산업시대에서 지식기반경제시대로 패러다임이 변화해 오면서 연구개발투자와 정보통신산업의 중요성이 증대되고 있다. 본고에서는 1980년부터 2003년까지의 데이터를 이용하여 패러다임의 변화속에서 국내 정보통신산업의 연구개발투자가 타 산업에 비해 총요소생산성에 미치는 영향의 속도가 빠르다는 사실을 시차(Time Lag)측면에서 분석해 보았다. 그 결과 총요소생산성에 빠른 영향을 미치는 산업은 정보통신산업 그리고 펄프, 종이 및 종이제품 산업(2년)으로 나타났으며, 이 2개산업을 기여도 측면에서 비교분석한 결과 정보통신산업의 총요소생산성 증가에 대한 기여도는 0.24로 0.13의 기여도를 보여준 펄프, 종이 및 종이제품산업에 비해 큰 것으로 나타났다. 이는 정보통신산업의 규모의 경제, 짧은 라이프사이클(life cycle) 그리고 네트워크 외부성(network externality)을 바탕으로 한 임계량(critical mass) 등의 특성으로 인한 것으로 평가된다. 따라서 IT 선진국의 위상을 유지하기 위해서 정보통신산업의 특성을 고려한 단기 및 중장기 R & D전략의 적절한 조화가 필요하다고 보여진다.
본 연구는 1990~98년 기간중 한국 제조업의 사업체별 자료를 이용하여 진입 퇴출의 창조적 파괴과정이 총요소생산성 증가에서 갖는 역할을 규명한다. 이를 위하여 본고는 사업체 진입 퇴출의 현황을 파악하고, 진입 퇴출과 사업체 총요소생산성간의 동태적 관계를 분석한 후, 총요소생산성 증가의 요인분해를 통하여 제조업 총요소생산성 증가에 대한 진입 퇴출의 기여도를 정량화해본다. 주요 결과는 다음과 같다. 먼저, 한국 제조업에서 사업체의 진입 퇴출을 통한 자원재배분은 국제적 기준으로 볼 때에도 매우 활발히 일어나고 있다. 사업연령 5년 미만의 신규진입사업체는 한 시점에서 제조업 생산액의 21.5~26.2% 가량을 설명하며, 5년 이내에 소멸하는 사업체의 중요도도 이와 유사하다. 둘째, 외국의 연구결과와 마찬가지로 사업체의 진입 퇴출은 그 근간에 놓여 있는 사업체의 체계적 생산성 차이를 반영한다. 즉, 본 연구는 한국 제조업에서도 시장의 선택, 학습효과, 죽음의 전조 등 기존 외국문헌에서 보고되었던 결과들이 관찰됨을 보여주고 있다. 마지막으로 총요소생산성 증가의 요인분해 결과, 사업체의 진입 퇴출이라는 창조적 파괴과정은 한국 제조업 약 5년간 총요소생산성 증가의 45~65% 가량을 설명하며, 그 중요성은 경기하강기에 더욱 크게 나타난다. 본 연구결과는 과거 한국 제조업의 효율성 향상이 진입 퇴출의 창조적 파괴과정 또는 경쟁이라는 시장경제원칙의 작동에 힘입은 바 크다는 것을 분명히 보여주고 있다. 따라서 향후 총요소생산성의 지속적 향상을 위해서는 과학기술의 발전 못지않게 정부가 창조적 파괴과정이라는 시장경제의 경쟁원리가 제대로 작동할 수 있는 경제환경을 유지하는 것이 필수적임을 시사한다.
본 연구는 1984년부터 패널자료의 확보가 가능한 17개 OECD 국가를 표본으로 하여 R&D 생산성 및 효율성에 대한 실증분석을 통해 비교하고 우리나라의 수준과 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 그 성과를 산출(output) 측면과 성과(outcome) 측면으로 구분하고, 맘퀴스트 생산성지수와 자료포락분석방법을 활용하여 R&D경로단계별 생산성 및 효율성과 그 변화추이를 비교분석하였다. 우리나라는 R&D 투자 대비 산출 생산성은 매우 높은 반면, 평균효율성은 매우 낮게 나타났으며, 효율성의 시계열 변화추이를 보면 최초 지수 0.10에서 시작하여 최종 0.83까지 가파르게 상승하면서 주요 선진국들 수준에 도달하였다. R&D 산출 대비 생산성은 매우 낮으며, 통합 프런티어에 대한 효율성은 최초 지수 1.00에서 최종 0.057까지 주요 선진국들 수준으로 가파르게 하락하여 왔다. 그리고 상관분석을 통해 R&D 산출 대비 생산성이 곧 R&D 투자 대비 생산성을 가늠하는 지표가 될 수 있음을 보았다. 본 연구는 우리나라의 R&D 생산성 및 효율성 향상을 위해서는 R&D 투자 및 산출 증대의 노력이상으로 R&D 산출물의 활용 측면이 보다 강화되어야 하고 이를 위해 효과적인 기술확산 체계 구축, 기술금융시장환경 조성 및 사업화에 성공하기까지 실질적인 인큐베이팅 제공 등 전반적인 기술사업화 시스템의 혁신이 주요 과제임을 시사하고 있다.
