본 연구는 중국 상하이 및 선전 증시에 상장된 고탄소 업종 A주 기업을 대상으로, ESG(Environmental, Social, Governance) 요인이 재무성과에 미치는 영향을 머신러닝 기반의 인공지능(AI) 기법으로 분석하였다. 기존 ESG 종합 등급의 신뢰성과 설명력 한계를 보완하기 위해, ESG 세부 요인을 중심으로 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀모형과 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)를 활용하였다. 2015-2019년 데이터를 기반으로 총자산이익률(ROA) 및 주당순이익(EPS) 예측력을 비교한 결과, 사회(S) 영역의 수익성·납세·재무건전성 지표가 가장 높은 설명력을 보였으며, 국유기업 여부보다는 경영 성과와 정보공개의 실질성이 중요한 변수로 나타났다. 본 연구는 ESG 요인의 개별 분석이 투자자 의사결정과 평가체계 개선에 효과적임을 시사하며, XAI 기법을 활용한 실증연구의 가능성을 제시한다.

Abstract Labour exploitation in marine fishing industries has received considerable negative publicity. Yet, is there something specific about marine fishing that makes it highly exploitative? We compare work on purse-seiners catching tuna for canning with work on longliners catching tuna for sashimi. We explain difference through a comparative analysis along three axes: (1) tuna population dynamics, fishing technologies and resource access; (2) industrial organization and governance of global production networks; and their relationships with (3) workplace labour regimes on vessels. The article contributes to labour regime analysis by demonstrating the relative material significance of ecology in shaping labour regimes.

본 논문은 근대 중국의 해관 무역보고 및 통계를 기반으로 하는 해관 데이터의 활용과 사회경제사 연구를 중심으로, 디지털 전환 시대에서의 새로운 방법론에 대한 비판적 성찰과 향후 과제를 고찰한다. 우선 해관 데이터의 학술적 가치에 주목하여 그 구성과 성격, 디지털 데이터베이스 및 아카이브 구축 현황을 살펴본다. 또한 해관 데이터를 활용한 근대 중국 사회경제사 연구 경향 및 사례를 분석한다. 이를 통해 해관 데이터가 근대 중국의 사회경제사 연구에서 차지하는 중요성과 다양한 활용 가능성을 보여준다.다음으로 디지털 기술 발전에 따른 역사 연구 방법의 변화를 논하며, 동시에 디지털 역사학 연구방법론의 한계점을 제시한다. 특히 인과관계 추론의 어려움, 특수한 역사적 맥락의 간과 가능성, 특정 시기 주요 변수 누락위험 등을 지적한다. 그러나 한편으로 해관 데이터의 특성을 이해하는 것이 여전히 중요함을 강조하며 해관 데이터의 특성과 향후 과제를 다룬다. 데이터의 대상 및 영역, '進口'와 '出口' 개념의 이해, 영토 변동에 따른 통계 범위 변화, 데이터의 정확성, 그리고 활용의 확장성 등을 중심으로 고찰한다. 본 논문은 디지털 시대에 해관 데이터를 활용한 역사 연구가 기존의 연구방법과 상호 보완적으로 발전할 수 있는 방향을 제시함으로써, 근대 중국사회경제사 연구의 방법론적 논의에 일조하고자 한다.

생성형 인공지능(GI)의 사용이 확산되며, 주요국들은 관련 규제를 입법화하고 있다. 본 논문에서는 이의 사례로 중국의 생성형 AI 관련 규제 및 주요이슈를 고찰하였다. 중국에서도 생성형 AI 사용의 양적 증가와 기존 법이 생성형 AI 사용을 관할할 수 없는 상황이 발생하였다. 필자는 중국이 미국이나 유럽연합(EU: European Union)보다 더 빠르게 생성형 AI에 대한 규제 사항을 입법화하게 된 배경 및 규제 내용을 검토하여, 관련 규제에 관한 국가별 유형에서 중국의 규제 방향이 정치·사회적 목적을 위한 원칙기반 유형에 해당함을 검증하였다. 중국의 ‘생성형 AI 서비스 관리 잠정 방법’은 세계 최초 생성형 AI에 관한 규제로 이목이 집중되었다. 해당 규제는 생성형 AI 서비스 제공·이용 관련 관리감독 체계에 대한 내용은 물론 기술개발 촉진, 데이터 처리 활동 및 데이터 라벨링 교육에 대한 요구사항이 포함되어 있으며, 또한 인종·민족·성별 등에 대한 차별을 방지하고 개인정보 및 미성년자 보호 관련 내용도 포함되어 있다. 하지만 중국 내에서 국외 네트워크를 사용할 수 없는 폐쇄적인 상황과 생성형 AI 훈련 데이터에 블랙리스트 도입은 중국의 생성형 AI 시장의 성장을 스스로 저해하는 요소로 작용할 것이라 판단된다.

