In recent, the innovation paradigms of industrial structure in high-tech industry have been continuing for a long time, which has reshaped from traditional value chain to the global value network and ecosystem and boundary of industrial segments has faded. Therefore, the global firms compete and collaborate simultaneously with other firms to have technological and strategic competitive advantage for its survival. And, to enhance their core competencies and promote innovation, they also tend to create their value via technological devel-opment, strategic alliance, and vertical integrations. Consequently, value creation from these changed patterns of firm’s activities depends not only on a cooperative structure between firms but also on their coevolution pat-terns, which have become the main characteristic of the business ecosystem. Therefore, from a strategic percep-tive, understanding the evolutionary patterns and features of business ecosystem is important in both academic and practice fields because the firm can create valuable information and strategic implication related to their positioning and future direction in networked corporate environment. Therefore, in this thesis, the evolutionary patterns of two main high-tech industries, mobile and biopharmaceutical, are identified quantitatively using empirical data. For this thesis, various indices of social network analysis are used to identify the industrial net-work structure and the specific roles of firms in innovation ecosystem.
Theme #1 and #2 focus on the identification of change of knowledge network structure in mobile indus-try. With the appearance of smart devices and the rapid development of ICT technology, the traditional value chain of the mobile industry seems to be increasingly deconstructed, and a new industrial structure is evolving into a complex network with new players. Therefore, in theme #1, this study analyzes the patterns of technolog-ical knowledge flows in the mobile structure using patent citation analysis. After examining the centrality index values derived, platform providers are shown to be at the center of the knowledge flow activity in the ecosys-tem, which explain the recent increasing importance of platform providers in the mobile ecosystem. Therefore, our results clearly demonstrate the changing landscape of the mobile ecosystem, centering on platform provid-ers. Moreover, to indicate how much knowledge flow of platform providers perform for other industries, the concentration rate of six platform providers are analyzed to derive the industrial implications. The results show that each platform provider has a different pattern of knowledge flow and different dynamics of knowledge concentration across different subsectors. In particular, a few platform providers, such as Apple and Google, appear to change their knowledge innovation strategies in ways that strengthen their technological influence over their own sub-ecosystems. Theme #2 is also concerned with analyzing the ecosystem structure of the mo-bile industry and identifying the different roles of firms in it using brokerage measurement as well as centrality measurement. The results show that platform providers and application and software providers are at the center of knowledge exchange activity, playing brokerage roles in the mobile ecosystem which have the highest value of centrality, also have the highest value in brokerage measurement. It implies that they have similar patterns of centrality and brokerage roles of subsectors in mobile ecosystem and have a positive correlation between cen-trality and brokerage in the knowledge network. Second, this study categorizes mobile firms into five different groups based on the patterns of their network centrality in order to identify their role and characteristics in the mobile ecosystem. This paper classifies five clusters of mobile firms within the knowledge network: Keystone players, Distributing mediators, Absorbing mediators, Catch-up players, and Pure receivers. The categorization of firms demonstrates that knowledge flows in the mobile industry converge towards a few leading firms, and such patterns are shaping the mobile ecosystem with respect to technological knowledge. These two themes, #1 and #2 are good opportunities to explore the overall evolutionary patterns of structure in knowledge networks in the mobile ecosystem quantitatively that offer industrial researchers a guideline for estimating firms’ internal capacity for technology and knowledge and evaluating the quality of overall patents at a firm. It also suggests some implications from expanding their knowledge influence by monitoring their competitors’ knowledge ability in the mobile industry. Under changed knowledge flow structure among mobile firms, it is expected to contribute to mobile firms that can formulate technological portfolio and patent strategy for knowledge management de-pend on their different knowledge brokerage roles to other subsectors to gain competitive advantage of technol-ogy in mobile industry.
Theme #3 is concerned with the dynamics of strategic alliance network in biopharmaceutical firms to explore competitive advantages of firms’ external activities. Firstly, this paper visualizes total strategic alliance network of industry surrounded biopharmaceutical industry from 1984 to 2010 and investigates shifted power of alliance network in biopharmaceutical industry. Major resources of capital are shifted from investors (ven-ture capital) to big pharmaceutical firms and the value of centrality of educational institutions and commercial service providers increased over time. Second, this paper examines the effects of network position and network diversity on firm performance using panel regression and compares two industries, pharmaceutical and biotech-nology. The empirical results for innovation performance suggest that the central position of pharmaceutical firm in alliance network is positively related to its innovation performance while the peripheral position of bio-technology firm in alliance network and innovation performance are positively related. And the results indicate that the relationship with other firms toward a certain industry of pharmaceutical and biotechnology firms would have significantly a positive effect on innovation performance. In addition, the empirical results for fi-nancial performance show that both central and mediate position of firm in alliance network is not related di-rectly with their sales outcome. And high inter-industry diversification in alliance network is positively associated with financial performance in pharmaceutical firms while high intra-industry diversification of alliance network has significantly a negative effect on financial performance in biotechnology. The opposite impact between pharmaceutical and biotechnology offers the suggestions to policy makers and strategic managers to have next plan for strategic alliance and reduce rate of failure from collaboration. And it also provides useful information to identify the determinants relevant to their performance when they decide alliance strategy of diversification in alliance network.
