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type: paper
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  Measuring the Role of Technology-Push and Demand-Pull in the Dynamic
  Development of the Semiconductor Industry: The Case of the Global DRAM Market
authors:
  - '[[wonjoon-kim]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2009
venue: '[[journal-of-applied-economics]]'
volume: '12'
issue: '1'
pages: 83-108
doi: 10.1016/S1514-0326(09)60007-6
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[industrial-organization]]'
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  - '[[nash-equilibrium-of-technological-innovation]]'
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  - '[[technology-push]]'
  - '[[demand-pull]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Measuring the Role of Technology-Push and Demand-Pull in the Dynamic Development of the Semiconductor Industry: The Case of the Global DRAM Market

*[[wonjoon-kim]], [[jeongdonglee]] (2009)* · [[journal-of-applied-economics]] 12(1):83–108 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/S1514-0326(09)60007-6)

> Schumpeter (1934) 이후의 *technology-push vs demand-pull* 의 *source of innovation* 논쟁을 *integrated model* 로 해결. *differentiated product* 의 [[nash-equilibrium-of-technological-innovation]] (NETI) 위에서 두 sources 의 *L-type curve* — 기술 life cycle 초기에 *technology-push* > *demand-pull*, 후기에 reversed — 을 이론적·실증적으로 입증. 글로벌 DRAM 시장의 7 generation (4K → 16M) 패널로 검증. 핵심 정량 결과: memory density coefficient (α_j) 가 4K 의 +718.3\*\*\* 에서 16M 의 −0.27\*\*\* 로 *generation 진화 따라 감소*, price coefficient (β_j) 의 절대값은 *증가* — 즉 *기술 saturation* 으로 consumer 가 기술 추가 가치보다 *가격* 에 민감해진다. Γ curve (technology-push − demand-pull) 가 모든 DRAM generation 에서 *L-type 패턴* 확인. 정책 함의: 정부의 *supply-push 일변도 R&D* 가 후기 단계에서는 비효율 — *demand-pull 정책* (commercialization 지원, market formation) 필요.

- **RQ**: *Technology-push 와 demand-pull* 의 *source of technological innovation* 의 상대 중요도가 기술 life cycle 위에서 어떻게 *동적* 으로 변하며, 이를 *integrated equilibrium model* 로 어떻게 표현할 수 있는가?
- **방법론**: [[differentiated-product-analysis]] (Anderson-de Palma-Thisse 1992) 위 [[nash-equilibrium-of-technological-innovation]] (NETI, subgame perfect, n-firm 비협력 게임); [[multinomial-logit-demand]] (Berry 1994 의 [[berry-inversion-routine]] 으로 unobserved product characteristics 처리, OLS by-generation); 첫 [[technology-saturation]] 매개변수 η ∈ (0, 1] 의 정량 식별
- **데이터**: 글로벌 DRAM 시장 panel, 7 generation (4K, 16K, 64K, 256K, 1M, 4M, 16M), unit sales · 평균 가격 · memory density · age 의 generation별 시계열. Cahners In-Stat Group, market share 데이터 외부
- **주요 발견**: (i) **α_j (memory density coefficient) 의 generation 진화** — 4K +718.3\*\*\* → 16K +40.2 → 64K −3.1 → 256K −9.3 → 1M −1.4 → 4M −0.89\*\*\* → 16M −0.27\*\*\* (감소·역전). (ii) **β_j (price coefficient) 의 절대값 generation 진화** — 4K −0.001\*\*\* → 16M −0.389\*\* (절대값 증가). (iii) F-test 의 parameter homogeneity 강기각 (F=51.95, critical 2.10). (iv) Γ = TP − DP 의 *L-type curve* 가 6 generations (16K–16M) 모두에서 일관 — 초기 TP dominant, 후기 DP dominant. (v) 1998 후 DRAM 산업의 *consolidation* (Top 4 점유 71.6%) 와 함께 *technology-push 강도* 가 후속 generation 에서 *magnified*
- **시사점**: (i) 학술적 — Schumpeter 이후 50 년 논쟁의 *integrated answer*: TP/DP 가 *둘 다 필수*, 상대 중요도는 *L-type curve* 로 시점 dependent. (ii) 기업 전략 — 초기 product innovation focus, 후기 process innovation (cost down) focus. (iii) 정책 — 정부의 supply-push 일변도 R&D 가 후기 비효율, *demand-pull 정책* (commercialization 지원, 공공재 시장 형성) 필요. 특히 energy · 환경 · 통신 같은 *public goods 시장* 의 market failure 보정 leverage

