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type: paper
slug: jeongdonglee-2014-dea-sna
title: >-
  Development pattern of the DEA research field: a social network analysis
  approach
authors:
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[chulwoo-baek]]'
  - '[[ho-sung-kim]]'
  - '[[jin-seok-lee]]'
year: 2014
venue: '[[journal-of-productivity-analysis]]'
volume: '41'
issue: '1'
pages: 175-186
doi: 10.1007/s11123-012-0293-z
categories:
  - '[[bibliometric-methods]]'
  - '[[productivity-analysis]]'
methods:
  - '[[social-network-analysis]]'
  - '[[co-authorship-network]]'
  - '[[power-law-distribution]]'
themes:
  - '[[data-envelopment-analysis]]'
  - '[[research-collaboration]]'
  - '[[scientific-field-evolution]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T01:43:46+09:00'
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# Development pattern of the DEA research field: a social network analysis approach

*[[jeongdonglee]], [[chulwoo-baek]], [[ho-sung-kim]], [[jin-seok-lee]] (2014)* · [[journal-of-productivity-analysis]] 41:175–186 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s11123-012-0293-z)

> [[data-envelopment-analysis]] (DEA) 분야 자체를 메타-분석 대상으로 삼아, 1978–2006 의 3,081 개 publication 과 그 저자 간 [[co-authorship-network]] 를 [[social-network-analysis]] 로 추적한다. 9 개 stylized fact 를 검증하며, 발견의 핵심은 두 가지다 — 첫째, DEA 의 publication 분포는 강한 [[power-law-distribution]] 을 따르고 시간이 갈수록 *지수가 더 가팔라진다* (-1.32 → -1.73 → -2.09). 둘째, economics 와 OR/MS 라는 두 dominant group 이 1980 년대까지 *완전 분리* 상태로 독립 발전하다 1994 년 marginal 연구자 (Thore-Kozmetsky-Phillips) 의 협업으로 합류가 시작됐다. DEA 학계의 구조는 큰 봉우리 몇 개로 이뤄진 후지산 형태이며 Himalaya 와 같은 다중 봉우리가 아니다.

- **RQ**: DEA 학계는 1978–2006 사이에 어떻게 진화했는가? 현재 구조의 특징은? 어떻게 미래 발전을 촉진할 수 있는가? — co-authorship 패턴이라는 lens 로 답한다.
- **방법론**: [[social-network-analysis]], [[co-authorship-network]], [[power-law-distribution]] (publication·collaborator 분포의 log-log 회귀로 멱지수 추정), 최단거리 알고리즘 (6 단계 분리 검증), UCINET 6
- **데이터**: Emrouznejad et al. (2008) 의 4,015 DEA publication base 에서 detail 정보 부재·중복 제거 후 3,081 papers, 1978–2006; 저자·국가·co-authorship edge 추출
- **주요 발견**: 9 개 stylized facts — (1) publication 분포 power law, 시간 따라 지수 가팔라짐; (2) collaborator 분포도 power law 로 시간 따라 집중화; (3) 협업 *범위* (collaborator 수) 가 *깊이* 보다 성과에 더 기여 (선형 vs 비선형); (4) 미국·영국이 국제 협업 hub (각 48·36 국 연결); (5) 평균 연구자 간 distance 가 시간 따라 *증가* (중간 hub 부재); (6) economics·OR/MS 두 흐름이 15 년간 분리 발전; (7) 1994 년 이후 두 그룹 협업 가속; (8) 통합은 marginal 연구자 (Lovell-Morey 1991, Thore-Kozmetsky-Phillips 1994) 가 시작했지 hub 가 아님; (9) Cooper (OR/MS) 와 Färe-Lovell (economics) 외 새 그룹 (Jahanshahloo, Thanassoulis) 2 개만 출현
- **시사점**: 학문 분야 융합은 *내부 hub* 보다 *주변부 frontier 연구자* 의 cross-stream 협업에서 시작된다 → 신생 분야 정책은 hub 강화보다 cross-pollination 환경 (mid-career inflow, 새 keyword 수용) 제공이 더 효과적

![Figure 6. 1986 → 1996 → 2006 누적 co-authorship network 진화. 1986 년 시점 economics 와 OR/MS 두 그룹이 완전히 분리된 두 섬으로 존재하다, 1994 년 이후 bridge edge 가 형성되며 점차 통합되지만 두 hub (Cooper 측, Färe-Lovell 측) 의 결은 2006 까지도 식별 가능. 학문 분야 융합이 점진적·비대칭적으로 일어남을 시각화한다.](/papers/201404_LeeJD_Development_pattern_of_the_DEA_research_field_A_social_network_analysis_approach/fig6.jpeg)

