Evolutionary Patterns of Renewable Energy Technology Development in East Asia (1990–2010)

Yoonhwan Oh, Jungsub Yoon, 이정동 (2016) · Sustainability 8:721 · DOI ↗

일본·한국·중국 3 국의 1990-2010 신재생에너지 (태양·풍력·바이오매스·해양) 기술 발전 경로를 특허 인용 분석 + 네트워크 분석 로 비교. R&D 지출·특허 수의 quantitative 지표 대신 weighted out-degree centrality 라는 qualitative 지표로 기술의 영향력 (impact) 을 측정. 한국은 일본 path-following catch-up, 중국은 풍력 niche 집중을 통한 leapfrogging. 한국의 portfolio 비일관성이 신재생에너지 leadership 도약을 가로막는 핵심 진단.

• RQ: 동아시아 (일본·한국·중국) 의 신재생에너지 기술 catch-up 과 leapfrogging 패턴은 어떻게 다른가, R&D 지출 같은 양적 지표 대신 특허 인용 네트워크 의 질적 지표 로 그 차이를 드러낼 수 있는가.
• 방법론: 특허 인용 분석, 네트워크 분석, 중심성 분석, 국제 특허 분류 (IPC)
• 데이터: PATSTAT October 2013 edition, 일본·한국·중국 신재생에너지 IPC 코드 (태양·풍력·지열·해양·바이오매스), 1990-2010 (21 년).
• 주요 발견: 일본은 1990 년대 biomass·waste 중심 → 2000 년대 중반 솔라·풍력 확장, 한국은 일본 모방형 catch-up (2008 년 이후 솔라 우위), 중국은 wind energy 단일 집중의 leapfrogging (Renewable Energy Law 이후). 2010 년 일본 network density 4.84, 한국 1.72, 중국 1.29 (포트폴리오 변동성: 한국 최대).
• 시사점: 한국의 portfolio 비일관성은 신재생에너지 분야 leading nation 도약을 가로막는 정책 진단 — path-creating leapfrogging 을 위한 sector specialization 전략 필요.

요약

추격 과 도약 (leapfrogging) 논쟁의 핵심 도구는 R&D 지출과 patent 수였지만, 둘 다 innovation activity 의 input/output 만 측정할 뿐 기술의 영향력 분포 를 보지 못한다. 본 논문은 특허 인용 분석 의 weighted out-degree centrality 를 사용해 IPC subclass 단위로 어느 기술이 다른 기술에 가장 많이 인용되는가 의 영향력 네트워크를 구축. 이는 이정동 author page anchor 제3기 (2) 에너지 정책의 심화 라인의 patent network 갈래 — 같은 시기의 CGE 모형 작업이 거시 균형 효과 를 추정하는 것과 달리 patent network 는 기술 차원의 진화 경로 를 그린다.

분석은 PATSTAT 의 일본·한국·중국 신재생에너지 IPC 코드 (Johnstone et al. 2010 의 분류 따름, 수력 제외) 1990-2010 patent 를 연도별 네트워크 분석 로 처리. 노드 = IPC subclass, 엣지 = patent 인용 관계, weighted out-degree 10 이상 만 분석. 결과 (Tables 1-3) — 일본은 1990 년 이미 43 nodes 와 4,493 edges 로 시작해 2005 년 24,896 edges 정점, 한국은 1997 년 13 nodes 에서 2010 년 42 nodes 로 점진 확장, 중국은 1994 년 5 nodes 에서 2010 년 42 nodes 로 폭발 성장. 같은 기술 다양성 수렴 (42 nodes 정도로) 인데 portfolio 동학 (Figure 4) 이 결정적으로 다르다 — 일본 biomass-dominant 의 안정, 중국 wind-dominant 의 집중, 한국 annual 급변의 direction 부재.

본 paper 의 한국 portfolio 비일관성 진단은 단순 weakness 가 아니라 정책 메커니즘의 시사점 — Lee & Lim (2001) 의 path-following / stage-skipping / path-creating 3 종 catch-up 중 한국은 path-following 에 머무르며 path-creating 의 specialization decision 을 내리지 못했다. 같은 batch 의 The impact of policy consistency on technological competitiveness: A study on OECD countries 는 본 paper 와 같은 방법론 (patent citation network) + 같은 진단 (policy consistency) 의 후속 작업으로, policy consistency index 를 OECD 비교로 일반화한 자매 작업. 한계는 (i) 정책 변수의 명시적 포함 부재, (ii) 동아시아 3 국 한정, (iii) wind/solar 같은 broad 카테고리 안의 sub-technology 격차 미반영.

