!기술 체제와 새 기업 형성
Scott Shane (조영필 역)
Scott Shane (2001), Technology Regimes and New Firm Formation, Management Science, Vol. 47, No. 9, pp. 1173-1190.
개요
적어도 슘페터(1934년과 1942년) 이후, 연구자들은 기술 활용의 한 양태로서 새로운 기업형성을 촉진하는 기술 체제의 차원을 식별하는 데 관심을 가져왔다. 1980-1996년 동안 매사추세츠 공과대학에 할당된 1,397건의 특허에 대한 데이터를 사용하여, 나는 기술 체제에 대한 4개의 가설 차원이 - 기술 분야의 연령, 시장 세분화 경향, 특허의 효과, 마케팅·유통에서 보완 자산의 중요성 - 신 기술이 기업형성을 통해 활용될 가능성에 영향을 미치는 것을 보여준다.
서론
새로운 기술은 어떤 조건에서 기업 형성을 통해 활용되는가? 40년 동안, 연구자들은 이 질문에 대답하기 위해 시장 구조를 모색해왔다 (Cohen and Levin 1989, Kamien and Schwartz 1982). 예를 들어, 연구자들은 평균적인 기업 규모, 자본 가용성, 연구 개발 강도, 산업 집중도가 새로운 기업 형성에 미치는 영향을 조사했다. 불행하게도, 시장 구조에만 기초하여 기업 형성에 있어서 산업간 변이를 설명하려는 노력의 결과는 아무리해도 결론에 이르지 못한다 (Cohen and Levin 1989).
진화경제학자들은 이러한 변이를 설명하지 못한 것은 기술체제(Nelson and Winter 1982, Malerba and Orsenigo 1997), 즉 혁신이 일어나는 지식체제에 대한 관심 부족의 결과라고 주장한다 (Winter 1984). 기술 활용 양태의 변이는 기업 수준의 경쟁 역학의 함수라고 주장하는 산업 조직 경제학자들과 달리, 진화 경제학자들은 기술 수명 주기(Utterback and Aberathy 1975, Gort and Klepper 1982)와 전유가능성 조건(Arrow 1962, Levin et al. 1987, Nelson and Winter 1982)의 변이는 적어도 기업 형성률에서 산업간 변이의 일부를 설명한다고 주장한다.
그러나, 지금까지 우리는 기술 체제의 구체적인 차원이 어떻게 새로운 기업 형성을 강화하거나 억제하는지에 대한 경험적 증거를 비교적 거의 가지고 있지 않다. 진화경제학자들은 모든 산업들이 그런 것은 아니지만, 일부 산업은 새로운 기업 형성이 비교적 흔한 기술 체제에 직면한다는 것에 일반적으로 동의하면서도 (Acs and Audretsch 1990, Malerba and Orsenigo 1997), 그들은 새로운 기업 형성을 촉진하는 구체적인 특징에 대해서는 의견이 달랐다 (see, for example, the differences between Winter 1984 and Malerba and Orsenigo 1997).
게다가, 기술 체제의 특정한 차원과 기업 형성률 사이의 관계를 뒷받침하는 증거를 수집하려는 노력은 세 가지 장애물에 의해 제한되었다. 첫째, 연구자들은 독립 창업가들과 기성 기업들이 동시에 활용할 위험에 처한 새로운 기술을 관찰하는 것이 어렵다는 것을 발견했다. 그러나 연구자들이 이 두 개 기업 중 하나에 이미 속하는 기술을 조사하면, 새로운 회사 형성을 통해 활용될 발명의 경향에 대한 기술체제 특성의 영향을 시험할 수 없다. 독립 창업가나 기성 기업이 이미 새로운 기술을 보유하고 있는 경우, 기술 체제의 효과에 대한 검토는 창업가나 기업 경영자가 이미 내린 전략적 결정과 혼동될 것이다.
둘째, 연구자들은 거의 기업 형성을 관찰하지 않고 대신 산업으로의 진입을 조사한다. 그 결과, 기술체제 특성이 기업 형성에 미치는 효과에 대한 산업간 변이에 대한 연구는 산업 진입에 대한 경험적 조사로부터 그 효과를 유추해야 한다. 그러나 Malerba & Orsenigo(1996)의 설명처럼 기업 형성과 산업 진입은 개념적으로 다르다. 새로운 진입자는 다른 산업에서 오랫동안 존재해 온 기성 기업일 수 있다. 결과적으로, 산업 진입에 대한 경험적 발견은 종종 그들의 사업 다각화를 위한 기성 기업들의 노력을 나타낸다(Caves 1998). 인구생태 연구는 일반적으로 기업 형성을 직접 탐구함으로써 이러한 장애를 극복하지만, 생태 연구는 단일 산업내 기업들을 조사한다. 따라서, 그 연구는 기술 체제의 특징에서 산업 간 변이가 기업 형성률에 미치는 효과에 대해서는 연구자에게 알려주지 못한다.
셋째, 연구자들은 총체적 기업 형성을 거의 관찰하지 않고 대신 기업 형성의 출구만(net of exit)을 관찰한다. 불행하게도, 순 진입(net entry)은 진입과 퇴출의 정도가 높은 산업에서 기술 기회에 대한 행위자들의 반응을 포착하지 못한다 (Geroski 1995). 비록 순 진입은 기회를 활용하기 위해 새로운 회사를 형성하려는 창업가의 경향 변이를 포착하지만, 이러한 변이를 실패율의 효과와 혼동한다. 순기업 형성률 조사에서는 새로운 기업이 설립될 가능성이 높기 때문이거나 새로 설립된 기업이 실패할 가능성이 적기 때문이거나 간에 산업 간 변이가 존재하는지 여부를 알 수 없다. 총체적 기업 형성에 대한 조사에서만 연구자들은 신기술이 기업 형성을 통해 활용될 가능성에 기술 체제 조건이 어떻게 영향을 미치는지 판단할 수 있다.
본 연구는 기술 체제의 특정 차원과 새로운 기업 형성의 관계에 대한 경험적 증거를 제공하기 위해 위에서 요약한 세 가지 방법론적 문제를 극복한다. 1980~1996년 매사추세츠 공과대학에 할당된 1,397건의 특허에 대한 데이터를 조사함으로써, 이 연구는 기술 체제의 4차원(기술 분야의 연령, 시장 세분화의 중요성, 특허의 효과성, 보완적 자산의 중요성)이 기술을 활용하기 위해 형성되어지는 새로운 기업의 경향에 영향을 미친다는 것을 보여준다.
본 논문은 다음과 같이 진행된다. 다음 장에서는 기술체제에 관한 문헌을 검토하고, 기술 수명주기 및 전유성 조건이 기업 형성을 통해 발명이 상업화될 가능성에 영향을 미치는 이유에 대한 구체적인 가설을 개발한다. 세 번째 장에서는 분석에 사용된 데이터 집합과 방법을 설명한다. 네 번째 장에서, 나는 그 결과들을 요약한다. 마지막 장에서, 나는 연구 결과에 대한 함의와 창업가행의 실천에 대해 논한다.
이론 개발
슘페터적(Schumpeter 1934) 프레임워크에서 새로운 기술의 발명은 시장에 불안정을 일으키는 외생적인 사건이다. 자원의 균형 가치를 변경함으로써, 새로운 기술은 비용에 비해 수익의 잉여를 발생시키는 방식으로 자원을 재조합하는 것을 가능하게 한다. 슘페터적 맥락에서, 창업가들은 새로운 기술의 발명으로 야기되는 자원을 재결합하기 위해 기회를 활용하는 행위자들이다.
창업가들은 새로운 회사들을 만들어냄으로써 외생적 발명으로 인한 기술적 기회들을 활용할 수 있다 (Schumpeter 1942). 일반적으로, 기술을 활용하기 위해 새로운 회사를 설립하기로 한 창업가의 결정은 창업가적 이익을 창출하고 전유하기 위한 메커니즘으로서의 새로운 조직의 효과에 영향을 받는다 (Arow 1962, Venkataraman 1997). 새로운 기업의 활용 노력이 작용하는 기술 체제는 이 활동에서 새로운 기업의 상대적 장단점에 영향을 미친다. 평균적으로, 잠재적 창업가들은 그러한 기술 활용 방식에 더 유리한 조건일 때 새로운 회사를 설립함으로써 이러한 비용-편익 상충에 대응할 것이다. 비록 특정 발명의 속성이나 상업화 결정을 내리는 사람들의 특징과 같은 많은 다른 요소들도 활용 방식의 선택에 영향을 미칠 수 있지만, 기술체제(technological regimes)의 특성은 발명을 활용하기 위한 새로운 회사들의 형성 여부에 체계적인 영향을 미칠 것이다.
