The purpose of this study is to analyze how much Air Transportation Industry contribute to national economy by measuring economic spreading effects of Air Transportation Industry on national economy. To achieve the purpose of the study, the study uses an Air Transportation Input-Output Table of year 2000 of korea. The results shows that Air Transportation Industry induce 274,530.8 billion won of national production, import inducement 13,7073.7 billion won, value-added 110,994.9 billion won, especially Air Transportation Industry shows that production inducement coefficient is 1.36803, import inducement coefficient is 0.60581, value-added coefficient is 0.45189, income inducement coefficient is 0.18599 and employment inducement coefficient is 0.00841.
본 논문에서는 국회 FM라디오의 신규 재정 투입에 따른 경제적 효과 분석을 하고자 한다. 최근 4차 산업혁명과 뉴미디어 패러다임 변화로 모바일, 인터넷, OTT 등 다매체 다채널로 변화하고 있다. 이러한 변화하는 대내외적 여건을 반영하여 국회방송에서도 시청자가 공간과 시간적 제약 없이 공공서비스를 이용할 수 있도록 FM라디오 방송의 도입이 요구된다. 따라서 본 연구는 국회 FM 라디오의 신규 정부 재정 투입 소요 예산을 추계하여 분석을 수행하고자 한다. 주요 분석결과는 생산유발계수는 1.661이며, 부가가치 계수는 1.141, 고용유발계수는 7.1로 도출되었다. 수도권권역기준으로 생산유발효과 69.28억원, 부가가치유발효과 47.58억원, 고용유발효과 28.4명으로 분석되었다. 또한, 전국권역기준으로 생산유발효과는 132.57억원, 부가가치유발효과는 91.06억원 고용유발효과는 49.7명으로 추정되었다.
인공지능, IoT 등의 4차 산업의 등장으로 정보화는 가속화됨에 따라 정보보호 산업의 중요성과 시장의 규모가 증가하고 있다. 본 논문에서는 증가하는 정보보호 산업이 국내 경제에 미치는 영향을 산업연관표를 이용하여 분석하였다. 본 논문에서는 산업부문을 정보보호 제품산업과 정보보호 서비스 산업을 분류한 후에, 35개의 산업으로 산업연관표를 재분류하였고, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 고용유발계수 등을 산출하였다. 정보보안 제품산업과 정보보안 서비스 산업의 생산유발계수는 각각 1.571, 1.802이고, 부가가치유발계수는 각각 0.632, 0.997이고, 고용유발계수는 각각 2.494, 7.361이다. 정보보호 서비스 산업의 부가가치유발계수만이 전체 산업보다 다소 높고, 나머지 유발계수는 모두 전체 산업보다 낮게 나타났다. 그리고 정보보호 제품산업에는 전·후방연쇄효과가 없고, 정보보호 서비스 산업에는 후방연쇄효과는 없으나 전방연쇄효과는 있는 것으로 나타났다. 정보보호 산업의 경제적 파급효과를 분석한 결과, 생산유발액은 359.9조원, 부가가치유발액은 164.8조원에 달하고, 803천명의 고용을 유발하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 우리나라의 지식서비스 산업에 대한 생산유발, 부가가치유발, 고용유발 효과 및 전 후방연쇄효과를 추정하였다. 지식서비스 산업은 부가가치 및 고용 증대에는 크게 기여하고 있지만, 생산유발이나 전 후방연쇄효과는 매우 취약한 것으로 나타났다. 최근 정부는 지식서비스 산업으로부터 새로운 성장 동력을 찾고 있는데, 그 방향성은 지식서비스 산업의 생산성 향상이 되어야 한다는 사실이 본 연구를 통하여 입증되었다.
The VHTR (Very High Temperature gas-cooled nuclear Reactor) has been considered as a major heat source and the most safe generation IV type reactor for mass hydrogen production to prepare for the hydrogen economy era. The VHTR satisfies goals for the GIF (Generation IV International Forum) policy such as sustainablility, economics, reliability and proliferation resistance and physical protection, and safety. As a part of a VHTR economic analysis, we have studied the VHTR construction cost and operation and maintenance cost. However, it is somewhat difficult to expect the ripple effect on the whole industry due to the lack of information about Inter-industries relationship. In many case, the ripple effect are based on experts' knowledge or uncertain qualitative assumptions. As a result, we propose quantitative analysis techniques for ripple effects such as the production inducement effect, added value inducement effect, and employment inducement effect for VHTR 600MWt${\times}$4 modules construction and operation ripple effect based on NOAK (Nth Of A Kind). Because inducement effect values have been published annually, we predict inducement effect's relation function and estimated values including production inducement effect value, added value inducement effect value, and employment inducement effect value using time series and estimated values are verified with published inducement effects' value. This paper presents a new method for the ripple effect and preliminary ripple effect consequence using a time series analysis and inter-industry table. This ripple effect analysis techniques can be applied to effect expectation analysis as well as other type reactor's ripple effect analysis including VHTR for process heat.
