vertical integration under technological change

1 downloads 0 Views 384KB Size Report
In line with Almirall and Casadesus-Masanell (2010), we call this the ... approach introduced by Levinthal and Posen (2007) and adapted by Almirall and ...
Paper to be presented at the DRUID-DIME Academy Winter 2010 PhD Conference on

Comwell Rebild Bakker, Aalborg, Denmark, January 21 - 23, 2010

VERTICAL INTEGRATION UNDER TECHNOLOGICAL CHANGE Jörg Claussen ICE. LMU Munich [email protected] Tobias Kretschmer ICE. LMU Munich [email protected] Nils Stieglitz SDU, University of Southern Denmark [email protected]

Abstract: A pressing (and so far not satisfyingly answered) question at the interface between vertical integration and technological change is if higher rates of technological change make vertical integration more or less attractive. We address this question with a formal simulation model and find a non-monotonic relationship between vertical integration and technological change: vertical integration becomes more attractive for modest levels of technological change whereas outsourcing becomes more attractive in highly turbulent environments. We disentangle the underlying mechanisms and find that the shift towards vertical integration is driven by reduced benefits of discovery while the shift towards outsourcing is driven by reduced costs of divergence.

JEL - codes: L22, L24, C63

Vertical Integration under Technological Change     Jörg Claussen 

Tobias Kretschmer 

Nils Stieglitz 

ICE, LMU Munich  Schackstr. 4/III,   80539 Munich, Germany  [email protected] 

ICE, LMU Munich  Schackstr. 4/III,   80539 Munich, Germany  [email protected] 

University of Southern  Denmark, Campusvej 55  5230 Odense, Denmark  [email protected] 

  PRELIMINARY VERSION – PLEASE DO NOT CITE    Abstract  –  A  pressing  (and  so  far  not  satisfyingly  answered)  question  at  the  interface  between  vertical integration and technological change is if higher rates of technological change make vertical  integration  more  or  less  attractive.  We  address  this  question  with  a  formal  simulation  model  and  find  a  non‐monotonic  relationship  between  vertical  integration  and  technological  change:  vertical  integration becomes more attractive for modest levels of technological change whereas outsourcing  becomes  more  attractive  in  highly  turbulent  environments.  We  disentangle  the  underlying  mechanisms  and  find  that  the  shift  towards  vertical  integration  is  driven  by  reduced  benefits  of  discovery while the shift towards outsourcing is driven by reduced costs of divergence.    Keywords: vertical integration, outsourcing, technological change, NK  JEL Classification: C15, L22, L24 

 

1. Introduction  A  pressing  question  at  the  interface  between  vertical  integration  and  technological  change  is  if  higher rates of technological change make vertical integration more or less attractive. Some studies  find that high rates of technological change lead to outsourcing (Harrigan, 1984, 1986, Balakrishnan  and Wernerfelt, 1986, Hill and Hoskisson, 1987, Jones and Hill, 1988, Bartel et al., 2005), while other  studies  come  to  opposite  results  (Armour  and  Teece,  1980,  Masten,  1984,  Masten  et  al.,  1991,  Monteverde, 1995, Monteverde and Teece, 1982, Forbes and Lederman, 2009).  Afuah  (2001)  addresses  these  contradictory  results  and  finds  that  in  face  of  radical  change,  firms  that  are  integrated  in  the  new  technology  generation  perform  better  than  disintegrated  firms  and  firms  that  are  integrated  in  the  old  technology  perform  worse.  Wolter  and  Veloso  (2008)  also  attempt  to  integrate  these  conflicting  results  by  deriving  propositions  on  how  different  types  of  innovations  influence  integration  incentives.  Using  Henderson  and  Clark’s  (1990)  taxonomy,  they  argue  that  incremental  innovations  do  not  influence  integration  incentives,  modular  innovations  decrease integration incentives, and architectural as well as radical innovations increase integration  incentives.   Both contributions make important progress in answering how vertical integration and technological  change  interrelate.  However,  we  still  feel  that  the  pressing  question  above  remains  partly  unanswered:  what  happens  if  we  do  not  have  distinct  generational  change  as  in  Afuah  (2001)?  Wouldn’t  we  contrary  to  Wolter  and  Veloso  (2008)  expect  decreased  integration  incentives  from  architectural  and  radical  innovations  if  this  change  renders  existing  in‐house  knowledge  obsolete  (Afuah and Bahram, 1995)?  We  analyze  the  interdependencies  of  vertical  integration  and  technological  change  with  a  formal  agent‐based  simulation  which  allows  for  direct  modeling  of  interactions  that  would  be  difficult  to  isolate otherwise. We use the NK approach based on the work of Kauffman (1993) and extended to  the field of  management by Levinthal (1997)1. The  NK model is  well‐suited to analyze problems of  technological  and  organizational  interdependencies,  of  strategy‐making  under  uncertainty,  and  of 

                                                            

1

  N  stands  for  the  number  of  attributes  of  a  technology  and  K  for  the  interdependency  between  these  attributes in a value function. The K parameter reflects the complexity of a problem and is in line with Simon’s  (1962) definition of complexity. From N and K, a technology landscape can be generated, on which invention  can be seen as a process of recombinant search (Fleming and Sorenson, 2001). 

