Purpose: This study aims to analyze the performance of local taxes in Indonesia through the estimation of tax capacity and tax effort, as well as classifying provinces based on the estimated value of tax capacity and tax effort. Research design, data and methodology: this study uses panel data of 34 provinces in Indonesia for the period of 2014-2018. The analytical method used in the tax capacity model is panel data regression to explain the factors that influence tax performance. Tax effort is estimated by the ratio of tax to tax capacity. Results: The results of the analysis show that gini ratio and regional expenditures have a significant positive effect on the tax ratio, while the share of GRDP in the manufacturing sector and HDI has a significant negative effect on the tax ratio. Based on the results, there are 19 provinces that have low tax capacity and 16 provinces that have low tax effort. Conclusions: The development of local tax performance tends to fluctuate with an average of 1.24 percent per year. Gini ratio and regional expenditure have a significant positive effect on the tax ratio, while the share of GRDP in the manufacturing sector and HDI have a significant negative effect on the tax ratio.
Concerning the apprehensions about naturally occurring radioactive materials (NORM) residues, the International Atomic Energy Agency (IAEA) and its member nations have acknowledged the imperative to ensure the radiation safety of NORM industries. Residues with elevated radioactivity concentrations are predominantly produced during NORM processing, in the form of scale and sludge, referred to as technically enhanced NORM (TENORM). Substantial quantities of TENORM residues have been released externally due to the dismantling of NORM processing factories. These residues become concentrated and fixed in scale inside scrap pipes. To assess the radioactivity of scales in pipes of various shapes, a Monte Carlo simulation was employed to determine dose rates corresponding to the action level in TENORM regulations for different pipe diameters and thicknesses. Onsite gamma spectrometry was conducted on a scrap iron pipe from the titanium dioxide manufacturing factory. The measured dose rate on the pipe enabled the estimation of NORM concentration in the pipe scale onsite. The derived action level in dose rate can be applied in the NORM regulation procedure for on-site judgments.
The maritime industry is important for Korean international trade, as more than 99 percent of its imports and exports are moved by maritime transportation. However, if maritime transportation is stopped in the event of an emergency, such as war or natural disaster, there is a danger that imports and exports may cease abruptly. Coping with this risk is why the Ministry of Oceans and Fisheries, manages the 'National Necessary Shipping System.' This system requires that the government estimates the size of ships necessary in the case of an emergency, and the ships designated as National Necessary Vessels should transport goods in the case of actual emergencies. This study seeks to estimate the appropriate size of ships required in an emergency using the latest data and applying a quantitative methodology. This study provides useful reference materials for policy authorities. In particular, it is meaningful that this study estimates the required number of ships of each vessel type, reflecting the recent trend of large-scale ships and expanding global trade.
This study analyzed farmers' and experts' perceptions of the Agricultural Income Survey (AIS) conducted by the Rural Development Administration and estimated its socioeconomic value. The research surveyed 104 farmers in Gyeongsangbuk-do and Jeollanam-do. To estimate the AIS's socioeconomic value, this study examined public information projects in the field of agriculture and public information, proposing an estimation methodology based on prior research. The socioeconomic value of the AIS was calculated in three stages (information generation, collection and analysis, and utilization) using the replacement cost and contingent valuation methods. In 2020, the estimated socioeconomic value of the AIS ranged from a minimum of KRW 631.2 billion to a maximum of KRW 799.1 billion per year. To improve the socioeconomic value of the AIS, it is important to booster awareness, expand sample sizes for more reliable data, increase manpower and budget, refine survey questions, and enhance analyzing capabilities. And it's crucial to foster cooperation with surveyed farms, promote collaboration among investigative agencies, improve investigator skills, and strengthen management capabilities to facilitate information dissemination.
Purpose: This study aims to address the overlooked micro-level aspects within Smart Manufacturing (SM) research, rectifying the misalignment in manufacturing firms' estimation of their technological adoption capabilities. Drawing upon the Social-Technical Systems (STS) theory, this paper utilises innovation capability as a mediating variable, constructing a human-centric organizational model to bridge this research gap. Research design, data and methodology: This study collected data from 233 Chinese manufacturing firms via online questionnaires. Introducing innovation capability as a mediating variable, it investigates the impact of social-technical system dimensions (work design, social subsystems, and technical subsystems) on SM adoption willingness. Smart PLS 4.0 was employed for data analysis, and Structural Equation Modelling (SEM) validated the theoretical model's assumptions. Results: In direct relationships, social subsystems, technical subsystems, and work design positively influence firms' innovation capabilities, which, in turn, positively impact SM adoption. However, innovation capability does not mediate the relationship between technical subsystems and SM adoption. Conclusions: This study focuses on the internal micro-level of organisational employees, constructing a human-centric framework that emphasises the interaction between organisations and technology. The study fills empirical gaps in Smart Manufacturing adoption, providing organisations with a means to examine the integration of employees and the organisational social-technical system.
