• 국제지역연구
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• 제20권1호
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• pp.105-125
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• 2016

일본은 21세기에 들어와서 경기침체와 디플레이션을 극복하기 위하여 확산적 화폐금융정책을 실시하였으며, 최근 아베정부는 무제한적으로 화폐공급을 증가시키고 있다. 그러나 이와 같은 정책의 효과는 아직 뚜렷이 나타나지 않고 있다. 본 연구의 목적은 2001년 이후 일본금융정책의 효과를 검증하는데 있다. 이를 위하여, 일본에서는 1990년 이후 버블형성과 붕괴이후 민간경제주체의 기대형성 과정이 변하고 있다는 사실에 기인하여, 기대가설을 내포하고 있는 거시모형을 설정하였다. 본 연구에서 사용된 거시모형은 통화량이 환율에 미치는 영향을 포함하였으며, 이를 IVM와 VAR를 이용하여 통계적으로 분석하였다. 통계분석 결과는 다음과 같다. 화폐금융정책의 효과는 2001.01-2015.03 기간에서 1985.01-1994.04.기간보다 낮아졌으며 효과가 미치는 기간도 짧아지고 있다. 이는 버블형성과 붕괴를 경험한 일본 민간경제주체가 더 이상 화폐금융정책의 효과를 믿지 않고 있기 때문인 것으로 판단된다. 통화량의 증가에도 불구하고 총수요는 영향을 받지 않고 있으며, 기대하지 못한 환율의 변화는 순수출을 증가시키고 있지만 통화 증가가 환율의 기대오차에 영향을 주지 못하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구의 결과가 금융정책에서 의미하는 바는 중요하다고 할 수 있다. 일본의 버블형성과 붕괴, 그 후의 금융정책의 실패 등은 민간경제주체의 정책에 대한 신뢰를 변화시켰고, 화폐금융정책의 효과는 점차 낮아지고 있으며 불확실성은 커지고 있다. 확산적 화폐금융정책은 효과가 미흡할 경우 그 정책에 내재해 있는 위험성은 높아지므로 정책실시에 보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 정부부채를 이용하는 재정정책을 배합하는 방향도 고려할 필요가 있다. 문제는 일본 정부부채 비율이 250%에 달한 것인데, 그렇다고 해서 재정정책을 사용하지 못한다는 근거는 없으므로, 이에 대한 또 다른 연구가 요구되는 시점이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권1호
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• pp.31-68
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• 1990

경제력집중(經濟力集中)은 경제적(經濟的) 자원(資源)과 수단(手段)의 상당부분이 소수의 경독주체(經瀆主體)에 집중되어 이들이 자원배분(資源配分)의 흐름에 큰 영향을 미칠 수 있는 상태를 말한다. 그러므로 경제력집중(經濟力集中)은 본질상 자유시장기구(自由市場機構)의 생리와는 부합하지 않지만 자본주의(資本主義)의 역사로 볼 때 그것이 바로 자유경쟁(自由競爭)의 소산이라는 측면도 있다는 점이 문제가 된다. 구미(歐美)와 일본(日本) 등에 있어서 자본주의체제(資本主義體制)의 진화궤적(進化軌跡)은 이 문제가 어떻게 전개되는가에 따라 결정되어 왔다. 우리나라에서의 경제역집중(經濟力集中)은 다수의 독(獨) 과점적(寡占的) 대기업(大企業)들이 소유관계(所有關係)로 결합되어 있는 기업집단(企業集團) 즉 소위 재벌(財閥)의 문제로 집약될 수 있다. 