최근, 기술의 발전과 함께 ICT, 모바일, 바이오산업과 같은 첨단 기술 산업(high-tech in-dustry)의 융합 추세는 가속화되고 있고 따라서 산업구조의 혁신패러다임은 기존의 전통적인 가치 사슬(value chain)의 형태에서 가치 네트워크(value network) 또는 기업 생태계(business ecosys-tem)의 형태의 산업구조로 재편되고 있는 상황이다. 이에 맞춰 기업들도 기존의 가치 사슬 내에서 주어진 역할에서 벗어나 다양한 기업들과 네트워크를 형성하여 상호 의존적인 관계를 형성하고, 생존을 위해서는 서로 경쟁할 뿐만 아니라 상호 협력하며 생태계 내에서 공진화(coevolution)한다는 특성을 나타내고 있다. 결과적으로, 생태계 내에서 경쟁우위를 차지하기 위한 기업들의 다양한 활동(기술 개발, 전략적 제휴, 수직 통합)들의 패턴 변화는 산업의 구조뿐만 아니라 생태계 내의 가치창출 패턴까지 변화시키게 된 것이다. 따라서, 기업 전략적인 관점에서 혁신 패러다임을 포함하고 있는 기업 생태계의 특징과 성격을 이해하는 연구는 학문적으로 중요한 연구 분야가 되었고 또한 실무적으로도 기업의 생존전략을 수립하기 위한 수단으로 많이 사용되고 있다. 따라서, 기업들은 이러한 생태계 내에서 경쟁우위를 차지하기 위해 그들의 내적인 요소와 외적인 요소를 분석하는 것뿐만 아니라 다른 기업들의 관계를 파악하여 기업 생태계를 규명하고 이에 맞는 생태계 전략을 수립해야 한다. 하지만 기존의 기업 생태계와 관련된 연구의 경우, 대부분 기업 사례 위주의 정성적인 연구가 많이 진행되어 왔고, 최근에 들어와서 혁신 생태계의 구조를 정량적으로 파악하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이것은 최근 급변하고 있는 혁신 생태계를 파악하는데 부족하다는 한계를 나타내고 있고 이를 극복하기 위해서 본 논문은 기업 생태계를 실증적인 데이터를 이용하여 정량적으로 측정하고 기업 네트워크의 진화적 패턴을 분석하려고 한다. 본 논문에서는 기술의 발전과 함께 오랜 시간 동안 혁신의 패러다임과 산업 구조의 변화가 진행된 첨단 기술 산업 내의 모바일과 바이오제약 산업에 대해 분석을 실시하고, 사회 연결망 분석과 다양한 정량적인 네트워크 지표를 이용하여 변화된 기업 생태계의 구조 및 특징과 네트워크 내의 기업들의 역할에 대해서 규명한다.
본 논문의 연구 #1과 연구 #2는 모바일 산업의 지식 네트워크 구조의 변화에 대해서 분석한다. 스마트폰의 출시와 ICT기술의 발전은 모바일 산업의 기존 가치 사슬 형태를 생태계 형태로 변화시켰으며 이로 인해 플랫폼 사업자와 콘텐츠 제공자와 같은 새로운 사업 산업과 관련 기업들이 새롭게 진출하는 계기가 되었다. 모바일 산업의 패러다임이 따라서 기술의 패턴 역시 변화하였고, 모바일 산업 내 기업들이 기술경쟁에서 승리하기 위해서는 그들만의 기술 생태계 구축과 함께 모바일 플랫폼 전략을 함께 수립해야 한다. 따라서 연구 #1에서는 기업의 내부 경쟁력을 측정하는 지식 네트워크의 연구로서 특허 인용분석을 이용하여 모바일 생태계의 지식 네트워크 구조의 변화를 살펴보고 지식의 흐름 관계를 파악해보고자 한다. 네트워크 중심성을 이용하여 모바일 생태계 내 하위부문의 중요도를 살펴본 결과, 플랫폼 사업자(platform providers)가 지식 네트워크 내에서 가장 중심에 위치하고 있는 것으로 나타났고 이것은 최근 플랫폼기업들의 기술의 중요성이 증가한 것으로 해석된다. 또한, 플랫폼 기업들의 기술 패턴의 차이를 비교하기 위해 네트워크 집중도 지표(NCI)를 분석하였고, 그 결과 플랫폼 기업들은 서로 다른 기술 흐름의 패턴을 보이고 있었다. 특히, 구글과 애플은 서로 상반된 기술 집중도 값을 나타내고 있었는데 자신들만의 생태계 내에서 기술 영향력을 강화하기 위한 지식 혁신 전략을 취하고 있는 것으로 판단된다. 연구 #2에서는 모바일 산업을 이루고 있는 기존 하위 부문들과 기업들의 중심 역할(central role)뿐만 아니라 다양한 중개 역할(brokerage role)까지 규명해냄으로써 모바일 생태계 내에서 차지하고 있는 세부적인 역할에 대해서 파악하고자 한다. 