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type: paper
slug: chigu-kim-2018-pacap-knowledge-search-appropriability
title: >-
  Determinants of Firm's Innovation-Related External Knowledge Search Strategy:
  The Role of Potential Absorptive Capacity and Appropriability Regime
authors:
  - '[[chigu-kim]]'
  - '[[chul-lee]]'
  - '[[jinakang]]'
year: 2018
venue: '[[international-journal-of-innovation-management]]'
volume: '22'
issue: '6'
pages: '1850044'
doi: 10.1142/S1363919618500445
categories:
  - '[[innovation-management]]'
methods:
  - '[[panel-analysis]]'
  - '[[multiple-regression-analysis]]'
  - '[[patent-analysis]]'
themes:
  - '[[external-knowledge-sourcing]]'
  - '[[absorptive-capacity]]'
  - '[[appropriability-regime]]'
last_updated: '2026-05-20T01:53:25+09:00'
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# Determinants of Firm's Innovation-Related External Knowledge Search Strategy: The Role of Potential Absorptive Capacity and Appropriability Regime

*[[chigu-kim]], [[chul-lee]], [[jinakang]] (2018)* · [[international-journal-of-innovation-management]] 22(6):1850044 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1142/S1363919618500445)

> 기업의 *외부 지식 탐색 폭 (search breadth)* 을 결정짓는 *내생* 변수 (PACAP) 와 *외생* 변수 (appropriability regime) 의 동시 작용을 검증한다. 내생 변수는 Zahra·George (2002) 의 잠재적 [[absorptive-capacity]] (PACAP = acquisition + assimilation 차원, Makri et al. 2010 의 기술 보완성 지수로 측정), 외생 변수는 Teece (1986) 의 [[appropriability-regime]] (산업 top 20 기업의 특허 평균 claim 수). 170개 다국적 기업 78개 산업의 2005–2009 패널 (850 firm-year), random-effect GLS [[multiple-regression-analysis]] (Hausman test) 결과: PACAP × search breadth 의 *역-U 관계* (1차 $\beta=0.382, p<.001$, 2차 $\beta=-0.224, p<.001$, H1), appropriability regime 의 양의 조절 (PACAP² × AR $\beta=+0.132, p<.05$ = 곡선 평탄화·상향이동, H2) 모두 지지.

- **RQ**: 기업의 *잠재적 흡수 역량* (PACAP) 과 *외부 지식 탐색 폭* 사이에는 어떤 관계가 있는가? [[appropriability-regime]] 가 이 관계를 어떻게 조절하는가?
- **방법론**: [[panel-analysis]], [[multiple-regression-analysis]], [[patent-analysis]]
- **데이터**: 170개 다국적 기업 (SIC 78개 산업), 2005–2009, 850 firm-year, focal firm 의 61,888 USPTO 특허 + 3,744개 외부 파트너의 280,031 특허 + Compustat + Datastream + SDC Platinum (M&A 4,010 deal + alliance 509 deal)
- **주요 발견**: H1 PACAP × breadth 역-U (1차 $\beta=0.382, p<.001$, 2차 $\beta=-0.224, p<.001$); H2 PACAP² × AR 상호작용 $\beta=+0.132, p<.05$ — 강한 appropriability 가 곡선을 *평탄화* + *상향 이동*; Hausman test 기반 random-effect GLS, VIF 평균 2.23 max 4.24, adjusted R² 0.087 (full model)
- **시사점**: 외부 탐색 전략은 *내부 역량* (PACAP) 과 *외부 환경* (appropriability) 의 fit 에 좌우. "탐색 폭을 무조건 넓혀라" 는 PACAP 가 낮거나 너무 높은 기업엔 비효율적. 강한 IP 보호 환경이면 PACAP-driven 광폭 탐색이 더 안전

![Figure 2. Appropriability regime 의 조절 효과: PACAP × external knowledge search breadth 의 역-U 곡선이 appropriability 가 강해질수록 위쪽으로 이동하고 평탄화됨.](/papers/201808_KimC_Determinants_of_firms_innovation_related_external_knowledge_search_strategy_The_role_of_potential_absorptive_capacity_and_appropriability_regime/fig1.jpeg)

