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중국 호텔산업 고객들의 전자구전(eWOM)에 미치는 영향 요인에 관한 연구
란희,단가루,배기형 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.1
본 연구의 목적은 호텔산업 고객들의 전자구전 (EWOM: Electronic Word of Mouth)에 미치는 영향 요인을 분석하데 있다. 이를 위해 본 연구는 전자 플랫폼에서 구전 및 예약이 있는 고객들을 대상으로 구조화된 설문지를 이용한 설문지를 실시하여 총275부 설문지에 수집하여 이에 대한 불성실한 응답을 제외하고 총245부 AMOS를 사용하여 자료의 타당도 및 신뢰도를 확인하고 구조 방정식 모형을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역 환경, 식음료부, 서비스 품질, 객실환경, 호텔환경은 고객만족도의 유의한 정(+)영향을 미친다. 둘째, 고객만족도가 전자구전의도에 긍정적이 영향을 미친다. 셋째, 고객만족도 및 전자구전의도 간의 신뢰의 매개효과가 있다는 것으로 판단하였다. 따라서 이러한 결과로 미루어 볼 때 호텔 경영자는 호텔 환경과 서비스의 질적 향상에 초점을 맞춰 소비자가 해당 호텔을 구입하는 것이 바람직하다고 느낄 수 있도록 호텔 신뢰를 높이고 관계강화를 통해 전자구전의도를 높여야 할 것이다.
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란희,단가루,배기형 한국문화산업학회 2022 문화산업연구 Vol.22 No.2
본 연구의 목적은 중국 문화산업 산업연관표를 작성, 이를 이용하여 중국 문화산업의 경제적 효용을 정량적으로 분석 분석하여 중국 문화산업의 정책 수립 촉진에 기여하고 있다. 이를 위해 중국 통계국에서 2018년 산업연관표 153개 부문 중 사무용 기계, 신문과 출판, 라디오·텔레비전·영화·영상녹음 제작 등 12개 산업으로선정, 분석하였다. 분석 결과 문화산업의 생산유발계수는 대부분 제조업에 비해 낮은 생산유발효과를 보여 문화산업을 재미와 관심의 대상으로 인식하면서도 간과하고 있다. 둘째, 문화산업이 다른 산업의 발전을 위해 없어서는 안 될 중간재 역할을 하지 못하며, 문화산업의 수요변화가 제조업의 수요변화에 큰 영향을 미치지않는다는 것을 뜻한다. 셋째, 문화산업은 32개 산업 중 제조업보다 높으나 서비스산업에서는 부동산사업을 제외하고는 제일 낮은 소득유발효과를 나타나며, 32개부분 중 19위를 차지하고 있다. 넷째, 중국 문화산업이 생산활동을 수행함에 있어 제조업과 건설업보다 필요한 노동력을 유도하는 일자리 창출 산업으로서의 역할을 제대로 하지 못하고 있다는 뜻이다. 끝으로 문화산업의 최종수요액 24,210.4 억 위안을 국가경제에 투입할 경우 문화산업의 생산유발액은 39,817억위안, 세금유발액은 1,009억위안, 소득유발액은 6,792억위안, 그리고 부가가치유발액은 12,933억위안으로 나타났다. 본 연구는 중국 통계청의 2018년 산업연관표를 활용하여 그동안 소홀했던 문화산업의 역할을 거시적 입장에서 계량화하였다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있다.
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도시 규모와 중국 기업의 수출 참여도 - 산업 집합 사각에 기반한 분석 -
단가루,배기형,란희 한국문화융합학회 2022 문화와 융합 Vol.44 No.8
In the context of the prevalence of foreign trade protectionism, further promoting the process of urbanization help expand domestic demand and improve Chinese firms’ export competitiveness. This paper studies the effect of the city scale expansion on Chinese firms’ participation in exports. The results found that first, the city scale expansion will significantly promote the firm export participation; second, for different scale cities, the impact of different city size on the export participation of firms is different; third, considering the intermediary effect model, the industrial specialization level of (extra) large cities and small cities, the industrial diversification level in megacities and (extra) large cities and the industrial competitiveness of small cities have a partial intermediary effect on the expansion of urban scale and promotes the participation of firms in exports. In addition, industrial competitiveness and industrial diversification in megacities and small cities respectively have a masking effect on the expansion of urban scale and promote the participation of firms in exports.
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최저 임금이 도시 실업률에 미치는 영향 - 중국 주 삼각지역을 중심으로 -
단가루,배기형,란희 한국문화융합학회 2022 문화와 융합 Vol.44 No.9
This paper explores the impact of minimum wage standards on unemployment rates in nine cities in China Pearl River Delta based on data from the China Urban Statistical Yearbook and the Bureau of Human Resources and Social Security's website from 2000 to 2020. The study shows that first, minimum wage's increase reduces urban unemployment rate. Second, from the perspective of heterogeneity, raising the minimum wage decreases state-owned collective employment rate and increases private sector employment rate; raising the minimum wage decreases urban unemployment rate in different economic development level cities; after the economic crisis in 2008, raising the minimum wage decreases the urban unemployment rate. Third, through the systematic GMM and differential GMM robustness tests, this paper concludes that the minimum wage is negatively related to the urban unemployment rate. By testing the impact mechanism, the minimum wage’s increase reduces the urban unemployment rate through the urban innovation effect and cost effect.
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전통적인 통계와 기계학습 기반 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경 예측모형 연구
원도,왕콘,란희,배기형 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.2
The purpose of this study is to explore a prediction model for accurately predicting Financial Difficulties of Chinese Cultural Industry Enterprises through Traditional Statistics and Machine Learning. To construct the prediction model, the data of 128 listed Cultural Industry Enterprises in China are used. On the basis of data groups composed of 25 explanatory variables, prediction models using Traditional Statistical such as Discriminant Analysis and logistic as well as Machine Learning such as SVM, Decision Tree and Random Forest were constructed, and Python software was used to evaluate the performance of each model. The results show that the Random Forest model has the best prediction performance, with an accuracy of 95%. The SVM model was followed with 93% accuracy. The Decision Tree model was followed with 92% accuracy.The Discriminant Analysis model was followed with 89% accuracy. The model with the lowest prediction effect was the Logistic model with an accuracy of 88%. This shows that Machine Learning model can achieve better prediction effect than Traditional Statistical model when predicting financial distress of Chinese cultural industry enterprises. 본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업 상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.
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