본고에서는 2005년부터 2014년까지 47개국 57개 농식품 수출입 자료를 이용하여 글로벌 교역 네트워크의 측면에서 한국 농식품의 교역 구조를 파악하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상품별로 네트워크 구조의 차별성이 나타난다. 즉, 채소, 과실, 가공식품의 순으로 컴포넌트 수가 유의하게 큰 것으로 분석되었다. 둘째, 상품에 따라 커뮤니티 구조가 동태적으로 변화하는 과정이 차별적이다. 교역 네트워크 내에서 일부 상품의 커뮤니티 구조가 역동적으로 변화하는 반면에, 개방의 확대 추세에도 불구하고 구조 변화가 나타나지 않는 상품군이 상존한다. 셋째는 우리 농식품의 국제 경쟁력 강화 추세가 나타난다는 것이다. 57개 분석 대상 농식품의 상위 네트워크에서 한국의 외향 연결도수가 드러나는 상품은 총 26개 품목에 불과하다. 그럼에도 불구하고 일부 채소류와 가공식품 등에서 국제경쟁력의 확대 가능성이 있는 것으로 나타났다.
본고에서는 2005년부터 2014년까지 47개국 57개 농식품 수출입 자료를 이용하여 글로벌 교역 네트워크의 측면에서 한국 농식품의 교역 구조를 파악하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상품별로 네트워크 구조의 차별성이 나타난다. 즉, 채소, 과실, 가공식품의 순으로 컴포넌트 수가 유의하게 큰 것으로 분석되었다. 둘째, 상품에 따라 커뮤니티 구조가 동태적으로 변화하는 과정이 차별적이다. 교역 네트워크 내에서 일부 상품의 커뮤니티 구조가 역동적으로 변화하는 반면에, 개방의 확대 추세에도 불구하고 구조 변화가 나타나지 않는 상품군이 상존한다. 셋째는 우리 농식품의 국제 경쟁력 강화 추세가 나타난다는 것이다. 57개 분석 대상 농식품의 상위 네트워크에서 한국의 외향 연결도수가 드러나는 상품은 총 26개 품목에 불과하다. 그럼에도 불구하고 일부 채소류와 가공식품 등에서 국제경쟁력의 확대 가능성이 있는 것으로 나타났다.
In this paper, using trade data of 57 HS 4 digit based agricultural and food(agro-food) products among 47 countries during 2005 to 2014, the international competitiveness and trade structure have been analyzed from the context of global networks employing the methods of social network analysis. Firs...
In this paper, using trade data of 57 HS 4 digit based agricultural and food(agro-food) products among 47 countries during 2005 to 2014, the international competitiveness and trade structure have been analyzed from the context of global networks employing the methods of social network analysis. Firstly, the differences in the network structure by agricultural products have been revealed. The number of disconnected groups was significantly lager in order of vegetables, fruits and processed foods. Secondly, the differences in the community structure by agricultural and food products have been also revealed. That is to say, for some commodities, the community structure has been changed dynamically, on the other hand, there are some agricultural products that have not changed its community structure despite the increasing trends of trade volume. Thirdly, even though the international competitiveness of Korea's agricultural products was still very limited in the sense that only 26 items have been included in the top3 network of 57 agricultural products, there has been possibilities of the increasing patterns of the competitiveness.
In this paper, using trade data of 57 HS 4 digit based agricultural and food(agro-food) products among 47 countries during 2005 to 2014, the international competitiveness and trade structure have been analyzed from the context of global networks employing the methods of social network analysis. Firstly, the differences in the network structure by agricultural products have been revealed. The number of disconnected groups was significantly lager in order of vegetables, fruits and processed foods. Secondly, the differences in the community structure by agricultural and food products have been also revealed. That is to say, for some commodities, the community structure has been changed dynamically, on the other hand, there are some agricultural products that have not changed its community structure despite the increasing trends of trade volume. Thirdly, even though the international competitiveness of Korea's agricultural products was still very limited in the sense that only 26 items have been included in the top3 network of 57 agricultural products, there has been possibilities of the increasing patterns of the competitiveness.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 한국을 포함한 세계 농식품 무역을 교역 네트워크의 측면에서 고찰하고자 한다. 교역 네트워크를 분석한 연구들이 상당수 진행되었으나 농식품 무역 네트워크에 초점을 둔 연구가 수행된 것은 최근의 일이다(Ercsey-Ravasz et al.