1   

organizational  boundaries  (cf.  Chang  &  Harrington,  2006  or  Ganco  &  Hoetker,  2009  for  a  recent  survey)2.  Consider a product for which supply of an upstream component (UC) can potentially be outsourced.  In this case one can either decide keeping UC and downstream component (DC) integrated or one  can select the UC from a range of external suppliers. Each of the potential suppliers of a vertically  separated firm improves its product in a decentralized way, so one has to assess the best fit for the  in‐house DC. The outsourcing firm has therefore the advantage of being able to select from a range  of suppliers. In line with Almirall and Casadesus‐Masanell (2010), we call this the discovery effect. On  the other hand, as suppliers usually sell their products to multiple customers and as they maximize  their own profits, outsourcing has the disadvantage of unaligned coordination between UC and DC.  We  call  this  the  divergence  effect.  Both  effects  taken  together  constitute  the  performance  difference between outsourcing firms and integrated firms.  In our experiments, we let a population of vertically integrated firms and a population of outsourcing  firms  act  as  described  above.  We  model  interdependencies  between  UC  and  DC  similar  to  the  approach taken by Levinthal and Posen (2007). We extend their model by additionally implementing  an  easy  supplier  selection  mechanism  and  allow  for  technological  change.  We  then  compare  the  populations’  success  in  performance  improvement.  Our  main  result  helps  explaining  the  mixed  empirical  evidence  on  the  relationship  between  vertical  integration  and  technological  change:  the  relationship is non‐monotonic in that vertical integration becomes first more attractive for modest  levels of technological change but then becomes less attractive for highly turbulent environments.  Following  Almirall  and  Casadesus‐Masanell  (2010)  we  then  distinguish  between  the  above  introduced benefits of discovery and costs of divergence to disentangle the mechanisms driving the  non‐monotonic relationship between vertical integration and technological change. We find that, as  some turbulence is introduced to the environment, the increasing level of attractiveness for vertical  integration is driven by reduced benefits of discovery, i.e. outsourcing firms benefit less from being  able  to  choose  from  a  range  of  suppliers  if  the  environment  is  no  longer  stable.  However,  when  environments  become  highly  turbulent  we  see  the  benefits  of  discovery  staying  stable  and  the  observed  attractiveness  of  outsourcing  being  driven  by  reduced  costs  of  divergence.  I.e.,  in  highly                                                              

2

  Compared  to  other  modeling  platforms,  the  NK  approach  offers  significant  advantages:  the  two  main  dimensions of interest, vertical integration and technological change, can be implemented directly. This would  be difficult, if not intractable in game‐theoretic simulation models such as Ericson and Pakes (1995). Further,  compared to ad‐hoc simulation models like the one from Malerba et al. (2008), the NK modeling approach has  already  shown  its  usefulness  in  solving  a  wide  setting  of  closely  related  problems  in  organization  science,  strategic management, and technology management as well as evolutionary economics. 

2   

turbulent  environments  outsourcing  firms  do  suffer  less  from  imperfectly  coordination  with  their  suppliers.  The  remainder  of  this  paper  is  structured  as  follows.  We  introduce  the  model  in  section  2  and  perform  a  couple  of  experiments  in  section  3  to  derive  performance  differences  between  outsourcing and vertical integration. We then disentangle the reasons for the observed performance  differences in section 4 and conclude in section 5. 

2. Model  Consider a product consisting of two modules which have to be put together before it is sold to a  customer.  We  denote  the  two  modules  as  upstream  component  and  downstream  component.  UC  and DC could for example be a 3D engine for a video game and the video game itself. As depicted in  Figure 1 we distinguish two possible scenarios: one in which UC and DC are provided by the same  vertically integrated (VI) firm and one in which an outsourcing (OS) firm buys the UC from a supplier  to complement their own DC. Our simulation model is designed to capture the key mechanisms of  both scenarios to allow analyzing how they interact with different degrees of technological change.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 1 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  The  building  blocks  of  our  simulation  model  are  introduced  step  by  step.  We  first  address  the  product  design  before  discussing  how  vertically  integrated  and  outsourcing  firms  differ  in  their  abilities to improve product performance. We then enhance the model by allowing for technological  change and finish the section by reporting implementation details.  2.1. Interdependent product design  As motivated above, we model a product consisting of two interdependent modules. We follow the  approach  introduced  by  Levinthal  and  Posen  (2007)  and  adapted  by  Almirall  and  Casadesus‐ Masanell (2010) and combine two interdependent NK landscapes. The product design is partitioned  ,…,

into  design  choices  concerning  the  UC  and  the  DC,  where  ⁄

,…,

  and 

  are  two  equal‐sized  binary  vectors  describing  the  configurations  of  the  individual  ,

modules. The product sold can therefore fully be described by the vector  of   elements. Each of the design choices   contributes to the customer’s value:  ∑

,…, 3   



;

,…,

 

 and consists 

The performance contribution of each design choice 

;

,…,

 does not only depend on the 

configuration  of  the  element  itself  but  also  on  the  configuration  of 

  other  elements.  These 

interdependent  elements  can  be  located  within  the  same  module  but  also  in  the  other  module.  20  design 

Figure  2  illustrates  how  these  interdependencies  can  look  like:  in  total  there  are 

choices, 10 associated with the UC and 10 associated with the DC. Each configuration depends also  on the configuration of 

7 other product decisions, 5 of them stemming from the same module 

and 2 from the other module. For example, the performance contribution   of element  depends  on the configurations of  ,  ,  ,  , 

 from the UC and the configurations of 



 of the DC. 

