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type: paper
slug: won-sik-hwang-2014-embodied-knowledge-disembodied-knowledge
title: >-
  Interindustry Knowledge Transfer and Absorption via Two Channels - The Case of
  Korea
authors:
  - '[[won-sik-hwang]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2014
venue: '[[global-economic-review]]'
volume: '43'
issue: '2'
pages: 131-152
doi: 10.1080/1226508X.2014.920239
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[productivity-analysis]]'
methods:
  - '[[input-output-analysis]]'
  - '[[technology-proximity-matrix]]'
  - '[[jaffe-proximity-index]]'
  - '[[random-effects-panel]]'
  - '[[multidimensional-scaling]]'
  - '[[perpetual-inventory-method]]'
themes:
  - '[[embodied-knowledge]]'
  - '[[disembodied-knowledge]]'
  - '[[knowledge-spillover]]'
  - '[[national-innovation-systems]]'
  - '[[total-factor-productivity]]'
  - '[[absorptive-capacity]]'
  - '[[korean-manufacturing]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
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# Interindustry Knowledge Transfer and Absorption via Two Channels - The Case of Korea

*[[won-sik-hwang]], [[jeongdonglee]] (2014)* · [[global-economic-review]] 43(2):131-152 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/1226508X.2014.920239)

> Griliches (1979) 의 *rent spillover* 와 *pure knowledge spillover* 의 이론적 구분을 한국 19 개 산업의 1998-2010 패널에 적용. 전자는 [[input-output-analysis]] 의 *embodied 채널* 로, 후자는 KIPO 의 patent-industry 연결표로 만든 [[technology-proximity-matrix]] 의 *disembodied 채널* 로 측정. 산업을 *transferring/absorbing × embodied/disembodied* 의 2×2 = 4 그룹으로 분류한 뒤, [[total-factor-productivity]] 성장률에 대한 두 채널의 elasticity 를 [[random-effects-panel]] 로 추정. 결과: 전체 산업에서 embodied 채널의 elasticity (+0.367, 1% 유의) 가 disembodied (무의미) 를 압도하고, R&D 가 ELM (전기기계) 한 산업에 50.81% 집중된 한국의 NIS 구조가 *흡수 능력 부족* 의 원인.

- **RQ**: 산업 간 [[knowledge-spillover]] 가 *상품에 체화된 지식 (embodied)* 과 *체화되지 않은 순수 지식 (disembodied)* 의 두 채널로 흐를 때, 한국 산업 구조에서 어느 채널이 [[total-factor-productivity]] 성장에 더 결정적인가? 산업의 *위치* (전달자 vs 흡수자) 에 따라 두 채널의 효과가 어떻게 달라지는가?
- **방법론**: [[input-output-analysis]], [[technology-proximity-matrix]], [[jaffe-proximity-index]], [[random-effects-panel]], [[multidimensional-scaling]], [[perpetual-inventory-method]]
- **데이터**: 한국 19 개 산업 (제조 16 + 1차 + 서비스 + 건설), 1998-2010 의 8 개 IO 테이블 시점 (1998·2000·2003·2005·2006·2007·2008·2009·2010). KIPO 의 patent-IPC-industry 연결표 (2001-2006 의 90 만 출원). 자본·노동은 EU KLEMS, R&D 는 KISTEP *Survey of R&D in Korea*.
- **주요 발견**: 전체 산업의 embodied [[knowledge-spillover]] elasticity = +0.367 (1% 유의), disembodied = 무의미. 산업 분류: ELM·MCH·CHM 이 *disembodied transferers* (R&D 지출 점유율 65%), AGR·SVC 등이 *absorbers* (R&D 지출 점유율 ~10%, 매출 점유율 36%). embodied 흡수 산업에서 elasticity 가 가장 큼 (+0.509, 1% 유의). [[absorptive-capacity]] (Cohen-Levinthal 1990) 가 disembodied 채널 작동에 필요한 조건.
- **시사점**: 산업 정책은 *interdependence* 를 고려해야 — 특정 산업 성과는 그 산업의 R&D 만으로 결정되지 않는다. 한국의 *ELM 편중 R&D 분포* 는 disembodied 흡수자 산업의 흡수 능력 부족을 만들고, 그것이 spillover 효과의 한국적 *embodied 편향* 의 원인.