최저임금 인상 관련 논의가 고용인원 수와 같이 양적 측면에 국한되면서 부정적 효과가 주로 부각되어 왔지만, 최저임금 인상은 기업 또는 산업 특성에 따라 생산성 제고, 저생산성 한계기업 퇴출 등 질적 측면에서 긍정적 효과를 가져올 수도 있다. 본 연구는 이러한 관점에서 최저임금 인상이 기업의 생산성에 미친 영향을 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 제조업 부문의 사업체 단위 패널데이터를 이용하여 제조업 내 업종별·고용규모별 최저임금 영향률을 추정하고 이를 기업의 생산성과 연계함으로써 최저임금 변화가 생산성에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 생산함수 추정에서 기존 연구의 문제점인 요소투입의 내생성을 보정함으로써 자본계수 과소추정 및 노동계수 과대추정의 문제를 보완하였다. 분석 결과, 최저임금 인상이 임금, 고용, 생산성에 미치는 영향은 업종별·고용규모별로 다르게 나타났다. 특히, 최저임금 인상은 제조업 전반의 생산성 제고에 긍정적인 것으로 추정되었지만 생산성 변화의 방향과 폭은 업종별로 상이했다. 최저임금 인상이 고용규모별 생산성에 미친 영향을 보면 전반적으로 고용규모가 작을수록 생산성에 부정적이지만 업종에 따라서는 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한 최저임금 인상으로 유발된 임금 상승은 제조업 내 모든 업종에 걸쳐 생산성을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 최저임금 인상으로 상당수 업종에서 생산성이 개선되는 것으로 추정된 만큼, 이를 최저 임금 상승이 초래하는 노동비용 증가 및 고용 감소 효과와 함께 종합적으로 평가하는 게 바람직하다. 아울러 동일한 최저임금 적용에도 불구하고 최저임금영향률의 차이로 인해 최저임금이 고용, 임금, 생산성에 미치는 영향은 업종·규모에 따라 상이할 수 있음에 유념할 필요가 있다.
본(本) 연구(硏究)는 굴참나무의 생장인자(生長因子) (흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高), 흉고단면적(胸高斷面績) 및 간재적(幹材積))와 삼림환경(森林環境) 및 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)하여 임지(林地)의 생산력(生産力)을 추정(推定)하고, 적지선정(適地選定) 기준(基準)을 설정(設定)하는데 그 목적(目的)이 있다. 이 때 고려(考慮)된 인자(因子)는 삼림환경인자(森林環境因子)로 령급(齡級) 외(外) 19개(個) 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)로 토양산도(土壤酸度) 외(外) 11개(個), 총(總) 32개(個) 인자(因子)이다. 경북(慶北)과 충북지방(忠北地方)에서 선정(選定)된 이들 생장인자(生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)는 99개(個)의 표준지(標準地)를 대상(對象)으로 조사(調査)되었다. 여기에서 채택(採擇)된 인자(因子)는 이산변수(離散變數)와 연속변수(連續變數)이다. 각각의 인자(因子)를 3~4개(個)의 계급(階級)으로 분류(分類)하여, 총(總) 110개(個)의 계급(階級)으로 구분(區分)하였다. 그리고 각 계급(階級)을 별개(別個)의 독립변수(獨立變數)로 하였다. 즉 이는 의사변수(擬似變數)(dummy variable)로 하여 그의 값을 1 혹은 0으로 놓았다. 각 인자(因子)의 첫 계급(階級)은 통계학적(統計學的) 고려(考慮) 때문에 정규방정식(正規方程式)에서 제외(除外)시켰다. 먼저 4개(個)의 굴참나무 생장인자(生長因子)와 110개(個)의 계급(階級)과의 관계(關係)를 회귀분석(回歸分析)하였다. 다음으로 4개(個)의 생장인자(生長因子)와 32개(個)의 독립변수(獨立變數)간의 편상관계수(偏相關係數)를 계산(計算)하였다. 마지막으로 계급간(階級間)의 범위(範圍)를 구(求)하기 위하여 상대점수(相對點數)를 추정(推定)하였다. 이와 같이 통계분석(統計分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 임목생장인자(林木生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)한 결과(結果), 수고(樹高)를 종속변수(從屬變數)로 하는 것이 추정율(推定率)이 가장 높았다. 그러므로 생장인자(生長因子) 중(中) 수고(樹高)를 임지생산력(林地生産力)의 추정기준(推定基準)으로 하는 것이 효율적(効率的)이라 사료(思料)된다. 2) 입목지(立木地)의 생산력(生産力)은 전체(全體) 삼림환경인자(森林環境因子)에 의하여, 그리고 무입목지(無立木地)는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)에 의하여 추정(推定)할 수 있다. 3) 전체(全體)의 임목생장인자(林木生長因子)에 공통(共通)으로 크게 관여(關與)하는 인자(因子)는 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 임목밀도(林木密度), 모암(母岩), 위도(緯度), 토양습도(土壤濕度) 등으로서, 이들 인자(因子)의 양부(良否)가 곧 적지적수(適地適樹)의 기준(基準)이 될 수 있다. 4) 임목생장(林木生長)에 대한 계급간(階級間)의 상대점수차(相對點數差)가 공통(共通)으로 큰 인자(因子)는 모암(母岩), 위도(緯度), 전질소함량(全窒素含量), 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 토양습도(土壤濕度), 유기질함량(有機質含量) 등으로서 이들 인자(因子)의 계급(階級)에 따라 적지적수(適地適樹)를 선정(選定)하여야 할 것으로 사료(思料)된다.
