KCI등재
유발계수행렬에서 발생하는 추정오차 문제에 관한 연구: IO, OO, FF모형을 통한 과대추정을 중심으로 = A Study on the Estimation Error Problem Occur in the Requirements Matrix: Based on the overestimation through the Models of IO, OO, and FF
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
5-32(28쪽)
KCI 피인용횟수
5
DOI식별코드
제공처
소장기관
투입·산출(IO)모형이 갖는 연속적 연결의 문제와 순승수 개념의 한계를 동시에 해결하기 위하여 레온티에프 역행렬(C<sup>f</sup>)의 요인별 분해가 이루어지게 되었다. 유발계수행렬을 통하여 각종 경제분석(승수효과, 연관효과, 파급효과 등)을 수행할 때에 원인변수와 결과변수 사이의 논리적 인과관계에서 연속적 연결이 되지 않는 경우 심각한 추정오차가 발생하게 된다. 최근 유발계수행렬에 대한 다양한 논의와 연구 성과에 대하여 유념하면서 다음과 같은 연구 목적을 설정하고자 한다. (1) 산업연관분석의 유발계수행렬에서 나타나는 추정오차 문제의 본질을 경제 이론 및 경험적 분석 측면에서 규명하고자 한다. (2) 여러 형태의 추정오차가 발생하는 구체적인 사례를 투입·산출(IO)모형, 산출·산출(OO)모형, 최종수요·최종산출(FF)모형을 통하여 제시하는 것이다. (3) 개별 유발계수행렬을 통한 인과관계식에서 나타나는 추정오차를 실제 경험적 자료를 통하여 추계하고자 한다.
연구 범위와 선행 연구와 구별되는 본 논문의 차별적인 성격은 다음과 같다. (1) 다양한 인과변수 사이에서 존재하는 추정오차는 과대추정과 과소추정으로 대별하여 분석할 수 있지만, 본 연구에서는 우선적으로 과대추정 문제를 집중적으로 다루고자 한다. (2) IO모형의 균형식, OO모형의 균형식, FF모형의 균형식을 토대로 하여 추정오차를 분석하는데 연구의 주안점을 두는 것이다. (3) 세 모형(IO, OO, FF)에서 총산출 증분(△x)과 최종산출 증분(△o)에 따른 이중계산, 과대추정, 과대추정 비율 등을 실제로 추계하는데 본 과제의 차별성을 부여할 수 있다. 경험적 연구를 위한 기초 자료는『2013년 산업연관표』30기본부문으로 하였다.
개별 분석 모형에서 추정오차가 발생하는 구체적인 사례는 다음과 같다. (1) 투입·산출모형에서는 외생적인 최종수요(△f) 대신에 총산출(△x)을 C<sup>f</sup>역행렬에 후승하게 되면, (2) 산출·산출모형에서는 외생적 총산출(△x) 대신에 최종산출(△o)을 C<sup>g</sup>역행렬에 후승하게 되면, (3) 최종수요·최종산출 모형에서는 외생적 최종수요(△f) 대신에 최종산출(△o)을 C<sup>gf</sup>행렬에 각각 후승하게 되면, 경제변수 사이의 연속적 연결도 되지 않으며 이중계산에 의한 과대추정이 존재하게 된다.
Specifically, we show that there is a consecutive connection in the interrelation of intersectoral interdependence between elements in the Leontief inverse L = (I-A)<sup>-1</sup>=C<sup>f</sup> and final demand f, but there is no consecutive connection between elements in L and total output x. Through the exact concept of consecutive connection, we then introduce the four requirements matrices in the models of input-output (IO) and output-output (OO): the two input requirements matrices Γ<sup>f</sup> and Γ<sup>g</sup> for final demand f and gross output x and the two output requirements matrices C<sup>f</sup> and C<sup>g</sup> for final demand f and total output x, respectively.
On the basis of the latest research findings and results from the decomposition by factors in the Leontief inverse L and the buildings of models without having the estimation error and consecutive connection problems, the specific objectives of this paper can be briefly summarized as follows.
(1) We primarily clarify the nature of estimation error problem, in all its aspects, especially in economic theory and empirical analysis, which occur in the various requirements matrices of interindustry analysis.
(2) We secondly illustrate the specific examples of estimation error in the different double countings based on the consecutive connections between the intersectoral relations through the diverse cause and effect models of IO, OO, and FF.
(3) We empirically calculate the varied estimation errors happen in the cause-and-effect equations drawn from each requirements matrix based on a new circulation system of production in the three economic variables (final demand f, total output x, and final output o). The basic data for computing estimation error is the 2013 national IO tables compiled by the BOK on the basis of 30 endogenous sectors of the Korean economy.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.07 | 1.07 | 1.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.93 | 0.86 | 0.915 | 0.22 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)