How diversification affects innovation by a Korean mobile content firm

Hyejae Jung, Eungdo Kim, Seunghyun Kim, 황준석 (2012) · International Journal of Mobile Communications 10(5):521-535

한국 모바일 콘텐츠 기업 41 개사·5 년 (2005~2009) 패널 164 관측치로 다각화의 범위 (BHI) 와 방향 (생산 내, 솔루션 내, 생산-솔루션 간 수직) 이 신상품 출시 수에 미치는 효과를 음이항 회귀 으로 추정. 전체 다각화는 음 (-0.86), 수평 다각화 (BHI_CP +2.58, BHI_SOL +1.67) 는 양, 수직 다각화 (BHI_VER) 는 -2.23 으로 부호 비대칭이 뚜렷.

RQ: 모바일 콘텐츠 기업의 다각화 범위와 방향 (수평·수직) 이 제품 혁신 산출에 어떻게 다른 효과를 갖는가
방법론: 음이항 회귀 (fixed-effects, Hausman), 패널 데이터 분석, berry-herfindahl-index
데이터: DART 전자공시 41 개 KOSDAQ 상장 모바일 콘텐츠 기업, 2005-2009, 164 firm-year 관측치 (Korea Mobile Yearbook 2009-2010 기준)
주요 발견: 전체 다각화 BHI β=-0.86 (p<0.1); 생산-내 수평 다각화 BHI_CP β=+2.58 (p<0.05), 솔루션-내 수평 BHI_SOL β=+1.67 (p<0.05), 생산-솔루션 간 수직 BHI_VER β=-2.23 (p<0.01); R&D 강도는 양·제곱항은 음 (역 U 형); firm size 양, age 음
시사점: 콘텐츠 기업 다각화는 방향에 따라 부호가 반대이므로, 정책·전략 설계에서 가치사슬 위치 (생산 vs 솔루션 vs 둘 사이) 별 구분 필수

한국 모바일 콘텐츠 기업의 다각화와 혁신 성과 분석 틀

요약

모바일 콘텐츠 산업은 단말·플랫폼·콘텐츠가 융합되는 가운데 기업들이 카테고리 확장 (수평) 과 가치사슬 통합 (수직) 을 동시에 추진하는 영역이다. 기존 제품 다각화 문헌은 다각화-혁신 관계에 일관된 부호를 제시하지 못했고 (Christensen and Montgomery 1981; Pavitt 1984), 특히 모바일 콘텐츠 같은 신생 산업에서는 firm-level 실증이 부족했다. 본 paper 는 Galende and de la Fuente (2002) 의 전략·역량·특성 3 분류 프레임을 차용하되, 전략 의 핵심 변수로 다각화를 두고 범위와 방향을 분리해 비대칭 효과를 본다.

데이터는 KISA 의 Korea Mobile Yearbook 2009-2010 에 등재된 KOSDAQ 상장 모바일 콘텐츠 기업 중 2005-2009 5 년간 DART 공시가 가용한 41 개사. listwise deletion 후 164 관측치 패널. 종속변수는 신상품 (technologically new + improved) 건수 (Oslo Manual 정의). 핵심 독립변수는 berry-herfindahl-index: 전체 BHI 외에 생산 부문 내 (BHI_CP), 솔루션 부문 내 (BHI_SOL), 생산-솔루션 간 (BHI_VER) 으로 분해. 통제변수는 R&D 강도·R&D 인력 비중·마케팅 지출·firm size·firm age. Hausman test 결과 fixed effects 채택, 종속변수의 non-negative count 특성에 맞춰 음이항 회귀 2-step. Step I 에서 전체 BHI 는 -0.86 (p<0.1) 로 과다 다각화는 혁신을 위축 시킴이 확인됐고, Step II 에서 방향을 분해하니 생산-내 (+2.58)·솔루션-내 (+1.67) 는 양, 생산-솔루션 간 수직 (-2.23, p<0.01) 은 음으로 부호 자체가 갈렸다. R&D 강도는 양 (β=0.023) + 제곱항 음 (β=-0.0001) 으로 역 U 형 (Stock 2001), firm size 는 양·age 는 음 — 신생 ICT 산업의 young firm 효과를 확인.

황준석 의 콘텐츠 산업 연구 (2 기 후반, 2011-2013) 의 조직 전략 차원 확장. 한계는 표본이 KOSDAQ 상장 41 개사로 제한되어 비상장·소규모 콘텐츠 기업의 다각화 행태를 못 본다는 점, 그리고 다각화의 내용 (어느 카테고리로 확장했는가) 이 아닌 집중도 지수 만 본다는 점. 후속 연구는 다각화의 질적 측면 (콘텐츠 장르의 거리·기술 근접성) 을 통합할 여지.

핵심 결과

Table 3, Fixed-effects negative binomial, N=164:

변수	Step I (전체)	Step II (방향 분해)
BHI (전체)	-0.864* (0.493)	—
BHI_CP (생산-내 수평)	—	+2.576** (1.049)
BHI_SOL (솔루션-내 수평)	—	+1.672** (0.793)
BHI_VER (생산-솔루션 수직)	—	-2.230*** (0.752)
AGE	-0.110**	-0.108**
SIZE (ln 인력)	+0.560**	+0.516**
RDINT	+0.025**	+0.023**
RDINT²	-0.0001**	-0.0001**
Log-likelihood	-194.91	-190.95
Wald χ²	24.76***	30.53***

* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01. 괄호 안은 Std. Err.

방법론 노트

종속변수가 신상품 건수 (non-negative integer) 이므로 OLS 가 아닌 negative binomial 을 쓰고, Hausman test 가 unobserved firm effect 와 독립변수의 상관을 시사해 fixed-effects 로 식별:

INNOV_{it} = \beta_0 + \beta_1 BHI_{it} + \beta_2 BHI_{it}^2 + \beta_3 AGE_{it} + \beta_4 \ln SIZE_{it} + \beta_5 \ln RDINT_{it} + \beta_6 \ln RDINT_{it}^2 + \beta_7 \ln RDEMP_{it} + \beta_8 \ln MKT_{it} + \eta_i + \lambda_t + \varepsilon_{it}

여기서 $INNOV_{it}$ 는 기업 $i$ 의 $t$ 연도 신상품 건수, $\eta_i$ 는 firm fixed effect, $\lambda_t$ 는 시점 더미. 핵심 식별 idea 는 Step II 에서 BHI 를 berry-herfindahl-index 의 영역별 부분합 (CP·SOL·VER) 으로 분해해 같은 산업 내에서도 어느 영역으로 다각화하는가가 혁신에 미치는 부호가 갈리는지를 보는 것. R&D 강도의 제곱항으로 역U자 관계 검정.

연구 계보

황준석 의 콘텐츠 산업 라인 2 기 (2007-2013) 안에서 사용자 수용 차원 (Hwang and Kim 2011, IJMC) 을 기업 전략 차원으로 확장한 작업. Galende and de la Fuente (2002) 의 전략·역량·특성 프레임, Granstrand (1998) 의 다각화 cross-fertilisation 가설, Stock (2001) 의 R&D 역 U 형 가설을 한국 모바일 콘텐츠 firm-level 패널로 통합 검증. Christensen and Montgomery (1981) 와 Hoskisson et al. (1993) 의 방향별 효과 비대칭 주장을 BHI 분해로 정량화. 같은 라인의 황준석 · Kim (2009, Innovation) open innovation 작업도 ICT firm 의 R&D 인력 효과 검증으로 본 paper 의 RDEMP 가설과 직계.

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