TEMEP Wiki

Reconfiguring the firm's core technological portfolio through open innovation: focusing on technological M&A

Seungryul Ryan Shin, John Han, Klaus Marhold, 강진아 (2017) · Journal of Knowledge Management 21(3):571-591 · DOI ↗

기술 M&A 가 인수기업의 core technological portfolio 를 어떻게 재구조화하는지 분석한다. 핵심 기술 영역을 기존 코어 (existing core), 강화 코어 (enhanced core), 신규 코어 (new core) 의 세 유형으로 구분하고, 인수 대상 기업의 두 가지 지식 특성 — 유사성 (similarity), 상보성 (complementarity) — 이 각 영역의 post-M&A 혁신 성과에 미치는 차별적 효과를 검증한다. 2001-2008 biopharmaceutical 산업의 412건 기술 M&A (187개 인수기업) 분석 결과: 강화 코어 영역에서는 유사성 이 효과적이고, 신규 코어 영역에서는 상보성 이 효과적이며, 기존 코어 영역에서는 두 특성 모두 부정적 또는 무의미. M&A 실패율이 높은 이유의 한 설명을 제공한다.

  • RQ: 인수 대상 기업의 지식 유사성·상보성 은 인수기업의 기존/강화/신규 코어 기술 영역 별 post-M&A 혁신 성과에 어떤 차별적 효과를 갖는가?
  • 방법론: 음이항 회귀 (over-dispersion 보정), 특허 분석 (USPC main-class + 50개 subcategory 그룹, Granstrand et al. 1997 의 3% cutoff 로 core area 정의)
  • 데이터: 2001-2008 biopharmaceutical 산업 412건 기술 M&A, 187개 인수기업 (Boston Scientific, Medtronic, Novartis, Du Pont, Abbott, Invitrogen, Pfizer 등 메이저 포함). Thomson Reuters SDC Platinum + USPTO + Datastream. 측정·의료·photo 48%, 약물 39%, 화학·기타 bio 13%. US 64%, 일본 14%.
  • 주요 발견: 가설 패턴 — (1) Existing core: similarity (-), complementarity (-). (2) Enhanced core: similarity (+) 지지. (3) New core: complementarity (+) 지지. 부정 가설은 일부 약하게 지지 또는 무의미.
  • 시사점: 인수 전략은 목적별 차별화 가 필요. 비핵심 영역을 코어로 끌어올리려면 유사 지식 기반 target 이, 신규 영역 개척에는 상보 지식 기반 target 이 적합. 기존 핵심 영역의 인수는 NIH syndrome, propinquity trap, redundancy elimination 으로 오히려 혁신 저해. exploit vs explore 단순 이분법을 3-way core 재구조화 로 정교화한 framework.

Technological M&A 를 통한 인수기업의 core technological portfolio 재구조화 모식도 — 기존 (a), 강화 (c), 신규 (X) 코어 영역의 형성 메커니즘.

요약

개방형 혁신 문헌 (Chesbrough 2003, 2006a, b) 은 외부 지식 sourcing 이 기업의 혁신 성과를 좌우한다고 주장해 왔지만, core technological portfolio 의 재구조화 메커니즘 은 명확히 분석되지 않았다. Granstrand et al. (1997), Prahalad 와 Hamel (1990), Leonard-Barton (1992) 의 core competence/rigidity framework 는 기업이 어떻게 코어를 유지 vs 확장 vs 신규 진입 하는지에 대한 차별적 처방을 제공하지 못했다. Makri, Hitt, Lane (2010) 이 similarity vs complementarity 차원을 분리했으나 core area 별 차별 효과는 미분석. Phene et al. (2012) 의 코어 영역 차별화 연구는 similarity/complementarity 차원과 결합하지 않았다.