Every  time  one  of  the  interdependent  elements  changes  the  configuration,  the  performance  contribution  of  the  focal  element  is  redrawn  from  0; 1 .  For  example,  if  the  configuration  of  changed  from  0  to  1,  the  performance  of  contribution  of    changes,  but  a  change  in 

is 

  does  not 

results in changes to the performance contribution of  . Therefore the performance contribution of  each element can take 2

 different values.   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 2 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 

2.2. Firm behavior  To enable comparison between the performance of integrated and outsourcing firms, both types of  firms  act  in  the  same  landscape  described  above.  They  only  differ  in  how  they  are  able  to  change  their configurations.  2.2.1

Vertically integrated firm 

In  a  vertically  firm,  both  components  are  produced  within  the  boundaries  of  the  firm.  Each  firm  starts  the  search  for  high‐performing  configurations  with  a  randomly  drawn  configuration  ,

. We model the integrated firm to keep the two modules as distinct departments within 

the firm. For every time step of the simulation the two departments search in parallel for a higher‐ performing  solution  by  evaluating  how  the  change  of  one  of  the  module’s  element  configuration  influences  overall  performance  of  the  firm.  Taken  the  other  module’s  configuration  as  given,  the  configuration of the focal module is adjusted to the alternative configuration if this increases overall  firm performance. 

4   

2.2.2

Outsourcing firm 

The outsourcing firm has an in‐house DC and sources the UC from one of the possible suppliers. To  keep complexity tractable and to allow clear disentangling of the underlying mechanisms we focus in  this work on value creation and not on value appropriation. I.e. we are not interested how supplier  and  buyer  split  up  their  profits  but  we  want  to  know  how  the  joint  performance  of  buyer  and  supplier compares to the performance of the integrated firm.  The configuration of an outsourcing firm’s product is uniquely defined by the configuration of the in‐ house DC and the  configuration of the currently selected supplier. Each OS firm and each  supplier  start with a random configuration for DC and UC respectively and each OS firm randomly selects one  of  the  suppliers  initially.  For  every  time  step  of  the  simulation,  the  outsourcing  scenario  is  then  divided into two sub‐steps.  In the first sub‐step, both OS firm and supplier try to improve the performance of their respective  module  in  parallel.  The  OS  firm  changes  one  of  the  configurations 

,∈ ⁄



  of  the  DC  and 

changes  the  configuration  if  firm  performance  (given  the  unchanged  UC  configuration)  increases.  The supplier considers the module‐performance of all current customers to evaluate if it is worth to  change one of the UC configurations. Therefore, the supplier compares the mean current module‐ performance  of  the  existing  customers  with  the  potential  mean  module‐performance  of  the  same  customer group and changes the configuration only if mean performance increases.  After this parallel search process is completed, the OS firm performs a selection process and decides  whether it changes the current supplier. Therefore, the OS firm first decides on one potential new  supplier  that  should  be  evaluated.  The  buyer  uses  the  maximum  UC  performance  a  supplier  currently achieves as an indicator of this supplier’s attractiveness. This is in line with the observation  that suppliers usually showcase their highest performing deal to attract new customers. The buyer  chooses a potential supplier   for evaluation according to the following formula:   

max ,

 



 

max

 

Therefore  more  successful  suppliers  are  selected  more  often  for  evaluation  than  less  successful  suppliers. Once a potential supplier is selected for evaluation, the buyer checks if firm performance  increases compared to the current supplier and exchanges the current supplier if it does. 

5   

2.3. Technological change  For a static environment, the 

∙2

;

 performance contributions 

,…,

 are drawn at the 

beginning of the simulation and stay unchanged over the whole observation period. However, as we  are interested how integrated and outsourcing firms can cope with technological change, we extend  the  model  to  allow  for  technological  change.  The  performance  contributions  no  longer  stay  stable  but  perform  a  random  walk.  The  speed  of  technological  change  is  adjusted  with  the  parameter  ,  which determines in how far a shock  ∈

1; 1  changes the original performance contribution:   ,

∙  

,

The  specification  above  already  generates  a  random  walk  but  does  not  guarantee  that  the  payoff  contributions  stay  bounded  to  the  interval  0; 1 .  We  therefore  insert  an  adjustment  which  “reflects” the values of the performance contributions if they leave the interval  0; 1 :  ,

max min

For example, if the old fitness value has been 

,

,2

,

0.94, 

,

,

,

 

0.1, and 

0.8, then 

,

With  reflecting  barriers,  the  performance  contribution  is  kept  within  the  interval  0; 1   at 

1.02.  ,

0.98.  Figure  3  shows  how  performance  contribution  can  be  affected  for  different  degrees  of  turbulence.  2.4. Implementation details  We stick closely to Levinthal and Posen (2007) and implement a 

20 landscape partitioned into 

10,  i.e.,  the  overall  product  consists  of  20  design 

two  equal‐sized  modules  with 

choices distributed over two modules. The within‐module interdependence is set to  between‐module  interdependence 

5 and the 

  is  varied  in  our  simulation  runs  between  0  and  5,  i.e.  the 

payoff  of  one  design  choice  depends  on  5  to  10  other  design  choices.  Furthermore,  we  vary  the  turbulence parameter   between 0 and 0.5.  We  model  a  population  of  100  vertically  integrated  firms  and  of  100  outsourcing  firms,  which  can  choose between 10 different suppliers. We set a higher number of outsourcing firms than suppliers  as one supplier usually provides its product to several buyers to realize economies of scale.  The simulation is conducted over 100 time steps and if not reported otherwise, the discussed results  are for 

100. Results for every configuration pair 

6   

,   are averaged over 10,000 simulation runs. 

