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type: paper
slug: youngkwan-kwon-2010-out-licensing-cross-licensing
title: 'Determinants of out-licensing strategy of firms: New empirical evidence'
authors:
  - '[[youngkwan-kwon]]'
  - '[[yeonbaekim]]'
year: 2010
venue: '[[asian-journal-of-technology-innovation]]'
volume: '18'
issue: '1'
pages: 23-43
doi: 10.1080/19761597.2010.9668681
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[firm-strategy]]'
methods:
  - '[[binary-probit]]'
  - '[[firm-level-regression]]'
themes:
  - '[[technology-licensing]]'
  - '[[cross-licensing]]'
  - '[[patent-thicket]]'
  - '[[technology-strategy]]'
  - '[[open-innovation]]'
  - '[[market-competition]]'
  - '[[markets-for-technology]]'
aliases:
  - kwon-kim-2010-out-licensing
last_updated: '2026-05-20T01:41:33+09:00'
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# Determinants of out-licensing strategy of firms: New empirical evidence

*[[youngkwan-kwon]], [[yeonbaekim]] (2010)* · [[asian-journal-of-technology-innovation]] 18(1):23–43 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/19761597.2010.9668681)

> 기업의 *out-licensing 전략 — unilateral (단방향) vs cross-licensing (양방향)* 선택을 product market 경쟁 + 기업 특성 + 기술 분야 특성의 3 차원에서 실증. 한국 KIS 기업 survey 데이터의 [[binary-probit]] 추정 결과 — (i) **기술 분야 특성이 가장 dominant**: pharmaceutical (strong-broad protection) 산업은 unilateral 강 선호, electronics (fragmentation·complexity·patent thicket) 산업은 cross-licensing 강 선호. (ii) **R&D intensity 가 높을수록 unilateral 선호** (혁신 회수). (iii) **계약 상대가 domestic 이면 cross-licensing 선호**. (iv) Product market 경쟁이 강할수록 unilateral 선호 (혁신 보호 효과 감소).

- **RQ**: 기술 보유 기업이 *unilateral out-licensing (단방향 라이선싱)* 과 *cross-licensing (양방향 라이선싱)* 중 어느 것을 선호하는지, 그리고 그 선호를 결정하는 (i) product market 경쟁, (ii) 기업 특성 (size, R&D intensity), (iii) 기술 분야 특성 (pharmaceutical vs electronics, fragmentation, complexity, patent thicket) 의 상대적 중요도는?
- **방법론**: [[binary-probit]] (out-licensing mode 선택의 이진 결정), 8 개 model spec (control, hypothesis-by-hypothesis, interaction), McFadden pseudo R², ROC area under curve, Chi-squared joint significance
- **데이터**: 한국 KIS (Korea Innovation Survey) firm-level data. 종속변수 = unilateral (0) vs cross (1) preference. 독립변수 = R&D intensity, patent stock, 경쟁 강도 (No_rival, Maj_rivalry, Nat_sharing), 기업 size dummy (Emp1-4), 기술 분야 dummy (Pharm_rel, Elec_rel)
- **주요 발견**: (i) **R&D intensity (RD_int) ↑ → unilateral 강 선호** (계수 −0.19, p<0.01) → 혁신 보호·회수 의 핵심 수단. (ii) **No_rival (강한 경쟁자 수) ↑ → unilateral 선호** (계수 −0.012, p<0.01) — Arora-Fosfuri 의 "rent dissipation 효과 작아질 때 적극 out-licensing" 명제 지지. (iii) **Nat_sharing (domestic partner) → cross-licensing 강 선호** (계수 +0.47, p<0.01) — domestic 라이선싱은 *direct 경쟁 회피* 동기 강. (iv) **Pharm_rel (제약 산업) → unilateral 강 선호** (−1.47, p<0.01), **Elec_rel (전자 산업) → cross-licensing 강 선호** (+0.51, p<0.01). (v) Interaction model 8: 제약 산업에서 경쟁이 강해질수록 unilateral 더 선호 (−0.09, p<0.01), 전자 산업에서 경쟁이 강할수록 cross-licensing 더 선호 (+0.02, p<0.01) — *기술 분야가 moderating role*. (vi) Firm size U-shape (H4) 는 partial support — Emp4 (large) 만 unilateral 유의, medium-size cross 선호는 비유의.
- **시사점**: 기업의 *out-licensing mode 선택이 단일 corporate-level 의사결정이 아닌 산업 맥락의 함수*. 제약-전자 분기의 *opposite directional preference* 가 패턴의 핵심. 정책적으로는 (i) 제약 산업은 *unilateral licensing 시장* 의 효율적 거래 인프라 (IP 평가, 거래 plattform) 필요, (ii) 전자·IT 산업은 *cross-licensing 활성화 + 특허 풀, 표준화 기구* 가 효율적 — *patent thicket 환경 의 freedom-to-operate* 가 핵심 가치.

