본 연구의 목적은 다문화가족지원법 법안 네트워크의 구조적 변수와 가설검증에 기초를 두고 공동발의 네트워크 존립에 대한 기여도를 알아보고자 한다. 19대 국회의원의 다문화 가족지원 관련법 발의 법안들을 대상으로 하여 지수랜덤그래프모형(이하 ERGM)을 활용하였다. 본 연구에서는 국회 의안정보시스템을 통해 정보를 활용하였다. 연구결과 첫째, 호혜성 변수는 통계학으로 유의미하였으며, 연구가설과 정적인 관계를 나타내었다. 따라서 호혜성은 공동발의 네트워크 형성에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 확산경향은 모든 모형에서 통계적으로 유의미하였으며, 연구가설과 정적인 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 확산경향은 공동발의 네트워크 구성에 의미 있는 변수임을 알 수 있었다. 셋째, 인기도 역시 모든 모형에서 통계적으로 유의하였다. 인기도는 법안의 전문성을 고려하면 협력 네트워크 존립에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 넷째, 이행성 변수는 통계적 유의성을 확보하지 못하여 이행성이 다문화가족지원법 법안 존립에 긍정적인 기여를 할 것이라는 연구가설은 기각되었다. 연구가설과 상반된 이 결과에 대해서는 향후 추가적인 검증이 이루어져야 할 것으로 보인다.

The purpose of this study is to investigate the contribution of the joint initiative network based on the structural variables and the hypothesis test of the multicultural family support law network. To do this, the exponential random graph model (ERGM) was applied to the bills that the 19th national assembly members proposed the laws on multicultural family support through the National Assembly's Bill Information System. The results were as follows. First, reciprocal variables were statistically significant and showed positive (+) relationship, which means that they had a positive effect on the formation of joint initiatives. Second, the diffusion tendency was statistically significant in all models and showed positive relationship with hypothesis. This confirmed that the diffusion tendency was a meaningful variable in constructing a network of joint initiatives. Third, the popularity was statistically significant in all models, too. Given the speciality of a legislation, it implied that the popularity variable influenced a survival of the network. Fourth, the hypothesis which the transitivity could contribute to a survival of the network was rejected because the transitivity variable did not secure a statistical significance. It can be suggested that further verification for this finding should be conducted though more investigations.

ABSTRACT
 Ⅰ. 서 론
 Ⅱ. 이론적 배경
  1. 공동발의 네트워크와 법안
  2. 법안형성 네트워크 구조: 가설
 Ⅲ. 연구방법
  1. 연구대상
  2. 연구방법: ERGM(Exponential Random Graph Models)
  3. 자료분석
  4. 분석절차
 Ⅳ. 분석결과
  1. 기술통계
  2. 네트워크 형성
  3. 상관분석
  4. 모형분석
  3. 연구가설 검증 및 논의
 Ⅴ. 결 론
 국문요약
 참고문헌

• 김하영(부경대학교) | Ha Young Kim (Pukyoung National University)
• 강버들(부경대학교) | Baddle Kang (Pukyoung National University) Corresponding author