Purpose: This study's objective is to examine the impact of firm-specific and macroeconomic factors on the business performance of non-cyclical and cyclical sectors in Indonesian listed firms. The evaluation of business performance holds paramount importance for the achievement and long-term viability of a company. Research Design Data and Methodology: The data for 61 non-cyclicals sector companies and 57 cyclicals sector companies was gathered over a 4-year period from 2018-2021. The model integrates firm size, leverage, and sales growth as firm-specific factors, with real GDP growth and inflation rate as macroeconomic variables. ROA and ROE are indicators of a firm's business performance. The regression models are estimated using the distribution of a dynamic approach with Arellano-Bond Panel Generalized Method of Moments (GMM) estimation. Results: The results of the pooled sample indicate that the historical ROA and ROE have a positive relationship with the business performance of all sectors, including both non-cyclical and cyclical industries. The ROE of non-cyclical enterprises is primarily influenced by firm-specific characteristics and macroeconomic influences. Conclusion: To ensure the successful implementation of the distribution of a dynamic approach towards enhancing corporate business performance, organizations need to take into account a combination of firm-specific factors and macroeconomic factors.
Purpose: This study explores the potential use of food e-labels for restaurants to solve the current inadequacies in food labeling within the restaurant sector. Additionally, the study examines the feasibility and scalability of implementing e-labels for food labeling purposes, investigates consumers' perceptions of e-labels for restaurant offerings, and assesses the value of implementing e-labels. Research design, data and methodology: The value of food e-labels was estimated using the contingent valuation method. Samples were selected from the survey, considering the distribution of population, using stratified sampling method. In the survey, respondents were provided with information explaining the food e-label and were asked whether they would accept the proposed amount for food e-labeling. Results: Estimation results revealed that the individual demographic factors of the respondents significantly influenced their willingness to pay (WTP), along with their food purchasing behavior and the degree of food labeling checking. Based on the estimated results, WTP was calculated to be 2,624 KRW. Conclusions: The study findings can serve as a reference for related businesses and policies, suggesting the need for further research and detailed discussions. To activate food e-labeling, promotion and education are essential complements to mere regulatory implementation.
Purpose: The purpose of this study is to empirically evaluate the unintended welfare losses induced by paid sick leave, examine the severity of the unintended moral hazard loss caused by paid sick leave, and evaluate how much moral hazard cost society can accept to obtain paid sick leave benefits. Research Design, Data and Methodology: We examine the Medical Expenditure Panel Survey data collected in 2013 and 2014 by employing a panel probit analysis to control for individual heterogeneity. Results: The estimation result shows that the probability of absence due to paid sick leave increases from 4.91% to 7.84%. Among them, excluding the probability of increasing absence from 1.29% to 2.69% due to the actual disease, the probability of absence due to the moral hazard was estimated to be 2.41% to 6.49% in the proposed models. Based on the result, if we evaluate the increase in absence caused by moral hazard as a social cost, the estimated cost is approximately $174 to $297 per worker per year. Conclusion: Considering these expected costs, our society can obtain the access benefit from paid sick leave if we are willing to accept the moral hazard cost.
Purpose: A railroad project is a complex system with large construction costs in the initial stage and ongoing operating costs over its lifecycle. Current railroad projects tend to be based on construction options, which leads to huge deficiencies in operating costs. This phenomenon results from a lack of appropriate tools to accurately estimate a railroad project's lifecycle costs. This study attempts to analyze the major components of railroad operating costs and to propose a decision-making system for analyzing the long-term lifecycle costs of railroad projects. Research design, data and methodology: We review the literature and analyze the current status of railroad operating costs in Korea and overseas. Based on previous projects, a framework for project options and operating costs is proposed. The framework is applied to actual railroad projects to demonstrate the validity of the model. Results: Case analysis shows that our framework is comprehensive in analyzing the primary aspects of railroad operating costs and plays an effective role in choosing various railroad project options. This study points out that the railway project operates inefficiently because estimating long-term costs without reflecting specific project options causes many errors. Conclusions: A major contribution of this study is the development of an improved framework for accurately estimating operating costs and providing policymakers and engineering firms with a holistic decision support system. Detailed components in estimating operating costs of the railroad business are discussed. And we present a decision-making tool that policymakers and private businesses can use in planning the railroad business.
Amidst the uncertainties of climate policy, investing in nuclear energy technology emerges as a sustainable strategy, fostering innovation in a critical sector, while simultaneously addressing urgent environmental concerns and managing budgetary dynamics. Our investigation inspects the asymmetric influence of climate policy uncertainty on nuclear energy technology in the top 10 nations with the highest nuclear energy R&D budgets (Germany, Japan, China, France, USA, UK, India, South Korea, Russia, and Canada). Previous studies adopted panel data methods to evaluate the linkage between climate policy uncertainty and nuclear energy technology. Nonetheless, these investigations overlooked the variability in this association across various countries. Conversely, this investigation introduces an innovative tool, 'Quantile-on-Quantile' to probe this connection merely for every economy. This methodology concedes for a more accurate evaluation, offering a holistic global perspective and delivering tailored insights for individual countries. The findings uncover that climate policy uncertainty significantly reduces nuclear energy technology budgets across multiple quantiles in most selected economies. Additionally, our results highlight the asymmetries in the correlations between our variables across the nations. These findings stress the need for policymakers to conduct thorough assessments and skillfully manage climate policy uncertainty and nuclear energy budgets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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