Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.273-274
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2011
관광산업의 산업연관분석은 최근의 서비스산업에 대한 정책적 관심이 증가하고 있는 상황에서 경제적 효과를 측정하는 수단으로 유용성이 높다. 2008년 산업연관표를 통하여 투입계수, 중간투입물과 부가가치율, 생산유발계수, 영향력계수와 감응도계수, 취업계수와 취업유발계수를 도출한다.
국가 에너지 안보 확보와 친환경적이고 지속적인 '저탄소 녹색성장'의 기반을 마련한다는 측면에서 신재생에너지 분야의 인력양성은 시급하고도 중요한 당면 과제이다. 본 연구에서는 신재생에너지인력양성이 원활하게 공급되지 않았을 경우 발생할 수 있는 인력공급지장효과를 분석하기 위하여 산업연관분석의 공급유도모형을 유도하고 2006년 신재생에너지 인력양성사업 배출인원을 기준으로 실증분석을 실시하였다. 또한 공급유도형의 감응도 계수와 영향력계수 분석을 통해 신재생에너지 관련 사업과 타 산업 간의 전후방연쇄효과를 비교분석하였다. 연구 수행 결과 신재생에너지 관련 산업의 평균 영향력계수는 1.37, 평균 감응도 계수는 0.96으로 최종 수요적 제조업의 성격을 띠고 있는 것으로 나타났다. 또한, 2006년 신재생에너지 인력양성사업에 의해 배출된 336명의 인력이 공급되지 않았을 경우 공급지장비용은 총 230억이며, 8개 신재생에너지원 중 태양열과 연료전지에 인력 공급지장비용이 타 에너지원에 비해 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 산업분류 기준으로는 일반목적용 기계 산업과 전기기계 장치 산업이 신재생 에너지 인력공급 장애에 따른 지장비용이 높은 것으로 분석되었다.
The purpose of this study is to analyze the ripple effect of the Chinese education industry on the national economy by using the industry-related table of 2017 by the China Statistical Office to use it as policy data for revitalization of the Chinese education industry in the future. To achieve this purpose, 149 industries in the basic classification of the industry-related table were classified into 32 industries. Based on these classifications, by analyzing the production induction coefficient, sensitivity coefficient, influence coefficient, yield inducement coefficient, production tax induction coefficient, and labor induction coefficient, etc. The purpose of this study is to understand the relationship between different industries and to find out the economic impact of the Chinese education industry. The analysis results show that in 2017, the total production induction coefficient of China's education industry was 1.7188, the row total was 1.0626, the sensitivity coefficient was 0.01211, the influence coefficient was 0.01958, the income induction coefficient was 0.6667, the production tax induction coefficient was 0.035, and the final demand was 1 billion yuan. When this occurs, the labor induction coefficient shows a total of 31,254 persons (indirect 15,541 persons, direct 15,713 persons). Based on the analysis results, this study suggested the implications that government support, technology introduction and application of new operating models, policy regulations, and efficient supervision of the system and president are required for further development of the Chinese education industry.
The existing methods for determining influence in social networks do not accurately determine the influence of users because they do not delete or update existing relationships before they stop in the face of an increasing number of inactive users on social networks. In this paper, we propose a user influence detremination method using the temporal k-shell decomposition technique based on the creation date of users of social networks. To solve the problem of increasing influence of old users in social networks, we apply k-shell decomposition and age-specific order centrality as attenuation coefficients due to aging in neighbors. The age-decaying k-shell decomposition and age-specific order centrality are searched for influential users at the present time by applying the attenuation coefficient and age-dependent weights. Various performance evaluations are performed to show the superiority of the proposed method.
신재생에너지기술 개발인력 확보는 국가의 지속적인 성장을 가능하게 하는 주요 요인이다. 본 연구에서는 신재생에너지인력양성이 원활하게 공급되지 않았을 경우 발생할 수 있는 인력공급지장효과를 분석하기 위하여 산업연관분석의 공급유도모형을 유도하고 2006년 신재생에너지 인력양성사업 배출인원을 기준으로 실증분석을 실시하였다. 또한 공급유도형의 감응도 계수와 영향력계수 분석을 통해 신재생에너지 관련 사업과 타 산업간의 전후방연쇄효과를 비교분석하였다. 연구 수행 결과 신재생에너지 관련 산업의 평균 영향력 계수는 1.37, 평균 감응도 계수는 0.96으로 최종 수요적 제조업의 성격을 띠고 있는 것으로 나타났다. 또한, 2006년 신재생에너지 인력양성사업에 의해 배출된 336명의 인력이 공급되지 않았을 경우 공급지장비용은 총 230억이며, 8개 신재생에너지원 중 태양열과 연료전지에 인력 공급지장비용이 타 에너지원에 비해 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 산업분류 기준으로는 일반목적용 기계산업과 전기기계 장치 산업이 신재생 에너지 인력공급 장애에 따른 지장비용이 높은 것으로 분석되었다.
