Does partner type matter in R&D collaboration for product innovation?

Ki Hyun Kang, 강진아 (2010) · Technology Analysis & Strategic Management 22(8):945-959 · DOI ↗

2009 년 paper 가 외부 지식 sourcing method 의 차별적 효과 (정보 / 협력 / 획득) 를 분리했다면, 본 paper 는 그 협력 안의 partner type 별 차별 효과 를 추가로 분리한다. 한국 제조업 1,353 개 firm 의 KIS 2005 데이터로 4 종 R&D 협력 파트너 (경쟁자, 고객, 공급자, 대학) 의 product innovation 효과를 음이항 회귀 으로 검증. 결과는 고객·대학 = 선형 정(+), 경쟁자·공급자 = 역U 의 명확한 비대칭 패턴. 선행 연구의 카오스 (Aschhoff-Schmidt 2008, Belderbos et al. 2004, Fritsch-Franke 2004 의 상반 결과) 를 통합 설명.

RQ: R&D 협력의 partner type (경쟁자 / 고객 / 공급자 / 대학) 에 따라 product innovation 효과가 어떻게 달라지는가? 선행 문헌의 카오스 결과 (Belderbos 의 경쟁자 + vs Aschhoff 의 경쟁자 0, 등) 를 어떻게 통합 설명할 것인가?
방법론: 음이항 회귀 (over-dispersion: variance 43 ≫ mean 9.87), 1·2 차항 동시 추정, Harman one-factor test 로 common method bias 점검, VIF 검정 (max 1.82 < 10)
데이터: KIS 2005 (Korean Innovation Survey, STEPI), 한국 제조업 1,353 개 firm. DV = 2004 product innovation 수 (KIS 의 strict 정의: “완전히 새롭고 commercialise 되어 sales 에 영향을 준 product”). 협력 척도 1-5: not useful → very useful, 4 종 partner 별 점수.
주요 발견: Model III 기준. CO_CUSTOM β=0.110** (H2 지지, 선형 +), CO_UNIV β=0.140*** (H4 지지, 선형 +), CO_COM 1차 β=0.379** + 2차 β=-0.098** (H1 지지, 역U), CO_SUP 1차 β=0.418** + 2차 β=-0.099** (H3 부분 지지, 단순 + 가 아닌 역U). LR test (df=5) = 16.8 > 11.08, 1·2 차항 multicollinearity 문제 없음.
시사점: 협력 priority 는 고객 > 대학 > 공급자·경쟁자 의 명확한 순위. 경쟁자·공급자 협력은 moderate level 까지만 권장 — opportunism (경쟁자), supplier 의 구 capability 의 obsolescence-resistance (공급자) 가 inflection point 이상에서 부정적. 선행 카오스의 통합 설명: 어떤 산업이 어떤 partner type 에 집중하느냐 에 따라 R&D 협력의 평균 효과 부호가 다르게 나타난다는 가설.

파트너 유형별 R&D 협업 강도가 제품 혁신에 미치는 비선형 효과를 보여주는 분석 모형.

요약

이 paper 는 How Do Firms Source External Knowledge for Innovation? Analysing Effects of Different Knowledge Sourcing Methods 의 후속작으로, R&D 협력 이라는 sourcing method 안의 partner type 별 차별 효과 를 분리해 추정한다. 선행 문헌의 결정적 문제: R&D 협력과 혁신의 관계가 카오스 — Belderbos et al. (2004) 는 경쟁자 협력 +, 고객·공급자 비유의 / Fritsch-Franke (2004) 는 고객 부, 경쟁자·연구소 + / Aschhoff-Schmidt (2008) 은 대학만 + / Lhuillery-Pfister (2009) 는 경쟁자·연구소가 지연·실패 유발. 본 paper 는 이 카오스가 partner type 별 비선형 곡선의 형태가 서로 다르기 때문이라고 가설.

데이터는 STEPI 의 KIS 2005 (OECD Oslo Manual 3rd 기준), 한국 제조업 1,353 개 firm (KSIC 23 sector × employee 5 sub-stratum). 협력 척도 1-5 (1=not useful, 5=very useful) 를 각 partner type 별 (CO_COM, CO_CUSTOM, CO_SUP, CO_UNIV) 로 측정. DV = 2004 product innovation 수, mean 9.87, variance 43.01 → over-dispersion 으로 Poisson 부적합, 음이항 회귀 사용. control: RDINT (R&D intensity, 흡수능력 proxy), LOGSIZE, STARTUP, GEOMARKET (국내/해외 시장), 산업 더미. common method bias 점검 (Harman one-factor): 4 factor with eigenvalue >1, largest factor 27% — 심각하지 않음. VIF max 1.82 < 10.