## 요약

기존 [[external-knowledge-sourcing]] 연구 (Laursen 과 Salter 2006, Katila 와 Ahuja 2002, Huizingh 2011, Ferreras-Méndez et al. 2015) 는 search breadth/depth 를 *독립변수* 로 두고 혁신 성과를 *종속변수* 로 다뤘다. 그러나 *결정 요인* 으로서의 내생·외생 변수의 동시 작용은 충분히 다뤄지지 않았다. Grimpe 와 Sofka (2009), Drechsler 와 Natter (2012), Laursen 과 Salter (2014) 의 부분 시도가 있었으나 PACAP 와 appropriability regime 을 동일 모형에서 결합한 작업은 없었다. 이 paper 는 Cohen 과 Levinthal (1990) 의 [[absorptive-capacity]] 와 Zahra·George (2002) 의 PACAP-RACAP 분리 (PACAP = acquisition + assimilation, RACAP = transformation + exploitation), Teece (1986) 의 [[appropriability-regime]] 를 결합해, search breadth 가 PACAP 의 *곡선* 함수이고 appropriability 가 이 곡선의 *상하·기울기* 를 조절한다는 명제를 도출한다.

이론: PACAP 가 낮으면 외부 지식 평가 능력이 부족해 탐색이 좁고, PACAP 가 적정 수준이면 cognitive 자원·경제·기술적 economies of scope (Rodríguez-Duarte et al. 2007) 으로 광폭 탐색 가능, PACAP 가 너무 높으면 (i) cognitive distance trade-off (Nooteboom et al. 2007) — 너무 멀리 가면 mutual understanding 손상, (ii) bounded rationality + knowledge overload (Simon 2008, Karr-Wisniewski 와 Lu 2010) — satisficing 으로 폭이 좁아짐 → 역-U. Appropriability 가 강하면 (i) 산업 전체 특허·claim 증가 → 공개 지식 pool 확대 (Granstrand 1999), (ii) 협력 계약 시 위험·거래비용 감소 (Williamson 1985, Kim 2009) → 광폭 탐색의 *비용 감소*. Aiken·West (1991), Haans et al. (2016) 의 quadratic moderation analysis: AR 강화 → 곡선 *위쪽 이동 + 평탄화*.

방법: 170개사 (78개 SIC 4-digit) 5년 패널 (2005–2009, 850 firm-year). PACAP = Makri et al. (2010) 의 기술 보완성 지수 — focal firm 과 alliance·M&A 파트너의 NBER 36개 기술 subcategory 중첩 + class 비중첩의 조합. AR = focal firm 산업 (SIC 4-digit) top 20 기업의 특허 평균 claim 수. Search breadth = 외부 파트너의 USPC main class 중 focal firm 에 없는 신 기술 분야 특허 수 (log, t+1 ~ t+2 deal). Hausman test → random-effect GLS. VIF 평균 2.23 max 4.24 → 다중공선성 없음. Control: firm size (log sales), R&D intensity, current R&D capacity, past innovation experience, technological diversity (entropy), M&A·alliance experiences, 산업 dummy (SIC 1-digit). 결과: H1 (역-U) $\beta_1=+0.382, \beta_2=-0.224$ 모두 p<.001 (Model 5); H2 (AR moderation) PACAP² × AR $\beta_5=+0.132, p<.05$, F-test (Dawson 2014) 로 moderation 결합 유의 p<.001 확인. [[jinakang]] author page 의 *2기 (2013–2018) 외부 지식 탐색의 구조적 역학* 시기, *실타래 1: 외부 지식 탐색의 유형화* + *실타래 2: 양날의 검* 의 교차 — *내부 역량 × 외부 환경 fit* 명제의 PACAP × appropriability 변수쌍 검증. 동시기 [[chul-lee-2018-science-technology-convergence-pharma]] (과학·기술 융합 × 조절자 3종, 같은 2저자 [[chul-lee]] 공유) 와 sibling. 한계: search depth 미반영, AR 측정의 trademark/copyright 누락, 비특허 지식 누락.

## 핵심 결과

| 가설 | 변수 | β | 유의수준 | 지지 |
|---|---|---:|---|---|
| H1 | PACAP (1차) | +0.382 | p<.001 | 지지 |
| H1 | PACAP² (역-U) | −0.224 | p<.001 | 지지 |
| H2 | Appropriability regime | +0.0806 | n.s. | — |
| H2 | PACAP × AR | −0.00692 | n.s. | — |
| H2 | PACAP² × AR | +0.132 | p<.05 | 지지 (곡선 평탄화) |
| Control | Current R&D capacity | +0.262 | p<.01 | + |
| Control | Past innovation experience | −0.555 | p<.001 | − |

표본 평균: external search breadth (log) 2.22, PACAP (z-score) 0, AR (z-score) 0, firm size (log sales) 7.62, R&D intensity 0.16, current R&D capacity 3.23, past innovation experience 5.91, technological diversity 2.53, M&A experience 8.60, alliance experience 1.19. N = 850 firm-year, 170 firms, adjusted R² 0.087.