3. Performance differences between outsourcing and vertical integration  We run two sets of simulations: first, we analyze how between‐module interdependencies affect the  performance  of  vertical  integration  in  a  stable  environment.  Building  on  this  base  case,  we  then  allow  for  technological  change.  The  underlying  effects  driving  the  interdependencies  between  technological change and incentives for vertical integration are subsequently analyzed in section 4.  For  both  sets  of  simulations,  we  first  consider  the  simulation  outcomes  before  disentangling  the  underlying mechanisms into benefits of discovery and costs of divergence.  3.1. Performance differences in stable environments  As  a  base  case,  we  first  restrict  our  focus  of  analysis  to  stable  environments,  i.e.  we  set  the  parameter of turbulence to 

0.  

For  each  simulation  run,  both  vertically  integrated  and  outsourcing  agents  are  set  on  the  same  landscape  and  try  to  improve  their  performance.  There  is  no  interaction  within  the  group  of  integrated  firms  and  the  group  of  outsourcing  firms  as  well  as  between  the  groups.  However,  outsourcing firms indirectly interact with each other as they choose from the same set of suppliers.  If  two  outsourcing  firms  select  the  same  supplier,  their  UC  configuration  is  identical  and  it  is  also  likely that there is some correlation emerging as both firms have to adapt to the same UC.  Figure 4 reports how mean performance of vertically integrated firms and outsourcing firms develop  over  the  duration  of  analysis3.  We  see  that  performance  of  both  integrated  and  outsourcing  firms  saturates  at 

50.  We  later  report  our  results  at 

100,  which  can  therefore  be  seen  as  the 

equilibrium outcome4. The main result that can be derived from Figure 4 is that outsourcing results  in  superior  performance  for  low  levels  of  between‐module  interdependence 

  while  vertical 

integration  becomes  more  attractive  as  between‐module  interdependence  increases.  We  also  see  that outsourcing is relatively more beneficial in the short run: even though long‐run performance of  vertical integration clearly dominates outsourcing for high 

, we do not observe this dominance in 

the short run.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 4 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 

                                                            

3 4

 The same results are reported in a more condensed way in Figure A. 1.   Turbulence leads to even faster saturation, as can be seen in Figure A. 2. 

7   

Even  though  the  scope  of  Almirall  and  Casadesus‐Masanell  (2010)  differs  in  that  they  distinguish  between  open  and  closes  innovation  instead  of  between  outsourcing  and  vertical  integration  and  their  modelling  mechanisms  differ  substantially5,  we  can  relate  our  results  to  their  finding.  Our  results  for  stable  environments  are  in  line  with  their  findings  in  that  we  also  find  that  closed  innovation (VI) becomes more attractive, the higher product complexity becomes.  3.2. Performance differences under technological change  Building on the above discussed results for stable environments we now turn to our core question of  interest and  ask in how far technological change influences integration incentives. We answer this  question by tuning the parameter of turbulence   from 0 to 0.5, therefore going from a completely  stable  to  a  highly  turbulent  und  unstable  environment.  As  we  are  also  interested  in  how  far  the  effects of turbulence and  between‐module interdependencies interact, we individually analyze the  effect for all 

 between 0 and 5. 

Figure 5 illustrates how the performance differential of 

 is affected by technological change. 

We can first confirm the result already obtained for stable environments: the higher the between‐ module  interdependencies,  the  more  attractive  vertical  integration  becomes.  However,  our  core  result  is  the  non‐monotonic  relationship  between  integration  incentives  and  technological  change.  We  see  that  as  we  add  some  turbulence  to  a  stable  environment  vertical  integration  becomes  relatively  more  attractive.  But  as  we  add  more  and  more  turbulence,  the  effect  turns  and  the  attractiveness  of  outsourcing  increases.  When  comparing  how  much  turbulence  it  needs  to  fully  offset increased attractiveness of vertical integration (i.e. when  for 

0),  we  see  that  this  takes  longer  for  intermediary  values  of 

higher values of  higher 

 reaches the same value as    than  for 

0  and  for 

. Finally, we see that the relative advantage of outsourcing increases faster, the 

 becomes.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 5 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 

                                                             5

  E.g.  a  core  ingredient  of  our  model  is  that  multiple  buyers  buy  from one  supplier, whereas  the  number  of  open innovation firms is the same for both product modules in Almirall and Casadesus‐Masanell (2010). 