본 연구는 중국 상하이 및 선전 증시에 상장된 고탄소 업종 A주 기업을 대상으로, ESG(Environmental, Social, Governance) 요인이 재무성과에 미치는 영향을 머신러닝 기반의 인공지능(AI) 기법으로 분석하였다. 기존 ESG 종합 등급의 신뢰성과 설명력 한계를 보완하기 위해, ESG 세부 요인을 중심으로 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀모형과 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)를 활용하였다. 2015-2019년 데이터를 기반으로 총자산이익률(ROA) 및 주당순이익(EPS) 예측력을 비교한 결과, 사회(S) 영역의 수익성·납세·재무건전성 지표가 가장 높은 설명력을 보였으며, 국유기업 여부보다는 경영 성과와 정보공개의 실질성이 중요한 변수로 나타났다. 본 연구는 ESG 요인의 개별 분석이 투자자 의사결정과 평가체계 개선에 효과적임을 시사하며, XAI 기법을 활용한 실증연구의 가능성을 제시한다.

Abstract Labour exploitation in marine fishing industries has received considerable negative publicity. Yet, is there something specific about marine fishing that makes it highly exploitative? We compare work on purse-seiners catching tuna for canning with work on longliners catching tuna for sashimi. We explain difference through a comparative analysis along three axes: (1) tuna population dynamics, fishing technologies and resource access; (2) industrial organization and governance of global production networks; and their relationships with (3) workplace labour regimes on vessels. The article contributes to labour regime analysis by demonstrating the relative material significance of ecology in shaping labour regimes.

본 논문은 근대 중국의 해관 무역보고 및 통계를 기반으로 하는 해관 데이터의 활용과 사회경제사 연구를 중심으로, 디지털 전환 시대에서의 새로운 방법론에 대한 비판적 성찰과 향후 과제를 고찰한다. 우선 해관 데이터의 학술적 가치에 주목하여 그 구성과 성격, 디지털 데이터베이스 및 아카이브 구축 현황을 살펴본다. 또한 해관 데이터를 활용한 근대 중국 사회경제사 연구 경향 및 사례를 분석한다. 이를 통해 해관 데이터가 근대 중국의 사회경제사 연구에서 차지하는 중요성과 다양한 활용 가능성을 보여준다.다음으로 디지털 기술 발전에 따른 역사 연구 방법의 변화를 논하며, 동시에 디지털 역사학 연구방법론의 한계점을 제시한다. 특히 인과관계 추론의 어려움, 특수한 역사적 맥락의 간과 가능성, 특정 시기 주요 변수 누락위험 등을 지적한다. 그러나 한편으로 해관 데이터의 특성을 이해하는 것이 여전히 중요함을 강조하며 해관 데이터의 특성과 향후 과제를 다룬다. 데이터의 대상 및 영역, '進口'와 '出口' 개념의 이해, 영토 변동에 따른 통계 범위 변화, 데이터의 정확성, 그리고 활용의 확장성 등을 중심으로 고찰한다. 본 논문은 디지털 시대에 해관 데이터를 활용한 역사 연구가 기존의 연구방법과 상호 보완적으로 발전할 수 있는 방향을 제시함으로써, 근대 중국사회경제사 연구의 방법론적 논의에 일조하고자 한다.

생성형 인공지능(GI)의 사용이 확산되며, 주요국들은 관련 규제를 입법화하고 있다. 본 논문에서는 이의 사례로 중국의 생성형 AI 관련 규제 및 주요이슈를 고찰하였다. 중국에서도 생성형 AI 사용의 양적 증가와 기존 법이 생성형 AI 사용을 관할할 수 없는 상황이 발생하였다. 필자는 중국이 미국이나 유럽연합(EU: European Union)보다 더 빠르게 생성형 AI에 대한 규제 사항을 입법화하게 된 배경 및 규제 내용을 검토하여, 관련 규제에 관한 국가별 유형에서 중국의 규제 방향이 정치·사회적 목적을 위한 원칙기반 유형에 해당함을 검증하였다. 중국의 ‘생성형 AI 서비스 관리 잠정 방법’은 세계 최초 생성형 AI에 관한 규제로 이목이 집중되었다. 해당 규제는 생성형 AI 서비스 제공·이용 관련 관리감독 체계에 대한 내용은 물론 기술개발 촉진, 데이터 처리 활동 및 데이터 라벨링 교육에 대한 요구사항이 포함되어 있으며, 또한 인종·민족·성별 등에 대한 차별을 방지하고 개인정보 및 미성년자 보호 관련 내용도 포함되어 있다. 하지만 중국 내에서 국외 네트워크를 사용할 수 없는 폐쇄적인 상황과 생성형 AI 훈련 데이터에 블랙리스트 도입은 중국의 생성형 AI 시장의 성장을 스스로 저해하는 요소로 작용할 것이라 판단된다.

본 논문은 독일의 바이에른 주와 작센 주를 중심으로 숙련 및 정주 노동이민에 관한 독일 이민정책을 분석한다. 한국은 급격한 인구구조 변화와 경제적 문제에 직면해 있으며, 이를 해결하기 위한 이민정책의 필요성이 대두되고 있다. 독일은 2000년대 이후 포용적 이민정책을 일관성 있게 추진하여 인구 증가와 경제성장에 기여하였다.본고는 바이에른과 작센 두 지역의 사례를 통해 독일의 이민정책이 지역적 특성에 따라 어떻게 구현되고 있는지를 분석하고, 이를 바탕으로 한국의 이민정책 방향성을 제시하고자 한다. 바이에른 주는 경제적 부유와 높은 통합정책을 통해 이민자 유입을 성공적으로 관리하고 있으며, 작센 주는 경제적 성장을 도모하며 이민자 통합을 위한 다양한 정책을 시행하고 있다. 두 지역의 비교를 통해 한국이 숙련노동자 유입과 사회통합을 위한 정책적 시사점을 얻을 수 있을 것이다.

