---
type: paper
slug: yoonhwan-oh-2016-evolutionary-patterns-renewable
title: >-
  Evolutionary Patterns of Renewable Energy Technology Development in East Asia
  (1990–2010)
authors:
  - '[[yoonhwan-oh]]'
  - '[[jungsub-yoon]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2016
venue: '[[sustainability]]'
volume: '8'
pages: '721'
doi: 10.3390/su8080721
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[patent-citation-analysis]]'
  - '[[network-analysis]]'
  - '[[centrality-analysis]]'
themes:
  - '[[renewable-energy-technology]]'
  - '[[catching-up]]'
  - '[[leapfrogging]]'
  - '[[east-asia]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
---
# Evolutionary Patterns of Renewable Energy Technology Development in East Asia (1990–2010)

*[[yoonhwan-oh]], [[jungsub-yoon]], [[jeongdonglee]] (2016)* · [[sustainability]] 8:721 · [DOI ↗](https://doi.org/10.3390/su8080721)

> 일본·한국·중국 3 국의 1990-2010 신재생에너지 (태양·풍력·바이오매스·해양) 기술 발전 경로를 [[patent-citation-analysis]] + [[network-analysis]] 로 비교. R&D 지출·특허 수의 quantitative 지표 대신 *weighted out-degree centrality* 라는 qualitative 지표로 기술의 *영향력 (impact)* 을 측정. 한국은 일본 *path-following catch-up*, 중국은 풍력 niche 집중을 통한 *leapfrogging*. 한국의 portfolio 비일관성이 신재생에너지 leadership 도약을 가로막는 핵심 진단.

- **RQ**: 동아시아 (일본·한국·중국) 의 신재생에너지 기술 catch-up 과 leapfrogging 패턴은 어떻게 다른가, R&D 지출 같은 양적 지표 대신 특허 인용 네트워크 의 *질적 지표* 로 그 차이를 드러낼 수 있는가.
- **방법론**: [[patent-citation-analysis]], [[network-analysis]], [[centrality-analysis]], [[ipc-classification]]
- **데이터**: PATSTAT October 2013 edition, 일본·한국·중국 신재생에너지 IPC 코드 (태양·풍력·지열·해양·바이오매스), 1990-2010 (21 년).
- **주요 발견**: 일본은 1990 년대 biomass·waste 중심 → 2000 년대 중반 솔라·풍력 확장, 한국은 일본 모방형 catch-up (2008 년 이후 솔라 우위), 중국은 wind energy 단일 집중의 leapfrogging (Renewable Energy Law 이후). 2010 년 일본 network density 4.84, 한국 1.72, 중국 1.29 (포트폴리오 변동성: 한국 최대).
- **시사점**: 한국의 portfolio 비일관성은 신재생에너지 분야 leading nation 도약을 가로막는 정책 진단 — *path-creating* leapfrogging 을 위한 sector specialization 전략 필요.

![Fig 4. 1990-2010 동안 일본·한국·중국의 신재생에너지 portfolio 의 연도별 변화. 일본은 biomass 중심의 안정 portfolio, 중국은 wind 단일 집중, 한국은 portfolio 비일관성 (annual 급변).](/papers/201607_OhY_Evolutionary_patterns_of_renewable_energy_technology_development_in_East_Asia_1990_2010/fig4.jpeg)

## 요약

[[catching-up]] 과 [[leapfrogging]] 논쟁의 핵심 도구는 R&D 지출과 patent 수였지만, 둘 다 *innovation activity 의 input/output* 만 측정할 뿐 *기술의 영향력 분포* 를 보지 못한다. 본 논문은 [[patent-citation-analysis]] 의 *weighted out-degree centrality* 를 사용해 IPC subclass 단위로 *어느 기술이 다른 기술에 가장 많이 인용되는가* 의 영향력 네트워크를 구축. 이는 [[jeongdonglee]] author page anchor *제3기 (2) 에너지 정책의 심화* 라인의 *patent network 갈래* — 같은 시기의 CGE 모형 작업이 *거시 균형 효과* 를 추정하는 것과 달리 patent network 는 *기술 차원의 진화 경로* 를 그린다.

분석은 PATSTAT 의 일본·한국·중국 신재생에너지 IPC 코드 (Johnstone et al. 2010 의 분류 따름, 수력 제외) 1990-2010 patent 를 연도별 [[network-analysis]] 로 처리. 노드 = IPC subclass, 엣지 = patent 인용 관계, *weighted out-degree 10 이상* 만 분석. 결과 (Tables 1-3) — 일본은 1990 년 이미 43 nodes 와 4,493 edges 로 시작해 2005 년 24,896 edges 정점, 한국은 1997 년 13 nodes 에서 2010 년 42 nodes 로 점진 확장, 중국은 1994 년 5 nodes 에서 2010 년 42 nodes 로 폭발 성장. 같은 *기술 다양성 수렴 (42 nodes 정도로)* 인데 portfolio 동학 (Figure 4) 이 결정적으로 다르다 — 일본 biomass-dominant 의 안정, 중국 wind-dominant 의 집중, 한국 annual 급변의 *direction 부재*.

