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□ 해외경제 : 美 1분기 전기비 성장률 1.6%, 中 전년동기비 5.3% 성장 □ 국내경기 : 3월 전산업생산 전월비 -1.3%, 소비 증가·투자 감소 □ 금융 : 4월 기업대출 및 가계대출 동반 확대, 5월 초(5.2~13일) 금리 및 원/달러 동반 하락 □ 산업별 동향 : 3월 제조업생산 전년동월비 +0.4%, 서비스업생산 +1.0% □ 고용 : 3월 전산업 취업자 수 기준 전년동월비 0.6% 증가 □ 수출입 : 4월 수출 +13.8%, 수입 +5.4%, 무역수지 15억 달러 흑자 <부록> 일본 설비투자 장기부진 배경과 평가 (한국은행)
... 기준) 1.2.9. 주요 산업의 20대 생산 순위 변화 1.2.10. 주요 산업의 10대 생산 순위 변화 1.2.11. 주요 산업별 부가가치 비중(산업연관표 기준) 1.3. 수요 1.3.1. 주요 산업별 총수요 구조 변화 1.3.2. 주요 산업의 세부 업종별 수요 구조(2019) 1.3.3. 주요 산업별 국내시장 규모(산업연관표 기준) 1.4. 투자 1.4.1. 주요 산업별 설비투자 1.4.2. 주요 산업별 설비투자 비중 1.4.3. 주요 산업의 투자동기별 설비투자 1.4.4. 주요 산업별 설비투자압력지수 1.4.5. 주요 산업별 해외직접투자(투자금액 기준) 1.4.6. 주요 산업별 외국인투자 1.4.7. 주요 산업별 외국인투자 비중 1.4.8. 주요 산업별 국제직접투자수지 1.5. 노동·고용 ...
설비투자는 국가의 생산능력을 결정하는 중요한 요인 중 하나이기 때문에, 이에 대한 정확한 예측을 통하여 동향을 파악하고 설비투자를 활성화할 수 있는 적절한 정책 시행이 요구된다. 본 연구를 통해 설비투자에 영향을 미치는 다양한 거시경제 변수 외에도 텍스트 데이터(Text Data)인 한국은행 뉴스심리지수(News sentiment index, NSI)와 구글 트렌드 데이터(Google Trends Data)를 이용하여 설비투자에 대한 예측력을 개선할 수 있는지 분석하였다. 설비투자 예측 모형에서 거시경제 관련 설명변수를 이용한 모형의 예측력과 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 설비투자 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 머신러닝(Machine Learning)에 ...
요약 제1장 서론 1. 연구배경 및 목적 2. 주요 연구내용 3. 연구구성 및 분석 방법 제2장 중소기업의 혁신투자 요소별 변화 분석 1. 혁신투자의 이론적 정의 및 현실상 측정지표(proxy) 2. 혁신투자 동향 및 특징 3. 혁신투자 요소별 동향 및 특징 제3장 중소기업에서의 혁신투자 요소별 관계성 분석 1. R&D투자 금액 대 연구개발인력 간 관계성 분석 2. R&D투자 금액 대 설비투자 간 관계성 분석 3. 연구개발인력 대 설비투자 관계성 분석 4. 혁신투자 요소별 혁신성과 판별성 비교 제4장 결론 1. 분석결과 요약 2. 정책 시사점 3. 분석 한계 및 향후 연구과제 참고문헌
요 약 제1장 거시경제 전망 1. 국내 실물경제 동향 2. 대외 여건 전망 3. 2024년 국내경제 전망 <참고> 최근 대중국 수출 부진 원인 분석과 시사점 제2장 13대 주력산업 전망 1. 2023년 동향 및 진단 2. 2024년 대내외 여건 변화와 산업별 영향 3. 2024년 13대 주력산업 부문별 전망 <참고> 글로벌 반도체 주요 수요산업의 동향과 전망
요약 제1장 서론 1. 연구의 배경 및 필요성 2. 연구의 방법 및 구성 제2장 지역별 생산성 및 성장회계 분석 1. 지역별 생산성 및 성장회계 분석 개요 2. 지역별 생산성 및 성장회계 분석 결과 (1) 성장회계 모형 기초 분석 결과 (2) 지역별 성장회계 분석 결과 3. 소결 제3장 지역 경제성장에 대한 혁신투자의 영향 분석 1. 지역 경제성장에 관한 SVAR 분석모형 (1) 기존 경제성장 결정요인 분석모형의 한계 (2) 경제성장 결정요인에 관한 SVAR 모형 개요 (3) 경제성장 결정요인에 관한 SVAR 모형 도출 2. 연구개발 투자의 지역 경제성장에 대한 영향 분석 결과 3. 소결 제4장 결론 1. 연구의 요약 및 한계점 2. 정책적 시사점 참고문헌 부록
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코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.
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(산업연구원 박상수 실장)