결과의 4 개 partner type 곡선은 명확히 비대칭이다. 고객 협력 (Model II β=0.110**, Model III 비유의 + 2차 비유의) — 단순 정(+), 고객의 needs 정보가 product innovation 의 직접 source (von Hippel 1988 의 lead-user). 대학 협력 (Model II β=0.140*** strongest linear) — cutting edge knowledge access, Mansfield (1991) 의 학술 → 산업 혁신 가속 효과. 경쟁자 협력 (Model III 1차 β=0.379**, 2차 β=-0.098**, 역U) — 유사 knowledge base 공유 효과 + opportunism / 정보 leakage / 모니터링 비용의 균형, Bruce et al. (1995)·Hamel (1991) 가설 지지. 공급자 협력 (Model III 1차 β=0.418**, 2차 β=-0.099**, 역U) — 초기에는 공급망 통합 효율 (Wynstra et al. 2001) 이지만 과도 의존 시 공급자의 구 capability obsolescence 가 focal firm 의 혁신을 늦춤 (Littler et al. 1998 의 supplier resistance). 시사점은 partner priority: 고객 > 대학 > 공급자 = 경쟁자, 후 2 자는 moderate level 까지만. 강진아 의 method-decomposition 라인의 두 번째 정밀화로, Do External Knowledge Sourcing Modes Matter for Service Innovation? Empirical Evidence from South Korean Service Firms (서비스 산업 확장) → The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry (alliance portfolio diversity 의 partner-objective 분해) 로 확장.

핵심 결과

변수	Model II β (SE)	Model III β 1차 (SE)	Model III β 2차 (SE)	곡선 형태
CO_COM (경쟁자)	0.0086 (n.s.)	0.3789** (0.195)	-0.0982** (0.046)	역U (H1 지지)
CO_CUSTOM (고객)	0.1104** (0.050)	0.2522 (n.s.)	-0.0407 (n.s.)	선형 + (H2 지지)
CO_SUP (공급자)	0.0326 (n.s.)	0.4178** (0.190)	-0.0992** (0.043)	역U (H3 부분)
CO_UNIV (대학)	0.1400*** (0.042)	-0.0405 (n.s.)	0.0349 (n.s.)	선형 + (H4 지지)
LOGSIZE (control)	0.4688***	0.4773***	—	—

n=1,353, Model III log-likelihood = -3557.8, χ²=380.52***. LR test (Model II vs III) = 16.8 > 11.08 → 비선형성 유의. partner priority: 고객·대학 (선형 +) > 공급자·경쟁자 (역U, moderate level).

방법론 노트

핵심 비교 — Model II (선형만) vs Model III (1·2 차항) 의 likelihood ratio test:

\text{LR} = -2(\ln L_{\text{II}} - \ln L_{\text{III}}) = -2(-3566.2 - (-3557.8)) = 16.8

자유도 5 (5 개 변수의 2 차항 추가), critical value $\chi^2_{5, 0.05} = 11.08$ . 16.8 > 11.08 → 비선형 추가가 유의. 이 LR test 가 1·2 차항의 multicollinearity 문제를 동시에 점검 (VIF 보충). over-dispersion 검정: variance(43.01) / mean(9.87) = 4.36 ≫ 1 → Poisson 부적합. negative binomial 의 dispersion parameter $\alpha$ 가 over-dispersion 을 흡수. Harman one-factor test 로 common method bias 점검: 4 factor with eigenvalue >1, largest factor 27% — common method bias 가 큰 문제가 아님.

연구 계보

이 paper 는 강진아 1기 마무리 (UCLA/CSU Fullerton → SNU 이행, 2010) 의 외부 지식 sourcing method-partner type decomposition 라인의 두 번째 작업이다. 직접 선행: How Do Firms Source External Knowledge for Innovation? Analysing Effects of Different Knowledge Sourcing Methods (세 sourcing method 의 차별 곡선) — 본 paper 는 그 협력 안의 partner type 을 더 세분. 이론적 선행: Belderbos-Carree-Lokshin (2004), Fritsch-Franke (2004), Aschhoff-Schmidt (2008), Lhuillery-Pfister (2009), Tether (2002) 의 partner-type 카오스 결과 (본 paper 의 직접 통합 대상); Hagedoorn (1993, 2002) 의 R&D partnership trend; Hamel (1991) 의 competition-for-competence; von Hippel (1988) 의 lead-user; Cohen-Levinthal (1990) 의 흡수능력 (control 의 RDINT). 후속 자매: Do External Knowledge Sourcing Modes Matter for Service Innovation? Empirical Evidence from South Korean Service Firms (제조업 → 서비스 확장), The Effects of Alliance Portfolio Diversity on Innovation Performance: A Study of Partner and Alliance Characteristics in the Bio-Pharmaceutical Industry (alliance portfolio 의 partner × objective diversity).

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