따라서 전통적 무역 네트워크 방법론과는 다른 접근법으로 농식품 무역의 글로벌 네트워크를 종합적으로 분석한 연구가 미흡한 실정이다. 이러한 점을 감안하여 본 연구는 상위 네트워크를 토대로 농식품 교역의 상대적 중요도에 초점을 두고 네트워크 특성을 분석한다. 이러한 과정을 통하여 교역 네트워크 구조 내에서 농업 선진국의 역할과 지위를 규명하고 해당 국가의 경쟁력을 파악할 수 있다.
이러한 과정을 통하여 교역 네트워크 구조 내에서 농업 선진국의 역할과 지위를 규명하고 해당 국가의 경쟁력을 파악할 수 있다. 궁극적으로 본 연구는 네트워크적 시각에서 한국 농식품 교역의 경쟁력 제고 방안을 제시할 것이다.
그런데 본고에서는 중요한 무역 대상국 간의 관계를 연구대상으로 하여 농식품 네트워크의 구조적 특성을 효율적으로 살펴보기 위해 상위 무역 네트워크에 초점을 두고 분석을 수행한다.1) 따라서 지난 10년 간 47개 국가별 최대 수입 대상국 3위까지의 관계를 추출하여 링크가 형성되어 있으면 1, 아니면 0을 부여하여 47(국가)×47(국가)로 구성된 인접행렬(adjacency matrix) 10개를 최종적으로 확보하였다.
본고에서는 서로 빈번하게 상호작용하는 농식품 교역 집단을 파악하기 위해 각 상품군에서 최대 연결도수를 갖는 상품을 선택하여 분석에 활용하였다. 이에 따라 선택된 농식품은 HS 코드 0703(양파류), HS 코드 0802(견과류), HS 코드 0807(멜론류), HS 코드 1902(파스타), HS 코드 2006(당절임 채소 및 과일류)이다.
본고에서는 한국 농식품의 국제 경쟁력을 글로벌 무역 네트워크의 측면에서 고찰하고자 하였다. 이는 특정 상품의 국제 경쟁력은 글로벌 무역 네트워크에 얼마나 긴밀히 참여하는지를 나타내는 착근성(embeddedness)의 정도가 중요한 요인으로 작용한다는 기존 연구결과에 착안하였다.
가설 설정
둘째, 상품별 군집구조의 동태적 변화에 대한 차별성이다. 일부 상품은 농식품 교역의 개방과 이러한 과정에서 출현하는 경쟁력 우위 국가로 인해 군집구조가 역동적으로 변화하는 반면에, 개방의 확대 추세에도 불구하고 군집구조의 변화가 나타나지 않는 상품군이 농식품 교역의 네트워크 내에 상존하고 있다.
제안 방법
1) 따라서 지난 10년 간 47개 국가별 최대 수입 대상국 3위까지의 관계를 추출하여 링크가 형성되어 있으면 1, 아니면 0을 부여하여 47(국가)×47(국가)로 구성된 인접행렬(adjacency matrix) 10개를 최종적으로 확보하였다.
네트워크 지표의 시계열 변화를 살펴보면 57개 상품으로 세분화된 농식품 교역의 전체 네트워크 구조에 대한 변동성을 파악할 수 있다. 여기서는 네트워크의 특성에 대해 유용한 정보를 제공하는 대표적 지표인 평균연결도(average degree), 컴포넌트(component) 수, 상호성(reciprocity), 집중도 (centralization), 이행성(transivity) 등을 통해 농식품 네트워크의 특성을 살펴보았다. 그 결과 농식품 네트워크의 가장 중요한 특징은 상품별로 매우 다양한 형태의 네트워크 특성이 나타나고 있다는 것이다.
