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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김태유 (서울대학교 공과대학 기술정책과) 박경민 (LG 경영연구원)
저널정보
기술경영경제학회 기술경영경제학회 학술발표회 기술경영경제학회 1996년도 제10회 동계학술발표회 논문집
발행연도
1996.1
수록면
265 - 295 (31page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1997

사업 포트폴리오의 기술시너지 효과 : 50대 재벌의 패널자료분석
김태유 ,  박경민 기술혁신연구 1997.01 학술저널

1996

사업포트폴리오의 기술시너지효과 :50대 재벌의 패널자료분석
김태유 ,  박경민 기술경영경제학회 학술발표회 1996.01 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol′s performance using data on the 50 largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index we calculated inter-industry technological similarity using R&D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in Korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols′business profile, inter-industry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions, diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols′financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS (Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are significant and positively related to the deepened variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or W will increase TFP growth rate. but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.
#Business Portfolio #Chaebol #Technology Flow Matrix #TFP #Technological Relatedness #Panel Data Analysis #Synergy Effect

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