금융위기 이후 설비투자의 변화와 특징

이항용 ( Hangyong Lee )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제13권 제1호, 105~136페이지(총32페이지)

본 연구는 글로벌 금융위기 이후 우리나라 설비투자에 나타난 변화를 횡단면적인 측면과 시계열적인 측면에서 살펴보았다. 첫째, 설비투자율이 기계류투자를 중심으로 하락추세가 지속되면서 2010년 이후의 기계류투자율은 일본에 비해 높지 않은 수준에 머무르고 있다. 둘째, 설비투자를 산업별로 살펴보면 전기전자 제조업 등 일부업종에 설비투자의 편중현상이 존재하는 것으로 나타났다. 횡단면 회귀분석 결과에 따르면 산업별 생산과 함께 가격변수도 설비투자에 유의한 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 셋째, 시계열자료에 나타난 설비투자의 동조성 추정결과를 보면 글로벌 금융위기 이후 설비투자가 GDP 및 지출별 GDP 구성요소와 장기적 동조성이 약화되고 있음을 발견하였다.

TAG 설비투자, 투자율, 동조성, facility investment, investment rate, co-movement

행복지수를 활용한 한국인의 행복 연구

박명호 ( Myungho Park ) , 박찬열 ( Chanyul Park )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제12권 제4호, 1~25페이지(총25페이지)

본고에서는 한국인의 행복 수준에 긍정적, 부정적 영향을 미치는 요인을 감안해 새로운 지표 체계를 만들었다. 이런 지표체계를 활용해 한국인의 행복 수준을 OECD 31개 회원국과 1990년에서 2017년 기간을 비교 분석하였다. 분석 결과 한국인의 행복 수준은 OECD 국가들과 비교하여 하위권에 속하는 것으로 나타났다. 한편, 한국인의 행복 결정 요인의 특성을 파악하기 위해 한국과 유사한 국가군을 선정하여 한국과 이들 국가를 대상으로 패널회귀분석을 시도하였다. 분석결과 OECD 회원국 전체를 대상으로 한 분석과 한국 유사 특성 국가들을 대상으로 한 분석에서 모두 행복의 긍정적 요인 개선은 행복수준을 높이는 영향이 있는 것으로 나타났다. 반면, 부정적 요인 개선은 한국 유사 특성 국가들에서만 행복수준을 높이는 영향이 있는것으로 파악되었다. 결과...

TAG 한국인, 행복, 지수, 긍정요인, 부정요인, OECD, Korean, happiness, indicator, positive factor, negative factor

자영업부문과 한국경제의 기능적 소득분배

박정수 ( Jungsoo Park )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제12권 제4호, 27~68페이지(총42페이지)

본 연구는 우리나라 자영업부문의 현황과 추이를 살펴보고 자영업 부문비중의 변화가 한국경제의 기능적 소득분배와 관련된 이슈들에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 첫째, 자영업비중은 지속적으로 감소하고 있으나 피고용인을 포함한 자영업부문 종사자는 취업자의 40.8%에 달하는 등 큰 비중을 차지하는 것으로 추정되었다. 둘째, 국민계정자료를 기초로 임금근로자의 노동생산성과 임금을 비교할 때 이강국(2019)의 추정식에 누락된 자영업관련 요소를 적절히 반영하여 계산하면 이강국(2019)의 결과와는 반대로 1975-2017년 기간에서 임금증가율이 노동생산성 증가율을 상회하고 2000-2017년 기간에서는 두 변수의 증가율 간 유의미한 괴리는 없는 것으로 나타났다. 셋째, 국민계정의 제도부문별 부가가치 구조를 적절히 감안하여 새로이 제시한 대안적 조정노동소득분배율은...

TAG 자영업, 노동소득분배율, 노동생산성, 임금, 가계소득, self-employment, labor income share, labor productivity, wage, household income

2019년 비정규직 변동의 원인 분석: 2019년 급증한 비정규직 87만명은 어디서 왔는가?

유경준 ( Gyeongjoon Yoo )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제12권 제4호, 69~96페이지(총28페이지)

정부는 2019년 87만명 비정규직 급증에 대하여 1) 비정규직 통계조사 방식의 오류와 2) 그에 따라 지난 17년 동안 시행한 비정규직 통계조사의 시계열 단절이라는 입장을 유지하고 있다. 본고는 1) 2019년 8월 고용현황 분석과 2) 비정규직 통계 분석을 통해 정부 입장의 문제점을 지적하고, 이러한 정부 입장은 한국경제의 현실과 기간제/비기간제와 비정규직 /정규직 통계 정의의 차이를 간과한 잘못된 것임을 논증하고 있다. 본 연구의 분석에 따르면, 2019년에 증가한 비정규직의 대부분은, 기존 정규직 일자리의 상실과 더불어 주로 재정지원 노인일자리와 단시간 일자리에서 고용이 증가하였기에 발생한 것이다. 따라서 근로형태별 부가조사를 통한 정규직과 비정규직의 시계열 비교도 단절된 것이 아니라는 점도 논증하고 있다. 한편, 2002년 노사...

