The Impact of Digital Innovation Network Embedding on Firm Innovation Resilience: Perspective on Knowledge-based Dynamic Capability

기술 요약: 디지털 혁신 네트워크 임베딩이 기업 혁신 회복력에 미치는 영향

문제 제기
글로벌 무역 마찰, 지정학적 갈등, 기술적 변동성으로 특징지어지는 변동성(Volatility), 불확실성(Uncertainty), 복잡성(Complexity), 모호성(Ambiguity)의 VUCA 시대에 산업 및 공급망의 보안과 안정성은 심각한 충격에 직면해 있다. 일부 기업은 '혁신 회복력'(불확실성 속에서도 안정성을 유지하고, 빠르게 회복하며, 혁신을 업그레이드하는 능력)을 보유하는 반면, 다른 기업들은 정체되거나 퇴출 위기에 처한다. 기존 문헌은 주로 내부 자원이나 전통적인 혁신 네트워크가 회복력의 동인이라는 점에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 오픈 이노베이션 조직을 재편하는 디지털 기술의 변혁적 역할을 간과하는 경우가 많다. 또한, 디지털 혁신 네트워크에 관한 선행 연구들은 주로 정적인 성과 결과만을 조사하였으며, 네트워크 임베딩이 어떻게 파편화된 디지털 지식 자원을 지속 가능한 혁신 회복력으로 전환하는지에 대한 역동적인 메커니즘을 명확히 밝히지 못했다. 본 연구는 디지털 혁신 네트워크에의 임베딩이 기업의 혁신 회복력에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 이 과정에서 지식 기반 동적 역량이 수행하는 구체적인 역할은 무엇인지에 대한 이해의 공백을 메우고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 2012년부터 2023년까지의 중국 A주 상장 기업 패널 데이터를 사용하여 정량적 실증 분석 방법을 채택하였다.

• 데이터 구축: 저자들은 국가 지식재산국 및 CNRDS 데이터베이스에서 추출한 공동 디지털 발명 특허 출원 데이터를 활용하여 '디지털 혁신 네트워크'를 구축하였다. 특허는 '핵심 디지털 경제 산업 분류 및 국제 특허 분류(2023)'를 기준으로 스크리닝되었다.
• 변수:
  • 종속 변수: 혁신 회복력(Innovation Resilience, IR)은 기업의 특허 출원 변화가 산업 트렌드로부터 벗어난 정도를 기반으로 한 민감도 지표를 사용하여 측정되었다.
  • 독립 변수: 디지털 혁신 네트워크의 구조적 임베딩(연결 중심성으로 측정) 및 관계적 임베딩(공동 특허 출원 빈도의 기하평균으로 측정).
  • 매개 변수: 지식 기반 동적 역량은 지식 습득(후행 인용), 지식 통합(IPC 코드 조합), 지식 재구성(5년 이동 창 내의 새로운 IPC 코드)의 세 가지 차원을 통해 조작적으로 정의되었다.
  • 통제 변수: 기업 규모, 연령, 소유 구조, 재무 비율, 그리고 연도, 산업, 지역에 대한 고정 효과.
• 분석 전략: 본 연구는 직접 효과를 테스트하기 위해 고정 효과 회귀 모델을 사용한다. 핵심 변수 대체, 비디지털 네트워크 제외, 설명 변수 시차 적용 등을 포함한 일련의 강건성 검정을 실시한다. 내생성 문제(역인과관계, 누락 변수, 선택 편향)를 해결하기 위해 도구 변수(IV) 방법(Lewbel 및 Nunn 방식 사용), 성향 점수 매칭을 결합한 이중차분법(PSM-DID), 그리고 Heckman 2단계 방법을 적용하였다. 이질성 분석은 경영진의 디지털 배경, 산업 유형(하이테크 vs 비하이테크), 그리고 인지된 환경 불확실성을 기준으로 수행되었다.