Ji Yung Kim;Kun Jun Han;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim;Moonju Kim
Journal of Animal Science and Technology
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제65권5호
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pp.939-950
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2023
This study was conducted to assess the impact of growing condition variables on alfalfa (Medicago sativa L.) productivity. A total of 197 alfalfa yield results were acquired from the alfalfa field trials conducted by the South Korean National Agricultural Cooperative Federation or Rural Development Administration between 1983 and 2008. The corresponding climate and soil data were collected from the database of the Korean Meteorological Administration. Twenty-three growing condition variables were developed as explaining variables for alfalfa forage biomass production. Among them, twelve variables were chosen based on the significance of the partial-correlation coefficients or potential agricultural values. The selected partial correlation coefficients between the variables and alfalfa forage biomass ranged from -0.021 to 0.696. The influence of the selected twelve variables on yearly alfalfa production was summarized into three dominant factors through factor analysis. Along with the accumulated temperature variables, the loading scores of the daily mean temperature higher than 25℃ were over 0.88 in factor 1. The sunshine duration at temperature between 0℃-25℃ was 0.939 in factor 2. Precipitation days were 0.82, which was the greatest in factor 3. Stepwise regression applied with the three dominant factors resulted in the coefficients of factors 1, 2, and 3 for 0.633, 0.485, and 0.115, respectively, and the R-square of the model was 0.602. The environmental conditions limiting alfalfa growth, such as daily temperature higher than 25℃ or daily mean temperature affected annual alfalfa production most substantially among the growing condition variables. Therefore, future cultivar selection should consider the capability of alfalfa to be tolerant to extreme summer weather along with biomass production potential.
본 연구는 비모수적 추정방법인 DEA와 맴퀴스트지수를 통해 한 중 일 3국의 연구개발투자의 효율성과 생산성 변화를 측정하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석기간 동안 한국과 일본의 효율성지수는 0.837과 0.834로서 OECD 평균 0.809를 상회하는 효율성을 보인 반면 중국의 경우는 0.420으로 가장 낮은 효율성을 보이고 있다. 둘째, 맴퀴스트지수에 의한 연구개발투자의 생산성 변화를 분석한 결과 일본과 중국은 각각 1.9%와 0.9%의 생산성감소를 보인 반면 한국의 경우 연평균 25%의 생산성증가를 시현하고 있다. 셋째, 생산성 변화를 기술의 변화와 효율성의 변화로 분해한 결과 분석기간 동안 연평균 1.9%의 생산성하락을 나타낸 일본의 경우는 기술진보 1.006, 기술효율성변화 0.975로서 생산성 감소는 기술효율성 하락에 의해 발생하고 있다. 한편 연평균 0.9%의 생산성하락을 보인 중국의 경우는 기술진보와 기술효율성변화가 각각 0.966과 1.026으로 나타나 기술진보보다는 기술효율성이 생산성을 견인하는 전형적인 기술추격형 개도국의 모습을 보이고 있다. 반면 한국의 경우는 효율성의 증가가 18.2% 기술진보가 5.9%로 나타나고 있어 선진국 따라잡기형 효율성증가가 생산성증가를 견인하고 기술진보가 이를 뒷받침하는 선진국형과 개도국형의 중간적인 모습을 보이고 있다.
