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type: paper
slug: yong-gil-lee-2006-etri-invented-us-patents-citation-counts
title: An Analysis of Citation Counts of ETRI-Invented US Patents
authors:
  - '[[yong-gil-lee]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[yong-il-song]]'
year: 2006
venue: '[[etri-journal]]'
volume: '28'
pages: 541-544
categories:
  - '[[bibliometric-methods]]'
  - '[[innovation-systems]]'
methods:
  - '[[zero-altered-poisson]]'
  - '[[zero-altered-negative-binomial]]'
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  - '[[korean-it-research]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# An Analysis of Citation Counts of ETRI-Invented US Patents

*[[yong-gil-lee]], [[jeongdonglee]], [[yong-il-song]] (2006)* · [[etri-journal]] 28(4):541–544

> ETRI 가 1980 년대 초부터 2004 년까지 등록한 US 특허 895 건의 citation counts 결정요인을 [[zero-altered-poisson]] (ZAP) · [[zero-altered-negative-binomial]] (ZANB) 으로 분석한다. 응용 결과는 (i) technological cumulativeness (self-citation 수) +0.335\*\*, (ii) scale of invention (claim 수) +0.013\*\*, (iii) electronics field 더미 +0.425\*\*, (iv) US 기술 domain 의존도 (US 특허 citation 수) +0.025\*\* 가 citation 을 강하게 증가시키고, 의외로 (v) international presence (family patent 수) −0.018\* 가 음 — 가족 특허가 많을수록 piggyback 보호일 뿐 citation 영향력 강화는 없음. 한국 catching-up 의 전통 가정 ("일본 기술 모방") 과 달리 IT 분야 ETRI 특허는 *US technology domain* 에 깊이 의존한다는 점이 핵심 발견.

- **RQ**: ETRI 가 등록한 US 특허의 citation 수를 결정하는 요인은 무엇이며, research team · invention 특성 · geographical domain 차원에서 어떻게 분리되는가?
- **방법론**: [[zero-altered-poisson]], [[zero-altered-negative-binomial]], [[count-data-regression]] (Poisson, Negative Binomial 대비)
- **데이터**: ETRI 등록 US 특허 N=895 (1980s 초 – 2004), USPTO front-page 변수 12 종 (citation, self-citation, INV, COL, CLA, FAM, SCI, USP, JP, OTH, PHY, ELE, AGE). 기술분야 비중 electronics 65.9% > physics 27.5% > others 6.6%
- **주요 발견**: ZANB 추정에서 SELF 0.335\*\*, CLA 0.013\*\*, ELE 0.425\*\*, US 0.025\*\*, FAM −0.018\*; mean citation electronics 5.15 > physics 3.09 ≈ others 3.00; total mean 4.44; predicted 0-citation (ZANB) 208 vs actual 233
- **시사점**: 한국 공공 IT 연구의 기술적 영향력은 US 기술 domain 흡수·축적에 의해 결정 — Japan 기술 의존 가설보다 US 의존 가설이 강함. 정책 함의: ETRI 의 R&D 전략은 US 기술 추적과 self-citation 축적 (라인 집중) 을 강화해야 citation impact 확대

*(이 paper 는 ETRI Journal letter (4 페이지) 로 figure 없음. 핵심은 Table 5 (ZANB 회귀계수) 의 가설 검정.)*

## 요약

ETRI (Electronics and Telecommunications Research Institute) 는 1976 년 설립 이후 2004 년까지 한국 공공 연구기관 중 가장 많은 1,000여 건의 US 특허를 등록했고, [[korean-innovation-system]] 의 IT 분야 catching-up 의 대표 사례다. 그러나 ETRI 특허가 *얼마나 cited* 되며 어떤 특성이 그 영향력을 결정하는지는 그동안 정량 분석이 없었다. 본 paper 는 USPTO front page 에서 추출 가능한 12 변수 — research team (INV 발명자 수, SELF 자기인용 수, COL co-assignee 더미), invention-specific (CLA claim 수, FAM family 특허 수, SCI 비특허 인용 수, PHY/ELE 분야 더미), geographical (USP/JP/OTH 각 지역 특허 인용 수), AGE 특허 연령 — 을 설명변수로, citation count 를 결과변수로 한다.

