• 한국경제지리학회지
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• 제15권2호
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• pp.292-303
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• 2012

본 논문은 중국의 청도 가전산업이 군집되는 과정에서 나타나는 연구개발(R&D) 네트워크의 구조와 공간적 특징을 분석하고자 했다. 청도 가전산업의 연구개발 네트워크 분석 결과는 다음과 같다. 청도 가전산업은 정부 주도하의 대기업을 중심으로 인근 지역에 하청업체들이 집적을 이루고 있었지만, 청도 가전산업의 주요 기술혁신 요인인 대기업의 기업내부 자체 개발, 지역 내 타 기업과의 협력, 지역 내의 대학 및 공공연구기관과의 협력 수준은 낮게 나타났다. 청도 가전산업 대기업은 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 지역적 협력보다는 지역 외 기업과의 협력을 적극 도모하고, 지역 외의 대학 및 연구기관과의 협력을 강화하는 전략을 선택하고 있다. 이는 청도 가전산업의 산학연 협력 네트워크가 아직 활성화되지 않았음을 의미한다. 청도에 가전산업을 중심으로 한 지역혁신체계가 구축되기 위해서는 지역 내 기업-대학-공공연구기관 간 긴밀한 네트워크가 이루어져 공동체적 지역 산업 분위기가 형성되어야 한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권3호
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• pp.1-32
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• 2011

본 논문의 주된 연구목적은 중국 가전유통시장에서 한국제품을 판매하는 현지 소매업체와 도매업체간의 갈등, 의존, 영향전략 및 성과간의 관계를 분석하고, 특히 '��시'(關係, guanxi)의 조절효과를 분석함으로써 중국에 진출하는 한국 가전기업들에게 효율적인 유통경로 관리방안을 제시하고자 하는 것이다. 제안한 연구모형과 가설들을 검증하기 위하여 중국 후베이성(湖北省), 후난성(湖南省), 쟝시성(江西省), 허난성(河南省) 등의 중남(中南)지역에서 한국 가전제품을 판매하는 소매상을 직접 방문하여 최종 97개의 판매업체 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 한국제품 현지판매업체가 지각하는 도매상과의 목표불일치는 기대대로 소매상의 갈등을 유의하게 높이었으나, 역할모호성은 갈등에 유의한 영향을 주지 못하였다. 둘째, 갈등나선형 이론과 일치하게 현지판매업체가 도매업체에 대해 의존성이 증대될수록 현지판매업체가 지각하는 갈등은 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 도매업체가 시행하는 정보교환, 권고 등의 비강압적 영향전략은 갈등을 조장하지 않으면서, 현지판매업체들의 거래만족 및 재무성과를 제고하는데 일익을 담당하였다. 반면에 도매업체가 사용하는 위협, 법적 호소 등의 강압적 영향전략은 갈등을 심각하게 높이면서도 성과에는 도움이 되지 못하였다. 넷째, 중국 가전산업의 도매상과 소매상간에 형성된 '��시'(關係, guanxi) 즉 관계의 질의 조절효과를 분석해보면, 먼저 상호신뢰, 몰입 등의 관계의 질은 비강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하지 못해, 비강압적 영향전략과 관계 질은 서로 영향을 받지 않고 독립적으로 성과를 높이는데 사용될 수 있는 전략임을 알 수 있다. 반면에 관계의 질은 강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 즉 관계의 질이 잘 형성되어 있다면 적대적 특성을 가진 강압적 영향전략이 사용되더라도 관계 질의 순기능 역할로 관계 질이 낮은 경우보다 소매상이 지각하는 성과를 높이는 것을 알 수 있다. 다섯째, 갈등의 경우도 관계의 질은 갈등이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 관계의 질이 높게 형성되어 있다면, 갈등이 높은 상황이 발생하더라도 역기능은 줄어들어, 거래관계의 질이 높은 소매상은 갈등을 보다 긍정적으로 받아들여 시너지 효과를 창출함으로써 관계의 질이 낮은 소매상보다 성과를 높일 수 있음을 알 수 있다. 결론적으로, 중국 가전산업에서 거래 관계 질이 높게 형성되어 있다면 강압적 영향전략과 갈등이 성과에 미치는 역기능을 상쇄할 수 있어 상거래에서 '��시'(關係, guanxi)를 통한 거래관계의 질이 중요함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.