Entry Conditions, Firm Strategies and Their Relationships to the Innovation Performance of an Emerging Green Industry: The Case of the Solar Cell Industry

Gunno Park, 강진아 (2010) · Asian Journal of Technology Innovation 18(2):21-42 · DOI ↗

신생 green industry (solar cell PV) 73 개 글로벌 기업의 진입 조건 (entry timing × entry size) 과 사후 firm strategy (collaboration × technology portfolio) 의 교호 효과 를 동시 분석한다. 결과는 통념을 부분 반전: entry timing 의 first-mover advantage 는 강하게 지지되나 entry size 효과는 비유의. early entrant 는 collaboration 회피 + technology portfolio 다각화가 유리한 반면, late entrant 는 반대 처방 — collaboration 적극 활용 + 단일 기술 집중. 강진아 2기의 fit 명제 의 초기 작업.

• RQ: 신생 green industry (solar cell) 에서 entry timing 과 entry size 가 혁신 성과에 미치는 효과는? 사후 firm strategy (collaboration, technology portfolio) 가 이 entry condition 효과를 어떻게 조절 하는가?
• 방법론: 음이항 회귀 (DV = 2008 patent 수), 특허 분석 (USPTO co-assigned patent → collaboration proxy; 보유 기술 유형 수 → portfolio proxy), 교호항 4 종 (AGE×COLL, AGE×TECH, SIZE×COLL, SIZE×TECH)
• 데이터: Thomson One brokerage 보고서 + PV 관련 news 추출 글로벌 solar cell 제조 73 개 firm (US 11, EU 18, JP 8, CN 12, TW 7, RoW 17). 재무 = DataStream, patent = USPTO. AGE 평균 9.34 년 (std 8.79), SIZE 평균 10.03 (std 24.13), INNO 평균 5.88 patent (std 10.21)
• 주요 발견: H1 (AGE 정) 지지 β=0.474*. H2 (SIZE 정) 반박 β=-0.001 (n.s.). H3 (COLL 정) 지지 β=5.436**. H4 (TECH portfolio 부) 지지 β=-3.986***. H5 (AGE×COLL) 지지 부 β=-0.593* (early entrant 는 collaboration 의 leakage 손실이 큼). H6 (AGE×TECH) 지지 정 β=0.285** (early entrant 는 portfolio 다각화가 유리). H7, H8 (SIZE 관련 교호) 비유의. Model 4 Pseudo R²=0.324.
• 시사점: 신생 high-tech 산업에 작아도 빨리 진입하라. 진입 후 전략은 entry timing 에 fit: early entrant 는 collaboration 의 opportunism·leakage 손실이 크므로 단독 R&D + 기술 portfolio 다각화. late entrant 는 collaboration 적극 활용 + 단일 기술 집중으로 catch-up.

요약

이 paper 는 두 분리된 연구 line — entry timing (Bain 1956; Lieberman-Montgomery 1988 의 선발자 이익) 과 entry size (Gibrat’s law; Agarwal-Audretsch 2001) — 을 한 모델 안에서 동시 추정하고, 사후 firm strategy 의 조절 효과를 추가한다. 선행 문헌의 두 공백을 메운다: (i) Mascarenhas (1997)·Rodriguez-Pinto et al. (2006) 가 지적한 두 entry condition 의 결합 분석 부재, (ii) Kerin-Varadarajan-Peterson (1992)·Timmons (1999) 가 강조한 사후 firm strategy 의 조절 효과 부재.

데이터는 Thomson One brokerage 보고서 + PV 관련 news 에서 추출한 글로벌 solar cell 제조 73 개 firm (US 11, EU 18, JP 8, CN 12, TW 7, RoW 17). silicon-based (90% 점유) 와 thin film (CdTe, CIS, CIGS, a-Si) 의 기술 표준 불확실성 이 실물옵션 / 기술 포트폴리오 결정의 핵심 환경. DV = 2008 USPTO 등록 patent 수 (count, mean=5.88, std=10.21, over-dispersion → 음이항 회귀). 핵심 측정: AGE = 2008 - 첫 매출 인식 연도, SIZE = 첫 매출 인식 시점 종업원 수, COLL = co-assigned patent 존재 더미, TECH = 2 종 이상 기술 (silicon + thin film 등) 보유 더미. 통제: SPEC (solar cell 전문 firm 여부).

발견은 fit 명제의 명확한 시연이다. Model 4 (모든 교호 포함, Pseudo R²=0.324) 에서 AGE β=0.698*, COLL β=9.244***, TECH β=-5.506*** 가 main effect. 교호항: AGE×COLL β=-0.882** → early entrant 일수록 collaboration 의 부 효과 (accumulated knowledge 의 leakage 위험), AGE×TECH β=0.342*** → early entrant 일수록 portfolio 다각화의 정 효과 (Cohen-Levinthal 흡수 역량 + March 1991 탐색-활용 균형). 한편 SIZE 와 그 교호 (H7, H8) 는 모두 비유의 — Agarwal-Audretsch (2001) 의 high-tech 산업에서는 entry size 의 영향이 작다 와 부합. 시사점은 contingency 처방: entry timing 자체 가 first-mover advantage 를 주지만, 그 우위를 유지하려면 early entrant 는 단독 R&D + portfolio 다각화, late entrant 는 collaboration + 기술 집중 의 정반대 전략을 추구해야 함. 이는 강진아 2기의 내부 역량 × 외부 전략의 fit 명제의 초기 시연.

