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type: paper
slug: dohyung-chung-2019-alliance-portfolio-diversity-innovation
title: >-
  Influence of alliance portfolio diversity on innovation performance: the role
  of internal capabilities of value creation
authors:
  - '[[dohyung-chung]]'
  - '[[marco-jinhwan-kim]]'
  - '[[jinakang]]'
year: 2019
venue: '[[review-of-managerial-science]]'
volume: '13'
issue: '5'
pages: 1093-1120
doi: 10.1007/s11846-018-0281-4
categories:
  - '[[innovation-management]]'
methods:
  - '[[negative-binomial-regression]]'
  - '[[panel-analysis]]'
  - '[[patent-analysis]]'
  - '[[herfindahl-index]]'
themes:
  - '[[alliance-portfolio]]'
  - '[[innovation-performance]]'
  - '[[dynamic-capabilities]]'
  - '[[organisational-search]]'
aliases: []
corrigendum: '[[dohyung-chung-2022-corrigendum-alliance-portfolio]]'
last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00'
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# Influence of alliance portfolio diversity on innovation performance: the role of internal capabilities of value creation

*[[dohyung-chung]], [[marco-jinhwan-kim]], [[jinakang]] (2019)* · [[review-of-managerial-science]] 13(5):1093-1120 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s11846-018-0281-4)

> 기업의 [[alliance-portfolio]] *산업 다양성* 이 혁신 성과에 미치는 효과를 *내부 가치창출 역량* — *organizational search routine* (Palepu 1985 entropy) 과 *technological capabilities* (R&D expenditure) — 두 차원의 조절과 함께 분석한다. 2004–2007 focal year, 2000–2011 wide window, 미국 제조업 (SIC 2011–3999) 182개 기업 패널 (152 firm 509 observation, 1,703 alliance deal + 21,973 focal patent + 8,094 forward citation), conditional fixed-effects [[negative-binomial-regression]] 결과: H1 portfolio diversity ↔ innovation 의 *주효과* U-shape 은 단독으로는 *기각* ($\beta=-0.16, \beta^2=+0.12$, n.s.); 그러나 H2 search routine 의 양의 조절 (APD² × routine $\beta=+0.69, p<.05$) 과 H3 technological capabilities 의 음의 조절·반전 (APD × tech $\beta=+0.12, p<.05$, APD² × tech $\beta=-0.04, p<.05$) 가 *유의하게 지지*. 곧 "포트폴리오 다양성 효과는 내부 역량 fit 의 함수" 라는 contingency 명제 정립.

- **RQ**: alliance portfolio 의 산업 다양성과 기업 혁신 성과 사이에는 어떤 관계가 있는가? 내부 가치창출 역량 (organizational search routine, technological capabilities) 은 이 관계를 어떻게 조절하는가?
- **방법론**: [[negative-binomial-regression]], [[panel-analysis]], [[patent-analysis]], [[herfindahl-index]]
- **데이터**: 미국 제조업 (SIC 2011–3999), 182개사 (focal years 2004–2007, wide 2000–2011), 152 firm × 509 firm-year observations (fixed-effect); USPTO + SDC Platinum + Compustat; 1,703 technological alliance deal + 21,973 focal patent
- **주요 발견**: H1 APD ↔ innovation U-shape 주효과 *기각* (n.s.); H2 search routine 양의 조절 APD² × routine $\beta=+0.69, p<.05$ — U 곡선 *강화* (Haans et al. 2016); H3 technological capabilities 의 *반전* APD × tech $\beta=+0.12$, APD² × tech $\beta=-0.04$ — U → 역-U flip (Z-value 3.3, mean+1SD 범위 내 검증). 추가: search routine × volatility 3-way 가 변동성 큰 산업에서 더 유의
- **시사점**: 광폭 탐색 (broad search) 루틴 기업은 *극단 다양성·집중 모두* 효익, 강한 기술 역량 기업은 *중간 다양성* 에서 최대 효익. partner 선택 시 *내부 역량 fit* 을 먼저 진단

![Figure 1. Search routine 의 양의 조절 효과: routine 이 broad 일수록 alliance portfolio diversity 와 innovation performance 의 U-shape 관계가 더 뚜렷해지고 곡선 전체가 위쪽으로 이동.](/papers/201911_ChungD_Influence_of_alliance_portfolio_diversity_on_innovation_performance_the_role_of_internal_capabilities_of_value_creation/fig1.png)

## 요약

기존 [[alliance-portfolio]] diversity ↔ 혁신 성과 연구는 *상충하는 주효과* 를 보고했다. 양 (Cui 와 O'Connor 2012; Duysters 와 Lokshin 2011; Faems et al. 2012), 음 (Bae 와 Gargiulo 2004; Faems et al. 2008; Gulati 와 Singh 1998), 역-U (Oerlemans, Knoben, Pretorius 2013; Duysters 와 Lokshin 2011), U (Jiang et al. 2010; Goerzen 과 Beamish 2005). 이 paper 는 비일관성의 원인이 *내부 역량* 이라는 조절자 누락이라고 진단하고, Teece, Pisano, Shuen (1997) 의 [[dynamic-capabilities]] framework — 경쟁우위는 내부·외부 자원의 결합·재결합 역량에서 나온다 — 를 fit 명제의 이론적 anchor 로 삼는다. Parkhe (1991) 의 Type I diversity (보완·시너지) vs Type II diversity (복잡성·갈등) 구분이 핵심.

