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          한국과 핀란드의 지식서비스산업 비교 분석

          임응순,유승훈,정군오 한국산업경제학회 2008 산업경제연구 Vol.21 No.3

          전 세계적으로 산업구조는 제조업 중심에서 서비스업 중심으로 변화하고 있으며, 서비스업의 무게중심도 지식서비스업으로 변모되어 가고 있다. 핀란드는 유럽에 속해있는 국가로서 소위 경제소국이지만 정보통신분야와 지식서비스산업분야에서는 경제대국이라 할 수 있다. 또한 한국에서도 지식서비스산업에 대한 관심이 커져가고 있다. 이에 본 연구에서는 산업연관분석을 통하여 한국과 핀란드 지식서비스산업의 국민경제적 파급효과를 비교해 보고자 한다. 먼저 수요유도형 모형을 이용하여 생산유발효과, 부가가치 유발효과를 살펴 볼 것이며, 공급유도형 모형 및 레온티에프 가격모형을 적용하여 지식서비스산업의 공급지장효과와 물가파급효과에 대하여 한국과 핀란드를 비교 분석한다. 이러한 분석은 지식서비스산업을 내생부문이 아닌 외생부문으로 다룸으로써 지식서비스산업을 중심으로 이루어지게 된다. 분석결과 지식서비스산업에서의 1원 생산이 타 산업에 유발하는 생산유발효과는 한국 0.2731원, 핀란드 0.3493원이었으며, 타 산업에 유발하는 부가가치 유발효과는 한국 0.1410원, 핀란드 0.2086원이었다. 수요유도형 모형을 이용한 결과는 핀란드가 한국에 비해 높게 나타났다. 지식서비스산업의 공급지장효과는 한국 0.6713원, 핀란드 0.7228원이었으며, 지식서비스산업의 10% 가격인상으로 인한 물가파급효과는 한국 0.1190%, 핀란드 0.2302%로 핀란드가 높게 나타났다. The industrial structure changed into service industry from manufacturing industry and has been changing into knowledge-based service industry based on knowledge world widely. Finland is an economically minor country but core country in knowledge-based service industry. Moreover the interest in knowledge-based service industry is now growing. This study attempts to compare the economic impacts of knowledge-based service industry between Finland and Korea using an inter-industry analysis. Specifically, the study analyzes and compares between Finland and Korea about production-inducing effect and value added inducing effect of knowledge-based service industry based on demand-driven model. Moreover, the study deals with supply shortage effect and sectoral price effect by using supply-driven model and Leontief price model, respectively. These analyses have made by dealing the knowledge-based service industry as exogenous not endogenous. The results show that, knowledge-based service industry induces production-inducing effect of 0.2731 won in other industries in Korea and 0.3493 won in other industries in Finland, value-added-inducing effects of 0.1410 won in other industries in Korea and 0.2086 won in other industries in Finland. results from using demand-driven model are higher in Finland than Korea. Knowledge-based service industry induces supply shortage effects 0.6713 won in other industries in Korea and 0.72628 won in other industries in Finland, and sectoral price effects are 0.1190% in Korea and 0.2302% in Finland due to the price increase of 10% of knowledge-based service industry.

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          일본 초고령사회의 산업구조 변화과정 분석을 통한 한국 산업구조 예측

          안세환(Se-Hwan Ahn),윤덕균(Deok-Kyun Yun),김성도(Sung-Do Kim),박우균(Woo-Gyun Park) 한국산업경제학회 2012 산업경제연구 Vol.25 No.3

