사회 복잡성이 증대되면서 정보보호 기술개발의 필요성은 부각되고 있으나, 우리나라에서는 당해 산업에 대한 산업적 연구는 일천하다. 그 이유는 정보보호 산업의 중요성으로 인하여 해당 산업에 대한 논의는 무성하지만, 아직까지 정보보호 산업에 관한 정의나 분류가 불분명하기 때문이라 판단된다. 본 연구의 목적은 정보보호 산업을 정의하고 그에 따른 산업분류를 시도한 후, 우리나라 정보보호 산업의 경제파급효과를 분석함으로써 국내 정보보호 산업의 육성을 위한 기초 정책 자료를 제공하는 것이다.
문재인정부 들어 제4차 산업혁명의 키워드가 부각되며서 정부의 국가 연구개발예산에 대한 효율성이 주목받기 시작하여 국가과학기술지식정보서비스는 그 역할이 강조되고 있다. 국가과학기술지식정보서비스는 성과, 과제, 연구시설장비, 인력, 사업 등 국가연구개발사업에 대한 정보를 세계 최초로 한곳에서 서비스하는 국가 R&D 정보 지식포털이다. 국가과학기술지식정보서비스는 지난 2005년부터 주관기관으로 한국과학기술정보연구원이 선정되면서부터 서비스를 시작하게 되어 10년 이상 서비스를 지속하고 있다. 이에 본 논문에서는 지난 13년동안 국가과학기술지식정보서비스의 경제적 파급효과를 분석하기 위해 한국은행의 투입 산출표인 산업연관표에 의거하여 산업연관분석을 실시하여, 이론적 차원에서 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업자유발효과와 전방 후방 연쇄효과를 분석한다. 국가과학기술지식정보서비스에 대한 정부의 R&D예산(1,214억원, 2006~2018년)을 투입계수로 설정했을 때, 전문가의 의견을 반영한 생산유발효과는 2,113억원, 부가가치유발효과는 1,008억원, 취업자유발효과는 10억원당 1,822명으로 분석되었다.
본 연구는 한국과 미국의의 핀테크 산업 고용창출효과를 비교분석하여 한국의 핀테크 산업의 발전을 모색하고자 한다. 분석에 사용된 산업연관표는 한국과 미국 모두 동일한 산업분류와 통화 단위로 구성된 WIOD를 이용하였다. 또한 분석을 위해 핀테크 산업을 ICT분야와 금융분야를 하나의 산업으로 구성 하였다. 뿐만 아니라 본 연구는 두 국가의 핀테크 산업 특성을 구분하기 위해 핀테크 산업 외에도 ICT분야와 금융분야의 고용창출효과도 함께 비교하였다. 분석결과, 한국은 핀테크 산업에 100만 달러의 투자 또는 생산이 이루어질 때 취업유발효과는 11.33명, 고용유발효과는 9.47명으로 총20.8명의 고용창출효과를 나타냈고 미국의 경우 취업유발효과는 8.07명, 고용유발효과는 7.72명으로 고용창출효과는 총15.79명으로 나타났으나 절대적인 비교에서는 한국이 더 높게 나타났다. 하지만 국가 산업 전체 평균 고용창출효과를 기준으로 분류한 결과 한국의 핀테크 산업은 고용유발효과가 높은 고용유발우위 산업으로 미국은 취업유발효과와 고용유발효과가 모두 높은 고용창출우위 산업으로 분류되었다.
본 연구에서는 제주내항 재개발사업에 따른 경제적 가치와 경제적 파급효과를 추정하였다. 경제적 가치는 어메니티(Amenity)관점에서 경관개선, 환경개선, 레크레이션효과 등 비시장재화의 가치를 추정하였다. 추정결과, 모집단은 제주도와 기타지역으로 구분하여 개인의 지불의사금액을 조사한 결과, 제주도는 2,952.9원, 기타지역은 4,722.8원으로 추정되었다. 한편, 제주내항 재개발사업에 따른 경제적 파급효과는 사업기간중과 사업완료 이후의 경제적 파급효과를 추정하였다. 추정결과, 사업중에는 생산유발가치는 84,387백만원, 부가가치 유발효과는 37,292백만원, 고용유발가치는 (직접고용+간접고용)효과를 합치면 5,846명으로 나타났다. 사업기간 종료이후에는 2022년 기준으로 외국인 관광객 518천명이고, 부가가치 유발효과는 약 149,885백만원으로 추정되었다.
