With the implementation of the Northeast Revitalization Strategy, the tourism industry in Heilongjiang Province had an increasingly greater impact on regional economic development. Based on the tourism panel data of Heilongjiang Province from 2005 to 2021, this paper used DEA-BCC and Malmquist Index to analyze the static and dynamic changes of the tourism industry.The results of the study were as follows: (1) Static: The OE value reached strong DEA effectiveness in 2010, 2013, and 2019, indicated that tourism resources had been fully utilized. The SE value changed dramatically between 0.354 and 1, and the PTE value approached 1. OE was mainly affected by SE changes. (2) Dynamic: The total factor productivity (TFP) was overall greater than 1 and grew at an average annual rate of 13.8%. The variation in TFP was primarily influenced by the index of technological progress, indicated that the tourism industry in Heilongjiang Province made full use of technology for resource development, with a relatively high level of development efficiency. Therefore, the future focus of Heilongjiang Province's tourism industry will be on adjustments in industrial scale, technological innovation, and policy optimization.
As a multicultural society, is it right to adhere to the prevention principle of permanent migration of migrant workers? We need to try to do a little more calm consideration on the prevention principle for permanent migration rather than in terms of human right and emotional aspect. Even though there is a suggestion that we need to decrease the proportion of 3D Jobs by improving industrial demand, migrant workers can be an alternative in that we need a solution unless we can be freed from 3D Jobs. The prevention principle for permanent migration not only is against the trend of multicultural society but also blocks the opportunity for migrant workers to share their skills and knowledge taught in our country. In addition, with the society aging, that the permanent migration of migrant workers can be proper channels to supply young labor force should be kept in mind. In addition to this practical aspect, considering that all human beings are equal and with dignity and unequal conditions that migrant workers undergo require empathetic viewpoint, the prevention principle should be amended.
Growing competition is forcing firms to unceasingly achieve innovation for survival. In a response to increased competition, firms invest in R&D. In this vein, this study focuses on the relation between competition and R&D investments of firms. To this end, we decompose competition into actual and potential competition first and then empirically examine effects of each competition on firms' R&D investments. Further, this study also focuses on moderating roles of firms' performance relative to their aspiration level on these relations. By using Compustat data, we found that actual competition hinders firms' R&D investments, but potential competition enhances R&D investments. In addition, the effects of actual and potential competition were moderated by firms' performance relative to their aspiration level. Specifically, negative performance strengthens the negative effect of actual competition on R&D investments, but attenuates the positive effect of potential competition. Moreover, positive performance moderates the effects of each competition in the same direction, but its moderating effects are stronger than negative performance. As such, this research seeks to identify the relations between actual and potential competition and R&D investments of firms and the moderating role of performance relative to aspiration level.
WSN has been utilized in various directions from basic infrastructure of environment composition to business models including corporate inventory, production and distribution management. However, as energy organizations' private information, which should be protected safely, has been integrated with ICT such as WSN to be informatization, it is placed at potential risk of leaking out with ease. Accordingly, it is time to need secure sensor node deployment strategies for stable enterprise business. Establishment of fragmentary security enhancement strategies without considering energy organizations' security status has a great effect on energy organizations' business sustainability in the event of a security accident. However, most of the existing security level evaluation models for diagnosing energy organizations' security use technology-centered measurement methods, and there are very insufficient studies on managerial and environmental factors. Therefore, this study would like to diagnose energy organizations' security and to look into how to accordingly establish strategies for planning secure sensor node deployment strategies.
The period after the PhD has a huge impact on the careers of researcher from a researcher lifecycle perspective. This is a turning point which student receives guidance from professor and become an independent researcher. Furthermore, they learn to develop ideas for independent research, apply for grants and manage a project; they also form expert networks in related filed and publish papers to share their findings. This study focuses on the period between earning doctoral degree and being employed as a stable position in university. This study starts from a research questions that asks which factors of postdoctoral experience affect research output. In this study, the paper performance, especially co-authorship of paper, of postdoctoral researchers was investigated. The cumulative advantage theory and Matthew effect were employed to shed a light on this research question. The empirical work is based on the Survey & Analysis of National R&D program in Korea conducted by Korea Institute of S&T Evaluation and Planning (KISTEP). The correlations between the research output and characteristics of postdoctoral experience were verified. These results are expected to contribute as new empirical evidences on investigating knowledge transfer activities of new PhDs.
