Today, the Korean fisheries is undergoing significant hardships, both domestically and internationally. While declining amount of catch, ascending international oil prices and others pose a compelling challenge to the fishing sector, the ever strengthening influence of international institutions related to fisheries and international trade organizations also compel to bring about myriad of changes in the realm of fishery products. Against the backdrop, this study attempted to examine the fisheries catch, aquaculture, service, processing fields in terms of its rippling effect and of how the industry has been changed by analyzing the past and present through an input-output analysis. As for research methods, 168 items of the input-output tables in 2000, 2005, 2009, and 2010 were integrated to form and classify 32 sectors (28 basic sectors + catch, aquaculture, fishery service, processed fishery products) so as to generate production inducement coefficient, sensitivity coefficient, and impact coefficient. The analysis results revealed that : though the linkage effect of fishery industry was not very sizable, the impact coefficient of the processed fishery products was high; the consumption and investment coefficient sector among production inducement coefficient was on an upturn trend ; the export coefficient was tended to decline. In the future research, it is necessary to carry out a study based on the integration of detailed classification (404 sector) and a study and analysis of fishery industry by different regions through the inter-regional input-output tables. The fishery industry is one of the crucial industries in Korea. The fishery industry is not only important in its own right but also significant as it exerts influence over other industries. Therefore, it is required that there should be more investment and supports for the development of the fishery industry, and pay efforts to ensure that the investment and development could lead to mutual growth for both the fishery and other various industries.
Lee, Ki Young;Kim, Sung Geun;Shim, Dai Sung;Kim, Mi Joung;Kwon, Ki Jung
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.2
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pp.189-194
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2016
This paper deals with the economic effects for the Surion(KUH-1) research and development program. The economic effects was measured by Inter-industry analysis method for production-inducing effects, value-added inducement effects, and job-creation effects and by estimating actual domestic input cost. In addition, technical riffle effects was analyzed for aerospace industry, defense industry and commercial industry market through similarity and contribution of technology.
This study is to analyze the induced effect, network connectivity, and network visualization of the water transportation industry on the overall economy in relation to all industries. For this, various inducement coefficients of the water transportation industry are analyzed using industry linkage analysis and unit structure matrix, and network visualization analysis is performed using network connectivity and NetDraw using Ucinet 6 that utilizes unit structure matrix and inverse matrix function. As a result of the study, analysis results of input coefficient, production inducement coefficient, value-added inducement coefficient, and inter-industry chain effect were presented as various inducement coefficients in the water transportation industry. content was presented. Through this study, the current position and status of the water transportation industry and its relationship with all industries were confirmed, and the strategic relationship with which industries it should be presented was presented. In the future, it is necessary to further analyze the current status and trends of various induced effects, connectivity (centrality), and network visualization analysis using industry-related analysis published since the 2000s.
The purpose of this study is to analyze the ripple effect of the Chinese education industry on the national economy by using the industry-related table of 2017 by the China Statistical Office to use it as policy data for revitalization of the Chinese education industry in the future. To achieve this purpose, 149 industries in the basic classification of the industry-related table were classified into 32 industries. Based on these classifications, by analyzing the production induction coefficient, sensitivity coefficient, influence coefficient, yield inducement coefficient, production tax induction coefficient, and labor induction coefficient, etc. The purpose of this study is to understand the relationship between different industries and to find out the economic impact of the Chinese education industry. The analysis results show that in 2017, the total production induction coefficient of China's education industry was 1.7188, the row total was 1.0626, the sensitivity coefficient was 0.01211, the influence coefficient was 0.01958, the income induction coefficient was 0.6667, the production tax induction coefficient was 0.035, and the final demand was 1 billion yuan. When this occurs, the labor induction coefficient shows a total of 31,254 persons (indirect 15,541 persons, direct 15,713 persons). Based on the analysis results, this study suggested the implications that government support, technology introduction and application of new operating models, policy regulations, and efficient supervision of the system and president are required for further development of the Chinese education industry.
