한국 근대 아파트주택유형 확산과정에 관한 연구 : 1970년대 서울특별시를 중심으로

학위논문(석사)--서울大學校 大學院 :土木工學科 都市工學專攻,1997.Maste

경제성장에서의 지식자본의 역할: 산업별ㆍ국가 발전단계별 분석

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 농경제사회학부, 2017. 2. 정진화.지식자본의 축적을 통해 기업은 새로운 제품 및 서비스를 생산하여 새로운 수요를 창출하고, 국가는 새로운 경제구조를 확립하여 경제성장을 도모한다. 특히 지식자본의 역할은 최근 각 국의 경제성장에 중요한 요인으로 부각되고 있는데, 이는 IT기술의 발달과 4차 산업혁명으로 인한 융·복합 산업의 등장에 기인한다. 지식자본은 다양한 관점에서 정의될 수 있으나, 기존 연구에서 주로 사용되었던 것으로는 과학기술연구성과, R&D투자, 특허출원 등이 있다. 이러한 변수들은 지식자본의 특성과 밀접한 연관이 있는데, R&D투자는 지식자본창출에 있어 투입요소이며 과학기술연구성과와 특허출원은 지식자본축적의 결과이다. 즉 과학기술연구성과, R&D투자, 특허를 동시에 분석함으로써 지식자본의 각 단계를 총체적으로 파악할 수 있다. 이에 본 연구에서는 지식자본이라 함은 과학기술연구성과, R&D투자, 특허를 의미한다. 이러한 측면에서 기존연구는 다음과 같은 한계점을 갖는다. 첫째, 기존 연구는 지식자본개념과 별개로 각 변수를 단순히 경제성장 요인으로만 파악하고자 하였다. 예를 들어 R&D투자만을 경제성장 혹은 기업성과에 미치는 영향만을 파악하고자 하였다. 또한 지식자본축적은 비용구조를 개선하기 때문에 각 국가의 사회간접자본의 성격을 갖는다. 그러나 이를 반영하여 분석을 실시한 연구는 찾기 힘들다. 둘째, 국가수준 자료의 부족으로 인해 대다수의 연구가 지식자본의 역할을 기업성과에만 한정지었다. 그러나 2000년 이후 국제기구를 통해 국가수준에서도 지식자본자료가 축적되어 왔다. 따라서 국가수준의 지식자본 자료가 충분히 누적된 현재에, 경제성장에 대한 지식자본의 역할을 깊이 있게 논의할 필요가 있다. 이에 본 논문은 지식자본의 총체적 역할을 규명하기 위해 과학기술연구성과(논문), R&D지출액, 특허출원을 동일한 경제성장모형에서 독립변수로 설정하였다. 또한 지식자본을 각 국의 사회간접자본으로 정의하고자 하였다. 이를 위해 사회간접자본과 경제성장 간의 관계를 규명한 이론적 배경을 지식자본에 적용하였으며, 각 지식자본을 과거 3년 간 축적된 스톡변수로 설정하였다. 추가적으로 산업별과 국가 발전단계별로 지식자본의 역할을 분석하였다. 이를 위해 제조업, 서비스업, 농업으로 산업을 분류하였으며, 유엔개발계획(UNDP)의 인간개발지수(HDI)의 국가분류에 따라 선진국, 개발도상국, 저개발국으로 나누어 지식자본의 역할을 분석하였다. 이러한 분석을 수행하기 위하여 다양한 국제기구의 자료를 활용하여 전 세계 120개국을 대상으로 2000년부터 2014년까지의 패널자료를 구축하였다. 분석모형과 설명변수로는 Leamer(1983)의 한계범위분석(Extreme Bound Analysis: EBA)을 적용한 Levine and Renelt(2002)의 장기경제성장모형을 활용하였으나, 분석방법에 있어서는 평균경제성장률을 추정한 과거연구들을 따르지 않고 패널분석을 실시하였다. 패널분석의 결과는 Hausman 검정결과를 바탕으로 고정효과모형(fixed effect model) 및 임의효과모형(random effect model)으로 나타냈다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모든 지식자본스톡은 경제성장을 촉진하였다. 이는 지식자본이 각 국의 경제성장에 사회간접자본으로서의 역할을 수행하고 있다는 증거라고 할 수 있다. 둘째, 지식자본은 모든 산업부문의 성장을 촉진하는 역할도 수행하고 있다. 이는 지식자본이 특정산업에만 특화되어 경제성장을 이끄는 것이 아니라, 파급효과(spill-over effect)를 통해 모든 산업에 직접적 또는 간접적으로 영향을 미치고 있다는 것을 시사한다. 마지막으로 국가 발전단계별로 분석하더라도 지식자본의 축적은 모든 국가 발전단계에서 경제성장과 밀접한 연관성을 갖는다. 이러한 분석결과는 지식자본축적에 대한 각 국의 지식자본정책에 중요한 시사점을 제공한다. 분석결과에 따르면 지식자본에 대한 투자는 국가 경제성장에 매우 중요하다. 또한 지식자본은 산업 간 파급효과가 존재하며, 선진국과 개발도상국 그리고 저개발국 모두의 경제성장을 촉진한다. 따라서 개발도상국이나 저개발국의 경우 초기에 지식자본의 한계효과가 매우 크므로 지식자본에 대한 투자를 국가성장정책의 우선순위로 설정할 필요가 있다. 또한 선진국 역시 지식자본의 산업 간 파급효과를 고려하여 지식자본의 한계효과가 작더라도 지식자본의 축적을 충분히 수행할 필요가 있다.Through the accumulation of intellectual capital, enterprises produce new products and services to create new demand, and countries establishes new economic structures to promote economic growth. In particular, the role of intellectual capital has recently been highlighted as an important factor in economic growth. This is due to the development of information technology and the emergence of fusion and hybrid industries led by the fourth industrial revolution. Although intellectual capital can be defined in various ways, the variables that have been mainly used in previous studies include research in science and technology, R&D investment, and patents. These variables are closely related to the characteristics of intellectual capital. For instance, R&D investment is an input factor for intellectual capital accumulation, and research in science and technology, and patent applications are the result of intellectual capital accumulation. In other words, each stage of intellectual capital can be grasped as a whole by analyzing research in science and technology, R&D investments, and patents simultaneously. In this paper, the intellectual capital is defined as research in science and technology, R & D investments, and patents. In this respect, existing