본고에서는 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률 등 통상적인 거시경제지표와 괴리될 수 있으며, 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 각 소비자들의 특성에 따라 차이가 난다는 점에 주목하여 소비자의 체감경기에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 소비자들의 체감경기를 나타내는 변수로는 한국은행의 소비자동향조사를 통해 파악되는 현재생활 형편 소비자심리지수(CSI)를 사용하였으며 전반적인 실물경기 상황을 나타내는 지표로는 국내총생산(계절조정) 전기대비 증가율을 이용하였다. 이 외에 개별 소비자들의 체감경기에 영향을 미치는 요인으로 임금, 구인배율, 주택매매가격, 주가지수, 생활물가지수, 가계부채상환부담 등을 고려하였는데 분석결과 상기한 거시경제지표들이 소비자들의 체감경기에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 소비자의 특성별로 그룹을 나누어 분석하여 본 결과, 상기한 거시경제지표들이 체감경기에 영향을 미치는 정도는 소비자 그룹별로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률로 대표되는 실물경기 지표와 크게 괴리되었던 과거의 경우에도 임금, 구인배율 등 상기한 거시경제지표들을 추가적으로 고려하면 이러한 괴리의 상당 부분을 설명할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The current method of rate adjustment for inflation is based on the evaluation of the financial performance of hospitals. The method has the disadvantage such as too complicated, expensive process as well as low reliability. This study, therefore, develops the 'Korean Medical Insurance Economic Index(MIEI)' as a new model for the rate adjustment with the use of the macro economic indices. In addition, we calculate the 1992∼1998 rate adjustment with the MIEI, and examines the validity of the MIEI by comparing with the conventional method. Medical costs are classified into nine categories : physician salaries, nurse·pharmacist·medical technician salaries, assistants & others salaries, material cost(by imports), material cost(by domestics), depreciation & rent paid(by imports), depreciation & rent paid(by domestics), power utilities, other administrative costs. Then the category weight which is the ratio of category in the total cost is calculated. Macro economic indices are selected for each cost category in order to reflect the concept of the each cost category and inflation during the year of 1992∼1998. Finally MIEI which integrate all category according to the category weight and selected macro indices is calculated. The mean of hospital MIEI which weighting by amount paid by insurers was cacluated. The result from the application of empirical data to the MIEI model is very similar to that of the current method. Furthermore, this method is very simple and also easy to get social consensus. This MIEI model can be replaced the current method based on the analysis of the financial performance for the adjustment of medical fees.
Since the late 2000s, there has been growing preparation in South Korea for a sudden reunification of South and North Korea. Particularly in the power industry field, thorough preparations for the construction of a power infrastructure after reunification are necessary. The first step is to estimate the peak load demand. In this paper, we suggest a new peak demand estimation methodology by integrating existing correlation analysis methods between economic indicators and power generation quantities with a power supply interruption model in consideration of power consumption patterns. Through this, the potential peak demand and actual peak demand of the Nation, which experiences power supply interruption can be estimated. For case studies on North Korea after reunification, the potential peak demand in 2015 was estimated at 5,189 MW, while the actual peak demand within the same year was recorded as 2,461 MW. The estimated potential peak demand can be utilized as an important factor when planning the construction of power system facilities in preparation for reunification.
