Determinants of out-licensing strategy of firms: New empirical evidence

youngkwan-kwon, 김연배 (2010) · Asian Journal of Technology Innovation 18(1):23–43 · DOI ↗

기업의 out-licensing 전략 — unilateral (단방향) vs cross-licensing (양방향) 선택을 product market 경쟁 + 기업 특성 + 기술 분야 특성의 3 차원에서 실증. 한국 KIS 기업 survey 데이터의 binary-probit 추정 결과 — (i) 기술 분야 특성이 가장 dominant: pharmaceutical (strong-broad protection) 산업은 unilateral 강 선호, electronics (fragmentation·complexity·patent thicket) 산업은 cross-licensing 강 선호. (ii) R&D intensity 가 높을수록 unilateral 선호 (혁신 회수). (iii) 계약 상대가 domestic 이면 cross-licensing 선호. (iv) Product market 경쟁이 강할수록 unilateral 선호 (혁신 보호 효과 감소).

RQ: 기술 보유 기업이 unilateral out-licensing (단방향 라이선싱) 과 cross-licensing (양방향 라이선싱) 중 어느 것을 선호하는지, 그리고 그 선호를 결정하는 (i) product market 경쟁, (ii) 기업 특성 (size, R&D intensity), (iii) 기술 분야 특성 (pharmaceutical vs electronics, fragmentation, complexity, patent thicket) 의 상대적 중요도는?
방법론: binary-probit (out-licensing mode 선택의 이진 결정), 8 개 model spec (control, hypothesis-by-hypothesis, interaction), McFadden pseudo R², ROC area under curve, Chi-squared joint significance
데이터: 한국 KIS (Korea Innovation Survey) firm-level data. 종속변수 = unilateral (0) vs cross (1) preference. 독립변수 = R&D intensity, patent stock, 경쟁 강도 (No_rival, Maj_rivalry, Nat_sharing), 기업 size dummy (Emp1-4), 기술 분야 dummy (Pharm_rel, Elec_rel)
주요 발견: (i) R&D intensity (RD_int) ↑ → unilateral 강 선호 (계수 −0.19, p<0.01) → 혁신 보호·회수 의 핵심 수단. (ii) No_rival (강한 경쟁자 수) ↑ → unilateral 선호 (계수 −0.012, p<0.01) — Arora-Fosfuri 의 “rent dissipation 효과 작아질 때 적극 out-licensing” 명제 지지. (iii) Nat_sharing (domestic partner) → cross-licensing 강 선호 (계수 +0.47, p<0.01) — domestic 라이선싱은 direct 경쟁 회피 동기 강. (iv) Pharm_rel (제약 산업) → unilateral 강 선호 (−1.47, p<0.01), Elec_rel (전자 산업) → cross-licensing 강 선호 (+0.51, p<0.01). (v) Interaction model 8: 제약 산업에서 경쟁이 강해질수록 unilateral 더 선호 (−0.09, p<0.01), 전자 산업에서 경쟁이 강할수록 cross-licensing 더 선호 (+0.02, p<0.01) — 기술 분야가 moderating role. (vi) Firm size U-shape (H4) 는 partial support — Emp4 (large) 만 unilateral 유의, medium-size cross 선호는 비유의.
시사점: 기업의 out-licensing mode 선택이 단일 corporate-level 의사결정이 아닌 산업 맥락의 함수. 제약-전자 분기의 opposite directional preference 가 패턴의 핵심. 정책적으로는 (i) 제약 산업은 unilateral licensing 시장 의 효율적 거래 인프라 (IP 평가, 거래 plattform) 필요, (ii) 전자·IT 산업은 cross-licensing 활성화 + 특허 풀, 표준화 기구 가 효율적 — patent thicket 환경 의 freedom-to-operate 가 핵심 가치.

요약

본 paper 는 김연배 의 IP / 기술 상업화 연구 라인의 시작점 이다 (author page 제2기 의 기술 상업화·IP 분기의 출발). 기술경영경제정책전공 부임 후 첫 4 년 (2007-2010) 의 에너지·소비자 라인 외에 경영학적 관점 — IP 전략 의 새 줄기를 여는 작업. 기존 technology licensing 문헌 (Gallini 1984, Katz-Shapiro 1985, Gleason et al. 2000, Anand-Khanna 2000, Arora-Fosfuri 2003, Lichtenthaler 2007, Motohashi 2008, Nagaoka-Kwon 2006 등) 은 unilateral 단방향에 집중하거나 단순 cross-licensing 사례 분석에 머물렀다. 본 paper 의 conceptual move 는 — unilateral vs cross 선호 를 binary choice 로 모델링하고, product market 경쟁 + 기업 특성 + 기술 분야 특성 의 3 차원 결정요인을 한 framework 에서 동시 추정 — 첫 실증.

방법론 핵심은 — (i) KIS firm-level data 의 기업의 out-licensing mode 선택 종속 변수, (ii) binary-probit 의 8 model spec (H1-H6 hypothesis 별 단계적 도입), (iii) 통제 변수 (Pat_stock, RD_int) 와 hypothesis 변수의 interaction model, (iv) McFadden pseudo R² + ROC AUC + Chi-squared 의 model fit triple 검증, (v) 기술 분야 (Pharm_rel, Elec_rel) × 경쟁 (No_rival) interaction 으로 moderating effect 식별.