studies have the following limitations. First, previous studies addressed each variable as factors of economic growth separately, which is inconsistent with the intellectual capital theory. In other words, previous studies sought to identify the effect of a single variable such as R&D investment on economic growth or firm performance. In addition, since it improves cost structure of the country, intellectual capital accumulation can also be characterized as a social overhead capital. However, previous studies failed to perform analysis in this perspective. Second, due to the lack of national level data, the majority of studies limited the role of intellectual capital to the effects on firm performance. However, international organizations have been providing accumulated intellectual capital data at national-level since 2000. Thus, unlike in the past, as there are sufficiently accumulated national-level intellectual capital data at this point, it is necessary to discuss the role of intellectual capital in economic growth in more depth. In order to clarify the holistic role of intellectual capital, in the current study, independent variables included research(paper) in science and technology, R&D expenditures, and patent applications in the same economic growth model. This paper also defined the intellectual capital as a social overhead capital of each country. To this end, each intellectual capital was set as the stock variables accumulated over the past three years, and the theoretical background that is used to explain the relationship between social overhead capital and economic growth was applied in this study. In addition, the current study analyzed the role of the intellectual capital by industry and country. To this end, the industries were classified as manufacturing, service, and agriculture, and the countries were classified into developed, developing, and low-developed countries according to UNDP 's national classification of human development index (HDI). For the analysis, panel data from 2000 to 2014 were constructed for 120 countries using databases from various international organizations. The model and explanatory variables were based on the long-run economic growth model of Levine and Renelt (2002), which is based on Leamer's (1983) Extreme Bound Analysis (EBA). However, the paper conducted panel analysis, which is different from previous studies. The results of the panel analysis are presented as fixed effect model and random effect model based on Hausman test results. The results of the study can be summarized as follows. First, every intellectual capital stock promoted economic growth. This implies that the intellectual capital plays a role as social overhead capital in the economic growth of each country. Second, the intellectual capital also plays a role in promoting growth in all industrial sectors. This suggests that the intellectual capital is not concentrated only on specific industries but directly or indirectly affects all industries through spill-over effects. Finally, even if analyzed by different country, accumulation of the intellectual capital is closely related to economic growth in all countries. These results provide important policy implications for the accumulation of the intellectual capital. According to the analysis, investment in intellectual capital is crucial for national economic growth, and it promotes economic growth in both developed and developing countries as well as low-developed countries. In addition, as there is a spill-over effect, it initiates an inter-industry ripple effect. Thus, in the cases of developing countries and the low-developed countries, it is crucial to set the investment of intellectual capital as a priority of the national growth policy since the marginal effect of intellectual capital is very high in the early development stage. As for developed countries, it is still necessary to accumulate enough intellectual capital considering the inter-industry ripple effect, even if the marginal effect of intellectual capital is minimal.