In the basic research field, quantitative expansion is carried out with active support from the government, but there is no research and policy data suggesting systematic investment plans or data-based financial requirements yet. Therefore, this study predicted future financial requirements of basic research support programs by using time series prediction model. In order to consider various factors including the characteristics of the basic research field, we selected the ARIMAX model which can reflect the effect of multi valuable factors rather than the ARIMA model which predicts the value of single factor over time. We compared the predictions of ARIMAX and ARIMA models for model suitability and found that the ARIMAX model improves the prediction error rate. Based on the ARIMAX model, we predicted the fiscal spending of basic research support programs for five years from 2017 to 2021. This study has significance in that it considers the financial requirements of the basic research support programs as a pilot research conducted by applying a time series model, which is a statistical approach, and multi-variate rather than single-variate. In addition, considering the policy trends that emphasize the importance of basic research investment such as 'the expansion of basic research budget twice', which is the current government's national policy task, it can be used as reference data in establishing basic research investment strategy.
The paper presents and empirically tests a model of the digital contents(DC) innovation systems that enables us to study interactions between users, service providers, contents developers and network providers, and to examine the relationship between manufacturing innovation and service innovation as well as patterns of innovation in the DC industry. The framework of Gallouj and Weinstein(1997) and Gallouj(2002) is modified into the DC innovation model according to characteristics of the DC industry, that is, user involvement and network externalities. The model is applied to a case analysis that traces the growth of the online game industry in Korea since its introduction. The model offers several advantages over other approaches in understanding the dynamics in the DC industry. Most importantly, it provides a single unified basis within which both service innovation resulting from users and service providers and manufacturing innovation induced by contents developers, platform holders and network providers are analyzed. The distinction between service and manufacturing innovation is important in many ways, for instance in selecting proper government policy tools for promotion or regulation of the DC industry. Second, the Korean online game industry has experienced both radical innovation during the beginning period and non-radical innovation throughout the maturation period. The model developed herein helps to illustrate several types of non-radical innovations such as recombinative innovation that are crucial to sustainable development of the DC industry. Third, the model clarifies impacts of network externalities that are characteristics of the DC industry.
The Korean economy has undergone growth based on manufacturing end products. The Korean government aims to advance industry by strengthening the materials and components industry, which is attracting more attention in terms of maintaining the competitiveness of existing key industries, and fostering new industries required in the era of the Fourth Industrial Revolution. Despite this importance, there is insufficient related research on the efficient R&D of the materials and components industry. This study analyzed the R&D efficiency. In addition, exploratory research was conducted on the impact of corporate size and type of cooperation on R&D efficiency. Output variables were set to reflect economic performance and the empirical analysis revealed that overall R&D efficiency is low. Small firms were found to perform better than large firms in terms of firm-size, and the efficiency of business-university-research cooperation is worse than other types of cooperation. This study is exploratory research considering the materials and components industry, and the results provide implications for research institutions and regarding types of cooperation. This is expected to help develop polices for qualitative growth and R&D strategies for investment and allocation.
As the complexity and uncertainty of social and economic systems increase, the strategic foresight that actively and effectively responds to the environmental changes becomes important. A wide range of future forecasting methods are available for strategic foresight. Selecting one of the methods depends on several factors such as availability of time and financial resources and the objectives of the exercise. Although trend extrapolation analysis has been used for many years, scenario planning is being widely used by government and corporate as a tool for strategic decision making in recent years. Generally, scenario planning is carried out through workshop, in which experts with diverse backgrounds exchange information, views, and insights and integrate the diverse viewpoints. However, only a small number of experts can participate in a workshop and citizen opinion is not easily transformed into the policy for the scenario exercise due to the limitation of budget and short duration of a project. It is also much harder to develop creative ideas in the workshop because of the limited time and space. In this study, a new scenario process combining scenario workshop and wiki is proposed to overcome the limitation of scenario workshop. This combined approach can be more productive than using scenario workshop alone when developing new ideas. In this study, we applied the combined approach to develop scenarios for the strategic foresight of future media and present suggestions for improving the process.
The next generation IT environment is expected to be an open computing environment based on Grid computing technologies, which allow users to access to any type of computing resources through networks. The open computing environment has benefits in aspects of resource utilization, collaboration, flexibility and cost reduction. Due to the variation in performance of open computing resources, however, resource allocation simply based on users' budget and time constraints often fails to meet the Service Level Agreement(SLA). This paper proposes the Mean-Absolute Deviation(MAD) portfolio optimization approach, in which service brokers consider the uncertainty of performance of resources, and compose resource portfolios that minimize the uncertainty. In order to investigate the effect of this approach, we simulate an open computing environment with varying uncertainty levels, users' constraints, and brokers' optimization strategies. The simulation result concludes threefolds. First, the MAD portfolio optimization improves the success ratio of delivering the required performance to users. Second, the success ratio depends on the accuracy in predicting the variability of performance. Thirdly, the measured variability can also help service brokers expand their service to cost-critical users by discounting the access cost of open computing resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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