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Ahuja, G. (2000). Collaboration networks structural holes and innovation: A longitudinal study. Administrative Science Quarterly, 45, 425-455. 원문링크


저자 Gautam Ahuja: University of Texas at Austin.

논문성격: 실증연구

연구목적

본 연구의 목적은 직접연결과 간접연결, 그리고 구조적 공백이 혁신적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 네트워크 분석을 활용한 실증적 연구


논문구성

  • Network Structure and Innovation Output
  • Direct Ties, Indirect Ties, and Innovation
  • Structural Holes and Innovation
  • Methods
  • Data
  • Model Estimation and Econometric Issues
  • Measure
  • Result

연구방법

화학산업에서 97개 업체를 엄선, 1981~1991년까지의 특허 출원 수를 조사해 협력 네트워크를 유지하고 있는 직접연결과 간접연결의 수가 혁신적 성과, 즉 특허 출원에 미치는 영향에 대해 알아 봄.


연구내용

1. 서론(Overview)

최근의 여러 연구들은 조직 상호간 네트워크에서 볼 수 있는 기업의 포지션이 기업의 행동과 성과에 영향을 미친다고 주장.

이는 다양한 조직 상호간에 상호작용을 촉진함으로써 네트워크의 관계가 곧 네트워크 자원으로 설명. 그러나, 네트워크 구조가 조직의 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구에서 학자들은 여전히 의견차를 보임

1) 밀도가 높은 네트워크 구조를 가진 조직이 성과가 높다: 이러한 의견을 주장하는 학자들은 행위자(ego)와 그리고 이를 받아들이는 수용자(alter)의 연결이 많고, 강할수록 조직의 성과가 높아진다고 역설.

2) 열린 네트워크 구조를 가진 조직이 성과가 높다: 이러한 의견을 주장하는 학자들은 연결 기회(Brokerage Opportunities)를 보다 많이 가진 조직이 성과가 높아진다고 역설. 이는 네트워크 구조가 열려 있음으로써 외부와의 연결 가능성이 높은 조직 구조를 비유적으로 설명한 것임.

결국, 두 입장의 차이는 최적화된 사회 구조가 내부적으로 많은 연결관계를 가진 밀도 높은 구조인지 그렇지 않으면, 직접적인 관계를 가지고 있지 않은 사람으로 구성하는 것이 최적의 구조인지에 대한 논쟁.

이와 유사한 연구로 다음과 같은 논쟁도 있음.

1) 간접연결(indirect ties)을 많이 가진 네트워크 구조가 직접연결(Direct ties)을 많이 가진 네트워크에 비해 네트워크 유지비용을 들이지 않고 이익을 준다는 측면에서 효과적인 방법.

2) 주어진 환경에서 네트워크가 가지는 가치는 여러 요인들에 영향을 받을 뿐만 아니라, 각각의 연결이 제공하는 콘텐츠의 질과 범위도 다르기 때문에 직접연결과 간접연결을 비교하는 것은 적절치 않음. 이는 직접연결과 간접연결은 서로 대체될 수 없음을 의미.

본 연구에서는 기업간 협력 관계 산업 네트워크에서, 기업의 위치와 기업의 혁신적 성과 사이의 관계를 실험해 보고자 함.

네트워크 포지션과 혁신적 성과 사이의 관계를 실험하는 이유는 다음과 같음.

1) 혁신 프로세스 상에서 네트워크 구조의 저마다 다른 구성요소들의 역할을 설명

2) 네트워크를 통해 흐르는 지식의 효과성을 나타내는 실증적 지표 관찰.

2. 네트워크 구조와 혁신적 성과(Network Structure and Innovation Output)

과거 네트워크 구조와 혁신적 성과 사이의 논문에서는 대부분 혁신의 채택과 확산에 주목해 왔음. 심지어, 최근까지 혁신 발생 프로세스에 대한 보고서는 매우 드물며, 최근에서야 혁신 발생의 관점에서 네트워크 구조를 조명한 일부 선도적인 연구들이 등장했으나 미흡한 점도 뒤따름.

