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type: paper
slug: keun-seob-choi-2016-firm-growth-new-and-renewable-energy
title: Growth of De Alio and De Novo firms in the new and renewable energy industry
authors:
  - '[[keun-seob-choi]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[chulwoo-baek]]'
year: 2016
venue: '[[industry-and-innovation]]'
volume: '23'
issue: '4'
pages: 295-312
doi: 10.1080/13662716.2016.1150811
categories:
  - '[[industrial-organization]]'
  - '[[innovation-economics]]'
methods:
  - '[[panel-data-analysis]]'
  - '[[fixed-effects-regression]]'
  - '[[quantile-regression]]'
themes:
  - '[[de-alio-vs-de-novo]]'
  - '[[entry-mode-and-growth]]'
  - '[[new-and-renewable-energy-industry]]'
  - '[[resources-and-capabilities]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Growth of De Alio and De Novo firms in the new and renewable energy industry

*[[keun-seob-choi]], [[jeongdonglee]], [[chulwoo-baek]] (2016)* · [[industry-and-innovation]] 23(4):295-312 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/13662716.2016.1150811)

> 1990년대 이후 global 신재생에너지 산업에 진입한 *de alio* (타 산업 경험 보유) vs *de novo* (신생) firm 292 곳의 매출 성장률을 [[fixed-effects-regression]] + [[quantile-regression]] 으로 비교. *De alio* 가 진입 3 년 이내까지 +11% 성장 우위 (p<0.05), 4-6 년 시기에는 양자 격차 비유의로 수렴, 7 년 이후에는 entry mode 효과 완전 소멸. *Resources and capabilities* (R&Cs) 이론과 정합 — 사전 진입 경험의 advantage 는 *짧고 한정된* 단기 boost.

- **RQ**: *De alio* vs *de novo* 진입 mode 중 어느 쪽이 신생 산업 (신재생에너지) 에서 매출 성장이 더 빠른가, 그리고 그 효과는 얼마나 오래 지속되는가.
- **방법론**: [[panel-data-analysis]], [[fixed-effects-regression]], [[quantile-regression]]
- **데이터**: Thomson Reuters Datastream 의 *alternative energy* 분류 listed firm 292 곳 (1990년 이후 진입, de alio 154 + de novo 138; equipment subsector 186 + fuel subsector 106), 1991-2010 unbalanced 패널 (n=1,540 firm-year sales growth obs).
- **주요 발견**: 진입 ≤3 년 model 1 — *De_novo dummy* 계수 -2.206 (p<0.05, e^(-2.2)=0.11 → de novo 가 11% 성장 lower), de_novo × ln_sales +0.237 (p<0.01, 큰 de novo 만 catch-up). 4-6 년 model 2 + ≥7 년 model 3 — entry mode 효과 비유의. R&D intensity 모든 시기 양 (0.067/0.059/0.047, 모두 p<0.01). Fuel > Equipment subsector growth (Model 2/3).
- **시사점**: *Resources and capabilities* (Levinthal 1991, Mitchell 1994) advantage 가 *initial 3 년만* 유효 — 신생 산업에서 R&Cs 의 *short half-life* surface. De novo firm 은 R&D intensity 가 일관되게 high, 시간 축적으로 catch-up 가능. 정책적으로는 *start-up 단기 지원* (de novo 의 disadvantage 보완) 이 *diversification 유도* 보다 신생 산업 진흥에 적합할 수 있음을 시사.

![진입 시기별 sales growth 의 [[quantile-regression]] 결과 — de_novo dummy 의 조건부 분위별 계수. 신생 산업에서 *de novo firm 이 unconditional 평균에서는 낮은 성장* 이지만 *상위 분위 (high-growth firm) 에서는 격차가 더 빨리 소멸* 함을 보여준다.](/papers/201605_ChoiK_Growth_of_De_Alio_and_De_Novo_firms_in_the_new_and_renewable_energy_industry/fig4.jpeg)

