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소개글

[생산][독일 자동차 생산][일본 메이커 생산][북한 광업 생산][한국 산업 생산][중국 국유기업 생산][독일][일본][북한]독일 자동차 생산, 일본 메이커 생산, 북한 광업 생산, 한국 산업 생산, 중국 국유기업 생산에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 독일 자동차 생산
1. 기술협약과 숙련정책
2. 그룹노동을 둘러싼 갈등

Ⅱ. 일본 메이커 생산
1. 국내생산체제의 재구축
2. 북미지역에서의 현지생산 확대 과정과 현황
3. 아시아지역에서의 현지생산 확대 과정과 현황

Ⅲ. 북한 광업 생산
1. 지질 광상 및 부존량
2. 광산현황
3. 생산 현황

Ⅳ. 한국 산업 생산
1. 농림어업
2. 광공업
3. 서비스업
4. 시․도별 1인당 지역내총생산(경상가격)
5. 시․도별 지역내총생산 동향

Ⅴ. 중국 국유기업 생산

참고문헌

본문내용

thly hours of work)을 곱하여 측정한다. 우리는 자료로부터 총근로자수(“職工總數”)를 구할 수 있고, 또 월평균근로시간을 대리하는 변수로서 실제작업시간(“全年實際工時”, N160)과 규정작업시간(“全年制度工時”, N159)의 비율로 가동률을 구해 이용하였다. 실제작업시간은 ‘직공총수 × 연간작업시간’으로 그 자체가 노동투입 서비스 유량을 표현하는 것이나, 실제로는 응답방식이 기업마다 달라서 믿고 사용할 수 없다. 다만 실제작업시간과 규정작업시간 사이의 비율은 이러한 응답방식의 편차를 상쇄하므로 기업의 가동률을 표현하는 비교적 믿을만한 수치라고 판단하였다.
노동투입의 질적 차이란 성, 학력, 숙련, 작업시간당 효율성 등에 따른 차이인데, 일반적으로 학력별 차이를 많이 사용한다. 즉 고학력일수록 보다 많은 가치를 산출한다고 보고 이를 노동투입의 측정에 반영하는 것이다. 이 차이는 노동자의 학력별 구성비(percentage distribution of workers by educational attainment)에 학력별 그룹의 산출가치의 차이를 반영하는 학력별 임금차등지수(wage differential index)를 곱하여 얻은 학력별 구성지수(educational composition index)를 사용하여 측정한다(한국생산성본부, 1991, pp. 52-54, p.65). 그러나 본 연구에서는 이를 사용하지 않았다. 왜냐하면 첫째, 학력별 산출가치의 차이를 측정하기 위해 일반적으로 사용되는 학력별 평균임금에 관한 시계열 자료를 구할 수 없었다. 다만 중국통계연감에 수치가 제시되어 있다. 둘째, 중국의 경우 학력별 평균임금이 학력별 산출가치의 차이를 제대로 반영한다고 볼 수 없다. 중학교(“初中”) 졸업자의 평균임금이 오히려 고등학교(“高中”) 졸업자보다 더 높았다. 따라서 고학력일수록 산출가치가 높고 그것이 임금에 반영된다는 일반적인 가정이 중국에는 적용되지 않는다고 판단된다.
이러한 학력과 임금의 역전 현상은 나이와 재직기간을 통제할 수 없기 때문에 생기는 것으로 보인다. 중국에서는 임금체계에 연공서열적 성격이 강하기 때문에 고령일수록 높은 임금을 받게 된다. 그러나 문화혁명(“文化大革命”)으로 인한 교육 단절의 영향으로 고령자일수록 학력은 현저하게 낮아진다. 따라서 학력별 평균임금은 학력별 산출 가치의 차이를 반영하기보다는 오히려 연령을 반영하기 때문에 위와 같은 현상이 나타난 것으로 보인다. 따라서 이를 산출가치의 차이의 대리 변수로 쓸 수 없었다.
