기업 간 갈등의 구조적 원인과 동태적 확산에 관한 연구 : 뉴스 데이터 시계열 인과추론을 중심으로 = A Study on the Structural Causes and Dynamic Diffusion of Inter-firm Conflict : Focusing on Causal Inference in News Data Time Series

국문 초록 (Abstract)

현대 산업 생태계에서 기업 간 갈등은 단순한 이익 대립을 넘어, 구조적인 힘의 차이에 의해 발생하고 시차를 두고 확산되는 복합적인 양상을 나타낸다. 본 연구는 이러한 갈등의 근저에 상호의존적 관계에서 비롯된 '의존성 기반 힘의 불균형(Dependency-based Power Asymmetry)'이 핵심 기제로 작동함에 주목하였다.

이에 본 연구는 2010년부터 2024년까지의 뉴스 데이터를 활용하여 기업 간 갈등의 발생 원인과 전개 과정, 그리고 확산의 동태적 구조(Dynamic Structure)를 실증적으로 규명하였다. 연구의 방법론으로는 비정형 텍스트 데이터의 의미론적 구조를 파악하기 위해 토픽 모델링(BERTopic) 기법을 적용하였으며, 시계열 데이터 간의 인과적 선후 관계와 시차 효과를 검증하기 위해 인과추론(PCMCI) 알고리즘을 활용하였다. 또한, 이러한 정량적 분석 결과를 화물 운송업, 레미콘 제조업, 육상 여객 운송업 등 주요 갈등 업종의 심층 사례와 결합하여 분석의 타당성을 확보하였다.

본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 토픽 모델링 분석 결과, 기업 간 갈등의 중심축이 과거 제조업 하도급 불공정에서 최근 플랫폼 및 유통 분야의 구조적 불공정 이슈로 이동하였으며, 특히 거시적 외부 충격이 공급망 불안정을 매개로 내부화되는 경향이 뚜렷함을 확인하였다.
둘째, 인과추론 분석을 통해 갈등 전이의 동태적 시차를 규명하였다. 유통/프랜차이즈 부문의 불공정 행위는 약 2개월의 시차를 두고 전체 공급망 위기로 확산되는 강력한 인과 경로를 보였다. 반면, 이에 대한 정책적 대응은 구조적 문제에 대해 약 6개월의 후행성(Policy Lag)을 보여, 적기 대응의 실패가 갈등을 만성화시키는 원인임을 통계적으로 입증하였다.
셋째, 정책과 갈등 간의 순환적 피드백 구조를 규명하였다. 본 연구는 정책 논쟁이 거시적 충격의 결과(종속변수)인 동시에 갈등에 영향을 미치는 원인(독립변수)으로 작용하는 내생 변수(Endogenous Variable)임을 확인하였다. 특히 정책 논의 증가가 갈등 빈도를 높이는 현상은 규제의 부작용이 아닌, 잠재된 불공정 사례가 가시화되는 ‘발견 효과(Detection Effect)’임을 밝혀내어 사후 규제의 한계를 지적하였다.
넷째, 사례분석 결과, 힘의 우위에 있는 기업이 외부 충격을 의존적인 약자 기업에게 전가하는 ‘위험의 외주화’ 현상이 확인되었으며, 이에 대응한 약자 주체의 ‘집단행동’이 사적 갈등을 사회적 공공갈등으로 비화시키는 핵심 트리거(Trigger)임을 밝혔다.

본 연구는 자원 의존 이론과 힘-의존 이론을 동태적 갈등 상황에 적용하여 이론적 설명력을 확장했다는 학술적 의의를 갖는다. 특히 '의존성'이 힘의 불균형을 규정하는 핵심 변수이며, 갈등이 정태적인 상태가 아니라 시차를 두고 진화하는 구조적 과정임을 실증하였다.

