Effective R&D investment planning based on technology spillovers: the case of Korea

Jungkyu Park, 허은녕, Dongjun Lee (2017) · Scientometrics · DOI ↗

한국지질자원연구원 (KIGAM) 의 R&D 투자 계획을 기술 파급효과 관점에서 평가. 전통 DEMATEL 의 전문가 응답 주관성을 patent citation count 로 대체한 modified DEMATEL 제안. KIGAM 의 27 개 IPC 분야 × USPTO 1998-2012 의 388,965 특허, 3,831,293 citation 으로 영향력 (D) + 피영향력 (R) 계산. B09B·C01F·B82B 가 D 상위 (영향 주는 분야), E21B·B01D·B01J 가 R 상위 (영향 받는 분야). KIGAM 현 R&D 자원배분 (C22B, C04B, G01N, G01V 순) 이 글로벌 spillover 우선순위 (E21B, B01J, B01D, B09B, C01B) 와 상당 괴리.

RQ: 정부 출연 연구기관 (GRI) 의 R&D 투자 계획을 전문가 응답의 주관성 없이 기술 spillover 의 객관 정량 증거 에 기반해 어떻게 수립할 수 있는가? 한국 KIGAM 사례에서 현 자원배분과 글로벌 spillover 트렌드 간 차이는?
방법론: DEMATEL (Battelle Memorial Institute 1973 frame) 의 modified 버전 — direct relation matrix 의 expert survey 입력을 IPC 간 patent citation count 로 대체, 특허 인용 분석 (Jaffe et al. 1993, 2000 의 spillover proxy 가정), 4-step 절차 (avg matrix A → normalize G → total relation $T = G(I-G)^{-1}$ → row/col sum D·R)
데이터: KIGAM 특허의 IPC 27 개 (citation count > 10 threshold) 를 decision criteria 로 채택. USPTO 1998-2012 의 27 IPC 관련 특허 388,965 건, citation 3,831,293 건. KIPO 의 KIGAM 자체 특허 데이터 (R&D 지출의 proxy). 3 sub-period 분할 (1998-2002, 2003-2007, 2008-2012) 로 dynamic 분석
주요 발견: D 상위 (영향 주는 분야): B09B (폐기물 처리, D=0.697), C01F (희토류 화합물, 0.449), C01B (비금속, 0.353). R 상위 (영향 받는 분야): E21B (시추, R=1.119), B01D (분리, 0.796), B01J (촉매, 0.753). KIGAM 현 R&D 자원배분이 (C22B → C04B → G01N → G01V) 인데 글로벌 spillover D+R 우선순위는 (E21B → B01J → B01D → B09B → C01B) — 11·9·10·23 위에 위치한 분야들이 spillover 측면에서 top 5. C25C 는 전체 기간 spillover 낮지만 2008-2012 에 급상승 (D=0.425, 2 위) — sub-period 분석의 가치.
시사점: 정부 출연 연구기관의 R&D 포트폴리오 평가에 객관 정량 도구 활용 가능. C22B·C04B·G01N·G01V 비중 재고 + E21B·B01J·B01D·B09B·C01B 강화 권고. C25C 처럼 최근 sub-period 에서 급상승 한 분야는 즉시 대응 필요. 기술 융합 시대의 R&D 자원 배분 의사결정에 정량 evidence 제공.

Forward citation / backward citation diagram for patent citation analysis. Patent Y 가 patent X 를 인용한다는 것은 X 에서 Y 로 knowledge spillover 가 일어난 evidence — Jaffe et al. (1993, 2000) 의 핵심 가정.

요약

한국은 2000 년대 초까지 catch-up R&D 전략으로 미국·일본 추격에 성공했지만, 이후 (i) 기술 복잡성 증가, (ii) 기술·산업 융합 가속, (iii) 글로벌 경기침체로 인한 R&D 예산 제약 의 환경 변화에 직면. 정부 출연 연구기관 (GRI) 의 R&D 자원배분이 기술 융합 + spillover 관점에서 재설계돼야 한다는 문제의식. 새 지식이 기존 지식의 조합 에서 생기고 (Érdi et al. 2013), local 조합이 distant 조합보다 효과적 (Keller 2001) 이므로 특정 R&D 그룹 내 IPC 간 spillover 측정이 핵심.

방법론은 DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, Battelle 1973) 의 modified 버전. 전통 DEMATEL 은 (i) cause-effect 분리, (ii) 직·간접 영향 식별의 강점이 있으나 전문가 설문 의존성 으로 결과의 주관성 문제. Ko et al. (2014) 의 IPC primary-supplementary co-classification 으로 일부 보완했으나 citation 기반 검증 없음. 본 paper 는 direct relation matrix 의 element $a_{ij}$ 를 IPC 간 patent citation count 로 대체. 근거: Jaffe et al. (1993, 2000), Fung-Chow (2002), Hu-Jaffe (2003) 의 patent citation = knowledge spillover proxy 가정. 4 step: (1) IPC 27 개 decision criteria, (2) USPTO 1998-2012 citation 으로 avg matrix A 구성 (diagonal 0 — same IPC 내 citation 은 전체의 90% 라 별도 처리), (3) normalize G + total relation $T = G(I-G)^{-1}$ , (4) row sum D (영향 주는 정도) + col sum R (영향 받는 정도), D+R 로 prominence 산출.