핵심 결과

변수	Model 1 β (SE)	Model 4 β (SE)	가설 결과
AGE (entry timing)	0.162*** (0.039)	0.698* (0.409)	H1 지지 (+)
SIZE (entry size)	-0.001 (0.000)	0.004 (0.004)	H2 반박 (n.s.)
COLL (collaboration)	1.820*** (0.624)	9.244*** (3.443)	H3 지지 (+)
TECH (portfolio)	-2.049** (0.828)	-5.506*** (1.600)	H4 지지 (-)
AGE × COLL	—	-0.882** (0.423)	H5 지지 (조절 -)
AGE × TECH	—	0.342*** (0.110)	H6 지지 (조절 +)
SIZE × COLL	—	-0.047 (n.s.)	H7 비유의
SIZE × TECH	—	0.042 (n.s.)	H8 비유의
SPEC (control)	0.841*	0.841**	—

n = 73, Log-likelihood Model 4 = -40.246, Pseudo R² = 0.324, LR χ² = 38.51. early entrant 의 collaboration 회피 + 다각화 vs late entrant 의 collaboration 활용 + 집중 의 대조 패턴.

방법론 노트

음이항 회귀 의 likelihood 식 (over-dispersion 허용):

$$\Pr(Y_i = y) = \frac{\Gamma(y + \alpha^{-1})}{\Gamma(y+1)\Gamma(\alpha^{-1})} \left(\frac{\alpha^{-1}}{\alpha^{-1}+\mu_i}\right)^{\alpha^{-1}} \left(\frac{\mu_i}{\alpha^{-1}+\mu_i}\right)^y$$

여기서 $\mu_i = \exp(\beta_0 + \beta_1 \text{AGE}_i + \beta_2 \text{SIZE}_i + \beta_3 \text{COLL}_i + \beta_4 \text{TECH}_i + \gamma_1 (\text{AGE}_i \times \text{COLL}_i) + \gamma_2 (\text{AGE}_i \times \text{TECH}_i) + \gamma_3 (\text{SIZE}_i \times \text{COLL}_i) + \gamma_4 (\text{SIZE}_i \times \text{TECH}_i) + \delta \text{SPEC}_i)$. 1 년 lag 가정 — firm strategy (COLL, TECH) 는 entry 후 1 년 시점의 patent 데이터로 측정, DV (2008 patent) 와 사이의 time-causal 분리.

연구 계보

이 paper 는 강진아 1기 후반 → 2기 이행기 (2010) 의 entry condition × firm strategy fit 명제의 초기 시연. 이론적 선행: Bain (1956) 의 entry barrier, Lieberman-Montgomery (1988) 의 선발자 이익, Agarwal-Audretsch (2001)·Sutton (1997) 의 entry size 라인, Kerin-Varadarajan-Peterson (1992) 의 entry condition contingency 명제, March (1991) 의 탐색-활용, McGrath (1997)·Trigeorgis (1993)·Dixit-Pindyck (1994) 의 실물옵션 / 기술 포트폴리오 라인, Cohen-Levinthal (1990) 의 흡수능력 (early entrant 의 knowledge 누적 가정), Chesbrough (2003)·Teece (2007) 의 개방형 혁신·동태적 역량. 박건노 (Gunno Park) 의 alliance line 의 초기 진입 (The Effects of Teacher Firms' Characteristics and Student Firms' Absorptive Capacity on Firm Performance in Technology Alliances 의 dyadic 학생-교사 → 본 paper 의 entry condition contingency). 후속 자매: Alliance Addiction: Do Alliances Create Real Benefits? (alliance 의 부 효과), Competitive Embeddedness: The Impact of Competitive Relations among a Firm's Current Alliance Partners on Its New Alliance Formations (alliance partner 간 경쟁의 신규 alliance 형성 억제), The effects of internal technological diversity and external uncertainty on technological alliance portfolio diversity (내부 기술 다양성 × 외부 불확실성 이 portfolio diversity 를 결정).

See also

• 강진아
• Gunno Park
• Asian Journal of Technology Innovation
• 선발자 이익
• 시장 진입 전략
• 기술 포트폴리오
• 실물옵션
• 탐색-활용
• solar-cell-industry
• The Effects of Teacher Firms' Characteristics and Student Firms' Absorptive Capacity on Firm Performance in Technology Alliances
• The effects of internal technological diversity and external uncertainty on technological alliance portfolio diversity

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논문 (2)

• Alliance Addiction: Do Alliances Create Real Benefits?
• The Effects of Teacher Firms' Characteristics and Student Firms' Absorptive Capacity on Firm Performance in Technology Alliances