서비스산업은 국가 경제의 지속가능한 성장을 뒷받침할 핵심 분야이다. 그러나 아직 우리 경제에서 서비스산업의 발전은 선진국 수준에 미치지 못하고 있다. 서비스업에 대한 최근의 통계가 이를 뒷받침하고 있다. 본 논문은 지역별로 국내 서비스산업의 현황을 사업체수 및 종사자수 통계를 중심으로 비교분석한 것이다. 이를 위해 16개 시 도 지역에 대한 전국 사업체조사 자료를 토대로 수도권, 강원권, 충청권, 호남권, 영남권, 제주권 등 6개 광역권으로 분류하여 이들 지역에 있어서 전체 산업에 대한 서비스산업에서의 사업체수 및 종사자수의 상대비율을 비교분석하고, 또한 각 권역에 있어서 시도별로 사업체수 및 종사자수의 상대비율을 비교분석한다. 지역별 비교를 위해서 사용한 자료는 2006년부터 2012년 동안 최근 7년간의 전국사업체조사 자료이며, 이 자료를 통해 6개 권역에 대한 서비스산업에서의 사업체수 및 종사자수의 상대비율을 계산하였다. 그리고 각 권역에 속한 시도 지역에 대해서도 그 상대비율들을 계산하여 지역별로 비교분석하였다.
경제성장이론에 의하면 특정 산업에 종사하는 사업체들의 입지 행태는 업종별로 서로 공간적 관련성을 갖는다. 본 연구에서는 음이항분포의 산포모수의 특성을 이용하여 산업 활동의 공간집적도를 계량화하기 위한 산업집중지수를 정의하고 이를 이용하여 특정업종에 종사하는 사업체들의 입지행태에 있어서 공간적 변화경향을 통계적으로 규명하고자 하였다. 1995년도와 2000년도의 사업체 기초통계조사 자료를 이용하여 충북지역의 지식기반산업 7개 업종과 주력기간산업 9개 업종에 대해 산업집중지수를 추정하여 이를 기반으로 업종별 사업체들의 공간적 입지행태 변화경향을 분석하였고 지역산업 활성화에 필요한 업종의 선택 및 집중화문제해결에 산업집중지수가 활용될 수 있음을 보였다.
Objectives: Environmental, social and personal factors influence eating patterns. This study aimed to investigate the relationship between unhealthy food outlets within a residential area and obesity using nationally representative Korean survey data and data from the Census on Establishments. Methods: Data on the food intakes and socioeconomic variables of a total of 9,978 adults aged ${\geq}19$ years were obtained from the 2013-2014 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Geographic locations of restaurants were obtained from the 2013 Census on Establishments in Korea. Administrative area was categorized into tertiles of count of unhealthy food outlets based on the distribution of number of unhealthy food outlets among all urban (Dong) and rural (Eup or Myun) administrative districts in Korea. Multilevel logistic regressions model were used to assess the association between the number of unhealthy food outlets and obesity. Results: People living in the district with the highest count of unhealthy food outlets had higher intakes of fat (45.8 vs. 44.4 g/day), sodium (4,142.6 vs. 3,949.8 mg/day), and vitamin A (753.7 vs. $631.6 {\mu}gRE/day$) compared to those living in the district with the lowest count of unhealthy food outlets. A higher count of unhealthy food outlets was positively associated with frequent consumption of instant noodles, pizza, hamburgers and sandwiches, sweets and sour pork or pork cutlets, fried chicken, snacks, and cookies. Higher exposure to unhealthy food outlets was associated with increased odds of obesity (1st vs. 3rd tertile; OR 1.689; 95% CI 1.098-2.599). Conclusions: A high count of unhealthy food outlets within a residential area is positively associated with the prevalence of obesity in Korea. The results suggest that food environmental factors affects the health outcomes and interventions aiming to restrict the availability of unhealthy food outlets in local neighborhoods may be a useful obesity prevention strategy.
