This study proposes the accurate labor inducement coefficient (employment inducement coefficient/hiring inducement coefficient) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. To rewrite the inter-industry table of Korea, some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table published by the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the pure software related output but also the output of non-software section due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of software industry. Therefore, if the inter-industry table is not modified, the labor inducement coefficient would be overestimated too much. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the labor inducement coefficient to be over or underestimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate labor inducement coefficient of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association (KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The followings are the labor inducement coefficient obtained when the output is divided into the pure software section (package software, and IT service) and non-software section. As of 2011, the employment inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 8.616, 13.998, and 7.773 respectively while the labor inducement coefficients of pure software section, package software section and IT service of Korea were 7.979, 13.332, and 7.083, respectively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4_spc호
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pp.381-401
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2014
This study proposes the accurate economic effect (employment inducement coefficient, hiring inducement coefficient, index of the sensitivity of dispersion, index of the power of dispersion, and ratio of value added) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. Some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table publishedby the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the output of pure software industry (package software and IT services) but also the output of non-software industry due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of the software industry. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the economic effect coefficient to degrade reliability, over or under estimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate economic effect of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association(KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The following results were obtained: The pure software section's economic effect coefficient was lower than the coefficient of non-software section. It comes from differenceof data to Bank of Korea and KEA. This study hasa signification from accurate economic effect of Korea software industry.
In this study, we aimed to build the basic calculation model for linkage effects of fishery industry among Korea, China and Japan. For the calculation, we reconstructed the asian international input-output table, and on the basis of the reconstructed table, we made some analyses on the inter-relations among 3 nations focusing fishery industry. As the results, some positive backward linkage offsets of the fishery industries were found among 3 nations, and especially, production inducing effect of Chinese fishery industry to Japanese supplier was remarkable.
In this study, we attempt to examine the economic impacts of the CCS marine geological storage demonstration project in Korea using Input-Output analysis utilizing the inter-industry relation table issued in 2013. In particular, this study defines the $CO_2$ ocean storage industry and then added the inter-industry relation table and treated the $CO_2$ ocean storage industry as exogenous. In addition, this study assumed two scenarios based on the means of $CO_2$ transport, which are pipe and ship. After defining the industry and scenarios, this study investigates the production-inducing effect, value added inducing effect, and employment-inducing effect of the industries associated with the $CO_2$ ocean storage industry based on a demand-driven model. The results pertaining to the scenarios are estimated as follows: total production-inducing effects, value added inducing effects, and employment-inducing effects are calculated as 1.9044 won, 1.2487 won and 16.7224 people/billion won, respectively. In addition, compared to other industries, the indirect economic impacts of the $CO_2$ ocean storage industry are ranked high: the rankings of production-inducing effects, value added inducing effects, and employment-inducing effects are fourth, second, and fifth, respectively.
The VHTR (Very High Temperature gas-cooled nuclear Reactor) has been considered as a major heat source and the most safe generation IV type reactor for mass hydrogen production to prepare for the hydrogen economy era. The VHTR satisfies goals for the GIF (Generation IV International Forum) policy such as sustainablility, economics, reliability and proliferation resistance and physical protection, and safety. As a part of a VHTR economic analysis, we have studied the VHTR construction cost and operation and maintenance cost. However, it is somewhat difficult to expect the ripple effect on the whole industry due to the lack of information about Inter-industries relationship. In many case, the ripple effect are based on experts' knowledge or uncertain qualitative assumptions. As a result, we propose quantitative analysis techniques for ripple effects such as the production inducement effect, added value inducement effect, and employment inducement effect for VHTR 600MWt${\times}$4 modules construction and operation ripple effect based on NOAK (Nth Of A Kind). Because inducement effect values have been published annually, we predict inducement effect's relation function and estimated values including production inducement effect value, added value inducement effect value, and employment inducement effect value using time series and estimated values are verified with published inducement effects' value. This paper presents a new method for the ripple effect and preliminary ripple effect consequence using a time series analysis and inter-industry table. This ripple effect analysis techniques can be applied to effect expectation analysis as well as other type reactor's ripple effect analysis including VHTR for process heat.