8   

4. Effects  driving  the  difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  In  a  next  step  we  try  to  disentangle  the  underlying  mechanisms  driving  the  relative  advantage  of  vertical integration and outsourcing. To do this, we follow Almirall and Casadesus‐Masanell (2010) in  splitting  the  performance  difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  in  a  discovery  effect and a divergence effect.  In the following we first discuss what we understand under the divergence and discovery effect in  the  scope  of  our  work.  We  then  identify  how  these  effects  are  responsible  for  the  performance  differences  between  outsourcing  and  vertical  integration.  In  order  to  separately  identify  the  two  effects, we have to introduce a hypothetical supercharged firm. Finally, we can use the two effects  to explain the non‐monotonic relationship between vertical integration and technological change.  4.1. Discovery and divergence  The  first  effect  of  interest  is  the  discovery  effect.  This  effect  captures  the  advantages  which  come  with being allowed to adopt not only one product configuration, but being able to choose between  several product configurations. If one is bound to only one configuration, one is also bound to the  technological  trajectory  associated  with  this  configuration.  However,  if  one  can  choose  between  several configurations, this also allows accessing different technological trajectories, and therewith  changing  the  product  configuration  in  a  much  more  disruptive  way.  When  comparing  a  setting  where one can choose between different product configurations (i.e. there is an effect of discovery),  everything else equal, this solution is always superior to a setting where one is stuck with only one  configuration. This is because the availability of additional choices can only increase performance as  one can always stick with the original configuration. Therefore, we talk about benefits of discovery.  The divergence effect is the other effect we need to identify to disentangle the differences between  outsourcing  and  vertical  integration.  This  effect  captures  everything  associated  with  reduced  coordination. For a problem which is partitioned into sub‐goals, perfectly coordinated action always  takes  into  account  the  overall  goal,  i.e.  changes  are  only  implemented  if  overall  short‐term  performance increases. On the other hand, if coordination is not perfect, problem‐solving actions for  the  different  sub‐goals  can  also  be  detrimental  to  the  overall  goal.  While  the  discovery  effect  is  unambiguously positive, the long‐term outcome of the divergence effect can have both a negative  and  a  positive  sign.  Even  though  we  expect  a  lack  of  coordination  being  usually  associated  with  a  performance  decrease,  one  could  also  expect  a  positive  effect.  This  positive  effect  can  again  stem  9   

from two different sources: speaking in the spirit of Rivikin and Siggelkow (2003) divergence could  lead to either an increase of search or an increase in stability, both of which can be performance‐ increasing  if  there  is  currently  too  much  stability  respectively  search.  On  the  one  hand,  uncoordinated search is less prone to get stuck on local peaks (i.e. we see more search), while on the  other hand, if many parties try to change a configuration into different directions, the overall result  could be that little changes are implemented at all and we therefore see more stability. Considering  that we expect the negative impact of the divergence effect to usually outweigh the positive impact,  we talk about costs of divergence.  4.2. Differences between vertical integration and outsourcing  Having discussed the effects of discovery and divergence in general, we now apply these effects to  identify  differences  between  vertical  integration  and  outsourcing.  Figure  6  depicts  two  key  characteristics  that  distinguish  vertically  integrated  firms  and  outsourcing  firms:  the  number  of  suppliers and the coordination between modules. An outsourcing firm can choose between multiple  suppliers  but  coordination  between  the  self‐produced  DC  and  the  externally  purchased  UC  is  obviously  not  perfectly  aligned.  On  the  other  hand,  an  integrated  firm  has  only  one  “supplier”,  its  own UC department, which acts in a coordinated manner together with the department developing  the DC.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 6 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  We  can  identify  the  existence  of  a  discovery  effect,  as  only  OS  firms  can  benefit  from  choosing  between multiple suppliers. And we identify a divergence effect, as OS firms lack the coordination  between  UC  and  DC  that  is  available  to  VI  firms.  Taken  together,  these  two  effects  constitute  the  performance difference between outsourcing and vertical integration:    4.3. Disentangling the discovery and divergence effect  So  far,  we  are  able  to  tell  that  there  are  two  probably  counteracting  effects  that  determine  the  performance  difference  between  OS  and  VI.  To  quantify  the  strength  of  the  two  effects,  we  also  follow Almirall and Casadesus‐Masanell (2010) in introducing a hypothetical supercharged firm. The  supercharged firm is designed in a way that it captures the full advantages of discovery but does not  suffer  from  divergence  because  incentives  between  buyer  and  supplier  become  coordinated.  We  10   

implement  this  supercharged  firm  by  assigning  each  outsourcing  firm  an  own  set  of  suppliers  that  are  perfectly  coordinated  with  their  assigned  firm.  We  can  therefore  quantify  divergence  and  discovery as follows:      As depicted in Figure 7, discovery is therefore defined as the difference between the supercharged  firm,  which  benefits  from  discovery  and  does  not  suffer  from  divergence  and  the  vertically  integrated  firm,  which  does  not  benefit  from  discovery  but  does  also  not  suffer  from  divergence.  Divergence  on  the  other  hand  is  obtained  by  subtracting  the  performance  of  the  outsourcing  firm  from the performance of the supercharged firm, as the only difference between the two firms is that  the supercharged firm does not suffer from divergence.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 7 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  4.4. Causes for the relationship between vertical integration and technological change  We  now  try  to  explain  the  somehow  non‐intuitive  relationship  between  vertical  integration  and  technological change by splitting the performance difference in a discovery and a divergence effect6.  First,  we  focus  on  a  specific  configuration  of 

3.  Figure  8  shows  how  the  performance 

difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  is  explained  by  the  two  effects.  If  we  go  from  a  stable  environment  to  an  environment  with  modest  turbulence  of 

0.05  we  see  that 

increased  attractiveness  of  vertical  integration  is  driven  by  a  decline  in  the  benefits  of  discovery  while  the  effect  of  divergence  remains  fairly  stable.  However,  as  turbulence  increases  we  see  the  increased attractiveness of outsourcing being driven by a decline in the costs of divergence and do  no longer observe changes in the benefits of discovery.                                                               6