실무적 시사점으로 본 연구는 데이터 인과추론에 기반한 ‘개입 적기(Optimal Timing for Intervention)’ 확보를 제안한다. 불공정 행위가 시스템 리스크로 전이되는 2개월 이내에 선제적으로 개입할 수 있는 조기 경보 시스템(EWS) 구축과 함께, 단순한 사후 처벌을 넘어 정책의 발견 효과를 고려한 예방적 갈등 조정 거버넌스의 필요성을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the modern industrial ecosystem, inter-firm conflicts exhibit complex patterns that extend beyond simple profit disputes, arising from structural power differences and spreading with time lags. This study focuses on how ‘Dependency-based Power Asymmetry’—arising from interdependent relationships—operates as a core mechanism underlying such conflicts.

Therefore, this study empirically identifies the causes, development processes, and dynamic structure of conflict diffusion using news data from 2010 to 2024. Methodologically, topic modeling (BERTopic) was applied to identify the semantic structure of unstructured text data. The causal inference (PCMCI) algorithm was used to verify causal sequence relationships and lag effects between time-series data. Furthermore, the validity of the analysis was ensured by combining these quantitative results with in-depth case studies from major conflict-prone industries such as freight transportation, ready-mix concrete manufacturing, and land passenger transportation.
The key findings of this study are as follows.
First, topic modeling analysis revealed that the central axis of inter-firm conflict has shifted from past unfair subcontracting practices in manufacturing to recent structural unfairness issues in the platform and distribution sectors. Notably, it confirmed a distinct tendency for macro-level external shocks to be internalized through supply chain instability.
Second, causal inference analysis identified the dynamic time lags in conflict transmission. Unfair practices in the distribution/franchise sector exhibited a strong causal pathway, spreading to a full-scale supply chain crisis with a lag of approximately two months. Conversely, policy responses to this showed a lag of about six months for structural issues, statistically proving that failure to respond in a timely manner is a cause of conflict chronicity.
Third, a cyclical feedback structure between policy and conflict was identified. This study confirmed that policy debates function as endogenous variables—both outcomes (dependent variables) of macroeconomic shocks and causes (independent variables) influencing conflict. Notably, it revealed that increased policy discussions heighten conflict frequency not as a regulatory side effect, but through a ‘detection effect’ where latent unfair practices become visible, highlighting the limitations of ex post regulation.
Fourth, case analysis confirmed the phenomenon of ‘risk outsourcing,’ where dominant firms shift external shocks onto dependent weaker firms. It further revealed that the ‘collective action’ of these weaker actors serves as the key trigger escalating private conflicts into public social conflicts.

This study holds academic significance by applying resource dependence theory and power dependence theory to dynamic conflict situations, thereby expanding their theoretical explanatory power. Specifically, it demonstrates that ‘dependence’ is the key variable defining power imbalances and that conflict is not a static state but a structural process evolving over time.