그 결과, 플랫폼 사업자 (platform providers)와 소프트웨어관련 사업자 (application and software pro-viders)가 그 중 Microsoft와 IBM이 중심성뿐만 아니라 중개도의 결과값에서도 가장 높게 나타났다. 따라서 모바일 산업 내 하위 부문과 기업들의 중심성과 중개도의 값은 서로 높은 상관관계가 있는 것으로 파악된다. 또한 다양한 네트워크 지표를 이용하여 기존 존재하던 하위 부문 내 기업들을 지식 네트워크 내에서 새롭게 유형화하였다. 스마트폰의 출시로 인하여 기존의 전통적인 모바일 산업의 세부 영역의 경계는 이미 무너진 상황 속에서 새롭게 유형화된 5개의 군집들(Keystone play-ers, Distributing mediators, Absorbing mediators, Catch-up players, Pure receivers)은 최근 변화된 모바일 생태계 내 새로운 특성과 기술적 역할에 대해서 규명할 수 있을 것으로 기대한다. 연구 #1과 #2는 최근 변화되고 있는 모바일 생태계의 지식 네트워크의 진화적 패턴에 대해서 정략적으로 살펴볼 수 있는 좋은 기회로서 기업의 기술 및 지식의 내부 역량을 파악하고 뿐만 아니라 생태계 내에서 지니고 있는 기술의 질적 수준을 측정하는데 중요한 분석자료로 사용될 것이다. 또한 생태계 내에서 기술 우위를 점하기 위한 기업의 기술 포지셔닝 전략을 수립하고 경쟁 기업들의 기술 및 지식 영향력을 파악하기 위한 기술 방어 및 생존전략에 대한 구체적인 시사점을 제시할 수 있을 것이며 향후 기업의 기술 포트폴리오 혹은 특허 전략을 수립하는데 많은 도움이 될 것이다.
연구 #3은 기업의 외부 활동 역량을 측정하는 전략적 제휴 네트워크로서 바이오 제약 산업을 기업과 산업관점에서 분석한다. 1984년부터 2010년까지 바이오 제약 기업이 어떤 산업 내 기업들과의 협업이 이루어졌는지 분석하여 협업 네트워크의 진화적 패턴을 파악하였고 그 결과, 초기 1980년대에는 투자기업이 바이오 제약기업들과 함께 제휴 네트워크 내의 중심에 위치해 있었지만 1990년대를 지난 후부터는 투자기업의 영향력이 줄어드는 것으로 나타났다. 반면 대학과 기술 사업화 관련 서비스 기업들은 지속적으로 중심성 값이 높아지는 것으로 나타났다. 이것은 초기의 바이오 제약 기업은 자본을 위한 전략적 제휴의 관계에 비중을 많이 두었지만 시간이 지나 규모의 경제를 이룬 기업들은 자본보다는 신약개발을 위한 신기술 개발과 기술 사업화에 더 초점을 맞춘 것으로 보인다. 다음으로 바이오 제약 기업이 관계를 형성하고 있는 협업 네트워크 내에서 네트워크 포지션이 그들의 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서 분석한다. 패널 회귀 분석을 통하여 네트워크 포지션과 협업의 다각화 형태가 기업의 혁신 및 재무 성과에 미치는 지를 파악하고 제약 기업과 바이오 기업을 구분하여 이들간의 차이를 비교함으로써 각 산업의 특징을 파악하고자 한다. 결과적으로 협업 네트워크 내에서의 기업 포지션은 혁신 성과에는 직접적인 영향을 미치지만 재무성과에는 직접적으로 영향을 미치지 않는다는 결과가 나타났다. 또한 협업의 다각화 형태의 경우, 기업의 혁신성과에는 제약산업과 바이오산업이 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만 반면 재무적 성과에 미치는 효과는 제약 산업과 바이오 산업간에 상이한 결과를 나타났다. 따라서, 연구 #3은 바이오 제약 기업의 전략적 협업의 진화적 패턴을 살펴봄으로써 바이오 제약산업의 시대적 흐름 변화를 파악할 수 있었고, 향후 산업의 변화에 따라 기업의 협업 형태가 어떻게 달라지고 또한 기업은 어떤 협업 전략을 취해야 하는지에 대한 중요한 가이드라인으로 제시 될 것이다. 또한, 협업 네트워크 내에서의 포지셔닝과 기업성과간의 인과관계를 살펴봄으로써 기업의 협업 전략에 대한 결정 요인을 파악할 수 있었고 이는 제약과 바이오 산업 내 기업들의 전략적 제휴를 위한 포지셔닝 전략을 수립하는데 있어서 중요한 근거 자료로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