현재 북한은 국제사회와의 마찰로 인한 경제제재와 에너지 생산 감소로 산업생산력 저하라는 경제위기를 겪고 있다. 본 논문에서는 북한의 경제회복과 에너지산업 협력을 위해 필요한 천연가스산업과 석탄산업의 기술현황과 에너지 산업 투자 방안에 대해 분석하였고, 에너지 산업 투자가 남북한에 미치는 경제적 파급 효과를 계산 하였다. 북한의 경제적 파급효과를 분석하기 위하여 2014년도 산업연관표(북한)를 작성하였고, 투입-산출모형을 이용하였다. 천연가스산업과 석탄산업 투자의 파급효과는 각각 10.12억 달러, 27.42억 달러이다. 또한, 남한의 경제에 미치는 파급 효과를 분석하기 위해 2013년 산업연관표(남한)와 산업연관분석의 수요유도형 모형을 이용하였다. 천연가스 및 석탄 산업 투자의 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과는 각각 2.02073, 0.62697, 8.99409, 2.02130, 0.62701, 9.00413으로 계산되었다.
최근 북한은 경제난으로 인해 에너지 부문의 투자여력이 감소되었고 에너지 부문의 투자 감소는 다시 에너지 생산 감소라는 악순환이 반복되고 있다. 이런 상황을 살펴볼 때 북한의 경제상황이 나아지게 된다면 우선적으로 투자될 부문은 에너지부문이라 판단된다. 본 논문에서는 개성공단 내 천연가스 복합화력발전소 건설에 3,900억 원이 투자 되었다고 가정하고 북한경제와 남한경제에 미치는 경제적 파급효과를 계산하였다. 북한의 경제적 파급효과를 분석하기 위하여 2014년도 산업연관표(북한)를 작성하였고, 투입-산출모형을 이용하였다. 천연가스산업 투자의 파급효과는 10.12억 달러이다. 또한, 남한의 경제에 미치는 파급 효과를 분석하기 위해 2013년 산업연관표(남한)와 산업연관분석의 수요유도형 모형을 이용하였다. 천연가스산업 투자의 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과는 각각 2.02073, 0.62697, 8.99409으로 계산되었다.
SW industry is important at entire industry in Korea and also one of new growth engine industry. This paper deals with the economic effect of SW industry through input-output analysis. We reconstruct the SW industry by extracting and combining SW portion from other industries of the inter-industry relation table. We obtain that production inducement coefficients, value added inducement coefficients, employment inducement coefficients, and job position inducement coefficients are higher than average inducement coefficients of all industries.
오늘날 일자리 창출은 최대 국정 과제라 해도 과언이 아니다. 그러나 정부의 갖은 노력에도 불구하고 일자리는 쉽게 창출되지 않는다. 그 원인 중의 하나는 일자리에 대한 통계의 문제점과 그로 인한 정책 오류라 할 수 있다. 따라서 본 연구는 현 정책 기반인 일자리 통계의 문제점을 점검하고 정확한 일자리 통계와 일자리 창출역량을 기반으로 일자리 창출 정책을 실행하도록 하기 위해 일자리창출력을 분석하는 데에 목적을 가지고 있다. 특히 본 연구는 여러 산업 분야 중 최근 일자리 창출 측면에서 그 중요도가 더욱 커진 SW산업의 일자리창출력을 집중적으로 조명하기 위해 일자리 통계의 현황과 과제의 점검하고 일자리 증가 추이와 일자리창출효과 등의 분석을 통해 SW산업의 일자리 창출력을 분석해보고자 한다.
본 연구는 2008년에 개최된 제주국제관악제에 따른 관광산업이 제주지역 경제에 미치는 파급효과를 분석하고, 제주지역 사회 문화에 미치는 영향을 살펴보았다. 제주지역 산업연관표를 활용하여, 축제 개최에 따른 관광산업의 경제적 파급효과를 분석하였고, 선행연구를 정리하여 사회통합적 측면, 정치선전적 측면, 문화발전적 측면, 산업적 측면 4부문으로 나누어 제주국제관악제가 제주지역 사회에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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