핵심 명제 3개: (H1) 산업 다양성 ↔ 혁신 성과의 *U-shape* (Jiang et al. 2010) — 낮은 다양성은 보완 효익이 작고, 중간은 Type II 복잡성 비용이 Type I 효익을 압도, 높은 다양성은 학습 효과 누적으로 Type I 이 다시 압도. (H2) Broad organizational search routine 은 U 곡선을 *강화* — broad search 기업은 (단기) 복잡성에 더 노출되지만 (장기) 학습 누적으로 더 빨리 효익 추출. (H3) Technological capabilities 는 U 를 *반전* — 강한 기술 역량은 중간 다양성에서 absorptive capacity + 자원으로 시너지 극대화하지만 (Wales et al. 2013), 극단 다양성에서는 resource overload + protective mindset (Srivastava 와 Gnyawali 2011) 으로 역-U.

방법: SDC Platinum alliance + USPTO patent + Compustat. Focal year 2004–2007 (가장 많은 patent 적용 시기), $t+1 \to t+4$ forward citation 으로 혁신 성과 (Trajtenberg 1990), $t-1 \to t-4$ 으로 독립·조절 변수 측정. APD = Palepu (1985) entropy of 파트너 3-digit SIC 산업 분포, search routine = backward citation 의 3-digit USPC 분포의 (1 − HHI), tech capabilities = R&D expenditure (log). Hausman test → conditional fixed-effects NBR (over-dispersion 통제, firm fixed-effect). Haans, Pieters, He (2016) 의 quadratic moderation: APD² × moderator 의 부호로 *강화* (같은 부호) vs *반전* (반대 부호) 판정. 결과: 주효과 U (H1) 는 n.s., 그러나 H2 ($\beta=+0.69, p<.05$) 와 H3 ($\beta=-0.04, p<.05$) 의 조절 효과는 강하게 지지. Sensitivity (RE, citation-weighted, entropy search) 모두 일관. [[jinakang]] author page 의 *3기 (2019–2022) SNU 통합·확장기* 의 *통합 작업* — 2기 의 개별 발견들 (외부 기술 획득의 양날의 검 [[kyungkeun-kang-2015-external-technology-acquisition-double-edged-sword]], CVC 자율성 [[sungun-lee-2018-cvc-structural-autonomy-ambidexterity]], 포트폴리오 다양성, 네트워크 배태성) 을 *한 모형 + 조절자 fit* framework 으로 종합. 2021년 OA 전환 corrigendum 출판 ([[dohyung-chung-2022-corrigendum-alliance-portfolio]], 결과·결론 불변). 후속 [[sungjoo-yoon-2022-network-structure-knowledge-composition-alliance]] 가 같은 명제를 social network theory 방향으로 확장.

## 핵심 결과

| 가설 | 변수 | β | 유의수준 | 지지 |
|---|---|---:|---|---|
| H1 | APD (1차) | −0.68 | n.s. | 기각 |
| H1 | APD² (U) | +0.10 | n.s. | 기각 |
| H2 | APD × search routine | −1.21 | p<.05 | 지지 (1차 강화) |
| H2 | APD² × search routine | +0.69 | p<.05 | 지지 (U 강화) |
| H3 | APD × tech capabilities | +0.12 | p<.05 | 지지 (1차 +) |
| H3 | APD² × tech capabilities | −0.04 | p<.05 | 지지 (U → 역-U flip) |

표본 평균: firm size (log employees) 18,342명, APD entropy 다양, search routine 0.67, tech capabilities (R&D log) 11.19, technological capabilities SD 2.40, Z-flip value 3.3 (mean+1SD 안). N = 152 firm × 509 firm-year (fixed-effect), VIF max 1.66, Wald χ² 217.23 (full model + 3-way).

