The Impact of Technological Relatedness and Learning Capabilities on Exploitative and Exploratory Innovation in Technological M&A

Abstract

This study investigates how technological mergers and acquisitions (M&A) affect the innovation performance of firms and focuses on the technological relatedness between the acquirer and the target as well as acquirers learning capabilities. Moreover, it categorizes innovation into exploitative and exploratory innovation depending on whether it is incremental innovation that follows the existing technology trajectory or radical innovation that involves moving into a new technology trajectory and investigated how the key factors affect these two types of innovation. To test the hypotheses, this study used technological M&A of knowledge-intensive industries such as the semiconductor, bio, and ICT industries as the subject of analysis and conducted negative binomial regression and Tobit regression using the United States patent database. As a result, technological similarity and technological complementarity showed an inverted-U relationship with post-M&A quantitative innovation performance, while technological similarity showed an inverted-U relationship with exploitative performance and technological complementarity with exploratory performance. Meanwhile, higher technological similarity led to a higher exploitative innovation performance ratio than exploratory innovation performance, whereas higher technological complementarity led to a higher exploratory innovation performance ratio than exploitative innovation performance. This result increases the understanding of how technological relatedness between the target and the acquirer affects follow-on innovation performance. Furthermore, this study reveals the importance of learning capabilities as a factor that increases innovation performance in the integration process after technological M&A. Active learning capabilities through R&D investment and passive learning capabilities through M&A experience had a positive effect on both exploitative and exploratory innovation performance, and this result proved that learning capabilities of firms serve as the source of their competitive advantage.

본 연구는 기술적 M&A가 기업의 혁신 성과에 미치는 영향을 조사하며, 주요 요인으로 인수기업과 피인수기업의 기술적 관련성과 인수기업의 학습 역량에 주목한다. 또한 혁신이 기존의 기술 궤적을 따라가는 점진적인 혁신인지, 새로운 기술 궤적으로의 이동을 수반하는 급진적인 혁신인지에 따라 혁신의 유형을 활용적 혁신과 탐색적 혁신으로 나누어 보고, 주요 요인들이 두 가지 유형의 혁신에 미치는 영향을 조사하였다. 가설의 검증을 위하여 지식집약적 산업인 반도체, 바이오, ICT 산업에서 일어난 기술적 M&A를 분석 대상으로 설정하고, 미국 특허 데이터 베이스를 이용하여 음이항 회귀분석(negative binomial regression)과 토빗 모형 분석(tobit regression)을 실행하였다. 그 결과, 기술 유사성과 기술 상호보완성은 인수 후 양적 혁신 성과와 역U자 관계를 가짐을 확인하였으며, 기술 유사성은 활용적 성과와, 기술 상호보완성은 탐색적 성과와 역U자 관계를 가지는 것으로 나타났다. 한편 기술 유사성이 높을수록 탐색적 혁신 성과에 비해 활용적 혁신 성과 비율이 높은 경향을 띄는 것을 확인하였으며, 반대로 기술 상호보완성이 높을수록 활용적 혁신 성과에 비해 탐색적 혁신 성과 비율이 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 피인수기업과 인수기업의 기술적 관련성이 후속 혁신 성과에 미치는 영향에 대한 이해도를 높인다. 나아가 본 연구에서는 기술적 M&A 이후 통합 과정에 있어 혁신 성과를 높이는 요인으로써 학습 역량의 중요성을 밝힌다. R&D 투자를 통한 능동적 학습 역량과 인수 경험을 통한 수동적 학습 역량은 활용적, 탐색적 혁신 성과 모두에 긍정적인 영향을 주었으며, 이러한 결과를 통해 기업의 학습 역량이 기업의 경쟁 우위의 원천으로서 기능함을 확인할 수 있다.