![Fig. 6. 글로벌 DRAM 시장 6 generation (16K – 16M) 의 Γ = Technology-Push − Demand-Pull curve — 모든 generation 이 *L-type 패턴*: 초기 TP > DP (Γ 양), 후기 TP < DP (Γ 음 또는 0 근방). 후속 generation 에서 초기 Γ peak 의 *절대값 증가* 가 *consolidation 후 TP 가속* 의 industry-level 신호. 본 paper 의 핵심 *L-type curve* hypothesis 의 정량 evidence.](/papers/200905_KimW_Measuring_the_role_of_technology_push_and_demand_pull_in_the_dynamic_development_of_the_semiconductor_industry_The_case_of_the_global_dram_market/fig6.jpeg)

## 요약

Schumpeter (1934) 이후 *source of technical change* 의 논쟁: (i) Griliches (1957) · Schmookler (1962, 1966) 의 *demand-pull* 가설 — 시장 수요가 발명을 유도; (ii) 이에 대한 *technology-push* 반론 — Mowery-Rosenberg (1979), Walsh (1984), Scherer (1982) 의 *supply-side knowledge accumulation* 의 *push*. Lucas (1967), Ben-Zion-Ruttan (1978), Ruttan (1997, 2001) 의 *intermediate consensus* — *둘 다 중요*, 그러나 *integrated empirical model 부재*. 본 paper 의 motivation 은 이 *50 년 논쟁의 unsolved questions* — (i) 두 sources 의 *상대 중요도가 시점에 따라 어떻게 변하는가*, (ii) 후기 기술 life cycle 에서 *lock-in escape* 메커니즘, (iii) *evolutionary economics* (Arrow 1995) 의 가설을 *empirical test* 한 사례 부재 — 의 *integrated 해결*.

**이론 모형**: Anderson-de Palma-Thisse (1992) 의 [[differentiated-product-analysis]] framework. Demand-side — 소비자 *quality perception* $q_i = x_i^{\eta}$ ($x_i$ = 제품 attribute level, $\eta \in (0, 1]$ = *decreasing marginal utility* 매개변수, *technology saturation* 의 측정). $\eta$ 작을수록 *추가 기술 innovation 의 효용 감소가 빠름*. 소비자 conditional indirect utility $V_i = \alpha q_i - \beta p_i$. [[multinomial-logit-demand]] 로 product $i$ 의 시장 점유 $D_i = M s_i$ 도출. Supply-side — 각 firm 이 quality $q_i$ + price $p_i$ 선택, marginal cost $c(q_i) = x_i^{\delta}$ ($\delta > 1$, $\lambda = 1/\delta$ = *innovation capability*). N-firm 비협력 게임의 [[nash-equilibrium-of-technological-innovation]] (NETI) — 2-stage: (1) quality 선택, (2) price 선택. subgame perfect equilibrium 의 first-order condition 으로 *technology-push (TP)* 와 *demand-pull (DP)* 의 두 인자가 *equilibrium quality* 결정에 어떻게 들어가는지 명시.

**Proposition 3 (Γ curve)**: TP − DP 의 차이 Γ 가 *L-type* — 초기 stage 에서 TP > DP (Γ > 0), 후기에서 TP < DP (Γ < 0 또는 0 근방). 이 hypothesis 의 정량 검증이 paper 의 핵심.

**실증**: 글로벌 DRAM 시장 panel. 7 generation (4K, 16K, 64K, 256K, 1M, 4M, 16M) 각각의 *unit sales · 평균 가격 · memory density · age* 시계열. Berry (1994) 의 [[berry-inversion-routine]] 으로 market share 의 *unobserved product characteristics* 문제 회피, $\ln(f_j) - \ln(f_0) = \alpha_j MD_j + \beta_j p_j + \gamma_j a_j$ 의 linear 형태로 OLS by-generation 추정.