그렇다면 실제 농식품 상품군별로 네트워크 구조의 차별성이 존재한다고 할 수 있는가? 차별성의 존재를 입증하기 위해 네트워크의 집단 간 평균 차이에 대한 통계적 유의성 여부를 판단하였다. 이를 위해 분석 데이터를 채소류, 과실류, 가공식품의 세 상품군으로 축소하여4) 네트워크 지표의 집단 간 평균 차이를 분석하였다.
그렇다면 실제 농식품 상품군별로 네트워크 구조의 차별성이 존재한다고 할 수 있는가? 차별성의 존재를 입증하기 위해 네트워크의 집단 간 평균 차이에 대한 통계적 유의성 여부를 판단하였다. 이를 위해 분석 데이터를 채소류, 과실류, 가공식품의 세 상품군으로 축소하여4) 네트워크 지표의 집단 간 평균 차이를 분석하였다. 네트워크의 통계적 검정 방법을 활용하면 네트워크 데이터의 비독립성 혹은 의존성(dependency) 문제를 해결하면서 네트워크 관계 간 연관성을 효율적으로 분석할 수 있다(Isaac, 2014; Patrick et al.
평균연결도(average degree), 컴포넌트(component) 수, 상호성(reciprocity), 집중도(centralization), 이행성(transivity) 등의 지표들을 종속변수로 두고 세 가지 농식품 상품군을 독립변수로 하여 집단 간 차이를 분산분석(ANOVA)을 통해 살펴본 결과는 표 3과 같다. 상품군별 차이 분포의 유의성을 검증하기 위해 퍼뮤테이션(permutation) 을 10만 번 수행하여 관찰된 네트워크와 비교하였다. 퍼뮤테이션(permutation) 방법은 이론적 분포가 아닌 네트워크 지표 변수를 무작위로 재배열하여 도출한 F값으로부터 분포를 생성한 후 통계적 검정을 수행하여 p-value를 측정한다.
커뮤니티 분석을 수행하기 전에 우선 연결관계에 기반한 그룹인 가장 큰 컴포넌트를 추출하였고이 컴포넌트를 기반으로 커뮤니티 구조 변화를 확인하였다. 상품별 커뮤니티 분석 결과는 구체적으로 다음과 같다.
한국이 글로벌 농식품 네트워크 내에 편입되어 있는 정도를 파악하고 네트워크 내의 위치적 특성을 분석하기 위해 상품별 외향 연결도수(outdegree)를 산출하였다. 외향 연결도수(outdegree)는 교역 관계를 반영하여 네트워크의 중심위치를 측정하는 유용한 도구이다.
한국 농식품 교역의 외향 연결도수(outdegree) 가 유럽의 농식품 교역 중심국가와 비교해서 현저히 낮은 가운데 네트워크 시각화를 통해 농식품 선진국과 한국의 네트워크 구조를 살펴보고, 네트워크 내 중심국가와 한국을 중심으로 연계된 국가들의 교역 연결망 구조를 비교 분석하였다. 앞서 살펴본 바와 같이 신선농산물과 가공식품의 네트워크 구조에서는 평균연결정도와 분절화 수준 등을 통해 뚜렷한 차별성이 발견되지만 세부 상품별 네트워크 구조에 대해서는 일관적인 특성 분류가 용이하지 않다.
대상 데이터
본 연구에서 분석을 위해 사용된 자료는 2005년부터 2014년까지 한중일 3개 국가와 아세안, OECD 회원국, 인도, 페루 등을 포괄하는 47개국 간 농식품 수출입 자료이다. 분석 대상 농식품은 크게 신선농산물과 가공식품으로 구분되는데 HS 코드 4단위 기준 57개 상품으로 구성되어 있고 여기에는 14개 품목의 채소, 14개 품목의 과실, 5개 품목의 곡물조제품, 6개 품목의 각종 가공식품, 9개 품목의 음료 및 주류 등이 포함된다(표 1).
