본 연구는 수상 운송업이 전체 산업들과의 관계 속에서 경제 전반에 미치는 유발 효과 및 네트워크 연결성과 네트워크 시각화 분석을 시행하는 것이다. 이를 위하여 산업연관분석과 단위구조행렬을 활용하여 수상 운송업의 각종 유발계수를 분석하며, 단위구조행렬과 역행렬함수를 작성하고 Ucinet 6을 이용하여 네트워크 연결성과 NetDraw를 활용하는 네트워크 시각화 분석을 시행한다. 연구결과 수상 운송업의 각종 유발계수로서 투입계수, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 산업간 연쇄효과의 분석 결과를 제시 하였으며, 네트워크 연결성으로서 연결중앙성, 인접중앙성, 사이중앙성 및 네트워크 시각화 분석의 내용을 제시하였다. 본 연구를 통하여 수상 운송업의 현재 위치와 현황 및 전체 산업들과의 관계를 확인하였으며 어떠한 산업들과 전략적 관계를 가져야 하는가를 제시하였다. 향후에는 2000년대 이후 발간된 산업연관분석을 활용하여 각종 유발 효과 및 연결성(중앙성), 네트워크 시각화 분석의 변동 현황과 추이에 대한 사항을 추가로 분석하는 것이 필요하다.
최근 정부는 수상운송기업의 경쟁력을 강화하기 위한 지원정책을 추진하고 있다. 이러한 정책을 효과적으로 수행하기 위해서는 수상운송기업의 경영성과를 평가하고 정책의 모니터링이 필요하다. 이 연구는 통합 FUZZY AHP-PROMETHEE법을 이용하여 우리나라 수상운송기업의 경영성과를 평가하여 우선순위를 선정하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 수상운송기업을 7개의 대상그룹으로 구분하고, 경영성과 평가를 위한 평가항목을 추출한다. 두번째는 전문가 설문조사를 통해 Fuzzy AHP법을 이용하여 평가항목의 중요도를 산정한다. 마지막으로 평가항목의 중요도와 Fuzzy PROMETHEE II법을 결합하여 수상운송기업군의 전체 우선순위를 결정하고 Fuzzy PROMETHEE I법을 이용하여 기업군간의 우선순위를 분석한다. 따라서 제안된 모델에서는 성장성, 생산성, 수익성, 기술성 등 4개의 평가 항목이 추출되었다. 그 결과 기타해상운송업의 경영성과가 가장 높게 나타났고, 내륙수상여객및화물운송업의 경영성과가 가장 낮게 나타났다. 따라서 기타해상운송업은 성과를 지속하기 위해 생산성을 증대해야 하고, 내륙수상여객및화물운송업은 성과향상을 위해 모든 항목을 증대해야 할 것이다.
현재 대한민국 운송업에서 두 번째로 큰 비율(19.2%)을 차지하고 있는 수상 운송업에서는 연간 많은 재해가 발생하고 있으며 그 손해는 4백억 원에 달한다. 본 연구는 수상 운송업에서의 재해율과 경제적 손실을 최소화하기 위해 신체 측정기기 및 항만 작업 분배시스템을 설계하였다. 신체 측정기기는 심박, 알코올, 적외선 온도 센서 등을 활용하여 작업자의 신체 정보를 측정한다. 이 결과를 아두이노로 전송한 뒤 사용자의 집중도와 피로도를 분석하여 적절한 작업 분배 서비스를 제공한다.
