[논문 리뷰] Newcomers vs. incumbents: How firms select their partners for R\&D collaborations

Antonios Garas, Mario V. Tomasello외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 03. 13.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 8인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 25년간의 특허 및 연합 데이터를 바탕으로 R&D 협력 파트너 선정을 분석하며, 기업 네트워크 통합성을 측정하기 위해 가중치가 부여된 k-핵 분해를 적용한다. 연구 결과, 기업이 강력한 네트워크 위치에 도달하면 핵심도가 유사한 동료를 선택하는 것에서 높은 핵심도를 가진 신규 진입자나 주변 기업을 선호하는 방식으로 변화함을 발견하였으며, 이는 전략적 적응이 아닌 네트워크 역학에 기인한 행동으로 설명 가능하다.

ABSTRACT

This paper studies the selection of partners for R&D collaborations of firms both empirically, by analyzing a large data set of R&D alliances over 25 years, and theoretically, by utilizing an agent-based model of alliance formation. We quantify the topological position of a firm in the R&D network by means of the weighted $k$-core decomposition which assigns a coreness value to each firm. The evolution of these coreness values over time reconstructs the career path of individual firms, where lower coreness indicates a better integration of firms in an evolving R&D network. Using a large patent dataset, we demonstrate that coreness values strongly correlate with the number of patents of a firm. Analyzing coreness differences between firms and their partners, we identify a change in selecting partners: less integrated firms choose partners of similar coreness until they reach their best network position. After that, well integrated firms (with low coreness) choose preferably partners with high coreness, either newcomers or firms from the periphery. We use the agent-based model to test whether this change in behavior needs to be explained by means of strategic considerations, i.e. firms switching their strategy in choosing partners dependent on their network position. We find that the observed behavior can be well reproduced without such strategic considerations, this way challenging the role of strategies in explaining macro patterns of collaborations.

연구 동기 및 목표

• 기업의 네트워크 위치가 시간에 따라 R&D 협력 파트너 선정에 어떻게 영향을 미치는지 이해한다.
• 파트너 선정 행동의 변화가 전략적 결단에 기인하는지, 구조적 네트워크 역학에 기인하는지 밝혀낸다.
• 가중치가 부여된 k-핵 분해에서 유도된 핵심도 값들을 활용해 기업의 R&D 네트워크 내 경력 경로를 재구성한다.
• 관찰된 협력 패턴이 파트너 선정에 대한 명시적 전략적 행동을 전제로 하지 않더라도 나타날 수 있는지 테스트한다.

제안 방법

• 가중치가 부여된 k-핵 분해를 적용하여 기업의 네트워크 위치를 모델링하고, 각 기업이 R&D 네트워크 내에서 얼마나 통합되어 있는지를 반영하는 핵심도 값을 할당한다.
• 25년에 걸친 종단적 특허 데이터셋을 사용하여 핵심도 변화와 연합 형성 과정을 추적한다.
• 핵심도와 기업의 특허 출원 수 간의 상관관계를 측정하여 핵심도가 네트워크 중심성과 성과의 대체 지표로 타당한지 검증한다.
• 협력하는 기업 간의 핵심도 차이를 비교하여 기업의 네트워크 위치에 따라 파트너 선정 패턴의 변화를 탐지한다.
• 구조적 제약 조건 하에서 협력 동역학을 시뮬레이션하기 위한 에이전트 기반 모델을 개발한다.
• 관찰된 파트너 선정 행동의 전환 현상이 기업이 전략적 전환을 시도한다는 가정 없이도 나타나는지 테스트한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기업의 핵심도 값은 그 기업의 특허 출원 수와 네트워크 통합성과 얼마나 상관관계가 있는가?
• RQ2 기업이 R&D 네트워크에서 낮은 통합도에서 높은 통합도로 진입함에 따라 파트너 선정 전략이 변화하는가?
• RQ3 관찰된 파트너 선정 전환(유사 핵심도에서 높은 핵심도 기업으로의 전환)은 전략적 결단에 기인하는가, 아니면 구조적 네트워크 역학에 기인하는가?
• RQ4 기업의 네트워크 위치에 따라 전략을 조정한다는 가정 없이도 거시 수준의 협력 행동 패턴을 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 가중치가 부여된 k-핵 분해에서 유도된 핵심도 값은 기업이 보유한 특허 수와 강하게 상관관계가 있음을 확인하여, 핵심도가 네트워크 통합성과 성과의 척도로 타당함을 검증한다.
• 낮은 통합도를 가진 기업들은 초기 네트워크 발전 단계에서 핵심도가 유사한 동료를 선택함을 보여주며, 이는 초기 단계에서의 동료 기반 협력임을 시사한다.
• 기업이 정점 네트워크 위치(낮은 핵심도)에 도달하면, 핵심도가 높은 기업, 특히 신규 진입자나 주변 기업을 선호하는 방향으로 파트너 선정 전략을 전환한다.
• 관찰된 파트너 선정 행동의 전환 현상은 전략적 적응을 전제로 하지 않은 에이전트 기반 모델을 통해 재현 가능하며, 이는 네트워크의 구조적 역학에 의해 유도된다는 것을 시사한다.
• 이 연구는 거시 수준의 협력 패턴이 전략적 행동을 필요로 한다는 가정을 도전하며, 네트워크 구조 자체만으로도 파트너 선정 전환을 설명할 수 있음을 보여준다.