Integrating Acquired Capabilities: When Structural Integration Is (Un)necessary
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Integrating Acquired Capabilities: When Structural Integration Is (Un)necessary (Phanish Puranam, Harbir Singh, Saikat Chaudhuri) 읽고 제 나름대로 해석한 내용입니다. 오역이나 잘못된 해석이 있을 수도 있으니 주의 바랍니다!!
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- 1. INTEGRATING ACQUIRED CAPABILITIES: WHEN STRUCTURAL INTEGRATION IS (UN)NECESSARY
- 2. SAMPLE AND DATA METHODS • 기술 획득(technology acquisition) 정의 : 큰 회사 => 작은 기술 기반 기업을 인수 • 정보 기술 하드웨어 산업을 샘플로 사용. (이유 1) 이 분야가 기술 획득에서 상당히 활발하여 유명한 논문들에 자주 실림 (이유 2) 이 분야의 세 메이저 회사(인텔, 시스코, HP)와 심도있는 인터뷰 +primary 데이터를 획득 => primary data 는 Secondary source 의 신뢰성과 유효성을 검증하는 데 사용됨 • 인수 회사 선정 기준 - 정보 기술과 연관된 제조 산업 중 Standard Industrial Classification (SIC) 코드(computing & communication)에서 선택 - COMPUSTAT이라는 곳에 88년부터 98년 사이에 1,000명 이상의 직원을 보유 (1,000명 이상의 직원이라는 기준은 기존의 연구에서 이 정도 규모의 회사가 큰 회사라고 사용된 바 있기 때문) • 시기 : 88년부터 98년 사이 - 인수/합병에 대한 충분한 오픈 데이터를 구할 수 있기 때문 - 당시의 합병에 대한 미디어 정보를 활용=> 어떤 요소가 M&A 거래에서 인수를 이끈 메이저 요소였는지 확 인함. • 총 217건의 인수건과 49개의 인수 회사를 통해 이루어짐 => 데이터 접근이 가능하지 않은 경우를 제하고 나면 이 중 207건의 인수 (49개의 인수 회사)가 유효
- 3. STRUCTURAL INTEGRATION METHODS • CORPTECH 데이터베이스를 통해 인수 후 몇 년 뒤의 경우를 확인 => 타겟 회사가 계속해서 CORPTECH에 나타난다면, 인수 후에도 회사가 구조적 합병이 없이 독립적으로 운영되었다는 의미이고 (structural integration = 0), => 그 반대의 경우라면 구조적 합병이 이뤄졌다는 의미임 (structural integration = 1). • 이 외에 구조적 합병 여부에 대한 다른 증거를 대기 위해 우리는 두 가지 추가적인 수단을 활용 => 첫째, 우리는 신문기사를 활용하여, 인수 회사의 타겟 회사 획득 이전 한달 전 과 획득 이후의 타겟 회사에 대한 정보를 확인함. CORPTECH에서의 정보와 신문 기사에서 발표한 정보가 불일치하는 경우는 22 건밖에 없었음 (총 217건, 약 90% 의 정보는 일치). => 둘째로, 신문기사와 같은 secondary data 를 확인하는 것 뿐만 아니라, 우리는 거래 일부분에 대한 primary data 를 활용하여 우리의 인수 후 제품 도입 및 구조 적 합병에 대한 측정이 유효한지 확인 => 우리가 구조적 합병에 대해 측정한 결과와 응답자들의 결과 사이에 87%의 일 치를 보임으로써 데이터가 신뢰할만한 수준이라는 것을 검증함
- 4. COMPONENT TECHNOLOGY METHODS • Q. 획득한 기술이 완제품인지 아니면 일부 기술인지를 판단? • 방법 : 우리는 세 명의 대학원생 코더를 고용해서 기사에 실린 내용의 텍스트를 분류 하는 작업을 진행 • 각 인수 건에 대해 코더들이 상당한 양의 기사와 출판된 아티클들을 찾아 타겟 회사 와 인수회사간의 관계가 어떻게 흘러갔는지 조사함. 그 후, 수집된 자료를 바탕으로 인수 회사가 결과적으로 부분 기술을 획득했는지, 완제품을 획득했는지를 분석함. • 조사한 자료 => COMPONENT 라는 더미(=1 또는 0) 변수를 만드는 데 사용 • COMPONENT 변수는 인수된 기술이 “더 큰 시스템의 부분적인 기술”이 되는 기술이 었을 경우 1, “완전한 한 제품을 만드는 데 사용되었을 경우" 0으로 분류 • 코더들 사이의 분류 일치 정도는 92% (p < 0.01) 였음. 두 코더들 사이에 일치되지 않 는 건에 대해서는 세 번째 코더의 판단을 따름. (같으면 그대로 다르면 다수결)
- 5. • 타겟 회사와 인수회사 사이의 특허 이 전획득 (preacquisition patenting activity) 존재 여부를 통해 common ground 가 두 회사 사이에 존재했었는 지를 결정 • 만약 타겟 회사가 인수되기 3년 이전에 인수 회사와 같은 세부 기술분야 쪽의 특허 문서를 가지고 있었을 경우, 우리 는 이것을 인수가 되었을 시점에 두 회 사의 기술직 직원들 사이에 common ground 가 존재했다는 증거로 삼음. • 우리는 측정을 위해 두 회사 사이의 공 통된 세부 기술분야의 숫자를 타겟 회 사에서 특허를 낸 세부 기술 분야의 총 숫자로 나눠, 측정값이 0에서 1까지로 맞춰지도록 함. METHODS COMMON GROUND 피 인수회사 인수 회사 X Y X+Y Y = common ground 정도
- 6. CONTROL VARIABLES METHODS • Target size and age 우리는 인수될 당시의 타겟 회사의 직원 수와 (Target Employees) 회사 나이 (Target Age) CORPTECH과 SDC Platinum을 통 해 구함. • Target quality 인수 시 직원들이 얼마 만큼의 페이를 받았는지(Dollars per Employee)의 정보를 SDC platinum 과 신문기사를 통해 수집 (VALEMP). • Product Market Relatedness 제품과 시장의 연관성을 통제하여 회사 간 통합의 상호 의존성에 영향을 미칠 수 있는 confounding 요소를 피하고자 함. 우리는 SDC platinum 의 자료를 통해 타겟 회사와 인수 회사에 배정된 기술 코드(technology code) 사이의 겹치는 정도를 relatedness 연관성 라는 변수로 측정함. 이 자료는 인수 회사와 타겟 회사에 그들이 생산하는 제품에 따라 세자리 숫자의 코드를 각각 할당 함. 인수 회사와 타겟 회사 사이 공통된 코드의 개수를 세어 각 회사의 총 기술 코드 숫자의 합으로 나누어 줌으로써 두 회사간 겹치는 기술 코드의 정도를 측정함. • Acquirer Size 더 큰 인수자일수록 기술 인수의 과정에서 조직적인 자주성을 덜 내어주려고 할 것임. 이 변수는 인수 당시의 인수 회사의 직원 수의 기록으로 측정됨 • Acquirer acquisition experience 이 논문에서 정한 기간 안에서 인수자가 기존에 기술 획득을 한 경험이 있는지를 셈. • Acquirer R&D Industry =>인수 회사의 판매매 대비 R&D비율 (R&D Intensity)을 COMPUSTAT 데이터를 통해 측정. R&D 투자는 흡수 능력을 기를 수 있고 외부의 지식을 성공적으로 흡수할 수 있게 도와줄 수 있음. 이 변수가 통제되지 않으면, 통합에 대한 결정을 내리는 측면에 서 common ground 변수와 confounding 할 수 있음.