여기서는 노동투입의 질적 측면을 반영하기 위해 직종별 구성지수를 만들어 사용하였다. 자료에서는 기업별로 관리직, 기술직, 일선노동자, 보조인원 등 4분류에 따라 각 직종별 인원 및 평균 임금을 제시하고 있다. 우리는 이들의 평균 임금이 각 직종별 산출가치를 반영한다고 보고 먼저 표본전체의 직종별 평균임금을 구한 후, 각 기업 직종별 노동자 비율에 이를 곱해서 그 기업의 직종별 구성지수를 얻었다. 이 지수는 투입된 노동의 질을 표현한다. 이는 일반적으로 학력별 임금지수를 계산하는 것과 같은 방식이다.
노동 투입 = 직공총수(N37) × 가동률 × 직종별 구성지수
||
직종별 구성비 × 표본기업 전체의 직종별 평균임금(N67-N70)
||
기업별 관리, 공정기술, 일선노동자, 보조인원 비율(N38-N44)
*자본(K)
원래 “자본의 효율성과 관련된 연구에 있어서는 자본투입은 자본스톡보다는 자본스톡의 서비스로 측정하여야” 한다. 그러나 현실적으로는 그를 측정하기가 곤란하기 때문에, 보통 자본투입이 실질유형고정자산에 비례적으로 변동하는 것으로 가정하고 실질유형고정자산으로 자본투입을 대신한다(한국생산성본부, 1991, p.80). 따라서 여기서도 순고정자산(“固定資産淨値”, N113)을 위 기업별 디플레이터 및 고정자산투자가격지수로 할인하여 실질유형고정자산을 나타내는 변수로 사용하였다.
또 이처럼 고정자산 스톡으로 자본투입을 측정하는 경우에는 특히 투자연도(vintage) 등 투입의 질적 요소를 고려하는 것이 필요한데, 자료에서 이를 계산할 방법을 찾을 수 없었다. 따라서 자본의 연한에 따른 자본투입의 질적 차이는 고려하지 못하였다. 또 장기간의 거시자료를 사용하는 경우에는 자료에서 제시된 전기 말의 자산액과 금년 말의 자산액을 평균하여, 연평균자산액으로 평균자본스톡을 삼는 경우도 있으나 시계열이 비교적 짧은 5년이므로 이를 줄이지 않기 위해 연말 순고정자산액을 그대로 그 해의 자본스톡으로 사용하였다.
자본투입 변수로 사용된 순고정자산총액(固定資産淨値)을 불변가격으로 환산하기 위해서는 중국통계연감의 성(省)별 고정자산투자 가격지수를 사용하였다. 이 지수는 고정자산 투자액의 가격변동 추세 및 정도를 표현하는 것으로, 고정자산투자액을 건축 시설 실제 투자액, 설비 및 기계 실제 구매액, 기타 비용 실제 투자액 등 세 부분으로 나누고, 각 부문 투자의 가격지수를 가중평균해서 구성한다. 따라서 고정자산투자의 변동정도를 정확히 반영한다고 볼 수 있다(<<中國統計年鑑>>, 1996, p.273). 더욱이 이 지수는 성(省)별 자료를 구할 수 있어서 스촨, 지린, 샨시, 쟝수 등 4개성으로 구성된 우리의 표본을 사용하는 데 적합하다.
성(省)별 고정자산투자가격지수(1991-1994)
전국
스촨(四川)
지린(吉林)
샨시(山西)
쟝수(江蘇)
2009
109.5
108.1
111.9
107.8
104.5
2010
115.3
113.9
116.4
116.8
112.1
2011
126.6
133.2
128.8
124.8
138.9
2012
110.4
107.3
107.3
108.3
114.6
참고문헌
고정순(2007), 한국농업생산통계의 새로운 추계와 그 분석, 제주대학교
김화(2007), 중국 국유기업 개혁의 경제사적 고찰, 숭실대학교
서평(2011), 중국 국유기업 임금제도에 대한 사적 고찰, 충북대학교
이승주(2009), 일본의 생산 네트워크와 지역주의 전략의 변화, 한국정치학회
정공량(1994), 북한광업의 실태와 자원개발 협력방안, 서강대학교
정명기(2011), 독일 자동차기업의 생산의 세계화, 한독경상학회

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생산,   독일 자동차,   일본 메이커,   북한 광업,   한국 산업