본 연구에서 분석을 위해 사용된 자료는 2005년부터 2014년까지 한중일 3개 국가와 아세안, OECD 회원국, 인도, 페루 등을 포괄하는 47개국 간 농식품 수출입 자료이다. 분석 대상 농식품은 크게 신선농산물과 가공식품으로 구분되는데 HS 코드 4단위 기준 57개 상품으로 구성되어 있고 여기에는 14개 품목의 채소, 14개 품목의 과실, 5개 품목의 곡물조제품, 6개 품목의 각종 가공식품, 9개 품목의 음료 및 주류 등이 포함된다(표 1). 이러한 데이터는 47개 국가가 노드가 되고 국가 간 교역의 흐름이 링크로 취급되는 47×47 행렬로 만들어지는데, 대부분의 국가가 직접적인 교역 관계를 맺고 있어 결과적으로 완전 네트워크(complete network) 형태가 구축된다.
본고에서 농식품 선진국과 한국 농식품 네트워크를 비교하기 위해 선택한 세부 상품은 HS 코드 0706(당근, 순무)과 HS 코드 1902(파스타)다. 분석 대상 상품 선택 시 고려한 것은 신선농산물과 가공식품군의 포함 여부, 한국 농식품 교역 네트워크의 확대 가능성, 영향력 있는 농식품 선도 국가로 성장한 선진국의 사례 등이다.
특히 농업 선진국의 사례는 신선농산물뿐만 아니라 가공식품의 경우에도 교역 네트워크의 중심국가로 성장한 네덜란드에 주목하였다. 표 5에서 보는 바와 같이 HS 코드 0706(당근, 순무)과 HS 코드 0709(버섯류)는 2014년 현재 동일한 외향 연결도수를 나타내고 있으나 이들 상품 교역에서 최대 경쟁력 있는 국가는 네덜란드와 스페인으로 서로 다르게 나타남에 따라 네덜란드가 최상위 국가로 위치하는 HS 코드 0706(당근, 순무)을 선정하여 분석에 활용하였다(그림 4 참조).
셋째, 우리 농식품의 국제 경쟁력 강화 추세이다. 57개 분석 대상 농식품의 상위 네트워크 내에서 한국의 외향 연결도수가 드러나는 품목은 총 26개이다. 즉, 한국 농식품의 절반 정도는 여전히 글로벌시장에서 경쟁 열위에 있는 것으로 파악된다.
데이터처리
평균연결도(average degree), 컴포넌트(component) 수, 상호성(reciprocity), 집중도(centralization), 이행성(transivity) 등의 지표들을 종속변수로 두고 세 가지 농식품 상품군을 독립변수로 하여 집단 간 차이를 분산분석(ANOVA)을 통해 살펴본 결과는 표 3과 같다. 상품군별 차이 분포의 유의성을 검증하기 위해 퍼뮤테이션(permutation) 을 10만 번 수행하여 관찰된 네트워크와 비교하였다.
성능/효과
여기서는 네트워크의 특성에 대해 유용한 정보를 제공하는 대표적 지표인 평균연결도(average degree), 컴포넌트(component) 수, 상호성(reciprocity), 집중도 (centralization), 이행성(transivity) 등을 통해 농식품 네트워크의 특성을 살펴보았다. 그 결과 농식품 네트워크의 가장 중요한 특징은 상품별로 매우 다양한 형태의 네트워크 특성이 나타나고 있다는 것이다. 상품별로 주요한 변화 과정을 살펴보면 다음과 같다.
