• 산경연구논집
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• 제10권5호
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• pp.27-36
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• 2019

Purpose - Naver has emerged as a new leader in the open market. While existing open markets such as Gmarket, 11th Street, and so on are suffering from profitability deterioration, Naver is attracting sellers based on low commission and powerful search engine. We would like to analyze the impact of Naver shopping on the national economy, especially on employment, in a situation where the market reaction to Naver's strength as a leader in online shopping is mixed. Research Design, Data, and Methodology - Through the demand inducing inter-industry analysis, we estimate the employment inducement effect by Naver shopping from its shopping transaction. In turn, through the supply inducing inter-industry analysis, we estimate the employment inducement effect by Naver shopping from its low commission and powerful search engine. For the purpose of inter-industry analysis, as of 2018, the most recently announced 2014 inter-industry table (extension table) from the Bank of Korea is used. Results - The results of this study are as follows. First, Naver Shopping is expected to generate 7.8 trillion won's trade in 2018, resulting in 244,225 of job inducement, and 158,598 of employment inducement. In addition, Naver Shopping is estimated to benefit KRW 213 billion to its sellers due to low commission and powerful search function, resulting in 8,667 of job inducement, and 5,655 of employment inducement. Second, in terms of job inducement and employment inducement due to Naver Shopping's trade, transportation, business support service, information and communication, broadcasting, restaurants and lodging were ranked. Third, in terms of job inducement and employment inducement due to Naver Shopping's low commission and powerful search function, restaurants and hospitality, f/b and cigarette manufacturing, construction, and transportation equipment manufacturing were ranked. Conclusions - The number of job inducement resulting from low commission and powerful search engine of Naver shopping in 2018 was 8,667 (3.7% of 244,225, which was caused by transaction in Naver shopping in 2018), and employment inducement was 5,655 (3.7% of 158,598, which was caused by transaction in Naver shopping in 2018), which can be considered as additional employment impacts of Naver Shopping compared to the other online shopping operators.

• 한국항만경제학회지
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• 제21권4호
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• pp.141-160
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• 2005

This paper estimate and analyze the economic effect of the port industries as well its production inducement coefficient, effect ratio and response ratio using above-mention input-output analysis. The results of analysis is that the production inducement effects and the forward and backward linkage effects of port industries sectors are evaluated low evaluations. This results is not the port industry doesn't have low effects and low contributions to Korea economy, port industries are more used in the field of export and import sectors than domestic demand and supply sectors. Accordingly, the import inducement coefficients of shipping industry is most high among the 404 detailed sectors.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.147-155
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• 2013

본 연구의 목적은 공연산업의 경제적 파급 효과를 분석하는데 있다. 연구분석을 위해 한국은행의 2009년 산업연관표를 이용하여 연극, 음악 및 기타 예술(390 부문)만을 공연산업으로 한정하고 새로이 공연 산업연관표를 작성하여 공연산업의 경제적 파급효과를 분석하였다. 연구 결과, 공연산업의 총생산유발액은 391.6조원, 소득유발액은 65.1조원, 생산세유발액은 총 16.3조원으로 나타났다. 특히 공연산업의 생산유발계수는 1,387, 감응도 계수 0.020, 영향력계수 0.025, 부가가치유발계수 0.662, 소득유발계수 0.455, 생산세유발계수 0.046 그리고 노동유발계수 0.010 등으로 나타났다.

