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본 연구의 목적은 부산경제의 잠재력과 기회 요인을 파악하고, 2009년 부산 문현지역 이 해양·파생 특화금융중심지 지정 이후 국내외 환경변화의 주요 내용을 분석한 후 부산 금융중심지의 새로운 육성전략을 제시하는 것이다. 부산경제의 잠재력과 기회 요인으로 초광역경제권 구축의 거점지역, 북항재개발과 2030 세계박람회의 유치가능성 그리고 부 산소재 금융공기업 등으로 파악되며, 환경변화의 특징은 금융의 디지털화 및 지구온난화 로 인한 탄소 중립과 ESG의 급격한 확산으로 인식되고 있다. 따라서 제안되는 주요한 전략은 다음과 같다. 첫째, 부산은 이미 블록체인 특구지정으로 얻은 실험적인 결과와 고 부가가치 서비스 산업의 육성을 위하여 디지털-서비스 산업 금융중심지로 육성하기 위한 명시적인 추진전략을 제시하여야 할 것이다. 두 번째는 지구온난화와 탄소 중립 그리고 에너지 대전환 등을 포괄하는 ESG 기반 하이테크 융합 금융중심지로 육성될 수 있도록 중장기적이고 체계적인 전략이 수립되어야 할 것이다. 세 번째는 부산지역의 기회 요인과 비교우위 요소인 부산지역 소재 금융공기업의 적극적인 참여와 부산항을 비롯한 항만부 대시설을 활용할 수 있는 지역특화 금융중심지 육성을 위한 추진전략이 요구되고 있다.

The purpose of this paper is to identify the potentials of Busan economy and possible opportunities, and provide policy suggestions for boosting Busan Financial Center designated by the central government focused on marine and derivatives in 2009. In addition, we analyze recent environmental changes surrounding the financial center globally and domestically since 2009. There may be two trends: One is digitalization in financial markets and the other the carbon-neutrality in 2050-60. The suggested policy agendas are as follows: Firstly, decisive and effective action plans should be prepared to promote digital-financial center based on the experiments of block-chain technology and industrial structure of Busan. Secondly, ESG-oriented financial center is pursued through long-term perspectives based on the weak high-tech industry in Busan. Thirdly, Busan’s advantages such as the cluster of public financial institutions, and Busan port and its facilities should be utilized.

본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택가격에 대한 금리의 시간가변적인 영향을 분석하였다. TVP-VAR 모형을 이용하여 분석한 결과 전체적으로 서울의 주택시장 은 강남지역이 강북지역보다 금리충격에 보다 탄력적인 반응을 하는 것으로 분석되었으며, 특히 2010년 이후 서울 주택시장은 강남지역이 강북지역보다 금리충격에 주택가격 변동반 응이 커진 것으로 분석되었다. 이와 같이 금리충격에 따라 주택가격의 변동영향은 지속적으 로 확대되어 2020년 코로나19 발생 시기 분석 전체 기간 중 가장 그 영향력이 컸던 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석결과는 과거에 비해 금리충격이 주택시장에 미치는 영향력이 확 대된 상황에서 금리충격에 따라 주택시장의 과도한 변동이 발생하지 않도록 제도적 보완장 치 마련이 필요함을 시사한다.

This study analyzed the time-varying effect of interest rates on housing prices in Seoul, Gangnam, Seoul, and Gangbuk, Seoul. As a result of the analysis using the TVP-VAR model, the overall Seoul housing market was analyzed that the Gangnam region responded more resilient to interest rate shocks than the Gangbuk region. It was analyzed that the response to housing price fluctuations increased to the shock. As such, the impact of fluctuations in housing prices continued to expand due to the interest rate shock, and it was analyzed that the impact was the greatest during the entire period of the analysis of the time of the outbreak of COVID-19 in 2020. The analysis result of this study judges that in a situation where the impact of interest rate shocks on the housing market has expanded compared to the past, it is necessary to prepare institutional supplementary measures to prevent excessive fluctuations in the housing market due to interest rate shocks.

2020년 기준 한국의 합계출산율은 0.84 정도로 출산율은 감소하는 추세에 있다. 오늘날 자녀의 출산은 내 집마련의 어려움, 높은 사교육비 등으로 인한 부담감으로 작용하여 자 녀 출산은 의무가 아닌 선택 사항이 되고 있다. 본 연구는 출산 및 자녀의 수에 결정 요인 을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 세 가지 가설을 설정한다. 첫 번째 가설은 ‘소득 수준이 자녀의 출산 및 자녀의 수에 긍정적인 영향을 미친다’이고, 두 번째 가설은 ‘주택 가격이 자녀의 출산 및 자녀의 수에 긍정적인 영향을 미친다’이며 세 번째 가설은 ‘군 지역이 시 지역보다 출산 및 자녀의 수에 긍정적인 영향을 미친다’이다. 자녀 출산과 관련해서는 선형확률모형, 프로빗 모형, 로짓 모형을 활용한다. 또한 자녀 의 수와 관련해서는 순서화된 프로빗 모형과 순서화된 로짓 모형을 활용한다. 추정 결과, 자녀 출산과 관련해서는 가설 1과 가설 2가 채택되었고 자녀의 수와 관련해서는 모든 가 설이 채택되었다.