- 7. CONTROL VARIABLES METHODS • Table 1 과 2 는 간략한 통계 결과와 분석에 사용된 변수 간의 상관관계를 보여줌. • 51%의 샘플이 인수 후 구조적 통합을 거침. 타겟 회사들은 작고, 젊었음 (93 employees, 8 years old at time of acquisition). • 50% 정도의 케이스에서 타겟 회사의 기술이 제품의 부분에 쓰이는 기술이었고, 이는 상호의존성이 높았음을 의미함
- 8. CONTROL VARIABLES METHODS • Table 2 에서는 두 변수 사이의 가장 높은 상관관계가 .41 (P<.001) 로 나타남. • 데이터에서 심각한 Multicollinearity problem 이 있어보이지는 않음. • COMPONENT 와 STINTEG 사이의 상관관계는, 예측 방향에서 유의미한 것으로 나타났음. 하 지만 이 변수는 양분된 변수이라는 것을 유념해야 함(e.g., yes/no). 인수 경험 역시 구조적 통합 과 연관이 있는 것으로 나타났는데, 경험이 있을 수록 인수 통합에 드는 비용이 감소하여, 통합 이 더 잘 일어나는 것으로 나타남.
- 9. TABLE 3 ANALYTICAL TECHNIQUES • 데이터가 이분법적(0,1)이기 => logistic regression model을 분석에 사용 • 우리는 3가지 다른 예측 방법을 사용했음 • 우리는 따라서, random 과 fixed모델 모두 를 진행하여 Hausman test를 사용해서 두 모델에서 구한 상수 사이에 유의미한 차이 가 있는지를 확인함 => 귀무가설(‘차이가 없음')은 데이터를 reject하지 못할 것이고, 우리는 random effect model 을 따를 수 있음 • random effect logit : 데이터를 사용함 에 있어 가장 효율적인 방법 • conditional fixed effect logit : 잠재적으 로 관측되지 않은 불균일한 변수에 가장 강하게 가중치를 둘 수 있음. 그러나 인 수회사가 타겟 회사들 각각에 내린 구조 적 합병 여부에 변화의 차이가 없어서 conditional fixed effects estimation 은 데이터를 충분히 활용하지 않는다는 것 으로, Table 3 에서 보이는 것과 같이 오 직 165 건의 데이터만 이 모델에서 사용 됨 (“fe” 라고 표시 된 열)
- 10. TABLE 3 ANALYTICAL TECHNIQUES • simple logit regressions with standard errors clustered by acquirer (인수자) • 우리는 또한 simple logit model에서 구한 결과와 standard error (Table 3 에 서 “logit”이라고 표시된 열) 가 random effect model에서 구한 값들과 크게 차이가 없 다는 것을 확인 • 이러한 결과는 우리가 데이 터에 쓰일 인수회사를 결정 할 때 상당히 경험이 있는 회 사들로 한정했기 때문임 (인 수회사가 경험이 없는 데이 터의 경우 인수 회사의 영향 이 상당히 크다는 것을 발견 함).
- 11. TABLE 3 RESULTS • Table 3 는 random effect logit estimation으 로 부터 얻은 H1과 H2의 결과. 이 결과는 두 가설 모두를 뒷받침함. • 1번 열을 보면 모든 control variable 이 적혀 져 있음 • 인수경험. => 또한 인수 회사의 영 향력도 추가적으로 기입 되어있음. 이 중 유일하게 유의미한 결과를 내 놓은 것은 인수 경험 acquisition experience 로 양의 상관 상수를 가짐 . 다른 변수들은 모두 유 의미하지 않음
- 12. TABLE 3 RESULTS • 두 번째 열에는 COMPONENT와 CG를 기입함. • 우리는 가설 H1을 뒷받침하는 결과를 얻음; 부분 기술을 가진 타겟 회사가 더 구조적 합병 이 될 가능성이 높음 (p < .05). • CG는 구조적 합병의 부정적인 영향으로 유의 미하지 않은 것으로 나타남. • 세 번째 열에서는 COMPONENT와 CG의 상호 작용 값을 살펴봄. 가설 H2를 통해 예견 했듯이, 상호 작용 값이 음의 값을 가지는 것으로 나타나 고, 값이 유의미하다는 결과를 얻음 (p < .01). • Full model을 통해 Wald X^2 값이 24.35 가지 는 것을 확인하고 1%의 정도로 이 값이 유효 하다는 것을 확인함 (11 df, McFadden pseudo-R^2 of 12%). • 4,5 열에서는 3번 열을 conditional fixed effect model 과 logit model을 사용하여 반복함. 표준 오차도 같이 표기함. • 비록 상관 계수와 significance level은 모델 사이에서 차이가 있었지만 Hausman test 를 통해 이 결과값이 근본적으로 차이가 없다는 것을 확인함. • Logit model과 random effects model의 상관 계수는 통계적으로 차이가 없음을 확인. 따라 서, 이 결과들이 우리의 가설이 맞음을 확실하 게 입증해주고 있다는 것을 보여줌
- 13. FIGURE 2 RESULTS • 결과에 대한 해석을 돕기위 해 Figure2 • 계산된 상관 계수 값을 바탕 으로 부분 기술과 완전한 기 술을 가진 경우에 구조적 합 병이 일어날 가능성을 각각 그림. • H1 증명 • 이 때 다른 공변인 covariate 은 평균값으로 고정시키 고 표준 편차를 +- 1로 고정함.
