The purpose of this study is to investigate whether the welfare demand led to an increase in social welfare budget by maintaining the demographic change with the fundamental goal of “guaranteeing the economic viability of human life”. The proportion of social welfare budget, social welfare budget, social welfare, basic recipients, population aged 65 and over, percentage of population aged 0 - 4, unemployment rate as independent variables in an aspect of demand side. We also consider independent rate of finance as control variable, respectively. The main results are as follows. According to a result of dynamic panel model, the elderly population ratio and the unemployment rate have a significant influence on the increase of the social welfare budget. The number of basic recipients compared to the population also showed a positive influence. According to the results of this study, the welfare demand factors such as the elderly population ratio, the unemployment rate, and the basic number of beneficiaries relative to the population are leading to the increase in the social welfare budget. This is significant in terms of proposing a standard to adjust the proportion of budget allocation by sub-sector in view of financial sustainability.
본 연구는 “인간의 삶을 영위할 수 있는 경제적 보장”이라는 사회보장의 본질적 목표와 함께 인구 구조 변화를 고려하여 복지 수요가 사회복지 예산 증가를 견인하였는지 실증적으로 살펴보고자 하였다. 이에 우리나라의 16개 시도를 공간적 범위로 하여 종속변수로서 일반회계 중 복지예산 사회보장 비중을, 지역별 복지 수요로서 인구 대비 기초수급자 수, 고령인구(65세 이상 인구) 비율, 0~4세 인구비율, 실업률을, 세입 측면을 반영하는 변수로서 지자체 재정자립도를, 지역의 사회경제적 특성을 통제하는 변수로 1인당 GRDP를 모형에 투입하여 패널분석을 수행하였다. 이때 패널고정효과/확률효과 모형 이외에 종속변수의 시차변수 투입으로 발생하는 편의 및 내생성을 통제하기 위한 방법으로 일반화적률-차분 추정을 바탕으로 하는 동적패널 모형을 함께 적용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 동적패널 모형을 적용한 분석결과에 따르면, 시차를 고려하지 않은 독립변수를 투입하였을 경우, 고령 인구 비율과 실업률이 사회복지예산 비중 증가에 큰 영향력을 미치는 것으로 도출되었다. 인구 대비 기초수급자 수 역시 미미한 정(+)의 영향력을 보이는 것으로 나타났다. 패널고정효과 모형을 기준으로 1시차 이전(t-1), 2시차 이전(t-2) 변수를 각각 고려한 경우, 0~4세 인구비율, 실업률을 제외하고, 각각의 영향력은 모두 정적(+)인 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 바탕으로 고령 인구 비율과 인구 대비 기초수급자 수와 같은 복지 수요 요인이 사회복지 예산 증가를 견인하고 있으며, 노령과 실업 부문에 대한 사회보장예산의 비중 변화가 상대적으로 커질 수 있을 것으로 해석할 수 있다. 이는 인구 구조 변화가 사회복지예산의 증가와 밀접한 관련이 있다는 점을 시사한다.
말라리아는 기후에 크게 영향을 받는 법정전염병 3군으로서 1993년 휴전선에서 재발생한 이후에 매년 환자가 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 말라리아 발생에 있어서 기후 인자에 따른 말라리아의 발생자수 예측 모형을 구축하는데 있다. 이를 위하여 2001년부터 2011년까지의 국내의 월별 말라리아 발생사례와 평균 기온, 습도, 강우량 등의 기후인자를 수집하였다. 수집된 자료에 대하여 스펙트럼 분석을 통하여 시간지연 효과를 고찰하고, 자료 간 다중공선성을 고려한 주성분 회귀분석을 통하여 회귀모형을 구축하였다. 2009년부터 2011년 사이의 말라리아 감염병 발생자료를 통하여 검증한 결과, 구축된 회귀 모형이 말라리아 발생자료에 대한 설명력이 있는 것으로 나타났다.;Malaria is influenced by climate variable and is the third grade infectious disease of Korea Government which has been slowly increasing patient in every year since its reocurrence in the Military Demarcation Line in Korea in 1993. This study is focused on the influence analysis with climate variable and malaria occurrence and construct the model for malaria prediction based on climate factor. To do so, data of monthly malaria infection,mean temperature, relative humidity and total precipitation will be collected. To observe time lag effect, auto and cross spectral density analysis will be applied. To consider multicollinearity of each climate variable, model of malaria infection will be structed based on principal components regression method. Result shows that model explains and verifies malaria"s infectivity using infection data from 2009 to 2011.