본 연구에서는 문화체육관광부의 "관광사업체 기초통계조사" 자료를 이용하여 2009년부터 2013년 사이 충남지역 관광산업 종사자 수 및 매출액 구조 특성을 분석하였다. 기존 관광분야 국내외 변이할당분석 선행연구의 한계를 보완하기 위해 동태적 변이할당분석을 실시하였다. 분석 결과 충남지역 산업환경은 유원시설업 및 관광편의시설업의 종사자 수와 매출액을 증가시키는데 있어 다른 광역지자체 대비 경쟁력이 우수한 것으로 나타났다. 또한 최근 세종특별자치시 출범, 충남도청 이전 등 내부적인 환경변화가 충남지역 관광산업 종사자 수 및 매출액 증가에 영향을 미친 것으로 추정된다. 본 연구 결과는 효율적인 충남지역 관광산업 정책 수립을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper analyzes job creation when the Korean economy transitioned to a knowledge economy from the 1990s to the 2010s. During this period, the ratio of service to manufacturing jobs increased, knowledge intensive industries grew, and job creation became geographically concentrated around Seoul. The changes slowed down in the 2010s, and overall job growth weakened. To analyze the effect of job creation driver industries during this period, the main part of which are knowledge intensive tradable service industries, on local service job creation, I use a modified version of the local labor market of Moretti (2010). I analyze the job changes during 1995-2005 and during 2006-2016 in 237 Si-Gun-Gu areas in the Census on Establishments datasets. I find that one manufacturing job creates 0.5 local service jobs and that one tradable service job creates 1.1 jobs within Gu areas of metro cities and 2.3 jobs in Si-Gun areas. The job creation relationship between the tradable and local service sectors was not altered in this period. As more jobs were created in the tradable sector driven by the transition to a knowledge economy, job creation overall remained active, with the opposite also being true.
Using the Census on Establishments collected by Statistics Korea, we analyze how the patterns of job creation and destruction differ across counties (si-gun-gu). We measure aggregate employment changes due to establishment startups, expansions, contractions, and shutdowns for each county and quantify the role of such reallocations in explaining variation in employment growth across counties. Overall we find that both rates of net entry and job creation play an important role in explaining differences in net job creation rates across regions. Moreover, counties with high employment growth rates also tend to have high exit and job destruction rates, which suggests that an active process of job reallocation is a key source of regional employment growth.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1443-1452
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2016
본 연구는 소상공인과 임차상인 보호정책을 지원하고, 권리금 분쟁소송 등에 참고자료로 활용할 뿐만 아니라 상가권리금 현황 파악을 위한 최초 조사를 실시하기 위한 표본설계 연구이다. 개별 임차 사업체 단위로 발생하는 권리금의 특성상 통계청의 전국사업체조사를 모집단으로 활용 하였으며, 우선적인 정보 제공이 필요한 7개 도시지역을 반영하였다. 전체 표본수는 8,000개로 하였으며, 7개 도시지역을 부차모집단으로 하고 지역별 상권별 표본수는 비례배분 하였으며, 상권내 업종은 제곱근비례배분 하였다. 목표오차를 활용하여 최종 표본수를 조정 하였으며, 표본설계가중치를 이용한 권리금 평균 추정량과 추정오차, 구간추정 공식을 유도하였으며, 이를 통해 도시별 상권별 및 업종별 통계 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.
본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.
On the purpose to analyze the survival rate of startup companies since their establishment, the companies' survival rate was investigated by surviving period. The average and coefficient of variation(C.V.) of the startup companies' survival rate were examined with the comparison of urban and rural areas, and primary, secondary, and tertiary industries. In this study, the variation of total numbers of new-established companies, from 1998 to 2012, were analyzed with micro-data of the Statistics Korea, 'The Census on Establishments'. The results show that the survival rate of primary industry companies largely fluctuate and don't be stabled during the whole surviving periods, whereas secondary and tertiary industry companies show stabilized survival rate after fifth year from their establishment. Especially, the startup companies of primary industry located at urban areas show the largest fluctuation and the most vulnerable stability of survival rate. It is concluded that the surviving period of primary industry companies don't guarantee their survival, while survival rate of secondary and tertiary industry company became stable after five years from their establishment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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