- 14. FIGURE 3 RESULTS • Figure 3 은 common ground 가 증가하면서 구조적 합병의 가능성이 어떻게 영향 그래프 • 이전의 그림과 같이 다른 공변인은 평균값으로 고 정시키고 표준편차도 +- 1로 고정시킴. • 가설 H2에서 예측한 바 와 같이 부분 기술을 인 수 할 경우 (완전한 기술 을 인수할 경우와 비교해 서) 구조적 합병이 일어 날 가능성이 상당히 감소 하는 것으로 나타남. Component↑↑↑ Standalone↑ Standalone↑↑ Standalone↑↑↑ Component↑↑ Component↑ H1
- 15. 우리의 결과는 우리가 주장하는 바를 뒷받침함 DISCUSSION • 기술회사 인수에서 구조적인 합병은 돈도 많이들고 위험하다고 알 려져있음 • 그럼에도 불구하고 이 논문에서는 Interdependence하면 구조적 합 병을 높이는 것을 보여줌(H1) • 한편 common ground를 통해 구조적 합병 피해 다른 방법을 모색함 (H2)
- 16. 이 연구는 세가지 관점에서 의미가 있음 IMPLICATIONS FOR THEORY • 인수 매니지먼트 • 통합은 상호 의존하는 두 존재간의 조화를 극대화 시켜줄 수 있는 한편 타겟 회사에 대한 조직적인 파괴라는 비용이 증가하게 됨 • 인수자는 상호 협동과 자주라는 두 가지 사이에서 딜레마에 놓이게 됨 • 우리는 인수회사와 타겟 회사의 근본적인 상호의존성 정도가 상당한 수준으로 존재한다면 (예를 들어 인수 회사가 부분 기술만을 인수하려 할 때), 자주성을 살려줌으로써 잃는 비용이 협동/조화로써 취득하는 이득보다 적을것이라고 주장 • 상호 의존성과 조직 간의 연결성 • 우리는 또한, 몇몇의 예외들을 제하면, 기존 문헌들은 한 회사의 이전 구조적 합병 결정에 대한 고려를 전혀 하지 않았었다는 것을 밝혀두고 싶음 => 우리 연구는 상호 의존성과 인수에서의 합병사이의 관계를 연구한 몇 안되는 시도로서, 합병 없이도 상호의존성이 매니지되는 사례까지 포괄하고 있다는 점에서 의의가 있음 • 기존 학자들은 시너지 효과에 대해서 연관성 컨셉에 의존하는데, 연관성이라는 넓은 의미의 컨셉은 각 요소들의 미세한 차이를 유사성(분야)과 보완성(기술)이라는 이름으로 가리게 만듬 => 우리 연구는 product/technology code의 중복 여부와 primary SIC code 의 일치 여부를 통해, 한 케이스가 두 회사 모두 연관 성이 있는 분야에서의 인수였는지 확인하고 이를 통해 서로간의 상호 의존성이 얼마나 다른지를 알아보았으며, 이것이 얼마나 다 른 선택과 성과의 차이를 불러일으킬지에 대해 보여줌 • 구조적인 합병이 상당히 비용이 많이 드는 공식적인 방법이라는 것을 고려한다면 두 조직을 조화시키는 방법으로서의 common ground 는 기술 인수를 하게 될 때 상당히 두드러진 방법임. 구조적 조직이 상당히 “비싼" 방법임을 생각한다면, common ground 를 바탕으로 합병하는 것은 그것이 가능할 때 굉장히 매력적인 방법임.
- 17. IMPLICATIONS FOR THEORY • 외부 기술을 이용한 회사의 재개/발전 • 외부로부터의 기술들을 소화하는데 도움을 주는 이 방법들은 잠재 적으로 그들 자신을 망칠 수 있음. 왜냐하면 조화를 이루는 데 까지 비용이 많이 들고 motivation 이 떨어질 수 있기 때문. 다르게 생각 해서, 어떻게 인수자들이 그들 자신에게 해가 끼치지 않도록 하면서 외부의 능력을 얻을 수 있을까? • Common ground 를 쌓는 것은 이러한 역설적인 상황을 해결할 수 있도록 만들어주고, 상호의존성으로 인해 인수하려는 기술이 그들 에게 해가 가지 않도록 만듬. 그러나, 지식의 유사성이나 그로 인해 좀 더 쉽게 외부의 능력을 수용할 수 있다는 이득 보다는, 공유된 지 식, common ground가 조직간의 연결성을 공고히하고 기존의 형식 적인 합병 방법을 사용하는 것을 피함으로써 내부에 끼칠 비용을 막 는데 도움이 된다고 저자들은 이야기하고 싶음 이 연구는 세가지 관점에서 의미가 있음
- 18. 3가지 한계와 반박 ALTERNATIVE EXPLANATIONS AND LIMITATIONS • (a) 데이터의 한계 - 인수 회사가 가진 관찰되지 않은 특성들 + 한 특정한 회사를 인수하도록 만드는 한편 특정한 통합 방식을 선택하도록 만듦으로써 타겟 회사의 특성 과 통합 결정 사이의 관계를 잘못 드러냈을 수 있음 (기술이 아니라 다른 이유일수도) => 우리는 fixed model 을 이용해서 우리의 결과가 확실하다는 것을 확인함 (table 3). 이 모델에서 우리는 인수 회사의 특성들을 일정하게 고정시켰음. => Control variable에 넣었다 : 또한 우리는 dependent / independent variable 에 영향을 줄 수 있는 size, R&D intensity, 그리고 acquisition experience 를 컨트롤함. • (b) 데이터의 한계 - 피인수 회사에 대한 관찰되지 않는 특성들 + 타겟 회사의 측정되지 않은 특성이 타겟 회사가 보유한 기술의 특성 혹은 인수회사가 타겟 회사를 어떻게 관리하는 지와 연관되어있을 수 있음 => Control variable에 넣었다 : 타겟 회사에 대한 정보가 반복적으로 얻어진 게 아니기 때문에 우 리는 fixed effect 방법에 타겟 회사의 이질성 heterogeneity 와 같이 관측할 수 없는 특성들을 대입할 수 없 었음. 우리는 따라서 타겟 회사의 특성들을 나이, 사이즈, 양 (이전의 특허 개수라던지, 인수 회사에서 타겟 회사 직원에게 준 임금이라던지), 그리고 인수 회사와의 산업 연관성 정도를 컨트롤함. 또한, 우리는 부분 기 술과 common ground 가 구조적 합병에 영향을 미치는 정도 사이의 관계를 조사하였고, 이러한 결과는 우리 가 타겟 회사의 어떤 관측되지 못한 특성이 있었다면 다른 식으로 설명이 가능했을 것이라는 주장을 하기 어 렵게 만듬
