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소개글

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목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. IT 생산성(정보기술 생산성)의 연혁

Ⅲ. IT 생산성(정보기술 생산성)의 파급효과

Ⅳ. IT 생산성(정보기술 생산성)의 외국 사례
1. 미국의 경우
1) 원스톱 셀프 행정서비스 시스템 구축
2) 정보화를 통한 생산성 향상
2. 영국의 경우
1) 원스톱 행정서비스 시스템 구축
2) 행정생산성 제고

Ⅴ. IT 생산성(정보기술 생산성)의 측정방법

Ⅵ. 결론

참고문헌

본문내용

사용되는 생산성 지표는 단일요소생산성(노동생산성, 자본생산성)과 총요소생산성이 있다. 단일요소생산성은 다른 생산요소 투입이 고정된 상태에서 투입된 생산요소가 변할 때 그 생산요소 투입과 산출량과의 관계를 나타낸다. 반면 총요소생산성은 모든 생산요소의 투입이 변화할 때 전체 생산요소 투입과 산출량의 관계를 설명하는 개념이다. 즉 총요소생산성이란 생산 과정에 있어서의 능률 변화를 측정하는 수단으로 사용될 수 있는데, 생산 과정에 있어서의 능률 변화란 생산 과정에 투입된 생산요소의 총투입량과 산출량과의 관계로 규명할 수 있다. 만일 동일한 양의 생산요소를 투입하여 보다 많은 산출물을 얻거나 또는 동일한 양의 산출물을 생산하는데 보다 적은 생산요소를 투입하였다면 그 생산과정의 능률은 향상되었다고 할 수 있다. 이를 생산비용의 측면에서 고찰한다면 생산과정에서의 능률 향상은 산출 단위당 총비용, 즉 평균비용의 감소를 뜻한다고 할 수 있다.
생산 과정에 있어서의 능률 향상은 기술 변화, 근로자의 교육 및 훈련, 경영 개선 등 노동과 자본의 양적 투입 이외의 여러 가지 질적 요인까지 포함하여 종합적으로 영향을 받는다. 다시 말하면 능률 향상에 의한 총생산성의 증가는 노동이나 자본의 투입 증가로서 설명할 수 없는 기타 요인에 의하여 결정된다. 또한 능률 향상은 평균비용을 감소시키며, 이는 등량선의 원점으로 향한 이동을 뜻하기 때문에 총요소생산성의 증가를 기술진보(technical progress)라고도 한다.
이와 같은 총요소생산성을 실제로 측정하는 데는 크게 두 가지 접근 방법이 있다. 하나는 비율(ratio) 또는 지수(index)에 의한 접근 방법이고 다른 하나는 생산함수를 이용한 계량적 접근 방법이다. 전자는 총생산성이 투입에 대한 산출물의 비율이기 때문에 투입 지수와 산출 지수의 추정을 통하여 총생산성을 계산하는 방법이고, 후자는 계량적 방법에 의한 생산함수의 추정을 통하여 측정하는 방법이다.
본 연구는 우리나라 정보통신 기기 산업을 제품의 형태와 기능에 따라 세 분류하는 통신기기 산업, 정보기기 산업, 소프트웨어 산업 그리고 부품 산업의 총요소생산성을 측정하는데, 측정 방법은 생산량 증가와 요소투입량 증가의 잔차, 즉 다른 요인으로는 설명될 수 없는 부분을 생산성의 증가로 파악하는 Solow의 방법을 사용하였다. Solow는 생산량 증가와 요소투입량 증가의 잔차를 광의의 기술 진보에 의한 것으로 파악하고 이를 생산성의 증가로 정의하였으며 생산성을 측정한 후에 생산성이 개별 산업의 생산 증가에 기여한 정도와 생산성에 영향을 미치는 각종 요인에 관해서도 분석하였다.