 We do not focus on the drivers responsible for the differences of the static case as this would to a large part  reproduce Almirall and Casadesus‐Masanell (2010). Still, we shortly describe the results in the following. Figure  B. 1 plots the performance differential OS‐VI, the benefits of discovery DISC, and the costs of divergence DIV.  As  stated  above,  we  see  that  outsourcing  is  more  attractive  for  low  levels  of  between‐module  interdependencies  and  vertical  integration  becomes  more  attractive  for  higher  levels.  Regarding  the  underlying  drivers,  we  see  that  the  costs  of  divergence  clearly  drive  the  increasing  attractiveness  of  vertical  0, costs of divergence steadily increase with  .  integration: while there are no costs of divergence for  0  the  incentives  of  the  buyers  coincide  with  the  suppliers’  incentives.  This  is  quite  intuitive  as  for  However, as between‐module interdependencies increase, it is no longer possible to optimally serve all buyers  as changes in the UC can have different performance‐changing effect. 

11   

‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 8 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  How can we make sense of these results? The reduced benefits of discovery when changing from a  stable  environment  to  an  environment  with  modest  turbulence  can  probably  be  explained  with  better  buffering  abilities  of  vertically  integrated  firms  which  take  effect  if  technological  change  is  introduced but do not work anymore for highly turbulent environments. On the other hand, reduced  costs  of  divergence  for  highly  dynamic  environments  can  probably  be  attributed  to  a  stabilizing  effect  of  divergence  counteracting  the  destabilizing  effect  caused  by  high  rates  of  technological  change. As a supplier usually sells its product to multiple customers, it is torn by differing customer  requirements  as  technological  change  becomes  turbulent.  The  resulting  reduced  rate  in  changing  the  product  configuration  is  therefore  a  valuable  counter‐element  to  the  destabilizing  effects  of  technological change.  After  analyzing  the  results  for 

3,  we  broaden  our  scope  of  analysis  to  cover  all 

Figure 9 shows how the costs of divergence develop over the interval 

0; 5 . 

0; 0.5 .  

‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 9 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  First, we can observe that for 

0 we cannot talk about “costs” of divergence, we actually see 

benefits  from  having  the  same  set  of  suppliers  for  all  OS  firms  instead  of  having  an  own  set  of  perfectly  coordinated  suppliers  for  each  OS  firm.  As  for 

0,  we  don’t  have  any  potential  for 

conflicts between modules even if only module‐performance is considered. Therefore, we also see  0  for  a  stable  environment.  And  for  increasing  turbulence  ,  we  can  identify  the  performance‐increasing,  stabilizing  effect  without  being  obstructed  by  potentially  unaligned  goals.  And second, we see that reduced costs of convergence drive the increasing attractiveness of OS for  all observed 

, i.e. our results regarding the divergence‐side seem to be stable. 

Finally,  in  Figure  10  we  analyze  how  the  benefits  of  discovery  depend  on  benefits  of  discovery.  Again, we can confirm that the results obtained for 

3 hold true for the whole range of 

‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  INSERT FIGURE 10 HERE  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  12   

.  

5. Conclusion  We have been able to identify a reason why prior empirical work on the interdependencies between  vertical  integration  and  technological  change  has  produced  mixed  results:  the  relationship  is  non‐ monotonic in that vertical integration becomes first more attractive and then less attractive as the  level of technological change increases. This relationship is driven by reduced benefits of discovery  for  modest  levels  of  turbulence  and  by  reduced  costs  of  divergence  for  highly  dynamic  environments.  In addition to explaining the mixed empirical results on the relationship between vertical integration  and technological change, we are also able to derive an important implication for future empirical  studies.  Our  results  can  be  validated  in  empirical  settings  by  using  appropriate  measures  of  technological  change  and  then  explicitly  allowing  for  a  non‐monotonic  influence  of  technological  change on integration incentives.  As mentioned before, the scope of this paper is to analyze in how far different organizational designs  are  able  to  create  value.  This  allows  us  to  clearly  disentangle  the  effects  leading  to  performance  differentials  between  integrated  and  outsourcing  firms.  A  possible  next  step  would  be  to  analyze  how  the  created  value  is  appropriated  by  allowing  for  competition  both  within  organizational  designs as well as between integrated and outsourcing firm. We would expect interesting and non‐ trivial  results  for  two  main  reasons:  first,  outsourcing  firms  have  been  shown  to  be  faster  in  improving  short‐term  performance  and  second,  we  would  expect  profit‐reducing  effects  if  many  outsourcing firms select the same supplier. 