This paper tries to measure the spill-over effect of the production and investment of telecommunication service industry (hereafter telecommunication industry), using the most recent data of 2003 input-output tables. The results are summarized as follows. First, the industries which have the biggest spill-over effect from the production of telecommunication industry is miscellaneous business service (including the sale commission of telecommunication service), other engineering services (including royalty), and business consumption. Second, the production of telecommunication industry induces more value-added, and less production, less import, and less employment than related industries such as radio and television equipment, communications and broadcasting equipment, and computer and peripheral equipment. Third, while the investment of telecommunication service amounts to 15% of its production, the effect of the investment on production, value-added, consumption, and employment reaches 70% of that of its production. The policy implication of this paper is that the telecommunication industry contributes to overall economy mainly through its investment.
임도는 산림자원의 조성과 관리, 그리고 목재와 단기소득 임산물 생산 운반 등 산림경영을 위한 필수적인 기반시설이다. 최근에는 산림 병해충 방제, 산불예방 및 진화뿐만 아니라 산림휴양과 산림스포츠 등에도 적극 활용되고 있다. 임도를 건설하면 산림 내에서 경제적 기능이 활성화되어 생산 및 부가가치 유발은 물론 고용창출의 파급효과를 가져올 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 임도를 건설함에 따라 경제 전반으로 발생하는 파급효과를 분석하는 것이다. 분석을 위해 산업 간의 상호연관관계를 수량적으로 분석하는 산업연관분석 방법을 적용하였다. 자료는 2014년 한국은행의 투입산출표를 사용하였다. 임도를 건설하면 임도 건설에 따른 경제적 효과도 발생하지만, 임도 건설 후 임산물 생산 증대로 인한 경제적 효과도 발생하게 된다. 따라서 두 가지 효과에 대한 경제적 파급효과를 분석할 것이다. 몇 가지 가정을 통해 임산물 재배의 경제적 효과인 임산물 생산액 예측치를 계산하고 경제적 파급효과를 분석하였다. 임도 건설부문은 농림수산토목 부문으로 정의하였고, 임산물 부문은 원목, 식용임산물, 기타임산물의 합으로 정의하였다. 임도건설과 임업임산물로 정의한 2개 부문을 제외하고 나머지 부문은 기존 한국은행 30개 통합대분류의 분류체계에 맞게 통합하여 총 32개 부문으로 분류하였다. 분석결과 임도건설에 대한 생산유발계수는 2.767로 분석되었고 임업임산물에 대한 생산유발계수는 1.565로 분석되었다. 이는 임도를 건설하면 임도건설에 따라 그 투자수요의 2.767배 만큼의 생산이 전체 산업에서 유발됨을 나타내고 임업임산물 생산 증대에 따라 전체 산업에서 임업임산물 생산액의 1.562배 만큼의 생산이 유발되는 것을 의미한다. 임도건설에 대한 부가가치유발계수는 0.977로 분석되었고 임업임산물에 대한 부가가치유발계수는 0.985로 분석되었다. 임도시설은 임업발전의 필수적인 기반시설로서 산림경영, 산림휴양, 산림스포츠, 마을연결 등의 기능과 함께 목재생산과 단기임산물 생산의 필수적인 요소이므로 지속적인 투자가 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 국산 품종의 경제적 파급효과를 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 분석모형은 산업연관분석의 공급견인모형을 활용하였으며, 연구의 범위는 농촌진흥기관 개발 품종으로 한정하였다. 경제적 파급효과는 생산유발효과와 취업유발효과로 구분하여 분석하였다. 먼저, 생산유발효과는 벼 품종인 신동진이 495,993억원으로 가장 크게 나타났으며, 딸기 품종인 설향은 329,369억원으로 두 번째로 컸다. 반면 화훼류 품종인 백마는 877억원으로 적었으나, 화훼류가 재배면적이 적은 부분과 화훼품종 대부분이 해외 품종에 의존하고 있는 상황을 고려하면 매우 큰 수치이다. 둘째, 취업유발효과는 생산유발효과와 비슷한 순서로 나타났다. 신동진이 756,682명으로 가장 컸으며, 설향은 701,403명이었다. 백마는 1,582명으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 농촌진흥기관 개발품종의 경제적 파급효과를 정량적으로 분석하고, 그 가치를 통해 국가기관에서 수행되는 품종개발의 당위성을 확보했다는데 큰 의의가 있다.