**결과**:
- **F-test 의 parameter homogeneity 강기각** (F=51.95, critical 2.10): generation 별 coefficient 가 *다르다* 는 통계적 evidence — *fixed-coefficient* 모형 부적합.
- **Memory density coefficient α_j 의 generation 진화** — 4K +718.3\*\*\* (양·큰값) → 16K +40.2 (n.s.) → 64K −3.1 (n.s.) → 256K −9.3 (n.s.) → 1M −1.4 (n.s.) → 4M −0.89\*\*\* (음 유의) → 16M −0.27\*\*\* (음 유의). 즉 *기술 saturation* 패턴 — 4K 시점에서는 memory density 증가가 strongly demand 를 끌어내지만, 16M 시점에서는 *오히려 음* (의외 결과는 다른 generation 과의 substitution 시그널).
- **Price coefficient β_j 의 절대값 진화** — 4K −0.001\*\*\* (약) → 1M −0.057\*\*\* → 16M −0.389\*\* (절대값 약 400 배 증가). 즉 *가격 sensitivity* 가 generation 진화에 따라 폭발적 증가.
- **Γ curve (Fig. 6)** — 6 generation (16K–16M) 모두에서 *L-type 패턴* 일관: 초기 Γ 양 (TP > DP), 후기 Γ 음 또는 0 근방 (DP ≥ TP). 256K 만 예외 — 1982–1985 의 강한 demand growth 가 TP 의 초기 dominance 를 약화.
- **Consolidation effect** — 1998 이후 DRAM 산업의 consolidation (Top 4 점유 71.6%, 2000년 기준) 와 동반해 후속 generation 의 초기 Γ peak 의 *절대값 증가* — *technology-push 가 더 강해진다*. 이유: 시장 leaders (Micron · Samsung · Hynix · Infineon) 가 *cost economies of scale 확보* 위해 *new generation 의 first-mover advantage* 추구 → process innovation 의 supply-side 가속.

**Policy implications**:
- 정부의 R&D 정책은 *기술 life cycle stage 에 따라 differentiated*. 초기 stage 의 *supply-push* (basic research, R&D credit) + 후기 stage 의 *demand-pull* (commercialization 지원, market formation 보조금).
- *Public goods 시장* (energy · 환경 · 통신) 의 commercialization 실패 보정에 demand-pull 정책 leverage 큼.
- DRAM 같은 *fast-moving consumer technology* 산업은 *둘 다 동시* 추구 필요.

한계: (i) Berry inversion 의 *outside good* 식별 가정 의 robustness, (ii) DRAM 시장 의 *generation 전환의 외생성* 가정 (실제로 firm strategic timing), (iii) Anderson-de Palma-Thisse framework 의 *symmetric equilibrium* 가정 의 firm heterogeneity 무시.

## 핵심 결과

**Generation 별 MNL 추정 (Table 2, OLS by-generation)**

| Gen | α_j (Memory Density) | β_j (Price) | γ_j (Age) | Adj R² |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 4K | **+718.31\*\*\*** | −0.001\*\*\* | −0.822\*\*\* | 0.96 |
| 16K | +40.24 | −0.002\*\*\* | −0.358\*\*\* | 0.68 |
| 64K | −3.12 | −0.003\*\*\* | −0.289\*\*\* | 0.69 |
| 256K | −9.30 | −0.012\*\*\* | +0.079 | 0.83 |
| 1M | −1.39 | −0.057\*\*\* | −0.124 | 0.53 |
| 4M | −0.89\*\*\* | −0.046\*\*\* | +0.179 | 0.74 |
| 16M | **−0.274\*\*\*** | **−0.389\*\*** | +0.407\*\*\* | 0.98 |

→ **α_j 감소** (memory density 효과 약화) + **|β_j| 증가** (가격 sensitivity 증가) = *기술 saturation* 패턴.

**F-test (parameter homogeneity)**: F = 51.95 > critical 2.10 (1%) → 강기각 → generation 별 coefficient 다름.

**Γ curve 의 L-type 검증 (Fig. 6 요약)**

| Generation | 초기 Γ (TP − DP) | 후기 Γ | 패턴 |
|---|---|---|---|
| 16K | + 큼 | ≈ 0 | L-type ✓ |
| 64K | + 큼 | − | L-type ✓ |
| 256K | + 약 (demand growth 예외) | − | L-type partial |
| 1M | + 큼 | − | L-type ✓ |
| 4M | + 매우 큼 | − | L-type ✓, 절대값 증가 |
| 16M | + 매우 큼 | − | L-type ✓, 절대값 증가 |

→ 후속 generation 에서 초기 TP peak 의 *amplification* — 1998 이후 consolidation 효과.

## 방법론 노트

**Demand-side**:

$q_i = x_i^{\eta}$ — *quality perception* (η ∈ (0, 1] = saturation 매개변수, η=1 이면 saturation 없음, η→0 이면 saturation 극대).

$V_i = \alpha q_i - \beta p_i = \alpha x_i^{\eta} - \beta p_i$ — conditional indirect utility.

[[multinomial-logit-demand]]:

$$
D_i(\underline{p}; \underline{q}) = M \frac{\exp(\alpha q_i - \beta p_i)}{\sum_j \exp(\alpha q_j - \beta p_j)}
$$

**Supply-side**: firm $i$ 의 profit $\pi_i = (p_i - c(q_i)) D_i - K$, marginal cost $c(q_i) = x_i^{\delta}$, $\lambda = 1/\delta$ = innovation capability.

