Kim, Kijin;Lee, Junkyu;Albis, Manuel Leonard;Ang, Ricardo III B.
East Asian Economic Review
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v.25
no.1
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pp.3-31
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2021
This paper estimates the effects of transport (road and rail) & energy and ICT infrastructure (telephone, mobile, and broadband) on GDP growths in neighboring countries as well as own countries. We confirm positive direct contributions of infrastructure, access to Internet, and human capital on economic growth. The spatial panel regression models indicate that there exist positive externalities of the broadband infrastructure and human capital, and these results are robust regardless of the choice of spatial weight matrices. Our findings on spillover effects of infrastructure suggest the key role of neighboring countries' infrastructure on own country's economic growth.
This study aims to empirically identify the effect of spatial accessibility, based on travel, on housing prices in the Korean capital region. More specifically, it has two research purposes: First, investigating the effect of comprehensive spatial accessibility, based on road network and actual trips from origin to destination, on average apartment price (Korean Won per square meter) at the level of Eup, Myeon and Dong; Second, identifying better accessibility index between Hansen's and Kalogirou and Foley's ones. The former represents a road-based travel time decay function with destination trips, while the latter is a function with origin trips as well as destination ones. The study employs spatial economic models considering spatial auto-correlative relationship as an appropriate methodology with such control independent indicators as population density, road density, educational environment and distances from CBDs. Analysis results demonstrate that spatial accessibility, based on road network and actual trips from origin to destination, has a statistically significant impacts on housing price in the region. Our empirical evidence proves that the Hansen index is more appropriate than the other in estimating housing price impacts.
Purpose - This study aims to not only investigate spatial pattern of immigrants' residence and crime occurrences in South Korea, but shed light on how geographic distribution of immigrants and immigrant segregation affect crime rates. Research design, data, and methodology - Th unit of analysis is Si-Gun-Gu municipal level entities of South Korea. The crime data was obtained by Korea National Police Agency and two major types(violence and property) of crime were measured. Most demographic, social, and economic variables were derived from Korean Census Data in 2015. In order to examine spatial patterns of immigrants' distribution and crime rates in South Korea, the present study utilized GIS mapping technique and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) tools. The causal linkage was investigated by a series of regression models using STATA. Results - Spatial inequality between urban metropolitan vs rural areas was visualized by mapping. Assuming large Moran's I value, spatial autocorrelation appeared to be quite strong. Several neighborhood characteristics such as residential stability and economic prosperity were found to be important factors leading to crime rate change. Residential distribution and segregation for immigrants were negatively significant in the regression models. Conclusions - Unlike the traditional arguments of social disorganization theory, immigrant segregation appeared to reduce violent crime rate and the high proportion of immigrants also turned out to be a crime prevention factor.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.3
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pp.512-527
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2013
This study examines the spatial distribution characteristics of financial industry which has been a necessary service for contemporary urban life. In particular, we analyze the spatial distribution patterns of money lending business which is considered with informal financial services as well as the spatial distribution patterns of banks which are representative of the institutional financial services. For the purpose, their density distribution patterns are explored by Kernel density analysis for both financial services in first. Moran's I coefficients are estimated for these two financial services to clarify the distintion in their geographical concentration patterns. The results of spatial autocorrelation analysis show stark differences between the center city and outskirts of the Seoul metropolitan area. Multivariate regression models are developed to explain the relationships between the spatial distributions of financial services and geographical variables. Finally, we discuss financial exclusion problem in the Metropolitan Seoul based on these spatial distribution characteristics.