          일본을 비롯한 많은 선진국들이 고령사회에 진입하였고, 산업측면에서 많은 변화와 준비가 있었다. 그 중에서도 일본은 세계에서 가장 먼저 초고령 사회에 진입하였으며, 역사적으로 고령인구의 증가속도와 산업의 발전과정, 정부 정책 등을 볼 때, 한국과 가장 유사하게 변화하여 왔다. 따라서 일본은 한국 산업의 미래를 전망함에 있어서 가장 좋은 예측모델이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 한국과 일본의 산업구조간의 상관관계를 바탕으로 고령사회 및 초고령 사회에 닥쳐올 한국 산업의 구조를 예측 하고자 하였으며 이를 위해 한국의 과거데이터를 이용한 기존방식의 미래예측이 아닌 일본과 한국의 산업 유사성에 근거하여 일본의 데이터를 가지고 한국의 산업구조를 예측하고자 하였다. 이를 위해 고령화 비율이라는 독립변수를 사용하고 한국과 일본의 산업 간 유사성과 고령화 정도를 바탕으로 한국 산업구조를 예측하고자 하였다. 이러한 본 연구의 결과는 일본의 초고령 사회로 인한 산업의 변화를 토대로 한국의 산업구조를 예측함으로써 향후 겪게 될 한국의 고령 및 초고령 사회에 대비한 중요한 시사점을 도출 할 수 있을 것으로 본다. The lots of advanced countries, including the Japan entered into aged society and there were industrially lots of preparations and alterations. Japan was the first to enter into the super-aged society among these countries. According to pace of aging population growth, a process of development of industry and government policy, it has been changed most similar to Korea. Therefore, Japan is the best forecasting model to predict the future of Korean industry. In this study, we predict structure of Korean industry which is based on the correlation between Korean and Japanese industrial structure at the aged society and super-aged society. To achieve this, we predict structure of Korean industry not by using Korean historical data but by using similarity of industry between Korea and Japan. We use independent variable named aging index(aged 65 and over) to predict structure of Korean industry based on not only similarity of industry between Korea and Japan also aging degree. The result of this study can draw important implications for aged society and super-aged society of Korea by predicting structure of Korean industry as the foundation of alteration of industry caused by super-aged society of Japan.

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          한·미·일 콘텐츠산업의 경제적 파급효과 분석

          이학준(Lee, Hak Jun),허식(Heo, Shik) 한국산업경제학회 2018 산업경제연구 Vol.31 No.3

          콘텐츠산업은 고도의 기술력과 창의성을 기반으로 하여 고부가가치 산업으로 인식되고 있으며 선진국들의 경제에서도 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 콘텐츠산업은 경제성을 넘어 인간의 라이프생활을 바꾸는 등 다양한 방면에서 중요성이 부각됨에 따라 높은 관심을 받고 있다. 본 연구는 EC에서 제공하는 국가별 산업연관표와 세계산업연관표를 바탕으로 한·미·일의 콘텐츠산업에 대한 경제적 파급효과를 비교분석하였다. 연구결과, 미국과 일본의 콘텐츠 생산에 있어 한국의 중간재투입비중은 시간이 지날수록 점차 증가하고 있는 것으로 나타났다. 또한 한국의 콘텐츠산업은 미국과 일본보다 높은 생산유발효과를 가지고 있는 것으로 나타났지만 부가가치유발효과는 낮은 것으로 나타났다. 부가가치유발효과가 낮게 나타나는 것은 수입의 비중이 높아 부가가치가 해외로 유출되는 것을 의미한다. 이와 같은 현상은 장기적인 관점에서 봤을 때 국내 콘텐츠산업의 성장을 저조하게 만드는 원인이 될 수 있으므로 생산성 유출현상을 감소시키기 위한 국내 콘텐츠산업의 기술력 향상과 인력개발에 대한 대책이 절실히 요구된다. The contents industry is understood as high value-added industries based on advanced technological prowess and creativity, and accounts for a large proportion of the economy of developed countries. In addition, contents industry is receiving increased attention since it emphasizes the importance in a variety of areas, including culture, lifestyle, and economy. This study analyzes the economic ripple effect on the contents industry of Korea, U.S., and Japan, using national input-output tables and world input-output tables during 2000~2014 provided by the EC. As a result, Korea’s proportion of intermediate inputs in the U.S. and Japanese contents production is gradually increasing over time. Furthermore, although the Korean contents industry has a higher production inducement coefficient than the U.S. and Japan, the value added inducement coefficient is low. The low value added inducement coefficient means that the value added is leaked abroad due to a high import ratio. This indicates that, while the Korean contents industry is highly productive in both domestic and overseas, this phenomenon can slow down the growth of Korean contents industry from a long-term point of view. Therefore, in order to prevent declining productivity, it is required to improve the technology of the contents industry as well as to take measures against human capital development.

