Does Brokerage Always Bring Benefit? : An Examination of Cosign Networks of 17<SUP>th</SUP> Korean National Assembly and Their Effects on Bill Adoption

염유식; 이병규

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 염유식 (연세대학교) 이병규 (연세대학교)

저널정보: 한국사회학회 한국사회학회 사회학대회 논문집 한국사회학회 2010 후기 사회학대회

발행연도: 2010.12

수록면: 871 - 892 (22page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

Does Brokerage Always Bring Benefit? : An Examination of Cosign Networks of 17^th Korean National Assembly and Their Effects on Bill Adoption

염유식 , 이병규 한국사회학회 사회학대회 논문집 2010.12 학술대회자료

2009

Contingent Effects of Brokerage Role on Bill Passage in the Korean 17^th National Assembly

염유식 , 이병규 한국사회학회 사회학대회 논문집 2009.12 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

5,728 bills were proposed by cosponsoring legislators during 17<SUP>th</SUP> Korean National Assembly. Based on the score for broker position of each legislator is calculated from co-sponsorship networks, this paper examines the effects of brokerage on the adoption of bills. Unlike many studies that confirmed consistent benefits of brokers in economic situation, we find it was not always the case in political sphere. The benefit of brokers is dependent on both broker types and the extent of political tension. Depending on these two factors, brokers sometimes even got penalty not benefit.
First, the effect of each brokerage is biggest when the political confrontation is medium. In other words, if political confrontation is too weak or too strong, the change in brokerage score does not change the adoption rate a lot. When political conflict is too low or too high, there is little room for brokers. Brokers need moderate level of confrontation in order to obtain benefit from brokerage acts. If confrontation is too weak, parties do not need brokers. They can persuade other legislators to adopt bills they want without brokers’ help. If confrontation is too strong, parties do not want brokers: brokers are treated as opportunistic.
Second, when we compare the size of the effects between different types of brokerage, inside and in-and-out brokerage produces the best results. We can conclude that in order to get maximum benefit out of broker positions, you need to bridge two legislators at least one of whose party membership is identical to yours.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

염유식

소속기관 연세대학교

주요연구분야 사회과학 > 사회학 > 사회학 일반 TOP 5% 사회과학 > 사회학 > 사회복지학

논문수 43 이용수 35,939

이병규

소속기관 연세대학교

주요연구분야 사회과학 > 사회학 > 사회학 일반 공학 > 건축공학 > 환경공학

논문수 13 이용수 2,442

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-331-003782820

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)