The current method of rate adjustment is based on the evaluation of the financial performance of hospitals. The method has the disadvantages such as too complicated, expensive process as well as low reliability due to small sample size. This study, therefore, develops a new model for the rate adjustment with the use of the composite index. In addition to that, it examines the validity of the model by comparing the result of the new method with that of the conventional method. The idea of the new model comes from the Medicare Economic Index(MEI) on which physician fees for the Medicare patients are adjusted periodically in the United States. Medical costs are classified into three groups : labor costs, materials and other expenses. Labor costs are subdivided into physicians and other personnels. Materials are subdivided into drugs and others. Other expenses are subdivided into 5 items. Macro economic indices are selected for each cost item in order to reflect the cost inflation during the specific period. Then the composite index which integrate all items according to the ration of each item in the total costs is calculated. The result from the application of empirical data to the new model is very similar to that of the current method. Furthermore, this method is very simple and also to easy to get social concensus. This model can be replaced the current method based on the analysis of the financial performance for the adjustment of medical fees.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권3호
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pp.1-8
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2011
Available data on the recent global financial crisis (GFC) show that it lasted between the second quarter (Q2) of 2007 and the fourth quarter (Q4) of 2009. Australia is one of the first economies to fully recover from this crisis. This study explorles the role played by the Australian construction industry in stimulating economic growth during the recession. In order to investigate the macro-variability trend during the financial crisis, data were collected and analysed relating to the quarterly GDP of Australia and selected countries between Q1 2000 and Q4 2009. Specifically, changes in the construction industry's GDP were compared with aggregate GDP changes in Australian economy and similar indices in the 'Group of 7' (G7) countries and Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. Moreover, specific attention was focused on Germany, France, Japan, United States of America (USA) and United Kingdom (UK). Graphical and Pearson's correlation methods were used to analyse the relationships between changes in construction GDP and Australia's overall economic growth during the recession. In addition, an attempt was made to develop a regression model for predicting economic growth during the recent recession using changes in gross fixed capital formation (GFCF), changes in construction GDP and the impact of these changes on national economy. Analysis shows a slight contraction in construction activities during the crisis; however construction triggered significant growth in the economy during the crisis period and afterwards. This appears to be the major difference between Australia and other major economies that have experienced a longer recession.
Species composition and community structure of marine benthic community were studied in the intertidal zone of Jijindo Island, Gwangyang Bay. A total of 85 species of benthic marine plants including the 5 Cyanophyta, 9 Chlorophyta, 13 Phaeophyta, 56 Rhodophyta and 2 Magnoliophyta that were listed. The community structure was represented by Gelidium divaricatum in the upper zone, Celidium divalicatum and Ulva pertusa in the middle, and Ulva pertusa, Chondria crassicaulis, Chondracanthus intermedia and Sargassum thunbergii in the lower intertidal zone. The dominant species in the rnscro-zoobenthic community were Chthamalux challengeri in the upper and middle, Littorina brevicula between the upper and middle, and Mytilus edulis and Crassostrea gigas in the middle and lower intertidal zones. The economic benthic organisms such as Undaria pinnatifida, Mytilus edulis, and Crassostrea gigas found in the lower intertidal zone were frequently disturbed due to their collection by local resident. Therefore, it is necessary to record the correct information pertaining to these cases. The species diversity indices estimated kom different sources were quite different. They were 2.22 derived from frequency, 1.67 based on coverage, 2.17 based on sum of frequency and coverage and 2.04 derived from importance value. Species diversity and number of algal species in Gwangyang Bay have noticeably decreased, compared with their previously reported status. It is estimated that their decreases were caused by changes in the marine environment, especially pertaining to the polychaete community resulting from reclamation and dredging activity undertaken for the industrial development.
기존 문화시설 투자는 인구 및 면적과 같은 행정구역 기반의 지표를 근거로 결정되었다. 거시적 판단지표는 인접한 행정구역의 문화시설에 대한 접근성을 고려하지 않아 이용률 측면에서 예산낭비 및 중복투자의 문제를 발생시켰다. 최근 정부는 문화시설 이용에 대한 실질적인 시민 체감도를 높이고자 한다. 이를 위해서는 인접 행정구역을 통합하여 교통망과 건물 등의 특성을 종합적으로 반영하는 방안이 요구된다. 이 연구는 UNA (Urban Network Analysis)기법을 활용하여 문화시설 접근성을 분석한다. UNA는 교통망과 함께 건물분포를 나타내는 건물의 부피, 상주인구, 기타 건물의 중요요소를 반영하여 분석가능하다. 따라서 인접 경계지역과 통합한 문화시설의 집중도를 반영한 접근가능성에 대하여 보다 유의있는 설명이 가능하다. 연구 대상지역으로서 경기도내 4개 인접도시인 과천, 안양, 의왕, 군포시에 대하여 일상문화시설의 접근성을 분석하였다. 군포, 안양은 접근성이 높게 나타난 반면 의왕, 과천은 상대적으로 낮게 나타났다. 일상문화시설에 대한 투자는 군포, 안양에 집중하는 것이 타당하다는 결론이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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