• 한국항공운항학회지
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• 제16권3호
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• pp.50-57
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• 2008

This paper analyse the economic inducement effects of aviation industry using Input-Output Model. For measuring economic inducement effects of aviation industry on korean economy, this paper divides air transport industry as two - manufacturing industry and service industry. we also use Input-Output Table of year 1990 through 2003 from Bank of Korea. Empirical results tells that aviation manufacturing industry have high product inducement effects to national economy although its low value-added coefficient such as 0.486 for aviation manufacturing industry and 0.447 for aviation service industry. public R&D doesn't have much effect to each of aviation industries.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.185-195
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• 2018

본 연구는 한국과 미국의의 핀테크 산업 고용창출효과를 비교분석하여 한국의 핀테크 산업의 발전을 모색하고자 한다. 분석에 사용된 산업연관표는 한국과 미국 모두 동일한 산업분류와 통화 단위로 구성된 WIOD를 이용하였다. 또한 분석을 위해 핀테크 산업을 ICT분야와 금융분야를 하나의 산업으로 구성 하였다. 뿐만 아니라 본 연구는 두 국가의 핀테크 산업 특성을 구분하기 위해 핀테크 산업 외에도 ICT분야와 금융분야의 고용창출효과도 함께 비교하였다. 분석결과, 한국은 핀테크 산업에 100만 달러의 투자 또는 생산이 이루어질 때 취업유발효과는 11.33명, 고용유발효과는 9.47명으로 총20.8명의 고용창출효과를 나타냈고 미국의 경우 취업유발효과는 8.07명, 고용유발효과는 7.72명으로 고용창출효과는 총15.79명으로 나타났으나 절대적인 비교에서는 한국이 더 높게 나타났다. 하지만 국가 산업 전체 평균 고용창출효과를 기준으로 분류한 결과 한국의 핀테크 산업은 고용유발효과가 높은 고용유발우위 산업으로 미국은 취업유발효과와 고용유발효과가 모두 높은 고용창출우위 산업으로 분류되었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제32권2호
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• pp.127-147
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• 2023

본 연구는 정부의 탄소중립 정책 중 하나인 화력발전을 신재생에너지로 대체하는 경우 에 대한 경제적 파급효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이러한 분석을 위해 화력발전을 신재생에너지로 100% 대체하는 경우를 시나리오 A로 설정하고, 60%로 대체하는 경우를 시나리오 B로 설정한다. 또한 이렇게 화력발전을 신재생에너지로 대체할 때 비용이 발생하게 되는데 현행과 동일한 비용인 경우를 시나리오 1, 현행보다 비용이 120% 증가한 경우를 시나리오 2로 설정한다. 따라서 화력발전을 신재생에너지로 전환할 때 시나리오는 크게 이와 같이 4가지 경우로 정리된다. 화력발전을 신재생에너지로 전환하는 경우, 화력발전의 생산유발계수는 시나리오와 관계없이 현행 수준보다 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 감소한 반면 화력발전을 신재생에너지로 60% 대체하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 증가했다. 또한 대부분의 업종의 온실가스배출량 유발계수는 감소하는 것으로 나타난 반면 생산유발계수와 부가가치유발계수는 증가하는 것으로 나타났다. 정부 정책의 목적은 화력발전을 신재생에너지로 전환시켜 온실가스배출량을 축소시키는 것이기 때문에 시나리오 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우가 더 적합한 것으로 보인다. 다만, 이로 인해 일부 업종의 생산유발계수와 부가가치유발계수가 감소하는 부작용이 발생하므로 이를 해결하기 위한 정부의 지원 정책이 필요하다.

• 토지주택연구
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• 제11권4호
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• pp.15-26
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• 2020

This study analyzes the Domestic Economic Ripple Effect (DERE) of the Donghae-Bukpuseon Railway (DBR). Input-Output Analysis and Scenario Analysis are employed. First, the future demand is approximately 6.86 billion people, 1.4 billion tons of logistics, and future forecast production is 1.2 trillion won for passengers, and 0.15 trillion won for logistics. Second, the production inducement (PI) coefficient of the railway industry is 2.080, the value-added inducement (VAI) coefficient is 0.680, the import inducement (II) coefficient is 0.32 and the employment inducement (EI) coefficient is 6.45. Third, for the DERE, PI is 2.846 trillion won, VAI is 0.939 trillion won, II is 0.446 trillion won, and EI is 8,737 people/1 billion won. Fourth, PI is approximately 2.8 trillion won, and the payback period is 35 years. Scenario 1 (a 50% increase in the demand for tourism) takes approximately 27 years, Scenario 2 (an 100% increase), 20 years, and Scenario3 (an 150% increase), 16 years. The successful way of the DBR is to enlarge the linkage effect of trans-railways for which international cooperation and agreements are needed. Also, even if the DBR is isolated due to worsening inter-Korea relations, the development of tourism resources is important for public investment feasibility.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.86-87
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• 2014