기술 수명 주기
산업 수명 주기 이론은 기술이 궤적을 따라 발전한다고 주장하는데, 이 궤적은 패러다임 이전 단계에서부터 시작하여 패러다임 단계로 끝난다 (Dosi 1982). 더욱이 기술 개발과 시장 경쟁은 수명 주기의 단계에 따라 다르다(Utterback and Abernathy 1975). 결과적으로, 기술을 활용하기 위해 선호되는 조직 방식은 시간의 경과에 따라 변화한다.
창업가가 신기술의 발명에 대한 응답으로 새로운 기업을 설립한 경우, 그/그녀는 기성 회사가 보유하고 있는 학습, 규모의 경제 또는 보완적 자산의 장점을 (또는 기존 고객 기반의 단점을) 보유하지 않는다. 이러한 자산의 상대적 장점과 단점은 기술의 연령과 시장 분할 경향에 의존한다. 기술 수명주기 이론에서는 새로운 기업은 기술이 젊고 시장이 분할될 때 선호되는 활용 방식이라고 주장한다.
기술의 연령
기술 수명주기 이론은 산업이 유사한 진화 경로를 따라 발전한다고 주장한다. 기술이 처음 개발될 때, 기술이 목적하는 시장은 규모가 작고, 그 기술을 운영하기 위해 경쟁하는 회사는 거의 없다. 정보 확산의 과정을 통해 시간이 흐를수록 시장 성장은 가속화되며, 새로운 기업들이 이 산업에 진출한다. 결국 시장은 포화 상태가 되고, 시장 재편(shakeout)이 뒤따르며, 많은 기업들이 그 산업에서 이탈한다(Gort and Klepper 1982).
기술 분야의 연령은 기술 활용의 방식으로서 기업 형성의 효과에 영향을 미친다. 이 생애 주기 패턴을 설명하기 위해 네 가지 다른 주장이 제시되었다. 첫째, 신기술의 초기 단계에서는 시장이 너무 작아서 큰, 기존의 기업(대기업)들에 의한 투자를 정당화할 수 없다. 대신 기회비용이 낮은 독립 창업가들은 새로운 시장을 활용하는 경향이 있다. 시간이 흐르면서 시장 규모가 커짐에 따라 대기업들이 이 시장에 매력을 느끼고 진입한다.
둘째, 한 기술 분야의 시작단계에서는 (at the founding) 모든 기업에 새롭기 때문에, 기존기업에 유리하지 않다. 그러나, 기술이 성숙함에 따라, 먼저 진입한 기업들은 학습 곡선 이점을 개발한다(Nelson 1995). 결과적으로, 새로운 기업들은 기술 분야가 경과됨에 따라 지식의 약점이 증가한다.
셋째, 기술의 성숙은 경쟁의 기반을 바꾼다. 기술이 성숙함에 따라 제품 혁신은 덜 중요해지고, 생산비용의 감소와 규모의 경제가 더 중요해진다 (Pavitt and Wald 1971). 따라서 시간이 지남에 따라 경쟁 우위는 새로운 기업이 우수한 경쟁기반들을 희생시키면서 기성 기업이 유리한 경쟁 기반으로 이동한다.
넷째, 보완자산은 많은 산업에서 경쟁에 중요하다. 기술이 성숙함에 따라, 이러한 자산들은 계약 관련 문제를 줄이기 위해 기성 기업들의 통제 하에 놓여진다. 산업이 성숙함에 따라, 기성 기업들이 보완적 자산에 대한 통제권을 획득하려는 경향은 신규 기업의 진입을 더욱 어렵게 만든다(Tecce 1987). 이러한 주장들은 첫 번째 가설로 이어진다.
가설 H1. 기술 분야가 오래되면 오래될수록 발명이 기업 형성을 통해 활용될 가능성은 낮아진다.
시장 세분화
기술은 시장을 세분화할 수 있는 정도에 따라 다양하다. 예를 들어, Klevorick et al.(1995)은 페인트, 스크루 기계 제품, 화장품, 라디오 및 텔레비전의 기술 개발을 담당하는 관리자들이 다른 유형의 기술을 담당하는 관리자들보다 시장 세분화의 설계를 더 중요한 것으로 보고 있다는 것을 발견했다.
시장이 세분화에 기여하는 정도는 주로 다양한 속성(예: 비용, 기능, 신뢰성, 규모)을 교환하려는 고객의 의지에 달려 있다. 예를 들어, 자동차 기술은 시장 세분화에 적합한데, 왜냐하면, 일부 자동차 고객들은 저비용-저성능 자동차를 선호하는 반면, 다른 고객들은 고비용-고성능 자동차를 선호하기 때문이다. 이와는 대조적으로 의료기기 기술은 시장 세분화에 선뜻 적합하지 않을 수 있는데, 왜냐하면 고객이 비용 및 성과와 같은 속성들을 교환하려 하지 않을 것이기 때문이다.
생애주기 이론은 소규모 시장 부문에서 새로운 회사가 새로운 기술을 먼저 활용하는 경향이 있다고 주장한다. 성능 신뢰성의 결여와 높은 비용은 새로운 기술이 그것의 고유한 성능 장점이 중요한(critical) 작은 구획에서 시작되는 경향이 있다는 것을 의미한다 (Utterback and Kim 1984). 이러한 기술은 초기 구획에서 그들의 우수성이 입증된 후 이후 주류 시장으로 확산된다 (Christiansen and Bower 1996).
시장이 세분화되면, 새로운 회사들은 종종 발명을 활용하기 위해 들어간다. 큰 기성의 기업들은 그들의 주요 고객들의 요구를 충족시키기 위해 그들의 자원을 할당한다(Christiansen and Bower 1996). 신기술이 처음 활용되는 부문이 작다는 점을 감안할 때, 신기술을 초기 구획에 적용하는 것은 기성 기업의 투자를 정당화하기 위한 충분한 수익을 제공하지 못한다. 그들이 주류 고객에 집중하기 때문에 기성 기업들은 새로운 기술의 틈새 시장을 낮은 기회 비용의 새로운 회사들에게 양도한다. 그러므로 세분화된 시장에서, 새로운 기업들은 기성 기업들로부터 경쟁에 직면하기 전에 새로운 기술을 위한 발판을 얻을 수 있다.
그러나 시장이 세분화되지 않을 때, 새로운 기업들은 기성 기업들로부터 즉각적인 경쟁에 직면한다. 세분화되지 않은 시장에서, 큰 기성 기업들은 그들의 주요 고객들의 요구에 영향을 미치기 때문에 즉시 새로운 기술을 추구한다. 주요 고객의 관심은 신기술을 통해 기성 기업의 투자를 정당화할 수 있는 충분한 잠재적 수익을 제공한다는 것을 의미한다. 결과적으로, 기성 기업들은 분할되지 않은 시장을 새로운 기업들에게 양도하지 않으며, 새로운 기업들은 기성 기업들의 경쟁에 직면하기 전에 발판을 마련할 수 없다. 결과적으로, 신기술은 세분화 경향이 있는 시장에서보다, 세분화 경향이 없는 시장에서 새로운 기업의 창업을 통해 활용하기가 더 어렵다. 이 주장은 두 번째 가설을 낳는다.
가설 H2. 시장이 세분화되는 경향이 많으면 많을수록, 기업 형성을 통해 발명이 활용될 가능성이 높아진다.
전유성
발명을 활용하려는 의지는 그 가치를 전유하는 능력에 달려 있다(Arow 1962). 전유성은 지식의 재산이며, 발명이 모방으로부터 보호될 수 있도록 운영되는 환경이다(Dosi 1988). 새로운 기술의 활용에 대한 수익을 전유하기 위해 선호하는 조직 방식은 특허의 효과와 산업 내 보완적 자산의 규모에 달려있다.
전유성 주장은 특허가 효과적이고 경쟁우위 창출에 보완자산이 중요하지 않을 때 창업가들이 기업 형성을 통해 신기술을 활용하는 경향이 더 크다는 것이다. 창업가가 신기술의 개발에 대응하여 기업을 설립할 때, 그 새로운 기업은 일반적으로 경쟁적 우위를 제공하는 유통 시스템이나 전문 제조와 같은 보완적 자산을 아직 보유하지 않는다(Tecce 1987). 창업가가 신기업의 가치사슬을 개발하는 동안 경쟁사의 전유로부터 신기술을 보다 효과적으로 보호할 수 있을수록 신기업을 형성할 가능성이 높아진다. 새로운 기술을 전유로부터 보호할 수 있는 능력은 지적 재산 보호의 효과와 개발해야 할 보완 자산의 크기에 따라 달라진다.