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          RW와 LQ기법을 이용한 지역경제구조 및 지역산업연관분석

          박성태(Sung-Tae Park),주병철(Byeoung-Chul Ju) 한국산업경제학회 2016 산업경제연구 Vol.29 No.2

          지역경제 개발정책 수립과 그 성과 분석을 위해서는 지역산업간 상호연관관계를 파악하는 것이 매우 중요하다. 그러나 지역경제와 관련된 산업체계가 명확하지 않고 지역사회계정의 한계로 신뢰성 있는 계량적 자료의 생산이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 지역단위에서 적용 가능한 지역산업연관분석 모형을 이용하여 진안군을 대상으로 산업연관분석을 수행하였다. 지역산업연관표 작성은 전국생산자가격표를 기초로 활용하였으며, 지역산업분류는 22×22부문으로 통합·조정하였고, 지역투입계수 도출에는 다단계접근법을 사용하였다. 분석결과, 지역산업 총산출액과 종사자규모는 전국 대비 0.037%로 매우 낮은 수준을 나타냈으며, 지역내 생산유발계수 전산업평균은 1.6166, 부가가치유발계수 0.9161, 고용유발계수 0.0123으로 추정되었다. 후방연관효과를 나타내는 영향력계수는 음식료품 1.4853, 음식점 및 숙박 1.3396, 비금속광물제품 1.2884 순으로, 전방연관효과 지표인 감응도계수는 석유·석탄 및 화학 1.6187, 음식료품 1.5167, 부동산 및 사업서비스 1.3223 순으로 나타났다. 추가적으로 시행한 산업유형분석에서는 음식료품, 음식점 및 숙박, 농림수산품 등의 6개 부문이 전후방연관효과가 높은 중간수요적 제조업형으로 분류되었으며, 이들 산업의 생산유발효과는 평균 1.91배로 지역경제 활성화에 기여할 수 있는 주요산업으로 판단된다. This study conducts an interindustry analysis on ‘Jinan’ district using a regional interindustry analysis model that can be applied to the local economy. A regional interindustry analysis chart has been formulated based on the national producer price chart and each regional industry has been standardized and categorized using a 22 X 22 format. Also, a local input coefficient has been derived using the multi-stage approach. The results indicate that total gross revenue and workforce size was 0.037% below the national average. Further, the local production inducement coefficient across all regional industries has been estimated to be 1.6166, with a value added inducement coefficient of 0.9161, and an employment inducement coefficient of 0.0123. The impact factor coefficient, which shows rear linkage impact, has resulted in the following figures: 1.4853 in food industry; 1.3396 in the restaurant and hospitality industry; and 1.2884 in the non-metal mineral industry. The sensitivity coefficient, which shows front linkage impact, has resulted in the following figures: 1.6187 in the oil, coal, and petrochemical industry; 1.5167 in the food product industry; and 1.3223 in the service and real estate industry. An additional study on six industries, including the food product, restaurant and hospitality, and agricultural goods industry, has indicated high front and rear linkage impact value, which can be categorized as an intermediate demand manufacturing industry. Such industries have shown to have 1.91 times the production inducement effect that can stimulate local economic activity and be considered as the main regional industry.

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          지식서비스산업의 경제적 파급효과 국가간 비교분석 : 한국, 미국, 일본, 영국을 중심으로

