Factors affecting open technological innovation in open source software companies in Korea

황준석, Eungdo Kim, Seunghyun Kim (2009) · Innovation: Organization & Management 11:279-290 · DOI ↗

한국 OSS (open source software) 기업 86 곳 설문 데이터를 로지스틱 회귀 으로 분석해 개방형 혁신 (Chesbrough 2003) 의 결정요인을 OECD Oslo Manual 의 3 혁신 유형 (new product / improved product / process) 별로 식별한다. 핵심 발견 — 외부 cooperative 네트워크 수 (TOTALNET) 가 3 유형 혁신 모두에 강한 양 (+) 효과 (계수 0.247~~0.498, 1~~10% 유의). Network type 별로는 도메인 기반 = 국내 네트워크 (DOMNET) 가 new + improved product 에 강한 효과 (1.27, 1.07), 외부 개발자 커뮤니티 (COMMU) + 글로벌 네트워크 (GLOBNET) 가 process 혁신에 강한 효과 (2.05, 2.47), 정부 지원 (STATESUP) 은 어느 혁신 유형에도 비유의. Core developer weight 는 product 혁신만 견인 (10.55, 12.71, 1% 유의), process 에는 무영향.

RQ: 한국 OSS 기업의 개방형 혁신 을 결정하는 요인은 무엇이며, network 유형 (국내·글로벌·정부 지원·외부 개발자) 과 인적 자원 (core developer weight)·시장 구조 (CR3)·기업 내부 요인 (size·age) 이 3 혁신 유형 (new product / improved product / process) 에 어떻게 차별적으로 작용하는가
방법론: 로지스틱 회귀 (probit-style 로 3 dependent 변수 각각에 대해; Step 1 = TOTALNET 만, Step 2 = 4 network 유형 분리)
데이터: 한국 OSS 기업 86 곳 (157 등록 기업 중 91 응답, 5 제외). KIPA + Korean Open Software Association 회원사. Oslo Manual 정의 기반 설문. 변수: TOTALNET (0~3), 4 네트워크 dummy, COREDEV (상급 개발자 비율의 제곱), CR3 (3 highest 기업 집중도, 평균 0.916), AGE (창업 후 연수), SIZE (정규직 수, 평균 51.85)
주요 발견: TOTALNET 계수 — new product 0.247 (10%), improved 0.441 (1%), process 0.498 (1%). Network type 분해: DOMNET → new product 1.27 (5%), improved 1.07 (10%); GLOBNET → process 2.47 (5%); COMMU → improved 1.06 (10%), process 2.05 (1%); STATESUP → 모두 비유의. COREDEV → new product 10.55 (1%), improved 12.71 (5%), process -1.31 (n.s.). SIZE → improved 만 유의 (+), CR3 → improved 만 유의 (+)
시사점: OSS 산업 지원 정책은 직접 보조금 (KIPA OSS Support Partner) 보다 협력 네트워크 인프라 구축 이 효과적. Product 혁신에는 국내 네트워크 + 우수 core developer, process 혁신에는 글로벌·외부 개발자 커뮤니티가 binding. 정부의 OSS 정책은 educational program 확충 + 글로벌 OSS 커뮤니티 (SourceForge·GitHub) 참여 인센티브에 집중해야

Open technological innovation 의 결정요인 framework — 4 네트워크 + 인적 자원 + 시장 구조 + 내부 요인이 3 혁신 유형 (new product/improved product/process) 에 차별적으로 작용.

요약

황준석 의 한국 한국 ICT 정책 · 혁신 경제학 라인의 OSS 산업 측면 paper. Chesbrough (2003) 의 개방형 혁신 개념이 ICT 산업에서 어떻게 작동하는지를 오픈소스 소프트웨어 라는 가장 명확한 사례에서 본다. OSS 는 collaborative innovation 의 archetype — 초기 코드 작성자의 contribution 인정 + 수정 코드의 재배포 (Perens 1999, Raymond 2004) 라는 라이선싱 구조 자체가 open innovation 의 정의에 부합. West & Gallagher (2004, 2006a, 2006b), Dalle et al. (2007), Wheeler (2007) 가 OSS 를 open innovation 의 paradigmatic case 로 분류해 왔으나, 한국 OSS 산업의 결정요인 정량 분석 은 미답 영역이었다.

