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초록·키워드
전략경영 연구분야에서 산업(industry) 내에 산업 하부구조(industry structure) 또는 전략적 그룹(strategic group)이 존재한다는 다양한 이론적 가설들이 제시되고 있다. 이에 반해, 군집화 기법(clustering method)에 의거하여 유사한 전략을 채택하고 있는 회사들을 같은 전략적 그룹으로 규명하고, 규명된 그룹들의 통계적 타당성을 F statistic에 의거하여 검증하는 그간의 방법론은 통계적 허상(artifact)이라고 비판 받고 있다. 즉, 군집화 기법은 군집화 변수들(clustering variables)을 factoring하여 그룹간의 F statistic이 극대화 되도록 그룹을 규명하게 되는 바, 이렇게 규명된 그룹들의 통계적 타당성을 군집화와 동일한 변수들을 가지고 검증하는 것은 논리적 모순이라는 것이다. 또한 객관적이고 의미있는 군집을 얻기 위해서는 군집화 변수들의 선택이 매우 중요한데 기존 방법론은 자의적(subjective and arbitrary)일 수 있다는 것이다. 기존 군집화 방법론의 대안으로 내ㆍ외부 환경변화에 따른 주식가격의 순간적 움직임(spot movements) 분석을 통한 방법론(Stock Return Method)이 제시되었고, 이 방법론을 통해 얻어진 산업 하부구조들은 신뢰할 만한 표면적 타당성(face validity)을 보였다. 그러나, 얻어진 군집(cluster)들에 대한 통계적 검증이 이루어 지지 않은 바, 본 연구에서는 이 방법론을 미국의 NASDAQ 전자산업에 적용시켜 주식가격의 순간적 움직임 분석을 통해 산업하부구조를 규명하고, 주식가격과는 무관한 외생변수(exogenous variables)들을 도입하여 규명된 산업하부구조에 대한 통계적 검증을 시도하였다. 즉, 94개의 NASDAQ 전자회사들을 표본으로 Stock Return Method에 의거하여 산업하부구조를 규명하고, 선행 연구에서 검증된 67개의 분류변수(taxonomic variables)를 외생변수로 하여 정준판별분석(canonical discriminant analysis) 하였다. 그 결과, Stock Return Method에 의거하여 규명한 산업하부구조들이 외생적 분류변수(exogenous taxonomic variables)들에 대해서 통계적으로 상이하였다. 이에 이 방법론을 통해 통계적 허상이 아닌 실질적이고 객관적인 전략적 그룹을 찾아낼 수 있다고 결론 내렸다.
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