## 요약

본 paper 는 [[jeongdonglee]] 의 1998-2010 DEA·productivity 방법론 라인의 *self-reflective* 정점에 해당한다. [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]] 에서 DEA 를 한국 제조업 sector 분해에 적용하고, [[jeongdonglee-2004-wtp-dea]] 에서 소비자 WTP 추정으로 확장했던 저자가, 2014 년 시점에 *도구 자체* 를 분석 대상으로 삼는다. DEA 가 30 년간 어떻게 학문 분야로 발전했는지를 묻는 이 메타-질문은, [[data-envelopment-analysis]] 사용자가 *자기 분야의 역사* 를 정량 도구로 되돌아보는 시도로서, productivity 방법론에서 혁신·진화 연구로 [[jeongdonglee]] 의 question 이 옮겨가는 *전환의 신호* 다.

저자들은 Emrouznejad et al. (2008) 의 30 년 DEA 종합 서지를 base 로 3,081 개 publication 의 [[co-authorship-network]] 를 구축하고 UCINET 6 으로 분석한다. 9 개 stylized fact 가 검증된다. 분포 측면에서는 publication 도 collaborator 수도 모두 [[power-law-distribution]] 을 따르며, 멱지수가 시간에 따라 가팔라진다 (-1.32 → -2.09) — 분야가 성숙할수록 *상위 집중* 이 심해진다는 정량 증거. Cooper 가 67 명, Färe·Grosskopf 가 각 39·36 명의 collaborator 와 연결된 반면 2,121 명은 단 한 편만 발표한 *long tail*. 협업의 *범위* (collaborator 수) 와 성과 (publication 수) 가 선형 관계인 반면 *깊이* (collaboration count) 와는 비선형 — 넓은 협업이 깊은 협업보다 성과에 더 기여. 가장 중요한 발견은 economics 와 OR/MS 두 group 의 *독립 발전 → 1994 이후 통합* 의 비대칭 동학이며, 통합을 시작한 것은 그룹의 hub (Cooper, Färe) 가 아니라 marginal 연구자 (Lovell-Morey 1991, Thore et al. 1994 @ IC2 Institute, UT Austin) 였다.

이 발견은 정책 함의가 명확하다. 학문 분야 융합을 promote 하려면 hub 강화가 아니라 cross-stream 환경 (mid-career inflow, 새 keyword 수용, 협업 기회 제공) 이 필요하다. 한계도 명시되어 있다 — single-author paper 가 network 에 반영되지 않으며, citation 이 아닌 co-authorship 만의 lens 다. 본 paper 의 방법론적 self-reflection 은 [[jeongdonglee]] 의 메서드 진화 라인에서 중요한 표지석이다 — DEA 라는 *공학자의 도구* 가 *진화 동학을 분석할 수 있는 시점* 에 도달했을 때, 자기 분야로 그 도구를 돌리는 *meta-level* 적용이다.

## 핵심 결과

**Publication 분포의 power-law 진화 (log-log regression, frequency on # publications)**

| 시기 | 멱지수 (β) | 해석 |
|---|---:|---|
| 1978–1986 | −1.32 | 초기, 비교적 평등 |
| 1987–1996 | −1.73 | 중기, 집중도 상승 |
| 1997–2006 | −2.09 | 성숙기, 강한 상위 집중 |

**Collaborator 분포의 power-law 진화 (same regression on # collaborators)**

| 시기 | 멱지수 (β) |
|---|---:|
| 1978–1986 | −1.17 |
| 1987–1996 | −2.01 |
| 1997–2006 | −2.28 |

**Top 협업 hub (1978–2006 누적)**

| 연구자 | Collaborator 수 | 진영 |
|---|---:|---|
| W. W. Cooper | 67 | OR/MS hub |
| R. Färe | 39 | Economics hub |
| C. A. K. Lovell | 39 | Economics hub |
| Y. A. Ozcan | 38 | OR/MS |
| S. Grosskopf | 36 | Economics |
| A. Charnes | 33 | OR/MS |

**Pareto 형태 publication 누적분포**: 상위 10 % 저자가 전체 publication 의 46.4 %, 상위 20 % 가 59.4 % 점유. 2,121 명은 single-paper author.

**그룹 간 통합 시점**: 첫 cross-group co-authored paper = Lovell-Morey (1991, *Management Science*). 본격 통합 = Thore-Kozmetsky-Phillips (1994, *J. Productivity Analysis*) — IC2 Institute, UT Austin.

