Network Positions and Propensities to Collaborate: An Investigation of Strategic Alliance Formation in a High-technology Industry

네트워크 위치 및 협업 가능성: 첨단기술산업의 전략적 제휴구축에 관한 연구 

 

토비 E. 스튜어트 시카고 대학교

 

Abstract

본 논문은 산업 내 기업의 기술 위치에 대한 네트워크 기반 매핑을 개발하고 조직 간의 제휴 형성에 대한 종적 연구에 이 모델을 적용한다. 분석 결과, 경쟁 환경에서 첨단 기술 기업의 입지는 혼잡과 명성이라는 두 가지 차원으로 계층화된다. 밀집된 위치에 있는 조직은 많은 기업이 적극적으로 혁신하는 기술 부문에 참여하는 조직이며, 명문 기업은 주요 발명품 개발 실적이 있는 조직이다. 이 연구의 주요 경험적 결과는 혼잡한 위치에 있는 기업과 높은 명성을 가진 기업이 가장 높은 비율로 제휴를 맺는다는 것이다. 6년 동안 반도체 기업의 표본에 대해 수행된 통계 분석은 군집과 위신이 기업 수준(조직이 가장 많은 수의 동맹을 구축함)과 다이애드 수준(특정 기업 쌍이 협업하기로 선택한)에서 동맹 구성을 예측한다는 것을 보여준다.

 

토론 및 결론 

본 논문에서 저의 목적은 동맹 형성에 인구통계학적 요소가 있다는 것을 증명하는 것입니다. 전략적 연합을 형성할 기회는 기술적 위치에 따라 다릅니다. 본 논문은 생산자 네트워크의 기술 구조에서 조직 위치의 간단한 매핑을 제안한 후, 제휴 형성 과정에서 기술 포지셔닝의 중요성을 입증함으로써 전략적 제휴의 구조적 선후성에 대한 연구를 확장했다. 구체적으로, 확립된 제휴 네트워크가 어떻게 새로운 조직간 연결의 형성을 촉진하는지에 대한 이해와 더불어, 우리는 이제 관계 형성의 기초가 되는 것으로 알려진 구조적 요인 중 생산자의 네트워크 위치의 혼잡과 위신을 포함할 수 있다. 더욱이, 이전의 많은 제휴를 맺고 있는 기업들이 잠재적 교환 파트너에 대한 특권적 접근을 제공하는 일종의 관계나 사회적 자본으로부터 이익을 얻는 것은 이제 경험적인 사실이다. 따라서, 동맹 파트너에게 접근을 전달하는 군중과 명성 같은 맥락적 특성 또한 기업이 보유하고 있는 사회적 자본 수준에 미치는 영향을 통해 미래의 연합 형성에 간접적으로 영향을 미칠 것이다.

 

결론적으로 강조하고 싶은 5가지 사항이 있습니다. 

첫째, 많은 학자들은 조직간 제휴의 확산이 새롭고 우수한 조직 구조, 이른바 "네트워크 형태"의 출현을 의미한다고 제안했다. 따라서, 연구원들은 동맹이 학습을 촉진하고, 지위나 정당성을 강화하며, 조직의 성장에 기여할 수 있다는 것을 증명했습니다. 그러나 네트워크 조직, 특히 첨단 기술 산업에서 널리 사용되는 이점에 비추어 볼 때, 왜 모든 기업이 제휴 전략을 수용하지 않는지 의아해 할 필요가 있다. 이 질문에 대한 가능한 한 가지 대답은 구조적 위치가 협력 전략을 성공적으로 구현하는 조직의 능력을 생성 및 제한한다는 것이다. 저는 두 가지 변수가 조직 간의 차이를 그들이 이용할 수 있는 잠재적 전략적 파트너 세트의 폭에 반영할 것으로 예상했기 때문에 구조적인 위치의 척도로서 혼잡과 위신을 강조해 왔습니다. 보다 일반적인 관찰은 생산적인 협력 전략을 수립하는 데 있어 올바른 교환 파트너에 대한 접근이 필수적인 전제 조건이라는 것이다. 논문의 결과는 광범위한 기술적 맥락에서 기업의 위치가 동맹 형성률에 영향을 미치는 한 요소라는 개념을 설득력 있게 뒷받침한다. 따라서 네트워크 전략이 유리하다고 인식되더라도, 업계의 일부 조직만이 전략을 성공적으로 실행할 수 있는 위치를 보유하게 됩니다. 

