Demand-side policy for emergence and diffusion of eco-innovation: The mediating role of production

Hoyoon Lee, Kiyoon Shin, 이정동 (2020) · Journal of Cleaner Production 259:120839 · DOI ↗

수요측 혁신정책 (FIT, RPS, 보조금 등) 이 eco-innovation 의 emergence 와 diffusion 을 어떻게 매개하는지를 묻는다. 14 개국 solar PV 부문 1999~2016 패널을 패널 고정효과 모형 와 three-stage-least-squares 로 분석한 결과, 정책에 의한 demand 는 innovation 에 직접 영향을 주지 못하고, 생산 활동을 매개 해야만 innovation 성과로 전환되었다. 정책-혁신 black box 에 production 을 mediator 로 끼워 넣은 첫 정량 실증.

RQ: demand-side 정책 (특히 정책에 의해 induced 된 PV 설치 수요) 은 solar PV 부문의 eco-innovation 에 어떤 경로로 영향을 주는가? production 활동이 그 경로의 mediator 역할을 하는가? Edler-Georghiou (2007) 이래 이론적으로 제시된 production 의 매개 가설을 처음으로 정량 검증한다.
방법론: 패널 고정효과 모형, three-stage-least-squares, 매개 분석, Hausman 검정
데이터: 14 개 주요 PV 국가 (한국 · 미국 · 중국 · 일본 · 독일 · 이탈리아 · 스페인 · 영국 등) 1999~~2016 unbalanced panel, n=236~~243. innovation = USPTO 의 IPC Green Inventory 분류 PV 특허 출원 비율, production = 국내 PV cell 생산량/GDP, demand-side policy = 국내 PV 신규 설치량 (MW). 보조변수: 공공 R&D 지출, 세계 PV 시장, knowledge stock, 발전량, 인구.
주요 발견: Model 1 에서 demand-side 정책의 innovation 직접 효과는 비유의 (p=0.99). Model 2 에서 production 에는 1% 유의 양효과 (β=0.523). Model 3 의 three-stage-least-squares 에서 production 의 innovation 효과는 0.079*** (1% 유의). 결론: production 이 perfect mediator — 정책은 production 을 키워야만 innovation 으로 이어진다. 독일 · 일본 (2000 년대 초) 은 정책이 국내 생산을 키워 혁신을 견인한 사례, 이탈리아는 정책 수요가 국내 생산으로 전환되지 못해 혁신 정체.
시사점: eco-innovation 정책 설계 시 demand 와 R&D 만 보면 안 되고 국내 production capability (또는 “industrial commons”) 을 함께 고려해야 한다. 단순 시장 형성만으로는 R&D 가 자라지 않는다. 정책 효과는 production 의 virtuous cycle 을 통해서만 발현된다.

수요측 정책 → production (직접) → eco-innovation (간접) 의 매개 경로. 정책의 innovation 직접 효과는 비유의, production 을 통한 간접 효과만 유의 (perfect mediation).

요약

본 연구는 eco-innovation 의 demand-side 정책 효과에 관한 기존 문헌 (Johnstone et al. 2010, Peters et al. 2012) 의 일관된 한계를 지적한다. 그들은 demand-side 정책이 PV 특허 출원에 양효과를 가짐을 보였지만, 어떤 경로 로 그렇게 되는지의 black box 를 열지 못했다. Edler-Georghiou (2007), Kemp (1998) 가 이론적으로 production 의 매개 역할을 제시했지만 정량 검증은 없었다. Role of production in fostering innovation 가 production–innovation 의 path-dependent 연결을 cross-country 차원에서 정량화한 직후, 본 paper 는 그 연결을 정책 → 수요 → 생산 → 혁신 의 매개 chain 으로 풀어쓴다. Schleich et al. (2017) 이 지적한 eco-innovation 의 low-cost 비경쟁성 → 초기 시장 형성 실패 → 기술 락인 (Unruh 2000) 의 stylized fact 가 본 paper 의 출발점.

