Technology convergence capability and firm innovation in the manufacturing sector: an approach based on patent network analysis

Keungoui Kim, Sungdo Jung, 황준석 (2019) · R&D Management 49:595-606

Industry 4.0 시대 제조업의 핵심 능력인 기술 융합 (technology convergence, TC) 역량을 IPC 공기 발생 (co-occurrence) 특허 네트워크의 degree·betweenness·closeness 중심성으로 정량화하고, 1991~2010 EPO 특허·Compustat 데이터로 4 개 제조 산업 상위 30 개 기업 패널 (N=1,217) 에 적용한다. TC degree 는 전체 혁신 (특허 총수) 에 양 (β=53.319), 융합 혁신 비중에는 음 (β=−0.395) 영향, TC betweenness 는 정반대 (β=−25.263, +0.224) 부호로 추정된다.

• RQ: 기업 수준 기술 융합 역량을 IPC 네트워크 중심성으로 측정 가능한가? 그것이 전반적 혁신 vs 융합 혁신에 어떻게 차별적으로 영향을 미치는가?
• 방법론: 특허 네트워크 분석 (IPC 공기 발생 weighted 네트워크), 패널 회귀 (Random effects + Generalized linear model)
• 데이터: EPO Worldwide Patent Database (1991~2010 US 출원) + Compustat Xpressfeed; 반도체 (SM), 자동차 (AT), 통신방송 (TB), 의료기기 (MD) 4 개 산업 상위 30 개 기업; N=1,217 firm-year. 총 특허 522,582 건 (융합 80.2%).
• 주요 발견: TC degree 가 overall innovation 에 양 (β=53.319, 1% 유의), convergent innovation 비중에 음 (β=−0.395, 1%). TC betweenness 는 반대 부호 (β=−25.263, +0.224). preferential attachment 효과로 유사 기술 집중은 양적 혁신엔 유리하나 융합 잠재력 확장엔 불리.
• 시사점: 기업은 융합 잠재력을 키우려면 degree 높은 단순 다중 IPC 가 아닌 betweenness 높은 다리 (bridge) 역할 기술 영역에 R&D 자원을 배분해야 한다.

요약

Industry 4.0 의 기술-산업 경계 흐려짐 (blurring) 환경에서 기업의 기술 융합 역량을 정량화할 도구가 필요하다. 기존 기술 융합 연구는 다양화 (Gambardella and Torrisi, 1998), 기술 궤적 패턴 (Curran, 2013), 기술 구성요소 (Caviggioli, 2016) 관점에서 발전했지만 (i) 기업 수준 측정 도구가 부족했고, (ii) 산업·기술 수준 분석에 집중됐다는 한계를 가진다. 본 연구는 특허에 부여된 국제 특허 분류 (IPC) 를 노드로, 동일 특허에 동시 출현한 IPC 쌍을 엣지로 하는 비방향·가중·연간 누적 공기 발생 네트워크를 구축하고, 기업의 TC 역량을 그 기업이 소유한 IPC 들의 degree·betweenness·closeness 중심성 가중 합으로 정의한다 (Eqs. 4~6).

실증 분석은 1991~2010 EPO 특허 데이터 (US 출원 분) 와 Compustat Xpressfeed firm 데이터를 KSIC-IPC 연계표로 결합해 4 개 산업 (SM, AT, TB, MD) 상위 30 개 기업 패널 (N=1,217) 을 구성한다. Model 1 (overall innovation = 특허 총수, random effects) 과 Model 2 (convergent innovation = TC 특허 / 총 특허, generalized linear model) 를 추정한다. 통제변수로 net sales, R&D expenditure, employees, 산업 더미를 포함하며, VIF < 5 로 다중공선성을 확인한다.