Objectives : Recently, concerns about the smart healthcare industry has increased worldwide. This study estimates the economic effects of the smart healthcare industry by employing input-output analysis. Methods : In this study, $29{\times}29$ sector statistics were also used as the major research method for the industry. The main analysis tools of this study, thus, included a comparison of backward and forward-linkage effects and the inducement effects of the own-industry and other industries, as well as inducement coefficients, including production, value-added, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment. Results : The results of the analysis show that the industry has an immense economic impact, affecting major macroeconomic factors including value-added and forward - linkage effects. Additionally, the inducement effects of the smart healthcare industry are significant compared to other industries in terms of production, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment. Conclusions : The smart healthcare industry is a growth engines for national development, because it is the industry of high value-added services. This paper offers alternatives for efficient industrial policies.
This paper analyse the economic inducement effects of aviation industry using Input-Output Model. For measuring economic inducement effects of aviation industry on korean economy, this paper divides air transport industry as two - manufacturing industry and service industry. we also use Input-Output Table of year 1990 through 2003 from Bank of Korea. Empirical results tells that aviation manufacturing industry have high product inducement effects to national economy although its low value-added coefficient such as 0.486 for aviation manufacturing industry and 0.447 for aviation service industry. public R&D doesn't have much effect to each of aviation industries.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the economic ripple effect(ERE) of logistics industry by construction of Trans-Korea Railway (TKR) and present policy measures to minimize the economic loss of South Korea (SK). Research design, data and methodology: As the analysis method, exponential smoothing was used for demand forecasting, Input-Output analysis was used to estimate the economic ripple effect coefficient, and scenario analysis was used to an efficient way to invest in TKR to minimize SK's economic losses. Results: 1) the production(logistics fares) of TKR for 10 years after its completion is about 11.42 trillion won in positive relations, and 26.89 billion won in negative relations. 2) the ERE of SK in positive relations is 24.32 trillion won in production inducement effect, 8.1 trillion won in value-added inducement effect, 3.54 trillion won in import inducement effect, and 70,930 persons in employment inducement effect. But the ERE was insufficient in the negative relations. 3) SK's efficient investment method is providing materials and equipment by SK and building the TKR by North Korea in positive inter-Korea relations. Conclusions: For the successful operation of TKR, international cooperation, legalization and stable peace settlement on the Korean Peninsula are required.
본 연구는 정부의 탄소중립 정책 중 하나인 화력발전을 신재생에너지로 대체하는 경우 에 대한 경제적 파급효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이러한 분석을 위해 화력발전을 신재생에너지로 100% 대체하는 경우를 시나리오 A로 설정하고, 60%로 대체하는 경우를 시나리오 B로 설정한다. 또한 이렇게 화력발전을 신재생에너지로 대체할 때 비용이 발생하게 되는데 현행과 동일한 비용인 경우를 시나리오 1, 현행보다 비용이 120% 증가한 경우를 시나리오 2로 설정한다. 따라서 화력발전을 신재생에너지로 전환할 때 시나리오는 크게 이와 같이 4가지 경우로 정리된다. 화력발전을 신재생에너지로 전환하는 경우, 화력발전의 생산유발계수는 시나리오와 관계없이 현행 수준보다 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 감소한 반면 화력발전을 신재생에너지로 60% 대체하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 증가했다. 또한 대부분의 업종의 온실가스배출량 유발계수는 감소하는 것으로 나타난 반면 생산유발계수와 부가가치유발계수는 증가하는 것으로 나타났다. 정부 정책의 목적은 화력발전을 신재생에너지로 전환시켜 온실가스배출량을 축소시키는 것이기 때문에 시나리오 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우가 더 적합한 것으로 보인다. 다만, 이로 인해 일부 업종의 생산유발계수와 부가가치유발계수가 감소하는 부작용이 발생하므로 이를 해결하기 위한 정부의 지원 정책이 필요하다.
뷰티산업은 인체를 건강하고 아름답게 관리하기 위해 서비스 등을 제공하는 산업으로 노동집약적 서비스산업으로 고용 창출 효과가 뛰어난 산업이다. 본 연구는 2009년 산업연관표를 활용하여 403개 산업 중 화장품 및 치약, 비누 및 세제, 이용 및 미용 등 3개 부문을 뷰티산업으로 분류하고, 뷰티산업의 경제적 파급효과를 분석하여 향후 정책 수립에 일조하는데 목적이 있다. 연구 결과 뷰티 산업의 생산유발계수는 1.810, 감응도 계수 0.534, 영향력계수0.965, 부가가치유발 계수 0.728, 소득유발계수 0.293, 생산세유발계수 0.124, 노동유발계수 0.039으로 나타났다. 그리고 뷰티산업의 최종수요 11,004 십억원을 국가경제에 투입할 경우 전 산업에서 유발되는 총생산유발액은 598,438 십억원으로 이 중 뷰티 산업은 11,029십억원으로 전체의 1.8%를 차지하며, 부가가치유발액은 4,947십억원( 2.3%), 세금유발액은 23,798.5십억원(3.5%),소득유발액은 91,187십억원(2.5%)으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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