Evaluation of Sectoral Innovation System with Productivity Decomposition: Application to Korean Healthcare Sector

Dong-Hyun Oh, 이정동, Jongwuk Ahn (2011) · Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

Malerba 의 부문혁신시스템 개념을 정량 측정 가능한 평가 방법론 으로 옮긴 paper. 1990–2008 한국 제조업 firm-level panel (913 firms, 8,335 obs) 에 SFA (확률적 프론티어 분석) 와 Divisia 지수 기반 TFP 분해 (TP · SC · AE · EC) 을 적용해 healthcare technology (HT, 제약 + 의료기기) sector 의 sectoral 특성을 다른 한국 제조업과 비교. HT sector 가 모든 분해 성분에서 우월하지만 capital intensity 와 R&D 가 가장 낮은 promising sector. Second-stage regression 으로 capital intensity 의 U-shape · R&D 의 양 효과 · catch-up firm 의 음 효과 정량화.

• RQ: Malerba 의 sectoral innovation system 개념을 정량 측정 가능한 평가 도구로 어떻게 전환할 것인가, 그리고 한국 healthcare technology sector 가 다른 제조업과 sectoral 차원에서 어떻게 다른가
• 방법론: SFA (확률적 프론티어 분석), Divisia 지수, TFP 분해, 트랜스로그 생산함수, Battese–Coelli 모형, Kumbhakar 분해, 2단계 회귀
• 데이터: 한국 제조업 firm-level unbalanced panel (KIS-VALUE III), N=913 firms / 8,335 obs (HT 100 firms · 제약 85 · 의료기기 15), 1990–2008
• 주요 발견: HT sector 평균 TE 71.4% (전체 68.5%, non-HT 68.1%), TFP 성장률 평균 +4.57%/year (전체 +3.34%, non-HT +3.17%); TP 가 주된 driver, 의약품 TFP +4.69%/year 가 가장 높음. Second-stage regression: log(R&D) 계수 +0.0042*** (TT), capital/labor 가 U-shape, frontier 근접 firm 이 TFP 성장 양 (+0.85*** GI), catch-up firm 의 EC 음 (−15.6**)
• 시사점: Sectoral innovation system 의 정책 평가용 정량 framework — sector 별 TFP 분해 + 결정요인 회귀의 결합. HT sector 는 capital · R&D 가 가장 적게 투입되고도 가장 높은 생산성을 내는 underinvested promising sector — 자본화 + R&D 강화의 정책 방향 정당화

(이 paper 는 PICMET ‘11 학회 proceedings 로 raw figure asset 미수록. 본문 표 6–11 에 시기별 6 구간 (1990–93 / 94–96 / 97–99 / 2000–02 / 03–05 / 06–08) decomposition 추이가 numeric table 로 제시.)

요약

본 paper 는 Malerba (2002) 의 부문혁신시스템 개념을 정량 측정 가능한 평가 도구로 전환하려는 시도다. SSI 는 “특정 용도의 신·기존 제품 + 시장·비시장 상호작용을 수행하는 주체들의 집합” 으로 정의되지만, 개별 sector 의 boundary · 특성 · 정책 적합성은 측정이 어렵다는 implementation gap 이 존재했다. 본 paper 는 firm-level panel 에 SFA (확률적 프론티어 분석) 기반 TFP 분해 을 적용해 sector 별 TP · SC · AE · EC 패턴을 비교하는 empirical evaluation framework 를 제안한다. 한국 healthcare technology sector (제약 + 의료기기) 를 case study 로 선택한 것은 (i) HT 가 emerging sector 의 전형이고, (ii) OECD · INAHTA 등에서 정책적 우선순위가 높지만 한국 내 sectoral 진단이 부재했기 때문이다.

방법론은 두 축이다. 첫째, Divisia 지수 로 정의된 TFP 성장을 stochastic frontier production 의 트랜스로그 생산함수 안에서 4 성분으로 분해한다 (Kumbhakar 분해 의 일반화). $T\dot{F}P = TP + SC + AE + EC$ — 기술진보 (TP) · 규모성분 (SC) · 자원배분 효율변화 (AE) · 기술효율 변화 (EC). 추정은 Battese–Coelli 모형 (1992) 의 time-varying inefficiency 모델로 time trend (TT) · general index (GI) 두 functional form 을 paired 비교한다. 둘째, 추정된 firm-year TFP 성장을 종속변수로 2단계 회귀 을 수행해 capital intensity (Cap/Lab) · R&D · Herfindahl · TE · EC · 산업크기 dummy 의 효과를 식별 (fixed-effects panel). HT sector 는 평균 TE 71.4% (전체 68.5%) · TFP 성장 +4.57%/year (전체 +3.34%) 로 모든 분해 성분에서 우월하지만, 표 13–15 에 따르면 capital/labor ratio · R&D 투자 강도는 모든 제조업 중 가장 낮다. 즉 HT 는 underinvested 한데 가장 productive 한 모순적 sector. Second-stage 결과는 capital intensity 의 U-shape (선형 계수 −1.43e-10***, 제곱 +5.45e-20***), log(R&D) 의 양 효과 (+0.0042***, TT), 그리고 GI 모델에서 frontier 근접 firm 의 TFP 성장 우월성 + catch-up firm 의 음 효과를 보고한다.

