[논문 리뷰] Firm Diversification and the Law of Proportionate Effect

Giulio Bottazzi|arXiv (Cornell University)|2001. 03. 28.

Firm Innovation and Growth참고 문헌 15인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 제약 기업에서 비례적 영향의 지브라트 법칙 위반을 조사하며, 기업 규모가 증가함에 따라 성장 분산이 감소하는 현상이 주로 다각화 때문임을 보여준다. 특히 기업 규모와 운영 중인 하위 시장 수(ATC 코드 기반) 사이의 척도 관계 때문이며, 확률적 윌 프로세스 모델을 통해 이와 같은 다각화 효과가 복잡한 기업 구조보다 더 중요한 요소임을 입증한다. 이는 계층적 또는 상관된 성장 가정이 필요하지 않음을 도전한다.

ABSTRACT

The paper presents an analysis performed over the worldwide top 150 firms in the pharmaceutical industry. It begins with a test of the Gibrat's Law of Proportionate Effect finding, in line with previous literature, a violation concerning the variance of the growth. Then it shows, using disaggregated data on sub-markets (defined according to the ATC code) that this violation can be completely referred to the existence of a ``diversification'' effect, namely a scale relation between the number of active sub-markets a firm posses and its size. The observed scaling property of the firms diversification patterns is in contrast with the linear assumption typically made in literature. Finally, to interpret the findings, the work proposes a stochastic model for firms diversification which fits quite well the data.

연구 동기 및 목표

• 기업 성장률의 분산이 기업 규모에 따라 감소하는 이유를 규명하는 것 — 이는 지브라트의 비례적 영향 법칙과 모순된다.
• 이 위반이 기업 내부의 구조나 상관된 성장 과정이 아니라, 기업이 영업하는 하위 시장 수라는 다각화 때문인지 테스트하는 것.
• 누적된 역량과 시장 진입 확률을 기반으로 한 기업 다각화의 확률적 모델을 개발하고 검증하는 것.
• 관찰된 다각화 패턴의 척도 관계가 실제로 기업 규모에 따른 성장 분산 관계를 충분히 설명할 수 있는지 평가하는 것.
• 이전 모델에서 선형 기업 구성 요소를 가정하는 것에 도전하며, 다각화 척도 관계만으로도 데이터를 설명할 수 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• 1987~1997년 사이 서유럽 7개 시장의 상위 150개 제약 기업을 대상으로 한 PHID 데이터베이스의 실증 분석.
• 4자리 ATC 코드 기반으로 기업 매출을 하위 시장으로 분해하여 기업의 다각화 수준을 측정.
• 각 신규 시장 진입이 누적된 기업 경험에 의존하는 확률적 윌 프로세스를 사용하여 다각화의 확률적 과정을 모델링.
• 시간 척도를 재조정한 변수를 사용하고 미분방정식을 순환적으로 풀어 활성 하위 시장 수의 확률 분포를 유도.
• 대수의 법칙(LLN)을 적용하여 다각화만으로도 관측된 성장 분산의 선형보다 완만한 감소 경향을 설명할 수 있음을 보여주는 것.
• 모의 실험을 통해 기업 규모에 따른 성장 분산 척도 관계를 실증 데이터와 비교하여 모델 검증

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제약 기업에서 기업 규모가 증가함에 따라 성장 분산이 감소하는 현상이 기업 내부의 구조적 요인보다는 다각화 때문인가?
• RQ2 기업 규모와 하위 시장 수 사이의 척도 관계가 지브라트 법칙의 위반을 충분히 설명할 수 있는가?
• RQ3 과거의 진입 경험으로부터 누적된 역량이 증가하는 확률적 윌 프로세스가 다각화 과정을 적절히 모델링할 수 있는가?
• RQ4 기업 수준의 역량은 시장 진입에 어떤 역할을 하는가? 그리고 이는 다각화와 함께 어떻게 척도가 변하는가?
• RQ5 데이터는 다각화를 위험 최소화 전략으로 해석할 수 있는가? 아니면 현재의 다각화 수준은 위험 감소를 위한 최적 수준을 충족하지 못하는가?

주요 결과

• 지브라트 법칙의 위반 — 특히 기업 규모가 증가함에 따라 성장 분산이 감소하는 현상 — 는 기업 규모와 ATC 코드 기반 하위 시장 수 사이의 척도 관계에 의해 완전히 기인한다.
• 크기가 큰 기업일수록 비례적으로 더 많은 하위 시장을 운영하며, 이러한 다각화 패턴만으로도 관측된 성장 분산의 선형보다 완만한 척도 관계를 설명할 수 있다.
• 누적된 역량과 확률적 시장 진입을 기반으로 한 윌 프로세스 모델은 실증 데이터의 다각화 패턴과 놀라울 정도로 잘 맞는다.
• 모델은 다각화가 포트폴리오 효과로 작용하며, 독립적인 하위 시장 성장률이 평균화되어 총 분산을 줄임을 보여준다.
• 데이터는 다각화를 위험 최소화 전략으로 해석하는 것과 모순되며, 기업들이 최적의 위험 감소를 달성하기에 충분한 하위 시장에 진입해 있지 않다.
• 결과적으로 다각화는 기업의 계층적 또는 구조적 조직보다는 '경험을 통한 학습' 메커니즘에 더 잘 설명될 수 있다.