본 논문은 산업혁명 이후의 경제활동에 의한 대기중 온실가스 농도 증가로 인해 나타나는 지표평균온도의 상승과 이에 따른 경제적 영향을 추정한다. 지표온도의 물리적 변화를 추정하기 위해 간단한 기후 모델을 이용하였다. 대기중 이산화탄소의 농도가 2배로 증가할 때 지표평균온도는 약 $1.7{\sim}5.0^{\circ}C$가량 상승하고 이 추정치는 대부분의 다른 연구결과들과 일치한다. 이 추정치에 근거해 이로 인한 경제적 피해를 비교적 자료가 풍부하고 이에 관한 연구가 많이 진행되어 온 미국의 경우를 중심으로 추산하였다. 그 결과 미국 같이 1차 산업의 비중이 낮은 나라의 경우에도 국민소득(National Income)의 0.9~2.0% 정도의 피해가 예상되며 좀더 심한 경우에는 3.48~4.35%에 이르는 비교적 커다란 경제적 손실이 예상된다. 산업의 발달이 뒤져 있고 1차 산업의 비중이 커서 기후변화의 영향을 비교적 크게 받으리라고 예상되는 개도국의 경우에는 그 피해가 국민소득에서 차지하는 비중이 훨씬 클 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Community Living Science Conference
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2004.05a
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pp.159-159
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2004
가계는 제한된 자원을 가지고 가족원의 욕구를 충족시켜야 하는 하나의 경제체계로서 가계의 경제활동은 가족원의 삶에 중요한 요소이므로 질 높은 경제자원을 많이 확보하는 것 뿐 아니라 주어진 자원을 잘 활용하는 능력에 따라 경제생활의 성공여부가 달려있다. 사회 전반적으로 수명연장 등으로 노년기가 길어지고 있기에 편안한 노후를 위해서 장기적인 계획과 효율적인 재무관리는 필수적이며 그 기초는 해당 가계의 재정상태를 정밀하게 진단하여 파악하는 것에서부터 시작된다. (중략)
Since the Paris Agreement and the surge in global interest in climate change, the importance of measuring and managing national-level resource productivity has steadily grown. However, concerns about the reliability of productivity indicators persist due to inherent uncertainties. This study estimated the metal and non-metal resource productivities of 38 OECD countries through multiple regression analysis and conducted a comparative analysis of their ranking changes according to their current resource productivities. The study results revealed that the 38 OECD countries could be classified into four categories. First, countries with low overall resource productivities due to a high economic dependence on low-value metal resources by weight exhibited a substantial rise in their non-metal resource productivity rankings. Second, countries that have minimal metal industries in their national economies but generate high value-added from these sectors showed a notable increase in their metal resource productivity rankings. Third, countries with a low proportion of metal industry in their economies and low metal resource productivities experienced significant declines in their metal resource productivity rankings. Fourth, countries with a small disparity between their metal and non-metal resource productivities showed minimal changes in their rankings for both categories. These results highlight that changes in metal resource productivity rankings were more pronounced than those for non-metal resources, which implies that the influence of non-metal resources (biomass, fossil fuels, non-metallic minerals) dominates national-level resource productivity because their economic value is higher than metal resources. These findings suggest that it is necessary to manage the economic value of each resource type as distinct statistical data to provide a more nuanced understanding of national resource productivity.
Resource productivity (GDP/DMC) is defined as GDP divided by DMC. However, it has shortcomings when estimating the value-added generated from material processing. In this paper, an energy coefficient is applied to GDP to develop a sub-indicator (referred to as GDPe/DMC). Consequently, South Korea, which is a secondary industry-oriented country, created 1,094.60 USD/ton from input materials and was ranked 4th on the OECD list, which is 10 levels higher than the level estimated by GDP/DMC. However, Luxembourg, which is a tertiary industry-oriented country, is ranked 16th on the OECD list, which is 12 levels lower than the level estimated by GDP/DMC. The resource productivity estimated by the sub-indicator (GDPe/DMC) developed in this study indicates that secondary industry-oriented countries are undervalued in the existing main GDP/DMC calculation. On the other hand, tertiary industry-oriented countries are downgraded due to the industrial features of the GDPe/DMC calculation. As a result of this paper, GDPe/DMC could be considered a more reasonable indicator to directly reflect the material input effect compared to the existing main indicator, GDP/DMC. This means that GDPe/DMC-induced resource productivities could be estimated to be slightly higher than the GDP/DMC-induced resource productivities for secondary industry-oriented countries. It is expected that the sub-indicator, GDPe/DMC, proposed in this study could be useful especially for comparing and analyzing the resource productivities between countries that have different industry structures. This study intended to consider a structurally energy/resource-intensive industry in estimating and analyzing national-level resource productivity. Thus, the sub-indicator, GDPe/DMC, may help minimize the distortion of interpreting national resource productivities in various situations, and be utilized as a more efficient tool when used together with GDP/DMC.
