Today’s knowledge intensive environment can ben characterized with accelerating pace of technological change. To cope with such challenges, firms are forced to absorb external knowledge. The alliance literature postulates that R&D alliances function as conduits for the acquisition of external knowledge and that firms’ knowledge charateristics account for their varying alliance activities. Notwithstanding these scientific advancements, prior research has exclusively focused on firms’ knowledge characteristics at the firm or dyad level, leaving the understanding of the characteristics of knowledge from a broader perspective at a nascent stage. Therefore, this dissertation aims to build on and extend extant literature by shifting focus on characterizing knowledge in the context of technology landscapes. In Essay 1, I address that extant literature has relatively paid less attention to the structural properties of their knowledge at the sectoral level. Therefore, by combining with recent research on knowledge networks in the innovation literature, I endeavor to explore how the sector-level network characteristics of firms’ knowledge are associated with the propensity to ally. I examine the effects of two knowledge network characteristics – degree centrality and structural holes – on alliance formation. I further examine the joint effects of the knowledge network characteristics. In Essay 2, by combining insights from the alliance literature arguing that firms are more motivated to learn from partners with similar competitiveness, I theorize and corroborate that firms’ knowledge characteristics, in terms of technological dynamics, have an influence on focal firms’ R&D alliance activities. Given that firms engage in R&D alliances to cope with technological changes, I argue that firms assess their partners’ knowledge in the context of the technological dynamic trends. Assuming that firms are more motivated to learn from partners with similar competitiveness, I argue that firms are more willing to learn unfamiliar knowledge from partners in similar technology positions. I examine how the similarity of technology positions moderates the effect of technological similarity on R&D alliance performance.
오늘날 지식집약사회에서 기업의 외부지식 습득이 중요하며, 효과적인 외부지식을 습득하기 위해 많은 기업들이 R&D협업을 적극적으로 추진하고 있다. 이와 같은 R&D협업을 외부지식 습득을 위한 수단이라는 가정 하에, 협업이론은 지식기반의 관점을 적용하여 기업의 지식특성이 해당 기업의 R&D협업 활동에 미치는 영향을 다양한 관점에서 규명하였다. 하지만, 기존 연구는 지식의 특성을 규명할 때, 기업 또는 이원적 관점에서의 지식특성에 초점을 두었으며, 이로 인해 보다 광의의 지식특성에 대한 연구는 소수이다. 따라서 본 학위논문의 목적은 반도체협업시장 내 기술동향의 관점에서 기업이 보유하고 있는 지식의 특성을 규명하고, 해당 지식 특성이 기업의 R&D협업에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 첫 번째 연구는 기존 연구가 지식의 구조적 특성을 반영하지 못하였다는 한계를 보완하기 위하여, 반도체협업 시장 단위의 지식 네트워크 안에서 기업 지식의 네트워크 특징이 R&D협업에 미치는 영향을 분석하였다. 연결중심성과 구조적 공백 등 주요 지식 네트워크 특징이 R&D협업 가능성에 미치는 영향을 분석하였으며, 추가적으로 두 개 특징의 결합효과도 분석하였다. 두 번째 연구에서는 이원적 관점에 중점을 둔 기존연구의 경우, 두 기업 간 지식의 유사성에 초점을 두었다는 문제인식 하에, 산업의 기술동태성 측면에서 기업지식의 특성을 파악하였다. 기술변화에 대응하는 기업의 기술적 위치에 초점을 두어 협업기업 간 기술적 위치의 유사성이 R&D협업 성과 창출에 미치는 영향을 분석하였다. 기업은 비슷한 경쟁력을 보유한 파트너와 협업할 때 보다 적극적인 학습자세를 취한다는 선행연구에 기반으로 하여, 기술적 위치의 유사성이 기술유사성과 R&D협업 성과 간의 관계에 미치는 조절효과를 분석하였다.