첫째, 2005년 네트워크의 컴포넌트(component) 수가 가장 크게 나타난 HS 코드 0707(오이류)의 예를 들면, HS 코드 0707(오이류)의 2005년 컴포 넌트 수는 8개였으나 2014년에는 4개로 축소되었고, 평균연결도(average degree)와 상호성(reciprocity), 집중도(centralization)는 증가하였다(표 2). 컴포넌트(component)는 모든 노드들이 최소 하나의 경로로 연결되는 네트워크의 응집된 서브그룹으로, 무역 네트워크에서 컴포넌트(component)의 수와 크기는 네트워크의 분절화 수준과 연관된다 (Moody and White, 2003; Kramarz et al.
이러한 점에서 HS 코드 0707(오이류) 농식품 네트워크 내의 컴포넌트(component) 수 축소는 네트워크 내 관계에 대한 제약이 감소한 것으로 해석할 수 있다. 또한 평균연결도(average degree)와 상호성(reciprocity)2)의 증가를 통해 연결 관계를 맺는 국가의 수가 확대되고 일방적 관계보다 상호 연결 관계가 증가하고 있는 네트워크의 특성을 확인할 수 있다. 한편 집중도(centralization)3)의 증가는 네트워크 내에서 영향력 있는 국가가 특정 국가로 집중되고 있다는 것을 의미하고, 소수의 국가들에 의해 HS 코드 0707(오이류) 수출이 집중되고 있다는 단서를 제공한다.
둘째, 2005년과 2014년 HS 코드 2204(포도주)의 집중도(centralization) 지수, 이행성(transivity) 지수는 다른 상품들의 그것에 비해 큰 수치를 보이고 있고, 상호성(reciprocity) 지수는 상대적으로 작다. 이행성(transivity)은 세 국가 간의 관계인 삼자관계(triad)를 기반으로 하는데 일반적으로 A 국이 B국과 연결되어 있고 B국은 C국과 연결되어 있을 때, A국과 C국이 연결관계를 가지면 이 삼자 관계는 이행성(transivity)을 충족한다고 할 수 있다.
분석 결과 농식품 상품군 간 차이가 나타나는 네트워크 지표는 평균연결도와 컴포넌트 수였으며 통계적인 유의성 검정 결과, 관찰된 네트워크보다 퍼뮤테이션 분포가 크게 나타나는 비율이 2005년과 2014년 모두 0.3% 이하이다. 즉, 농식품 상품간 평균연결도(average degree)와 컴포넌트(component) 수의 평균은 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 확인된다.
3% 이하이다. 즉, 농식품 상품간 평균연결도(average degree)와 컴포넌트(component) 수의 평균은 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 확인된다. 이러한 분석결과는 농식품 내에서도 국가 간 무역협정, 이동의 편의성, 부패 속도, 가공 정도 등 다양한 상품의 특성에 따라 상품별로 상이한 군집을 형성하여 교역이 발생하고 있음을 강력히 시사한다.
이러한 분석결과는 농식품 내에서도 국가 간 무역협정, 이동의 편의성, 부패 속도, 가공 정도 등 다양한 상품의 특성에 따라 상품별로 상이한 군집을 형성하여 교역이 발생하고 있음을 강력히 시사한다. 실제로 표 3의 분석 결과에서 보듯이, 가공식품, 과실, 채소의 순서로 평균 연결도수가 크게 나타나는 것은 가공식품 수출국이 신선농산물 수출국보다 다수의 국가와 교역관 계를 맺고 있다는 것을 시사하고, 이러한 차이는 2005년에 비해 2014년 더욱 현저하게 나타난다.
이처럼 컴포넌트 수의 차이는 물리적인 시공 간의 압축과 FTA와 경제통합과 같은 제도적 기반의 확충으로 국가 간 상품의 이동이 자유로워졌음에도 불구하고, 신선도 유지가 중요한 상품들은 가공식품에 비해 네트워크의 분절된(disconnected) 정도가 크며, 이에 따라 이동의 제약이 나타나고 있다는 것을 의미한다.5) 결국 농식품 세부 상품 차원에서는 다양하고 복잡한 교역 네트워크가 전개되고 있고, 평균적으로 맺고 있는 국가 간 교역 관계와 네트워크의 국지성 등은 상품별로 차별화되어 있다.