우리나라의 기업집단(企業集團)의 성장은 시장기구(市場機構)의 작동결과에 기인한 면도 있지만 고도경제성장기(高度經濟成長期)의 정부정책(政府政策)에 의하여 촉진된 것도 부인할 수 없다. 기업집단(企業集團)에 의한 경제력집중(經濟力集中)은 과거 우리나라의 정치(政治) 경제(經濟) 사회(社會)가 거쳐온 진화과정(進化過程)을 집약적으로 나타내는 것 이다. 그러므로 우리나라에서 민주주의(民主主義)와 자본주의(資本主義)의 이념(理念)과 질서(秩序)에 대한 국민적(國民的) 합의(合意)를 모색하려는 현시점에서 경제력집중(經濟力集中)을 객관적으로 인식하여 효율(效率)과 형평(衡平)을 조화하는 적절한 대응방향을 모색 하는 것은 매우 긴요한 과제이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권1호
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• pp.71-130
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• 2008

본 연구는 그동안 사회적 안전망이 미흡한 가운데 우리나라의 고령인구 부양에 중요한 역할을 해온 사적소득이전에 대한 미시적 분석을 통해 향후 노후소득보장정책에 시사점을 제공하고 있다. 한국노동패널 자료에 따르면, 만 60세 이상 노인가구주 세대의 다섯 가구 중 두 가구는 매월 자식들로부터 생활비 등의 경제적 도움을 받고 있는 것으로 조사되었으며, 공공부조 등 공적소득이전은 사적소득이전을 구축하는 효과를 가진 것으로 나타났다. 또한 지금까지는 사적이전이 공적이전보다 빈곤완화효과가 큰 것으로 나타났지만, 외환위기 후 복지지출의 확대와 함께 공적이전의 비중이 대폭 높아져, 공적이전을 주 소득원으로 살아가는 만 60세 이상 고령자는 2003년 기준으로 약 4분의 1에 달하는 것으로 조사되었다. 그러나 같은 해 기준으로 국민기초생활보장제도의 보호지정을 실질적으로 필요로 하면서도 수급권에서 배제된 것으로 추정되는 노인가구주 세대는 약 12%로서, 이들 가구의 빈곤 해소를 위해서는 예산 확보와 함께 사각지대를 없애기 위한 전달체계 개선이 필요할 것으로 보인다. 이처럼 여전히 광범한 빈곤노인계층이 존재하는 한편, 고령인구에 대한 사적 부양이 공적 부양으로 전환되면서 재정건전성이 우려되고 있는 현 상황에서 소득재분배의 효과가 적고 경직적 비용부담이 큰 보편급여의 확대보다는 취약노인계층에 대한 집중적인 지원을 강화할 필요가 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.1-24
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• 2012

본 연구는 고객만족과 기업가치 성과간의 관계를 분석하는 것이 목적이다. 기업가치성과는 주가와 신용등급으로 나눌 수 있는데, 전자는 기업의 시장가치이고 후자는 자금조달비용이라 구분하여 사용되고 있다. 고객만족과 주가와의 관계는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나 신용등급과의 관계는 최근 들어 연구되기 시작하였다. 대표적으로 Anderson and Mansi(2009)의 연구에서는 양자가 긍정적으로 관련된 것으로 밝혀졌으나, 윤상운(2010)이 국내자료를 사용한 연구에서는 그 관계가 입증되지 못하였다. 일치하지 않는 두 연구의 결과에서 아이디어를 얻어 본 연구에서는 고객만족이 신용등급에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고 이를 검증하였다. 두 연구에서 사용한 모델을 참고로 하였고 특히 우리나라 실정에서는 정부지원이 중요한 변수임을 감안하여 이를 포함한 연구모형을 설정하여 검증한 결과 긍정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 추가분석에서 자산규모가 큰 기업보다 작은 기업에서, 제조업보다 서비스업에서 고객만족이 신용등급에 더 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 소비문화연구