특허의 효과
모방을 방지하는 메커니즘에는 법적 보호권이 포함된다. 특허는 발명가에게 타인의 중복된 발명 실행을 배제하는 권리를 제공하기 때문에 모방에 대한 가장 강력한 법적 보호 형태다 (Teece 1998). 따라서 생산의 법적 권리는 특허의 효과에 크게 좌우된다.
연구에 따르면 특허효과는 기술에 따라 다르다 (Levin et al. 1987). 어떤 분야에서는 특허가 저비용으로 발명될 수 있는 반면 다른 분야에서는 특허가 그 기간 동안 강력한 보호를 제공한다 (Tece 1987). 특허 보호가 효과적이지 않은 분야에서, 새로운 기업들은 그들의 새로운 지식이 종종 그것을 더 잘 활용할 수 있는 경쟁자들에게 빠르게 흩어지기 때문에 신기술의 혜택을 얻는 데 어려움을 겪는다 (von Hippel, 1982).
효과적인 특허 보호는 새로운 회사의 창출을 통하여 새로운 기술이 활용될 가능성을 높인다. 첫째, 효과적인 특허 보호는 새로운 기술에 대한 지식이 경쟁자들에게 흩어지기 전에 새로운 기술의 개발자가 가치 사슬을 개발할 수 있도록 한다(Tece 1987). 특히 강력한 특허 포지션의 보유는 자본시장에서 자금을 조달할 수 있는 시간을 제공한다(Lerner 1994). 신규 기업들은 기존의 현금 흐름이 부족하여 투자를 조달하여야 하기 때문에, 이러한 시간은 신규 기업들의 신 기술을 활용하려는 노력에, 기성 기업들의 유사한 노력에서보다 더 중요하다.
둘째, 효과적인 특허 보호는 기업이 새로운 기술을 시장 요구에 맞게 조정할 수 있는 시간을 제공한다. 신기술은 종종 상당한 가치를 가진 것으로 드러나지만, 처음에는 잘못된 시장 부문으로 또는 잘못된 디자인으로 상용화된다. 강력한 특허 보호는 기업이 잘못된 제품으로 시장에 출시하는 것을 허용하지만 경쟁자들이 그것을 모방하기 전에 시장 요구에 맞게 기술을 바꿀 시간을 갖는다(Tecce 1987). 신규 기업은 기성 회사들이 시간이 지나면서 개발해 온 고객 선호도에 대한 정보가 부족하기 때문에, 적응을 위한 이러한 시간의 창(window)는 기성 회사들보다 새로운 회사들에게 더 중요하다.
셋째, 효과적인 특허 보호는 새로운 기업이 비용보다는 차별화에 기초하여 경쟁할 수 있도록 한다. 특허 보호가 효과적이지 않을 때, 모방자는 선발 기업의 참신한 디자인을 모방할 수 있다. 이러한 복제 능력은 기성 대기업들이 경쟁을 제조 비용으로 전환할 수 있게 해주는데, 이 때 그들은 일반적으로 새로운 회사들보다 유리하다. 그러나, 특허 보호가 효과적일 때, 신규 기업은 우수한 기술을 바탕으로 경쟁을 유지함으로써 모방자의 제조 비용 이점을 상쇄할 수 있다. 결과적으로, 신규 기업은 불이익을 받는 요인에 근거한 경쟁을 피할 수 있다. 이 주장은 세 번째 가설을 낳는다.
가설 H3. 한 산업에서 특허의 효과가 클수록, 발명이 기업 형성을 통해 활용될 가능성이 높아진다.
보완 자산
많은 경우에, 신기술은 효과적인 법적 보호를 얻기 어려우며, 제조나 유통 자산이 우수한 다른 기업들이 발명을 모방할 수 있다. 발명이 쉽게 복제될 수 있고 모방자가 더 많은 또는 더 나은 속성을 더 낮은 가격에 제공할 수 있다면, 모방자는 발명가의 기술로부터 발생하는 수익을 포착한다 (Tecce 1987).
기술 자체를 보호하기 어려운 경우, 기업은 발명의 가치를 적용하기 위해 모방에 대한 대체 장벽을 개발해야 한다(Tecce 1998). Teece(1987)는 발명이 전문 제조, 유통 시스템, A/S 지원 등의 보완 자산과 함께 사용하면 이러한 대체 장벽을 만들 수 있다고 설명했다. 이러한 보완 자산은 조직의 다른 부분에서 온 사람들의 상호작용을 포함하는 행동 학습(learning-by-doing) 과정에서 발생하기 때문에 쉽게 모방할 수 없다 (Tecce 1992). 발명을 이러한 모방하기 어려운 보완 자산과 결합함으로써 발명자는 발명을 보호할 수 있다.
보완자산은 종종 신기술에 특화되기 때문에 시장 메커니즘을 통한 접근이 어렵다. 전문화는 자산 특수성을 생성하는데, 이는 두 자산을 모두 단일 회사의 통제하에 두는 것을 중요하게 만든다 (Williamson 1985). 기존 기업들이 교섭 문제를 완화하기 위해 보완 자산에 대한 통제력을 획득하는 경향은 신규 기업들이 시장에서 이러한 자산에 대해 계약하는 것을 어렵게 만든다 (Tecce 1987). 따라서 새로운 기업들은 종종 처음부터 보완 자산을 구축하거나 이를 얻기 위해 전략적 제휴나 파트너십을 구축하는 비용을 부담해야 한다.
마케팅과 유통에서 보완자산에 대한 중요성이 업계 경쟁우위에 크면 클수록, 새로운 기술이 기업 형성을 통해 활용될 가능성은 낮아진다. 마케팅과 유통의 보완자산이 업계의 경쟁적 우위를 위해 중요한 경우, 이러한 자산을 이미 보유하고 있는 기존 기업들은 처음부터 자산을 구축하거나 이를 얻기 위해 제3자와 계약을 체결해야 하는 새로운 기업에 비해 혜택을 받게 될 것이다. 마케팅과 유통의 보완자산이 신기술로의 수익을 포착하는 데 중요할 때 사람들은 새로운 기술을 활용하기 위한 새로운 회사를 덜 찾으려 할 것이다. 왜냐하면 그들은 그 기술의 활용으로부터 얻는 수익을 덜 얻을 것으로 기대하기 때문이다. 이 주장은 네 번째 가설을 낳는다.
가설 H4. 마케팅과 유통에서 보완자산이 어떤 산업에서 중요하면 중요할수록, 발명이 기업 형성을 통해 활용될 가능성은 낮아진다.
방법론
표본
본 연구는 1980년에서 1996년 사이에 MIT 커뮤니티의 구성원들이 대학 자원을 실질적으로 사용한 발명으로 MIT에서 발행한 1,397개의 특허권에 대한 활용 방식로서의 기업형성의 발생을 탐구한다.
나는 몇 가지 이유로 MIT 발명을 표본으로 검토한다. 첫째, 특허 발명은 그러한 발명의 활용 방식이 결정되기 전에 식별되는 기록된 발명의 집단을 제공한다. 활용 결정이 내려지기 전에 활용방식을 조사하면 한 활용 방식이 다른 활용 방식보다 식별하기 어려울 경우 발생할 선택 편향의 위험을 줄일 수 있다. 기업 형성을 통한 기술 활용은 전형적으로 그러하다. 신규 기업은 기존 기업보다 실패율이 높고 동시에 공개 가능한 출처에 기록될 가능성이 적기 때문에 신규 기업의 기술 활용 노력은 기성 기업의 기술 활용 노력보다 식별이 더 어렵다. 결과적으로, 활용 결정이 내려진 후 활용 방식에 대한 검토는 일반적으로 신기술을 활용하려는 신규 기업의 노력이 기성 기업의 유사한 노력에 비해 과소평가되는 선택 편향으로 이어진다.
둘째로, 발명 활용의 한 방식으로서 기업 형성을 예측하기 위해서는 신규 및 기성 기업 모두에 의해 동시에 활용의 위험에 처한 발명의 집단을 식별해야 한다. 대학 발명은 기성 기업과 독립 기업가 모두에게 그들의 기술을 라이선스하려고 하기 때문에 두 가지 방식을 통해 동시에 활용될 위험이 있는 신기술 그룹을 제공한다. 이와는 대조적으로 기성 기업과 독립 기업가에 의해 개발된 발명품들은 기업 형성을 통하여서 또는 기성 기업들에 의해 동시에 활용의 위험에 처하지는 않는다. 기성 기업이 만든 발명품은 기성 기업들이 추구하지 않기로 결정을 내리기 전까지는 신규 기업 형성을 통한 활용의 위험이 없다 (편향된 표본을 생성). 마찬가지로, 독립 기업가에 의해 만들어진 발명품들은 기업가들이 그 발명품들을 다른 기업들에 라이선스하기로 결정할 때까지는 기성 기업들에 의한 활용의 위험에 처하지 않는다 (다시 편향된 표본을 생성). 대학 발명을 탐구함으로써 기성 기업이나 독립 기업가에 속하는 특허 심사로부터 발생할 편견이 없는 기술 활용의 방식을 검토할 수 있다 (Henderson et al. 1998).