경제성장을 설명하는 추정방정식에는 항상 종속변수의 시차변수(lagged dependent variable)가 설명 변수의 하나로 포함되는 문제가 발생한다. 따라서 기존의 패널분석기법을 사용하여 경제성장을 설명하는 모형을 추정하는 경우에는 추정 편의가 발생하게 되는 약점이 있다. 본 논문은 기존 연구와 차별되는 GMM-차분 추정방법을 사용한 동태적 패널모형을 이용하여 국가간 여성의 경제활동참가, 성장과 불평등과의 관계에 관한 실증분석모형을 추정하였다. 동태적 패널모형의 분석결과 여성의 경제활동참가가 경제성장에 직접적으로 미치는 영향은 통계적인 유의성이 없었으나, 여성의 경제활동참가가 불평등을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 본 연구는 불평등의 감소는 경제성장을 촉진시키는 것으로 분석되었다. 즉 여성경제 활동 참여는 불평등의 해소를 통하여 경제성장에 긍정적인 영향을 간접적으로 미치는 것으로 분석되었다.;Taking as its basis Barro’s growth model, this paper carries out cross-country analysis on the effect of female labor force participation on economic growth and inequality by using the GMM-difference estimation technique of Arellano and Bond, which is based on a dynamic panel analysis. We find that when inequality index is taken into account as an explanatory variable in the economic growth regression, the effect of female labor force participation on economic growth is statistically insignificant while inequality affects growth negatively. On the other hand, the effect of female labor force participation on inequality is negative with strong statistical significance. This implies that inequality decreases as female labor force participation increases. In this sense, female labor force participation can indirectly affect growth positively through its impact on the decrease in inequality, which affects negatively economic growth.
기후변화에 대한 관심이 고조되고 있고 기후변화에 대응한 적응정책의 수립은 각 분야가 당면한 주요과제이다. 식중독 및 수인성 전염병의 경우 미생물 유기체와 독성이 있는 식품의 섭취 및 오염된 식수원에 의해 감염될 위험이 있으며 이러한 질병매개체의 활동은 기상 및 기후변화에 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 기후변화와 식중독 발생과의 관계를 조명하고 미래 기후변화 시나리오에 입각하여 식중독 발생 예측을 수행하는 것이다. 본 연구의 예측모형은 기온상승, 상대습도변화에 따른 주간 식중독 발생 건수 및 환자 수의 변화에 주목하여 분석을 수행하였다. 분석은 임의효과 Poisson 시계열 분석과 식중독 발생의 계절성과 기온 및 상대습도의 시간지연효과를 고려한 분석 분배시차모형(Distributed Lag Model) 두 가지를 사용하였다. 식중독 발생 감시자료는 우리나라 16개 광역단위별 주간 식중독 발생보고 자료 중 2003년 이후 자료를 이용하였고 기상자료는 기상대와 관측소 관측 지점의 기온과 상대습도 값을 사용하였다. 분석결과 상대위험률(Relative Risk Rate, IRR)은 단위기온 상승 당 5.27%(시간지연효과 포함) ~ 5.99%의 식중독 발생 건수가 증가하는 것으로 예측되었다. 상대습도 계수는 음의 값을 보이나 통계학적으로 유의하지 않아 발생 건수에 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 주간 환자 수의 경우 기온이 평균 1도 상승하면 6.18%(시간지연효과 포함) ~ 7.01%의 환자수가 증가하는 것으로 예측되었다. 주간최고 상대습도는 주간 발생 건수의 경우와 달리 식중독 발생 환자 수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳐 상대습도가 1% 증가할수록 환자수는 1.7% 감소하는 것으로 예측되었다. 기준연도인 2003년과 비교하여 식중독 발생 건수는 연도별에 따라 높고 낮음의 차이가 있고 분석방법에 따라서도 약간의 차이를 보여 일정한 경향을 보이지 않았다. 식중독 발생에 대한 기온 효과는 지구 온난화에 따른 일반적 경향과 예측 불가능한 기후변화를 동시에 고려하여 판단하여야 한다. 이 같은 현상을 반영할 경우 식중독 발생은 경시적 변화에 따른 발생증가보다 훨씬 큰 폭으로 나타날 수 있다. 본 연구의 결과 수입식품에 대한 안전관리, 식중독에 대한 예방법과 교육 홍보활동의 강화, 공공부문 관련자, 식품생산자, 식품소비자간 의사소통 개선 등 잠재적 식품 위해 발생 분야와 요인을 분석하여 효과적인 대응전략을 마련하며 향후 식중독 증가 등 식품안전사고에 의한 사회 경제적 피해를 최소화할 필요가 있다.;There is enormous public interest in measuring the impacts of climate change. Food borne diseases may be one of the most significant contemporary public health problems. The purpose of this study was to estimate the prevalence of food borne diseases due to the climate change and to predict their future impact. The analytical approach used generalized linear Poisson regression models adapted for timeseries data. To account for seasonal patterns of food-borne disease not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to biological process of pathogen development and host reaction and the longterm trend, we considered time lags and year variable. The data we used was a panel data for the years between 2003 and 2007. The food-borne disease patients increased 5.27~5.99%(relative risk rate) per a Celsius degree. Moreover, the weekly food-borne disease patients increased 6.18~7.01%(relative risk rate) per a Celsius degree. In the case of the weekly patients, the relative humidity was significant, so the weekly patient decreased 1.7% when the relative humidity increased 1%. Compared to reference year, 2003, there was no a certain trend in the food borne disease patients due to differences as per year and analysis methods. Climate change will not result in a uniform warming over the globe. With the oceanic and atmospheric circulations, large scale change will adjust smaller scale weather features including the frequency of extreme events, and in turn the prevalence of food-borne diseases. Disease surveillance, proper case management, environmental monitoring and international communication systems were the keys for curbing the spread of contamination and the outbreak of food-borne diseases.