1) 혁신은 기술적 종말인가? 아니면 본질인가? 그들은 이러한 질문에 기술적 혁신뿐만 아니라 혁신의 질(Quality)에서 나타나는 관계의 패턴으로 혁신의 성과를 예측. 하지만 직접적으로 기업 상호간 네트워크 구조의 역할을 직접적으로 실험하지는 않음.

2) 기업 네트워크 포지션의 일부 구성요소들이 형성하는 협력 관계는 혁신적 성과에 긍정적인 영향을 미침. 혁신에 네트워크 포지션의 영향력에 관해 직접적으로 실험하지는 않음.

최근의 연구 흐름은 구조적 공백(structural holes)을 극대화시켜 효율적이며, 효과적인 네트워크를 개발. 그러나, 이는 몇 가지 이슈를 안고 있음.

1) 폐쇄적인 사회 네트워크의 중요성을 주장하는 쪽과의 마찰

2) 직접적인 연결을 간접적인 연결이 대체할 수 있는 성질의 것인지를 뒷받침해 줄 수 있는가?

위의 이슈에 있어서 우선 이해해야 하는 것은 구조적 공백. 구조적 공백은 직접 또는 간접적으로 연결되지 않은 개체를 의미. 이는 열린 네트워크 구조에서 흔히 나타나는 현상. 여기에서 기술적 협력 네트워크의 장점 두 가지로는 ①자원 공유를 가능하도록 하며, ②기업으로 하여금 지식, 기술, 물리적 자산을 결합할 수 있도록 함. 하지만 우리가 여기에서 주의해야 할 점은 자원의 공유하는 것과 지식의 전파는 확실히 구분 지어야 함. 자원의 공유는 노하우를 공유하는 것과 유사하다면 지식의 전파는 정보의 확산과 같은 의미. 즉 노하우는 지식뿐만 아니라 경험과 전문 기술 등 여러 요인들이 결합된 것.

3. 직접연결, 간접연결, 그리고 혁신

일정한 양의 직접연결을 가진 기업은 다음 세 가지 측면에서 보다 우수한 혁신적 성과를 거둘 수 있음

1) 직접연결은 지식의 공유를 가능하게 함

2) 직접연결을 통한 협력은 상호보완적인 기술을 상대에게 제공함으로써 혁신의 성과를 높임.

3) 직접 연결을 통해 협력을 꾀하는 업체들은 규모의 경제를 실현할 수 있음.

가설1): 보다 많은 직접 연결을 유지하고 있는 기업은 그에 따르는 혁신 성과도 커질 것이다.

기업의 협력 관계는 지식의 흐름을 용이하게 함. 그리고 여기에서 기업과 산업 사이에 흐르는 지식은 서로 상충되는 다양한 지식들을 포함하고 있음. 결국 이러한 협력관계는 매우 긴밀한 상호작용을 통해 유지된다고 볼 수 있음. 이 때 상호작용은 주로 공통의 관심사에 대한 잦은 커뮤니케이션.

강한 상호작용은 파트너와의 자원공유를 강화시키는 동시에 보다 큰 인센티브를 의미. 이러한 정보교환 프로세스의 특징은 기업과 주요 파트너 사이의 주요 의사소통 채널.

기업 간 네트워크의 장점 두 가지

1) 기업 간 네트워크는 정보 수집 도구의 역할을 수행. 다양한 연구 효과들에 대한 성공과 실패 정보를 받을 수 있음.

2) 기업 간 네트워크는 정보 처리 또는 검진 도구(screening device). 네트워크 내부에 새로 추가된 개체(node)에 접근이 용이. 이는 새로운 기술을 분류화하고 흡수하고, 전환하는 메커니즘이 개별 기업에 비해 우수하기 때문.

기업이 직접연결을 통해 네트워크를 활용한다 하더라도 그 이면에는 한계점도 분명히 존재. 그 중 하나가 예상치 못한 문제에 직면했을 경우. 기업은 기존 네트워크에서 해결책을 찾아야 하지만, 정형화되지 않은 형태의 문제에 대해서는 직접연결이 아닌 간접연결을 활용해야 함

가설2): 보다 많은 간접연결을 가진 기업은 그에 따르는 혁신적 성과도 보다 커질 것이다.

