본 연구는 다양한 사회연결망 분석 방법을 통해 한국 자동차산업 공급네트워크의 구조와 특성을 규명하고, 더 나아가 공급네트워크 진화의 동인을 분석하는 것을 목표로 한다.
연구는 크게 세 가지 방향으로 진행되었는데, 먼저 자동차산업에서 실제 거래 데이터를 활용하여 구매업체-공급업체 간 거래관계(링크)에 연결강도를 반영하였을 때 특정기업(노드)의 중심성이 어떻게 달라지는지 사회연결망 분석을 통해 살펴보았다. 이를 위해 중국에 진출한 글로벌 완성차업체의 여덟 개 현지 합작법인(상하이폭스바겐, 일기폭스바겐, 광주도요타, 광주혼다, 상하이지엠, 장안 포드, 북경현대, 동풍열달기아)과 다양한 공급업체들을 대상으로 연구를 진행하였다. 보다 구체적으로 세 개 품목(에어백, 인테리어, 시트)별로 거래관계 네트워크와 연결강도 네트워크를 비교하여 연결중심성과 위세중심성이 어떻게 변화하는지, 그리고 품목별 특성에 따라 네트워크 구조가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 그 결과 공급네트워크에 관계 속성인 연결강도를 추가하는 경우 모든 품목에서 공통적으로 연결중심성이나 위세중심성 값이 더 커지는 것으로 나타났으며, 모든 연결강도 네트워크에서 한국계 완성차업체가 자사 공급업체들과 상대적으로 더욱 강한 연결을 구축하고 있음을 확인하였다. 소수의 완성차업체에 납품하고 있지만 거래 품목 수가 많은 공급업체 그리고 거래 품목 수는 적지만 다수의 완성차업체에 납품하는 공급업체들의 경우 관계적 속성을 반영하였을 때 공급네트워크에서의 위상이 달라질 수 있으므로 관리적 측면에서 관계적 속성을 제대로 파악하는 것이 중요하다는 시사점을 제시하고 있다.
두 번째 연구에서는 네트워크 관점으로 한국 자동차산업의 공급네트워크 전체를 구조적으로 분석해보고, 전통적인 계층구조와 비교하였다. 또한 시간의 흐름에 따라 공급네트워크가 어떻게 변화하는지도 살펴보았다. 네트워크는 4개의 하위그룹으로 분류되었으며, 그 중 가장 핵심적인 4-core의 경우 직원수, 매출액, 총자산 규모에서 하위 core들과 유의한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 공급네트워크분석에서 활용되는 사회연결망분석 척도인 연결중심성과 K-core구조를 비교한 결과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으나, K-core개념은 네트워크의 중심부에 있는 노드들과 얼마나 많이 연결되어 있는 가로 노드들을 계층화시키기 때문에 연결중심성이 높다고 해서 꼭 K-core가 높게 측정되는 것은 아니라는 것을 알 수 있다. 공급망 관점에서의 계층적 구조와 네트워크 관점에서의 K-core구조를 비교한 결과, 네트워크에는 3차 공급업체까지 존재하며, 모든 core에 1,2,3차 공급업체가 혼재되어 나타났다. 2007년부터 2017년까지 격년 주기로 공급 네트워크 변화를 분석한 결과, 네트워크에 새로 등장하는 노드들의 경우 대부분 1-core로 진입하였으며, 높은 core에 속할수록 잔존비율이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 두 번째 연구의 경우 K-core 방법론을 처음으로 공급네트워크에 적용함으로써 기존의 계층구조를 네트워크 관점으로 보완하고 있다. 보다 구체적으로 본 연구에서는 완성차업체나 중심기업이 직접 연결된 양자관계에서 벗어나 1차 공급업체뿐만 아니라 공급네트워크 상에서 높은 core에 속하고, 연결중심성이 높은 공급업체들에 대해 관심을 갖고 관리해야 한다는 이론적, 실무적 시사점을 제시하고 있다.
세 번째 연구에서는 SAOM을 활용하여 한국 자동차산업 공급네트워크의 진화를 이끄는 다양한 구조적 요인들을 규명하였으며, 진화를 이끄는 동인을 환경적 요인에 의한 공급네트워크의 진화와 공급네트워크 고유의 자체적 혹은 내생적 특성에 의한 진화로 분류하였다. 환경적 요인에 의한 공급네트워크 진화에 대한 가설 1과 가설 2는 모두 채택되었으며, 자동차산업의 기술 패러다임이 변화함에 따라 기존 공급네트워크의 재배열과 확장이 동시에 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 전통적인 공급망과는 확연히 구분되는 다층공급망 특성을 설명할 수 있다. 또한, 공급네트워크 자체의 내생적 특성에 의한 진화에 대한 가설 3과 가설 4는 기각되었으며, 가설 5는 채택되었다. 자동차산업의 공급네트워크에서는 단순히 다수의 연결을 갖고 있는 행위자에게 선호적 연결이 생성되는 것은 아니라는 것을 확인하였다. 다양한 공급네트워크 진화의 방향성을 제대로 파악한다면 관리적 대응성을 높일 수 있다는 실무적 의의가 있다.