          허재용,유승훈 한국산업경제학회 2009 산업경제연구 Vol.22 No.6

          산업중심에서 지식주도의 탈자본주의로 이전함으로 인하여 지식이 국가 경쟁력의 새로운 원천으로 부상하게 되었다. 기업과 국가경쟁력이 바로 지식의 창출과 확산에 있음을 직시하고 많은 정책적 노력을 국가적 차원에서 지원해온 선진국에 비해 한국의 지식서비스산업 수준은 미약하다. 지식서비스 산업은 제반 산업구조의 고도화를 통해 국가경제의 지속적 성장을 견인할 뿐만 아니라, 국가경제 성장을 이끌 핵심자원이 될 것이기에 지식서비스산업의 중요성을 인식하고 미래에 대한 그림을 그려야 할 시점이다. 이에 본 연구는 투입산출분석을 통해 한국의 지식서비스산업의 국민경제적 위치를 파악하고 이를 미국·일본·영국의 지식서비스산업과 비교하고자 한다. 이를 통해 한국 지식서비스산업의 현실을 확인하고 향후 발전방향에 논의하고자 한다. 본 연구에서는 지식서비스산업을 중심에 놓고 이를 외생화하여 수요유도형 모형, 산업간 연쇄효과와 같은 통상적인 분석 뿐만 아니라 공급유도형 모형, 레온티에프 가격모형도 함께 논의한다. 분석결과 국민경제전체에서 지식서비스산업이 차지하는 비중은 선진 3개국에 비해 매우 낮았으나, 적극적인 투자와 지원이 이루어질 경우 3국에 비해 더 큰 효과를 볼 수 있음을 확인할 수 있었다. The knowledge service industry provides the knowledge services essential to industry production and private consumption and will play an important role in the economic development. As the knowledge service industry grows more rapidly than the other industries, it significantly contributes to economic growth of each countries and the needs for the knowledge service will be boosted continuously. This paper attempts to apply input-output (I-O) analysis to investigate the role of the knowledge service industry in the 4 national economies, with specific application to Korea, US, Japan, and UK. A static I-O framework is employed, focusing on three topics in its application: the impact of knowledge service supply investment on the production of other sectors and the inter-industry linkage effect; the knowledge service supply shortage effect; and the impact of the rise in knowledge service industry on prices of other products. This paper pays particular attention to the knowledge service industry sector by taking the sector as exogenous and then investigating its economic impacts. Moreover, Potential uses of the results are illustrated from the perspective of policy instruments and some policy implications are discussed.

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          IT산업의 산업파급효과 분석 : RAS기법의 응용을 중심으로

          허재용,유승훈,곽승준 한국산업경제학회 2008 산업경제연구 Vol.21 No.2

          경제성장에 따라 IT산업에 대한 수요가 증가하고 있으며 IT산업이 국가경제에서 차지하는 비중도 크게 증가하는 등 국내외적인 경제환경의 변화로 인해 IT산업의 역할이 보다 중요해 지고 있다. 따라서 IT산업의 산업파급효과 분석을 통해 IT산업이 국민경제에서 차지하는 역할을 진단하고 이에 기반하여 IT산업정책을 수립해야 할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 투입산출분석을 이용하여 IT산업의 국민경제적 산업파급효과를 분석하기 위해 수요유도형 모형, 공급유도형 모형, 레온티에프 가격모형도 함께 논의한다. 무엇보다 급속한 성장을 거듭하고 있는 IT산업의 특성을 고려하기 위해 RAS기법을 통한 산업연관표의 최신화를 시도한 후, IT산업을 중심에 놓고 이를 외생화하여 분석 및 해석하는 접근방법을 취함으로써 IT산업에 대해 논의를 집중시킨다. 분석결과 IT산업은 국가경제에서 산업간접자본과 같은 매우 중요한 국가핵심산업으로 발전하고 있음을 알 수 있다. Increasing demand and technical developments on the IT industry demand that researchers provide policy makers with available and responsible information regarding the role of the IT industry in the national economy. This paper employs input-output(I-O) analysis to examine the economic impacts of the IT industry. A static I-O framework is employed. Supply-driven model and Leontief price model which have not been widely employed as well as demand-driven model and inter-industry linkage analysis, are discussed. With regard to rapid growth of the IT, we attempt to update the I-O table using the RAS method. This study pays particular and close attention to the IT industry sector by taking the industry as exogenous and then investigating economic impacts of it. Finally, the author presents the results which address production-inducing effects and supply-shortage effects of the IT industry sector, inter-industry linkage effects of 29 sectors, and pervasive effects of price change in the IT industry sector.

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