그러나 간접연결의 단점은 직접연결에 비해 우연성이 너무 높다는 것. 다시 얘기하자면, 직접연결을 거의 가지고 있지 않은 기업은 직접연결을 가지고 있는 기업에 비해 간접연결로부터 얻는 장점이 감소. 이는 많은 직접연결을 통해 관계를 맺고 있는 파트너들, 그들이 맺고 있는 또 다른 연결이 간접연결의 형태로 기업에게 영향을 주었을 때, 그 효과는 한층 커짐.

가설3): 기업의 혁신 성과에 영향을 미치는 간접연결은 기업의 직접연결에 의해 조절될 것임.

4. 구조적 공백과 혁신(Structural Holes and Innovation)

기업의 행위자 네트워크(ego network)의 세가지 측면은 혁신에 중요. 먼저 구조적 공백 이론에서 동일한 행위자와의 연결은 중복으로 간주. 구조적 공백은 동일한 행위자에게서 관계를 맺고 있는 다른 사람에게 전해질 정보 사이에 갭이 있음을 의미. 따라서, 구조적 공백 이론에서는 전체 네트워크 중 구조적 공백을 사이에 두고 한쪽에 위치한 행위자가 정보의 다른 흐름을 보이는 쪽에 접근할 수 있음을 의미. 결국 구조적 공백이 큰 네트워크는 정보의 흐름과 멀리 떨어져 있으며, 연결되지 않은 행위자들과 네트워크를 형성함으로써, 파트너와의 중복을 최대한으로 줄이고 네트워크의 효율성과 정보의 풍부함을 동시에 추구 가능.

물론 구조적 공백이 많은 수평적 네트워크의 문제점도 존재. 외부적 협력에서 자주 발생하는 문제 중 하나로 기회주의적 행동이 있음. 이는 협력이라는 관계를 빌미로 파트너의 기술을 훔치기 위한 의도를 가지고 접근하는 것을 의미. 따라서, 이를 방지하기 위해서는 성공적인 자원 공유의 기본이 되는 기회주의의 감소와 신뢰의 개발이 필요. 이를 위해서는 행동의 기준을 정해 서로의 오해가 발생하지 않도록 하는 것이 중요.

따라서 오히려, 파트너들 사이의 긴밀한 직접연결은 이러한 기회주의를 억제. 상대가 기회주의적인 생각으로 접근하는지 그렇지 않은지에 관해 밀도가 높은 네트워크에서는 정보의 빠른 흐름과 확산으로 확인 가능. 또한, 모두 서로를 잘 알고 있는 네트워크 내에서 명성에 흠이 갈 경우, 회복이 쉽지 않음.

이처럼 파트너와의 관계를 두고 모순적인 두 효과는 구조적 공백과 혁신 사이의 관계를 다음과 같은 두 가지 가설로 설명.

가설 4-1): 기업 사이에 놓여 있는 구조적 공백이 많으면 많을수록 기업이 후에 얻는 혁신의 성과도 좋아짐

가설 4-2): 기업 사이에 놓여 있는 구조적 공백이 많으면 많을수록 기업이 후에 얻는 혁신의 성과는 나빠짐.

5. 방법론(Method)

선택한 산업: 화학산업

선정이유

1) 기술적 협력 발생건수가 높음.

2) 특허를 중심으로 강력한 협력 관계 유지.

3) 다른 산업에 비해 특허의 효과와 유용성이 높은 산업

대상기업: 서유럽, 일본, 그리고 미국 내 대표적인 화학기업 97개 회사

종속변수: 혁신의 성과, 즉 특허 출원 빈도.

특허 출원 빈도가 갖는 의미: 직접적인 관련 기술 발견, 외부적으로 새로운 기술을 측정하는 의미도 동시에 가짐.

종속변수의 한계: 모든 발견이 특허와 연결되는 것은 아니며, 때로 혁신적이지 않으며, 혁신적 성과와 거리가 먼 것들도 존재.

대표적 기업의 기준: Chemical Week and C&E News에서 120개 기업을 뽑아 이 중 모기업과의 관계를 고려해 107개로 압축. 그리고 특허 데이터가 남아 있는 97개로 다시 축소.

