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출자 중앙성 , 어떻게 측정할 것인가 ?

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Brown Bag Seminar (2008. 10. 16)

출자 중앙성, 어떻게 측정할 것인가?

- 아이겐벡터 중앙성의 한계와 대안 - 최충규 (한국경제연구원 연구위원)

□ 중앙성(centrality)의 개념

○ node(actor)들간의 관계(즉, 네트워크)에 있어서 각 node가 얼마나 중심 적인 역할을 하는지를 나타내는 지표

○ 중앙성에는 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality) 등이 있음.

○ 본 논의에서는 출자와 관련성이 높은 연결정도 중앙성에 초점을 둠.

- 연결정도(degree): 한 노드가 다른 노드들과 맺고 있는 관계(line 또는 arc)의 수

- 노드들간의 관계가 방향성을 갖는 경우 연결정도는 외향 연결정도 (outdegree)와 내향 연결정도(indegree)로 구분

□ 예시

<수직구조> <중핵구조> <혼합구조>

2

3

4 1

2

3 4

1

2

3 4

1

(2)

○ 외향 연결정도(outdegree) ○ 내향 연결정도(indegree) - 수직구조: (1, 1, 1, 0) - 수직구조: (0, 1, 1, 1) - 중핵구조: (1, 2, 0, 0) - 중핵구조: (0, 1, 1, 1) - 혼합구조: (1, 2, 1, 0) - 혼합구조: (0, 1, 1, 2)

□ 연결정도 중앙성(degree centrality)의 측정

○ 공식: C=(연결정도)/(최대 가능 연결정도) =(연결정도)/(전체 노드 수 - 1)

○ 외향 연결정도 중앙성 ○ 내향 연결정도 중앙성

- 수직구조: (1/3, 1/3, 1/3, 0) - 수직구조: (0, 1/3, 1/3, 1/3) - 중핵구조: (1/3, 2/3, 0, 0) - 중핵구조: (0, 1/3, 1/3, 1/3) - 혼합구조: (1/3, 2/3, 1/3, 0) - 혼합구조: (0, 1/3, 1/3, 2/3)

□ 일반화

○ sociomatrix:

  



 

 



⋯ 



⋮ ⋱ ⋮



⋯ 



 



   

○ 계열사 i의 outdegree = i번째 행의 합계:



  

≠



○ 계열사 j의 indegree = j번째 열의 합계:



  

 ≠



□ 예시

<수직구조> <중핵구조> <혼합구조>

 

 

   

   

   

   

 

 

   

   

   

   

 

 

   

   

   

   

○ 외향: (1, 1, 1, 0) (1, 2, 0, 0) (1, 2, 1, 0)

○ 내향: (0, 1, 1, 1) (0, 1, 1, 1) (0, 1, 1, 2)

(3)

□ 문제제기 1: 지분율에 대한 고려 無

○ matrix of cross-shareholding:

  



 

 



⋯ 



⋮ ⋱ ⋮



⋯ 



 



∈

○ 계열사 i의 outdegree =



  

≠



 

 

<= 지분율의 가중합 -

는 계열사 j의 자본총계,

는 그룹전체의 자본총계의 합계 -



= (계열사 i의 출자총액)/(그룹전체의 자본총계의 합계) = 계열사 i의 그룹전체에 대한 출자지분율

○ 계열사 j의 indegree =



  

 ≠

 <= j번째 열의 합계 = 계열사 j의 (그룹내) 피출자지분율

□ 문제제기 2: 직접적인 출자 건수만 고려할 뿐, ‘어떤 계열사에 출자했 는지’에 대한 고려 無

(1) 대안 1: rank centrality (eigenvector centrality)

○ 계급 중앙성 (rank centrality):

 = 계열사

i

의 계급 중앙성

 



 ⋯  



⋮ ⋮ ⋮

 



 ⋯  



=>

 

 

 

 



⋯ 



⋮ ⋱ ⋮



⋯ 



 

 

=>

 

=> 

 

 : characteristic equation,

: 항등행렬(identity matrix)

=>

: 계급 중앙성 벡터(eigenvalue가 1인 경우의 eigenvector)

(4)

○ 문제점: 1의 eigenvector가 존재하지 않을 가능성 또는 영(0)의 행진으로 이어질 가능성

(2) 대안 2: Katz status

○ 직접적인 출자뿐만 아니라 간접적인 출자도 고려

 



 



 





 







 ⋯

=>

   

 

 ⋯     



 

- 위 식에서

는 attenuation factor(희석계수) ○ 응용

- sociomatrix x대신 출자행렬 s를 사용

- 이때 희석계수는 불필요(즉,

= 1). 왜냐하면, 간접출자시 지분율의 곱 자체가 희석과정

○ 문제점

 

의 행(출자지분율)은 OK, but

 

의 열(피출자지분율)은 NOT OK!

- 전술한 수직구조를 예로 들면,

 

 

 

   

   

   

   

=>

 

 

 

   

   

   

   

=> 동일 계열사에 대하여 직접출자와 간접출자가 공존하는 경우 직접출 자에 대한 적절한 “희석(attenuation)”이 이루어지지 않음.

(5)

(3) 대안 3: 실효지분율 접근방법 (실효 중앙성, Effective Centrality)

○ 각 계열사의 타 계열사에 대한 ‘실효지분율’을 산출함으로써 직접출자에 대하여 적절히 희석(attenuation)

 



   











 







 ⋯ 

=>

     

     



  

는 출자행렬 s의 i열의 합계로 구성된 열벡터 - .*는 원소간의 곱(element-by-element product)

○ 예시

- 전술한 수직구조를 예로 들면,

 

 

 

   

   

   

   

=>

 

 

 

   

   

   

   

○ 실효 중앙성 (Effective Centrality)

- 계열사 i의 outdegree =



  

≠

 



 

   

≠

 



  

≠

 



- 계열사 i의 실효 중앙성 =

  

= (계열사 i의 실효 출자액)/(출자대상기업의 자본총액의 합계) = 계열사 i의 그룹전체에 대한 실효 출자지분율

○ 실효 위세 (Effective Prestige)

- 계열사 j의 indegree = 계열사 j의 실효 위세 <=>

≠

 =

≠

 



참조

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