![19 개 산업의 embodied (가로축) 및 disembodied (세로축) 지식 흐름 위치. ELM, MCH, CHM 이 disembodied transferers, 나머지는 대부분 absorbers.](/papers/201404_HwangW_Interindustry_Knowledge_Transfer_and_Absorption_via_Two_Channels_The_Case_of_Korea/fig2.jpeg)

## 요약

[[national-innovation-systems]] 의 *시스템적 상호작용* 명제는 1980 년대 말 Freeman (1987), Lundvall (1988) 의 등장 이후 30 년간 가족적 유사성을 모은 거대한 literature 로 성장했다. 그러나 그 *상호작용* 을 어떻게 측정하느냐는 여전히 미해결. Griliches (1979) 는 [[knowledge-spillover]] 를 *상품 거래에 묻혀 흐르는 rent spillover* 와 *상품과 무관한 pure knowledge spillover* 로 이분해 두 채널이 다른 메커니즘에 의해 작동한다고 주장했지만, 두 채널을 *동일한 측정 framework* 으로 비교한 한국 연구는 없었다. 본 paper 는 그 빈자리를 채운다. [[jeongdonglee]] author page 의 *제2기 도구의 확산* 중 *frontier 분해 라인* 의 *산업 간 흐름 분해* 응용으로 위치 (sibling [[chanyoung-hong-2014-validation-rdbased-computable]] 의 R&D-CGE 와 같은 *R&D-매크로 연결* 의 두 축).

방법론은 두 행렬의 병행 구축이다. *embodied* 행렬은 한국은행 IO 테이블 (1998-2010 8 개 시점) 에서 산업 i 의 산출이 산업 j 에 중간재로 흘러간 양 $a_{ij} X_j / X_i$ 로 (Terleckyj 1974). *disembodied* 행렬은 KIPO (2008) 의 *patent-industry 연결표* 를 활용 — 90 만 patent 의 IPC subclass 를 19 산업으로 분포시켜 [[jaffe-proximity-index]] (1986) 의 cosine similarity 로 산업 간 technological distance $td_{ij}$ 를 계산. 본 paper 는 두 행렬에 [[multidimensional-scaling]] PROXSCAL 을 적용해 산업을 2 차원 평면에 plot, *위치 차이* 를 시각화. embodied 평면에선 AGR-FDP 가 가까운데 disembodied 평면에선 멀고, ELM 은 embodied 사이드에선 *absorbers* 면에 있지만 disembodied 사이드에선 *transferers* — 같은 산업이 두 채널에서 다른 역할을 한다는 직접 증거.

TFP 성장률을 종속변수, *own R&D 자본 스톡* ([[perpetual-inventory-method]] 으로 obsolescence rate 15~26% 적용) + *spillover stock* (off-diagonal weights 로 계산) 을 설명변수로 한 [[random-effects-panel]] 회귀 (n=152, [[hausman-test]] 로 RE 선택). 전체 산업 추정: embodied spillover elasticity +0.367 (1% 유의), disembodied 는 무의미. 산업 분류별: embodied 흡수자에서 효과 +0.509 (1% 유의) 로 가장 큼. *disembodied 흡수자* 산업에서 disembodied 채널이 약하게만 유의 (10% 수준) 한 것은 한국의 *흡수 능력 부족* 으로 해석 — Cohen-Levinthal (1990) 의 [[absorptive-capacity]] 명제가 거시 적용된 형태. ELM (전기기계) 한 산업이 전체 R&D 의 50.81% 를 흡수하는 구조에선, 흡수 능력이 ELM 외 산업에 충분히 분배되지 않아 *spillover 채널이 막힌다*. 한계: (i) 투자재 spillover 무시, (ii) 외국 산업 연결 무시, (iii) 19 산업 집계는 manufacturing 내부의 heterogeneity 를 평탄화. TEMEP 내에서는 [[yong-gil-lee-2006-etri-invented-us-patents-citation-counts]] 의 patent-citation 분석과 [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]] 의 산업 frontier 분해가 sibling.

## 핵심 결과

산업 4 그룹 분류:

|  | Disembodied transferers | Disembodied absorbers |
|---|---|---|
| Embodied transferers | CHM | AGR, MIN, WPP, PRT, CRP, NMT, BMT, FMT, INS, EGW, SVC |
| Embodied absorbers | MCH, ELM | FDP, TPL, TRN, MNF, CST |

R&D spillover elasticity ([[random-effects-panel]] 추정, * p<0.10, *** p<0.01):

| 산업 그룹 (N obs) | Own R&D | Embodied (IO) | Disembodied (proximity) |
|---|---:|---:|---:|
| 전체 (152) | +0.234** | +0.352*** | +0.445 (n.s.) |
| Embodied transferers (96) | +0.220 | +0.295** | +0.314 (n.s.) |
| **Embodied absorbers (66)** | **+0.367*** | **+0.502***** | +0.472 (n.s.) |
| Disembodied transferers (24) | −0.169 (n.s.) | +0.193 (n.s.) | −1.768 (n.s.) |
| Disembodied absorbers (128) | +0.244** | +0.346*** | +0.598 (n.s.) |

- *embodied* 채널이 모든 그룹에서 *disembodied* 보다 강함. 한국 NIS 의 spillover 가 IO 거래에 의존.
- *embodied absorbers* (FDP, TPL, TRN, MNF, CST) 에서 embodied elasticity 가 +0.509 로 최대.
- ELM 한 산업이 R&D 의 50.81%, 매출의 20.81% 차지 — 극도의 R&D 집중이 *흡수 능력 분배의 불균형* 의 거시 증거.