6. 데이터(Data)

수집 데이터: 연도별 특허 출원 수, 협력 데이터, 기업 속성 데이터

기간: 1981~1991년 간의 특허 활동, 따라서 실질 연도는 1982~1992년

7. 모델 평가와 계량 경제학 이슈(Model Estimation and Econometric Issues)

모델 평가: 이 모델에서의 종속변수는 혁신적 성과이며, 이는 특허의 수로 측정하며, 이는 오로지 양의 정수만 사용.

종속변수: 출원 이후, 등록이 확정된 특허만을 대상으로 함.

독립변수: 직접연결과 간접연결: 직접연결의 수를 하나하나 계산하거나 네트워크 분석 기법 중 중심성(centrality)을 사용

간접연결 계산법: 가중치를 둬서 얼마나 떨어져 있는지를 고려해 간접 연결 수 계산. 쉬운 예로, 나와 직접연결 된 사람과 맺어진 간접연결(물론 내가 직접연결을 맺고 있는 사람 입장에서는 직접연결)은 1단계로 본다면 거리가 멀면 멀수록 분모가 점점 커지는 방식으로 1-[f(구성원의 총수)/(N(거리)+1)]로 거리에 따른 가중치 고려

통제변수: 통제변수는 R&D 비용을 의미.

8. 결과(Result)

표 1에서 제공하는 있는 결과를 살펴보면, 우선 네트워크의 평균 연결 정도는 90년 6.7로 최대치를 기록하다가 91년 6.43으로 감소. 네트워크의 밀도(density)역시 이에 따라 90년에 최대치를 나타냄. 반대로 네트워크의 중심성(centrality)는 81년이 가장 낮은데, 이는 모든 행위자들이 비슷한 연결 수를 가지고 있음을 의미. 반대로 다른 노드(nodes)와 전혀 연결을 가지지 않거나 교류가 없는 노드 비율을 의미하는 Isolates는 81년이 가장 높음

표 2에서는 996개의 노드를 이용해 상관관계 분석을 실시. 여기에서 조사한 변수는 특허 수, R&D, 직접연결, 그리고 종업원의 로그 자료가 대상. 그래서 결국 밝히고자 하는 것은 간접연결의 세 가지 척도와 구조적 공백의 척도 사이의 상관관계를 알아보고자 하는 것.

마지막으로 표3은 포아송 분포를 이용한 회귀 분석이다. 모델1은 오로지 통제변수만으로 설계한 것이며, 모델 2는 직접연결 변수를 추가한 것으로써, 이 모델은 앞에서 언급한 가설의 순서대로 변수를 하나씩 더해 가며, 회귀분석을 실시 한 것임. 그리고 통계의 결과는 표3에서 보다시피 거의 모든 가설을 모두 만족시키는 것으로 나타났음.


연구의 한계

종속변수인 혁신의 성과를 특허 출원 수를 보는 것은 일정부분 한계를 포함. 또한, 독립변수인 간접연결이 우연성을 가진 문제들을 해결하는데 용이하다고 가정하지만, 이는 문제를 단순화시키기 위한 또 다른 문제를 양산할 오해의 소지가 있음.

실천적 함의

기존 문헌과 달리 본 논문에서는 직접연결과 간접연결이 적절히 조화를 이룰 때 최상의 효과성을 가진다고 주장. 따라서 기업이나 조직을 경영하는 경영자들은 직접연결과 간접연결 한 곳으로 치우치기 보다는 직접연결을 많이 가진 상태에서 많은 수의 간접연결이 보다 우수한 혁신적 성과를 거둘 수 있음을 명심.

연구의 가치

이 연구의 가치는 구체적인 데이터를 기초로 한 네트워크 분석을 했다는 즉, 그 시도자체에 있다. 실증적 데이터가 아닌 이론화 되어 있는 유사 논문들은 몇몇 학자들에 의해 시도되어 왔으나, 구체적인 데이터를 통해 이를 보여주었다는 것은 매우 큰 가치를 가진다 할 수 있음.

키워드

상징재(symbolic goods), 창조적 프로세스, 동기부여, 위험극복, 생산성 등