농식품 네트워크 지표의 통계적 유의성 검증 결과는 채소, 과일, 가공식품군에 따라 차별적인 교역 네트워크의 특성이 나타나고 있음을 보여주었다. 또한 각 네트워크 지표의 정량적 수치로부터 상품별 네트워크 응집성과 연결도수 등에 차이가 있음을 알 수 있었다. 그런데 농식품 네트워크에서 각 상품별로 실제 어떠한 클러스터(군집) 를 형성하여 교역이 이루어지는가는 커뮤니티 구조(community structure)를 통해 분석 가능하다.
또한 네덜란드의 경우 2014년 외향 연결도수 수치가 크게 증가하여 유럽국가들로만 이루어진 클러스터 내로 진입하였다.7) 이처럼 당절임 채소 및 과일류의 클러스터 개수 축소에는 유럽국가들의 통합, 가공식품 분야에서 네덜란드 위상의 증가, 2005년 유럽시장에서 가공식품 수출의 중심국가 역할을 했던 태국이 2014년에 이르러서는 아시아 지역으로 통합된 점 등이 기인한 것으로 해석할 수 있다(그림 1 참조).
첫째, 농식품 교역 클러스터 내 중심국가의 성장은 교역 네트워크 구조를 변화시킬 가능성이 높다. 예를 들어, 신선농산물 교역의 중심국가인 네덜란드가 가공식품 교역에서도 경쟁력을 갖추면서 클러스터 내의 리더국가로 등장하였고, 이는 동시에 기존 그룹 내 선도 국가 역할을 했던 태국이 다른 클러스터로 편입되는 결과로 이어진다.
셋째, 농식품 교역량이 증대함에 따라 군집의 형태는 상품별로 상이하게 나타난다.8) 가공식품 내에서도 클러스터 규모가 축소되는 경우와 유지되는 경우 등이 다양하게 나타나고, 클러스터에 속한 국가들도 생산과 소비 차원에서 다양한 관계를 형성하고 있다.
57개 농식품을 대상으로 국가별 외향 연결도수를 분석한 결과 총 26개 품목에서 한국의 외향 연결도수가 드러난다. 이러한 결과는 한국 농식품 산업이 아직까지 글로벌시장에서 경쟁 열위에 있어 분석 대상 모든 상품의 상위 네트워크 내에 한국의 역할이 나타나지 않는다는 점을 반영한다.
첫째, 채소류의 경우 당근, 순무(HS 코드 0706) 및 버섯류를 포함하는 상품군(HS 코드 0709)의 수출 시장 확대가 이루어지고 있으나 외향 연결도 수(outdegree) 상위에 위치하는 농산물 수출 강국 들과는 시장의 공간적 범위에 있어서 격차가 크다 (표 5, 그림 4). 아울러 과실류의 교역 연계망 증가 수준은 미비한 실정이며 딸기 등 기타 과실(HS 코드 0810) 상품군에서 어느 정도 확대 가능성이 있는 것으로 나타났다.
첫째, 채소류의 경우 당근, 순무(HS 코드 0706) 및 버섯류를 포함하는 상품군(HS 코드 0709)의 수출 시장 확대가 이루어지고 있으나 외향 연결도 수(outdegree) 상위에 위치하는 농산물 수출 강국 들과는 시장의 공간적 범위에 있어서 격차가 크다 (표 5, 그림 4). 아울러 과실류의 교역 연계망 증가 수준은 미비한 실정이며 딸기 등 기타 과실(HS 코드 0810) 상품군에서 어느 정도 확대 가능성이 있는 것으로 나타났다.
