메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제20권 제6호
발행연도
2002.12
수록면
45 - 56 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 교통부문의 지역별 자본스톡과 시설별 자본스톡을 시계열로 추정 · 제시하였는데 교통, 생활편의, 수리치수, 통신 등 사회간접자본시설 중에서 도로, 철도, 공항, 항만 등 교통부문의 지역별 총자본스톡을 추정대상으로 하였고 추정대상 지역은 1970년대의 특별시, 직할시 및 도를 기준으로 하여 11개 지역으로 구분하였으며, 1968~1997년 기간의 장기시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 시설별 특성을 고려하여 지역별 할당계수를 산정하고 이를 교통부문별 총차본스톡에 적용하여 지역별 자본스톡을 추정하는 지역별 할당방법을 사용하였으며, 타일(Theil)의 불균등계수(Inequality Coefficient)를 이용하여 지역별 할당계수 대안의 정확성을 평가하였다. 도로부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 포장도로의 연장(대안 1), 지역별 포장도로의 2차로 환산연장(대안 2), 지역별 포장도로의 2차로 환산연장을 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교 · 평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정하고 이에 기준으로 지역별 총자본스톡을 추정하였다. 철도부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 철도연장(대안 1), 지역별 철도연장을 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2) 등 2가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교 · 평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정하고 이를 기준으로 지역별 총자본스톡을 추정하였다. 공항부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 공항시설 규모(대안 1), 지역별 공항의 부지규모를 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2), 지역별 공항의 시설규모를 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교 · 평가한 결과 대안 2를 최적대안으로 선정되었으나 공항부지 면적의 경우 연도별 시계열 자료가 없어 차선 대안인 대안 3을 적용하여 추정하였다. 항만부문의 총자본스톡을 지역별로 할당하기 위한 지표로 지역별 항만시설 규모(대안 1), 지역별 공항시설을 지역별 표준지 평균지가로 가중한 값(대안 2), 지역별 항만의 하역능력(대안 3) 등 3가지 대안을 설정하고 각 대안들의 예측력을 비교 · 평가한 결과 대안 3을 최적대안으로 선정하고 이에 따라 연도별 지역별 총자본스톡을 추정하였다.
#국부통계조사 #도로 #철도 #자본스톡 #지역할당법 #타일(Theil)의 불균등계수 #공항 #항만

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-053-003369146