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim]] 의 **IP / 기술 상업화 연구 라인의 시작점** 이다 (author page 제2기 의 *기술 상업화·IP* 분기의 출발). [[temep]] 부임 후 첫 4 년 (2007-2010) 의 *에너지·소비자* 라인 외에 *경영학적 관점 — IP 전략* 의 새 줄기를 여는 작업. 기존 *technology licensing* 문헌 (Gallini 1984, Katz-Shapiro 1985, Gleason et al. 2000, Anand-Khanna 2000, Arora-Fosfuri 2003, Lichtenthaler 2007, Motohashi 2008, Nagaoka-Kwon 2006 등) 은 unilateral 단방향에 집중하거나 단순 cross-licensing 사례 분석에 머물렀다. 본 paper 의 conceptual move 는 — *unilateral vs cross 선호* 를 *binary choice* 로 모델링하고, *product market 경쟁 + 기업 특성 + 기술 분야 특성* 의 3 차원 결정요인을 한 framework 에서 동시 추정 — 첫 실증.

방법론 핵심은 — (i) KIS firm-level data 의 *기업의 out-licensing mode 선택* 종속 변수, (ii) [[binary-probit]] 의 8 model spec (H1-H6 hypothesis 별 단계적 도입), (iii) 통제 변수 (Pat_stock, RD_int) 와 hypothesis 변수의 interaction model, (iv) McFadden pseudo R² + ROC AUC + Chi-squared 의 model fit triple 검증, (v) 기술 분야 (Pharm_rel, Elec_rel) × 경쟁 (No_rival) interaction 으로 *moderating effect* 식별.

발견은 세 layer. (a) **Robust 패턴**: 기술 분야 특성이 가장 큰 explanatory power — Pharm dummy 의 −1.47, Elec dummy 의 +0.51 (Model 7 의 McFadden pseudo R² = 0.23, ROC AUC = 0.79 로 모든 spec 중 최고). 이는 *appropriability regime* (Cohen et al. 2002, Anand-Khanna 2000) 이 기술 거래 형태를 결정한다는 Teece (1986) 의 명제의 실증. (b) **2 차 패턴**: R&D intensity 와 product market 경쟁이 unilateral 선호의 부드러운 driver. domestic partner 와의 cross-licensing 선호는 *직접 경쟁 회피* 동기. (c) **Hypothesis 부분 채택**: Firm size U-shape (H4) 는 large 만 유의, medium 비유의 — *cross-licensing 의 medium-size 선호* 는 KIS 데이터에서 식별 안 됨. Major rivalry interaction 도 비유의. 한계: (i) Korea-only KIS data — pharma-electronics 분기의 *일반화 가능성* 제한, (ii) Binary probit 만 — 라이선싱 안 한 기업 (no-license) 의 선택 정보 미반영 (selection bias 가능), (iii) Cross-section 단면 — 시간 변화 미반영.

## 핵심 결과

**Probit 추정 결과 (주요 모델, Tables 2-4 의 핵심 계수)**

| 변수 | Model 2 | Model 4 | Model 7 | Model 8 (interaction) |
|---|---:|---:|---:|---:|
| R&D intensity | **−0.19***  | **−0.23***  | −0.02 | −0.05 |
| No_rival (경쟁자 수) | **−0.012***  | — | −0.013** | **−0.012*** |
| Nat_sharing (domestic) | — | **+0.47***  | — | — |
| Pharm_rel | — | — | **−1.47***  | — |
| Elec_rel | — | — | **+0.51***  | — |
| Pharm_rel × No_rival | — | — | — | **−0.09***  |
| Elec_rel × No_rival | — | — | — | **+0.024*** |
| **McFadden Pseudo R²** | 0.045 | 0.073 | **0.231** | 0.198 |
| **ROC AUC** | 0.612 | 0.674 | **0.791** | 0.754 |