둘째, 가공식품의 경우는 채소나 과실류 같은 신선농산물에 비해 글로벌 농식품 교역 네트워크 내에서 한국의 위상이 상승한 상태이다. 2014년기준 한국이 5개 이상의 외향 연결도수(outdegree) 를 갖는 상품을 보더라도 HS 코드 0706(당근, 순무), HS 코드 0709(버섯류 포함 기타 채소), HS 코드 1902(파스타), HS 코드 2101(커피, 차 조제 품), HS 코드 2105(빙과류), HS 코드 2202(감미 료 첨가 물), HS 코드 2206(기타 발효주) 등으로 7개 품목 중에서 5개 품목이 가공식품이다.
이와는 달리 이탈리아는 아메리카 대륙과 유럽국가들로 구성된 클러스터 내의 선도 역할을 유지하면서 전 세계 HS 코드 1902(파스타) 교역 네트워크에서 최대 영향력 있는 국가 위상을 차지한다. 한국과 이탈리아를 중심으로 재구축한 네트워크를 통해 동일 식품의 수출 권역을 비교한 결과 2005년 이후 2014년까지 두 국가 모두 전 대륙에 걸쳐 광범위하게 교역 네트워크를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 이탈리아가 서구 선진국들과 긴밀한 연계 관계를 형성하고 있는 것과는 다르게 한국의 수출 대상 지역은 주로 중국, 일본을 위시하여 동남아 지역을 포함하는 아시아 지역이다(그림 7).
셋째, 우리 농식품의 국제 경쟁력 강화 추세이다. 57개 분석 대상 농식품의 상위 네트워크 내에서 한국의 외향 연결도수가 드러나는 품목은 총 26개이다.
끝으로 농식품 네트워크 구조 분석 결과는 우리 농식품이 글로벌 농업 선진국과 비교하여 여전히 경쟁 열위에 처해있으나 신선농산물과 가공식품 모두에서 글로벌 교역 네트워크에의 편입정도 가 증가하고 있는 것을 보여준다. 특히 상위 네트워크 내에 포함된 26개 품목에 가공식품과 신선농산물이 공히 존재한다는 점에서 우리의 노력 여하에 따라 기타 농식품의 경우에도 글로벌 교역 네트워크 내로 편입될 가능성이 있다는 것을 추정 할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
퍼뮤테이션(permutation) 방법이란?
상품군별 차이 분포의 유의성을 검증하기 위해 퍼뮤테이션(permutation) 을 10만 번 수행하여 관찰된 네트워크와 비교하였다. 퍼뮤테이션(permutation) 방법은 이론적 분포가 아닌 네트워크 지표 변수를 무작위로 재배열하여 도출한 F값으로부터 분포를 생성한 후 통계적 검정을 수행하여 p-value를 측정한다.
전 세계 농식품 교역의 주요 지역으로 아시아 지역이 주목받는 것은 무엇인가?
현재 아시아 지역은 농식품의 생산, 가공 시장으로서 전 세계 농식품 교역의 주요 지역으로 주목받고 있다. 농식품 교역 개방이 확대되면서 한국의 농식품 산업 또한 글로벌 경쟁에 직면하였고, 외국산 농식품에 의해 국내시장의 상당 부분이 잠식되었다(남기포, 2015).
한국 또한 기술혁신 및 가공산업화, 산업과의 융합 등에 따라 농식품 수출 강국으로 부상할 가능성을 볼 수 이는 사례는 무엇인가?
농식품 교역 개방이 확대되면서 한국의 농식품 산업 또한 글로벌 경쟁에 직면하였고, 외국산 농식품에 의해 국내시장의 상당 부분이 잠식되었다(남기포, 2015). 이에 비해 농식품 산업의 글로벌화에 따라 네덜란드, 스위스 등과 같은 서구 선진국들이 농식품 교역의 강자로 부상하는 사례가 관찰되고 있다. 이와 같은 사례에서 볼 때, 한국 또한 기술혁신 및 가공산업화, 산업과의 융합 등에 따라 농식품 수출 강국으로 부상할 가능성이 상존한다.
참고문헌 (23)
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