Two-Sided Effects of Embeddedness in Alliance Portfolios

Marco JinHwan Kim, Gunno Park, 강진아 (2015) · International Journal of Innovation Management 19(4):1550041 · DOI ↗

Alliance portfolio 의 크기는 focal firm 의 혁신 성과를 높이지만, partner 간 관계 는 양면적 효과를 만든다. 1,863건 미국 biotech ↔ 다국적 pharma 기술 제휴 (125개 focal firm, 2002-2004) 를 음이항 회귀 으로 분석해, 구조적 embeddedness (network density) 는 portfolio size → 혁신 성과의 양(+) 효과를 강화 하고, 광범위 (breadth) 한 경쟁적 embeddedness 는 약화 시킴을 확인한다. Coleman 의 social capital 과 Burt 의 structural hole 논쟁에 biopharmaceutical 산업 alliance portfolio 맥락의 답을 제시한다.

RQ: alliance portfolio 의 partner 간 구조적·경쟁적 embeddedness 는 portfolio size → 혁신 성과 관계를 어떻게 조절하는가?
방법론: 음이항 회귀, 사회 네트워크 분석
데이터: 미국 biotech ↔ 다국적 pharma 1,863건 기술 제휴, 125개 focal firm, 2002-2004 portfolio → 2005-2006 patent (Bioscan + USPTO + Datastream)
주요 발견: Portfolio size → 혁신 성과 = +0.236 (p<0.10, H1 지지). Portfolio size × network density = +1.351 (p<0.10, H2a 지지, 강화). Portfolio size × breadth = -0.046 (p<0.05, H3 지지, 약화). depth 의 조절 효과는 비유의.
시사점: portfolio 확장은 partner 간 관계 구성 에 따라 결과가 달라진다. focal firm 은 partner 들의 협력적 상호 연결 (joint project, partners’ partners 와의 추가 제휴) 을 촉진하면서 동일 field 내 경쟁자 중복은 회피해야 한다.

Alliance portfolio 의 구조적·경쟁적 embeddedness 가 portfolio size → 혁신 성과 관계를 조절하는 연구 모형.

요약

기존 alliance portfolio 문헌은 portfolio size 의 직접 효과 (Ahuja 2000, Baum et al. 2000) 에 집중했으나, partner 간 관계 구조 가 어떻게 자원 흐름을 매개하는지는 분리해 다루지 못했다. 이 논문은 social network 시각 (Wassmer 2010 분류) 에서 portfolio 를 egocentric network 로 정의하고, James S. Coleman (1988) 의 network closure / social capital 과 Burt (1992) 의 structural hole 논쟁에 alliance portfolio 맥락의 결정 증거를 제시한다. 한편 경쟁적 embeddedness (Gimeno 2004) 가 portfolio 내부 partner 들 사이에서 발생할 때의 효과를 동일 모형에서 함께 검증한다.

저자들은 1,863건 미국 biotech ↔ 다국적 pharma 기술 제휴 (125개 focal firm, 2002-2004) 를 Bioscan + USPTO + Datastream 으로 구축. 음이항 회귀 으로 2002-2004 portfolio 특성 → 2005-2006 patent 신청 수 (시차 1-2년) 의 효과를 식별한다. 핵심 측정은 (1) portfolio size = partner 수, (2) network density = focal firm 제외 partner 간 ties / 가능한 ties (Rowley et al. 2000), (3) breadth = 경쟁이 발생하는 business field 의 수, (4) depth = field 당 평균 경쟁 쌍 수 (자매 Competitive Embeddedness: The Impact of Competitive Relations among a Firm's Current Alliance Partners on Its New Alliance Formations 와 동일 정의). 가설은 portfolio size 의 양(+) 직접 효과 (H1), network density 의 양(+) 또는 음(-) 조절 (H2a/H2b 대립 가설), breadth/depth 경쟁 관계의 음(-) 조절 (H3) 네 가지.