This study suggest strategies to expand pork exports to Hong Kong through understanding characteristics of its pork market based on results from analysis on surveys on consumers and marketers. The survey results indicate that Hong Kong's consumers consider freshness and sanitation/safety of pork as the most important factors in their purchase. The consumers are found to be very satisfied with Korean pork and have intension to purchase it in the future. The importers suggest that Korean pork should improve its price competitiveness and build up its brand images. Based on results of surveys, this study suggests four strategies, which are systematic disease controls, establishment of its brand image, effective quality and sanitation/safety management and government supports. And, as results from deriving economic effects of 2021 Korean pork export to Hongkong, the production inducement effect is 42.5 billion won and the employment inducement effect is 266 persons.
이 연구에서는 이동통신사가 지급하는 이동통신 단말기보조금의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 통해 파악하고 이동통신사가 취할 수 있는 다른 두 가지 대안과 비교하였다. 첫째 시나리오는 이동통신사가 단말기보조금을 지급하는 경우이다. 둘째는 이동통신사가 단말기보조금을 소비자에게 지급하지 않고 그 금액만큼을 이동통신 설비투자에 사용하는 경우이다. 셋째는 이동통신사가 단말기보조금만큼 이동통신서비스 요금을 인하하고 소비자가 이 요금인하분을 일반 재화 및 서비스 소비에 활용하는 경우이다. 이러한 세가지 시나리오를 분석한 결과 단말기보조금을 지급할 경우의 생산 부가가치 수입 취업 고용유발효과가 둘째와 셋째 시나리오에 비해 비교적 더 큰 것으로 나타났다. 그 이유는 단말기보조금 지급은 단말기 수요 증가를 가져오는데 이는 다른 시나리오에 비하여 생산 및 수입유발효과가 크기 때문이다. 또한 단말기보조금은 이동통신 서비스 대리점 등 유통업체의 인센티브로 귀착되는데 유통업의 부가가치, 취업 및 고용유발효과 또한 타 시나리오의 그것보다 더 크기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 디지털바이오헬스케어산업의 연관산업에 대한 고용유발효과를 시기별로 비교 분석하여 효과적인 산업정책을 수립하기 위한 것이다. 연구를 위한 기본데이터는 한국은행이 실측했던 3개년의 산업연관표를 활용하였다. 연구 방법은 첫째, 산업분류 기준이 다른 시기별 통계자료들을 비교분석하기 위해 7대 산업으로 재작성하였다. 둘째, 한국은행의 산업연관분석 방법론으로 비교분석하였다. 셋째, 격차 조정을 위해 가중치를 반영하여 디지털바이오헬스케어산업의 고용, 생산, 투자 부문에서 유발 효과들을 비교분석하였다. 분석 결과는 첫째, 고용 부문에서는 전체 산업의 평균보다 높은 효과가 있고, 둘째, 생산 부문에서는 낮았고, 셋째, 투자 부문에서는 서비스 분야의 투자가 필요하였다. 분석에서 도출된 결론은, 고용 부문에서 직접투자 및 지속적인 투자가 필요하고, 전문 인력의 육성이 시급하며, 생산 부문에서는 직접투자와 장기투자가 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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