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구 배경 및 필요성 1 제 2 절 연구의 목적 및 방법 3 제 3 절 선행연구 검토 6 제 4 절 논문의 구성 10 제 2 장 경제발전 및 지식자본 현황 11 제 1 절 국가 및 산업별 발전 현황 11 제 2 절 지식자본 현황 17 제 3 장 지식자본과 경제성장 20 제 1 절 지식자본 역할에 대한 이론적 논의 20 제 2 절 지식자본 역할에 대한 실증적 논의 25 제 4 장 분석모형과 분석자료 27 제 1 절 분석모형 27 제 2 절 분석자료 및 기초통계 30 제 5 장 분석결과 34 제 1 절 경제성장 분석결과 34 제 2 절 산업별 분석결과 36 제 3 절 국가 발전단계별 분석결과 42 제 6 장 연구요약 및 결론 47 참고문헌 50 Abstract 54Maste

Technological Innovation, Economic Performance, and Employment

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 농업생명과학대학 농경제사회학부(농경제학전공), 2022. 8. 정진화.Technological innovation is one of the major strategies adopted in most industries because of its benefits in boosting economic performance. The effects of technological innovation on economic performance and labor have been receiving much attention in the manufacturing sector. However, the most recent cutting-edge digital transformation technologies, such as smart farming, drone-based farming, and unmanned tractors, have been receiving less attention in the agricultural sector despite its magnificent impact on agricultural productivity. This paper analyzed the effects of technological innovation on economic performance and employment in both manufacturing and agricultural industries. In Chapter 3, since technological innovation is considered an endogenous variable determined by capital accumulation and labor inputs, this paper considered its endogenous characteristics by analyzing two-way causal relationships among firms technology innovation (stock of patent applications), corporate performance (sales per worker), and employment (number of workers, proportion of high-skilled workers). To this end, a three-stage least squares (3SLS) method was employed to estimate the system of equations in which the three dependent variables affected each other with a two-year time lag using firm-level panel data for Korean manufacturers with 100 or more workers over the period between 2005 and 2017. Exogenous variables, including firms managerial and other characteristics, were used in the model. Identification variables for the three equations were firms R&D intensity, investment in workers training, and labor cost per worker (or operation of firms own R&D center), respectively. The empirical results revealed that firms patent stock increased sales per worker, number of workers, and proportion of high-skilled workers and that the causal relationships in the opposite direction were also significant. This can imply that firms technological innovation is critical to employment growth and quality improvement as well as sustainable corporate growth. In Chapter 4, the paper focused on technological innovation in the agricultural sector and estimated the causal relationships between technological innovation (agricultural patent applications), labor productivity, and the number of agricultural workers using time-series analysis. A vector autoregression (VAR) model with a five-year time lag was applied to each time-series variable for the period of 1963-2018. Drawing on Lo and Zivot (2001), a two-threshold VAR model was also estimated employing two endogenous variables: the number of agricultural patent applications and