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• 제15권2호
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• pp.213-247
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• 2012

본 연구는 저소득층 가계의 소득구조, 자산구조 및 지출구조의 경제구조를 분석하고, 이를 토대로 저소득층 가계의 경제적 복지를 위한 정책을 제언하고자 하였다. 이를 위해 2009년도 한국복지패널조사(KOWEPS) 자료를 토대로 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 소득구조의 경우, 저소득층 가계는 근로소득, 사업·부업소득 및 재산소득 규모가 적었고, 이전소득 규모는 컸다. 한편 저소득층 가계는 사적이전소득 규모가 적었고, 공적이전소득 규모는 컸다. 저소득층 가계는 이전소득 비중이 가장 많았고, 공적이전소득 비중이 사적이전소득 비중보다 많았으며, 공적이전소득 중 정부보조금 비중이 가장 많았다. 극빈곤층 가계는 근로소득, 금융소득 및 사적이전소득 규모가 가장 작은 반면에, 공적이전소득 규모가 가장 컸고, 빈곤층 가계는 이전소득 규모가 가장 작았다. 극빈곤층, 빈곤층 및 차상위층 가계 모두 이전소득 비중이 가장 높았다. 자산구조의 경우, 모든 자산종류에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았지만 특히, 금융자산 및 기타자산 규모가 작았다. 자산종류별 구성비는 저소득층 가계는 총부채 비중이 가장 높았고, 주택자산 비중은 높은 반면에 부동산자산, 기타자산 및 금융자산 비중은 낮았다. 모든 자산종류에서 극빈곤층 가계가 차상위층 가계에 비해 그 규모가 작았다. 세 가계집단 모두 주택자산 비중이 가장 높았지만, 그 중 극빈곤층 가계의 비중이 가장 높았다. 지출구조의 경우, 모든 지출비목에서 저소득층 가계는 그 규모가 작았다. 저소득층 가계는 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음으로 기타소비 비중이었다. 대부분의 지출비목에서 차상위층 가계보다 극빈곤층 가계의 지출 규모가 작았으나, 월세 규모는 극빈곤층 가계가 빈곤층 가계나 차상위층 가계보다 컸다. 세 가계집단 모두 식료품 비중이 가장 컸고, 그 다음이 기타소비였다. 한편 식료품, 월세 및 광열수도 비중은 극빈곤층 가계가 차상위층 가계보다 높았다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-44
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• 1973

