Determining how latecomer firms in a certain industry develop their technology, productivity, brand image and strategy to realize catch-up innovation is of great concern in various public and private sectors. Specifically, in the current rapidly changing global era with fierce competition, a thorough analysis of best practices is urgently needed. In my first chapter, I conducted a comparative analysis of most representative catch-up innovation models in the automobile industry ？ Hyundai and SAIC. By analyzing two cases of product development, productivity improvement, brand management, and market strategy, I was able to determine the following: 1) Hyundai’s catch-up innovation occurred in a closed innovation system with an independent R&D organization that nurtured its own technology capacity, brand power and productivity much earlier than SAIC. However, this high level of independence may be a disadvantage for Hyundai if it wishes to cooperate with MNC(Multi National Corporation)s in future transportation projects. 2) SAIC’s model for catch-up innovation of cooperating with Volkswagen and GM delayed SAIC’s own competence in product development and branding; however, its strategic alliance with GM and successful cooperation experience with MNCs gives SAIC an advantage in overseas expansion and the development of future transportation projects. The characteristics, advantages, disadvantages and cooperative characteristics of the two models are fully discussed in this paper. Second, I conducted a B/C analysis for adopting EV as a taxi service. In terms of sustainable development, EV (Electric Vehicle) is currently considered as one of the most promising alternatives due to its cleanness and inexhaustibility. However, the development and dissemination of EV has stagnated because it faces major constraints, such as battery performance and an excessively long charging time. Thus, this study examined the feasibility of using EVs as taxis by analyzing real data from a pilot project in Daejeon, a metropolitan city in South Korea, and proposes an effective way to adopt EV. To reflect reality and improve accuracy, we adopted scenarios and assumptions based on in-depth interviews with groups of experts. The resulting initial benefit-to-cost (B/C) ratio for EV taxis is approximately 0.4, which is quite low compared to 0.7 for traditional taxis. However, after incorporating further assumptions into the calculation, the B/C ratio shifts to approximately 0.7, which is more appropriate for EV adoption. For this improvement to be achieved, the dissemination of a charging infrastructure, improvement of the business model and policy support are strongly needed. Limitations to this work and potential areas for future study are also fully discussed.Third, I used simulations to examine the traffic efficiency improvement of autonomous cars. By using real traffic data, such as arrival rates, average status, green light information from the Daejeon metropolitan city government, I designed the most reliable and realistic autonomous vehicle simulation based on an ABM (agent-based model). By expanding a single agent to all cars on the road, I investigated the throughput, average distance, acceleration and deceleration of 4 roads in 2 periods of time (rush hour and non-rush hour). According to the results, in most cases, traffic efficiency increases a great deal by adopting autonomous cars with safe distance. However, roads leading to suburbs need some changes in speed limits due to the road characteristics, and small merging lines need to limit their total car input because chaos erupts beyond a given input. Acceleration and deceleration does not have significant changes on the traffic efficiency. Fourth, I examined car-sharing services as a business model for future transportation. With the advent of mobile communication devices and services, users have become more accessible to services that are closely related to the sharing economy. This study identifies and investigates numerous factors that contribute to forming user perceptions and attitudes toward car sharing services, which are a representative social sharing platform service. In order to examine the relationship between car sharing services and factors, the technology acceptance model, as well as the structural equation modeling, have been applied to data collected from surveys. According to the results, the user acceptance of social sharing services is affected mainly by their attitude, usefulness, enjoyment, user innovativeness, reliability, compatibility, privacy concern and cost. Based on the collected findings, this study discusses both implications and future suggestions. Finally, I investigated the characteristics of firms’ activity on autonomous car development by using patent data and alliance data. Using data on 440 US patents extracted with the data mining method, I found that, among the companies holding the most US patents, Google focused mostly on the information area, Ford on control, and GM mostly on detection. Accordingly, with a network analysis of data on 120 alliances, I found that Google has the highest degree centrality, that is, of direct cooperation with other firms, while GM, Ford, Nissan, Hyundai, Toyota also have the relatively high degrees of centrality. Finally, from the community analysis of alliances, I found several significant groups: Google-German, GM-China, GM-Ford, Korean and Japanese alliances. Among those groups, the Google-German alliance has a very complete structure, while the Japanese alliance has the highest solidarity. The Chinese-related alliances can be categorized into two competitive groups: GM-SOEs (State-Owned Enterprises) and Ford-private enterprises. In all chapters, the different strategic behaviors of the companies and groups are fully discussed and the value and feasibility of EV and autonomous cars are fully examined, while the problems and implications of future strategies and policies are suggested in the final conclusion section.