 

둘째로, 나는 시장 상황에서 조직의 특성과 그들의 위치를 구별했지만, 이 차이는 모호할 수 있다. 예를 들어, 기술적 위신은 기업들 간의 편애의 흐름에 의해 발생되기 때문에 위치적 변수이며, 따라서 관계적 기반을 가지고 있다(Podolny, Stuart, Hannan, 1996). 그러나 이러한 무시의 흐름의 이유는 적어도 부분적으로는, 조직이 자사의 산업의 기술적 영역에 지속적으로 주목할 만한 혁신들을 기여했기 때문입니다. 의심할 여지 없이, 이러한 혁신 스트림을 개발할 수 있는 능력은, 변수를 측정했을 때, 조직의 속성으로 간주되어야 하는 강력하고 내부적인 기술 개발 능력의 존재를 반영한다. 따라서 위치 변수 "prestige"와 속성 변수 "capability"는 밀접한 관련이 있습니다. 이러한 연관성을 고려할 때, 명성은 기술적 능력을 측정했기 때문에 동맹 형성에 영향을 미쳤을 수도 있고, 사회적 지위와 파트너 회사의 지위를 높일 수 있는 능력을 측정했기 때문에 그렇게 했을 수도 있고, 아니면 두 가지 메커니즘을 통해 작동했을 수도 있다. 이러한 대체 메커니즘 사이에서 판단하기 위해 경험적 테스트를 개발하는 것이 중요하다. 

 

세 번째로 강조할 만한 점은, 명성이 제휴 관계에 미치는 영향에서 판매 수익을 압도했다는 점인데, 이는 일류 기업들이 잠재적 사업 관계자로서 광범위한 기업에 접근하기를 즐기고 규모면에서 비교할 만한 효과는 없다는 것을 시사한다. 나는 이러한 발견의 주된 이유 중 하나는 명문 기업들이 협력 회사에 지위를 전달할 수 있기 때문에 매력적인 동료들이기 때문이라고 주장했다(Stuart, Hoang, Hybels, 1999). 1은 또한 상위 기업과의 제휴에 대한 이득이 계약 협상에서 두 조직 간의 협상력에서 암시적으로 비대칭성을 갖는 데서 비롯된다고 추측했는데, 이는 앞서 논의된 AMD-IBM 제휴에서 증명된 것이다. 이 의혹이 경험적 조사를 견뎌낸다면, 검증되어야 할 두 가지 함의가 있다. 첫째, 일류 기업들은 대중이 보기에 덜 알려진 기업의 이니셔티브를 인증할 수 있는 고유한 역량에서 비롯되는 이점을 누리고 있다. 이것은 매우 실제적인 돈벌이 자원이다. 왜냐하면 그것은 고위 기업들로 하여금 유리한 재정 조건으로 경쟁자들의 기술을 공급하기 위해 동맹을 사용할 수 있게 해주기 때문이다. 둘째로, 이러한 관측의 다른 측면은 위신 비대칭 계열의 형태로 그들을 받는 회사들에게는 대가가 따를 수 있다는 것이다. 일류 기업들은 그들이 가입하는 제휴 조건을 정할 수 있기 때문에, 그들의 파트너들은 종종 유명하고 존경 받는 조직과의 제휴에 내포된 인증을 획득하기 위해 많은 방법을 제공한다. 저명성 기업의 입장에서 볼 때, 넥타이의 승인 가치가 승인을 얻기 위해 드는 금융 비용이나 접근 비용을 대체하는지 여부는 조사할 가치가 있는 질문이다.