방법론은 OECD Oslo Manual (1996, 2 nd edn) 의 3 혁신 분류 — technologically new product · technologically improved product · technological process innovation — 를 dependent 변수로 두고 로지스틱 회귀 으로 각각 추정. 독립변수는 5 카테고리: (i) 네트워크: TOTALNET (0~3 정수, 외부 협력 수) + 4 dummy [DOMNET (국내 OSS 협회·society 참여), GLOBNET (글로벌 OSS 협회 참여), STATESUP (KIPA OSS Support Partner 참여), COMMU (외부 개발자 커뮤니티 보유)], (ii) 인적자원: COREDEV (advanced 등급 core developer 수 / 전체 개발자 수의 제곱), (iii) 시장구조: CR3 (3 highest 기업 집중도; OSS Package Development·Solutions & Services·Hardware 3 sector NIA 2007 데이터, 평균 0.916), (iv) 기업 내부 요인: AGE (창업 후 연수), SIZE (정규직 수) + SIZE $^2$ (Klepper 1996 의 inverted-U 검증). 86 기업 설문 (Oslo Manual 기반 4-part 질문지: 현황·심층·혁신·제품 detail).

결과는 네트워크 효과의 강건한 우월성 과 네트워크 유형의 혁신 유형 매칭 두 명제를 정량 입증. TOTALNET 의 계수는 new product 0.247 (10% 유의), improved 0.441 (1%), process 0.498 (1%) 으로 모든 혁신 유형에 일관된 양 (+) 효과 — Laursen & Salter (2006) 의 width of search 가 incremental, depth of search 가 radical 혁신을 견인한다는 명제의 한국 OSS 적용판. Network 유형별 분해는 매칭 을 드러낸다 — Product 혁신 (new + improved) 은 DOMNET (한국 OSS 커뮤니티) 이 견인 (계수 1.27, 1.07), Process 혁신은 GLOBNET (계수 2.47, 5% 유의) + COMMU (외부 개발자 커뮤니티, 계수 2.05, 1% 유의) 가 견인. 즉 국내 협력은 무엇을 만들 것인가 (product) 를, 글로벌·외부 협력은 어떻게 만들 것인가 (process) 를 결정. STATESUP (KIPA 의 OSS Support Partner 프로그램) 는 어느 혁신 유형에도 비유의 — 정부 보조금만으로는 OSS 기업의 실제 혁신이 가속되지 않음을 정량 입증, 정책 함의가 강력.

COREDEV (advanced 등급 core developer 비율의 제곱) 는 new product (10.55, 1%) + improved (12.71, 5%) 양쪽에 매우 강한 양 (+) 효과, process 에는 무영향. Lerner & Tirole (2002a, b) 의 OSS leader 분석 — vision·professionalism·conflict minimization 능력 — 의 정량 검증. SIZE 는 improved product 에만 유의 양 (+), SIZE $^2$ 는 음 (-, 10% 유의) → inverted-U 관계, 중규모 기업이 product 개선에 가장 유리. CR3 는 improved 에만 유의 (5.32, 5%, 양 +) → 시장 집중도가 높을수록 incremental 개선 활발 (Lunn 1986 결과와 일관). AGE 는 어느 회귀에서도 비유의 — Klepper (1996) 의 product lifecycle 가설 기각. 황준석 의 후속 한국 ICT 정책 라인 (junseokhwang-2010-external-knowledge-search, junseokhwang-2014-interindustry-knowledge-transfer) 의 외부 지식 흡수 채널이 산업·기술 영역별로 다르게 작용한다 는 명제의 OSS 적용판 anchor.

