본 연구는 제휴 포트폴리오의 형태가 지식 전파에 미치는 영향을 살펴본다. 연구모형을 간단히 요약하면, 제휴 포트폴리오의 형태가 지식 전파에 영향을 미치고, 그 관계를 중심기업의 속성, 파트너의 속성, 네트워크의 속성, 지식의 속성이 조절하는 관계임을 주장한다. ...
본 연구는 제휴 포트폴리오의 형태가 지식 전파에 미치는 영향을 살펴본다. 연구모형을 간단히 요약하면, 제휴 포트폴리오의 형태가 지식 전파에 영향을 미치고, 그 관계를 중심기업의 속성, 파트너의 속성, 네트워크의 속성, 지식의 속성이 조절하는 관계임을 주장한다. 주요 설명 변수인 제휴 포트폴리오의 형태는 본 연구가 새롭게 제시하는 “유대 강도 집중도”와 파트너 수로 측정하는 제휴의 규모를 고려한다. 종속 변수는 지식 전파의 성과인데 안정 상태에서 중심기업의 누적 지식의 양으로 측정한다. 설명 변수와 종속 변수의 관계를 조절할 수 있는 변수로는 중심기업의 내부 혁신 역량, 흡수 역량, 학습 곡선 효과 등의 중심기업 속성을 포함한다. 더불어 파트너의 누적 지식, 지식의 감모율, 지식의 암묵성과 같은 중심 기업 외의 속성을 포괄한다. 이 변수들의 관계를 여섯 개의 가설로 제시하고 모의실험을 통해 얻은 데이터를 기반으로 검정하였다.
본 연구에서 사용하는 모의실험은 기존의 지식 경영 이론들에 바탕을 둔 행위자 기반 모형을 수립하여 타당성을 확보하고자 한다. 행위자 기반 모형은 개별 기업을 행위자로 지정하고 행위자의 의사결정 규칙을 설정함으로써 자율적인 행위자들의 상호작용이 네트워크 전체에 어떤 영향을 미치는지 살피기에 적합하다. 특히 다양한 변수들을 포함하는 의사결정 과정을 바탕으로 기업 간 상호작용을 통해 지식이 전파되는 모습을 모형화하기에 적합할 것으로 판단하여 행위자 기반 모형을 선택하였다.
본 연구의 행위자 기반 모형은 각 기업(노드)이 서로 제휴 관계(링크)로 연결되어 있는 네트워크를 구성한다. 중심 기업 입장에서 보면 자신과 직접 연결되어 있는 에고 네트워크가 바로 제휴 포트롤리오가 된다. 본 연구에서는 노드 100개를 선호적 연결 방식으로 연결하여 척도 없는 네트워크를 구성하였다. 본 연구에서 척도 없는 네트워크를 선택한 이유는 두 가지다. 첫째, 많은 지식 네트워크가 척도 없는 네트워크 형태를 하고 있다. 둘째, 네트워크를 구성하는 이웃들끼리 클러스터링이 되지 않으므로 지식 전파에 있어 중복된 간접 전파를 배제할 수 있기 때문이다. 각 기업(노드)의 지식은 내부 혁신과 누적된 지식을 바탕으로 학습이 이뤄지는 내부 조달 지식과 제휴 관계의 파트너로부터 흡수한 외부 조달 지식으로 구성된다. 유대 강도가 강한 기업일수록 외부 조달을 위한 선택 확률이 높아지도록 한다. 나아가 지식의 암묵성과 감모율을 반영하여 지식의 수명주기 전반을 반영한다. 지식의 암묵성이 높을수록 지식이 전달될 확률이 낮도록 한다. 시간이 지날수록 지식은 감모되는데 이는 지식의 감모율로 반영한다.
타당성이 확보된 행위자 기반 모형을 바탕으로 다양한 매개변수의 조합으로 구성된 대규모 모의실험을 실행하였다. 시스템이 안정 상태에 접어들면 각 기업의 누적 지식수준을 비롯한 각종 변수들의 값을 저장한다. 저장된 대규모 데이터를 바탕으로 본 연구의 가설을 검정하기 위해 위계적 회귀 분석을 사용하였다. 각 기업의 누적 지식수준을 종속변수로 하고, 제휴 포트폴리오의 유대 강도 집중도, 제휴 포트폴리오의 규모, 내부 혁신 역량, 흡수 역량, 학습 곡선 효과, 지식의 감모율, 지식의 암묵성을 포함한 회귀식의 계수들을 최소자승법으로 추정한다. 가설 검정 결과 유대 강도 집중도가 높을수록 중심 기업의 누적 지식수준은 줄어들었다. 즉, 몇 몇 이웃 기업과의 유대강도를 강하게 가질 경우 더 낮은 누적 지식을 가졌다. 또한 가설에서 제시한 대로 기업의 내부 혁신역량, 흡수역량, 지식의 감모율, 지식의 암묵성에 의해 그 감소 효과가 조절됨을 확인하였다.