결과는 양면 (two-sided) embeddedness 의 명료한 증거다. (i) portfolio size → 혁신 성과 +0.236 (p<0.10) 으로 H1 지지. (ii) portfolio size × network density = +1.351 (p<0.10) — H2a 지지, H2b 기각 — 협력 가능성이 높은 dense 한 partner 들이 신뢰 형성·standard setting·triangulation (Rowley et al. 2000) 을 통해 portfolio 자원의 합 보다 큰 시너지를 만든다. biopharmaceutical 산업에서는 dense network 이 structural hole 을 outweigh (Ahuja 2000). (iii) portfolio size × breadth = -0.046 (p<0.05) — 광범위한 field 에서 partner 들이 서로 경쟁하면 knowledge sharing 거부·trust 침식 (Khanna, Gulati, Nohria 1998) 으로 portfolio 가 conflict pool 로 변질. depth 의 조절 효과는 비유의. 강진아 의 SNU 이론기 (2-3기) 제휴 포트폴리오 라인의 결과 (innovation performance) 측면 핵심 작업이며, 자매 Competitive Embeddedness: The Impact of Competitive Relations among a Firm's Current Alliance Partners on Its New Alliance Formations 가 동일 embeddedness 프레임을 신규 제휴 형성 의사결정 측면으로 옮긴다 — 한 쌍의 양면.

핵심 결과

변수	Model 3 계수	표준오차	가설
Portfolio size (직접)	+0.2355*	0.1433	H1 지지
Portfolio size × network density	+1.3510*	0.7807	H2a 지지 (강화)
Portfolio size × breadth	-0.0461**	0.0181	H3 지지 (약화)
Portfolio size × depth	+0.0104	0.0071	비유의
R&D expenditure (control)	+0.9132***	0.1813	—
Technological capability (control)	+0.0026***	0.0006	—

표본: N=125 focal firm, 1,863건 alliance, log-likelihood = -484.8, pseudo-R² = 0.144, p<0.01. *p<0.10, **p<0.05, ***p<0.01.

방법론 노트

종속변수 innovation performance (2005-2006 patent 신청 수) 가 over-dispersed count (평균 59.4, SD 210.2) 라 음이항 회귀 사용. VIF 검정 (max 3.84) 으로 다중공선성 확인.

핵심 측정:

\text{Network density}_i = \frac{t_i}{n_i(n_i-1)/2}

여기서 $t_i$ 는 focal firm $i$ 의 portfolio 내 ties (focal-partner ties 제외, partner-partner ties 만), $n_i$ 는 partner 수. Rowley et al. (2000) 정의로 egocentric network 에서 ego 자신을 제외 — Scott (1991) 의 “disregard the focal agent” 원칙.

\text{Breadth}_i = \#\{f : \exists \, j, k \in P_i, j \neq k, \text{ both ally with } i \text{ in field } f\}, \quad \text{Depth}_i = \frac{\sum_f \binom{n_{i,f}}{2}}{\text{Breadth}_i}

자매 Competitive Embeddedness: The Impact of Competitive Relations among a Firm's Current Alliance Partners on Its New Alliance Formations 와 동일. 조절 효과는 portfolio size × moderator 의 곱 항으로 식별. 1-2년 시차 design 으로 reverse causality 완화.

연구 계보

Granovetter (1985) embeddedness, James S. Coleman (1988) social capital / network closure, Burt (1992) structural hole 의 사회연결망 전통, Gimeno (2004) competitive embeddedness, Gnyawali 와 Madhavan (2001) structural property 분류 (firm/pair/network level), Lavie (2006, 2007) alliance portfolio resource 시각, Rowley et al. (2000), Ahuja (2000), Baum et al. (2000) 의 alliance portfolio empirical 전통, Wassmer (2010) review 의 결합 위에 선다. 강진아 author page 의 실타래 5 (네트워크와 지식의 상호작용) 와 실타래 2 (양날의 검) 의 교차점. SNU 이론기 alliance portfolio embeddedness 라인 — Alliance Addiction: Do Alliances Create Real Benefits? → Competitive Embeddedness: The Impact of Competitive Relations among a Firm's Current Alliance Partners on Its New Alliance Formations → 본 논문 — 의 outcome 측면 마무리 작업. 두 양면 (formation vs performance) 이 한 데이터 (Bioscan biopharm 2002-2006) 위에서 한 쌍을 이룬다.

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