Solow의 생산성 지수는 Cobb-Douglas 생산함수(Q = ALαKβ)에 기초를 두고 있기 때문에 규모에 대한 수확 불변과 독립적이고 중립적인 기술 변화를 가정한다. 즉 Solow 방법에 의한 총요소생산성의 변화는 Cobb-Douglas 생산함수에 자연대수를 취하여 시간에 대해 미분하면 다음과 같다.
　　dQ / dt dA / dt dL / dt dK / dt
　--------- = ---------- + α -------- + β -------- ……(1)
　 Q A L K
식(1)에서 1차 동차 생산함수, 즉 α + β = 1 을 가정하고 정리하면(dQ/dt = Q˙, dA/dt = A˙, dL/dt = L˙ , dK/ dt - K),
Q˙ A˙ L˙ K˙
　--- = --- + α --- +(1- α) --- …… …… …… ……(2)
　 Q A L K
또는,
A ˙ Q˙ L˙ K˙
　--- = --- - α --- -(1- α) --- ……………………(3)
　A Q L K
식(3)에서 α 와 1- α = β 는 통계적 계측을 통하여 구하는 것이 아니라 국민소득 계정상의 총요소 소득 중에서 차지하는 노동소득 분배율과 자본소득 분배율이다. 따라서 생산량증가율(Q˙ / Q)에서 노동투입증가율(αL˙ / L)과 자본투입증가율(βK˙ / K)을 뺀 잔차(A˙/A)가 곧 구하고자 하는 총요소생산성의 증가율이다.
　측정자료는 한국은행의 산업연관표, 경제통계연보, 주간내외경제, 한국의 국민소득, 관세청의 무역통계월보, 노동부의 매월노동통계조사보고서, 전자공업진흥회의 전자전기공업통계를 이용하였다. 생산량은 국내총생산, 노동투입은 취업자 수에 노동시간을 곱한 전체 노동시간을 사용하였고, 자본투입으로서의 자본 스톡은 다항식기준년접속법(polynomial benchmark year method)을 이용하여 추정하였다.
노동소득분배율(α)은 국민소득계정(한국은행)의 자료, 자본소득분배율(β)은 1-노동소득분배율을 사용하였다.
Ⅵ. 결론
우리 사회는 이제 산업사회를 거쳐 정보사회로 접어들었으며, 최근에는 고도정보사회 또는 디지털사회라는 말까지 나오고 있다. 정보사회란 발전된 정보기술을 기반으로 부가가치가 높은 정보를 가진 사람이나 조직이 그렇지 아니한 경우보다 사회적으로 우위에 서는 사회를 의미한다. 즉, 정보사회에서는 모든 분야에 있어 정보의 가치 내지 역할이 매우 중요해진다는 것이다.
정보와 발전된 정보기술로 인해 정보사회의 기업 환경은 그 어느 때보다 복잡하고 다양해졌을 뿐만 아니라 변화의 속도도 매우 빨라지고 있다. 이와 같이 급변하는 환경변화로 인해 기업을 경영함에 있어 예기치 않았던 여러 가지 위험이 나타나고 있는 반면, 새로운 기회도 많아지고 있다, 급변하는 환경변화에 성공적으로 적응하는 기업은 종전에 비해 많은 이익을 창출할 수 있는 반면, 그렇지 못할 경우에는 엄청난 위기를 맞게 된다.
참고문헌
권기환, 정보통신기술을 활용한 정부 사업 조직의 생산성 개선, 한국생산성학회, 2007
김남희, 정보통신기술 이용도에 따른 산업의 생산성분석, 부산대학교, 2006
김남희 외 1명, 서비스산업의 생산성 분석 : 정보통신기술 이용 현황을 중심으로, 한국디지털정책학회, 2010
김민용, 정보통신기술의 생산성역설 : 논쟁의 재해석과 정책적 함의, 한국생산성학회, 2002
변지석, 정보기술투자의 생산성 효과, 홍익대학교경영연구소, 1996
정선영, 정보통신산업의 총요소생산성 국제비교, 한국경제학회, 2011

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