본 연구는 추격 및 탈 추격형 혁신에서 산업정책과 기업전략에 관한 연구를 중점적으로 살펴 본 연구로서 자동차 산업의 기술학습과 시장전략, 타당성 및 가치 평가 그리고 비즈니스 모델 및 협력구조를 5개의 챕터를 통해 살펴보았다. 첫 번째 챕터에서는 추격형 혁신의 대표적인 기업인 상하이 자동차와 현대자동차를 기술학습 및 개발, 생산성 향상, 브랜드 이미지 제고, 시장 전략의 산업정책과 기업전략적 측면에서 심도 있게 연구하였다. 그 결과 현대자동차는 개발 초기 독자개발 노선을 일찍 확정한 전략적 선택이 독자적 기술능력 향상에 크게 기여했으며, 기술개발파트와 생산플랜트, 디자인 본부 등의 긴밀한 협업이 제품 혁신을 가능케 했고, 이는 신흥국에 특화된 상품의 출시로 이어지면서 큰 성과를 창출할 수 있었다. 상하이 자동차의 경우 독자적 기술개발 노선을 택하기 보다는 전략적 협업관계 구축에 보다 힘써 글로벌기업의 풍부한 생산 노하우와 디자인 능력 나아가 브랜드 이미지까지 습득했음을 알 수 있었고 전략적인 협력관계 구축을 통해 신흥시장 진출과 신제품 개발에 관해서도 생산적인 관계를 구축하는데 성공하였다. 상하이 자동차는 이외에도 M&A를 통해 생산력 증가, 저가 및 상용차 그리고 고급승용차의 연구개발에도 성공하였다. 결과적으로, 기업이 주도하는 현대의 경우 독자개발 능력은 뛰어났으나, 외국 자동차 기업과의 협업이나 전략적 관계 구축에는 부족한 면모를 보였으며, 정책이 주도하는 상하이 자동차의 경우, 외국기업과의 협력관계가 매우 유기적으로 발전되어 왔으나 정부정책의 과도한 간섭과 민간 기업에 비해 다소 부족한 적극성과 개방성이 탈추격형 혁신에 주요 과제라는 것을 알 수 있었다. 두 번째 챕터에서는 자동차산업의 전기자동차가 택시 서비스로 도입되었을 경우의 수익과 비용을 시나리오 별로 분석하여 보다 객관적인 경제적 가치를 분석하고 이를 개선하기 위한 정책 및 비즈니스 모델을 제시하였다. 8개월 동안 전기택시를 운행하면서 얻은 실증데이터를 분석한 결과 현재 상태의 전기택시 영업은 경제적 효율성은 0.5의 수준으로 비교적 낮은 편이나, 비즈니스 모델과 충전 시설의 확대 등으로 인해 0.7의 수준까지는 증가할 수 있는 것으로 나타났다. 하지만 이를 위해서는 정부 지원정책, 교통 인프라가 크게 개선되어야 했음을 시사했고, 전기자동차가 가지고 있는 주행거리와 충전시간의 한계를 극복할 수 있는 비즈니스 모델의 도입 역시 시급함을 알 수 있었다. 세번째 챕터에서는 무인자동차의 핵심가치인 교통효율 증가에 대하여 통행량 증가, 평균 차간거리, 평균 가속 및 감속을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 그 결과 차선이 많고 통행량이 많은 도로에서 대다수 차량이 무인차로 대체 되었을 때 전반적인 통행량은 큰 폭으로 증가한다는 것을 알 수 있었다. 하지만 일정부분 이상의 증가는 차간거리의 과도한 하락을 유발에 사고의 위험이 높아짐을 알 수 있었다. 차량 통행의 증가가 차량에 가속에도 정의영향을 미치는 것을 알 수 있었는데, 이는 도로의 형태와 시간대와 상관없이 거의 균일하게 증가함을 알 수 있었다. 결과적으로 구간별 시간 별 최적의 통행량을 제시하고 차간격 및 가속과의 관계를 ？혀냄으로써 현행의 도로교통 관련규제의 개선 필요성과 도입에 타당성에 대한 근거를 제시했다. 네 번째 챕터에서는 소비자의 수용의 관점에서 주목 받고 있는 자동차의 비즈니스 모델인 카 셰어링을 집중 분석하였다. TAM이론을 바탕으로 실제 카세어링 서비스를 사용해본 소비자에 대한 설문 데이터를 바탕으로 소비자의 수용성에 미치는 가장 요인들을 분석한 결과, 즐거움이나 혁신성 보다 사용자의 라이프스타일, 다른 교통과의 연결 등에 효과적인 호환성이 가장 중요한 요소라는 것을 알 수 있었다. 따라서 카세어링 서비스를 확산 시키는 데 있어서 소비자들이 어떤 목적을 통해 사용하려 하는지, 어디서 편리함과 사용의지를 느끼는 지에 대해서는 소비자가 느끼는 호환적 가치에 집중해야 함을 밝혀낼 수 있었다. 마지막 챕터에서는 공급자의 연구개발 관점에서 현재 어떤 기업이 무인자동차 개발의 중심에 있는지, 중심에 있는 기업들은 어떤 기술의 연구개발에 집중하고 있는지, 또 어떠한 기업들과 어떤 형태의 협력관계를 구축하고 있는지 살펴보았다. 무인차에 관련된 440개의 특허와 120개의 제휴관계를 분석하여 현재 무인차의 개발활동의 중심에 있는 기업들은 구글, 포드, GM등임을 알 수 있었으며, 이들 중 구글은 인식, 정보, 센서, 데이터 등의 방면에 집중하고 있는 것으로 나타났고, 포드는 컨트롤과 판단에 GM은 주행에 관련된 기술에 집중하고 있음을 알 수 있었다. 또한 이들의 협력관계 분석을 통해 4개의 성공적인 진영들을 찾아낼 수 있었고 그들은 IT와 자동차 제조사, 부품 회사와 서비스 회사들이 연합되어있는 특성을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 보다 복잡다기화 해지는 미래자동차 시장에서의 성공을 위해서는 오픈 이노베이션과 다양한 협력관계 구축에 보다 힘써야 함을 밝혀내었다.