Korea has been one of the top ranked countries in the per capita and total consumption of Cu, Zn, Pb, and Ni since economic development based on manufacturing industries. The current instability of mineral demand and supply in Korea is likely to continue or exacerbate in accordance with economic growth in developing countries such as BRICs. Korea needs to increase the self-development portion of strategic mineral resources including Cu, Zn, Pb, and Ni. Our analysis of mineral demand and supply data predicts a long-run instability of supply and demand for main minerals used in the Korean manufacturing industries, and suggests a long range government policy for stable supply of core mineral resources.
대만은 아시아의 경제 강국중 하나이다. 2천만명에 불과한 인구와 한정된 부존자원에도 불구하고 1989년 경제성장을 7.7%와 막대한 무역흑자를 실현한 공업국가로 성장하였다. 금년도 경제성장율은 7%에서 9%사이가 될 것이며 금년 3월까지 3개월간의 무역수지만도 8천9백억원의 흑자를 기록하고 있다. 이러한 경제지표와 52조원(7백32억불)에 달하는 외환보유고는 경제강국으로서의 대만의 면모를 단적으로 보여주고 있다
우리나라에서 다른 광물자원보다 매장량이 비교적 풍부하고 에너지원으로서 총에너지소비량에서 중요한 몫을 차지해 온 석탄의 희소성을 측정하기 위하여 시장가격을 사용할 경우 그 결과는 실질고갈상태를 왜곡시킬 수 있다. 왜냐하면 정부가 석탄가격을 관리하며 생산원가보다 낮은 부분에 대해서는 보조금이나 장려금을 지급해 왔기 때문이다. 그러므로 본 연구는 쌍대성이론(duality theory)을 토대로 한 할버슨-스미스(Halvorsen-Smith, 1984) 모형을 이용하여 매장되어 있는 광물자원의 암묵가격(shadow price)을 실증적으로 추정함으로써 우리나라 석탄자원의 희소성을 측정하였다. 최종생산물의 가격으로 측정된 희소성지표에 의하면 우리나라의 석탄자원은 매우 완만하게 고갈되어 가고 있는 반면에 광석의 암묵가격으로 본 회소성지표에 의하면 그보다 더 빠른 속도로 고갈되어 가고 있음을 알 수 있었다.
This study aims to identify the factors that contribute to the regional innovative capacity and to analyze the effects on the regional economic development including newly-established corporation and job creation. The results are as follows. First, as a result of factor analysis, the 14 variables were grouped into 3 factors, i.e. innovative input, infrastructure, and linkage. Second, the panel models were developed using the above factor scores and economic performance variables such as the number of newly-established corporation and employees. As a result, innovative capacity factors positively contributed to the newlyestablished corporation and job creation. The innovative input was the most influential factor determining the regional economic performance, followed by linkage and infrastructure. This study suggests several policy implications for the reinforcement of innovative capacity and regional competitiveness.
This paper builds a system of indicators representing rural regional development level. Indicators were classified into two groups, that is, living environment indicator group and regional vitality indicator group. Living environment indicator group consists of four indicators including housing, road, water supply, and sewage system, while regional vitality indicator group consists of five indicators including regional economy, public finance, and demography. Real data of the year 2002 and 2006 were used to do the basic statistical analysis and estimate the suitable statistical distributions for each indicator. Data were applied for the three city/county type, general city, urban-rural combined city, and county. General cities have the strongest urbanization tendency among the three types, while counties have the weakest tendency. General cities turned out to be superior in housing condition, road density, water supply system and sewage system. Indicators of employment and local finance showed the highest levels in counties. The results of this analysis are expected to provide local governments with the appropriate reference for their rural regional development policy.
Even though the price of extracted but unprocessed coal has been available in Korea, the use of it as scarcity index would be inappropriate because of price subsidy. Following Halvorsen and Smith(1984), Kim and Lee(2002) derived estimates of the shadow price of unextracted coal by estimating the restricted cost function and differentiating with respect to the quantity of coal extracted. In Korea, however, due to the limited data the capital prices have been computed inconsistently case by case without relying on the robust formula like the Christensen-Jorgenson methodology used in US, which could result in biased estimators of the restricted cost function. In the paper the shadow prices of the resources in situ are obtained by measuring an input distance function defined by Shephard (1970), which requires only the data on the quantities of inputs and output. Empirical results for the Korean coal mining industry show that these shadow prices as a coal scarcity have increased fast by approximately three times in comparisons with those obtained by Kim and Lee.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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