핵심 결과는 차별적 부호다. TC degree 는 overall innovation 에 양 (β=53.319, 1% 유의), convergent innovation 에 음 (β=−0.395, 1% 유의). TC betweenness 는 정반대 (β=−25.263 / +0.224). 이는 Barabási and Albert (1999) 의 preferential attachment 와 일관된다. degree 가 높은 IPC 는 기존 기술과 가까이 발전하기 쉬워 규모의 경제로 특허 양이 늘지만, 새로운 융합 비중은 줄어든다. 반대로 betweenness 높은 IPC 는 이질적 기술 사이 다리 역할을 하므로 특허 양은 늘지 않더라도 융합 혁신 비중이 높아진다. TB 산업이 SM·AT·MD 보다 융합 효과가 강하게 추정된 것은 H01·H03·H04 ICT IPC 의 cross-cutting 성격 때문이다. 정책·경영 함의는 단일 dominant 전략이 없고 목표 (양적 혁신 vs 융합 혁신) 에 따라 IPC 포트폴리오 위치 결정이 다르다는 것이다.

핵심 결과

변수	Model 1 (overall innovation)	Model 2 (convergent innovation)
log(TC Degree)	53.319***	−0.395***
log(TC Betweenness)	−25.263***	+0.224***
log(TC Closeness)	−6.366	+0.115*
R&D Expenditure	0.037***	−0.000**
Employees	−0.152	+0.002**

• 표본: N=1,217 firm-year (4 산업 × 상위 30 기업 × ~10 년).
• 특허: 총 522,582 건, 융합 특허 (≥2 IPC) 비중 평균 80.2%.
• 모형: Model 1 = random effects, Model 2 = generalized linear model (분수 종속변수).

방법론 노트

기업 $i$ 의 산업 $X$ 내 IPC $j$ 보유 비중을 $SIPC_{i,X,j}$, IPC $j$ 의 산업 $X$ 내 degree centrality 를 $deg(j_X)$ 라 할 때, firm-level TC degree capability 는

$$\text{Firm } i\text{'s TC Degree} = \sum_{j \in IPC_{i,X}} SIPC_{i,X,j} \times deg(j_X)$$

로 정의되며 betweenness·closeness 도 같은 형식으로 일반화된다. IPC 공기 발생 네트워크는 비방향·가중·연간 누적 (이미 발전한 기술이 새 융합의 후보) 형태로 구성된다. 패널 회귀는

$$\text{Innovation activity} = \beta_0 + \beta_1 \log TC_{DEG} + \beta_2 \log TC_{BTW} + \beta_3 \log TC_{CLO} + \beta_4 \text{SALE} + \beta_5 \text{RD} + \beta_6 \text{EMP} + \beta_7 \text{INDUSTRY}$$

식별은 IPC 중심성의 시계열 변동과 firm fixed/random effects 분리에 의존하며, 종속변수가 분수 (0~1) 인 Model 2 는 Papke and Wooldridge (1996) 의 분수 응답 패널 GLM 으로 추정한다. 통제변수 (SALE, RD, EMP) 가 endogeneity 를 부분 통제한다.

연구 계보

Keungoui Kim 의 IPC 기반 patent network 라인의 초기·anchor 작업이다. Kodama (1991) 의 fusion 기반 혁신 개념, Curran and Leker (2011) 의 TC 정의, Adner and Levinthal (2002) 의 emerging tech 확산 문헌을 IPC 공기 발생 네트워크로 운영화했다. 같은 저자의 후속 The Optimal Diversification Strategy in Pharmaceutical Industry: Balance-centred or Hetero-centred? (제약 산업 다양화 차원 확장) 와 Identifying Interdisciplinary Emergence in the Science of Science: Combination of Network Analysis and BERTopic · Exploring the Interplay Between Social Distancing, Innovation Adoption, and Privacy Concerns Amid the COVID-19 Crisis 의 방법론적 토대다. 황준석 그룹의 특허 분석 · ICT 정책 라인과도 연결되며, Kim et al. (2017) 의 standardization network 분석을 firm-level TC capability 로 확장한 것으로 위치한다.

See also

• 황준석
• Keungoui Kim
• 특허 네트워크 분석
• 특허 분석
• R&D Management
• 인더스트리 4.0
• 기술 융합
• The Optimal Diversification Strategy in Pharmaceutical Industry: Balance-centred or Hetero-centred?

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