13   

References    AFUAH, A. 2001. Dynamic boundaries of the firm: are firms better off being vertically integrated in  the face of a technological change? Academy of Management Journal, 44, 1211‐1228.  AFUAH, A. & BAHRAM, N. 1995. The hypercube of innovation. Research Policy, 24, 51‐76.  ALMIRALL,  E.  &  CASADESUS‐MASANELL,  R.  2010.  Open  Versus  Closed  Innovation:  A  Model  of  Discovery and Divergence. Academy of Management Review, 35, 27‐47.  ARMOUR,  H.  &  TEECE,  D.  1980.  Vertical  integration  and  technological  innovation.  Review  of  Economics and Statistics, 62, 470‐474.  BALAKRISHNAN, S. & WERNERFELT, B. 1986. Technical change, competition and vertical integration.  Strategic Management Journal, 7, 347‐359.  BARTEL, A., LACH, S. & SICHERMAN, N. 2005. Outsourcing and Technological Change. NBER Working  Paper No. 11158.  CHANG,  M.‐H.  &  HARRINGTON,  J.  J.  E.  2006.  Agent‐Based  Models  of  Organizations.  Handbook  of  Computational Economics. Elsevier.  ERICSON, R. & PAKES, A. 1995. Markov‐perfect industry dynamics: A framework for empirical work.  Review of Economic Studies, 62, 53‐82.  FLEMING, L. & SORENSON, O. 2001. Technology as a complex adaptive system: evidence from patent  data. Research Policy, 30, 1019‐1039.  FORBES,  S.  &  LEDERMAN,  M.  2009.  Adaptation  and  Vertical  Integration  in  the  Airline  Industry.  American Economic Review, 99, 1831‐1849.  GANCO,  M.  &  HOETKER,  G.  2009.  NK  Modeling  Methodology  in  the  Strategy  Literature:  Bounded  Search on a Rugged Landscape. In: BERGH, D. & KETCHEN, D. (eds.) Research Methodology in  Strategy and Management. Emerald Group Publishing, Ltd.  HARRIGAN, K. 1984. Formulating vertical integration strategies. Academy of Management Review, 9,  638‐652.  HARRIGAN,  K.  1986.  Matching  vertical  integration  strategies  to  competitive  conditions.  Strategic  Management Journal, 7, 535‐555.  HENDERSON, R. & CLARK, K. 1990. Architectural innovation: the reconfiguration of existing product  technologies and the failure of established firms. Administrative Science Quarterly, 35, 9‐30.  HILL,  C.  &  HOSKISSON,  R.  1987.  Strategy  and  Structure  in  the  Multiproduct  Firm.  The  Academy  of  Management Review, 12, 331‐341.  JONES,  G.  &  HILL,  C.  1988.  Transaction  cost  analysis  of  strategy‐structure  choice.  Strategic  Management Journal, 9, 159‐172.  KAUFFMANN,  S.  A.  1993.  The  origins  of  Order:  Self‐Organization  and  Selection  in  Evolution,  New  York, Oxford University Press Inc.  LEVINTHAL, D. 1997. Adaptation on rugged landscapes. Management Science, 934‐950.  LEVINTHAL,  D.  &  POSEN,  H.  2007.  Myopia  of  selection:  Does  organizational  adaptation  limit  the  efficacy of population selection? Administrative science quarterly, 52, 586‐620.  MALERBA, F., NELSON, R., ORSENIGO, L. & WINTER, S. 2008. Vertical integration and disintegration  of  computer  firms:  a  history‐friendly  model  of  the  coevolution  of  the  computer  and  semiconductor industries. Industrial and Corporate Change, 17, 197‐231.  MASTEN, S. 1984. Organization of Production: Evidence from the Aerospace Industry. Journal of Law  and Economics, 27, 403.  MASTEN, S., MEEHAN, J. & SNYDER, E. 1991. The costs of organization. Journal of Law, Economics,  and Organization, 7, 1‐25.  MONTEVERDE, K. 1995. Technical dialog as an incentive for vertical integration in the semiconductor  industry. Management Science, 41, 1624‐1638.  14   

MONTEVERDE,  K.  &  TEECE,  D.  1982.  Supplier  switching  costs  and  vertical  integration  in  the  automobile industry. The Bell Journal of Economics, 13, 206‐213.  RIVKIN,  J.  &  SIGGELKOW,  N.  2003.  Balancing  Search  and  Stability:  Interdependencies  among  Elements Organizational Design. Management Science, 49, 290‐311.  SIMON, H. 1962. The architecture of complexity. Proceedings of the American Philosophical Society,  106, 467‐482.  WOLTER,  C.  &  VELOSO,  F.  2008.  The  Effects  of  Innovation  on  Vertical  Structure:  Perspectives  on  Transaction Costs and Competences. Academy of Management Review, 33, 586‐605.       

15   

Figures and tables   

Integration (VI)

Outsourcing (OS) UC

UC

UC

UC

DC

DC

  Figure 1: Organizational difference between vertical integration and outsourcing. 

  X

X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X within X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X between X X X X X X X X X

K

(UC)

K

X X X X X X

X X X X X X

X X X X X

X X

X X X X X

Kbetween X X X

X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

K

(DC)

X X X X X X X X X X X X X X X X X X X  



 

16   

X X X X

X X X X X X within X X X X X X X X X X X X

Figure 2: Example for an interaction map with 

 

X

 and 



=0 1 0.5 0

0

20

40 =0.1 60

80

100

0

20

40 =0.2 60

80

100

0

20

40 =0.3 60

80

100

0

20

40

60

80

100

0

20

40

60

80

100

0

20

40

60

80

100

1 0.5 0 1 0.5 0 1 0.5 0

=0.4

1 0.5 0

=0.5

1 0.5 0

Figure 3: Examples for different degrees of technological change. 

17   

 

Fitness for Kb=0

Fitness for Kb=1

0.7

0.7

0.6

0.6 VI OS

0.5

20

40

60

80

VI OS 100

0.5

20

Fitness for Kb=2

40

60

80

Fitness for Kb=3

0.7

0.7

0.6

0.6 VI OS

0.5

20

40

60

80

VI OS 100

0.5

20

Fitness for Kb=4

40

60

80

100

Fitness for Kb=5

0.7

0.7

0.6

0.6 VI OS

0.5

100

20

40

60

80

VI OS 100

0.5

20

40

60

80

Figure 4: Mean performance development of integrated (VI) and outsourcing (OS) firms from t=1…100 for a  stable environment (

). 