agricultural workers. The VAR(5) model revealed that there was a substitute relationship between the applications of agricultural patent and number of agricultural workers over the entire period (1963-2018). The two-threshold VAR model, however, showed that this substitution effect has been less strong and even switched to a complementary relationship over three different regimes (1963-1989, 1990-2008, 2009-2018). Given that the two different years separating the three regimes were followed by the years when structural breaks of agricultural patents happened (i.e., 1986, 2008), the weakening of labor substitution effect might be caused by the changes in the characteristics of agricultural technological innovation. This may suggest the importance of education and training systems that enable farmers to follow-up with the latest technologies and the technologies to further expand its applicability to agriculture. In Chapter 5, I analyzed the effects of farms adoption of association rules (i.e., crop portfolio strategies) on their economic performance (crop sales) for the period of 2000-2020. Two approaches were employed in this analysis. First, I derived association rules related to farms crop choices using the Market Basket Analysis (MBA) with Census of Agriculture, Forestry and Fisheries dataset. Second, I estimated the effects of the farms adoption of the association rules on their crop sales using the Tobit model and the two-stage model in which the endogeneity problem of the adoption of association rules was controlled. In this step, I used explanatory variables including the farms adoption of the association rules, farm-specific characteristics, production characteristics, labor input, and other variables representing neighborhood effects. The main results of the analysis are as follows. First, the MBA analysis suggested that the number of association rules decreased over the two decades, while lift indices of the association rules increased, implying that crop portfolio strategies have become simpler and more reliable. Second, the Tobit model indicated that the adoption of association rules had positive effects on the farms crop sales for the years 2010-2020, but negative effects for the years 2000-2005. Third, the two-stage model, however, showed that the adoption of the association rules increased the farms crop sales significantly for the entire period 2000-2020. Moreover, the farmers education levels and the degree of information and communication technology (ICT) utilization for their farm activities were positively related to the probability of adopting the association rules. Therefore, the farmers entrepreneurship related to their crop portfolio strategies might be essential to enhancing their economic performance. From the abovementioned results, technological innovation, that could increase the economic performance of the two industries, has been the crucial determinant for sustainable economic growth in Korea over the past few decades. This may support the importance of enhancing farmers managerial ability that enables them to absorb agricultural information and/or new agricultural technologies, thereby increasing farm performance. Despite concerns about its labor substitution effects, this paper showed that the expansion of technological innovation led to employment growth in the Korean manufacturing sector. However, given the skill-biased characteristics of technological innovation, policy efforts would be required to respond to the possibilities of wage polarization and the unemployment of low-skilled workers. In terms of the agricultural sector, the degree of labor substitution tends to be larger than that in manufacturing because of its labor-intensive characteristics, implying that policy makers should take actions to deal with the decrease in agricultural workers by preventing rural out-migration and inducing rural in-migration. Additionally, increasing the supply of skilled agricultural workers for enhancing the complementary relationship between technological innovation and agricultural labor may be necessary.