**[[nash-equilibrium-of-technological-innovation]]** (NETI, 2-stage subgame perfect):

- Stage 2 (given quality): price game 의 unique equilibrium (Anderson et al 1992 ch. 6 의 존재·유일성).
- Stage 1 (quality 선택): first-order condition $\partial \pi_i / \partial x_i = 0$ from $\alpha \eta x_i^{\eta-1} = \beta c'(q_i)$ — *technology-push* (α η = demand-side marginal valuation) 와 *demand-pull* (β c' = supply-side marginal cost) 의 *balance*.

**Γ curve definition**: $\Gamma = TP - DP$ — 두 source 의 *순상대 강도*. Proposition 3 의 *L-type* — 초기 Γ > 0, 후기 Γ < 0.

**Empirical**: Berry (1994) 의 inversion routine:

$$
\ln(f_j(t)) - \ln(f_0(t)) = \alpha_j MD_{jt} + \beta_j p_{jt} + \gamma_j a_{jt}
$$

$f_0$ = outside good 의 시장 점유, $f_j$ = generation $j$ 점유. OLS by-generation (Kim et al 2003 의 SUR-like 절차).

식별은 (i) 7 generation × 시계열 의 panel variation, (ii) generation 간 *기술 attribute* (memory density) 의 cross-section variation, (iii) Berry inversion 의 outside good 가정에서 온다.

## 연구 계보

본 paper 의 *technology-push vs demand-pull* lineage 는 Schumpeter (1934) 이후 다음 라인:
- *Demand-pull*: Griliches (1957 *Econometrica*), Schmookler (1962, 1966 *Invention and Economic Growth*)
- *Technology-push*: Mowery-Rosenberg (1979 *Research Policy*), Walsh (1984 *Research Policy*), Scherer (1982 *Research Policy*)
- *Intermediate*: Lucas (1967 *Journal of Political Economy*), Ben-Zion-Ruttan (1978), Ruttan (1997 *Journal of Economic Perspectives*, 2001 *Technology, Growth, and Development*)
- *Evolutionary*: Arrow (1995), Arthur-Ermoliev-Kaniovski (1987)

*Differentiated product equilibrium* lineage: Anderson-de Palma-Thisse (1992 *Discrete Choice Theory of Product Differentiation*) — 본 paper 의 framework 의 핵심 source. Adner-Zemsky (2002, 2003 *Management Science*) — 기술 quality 의 *decreasing marginal utility* 가설. Utterback-Abernathy (1975), Porter (1983) 의 *product innovation vs process innovation* 분류.

*Discrete choice estimation* lineage: McFadden (1974) 의 conditional logit, Berry (1994 *RAND Journal of Economics*) 의 inversion routine, Berry-Levinsohn-Pakes (1995 *Econometrica*) 의 BLP 모형. 본 paper 의 *Kim et al (2003, 2005)* 의 한국 DRAM 분석 — sibling.

TEMEP 내 sibling cluster: (i) [[won-joon-kim-2005-dram-market-multinomial-logit]] — 같은 저자의 *한국 DRAM* 다세대 demand forecasting (직접 sibling, MNL + Bass diffusion + Moore's law). (ii) [[jongsulee-2006-conjoint-analysis-television]] — TFSC 의 conjoint + diffusion + price function framework 의 *paired sibling* (TV market application). (iii) [[chul-yong-lee-2008-forecasting-diffusion]] — Home Networking demand forecasting 의 dynamic utility framework sibling. 본 paper 는 [[temep]] 의 *differentiated product 산업 경제 분석* 라인의 *이론·실증 통합* 정점 — Anderson-de Palma-Thisse 의 표준 framework 위에 *technology-push/demand-pull 의 dynamic balance* 라는 새로운 시각 추가.

## See also

- [[differentiated-product-analysis]]
- [[nash-equilibrium-of-technological-innovation]]
- [[multinomial-logit-demand]]
- [[berry-inversion-routine]]
- [[technology-push]]
- [[demand-pull]]
- [[dram-market]]
- [[semiconductor-industry]]
- [[technology-life-cycle]]
- [[technology-saturation]]
- [[l-type-curve]]
- [[won-joon-kim-2005-dram-market-multinomial-logit]]
- [[jongsulee-2006-conjoint-analysis-television]]
- [[chul-yong-lee-2008-forecasting-diffusion]]
- [[wonjoon-kim]]
- [[jeongdonglee]]