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본 연구는 코로나 확진자 동선 가짜 뉴스가 지역 경제에 미치는 영향을 분석한다. 코로나 초기, 확진자 동선 가짜 뉴스는 인터넷을 통해 확산했다. 사람들이 해당 지역을 기피함에 따라 지역 경제에 부정적인 영향을 미쳤다. 다시 말해 대상 지역의 생활 인구가 감소하고, 소비와 부가가치가 줄어드는 등 지역 경제에 외생적 충격을 주었다. 분석에는 가짜 뉴스의 특성을 반영하고 있으며 지역경제의 대리변수인 “서울 생활 인구” 데이터를 사용하였다. 추정 결과 가짜 뉴스가 발생하면 생활 인구는 11.3% 감소하였다. 이를 경제적 효과로 환산하면 처치 집단의 시간당 지역내총생산이 시간당 20.6백만 원 감소한 것에 해당한다. 본 연구는 가짜 뉴스가 경제에 미치는 영향을 분석한 데 의의가 있다. 이는 정확하고 신속한 팩트체크를 통해 부정적 영향을 줄일 필요가 있다는 점을 시사한다.

This study estimates the impact of fake news about movement of people with COVID-19 cases on local economies. In the early stages of the pandemic, fake news spread through the internet and negatively impacted local economies as people avoided the area. This resulted in an exogenous shock to the local economy, with a decrease in the number of people living in the area, and a decrease in consumption. We incorporate the characteristics of fake news and use “Seoul Living Population” data as a proxy for regional economic activity. The event study estimates show that the spread of false rumors reduced the living population by 11.3 percent. Translating the estimates into economic terms, the results suggest that fake news reduced the GRDP by 20.6 million KRW. It highlights the importance of providing fact-check information to reduce the negative impact of fake news.

본 연구는 한국의 고용보험 DB를 활용하여 직업별 인공지능 노출도를 포함한 직업 특성들이 청년 구직자들의 직업 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으로 베이지안 혼합 로짓 모형을 이용해 2022년 최초 고용보험 가입 이력이 있는 청년(15~34세)의 직업 선택에 직업 특성들이 미치는 영향을 추정하였다. 분석에는 직업별 인공지능 노출도, 임금, 근로 시간, 임금 상승률, 평균 근속 연수, 여성 비율, 청년 비율 등 11개 변수가 포함되었다. 분석 결과, 직업 특성 변수들은 청년들의 직업 선택에 유의미한 영향을 미쳤으며, 특히 직업별 인공지능 노출도는 통계적으로 유의한 음의 영향을 보였다. 본 연구는 인공지능 시대에 청년 구직자의 직업 선택 구조를 이해하고 일자리 정책 설계를 위한 실증적 근거를 제공한다.

This study examines how occupational characteristics, including Artificial Intelligence Occupational Exposure (AIOE), affect the occupational choices of young job seekers in Korea using the Employment Insurance Database. Specifically, a Bayesian mixed logit model is employed to analyze the occupational choices of individuals aged 15~34 who first enrolled in Employment Insurance in 2022. The analysis incorporates occupational attributes such as AIOE, wages, working hours, wage growth, average tenure, female ratio, and youth ratio. The results indicate that AIOE has a statistically significant negative effect on occupational choice, and other occupational characteristics also exert significant effects. This study contributes to understanding youth occupational choice in the era of AI.

본 논문은 금, 은, 백금, 팔라듐의 일별 가격 자료에 5가지 확산모형을 적용하여 최적 모형을 분석했다. Aït-Sahalia(2008)의 방법을 이용한 최우추정법(MLE)으로 추정한 결과, 금, 은, 팔라듐은 GD-GV 모형이, 백금은 CKLS 모형이 가장 적합했다. 공통적으로 추세보다 변동성 함수의 설명력이 컸으며, 가격 수준에 비례하여 변동성이 커지는 현상과 낮은 가격대에서의 약한 평균 회귀 경향이 확인되었다.

This paper investigates the dynamic behavior of gold, silver, platinum, and palladium prices using five diffusion models estimated via MLE with Aït-Sahalia’s (2008) approximation. The GD-GV model best explains gold, silver, and palladium, while the CKLS model fits platinum best. We find that the volatility function plays a more dominant role than the drift function for all metals. Additionally, results show that volatility increases with price levels, with weak evidence of mean-reversion in lower price ranges.