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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.5, 2019년, pp.48 - 63
We tried new analysis including social network analysis(SNA) on the transaction network centered on electronic companies using more than 50 thousand company transaction data obtained from Korean enterprise data (KED) for the year of 2015. We found 97 clusters having more than 10 firms and remarkable...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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거래관계가 밀접한 기업의 효과를 극대화 시킬 수 있는 방법은? | 또한 기업단위의 클러스터링에 의하여 얻어질 수 있는 산업 정책적인 실무적 이점도 있다. 우선 거래관계가 밀접한 기업들을 하나의 클러스터로 함으로서 산업 정책의 타켓을 명확히하고 효과를 극대화할 수 있다. 기업들에 대한 정책은 공급사슬상으로 밀접한 몇몇 기업들의 덩어리인 클러스터를 고려할 때 훨씬 효과적일 수 있다. | |
클러스터들이 중시해야 할 것은 무엇이 있는가? | 그렇지만 이들 이외에도 후방생산연관효과가 특별히 높은 업체들도 발견하였으며, 중소기업에 미치는 영향력이 특히 큰 전자 업체들도 눈에 뜨인다. 후방생산연관효과가 높은 업체들은 성장 정책적인 측면에서, 그리고 중소기업에 영향력을 많이 미치는 전자업체들은 중소기업 육성 정책적인 측면에서 중시되어야 할 것이다. 그리고 작은 클러스터들의 합인 마지막 기업군은 매출 대비 고용이 매우 높은 특성을 지닌다는 사실도 발견하였다. | |
사회네트워크 분석에서의 클러스터의 특성은? | 그 결과 97개의 10개 이상 기업으로 이루어진 클러스터들이 발견되었고, 전자산업 매출의 90% 이상을 차지하는 13개의 클러스터들을 주목하게 되었다. 사회네트워크 분석에서의 클러스터들은 소속 기업들이 해당 클러스터 안에서 거래를 완결하는 특성을 가지고 있다. 13개 클러스터들을 보면, 매출액이 많은 상위 5개 클러스터에 전자매출의 83%가 집중되어 있으며, 일부 예외를 제외하고는 각각의 클러스터들은 특정업체가 매출의 대부분을 차지한다. |
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