단순한 재정 지원의 한계가 대두되면서 생태계 조성을 통해 좀 더 지속가능한 사회적기업을 육성하는 방법에 많은 관심이 쏠리고 있다. 2012년 사회적기업 육성 기본계획은 이러한 필요성을 강조하고 있으며 이런 필요에 부합하기 위해 정부는 “서울 사회적경제 네트워크” “관악 사회적경제 조성단” 등의 조직을 통해 생태계 조성에 필요한 네트워크를 촉진하고자 하였다. 또한, 중간조직을 지정하여 사회적기업 지망 기관이 체계적인 지원을 받을 수 있도록 지원하고 있다. 사회적기업 간 네트워크 그리고 타 관련기관과의 네트워크 형성을 통해 필요한 정보와 사업기회를 얻을 수 있도록 함으로써 보다 더 지속가능한 사회적기업 환경을 만들기 위해 노력하고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 사회적기업의 네트워크 특성을 파악하여 우리나라 사회적기업 부문에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 특히 지역 내 사회적기업 간 네트워크 분석을 통해 사회적기업 네트워크가 어떤 형태로 발전하고 있으며 기대 효과를 내고 있는지 그 방향성을 점검하고자 하였다. 이를 위해 먼저 중간지원조직과 사회적기업을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였고 그래프 이론을 이용해 사회적기업 네트워크를 분석하였다. 나아가 분석 결과를 클러스터 모델과 사회적 혁신 클러스터와 비교 분석하였다. 연구 결과 사회적기업 간 네트워크 및 지원기관과의 네트워크가 존재하는 것으로 나타났으며 네트워크를 통해 정보교류와 자원 순환이 일정 부분 이루어지고 있음을 알 수 있다. 하지만 네트워크 특성은 지속가능한 생태계로 보기에는 어려운 한계점을 지니고 있어 이에 대한 대책을 세워야 할 것이다.
With strong government support, the number of social enterprises increased sharply over the past few years in Korea. The social enterprise policy has shifted from financial support to creating an environment friendly to social enterprises. As a part of such policy, the Korean government has encouraged networks among social enterprises as well as with other organizations on belief that social network is important part of business operation and sustainability. Due to short history of social enterprise in Korea, not only do we lack research on social enterprise themselves but there are very few study on the business environment in relation with social network. This research aims to study social network of social enterprise as a means to improve our understanding of the environment they are in and be able to give policy-makers a sense of direction concerning their strategy on the social enterprise sector. This paper studies the network of social enterprises in Gwanak, Seoul, with particular focus on social network among social enterprises. Social network mapping and network analysis based on graph theory was used for the research. The result of analysis was compared and contrasted with the cluster theories, industrial cluster theory and social innovation cluster theory, in order to get a better understanding of the characteristics of the network.