## 요약

*De alio* vs *de novo* 분류는 산업 동학 연구의 핵심 typology (Helfat & Lieberman 2002). 미국 자동차 (Carroll et al. 1996), 의료기기 (Mitchell 1994), 반도체 (Hannan & Freeman 1988), 컴퓨터 (Swanson 2002), optical disk drive (Khessina & Carroll 2008) 등의 *기존 산업* 에서는 *de alio firm 의 더 높은 생존율* 이 stylized fact. 그러나 *신생 산업* 에서는 (i) *de alio 의 R&Cs 가 환경 적합하지 않을* 가능성 (Hannan & Freeman 1977 의 *structural inertia*) + (ii) *de novo 의 organizational flexibility 가 environment 적응에 유리* (Carroll et al. 1996, Hannan et al. 1998) + (iii) *innovative technology 의 진입 장벽 낮음* 의 세 가지가 교차해 패턴이 비결정적. 본 paper 는 신재생에너지를 *de alio 와 de novo 가 균등 분포 (154 vs 138)* 한 산업으로 활용해 *indirect industry externalities 를 최소화* 한 자연 실험으로 사용 — 즉 industry choice 자체가 식별 전략의 일부.

데이터는 Thomson Reuters Datastream 의 *alternative energy* 분류에서 1990 년 이후 진입한 listed firm 292 곳, 1991-2010 unbalanced 패널 (n=1,540 firm-year). 핵심 분류 (i) de alio (parent company 또는 다른 산업 경험 있는 진입, 154) vs de novo (no pre-entry experience, 138), (ii) equipment subsector (solar/wind/fuel cell 제조, 186) vs fuel subsector (biofuel 등 fuel 생산, 106). 종속변수는 *sales growth rate*, 통제 변수는 age · ln_sales · profit_ratio · rnd_int (t-1) · subsector dummy · year dummy. 식별 핵심은 *시기별 split sample* — 진입 ≤3 년, 4-6 년, ≥7 년의 3 모델 비교로 *R&Cs advantage 의 half-life* 추정.

핵심 결과는 시간에 따른 *gap closure 의 명료한 패턴*. Model 1 (≤3 년) — *de_novo dummy* -2.206 (p<0.05) 로 de novo 가 매출 성장 *exp(-2.2)=11%* 더 느림. Model 2 (4-6 년) — coefficient +0.983 (n.s.) 로 격차 사라지고 부호도 역전. Model 3 (≥7 년) — +0.106 (n.s.). 동시에 *de_novo × ln_sales* 상호작용 모델 1 에서 +0.237 (p<0.01) — *큰 de novo firm 은 진입 초기부터 de alio 와 격차 줄임*. R&D intensity 모든 시기 양의 효과 (0.067 → 0.059 → 0.047, 모두 p<0.01). [[quantile-regression]] 추가 분석 (fig4) 은 *high-growth firm* 에서는 격차 closure 가 더 빠르고 *low-growth firm* 에서는 더 느림 — *de novo 의 catch-up 메커니즘이 주로 상위 분위 firm 의 R&D 효과* 임을 시사. 정책적 함의는 *young de novo firm 의 단기 R&Cs 격차 보전* (보조금, mentor 매칭) 이 신재생에너지 같은 신생 산업 정책의 핵심 — *static R&Cs 이론* 의 dynamic 적용.

## 핵심 결과

진입 시기별 *de_novo dummy* 계수와 entry mode 효과 dynamics ([[fixed-effects-regression]], year dummy 포함).

| 변수 | Model 1 (≤3 년) | Model 2 (4-6 년) | Model 3 (≥7 년) |
|---|---:|---:|---:|
| De_novo dummy | **-2.206** ** | +0.983 | +0.106 |
| De_novo × ln_sales | **+0.237** *** | -0.117 | -0.009 |
| Age | **-0.647** *** | **-0.269** *** | -0.002 |
| ln_sales | **-0.137** ** | **+0.134** ** | +0.067 |
| rnd_int (t-1) | **+0.067** *** | **+0.059** *** | **+0.047** *** |
| d_subsector (equip=1) | -0.478 | **-1.062** *** | **-0.722** ** |
| Profit_ratio | +0.006 | **+0.008** ** | +0.008 |
| Observations | 363 | 484 | 414 |
| R² overall | 0.14 | 0.09 | 0.08 |

*** p<0.01, ** p<0.05. Entry mode (de_novo) 효과의 *exp(-2.2) = 0.11* 해석 — 진입 3 년 이내 de novo firm 의 매출 성장률이 de alio 대비 약 11% lower. 4 년차부터 효과 완전 소멸 — R&Cs advantage 의 *short half-life*. De novo (62%) 의 R&D intensity 2.8 (equipment) vs de alio (38%) 1.0 — de novo 가 *innovative technology 의존* stylized fact 정합.

