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논문

지역투입산출모형 작성을 위한 자료혼합법(DHM) 연구: 산업별 고용탄력성 자료의 활용

Data Hybrid Methods for Regional InputOutput Modeling: An Application of Sectoral Employment Elasticities

최성관|권하나
한국경제학회 (The Korean Economic Association)|2020.03|경제학연구 (The Korean Journal of Economic Studies)|제68권 제1호|pp. 115-152|DOI 10.22841/kjes.2020.68.1.004

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지역투입산출모형자료혼합법regional input-output modeldata hybrid method고용탄력성employment elasticity
주제분류경제학

초록

본 연구는 산업별 고용탄력성 정보를 활용하여 생산지표와 고용지표 간의 괴리가발생하는 산업을 식별하고, 이러한 산업에 대해 우월한 자료(superior data)를 지역투입산출모형(RIO모형) 작성에 이용하는 자료혼합의 방법과 그 타당성을 실증적으로 검정하고자 하는 연구이다. 실증분석 결과, 고용탄력성이 산업별로 상이할 경우 고용지표만 이용하는 기존의 비조사법 RIO모형 추정은 산업별 생산성 격차를 반영하지 못함으로써 현실경제의 산업간 상호의존성을 왜곡할 수 있다는 것을 보여준다. 그리고 본 연구에서 제안하는 자료혼합법은 기초통계자료가 충분치않은 지역의 RIO모형 추정뿐만 아니라, 지역투입산출표 연장표 작성과 같은 RIO 모형의 시간적 확장문제와 지역선도산업 발굴문제 등에도 적절히 활용될 수 있음을 시사한다.

Abstract

The purpose of this study is to propose the data hybrid method (DHM) which combines superior data to construct regional input-output models (RIOM) and verify its validity through empirical analysis. From the empirical results, if employment elasticity is different by industry, the previous non-survey RIOM estimations using only employment data may distort the interdependence of industries in an economy. In addition, the DHM proposed in this study is suitable not only for estimating RIOM in areas where basic statistical data are insufficient, but also for the time extension problem of RIOM and the problem of discovering the regional key sectors.

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