As of 2020, the total fertility rate in Korea is 0.84, which is on the decline. Today, childbirth is becoming an option, not an obligation, as it acts as a burden due to difficulties in preparing a house and high private education costs. This paper aims to analyze the determinants of fertility and number of children. To this end, three hypotheses are established. The first hypothesis is that ‘Income level has a positive effect on fertility and number of children’, the second hypothesis is ‘House price has a positive effect on fertility and number of children’, and the third hypothesis is that is ‘Gun area has a more positive effect on fertility and number of children than city area’. To analyze the determinants of fertility, linear probability model, probit model, and logit model are used. Also, to look for the determinants of the number of children, an ordered probit model and an ordered logit model are used. As a result of the estimation, Hypothesis 1 and Hypothesis 2 were adopted with respect to childbirth, and all hypotheses regarding the number of children were accepted.

본 연구의 목적은 산업 Atlas 모형을 활용하여 지역산업 구조의 내생적 성장성이 우수 한 산업을 식별하여 지역성장을 위한 전략산업으로 선정하는 방안을 제시하는 것이다. 네트워크 분석은 지역경제의 새로운 성장경로를 모색할 수 있는 유용한 분석 틀로 인식 되고 있다. 또한 지역의 산업 네트워크는 지역기업의 선호적 연결 메커니즘에 의해 산업 구조가 차별적으로 특성화된 결과를 나타내는 결과물 중의 하나이다. 본 연구에서는 충청권 산업 네트워크를 구축하여 산업구조의 내생적 성장성 지표로서 네트워크 구조 특성인 비동류성 지표를 개방혁신성으로, 그리고 클러스터 계수를 산업강 건성 지표로 설정하여 내생적 성장성이 우수한 품목군을 식별하여 충청권의 전략산업으 로 선정하는 방안을 제시하고자 한다. 분석 결과, 충청권에는 28개의 혁신성장 주도품목으로 구성된 5대 선도산업이 선정되 었다. 충청권 5대 선도산업은 허브산업을 구성하는 품목을 중심으로 기존 주력산업과의 새로운 네트워크 형성을 자극하게 되어 산업다각화를 유발하고, 산업구조의 강건성이 높 아 기존산업을 구성하는 품목들과의 전후방 연관관계를 강화함으로써 기존 주력산업의 고부가가치화를 유발하게 된다. 결론적으로 지역에 입지한 기업들의 거래데이터는 지역 산업구조를 분석할 수 있는 관계형 데이터로 활용할 수 있다. 관계형 데이터를 기반으로 지역의 산업구조를 분석할 수 있는 네트워크 분석 모형인 지역산업 Atlas 모형구축이 가능하다. 기업 간 거래는 지 속성이 있고 안정적이기 때문에 한 번 형성된 거래관계는 지속될 가능성이 커서 기업거 래 데이터를 통해 산업구조의 전후방연관관계를 규명할 수 있다. 지역산업 Atlas 모형은 지역산업 클러스터의 성장구조를 정량적으로 분석함으로써 지역전략산업을 발굴하는 데 이바지할 수 있음을 시사한다.

The purpose of this study is to identify industries with excellent endogenous growth potential of the local industrial structure using the Industrial Atlas model and suggest a method for selecting them as strategic industries for regional growth. Network analysis is recognized as a useful analysis framework that can explore new growth paths for the local economy. In addition, the regional industrial network is one of the results showing the differentiated characteristics of the industrial structure by the preferred connection mechanism of local enterprises. In this study, by establishing an industrial network in the Chungcheong region, as an indicator of the endogenous growth potential of the industrial structure, the non-homogeneous indicator, which is a characteristic of the network structure, was set as open innovation, and the cluster coefficient was set as an indicator of industrial robustness to identify items with excellent endogenous growth. We would like to suggest a plan for selecting a strategic industry in the Chungcheong region. As a result of the analysis, 5 leading industries consisting of 28 innovative growth-leading items were selected in the Chungcheong region. The five leading industries in the Chungcheong region stimulate the formation of a new network with the existing main industries, centering on the items that make up the hub industry, thereby inducing industrial diversification, and enhancing the robustness of the industrial structure, so that forward and backward links with the items constituting the existing industries. By strengthening the relationship, it will induce high added value of the existing main industries. In conclusion, the transaction data of individual companies located in the region can be used as relational data to analyze the regional industrial structure. It is possible to build a regional industry Atlas model, a network analysis model that can analyze the industrial structure of a region based on relational data. Since business- to-business transactions are durable and stable, it is highly probable that a transaction relationship once formed will continue. The regional industry Atlas model suggests that it can contribute to discovering regional strategic industries by quantitatively analyzing the growth structure of regional industrial clusters.