In practical terms, this study proposes securing the ‘Optimal Timing for Intervention’ based on data-driven causal inference. It suggests establishing an Early Warning System (EWS) to enable preemptive intervention within two months before unfair practices escalate into systemic risk. Furthermore, it highlights the necessity for a preventive conflict mediation governance that goes beyond simple post-event punishment and considers the discovery effects of policy.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론
• 제1절 연구의 배경 및 문제 제기 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 기존 연구의 한계와 문제 제기 2
• 제2절 연구의 목적 및 구성 2
• 1. 연구의 목적 2
• 2. 논문의 구성 4
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구
• 제1절 기업 간 갈등의 본질과 유형 6
• 1. 기업 간 갈등의 정의 6
• 2. 갈등 유형의 분류 및 이론적 연계 7
• 제2절 갈등의 구조적 기제 : 의존성 기반 힘의 불균형 9
• 1. 힘의 불균형의 형성 : 자원 의존과 힘의 비대칭성 9
• 2. 기술 환경 변화와 의존성의 확장 : 데이터 및 알고리즘 권력 10
• 3. 불균형의 심화 기제 : 자산 특수성과 구속 효과(Lock-in) 11
• 4. 갈등의 발현 : 기회주의적 홀드업과 저항 12
• 5. 소결 13
• 제3절 갈등의 동태적 확산과 정책적 기제 13
• 1. 갈등의 동태적 확산 기제 13
• 2. 갈등 관리와 정책의 역할 : 내생 변수로서의 정책 14
• 3. 갈등 조정의 유형과 시계열적 접근 15
• 제4절 빅데이터 분석 17
• 1. 뉴스 빅데이터의 사회과학적 함의 17
• 2. 텍스트 마이닝과 토픽 모델링 18
• 3. 시계열 인과추론 : PCMCI 알고리즘과 인과성 식별 19
• 제3장 연구 방법
• 제1절 연구의 개요 및 분석 절차 22
• 1. 연구의 프레임워크 22
• 2. 혼합 연구 방법론(Mixed-Methods Approach)의 적용 24
• 제2절 데이터 수집과 분석절차 25
• 1. 분석 대상 및 자료원 25
• 2. 검색어 선정 및 데이터 수집 과정 26
• 3. 데이터 전처리 및 정제 27
• 제3절 BERTopic 기반 토픽 모델링 및 변수 산출 29
• 1. BERTopic 알고리즘의 구조 및 특징 29
• 2. 최적 토픽 도출 및 하이퍼파라미터 선정 30
• 3. 주요 변수의 조작적 정의 및 시계열 데이터 구축 31
• 제4절 PCMCI 기반 시계열 인과분석 34
• 1. 분석 모형 : PCMCI 알고리즘 34
• 2. 분석 데이터 구축 및 변수 정의 34
• 제5절 심층 사례연구 설계 및 분석 틀 38
• 1. 사례 선정 기준 및 대상 38
• 2. 분석 프레임워크 : 의존성 기반 힘의 불균형 39
• 3. 자료 수집 및 삼각 검증(Triangulation) 방법 40
• 제4장 실험 결과 및 분석
• 제1절 BERTopic 분석 결과 41
• 1. 기업 갈등의 주요 토픽 구성 및 시계열적 변화(2010∼2024년) 41
• 2. 갈등 토픽 변화의 시기별 해석 44
• 제2절 PCMCI 인과 관계 분석 결과 45
• 1. 주요 변수의 기초 통계 분석 45
• 2. 시계열 데이터의 안정성(Stationarity) 검정 47
• 3. 인과 강도(MCI Strength)의 의미 및 해석 기준 48
• 4. 전체 기간(2010∼2024년)의 인과적 구조 분석 49
• 5. 제1기(2010∼2014년)의 인과적 구조 분석 51
• 6. 제2기(2015∼2019년)의 인과적 구조 분석 53
• 7. 제3기(2020∼2024년)의 인과적 구조 분석 56
• 8. 소결 58
• 제3절 업종별 실증분석 결과 59
• 1. 화물 운송업 59
• 2. 레미콘 제조업 64
• 3. 육상 여객 운송업 71
• 제4절 업종별 갈등사례 심층분석 77
• 1. 화물 운송업 77
• 2. 레미콘 제조업 93
• 3. 육상 여객 운송업 108
• 4. 업종별 종합 분석과 이론적 함의 122
• 제5절 기업 간 갈등 해결방안 128
• 1. 핵심 위험 전이 차단 구간(2개월 시점) 128
• 2. 외부 충격의 내재화 방지 구간(1개월 시점) 129
• 3. 정책 지연의 해소 및 예측 가능성 제고(6개월 이상 시점) 130
• 4. 순환적 악순환 구조의 단절 130
• 제5장 결론
• 제1절 연구성과 및 의의 132
• 1. 연구결과의 요약 132
• 2. 연구의 의의 및 한계 134
• 제2절 연구의 시사점 136
• 1. 이론적 시사점 136
• 2. 실무적 시사점 138
• 참고문헌 141
• Abstract 150
• 부록 153