 

네 번째 요점은 산업 내 기술 제휴 형성 패턴의 결과로 시간이 지남에 따라 기술 포지셔닝이 변화할 것이 확실시된다는 점이다. 혼잡과 위신을 계산한다는 것은 그들의 혁신적인 (특허) 활동들 사이의 기술 관계로부터 반도체 산업에서 기업의 기술적 위치를 얻는 것을 의미했지만, 기술 구조는 동맹 형성의 경험적 모델에서 외생적이었다: 그것은 관계의 이전이자 동인으로 간주되었다.선체 형성 과정 물론, 이 가정은 경험적 모델에서 지연 구조를 부과함으로써 유효해져서 동맹 형성 시간 전에 기술적 위치 변수를 측정하였다. 그럼에도 불구하고, 기술 제휴는 종종 아이디어의 교환과 새로운 지식의 공동 개발을 위한 포럼이기 때문에, 그들은 산업계에서 기술의 후속적인 발전에 영향을 미친다. 예를 들어, 인텔은 자사의 핵심 마이크로프로세서 사업과 인접한 시장 부문(그래픽 칩 등)에 진입하기 위한 수단으로 제휴를 사용한 것으로 보이는 회사이다. 그러므로, 동맹 형성이 일반적인 산업에서는, 아이디어를 개발하고 조직간 연합이 기술 구조의 진화를 어떻게 형성하는지와 관련된 증거를 생성하는 것이 유용할 것이다. 

 

마지막으로 결과의 일반화에 대한 주의적인 발언으로 결론을 내립니다. 이는 단일 산업 연구였고 반도체 산업이 특정한 독특한 특성을 가지고 있기 때문에, 결과가 다른 맥락에서 복제될 수 있을 때까지 현재의 상황을 넘어서는 연구 결과를 일반화하는 것은 바람직하지 않을 것이다. 예를 들어, 반도체 사업에서 잠재적으로 혼란스러운 특징 중 하나는 표준으로 채택된 경우에만 상업적으로 성공할 수 있는 장치를 개발하기 위해 업계의 제휴가 때때로 형성되었다는 것이다. 나는 라이선스 제휴를 배제함으로써 이러한 분석에서 기술 표준의 영향을 줄이려고 노력했지만, 기술적으로 겹치는 기업들 사이에 표준 지향적인 개발 제휴가 더 많다면(크라우드 가설이 핵심 결과 중 하나를 생성하기 위한 경험적 설정의 특성과 상호작용하는 경우), 그 다음, 이 연구의 발견은 반도체 산업을 넘어 일반화되지 않을 수 있다. 따라서, 소견의 일반화 가능성에 대한 주장은 다른 산업 맥락에서 2차원 위치 프레임워크의 복제를 기다릴 필요가 있을 것이다. 비록 연구 결과가 다른 맥락에서 복제될 것이라는 보장은 없지만, 기업 입장의 2차원적 특성화는 일반적인 응용을 가져야 한다.

 

이 논문의 목표 중 하나는 산업 구조의 네트워크 모델의 렌즈를 통해 조직의 행동과 전략을 이해하려는 목적을 가진 급증하는 문헌에 기여하는 것이었다. 생산자 네트워크에서 조직의 위치를 설명하는 일반적인 설명자로 간주되는 군집화와 명성은 다른 산업에 대한 연구와 다른 결과 변수의 분석에 유용할 수 있다. 혼잡과 위신의 차이는 회사들 간의 노동자 이동, 전략적 제휴, 연동 이사회 멤버십 네트워크, 제품 리뷰 및 제품 특성 데이터 등을 포함한 많은 다양한 유형의 관계 데이터로 설명할 수 있다. 따라서, 단일 산업 연구의 결과는 재현할 수 없을 수도 있지만, 명성 및 혼잡은 광범위하게 관련되는 관계 속성입니다. 다른 조직 전략 연구나 저기술 산업 연구에서도 상당한 성과를 거둘 것으로 확신합니다.