Top management team's innovation-related characteristics and the firm's explorative R&D: an analysis based on patent data

Chul Lee, Gunno Park, Klaus Marhold, 강진아 (2017) · Scientometrics 111:639-663 · DOI ↗

최고경영진 (TMT) 의 혁신 관련 특성 — R&D 직능 경험, 과학·공학 전공 — 이 기업의 explorative R&D 비중 에 미치는 영향을 상위 계층 이론 (Hambrick 과 Mason 1984) 관점에서 분석한다. 2006-2009 미국 8개 high-tech 산업 89개 기업, 1,550명 TMT 멤버 전기 정보 + 13,363건 USPTO patent (citations, classes, non-patent references 세 측정) 를 generalized-estimating-equations panel 로 분석. R&D 경험·과학·공학 전공이 explorative R&D 비중을 증가 시키고, TMT 평균 재직 기간 (tenure) 이 두 효과를 긍정적으로 강화 한다 (H3a/b 지지).

• RQ: TMT 의 R&D 직능 경험 비율 과 과학·공학 전공 비율 이 기업의 explorative R&D 비중에 미치는 영향과, TMT 재직 기간의 조절 효과는?
• 방법론: 패널 분석 (GEE with logit link function, proportional dependent variable 대응), 특허 분석 (USPC patent class + citations + non-patent references), 허핀달 지수 (technological diversity 측정)
• 데이터: 미국 8개 high-tech 산업 89개 기업, 356 firm-year (2006-2009), TMT 1,550명 (CEO, CFO, COO, CTO, BU 헤드), 13,363 USPTO patent (LexisNexis Corporate Affiliations, Marquis Who’s Who, Compustat, Datastream, USPTO)
• 주요 발견: H1·H2 지지 — TMT R&D 경험 → explorative R&D (citations) β=+1.03 (p<0.01), TMT 과학·공학 전공 → β=+0.23 (p<0.05). H3a/b 지지 — TMT 평균 tenure 가 두 효과를 긍정적으로 조절 (R&D Exp × Tenure 양(+) 유의, S&E Edu × Tenure 양(+) 유의). 세 가지 측정 (citations, classes, NPR) 모두 일관된 결과.
• 시사점: 탐험적 R&D 추진을 원하는 기업은 혁신 경험 있는 TMT 멤버를 장기 재직 시키는 전략이 효과적. Finkelstein (1992) 의 structural power — 장기 재직자가 자원 집약적 explorative project 를 지지할 권한이 크다. 단기 재직자는 자기 입증 압력 (Kor 2006) 으로 단기 성과 위주 exploitative project 선호.

요약

탐색-활용 이분법 (March 1991) 은 혁신 전략의 핵심 framework 으로, ambidexterity (Gupta et al. 2006) 가 사회적 의미를 갖지만 기업이 둘을 같은 강도로 추구하기 어렵다 (March 1991, He 와 Wong 2004). High-tech 산업은 짧은 product life-cycle 과 cutting-edge 기술 의존성으로 explorative R&D 가 장기 생존의 필수 조건 (Rosenberg 1990, D’Aveni 1994, Garcia et al. 2003) 이지만, 기업들은 risk-aversion 으로 exploitative R&D 에 편중하는 경향이 있다 (Greve 2007). 이 기업 간 차이 의 원천을 외부 환경이 아닌 조직 내부 의사결정자 에서 찾는 것이 본 연구의 출발점이다.

저자들은 Hambrick 과 Mason (1984) 의 상위 계층 이론 에 기반해 TMT 의 인지 기반 (cognitive base) 이 R&D 전략을 결정한다고 가정한다. 두 가설: (H1) R&D 직능 경험 → 위험·불확실성에 대한 둔감화 (March 와 Shapira 1987, March 1988) → explorative R&D 선호 (Daellenbach et al. 1999), (H2) 과학·공학 전공 → 혁신·기술 변화 중심의 문제해결 양식 형성 (Tyler 와 Steensma 1998, Barker 와 Mueller 2002) → explorative R&D 선호. 조절 가설 (H3a/b): TMT 평균 재직 기간 이 두 효과를 긍정적으로 강화 — Finkelstein (1992) 의 structural power 관점에서 장기 재직자가 자원 집약적 R&D project 를 지지할 권한이 크다.