The purpose of this study is to estimate regional economic effects of spatial diffusion of wildfire using Cobb-Douglas production function of agriculture and forestry. The analysis is applied to Gangwon and Gyeongbuk provinces where are the most damaged of wildfire in Korea. The damaged areas are derived from multiplied by the occurrence probability of wildfire and diffusion areas of wildfire for micro-spatial unit level with ArcGIS techniques. The models of wildfire provides that the spatial diffusion of wildfire increases with the rising of highest temperature and average wind speed. Through the production function, value added of Agriculture and Forest sectors get damaged where the Cos-converted slope aspect of mountains are toward the South. The production model provides reductions of regional value added by increasing damaged areas of wildfire. It reveals that the most damaged region is Andong city in Gyeongbuk province, where value added loss is 1.25 billion Won, which is about 0.72% of total value added in agriculture and forestry of the city. As a view of policy makers, it needs to be considered to establish prevention policies against wildfires because regional economic losses from wildfire are depending on geographical conditions and performances of the major industry related to wildfire's diffusion such as agriculture or tourism sector according to the result of analysis.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.1
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pp.1-16
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2013
This study investigates the spatial distribution characteristics of Korean fashion industries during the last decade, in which the economic geography of fashion industries has changed dynamically with economic globalization and "thus resulted in increased" demand "of" diversification. In particular, this study examines the spatial distribution patterns of fashion industries in the Seoul metropolitan area where fashion industries are highly agglomerated. For the purpose, this study applies Moran's I Index of spatial autocorrelation analysis for seven functional sectors of fashion industries related to fashion production. The global and local agglomeration patterns are examined for each functional sector. The results clarify the distinction in the spatial agglomeration patterns among the seven functional sectors of fashion industries in the Seoul Metropolitan area. Logit models are developed to examine the interrelationships among functional sectors in their spatial agglomeration distribution patterns. By conducting binary logistic regression analysis, we find out how the spatial agglomeration of each functional sector is related to the others.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.2
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pp.402-419
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2014
This study attempts to investigate the spatial characteristics of private tutoring markets for adults which have been expanded rapidly with labor market changes in Korea. In particular, For the purpose, we examine thoroughly various indies of labor markets and private tutoring markets for adults in Korea in first and then analyze the spatial characteristics. We classify private tutoring institutes for adults into two categories by job-statuses and education levels, and analyze the spatial distribution patterns of the attendants of the classes. In order to understand the spatial characteristic of their distributions, we distinguish whether there exist the spatial autocorrelation or not by applying Moran's I values for each categories in first. We also examine the spatial cluster patterns by Hot spots analysis utilizing $G^*$ statistics. Multiple linear regression models are developed for each category to explain the relationships between the spatial distributions of private tutoring institutes and geographical variables.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.3
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pp.377-393
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2011
This study aims to indicate the spatial characteristics of the changes in the Korean farm land. In particular, we analyze the spatial diffusion patterns of organic farms increasing rapidly with the growth in the agricultural product markets as well as the demand for safe food and sustainable growth. For the purpose, we examine the changes in the distribution patterns of organic farms between year 2000 and 2005. We analyze the agglomeration pattern by Location Quotient (LQ) and Local indicator of spatial association (LISA). Organic farms have been spread out from the outscuirts of Seoul, the capital city, to the traditional agriculture spetilized area in the southern parts of the nation. In order to analyze the relationships between organic farm distribution and the geographical variables affecting the organic farming, we develop multivariate regression models. Our findings indicate that organic farming is related with the number of agriculture-based business and information technique adaptation as well as the level of education and farmers age.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.1
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pp.33-51
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2011
This study investigates the spatial characteristics of the provision of and demand for the private tutoring service industries and the consumer groups. For the purpose, we analyze the spatial characteristics of various types of tutoring institutes in the Seoul Metropolitan area. In particular, we exam the spatial distribution patterns of attendants of tutoring institutes by institution type as well as the resident population by attendant age group. By applying spatial autocorrelation analysis, we examine the spatial clustering patterns of tutoring institutes and attendants by type. The results show distinct differences in the spatial distribution patterns by tutoring institute type as well as by attendant age group. We found significant socio-economic variables which influence on the spatial distribution of tutoring institutes. Finally, we propose private tutoring service provision models constructed with these variables through multiple regression analysis.
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