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type: paper
slug: seongsang-lee-2010-efficiency-parameters-innovation
title: >-
  The impact of efficiency parameters on firms' innovative activities: Evidence
  from Korean firm-level data
authors:
  - '[[seongsang-lee]]'
  - '[[yeonbaekim]]'
year: 2010
venue: '[[innovation-management-policy-and-practice]]'
volume: '12'
issue: '3'
pages: 283-297
doi: 10.5172/impp.12.3.283
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[firm-strategy]]'
methods:
  - '[[negative-binomial-regression]]'
  - '[[rd-patent-elasticity]]'
  - '[[count-data-models]]'
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  - '[[rd-productivity]]'
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last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# The impact of efficiency parameters on firms' innovative activities: Evidence from Korean firm-level data

*[[seongsang-lee]], [[yeonbaekim]] (2010)* · [[innovation-management-policy-and-practice]] 12(3):283–297 · [DOI ↗](https://doi.org/10.5172/impp.12.3.283)

> R&D-특허 관계의 *변동 원인을 두 effect 로 분리* — (i) propensity to patent (특허화 성향, 산업·법 환경), (ii) R&D productivity ([[rd-patent-elasticity]], firm 의 R&D 1 단위 → 추가 특허 효율성). De Rassenfosse-van Pottelsberghe (2009) 의 country-level framework 을 firm-level 로 확장. 한국 1,255 기업 분석 — **"in-depth preliminary patent search" 와 "revenue-splitting incentive for employee-inventors" 가 R&D productivity 의 efficiency parameter** (단기 정책 가능). IP manager 와 lump-sum bonus 는 *propensity to patent* 영향 (long-term).

- **RQ**: 기업의 *patent count 변동* 의 두 source (propensity to patent vs R&D productivity) 를 어떻게 분리할 것인가? 그 중 *단기 (기업 투자·정부 지원으로 변경 가능)* 한 efficiency parameter — *R&D productivity 의 driver* — 는 무엇인가?
- **방법론**: De Rassenfosse-van Pottelsberghe (2009) framework 의 firm-level 확장. [[count-data-models]] (Negative binomial regression, patent count 의 over-dispersion), 두 model spec — (a) no separation (식 5), (b) R&D × X interaction 으로 separation (식 4) — interaction term 이 [[rd-patent-elasticity]] 의 firm-specific shift.
- **데이터**: 1,255 한국 firms (non-zero R&D, 2006 년 신규 특허), 727 firms with non-zero patents. 평균 9.52 patent applications/firm, 평균 patent intensity 0.41 patents/USD 100K R&D. 산업별: machinery 485, chemicals 169, electronics 216, construction 101, business service 95
- **주요 발견**: (i) **두 effect 모두 유의** — patent count 변동이 *propensity + productivity* 의 결합. (ii) **R&D productivity efficiency parameters**: preliminary patent search 의 R&D interaction (계수 +0.04, p<0.10) + revenue-splitting incentive (Money-use × R&D, +0.13, p<0.05). Money-use single (revenue-splitting 자체) 의 *level* effect 는 +0.47 (p<0.01, no-separation model). (iii) **Propensity to patent only**: IP manager 수 (계수 +0.20, p<0.01) — *R&D productivity 에 영향 무*. (iv) **유의하지 않은 factors**: Lump-sum bonus (Money-pat), 비-monetary incentive — short-term reward 가 patent 동인 안 됨. (v) Patent effectiveness rating + IP lawsuit 경험은 *control* 로 큰 효과.
- **시사점**: (a) **단기 정책 가능 levers**: *preliminary patent search culture (정부 IP info platform)* + *revenue-splitting policy for employee-inventors* (현재 한국 firm 중 <25% 만 IP manager, <5% 만 revenue-splitting) — *low penetration → high marginal effect*. (b) IP manager 충원은 *propensity-only* effect — 단순 patent count 만 늘림, 실제 R&D 효율 개선 안 됨. (c) 정책 함의: *현 한국의 firm IP 시스템 미성숙 (manager 수 + revenue-splitting 정책 부족)* 이 R&D-patent 관계 의 *bottleneck*.

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim]] 의 IP 라인의 *firm-level R&D-patent 효율* 분기 (author page 제2기 분류). [[youngkwan-kwon-2010-out-licensing-cross-licensing]] 의 *out-licensing 결정요인* 분석과 같은 2010 년 IP 라인의 자매 작업으로, *기업 수준 IP 전략의 실증 evidence* 라인을 구축. 기존 *R&D-patent relationship* literature (Pakes-Griliches 1980, Bound et al. 1984, Hausman et al. 1984, Hall et al. 1986, Jaffe 1986, Cohen-Klepper 1996 등) 는 patent count 를 *propensity-only* 또는 *productivity-only* 의 단일 indicator 로 다뤘다. 본 paper 의 conceptual move 는 — de Rassenfosse-van Pottelsberghe (2009, country-level) 의 *separation framework* 를 firm-level 로 확장, *어떤 factor 가 어느 effect 를 통해 작동하는가* 식별.

방법론 핵심은 — (i) Negative binomial 의 [[count-data-models]] (patent count over-dispersion 처리), (ii) 두 nested model: simple ($\text{patent} = \beta_0 + \beta_R \ln R\&D + \gamma X + u$) vs separation ($\text{patent} = \beta_0 + \beta_R \ln R\&D + \gamma X + \delta (X \times \ln R\&D) + u$), (iii) interaction $\delta$ 가 [[rd-patent-elasticity]] 의 X 에 따른 변화 — *X 가 R&D productivity 의 driver*. (iv) Control: industry dummy, firm size, patent effectiveness rating, IP lawsuit 경험. 1,255 firm × 다수 IP 정책 변수의 cross-section. Hypothesis 3 짝 (1a-3a no separation, 1b-3b separation).