연구 설계는 세 model 의 매개 분석 다. Model 1 은 정책 (전년도 국내 PV 신규 설치량) 이 innovation (PV 특허 비율) 에 직접 효과가 있는지를 패널 고정효과 모형 로 추정. Model 2 는 정책이 production (PV cell 생산/GDP) 에 미치는 효과를 추정 (정책 변수는 t-1 과 t 의 평균). Model 3 은 production 을 endogenous variable 로 끼워 정책의 직접·간접 효과를 three-stage-least-squares 로 동시 추정한다. Hausman 검정 로 fixed-effects 적합 확인, LR test 로 heteroskedasticity 확인 후 robust standard errors 사용. 핵심 결과는 Model 1 의 정책 직접 효과 비유의, Model 2 의 정책 → production 양효과 (β=0.523, p<0.05), Model 3 의 production → innovation 양효과 (β=0.079, p<0.05) — 즉 정책 효과는 production 을 거쳐야만 발현되는 perfect mediation 이다. 정책 제곱항이 음 (-0.175, p<0.10) 으로 production 증가의 수확 체감 도 동시에 식별 — 정책 강도가 일정 수준 넘으면 추가 효과가 감소.

발견의 정성적 해석은 국가 case 별 패턴 차이로 보충된다. 독일 · 일본은 2000 년대 초 정책 강도가 국내 생산 capacity 확대로 이어져 PV cell 생산-특허 양호 정합. 이탈리아는 정책 수요가 외국 (중국·독일) 생산으로 누출 되어 국내 생산 정체 → 특허 정체. 중국은 후발국 catch-up 의 정책-생산 일치 사례. 본 paper 의 framework 은 이 국가별 비대칭 을 production 매개 강도의 차이로 설명한다. 이 발견은 이정동 anchor 의 “implementation-capability → design-capability 전환 은 자동으로 일어나지 않으며 명시적 정책 노력이 필요” 라는 명제의 정책 도메인 적용 사례다. caveat: 14 개국만 다루므로 generalizability 제한, 개별 정책 instrument (FIT vs RPS · subsidy · tax credit) 의 차별적 효과는 분석하지 않음 (aggregated 정책 변수). dependent variable 을 비율 로 다룬 것이 Johnstone et al. (2010) 의 negative binomial count 사양과의 trade-off — 3SLS 의 endogeneity 처리를 위한 의도된 continuous 변수화. 후속 작업은 Revitalizing the Concept of Public Procurement for Innovation (PPI) from a Systemic Perspective: Objectives, Policy Types, and Impact Mechanisms 의 PPI 분류와 Public-private co-evolution and niche development by technology transfer: A case study of state-led electricity system transition in South Korea 의 MLP framework 으로 이어진다.

핵심 결과

Model	종속변수	핵심 변수	계수	p-value
Model 1 (FE)	innovation (특허 비율)	demand-side 정책 (t-1)	0.000	0.99
Model 1	innovation	공공 R&D 지출	0.539***	0.008
Model 1	innovation	knowledge stock	0.299***	0.000
Model 2 (FE)	production (생산/GDP)	demand-side 정책 (평균)	0.523**	0.019
Model 2	production	정책 제곱항	-0.175*	0.093
Model 2	production	세계 PV 시장	0.493***	0.000
Model 3 (3SLS)	innovation	production (endogenous)	0.079**	0.014
Model 3	innovation	demand-side 정책 (t-1)	-0.002	0.91

n=236~~243 obs (14 countries × 1999~~2016). 패턴 요약: 정책은 innovation 에 직접 영향 없음 (Model 1), production 에 양 영향 (Model 2), production 은 innovation 에 양 영향 (Model 3) → perfect mediation. 정책 제곱항이 음·약유의 → production 증대 효과는 수확 체감.

방법론 노트

three-stage-least-squares 는 mediator 와 dependent variable 간 bidirectional causality (production ↔ innovation) 의 bias 를 통제하기 위한 도구. Baron-Kenny (1986) 의 mediation framework 에 endogeneity 처리를 결합한 형태. 기존 demand-side 정책 문헌의 reduced-form (Johnstone 2010, Peters 2012) 가 정책 → 혁신 의 reduced effect 만 잡아낸 데 비해, 본 paper 는 production 을 mediator 로 끼워 그 효과를 direct effect 와 indirect effect (정책 → 생산 → 혁신) 로 분해한다.