- 19. ALTERNATIVE EXPLANATIONS AND LIMITATIONS • (c) 상호의존성과 common ground 에 대한 다른 해석이 있을 수 있음 • 마지막으로, 우리는 우리가 컨트롤 한 변수들이 우리가 측정한 것에 대한 다른 해석을 낳는 것을 방지하도록 한다고 생각함. 예를 들어, 우 리가 타겟 회사의 나이, 사이즈, 양을 완벽히 컨트롤 했기 때문에, 타겟 회사가 부분 기술을 가졌는지 아닌지로 측정된 상호 의존성의 효과 가 이러한 변수들(나이, 사이즈, 양)에 영향을 미쳤을 것이라고는 보기 어려움. 우리는 특허 출원 데이터를 가지고 common ground의 존재 를 측정했고, 특허라는 것은 공개된 지식이고, 어떤 특정 기술 분야에 대한 지식이기 때문에 인수 회사 와 타겟 회사 모두가 한 분야에 특허를 가지고 있다는 것은 common ground를 둘이 가지고 있음을 보여줌 • 사실 특허 데이터를 이용하는 것은 두 가지 잠재적인 이슈가 있음. • (1) 특허의 존재가 타겟 회사가 더 나은 질적인 요소를 가지고 있을 수 있음 (2) 인수 회사가 앞으로의 회사의 혁신 때문에 타겟 회사에 관심을 가지기 보다는 타겟 회사의 지적 재산권 자체에 관심을 가지고 접근했을 수 있음(이 경우 인수회사는 합병하지 않는 방향으 로 판단을 내릴 수 있음). • 그래도 쓴 이유 • 첫째, 특허는 어떤 분야에 대해서 지식이 존재했는지 여부를 보여주는 객관적인 지표이다. 둘째, 특허에서 사용되는 기술 분류 방법은 기술지식에 대한 상당히 객관적이고 신뢰할만한 분 류법이다. 세번째로 우리가 common ground를 정의함에 있어 중요한 요소는, 이것이 공유되고, 공유될 수 있는 지식이라는 것이다. 특허 기술은 대중에게 공개되고, 또 인수회사와 타겟회사가 서로가 겹 치는 분야에 대한 지식을 가지고 있으며 이 지식이 공유될 것이라는 것을 서로간에 알리게 된다. 3가지 한계와 반박
- 20. 조직화 COORDINATION이라는 관점 CONCLUSIONS • 구조적 합병이 그 파괴적인 비용에도 불구하고 왜 필요로 해지는지, 또 어떤 경우에서 그것이 필요해 지는지를 설명함. • 우리는 상호 의존성이 구조적 합병을 촉진시키는 한편, 기존에 존재하 던 commonground가 인수자로 하여금 두 회사간의 조화를 구조적 합 병보다 덜 파괴적인 방향으로 성취할 수 있음을 보여줌. • 외부 요소로부터 능력을 얻는 것에 대한 핵심은, 외부(타겟회사)의 능 력을 끌어당길 힘을 줄 상호의존에 대한 중요성과 두 회사의 common ground를 잘 만들어내고 이용하는데 있다.
- 21. 감사합니다
- 22. PLOTTING THE Z-STATISTIC OF THE INTERACTION EFFECT FOR EACH OBSERVATION FIGURE 4 마지막으로, maximum likelihood model 의 상호 작용 변수 interaction term 의 계수가 모든 경 우의 interaction effect와 방향성이 같지는 않을 수 있다는 것을 보여 줌. 우리는 interaction effect 에 대 한 z-statistic을 logit estimate 와 STATA program 의 ‘inteff’라는 기 능을 통해 진행함. 이 결과는 그림 4에 나타나있음. 각 관측에 대해 음의 interaction effect를 보여주는 한편 5%의 수준으로 13개의 관측 을 제외하고 모두 유의미하다고 나타남.
- 23. LIKELIHOOD OF STRUCTURAL INTEGRATION TABLE 3
- 24. THE MAIN EFFECT OF INTERDEPENDENCE (COMPONENT TECHNOLOGY) FIGURE 2 Dierickx and Cool 1989, Steensma and Fairbank 1999
Editor's Notes
- 특허는 발명에 대한 발명가의 권리로, 어느 회사가 특허를 가지고 있는 경우 그 회사가 (특허와 관련된) 어떠한 지식을 창조해냈다고 여겨짐. 이런 관점에서, 인수를 하기 이전에 인수 회사가 특허에 대한 문서를 보관하고 있었다는 사실은 두 회사 사이에 어떤 공통된 지식이 쌓여있었다는 것을 의미함. 이는 인수회사와 타겟 회사가 해당 분야 안에서 특허를 내기 위해 비슷한 기초 기술 지식을 가지고 있었다는 것이며, 특허를 낸다는 것은 두 쪽 모두에서 이 공유된 지식이 존재하는 것을 알고 있었다는 것을 보여주기 때문.
