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본 연구는 우리나라 지역건설투자와 지역경제성장 간의 인과관계를 살펴보기 위해 1995년부터 2015년까지 16개 광역시·도의 패널데이터를 사용하여 지역별 이질성을 고려한 패널분석을 실시한다. 특히 지역건설투자와 지역경제성장 간에 인과관계가 존재한다면 건설투자를 구성하는 주택투자, 비주택투자, 토목투자 중 어떤 투자가 경제성장과 인과 관계가 있는지 네 변수를 포함한 패널 VAR 모형을 이용하여 분석한다. 먼저 시스템 GMM 추정량을 기반으로 패널 그랜저 인과관계 검정을 시행하였다. 분석 결과, 지역건설투자는 지역경제성장에 선행하며 원인변수로 작용한 것으로 나타났으며, 특히 지역건설투자 중 지역주택투자가 경제성장에 긍정적 요인으로 영향을 미친 것으로 확인되었다. 이는 경기활성화를 위한 주택투자 정책의 중요성에 시사점을 둘 수 있다. 뿐만 아니라 다양한 충격이 시스템 내에서 각 변수 증감에 어떠한 영향을 미치는지 알아 보기 위해 충격반응분석을 실시하였다. 그 결과, 지역건설투자, 특히 지역주택투자에 대한 충격은 단기적으로 지역경제성장을 양(+)의 영향으로 증가시키는 것으로 나타났다.

This study uses panel data of 16 metropolitan cities and provinces of Korea from 1995 to 2015 and analyzes panel VAR model considering regional heterogeneity to examine the causal relationship between regional construction (or, housing, non-housing, and civil engineering) investment and regional economic growth. First, panel granger causality test is performed based on system GMM estimator. As a result, regional construction investment in Korea is preceded by regional economic growth and acted as a causal variable. Especially, it is confirmed that housing investment among construction investment has a positive effect on economic growth. This implies the importance of the housing investment policy to stimulate the regional economy. In addition, impulse response function is used to investigate the effects of various shocks of each variable to other variables in the system. It is shown that the regional construction investment, especially regional housing investment, has a positive impact on regional economic growth in the short term.

본 연구는 4차산업혁명의 보편화와 확산에 따라 널리 활용되는 빅데이터 분석법 중 데이터 마이닝 머신기법으로 지방정부가 추진하는 여러 가지 경제정책들에 대해 진단과 평가를 시도한 것이다. 분석기법은 제법 알려져 있지만 아직 지역경제정책 분석에 대해 활용한 사례는 많지 않다. 분석을 함에 있어서 마이닝(mining) 기법이란 “특정정책”에 대해 빅데이터가 갖고 있는 숨겨진 패턴과 상관관계를 발견하는 것을 의미한다. 지방정부가 추진하는 개별 경제정책들은 트위터, 블로그, 뉴스 등 수많은 SNS 수단에 편승하여 회자되면서 거대한 빅데이터를 형성하게 되는데 제대로 분석하지 않고서는 SNS의 정확한 방향과 의도 및 내용을 가늠하기 어렵다. 이에, 데이터 마이닝 기법으로 주요 정책들에 대해 정책수요자들의 의사와 반응, 긍정과 부정 요인의 원인 등에 대한 제대로 된 진단과 평가가 필요하다. 수행하는 정책이 똑같다 할지라도 대상과 시점에 따라 다르고, 구성원과 집단에 따라 또한 달라진다. 빅데이터 분석은 그러한 흐름과 추세까지도 파악할 수 있는 장점을 갖는다. 본 연구는 경남지방정부가 추진한 15개의 주요 시책들에 대해 분석 대상기간 1년 한도 내에서 SNS를 통해 회자되는 장단점과 의사와 반응 및 추세와 방향을 분석하면서 동시에, 자치분권시대를 맞아 지역정책을 선도하는 정책리더의 중요성까지도 함께 분석하였다.

This paper tries to analyze the diagnose and appraisal of regional economic policies using Data Mining Machine Method, so-called one of the Big Data Analysis Methods which is popularly utilized through the 4th Industrial Evolution era. Those analytic methods are currently generalized in academic area, but are not much in practical use for analyses to regional economic policies. Mining technique in big data analysis means the discovery of the hidden pattern and correlation connoting the big data for the representative policy. Each of the economic policies and businesses started by local government produces numerous big data group according to the SNS like twitter, blog, newspapers and broadcasting. It is impossible to notify and judge the true intents and responses of SNS users without objective analysis and evaluation of such big data. Data mining machine technology could release the clues of response, intention and opinion from the civil of the local governing area, and also the flow, trend and direction of each policy. This study also analyzed the SNS users’ response, reaction, advantages and disadvantages for each of fifteen local economic policies in Gyeongsangnamdo province for the recent one year period. In addition, an analysis of the SNS users’ response with regarding to the regional policy leader’s role and responsibility about his accomplished regional economic policies would provide some evidence on the result of data mining analysis, especially because of its importance under forthcoming the autonomy and decentralization period.