발견은 세 layer. (a) Robust 패턴: 기술 분야 특성이 가장 큰 explanatory power — Pharm dummy 의 −1.47, Elec dummy 의 +0.51 (Model 7 의 McFadden pseudo R² = 0.23, ROC AUC = 0.79 로 모든 spec 중 최고). 이는 appropriability regime (Cohen et al. 2002, Anand-Khanna 2000) 이 기술 거래 형태를 결정한다는 Teece (1986) 의 명제의 실증. (b) 2 차 패턴: R&D intensity 와 product market 경쟁이 unilateral 선호의 부드러운 driver. domestic partner 와의 cross-licensing 선호는 직접 경쟁 회피 동기. (c) Hypothesis 부분 채택: Firm size U-shape (H4) 는 large 만 유의, medium 비유의 — cross-licensing 의 medium-size 선호 는 KIS 데이터에서 식별 안 됨. Major rivalry interaction 도 비유의. 한계: (i) Korea-only KIS data — pharma-electronics 분기의 일반화 가능성 제한, (ii) Binary probit 만 — 라이선싱 안 한 기업 (no-license) 의 선택 정보 미반영 (selection bias 가능), (iii) Cross-section 단면 — 시간 변화 미반영.

핵심 결과

Probit 추정 결과 (주요 모델, Tables 2-4 의 핵심 계수)

변수	Model 2	Model 4	Model 7	Model 8 (interaction)
R&D intensity	−0.19*	−0.23*	−0.02	−0.05
No_rival (경쟁자 수)	−0.012*	—	−0.013**	−0.012*
Nat_sharing (domestic)	—	+0.47*	—	—
Pharm_rel	—	—	−1.47*	—
Elec_rel	—	—	+0.51*	—
Pharm_rel × No_rival	—	—	—	−0.09*
Elec_rel × No_rival	—	—	—	+0.024*
McFadden Pseudo R²	0.045	0.073	0.231	0.198
ROC AUC	0.612	0.674	0.791	0.754

정량 결론. (i) 기술 분야 (Pharm/Elec) 가 단일 dominant determinant — Model 7 의 pseudo R² 가 다른 모델의 5 배. (ii) Pharm 산업의 unilateral 선호 강도 (계수 −1.47) 가 electronics 의 cross-licensing 선호 강도 (+0.51) 의 3 배. (iii) 경쟁 (No_rival) 의 영향이 기술 분야에 따라 방향이 다름 — Pharm 에서 경쟁 ↑ → unilateral 더 (−0.09), Elec 에서 경쟁 ↑ → cross 더 (+0.024).

방법론 노트

binary-probit 의 선택은 (i) 종속 변수 (unilateral vs cross) 의 이진 성질, (ii) standard logit 보다 KIS 데이터의 normal residual 가정 적합, (iii) 8 spec 의 hypothesis-by-hypothesis 단계적 도입으로 H1-H6 의 independent 검증 가능. McFadden pseudo R² 와 ROC AUC 의 dual 평가는 binary probit 의 모델 적합도 다중 검증.

핵심 식. Latent variable model:

y_i^* = X_i \beta + \varepsilon_i, \quad \varepsilon_i \sim N(0, 1)

$y_i = 1$ (cross-licensing 선호) iff $y_i^* > 0$ . Independent variable $X_i$ 에 (i) 통제 (Pat_stock, RD_int), (ii) 경쟁 (No_rival, Maj_rivalry, Nat_sharing), (iii) 기업 size (Emp1-4 dummy), (iv) 기술 분야 (Pharm_rel, Elec_rel dummy), (v) interaction term 포함. 식별은 (i) Probit MLE 의 asymptotic normality, (ii) hypothesis 별 nested model comparison (Likelihood ratio 가능), (iii) interaction 검증을 위한 Pharm_rel × No_rival 같은 moderating effect 직접 추정.

연구 계보

본 paper 는 김연배 author page 의 제2기 SNU-TEMEP 확장기 (2007-2017) 의 IP/기술 상업화 분기 출발점 으로 분류 (author page). 두 literature stream 의 결합 — (a) Gleason et al. (2000), Anand-Khanna (2000), Arora-Fosfuri (2003), Lichtenthaler (2007), Motohashi (2008) 의 technology licensing 결정요인 literature 와 (b) Teece (1986), Cohen et al. (2002), Kogut-Zander (1993), Grindley-Teece (1997, 2003) 의 appropriability regime + technology strategy 전통. Nagaoka-Kwon (2006) 의 일본 기업 cross-licensing propensity 분석을 한국 KIS 데이터로 single-equation framework + 기술 분야 × 경쟁 interaction 으로 확장. 김연배 author page 의 3 차 실타래 (IP 보호의 양면성, 2010-2024) 의 출발점 (author page) — 이후 Licensing versus selling in transactions for exploiting patented technological knowledge assets in the markets for technology (기술 거래 mode 의 라이선싱 vs 매각), Effects of intellectual property rights and patented knowledge in innovation and industry value added: A multinational empirical analysis of different industries (산업별 IPR 효과 양면성), The complementary effect of intellectual property protection mechanisms on product innovation performance (IP 보호 메커니즘 보완성), Market share and firms' patent exploitation (시장점유율과 특허 활용 mode), Corporate strategies to protect software innovation: Empirical evidences from South Korea (소프트웨어 IP) 의 일관된 연구 프로그램의 첫 데이터.

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