This study analyzed the distribution of forest income and other variable sources of rural household income and considered their importance for the reduction of income inequality and poverty. We employed Gini decomposition to measure the contribution of forest income and other sources of income to income equality and assess whether they were inequality-increasing or inequality-decreasing in the 14 villages. The forest income Gini correlation with total income was very high, $R_k=0.6960$, and the forest income share of total rural household income was 35% ($S_k=0.3570$). If the income earned from forest activities was removed, the Gini index would increase by 10.3%. Thus, if people could not access forest resources because of vast deforestation, perhaps from the limitations of government-managed forestry, unplanned clearing of forest land for agriculture or the granting of ELCs, there would be an increase in income inequality and poverty among rural households. The findings suggest that policy makers should look beyond agriculture for rural development, as forest resources provide meaningful subsistence income and perhaps contribute to both preventing and reducing poverty and inequality in rural communities. The study found that non-farm activities were inequality-increasing sources of income. The share of non-farm income to the total rural household income was $S_k=0.1290$ and the Gini index of non-farm income was very high, $G_k=0.8780$, compared with forest and farm income. This disagrees with other studies which have reported that non-farm income was inequality-decreasing for the rural poor.
Seo, Su Ra;Kim, Su Young;Lee, Sang-Yi;Yoon, Tae-Ho;Park, Hyung-Geun;Lee, Seung Eun;Kim, Chul-Woung
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.47
no.2
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pp.104-112
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2014
Objectives: To date, studies have not comprehensively demonstrated the relationship between stroke incidence and socioeconomic status. This study investigated stroke incidence by household income level in conjunction with age, sex, and stroke subtype in Korea. Methods: Contributions by the head of household were used as the basis for income levels. Household income levels for 21 766 036 people were classified into 6 groups. The stroke incidences were calculated by household income level, both overall within income categories and further by age group, sex, and stroke subtype. To present the inequalities among the six ranked groups in a single value, the slope index of inequality and relative index of inequality were calculated. Results: In 2005, 57 690 people were first-time stroke patients. The incidences of total stroke for males and females increased as the income level decreased. The incidences of stroke increased as the income level decreased in those 74 years old and under, whereas there was no difference by income levels in those 75 and over. Intracerebral hemorrhage for the males represented the highest inequality among stroke subtypes. Incidences of subarachnoid hemorrhage did not differ by income levels. Conclusions: The incidence of stroke increases as the income level decreases, but it differs according to sex, age, and stroke subtype. The difference in the relative incidence is large for male intracerebral hemorrhage, whereas the difference in the absolute incidence is large for male ischemic stroke.
This study conducted to examine about the income inequality and bi-polarization for forestry household. For this purpose, Gini coefficient and Atkinson index were used to analyze the income inequality for forestry household. Also, DER index were employed to show their income bi-polarization. Before using these methodologies, forestry household income was divided into three parts that was forestry income, non forestry business income and transfer income. And then, income inequality and bi-polarization were analyzed respectively. The result shows that forestry household income inequality was higher than whole household inequality. Apart from transfer income, forestry household income, forestry income and non forestry business income inequality was aggravated. At the same time, these tendency was able to observe the bi-polarization for forestry household income and other income sources.
Jang, Ikhoon;Kim, Yeonjin;Choi, Dohyeong;Choe, Young Chan;Jung, Guhyun
Agribusiness and Information Management
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v.11
no.1
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pp.10-26
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2019
This study is exploratory research on a relationship between changes in cultivated area of major crops and farm income by regions. We investigated level of income, volatility of income, and migration of suitable region by climate changes as factors influencing changes in cultivated area. Research processes are as follows. First, we classify the regions where cultivated areas are expanded or reduced through the trends of cultivated area by region and crop during recent 10 years. Second, we compare the changes in income related factors between groups during the same periods. Finally, the results from portfolio analysis show changes in stable income-based optimal crops. From these procedures, we found that the changes in cultivated area are not simply explained by income-related factors. In cases of vegetables, however, we also found that high volatility of income could contribute to reduce cultivated area of the crops. The results from portfolio analysis are not always consistent in all of cases. This means that crop selection can be decided by other factors than stable income.
Purpose: We examined the relationship between operating income and volume of medical services provided at general hospitals in 2018 according to characteristics of general hospitals and measured as operating income(net income) and volume(adjusted inpatient days) covered or non-covered by National Health Insurance(NHI). Methodology: Finance data from income statement reports in 212 general hospitals and the national health insurance claim data of these hospitals were used. The characteristics of the general hospital were divided into structural, operational, financial, and patient aspects. Operating income and volume were divided into covered and non-covered by NHI. Findings: The results showed high volume hospitals tended to be more profitable than low volume hospitals, especially in non-covered services. Operating income was more likely to be sensitive to non-covered services volume than to covered services volume. Practical Implications: It is necessary to understand the volume of services in non-covered, in order to obtain reliable cost information to be used for the fee schedule. Researches on small size hospitals(<160 beds) are needed, with a large variation in the volume of services and a strong tendency to compensate for the loss in the covered part in non-covered part.
