Purpose - This study empirically analyses the sale changes in large retail stores directly resulting from increased controls on those stores. More specifically, we discuss the economic impacts on Korean regulations that restrict trading hours and mandate statutory store closure 'holidays' twice per month. Research design, data and methodology - we attempt to empirically analyse the economic effects of trading hours regulations through quantitative analysis of the sales revenue data of large retail stores. We introduce the data and methods of empirical analysis used to analyse the economic effects of trading-hour regulations on large retail stores. We use a panel regression to analyse the sales losses of large retail stores caused by the new constraints on business hours. Results - The results of this study show that the sales of large retail stores fell by the average of 3.4% per month during the regulation periods. However, regulations affecting large retail stores have various economic impacts, including variations in sales, changes in consumption patterns, and influences on consumer welfare and national economy. Conclusions - Such changes may also be captured by other metrics: accordingly, further researches are needed to measure the impact of regulations on economic indicators such as employment and GDP.
Background: This study aimed to analyze effects of postpartum care services to women after birth, identify the factors affecting their use, and examine the extent of income-related inequality in the postpartum care services utilization and expenditures using Korean Health Panel data between 2010 and 2013. Methods: The panel data of the year 2010-2013 of the 247 women after birth were used. First, EuroQoL-5D was used to evaluate the effects of postpartum care service to women's quality of life. Second, multinominal logistic regression analysis was used to identify determinants of the use of the postpartum care services. Finally, concentration index and HIwv (horizontal equity) index were used to find that the concentration index for the inequality in the use of postpartum care services showed negative sign, which implied pro-rich. Results: The estimation results showed that utilization of the postpartum services has a positive effect on women after birth. Also age, area of residence, and number of household members turn out to be the factors of using postpartum services. And there are inequality in the use of postpartum care services whose HIwv index showed positive sign, which implied pro-rich. Conclusion: Therefore, the government's policy of the postpartum care service is necessary to be expanded and diversified considering the personal characteristics and equity of the women after birth.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.4
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pp.15-25
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2005
As implied by the terms of IT productivity Paradox, measuring the Information technology contribution to economic performance has been one of the challenging issues to both policy makers and business professionals. As such, diverse attempts with sophisticate analyses have been reported in the literature to analyze the effect of IT contributions. In this paper, we follow Growth Accounting Method to measure the IT contribution effect to manufacturing firm's economic performance in Korea. Various regression methods and statistical analyses are applied with fourteen years of industry Panel data. Using the Cobb-Douglas function, time lag analysis is made to understand IT effect to economic growth. Instead of capturing data from individual firm, industry level data from the National Statistics Bureau is used for IT capital, non-IT capital, and so on. Statistical analysis following the panel unit test and Panel co-integration test was performed to reveal the exact effect of IT contribution to economic performance. Empirical testing results for non-stationary nature of IT investment effect are reported as well as IT contribution to manufacturing industry's economic performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.1
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pp.33-52
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2023
This study observes the difference in the actual regional ripple effect of the decrease in admission resources due to the decrease in school age population, which has been weak in empirical studies, and how much the decrease in competition rate by department nationwide provides a significant shock to the decrease in enrollment rate in the population unit. An empirical quantitative analysis was attempted. As a result of applying the panel-tobit regression model, a clear gap was confirmed in the decrease in the registration rate due to the decrease in the competition rate both nationally and in the provinces, and in particular, a highly significant relationship was derived with the decrease in the recruitment rate. In particular, the sensitivity of the risk of unrecruitment due to a decrease in competition rate was the highest in the Jeolla region (0.499), followed by the Gangwon region (0.475) and the Gyeongsang region (0.471), and the metropolitan region (0.158) was confirmed to be the most stable. This suggests that the gap in insufficient funding has gradually widened by region over the past 10 years, and that the shock wave becomes more pronounced in the provinces farther away from the metropolitan area. Based on this study, if we deviate from the standardized application of university development policies for the metropolitan area and regional universities, and present a customized higher education strategy for each region, it will be an opportunity to prevent local extinction due to a decrease in the school-age population and achieve coexistence with higher education institutions and regions at the same time.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.40
no.2
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pp.21-38
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2024
Understanding the interrelationship between regional population dynamics and cultivated land is crucial for promoting regional economic vitality and enhancing food security. While prior research often addressed population migration and changes in crop area separately, this study employs a Panel Vector Auto Regression Model to examine the dynamic interaction between regional population shifts, changes in crop area, and the influx of foreign workers in agriculture. The results reveal a reciprocal relationship between population influx and crop area, indicating a negative impact on each other. Moreover, the analysis demonstrates that an expansion in crop area, particularly in field cultivation, significantly correlates with an increase in foreign workers. These findings underscore the mutual influence of labor shortages and diminished land availability in agriculture, with the influx of foreign workers potentially offering a positive impact on addressing structural challenges in rural areas.