2006-2009 미국 8개 high-tech 산업 89개 기업 (technology hardware·소프트웨어가 53%, pharma·biotech 16%, chemicals 12%) 표본. TMT 1,550명 전기 정보를 LexisNexis Corporate Affiliations + Marquis Who’s Who, 재무 데이터를 Compustat + Datastream, 13,363 patent 를 USPTO 에서 수집. 종속변수 explorative R&D 는 세 가지 측정 (Katila 와 Ahuja 2002, Phelps 2010): (i) patent citations — 기존 3년 (t-3t-1) 인용한 patent 와 비교한 t+1년 신규 인용 비율, (ii) patent classes — t-3t-1년 신청 안 했던 USPC subclass 의 t+1년 신규 신청 비율, (iii) non-patent references (NPR) — Trajtenberg et al. (1997) 의 science index = NPCITES / (NPCITES + NCITED). generalized-estimating-equations (GEE, logit link) 으로 [0,1] 비율 종속변수 처리.

결과는 세 종속변수 모두에서 일관되게 가설을 지지한다. (i) TMT R&D 경험 → explorative R&D (citations) +1.030 (p<0.01), (classes) 양(+) 유의, (NPR) 양(+) 유의. (ii) TMT 과학·공학 전공 → explorative R&D (citations) +0.229 (p<0.05), 세 측정 모두 일관. (iii) TMT 평균 tenure 직접 효과 +0.124 (p<0.01), R&D Exp × Tenure +0.246 (p<0.05), S&E Edu × Tenure +0.101 (p<0.05) — 두 main effect 가 tenure 와 곱해질 때 더 강해진다. Technological diversity (control) +2.41 (p<0.01) — 이미 다양한 patent portfolio 를 가진 기업이 더 explorative. Firm innovation experience (control) -0.27 (p<0.01) — 과거 patent 경험이 많을수록 기존 영역 재활용 으로 explorative 비중 감소. 강진아 의 SNU 이론기 조직 내부 의사결정자 라인의 첫 patent-based explorative R&D 측정 작업이며, The linkage between TMT knowledge diversity and firm-level innovation: the role of organisational search scope and managerial discretion (TMT 지식 다양성, 조직적 search scope, managerial discretion) 와 짝을 이룬다. 강진아 author page 의 실타래 3 (탐험 vs 활용) 에 조직 microfoundation 차원을 추가한다.

핵심 결과

변수	Citation (Model 6)	Class (Model 6)	NPR (Model 6)	가설
TMT R&D experience	+2.668**	+ 유의	+ 유의	H1 지지
TMT Sci/Eng education	+0.334*	+ 유의	+ 유의	H2 지지
TMT average tenure	+0.121	+ 유의	n.s.	direct effect
R&D Exp × Tenure	+0.254*	+ 유의	+ 유의	H3a 지지
S&E Edu × Tenure	+0.016*	+ 유의	+ 유의	H3b 지지
Technological diversity (control)	+2.304***	+	n.s.	양(+)
Firm innovation experience (control)	-0.236***	-	-	음(-)
TMT average age (control)	+0.171**	+	n.s.	older TMT → more exploration

표본: N=356 firm-year, 89 기업 (8개 high-tech 산업), 2006-2009. 평균 TMT R&D 경험 24%, 과학·공학 전공 33%, 평균 tenure 5.91년. *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001.

방법론 노트

[0,1] 비율 종속변수라 일반 OLS 의 boundary 문제 회피를 위해 generalized-estimating-equations (GEE) with logit link function 사용. Robust standard errors 로 within-firm correlation 보정.

