The effects of internal technological diversity and external uncertainty on technological alliance portfolio diversity

Klaus Marhold, 강진아 (2017) · Industry and Innovation 24(2):122-142 · DOI ↗

alliance portfolio diversity 의 결정요인 측면을 내부 (기업의 기술 다양성) 와 외부 (산업의 기술 불확실성) 요인에서 탐색한다. 1990-2010 미국 상장 semiconductor 기업 68개 (403 firm-year) 의 글로벌 R&D 동맹을 패널 분석 (random·fixed effects) 로 분석해, 기업의 내부 기술 다양성이 높을수록 동맹 portfolio 의 기술 다양성은 감소 (β=-1.22, p<0.01) 함을 확인한다. 외부 기술 불확실성의 효과는 세 가지 측정 정의 모두에서 유의하지 않다.

RQ: 기업의 동맹 portfolio 기술 다양성은 어떤 내부·외부 요인에 의해 결정되는가?
방법론: 패널 분석 (random + fixed effects), 특허 분석 (Hall, Jaffe, Trajtenberg 2001 38개 기술 카테고리), 허핀달 지수 (bias-corrected)
데이터: 미국 상장 semiconductor (SIC 3674) 기업 68개, 403 firm-year, 1990-2010 (Compustat + USPTO + SDC Platinum + Fung Institute patent-firm 매칭 데이터), 1,123건 R&D 동맹, 632개 partner firm
주요 발견: H1 지지 (Model 2·4) — Internal technological diversity → APD = -1.219 (random effects, p<0.01) / -1.580 (fixed effects, p<0.01). 즉 대체 관계. H2 비지지 — Uncertainty (Van de Vrande 2009 정의, Goerzen 2007, Gilsing 2014 세 가지 모두) 의 효과 유의하지 않음. Reverse causality 검정 (Table 5) 에서 역방향 효과 부재로 인과 방향 확인.
시사점: 동맹 portfolio 다양성은 고정된 기업 특성이 아니라 기업의 적극적 전략 의 반영이며 (Golonka 2015), 내부 기술 자원과 substitutive 관계로 적응적으로 조정된다. 즉 내부 다양성 풍부한 기업은 외부 다양성 추구 유인이 약해진다.

다양한 uncertainty 측정 정의의 비교 (Van de Vrande 2009 patent-class change, Goerzen 2007 total patent change, Gilsing 2014 3년 평균 대비 변화) — 본 연구의 핵심 외부 변수 robustness 확인.

요약

기존 제휴 포트폴리오 다양성 문헌은 결과 (혁신 성과, 재무 성과) 에 집중했고 결정요인 은 거의 다루지 않았다. Duysters 와 Lokshin (2011), Collins (2013), Golonka (2015) 가 소수 예외로 partner type/지리적/거버넌스 다양성의 결정요인을 다뤘으나, 기술적 alliance portfolio diversity 의 결정요인은 미개척 영역이었다. 동시에 기존 연구는 대부분 survey 데이터 기반이라 종단적 패널 변화의 식별이 약했다.

저자들은 Zaheer, Gulati, Nohria (2000) 와 Hoffmann (2007) 의 내부 자원·전략 × 외부 환경 alignment framework 를 빌려, 내부 (기업의 기술 다양성, 자원 기반) 과 외부 (산업의 기술 불확실성, 환경) 두 차원을 동시에 검증한다. 특허 분석 데이터로 1990-2010 미국 상장 semiconductor 기업 (Compustat SIC 3674 + USPTO + SDC Platinum + Fung Institute matching) 를 patent 보유 + R&D-focused alliance + alliance partner 의 patent 정보 보유 조건으로 필터링해 68개 기업 403 firm-year 의 unbalanced panel 구축. SDC alliance duration 정보 부재로 3년 가정 (Schilling 과 Phelps 2007, Srivastava 와 Gnyawali 2011 준수). 종속변수 alliance portfolio diversity = partner 기업들의 patent 분포 기반 bias-corrected Herfindahl, 38개 기술 카테고리 (Hall, Jaffe, Trajtenberg 2001). 독립변수 internal technological diversity 는 focal firm 자체 patent 의 동일 식, uncertainty 는 22개 핵심 patent class 의 연도간 분포 Pearson 상관 계수의 1-ρ (Van de Vrande, Vanhaverbeke, Duysters 2009).

