본 연구는 거리함수에 기초한 분해분석을 활용하여 표본기간 1995년부터 2009년 한국 14개 제조업의 에너지 생산성 변화요인을 분석한다. 산출거리함수를 적용한 분해산식은 기술적 성장에 따른 생산성 성장효과를 생산요소 및 에너지 믹스와 관련된 다양한 분해요인으로 세분화하는 장점이 있으며 추정결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 한국 제조업은 90년대 후반 이후 전반적인 에너지 생산성의 향상을 보였으며 표본기간 에너지 저소비형 산업이 경험한 경제적 성과가 핵심적인 요인으로 작용하였다. 둘째 생산프론티어의 성장을 의미하는 기술적 진보에 의한 에너지 생산성 성장이 크게 표출되었으며 효율성 개선을 통한 성장여지가 존재한다. 셋째 주요 생산요소인 노동 및 자본과 관련된 분해요인은 에너지 생산성 변화에 상호 상충된 영향을 미쳤으며 에너지 믹스에 의한 생산성 성장이 확인되었다. 다음으로 본 연구는 산업별 에너지 생산성 변화와 수출성장률의 관계를 추가적으로 분석하였으며 일부 에너지 집약 산업을 제외한 대부분의 산업부문에서 수출생산 성장률과 에너지 생산성의 성장 간 양(+)의 상관관계를 확인하였다.
본 연구는 국내 7대 특·광역시를 대상으로 지난 20년(1996~2016년)간의 고용성장에 대한 요인별 기여도를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 통계청에서 제공하는 사업체 조사 자료를 바탕으로 다요인분해(multifactor partitioning, MFP)분석을 수행하였다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 장기간에 걸친 대도시권의 고용성장에서는 전반적으로 지역효과가 지배적인 영향력을 보이고 있으며, 산업구조효과가 이를 뒤따르고 있다. 동태적 다요인분해분석 결과는 향후 지역 간 고용 격차가 산업구조에 의해 설명될 가능성이 크다는 것을 보여준다. 둘째, 성별과 양질의 일자리구성효과는 지역별 고용성장에 큰 기여를 보이지 않는다. 단, 실질적인 개별 인자들의 기여를 보면 남성-상용근로자의 고용감소와 여성-비상용근로자의 고용성장 패턴을 유추할 수 있다. 이러한 결과는 각 지역 산업의 구조적 전환과 고용안정성이 동반된 질적성장을 도모할 수 있는 고용정책의 중요성과 필요성을 의미한다.
고분자의 생분해는 미생물에 의하여 분비되는 효소를 촉매로 하여 산화, 가수분해 등의 반응이 일어나 진행된다. 고분자의 생분해성에 영향을 미치는 요소는 다양하여 고분자 자체의 분자구조뿐만 아니라 분해되는 환경조건과도 관련되어있다. 특히 고분자를 분해시키는 미생물과 분해에 직접적인 촉매로 작용하는 효소는 대부분 수분이 있는 조건에서 활성이 크기 때문에, 수분의 접근성과 침투정도는 생분해에 중요한 요인으로 작용한다. (중략)
국내에서 많이 사용되고 있는 수도용 농약중 iprobenfos, isoprothiolane 및 diazinon의 수중 분해속도를 구명하기 위하여 수중 농약분해의 주요 요인인 가수분해, 미생물분해 및 광분해에 대해서 실험한 결과는 다음과 같다. Iprobenfos는 주로 미생물에 의해서 분해되었는데 반감기는 $4.0{\sim}5.7$일이었고, 고온일수록 가수분해가, pH가 낮을수록 분분해가 촉진되었다. Isoprothiolane은 미생물과 광에 의해서 주로 분해되었는데 광영향이 더 크게 작용한 것으로 나타났으며, 광분해는 pH 9.0에서 반감기가 91일인 반면 pH 4.0, 7.2에서는 각각 13, 16일로 pH가 낮을수록 분해가 신속하였다. Diazinon은 이 세가지 요인에 의해 분해가 일어났으며 pH가 낮을수록 가수분해가 매우 빠르게 일어났다. 농업환경에서 iprobenfos, isoprothiolane 및 diazinon의 수중분해는 각각 미생물분해, 광분해, 가수분해가 주요인으로 판단되었다. 시험농약을 분해하는 미생물을 동정한 결과 iprobenfos, isoprothiolane 및 diazinon은 각각 Pseudomonas putida, Alcaligenes xylosoxydans, Klebsiella planticola/ornithinllytica었고 유사도는 $54.8{\sim}86.2%$였다.