본 paper 의 한국 *portfolio 비일관성* 진단은 단순 weakness 가 아니라 정책 메커니즘의 시사점 — Lee & Lim (2001) 의 *path-following / stage-skipping / path-creating* 3 종 catch-up 중 한국은 path-following 에 머무르며 path-creating 의 *specialization decision* 을 내리지 못했다. 같은 batch 의 [[jungsub-yoon-2017-policy-consistency-index-patent-citation-analysis]] 는 본 paper 와 *같은 방법론 (patent citation network) + 같은 진단 (policy consistency)* 의 후속 작업으로, *policy consistency index* 를 OECD 비교로 일반화한 자매 작업. 한계는 (i) 정책 변수의 명시적 포함 부재, (ii) 동아시아 3 국 한정, (iii) wind/solar 같은 broad 카테고리 안의 sub-technology 격차 미반영.

## 핵심 결과

**Network topology 진화 (대표 연도, weighted out-degree ≥10 노드만):**

| 국가 | 1995 nodes/edges | 2005 nodes/edges | 2010 nodes/edges | Density 2010 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 일본 | 37 / 1,452 | 43 / 24,896 | 44 / 9,166 | 4.84 |
| 한국 | 4 / 8 | 36 / 532 | 42 / 2,965 | 1.72 |
| 중국 | 4 / 13 | 26 / 248 | 42 / 2,222 | 1.29 |

**Portfolio strategy 종합:**

- **일본** — biomass·waste 1990-2003 dominant → 2005 이후 solar (H01L31/04) 및 wind (F03D9, F03D11) 확장. 13 년의 path dependence 가 *swift shift* 를 막은 측면.
- **한국** — 1998 ~ 2002 biomass (C10L1/22, C10L1/18) 모방 → 2008 이후 solar (H01L31/042) 1 위로 도약. FIT (2002-2011) 와 photovoltaic-semiconductor proximity 가 단기 leapfrog 동력.
- **중국** — 1990 년대 부재 → 2004 부터 wind 단일 집중 (F03D9, F03D3) → Renewable Energy Law 이후 wind-dominant leapfrogging. 단일 sector 집중의 정책 효과.

## 방법론 노트

[[patent-citation-analysis]] 의 *weighted out-degree centrality* 는 "이 기술이 다른 기술에 *얼마나 자주* 인용되는가" 를 노드별로 측정. R&D 지출 수치가 *input* 이고 patent 수가 *output count* 라면 weighted out-degree 는 *output quality* — Pakes & Griliches (1980) 가 지적한 *patent value heterogeneity* 문제를 부분 보정.

핵심 식 (network density):

$$
\text{density} = \frac{2 \times (\text{number of edges})}{(\text{number of nodes}) \times \{(\text{number of nodes}) - 1\}}
$$

standardized degree centrality:

$$
C_d^i = \frac{C_d^i}{C_d^{\max}} = \frac{C_d^i}{(\text{number of nodes}) - 1}
$$

여기서 $C_d^i$ 는 노드 $i$ 의 degree centrality, $C_d^{\max}$ 는 네트워크 내 max degree.

식별은 *IPC subclass 4-digit code* 로 기술 분류 후, 연도별 patent 인용 매트릭스에서 weighted out-degree top-10 만 추출해 portfolio 구성 (top-10 안의 wind/solar/biomass/ocean 비중). Robustness check 는 fossil-fuel 기술 제외 + hydropower 제외 (선험적 mature technology).

## 연구 계보

[[catching-up]] 논쟁의 [[richard-r-nelson]] (Fagerberg & Godinho 2004 의 *catching-up* 챕터), Lee & Lim (2001, Res. Policy) 의 *path-following / stage-skipping / path-creating* 3 종 분류, Perez & Soete (1988) 의 *windows of opportunity*, Mathews (2002) 의 *latecomer advantage* 가 핵심 framing. Patent-based 측정은 Johnstone et al. (2010, *Env. Resour. Econ.*) 의 renewable energy IPC 분류와 Lanzi et al. (2011) 의 fossil-fuel IPC 분류를 직접 차용. Network analysis 는 Albert & Barabasi (2002), Freeman (1979) 의 centrality 3 종 (degree / closeness / betweenness). TEMEP 내부 anchor 는 [[jeongdonglee]] author page *제3기 (2) 에너지 정책의 심화* 라인의 *patent network 갈래* — 같은 라인의 [[yeongjun-yeo-2015-lmdi-decomposition-residential-co2-emissions]] (energy emission decomposition) 와 [[won-sik-hwang-2014-korea-green-technologies]] (green growth CGE) 가 sibling, 본 paper 는 이 cluster 의 *patent-side 측정* 보완 작업. [[choi-park-lee-2011-government-driven-knowledge-networks-hydrogen]] 의 한국 수소에너지 sector knowledge network 가 *국가-driven knowledge network* 의 직접 선행 작업.

## See also

- [[patent-citation-analysis]]
- [[network-analysis]]
- [[catching-up]]
- [[leapfrogging]]
- [[renewable-energy-technology]]
- [[jungsub-yoon-2017-policy-consistency-index-patent-citation-analysis]]
- [[yeongjun-yeo-2015-lmdi-decomposition-residential-co2-emissions]]
- [[sustainability]]