18   

100

 

0.05

0.04

0.03 K=0 K=1 K=2 K=3 K=4 K=5

OS-VI

0.02

0.01

0

-0.01

-0.02

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5



 

Figure  5:  Difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  (OS‐VI)  for  varying  degrees  of  technological change  . 

 

19   

Integration (VI)

Outsourcing (OS) Number of suppliers Between-module incentive

Discovery effect

Multiple

Divergence effect

Uncoordinated

One Coordinated

 

Figure 6: Different characteristics of outsourcing and vertical integration. 

 

VI

SC Number of suppliers Between-module incentive

Number of suppliers

Discovery effect

Multiple

One

Coordinated

Coordinated

OS

SC Multiple

Multiple

Between-module incentive Uncoordinated

Divergence effect

Coordinated

Figure 7: Introduction of a supercharged firm to identify the discovery and the divergence effect. 

20   

 

KB=3 0.03 0.025 0.02

OS-VI

0.015 0.01 0.005 0 OS-VI DISC DIV

-0.005 -0.01

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

 Figure 8: Drivers of the difference between outsourcing and vertical integration (OS‐VI) for 

  : benefits 

of discovery (DISC) and costs of divergence (DIV). The degree of technological change   varies from 0 to 0.5. 

21   

0.05 K=0 K=1 K=2 K=3 K=4 K=5

0.04

Costs of Divergence

0.03

0.02

0.01

0

-0.01

-0.02

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

 Figure 9: Divergence effect for 



;    and  ∈

; .

22   



0.3

0.35

0.4

0.45

0.5  

0.036 K=0 K=1 K=2 K=3 K=4 K=5

0.034

Benefits of Discovery

0.032

0.03

0.028

0.026

0.024

0.022

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

 Figure 10: Discovery effect for 



;    and  ∈

; .

 

23   



0.3

0.35

0.4

0.45

0.5  

Appendix A  Performance for varying Kb 0.74 0.72 0.7 0.68 VI, t=5 OS t=5 VI, t=20 OS t=20 VI, t=100 OS t=100

0.66 0.64 0.62 0.6 0.58

0

1

2

3

4

5  

Figure A. 1: Mean performance at t= (5, 20, 100) of vertical integrated (VI) and outsourcing (OS) firms for  varying between 0 and 5. 

24   

 

Fitness for Kb=0

Fitness for Kb=1

0.75

0.75

0.7

0.7

0.65

0.65

0.6

0.6 VI OS

0.55 0.5

20

40

60

80

VI OS

0.55 0.5

100

20

Fitness for Kb=2 0.75

0.7

0.7

0.65

0.65

0.6

0.6 VI OS

0.55 20

40

60

80

20

0.7

0.7

0.65

0.65

0.6

0.6 VI OS

0.55 60

40

60

80

100

Fitness for Kb=5 0.75

40

100

VI OS

0.5

100

0.75

20

80

0.55

Fitness for Kb=4

0.5

60

Fitness for Kb=3

0.75

0.5

40

80

VI OS

0.55 0.5

100

20

40

60

80

100  

Figure A. 2: Mean performance development of integrated (VI) and outsourcing (OS) firm from t=1…100 for  a turbulent environment (

. ). 

 

25   

Appendix B (not intended for publication)  Performance for =0 0.05

OS-VI DISC DIV

0

-0.05

0

1

2

3

4

5

KB

 

Figure  B.  1:  Drivers  of  the  difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  (OS‐VI):  benefits  of  discovery (DISC) and costs of divergence (DIV). 

26   

0.05

0.04

0.03

=0 =0.1 =0.2 =0.3 =0.4 =0.5

0.02

0.01

0

-0.01

-0.02

0

1

2

3

4

5

KB

 

Figure  B.  2:  Difference  between  outsourcing  and  vertical  integration  (OS‐VI)  for  varying  between‐module  interdependence (

). 

27   

KB=0

K B=1

0.05

0.05

0

0

-0.05

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

-0.05

0

0.1

0.2

 KB=2 0.05

0

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

-0.05

0

0.1

0.2

 KB=4

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.3

0.4

0.5

K B=5 0.05

0

0.5



0.05

-0.05

0.4

K B=3

0.05

-0.05

0.3



0.3

0.4

0.5

-0.05

0

0.1

0.2





 

OS-VI DISC DIV

  Figure B. 3: Drivers of the difference between outsourcing and vertical integration (OS‐VI): benefits of  discovery (DISC) and costs of divergence (DIV). The degree of technological change   varies from 0 to 0.5. 

28   

Performance for =0

Performance for =0.1

0.05

0.05

0

0

-0.05

0

1

2

3

4

5

-0.05

0

1

2

KB Performance for =0.2 0.05

0

0

0

1

2

3

4

5

-0.05

0

1

2

KB Performance for =0.4

0

0

1

2

3

4

5

4

5

Performance for =0.5 0.05

0

5

KB

0.05

-0.05

4

Performance for =0.3

0.05

-0.05

3 KB

3

4

5

-0.05

0

1

KB

2

3 KB

 

OS-VI DISC DIV

  Figure B. 4: Drivers of the difference between outsourcing and vertical integration (OS‐VI): benefits of  discovery (DISC) and costs of divergence (DIV). 

29