셋째, 특허는 유용성, 참신성 및 가치에 대한 특허청 표준을 충족해야 하기 때문에 특허발명은 새로운 기술 기회의 비교적 균질한 집단이다 (Malerba and Orsenigo 1996). 모든 기술 기회의 세계는 특허 받지 않은 발명품들이 특허청 기준을 충족할 필요가 없기 때문에 특허 발명의 세계보다 훨씬 더 큰 이질성을 가진다. 이러한 이질성은 관찰되지 않은 요인들이 기업 형성 결정에 영향을 미칠 확률을 증가시킨다. 특허 발명의 풀을 탐구함으로써, 나는 기업의 설립 경향에 영향을 미칠 가능성이 있는 관찰되지 않은 특성의 변동(variance)을 최소화할 수 있고, 따라서 회귀 분석에서 편향된 추정의 가능성을 줄일 수 있다.
분석
일반 최소 제곱 회귀 분석은 많은 수의 0 관측치가 있고 작은 양수의 숫자를 갖는 잔여 관측치가 있는 카운트 종속 변수에 적합하지 않다. 따라서 나는 이 연구의 분석 기법으로 포아송 회귀 분석을 채택한다. 포아송 회귀 분석은 비음수 사건 발생 횟수의 최대 가능성 추정을 위해 설계되었기 때문에 특허 데이터로부터 기업 형성의 발생률을 조사하는데 적절하다. 또한 적합도 카이-제곱의 충분성(goodness) 검정에서는 조사된 모형을 고려할 때 데이터가 포아송 분포임을 인정할 수 있음을 나타낸다.
일부 공변량에서 연간 변화에 대한 정보를 통합하려고 하기 때문에, 나는 각 MIT 발명을 이용하기 위해 매년 형성되는 새로운 기업의 수를 조사하기 위해 합동(pooled) 단면 시계열 포아송 회귀 분석을 사용한다. 나는 이 데이터를 일련의 특허 연도로 검토하고 아래에 특정되는(specified) 여러 공변량을 기준으로 특허 연도당 신규 기업 형성의 발생률을 예측한다.
종속 변수 : 기업 형성
MIT 기술 라이센싱 사무소는 대학의 발명품과 라이센스 수령인에 대한 기록을 유지하고 있는데, 나는 이 기록을 사용하여 기업 형성을 부호화할 수 있었다. 각 특허는 발행연도부터 1996년까지 관찰되었다. 매년, 특허는 라이센스되거나 되지 않을 수 있다. 만약 특허가 라이센스된다면, 그 라이센스는 비영리 조직, 벤처 캐피털, 기성 기업 (다양한 규모의) 또는 신규 기업에 발급될 수 있을 것이다.
나는 만약 그 발명이 전년도에는 법인으로 존재하지 않는 영리법인에 라이센스된 경우, 기업 형성은 그 해에 발생하는 것으로 정의했다. 초기 스타트업 특허만이 기업 형성을 이끄는 것으로 정의되었다. 만약 스타트업이 후년에 특허를 라이센스하기 위해 MIT로 돌아온다면, 그 라이센싱 노력은 전년에 이미 법인으로 존재했기 때문에 새로운 기업형성으로 정의되지 않았다. MIT의 라이센스 협약은 미래 발명품의 라이센스를 허용하지 않기 때문에, 회사 설립 시 라이선스된 지식재산이 "스타트업" 특허 세트를 나타낸다는 가정은 타당해 보인다. 1,397건의 특허는 관찰 기간 동안 401건의 기업형성 라이센싱 노력을 이끌어냈다.
독자들은 MIT 데이터가 기업 형성을 준수하는 것에 치우치지 않는다는 점에 주목해야 한다. 기성 기업에 대한 라이센스는 사실 신규 기업에 대한 라이센싱보다 훨씬 더 흔한 일이다. 1,397건의 특허는 관찰기간 동안 631건의 기성 기업 라이선스 노력(벤처캐피털 및 비영리 조직에 대한 라이선스 제외)으로 이어졌다. 따라서 이 표본은 기업 형성률을 조사할 수 있는 비교적 보수적인 설정을 제공한다.
예일(Yale) 척도
본 연구에서 탐구된 기술 체제의 차원(기술 등급의 연령은 예외임) 중 3 가지를 포착하는 공개적으로 이용가능한 척도는 없다. 다른 3차원을 측정하기 위해, 나는 산업연구개발에 관한 예일대학 연구로부터 개발된 독립변수를 사용하는데, 이 연구에서는 슘페터적 혁신 패턴의 부문 간 차이에 관한 데이터를 수집했다. 따라서, 나는 그 연구를 위한 자료 수집에 사용되는 방법론을 간략하게 요약한다. Levin et al.(1987)은 130여 개 사업부의 650여 명의 고위 R&D 관리자에게 그들이 운영하던 사업 라인의 기술적 변화에 대한 질문에 답해 줄 것을 요청했다. 응답자들은 회사의 대표자로서 보다는 그들의 사업 라인의 전문가 관찰자 역할을 하도록 요청받았고 1에서 7까지의 범위에 이르는 일련의 Likert 척도 항목들의 형태로 중심적인 경향을 보고하도록 요청받았다. 연구자들은 각 사업 부문의 응답자들의 평균 응답에 기초하여 각 항목에 대한 사업 평균 점수를 구성했다.
아래 설명된 바와 같이, 나는 기술 체제의 여러 차원을 측정하기 위해 이러한 사업 평균 점수를 사용한다. Levin et al.(1987) 척도를 SIC 코드에 맵핑하기 위해, 나는 그들이 개발한 SIC 코드 일치성을 사용했다. SIC 코드가 Levin et al.(1987)의 두 개 이상의 산업과 중복되었을 때. 그 척도들은 그 산업들에 걸쳐 평균화 하였다.
독립 변수를 구성하기 위해 예일대학의 척도를 사용하는 것은 이 연구에 몇 가지 중요한 이점이 있다. 첫째, 기업가들의 선택에 대해 표본으로 제시하는 많은 연구와 달리, 예일대 연구는 스타트업 벤처의 응답자를 포함하지 않았다. 연구자들이 창업가에게 그들의 환경에 대해 물어보는 경향은 문제가 있다. 사람들은 자신이 취한 행동과 일관된 방식으로 환경에 대한 질문에 답변하기 때문에, 이러한 자기-보고는 사후 합리화를 초래한다. 따라서 환경 측정과 종속 변수 사이의 상관관계는 종종 데이터 수집 과정의 인공물(artifact)이 된다. 창업가들의 자기-보고에 의존하지 않는 환경에 대한 정보의 출처를 이용함으로써 나는 이 문제를 완화할 수 있다.
둘째, 예일대 연구의 저자들은 신뢰성과 타당성을 보장하기 위해 몇 가지 단계를 밟았다. 측정의 해석 가능성, 신뢰성, 및 타당성은 다양한 사업체의 관리자와의 사전 테스트를 통해 확립되었다. 더욱이, 질문에 대한 응답에서 산업내 이질성의 근원을 완화하기 위해, 응답자들은 그들의 산업에서 주요 혁신을 식별하도록 요청받았다. 응답자들은 일반적으로 그러한 혁신에 동의하였다. 또한 이러한 측정의 가치와 강건성은 많은 후속 연구에서 입증되었다 (예: Cohen and Levinthal 1990, Levin et al. 1985, Klevorick et al. 1995).
셋째, Levin et al.(1987)의 산업 표본은 기업이 연구개발 활동을 하는 분야를 대표하여, 대학의 발명을 활용하기 위한 신규 기업의 형성을 검토하는 연구에 적합하게 되었다. 또한, 이 데이터에서 포착된 산업간 차이는 국립과학재단이 측정한 25개 산업의 집계에도 강건하여, 이들의 대표성에 대한 추가 증거를 제공하였다 (Levin et al. 1987).
그럼에도 불구하고, 예일 서베이 척도의 사용은 기술 체제의 특성에 대한 중요한 가정을 할 필요가 있다. 예일 조사 데이터는 한 시점에 수집되었기 때문에, 본 연구는 1980년과 1996년 사이에 시장 세분화의 상대적 수준, 특허 효과의 정도, 마케팅에서 보완 자산의 중요성이 산업 전반에 걸쳐 일정하게 유지되었다고 가정해야 한다. 일부 증거는 이러한 가정을 하는 것을 뒷받침한다.
