Determinants of Firm's Innovation-Related External Knowledge Search Strategy: The Role of Potential Absorptive Capacity and Appropriability Regime

Chigu Kim, Chul Lee, 강진아 (2018) · International Journal of Innovation Management 22(6):1850044 · DOI ↗

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 흡수능력 (PACAP = acquisition + assimilation 차원, Makri et al. 2010 의 기술 보완성 지수로 측정), 외생 변수는 Teece (1986) 의 전유성 체제 (산업 top 20 기업의 특허 평균 claim 수). 170개 다국적 기업 78개 산업의 2005–2009 패널 (850 firm-year), random-effect GLS 다중 회귀 (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? 전유성 체제 가 이 관계를 어떻게 조절하는가?
• 방법론: 패널 분석, 다중 회귀, 특허 분석
• 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

요약

기존 외부 지식 탐색 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 흡수능력 와 Zahra·George (2002) 의 PACAP-RACAP 분리 (PACAP = acquisition + assimilation, RACAP = transformation + exploitation), Teece (1986) 의 전유성 체제 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. 강진아 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 The impact of convergence between science and technology on innovation (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 흡수능력, 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 전유성 체제, 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. 강진아 author page 의 2기 (2013–2018) 외부 지식 탐색의 구조적 역학 시기, “내부 역량 × 외부 환경 fit” 명제 핵심 작업. Sibling: The impact of convergence between science and technology on innovation (JTT; 동일 2저자 Chul Lee, science-tech convergence × 조절자 3종), The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry (IJIM; alliance portfolio diversity).

See also

• 강진아
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• International Journal of Innovation Management
• 외부 지식 탐색
• 외부 지식 탐색
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• 전유성 체제
• 패널 분석
• 다중 회귀
• 특허 분석
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• The impact of convergence between science and technology on innovation
• The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry

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논문 (4)

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개념 (1)

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