Measuring the Role of Technology-Push and Demand-Pull in the Dynamic Development of the Semiconductor Industry: The Case of the Global DRAM Market

Wonjoon Kim, 이정동 (2009) · Journal of Applied Economics 12(1):83–108 · DOI ↗

Schumpeter (1934) 이후의 technology-push vs demand-pull 의 source of innovation 논쟁을 integrated model 로 해결. differentiated product 의 기술혁신 Nash 균형 (NETI) (NETI) 위에서 두 sources 의 L-type curve — 기술 life cycle 초기에 technology-push > demand-pull, 후기에 reversed — 을 이론적·실증적으로 입증. 글로벌 DRAM 시장의 7 generation (4K → 16M) 패널로 검증. 핵심 정량 결과: memory density coefficient (α_j) 가 4K 의 +718.3*** 에서 16M 의 −0.27*** 로 generation 진화 따라 감소, price coefficient (β_j) 의 절대값은 증가 — 즉 기술 saturation 으로 consumer 가 기술 추가 가치보다 가격 에 민감해진다. Γ curve (technology-push − demand-pull) 가 모든 DRAM generation 에서 L-type 패턴 확인. 정책 함의: 정부의 supply-push 일변도 R&D 가 후기 단계에서는 비효율 — demand-pull 정책 (commercialization 지원, market formation) 필요.

RQ: Technology-push 와 demand-pull 의 source of technological innovation 의 상대 중요도가 기술 life cycle 위에서 어떻게 동적 으로 변하며, 이를 integrated equilibrium model 로 어떻게 표현할 수 있는가?
방법론: 차별제품 분석 (Anderson-de Palma-Thisse 1992) 위 기술혁신 Nash 균형 (NETI) (NETI, subgame perfect, n-firm 비협력 게임); MNL 수요 모형 (Berry 1994 의 Berry (1994) 역행렬 절차 으로 unobserved product characteristics 처리, OLS by-generation); 첫 기술 saturation 매개변수 η ∈ (0, 1] 의 정량 식별
데이터: 글로벌 DRAM 시장 panel, 7 generation (4K, 16K, 64K, 256K, 1M, 4M, 16M), unit sales · 평균 가격 · memory density · age 의 generation별 시계열. Cahners In-Stat Group, market share 데이터 외부
주요 발견: (i) α_j (memory density coefficient) 의 generation 진화 — 4K +718.3*** → 16K +40.2 → 64K −3.1 → 256K −9.3 → 1M −1.4 → 4M −0.89*** → 16M −0.27*** (감소·역전). (ii) β_j (price coefficient) 의 절대값 generation 진화 — 4K −0.001*** → 16M −0.389** (절대값 증가). (iii) F-test 의 parameter homogeneity 강기각 (F=51.95, critical 2.10). (iv) Γ = TP − DP 의 L-type curve 가 6 generations (16K–16M) 모두에서 일관 — 초기 TP dominant, 후기 DP dominant. (v) 1998 후 DRAM 산업의 consolidation (Top 4 점유 71.6%) 와 함께 technology-push 강도 가 후속 generation 에서 magnified
시사점: (i) 학술적 — Schumpeter 이후 50 년 논쟁의 integrated answer: TP/DP 가 둘 다 필수, 상대 중요도는 L-type curve 로 시점 dependent. (ii) 기업 전략 — 초기 product innovation focus, 후기 process innovation (cost down) focus. (iii) 정책 — 정부의 supply-push 일변도 R&D 가 후기 비효율, demand-pull 정책 (commercialization 지원, 공공재 시장 형성) 필요. 특히 energy · 환경 · 통신 같은 public goods 시장 의 market failure 보정 leverage

Fig. 6. 글로벌 DRAM 시장 6 generation (16K – 16M) 의 Γ = Technology-Push − Demand-Pull curve — 모든 generation 이 L-type 패턴: 초기 TP > DP (Γ 양), 후기 TP < DP (Γ 음 또는 0 근방). 후속 generation 에서 초기 Γ peak 의 절대값 증가 가 consolidation 후 TP 가속 의 industry-level 신호. 본 paper 의 핵심 L-type curve hypothesis 의 정량 evidence.