결과는 substitutive 관계의 명료한 증거다. (i) 내부 기술 다양성 ↑ → 동맹 기술 다양성 ↓ (random effects β=-1.22, fixed effects β=-1.58, p<0.01). 세 가지 메커니즘: (a) 내부와 외부 다양성 동시 추구는 R&D 비용 (Granstrand 1998) + portfolio 관리 비용 (Bruyaka 와 Durand 2012) 의 합이 너무 커진다, (b) ‘not-invented-here syndrome’ (Katz 와 Allen 1982) 으로 외부 기술 평가 왜곡 (Lichtenthaler 와 Ernst 2006), (c) 내부 다양성이 높은 기업은 집중된 외부 탐색 으로 promising partner 선별 (Rothaermel 와 Hill 2005). (ii) 외부 기술 불확실성의 효과는 세 가지 측정 정의 모두에서 비유의 — Hoffmann (2007), Ozcan 과 Eisenhardt (2009) 의 “uncertainty → diversified portfolio” 가설과 부분적으로 대립. (iii) Reverse causality robustness (Table 5) 로 역방향 효과 부재 확인. 강진아 의 SNU 이론기 외부 지식 탐색 라인에서 내부·외부 자원 substitutive vs complementary 논쟁 에 substitutive 입장의 종단적 증거를 제공한다. 동일 저자팀 The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry (다양성의 결과 — bio-pharmaceutical 산업) 와 짝을 이뤄, 강진아 의 제휴 포트폴리오 다양성 라인을 결과 → 결정요인 양방향으로 완결한다.

핵심 결과

모델	변수	계수	표준오차	가설
Model 4 (Random Effects)	Internal technological diversity (t-1)	-1.199***	0.411	H1 지지
Model 4 (Random Effects)	Uncertainty (t-1, Van de Vrande 2009)	+1.149	2.362	H2 비지지
Model 4 (Fixed Effects)	Internal technological diversity (t-1)	-1.555***	0.464	H1 지지
Model 4 (Fixed Effects)	Uncertainty (t-1)	+1.801	2.379	H2 비지지
Control	Similarity (focal-partner patent 분포 correlation)	+0.847 (RE)	0.213	양(+) 유의
Control	Firm size (log sales)	+0.121 (RE)	0.066	양(+) 유의
Robustness	Reverse: APD(t) → Internal diversity (t+1)	+0.084 (RE)	0.093	비유의 (역방향 부재)

표본: N=403 firm-year, 68개 미국 semiconductor 기업, 1990-2010. *p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01.

방법론 노트

종속변수가 [0,1] 연속변수라 OLS 의 out-of-range 예측 방지를 위해 logit transformation (Baum 2008; Warton 과 Hui 2011) 사용. APD=0 또는 1인 5% 관측치는 Smithson 과 Verkuilen (2006) 의 변환식 적용:

\text{APD}' = \frac{\text{APD} \cdot (N-1) + 1/2}{N}

다양성 측정은 bias-corrected 허핀달 지수 (Hall 2005):

\text{Diversity} = \frac{N}{N-1}\left(1 - \sum_{i} p_i^2\right)

여기서 $N$ 은 patent 총 수, $p_i$ 는 기술 카테고리 $i$ (Hall, Jaffe, Trajtenberg 2001 38개) 의 비중. 5년 patent depreciation window (Park, Shin, Park 2006) 적용. Uncertainty 는 22개 핵심 patent class (focal firm patent 의 80% 점유) 연도간 분포 Pearson ρ 의 1-ρ. Random·fixed effects 모두 동일 결과로 robustness 확인. Reverse causality test (Table 5) 로 인과 방향 식별.

연구 계보

Srivastava 와 Gnyawali (2011), Vasudeva 와 Anand (2011) 의 기술 다양성 기반 alliance portfolio diversity 측정, Hoffmann (2007), Ozcan 과 Eisenhardt (2009) 의 환경 불확실성 ↔ 동맹 다양성 가설, Koka, Madhavan, Prescott (2006), Tao, Jiang, Santoro (2015) 의 환경 변동과 동맹 적응, Zaheer, Gulati, Nohria (2000) 의 internal × external alliance evolution, Cohen 과 Levinthal (1990) 의 absorptive capacity, Penrose (1959), Wernerfelt (1984), Peteraf (1993) 의 resource-based view, Dyer 와 Singh (1998), Lavie (2006) 의 relational view, Kogut 과 Zander (1992), Fleming (2001), Katila 와 Ahuja (2002) 의 knowledge recombination, Hall, Jaffe, Trajtenberg (2001) 의 patent 38-category 분류, Van de Vrande, Vanhaverbeke, Duysters (2009), Goerzen (2007), Gilsing, Vanhaverbeke, Pieters (2014) 의 uncertainty 측정, Duysters 와 Lokshin (2011), Collins (2013), Golonka (2015) 의 alliance portfolio determinant 선행 연구를 종합한다. 강진아 author page 의 실타래 5 (네트워크와 지식의 상호작용) 의 결정요인 측면. 동일 저자팀 The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry (다양성의 결과 — bio-pharmaceutical 산업) 와 짝을 이뤄 강진아 의 제휴 포트폴리오 다양성 라인을 결과 → 결정요인 양방향으로 완결한다. CSU Fullerton 시기 시작된 강진아-Marhold 국제 공동연구의 마지막 결합 작업.

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