본 연구는 호남권역의 자치구별 노동생산성 격차의 국지적 공간분포 및 원인을 분석 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 본 연구는 Esteban(2000)이 사용한 변이할당 (shift-share)방법과 지리적 가중회귀(Geographically weighted regression model)를 사용 하였다. 분석결과를 요약하면, 노동생산성 격차의 공간적 분포는 여수와 광양 주위가 High-High(HH)의 군집 패턴이 확인되었다. 그러나 그 외 지역은 국지적 군집 패턴이 대다수 나타내지 않는 것으로 나타났다. 그리고 지리적 가중회귀 분석결과, 지역별 노동 생산성 격차는 생산성 차이가 주요한 원인이라고 분석되었다. 마지막으로 각 지역별 노 동생산성 격차를 줄이기 위해서 지리적 가중회귀 분석에서 도출된 자치구별 회귀계수를 기준으로 산업구조 요인과 생산성차이 요인의 평균값을 통해 영역별 우선추진정책을 도출 하였다.

The purpose of this study is to analyze the local spatial distribution and causes of the labor productivity gaps of cities and counties in Honam region. For this purpose, this study employed a shift-share method and a geographically weighted regression model used by Esteban (2000). In summary, the spatial distribution of the labor productivity gaps is confirmed by the high-high (HH) cluster pattern around Yeosu and Gwangyang. However, in the cities and counties, the majority of local cluster patterns did not appear. As a result of the geographical weighted regression analysis, it was found that the productivity gap was the main cause of the regional labor productivity gaps. Finally, in order to reduce the labor productivity gap in each city or county, we derived the first priority promotion policy through the average of industrial structure factor and productivity differentials based on the autonomous differential regression coefficients derived from the geographically weighted regression analysis.

최근 지역 내 자영업자(소상공인)들의 경영환경 악화로 인해, 이들을 위한 정책적 지원에 관한 논의가 다양한 영역에서 활발히 이루어지고 있으며, 이 과정에서 정책 효율성 제고를 위한 생활밀접업종을 선정하여 체계적으로 자영업자들을 지원할 필요성이 대두되고 있다. 하지만 아직 학계에서나 실무 영역에서 이러한 생활밀접업종의 정의와 범위가 구체적으로 합의되어 있지 않을 뿐 아니라, 이의 선정방식에 관한 논의도 미흡한 수준에 머물러 있는 것이 사실이다. 현재 일부 공공기관에서 생활밀접업종의 범위를 정하고 이와 관련한 각 종 현황 통계 등을 공표하고는 있지만, 이러한 정보가 과연 자영업자들에게 어떠한 범위 에서 어떠한 경제적 혜택을 어떻게 지원하여야 하며 그 정책적 효율성은 어떻게 측정할 수 있는지 등에 관한 논의도 부족하다. 이에 본 연구는 지역 내 자영업자들의 생활밀접업종의 개념적 정의를 살펴, 먼저 서울시를 공간범위로 한 2018년형 생활밀접업종의 선정방식 등을 제안하였으며, 향후 이의 활용방안 및 정책적 시사점 등도 함께 모색해 보고자 하였다.

As part of the support policy for Micro Enterprises owners that make up the majority of domestic economic entities, it is desirable to select and support closely linked industries, but there is no clear definition of the definition and selection methodology for Life-Friendly Sector. Although some institutions have published statistical data on Life-Friendly Sector, research on policies to establish social safety nets for Micro Enterprises by definition and methodology of Life-Friendly Sector is insufficient. In this study, we propose a selection methodology based on the selection of Life-Friendly Sector for the analysis of our commercial boutique shopping centers operated by the Seoul Metropolitan Government, And policy data that can be used to help revitalize commercial entities, the survival stage of Micro Enterprises.

관광객의 욕구가 다양해짐에 따라 관광시장이 세분화되고 있다. 최근의 트렌드를 보면 볼거리 위주의 관광형태보다는 현장의 문화체험을 선호하며, SNS 등을 통해 체험정보를 널리 공유하려는 경향이 있다. 그 중에서도 음식은 지역의 문화를 경험할 수 있는 중요한 관광요소로 부각되었고, 그에 따라 음식관광의 규모도 커지고 있다. 특히 각 지자체에서는 음식관광축제를 비롯해서 음식관광을 각 지역의 핵심관광요소로 활용하고 있다. 하지만 아직 음식관광자원이 체계적으로 관리되지 않아 음식관광이 효율적으로 운영되지 못하고 있는 측면이 있다. 그래서 본 연구에서는 이렇게 확장하고 있는 음식관광시장의 자원관리 효율성을 높이고자 국내 실정에 맞도록 음식관광자원을 새롭게 분류하였으며, 관리의 효율성을 극대화하기 위해 음식관광수요자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 음식자원 중요도를 측정했다. 가장 중요도가 높은 자원으로 전통시장이 나타나는 등 의미 있는 결과들이 도출되었다. 본 연구의 결과물이 지방자치단체의 관광정책 수립과 각각의 음식 관광공급 주체들의 마케팅에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The tourism market is being subdivided by the diversification of the needs of tourists. Recent trends show that people prefer to experience culture on the ground rather than sightseeing-oriented types of tourism, and they tend to share their experiences through social networking sites. Among them, food has emerged as an important tourist item to experience local culture, and the scale of food tourism has been increasing. In particular, local governments are utilizing food tourism as a key tourism component in each region, including the Food Tourism Festival. However, because food and tourism resources are not managed systematically yet, food tourism is not managed efficiently. In order to improve the efficiency of resource management in the expanding food tourism market, we conducted a survey of food tourism customers and newly classified the food tourism resources according to the domestic situation. Second, we measured the importance of each food tourism resource in order to maximize the efficiency of management. As a result of the analysis, meaningful results were derived, such as the traditional market appearing as the most important resources. The results of this study are expected to be used as basic data for the establishment of tourism policies by local governments and marketing of each food and tourism supplier