본 연구에서는 서울복지패널자료를 이용하여, 서울시 가구를 대상으로 강남지역과 비강남 지역 간 소득 및 재산격차를 살펴보고, 옥사카 요인분해를 통해 소득 및 재산격차와 관련된 요인을 분석하였다. 분석결과, 강남지역의 월평균 가구소득은 400만원으로, 비강남지역의 가구소득 323만원에 비해, 77만원 정도 높은 것으로 나타났다. 소득격차 중에서, 특성효과가 대부분을 차지하여, 고소득과 관련된 인적자본, 노동시장 특성의 지역간 상이한 분포가 소득격차의 주된 요인으로 작용함을 밝혔다. 한편, 강남지역과 비강남 지역간 순자산격차는 소득격차에 비해 더 심각한 것으로 나타났다. 강남지역 가구의 평균 순자산은 약 4억6천만원으로, 비강남지역의 2억8천만원보다, 약 1억3천만원 정도 높은 것으로 나타났다. 또한 소득격차와는 달리, 계수효과가 순자산 격차의 대부분을 차지하여, 자산의 세대간 이전 등 인적자본 이외의 다른 요인에 의해서 자산격차가 발생할 가능성을 시사하고 있다.
본 연구는 고령화패널 자료를 이용하여 우울증 여부에 대해 성별간 영향을 미치는 변인들을 살펴보고, 성별 격차에 영향을 미치는 변인들을 분석하였다. 분석 결과, 인구학적, 경제적, 건강 관련 변인들이 폭넓게 남녀 그룹 모두에서 우울증을 높이는 변인들로 나타났으며, 사회활동, 낙상여부 등의 변수들이 남녀간 우울증 여부에 상이하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요인분해분석 결과, 결혼 상태만족도, 경제 상태 만족도, 건강 관련 변수들이 남녀간 불균등하게 분포되어 있어 남녀간 우울증 격차를 늘리는 것으로 나타났으며, 남성에 비해 여성이 결혼상태로부터 보상을 덜 받는 것으로 나타났다. 결혼 상태로부터의 보상이 여성과 남성이 같다면, 남녀간 우울증 격차의 약 40% 가량이 줄어드는 것으로 나타났다.
한국의 지역별로 특화된 과학기술 연구개발과 투자가 지속적으로 강조되고 있다. 연구개발 특구로 지정도 확대되었다. 광역시도별 연구개발 투자가 확대되는 분위기에서 각 지역별 투자에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 학술적 검토가 필요하다. 본 논문에서는 지수분해분석(Index Decomposition Analysis) 방법론을 적용하여 광역시도의 연구개발 투자 요인에 대한 분석을 시도하였다. 분석에 사용된 자료는 통계청에서 발행된 2010~2015년 동안 지역별 인구, 연구원수, 연구개발 투자비 등이다. 분석 결과 대전, 서울, 경기 지역의 연구개발 투자 증가가 두드러진 것으로 나타났으며 다른 지역은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.
모바일 인터넷 시장의 양적성장에도 불구하고 사용자들은 모바일 인터넷 서비스를 이용하지 않거나 지속적으로 이용하지 않는 것으로 나타났다. 최근 모바일 인터넷 서비스 시장은 요금인하와 풀브라우저의 보급으로 모바일 웹2.0 서비스의 이용자가 증가할 것으로 예측되고, 모바일 비즈니스는 다양한 측면에서 e-비즈니스를 능가하는 영향력을 행사할 것이며, 실시간 인터랙션으로 개인과 기업의 생활과 방식을 변화시킬 것으로 예상된다. 본 연구에서는 분해된 계획행위이론을 연구의 기반으로 하여, 새로운 모바일 웹 서비스의 수용에 영향을 미치는 주요한 요인을 찾고자 한다. 본 연구는 모바일 웹 2.0 서비스의 사용의도에 영향을 미치는 요인을 적합한 모형으로 검증함으로써, 모바일 비즈니스를 수행하고자 하는 기업에게 사용자의 행위에 대한 이해의 폭을 넓히고, 향후 이 분야의 기초자료가 될 것으로 사료된다 연구결과에 대한 이론적 해석과 실무적 시사점이 제공된다.
비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.
본 논문의 목적은 우리나라 수출의 고용파급효과와 그 변화 요인을 상세히 분석하는 데 있다. 이를 위해 가장 최근에 공표된 World Input-Output Database (WIOD)의 2000년부터 2014년까지의 세계산업연관표와 사회경제계정을 이용하여 다지역산업연관 및 구조적 요인 분해 분석을 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 수출에 체화된 고용은 지속적으로 증가하였고, 우리나라 고용의 수출 의존도 역시 상승 추세를 보였다. 그러나 부가가치 수출의 고용유발계수는 전반적으로 하락하는 것으로 나타났다. 둘째, 우리나라 수출에 체화된 고용의 상당 부분은 중국, 미국, RoW(Rest of the World)의 최종수요에 기인한 것으로 분석되었다. 셋째, 우리나라 수출에 체화된 고용의 증대에 가장 큰 영향을 준 요인은 해외 최종수요의 변화 요인이었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 우리나라의 국내 고용 확대를 위한 의미 있는 정책적 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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