TAG 기간제/비기간제, 비정규직/정규직, 시계열 단절, temporary workers/non-temporary workers, non-regular workers/regular workers, time series break

경기변동 및 기업의 현금흐름이 지식재산 활동에 미치는 영향: 국내 바이오제약 산업을 중심으로

오준병 ( Junbyoung Oh ) , 이선영 ( Sunyoung Lee )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제12권 제4호, 97~123페이지(총27페이지)

본 연구는 국내 바이오 제약회사의 특허 및 재무데이터를 결합하여 거시적인 경기 변동과 기업의 현금흐름이 기업의 연구개발 및 특허 활동에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한다. 기업의 현금흐름을 반영하는 변수로 기업의 부채비율을 이용하며, 이를 장·단기 부채비율로 구분하여 각 부채비율이 기업의 지식재산활동에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다. 실증분석 결과, 기업들은 경기침체기에 특허출원건수를 증가시키는 것으로 나타나, 기회비용효과(opportunistic cost effect)에 따른 가설을 지지하고, 연구개발투자가 경기역행적(counter-cyclical)인 특징을 지니고 있는 것으로 나타났다. 그러나 개별 기업의 부채비율 증가는 전반적으로 지식재산 활동에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 기업의 부채 중 단기(유동) 부채비율의 증가는...

TAG 제약회사, 특허출원, 기업규모, 부채비율, R&D, 경기변동, business cycle, pharmaceutical industry, patent, debt ratio

한국 특허 데이터 프로젝트: 내용과 방법

이지홍 ( Jihong Lee ) , 임현경 ( Hyunkyeong Lim ) , 김상동 ( Sangdong Kim ) , 송근상 ( Keunsang Song ) , 정재유 ( Jae Yu Jung )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2020] 제12권 제4호, 125~181페이지(총57페이지)

본 논문은 “한국 특허 데이터 프로젝트(Korea Patent Data Project, KoPDP)”의 내용과 방법에 대해 소개한다. KoPDP는 1948-2016년 동안 한국 특허청에 출원된 모든 (실용)특허와 1976-2016년 사이 한국에 위치한 출원인 및 발명자가 미국 특허청에 출원·등록한 모든 특허에 대한 자료를 수집하고, 출원인-기업명 매칭(matching)을 통해 각종 기업 관련 정보를 제공하는 DataGuide 5.0과 연결하였다. 그 결과 14,803개의 상장 및 비상장 한국 기업의 재무 및 금융 정보를 비롯하여 해당 기업이 한국과 미국에서 출원·등록한 특허 정보에 대한 포괄적인 데이터베이스를 구축하였다. 한국 특허의 경우 전체 표본 특허의 45% 이상이, 미국 특허의 경우 제1 출원인이 한...

TAG 특허 자료, 기업 자료, 혁신, patent data, firm data, innovation

AI와 고용, 경제성장, 불평등: 최근 문헌 개관과 정책 함의

김영식 ( Young Sik Kim )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2019] 제12권 제3호, 1~34페이지(총34페이지)

인공지능이 거시경제의 고용, 경제성장 및 불평등에 미친 영향을 분석한 최근 문헌의 주요 내용과 정책 시사점은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 기술 도입에 따른 자동화 업무의 확대는 노동수요를 감소시키는 대체효과를 가져오지만 새로운 업무의 창출은 생산성효과를 강화하는 재고용 효과를 통해 노동수요와 임금수준 및 노동소득 분배율의 증가를 가져올 수 있다. 둘째, 더 많은 부문이 자동화됨에 따라 자동화 부문에서 생산된 재화의 비중과 자본소득분배율이 증가한다. 그러나 생산이 증가한 자동화된 상품의 가격이 하락하고 보몰(W. Baumol)의 비용효과(cost disease)에 의해 자동화부문의 GDP 점유율도 하락한다. 장기적으로 매년 비자동화 부문들 가운데 일정 부분이 자동화 되면서 경제가 완전 자동화에 점근적으로 수렴하면, 노동부가적 기술수준과 1인당 GDP가 일정률...