핵심 결과

Network topology 진화 (대표 연도, weighted out-degree ≥10 노드만):

국가	1995 nodes/edges	2005 nodes/edges	2010 nodes/edges	Density 2010
일본	37 / 1,452	43 / 24,896	44 / 9,166	4.84
한국	4 / 8	36 / 532	42 / 2,965	1.72
중국	4 / 13	26 / 248	42 / 2,222	1.29

Portfolio strategy 종합:

• 일본 — biomass·waste 1990-2003 dominant → 2005 이후 solar (H01L31/04) 및 wind (F03D9, F03D11) 확장. 13 년의 path dependence 가 swift shift 를 막은 측면.
• 한국 — 1998 ~ 2002 biomass (C10L1/22, C10L1/18) 모방 → 2008 이후 solar (H01L31/042) 1 위로 도약. FIT (2002-2011) 와 photovoltaic-semiconductor proximity 가 단기 leapfrog 동력.
• 중국 — 1990 년대 부재 → 2004 부터 wind 단일 집중 (F03D9, F03D3) → Renewable Energy Law 이후 wind-dominant leapfrogging. 단일 sector 집중의 정책 효과.

방법론 노트

특허 인용 분석 의 weighted out-degree centrality 는 “이 기술이 다른 기술에 얼마나 자주 인용되는가” 를 노드별로 측정. R&D 지출 수치가 input 이고 patent 수가 output count 라면 weighted out-degree 는 output quality — Pakes & Griliches (1980) 가 지적한 patent value heterogeneity 문제를 부분 보정.

핵심 식 (network density):

$$\text{density} = \frac{2 \times (\text{number of edges})}{(\text{number of nodes}) \times \{(\text{number of nodes}) - 1\}}$$

standardized degree centrality:

$$C_d^i = \frac{C_d^i}{C_d^{\max}} = \frac{C_d^i}{(\text{number of nodes}) - 1}$$

여기서 $C_d^i$ 는 노드 $i$ 의 degree centrality, $C_d^{\max}$ 는 네트워크 내 max degree.

식별은 IPC subclass 4-digit code 로 기술 분류 후, 연도별 patent 인용 매트릭스에서 weighted out-degree top-10 만 추출해 portfolio 구성 (top-10 안의 wind/solar/biomass/ocean 비중). Robustness check 는 fossil-fuel 기술 제외 + hydropower 제외 (선험적 mature technology).

연구 계보

추격 논쟁의 Richard R. Nelson (Fagerberg & Godinho 2004 의 catching-up 챕터), Lee & Lim (2001, Res. Policy) 의 path-following / stage-skipping / path-creating 3 종 분류, Perez & Soete (1988) 의 windows of opportunity, Mathews (2002) 의 latecomer advantage 가 핵심 framing. Patent-based 측정은 Johnstone et al. (2010, Env. Resour. Econ.) 의 renewable energy IPC 분류와 Lanzi et al. (2011) 의 fossil-fuel IPC 분류를 직접 차용. Network analysis 는 Albert & Barabasi (2002), Freeman (1979) 의 centrality 3 종 (degree / closeness / betweenness). TEMEP 내부 anchor 는 이정동 author page 제3기 (2) 에너지 정책의 심화 라인의 patent network 갈래 — 같은 라인의 Driving Forces of CO2 Emissions in Emerging Countries: LMDI Decomposition Analysis on China and India's Residential Sector (energy emission decomposition) 와 The Impact of Korea's Green Growth Policies on the National Economy and Environment (green growth CGE) 가 sibling, 본 paper 는 이 cluster 의 patent-side 측정 보완 작업. choi-park-lee-2011-government-driven-knowledge-networks-hydrogen 의 한국 수소에너지 sector knowledge network 가 국가-driven knowledge network 의 직접 선행 작업.

See also

• 특허 인용 분석
• 네트워크 분석
• 추격
• 도약 (leapfrogging)
• 신재생에너지 기술
• The impact of policy consistency on technological competitiveness: A study on OECD countries
• Driving Forces of CO2 Emissions in Emerging Countries: LMDI Decomposition Analysis on China and India's Residential Sector
• Sustainability

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