KIM, Han-Kyoul;Kim, Sung Kuk;Shim, Hyun-Jin;Lee, Hee Myung;Rhee, Hyunsill
Journal of Digital Convergence
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v.15
no.4
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pp.327-337
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2017
The purpose of this study is to identify the current state of paid care services and to identify the factors that affect the utilization of private nursing services. This study constructed and utilized the Korean Health Panel data (2011-2014) in the form of panel data, and selected 5,110 patients who had experience using one or more hospitalization services per year. STATA 12.0 SE was used for data processing and analysis of this study. Frequency analysis was performed to confirm basic characteristics of hospitalized patients. Cross-analysis and t-test were conducted to confirm the status of paid care services according to characteristics. Respectively. Finally, panel logistic regression was performed by applying a hierarchical method to stepwise modeling the three categories of Andersen's Behavioral Model to identify factors affecting the use of paid care services for inpatients. The results showed that the use of paid nursing services was higher in women, elderly, long - term hospitalized and disabled. On the other hand, significant household income variables in private employment did not show significant results. The results of this study are expected to be used as basic data for the selection of the nursing care integrated services under discussion. In addition, detailed discussions on the selection of subjects should be made in the future.
Yang, Hoseok;Choi, Jae-Seok;Han, Jun-Tae;Jeong, Jina
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.631-638
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2015
In this paper, we configured the panel data of four years using the information of Higher Education In Korea (2010~2013) and studied the influence of tuition and scholarships on the stop-out rate of national university and private university separately through a panel analysis. Three models are implemented considering various variables suck as faculty-student ratios, employment rate, per pupil expenditure, average tuition, and per pupil scholarship. This study showed that the lower net tuition and the higher per pupil off-campus scholarship lowered the stop-out rate at national universities and the lower tuition and the higher per pupil scholarship lowered the stop-out rate at private universities.
Many existing studies have found significant correlations between green spaces, including urban parks, and children's happiness. Furthermore, it was implied that the area/proximity of the urban park would be effective in enhancing infancy happiness. However, inferring causal effects from observed data requires appropriate adjustment of confounding variables, and from this perspective, the causal relationship between the area of urban parks and children's happiness has not been well understood. The causal effect of urban parks on children's happiness was estimated in this study using data from the panel study on Korean children. As methods for adjusting confounding variables, regression adjustment using a regression method, weighting method, and matching method were used, and key concepts of each method were described before the analysis results. Confounders were chosen for the analysis using a directed acyclic graph. In contrast to previous research, the analysis found no significant causal relationship between the size of the city park and children's happiness.
Background: Private health insurance supplements the coverage of national health insurance in Korea. In this situation, the subject of the study is to identify the healthcare utilization of people with physical and mental illnesses according to private health insurance. Methods: This study used data from the Korea Health Panel Survey 2018. The study population consisted of 813 individuals with physical and mental illnesses (PMI). Multiple logistic regression analysis and binominal logistic regression analysis were conducted about the utilization of emergency, inpatient, and outpatient medical services of people with PMI depending on enrollment in private health insurance (PHI). Results: The results of this study indicated that individuals with PHI utilized emergency and outpatient medical services less frequently compared to those without PHI. Conversely, having PHI was associated with a higher utilization of inpatient medical services compared to not having PHI. Binomial logistic regression analysis revealed that individuals with PMI who had PHI exhibited a higher frequency of visits to emergency and outpatient medical services compared to those without PHI. However, the significance of this trend was not observed in the case of emergency medical services. On the other hand, individuals with PMI who had PHI showed a lower frequency of visits to inpatient medical services compared to those without PHI. Conclusion: In conclusion, there was a significant relationship between having PHI and the utilization of medical services in people with PMI. There is a need for a follow-up study considering the type of mental illnesses, length of stay, and health outcome of people with PMI depending on having PHI.
Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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