Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2004.02a
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pp.83-107
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2004
This study investigates how and through which channels R&D activities influences the national economy, using a macro-econometric model. The macro-econometric model in this study includes 24 behavioral equations and 25 identities and was estimated using the annual data. From a simulation analysis, it is shown that the R&D investment has a permanent effect on real variables; lowering prices, wages and interest rates, and increasing potential and real GDP in the long run. It is noted that the national account was recalculated to avoid double-counting in estimation of R&D stocks.
Land prices reflect not only the uses of land, but the potential uses as well(Plantinga, 2002) so land values can be applied to very effective indices for deciding regional status and growing potential. The purpose of this study is to deduce determinant factors of regional land prices. Principal determinants of regional land prices are analyzed with a hedonic technique and spatial econometric models based on 2001 statistic data of Korea except large cities. The results provide the followings. 1. The spatial effect of rural regions are very little with adjacent regions. 2. The common index of land price is population density and other determinant factors are different depending on land uses.
This paper intends to provide applied economists which study the effects of research and development with valuable information on econometric model selection. It includes extensive discussion on econometric models which have been applied for the study on the relationship between research and development and productivity. In particular, it compares various stochastic production frontier models which have been developed recently. The discussion decomposes them into models with scaling property and the ones with nonscaling property as well as models with monotonic and nonmonotonic relationships between research and development and productivity. Finally, this paper applies the models to two different panel data sets (firm level data and country level data) and compare estimation results from competing econometric models.
This paper tries to estimate Korea's import demand function for fisheries using cointegration analysis. The estimation function consists of one dependent variable-import quantity of fisheries(FTIW) and two independent variables-relative price(RP) between importable and domestic products and real income(GDP). As it has been empirically found out that almost all of time series of macro-variables such as GDP, price index are nonstationary, existing studies which ignore this fact need to be reexamined. Conventional econometric method can not analyze nonstationary time series in level. To perform the analysis, time series should be differenciated until stationarity is guaranteed. Unfortunately, the difference method removes the long run element of data, and so leads to difficulties of interpretation. But according to new developed econometric theory, cointegration approach could solve these problems. Therefore this paper proceeds the estimation on the basis of cointegration analysis, because the quartly variables from 1988 to 1997 used in the model is found out to be nonstationary. The estimation results show that all of the variables are statistically significant. Therefore Korea's import demand for fisheries has been strongly affected by the variation of real income and the relative price.
The purposes of this study were first to construct statistical and econometric models based on Amemiya\`s Type I Tobit mainly addressing the issue of statistical efficiency; second to explore income, price, and curvilinear age effects on the explained variable in order to illustrates its statistical marginal effects related to econometric issues; finally to provide invaluable insight for graphical simulations as a new interpretation approach using Tobit analysis. Results indicated that interpretation for the mean marginal effects of three possible cases of dependent variable was more likely to be evident to understand Tobit results compared to conventional analysis only using latent variable, beta. Results also revealed that prediction value of dependent variable can be possibly and easily projected by the independent variable changed whereas only beta value can not illustrate its projection as independent variables'changes.
In this paper, it is tried to combine the decomposition method and econometric analysis for the extension of the decomposition method. Since two approaches approach the energy efficiency problem in the different perspectives, it is believed that it is hard to reconcile the results of two approaches. In the results of energy intensity effect analysis with the econometric method, it is found that the increase in the energy price results in the improvement of energy intensity effect. In enconometric analysis of energy efficiency, the coefficient of a time trend measured as a proxy of energy efficiency is significant and has a negative effect on the energy consumption. This finding implies the energy efficiency improves very slowly over time. In addition, the directions of energy efficiency improvement in the decomposition method are consistent with those in the econometric analysis in four industries. This finding indicates that two methods may be in complementary cooperation for the analysis of energy efficiency. Therefore, it is needed the efforts to seek the complementarity between two methods for the enhancement of academic and policy implications.
Korean government has implemented policies to strengthen the competitiveness of small and medium sized cities. However, since it is often difficult to enhance the competitiveness through individual projects, many local governments in metropolitan areas are working together to pursue local growth. On the other hand, small and medium sized cities that are not included in metropolitan areas due to their spatial limitations have difficulties in implementing effective growth policies. Given this background, the purpose of this study is to identify the functional correlation based on urban interactions and develop functional econometric model for the economic growth of small and medium sized cities. This study uses spatial econometrics models and functional weight matrix to identify the effects of functional networks on small and medium sized cities. The results show the effect of functional networks on the growth of small and medium sized cities and provide policy implications for regional spatial planning that addresses effective management of small and medium sized cities.
Kim, Dong-Hyeon;Kim, Eui-Gyeong;Yang, Jun-Seok;Kim, Hyeon-Geun;Shin, Hae-Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.1
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pp.79-87
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2011
This study was conducted to identify the relationship between urban heat island effect and forest, analyzing electricity consumption model and temperature change model. Electricity consumption model was adopted to clarify a role of forests in alleviating the heat island effect at the national scale, while temperature change model was adopted to clarify a role of forests in mitigating urban heat island effect on metropolis with using econometric analysis. The analysis results from both models clearly show a negative correlation between the urban forests within living areas and heat island effect. In particular, when urban forests within living area per person increases by $1m^2$, the average municipal electricity consumption decreases by 0.02MWh and the summer daytime temperature for metropolitan cities decreases by $1.15^{\circ}C$.
Purpose This study aims to identify user experience factors that can enhance both metaverse utilization and satisfaction based on the honeycomb model. For this we presented two research questions: first, what are the experience factors of metaverse users? Second, do metaverse user experience factors impact satisfaction? Design/methodology/approach To address these questions, a mixed-methodology approach is employed, including text mining techniques to analyze online reviews and quantitative econometric analysis to reveal the relationship between user experience factors and satisfaction. A total of 69,880 reviews and ratings data were collected. Findings The analysis revealed eight metaverse user experience factors: entertainment, operability, virtual reality, immersion, economic activity, visual performance, avatar, and sociality, all of which were found to have a positive impact on user satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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