TOE 프레임워크 기반 국가 회복 탄력성 확보를 위한 구조적 결정요인 : 2차 전지 산업에 대한 통합적 실증 연구
- 주제(키워드) TOE 프레임워크 , 자국 보호주의（Reshoring） , 회복 탄력성 , 질적 비교 분석（fsQCA） , 사회 네트워크 분석（SNA）
- 주제(DDC) 658
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 박민재
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 비즈니스애널리틱스학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036200
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
지난 수십 년간 세계화（Globalization） 기조 아래 효율성과 비용 절감을 중심으로 최적화되었던 글로벌 공급망은 기후 위기, 팬데믹, 미·중 패권 경쟁 등 다중 위기를 거치며 중대한 전환점을 맞이하였다. 국가 안보와 직결되는 전략 자산인 2차 전지 산업의 경우, 자국 우선주의와 프렌드쇼어링（Friend-shoring） 중심의 블록화（Blocking） 현상이 가속화되며 글로벌 무역 정세에 거대한 위협과 변화를 야기하고 있다. 효율적 공급망에서는 비교우위에 따른 이익 극대화가 가능했으나, 블록화된 공급망에서는 제한된 거래와 지정학적 장벽으로 인해 공급망 위험이 증폭된다. 기존 연구들은 자원 보유량 중심의 단편적인 수출입 변화에 집중하여 국가별 회복 탄력성을 측정하려 하였으나, 이는 다중 위기 시대의 복잡하게 얽힌 네트워크 권력 관계와 다차원적인 복원 메커니즘을 규명하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 TOE（기술·조직·환경） 프레임워크를 경제 생태학적 관점으로 확장하여 2차 전지 산업 공급망 내 국가별 회복 탄력성의 구조적 결정 요인을 규명하고자 하였다. 본 연구는 방법론적 한계를 극복하기 위해 통계적 실증 분석과 네트워크 구조 분석을 통합한 다층 방법론을 설계하였다. 첫째, 회복 탄력성 달성을 위한 국가별 역량의 인과적 조합을 도출하기 위해 fsQCA（퍼지셋 질적 비교 분석）를 활용하였다. 둘째, 머신러닝（Machine Learning） SHAP 알고리즘을 적용하여 회복 탄력성 결정에 영향을 미치는 핵심 변수의 기여도 변화를 시계열로 측정하였다. 셋째, 2차 전지 세부 품목（원자재, 완제품）에 대한 국가별 네트워크 중심성（SNA）의 구조적 변화를 추적하였다. 마지막으로 수정된 Anderson-van Wincoop 중력 모형 시뮬레이션을 통해 다자간 관세 충격 시나리오에 따른 국가별 시장 점유율의 실물 경제적 변화를 예측하고 검증하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 회복 탄력성의 결정 요인이 자원의 물리적 규모에서 네트워크 조직 구조（O）와 환경 리스크 방어（E）로 완전히 전환되었음을 입증하였다. 머신러닝 중요도 분석 결과, 과거 회복 탄력성을 주도했던 기술（T）과 물리적 연결（O）의 영향력이 급감한 반면, 2023년에는 기후 및 지정학적 리스크 방어（E）가 압도적인 최우선 결정 요인으로 부상하였다. fsQCA 결과 역시 자원이 부족한 국가（한국, 싱가포르 등）라도 기술（T）과 구조적 결속（O）, 환경 방어력（E）을 최적으로 조합함으로써 최고 수준의 회복 탄력성을 달성할 수 있음을 실증하였다. 둘째, 2차 전지 산업의 가치사슬 내 자원 규모와 회복 탄력성 간의 비선형적 디커플링（Decoupling） 현상을 확인하였다. 