## 방법론 노트

종속변수 (search breadth, log) 의 정규성을 가정하므로 OLS / GLS 가 가능하지만, 동일 firm 의 반복 관측 때문에 random-effect GLS (Hausman test 기반) 채택. 핵심 회귀식:

$$
Y_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \text{PACAP}_{i,t} + \beta_2 \text{PACAP}^2_{i,t} + \beta_3 \text{AR}_{i,t} + \beta_4 (\text{PACAP} \times \text{AR})_{i,t} + \beta_5 (\text{PACAP}^2 \times \text{AR})_{i,t} + X_{i,t}\gamma + u_i + \varepsilon_{i,t}
$$

여기서 $Y$ = log(external search breadth, t+1 ~ t+2), $u_i$ 는 firm random effect. Dawson (2014), Haans et al. (2016) 의 quadratic moderation: $\beta_5$ 의 부호가 $\beta_2$ 의 *반대* 이면 (둘 다 음이 아니라) moderator 가 강해질수록 곡선이 *flatten + shift up*. 본 paper 의 $\beta_2=-0.224, \beta_5=+0.132$ 가 정확히 이 패턴. PACAP 측정 (Makri et al. 2010):

$$
\text{PACAP}_i = \frac{N_{\text{overlap subcat}}}{N_{\text{total}}} - \frac{N_{\text{overlap class}}}{N_{\text{total}}} \times \frac{N_{\text{focal common subcat}}}{N_{\text{focal total}}}
$$

complementarity (subcategory 일치 but class 불일치) 비중을 측정. F-test (Dawson 2014) 로 $\beta_4=\beta_5=0$ 의 joint null 을 기각 (p<.001) 해 moderation 결합 유의 확인.

## 연구 계보

직접 선행은 Laursen 과 Salter (2006) 의 search breadth/depth 정의 + openness 와 혁신 성과, Katila 와 Ahuja (2002) 의 search scope/depth, Grimpe 와 Sofka (2009) 의 흡수역량과 search, Laursen 과 Salter (2014) 의 appropriability strategy 와 openness, Drechsler 와 Natter (2012) 의 외부 search 결정 요인, Ferreras-Méndez et al. (2015) 의 PACAP × 혁신, Nooteboom et al. (2007) 의 cognitive distance trade-off, Karr-Wisniewski 와 Lu (2010) 의 knowledge overload. 이론 anchor 는 Cohen 과 Levinthal (1989, 1990) 의 [[absorptive-capacity]], Zahra 와 George (2002) 의 PACAP-RACAP 분리, Todorova 와 Durisin (2007) 의 absorptive capacity 재개념화, Lane, Koka, Pathak (2006) 의 process-based view, Teece (1986), Teece, Pisano, Shuen (1997) 의 [[appropriability-regime]], Hurmelinna-Laukkanen 와 Puumalainen (2007) 의 강·중·약 regime, Williamson (1985) 의 transaction cost, Simon (1947, 2008) 의 bounded rationality. 방법론 anchor 는 Makri, Hitt, Lane (2010) 의 기술 보완성 지수, Hall, Jaffe, Trajtenberg (2001) 의 36 NBER subcategory, Aiken 과 West (1991), Dawson (2014), Haans et al. (2016) 의 quadratic moderation. [[jinakang]] author page 의 *2기 (2013–2018) 외부 지식 탐색의 구조적 역학* 시기, "내부 역량 × 외부 환경 fit" 명제 핵심 작업. Sibling: [[chul-lee-2018-science-technology-convergence-pharma]] (JTT; 동일 2저자 [[chul-lee]], science-tech convergence × 조절자 3종), [[kerstin-marhold-2017-alliance-portfolio-diversity-biopharm]] (IJIM; alliance portfolio diversity).

## See also

- [[jinakang]]
- [[chigu-kim]]
- [[chul-lee]]
- [[international-journal-of-innovation-management]]
- [[external-knowledge-sourcing]]
- [[external-knowledge-sourcing]]
- [[absorptive-capacity]]
- [[appropriability-regime]]
- [[panel-analysis]]
- [[multiple-regression-analysis]]
- [[patent-analysis]]
- [[double-edged-sword]]
- [[chul-lee-2018-science-technology-convergence-pharma]]
- [[kerstin-marhold-2017-alliance-portfolio-diversity-biopharm]]