저자들은 두 빈자리를 결합해, post-M&A 혁신 산출 을 3가지 코어 영역별로 분해한다: (1) Existing core area — M&A 전후 모두 core (pre-list ∩ post-list), 인수기업이 이미 expertise·routine 보유 (Nelson 과 Winter 1982, Dosi 1982). (2) Enhanced core area — pre-M&A 비코어 → post-M&A 코어, 인수기업이 insufficient 한 영역을 강화. (3) New core area — pre-M&A 아예 없던 영역 → post-M&A 코어, 신규 niche 진입. Granstrand et al. (1997) 의 3% cutoff (해당 영역 patent 가 전체의 3% 초과 시 core 로 인정) 를 Phene et al. (2012) 처럼 사용. Similarity = 공통 main-class 의 target patent / 양사 합산 patent (Ahuja 와 Katila 2001, Makri et al. 2010). Complementarity = 공통 subcategory (50개 그룹) 에 있지만 main-class 가 비중첩인 target patent / 양사 합산 patent (Makri et al. 2010). 종속변수는 각 코어 영역의 post-M&A 5년 (2년 시차 후) patent count 를 음이항 회귀 으로 분석.

가설은 6개 (similarity × 3 코어 + complementarity × 3 코어): (i) Existing core: similarity (-) — knowledge worker resistance (Larsson 과 Finkelstein 1999), routine disruption (Ranft 와 Lord 2002), redundancy elimination (Cassiman et al. 2005). complementarity (-) — propinquity trap (Ahuja 와 Lampert 2001), NIH syndrome (Katz 와 Allen 1982, Hussinger 와 Wastyn 2015). (ii) Enhanced core: similarity (+) — insufficient 영역이라 worker resistance 적음, scale·scope 시너지 (Makri et al. 2010). complementarity (+) — myopia avoidance, absorptive capacity 충분 (Cohen 과 Levinthal 1990). (iii) New core: similarity (-) — familiarity trap (Levinthal 과 March 1993), 자원 재배분 회피 (Kraatz 와 Zajac 2001). complementarity (+) — 새 niche 진입에 비중첩 recombinative potential 이 핵심 (Björkdahl 2009, Phene et al. 2012).

결과는 목적별 차별 처방 의 명료한 증거다 (412 M&A, 187개 인수기업 음이항 회귀). (1) 기존 코어: similarity 와 complementarity 모두 효과적이지 않거나 부정적 — 이미 충분한 내부 역량과 routine 이 외부 인수의 효과를 무력화. (2) 강화 코어: similarity 가 혁신 성과 상승 — H2a 지지. 친숙한 지식이 흡수 용이. (3) 신규 코어: complementarity 가 혁신 성과 상승 — H3b 지지. 비중첩 지식이 새 영역의 recombinative seed. 강진아 의 SNU 이론기 기술 M&A 라인의 framework-defining 작업이며, exploit vs explore 단순 이분법을 3-way core 재구조화 차원으로 정교화한다. Unravelling the Link between Technological M&A and Innovation Performance Using the Concept of Relative Absorptive Capacity 의 dyadic perspective 도입을 한 단계 발전시켜 영역별 차별 effect 까지 분해. M&A 실패율 60-70% (Cartwright 와 Schoenberg 2006) 의 한 가지 설명은 기존 코어 영역의 인수가 보편적이지만 그것이 가장 비효율적 이라는 점.

핵심 결과

코어 영역Similarity 효과Complementarity 효과해석
Existing core (M&A 전후 모두 core)(-) 또는 무의미(-) 또는 무의미Redundancy + NIH syndrome + propinquity trap 으로 두 특성 모두 무력
Enhanced core (전 비코어 → 후 core)(+) 지지(+)친숙한 지식이 insufficient 영역 보완에 효과적
New core (전 없음 → 후 core)(-)(+) 지지비중첩 recombinative potential 이 새 niche 진입의 핵심

표본: N=412 M&A, 187개 인수기업, 2001-2008. 산업: 측정·의료·photo 48%, 약물 39%, 화학·bio 13%. 평균 existing core innovation = 119.5 patent, enhanced = 13.7, new = 6.3. VIF mean < 3.

방법론 노트

종속변수 3개 (existing/enhanced/new core innovation patent count) 모두 over-dispersed 라 음이항 회귀 (Hausman et al. 1984 의 Poisson 부적합 판정).