본 논문은 정치적 기회구조(POS: political opportunity structure) 이론을 바탕으로 2000년대 이후 영국과 독일의 이민정책 변화를 비교 분석한 글이다. POS 이론은 제도적 접근성, 정치적 연합의 안정성, 엘리트 간 협력과 분열, 국제적 압력 등 다양한 정치적 요소가 정책 변화에 미치는 영향을 설명하는 틀이다. 본고에서는 POS 이론적 틀을 통해 사례국가에서 이러한 요인들이 이민정책 형성에 어떻게 작용했는지를 분석하는 데 중점을 두었다. 영국은 9/11 테러 및 2000년대 중반 중동유럽의 유럽연합(EU: European Union) 회원국 가입 이후 반이민 정서의 확산과 브렉시트를 계기로 이민정책이 더욱 제한적으로 변화했으며, 정치적 엘리트 간의 분열과 내부 갈등이 그 과정에서 중요한 역할을 했다. 반면 독일은 경제적 필요와 국제적 압력에 의해 고숙련 노동자 유치와 난민 수용을 위한 개방적인 정책을 지속적으로 추진해 왔으며, 정치·경제 엘리트 간의 협력이 정책 발전에 기여했다. 이러한 분석을 통해 두 국가의 이민정책 변화가 각각의 정치적 맥락에 따라 POS 요소들에 의해 어떻게 달라졌는지 비교할 수 있었다. 본 논문은 POS 이론이 이민정책 연구에 제공하는 설명력을 강화하며, 향후 다른 국가들의 이민정책 형성 과정에도 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

Abstract In recent decades, fishing fleets and effort have grown in aggregate throughout the waters of lower-income coastal countries, much of which is carried out by vessels registered in higher-income countries. Fisheries access arrangements (FAAs) underpin this key trend in ocean fisheries and have their origins in UNCLOS’s promise to establish resource ownership as a mechanism to increase benefits to newly independent coastal and island states. Coastal states use FAAs to permit a foreign state, firm, or industry association to fish within its waters. This paper provides a conceptual approach for understanding FAAs across the global ocean and for exploring their potential to deliver on the promise of UNCLOS. Illustrated with the findings from multiple case studies, we advance understanding of FAAs by developing a geopolitical-economy of access that attends to the combination of contingent and context-specific economic, ecologic, and geopolitical forces that shape the terms, conditions and practices of the FAAs shaping this persistent phenomenon of higher-income industrial fleets fishing throughout lower-income countries’ waters.

본 고는 한국무역을 둘러싼 여러 대내외 통상환경 변화와 위기에 대한 해결책을 융합과 통섭이라는 혁신적 전환에서 찾아야 한다는 인식 하에, 문화콘텐츠가 지닌 경제적 가치를 논의의 시발점으로 문화콘텐츠의 신성장동력을 공연에서 탐색해 보았다. 이를 위해 공연콘텐츠의 해외 진출을 ‘공연무역’으로 브랜드화하고, WTO GATS 및 OECD의 서비스 관련 기준, 그리고 콘텐츠 수출 관련 선행연구를 참고하여 공연무역의 4가지 유형으로 분류했다. 공연과 연계된 서비스 범주를 고려한 유형별 확대 전략으로, 한국형 공연통합정보 플랫폼 구축, 첨단 융복합 공연시설 조성을 통한 관광 연계 마케팅 확대, 해외 네트워크 관리 및 활용, 프린지식 아웃바운드 마케팅 강화 등을 제시했다. 공연콘텐츠 해외 진출을 서비스무역의 관점에서 접근한 본 고가 실효성 있는 후속 연구로 심화되고, 문화산업의 신국제경영전략 구상으로 연결되기를 기대한다.

Anti-government protests emerged globally in response to COVID-19 countermeasures. What are the key drivers of these pandemicrelated protests, and to what extent do they differ from the drivers of non-COVID protests? We examine these questions in the context of Israel, which faced a growing political crisis at the start of the pandemic, effectively blurring the distinction between different causes of protest. Our data features 1,922 protests across 189 Israeli localities for the period between March and July 2022. Using a machine learning approach, we find that all protests, regardless of whether they were directly related to the pandemic or not, were motivated by the same set of key indicatorsalbeit with the ranking of drivers for COVID-related protests inverted for non-COVID protests. Local infection rates and government responses were more pronounced for the former, whereas differences in residential and commercial property taxes, access to affordable housing, quality of education and demography were among the most important drivers for the latter. Our analysis underscores the role that local governments played in managing the pandemic, and demonstrates that variation in socioeconomic conditions had an important effect on the incidence of protests across Israel.