Cohen and Levin(1989)은 전유가능성 조건이 안정적이어서 기술적 변화의 원동력을 지속한다고 설명한다. 특허 강도와 같은 요소들의 산업간 차이는 서로 다른 사업군에서 기술의 근본적인 특성의 함수이기 때문에 시간이 지남에 따라 크게 달라지지 않는다. 예를 들어 분자구조의 미세한 변화가 생물학적 작용제의 성능을 획기적으로 변화시킬 수 있는 반면, 전기기기 설계의 비교적 큰 변화는 기기의 기능을 변화시키지 않고도 이루어질 수 있기 때문에 생명공학 특허는 전기기기 특허보다 근본적으로 강하다. 그러나 예일대 척도로 검토된 3개 기술체제 척도의 시간적 불변에 우호적인 주장에도 불구하고 독자들은 그들의 시간적 불변이 가정이라는 점에 주의를 기울여야 한다. 예일대 척도의 시기별 안정성을 조사한 경험적 증거는 없다.
예측 변수
기술 분야의 연령 :
나는 기술 분야의 연령을 USPTO가 세 자릿수 특허 등급을 설정한 이후 수년의 자연 로그로 측정한다.
시장 세분화 :
나는 Levin et al. (1987)의 항목을 사용하여 산업에서 시장 세분화의 중요성을 측정한다. 그것은 "다음의 기술 활동은 어느 정도까지 이 사업 계열에서 일관되고 반복적으로 이루어졌는가?"라는 제목 아래 "특정 시장 부문에 대한 제품 설계"에 대한 것이다. 이 항목은 1부터 7까지의 범위에 해당하는 리커트 척도로 측정되며, 1은 "이 사업 계열에서 중요하지 않다"에 해당하고, 7은 "이 사업 계열에서 매우 중요하다"에 해당한다.
특허의 효과 :
나는 Levin et al. (1987)에서 도출된 4개 항목에 균일하게 가중치를 부여하여 기술혁신의 편익을 적용하는 메커니즘으로서 특허의 효과를 측정한다. 처음 두 항목은 다음과 같은 질문에 대한 답변이었다: "이러한 사업에서, 새로운 생산 공정이나 개선된 생산 공정의 경쟁적 이점을 포착하고 보호하는 다음과 같은 각각의 수단이 얼마나 효과적인가?" 첫 번째 항목은 "경쟁사가 과정을 복제하지 못하도록 하는 특허"였다. 두 번째 항목은 '로얄티 수입을 확보하기 위한 특허'였다. 세 번째와 네 번째 항목은 다음과 같은 질문에 대한 답변이었다. "이러한 사업에서, 신제품이나 개량제품의 경쟁적 이점을 포착하고 보호하는 다음의 각 수단은 얼마나 효과적인가?" 세 번째 항목은 "경쟁사가 제품을 복제하지 못하도록 하는 특허"였다. 네 번째 항목은 '로얄티 수입을 확보하기 위한 특허'였다. 4개 항목 모두 1개에서 7개까지 리커트 척도를 따라 측정되었는데, 1점은 “전혀 효과가 없었다”에서 7점은“매우 효과적이었다”까지이다. 점수를 구할 수 있는 129개 업종을 통틀어 측정한 이 척도는 크론바흐의 알파값이 0.78이었다. 이러한 항목을 사용하여 특허 효과를 측정하는 것은 Levin et al. (l987) 및 Cockburn & Griliches (1988)에 의해 검증되었다.
보완 자산 :
나는 Levin et al. (l987)으로부터 도출된 2개의 항목, 균일하게 가중치를 부여한 척도를 사용하여 마케팅과 유통에서 보완적 자산의 중요성을 측정했다. 첫 번째 항목은 다음과 같은 질문에 대한 대답이었다: "이러한 사업에서, 새로운 생산 공정이나 개선된 생산 공정의 경쟁적 이점을 포착하고 보호하는 다음의 각 수단은 얼마나 효과적인가?" 그 항목은 "우수한 판매 또는 서비스 노력"이었다. 두 번째 항목은 다음과 같은 질문에 대한 대답이었다: "이러한 사업에서, 신제품이나 개량제품의 경쟁적 이점을 포착하고 보호하는 다음의 수단들이 각각 얼마나 효과적인가?" 그 항목은 "우수한 판매 또는 서비스 노력"이었다. 두 항목 모두 7점 리커트 척도로 측정했는데, 1은 "전혀 효과적이지 않다"에서 7은 "매우 효과적이다"까지 이다. 점수를 구할 수 있는 129개 업종을 통틀어 측정한 이 척도는 크론바흐의 알파값이 0.65이다. 이러한 항목을 사용하여 보완자산을 측정하는 것은 Levin et al. (1987)에 의해 검증되었다.
통제 변수 :
이전의 연구자들은 기업 형성의 발생에 영향을 미치는 산업의 다양한 대안적 차원을 식별해왔다. 나는 이러한 차원을 통제하여 선행 연구에 의해 식별된 요인 이상으로 기술체제의 (가설로) 가정된 효과가 존재함을 보여준다.
자본 가용성 :
이전의 연구는 시장 불완전성으로 인해 창업가들이 자금 조달에 어려움을 겪을 때 기업 형성이 덜 흔하다는 것을 보여주었다 (Cohen and Levin 1989). 나는 증권 데이터 회사의 벤처 캐피털 데이터베이스와 여러 해의 제조업자 연감에서 얻은 데이터를 사용하여 산업 자산 규모에 대한 백분율로 연간 벤처 캐피털 자금 지원 금액으로 자본 가용성을 측정한다.
기업 규모 :
이전의 연구에 따르면, 평균규모의 기업규모가 크면 진입 비용을 증가시킴으로써 기업 형성을 저해한다(Audretsch 1995). 또한, 높은 수준의 기업 규모는 기성 기업들에게 발명의 편익을 전유하는 데 필요한 시장지배력을 제공한다 (Tece 1992). 나는 제조업자 연감의 여러 해의 데이터를 사용하여, 산업 내 기업의 평균 규모를 기업당 연간 평균 직원 수로 측정했다.
집중도 :
이전의 연구는 높은 수준의 산업 집중이 기존 사업자들이 결탁하고 새로운 진입자들을 공격하기 쉽게 하기 때문에 기업 형성을 저해해야 한다는 것을 보여주었다 (Geroski 1995). 나는 제조업자 연감의 여러 해 동안의 자료를 이용하여 산업 집중도를 업계에서 가장 큰 4개 회사의 연간 시장 점유율로 측정했다.
R&D 지출 :
Galbraith(1956)와 Scherer(1980)는 더 많은 연구개발 집약적인 산업에서 거대한 기성 기업들이 기술 활용을 수행해야 한다고 주장한다. 왜냐하면 대기업들은 R&D에서 더 큰 범위의 경제를 달성할 수 있기 때문이다. 또한 R&D와 유통과 같은 다른 활동 사이의 보완성은 R&D 집약적 산업의 기성 기업들에게 이점을 제공한다(Cohen and Levin 1989). 마지막으로, 연구개발은 본질적으로 불확실하기 때문에, 거대하고 다각화된 이 기업은 새로운 지식을 활용할 수 있는 시장 기회가 더 많기 때문에 연구개발 집약적인 산업에서 우위를 점하고 있다 (Nelson 1959). 나는 여러 해의 과학 및 공학 지표와 제조업자 연감에서 얻은 데이터를 사용하여 연간 산업 출하량의 부가가치의 백분율로 연구 개발 비용으로 산업에서의 R&D 강도를 측정했다.
대학 지분(University Share) :
나는 특허권이 발행된 해에 특허권이 속하는 세 자리 특허 등급에서 대학에 할당된 총 특허의 점유율을 측정했다. 나는 대학이 다른 분야보다 어떤 기술 분야에서 기술진보를 위해 더 중요하고, 대학발명의 중요성은 대학기술이 더 중요한 분야에서 새로운 기업의 설립과 연관되어 있기 때문에 나는 발명의 대학점유율을 통제한다(Klevorick et al. l995).
시간 :
나는 시간에 따른 연방법과 MIT 정책의 변화로 사람들이 대학 발명을 활용할 동기가 바뀌었기 때문에 특허가 제출된 기간 동안 네 개의 더미 변수를 사용하여 발명의 시간의 효과를 통제한다 (Henderson et al. 1998). 1980–1983년 기간의 첫 번째 더미 변수 제어, 1984–1986년 기간의 두 번째 더미 변수 제어, 1987–1989년 기간의 세 번째 더미 변수 제어, 1990–1996년 기간의 네 번째 더미 변수 제어. 누락된 기간은 1980년 이전에 제출된 특허에 대한 것이다.