This study aims to identify the structure and characteristics of the supply chain of the Korean automotive industry and to analyze the drivers of supply network evolution through various social network analysis methods.
The study was conducted on three different topics. First study aims to examine how the centrality of a specific node (firm) changes when tie strength is reflected in a link (buyer - supplier relationship). By using actual transaction data, we researched eight global automakers (SAIC Volkswagen, FAW Volkswagen, GAC Toyota, Guangqi Honda, SAIC GM, Changan Ford, Beijing Hyundai, and Dongfeng Yueda Kia) and various suppliers who have entered China and supplied them with several items. All of eight automakers are joint ventures with global carmakers and Chinese state-owned enterprises. We have examined how the degree centrality and eigenvector centrality change in transaction network and tie strength network of the airbag, interior, and seat-related product categories. As a result, adding the tie strength to the transaction relationship would increase the value of degree centrality or eigenvector centrality in all product categories in common. This is quite different from existing research that only considered transaction networks. It also confirmed that Korean carmakers have strong ties with their suppliers in all tie strength networks. The reason for this is that Korean suppliers have been in business for a long time with customers in Korea. This study has significant meaning in terms of understanding the dynamics and network structure of the actual supply network of automobile industry considering the tie strength, but there are limitations due to the data. First, we measured the tie strength with the number of product items because we were unable to figure out the sales between buyer and supplier. Second, we could not grasp the tier of the supplier and the transaction relation between suppliers in the data. Therefore, improving these limitations in future studies will allow us to analyze supply networks closer to reality.
In the second study, the entire supply network of the Korean automotive industry was structurally analyzed and compared with the traditional tier structure. It also identified how the supply network changes over time. First, supply networks are classified into four subgroups. In the case of the 4-core, there was a significant difference with the lower cores in the number of employees, sales, and total assets. Second, there was a significant correlation between the degree centrality and the K-core structure. However, because K-core stratifies the entire nodes by connecting to nodes in the center of the network, high degree centrality does not necessarily mean high K-core. Third, as a result of comparing the tier structure from the supply chain perspective and the K-core structure from the network perspective, it can be seen that there are even 3rd tier suppliers in the network, and there are mixed 1st, 2nd and 3rd tier suppliers in all cores. In the linear and dyadic perspectives of traditional supply chain management, the assumption that strategic suppliers are directly connected to focal firms(automakers) is essential. However, after analyzing the actual supply network with K-core, 2nd or 3rd tier suppliers are also located at 4-core, which shows the limitations of the existing supply chain perspective.The results of analyzing the evolution of supply network every two years from 2007 to 2017 are summarized as follows. First, most of the new nodes in the network entered 1-core, and the higher the core, the higher the residual ratio. this study complements tier structure-based studies by applying the K-core methodology for the first time in the supply network research. This study suggests theoretical and practical implications that an automaker or a focal company should be careful about and manage nodes which have high K-core and high degree centrality away from directly connected dyadic relations.
In the third study, SAOM was used to identify various structural drivers driving the evolution of the Korean automotive industry supply network. In addition, the hypothesis was established and tested by classifying the drivers of network evolution into evolution by environmental factors and by supply network endogenous characteristics. Both Hypothesis 1 and Hypothesis 2 about the supply network evolution due to environmental factors were adopted. As the technological paradigm of the automobile industry changed, it was confirmed that the rearrangement and expansion of the existing supply network are proceeding simultaneously. In addition, it can explain the characteristics of the multi-tier supply network that is clearly distinguished from the traditional linear supply chain. Hypothesis 3 and hypothesis 4 about evolution due to the endogenous nature of the supply network were rejected, and hypothesis 5 was adopted. In the automotive industry''s supply network, preferential connections were not created for actors with high degree. Therefore, it is necessary to examine the transaction relationship with focus on the attributes of the actor or relationship. The practical implication of this study is that it is possible to increase management responsiveness by identifying various drivers of the evolution of the supply network. Also, the limitation of the study is that the behavioral evolution of the firms that make up the network has not been tested. In SAOM, it is possible to add behavioral effects of actors as well as effects on endogenous structural effects and attributes. In the future, if behavioral effects are added, more implications can be made in terms of the management.