A measure of technological capabilities for developing countries

Nabaz T. Khayyat, 이정동 (2015) · Technological Forecasting & Social Change · DOI ↗

61 개 개발도상국 (2003–2008) 의 28 개 기술·혁신 지표를 주성분 분석 로 6 개 주성분 (PC1–PC6, 누적 분산 설명 82.9%) 으로 압축하고, 분산 가중치로 합성한 Technological Capability Index (TC-index) 를 제안한다. 중국이 TC=3.19 로 1 위, 그 뒤 에스토니아 (1.25)·말레이시아 (1.02); 이란 (-0.56)·방글라데시·타지키스탄·캄보디아가 하위. UNDP HDI 와 비교해 patent · S&E journal · FDI 같은 innovation-specific 지표가 더 큰 가중을 받아 country ranking 이 일관되게 다르고, 이로부터 R&D 예산 배분·과학자 상훈·국제 collab 확대·교육과정 개편·환경혁신 세제·local training 의 6 가지 정책 권고를 도출.

• RQ: 개발도상국의 기술 역량을 multi-dimensional 하게 측정하는 새로운 합성 지수는 어떻게 설계되며, 기존 HDI / TAI / ArCo 등 측정도구와 비교해 어떤 정책 변별력을 제공하는가?
• 방법론: 주성분 분석, 합성지수, varimax-rotation
• 데이터: 61 개 개발도상국, 2003–2008 (cross-sectional, 단일 시점에 가까운 평균), 28 개 지표 (World Bank WDI · USPTO · UN E-Government · WIPO · UNDP HDR 등 11 개 source)
• 주요 발견: 6 PCs cumulative 82.9% variance (PC1 절대 38%, PC1+PC2 = 61.9%); TC top 3 = 중국 3.19 / 에스토니아 1.25 / 말레이시아 1.02; bottom = 이란 -0.56; 3 group 분류 (TC>0.5: 6 개국 / 0~0.5: 16 개국 / 음수: 39 개국); HDI vs TC-index ranking 불일치 (중국 TC 1 위 vs HDI 2 위)
• 시사점: 개도국 정책 자원 배분이 HDI 단일 지표가 아닌 innovation-specific multi-dim index 위에 서야 한다. 구체적 6 정책 권고 — 과학교육·인터넷 인프라 예산 우선, 과학자 국가 표창, 국제관계 확대, 창의성 중심 교과 개편, 환경혁신 corporate tax 인센티브, 지역 specialized training

요약

개발도상국의 혁신 역량 측정은 정책 자원 배분의 출발점이지만, 기존 도구는 OECD 중심이거나 (UNDP TAI 72 개국 / WEF 75 / RAND 76 / UNIDO 87 / Archibugi-Coco ArCo 162) 일부 차원에 편중되어 — 예: HDI 는 life expectancy·schooling·GDP 만, TAI 는 patent·royalty 위주, UNIDO 는 산업 생산 위주 — 개도국의 다층적 혁신 dynamics (과학·인적자본·인프라·사회경제 지표) 를 통합 포착하지 못했다. 본 paper 는 이 갭을 메우는 28-indicator × 6-PC 합성 지수 TC-index 를 제안하고 61 개 개도국에 적용해 ranking 과 정책 권고를 도출한다.

저자들은 World Bank WDI · USPTO 등에서 28 개 raw indicator (X1–X28: USPTO 특허, 인터넷 대역폭, IP 보호 점수, FDI, 교육 예산, e-Government, 인터넷 사용자, 과학교육 품질, S&E journal articles, HDI, 등록 영역) 를 모아 주성분 분석 와 varimax-rotation 을 적용했다. eigenvalue > 1 의 6 개 PC 가 누적 82.9% 분산을 설명하고, PC1 + PC2 만으로 61.9%. 각 PC 의 weight (PC1=0.3129, PC2=0.3064, …, 합 0.829) 를 가중합해 TC-index 를 계산. 결과 — 중국 (3.19) 이 1 위, 에스토니아 (1.25)·말레이시아 (1.02) 가 그 뒤, 하위는 이란 (-0.56)·방글라데시·타지키스탄·캄보디아. HDI 와의 ranking 비교가 흥미롭다 — 중국은 HDI 2 위지만 TC 1 위 (patent·FDI·science journal 같은 innovation-specific 지표에서 강함), 에스토니아는 HDI 1 위지만 TC 2 위 (literacy·schooling 같은 generalized indicator 우위), 말레이시아는 둘 다 3 위.

저자들은 TC 점수에 따라 3 group 으로 분류한다 — Group 1 (TC > 0.50, 6 개국: 중국·에스토니아·말레이시아·…·크로아티아, 중동 유일 UAE 포함), Group 2 (0~0.50, 16 개국: 라트비아 ~ 우크라이나), Group 3 (음수, 39 개국: 브라질 ~ 이란). 그룹별 정책 처방을 분리 제시 — Group 1 은 R&D 비중 확대·특허 출원 장려, Group 2 는 교육 시스템 quality·국제 경쟁 개방, Group 3 는 literacy·등록률 기반 재건. 한계는 명시적 — 표본 데이터가 cross-sectional 에 가까워 (지표 관측 시점이 단일 또는 평균) panel dynamics 미포착; 일부 지표 (X2, X7, X8, X12, X13, X14, X17, X19, X22) 의 factor loading 이 0.30 cutoff 직전이라 mathematical roundup 으로 포함 — 부록 표에 명시.