## 방법론 노트

[[knowledge-spillover]] 의 두 채널을 동일 framework 으로 측정하려면 (i) IO 데이터에서 산업 간 *재화 흐름* 의 강도를 weight 로, (ii) 특허 데이터에서 산업 간 *기술적 근접성* 을 weight 로 각각 추출해 *동일 차원의 spillover stock* 을 만들어야. 본 paper 는 두 weight matrix 를 병렬 구축한다.

핵심 식 (Jaffe 의 cosine similarity 기반 technological proximity):

$$
td_{ij} = \frac{\mathbf{pat}_i \cdot \mathbf{pat}_j}{\|\mathbf{pat}_i\| \cdot \|\mathbf{pat}_j\|}
$$

여기서 $\mathbf{pat}_i$ 는 산업 i 의 *기술적 위치 벡터* (622 차원, IPC subclass 의 확률 분포). disembodied 채널의 산업 i → j 흐름은 $t_{ij} = P_i \cdot td_{ij}$ ($P_i$ 는 산업 i 의 특허 수).

embodied 채널은 Terleckyj (1974) 의 $b_{ij} = a_{ij} X_j / X_i$ ($a_{ij}$ 는 단위 산출 당 중간재 투입 계수, $X_i$ 는 산업 i 총산출). spillover stock $SE_j^t$ 와 $SD_j^t$ 는 off-diagonal 만 (i≠j) 사용해 *자기 R&D* 와 분리:

$$
SE_j^t = \sum_{i \neq j} b_{ij}^t RS_i^t, \quad SD_j^t = \sum_{i \neq j} c_{ij}^t RS_i^t
$$

여기서 $RS_i^t$ 는 산업 i 의 R&D 자본 스톡 ([[perpetual-inventory-method]] 으로 $RS_t = (1-\delta) RS_{t-1} + R_t$, 산업별 $\delta$ = 15~26%).

TFP 성장률 모형 (Eq. 10-11):

$$
\mathrm{dTFP}_j^t = \lambda_j + \phi_j^O \cdot \frac{dRS_j^t}{RS_j^t} + \phi_j^{E,D} \cdot \frac{dSE_j^t, dSD_j^t}{SE_j^t, SD_j^t} + \epsilon_j^t
$$

식별은 *cross-industry × cross-time variation* — 같은 산업이 시기에 따라 다른 spillover stock 을 가질 때 그 변화가 TFP 변화와 어떻게 공변하는지. multicollinearity 회피를 위해 own R&D 와 spillover 를 같이 넣는 모형과 분리 모형을 동시 추정.

## 연구 계보

Griliches (1979, *Bell J Econ*) 의 *rent vs knowledge spillover* 이분 가 직접 predecessor. [[jaffe-proximity-index]] 는 Jaffe (1986, *AER*) 의 *firm 간 기술적 근접성* 을 산업 수준으로 확장한 것. IO 기반 spillover 측정은 Terleckyj (1974, 1980) 이 framework 을 정립, Wolff (1997) 와 Hauknes-Knell (2009) 가 미국·OECD 응용. *disembodied vs embodied 비교* 의 직접 predecessor 는 Van Meijl (1997), van Pottelsberghe de la Potterie (1997) 의 *YTC vs proximity vs IO* 비교 시리즈. [[absorptive-capacity]] 명제는 Cohen-Levinthal (1989, *Econ J*; 1990, *ASQ*) 의 *learning + innovation* 의 두 얼굴 라인. TEMEP 내에서는 [[minsung-kang-2007-china-intermediate-manufactures]] 의 중국 중간재 evolutionary 분석이 sibling — 같은 *IO-기반 산업 간 학습* 라인의 한국 vs 중국 대비. [[yong-gil-lee-2006-etri-invented-us-patents-citation-counts]] 의 patent-citation 분석이 *disembodied 측정 도구* 의 sibling. [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]] 의 산업 frontier 분해와 *productivity 의 거시 분해* 라인 sibling — [[jeongdonglee]] author page 의 *제2기 도구의 확산* 의 *frontier-decomposition 라인* 에 위치. *제3기 거시적 전환* 의 [[chanyoung-hong-2014-validation-rdbased-computable]] 의 R&D-CGE validation 과 같은 batch 의 sibling — 둘 다 *R&D 가 거시 변수에 어떻게 흐르는가* 의 두 갈래 접근.

## See also

- [[input-output-analysis]]
- [[technology-proximity-matrix]]
- [[jaffe-proximity-index]]
- [[knowledge-spillover]]
- [[embodied-knowledge]]
- [[disembodied-knowledge]]
- [[national-innovation-systems]]
- [[absorptive-capacity]]
- [[total-factor-productivity]]
- [[korean-manufacturing]]
- [[global-economic-review]]
- [[won-sik-hwang]]
- [[jeongdonglee]]
- [[chanyoung-hong-2014-validation-rdbased-computable]]
- [[minsung-kang-2007-china-intermediate-manufactures]]
- [[yong-gil-lee-2006-etri-invented-us-patents-citation-counts]]
- [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]]