국유림경영(國有林經營)은 어느 나라를 막론(莫論)하고 그 사명(使命)과 경영목적(經營目的)으로 봐서 중요시(重要視)되고 있다. 한국(韓國)의 국유림(國有林)도 또한 한국경제(韓國經濟)의 비약적(飛躍的)인 발전(發展)에 따라 목림수요(木林需要)의 계속적(繼續的)인 증가(增加)로 국가적(國家的)인 사명(使命)과 산업경제적(產業經濟的)으로 더욱 중요(重要)한 위치(位置)에 놓이게 되었다. 그러나 지금(只今)까지 한국임정(韓國林政)의 주요목표(主要目標)가 산림자원(山林資源)의 보존(保存)과 국토보전기능(國土保全機能)의 회복(回復)에만 급급(汲汲)한 나머지 임업(林業)의 경제생산성(經濟生產性)을 높이는 산업정책적의의(產業政策的意義)가 적었음을 우리는 부인(否認)할 수 없다. 그리하여 한국(韓國)의 임업(林業)도 한국경제구조중(韓國經濟構造中)의 일환(一環)으로서 산업적(產業的)으로 발전(發展)시킬 필요(必要)에 직면(直面)하게 되어 국유림(國有林)도 합리적(合理的)인 산림시업(山林施業)에 기초(基礎)를 둔 산림생산력(山林生產力)의 증강(增强)이 절실(切實)하게 되었고, 그렇게 하므로써 결과적(結果的)으로 우수(優秀)한 산림(山林)이 조성(造成)되어 자연(自然), 산림(山林)의 국토보전기능(國土保全機能) 기타(其他)의 공익적기능(公益的機能)도 발휘(發揮)될 수 있을 것으로 본다. 한국(韓國)의 국유림(國有林)은 1908년(年) 임적계출시(林籍屆出時)의 역사적(歷史的) 소산(所產)으로서 그 후(後) 국토보존(國土保存)과 산림경영(山林經營) 학술연구(學術硏究) 기타(其他) 공익상(公益上) 국유(國有)로 보존(保存)할 필요(必要)가 있는 요존림(要存林)과 이에 속(屬)하지 않는 부요존림(不要存林)으로 구분(區分)하고 요존국유림중(要存國有林中) 국가(國家)가 직접(直接) 임업경영(林業經營)을 목적(目的)으로 하는 산림(山林)은 3개영림서(個營林署)에서 관리(管理)하고 있으며 기타(其他)는 각시도(各市道) 및 타부처소관(他部處所管)으로 되어있는데 국유림(國有林)은 1971년말현재(年末現在) 전국산림면적(全國山林面積)의 19.5%(1,297,708 ha)를 점(占)하고 있으나 임목축적(林木蓄積)은 전국산림총축적량(全國山林總蓄積量)의 50.1%($35,406,079m^3$)를 점(占)하고 연간(年間) 국내용재생산량(國內用材生產量)의 23.6%($205,959m^3$)를 생산(生產)하고 있는 사실(事實)은 한국임업(韓國林業)에 있어 국유림(國有林)이 점(占)하고 있는 지위(地位)가 중요시(重要視)되고 있는 이유(理由)이다. 따라서 국유림경영(國有林經營)의 성패(成敗)는 한국임업(韓國林業)의 성쇠(盛衰)를 좌우(左右)한다고 단언(斷言)할 수도 있을 것이다. 산림(山林)이 가진 모든 기능(機能)이 가 중요(重要)하지만 특(特)히 목재생산(木材生產)은 한국(韓國)과 같이 매년(每年) 막대(莫大)한 외재도입(外材導入)(1971년도(年度)는 $3,756,000m^3$ 도입(導入)에 160,995,000불(弗) 지출(支出))을 필요(必要)로 하는 임업실정(林業實情)임에 비춰 더욱 중요시(重要視)되고 이에 대처(對處)하기 위(爲)한 산림생산력(山林生產力)의 증강(增强)은 시급(時急)한 과제(課題)인 것이다. 그러나 임업생산(林業生產)은 장기생산(長期生產)이기 때문에 경제발전(經濟發展)에 따른 급격(急激)한 목재수요(木材需要)의 증가(增加)에 직시(直時) 대처(對處)하기 어려우므로 장기적(長期的)인 전망(展望)밑에 자금(資金)과 기술(技術)을 효과적(効果的)으로 투입(投入)하고 국유림경영(國有林經營)을 합리화(合理化)하고 능률화(能率化)하여 생산력증강(生產力增强)을 기(期)하여야 할 것이다. 한국(韓國)의 국유림사업(國有林事業)에는 기술적(技術的) 재정적(財政的)인 애로(隘路)와 인건비(人件費)의 증대(增大) 노임(勞賃)의 상승(上昇) 행정제경비(行政諸經費)의 증가등(增加等) 많은 난관(難關)이 가로놓여있다 하겠으나 앞으로의 국유림(國有林)의 발전여부(發展與否)는 사회(社會) 경제(經濟)의 발전(發展)에 적응(適應)한 기술(技術)과 경영방식(經營方式)을 채용(採用)할 수 있느냐 없느냐에 달려있다고 본다. 