핵심 식:

I_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \ln P_{i,t} + \beta_2 \ln DP_{i,t-1} + \beta_3 \ln PR\&D_{i,t-1} + \beta_4 \ln WPVM_{i,t-1} + \beta_5 \ln KS_{i,t-1} + \beta_6 \ln elec_{i,t-1} + \phi_i + \varphi_{i,t}

\ln P_{i,t} = \beta_0' + \beta_1' \ln\!\Big(\tfrac{DP_{i,t-1}+DP_{i,t}}{2}\Big) + \beta_2' \ln PR\&D_{i,t} + \beta_3' \ln(DP)^2_{i,t} + \cdots + \lambda_i + v_{i,t}

여기서 $I$ 는 innovation (PV 특허/총특허 비율), $P$ 는 production (PV cell 생산/GDP), $DP$ 는 demand-side 정책 (PV 신규 설치량), $PR\&D$ 는 공공 R&D, $WPVM$ 은 세계 PV 시장, $KS$ 는 knowledge-stock (Popp 2001 의 depreciation 0.44 · diffusion 2.97). 식별은 패널 고정효과 모형 의 country-specific unobserved heterogeneity 통제 + 3SLS 의 instrumental variable 활용으로 확보. dependent variable 을 비율 로 둔 것이 Johnstone et al. (2010) 의 negative binomial 사양과의 차이 — 3SLS 적용을 위해 continuous 변수화한 의도된 선택. Robustness: 중국 제외 sub-sample 과 정책 변수 spec 변경 (lagged vs averaged) 모두에서 부호·유의성 유지. 정책 endogeneity 의 잔존 우려 (정부가 이미 강한 산업 을 보조한다는 reverse causality) 는 생산 capacity 시점이 정책 시점에 선행해야 함 의 직관적 dom 만으로는 완전히 처리되지 않음 — 본 paper 의 명시적 한계.

연구 계보

직접 predecessor 는 (a) Johnstone et al. (2010) Ecological Economics, Peters et al. (2012) Energy Policy — demand-side 정책 → 특허 출원 효과의 reduced-form 추정. (b) Edler-Georghiou (2007) Research Policy 와 Kemp (1998) 의 이론 — production 의 mediation 가설 제시. (c) Pisano-Shih (2012), Berger (2013) MIT PIE — 생산이 혁신의 원천이라는 명제. (d) Lindman-Söderholm (2016) — tacit knowledge through manufacturing experience 의 학습 채널. (e) Aschhoff-Sofka (2009), Geroski (1990) — demand-pull 의 R&D 동기 channel. TEMEP 라인에서는 Role of production in fostering innovation 가 직전 sibling — production–innovation 의 정량적 연결을 cross-country 에서 시연. 이정동 anchor 의 제3기 “demand-side-policy / eco-innovation” 라인 (author page 1.6 PLLC 직전의 정책-혁신 인터페이스 작업) 에 위치.

또 다른 TEMEP sibling 은 같은 저자 Hoyoon Lee 의 Public-private co-evolution and niche development by technology transfer: A case study of state-led electricity system transition in South Korea — 동아시아 전력 전환 의 case study 가 본 paper 의 cross-country panel 과 macro-meso-micro 분화의 양 끝. Kiyoon Shin 의 동시기 작업 Revitalizing the Concept of Public Procurement for Innovation (PPI) from a Systemic Perspective: Objectives, Policy Types, and Impact Mechanisms (PPI taxonomy) 는 본 paper 의 aggregated demand-side 정책 을 4 type 으로 unpack 하는 zoom-in. Popp (2001) Energy Economics 의 knowledge stock 계산식이 control 변수의 source. Unruh (2000) 의 carbon lock-in 가설이 정책 개입의 정당성 근거.

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