핵심 결과

PCA 구조 (28 indicators → 6 PCs, all eigenvalue > 1)

PC	분산 가중치	누적 가중치	포함 지표 (대분류)
PC1	0.3129	0.3129	X2 (USPTO 특허), X5 (FDI), X10 (HDI), X15 (S&T), X16, X18, X27, X28
PC2	0.3064	0.6193	X8–X9 (인터넷 사용/접근), X12–X14 (S&E 출판/공저/citation), X21–X24 (기관·교육 지원)
PC3	—	—	X19, X26
PC4	—	—	X4 (IP 보호), X7 (e-Gov), X11 (과학교육 품질)
PC5	—	—	X1, X6 (교육 예산), X20
PC6	—	—	X3 (인터넷 대역폭), X4, X17
합		0.8290	28 raw indicators

TC-index 국가 ranking (상위/하위)

순위	국가	TC-index	HDI 비교 (참고)
1	China	3.19	HDI 2 위
2	Estonia	1.25	HDI 1 위
3	Malaysia	1.02	HDI 3 위
…	…	…
하위	Iran	−0.56	낮은 patent·FDI·literacy·education
하위	Bangladesh, Tadzhikistan, Cambodia	(음수, 자세한 값 부록)	—

그룹 분류

Group	TC 범위	국가 수	대표
1 (high potential)	> 0.50	6	China, Estonia, Malaysia, …, Croatia (중동 유일 UAE)
2 (moderate)	0 ~ 0.50	16	Latvia ~ Ukraine
3 (low)	음수	39	Brazil ~ Iran

6 정책 권고

1. 과학교육·gross enrollment (X11, X18)·인터넷 연결성 (X8, X9, X23) 예산 우선 배분
2. 과학자·연구자 국가 표창 제도
3. 사회·경제·문화·과학 분야 국제관계 확대 (FDI spillover channel)
4. 창의성·자발성·문제해결 중심으로 학교 교과 개편
5. 환경친화·경제적으로 viable 한 혁신 제품·공정에 corporate tax 인센티브
6. local 조직의 specialized training 프로그램 장려

방법론 노트

TC-index 는 단일 지표의 ad-hoc weighting 대신 다지표 covariance 구조에서 가중을 추출하는 parametric composite index 다. raw indicator $X_1, \ldots, X_{28}$ 의 공분산 $\Sigma$ 에 주성분 분석 를 적용하고 varimax-rotation 으로 해석 가능한 component 를 얻은 뒤, eigenvalue > 1 의 6 개 component 를 유지.

핵심 식. PC 추출은 표준 변분 문제:

$$w_k = \arg\max_{w: \|w\|=1, w \perp w_1, \ldots, w_{k-1}} w^\top \Sigma w, \qquad \lambda_k = w_k^\top \Sigma w_k$$

여기서 $w_k$ 는 $k$-번째 PC 의 loading vector, $\lambda_k$ 는 그 eigenvalue. TC-index 는 component score 의 분산 가중 합:

$$\mathrm{TC}_i = \sum_{k=1}^{6} \frac{\lambda_k}{\sum_{k'=1}^{6}\lambda_{k'}} \cdot \mathrm{PC}_k(i)$$

식별은 (i) 28 raw indicator 의 표준화 후 PCA 가 covariance 구조에서 직접 가중을 결정, (ii) varimax rotation 으로 component 간 직교를 유지하면서 loading 의 sparsity (해석 가능성) 를 높이는 데서 온다. ad-hoc weighting 의 자의성 문제를 피하지만, indicator 의 prior 선정 자체는 여전히 expert judgment 의 영향을 받는다는 한계가 남는다.

연구 계보

본 paper 는 기존 합성 혁신지수 전통 — Archibugi-Coco (2004 ArCo, 162 개국), UNDP Technology Achievement Index (2001, 72 개국), RAND S&T Capacity Index (Wagner et al. 2001, 76 개국), WEF Global Competitiveness Index (2001, 75 개국), UNIDO Industrial Development Scorecard (2002, 87 개국) — 의 한계 (OECD 편중, 일부 차원 누락) 를 극복하려는 시도이며, Tausch et al. (2010), Foster et al. (2012) 의 composite indexing 방법론 위에 선다. HDI 와의 explicit 비교가 본 paper 의 ranking 차이를 정당화하는 narrative 의 축.

공저 관계상 이정동 의 development economics × innovation systems 라인에서 cross-country 측정 작업에 해당한다.

See also

• 주성분 분석
• 합성지수
• 개발도상국
• technological-capabilities
• 이정동
• Sira Maliphol
• Local capacity, innovative entrepreneurial places and global connections: an overview

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논문 (4)

• A fuzzy set theory approach to national composite S&T indices
• Development of telecommunication and broadcasting infrastructure indices at the global level
• Introduction to APPC-2018, a Special Issue of the Journal of Productivity Analysis, 'Novel Applications of Efficiency and Productivity Analyses in the Asia-Pacific Region'
• Local capacity, innovative entrepreneurial places and global connections: an overview

인물 (2)

• 이정동
• Nabaz T. Khayyat

주제 (1)

• 기술 능력