## 방법론 노트

본 paper 의 식별 전략은 *industry choice + sample split* 의 두 layer. 첫째, *신재생에너지 라는 신생 산업 선택* — de alio (52.7%) 와 de novo (47.3%) 가 균등 분포해 *self-selection 효과 최소화*, 그리고 *indirect industry externalities* 가 양 entry mode 에 비슷하게 작용. 둘째, *진입 후 시기별 sample split* — 동일 firm 의 진입 ≤3 년, 4-6 년, ≥7 년 obs 를 분리해 *R&Cs advantage 의 시간 dynamics* 식별.

핵심 회귀식:

$$
\text{SalesGrowth}_{i,t} = \alpha + \beta_1 \text{DeNovo}_i + \beta_2 (\text{DeNovo}_i \times \ln \text{Sales}_{i,t}) + \beta_3 \text{Age}_{i,t} + \beta_4 \ln \text{Sales}_{i,t} + \beta_5 \text{RnDInt}_{i,t-1} + \gamma X_{i,t} + \delta_t + \epsilon_{i,t}
$$

여기서 $i$ firm, $t$ year, $X_{i,t}$ controls (profit_ratio, subsector dummy), $\delta_t$ year dummy. 3 sample split (≤3, 4-6, ≥7) 으로 동일 식 반복 추정. 식별 핵심은 $\beta_1$ (de_novo dummy) 의 *시기별 부호 변화* — Model 1 에서 -2.2 → Model 2/3 에서 비유의 — 이 *R&Cs advantage 의 4 년 half-life* 의 직접 증거.

[[quantile-regression]] 보조 분석은 *conditional 분위별 entry mode 효과* 를 추정 — high-growth firm 에서는 de alio advantage 가 빨리 소멸, low-growth firm 에서는 더 오래 지속. *de novo 의 catch-up 이 분위별 heterogeneous* 임을 시사. 한계는 (i) Datastream listed firm 만 — *unlisted small firm 의 패턴 빠짐*, (ii) entry mode 의 *spinoff vs diversified entrant* 구분 부재, (iii) global 패널이지만 country-level FE 미사용.

## 연구 계보

*De alio vs de novo* 분류의 원점은 Khessina (2003) 박사 학위 + Khessina & Carroll (2008) optical disk drive 산업 연구. 본 paper 는 이 골격을 *신생 산업 (신재생에너지)* 으로 확장 — Khessina/Carroll 의 *기존 산업 + 생존 종속변수* 와 달리 *신생 산업 + 성장 종속변수* 라는 두 갈래 분기. R&Cs 이론 ancestor 는 Levinthal (1991), Mitchell (1994), Hannan & Freeman (1977 structural inertia, 1989) 의 *organizational ecology* 라인. 신생 산업 dynamics 의 economic 분석은 Klepper & Simons (2000) TV 산업, de Figueiredo & Kyle (2006) 의 brand value 시리즈. Firm growth 일반 이론은 Coad (2009) *The Growth of Firms* 종합. 신재생에너지 산업 학문화는 Jacobsson & Johnson (2000), Schilling & Esmundo (2009), Johnstone, Haščič, & Popp (2010). [[jeongdonglee]] author page anchor *제4기 진화론적 전환* 라인 — 본 paper 의 *path-dependent routines* (Nelson & Winter 1982) 인용은 [[jeongdonglee-2013-evolutionary-mobile]] 의 evolutionary economics 라인과 직접 연결. [[chulwoo-baek-2009-data-envelopment-analysis-benchmarking]] (공저자 [[chulwoo-baek]] 의 firm-level DEA) 의 *firm-level productivity 비교* 라인과 *firm-level entry mode 비교* 자매. [[seong-jin-kim-2016-agent-based-product-evolution]] (같은 2016 cohort 의 ABM evolutionary) 와 *evolutionary economics 의 두 방법론* (회귀 vs ABM) 페어.

## See also

- [[de-alio-vs-de-novo]]
- [[entry-mode-and-growth]]
- [[new-and-renewable-energy-industry]]
- [[resources-and-capabilities]]
- [[fixed-effects-regression]]
- [[quantile-regression]]
- [[structural-inertia]]
- [[organizational-flexibility]]
- [[jeongdonglee-2013-evolutionary-mobile]]
- [[chulwoo-baek-2009-data-envelopment-analysis-benchmarking]]
- [[seong-jin-kim-2016-agent-based-product-evolution]]
- [[keun-seob-choi]]
- [[chulwoo-baek]]
- [[jeongdonglee]]