http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Impact of Port and Port Related Industries on Busan Regional Economy
Lim Jung Duk(임정덕) 한국항만경제학회 2008 韓國港灣經濟學會誌 Vol.24 No.2
항만과 항만관련 산업은 지역경제에 직접, 간접으로 영향을 미친다. 부산의 경우 지역 투입산출표(I-O)를 이용하여 추계하면 항만과 항만관련산업은 지역생산과 부가가치의 최소 1/5이상, 지역고용의 1/7이상의 영향력을 가지는 것으로 나타난다. 항만과 항만관련산업은 부산경제에서 가장 중요한 부문이며 세계의 다른 주요항만인 로테르담이나 싱가포르도 마찬가지이다. 항만이 지역경제에 미치는 영향은 과거 조사에는 실제 조사방법을 사용하였다. 지역투입산출표가 지역경제변수에 대한 보다 다양한 분석을 가능하게 하며 이 논문에서의 몇 개의 응용예가 보고되고 있다. Generally and also specifically in Busan the port and port related industries influence regional economy directly and indirectly. In the case of Busan the regional I-O model shows the port and port related industries account for more than one fifth of regional production, more than one fifth of value added and more than one seventh of employment at least. The port and port related industries are the most important sector in Busan economy as well as other major ports such as Rotterdam and Singapore. The impact estimation of port and port related industries is compared by the previously held survey study. The compilation of regional I-O table makes more diverse analysis on regional economic variables available and a few sample cases are reported in this paper.
동남권(부산)-규슈(후쿠오카) 초광역권 경제협력의 가능성과 방향
임정덕(Lim Jung-Duk),윤성민(Yoon Seong-Min) 한국지역사회학회 2010 지역사회연구 Vol.18 No.2
In order to establish the cross-border cooperation and formation of a super agglomerate economic zone, new regional development strategies were closely examined. These strategies would create opportunities to set up both external openness and loosing border, which are caused by globalization. If we consider the geographic proximity, institutional similarity, cultural interchange experience, industrial and technological level, it is possible to frame the cross-border cooperation and the super agglomeration formation between Busan (Southeast zone) and Fukuoka (Kyushu zeon), This study focused on the fields of technological cooperation through the machine industry, the automotive Industry, and the environmental industry paying specific attention to the industrial structure and technological level between both, The tourism industry and the medical service industry were also examined due to the geographical advantage.
강두석 ( Doo Suk Kang ),임정덕 ( Jung Duk Lim ) 한국스포츠정책과학원(구 한국스포츠개발원) 2008 체육과학연구 Vol.19 No.4
베이징 하계올림픽예상메달을 아테네 올림픽결정요인에서 활용한 계량모형을 통해서 추정해 보았다. 종속변수는 올림픽메달의 색깔에 따른 가중치의 합을 사용하고 독립변수는 인구와 GDP의 가중치의 곱으로 표현한 콥-더글라스 생산함수형태의 변수, 개최국경험여부, 종교, 기후 외에 새로운 변수로서 효율성, 국제사회 리더국가여부를 추가하였다. 분석대상 국가는 아테네 올림픽 메달획득국가 75개국 중에서 자료가 미비한 북한, 대만, 쿠바는 제외하여 총 72개국의 예상메달을 측정하였다. 측정결과, R2가 95%이상으로, 예측력이 매우 높게 나타났다. 이것은 모형설정이 합리적인 것으로, 올림픽메달 결정요인 중에서 인구와 GDP외의 요인으로 문화나 지역을 반영하는 종교와 기후, 국가 및 국민의 스포츠 열정을 반영하는 개최국변수, 효율성변수는 매우 적절했으며 국제사회 리더국가는 스포츠에서도 국가의 위상을 높이려는 경향을 잘 보여주는 결과로 볼 수 있다. 이들 독립변수를 일부수정하고 최근의 인구와 GDP자료를 모형식에 대입하여 베이징 하계올림픽예상메달을 도출해 보았다. 미국은 1위로 나타나고 중국, 러시아, 호주가 각각 2, 3, 4위를 할 것으로 예상되었다. 일본 영국 그리스 스페인 캐나다 등의 국가는 지난 대회에 비해 순위가 상승할 것으로 예측되었고 독일 프랑스 우크라이나 네덜란드 루마니아 등의 국가는 순위가 하락할것으로 나타났다. 한국은 10위권은 유지할 것으로 나타났다. We attempted to measure estimated medals in the Beijing Olympic Games through the study on the determinants of Athens Olympic Games. Dependent variables are the points of the Olympic medals depending on medal colors, independent variables are Cobb-Douglas production function form reflected the weight of population & GDP, host countries, religion, climate as variables used in previous studies, efficiency, leader countries in world society as new variables. Observations are 72 countries winning medals except North Korea, Taiwan and Cuba because of incomplete data. The result showed expected values were very closed to actual medals, R2 is over 95%. This was due to the reasonable design of model. We revised some independent variables, substituted the latest populations & GDP into model equation, deduced estimated medals in the Beijing Olympic Games. The rankings of main countries were USA 1, China 2, Russia 3 and Australia 4. Comparing with Athene Olympic Games the countries expected higher rank were Japan, Great Britain, Greece, Spain, Canada, etc. The countries expected lower rank were Germany, France, Ukraine, Netherlands, Rumania, etc. The estimated ranking of Korea was 10.