TAG 인공지능, 고용, 경제성장, 불평등, 재분배 정책, artificial intelligence, employment, economic growth, inequality, redistribution

인공지능과 시장경쟁: 데이터에 대한 규율을 중심으로

임용 ( Yong Lim ) , 정해빈 ( Hae Bin Jeong ) , 고학수 ( Haksoo Ko )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2019] 제12권 제3호, 35~58페이지(총24페이지)

최근 들어 커다란 기술적 발전을 보이고 있는 인공지능, 특히 머신러닝 인공지능 기술은, 유용한 훈련용 데이터의 존재를 전제로 한다는 중요한 특징을 지니고 있다. 유용한 데이터가 존재하는지 그리고 이를 이용할 수 있는지 여부에 따라, 기술의 발전은 물론 시장경쟁의 구도가 크게 달라질 수 있다. 따라서 인공지능과 관련된 시장경쟁의 양태는 기술의 발전으로부터 영향을 받는 문제일 뿐만 아니라, 개인정보 및 데이터에 관한 규율과도 매우 밀접한 관련이 있다. 또한 데이터 및 이를 기반으로 하여 개발된 인공지능은 차별이나 공정성 등과 관련된 새로운 사회적 과제를 제기하기도 한다. 인공지능과 관련된 맥락에서 새로이 제기될 수 있는 차별이나 공정성이슈 또한 데이터와 관련이 매우 높은 것이다. 인공지능 기술이 시장경쟁을 포함하여 사회 및 경제에 어떤 구체적인 영향을 미칠...

TAG 인공지능, 데이터, data, 알고리듬적 차별, 공정성, artificial intelligence, data, algorithmic discrimination, fairness

인공지능과 노동의 미래: 우려와 이론과 사실

허재준 ( Jai-joon Hur )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2019] 제12권 제3호, 59~92페이지(총34페이지)

본고는 인공지능기술진보가 일자리를 줄이는가? 아니라면 우려의 근저는 무엇인가? 일어나고 있는 갈등의 요체는 무엇이고 경제의 적응력을 높이기 위해서는 무엇이 필요한가? 라는 문제 의식아래 노동의 미래를 개관해 본다. 기술이 기존 업무를 대체함에 따라 경제 전체적으로 일자리가 줄어들고 있다는 증거는 찾기 어렵다. 인공지능기술로 인한 노동시장 변화 전망은 세대를 넘어서는 장기적 관점에서 파악할 필요가 있다. 현재 진행되고 있는 사회적 갈등은 기존에 확립된 규제와 미래에 확립되어야 할 규제를 둘러싼 갈등이 그 요체라고 판단된다. 인공지능기술이 보여준 새로운 산업잠재력만큼이나 갈등을 최소화하면서 인공지능시대에 필요한 교육제도, 노동규범, 조세규범, 사회보장제도로 이행하는 일은 인류의 숙제로 남아 있다.

TAG 인공지능, 일의 미래, 기술적 실업, AI, future of work, technological unemployment

인공지능과 금융투자 전략

강형구 ( Hyoung-goo Kang ) , 배경훈 ( Kyounghun Bae ) , 구본하 ( Bonha Koo )  한국경제학회, 한국경제포럼 [2019] 제12권 제3호, 93~110페이지(총18페이지)

인공지능을 통해 금융투자 경쟁력을 높일 수 있다. 복잡한 정보를 신속하게 처리해야하는 초단기투자에서 인간은 인공지능의 상대가 되지 않는다. 학술적인 성과와최신 금융상품 출시 정보 등을 지속적으로 업데이트하면 중장기투자에도 공헌할 수있다. 중장기투자에서 다수의 개인투자자들은 행동경제학적 오류를 범하지만, 인공지능은 규칙에 근거한 의사결정으로 행동경제학적 오류를 진단/극복할 수 있기 때문이다. 위험관리 측면에서도 마찬가지이다. 비정형빅데이터를 이용한 선행적인 위험관리를 통해 금융투자 가치를 창출할 수 있다. 그러나 국내 금융기관들를 살펴보면 로보어드바이저 등 대부분 전술적자산운용 또는 단기투자에 한정되어 있다. 이러한 분야는 인공지능이 가장 남용되는 분야 중 하나다. 시장이상현상, 멀티팩터 모형 등 재무금융이론에 대한 깊은 이해가 없는 인공지능 기반 투자는 성공을 거...

TAG 인공지능, 금융투자, 투자의사결정, artificial intelligence, financial investment, investment decision-making

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