경제성과 증대와 관련되는 기술혁신은 대부분 산업에서 채택되는 전략임에도 불구하고, 기술혁신의 경제적 영향은 주로 제조업에서 분석되어 왔다. 그러나 최근 스마트팜, 드론농법, 무인트랙터 등 미래 농업기술의 등장은 농업 기술혁신의 중요성을 보여주고 있다. 이러한 배경에서 본 논문은 제조업과 농업을 대상으로 경영성과 및 고용변화에 대한 기술혁신의 영향을 분석하였다. 기술혁신은 자본축적과 노동투입에 의해 결정되는 내생변수이다. 이러한 기술혁신의 내생적 특성을 고려하여 첫 번째 연구는 제조업체의 기술혁신(특허출원), 경영성과(근로자 1인당 매출액), 고용변화(근로자 수, 숙련근로자 비중)의 상호 연관관계를 분석하였다. 실증분석에는 각 종속변수의 시차변수가 다른 종속변수의 독립변수로 포함된 구조방정식 체계를 설정하고, 해당 방정식 체계를 3단계 최소자승추정법(3SLS)으로 추정하였다. 분석자료는 2005년∼2017년의 인적자본기업패널(HCCP)이다. 분석결과에 의하면 기술혁신과 경영성과는 상호 보완관계에 있는 것으로 나타났다. 고용 측면에서 볼 때 기술혁신은 전체 근로자 수와 숙련근로자 비중을 높였다. 즉, 기술혁신은 숙련편향적 특성을 가지면서 고용규모를 확대한다. 반대로 근로자 수 및 숙련근로자 비중의 증가도 기술혁신을 촉진하는 것으로 분석되었다. 분석결과를 산업 기술수준별로 보면, 기술혁신이 경영성과에 미치는 영향은 기술집약산업과 일반산업 모두에서 유효했으며, 기술혁신과 고용의 관계는 산업 기술수준에 상관없이 동일했다. 따라서 기업의 지속적인 성장을 위해서는 산업 기술수준에 관계없이 기술혁신과 경영성과의 선순환 구조를 강화하는 전략이 필요하다. 또한 인적자원투자의 조절효과를 강화함으로써 기술혁신을 유도할 필요가 있다. 단, 기술혁신의 숙련편향성으로 인한 고용양극화는 별도의 대응이 필요하다. 두 번째 연구는 농업에서 기술혁신(농업특허 출원), 노동생산성, 농업취업자의 관계를 분석하였다. 분석기간은 1963년∼2018년이며, 5년 시차를 갖는 벡터자기회귀모형(VAR)을 적용하였다. 또한 기술혁신의 구조변화를 고려하여 두 임계치를 갖는 자기회귀모형(threshold VAR)으로 농업특허와 농업취업자의 관계를 추정하였다. VAR추정결과에 의하면, 기술혁신은 노동생산성을 높이는 동시에 농업취업자를 대체해 온 것으로 나타났다. 농업 기술별로 볼 때, 쇄토 등 토지기술은 농업취업자를 대체하였고 신품종기술은 반대로 농업취업자를 증가시켰다. Threshold VAR 추정결과는 전체 분석기간을 세 개의 기간으로 구분하였다. 제 1기간(1963년∼1989년)에서의 농업특허는 농업취업자를 대체하는 경향을 보였다. 그러나 제 2기간(1990년∼2008년)에는 농업특허가 농업취업자에 미치는 영향이 유의하지 않았으며, 제 3기간(2009년∼2018년)에는 농업특허가 오히려 농업취업자를 증가시켰다. 특히 해당 기간 구분의 경우 농업특허의 구조단절(1986년, 2008년) 시점 이후 발생한 것으로 분석되었다. 따라서 노동에 대한 농업 기술혁신의 영향은 기술혁신의 특성변화에 의존하는 것으로 판단된다. 세 번째 연구에서는 농가 기업가정신이 영농성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이 때 농가의 작물선택 전략을 농가 기업가정신 발현의 결과로 보았다. 분석기간은 2000년∼2020년이며, ｢농업총조사｣ 작물자료에 장바구니분석(MBA)을 적용하여 작물 연관규칙(작물선택 전략)을 도출하였다. 다음으로 농가 연관규칙 채택의 경제적 영향을 토빗모형과 2단계 모형으로 분석하였다. 두 경제모형에서 종속변수는 재배면적 1ha당 판매금액이며, 독립변수는 연관규칙 채택, 경영주특성, 생산특성, 인력투입, 이웃효과 변수 등을 사용하였다. MBA분석에 의하면, 최근으로 올수록 연관규칙 수는 감소하나 향상도 지표는 높아지는 것으로 나타나 농가 작물선택이 점차 체계화되고 있는 것으로 보인다. 토빗모형 추정결과, 연관규칙 채택은 2000년과 2005년에 농가 판매금액에 음(-)의 영향을 미쳤으나, 2010년 이후 양(+)으로 전환되었다. 다만 2단계 모형에서 연관규칙 채택의 내생성을 통제할 경우 모든 연도에서 연관규칙 채택은 판매금액을 높였다. 또한 연관규칙 채택확률은 경영주 교육수준, ICT활용, 이웃효과에 의해 증가하였다. 따라서 작물선택 전략은 기업가정신의 매개변수로서 영농성과에 기여한다. 따라서 농업 기술혁신의 파급효과는 농가 기업가정신이 확보될 때 극대화될 것으로 예상된다. 기술혁신은 제조업에서 그 중요성이 큰 것이 사실이나, 최근 4차 산업혁명 기술은 오히려 농업에 선제적으로 적용되는 모습을 보인다. 따라서 제조업과 농업 모두에서 기술혁신 전략은 우리나라의 경제성장에 중요하게 작용할 것으로 보인다. 제조업에서 기술혁신은 그간 우려와 달리 고용의 전반적인 확대로 이어졌다. 그러나 기술혁신의 숙련편향적 특성은 숙련근로자에게 유리하게 작용할 것으로 보이므로, 저숙련근로자의 임금감소나 실업 등에 대응하는 노력이 요구된다. 기술혁신의 노동대체성은 노동집약적 산업인 농업에서 클 수 있다. 따라서 농가 이탈방지 및 신규 농가 유입에 정책 지원을 강화하여 농업인력 감소에 대응할 필요가 있다. 농업노동의 숙련도를 높여 최신 기술혁신과 농업노동의 보완성을 지속시키는 것도 중요하다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구배경 1 제 2 절 연구의 목적 및 필요성 3 제 3 절 연구의 내용 및 구성 4 제 2 장 우리나라의 기술혁신 현황 6 제 1 절 기술혁신 투입 및 성과 6 제 2 절 산업별 기술혁신 특성 9 제 3 절 특허출원, 부가가치, 취업자의 상관성 14 제 3 장 기술혁신, 기업성과, 고용의 연관관계 17 제 1 절 서 론 17 제 2 절 선행연구 18 제 3 절 분석방법 및 분석자료 25 제 4 절 분석결과 33 제 5 절 소 결 40 제 4 장 기술혁신, 농업생산성, 농업노동의 연관관계 42 제 1 절 서 론 42 제 2 절 선행연구 43 제 3 절 분석방법 및 분석자료 46 제 4 절 VAR모형 추정결과 54 제 5 절 Threshold VAR모형 추정결과 65 제 6 절 소 결 69 제 5 장 작물선택 전략과 영농성과 71 제 1 절 서 론 71 제 2 절 선행연구 73 제 3 절 분석방법 및 분석자료 77 제 4 절 연관규칙 도출결과 91 제 5 절 실증모형 추정결과 99 제 6 절 소 결 106 제 6 장 결 론 108 참고문헌 111 부 록 123 Abstract 136박