• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.165-181
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• 2014

This study proposes the accurate labor inducement coefficient (employment inducement coefficient/hiring inducement coefficient) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. To rewrite the inter-industry table of Korea, some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table published by the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the pure software related output but also the output of non-software section due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of software industry. Therefore, if the inter-industry table is not modified, the labor inducement coefficient would be overestimated too much. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the labor inducement coefficient to be over or underestimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate labor inducement coefficient of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association (KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The followings are the labor inducement coefficient obtained when the output is divided into the pure software section (package software, and IT service) and non-software section. As of 2011, the employment inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 8.616, 13.998, and 7.773 respectively while the labor inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 7.979, 13.332, and 7.083, respectively.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권2호
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• pp.49-67
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• 2018

This study compares economic impact between Software and Medical industry through Input Output Table by Bank of Korea. We classify Software and Medical industry by The ninth Korea Standard Industry Classification and use linkage effects, value added inducement coefficient, and labor inducement coefficient to analyze economic impact. First, software and medical industry have different linkage effects between backward and forward. Second, They have higher value added inducement coefficient than average of all industry. Third, They not only have higher labor inducement coefficient than average of all industry but also simillar effect on labor induction. According to the result of this study, software and medical industry have high economic impact on Korea economy, and therefore are intensively fostered by policy support.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.350-360
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• 2013

뷰티산업은 인체를 건강하고 아름답게 관리하기 위해 서비스 등을 제공하는 산업으로 노동집약적 서비스산업으로 고용 창출 효과가 뛰어난 산업이다. 본 연구는 2009년 산업연관표를 활용하여 403개 산업 중 화장품 및 치약, 비누 및 세제, 이용 및 미용 등 3개 부문을 뷰티산업으로 분류하고, 뷰티산업의 경제적 파급효과를 분석하여 향후 정책 수립에 일조하는데 목적이 있다. 연구 결과 뷰티 산업의 생산유발계수는 1.810, 감응도 계수 0.534, 영향력계수0.965, 부가가치유발 계수 0.728, 소득유발계수 0.293, 생산세유발계수 0.124, 노동유발계수 0.039으로 나타났다. 그리고 뷰티산업의 최종수요 11,004 십억원을 국가경제에 투입할 경우 전 산업에서 유발되는 총생산유발액은 598,438 십억원으로 이 중 뷰티 산업은 11,029십억원으로 전체의 1.8%를 차지하며, 부가가치유발액은 4,947십억원( 2.3%), 세금유발액은 23,798.5십억원(3.5%),소득유발액은 91,187십억원(2.5%)으로 나타났다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4_spc호
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• pp.381-401
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• 2014

This study proposes the accurate economic effect (employment inducement coefficient, hiring inducement coefficient, index of the sensitivity of dispersion, index of the power of dispersion, and ratio of value added) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. Some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table publishedby the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the output of pure software industry (package software and IT services) but also the output of non-software industry due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of the software industry. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the economic effect coefficient to degrade reliability, over or under estimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate economic effect of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association(KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The following results were obtained: The pure software section's economic effect coefficient was lower than the coefficient of non-software section. It comes from differenceof data to Bank of Korea and KEA. This study hasa signification from accurate economic effect of Korea software industry.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.299-311
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• 2021

본 연구는 중국 통계청이 2017년의 산업연관표를 활용하여 중국 교육산업의 국민경제에 대한 파급효과를 분석함으로써 향후 중국 교육산업의 활성화를 위한 정책적 자료로 활용하는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 산업연관표 기초분류 149개 산업을 32개 산업으로 분류하였다. 이러한 분류를 바탕으로 중국 교육산업의 생산유발계수, 감응도계수, 영향력계수, 소득유발계수, 생산세유발계수, 노동유발계수 등에 대하여 분석함으로써 중국 교육산업을 중심에 놓고 교육산업이 전체산업 속의 위치와 다른 산업 간의 관계를 파악하며 중국 교육산업의 경제적 파급효과를 알아보고자 한다. 분석 결과는 중국 2017년 교육산업의 생산유발계수 열합계는 1.719, 행 합계는 1.063, 감응도계수는 0.012, 영향력 계수는 0.020, 소득유발계수는 0.667, 생산세 유발계수는 0.035, 최종수요 10억 위안이 발생할 경우 노동유발계수는 총 31,254명(간접15,541명, 직접15,713명) 등을 보여주고 있다. 분석결과에 따라 본 연구는 중국 교육산업의 진일보 발전을 위하여 정부의 지지, 기술도입과 새로운 운영 모델의 응용, 정책적인 규정, 제도의 개선과 시장에 대한 효율적인 감독이 요구된다는 시사점을 제시하였다.

• 무역학회지
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• 제48권2호
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• pp.175-195
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• 2023

해상운송은 개별 국가만이 아니라 세계 경제에 높은 영향력을 미치며, 글로벌가치사슬(GVSc)을 통한 분업 실현에 이바지 하고 있으며 이러한 국제분업 활동은 일상화되어 있다. 해상운송업 사이에도 국제분업을 통한 글로벌 가치사슬(GVSs)이 존재하며 국가 간 해상운송업 사이 혹은 관련 산업 사이에도 거래관계가 발생해 상호 연관구조가 긴밀한 국가들이 있다. 이에 본 연구에서는 아시아개발은행(ADB)에서 1년 단위로 발표하는 국제산업연관표(WIOT)을 이용하여 63개 국가 중에서 세계 30대 선박 보유국 안에 포함되면서 수상운송업의 총 산출액이 높은 14개 국가를 대상으로 수상운송업 간의 상호 연관구조를 분석하였다. 분석을 통해서 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가와 우리나라 수상운송업의 특징을 확인하였다. 분석 결과 우리나라는 투입구조에서 국산 중간재비중이 약 70%로 유럽의 주요 해운 국가 대비 국내산 이용 비율이 높았다. 하지만 2000년 이후로 꾸준히 국외 중간투입이 증가하면서 국외 산업과 연관구조가 높아졌으며, 발생하는 부가가치는 하락하였다. 줄어드는 부가가치에 비해 국내 산업으로 생산유발계수는 크게 변화가 없어 같은 금액 투자에도 국내에 미치는 경제적 영향은 줄어든 것으로 평가되어 해운산업의 부가가치를 높이기 위한 정책적인 방안이 필요한 것으로 생각된다. 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가는 투입구조 상에서는 미국(USA), 배분구조에서는 싱가포르(SIN), 일본(JPN) 순으로 해당 국가의 생산활동에 높은 영향을 받는 것을 확인하였다. 생산유발계수를 통한 연관구조를 보면 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가의 수상운송업은 싱가포르(SIN)이다. 싱가포르(SIN)는 유럽 항로의 중간지역으로 우리나라 수상운송업과 상호 간에 높은 생산유발효과를 주고받는 것을 확인할 수 있었다.