본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 차량 및 유지보수의 세 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로, 일반여객 인키로, 화물톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 확률적 변경 접근법을 이용한 일반초월대수 함수형태의 가변비용함수모형을 설정하였다. 이 모형의 독립변수로는 준고정요소인 기반시설의 총 가치와 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 타 업체와의 비용구조 차이를 반영하는 더미변수, 그리고 생산성을 분석하기 위한 시간추세변수가 함께 포함된다. 가변비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료($1977{\sim}2003$), 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료($1977{\sim}1984$), 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's, Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료($1987{\sim}2003$)를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화최소자승법으로 추정하였다. 확률적 변경 접근법을 이용한 비용 효율성 추정 결과 한국과 일본의 철도업체는 표본평균에서 비용 비효율성이 2.57%로 나타났으며, 비용 효율성은 평균적으로 JR서일본이 가장 높고 JNR과 JR구주가 가장 낮은 것으로 분석되었다. KNR의 경우 $1977{\sim}2003$년까지 평균적인 비용 비효율성은 1.80%이고, 특히 $1996{\sim}2000$년에 비용 비효율성이 4.16%로 가장 컸던 것으로 나타났다. 반면 일본의 경우 민영화 이후 비용 비효율성이 전반적으로 상당히 개선된 것으로 나타났다. 한편 비용 효율성 변화, 기술변화, 규모 효율성 변화 및 배분적 효율성 변화에 기인하는 생산성 변화율을 추정한 결과 전반적으로 정부부처형 공기업인 KNR과 공사체제인 JNR의 생산성은 감소한 반면, 민영업체인 JR's의 생산성은 JR동해를 제외하고 증가한 것으로 나타났다.
Purpose - The purpose of this paper is to analyze the net effect of the green total factor productivity (GTFP) of China's manufacturing industry from the China-Korea Free Trade Area (China-Korea FTA) quantitatively. Design/methodology - Firstly, the Global Malmquist-Luenberger (GML) index based on the SBM directional distance function is used to measure the GTFP of China's manufacturing and analyze the driving force for its growth. Secondly, the regression discontinuity quantitative analysis is used to determine the impact of the China-Korea FTA on China's manufacturing GTFP. Findings - Our main findings can be summarized as follows: the China-Korea FTA has promoted the GTFP of China's manufacturing with an effect evaluation mainly resulting from green technology progress. And there is industry heterogeneity in the policy effect on the manufacturing GTFP due to the China-Korea FTA. Namely, policy promotion from the China-Korea FTA is more effective on the GTFP of equipment manufacturing than it is on those of other industries. Originality/value - First, an evaluation and analysis of the GTFP development of China's manufacturing that employs GML index based on SBM directional distance function. Second, a quantitative estimate of China-Korea FTA's net effect on China's manufacturing industrial GTFP that uses regression discontinuity analysis, which is considered to be the closest method to natural experiments and superior to other causal inference methods. Third, an in-depth discussion of the practical steps that China's manufacturing can take to improve GTFP development and integrate China-Korea FTA construction into economic development.
This paper uses super-efficiency DEA model and Malmquist index to evaluate the carbon emission efficiency (CEE) values of the nine western provinces along the "Silk Road Economic Belt" for the period from 2000 to 2015, and analyses the influencing factors of the CEE. The major findings of this study are the following: (1) the overall CEE of the nine western provinces is not high, and there are significant inter-provincial differences in the CEE. Meanwhile, the provinces with higher levels of economic development generally have higher CEE. (2) The annual total factor productivity (TFP) of the nine western provinces, which is mainly determined by technological change, is greater than 1. Moreover, the total average growth rate of the TFP is 15.5%. (3) The CEE of the nine western provinces is not spatially dependent. In addition, the urbanization, openness, use of energy-saving technologies and research and development (R&D) investment have a significant positive impact on the CEE values, while the industrial structure, foreign direct investment, fixed asset investment, government expenditure levels and energy structure have a significant negative impact on the CEE. Among them, R&D investment is the primary factor in promoting the development of CEE, and the government expenditure has the greatest negative impact on the CEE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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