- Target size and age 우리는 인수될 당시의 타겟 회사의 직원 수와 (Target Employees) 나이를 (Target Age) CORPTECH과 SDC Platinum을 통해 구함. 타겟 회사의 직원 나이와 크기(직원 수)는 그들의 기여 정도에 영향을 미칠 수 있음 (예를 들어, 회사에 특허가 있는지 없는지, 부분 기술이나 완전 기술을 (standalone technology 완제품) 개발했는지 등). 또한 조직의 자주성 면에서 그들이 인수 회사에 의해 어떤 대접을 받았는지도 영향을 미칠 수 있음. Target quality 인수 시 직원들이 얼마 만큼의 페이를 받았는지(Dollars per Employee)의 정보를 SDC platinum 과 신문기사를 통해 수집 (VALEMP). 또한, 인수 전 타겟 회사가 가지고 있던 특허 개수를 통제함 (PREPAT). 인수 전 특허 개수는 인수된 회사의 기술 요소의 질을 나타낸다고 생각함. 질적 측면에서의 데이터를 통제를 통해, Common ground가 특허에 의해 형성될 수 있다는 측면에서 우리가 측정하는 common ground 가 발생시킬 수 있는 confounding signal을 경감시킬 수 있음. Product Market Relatedness 제품과 시장의 연관성을 통제하여 회사 간 통합의 상호 의존성에 영향을 미칠 수 있는 confounding 요소를 피하고자 함. 우리는 SDC platinum 의 자료를 통해 타겟 회사와 인수 회사에 배정된 기술 코드(technology code) 사이의 겹치는 정도를 relatedness연관성 라는 변수로 측정함. 이 자료는 인수 회사와 타겟 회사에 그들이 생산하는 제품에 따라 세자리 숫자의 코드를 각각 할당함. 인수 회사와 타겟 회사 사이 공통된 코드의 개수를 세어 각 회사의 총 기술 코드 숫자의 합으로 나누어 줌으로써 두 회사간 겹치는 기술 코드의 정도를 측정함. 연관성이 없는 인수-타겟 회사의 조합은 구조적 분리를 할 경향성을 키울 것임. 한편, 제품 시장 연관성은 기술 분야에서의 유사성과 관련이 있을 수 있고, 우리는 이를 common ground 라는 변수로 측정함. 추가적인 분석에서 우리는 타겟 회사의 산업 이라는 더미 변수를 포함시키고 (인수 회사가 인수 회사 산업 통제에 미친 영향), 타겟 회사와 인수 회사가 같은 네 자리 SC code 를 가지고 있었는지의 여부도 더미 변수에 포함시킴. Acquirer Size 더 큰 인수자일수록 기술 인수의 과정에서 조직적인 자주성을 덜 내어주려고 할 것임. 또한 인수자들은 타겟 회사의 특허나 완제품을 인수 회사의 경향성과 연결시킬 수 있는 특성을 가진 타겟 회사를 고를 것임. 이 변수는 인수 당시의 인수 회사의 직원수의 기록으로 측정됨 Acquirer acquisition experience 이 스터디가 정한 기간 안에서 인수자가 기존에 기술 획득을 한 경험이 있는지를 셈. 인수 경험은 인수를 함으로써 발생하는 조직의 붕괴를 매니징할 인수 회사의 숙련도를 향상시켜줌. 또한 인수 경험은 이러한 조직의 붕괴에 더 민감하게 반응하게 하고, 통합의 필요성이 적은 타겟 회사를 고르도록 유도함. 따라서 우리 연구에서는 기존에 인수 회사가 인수 경험이 있었는지를 통제하는 것이, ‘구조적 합병’과 ‘인수회사와 타겟 회사와의 상호 의존성과 같은 특성’ 사이의 거짓된 관계를 잘못 발견하는 것을 막는 측면에서 필요함. Acquirer R&D Industry 인수 회사의 판매매 대비 R&D비율 (R&D Intensity)을 COMPUSTAT 데이터를 통해 측정. R&D 투자는 흡수 능력을 기를 수 있고 외부의 지식을 성공적으로 흡수할 수 있게 도와줄 수 있음. 이 변수가 통제되지 않으면, 통합에 대한 결정을 내리는 측면에서 common ground 변수와 confounding 할 수 있음. Table 1 과 2 는 간략한 통계 결과와 분석에 사용된 변수 간의 상관관계를 보여줌. 51%의 샘플이 인수 후 구조적 통합을 거침. 타겟 회사들은 작고, 젊었음 (93 employees, 8 years old at time of acquisition). 50% 정도의 케이스에서 타겟 회사의 기술이 제품의 부분에 쓰이는 기술이었고, 이는 상호의존성이 높았음을 의미함 Table 2 에서는 두 변수 사이의 가장 높은 상관관계가 .41 (P<.001) 로 나타남. 데이터에서 심각한 Multicollinearity problem 이 있어보이지는 않음. COMPONENT 와 STINTEG 사이의 상관관계는, 예측 방향에서 유의미한 것으로 나타났음. 하지만 이 변수는 양분된 변수이라는 것을 유념해야 함(e.g., yes/no). 인수 경험 역시 구조적 통합과 연관이 있는 것으로 나타났는데, 경험이 있을 수록 인수 통합에 드는 비용이 감소하여, 통합이 더 잘 일어나는 것으로 나타남.
- 데이터가 이분법적(0,1)이기 => logistic regression model을 분석에 사용함. 우리는 3가지 다른 예측 방법을 사용했음 - random effect logit, conditional fixed effect logit, and simple logit regressions with standard errors clustered by acquirer (인수자). 이렇게 세 가지 방법을 사용한 이유는 다음과 같음. Random effect logit: 데이터를 사용함에 있어 가장 효율적인 방법. Fixed effects model: 잠재적으로 관측되지 않은 불균일한 변수에 가장 강하게 가중치를 둘 수 있음. 그러나 이 방법을 이용하면 인수회사가 각 타겟회사에 대해 내린 구조적 합병의 여부를 바탕으로, 한 타겟 회사의 구조적 합병 가능성을 계산할 수 있음. 이는 인수회사가 타겟 회사들 각각에 내린 구조적 합병 여부에 변화variance가 없어, log-likelihood 값에 영향을 미치지 않아 이 변수(variance)가 예측값에서 제외된다는 의미임. 따라서, conditional fixed effects estimation 은 데이터를 충분히 활용하지 않는다는 것으로, Table 3 에서 보이는 것과 같이 오직 165 건의 데이터만 이 모델에서 사용됨 (“fe” 라고 표시 된 열). 우리는 따라서, random 과 fixed모델 모두를 진행하여 Hausman test를 사용해서 두 모델에서 구한 상수 사이에 유의미한 차이가 있는지를 확인함; 귀무가설(‘차이가 없음')은 데이터를 reject하지 못할 것이고, 우리는 random effect model 을 따를 수 있음. 우리는 또한 simple logit model에서 구한 결과와 standard error (Table 3 에서 “logit”이라고 표시된 열)가 random effect model에서 구한 값들과 크게 차이가 없다는 것을 확인함. 이는 이 데이터가 우리가 구한 결과 안에서 크게 다르지 않음을 보여줌. 이러한 결과는 우리가 데이터에 쓰일 인수회사를 결정할 때 상당히 경험이 있는 회사들로 한정했기 때문임 (인수회사가 경험이 없는 데이터의 경우 인수 회사의 영향이 상당히 크다는 것을 발견함).