본 연구는 물류산업에서 괜찮은 일자리 결정요인을 규명하였고 분석 결과를 물류산업 노동 관련 정책 입안을 위한 기초자료로서의 활용과 물류산업 특성에 맞는 정책을 마련하는 데 목적이 있다. 모형의 종속변수는 첫 번째 연구에서 도출한 괜찮은 일자리(Decent Job) 여부를 활용하였고, 물류산업 일자리가 가지는 고유한 특성을 파악하기 위해 전체산업의 패널 자료로 대상 모형을 도출한 후 이를 물류산업 모형에 적용하였다. 그 결과 전체산업의 괜찮은 일자리 모형에서 유의미한 요인으로 분석되었던 '나이(age)', '성별(sex)', '교대근무(shift)' 변수는 물류산업 모형에서 유의미하지 않은 것으로 분석되었다. 특히 타 선행연구와 본 연구의 한국노동패널조사(KLIPS) 데이터를 활용한 일자리 모형에서 '나이(age)' 변수는 대부분 나이가 많을수록 직무만족도 및 소득 생산성이 높게 나타나 물류산업의 경우도 비슷한 결과가 나올 것으로 예상하였으나, 물류산업의 경우는 '나이(age)' 변수가 '괜찮은 일자리(Decent Work)' 취업을 결정하는 요인이 아닌 것으로 나타났다. 전체산업과 물류산업이 공통으로 괜찮은 일자리(Decent Work)에 종사하기 위해 가장 중요한 요인은 '건강상태(health)' 요인으로 나타났다. 선행연구와 마찬가지로 일반적인 직무만족도, 소득생산성, 승진 등을 위해서는 개인적 특성인 '건강상태(health)'가 괜찮은 일자리(Decent Work)에 종사하기 위해 중요하다는 것이 본 연구에서도 다시 한번 입증되었다. 따라서 물류산업은 전체산업에 비해 '직업훈련'을 통해 물류 산업의 전문성을 키우는 것이 정규 교육과정을 통해 '학력수준'을 높이는 것보다 중요한 요인인 것으로 나타났다. 이는 특히 본연구에서 분석한 세부 물류산업 중 괜찮은 일자리 종사자 비율이 높은 '철도운송업', '내륙 수상 및 항만 내 운송업', '항공 화물 운송업' 등의 경우 전문화된 직업훈련이 필요한 분야로 이와 같은 물류산업의 특성이 반영된 것으로 보인다. 따라서 정규 교육과정을 통해서 배우는 학문적 영역과 더불어 직업훈련 등의 추가적인 인력양성 프로그램을 통해 직무의 전문성을 키우는 것이 물류산업뿐만 아니라 타 산업에서도 '괜찮은 일자리(Decent Work)'에 종사하는 데에 매우 중요한 요인인 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 물류산업 종사자의 급여에 미치는 요인에 대한 연구를 조사하고, 물류산업의 고용과 임금에 관련된 현황을 파악하는 것에 있다. 이에 기초하여 물류산업 종사자 임금에 미치는 분석요인을 찾고, 그것이 임금격차에 미치는 영향을 설명하고자 하였다. 분석자료는 최근 10년간의 통계청 업종분류 자료를 횡단면자료로 해석하고 분석자료를 3가지로 세팅하였다. 분석 결과는 일반적으로 생산성에 직접적 영향을 주지 않는 임금차별적 요인으로서 이해한 업종, 기업규모, 직종의 3개 요인이 물류산업 종사자의 급여차이에 유의한 영향을 주는 것으로 설명할 수 있었다. 업종 요인 속성으로 항공운송업과 수상운송업이 높은 급여를 받았다. 그에 대해 매우 낮은 급여를 받는 업종은 육상운송업이며, 세부업종으로서 택배업이었다. 직종 요인 속성으로 정비사및보조근무 직종은 타 직종에 비해 낮은 급여를 받았다. 기업규모 요인 속성으로 51인 이상의 기업규모가 50인 이하의 기업규모에 비해 높은 급여를 받았다. 다원 분산분석의 요인 간 효과 검정에서 공통적으로 '업종×기업규모' 변수는 물류산업 종사자 급여차이에 유의한 영향을 미치는 것으로 설명되었다. 더불어 분석모형에 투입된 3개 요인의 주효과의 영향력을 비교한 결과, 업종이 가장 주된 영향력을 미친다는 점을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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