이 paper 의 위치는 이정동 의 제2기 도구의 확산 시기 안 frontier 분해 라인 의 sectoral 응용이다. 직전 batch 에서 ingest 한 A metafrontier approach for measuring Malmquist productivity index (metafrontier Malmquist) 과 Comparative Analysis of Plant Dynamics by Size: Korean Manufacturing (plant-level Griliches-Regev) 이 national / international level 의 productivity decomposition 이었다면, 본 paper 는 sector level 로 narrow down 한 paired contribution. Healthcare 라는 emerging sector 를 선택한 것은 동시기에 ingest 된 Government-driven knowledge networks as precursors to emerging sectors: a case of the hydrogen energy sector in Korea 의 hydrogen energy emerging sector 분석과 sister paper — 두 paper 가 Malerba SSI framework 의 한국 emerging sector 정량 평가 라는 공통 narrative line 을 형성한다. 한계는 자원배분 효율 변화 추정의 noise (1990 년대 음, 2000 년대 양 의 시기 의존성) 와 PICMET conference proceedings 의 짧은 length 에 따른 robustness check 의 부재.

핵심 결과

지표 (1990–2008 평균)	전체 표본	HT sector	Non-HT	의약품	의료기기
TE (%)	68.49	71.38	68.09	72.38	62.74
EC (%/year)	−0.77	−0.67	−0.78	−0.63	−0.95
TP (%/year)	+4.59	+5.05	+4.53	+5.11	+4.55
AE (%/year)	−0.33	+0.30	−0.42	+0.35	−0.12
TFP (%/year)	+3.34	+4.57	+3.17	+4.69	+3.46
RTS	1.006	1.007	1.005	1.006	1.017

TT 모델 기준. EC 가 음 (frontier-other gap 확대) 이고 TP 가 dominant driver, HT sector 가 모든 row 에서 우월. Capital/labor median: HT 0.063 vs 전체 0.095 (가장 낮음), R&D median: HT 0.232 vs 전체 0.060 (가장 높음).

방법론 노트

본 paper 의 핵심은 Divisia 지수 의 시간 미분 형태로 정의된 TFP 성장을 stochastic frontier production 의 4 성분으로 완전 분해 하는 것이다. Frontier production 의 시간 미분과 Divisia index 의 결합으로 다음을 유도한다.

$$T\dot{F}P = TP + (RTS-1)\sum_j \lambda_j \dot{x}_j + \sum_j (\lambda_j - S_j) \dot{x}_j + TE$$ $$T\dot{F}P = TP + SC + AE + EC$$

여기서 $TP = \partial \ln f(x,t)/\partial t$ 는 기술진보, $SC$ 는 규모 효과, $AE$ 는 자원배분 효율 변화 ($\lambda_j = \varepsilon_j / RTS$ 의 input share 와의 deviation), $EC = -du/dt$ 는 기술효율 변화. Battese–Coelli 모형 (1992) 의 time-varying inefficiency $u_{it} = u_i \exp(-\eta[t-T])$ 와 트랜스로그 생산함수 의 결합으로 functional form 의 flexibility 확보. 식별은 time trend (TT) vs general index (GI) 두 specification 의 paired 비교 에서 — TT 는 $\alpha_T t$ + interaction, GI 는 비모수 $A(t)$ 로 시간을 다룬다. 결과는 두 specification 에 모두 robust. Second-stage regression 은 추정된 $TFP_{it}$ 를 종속변수로 panel fixed-effects 로 결정요인을 식별한다.

연구 계보

선행 작업: Battese–Coelli 모형 (1992) 의 frontier production 패널 추정, Kumbhakar (2000) Econometric Reviews 의 4 성분 Kumbhakar 분해 공식, Malerba (2002) Research Policy 의 SSI 정의, Fagerberg (2000) Structural Change 의 sectoral 성장 비교, Nickell (1996) JPE 의 market competition–productivity 연결. TEMEP 내 직접 sibling 은 frontier-based productivity decomposition 라인 — Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors (한국 제조업 Malmquist 분해의 출발점), jeongdonglee-2009-frontier-firms (frontier-based firm-level 분석), A metafrontier approach for measuring Malmquist productivity index (Malmquist metafrontier 의 동시기 확장), Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries (동일한 TT vs GI specification 의 paired 평가, 본 paper 의 직접 method ancestor). 이정동 의 제2기 (2006–2012) 도구의 확산 분류에서 본 paper 는 frontier 분해 라인의 sectoral evaluation 응용 — author page 의 “효율성 분석에서 혁신시스템 연구로의 transition” 절에 해당한다. 동시기 sister 로 Government-driven knowledge networks as precursors to emerging sectors: a case of the hydrogen energy sector in Korea 가 emerging sector 의 qualitative network 분석 으로 paired contribution.

See also

• 이정동
• Dong-Hyun Oh
• Jongwuk Ahn
• SFA (확률적 프론티어 분석)
• TFP 분해
• 부문혁신시스템
• A metafrontier approach for measuring Malmquist productivity index
• Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries
• Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors
• Government-driven knowledge networks as precursors to emerging sectors: a case of the hydrogen energy sector in Korea
• Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

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논문 (4)

• A new approach to measuring shadow price: Reconciling engineering and economic perspectives
• A sequential global Malmquist productivity index: Productivity growth index for unbalanced panel data considering the progressive nature of technology
• Government-driven knowledge networks as precursors to emerging sectors: a case of the hydrogen energy sector in Korea
• The scientific impact and partner selection in collaborative research at Korean universities

방법론 (2)

• DEA
• SFA (확률적 프론티어 분석)