policy has been rarely analyzed. On the other hand, a considerable number of studies discover that tax credit policy in other countries influences positively on invest of R&D expenditure. This paper shows that tax credit policy positively influences on firm's innovation performances in Korea. The evaluated innovative effect of tax credit policy in this paper is more persuasive because it introduces various innovation performance variables including patent application with Propensity score matching method(PSM).
The propensity score matching method is a statistical method used to reduce selection bias in observational studies and to show effects similar to random allocation. There are many observational studies in dentistry research, and differences in baseline covariates between the control and case groups affect the outcome. In order to reduce the bias due to confounding variables, the propensity scores are used by equating groups based on the baseline covariates. This method is effective, especially when there are many covariates or the sample size is small. In this paper, the propensity score matching method was explained in a simple way with a dental example by using R software. This simulated data were obtained from one of retrospective study. The control group and the case group were matched according to the propensity score and compared before and after treatment. The propensity score matching method could be an alternative to compensate for the disadvantage of the observation study by reducing the bias based on the covariates with the propensity score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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