The electric power industry has played an important role in dramatic economic development in Korea and the electricity has constituted a critical factor sustaining the well-being of the Korean people. This study uses input-output analysis to investigate the role of four electric power sectors (hydroelectric, fossil-fuels, nuclear and non-utility) in the Korean national economy for the period 1985~1998, focusing on four topics: the impacts of electricity supply investments, the electricity supply shortage effects, and the impacts of the rise in electricity rates, and the inter-industry linkage effect. The overall results reveal that non-utility electric sector is superior in terms of the national economy-wide effects to other three sectors throughout the period. Finally, potential uses of the results are illustrated from the perspective of policy instruments and some policy implications are discussed.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1996.12a
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pp.265-295
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1996
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol′s performance using data on the 50 largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index we calculated inter-industry technological similarity using R&D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in Korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols′business profile, inter-industry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions, diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols′financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS (Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are significant and positively related to the deepened variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or W will increase TFP growth rate. but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.
This study attempts to compare the role of the oil refinery industry in the Korean and Japanese national economy using an inter-industry analysis. First of all, the study conducts a comparative analysis on production-inducing effects and value-added creation effects of the oil refinery industry based on demand-driven model. Moreover, we investigate the supply shortage effects and sectoral pervasive effects of price change by using supply-driven model and Leontief price model, respectively. These analyses have been done by specifying the oil refinery industry as not endogenous but exogenous. The results show that1 won of production or investment in the oil refinery industry induces 0.2620 won and 0.6537 won of production in other industries of Korea and Japan, respectively. The former is less than the latter. It also creates 0.0946 won and 0.0536 won of value-added in other industries of Korea and Japan, respectively. The first is larger than the second. The effects of 1 won of supply shortage in oil refinery industry on other industries are computed to be 0.9657 won and 1.4476 won for Korea and Japan, respectively, and thus the former is smaller than the latter. Finally, the pervasive effects of 10% price change in oil refinery industry are estimated to be 0.3819% and 0.3409% in Korea and Japan, respectively, and thus the first is larger than the second.
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol's performance using data on the 50largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index, we calculated inter-industry technological similarity using R'||'&'||'D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols' business profile, inter-inustry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions. diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols' financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS(Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness in not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI(Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and VI are significant and positively related to the dependent variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or VI will increase TFP growth rate, but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.t.
Kim, Hyoung-Tae;Chae, Jung-Min;Cho, Young-Ah;Kim, Jin-Ho
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.20
no.4
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pp.7-14
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2016
The economic crisis in North Korea has reduced its capacity to invest in the energy industries. The country is going through a vicious cycle of decreased investment in the energy industries and reduced energy production. This suggests that the energy industries would come to the top priority of investment once the economy improves. This paper calculated the economic ripple effect of the investment on North and South Korean economies based on the assumption that 390 billion won was invested in the construction of a natural gas combined-cycle power plant in Gaesong Industrial Complex. In order to analyze the economic ripple effect of the investment on North Korean economy, we constructed the inter-industry relation table of North Korea for year 2014 and used the input-output model. The ripple effect of the investment in the natural gas industry turned out to be 1.012 billion dollars. In order to analyze the effect of the investment on South Korean economy, we constructed the inter-industry relation table of South Korea for year 2013 and used the demand-driven model for inter-industry analysis. As a result, production, added-value and employment inducement coefficients of the investment in the natural gas industry were calculated as 2.02073, 0.62697 and 8.99409 respectively.
SW industry is important at entire industry in Korea and also one of new growth engine industry. This paper deals with the economic effect of SW industry through input-output analysis. We reconstruct the SW industry by extracting and combining SW portion from other industries of the inter-industry relation table. We obtain that production inducement coefficients, value added inducement coefficients, employment inducement coefficients, and job position inducement coefficients are higher than average inducement coefficients of all industries.
Firms often collaborate on building an infrastructure, which benefits all the firms in the industry, although in unequal magnitudes. Then a difficult and tricky issue is concerned with 'free riding.' Should there be only 'common, i.e., industry-wide' benefits in such collaboration, the literature indicated that the free rider problem is unavoidable, In this paper, however, we suggest that while collaborating, the firm also learns firm-specific knowledge, experience, and know-how, which can be directly utilized for its own internal improvement. That is, the collaboration between firms provides them with not only 'industry-wide,' but also 'firm-specific' benefits, Our analysis shows that if there indeed exist two types of benefits simultaneously, depending on the balance between the two, the free rider problem can be mitigated or even eliminated.
This study attempts to examine the economic impacts of electricity industry in Korea and Japan using an inter-industry analysis. Specifically, the study analyzes and compares electricity industry between Japan and Korea through production-inducing effect and value added inducing effect of electricity industry based on demand-driven model. Moreover, this study deals with supply shortage effect and sectoral price effect by using supply-driven model and Leontief price model, respectively. This study analyses the electricity industry through exogenous approach. The results show that electricity industry induces prodution-inducing effect of 0.5946 won in other industries in Korea and 0.5446 yen in other industries in Japan. Value-added-inducing effects are 0.1716 won in other in other industries in Korea and 0.2929 yen in other industries in Japan. Supply shortage effects of electricity industry are 1.5932 won in other industries in Korea and 1.2801 yen in other industries in Japan. And sectoral price effects are 0.2113% in Korea and 0.2196% in Japan due to the price increase of 10% of electricity industry.
The purpose of this study is to provide logical and policy justification for the feasibility and sustainability of the project through analysis of economic ripple effects of the fishing village new deal 300 project. To do this, we applied the industry-related analysis, which is mainly used to analyze the economic ripple effects, to the fishing village new deal 300 project. The industry association analysis classifies the detailed project of the preliminary plan for the selection of the business into the software business such as the hardware business and the capacity enhancement in the construction field and analyzes the economic ripple effect through the inter-industry association. As a result, it is expected that the fishing village new deal 300 project will have a positive economic impact. When the total investment of 3 trillion won is invested in the project, it is estimated that the production inducement effect and the value added effect are 5,545.3 billion won and 2,102.7 billion won, respectively. In addition, 62,005 get job inducements, where 10,952 employment inducements were associated with job creation. The analysis of the above impacts seems to have secured the logical justification for the implementation of the fishing village new deal 300 project.
This paper approaches knowledge capital as social infrastructure and analyzes its impact on economic growth. To this end, we constructed a panel dataset for 120 countries for the years 2000-2014 and estimated the economic growth function using the panel analysis. As proxies for knowledge capital, we used the R&D expenditure per capita and the number of patent applications per thousand people in each country, both measured in stock. Economic growth was measured in terms of real GDP per capita and real value added per capita at the industry level. The empirical findings demonstrate that knowledge capital accumulated in a society significantly promotes economic growth. Especially R&D stock increases real value added per capita in all industries-not only manufacturing, but also services and agriculture-implying substantial inter-industry spillover effects. The findings of this study suggest that knowledge capital boosts economic growth as core social infrastructure.
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