- 데이터가 이분법적(0,1)이기 => logistic regression model을 분석에 사용함. 우리는 3가지 다른 예측 방법을 사용했음 - random effect logit, conditional fixed effect logit, and simple logit regressions with standard errors clustered by acquirer (인수자). 이렇게 세 가지 방법을 사용한 이유는 다음과 같음. Random effect logit: 데이터를 사용함에 있어 가장 효율적인 방법. Fixed effects model: 잠재적으로 관측되지 않은 불균일한 변수에 가장 강하게 가중치를 둘 수 있음. 그러나 이 방법을 이용하면 인수회사가 각 타겟회사에 대해 내린 구조적 합병의 여부를 바탕으로, 한 타겟 회사의 구조적 합병 가능성을 계산할 수 있음. 이는 인수회사가 타겟 회사들 각각에 내린 구조적 합병 여부에 변화variance가 없어, log-likelihood 값에 영향을 미치지 않아 이 변수(variance)가 예측값에서 제외된다는 의미임. 따라서, conditional fixed effects estimation 은 데이터를 충분히 활용하지 않는다는 것으로, Table 3 에서 보이는 것과 같이 오직 165 건의 데이터만 이 모델에서 사용됨 (“fe” 라고 표시 된 열). 우리는 따라서, random 과 fixed모델 모두를 진행하여 Hausman test를 사용해서 두 모델에서 구한 상수 사이에 유의미한 차이가 있는지를 확인함; 귀무가설(‘차이가 없음')은 데이터를 reject하지 못할 것이고, 우리는 random effect model 을 따를 수 있음. 우리는 또한 simple logit model에서 구한 결과와 standard error (Table 3 에서 “logit”이라고 표시된 열)가 random effect model에서 구한 값들과 크게 차이가 없다는 것을 확인함. 이는 이 데이터가 우리가 구한 결과 안에서 크게 다르지 않음을 보여줌. 이러한 결과는 우리가 데이터에 쓰일 인수회사를 결정할 때 상당히 경험이 있는 회사들로 한정했기 때문임 (인수회사가 경험이 없는 데이터의 경우 인수 회사의 영향이 상당히 크다는 것을 발견함).
- 비록 상관 계수와 significance level은 모델 사이에서 차이가 있었지만 => 왜냐면 다른 sample size 와 모델마다 다른 가정이 들어가기 때문에
- 상당한 양의 합병 후의 회사들에 대한 이번 연구는 합병에 대한 ‘linking연결성' 측면을 주로 살펴보았고, 어떻게 독립적인 인수 회사와 타겟 회사가 팀 이라는 이름으로 묶일 수 있는지, 매니저와 인센티브를 통합하는지 알아봄. 조직이라는 경계선 안에서 “grouping”이라는 활동을 포함하는 구조적인 통합은 합병 후 통합에 대한 극명한 비용과 이득을 보여줌. 통합은 상호 의존하는 두 존재간의 조화를 극대화 시켜줄 수 있는 한편 타겟 회사에 대한 조직적인 파괴라는 비용이 증가하게 됨. 이미 알려진 바와 같이, 인수자는 상호 협동과 자주라는 두 가지 사이에서 딜레마에 놓이게 됨. 우리는 인수회사와 타겟 회사의 근본적인 상호의존성 정도가 상당한 수준으로 존재한다면 (예를 들어 인수 회사가 부분 기술만을 인수하려 할 때), 자주성을 살려줌으로써 잃는 비용이 협동/조화로써 취득하는 이득보다 적을것이라고 주장함. 우리의 샘플에서 구조적 합병에 대한 결정은 그러한 비용-이익의 계산 아래에서 이루어짐. 상호의존성은 따라서 왜 인수자가 이미 알려져있는 상당한 위험성에도 불구하고 기술 획득을 하면서 인수 후 합병을 추진하는지에 대한 설명을 가능하게 함. 우리는 또한, 몇몇의 예외들을 제하면, 기존 문헌들은 한 회사의 이전 구조적 합병 결정에 대한 고려를 전혀 하지 않았었다는 것을 밝혀두고 싶음. 대신, 대부분의 연구들은 성과에 따른 합병 결정만을 고려하였고, 일부는 합병의 파괴적인 결과를 경감시킬 수 있는 메커니즘에 대한 인사이트들 다량의 케이스 스터디를 통해 제공하였음. 그들이 합병 메커니즘의 긍정적인 결과에 대한 기술을 살펴보면, 이들의 포인트는 구조적 합병의 긍정적인 측면만 담고 있었음. 그러나, Haspeslagh & Jamison에 따르면, 구조적 합병이 상호 의존성을 매니징 할 수 있도록 도와주기 때문에 종국에는 이것이 긍정적인 이득을 가져온다는 것을 많은 선험적인 연구에서는 주목하지 않았음. 우리 연구는 상호 의존성과 인수에서의 합병사이의 관계를 연구한 몇 안되는 시도로서, 합병 없이도 상호의존성이 매니지되는 사례까지 포괄하고 있다는 점에서 의의가 있음 우리 연구는 또한, 인수에서 가치가 창출되는 소스들에 대한 지식을 넓혔다는 면에서 의의가 있음. 특히, 학자들은 인수를 통해 시너지 효과가 날 가능성과 이수 후 합병 전략에 대한 핵심을 모델링하기 위해 ‘연관성'이라는 컨셉에 의존하고 있었음. 그러나, 연관성이라는 넓은 의미의 컨셉은 각 요소들의 미세한 차이를 유사성과 보완성이라는 이름으로 가리게 만들어버렸고, 인수 회사와 타겟 회사 사이의 다양하고 복잡한 리소스들의 관계를 무시해버렸음. 우리 연구는 product/technology code의 중복 여부와 primary SIC code 의 일치 여부를 통해, 한 케이스가 두 회사 모두 연관성이 있는 분야에서의 인수였는지 확인하고 이를 통해 서로간의 상호 의존성이 얼마나 다른지를 알아보았으며, 이것이 얼마나 다른 선택과 성과의 차이를 불러일으킬지에 대해 보여줌. 기술과 조직관의 연결성은 다양한 조직 디자인 이론의 근본과도 같은 존재였고, 이는 특정 패턴의 상호의존성이 어떤 모양의 coordination 으로 나타나는지에 대한 원리를 바탕으로(가장) 하고 있었음. 