The purpose of this study is to analyze how much performance industry contribute to national economy by measuring economic effects of performance industry. To achieve the purpose of the study, the study uses an performance industry(theater, music and other arts, 390 sectors) Input-Output Table of yaer 2009 of korea bank. The results shows that performance industry induce 391.6 trillion won in the national production, 65.1 trillion won in the income inducement, 16.3 trillion won in the tax inducement. Especially the performance industry shows that production inducement coefficient is 1,387, Index of the power of dispersion is 0.020, index of the sensitivity of dispersion is 0.025, value-added inducement coefficient is 0.662, income inducement coefficient is 0.455, tax inducement coefficient is 0.046 and employment inducement coefficient is 0.010.
The analysis of the tourist industry in relation to the general industries is of high use as a means to measure an economic effectiveness as the interest in the policy of service industry increases. From the Input-Output Tables of both 2007 and 2008, Inverse Matrix Coefficients, Imports Requirement Coefficients, and Value Added Requirement Coefficients have been derived. As a result of analysis, the main indexes of the industry-related analysis have almost no differences as compared with those of the 1980s. In spite of the reduction in the scope of the tourist industry in this paper, it is estimated that the reason why the above-mentioned result has been derived is that the influence of today's tourist industry grows bigger than that of the past. In the future studies, the agreement on the classification of tourist industry is requested. In addition, all kinds of calculations have to be derived in general, and the general parts of the tourist industry have to be analyzed in details.
This study aims to analyse the ripple effect of Physical distribution service industry on national economy using input-output tables and present the results as data for political plans in this field. For the analysis, it uses input-output tables developed and published by Sank of Korea in 1998, 2000, and 2003. To sum up the results, production inducement effects are 1757 for railroad transport, 1688 for road transport and 1617 for loading. Import inducement effects of assistant services, loading, storage, warehouse and other transport-related services are low while the effects of water and air transport are high as follows: 0.679 and 0.558 respectively. Then, added-value inducement effects are presented as follows: 0.841 for railway transport, 0.828 for road transport, 0.962 for transport assistant service, 0.939 for loading, 0.938 for storage and warehouse, and 0.942 for other transport-related services. Sensitivity dispersion index of road transport is high while that of water transport, storage and warehouse is low. And influence coefficient of railway and road transport is high while that of water and air transport is low. In respect to the employment structure of Physical distribution service industry, 744,000 are employed for road transport industry, which is the largest number, 19,000 for air transport and 20,000 for assistant services, which is the least number.
It is current situation that a number of issues are being raised how the weight is calculated from customer satisfaction survey. This study investigated how the weight of satisfaction for each quantile is different by comparing ordinary least square regression model to quantile regression model and carried out bootstrap verification to find the influence difference of regression coefficient for each quantile. As the analysis result of using R(Quantreg package) that is open software, it appeared that there was the influence size of satisfaction factor along study result and quantile and there was the significant difference statistically regarding regression coefficient for each quantile. So, to use quantile regression model that offers the influence of satisfaction factor for each customer group along satisfaction level would contribute to plan the quantitative convergence policy for customer satisfaction.
The purpose of this study was to analyze how much the beauty industry contributes to the national economy by measuring economic spreading effects of beauty industry on national economy. To achieve this purpose, the study used the beauty Input-Output Table of year 2009 of korea. The results shows that beauty industry induce 598,453 billion won of national production, especially beauty industry shows that production inducement coefficient is 1.810,Index of the power of dispersion is 0.965, index of the sensitivity of dispersion is 0.534, value-added coefficient is 0.728, and labor inducement coefficient is 0.039. The beauty industry's final demand 11,004 won be put into the national economy, GDP inducement 598,438 one billion won in the beauty industry one billion won 11,029 accounted for 1.8% of the total, and the value-added inducement 4,947 billion(2.3%),tax inducement 23,798.5 billion(3.5 %), income inducement 91,187 billion(2.5%). Regarding the industrial linkage effect, beauty industry has an relatively higher growth potential in the national economy than other the manufacturing industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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