Citation count 데이터는 *과대 0* 문제 (895 건 중 233 건 = 26% 가 무인용) 가 있어 Poisson · NB 모형만으로 부적합. 본 paper 는 Lambert (1992 *Technometrics*) · Heilbron (1994 *Biometrical Journal*) 의 [[zero-altered-poisson]] (ZAP) · [[zero-altered-negative-binomial]] (ZANB) framework 을 채택한다. ZAP / ZANB 는 0 발생 메커니즘 (logit) 과 positive count 분포 (Poisson 또는 NB) 를 분리 추정 — *structural zero* (citation 받을 가능성 자체가 없는 특허) 와 *sampling zero* (가능성은 있으나 우연히 0) 를 식별. Cameron-Trivedi (1986) 의 α-test 가 over-dispersion 의 존재 (α=1.088\*\*) 를 확인해 NB 가 Poisson 보다 적합, Vuong statistic (ZAP 6.41\*\*, ZANB 4.17\*\*) 이 zero-altered 가 standard 보다 우월함을 추가 확인. ZANB 가 best fit (log-likelihood −2,097.6).

ZANB 추정 결과는 세 갈래로 읽힌다. **첫째, technological cumulativeness 의 강한 양 효과** — SELF 계수 0.335\*\* — 자기 인용이 많은 (=특정 기술 라인을 누적적으로 축적한) 특허일수록 외부 citation 도 많이 받는다. 이는 Trajtenberg (1990) 의 *cumulative innovation* 가설 — 핵심 기술 라인이 굵을수록 후속 발명에 의해 더 자주 cited — 을 한국 IT 공공 R&D 에 실증. **둘째, invention 특성** — CLA 0.013\*\* (claim 수 = invention scale), ELE 0.425\*\* (electronics 분야) 가 양으로 강함. ETRI 의 전략 분야가 electronics 라는 점과 일치. PHY 는 ZANB 에서만 0.245\* — 분야 효과가 NB · ZAP 추정에서는 inconsistent 라 robustness 약함. **셋째, geographical dependence 의 한국 IT-specific 패턴** — USP (US 특허 인용 수) 0.025\*\* 가 강하게 양, JP 0.001 (n.s.) 가 무의미. 즉 ETRI 특허의 citation impact 는 *US 기술 domain* 을 얼마나 깊이 흡수했는지에 의해 결정되며, 일본 기술 의존도는 무관. 한국 catching-up 의 전통 narrative 가 "일본 기술 모방" 인 것과 대조적인 발견. 의외 결과는 FAM (family patent 수) 의 음 효과 (−0.018\*) — 통상 family patent 가 많을수록 invention 의 international value 가 크다고 해석되지만, 본 paper 의 결과는 *family patent 가 많다는 것은 wider protection 의 행정적 선택일 뿐 citation impact 와 inversely* 연결됨을 시사. 저자는 IT 특허 특성과 patent strategy 의 결합 효과로 해석하며 후속 작업에 deferred.

한계는 (i) ETRI 단일 기관 sample 이라 한국 IT 공공 R&D 전반 일반화 제약, (ii) citation count 가 truncated (등록 후 짧은 특허는 인용 시간 부족) 임에도 AGE 단일 변수 통제만, (iii) US 기술 domain 의존도가 ETRI 의 *전략적 선택* 인지 *기술 영역의 자연스러운 spillover* 인지 분리 불가.

## 핵심 결과

**Basic statistics by IPC field (Table 2)**

| Field | 특허 수 (비중) | Mean citations | Mean self-citations | Mean USP | Mean JP |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| Electronics | 590 (65.9%) | 5.15 | 0.09 | 5.38 | 0.29 |
| Physics | 246 (27.5%) | 3.09 | 0.07 | 5.74 | 0.13 |
| Others | 59 (6.6%) | 3.00 | 0.07 | 5.49 | 0.39 |
| Total | 895 (100%) | 4.44 | 0.08 | 5.49 | 0.25 |

→ ETRI 특허의 citation 영향력은 *electronics 분야 + US 특허 인용 의존* 에 집중.