주요 기여
본 논문은 세 가지 주요한 이론적 및 실증적 기여를 한다:

1. 프레임워크 통합: 디지털 혁신 네트워크 임베딩과 기업 혁신 회복력을 하나의 통합된 프레임워크로 결합하여, 구조적 임베딩과 관계적 임베딩 모드가 회복력에 어떻게 차별적으로 영향을 미치는지 분석하였다.
2. 메커니즘 규명: 동적 역량 이론에 근거하여, 본 연구는 "네트워크 임베딩 – 지식 기반 동적 역량 – 혁신 회복력"의 구조를 구축하였다. 이를 통해 정적이고 파편화된 디지털 지식 자원이 지식 습득, 통합, 재구성이라는 매개 역할을 통해 어떻게 역동적인 혁신 회복력으로 변모되는지에 대한 '블랙박스'를 규명하였다.
3. 맥락적 세부 사항 제공: 이러한 관계의 경계 조건에 대한 실증적 증거를 제시함으로써, 경영진의 디지털 지식, 산업 부문, 그리고 기업의 불확실성 인지에 따라 회복력 증진 효과가 유의미하게 달라짐을 확인하였다.

주요 결과

• 직접 효과: 디지털 혁신 네트워크에서의 구조적 임베딩(네트워크 내 위치)과 관계적 임베딩(유대 관계의 깊이) 모두 기업의 혁신 회복력에 유의미한 정(+)의 영향을 미친다.
• 매개 메커니즘: 지식 기반 동적 역량이 핵심적인 경로 역할을 한다. 구조적 및 관계적 임베딩은 기업의 지식 습득, 통합, 재구성 능력을 향상시키며, 이는 다시 혁신 회복력을 강화한다.
• 강건성: 연구 결과는 다양한 강건성 검정과 내생성 처리(IV, PSM-DID, Heckman)를 거쳐 일관되게 나타났으며, 인과 관계를 확인하였다.
• 이질성:
  • 경영진 배경: 고위 경영진이 디지털 배경을 보유한 기업에서 정(+)의 영향이 더 뚜렷하게 나타났다.
  • 산업 유형: 비하이테크 기업은 하이테크 기업보다 혁신 회복력의 향상 폭이 더 크게 나타났는데, 이는 디지털 네트워크가 전통 산업의 디지털-비디지털 격차를 해소하는 데 도움을 준다는 것을 시사한다.
  • 불확실성 인지: 외부 환경 불확실성에 대한 인지가 높은 기업일수록 네트워크 임베딩으로부터 더 강력한 회복력 혜택을 얻는다. 이는 이들이 선제적인 리스크 완화 전략을 취하기 때문인 것으로 보인다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 디지털화와 개방성의 맥락에서 혁신 회복력을 촉진하기 위한 실증적 증거와 실무적 통찰을 제공한다고 주장한다.

• 이론적 의의: 본 연구는 동적 역량 이론의 적용 범위를 디지털 혁신 네트워크 맥락으로 확장하여, 네트워크 자원이 어떻게 기업 수준의 회복 역량으로 전환되는지를 입증하였다.
• 실무적 의의:
  • 정책 입안자를 위한 시사점: 정부는 기업의 진입 장벽을 낮추기 위해 디지털 혁신 인프라(예: 오픈 소스 플랫폼) 구축을 주도하고 데이터 유통을 위한 규정을 수립해야 한다.
  • 기업을 위한 시사점: 기업은 고부가가치 자원을 확보하기 위해 다양한 디지털 파트너십을 육성하고 핵심 협력 관계를 유지해야 한다. 특히 비하이테크 기업과 불확실성 인지가 높은 기업은 이러한 네트워크를 활용하여 전통적인 혁신 제약을 극복해야 한다.
  • 전략적 시사점: 본 연구는 디지털 네트워크 자원을 지속 가능한 혁신 성과로 효과적으로 전환하여 산업 및 공급망의 보안성과 통제 가능성을 높이기 위해 지식 기반 동적 역량을 개발하는 것의 중요성을 강조한다.

본 논문은 혁신 회복력의 간접적 측정 및 특정 네트워크 임베딩 차원에 집중했다는 점 등의 한계를 인정하며, 향후 연구에서는 프로세스 기반 측정과 구조적 공백(structural holes) 및 인지적 임베딩과 같은 다른 네트워크 특성을 탐구할 것을 제언하며 마무리한다.