**국제 협업 hub**: USA (48 국 연결), UK (36), Australia (21). 14 개국은 *해외 협업 없음*.

**평균 연구자 간 distance**: 시간에 따라 *증가* 추세. 신규 진입 연구자가 random 한 새 collaborator 가 아니라 *기존 collaborator 의 collaborator* 로 들어옴 → 중간 규모 hub (Himalaya 식 다중 봉우리) 가 형성되지 않고 Mt. Fuji 식 *단일 거대 cone* 만 유지.

## 방법론 노트

[[social-network-analysis]] (SNA) 는 node 간 관계 (link/edge) 의 구조를 *직접* 분석하는 방법으로, 학술 분야에서는 저자가 node 이고 공저 관계가 link 인 [[co-authorship-network]] 를 가장 흔히 다룬다. 본 paper 는 publication 의 두 저자가 한 번이라도 공저했으면 둘 사이에 edge 를 설정 (undirected, 동시 발생 횟수는 *degree of collaboration* 으로 별도 측정). 이 단순 정의 위에서 9 가지 stylized fact 를 검증한다.

핵심 정량 도구는 두 가지 — [[power-law-distribution]] 의 멱지수 추정과 *최단거리* 분석.

publication 수 $k$ 를 갖는 저자의 빈도 $f(k)$ 가 [[power-law-distribution]] 을 따른다는 가설:

$$f(k) \propto k^{-\alpha}$$

log-log 변환 후 선형 회귀로 멱지수 $\alpha$ 추정:

$$\log f(k) = c - \alpha \log k$$

본 paper 는 전체 표본과 시기별 sub-sample (1978–1986, 1987–1996, 1997–2006) 에 모두 OLS 적합해 $\hat\alpha$ 가 1.32 → 2.09 로 증가함을 보인다.

두 저자 간 최단거리 (degrees of separation) 는 unweighted shortest path algorithm 으로 계산. Watts-Strogatz / Milgram 의 *small-world* 전통을 잇는 측정이며, 평균 거리의 시간 변화로 network 의 *centralization 정도* 변화를 추적한다.

식별의 한계는 명시적이다 — single-author paper (network 에 edge 를 만들지 않음) 와 미수록 working paper 가 network 에서 누락된다. citation 정보 없이 co-authorship 만 보기에 *지적 영향* 과 *실제 협업* 의 차이는 포착하지 못한다.

## 연구 계보

본 paper 는 두 갈래의 선행 연구 위에 선다. 첫째, DEA 학계 자체에 대한 *citation-based* 메타-분석 — Førsund-Sarafoglou (2002, *J. Productivity Analysis*; 2005, *Int. J. Production Economics*) 가 seminal paper 의 citation 으로 economics·OR/MS 두 진영의 cross-citation 패턴을 추적했다. 본 paper 는 그 lens 를 *citation 에서 co-authorship 으로* 옮긴다. 둘째, social capital 과 inter-organizational collaboration 의 SNA 전통 — Coleman (1988), Burt (1997), Provan-Milward (1995).

[[jeongdonglee]] 의 메서드 라인에서 본 paper 의 위치는 *self-reflective inflection point* 다. [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]] (DEA 를 한국 제조업에 적용) 과 [[jeongdonglee-2004-wtp-dea]] (DEA 를 소비자 WTP 에 적용) 가 *DEA-as-tool* 단계라면, 본 paper 는 *DEA-as-object* 단계 — 도구로서 사용해온 DEA 의 학문적 형성 과정 자체를 메타-분석한다. author page 분류상 question 이 "효율성을 어떻게 측정할까" 에서 "지식·기술 분야는 어떻게 진화하는가" 로 전환되는 지점과 시기적으로 맞물리는 작품이다.

공저자 [[chulwoo-baek]] (Sun Moon University) 은 본 paper 시기에 SNA·국제 협업 lens 를 [[jeongdonglee]] 그룹에 도입한 핵심 협업자이며, [[ho-sung-kim]]·[[jin-seok-lee]] 는 [[temep]] 의 PhD student / postdoc cohort 다.

## See also

- [[data-envelopment-analysis]]
- [[social-network-analysis]]
- [[co-authorship-network]]
- [[power-law-distribution]]
- [[scientometrics]]
- [[research-collaboration]]
- [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]]
- [[jeongdonglee-2004-wtp-dea]]
- [[jeongdonglee]]
- [[chulwoo-baek]]
- [[temep]]