요약

Schumpeter (1934) 이후 source of technical change 의 논쟁: (i) Griliches (1957) · Schmookler (1962, 1966) 의 demand-pull 가설 — 시장 수요가 발명을 유도; (ii) 이에 대한 technology-push 반론 — Mowery-Rosenberg (1979), Walsh (1984), Scherer (1982) 의 supply-side knowledge accumulation 의 push. Lucas (1967), Ben-Zion-Ruttan (1978), Ruttan (1997, 2001) 의 intermediate consensus — 둘 다 중요, 그러나 integrated empirical model 부재. 본 paper 의 motivation 은 이 50 년 논쟁의 unsolved questions — (i) 두 sources 의 상대 중요도가 시점에 따라 어떻게 변하는가, (ii) 후기 기술 life cycle 에서 lock-in escape 메커니즘, (iii) evolutionary economics (Arrow 1995) 의 가설을 empirical test 한 사례 부재 — 의 integrated 해결.

이론 모형: Anderson-de Palma-Thisse (1992) 의 차별제품 분석 framework. Demand-side — 소비자 quality perception $q_i = x_i^{\eta}$ ( $x_i$ = 제품 attribute level, $\eta \in (0, 1]$ = decreasing marginal utility 매개변수, technology saturation 의 측정). $\eta$ 작을수록 추가 기술 innovation 의 효용 감소가 빠름. 소비자 conditional indirect utility $V_i = \alpha q_i - \beta p_i$ . MNL 수요 모형 로 product $i$ 의 시장 점유 $D_i = M s_i$ 도출. Supply-side — 각 firm 이 quality $q_i$ + price $p_i$ 선택, marginal cost $c(q_i) = x_i^{\delta}$ ( $\delta > 1$ , $\lambda = 1/\delta$ = innovation capability). N-firm 비협력 게임의 기술혁신 Nash 균형 (NETI) (NETI) — 2-stage: (1) quality 선택, (2) price 선택. subgame perfect equilibrium 의 first-order condition 으로 technology-push (TP) 와 demand-pull (DP) 의 두 인자가 equilibrium quality 결정에 어떻게 들어가는지 명시.

Proposition 3 (Γ curve): TP − DP 의 차이 Γ 가 L-type — 초기 stage 에서 TP > DP (Γ > 0), 후기에서 TP < DP (Γ < 0 또는 0 근방). 이 hypothesis 의 정량 검증이 paper 의 핵심.

실증: 글로벌 DRAM 시장 panel. 7 generation (4K, 16K, 64K, 256K, 1M, 4M, 16M) 각각의 unit sales · 평균 가격 · memory density · age 시계열. Berry (1994) 의 Berry (1994) 역행렬 절차 으로 market share 의 unobserved product characteristics 문제 회피, $\ln(f_j) - \ln(f_0) = \alpha_j MD_j + \beta_j p_j + \gamma_j a_j$ 의 linear 형태로 OLS by-generation 추정.

결과:

F-test 의 parameter homogeneity 강기각 (F=51.95, critical 2.10): generation 별 coefficient 가 다르다 는 통계적 evidence — fixed-coefficient 모형 부적합.
Memory density coefficient α_j 의 generation 진화 — 4K +718.3*** (양·큰값) → 16K +40.2 (n.s.) → 64K −3.1 (n.s.) → 256K −9.3 (n.s.) → 1M −1.4 (n.s.) → 4M −0.89*** (음 유의) → 16M −0.27*** (음 유의). 즉 기술 saturation 패턴 — 4K 시점에서는 memory density 증가가 strongly demand 를 끌어내지만, 16M 시점에서는 오히려 음 (의외 결과는 다른 generation 과의 substitution 시그널).
Price coefficient β_j 의 절대값 진화 — 4K −0.001*** (약) → 1M −0.057*** → 16M −0.389** (절대값 약 400 배 증가). 즉 가격 sensitivity 가 generation 진화에 따라 폭발적 증가.
Γ curve (Fig. 6) — 6 generation (16K–16M) 모두에서 L-type 패턴 일관: 초기 Γ 양 (TP > DP), 후기 Γ 음 또는 0 근방 (DP ≥ TP). 256K 만 예외 — 1982–1985 의 강한 demand growth 가 TP 의 초기 dominance 를 약화.
Consolidation effect — 1998 이후 DRAM 산업의 consolidation (Top 4 점유 71.6%, 2000년 기준) 와 동반해 후속 generation 의 초기 Γ peak 의 절대값 증가 — technology-push 가 더 강해진다. 이유: 시장 leaders (Micron · Samsung · Hynix · Infineon) 가 cost economies of scale 확보 위해 new generation 의 first-mover advantage 추구 → process innovation 의 supply-side 가속.

Policy implications:

정부의 R&D 정책은 기술 life cycle stage 에 따라 differentiated. 초기 stage 의 supply-push (basic research, R&D credit) + 후기 stage 의 demand-pull (commercialization 지원, market formation 보조금).
Public goods 시장 (energy · 환경 · 통신) 의 commercialization 실패 보정에 demand-pull 정책 leverage 큼.
DRAM 같은 fast-moving consumer technology 산업은 둘 다 동시 추구 필요.

한계: (i) Berry inversion 의 outside good 식별 가정 의 robustness, (ii) DRAM 시장 의 generation 전환의 외생성 가정 (실제로 firm strategic timing), (iii) Anderson-de Palma-Thisse framework 의 symmetric equilibrium 가정 의 firm heterogeneity 무시.

핵심 결과

Generation 별 MNL 추정 (Table 2, OLS by-generation)

Gen	α_j (Memory Density)	β_j (Price)	γ_j (Age)	Adj R²
4K	+718.31***	−0.001***	−0.822***	0.96
16K	+40.24	−0.002***	−0.358***	0.68
64K	−3.12	−0.003***	−0.289***	0.69
256K	−9.30	−0.012***	+0.079	0.83
1M	−1.39	−0.057***	−0.124	0.53
4M	−0.89***	−0.046***	+0.179	0.74
16M	−0.274***	−0.389**	+0.407***	0.98

→ α_j 감소 (memory density 효과 약화) + |β_j| 증가 (가격 sensitivity 증가) = 기술 saturation 패턴.

F-test (parameter homogeneity): F = 51.95 > critical 2.10 (1%) → 강기각 → generation 별 coefficient 다름.

Γ curve 의 L-type 검증 (Fig. 6 요약)

Generation	초기 Γ (TP − DP)	후기 Γ	패턴
16K	+ 큼	≈ 0	L-type ✓
64K	+ 큼	−	L-type ✓
256K	+ 약 (demand growth 예외)	−	L-type partial
1M	+ 큼	−	L-type ✓
4M	+ 매우 큼	−	L-type ✓, 절대값 증가
16M	+ 매우 큼	−	L-type ✓, 절대값 증가

→ 후속 generation 에서 초기 TP peak 의 amplification — 1998 이후 consolidation 효과.

방법론 노트

Demand-side:

$q_i = x_i^{\eta}$ — quality perception (η ∈ (0, 1] = saturation 매개변수, η=1 이면 saturation 없음, η→0 이면 saturation 극대).

$V_i = \alpha q_i - \beta p_i = \alpha x_i^{\eta} - \beta p_i$ — conditional indirect utility.