1980년 의회는 연방정부 지원의 연구결과로 인한 발명의 수입을 대학에서 유지할 수 있는 권리를 주는 베이돌(Bah-Dole Act) 법을 통과시켜 대학들이 발명을 허가할 수 있는 동기를 증가시켰다 (Henderson et al. 1998). 1984년 의회는 대학이 수익을 낼 수 있는 발명 범위와 재산권을 다른 사람에게 양도할 수 있는 용이성을 높인 공공법 98-620을 통과시켜 대학들의 라이센스 인센티브를 더욱 높였다. 1987년 MIT는 교수진이 지분을 보유하고 있는 기업의 로열티 일부를 대신하여 자본을 취하기로 합의하여 MIT 지적재산권 활용에 드는 선행비용을 줄였다. 1990년, MIT는 회사의 지분을 가진 발명가들이 MIT의 현금 로얄티에 대한 그들의 몫을 유지할 수 있도록 허용했고, 발명가들이 그들의 발명품에 대한 라이센스되는 것이 더 수익성이 있게 만들었다.
결과
독립 변수에 대한 기술 통계량과 이변량 상관 관계는 각각 표 1과 표 2에 보고된다.
표 2에서 알 수 있듯이 독립 변수 중 어느 두 개 변수 간에 가장 높은 상관관계는 연구개발 강도와 보완적 자산 사이의 r =-051이다. 행렬에 나타난 중간정도의 높은 상관관계는 독립 변수가 우리가 아직 완전히 이해하지 못하는 방식으로 연관되어 있음을 보여준다. 이러한 상관관계가 통계적 결과에 걸림돌이 되는 다중 공선성 문제를 일으키지는 않지만, 기업 형성을 예측하는 요소들 중 어느 것도 완전히 독립적인 것은 없다는 것을 암시한다.
표 3은 기업 형성의 가능성을 예측한다. 나는 세 가지 모형을 제공한다. 모형 1은 특허 출원 연도와 발행된 특허의 대학 점유율을 기준으로 기업 형성이 이루어질 가능성을 예측한다. 전체적으로 이 모형은 유의하다(chi-square = 18186, p < 00001). 모형 1에서 알 수 있듯이 특허 출원 시기는 기업 형성의 발생에 강한 영향을 미친다. 1980년과 1983년 사이에 출원된 특허는 1980년 이전에 출원된 특허보다 1.89배 더 많은 기업형성 발생률을 보였다(p < 001). 1984년과 1986년 사이에 출원된 특허의 경우, 이러한 기업형성 발생률은 1980년 이전에 출원된 특허보다 2.11배 더 높았다(p< 00001). 1987년부터 1989년 사이에 출원된 특허는 1980년 이전에 출원된 특허(p < 00001)보다 3.74배 더 많은 기업형성 발생률을 보였고, 1990년부터 1996년 사이에 출원된 특허는 1980년 이전에 출원된 특허(p < 00001)보다 6.25배 더 높은 기업형성 발생률을 보였다. 따라서 그 결과는 시간이 지남에 따라 기업 형성의 가능성이 증가하는 유의하고 강건한 패턴을 보여준다. 이 결과는 유사한 시간 추세(Gartner 및 Shane 1995)를 보여주는 기업가정신에 대한 사전 연구와 대학 기술 라이선스 사무소 활동(AUTM 1996)에 대한 질적 증거와 일치한다.
또한, 그 결과 특허가 발견된 3자리 특허 등급에서 특허의 대학 점유율의 증가는 기업 형성의 발생률을 증가시킨다(IRR = 104, p < 00001). 이러한 결과는 대학으로부터의 기술이전에 대한 사전 연구와 일치하며, 이는 대학이 기술 진보에 보다 더 중요한 분야에서 기업 형성은 더 가능성이 높다는 것을 보여준다 (Klevorick et al. 1995).
모형 2는 산업 제어 변수를 추가한다. 이러한 변수를 포함하면 양호한 적합 모형이 생성된다 (chi-square = 19301, p < 00001). 그러나 이번 결과는 이전 연구에서 기대했던 것과는 상반된다. 예측된 효과와 대조적으로, 연구 개발 강도는 기업 형성의 발생률을 증가시킨다(IRR = 104, p < 001) (이 결과는 기술 체제 변수로 포함할 만큼은 강건하지 않지만). 더욱이 기업 형성의 가능성에 영향을 미친다고 주장되어 온 다른 두 변수, 자본 가용성(IRR = 099, p > 087), 평균 기업규모(IRR = 100, p > 067)는 기업 형성의 발생률에 유의미한 영향을 미치지 않는다. 더욱이, 4 기업 집중비는 예상대로 기업 형성의 발생을 감소시키는 효과가 있지만 (IRR = 098, p < 005), 기술 체제 변수의 후속변수로 포함할 만큼은 강건하지 않다.
모형 3은 예측 변수를 추가한다. 이러한 변수를 포함하면 양호한 적합 모형이 생성된다 (chi-square = 25594, p < 00001). 게다가 그 결과는 네 가지 가설을 뒷받침한다. 가설 1과 일관되게, 기술 등급이 오래될수록, 기업 형성의 발생률이 낮아진다(IRR = 071, p < 00001). 가설 2와 일관되게, 사업 계열이 시장 세분화를 지향할수록, 기업 형성의 발생률이 높아진다(IRR = 131, p< 001). 가설 3과 일관되게, 사업 계열에서의 특허의 효용성이 클수록, 기업 형성의 발생이 커진다(IRR = 143, p < 0001). 가설 4와 일관되게, 사업 계열에서의 마케팅과 유통에서 보완자산의 중요성이 클수록, 기업형성의 발생률이 낮아진다(IRR = 066, p < 001).
표 3에 나타난 결과는 그 기간이 기업 형성에 영향을 미친다는 것을 분명히 나타내기 때문에, 나는 기술적 체제 변수의 영향이 조사된 모든 기간에 걸쳐 동일한지 여부를 판단하려고 했다. 네 개의 기간 변수 각각과 네 가지 기술 체제 예측 변수 각각 간의 일련의 상호작용 효과를 조사했다. 기간 변수와 기술 체제 예측 변수 사이의 둘 이상의 상호작용이 동일한 회귀 모형에 포함될 경우 다중 공선성의 가능성을 고려하여, 나는 표 3 모델 3의 다른 모든 변수(다른 기간 변수의 경우는 제외)에 대해 통제하는 별도의 회귀 분석에서 16개의 상호작용 효과를 각각 조사했다.
16개의 상호작용 효과 중 3개는 p < 010 이상에서 유의했다. 1987-1989년의 기간과 시장 세분화의 상호작용이 기업 형성에 유의미한 부정적 영향을 미친 반면(IRR = 041, p < 00001), 1987-1989년의 기간(IRR = 17324, p < 00001), 시장 세분화(IRR = 152, p < 001)의 주효과는 긍정적이고 유의미하게 유지되었다. 1984-1986년 기간과 등급연령 사이의 상호작용은 기업 형성에 상당한 부정적 영향을 미쳤으며(IRR = 066, p < 001), 등급연령변수에 대한 주효과(IRR = 075, p < 00001)는 음적인 유의성을 유지하였고, 1984-1986년 기간(IRR = 193, p < 005)의 주효과는 양적인 유의성을 유지하였다. 1990-1996년의 기간과 등급연령 사이의 상호작용은 기업 형성에 유의미한 긍정적 영향을 미친 반면(IRR = 149, p < 00001), 등급연령변수에 대한 주효과(IRR = 062, p < 00001)는 음적인 유의성을 유지하였고, 1990-1996년의 기간(IRR = 123, p > 010)의 주효과는 유의성을 상실하였다.
이러한 사후 분석의 결과는 기술 체제 변수와 기업 형성의 관계는 시간이 지남에 따라 기술 체제가 진화한다는 것을 암시하기보다는 1980-1996년 기간 동안 대체로 일정하게 유지됨을 시사한다. 비록 시장 세분화, 특허 효과, 마케팅에서 보완적 자산의 중요성에 대한 산업 경향은 검증되지 않은 상태로 남아 있고, 기간 간 변동을 보일 경우 시간의 경과에 따른 기업 형성의 변화를 설명할 수 있다는 근본적인 가정은 있지만, 그 결과는 시간의 경과에 따른 기업 형성의 증가하는 수준은 기술 체제 프레임워크 외부의 요인으로부터 비롯된다는 설명과 일치한다. 후보자로는 대학 커뮤니티 구성원들 간의 창업가적 활동의 수용성 향상, 대학 발명을 활용하는 기업 형성을 위한 인센티브와 자원의 이동, 그리고 대학 인력에 대한 기술 전문성의 전환 등이 포함된다.
