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5G도입에 따른 경제적 파급효과 분석 = Economic Impact Analysis of 5G Adoption
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2019
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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23-38(16쪽)
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Industry-related analysis is more than just academic interest, and is a practical tool that is often used to analyze the economy of fiscal spending or fiscal projects in practice. Using this industry-related analysis, this high school wanted to analyze the ripple effects of domestic industries from mobile data offloading through all processes of primary ripple effect, which increases the production of information and cultural products through the mobile data offloading industry, and the secondary ripple effect, which increases the production of medium-demand enterprises and industries of such products. According to the analysis, the production inducement effect was 52,36.8 billion won and the production inducement effect multiplier was 0.70 percent. Value-added inducement effect was 2468.8 billion won, while value-added inducement effect multiplier was 0.33. In addition, the employment inducement effect was 28,429, and the employment inducement effect multiplier was 0.38. According to the analysis of externalization, the production inducement effect was 35,16.2 billion won and the production inducement effect multiplier was 0.47. Value-added inducement effect was 26,18.4 billion won and value-added inducement effect multiplier was 0.35. In addition, 20,199 employees were found to have an employment inducement effect and 0.27 economic ripple effect was obtained from the employment inducement effect. Economic ripple effects were compared to the mobile data offloading industry by applying exogenous and endogenous techniques. The fact that production, value added, and employment inducement effects by different industries remains a limitation of research. The application of an industry-related analysis by supplementing these parts could lead to more diverse economic ripple effects.
더보기산업연관분석은 단순한 학문적 관심을 넘어 실무적으로도 재정지출이나 재정사업의 경제성 분석에 자주 이용되는 실용적 도구이다. 이러한 산업연관분석을 사용하여 본 고에서는 모바일 데이터 오프로딩 산업을 통해 정보 및 문화상품의 생산이 증가하는 1차 파급효과와, 해당 기업 생산물의 중간수요 기업과 산업의 생산이 증가하는 2차 파급효과의 모든 과정을 통해 모바일 데이터 오프로딩에 따른 국내 산업의 파급효과를 분석하고자 하였다. 분석 결과, 생산유발효과는 52,368억원, 생산유발효과 승수는 0.70으로 나타났다. 부가가치 유발효과는 24,688억원, 부가가치 유발효과승수는 0.33으로 나타났다. 또한, 고용유발효과는 28,429명, 고용유발효과 승수는 0.38으로 나타났다.
외생화 분석 결과, 생산유발효과는 35,162억원, 생산유발효과 승수는 0.47으로 나타났다. 부가가치 유발효과는 26,184억원, 부가가치 유발효과승수는 0.35으로 나타났다. 또한 고용유발효과는20,199명, 고용유발효과의 경제적 파급효과 승수는 0.27으로 나타났다. 모바일 데이터 오프로딩산업을 대상으로 외생화 및 내생화 기법을 적용하여 경제적 파급효과를 비교하였다. 타 업종 별생산·부가가치·고용유발효과를 도출하지 못했다는 점은 연구의 한계점으로 남는다. 이러한 부분을보완하여 산업연관분석을 적용 한다면 보다 다각도의 경제적 파급 효과를 도출할 수 있을 것이다
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-05-02 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Credit Card Academic Society | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0 | 0 | 0 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0 | 0 | 0 | 0 |
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