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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재득 (부산대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제37집 제1호
발행연도
2021.3
수록면
197 - 215 (19page)
DOI
10.38121/kpea.2021.03.37.1.197

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본 연구는 규제항을 도입한 릿지 회귀분석과 라쏘 회귀분석을 사용하여 부산 전략산업의 지역경제에 미치는 효과를 특히 고용과 소득에 대한 영향을 중심으로 머신러닝 기법으로 예측하고 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용에 대한 전략산업들의 영향을 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형으로 추정해보면, 전략산업 가운데 서비스플랫폼, 콘텐츠, 스마트금융산업으로 이루어진 지능정보서비스산업과 MICE, 특화관광으로 구성된 글로벌관광산업의 순으로 고용을 증가시키는데 기여하고 있다. 둘째, 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형에 의하면 초기투자 단계인 자율주행차, 항공, 드론 산업으로 이루어진 미래수송기기산업은 고용과 소득을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 전략산업의 소득에 대한 릿지 회귀모형의 추정계수들을 보면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업의 순으로 부산 지역의 소득을 증가시키고 있다. 넷째, 라쏘 회귀모형에서 라이프케어, 스마트해양, 지능형기계, 클린테크산업 등 4개의 전략산업들은 소득에 유의한 영향을 주고 있지 않는 반면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업 등 2개의 전략산업들은 소득을 증가시키고 있으나, 장기 투자 산업인 미래수송기기산업은 현재 지역경제와 소득에 부의 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 그리하여 전략산업을 선정하고 육성하는데 있어, 부산지역 경제목표와 정책 우선순위를 먼저 설정할 필요가 있다는 점을 시사한다.
#Strategic Industry #Ridge Regression #Lasso Regression #Employment #Income #전략산업 #릿지 회귀모형 #라쏘 회귀모형 #소득과 고용

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 경제예측 회귀 모형
Ⅳ. 실증결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (19)

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박기영 / 2019 / 머신 러닝을 이용한 경제분석 / 한국경제학보(구 연세경제연구) 26(2):367~408 dbpia 이재득 / 2018 / 부산지역 신성장산업의 경쟁력 분석 google schola 이재득 / 2020 / 인공지능 시대 머신러닝 분석을 이용한 부산지역 경제예측과 전략산업 google schola Acemoglu, Daron / 2019 / Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets / Journal of Political Economy google schola Agrawal, Ajay / 2018 / Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence / Harvard Business Review Press google schola

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