토의
1980-1996년 기간 동안 MIT 발명의 모집단에 대한 데이터를 검토하고 여러 차원의 산업, 기간, 그리고 해당 분야에서의 기술적 진보에 대한 대학의 중요성을 통제함으로써, 본 논문은 네가지 차원의 기술체제가 기업 형성을 통해 발명이 활용될 가능성에 영향을 미친다는 것을 보여준다. 특히 기술 분야가 젊을 때, 시장이 세분화되는 경향이 있을 때, 특허가 더 효과적인 사업 부문에서, 그리고 마케팅과 유통에서 보완자산이 덜 중요한 사업 부문에서 기업 형성이 더 가능성이 높다.
연구 설계는 결과에 자신감을 더한다. 본 연구는 활용 결정이 내려지기 전에 기술 체제의 다양한 차원이 미치는 영향을 검토하여, 이 문제를 탐구하려는 많은 연구를 저해하는 종속변수에 대한 표본 문제를 완화한다. 새로운 기업 형성과 기존 회사의 추구에 의해 동시에 활용의 위험에 처한 발명의 조사를 가능하게 하는 대학특허도 검토한다. 또한, 이 연구는 단일 대학의 특허를 검토함으로써, 이를 활용하는 기술 기회의 유형과 기업가 유형의 차이를 제한한다. 이것은 설립된 기업에 대한 경향에서 관찰되지 않은 이질성으로 인한 편견의 잠재력을 감소시킨다. 또한, 회귀 분석은 산업계의 다른 차원의 변동, 기술 분야의 발전에 대한 대학의 중요성, 기간 효과 등을 설명한다.
한계
이 연구에는 제한이 없다. 첫째, 연구개발 책임자에 대한 비교적 작은 조사로부터 얻은 의미적 척도 점수를 이용하여 기술 체제의 여러 차원을 측정한다. 조사에 응답할 때, 분야별 평균에 대한 전문가들의 인식은 그들이 일하는 회사의 영향을 받았는지도 모른다. 더욱이 보편적인 객관적 기준이 부족한 리커트 척도에 정확하게 대응하는 데 어려움이 있었을 것이다. 나는 다중 항목 척도와 단일 항목 척도(여기서는 보고되지 않음)에 의한 기술 체제의 척도 측정에 대한 결과가 강건함을 확인함으로써 이러한 문제를 완화하려고 시도하지만, 일부 개념은 양방향으로 측정할 수 없다. 결과적으로, 기술 체제의 차원은 오류로 측정될 가능성이 높다.
둘째, 예일대 조사는 1983년과 1984년 사이에 실시되었다. 이 조사의 일회성 특성은 조사로부터 취한 공변량을 시간 불변성으로 취급할 것을 요구한다. Cohen and Levin (1989)은 시장 구조와 혁신에 대한 실증적 연구를 검토하여 이러한 접근방식을 정당화하며, 전유성 조건이 서로 다른 사업 라인에서 기술의 기본 특성에 의해 결정되는 기술적 변화의 안정적이고 지속적인 원동력이라고 주장한다. 그러나 예일대 측정의 기간간 안정성을 조사한 실증적 증거는 없다. 따라서 독자들은 이러한 조치에 의해 포착된 기술 분야의 속성이 시간에 구애받지 않는다면 여기에 제시된 연구 결과의 타당성이 훼손될 수 있다는 점을 주의해야 한다.
셋째, 기술 체제와 산업의 다른 차원이 기업 형성에 미치는 영향의 비교는 이들 요소들 간의 상호 관계에 의해 제한된다. 표 2에서 알 수 있듯이, 기술 체제의 차원과 산업의 다른 차원 간에는 유의한 상관관계가 존재한다. 이러한 상관관계의 존재는 두 관점을 경합하기 위한 실증적 시험의 한계를 보여준다. 기술 체제와 시장구조는 우리가 아직 완전히 이해하지 못하는 방식으로 연관되어 있기 때문에, 모든 요인을 회귀 방정식의 오른쪽에 선형적으로 배치하는 것만으로는 그것들의 각각이 기업 형성에 미치는 영향에 대한 설명을 생성할 수는 없다.
넷째, 이 연구는 단일 대학 MIT에서 특허를 받은 발명만을 조사한다: 따라서, 여기에 제시된 결과는 발명의 특허가능성, 특허 출원에 대한 MIT의 결정 및 발명의 MIT에 대한 할당을 조건으로 한다. 특허 출원이 가능한 분야의 발명을 활용하기 위한 기업 형성률이 특허 출원이 불가능한 분야에서의 기업형성율과 체계적으로 다르거나, MIT가 특허를 내지 않은 발명에 대한 기업 형성률이 MIT가 특허를 낸 발명의 기업형성율과 체계적으로 다르거나, 또는 MIT가 특허한 발명을 활용하기 위한 기업 형성률이 다른 주체가 특허받은 발명에 대한 기업 형성률과 체계적으로 다르다면, 여기에 제시된 결과는 다른 설정으로 일반화되지 않을 수 있다. 이러한 중요한 한계에도 불구하고, 이 연구는 기술 체제의 몇 가지 차원이 기업 형성의 속도에 영향을 미친다는 실증적 증거를 제공한다. 이러한 결과는 이 문제에 대한 추가 연구의 가치를 시사한다.
연구에 대한 시사점
본 논문의 중심적 의미는 간단하다. 발명이 기업 창조를 통해 활용되는 경향은 발명이 발견되는 기술 체제의 속성에 따라 달라진다. 이 연구는 기술 수명 주기(Utterback and Aberathy 1975, Gort and Klepper 1982)와 전유성 조건(Arrow 1962, Levin et al. 1987, Nelson and Winter 1982)의 산업간 변이가 기업 형성이 발명의 활용 방식으로 사용될 가능성에 영향을 미친다는(Winter 1984) 진화 경제학자들의 주장에 대한 직접적인 실증적 지지를 제공한다.
기술체제의 특정 차원이 기술 활용 방식으로 기업형성의 발생에 있어 산업간 변동에 영향을 미친다는 발견은 중요하다. 왜냐하면 컴퓨터 소프트웨어와 같은 일부 산업은 높은 기업 형성률을 보이는 반면 화학과 같은 다른 산업은 그렇지 않은 이유를 설명하기 위해 많은 연구자들이 시장구조에 근거하여 독특한 산업효과를 발생시키는 이러한 변동을 설명하지 못하고 있다. 그러나, 기술체제의 개념은 독특한 산업 효과의 발생보다 기술 활용의 한 방법으로서 기업 형성을 사용하는 것에 있어서 산업간 차이에 대해 보다 간결하고 이론적으로 근거를 둔 설명을 제공한다. 산업 더미 변수는 단지 산업의 근간을 이루는 기술 체제의 특성을 대신하는 역할을 하기 때문에, 연구자들은 "화학"이나 “소프트웨어” 더미에 의해서가 아니라 특정 산업 속성에 근거하여 산업 차이를 설명함으로써 슘페터적 형태의 기업 형성을 이해하는 데 진전을 이룰 수 있다.
그 결과는 또한 연구 개발 강도, 자본 가용성, 기업 규모 및 집중도 이외의 다른 요인에 의해 기업 형성률이 영향을 받는다는 실증적 증거를 제공함으로써 기존의 슘페터적 형태에 대한 연구를 확장한다. 특히, 그 결과는 시장 구조와 기업 형성의 관계에 대한 이전의 연구에서 나온 두 가지 중요한 모순된 결과들을 조정한다. 첫째로, 이 연구는 혁신 활동에 대한 산업 집중의 영향이 기술 체제의 차원에 있어서 관찰되지 않은 이질성의 산물이라는 주장(Cohen and Levin 1989)을 새로운 기업 형성의 영역으로 확장한다. 여기서의 결과는 기술 체제의 영향에 대한 통제가 없을 때, 산업의 집중은 새로운 기업 형성을 감소시킨다는 것을 보여준다. 그러나 일단 기술체제가 제대로 통제되면 산업집중도는 더 이상 예측된 효과를 거두지 못한다. 이 결과는 시장 구조가 혁신 활동의 외생적 동인이 아니라고 주장하는 혁신과 기술 변화에 대한 사전 연구를 지지한다.
둘째, 이 연구는 연구개발 집약적 산업에서 기업 형성이 더 높다는 연구(Bound et al. 1984, Cremer and Sirbu 1978, Highfield and Smiley 1987)와 연구 개발 집약도가 새로운 기업 형성에 장애가 된다는 연구(Cohen and Levin 1989, Orr 1974, Scherr, 1980)를 조정한다. 모델 2에 나타난 연구개발 강도에 대한 계수는 연구개발 집약적 산업에서 창업 활동이 더 높다는 연구결과와 일치한다. 그러나 기술체제의 영향이 모델 3에 포함되면 연구개발 강도에 대한 계수는 음수가 된다. 이 효과는 기업이 시장을 세분화하고, 특허가 효과적이며, 마케팅에서 보완자산이 상대적으로 중요하지 않고, 기술 분야가 젊을 때 존재하는 기회 때문에 기업을 발견했음을 시사한다. 높은 수준의 R&D 강도는 이러한 기술 체제의 차원과 상관관계가 있지만 실제로 기업 형성을 억제한다.