MNL 수요 모형:

D_i(\underline{p}; \underline{q}) = M \frac{\exp(\alpha q_i - \beta p_i)}{\sum_j \exp(\alpha q_j - \beta p_j)}

Supply-side: firm $i$ 의 profit $\pi_i = (p_i - c(q_i)) D_i - K$ , marginal cost $c(q_i) = x_i^{\delta}$ , $\lambda = 1/\delta$ = innovation capability.

기술혁신 Nash 균형 (NETI) (NETI, 2-stage subgame perfect):

Stage 2 (given quality): price game 의 unique equilibrium (Anderson et al 1992 ch. 6 의 존재·유일성).
Stage 1 (quality 선택): first-order condition $\partial \pi_i / \partial x_i = 0$ from $\alpha \eta x_i^{\eta-1} = \beta c'(q_i)$ — technology-push (α η = demand-side marginal valuation) 와 demand-pull (β c’ = supply-side marginal cost) 의 balance.

Γ curve definition: $\Gamma = TP - DP$ — 두 source 의 순상대 강도. Proposition 3 의 L-type — 초기 Γ > 0, 후기 Γ < 0.

Empirical: Berry (1994) 의 inversion routine:

\ln(f_j(t)) - \ln(f_0(t)) = \alpha_j MD_{jt} + \beta_j p_{jt} + \gamma_j a_{jt}

$f_0$ = outside good 의 시장 점유, $f_j$ = generation $j$ 점유. OLS by-generation (Kim et al 2003 의 SUR-like 절차).

식별은 (i) 7 generation × 시계열 의 panel variation, (ii) generation 간 기술 attribute (memory density) 의 cross-section variation, (iii) Berry inversion 의 outside good 가정에서 온다.

연구 계보

본 paper 의 technology-push vs demand-pull lineage 는 Schumpeter (1934) 이후 다음 라인:

Demand-pull: Griliches (1957 Econometrica), Schmookler (1962, 1966 Invention and Economic Growth)
Technology-push: Mowery-Rosenberg (1979 Research Policy), Walsh (1984 Research Policy), Scherer (1982 Research Policy)
Intermediate: Lucas (1967 Journal of Political Economy), Ben-Zion-Ruttan (1978), Ruttan (1997 Journal of Economic Perspectives, 2001 Technology, Growth, and Development)
Evolutionary: Arrow (1995), Arthur-Ermoliev-Kaniovski (1987)

Differentiated product equilibrium lineage: Anderson-de Palma-Thisse (1992 Discrete Choice Theory of Product Differentiation) — 본 paper 의 framework 의 핵심 source. Adner-Zemsky (2002, 2003 Management Science) — 기술 quality 의 decreasing marginal utility 가설. Utterback-Abernathy (1975), Porter (1983) 의 product innovation vs process innovation 분류.

Discrete choice estimation lineage: McFadden (1974) 의 conditional logit, Berry (1994 RAND Journal of Economics) 의 inversion routine, Berry-Levinsohn-Pakes (1995 Econometrica) 의 BLP 모형. 본 paper 의 Kim et al (2003, 2005) 의 한국 DRAM 분석 — sibling.

TEMEP 내 sibling cluster: (i) Demand forecasting for multigenerational products combining discrete choice and dynamics of diffusion under technological trajectories — 같은 저자의 한국 DRAM 다세대 demand forecasting (직접 sibling, MNL + Bass diffusion + Moore’s law). (ii) Forecasting future demand for large-screen television sets using conjoint analysis with diffusion model — TFSC 의 conjoint + diffusion + price function framework 의 paired sibling (TV market application). (iii) Demand forecasting for new technology with a short history in a competitive environment: the case of the home networking market in South Korea — Home Networking demand forecasting 의 dynamic utility framework sibling. 본 paper 는 기술경영경제정책전공 의 differentiated product 산업 경제 분석 라인의 이론·실증 통합 정점 — Anderson-de Palma-Thisse 의 표준 framework 위에 technology-push/demand-pull 의 dynamic balance 라는 새로운 시각 추가.

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