In this study, we define Fintech services as review previous literatures and identify the traditional Fintech service market for analysing the economic effects of the Fintech Industry by using the 2014 Input-Output Table. We can identify the current market of Fintech industry which consists of VAN, PG, financial SW, mobile banking and Fintech R&D and we conduct Input-Output analysis by using non-competitive import model. The Input-Output analysis results show that production inducement effect and front/rear chain effect of the Fintech Industry are below average of other industries. This is because the Fintech technology and industry were emerging in Korea at that time (2014), and thus the ripple effects are not significant. Especially, due to the existing white risk financial regulation, new business opportunities have not been open to adapt new ICT-financial technologies. Therefore, when the business ecosystem is build through deregulation and platforms of the financial sector, it is expected that the Fintech Industry will have a high ripple effect. In this study, we identify the current market of Fintech industry from ICT indusries and conduct Input-Output analysis. The economic effects of the Fintech industry are not remarkable, but it is significant to identify the emerging market and present the basic analysis of issued research field.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.3
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pp.390-403
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2012
Industrial parks have played a pivotal role in leading and sustaining economic and regional development in Korea. It is conventionally known that industrial parks induce a variety of effects in regional economy from a formation stage to an operational stage. Notwithstanding it is surprising that there is almost no literature on economic effects of the formation and operation of industrial parks. In this paper we attempt to measure economic effects of the formation of industrial parks in Gimhae, Sanmak (Yangsan) and Haman in Gyeongnam. The formation stage of industrial park is divided into a site renovation stage, a firm location stage and an operational stage. This research shows that economic effects of the formation of industrial parks can be different by the characteristics of individual industrial park. Particularly, the main sectors of industry to be located in an industrial park can be to a great extent influential for the effects of the new creation of industrial park on productive inducement and job creation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1031-1039
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2015
This study examines the economic ripple effect on the domestic information security manufacturing and service sectors through input-output analysis. The production inducement coefficient of the manufacturing sector is bigger than the average of whole industry, but that of the service sector is smaller than the average. On the other hand, the service sector is superior to the manufacturing sector in the value added and employment inducement coefficients. Forward and backward linkage effects of manufacturing and service sectors are generally lower than those of the average of whole industry. The information security industry has insignificant contribution to national economy and employment growth overall. In particular, the manufacturing sector records minus contribution to employment growth, which means that a lot of effort for increasing employment must be given further on in the sector.
Due to the lack of national consensus on the importance and value of the character industry and the lack of recognition of value as a national strategic industry, the development of the character industry is experiencing great difficulties. The purpose of this study is to analyze the economic effects of character industry in China to help establish policies and strategies for the character industry in the future. To this end, this study utilized the China 2017 Industrial Association Table. The analysis results are as follows. China's character industry has a lower production inducement effect than other industries with a column total of 3.45514, and a row total of 1.30015. This shows that China's character industry is still being produced by small and medium-sized companies with a low equity ratio. Second, in the character industry, the index of the sensitivity of dispersion representing the forward linkage effect is 0.01426 and the impact factor is 0.03790, which are all less than 1. Therefore, it can be said to be the final demand manufacturing type.Third, in China character industry's income induction is 0.47690 and the production tax induction effect is -0.04912. It can be seen that the character industry has less income induction and tax burden generated every time the final demand increases by one unit in the entire industry than in other industries.Despite the quantitative growth of the character industry in China, the impact on other industries is low and it is not playing a role as an income-generating industry. Structural improvement is needed for the qualitative development of China's character 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 study examined economic ripple effect of marine transport and port industry using Input-Output Tables. The results of the study are summarized as follows: first, in 2005 production inducement coefficients of harbour facilities was the highest(1.958), followed by coast and inland water transportation(1.857), load and unload(1.842), other transportation services(1.768), storage and warehouse(1.676), water transportation assistant services(1.422), and outport transportation (1.283). Second, value added inducement coefficient of water transportation assistant services was the highest(0.924), followed by load and unload, storage and warehouse(0.902), other transportation services(0.885), harbor facilities(0.832), coast and inland water transportation (0.752), and outport transportation(0.258). Third, import inducement coefficient of outport transportation was the highest(0.742), followed by coast and inland water transportation, harbor facilities, other transportation services, load and unload, storage and warehouse, and water transportation assistance services. Fourth, indexes of the sensitivity of dispersion of other transportation services and load and unload were 1.125 and 0.882 respectively while those of harbor facilities and outport transportation were 0.514. Indexes of power of dispersion of harbor facilities, coast and inland water transportation, load and unload, and other transportation services were the highest, respectively 1.006, 0.954, 0.946, and 0.908 while that of outport transportation was low, 0.659.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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