최근의 검토 결과에서 시장구조 이론에서 파생된 효과에 대한 경험적 테스트가 극도로 취약하다는 것을 보여주었기 때문에 이 두 연구 결과는 모두 중요하다(Cohen and Levin 1989). 향후 연구에서는 표본의 사양과 분석 방식에 대해 시장 구조 프레임워크보다 민감도가 낮다는 것을 보여줌으로써 기술 체제의 다른 차원의 가치를 더욱 입증할 수 있을 것이다.
본 연구의 결과는 기술 체제 특성이 기업 형성에 미치는 영향을 이해하는 데 있어 작은 단계만을 제공한다. 여기서 보여지는 결과는 기술 체제의 몇 가지 속성이 새로운 기업 형성이 기술 활용의 방식으로 선택될 가능성을 증가시킨다는 것을 보여주지만, 데이터 제한은 이러한 요소들이 또한 지존 기업의 기술 활용율에 영향을 미치는지에 대한 검토를 배제한다. 기존기업들 또한 이러한 요인에 대해 긍정적으로 반응할 수 있기 때문에, 아마도 새로운 회사들보다 훨씬 더 큰 정도까지, 여기서 보여지는 결과는 창조적 축적의 기술 체제에서보다 창조적 파괴의 기술 체제에서 기업 형성률이 더 큰지를 결정할 수 없다. 오히려 그 결과는 창조적 축적의 체제하에서 새로운 기업형성이 더 흔하다는 명제, 그리고 그뿐만 아니라, 차별적인 기술체제가 전혀 존재하지 않는다는 발상과도 동등하게 일치한다. 기술체제가 기업의 이질적인 집단에 미치는 차등적 영향을 조사하기 위해서는 향후 연구가 필요하다.
게다가 이 연구는 기업가들이 기업 형성을 통해 새로운 기술을 이용하려는 경향에 대한 증거를 제공하지만, 그 기업인들의 성과에 대해서는 아무런 언급도 하지 않는다. 기술 체제의 특성에 따라 기성 기업을 대체하는 비율, 기성 기업이 새로운 기업을 인수하는 비율(Gans and Stern 1998), 또는 새로운 기업이 성장하는 비율(Acs and Audretsch 1990)에서 왜 산업에 차이가 있는지를 설명할 수 있다. 향후의 연구는 새로운 기술을 이용하기 위해 형성된 새로운 기업들이 창조적 파괴나 창조적 축적의 체제에서 다른 실패율, 인수율, 그리고 성장율을 경험하는지를 탐구하기 위해 기술 체제 프레임워크를 확장할 수 있다. 특히, 미래의 연구는 여기에서 기술된 기술 체제의 특정 차원 중 어느 것이 이러한 비율에 가장 큰 영향을 미치는지 탐구할 수 있을 것이다. 이 논문의 결과와 결합하여, 그러한 연구는 기술 체제의 특성이 기업 형성률, 기업 실패율, 인수율 및 성장율에 미치는 영향을 통해 창조적 파괴 과정에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정보를 제공할 것이다.
여기에 제시된 결과는 여러 학문적 연구에 중요하다. 그들은 기업 형성에 영향을 미치는 광범위한 요소 범주를 식별하기 때문에 기업가정신 연구에 중요하다. 기업가정신 연구의 한 부류는 기업가의 여러 속성이 기업들이 발명을 이용하기 위해 설립되는 경향에 영향을 미친다는 것을 보여주었다(Roberts 1991). 또 다른 연구학파는 한 산업의 시장 구조가 잠재적 기업가의 진입 결정에 영향을 미친다는 것을 보여주었다(Audretsch 1995). 세 번째 범주의 연구는 특정 기술의 속성이 발명을 상품화하기 위해 형성되는 새로운 기업의 경향에 영향을 미친다는 것을 보여주었다(Christiansen과 Bower 1996). 본 연구는 기업가정신 연구자들이 기업 형성을 설명할 때 고려해야 할 네 번째 범주인 기술 체제의 특성에 대한 증거를 제공한다.
그 결과는 또한 전략 경영 분야의 연구에 유용한 시사점을 제공한다. 기성 기업들은 때때로 새로운 기술을 이용하기 위해 형성된 새로운 회사들로부터 중요한 도전에 직면한다. 본 연구는 기술 체제의 몇 가지 특성이 기업가들이 기존 기업에 도전하는 경향에 영향을 미친다는 증거를 제공한다. 새로운 기업 형성에 도움이 되는 기술 체제 또한 기존 기업의 경영자들이 아직 존재하지 않는 기업의 경쟁 위협에 관심을 기울여야 하는 제도들이다. 전략 경영은 어떻게 기업들이 이 위협을 성공적으로 관리하는지 아직 제대로 설명하지 못하고 있다. 본 연구의 결과는 기술 체제 프레임워크가 신생 기업이 기성 기업의 경쟁자로 부상할 가능성이 높은 조건을 식별하는 데 관심이 있는 전략 경영학자들에게 유용한 도구를 제공한다는 것을 시사한다.
규범적 함의
기업가들이 신기술 활용을 위해 채택한 활동은 기업이 운영하는 산업의 특성에서 분리될 수 없다. 기업가들이 이용할 수 있는 접근방식을 제약하는 산업 특성을 이해하지 못하거나 인식하지 못할 수도 있지만, 일부 기술 활용 전략은 다른 산업보다 특정 산업에서 더 흔하다. 본 연구의 결과는 기술 체제의 4가지 차원의 함수로써 기업 형성을 통한 기술 활용은 산업마다 다르다는 것을 보여준다. 기업가들은 이 정보를 사용하여 기업 형성이 그들의 사업 부문의 기술적 기회를 이용하기 위한 적절한 조직적 배치인지 여부를 결정할 수 있다.
이 연구의 결과는 또한 공공 정책에 몇 가지 영향을 미친다. 특히, 이 연구는 지식 재산 정책이 산업 수준에서 평가되어야 한다고 제안한다. Klevorick et al. (1995)는 한 산업에서 기업가적 활동에 유익한 지식 재산 정책은 다른 산업에서는 해로울 수 있다고 설명했다. 이 연구는 지적 재산의 효과의 변화가 기업의 형성률에 영향을 미친다는 것을 보여주었다. 이 연구는 어떤 전유성 조건에서 다른 산업보다 기업 형성이 더 가능성이 높다는 것을 입증함으로써, 한 산업에서 기업가정신을 지지하는 지식 재산 정책이 다른 산업에서 창업행에 적대적일 수 있음을 시사한다.
이 결과는 또한 독점에 대한 정부 정책이 업계 차원에서 검토되어야 한다는 것을 시사한다. 새로운 회사가 한 산업에 진출하는 비율은 그 산업의 경쟁 정도에 영향을 미친다(Caves 1998). 만약 기술 체제의 특성이 기업가들이 새로운 기술을 이용하기 위해 기업을 형성할 가능성에 영향을 미친다면, 산업은 독점에 대한 경향이 달라진다. 결과적으로, 독점에 대한 정부 정책은 기술 체제의 특성과 기업 형성에 대한 그것의 의미를 고려해야 한다.
마지막으로, 그 결과는 소득분배를 위한 정부 정책이 기술체제의 영향을 받을 것임을 시사한다. 만약 창업가들이 다른 기업 체제들보다 특정한 기술 체제 조건 하에서 기업을 시작할 가능성이 차등하다면, 기술 변화에 의해 창출되는 부의 분배는 산업마다 다를 것이다. 기업 형성이 더 흔한 산업에서는 신기술로 창출되는 부를 독립 기업가와 그 투자자에게 분배할 것이다. 이 주장은 부의 분배를 위한 정부 정책이 산업 전반에 걸친 기술 변화의 성격을 고려할 필요가 있음을 시사한다.
결론
본 논문은 기술 분야의 시대, 세분화의 시장 경향, 특허의 효과, 마케팅과 유통에 있어서의 보완적 자산의 중요성 등 4차원의 기술체제가 새로운 기업의 형성을 통해 발명이 활용되는 경향에 영향을 미친다는 것을 보여주었다. 그 결과는 기업가정신에 관한 이론에 중요한 의미를 부여한다. 미래 연구자들은 이 중요한 현상에 대한 강력한 설명을 개발하기 위한 노력에서 기술 체제가 새로운 기업 형성에 미치는 영향을 고려하기를 바란다.