핵심 측정:

Similarityij=target patents in common main-classestotal patents of acquirer and target\text{Similarity}_{ij} = \frac{\text{target patents in common main-classes}}{\text{total patents of acquirer and target}} Complementarityij=target patents in common subcategories−target patents in common main-classestotal patents of acquirer and target\text{Complementarity}_{ij} = \frac{\text{target patents in common subcategories} - \text{target patents in common main-classes}}{\text{total patents of acquirer and target}}

(Makri, Hitt, Lane 2010). USPC main-class (수백 개 세분) vs subcategory (50개 그룹) 의 두 단계 분류를 활용해 친숙도 (main-class 일치) vs 결합 가능성 (subcategory 일치하지만 main-class 비중첩) 을 분리.

Core area 식별: Granstrand et al. (1997) 의 3% cutoff (해당 main-class patent 가 firm 전체 patent 의 3% 초과 → core). Pre-M&A window = 5년 (Ahuja 와 Katila 2001, Cloodt et al. 2006), post-M&A window = 5년 (Phene et al. 2012) with 2년 lag (Popp et al. 2004 의 patent grant 평균 28개월). Self-acquisition 제외, target 이 직전 5년 1건 이상 patent 보유한 technological M&A 만 (Ahuja 와 Katila 2001 기준).

연구 계보

Ahuja 와 Katila (2001) 의 absolute/relative knowledge size 효과, Makri, Hitt, Lane (2010) 의 similarity vs complementarity framework (직접 모형 기반), Cloodt et al. (2006), Sears 와 Hoetker (2014) 의 M&A 지식 특성 연구, Han et al. (2016), Ganzaroli et al. (2016), Miozzo et al. (2015), Orsi et al. (2015) 의 framework 후속 연구, Phene et al. (2012), Kapoor 와 Lim (2007) 의 코어 기술 영역 차별화 연구, Granstrand, Patel, Pavitt (1997), Prahalad 와 Hamel (1990) 의 core technological competence, Leonard-Barton (1992), Kraatz 와 Zajac (2001) 의 core rigidity, Dosi (1982), Nelson 과 Winter (1982) 의 기술 궤적 (technological trajectory) 이론, Levinthal 과 March (1993), Ahuja 와 Lampert (2001) 의 propinquity trap, familiarity trap, myopia of learning, Katz 와 Allen (1982), Hussinger 와 Wastyn (2015) 의 NIH syndrome, Cohen 과 Levinthal (1990) 의 absorptive capacity, Cassiman et al. (2005), Colombo 와 Rabbiosi (2014) 의 M&A 후 organizational change, Larsson 과 Finkelstein (1999) 의 M&A integration 을 결합한다. 강진아 author page 의 실타래 4 (기술 M&A 와 지식 통합) 의 framework 정교화 작업. Unravelling the Link between Technological M&A and Innovation Performance Using the Concept of Relative Absorptive Capacity 의 dyadic perspective (similarity, digestibility) 도입을 3-way core 재구조화 로 발전시키고, 후속 Is high-quality knowledge always beneficial? Knowledge overlap and innovation performance in technological mergers and acquisitions 가 지식 중첩의 질적·양적 차원으로 확장한다. 강진아 의 SNU 이론기 기술 M&A 라인 — Jo 2016 (RAC 도입) → 본 논문 (3-way core framework) → Han 2018 (overlap quality) — 의 중간 정점.

See also

인접 그래프

1-hop 이웃 19개
  • 인물 4
  • 방법론 2
  • 개념 5
  • 주제 1
  • 수록처 1
  • 분류 1
  • 논문 5
강진아John HanKlaus MarholdSeungryul Ryan Sh…음이항 회귀특허 분석개방형 혁신지식 상보성지식 유사성지식 중첩코어 기술 포트폴리오기술 M&AJournal of Knowle…innovation-manage… Reconfiguring the fir…
휠 = 확대/축소 · 드래그 = 이동 · hover = 라벨 · 클릭 = 페이지 이동