발견은 *세 layer 의 efficiency parameter 분리*. (a) **Pure R&D productivity drivers**: Preliminary patent search × R&D 의 interaction (+0.04, p<0.10), revenue-splitting (Money-use) × R&D (+0.13, p<0.05) — 두 factor 가 R&D 효율 직접 개선. (b) **Pure propensity drivers**: IP manager 수 (+0.20, p<0.01, *propensity-only effect*), patent effectiveness rating, lawsuit 경험 — 특허화 성향만 증가. (c) **무효 factors**: Lump-sum bonus, 비-monetary compensation, IP manager 수의 R&D interaction (계수 +0.001, 비유의). 정책적 함의는 *Korea 의 firm IP 시스템* 의 *3 개 단기 lever* 식별 — preliminary search 문화 (정부 IP info 인프라), revenue-splitting 의무화 (Lee Kun-Hee 같은 employee-inventor reward 정책), IP manager 확충 (단 patent productivity 보장 아닌 propensity 만). 한계: (i) Single-year (2006) cross-section — temporal trend 미반영, (ii) 한국 firm 한정, (iii) survey 의 self-reported 변수 (e.g., 'patent effectiveness rating') 의 측정 오류 가능.

## 핵심 결과

**R&D productivity 와 propensity to patent 의 분리 추정 (Table 5, Negative binomial)**

| Factor | Propensity effect | R&D productivity effect (X × ln R&D) | 결론 |
|---|---:|---:|---|
| ln R&D | +0.25-0.27*** | (base) | base effect |
| **PatSearch** | +0.03 (n.s.) | **+0.041*** | *Productivity-only* driver |
| **Money-use** (revenue-split) | +0.11-0.16 (n.s.) | **+0.13-0.15*** | *Productivity-only* driver |
| IP manager 수 | **+0.20***  | +0.001 (n.s.) | *Propensity-only* driver |
| Lump-sum bonus | n.s. | n.s. | **무효** |
| Patent effectiveness | +0.12*** | (control) | propensity 강화 |
| Lawsuit | +0.61*** | (control) | propensity 강화 |

> **정량 결론.** *PatSearch 와 Money-use 만 R&D productivity (× R&D interaction) 에서 유의*. IP manager 는 propensity 만 영향. Lump-sum bonus 는 어느 effect 도 영향 없음 — *long-term revenue-splitting* 이 *short-term bonus* 보다 employee-inventor 의 innovation 동기 부여에 효과적.

## 방법론 노트

[[count-data-models]] (Negative binomial) 의 채택은 (i) patent count 의 over-dispersion (mean 9.52, SD 105), (ii) zero-inflation (1,255 중 528 firm 은 patent=0), (iii) Poisson 의 mean=variance 가정 위반. Interaction model 의 separation framework 는 *de Rassenfosse-van Pottelsberghe (2009)* 의 country-level 을 firm-level 로 확장.

핵심 식. Separation model:

$$
\ln E[\text{patent}_i] = \alpha + (\beta_R + \delta' X_i) \ln R\&D_i + \gamma' X_i + \text{ind dummies} + \varepsilon_i
$$

여기서 $\beta_R + \delta' X_i$ 가 firm-specific [[rd-patent-elasticity]] — $X$ 가 R&D productivity 의 firm-level shift. $\gamma' X_i$ 는 *propensity to patent* 의 X 효과 (R&D 와 무관한 level shift). $\delta_k \neq 0$ 이면 $X_k$ 가 productivity-driver, $\gamma_k \neq 0$ 이면 propensity-driver. 식별은 (i) $\ln R\&D$ 와 $X$ 의 충분한 within-sample variation, (ii) negative binomial MLE 의 over-dispersion 파라미터 추정, (iii) Industry dummy 가 sector-specific propensity baseline 통제.

## 연구 계보

본 paper 는 de Rassenfosse-van Pottelsberghe (2009, *Research Policy*) 의 *country-level R&D productivity 측정* framework 을 *firm-level* 로 확장한 직접 후속작. R&D-patent relationship literature (Pakes-Griliches 1980, Bound-Cummins-Hall-Jaffe 1984, Hausman-Hall-Griliches 1984, Jaffe 1986, Hall-Griliches-Hausman 1986, Cohen-Klepper 1996, Tsai 2005, Beneito 2006, Garcia-Vega 2006, Han-Lee 2007) 의 *patent count 변동의 단일 source 가정* 비판. Lichtenberg-Siegel (1991) 의 *firm-specific R&D elasticity* 와 Beneito (2006) 의 *factor-specific moderating effect* 의 결합. [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 IP/기술 상업화 분기* 중 *firm-level R&D-IP 효율* sub-line (author page) — [[youngkwan-kwon-2010-out-licensing-cross-licensing]] 와 같은 2010 의 *KIS firm-level data* 활용 자매 작업. 이후 [[seokkyun-woo-2015-ipr-patented-knowledge]] 의 *IPR-innovation 양면성* 의 firm-level 분석으로 이어진다 (author page 제2기 분류).

## See also

- [[count-data-models]]
- [[negative-binomial-regression]]
- [[rd-patent-elasticity]]
- [[propensity-to-patent]]
- [[employee-inventor-incentive]]
- [[seongsang-lee]]
- [[yeonbaekim]]
- [[youngkwan-kwon-2010-out-licensing-cross-licensing]]
- [[innovation-management-policy-and-practice]]
- [[korean-firm-survey]]