그러나, 이 직관적인 가정에 대한 몇몇의 고전적인 선험적 증거는, 상호 의존성에서 조직으로 이어지는 인과 관계와 둘을 측정하는 동안 생기는 confounding을 명백하게 보여주지 못했기 때문에 쉽게 받아들여지지 않았음. 우리의 연구에서는, 두 조직의 기술적인 상호의존성의 본성이 구조적 합병 결정 이전에 관찰될 수 있고, 따라서 역 인과관계가 미연에 방지될 수 있음을 보여주었음. 더 나아가, 상호의존성은 타겟 회사의 기술적인 능력에 의해서 추론될수 있는 한편, 최종적인 조직의 구조는 구조적 합병의 결정 여부에 따라 정해지는 것으로, 둘은 어떠한 confounding도 없음을 보여줌. 그러나, 우리 연구는 상호의존성과 조직의 관계에 대한 강력한 증거를 제시하는 것에서 더 나아가서, 구조적 합병이라는 합병에의 상호의존성에 대한 형식적인 측정방법 외에 common ground 와 같은 비형식적인 측정방법도 제시함. 몇몇의 연구자들은 공통의 지식이 합병을 하는데 도움이 된다고 주장하였고, 회사의 common ground는 시장을 넘어 합병에 도움이 되는 요소로서 기반이 될 수 있음. 그러나, 구조적인 합병이 상당히 비용이 많이 드는 공식적인 방법이라는 것을 고려한다면 두 조직을 조화시키는 방법으로서의 common ground 는 기술 인수를 하게 될 때 상당히 두드러진 방법임. 구조적 조직이 상당히 “비싼" 방법임을 생각한다면, common ground를 바탕으로 합병하는 것은 그것이 가능할 때 굉장히 매력적인 방법임. 그러면서도 형식적인 계약과 신뢰와 상당히 비슷함. 비형식적인 합병에 대한 의미있는 다른 연구들을 확인하려면 Eggers & Kaplan 의 managerial cognition에 대한 논문과 Tripas 의 identity에 대한 논문을 참고 바람. 마지막으로, 우리의 분석 방법은 외부 기술을 이용해 조직의 능력을 갱신하려는 기술이전, 파트너십, 인수와 같은 역설적인 상황을 조명함. 외부로부터의 기술들을 소화하는데 도움을 주는 이 방법들은 잠재적으로 그들 자신을 망칠 수 있음. 왜냐하면 조화를 이루는 데 까지 비용이 많이 들고 motivation 이 떨어질 수 있기 때문. 다르게 생각해서, 어떻게 인수자들이 그들 자신에게 해가 끼치지 않도록 하면서 외부의 능력을 얻을 수 있을까? Common ground 를 쌓는 것은 이러한 역설적인 상황을 해결할 수 있도록 만들어주고, 상호의존성으로 인해 인수하려는 기술이 그들에게 해가 가지 않도록 만듬. Benson & Ziedonis의 연구를 보면 R&D 투자로 쌓은 내부 지식이 외부 투자에 대해 얼마나 영향을 미치는 지 알 수 있음. 그러나, 지식의 유사성이나 그로 인해 좀더 쉽게 외부의 능력을 수용할 수 있다는 이득 보다는, 공유된 지식, common ground가 조직간의 연결성을 공고히하고 기존의 형식적인 합병 방법을 사용하는 것을 피함으로써 내부에 끼칠 비용을 막는데 도움이 된다고 저자들은 이야기하고 싶음
- 상당한 양의 합병 후의 회사들에 대한 이번 연구는 합병에 대한 ‘linking연결성' 측면을 주로 살펴보았고, 어떻게 독립적인 인수 회사와 타겟 회사가 팀 이라는 이름으로 묶일 수 있는지, 매니저와 인센티브를 통합하는지 알아봄. 조직이라는 경계선 안에서 “grouping”이라는 활동을 포함하는 구조적인 통합은 합병 후 통합에 대한 극명한 비용과 이득을 보여줌. 통합은 상호 의존하는 두 존재간의 조화를 극대화 시켜줄 수 있는 한편 타겟 회사에 대한 조직적인 파괴라는 비용이 증가하게 됨. 이미 알려진 바와 같이, 인수자는 상호 협동과 자주라는 두 가지 사이에서 딜레마에 놓이게 됨. 우리는 인수회사와 타겟 회사의 근본적인 상호의존성 정도가 상당한 수준으로 존재한다면 (예를 들어 인수 회사가 부분 기술만을 인수하려 할 때), 자주성을 살려줌으로써 잃는 비용이 협동/조화로써 취득하는 이득보다 적을것이라고 주장함. 우리의 샘플에서 구조적 합병에 대한 결정은 그러한 비용-이익의 계산 아래에서 이루어짐. 상호의존성은 따라서 왜 인수자가 이미 알려져있는 상당한 위험성에도 불구하고 기술 획득을 하면서 인수 후 합병을 추진하는지에 대한 설명을 가능하게 함. 우리는 또한, 몇몇의 예외들을 제하면, 기존 문헌들은 한 회사의 이전 구조적 합병 결정에 대한 고려를 전혀 하지 않았었다는 것을 밝혀두고 싶음. 대신, 대부분의 연구들은 성과에 따른 합병 결정만을 고려하였고, 일부는 합병의 파괴적인 결과를 경감시킬 수 있는 메커니즘에 대한 인사이트들 다량의 케이스 스터디를 통해 제공하였음. 그들이 합병 메커니즘의 긍정적인 결과에 대한 기술을 살펴보면, 이들의 포인트는 구조적 합병의 긍정적인 측면만 담고 있었음. 그러나, Haspeslagh & Jamison에 따르면, 구조적 합병이 상호 의존성을 매니징 할 수 있도록 도와주기 때문에 종국에는 이것이 긍정적인 이득을 가져온다는 것을 많은 선험적인 연구에서는 주목하지 않았음. 우리 연구는 상호 의존성과 인수에서의 합병사이의 관계를 연구한 몇 안되는 시도로서, 합병 없이도 상호의존성이 매니지되는 사례까지 포괄하고 있다는 점에서 의의가 있음 우리 연구는 또한, 인수에서 가치가 창출되는 소스들에 대한 지식을 넓혔다는 면에서 의의가 있음. 특히, 학자들은 인수를 통해 시너지 효과가 날 가능성과 이수 후 합병 전략에 대한 핵심을 모델링하기 위해 ‘연관성'이라는 컨셉에 의존하고 있었음. 그러나, 연관성이라는 넓은 의미의 컨셉은 각 요소들의 미세한 차이를 유사성과 보완성이라는 이름으로 가리게 만들어버렸고, 인수 회사와 타겟 회사 사이의 다양하고 복잡한 리소스들의 관계를 무시해버렸음. 우리 연구는 product/technology code의 중복 여부와 primary SIC code 의 일치 여부를 통해, 한 케이스가 두 회사 모두 연관성이 있는 분야에서의 인수였는지 확인하고 이를 통해 서로간의 상호 의존성이 얼마나 다른지를 알아보았으며, 이것이 얼마나 다른 선택과 성과의 차이를 불러일으킬지에 대해 보여줌. 