**Model fit comparison (Table 4)**

| Model | Log L | Predicted 0 (actual = 233) | Diagnostic |
|---|---:|---:|---|
| Poisson | −3,591.5 | 25 | overdispersion ignored |
| NB | −2,116.2 | 198 | α = 1.088\*\* |
| ZAP | −3,273.9 | 179 | Vuong 6.41\*\* over Poisson |
| **ZANB** | **−2,097.6** | **208** | best fit, τ = −5.807\*\* |

**ZANB 회귀계수 (Table 5, 종속변수 = citation count)**

| 변수 | 카테고리 | Coefficient | SE |
|---|---|---:|---:|
| INV (research team size) | Team | −0.017 | 0.019 (n.s.) |
| SELF (cumulativeness) | Team | **+0.335\*\*** | 0.119 |
| COL (collaboration) | Team | +0.036 | 0.080 (n.s.) |
| CLA (invention scale) | Invention | **+0.013\*\*** | 0.005 |
| FAM (international presence) | Invention | **−0.018\*** | 0.007 |
| SCI (scientific linkage) | Invention | +0.013 | 0.013 (n.s.) |
| PHY (physics field) | Invention | +0.245\* | 0.118 |
| ELE (electronics field) | Invention | **+0.425\*\*** | 0.111 |
| US (US domain dependence) | Geographical | **+0.025\*\*** | 0.008 |
| JP (Japan domain dependence) | Geographical | +0.001 | 0.025 (n.s.) |
| OTH (other domain) | Geographical | +0.025 | 0.024 (n.s.) |
| AGE (특허 연령) | — | **+0.273\*\*** | 0.011 |

\*\* p<0.01, \* p<0.05.

## 방법론 노트

표준 Poisson 가정 $y_i \sim \text{Poisson}(\lambda_i)$, $\ln \lambda_i = \beta' X_i$ 의 log-likelihood:

$$
\ln L_P = \sum_i \left[ -\lambda_i + y_i \ln(\lambda_i) - \ln(y_i!) \right]
$$

Citation 데이터는 (i) overdispersion (variance > mean), (ii) excess zeros — Poisson 의 $\Pr(y=0) = e^{-\lambda}$ 가 실제 0 비중을 과소 예측 — 의 두 문제를 동시에 가진다. Negative binomial 은 $\Gamma$-혼합으로 overdispersion 처리:

$$
\ln L_{\rm NB} = \sum_i \left[ \ln \frac{\Gamma(y_i + k)}{\Gamma(y_i + 1)\Gamma(k)} + k \ln(t_i) + y_i \ln(1 - t_i) \right]
$$

$t_i = k/(k + \lambda_i)$, $1/k = \alpha$ = dispersion. NB 로도 0 과소예측이 남으면 [[zero-altered-poisson]] (ZAP) · [[zero-altered-negative-binomial]] (ZANB) 의 *two-part* 모형 — 0 발생 메커니즘 (logit, $\Pr(\text{structural 0}) = \phi$) 과 positive count 분포 (Poisson 또는 NB, $y \mid y > 0$) 를 분리:

$$
\ln L_{\rm ZANB} = \sum_{y_i = 0} \ln\left[ \phi + (1-\phi) t_i^k \right] + \sum_{y_i > 0} \left[ \ln(1-\phi) + \cdots \right]
$$

$a = \text{logit}(\phi)$. structural zero = "citation 받을 *가능성* 자체가 없는 특허", sampling zero = "가능성 있으나 우연히 0". Lambert (1992) 가 manufacturing defect 데이터에서, Heilbron (1994) 이 의료 count 데이터에서 처음 정식화.