세 가지 explorative R&D 측정:

$$\text{Explorative R\&D (Citations)}_{i,t} = \frac{\text{NEW CITATIONS}_{i,t}}{\text{TOTAL CITATIONS}_{i,t}}$$ $$\text{Explorative R\&D (Classes)}_{i,t} = \frac{\text{NEW SUBCLASSES}_{i,t}}{\text{TOTAL SUBCLASSES}_{i,t}}$$ $$\text{Explorative R\&D (NPRs)}_{i,t} = \frac{\text{NPCITES}_{i,t}}{\text{NPCITES}_{i,t} + \text{NCITED}_{i,t}}$$

(Trajtenberg et al. 1997, Callaert et al. 2012). NPR 분류는 Verbeek et al. (2002), Callaert et al. (2006), Shirabe (2014) 의 text parsing algorithm + manual check 로 journal/conference/book/others 식별. TMT 변수는 LexisNexis + Marquis 전기 정보를 R&D experience 와 Sci/Eng degree 두 이진 코딩의 기업-연도 평균 비율로 측정 (Barker 와 Mueller 2002). t+1년 patent 종속변수, t-3~t-1년 독립변수 시차로 reverse causality 완화. Technological diversity 는 허핀달 지수 1-HHI, TMT heterogeneity 도 educational + functional Herfindahl 로 통제.

연구 계보

Hambrick 과 Mason (1984) 의 상위 계층 이론 가 이론적 기반. March (1991), He 와 Wong (2004), Gupta et al. (2006) 의 탐색-활용 framework, Benner 와 Tushman (2003), Mudambi 와 Swift (2014) 의 explorative-exploitative R&D distinction, Bantel 과 Jackson (1989), Wiersema 와 Bantel (1992), Hitt 과 Tyler (1991), Tyler 와 Steensma (1998), Barker 와 Mueller (2002) 의 TMT 특성 → 의사결정 효과, Finkelstein (1992), Hambrick (2007), Kor (2003, 2006), Chen et al. (2010) 의 TMT structural power 와 tenure 이론, Daellenbach et al. (1999), Alexiev et al. (2010), Talke et al. (2010), Qian et al. (2013), Li et al. (2014) 의 TMT-innovation 실증, Ahuja 와 Lampert (2001), Geiger 와 Makri (2006), Katila 와 Ahuja (2002), Phelps (2010) 의 patent-based R&D 측정, Trajtenberg et al. (1997), Callaert et al. (2006, 2012, 2014), Verbeek et al. (2002), Shirabe (2014) 의 non-patent reference 분석을 종합한다. 강진아 author page 의 실타래 3 (탐험 vs 활용의 조직 설계) 의 조직 microfoundation 첫 작업. 동일 라인의 후속 The linkage between TMT knowledge diversity and firm-level innovation: the role of organisational search scope and managerial discretion (TMT 지식 다양성, 조직적 search scope, managerial discretion) 와 짝을 이뤄 TMT 특성 × 외부 전략 fit framework 를 완결한다. CSU Fullerton 시기 강진아-Marhold 국제 공동연구의 SNU 이론기 incubation 결과물 중 하나.

See also

• 강진아
• Chul Lee
• Gunno Park
• Klaus Marhold
• Scientometrics
• 최고경영진
• 상위 계층 이론
• 탐색-활용
• 탐험적 R&D
• 특허 분석
• generalized-estimating-equations
• The linkage between TMT knowledge diversity and firm-level innovation: the role of organisational search scope and managerial discretion

인접 그래프

1-hop 이웃 14개

• 인물 4
• 방법론 3
• 개념 4
• 수록처 1
• 분류 1
• 논문 1

↻ 초기화

휠 = 확대/축소 · 드래그 = 이동 · hover = 라벨 · 클릭 = 페이지 이동

이 문서를 가리키는 페이지

논문 (1)

• The linkage between TMT knowledge diversity and firm-level innovation: the role of organisational search scope and managerial discretion

인물 (4)

• 강진아
• Chul Lee
• Gunno Park
• Klaus Marhold