사회 복잡성이 증대되면서 정보보호 기술개발의 필요성은 부각되고 있으나, 우리나라에서는 당해 산업에 대한 산업적 연구는 일천하다. 그 이유는 정보보호 산업의 중요성으로 인하여 해당 산업에 대한 논의는 무성하지만, 아직까지 정보보호 산업에 관한 정의나 분류가 불분명하기 때문이라 판단된다. 본 연구의 목적은 정보보호 산업을 정의하고 그에 따른 산업분류를 시도한 후, 우리나라 정보보호 산업의 경제파급효과를 분석함으로써 국내 정보보호 산업의 육성을 위한 기초 정책 자료를 제공하는 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.61-68
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• 2015

스크린 골프로 알려진 시뮬레이션 골프산업은 스포츠와 ICT가 융합하여 기존에 존재하지 않던 새로운 시장을 창출함으로써 산업발전의 또 하나의 모델로 인식되고 있으나 이에 대한 경제적 효과 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 크게 두 단계를 통해 시뮬레이션 골프산업의 경제효과 분석을 하였다. 1단계는 소비자들이 이용하는 이용료와 시설을 설치하는데 소요되는 투입에 대한 직접 경제효과와 시뮬레이션 골프를 통해 파생된 골퍼들의 필드 골프장 이용으로부터 창출되는 간접적인 경제효과를 계산하는 것이다. 2단계는 시뮬레이션골프가 유발하는 생산유발계수, 부가가치유발계수 및 취업유발계수를 구한 다음, 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과를 계산하는 단계이다. 분석 결과, 2011년 기준 생산유발효과는 총 3조 6011억원, 부가가치 유발효과는 약 1조 6600억원, 취업유발 효과는 3만4600명으로 나타났다. 본 연구는 시뮬레이션 산업의 경제적 효과를 파악함으로써 정책지원의 근거를 마련하고, 향후 시뮬레이션 야구 등 다른 융합산업의 발전가능성을 보여주는데 기여할 수 있을 것이다.

• 수산경영론집
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• 제51권4호
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• pp.123-136
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• 2020

This study attempted to propose a method of determining a project implementation area according to the purpose of the Offshore Project for Fishery Stock Enhancement after analyzing the regional economic effects in advance targeting the candidate regions for the Offshore Project for Fishery Stock Enhancement. The main results of this study can be summarized as follows: first, in comparison with the overall effect of the Offshore Project for Fishery Stock Enhancement to 2013, the production inducement coefficient increased by 0.08 in the region, but decreased by 0.39 in other regions and by 0.33 in the whole country. The value-added inducement coefficient increased by 0.01 in the region and by 0.06 in other regions, increasing 0.27 for the whole country. In the case of the employment inducement coefficient, the number of workers in the region decreased by 9.48 and increased by 0.3 in other regions, resulting in a decrease of 9.1 people in the whole country. Second, depending on the purpose of the Offshore Project for Fishery Stock Enhancement, an aggregating indicator of economic effects within the region, an aggregating indicator of economic effects in other regions, and an aggregating indicator of economic effects across the country were prepared to be used to determine the priority of the project implementation region. There was a little difference between the 2013 and 2015 regional rankings according to the standardization method, indicating that the analysis results were somewhat consistent. In conclusion, the results of this study may contribute to determine the project implementation area according to the purpose of a specific project after analyzing the regional economic effect in advance.