이러한 관점(觀點)에서 본조사연구(本調査硏究)에서는 한국(韓國)의 국유림경영(國有林經營)의 실태(實態)를 파악분석(把握分析)하고 불합리(不合理)한 문제점(問題點)들을 찾아서 정책적(政策的) 기술적(技術的) 재정적면(財政的面)에서 개선(改善)할 수 있도록 하는데에 본연구(本硏究)의 목적(目的)이 있다. 본논문작성(本論文作成)에 있어 국유림(國有林)의 각종통계(各種統計)는 산림청(山林廳)이 1971년말현재(年末現在) 산림기본통계(山林基本統計) 및 1973년도(年度) 산림사업실적통계(山林事業實績統計)에 의거(依據)하였고 기타(其他)는 현지영림서(現地營林署)에서 얻은 자료(資料)를 인용(引用)하였다. 논자(論者)는 본연구결과(本硏究結果) 다음과 같은 국유림개선방안(國有林改善方案)을 제시(提示)코저 한다. 1) 국유림조직기구(國有林組織機構)에 있어 영림서(營林署)의 증설(增設)로 집약적(集約的)안 국유림경영(國有林經營)을 도모(圖謀)하고 경영계획계(經營計劃係)를 과기구(課機構)로 강화(强化)한다. 2) 보호직원(保護職員)의 증원(增員)으로 1인당책임구역면적(人當責任區域面積)을 1,000~2,000ha 정도(程度)로 축소(縮小)시킨다. 3) 국유림경영(國有林經營) 일선책임자(一線責任者)인 영림서장(營林署長)의 빈번(頻繁)한 인사이동(人事異動)으로 일관성(一貫性)있는 경영계획실행(經營計劃實行)에 차질(蹉跌)을 가져오지 않도록 한다. 4) 경영계획업무(經營計劃業務)에 있어 부실(不實)한 계획(計劃)이 되지 않도록 충분(充分)한 예산(豫算)과 인원(人員)을 배정(配定)하여 기초적(基礎的)인 조사(調査)를 면밀(綿密)히 한다. 5) 1영림서(營林署) 1사업구원칙(事業區原則)을 현실(現實)시키고 1사업구면적(事業區面積)은 평균(平均) 2만(萬) ha 이하(以下)로 한다. 6) 장기차입금(長期借入金)으로 조속(早速)히 미립목지(未立木地)를 입목지화(立木地化)하고 활엽수림(濶葉樹林)의 수종갱신(樹種更新)과 활엽수림(濶葉樹林)의 이용방도(利用方途)를 개발(開發)한다. 7) 조림(造林) 및 양묘사업(養苗事業)의 기계화(機械化) 약제화(藥劑化) 방안(方案)을 강구(講究)하고 실천(實踐)하므로써 노동력(勞動力) 부족(不足)에 대비(對備)한다. 8) 보호사업(保護事業)에 있어 산화피해율(山火被害率)이 외국(外國)에 비(比)하여 막대(莫大) 하므로 제도변(制度面)이나 장비면(裝備面)에서 개선(改善)되어야 하고 방화선(防火線)의 설치(設置) 및 유지(維持)에 필요(必要)한 최소한도(最小限度)의 예산(豫算)을 확보(確保)한다. 9) 제품생산사업(製品生產事業)을 강화(强化)하고 생산(生產) 가공(加工) 유통(流通)을 계열화(系列化)하여 지원민(地元民)에게 경제적혜택(經濟的惠澤)을 준다. 10) 임도망(林道網)의 시설정비(施設整備)와 치산사업(治山事業)은 국유림자체(國有林自體)의 개발(開發)을 위(爲)해서나 지방개발(地方開發)을 위(爲)해서 필요(必要)하므로 일반회계(一般會計)의 부담(負擔)으로 추진(推進)한다. 11) 임업(林業)의 기계화(機械化)는 목재수요(木材需要)의 증대(增大)와 노력부족(勞力不足)에 따라 필연적(必然的)이므로 가계도입(機械導入) 및 국산화(國產化), 사용자(使用者)의 양성(養成) 및 기계관리(機械管理)에 만전(萬全)을 기(期)한다. 12) 노무사정(勞務事情)은 악화(惡化)할 것이 예견(豫見)되므로 임업노동자(林業勞動者)의 확보(確保) 및 복리후생대책(福利厚生對策)을 수립(樹立)한다. 13) 경제변동(經濟變動)에 따른 수지악화시(收支惡化時)에도 일정규모(一定規模)의 지출(支出)을 보장(保障)하기 위(爲)하여 잉여금(剩餘金)의 일부(一部)은 기금(基金)으로 확보(確保)하고 나머지는 확대조림(擴大造林) 임도사업등(林道事業等) 선행투자사업(先行投資事業)에 사용(使用)한다.