The purpose of this study was to analyze the socio-economic factors, the factors affecting the private insurance, utilizing Korea National Health & Nutrition Examination Survey 2011. Findings of the study can be summarized as follows. First, participants with private insurance are young, high monthly income, low prevalence of chronic illness. Second, participants with private insurance and chronic illness were young and high monthly income. Third, Average monthly household income, the higher the age is younger. Private insurance and national health insurance was higher subscription rate. Consequently, participants with private insurance and uninsured of the major differences is the age and the average monthly income. Elderly, low income are needed health promotion and disease prevention for expanded medicare, welfare policies.
Objectives: We calculated life expectancy and inequalities therein by income for the period of 2016-2018 across the 253 electoral constituencies of the 20th National Assembly election in Korea. Methods: We obtained population and death data between 2016 and 2018 from the National Health Information Database and constructed abridged life tables using standard life table procedures according to gender and income quintiles for the electoral constituencies of the 20th National Assembly election held in 2016. Results: Life expectancy across the 253 constituencies ranged from 80.51 years to 87.05 years, corresponding to a gap of 6.54 years. The life expectancy difference by income across the 253 constituencies ranged from 2.94 years to 10.67 years. In each province, the difference in life expectancy by income across electoral constituencies was generally greater than the inter-constituency differences. Constituencies in capital and metropolitan areas showed a higher life expectancy and a lower life expectancy difference by income than constituencies in rural areas. Conclusions: Pro-rich inequalities in life expectancy by income existed in every electoral constituency in Korea. Both intra-constituency and inter-constituency socioeconomic inequalities in health should be highlighted in future policy-making in the National Assembly.
Improving farming activity competence of farm households has recently been considered one of the most important factors for increasing farm income. However, few studies examine the relationship between farm income and farming activity competence of farm households directly due to the lack of an available dataset. In this study, we examine the relationship between farm household technical managerial competence and farm household income based on the nearly 30,000 farm households consulting data gathered by the Rural Development Administration, RDA. The major findings of this study are as follows: firstly, statistically significant differences in agricultural and farm household income exist between farm households categorized by farm activity competence levels in terms of technique and management. Secondly, a technically and managerially competent farm household group (high-rank farm household) has 2.2 times higher agricultural income and 1.9 times higher farm household income than the technically and managerially incompetent farm household group (low-rank farm household). Thirdly, farm household technical-managerial competence is one of the major factors that affect agricultural and farm household income. Regarding technical competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,390,000 won and 1,530,000 won, respectively, as technical points increased by one point. However, with respect to managerial competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,320,000 won and 2,070,000 won, respectively, as managerial points increased by one point.
This study was to investigate the relationships between stress coping strategies, emotion regulation ability and behavior problems with children from low-income families and middle-income families. Subjects were 171 children from low-income families and 228 children from middle-income families, 4th - 6th grade in elementary school. The major findings are followings: (1) The level of emotion regulation ability in children from low-income families was lower and active stress coping strategies were less than children from middle-income families. In the behavior problem, children from low-income families were higher than children from middle-income families. (2) The stress coping strategies(active/ social support) in children from low-income families were related with internal behavior problem(anxiety /withdrawal). And the emotion regulation ability was related to the children's behavior problem. (3) Regression analysis model showed that emotion-regulation ability was the most influential factor to the children's behavior problem, and children from low-income families with aggressive coping strategy showed hyperactive behavior problem. So, the education/therapy programs for children from low-income families have to be developed and practiced in schools, local children centers and so on.
This paper studies the composition of income sources of the elderly and the difference of sources of income by the elderly characteristics. First, the results of analysis on the structure of sources of income show the average income of the elderly appears 7.7million won the consists of 3.0million won from market, 2.5million won from nation, 2.2million won from family. Income sources of the elderly are dependent on business income, property income, earned income in the market. Second, the results of differences analysis in demographic characteristics, men get a lot of income through the market and nation, while women get through families. Market income is high younger and family income is the more older. Depending on where you live, family income and national income is higher relatively urbanized. Third, the results of analysis by depending on the income, level of national income and market income is higher, while family income is high-income the case less income. Fourth, differences in health status by analysis of the sources of income have higher levels of health status and market high and lower income families rely heavily on the private sector, such as can be seen. Therefore, market and family income is higher than another countries. and the complement of public income support system is required for vulnerable people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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