> **정량 결론.** (i) 기술 분야 (Pharm/Elec) 가 단일 dominant determinant — Model 7 의 pseudo R² 가 다른 모델의 5 배. (ii) Pharm 산업의 unilateral 선호 강도 (계수 −1.47) 가 electronics 의 cross-licensing 선호 강도 (+0.51) 의 3 배. (iii) 경쟁 (No_rival) 의 영향이 기술 분야에 따라 *방향이 다름* — Pharm 에서 경쟁 ↑ → unilateral 더 (−0.09), Elec 에서 경쟁 ↑ → cross 더 (+0.024).

## 방법론 노트

[[binary-probit]] 의 선택은 (i) 종속 변수 (unilateral vs cross) 의 이진 성질, (ii) standard logit 보다 KIS 데이터의 normal residual 가정 적합, (iii) 8 spec 의 hypothesis-by-hypothesis 단계적 도입으로 H1-H6 의 *independent 검증* 가능. McFadden pseudo R² 와 ROC AUC 의 dual 평가는 binary probit 의 *모델 적합도 다중 검증*.

핵심 식. Latent variable model:

$$
y_i^* = X_i \beta + \varepsilon_i, \quad \varepsilon_i \sim N(0, 1)
$$

$y_i = 1$ (cross-licensing 선호) iff $y_i^* > 0$. Independent variable $X_i$ 에 (i) 통제 (Pat_stock, RD_int), (ii) 경쟁 (No_rival, Maj_rivalry, Nat_sharing), (iii) 기업 size (Emp1-4 dummy), (iv) 기술 분야 (Pharm_rel, Elec_rel dummy), (v) interaction term 포함. 식별은 (i) Probit MLE 의 asymptotic normality, (ii) hypothesis 별 nested model comparison (Likelihood ratio 가능), (iii) interaction 검증을 위한 Pharm_rel × No_rival 같은 *moderating effect* 직접 추정.

## 연구 계보

본 paper 는 [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 SNU-TEMEP 확장기 (2007-2017) 의 IP/기술 상업화 분기 출발점* 으로 분류 (author page). 두 literature stream 의 결합 — (a) Gleason et al. (2000), Anand-Khanna (2000), Arora-Fosfuri (2003), Lichtenthaler (2007), Motohashi (2008) 의 *technology licensing 결정요인* literature 와 (b) Teece (1986), Cohen et al. (2002), Kogut-Zander (1993), Grindley-Teece (1997, 2003) 의 *appropriability regime + technology strategy* 전통. Nagaoka-Kwon (2006) 의 일본 기업 cross-licensing propensity 분석을 한국 KIS 데이터로 *single-equation framework + 기술 분야 × 경쟁 interaction* 으로 확장. [[yeonbaekim]] author page 의 *3 차 실타래 (IP 보호의 양면성, 2010-2024)* 의 출발점 (author page) — 이후 [[seongkyoon-jeong-2013-licensing-vs-selling]] (기술 거래 mode 의 라이선싱 vs 매각), [[seokkyun-woo-2015-ipr-patented-knowledge]] (산업별 IPR 효과 양면성), [[jungmin-lee-2018-ipp-complementary-mechanisms]] (IP 보호 메커니즘 보완성), [[donghyuk-choi-2018-market-share-patent-exploitation]] (시장점유율과 특허 활용 mode), [[jaewook-choi-2024-software-innovation-protection]] (소프트웨어 IP) 의 일관된 연구 프로그램의 첫 데이터.

## See also

- [[binary-probit]]
- [[technology-licensing]]
- [[cross-licensing]]
- [[patent-thicket]]
- [[markets-for-technology]]
- [[appropriability-regime]]
- [[youngkwan-kwon]]
- [[yeonbaekim]]
- [[seongkyoon-jeong-2013-licensing-vs-selling]]
- [[seokkyun-woo-2015-ipr-patented-knowledge]]
- [[asian-journal-of-technology-innovation]]