핵심 결과

변수	New product	Improved product	Process innovation
TOTALNET (Step 1)	0.247*	0.441***	0.498***
DOMNET (국내)	1.270	1.066*	0.366
GLOBNET (글로벌)	0.086	0.468	2.472
STATESUP (정부)	0.501	0.334	0.823
COMMU (외부 개발자)	0.169	1.057*	2.045*
COREDEV (제곱)	10.55*	12.71	-1.314
CR3 (시장집중)	3.289	5.317	-0.069
SIZE	0.008	0.043*	-0.002
SIZE $^2$	-0.000	-0.000*	-0.000
AGE	0.051	-0.079	0.011

(* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01)

핵심 명제: 외부 협력 네트워크 수 (TOTALNET) 는 3 혁신 유형 모두에 양 (+). Network 유형 ↔ 혁신 유형 매칭: 국내 네트워크 → product, 글로벌·외부 개발자 커뮤니티 → process. 정부 지원 프로그램 (KIPA) 은 어느 혁신에도 무영향. Core developer 우수성은 product 혁신만 견인. 한국 OSS 정책은 직접 보조금에서 협력 인프라·인재 양성으로 전환 필요.

방법론 노트

3 가지 dependent binary 변수 (innovator vs non-innovator) 에 대해 logistic regression. 기업이 혁신 활동을 수행할 확률:

\Pr(INNOV = 1) = \frac{1}{1 + e^{-(a + \sum_i b_i X_i)}}

여기서 $INNOV$ = (new product, improved product, process) 3 dependent 변수 중 하나, $X_i$ = network·인적자원·시장구조·내부 요인 9 개 독립변수, $a$ = 상수, $b_i$ = 회귀계수. Maximum likelihood 추정. 식별은 (i) 86 기업의 cross-section 변동 + (ii) Oslo Manual 의 quasi-objective 혁신 정의 + (iii) 4 network 유형의 직교성 (Pearson 상관 최대 0.339, 평균 0.1 이하) 에서 온다. SIZE 의 inverted-U 검증을 위해 SIZE $^2$ 도 회귀에 포함 — Klepper (1996) 의 industrial lifecycle 가설 검증 절차. COREDEV 는 advanced 등급 core developer 수 / 전체 개발자 수 의 제곱 — 정의상 [0, 1] 범위, 제곱은 비선형 효과 캡처. CR3 는 3 sector 가중 평균 (NIA 2007), 시장 집중의 표준 지표. 한계: (i) 단일 cross-section (2006~2008 혁신 활동), (ii) 혁신 quality 미반영 (제품 한 개와 라인 한 세트가 동등 평가), (iii) 응답자 주관성 (“new” 의 정의가 응답자 판단), (iv) 86 기업으로 sample size 작아 power 제약.

연구 계보

직접 선행: Chesbrough (2003) Open Innovation — open innovation 패러다임의 정전. OECD Oslo Manual (1996, 2nd edn) — technological innovation 측정의 표준. West & Gallagher (2004, 2006a, 2006b) — open innovation in OSS 의 첫 정전. Laursen & Salter (2006) Strategic Management Journal “Open for innovation” — width vs depth of search 명제, 본 paper 의 4 network 분류의 직접 영감. Belderbos et al. (2004) Research Policy, Becker & Dietz (2004), Faems et al. (2005) JPIM 의 R&D 협업 효과 라인. Lerner & Tirole (2002a, b) Journal of Industrial Economics + NBER WP “Some simple economics of open source” — core developer leader 의 5 가지 역할 정의. Pavitt (1984), Pavitt, Robinson & Townsend (1987), Cohen, Levin & Mowery (1987), Cohen & Klepper (1996), Acs & Audretsch (1988) 의 firm size × R&D 라인. Klepper (1996) American Economic Review “Entry, exit, growth, and innovation over the product life cycle” — AGE × 혁신 inverted-U 가설 (본 paper 가 기각). Lunn (1986) Journal of Industrial Economics “An empirical analysis of process and product patenting” — CR × 혁신 분리 효과 (본 paper 가 improved product 에서 확인). Audretsch & Vivarelli (1994), Feldman (1994), Love & Roper (1999) 의 외부 네트워크 × 혁신 라인. Arranz & Arroyabe (2008), Nieto & Santamaria (2007) 의 R&D 협력 패턴 분류. 황준석 의 한국 ICT 정책 라인의 OSS 산업 적용판, An analysis of the effect of software intellectual property rights on the performance of software firms in South Korea 와 자매.

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