핵심 결과는 KIGAM 현 R&D 자원배분과 글로벌 spillover 트렌드의 상당한 괴리. KIGAM 특허 건수 순서 (R&D 지출 proxy, Hall et al. 1986) 는 C22B (금속 정련) → C04B (시멘트) → G01N (재료 분석) → G01V (지구물리) 이지만, 글로벌 D+R prominence 순위는 E21B (시추, R=1.119) → B01J (촉매) → B01D (분리) → B09B (폐기물, D=0.697) → C01B (비금속). KIGAM 의 top 4 분야가 spillover 측면에서 각각 11·9·10·23 위 — 즉 spillover 가 약한 분야에 집중 투자. Dynamic 분석에서 흥미로운 발견: C25C (전기분해 야금) 가 전체 기간 spillover 낮으나 2008-2012 에 D=0.425 로 2 위 급상승, 반대로 E21B·B09B 의 spillover 가 2008-2012 에 급락. Sub-period 분석이 trend reversal 식별의 가치. 허은녕 의 2 기 (2009-2017) 정책 평가 라인의 GRI R&D 정책 응용 + Dongjun Lee 그룹의 patent 분석 도구 결합. 한계: (i) USPTO 만 — 한국 특허 패턴 제외, (ii) IPC 27 개 적용 threshold (citation >10) 의 자의성, (iii) citation = spillover proxy 의 잘 알려진 한계 (self-citation, examiner citation 포함).

핵심 결과

KIGAM 27 IPC 의 D (영향 주는 정도) + R (영향 받는 정도), 1998-2012

IPC	설명	D	R	KIGAM 특허 순위
B09B	폐기물 처리	0.697 (1)	0.041 (20)	23
C01F	희토류 화합물	0.449 (2)	0.051 (18)	6
C01B	비금속	0.353 (3)	0.332 (5)	8
E21B	시추	0.199 (12)	1.119 (1)	11
B01D	분리	0.168 (15)	0.796 (2)	10
B01J	촉매	0.242 (9)	0.753 (3)	9
C22B	금속 정련	0.128 (20)	0.088 (12)	1 (KIGAM 최다)
C04B	시멘트	0.311 (5)	0.184 (10)	2
G01N	재료 분석	0.075 (23)	0.344 (4)	3
G01V	지구물리	0.151 (18)	0.075 (13)	4
C25C	전기분해 야금	0.179 (13 → 2 in 2008-12)	0.016 (25)	16

KIGAM 의 자원 배분 (특허 순위) 이 D+R prominence 와 불일치. KIGAM top 4 (C22B, C04B, G01N, G01V) 의 D+R 합이 평균 0.27 인 반면 spillover top 5 (E21B, B01J, B01D, B09B, C01B) 의 D+R 합은 평균 1.06 — 약 4 배 차이. C25C 가 2008-2012 sub-period 에 D 2 위로 급상승.

방법론 노트

Modified DEMATEL 의 핵심은 average matrix $A$ 구성의 객관화:

a_{ij} = \frac{C_{ij}}{|\{patents_i\}|}

여기서 $C_{ij}$ =IPC $i$ 특허가 IPC $j$ 특허를 forward-cite 한 횟수, $|\{patents_i\}|$ =IPC $i$ 의 특허 수 (citation-per-patent average 가 동등 기준). diagonal element 는 0 (same IPC 내 citation 90% 제거). Normalize:

S = \max\left(\max_i \sum_j a_{ij}, \max_j \sum_i a_{ij}\right), \quad G = A/S

Total relation matrix:

T = G + G^2 + \cdots = G(I - G)^{-1}

여기서 $G^m$ = m-order indirect effect (m-1 단계 중간 매개를 거친 영향). $D_i = \sum_j t_{ij}$ = IPC $i$ 가 다른 분야에 주는 총 영향 (직·간접), $R_j = \sum_i t_{ij}$ = IPC $j$ 가 다른 분야로부터 받는 총 영향. $D + R$ = prominence (시스템 내 중요도), $D - R$ = net cause (cause type 인지 effect type 인지). Identification 은 (i) patent citation 의 외생적 measurement (저자/심사관 결정으로 R&D 의도와 분리), (ii) USPTO 의 global coverage (foreign filings 50%+) 가 global trend proxy.

연구 계보

직접 선행: Ko et al. (2014) “Constructing a technology impact network for R&D investment planning” — IPC primary-supplementary co-classification 으로 DEMATEL 의 전문가 의존성 일부 해결 (citation 미사용). Jeong et al. (2012) 의 R&D 투자 계획 작업. 이론 anchor: DEMATEL 은 Gabus-Fontela (1973) 의 Battelle 작업, Tzeng et al. (2007) 의 현대화. Fuzzy DEMATEL (Wu-Lee 2007, Chang et al. 2011), AHP-DEMATEL (Najmi-Makui 2010, Chou et al. 2012), ANP-DEMATEL (Wu 2008, Yang et al. 2008) 의 hybrid 변형 시리즈 위에 본 paper 는 patent-citation 변형 을 추가. Patent citation = spillover proxy: Jaffe-Trajtenberg-Henderson (1993), Jaffe-Trajtenberg (1996, 1999), Jaffe-Trajtenberg-Fogarty (2000), Fung-Chow (2002), Hu-Jaffe (2003) 의 검증 라인. 허은녕 의 2 기 (2009-2017) 정책 평가 + 3 기 (2018-2024) 기술 파급효과 정량화 라인의 응용 작업 (GRI R&D 정책에 처음 적용). Dongjun Lee 그룹의 patent network 분석 라인과의 협업.

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