## 방법론 노트

종속변수 (forward citation count) 가 count + over-dispersion 이라 conditional fixed-effects [[negative-binomial-regression]] (Hausman, Hall, Griliches 1984; Hausman test 으로 random-effect 대비 우월) 채택. Haans, Pieters, He (2016) 의 *curve flipping criterion*: $Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + \beta_3 Z + \beta_4 XZ + \beta_5 X^2 Z$ 에서 *flip point* $Z^* = -\beta_2/\beta_5$. 본 paper 의 H3 에서 $Z^* = -0.10/(-0.04) \approx 3.3$ ≈ mean (11.19) + 1.0 SD (2.40) 안쪽 → 실제 표본 안에서 flip 발생. 핵심 회귀식:

$$
\ln \mathbb{E}[Y_{i,t+1 \to t+4}] = \alpha_i + \beta_1 \text{APD}_{i,t-1} + \beta_2 \text{APD}^2_{i,t-1} + \beta_3 \text{Routine}_{i,t-1} + \beta_4 \text{Tech}_{i,t-1} + \beta_5 (\text{APD} \times \text{Routine}) + \beta_6 (\text{APD}^2 \times \text{Routine}) + \beta_7 (\text{APD} \times \text{Tech}) + \beta_8 (\text{APD}^2 \times \text{Tech}) + X_{i,t}\gamma + \delta_t
$$

APD = Palepu (1985) entropy = $\sum_i P_i \ln(1/P_i)$ where $P_i$ = 파트너 산업 $i$ 의 비중. Search routine = $1 - \sum_j P_j^2$ (HHI 역 = backward citation 3-digit USPC 분포). 식별: 동일 firm 의 시간 변동을 firm fixed-effect 로 통제 → APD × moderator 의 *부호 + 유의도 + flip Z* 가 in-sample 범위에 있어야 robust 한 contingency claim 가능.

## 연구 계보

직접 선행은 Jiang, Tao, Santoro (2010) 의 alliance portfolio industry diversity U-shape, Oerlemans, Knoben, Pretorius (2013) 의 geographic diversity 역-U, Duysters 와 Lokshin (2011) 의 partner type 역-U, Wadhwa et al. (2016) 의 corporate investor heterogeneity 역-U, Cui 와 O'Connor (2012), Faems et al. (2008, 2012), Wuyts 와 Dutta (2014), Sampson (2007) 의 alliance portfolio 연구. 이론 anchor 는 Teece, Pisano, Shuen (1997), Teece (2006) 의 [[dynamic-capabilities]], Cohen 과 Levinthal (1990) 의 [[absorptive-capacity]], Nelson 과 Winter (1982) 의 organizational routine, March (1991) 의 [[exploration-exploitation]], Parkhe (1991) 의 Type I/II diversity, Gulati 와 Singh (1998) 의 alliance 관리 비용, Burt (1992) 의 structural holes, Srivastava 와 Gnyawali (2011) 의 portfolio technological resources, Zaheer 와 Bell (2005) 의 network position × internal context. 방법론 anchor 는 Palepu (1985) entropy, Haans, Pieters, He (2016) 의 quadratic moderation flipping criterion, Hausman, Hall, Griliches (1984) NBR. [[jinakang]] author page 의 *3기 (2019–2022) SNU 통합·확장기* 시작점, *실타래 2: "양날의 검"* 의 *통합 작업* — 2기 의 [[kyungkeun-kang-2015-external-technology-acquisition-double-edged-sword]] (외부 기술 획득), [[sungun-lee-2018-cvc-structural-autonomy-ambidexterity]] (CVC 자율성), [[minjung-kim-2015-two-sided-embeddedness-alliance-portfolios]] (배태성) 의 개별 발견들을 *하나의 모형 + 조절자 fit* 으로 종합. Sibling: [[chigu-kim-2018-pacap-knowledge-search-appropriability]] (탐색 폭 × PACAP × appropriability), [[chul-lee-2018-science-technology-convergence-pharma]] (과학-기술 융합 × 조절자 3종). 후속 [[sungjoo-yoon-2022-network-structure-knowledge-composition-alliance]] 가 같은 anchor framework 을 social network theory 방향 확장.

## Corrigendum

이 paper 는 2021년 Open Access 전환을 위한 공식 correction 이 출판되었다. 자세한 내용은 [[dohyung-chung-2022-corrigendum-alliance-portfolio]] 참고. 결과·결론·계수 모두 변경되지 않음 (저작권 라이선스만 변경).

## See also

- [[jinakang]]
- [[dohyung-chung]]
- [[marco-jinhwan-kim]]
- [[review-of-managerial-science]]
- [[alliance-portfolio]]
- [[innovation-performance]]
- [[dynamic-capabilities]]
- [[organisational-search]]
- [[double-edged-sword]]
- [[negative-binomial-regression]]
- [[herfindahl-index]]
- [[panel-analysis]]
- [[dohyung-chung-2022-corrigendum-alliance-portfolio]]
- [[chigu-kim-2018-pacap-knowledge-search-appropriability]]
- [[chul-lee-2018-science-technology-convergence-pharma]]
- [[sungjoo-yoon-2022-network-structure-knowledge-composition-alliance]]
- [[sungun-lee-2018-cvc-structural-autonomy-ambidexterity]]
- [[kyungkeun-kang-2015-external-technology-acquisition-double-edged-sword]]