중국（CHN）은 핵심 원자재（리튬, 니켈 등）의 거래 규모를 확대하며 위세 중심성을 높였으나（+0.29p）, 지정학적 리스크（E）로 인해 고부가가치 완제품（Cell） 네트워크에서는 오히려 위세 중심성이 하락（-0.26p）하며 구조적 고립（Isolated Hub）에 직면했다. 이는 자원의 양적 독점이 구조적 복원력으로 직결되지 않음을 역설한다. 셋째, 네트워크 연결 구조와 다자간 무역 저항에 기반한 AvW 중력 모형 시뮬레이션 결과, 우방국 네트워크（프렌드쇼어링）를 확보한 국가는 외부 충격을 흡수하고 자산을 방어하는 능동적 복원력을 시현하였다. 5%에서 최고 44%로 차등 부과된 관세 충격 시나리오에서, 중국의 시장 점유율은 크게 폭락（-5.22%p）한 반면 패권국인 미국은 교역 전환 효과（Trade Diversion）를 통해 점유율을 대폭 흡수（+7.13%p）하였다. 특히 높은 네트워크 위세 중심성을 보유한 한국은 관세율 인상에도 불구하고 점유율 하락을 최소화（-0.23%p）하며, 단절되지 않은 허브（Unbroken Hub）로서 구조적 권력이 가격 경쟁력을 방어하는 완충재로 작용함을 입증하였다. 결론적으로 본 연구는 2차 전지 산업에 있어 국가의 회복 탄력성이 단순한 자원의 소유와 독점이 아닌, 다중 위기 방어 역량（E）과 신뢰 기반의 네트워크 연결 구조, 즉 공급망 역량（O）에서 창출됨을 통합적 방법론을 통해 증명하였다. 이는 자원 빈국이라도 고도화된 기술력과 전략적 우방국 결속망 구축을 통해 글로벌 공급망의 패권을 쥐는 대체 불가능한 허브로 자리매김할 수 있다는 중대한 실무적, 정책적 시사점을 제공한다.
more목차
제1장 서론 1
제1.1절 연구 배경 1
제1.2절 연구 목적 및 범위 2
제2장 문헌 연구 3
제2.1절 국가 경쟁력의 패러다임 전환 3
2.1.1 국가 경쟁력의 확장 4
2.1.2 공급망의 회복 탄력성 개념 6
제2.2절 TOE 프레임워크와 fsQCA 방법론 7
2.2.1 TOE 프레임워크의 확장 7
2.2.2 퍼지셋 질적 비교 방법론 (fsQCA) 10
제2.3절 네트워크 이론 및 AvW 중력 모형 12
2.3.1 사회 연결망 분석 (SNA) 12
2.3.2 Anderson-van Wincoop 중력 모형 13
제2.4절 선행 연구의 한계 및 차별화 15
제3장 연구 설계 및 분석 방법론 16
제3.1절 연구 방법론 설계 16
3.1.1 TOE 프레임워크 기반의 생존 모델 16
3.1.2 통합 연구 모형 18
제3.2절 변수 정의 및 명제 도출 20
3.2.1 조작적 정의 20
3.2.2 변수 정의 및 데이터 수집 24
3.2.3 연구 명제 도출 27
제4장 실증 분석 및 결과 28
제4.1절 fsQCA 기반 조건 조합 28
4.1.1 국가별 조건 조합 결과 28
4.1.2 결과 변수 일치도 분석 결과 31
4.1.3 원인 변수 일치도 분석 결과 32
4.1.4 TOE 조건 조합 분석 39
제4.2절 2차 전지 공급망 네트워크 구조 42
4.2.1 네트워크 분석 43
4.2.2 fsQCA & 네트워크 연결성 분석 47
4.2.3 구조적 공백 분석 결과 51
제4.3절 다차원 통계 검증 및 주요 영향 인자 52
4.3.1 fsQCA 기반 다차원 통계 검증 결과 53
4.3.2 2차 전지 품목별 네트워크 분석 결과 55
4.3.3 OLS 회귀 분석 결과 57
4.3.4 머신러닝(SHAP Value) 분석 결과 61
제4.4절 AvW 중력 모형 기반 시뮬레이션 63
제5장 결론 67
제5.1절 연구 결과 요약 67
5.1.1 통합 연구 모형에 대한 결과 67
5.1.2 실증 사례에 대한 결과 68
5.1.3 최종 결론 71
제5.2절 학술 및 정책적 기여 72
제5.3절 연구의 한계 및 향후 연구 73
참고 문헌 75