모형 선택은 (i) Cameron-Trivedi (1986) 의 α-test (Poisson vs NB): NB 의 dispersion $\hat{\alpha} = 1.088^{**}$ — Poisson 의 등분산 가정 기각, NB 채택, (ii) Tau test (zero-altered 의 0-inflation 추가 효과 검정): τ = −0.977\*\* (ZAP), −5.807\*\* (ZANB) — zero-altered 의 0 처리 메커니즘 유의, (iii) Vuong (1989) statistic (non-nested 모형 비교): ZAP 6.41\*\*, ZANB 4.17\*\* — zero-altered 가 standard count 모형 우월. 최종 ZANB 가 가장 큰 log-likelihood (−2,097.6) 와 actual 0 (233) 대비 가장 가까운 predicted 0 (208) 으로 best fit.

식별은 (i) 12 변수의 cross-section variation, (ii) IPC 분야 (PHY/ELE/OTH) 의 ETRI 내부 segmentation, (iii) 등록 연도 (1980s–2004) 의 AGE 변동에서 citation 의 시간 발현 통제에서 온다. 한계는 right-censoring — 최근 등록 특허는 citation 발생 시간이 부족해 0 으로 관측되지만 *structural* zero 가 아닐 수 있는데, ZANB 의 logit 부분이 이를 sampling zero 로 식별할 수 있는지에 대한 robustness 검정 부재.

## 연구 계보

본 paper 의 직접 predecessor 는 동일 저자진의 [[yong-gil-lee-2007-indepth-empirical-patent]] (Lee-Lee-Song-Lee 2007 *Scientometrics* — "In-Depth Empirical Analysis of Patent Citation Counts Using Zero-Inflated Count Data Model") — 본 ETRI Journal letter 가 발표 시점에 forthcoming 으로 인용한 broader 분석. 본 letter 는 그 broader 분석의 ETRI sample subsample summary 격. 둘 다 변수 분류 (research team / invention / geographical) 와 ZANB 적용을 공유한다.

*Patent citation 영향력* lineage 는 Carpenter-Narin-Woolf (1981 *World Patent Information*) 의 "Citation Rates to Technologically Important Patents" — 처음으로 citation count 가 technological importance 의 proxy 임을 실증, Trajtenberg (1990 *RAND Journal of Economics*) "A Penny for Your Quotes" — patent citation 의 economic value 와의 정량 link, 그리고 Hall-Jaffe-Trajtenberg (2001, 2005) 의 NBER 특허 데이터 표준화 위에 위치. *Count data econometrics* lineage 는 Hausman-Hall-Griliches (1984 *Econometrica*) 의 R&D-patents Poisson, Cameron-Trivedi (1986 *Journal of Applied Econometrics*) 의 count data overdispersion 처리, Lambert (1992) · Heilbron (1994) 의 zero-altered framework, Vuong (1989 *Econometrica*) 의 non-nested test 의 lineage.

TEMEP 내 sibling: (i) [[yong-gil-lee-2006-factors-affecting-patent]] — 같은 batch 의 *chemistry field* 특허 citation + licensing 분석으로, 본 paper 의 IT 분야 결과와 paired 분야 비교 (chemistry vs electronics 의 citation determinants 분리). (ii) [[yong-gil-lee-2007-indepth-empirical-patent]] — 후속 broader 분석 (forthcoming 시점). (iii) [[jeongdonglee]] 의 R&D · innovation policy 라인 — Hwang 의 nano · R&D persistency 작업들 — 과 method (count data + cumulativeness) 가 부분 일치하지만 도메인 (특허 vs firm 생산성) 이 다른 sibling cluster. 본 paper 는 [[temep]] 의 *bibliometric / patent-based innovation analysis* 라인의 초기 표지석.

## See also

- [[zero-altered-poisson]]
- [[zero-altered-negative-binomial]]
- [[count-data-regression]]
- [[etri-patents]]
- [[patent-citation-counts]]
- [[technological-cumulativeness]]
- [[us-technology-domain-dependence]]
- [[yong-gil-lee-2006-factors-affecting-patent]]
- [[yong-gil-lee-2007-indepth-empirical-patent]]
- [[yong-gil-lee]]
- [[jeongdonglee]]