기술과 조직관의 연결성은 다양한 조직 디자인 이론의 근본과도 같은 존재였고, 이는 특정 패턴의 상호의존성이 어떤 모양의 coordination 으로 나타나는지에 대한 원리를 바탕으로(가장) 하고 있었음. 그러나, 이 직관적인 가정에 대한 몇몇의 고전적인 선험적 증거는, 상호 의존성에서 조직으로 이어지는 인과 관계와 둘을 측정하는 동안 생기는 confounding을 명백하게 보여주지 못했기 때문에 쉽게 받아들여지지 않았음. 우리의 연구에서는, 두 조직의 기술적인 상호의존성의 본성이 구조적 합병 결정 이전에 관찰될 수 있고, 따라서 역 인과관계가 미연에 방지될 수 있음을 보여주었음. 더 나아가, 상호의존성은 타겟 회사의 기술적인 능력에 의해서 추론될수 있는 한편, 최종적인 조직의 구조는 구조적 합병의 결정 여부에 따라 정해지는 것으로, 둘은 어떠한 confounding도 없음을 보여줌. 그러나, 우리 연구는 상호의존성과 조직의 관계에 대한 강력한 증거를 제시하는 것에서 더 나아가서, 구조적 합병이라는 합병에의 상호의존성에 대한 형식적인 측정방법 외에 common ground 와 같은 비형식적인 측정방법도 제시함. 몇몇의 연구자들은 공통의 지식이 합병을 하는데 도움이 된다고 주장하였고, 회사의 common ground는 시장을 넘어 합병에 도움이 되는 요소로서 기반이 될 수 있음. 그러나, 구조적인 합병이 상당히 비용이 많이 드는 공식적인 방법이라는 것을 고려한다면 두 조직을 조화시키는 방법으로서의 common ground 는 기술 인수를 하게 될 때 상당히 두드러진 방법임. 구조적 조직이 상당히 “비싼" 방법임을 생각한다면, common ground를 바탕으로 합병하는 것은 그것이 가능할 때 굉장히 매력적인 방법임. 그러면서도 형식적인 계약과 신뢰와 상당히 비슷함. 비형식적인 합병에 대한 의미있는 다른 연구들을 확인하려면 Eggers & Kaplan 의 managerial cognition에 대한 논문과 Tripas 의 identity에 대한 논문을 참고 바람. 마지막으로, 우리의 분석 방법은 외부 기술을 이용해 조직의 능력을 갱신하려는 기술이전, 파트너십, 인수와 같은 역설적인 상황을 조명함. 외부로부터의 기술들을 소화하는데 도움을 주는 이 방법들은 잠재적으로 그들 자신을 망칠 수 있음. 왜냐하면 조화를 이루는 데 까지 비용이 많이 들고 motivation 이 떨어질 수 있기 때문. 다르게 생각해서, 어떻게 인수자들이 그들 자신에게 해가 끼치지 않도록 하면서 외부의 능력을 얻을 수 있을까? Common ground 를 쌓는 것은 이러한 역설적인 상황을 해결할 수 있도록 만들어주고, 상호의존성으로 인해 인수하려는 기술이 그들에게 해가 가지 않도록 만듬. Benson & Ziedonis의 연구를 보면 R&D 투자로 쌓은 내부 지식이 외부 투자에 대해 얼마나 영향을 미치는 지 알 수 있음. 그러나, 지식의 유사성이나 그로 인해 좀더 쉽게 외부의 능력을 수용할 수 있다는 이득 보다는, 공유된 지식, common ground가 조직간의 연결성을 공고히하고 기존의 형식적인 합병 방법을 사용하는 것을 피함으로써 내부에 끼칠 비용을 막는데 도움이 된다고 저자들은 이야기하고 싶음
- C에 대한 추가적인 설명 : 사실 특허 데이터를 이용하는 것은 두 가지 잠재적인 이슈가 있음. (1) 특허의 존재가 타겟 회사가 더 나은 질적인 요소를 가지고 있을 수 있음, (2) 인수 회사가 앞으로의 회사의 혁신 때문에 타겟 회사에 관심을 가지기 보다는 타겟 회사의 지적 재산권 자체에 관심을 가지고 접근했을 수 있음(이 경우 인수회사는 합병하지 않는 방향으로 판단을 내릴 수 있음). 인수되기 이전에 타겟 회사가 출원한 특허의 갯수를 컨트롤 함으로써 우리는 “특허를 회사 질의 정도" 로 판단했다고 생각하고, 우리의 결과 역시 같은 기술 분야 안에서의 특허의 효과를 보여준다. 우리의 데이터를 통해 “지적 재산권이 (인수) 동기의 원천이다" 라는 주장을 단박에 반박할 수 없지만, 이러한 주장이 가능하려면 특허가 왜 구조적 합병에서 상호 의존성과 음의 관계를 갖는지를 설명하기 어려워진다. 따라서, 우리는 우리의 결과가 기술 인수에서의 상호의존성, 구조적 합병, 그리고 common ground 사이의 관계에 대해 충분한 insight 를 준다고 생각한다.
- 마지막으로, 두 조직의 조화를 발전시키는 측면에서, 우리는 인센티브에 대한 갈등 문제를 중요하게 다루지 않았다. 예를 들어, 구조적 합병에서 오는 이득은 coordination effect합병 효과를 넘어 굉장히 우수한 cooperation협동을 포함하는데, 왜냐하면 인센티브 조정이나 상호 의존성이 cooperation 뿐만 아니라 coordination에도 문제를 일으킬 수 있기 때문이다. 따라서 coordination problem 이 없다고 가정하더라도 H1과 H2를 이끌어낼 수 있다; Common ground의 효과가 moral hazard의 감소나 mutual monitoring의 증가를 불러일으킨다고 해석할 수 있다. 우리의 목표는 coordination perspective가 충분한 다른 설명을 할 수 있음을 보여주는 것이었다. 그러나 결과적으로 우리는 조직 간, 혹은 조직 내에서의 failure of collective action에 대한 대체할 만한 설명이 없기 때문에 incentive conflict와 coordination failures 를 이야기에서 빼 냄으로써 얻는 것이 별로 없다고 생각한다. 상호 의존적인 경영진은 두 가지 문제에 대한 해결책을 내 놓기를 바라고 이에 대한 생산적인 접근 방법은, 어느 하나를 단순히 가정하는 것이 아니라, coordination challenges 와 incentive conflict 사이의 상호 교류를 기술하는 것이다.