지식지표로서 특허스톡의 추계 방법에 관한 연구 = Methods for Measuring Patent Stock as Knowledge Indicators

국문 초록 (Abstract)

지식기반경제의 도래에 따라서 기술지식의 사회적 축적은 사회경제적 시스템의 혁신능력을 제고하고 개별기업의 경쟁력을 강화하는 핵심으로 인식되고 있다. 기술지식이 경쟁력의 핵심이라는 인식이 확산되면서 한 국가 및 산업의 기술지식 수준 측정을 위한 기술지식 지표에 대한 사회적 수요가 증가하고 있다. 90년대 들어 OECD의 주도 아래 다양한 측면에서 지표의 개발과 구조화가 시도되었으나, 대부분이 단편적 지표를 계량적으로 정교화하고, 측정의 정확성을 기하기 위한 방안 제시 수준에 머무르고 있다.
이와 같이 기술지식의 중요성이 널리 인정되는 가운데, 한가지 핵심적인 부분이 과연 기술지식의 양을 어떻게 측정할 것인가 하는 점이다. 즉, 한 국가, 산업 내지는 기업이 축적하고 있는 지식의 양을 무엇으로 측정할 것인가 하는 점이 매우 중요하게 부각되고 있다. 이와 같이 거시적인 측면에서 지식의 양을 객관적이고 정확하게 파악하는 것은 향후 이에 대한 정책적 대책 수립과 대응 방안 마련에 가장 기본적인 일일 것이다. 본 연구에서는 이와 같이 한 국가 또는 한 산업이 축적하고 있는 지식의 양을 보다 객관적이고 정확하게 파악하는 방법을 제시하고자 하는 것을 연구의 출발점으로 하고 있다. 기존의 경우 거시적 관점에서 지식의 양을 측정하는 지표로서는 주로 연구개발투자액 및 이에 기반한 연구개발스톡 및 연구개발인력 등과 같은 지표를 채택하고 있으며, 이들 지표들은 거의 모두가 지식창출을 위한 투입측면의 지표들이다.
최근에 들어서 특허 데이터베이스의 전산화 및 데이터베이스 구축이 이루어졌고, 특허 데이터베이스가 포함하고 있는 여러 가지 정보 즉, 특허출원국, 연도, 인용정보 등 여러 가지 정보를 활용한 분석이 계량경제학 부문에서 이루어지고 있다. 그런데 지금까지의 특허 분석에서 이용되었던 지표는 단순 특허건수와 이에 기반한 단순특허스톡이 주로 이용되었다. 그러나 대부분의 경제학자들이 인정하고 있듯이 특허를 이용한 분석에서 가장 문제가 되는 것은 특허들간에 그 가치가 매우 이질적이라는 점이다. 즉, 특허의 경우 그 경제적 가치가 특허마다 매우 상이하여 어떤 특허의 경우는 그 경제적 가치가 거의 없는 특허에서부터 엄청난 경제적 가치를 가진 특허에 이르기까지 그 가치의 이질성이 매우 다양하다는 것이다. 따라서 개별 특허의 가치를 동일하다고 가정하는 단순 특허건수와 이에 기반한 단순특허스톡의 경우 이와 같은 특허가치의 이질성에 대한 고려가 이루어지지 않은 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기술지식에 대한 산출측면의 지표로서 특허 데이터를 이용한 지표를 제안하였다. 이는 거시적 관점에서 특정 산업 또는 국가가 보유하고 있는 기술지식의 양을 산출측면의 지표인 특허 데이터를 이용하여 측정하고자 하는 것이다. 이와 같은 특허 데이터를 이용한 기술지식의 크기 측정에 있어서 앞서 언급하였던 특허가치의 이질성을 반영한 특허스톡의 개념과 그 측정 방법론을 제시하고 있다.
본 논문의 목적은 크게 다음과 같은 두가지로 요약할 수 있다. 첫째, 기술지식의 양을 거시적인 차원에서 측정하는 지표로 특허스톡의 개념을 제시하고 있다. 앞에서 언급한 바와 같이 기존에 특허를 이용한 지표로는 단순 특허건수와 이에 기반한 단순특허스톡이 이용되고 있다. 그러나 개별 특허가 갖는 경제적 가치는 매우 이질적인 것으로 인식되고 있으며, 따라서 모든 특허에 동일한 가치를 부여하는 기존 지표로는 기술지식을 보다 정확히 대리할 수 없다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로 인용기반 특허스톡과 가치평가기반 특허스톡의 개념을 도입하였고, 이를 측정하기 위한 방법론을 제시하고 있다. 인용기반 특허스톡의 개념은 기존의 특허스톡 개념과 유사하나 개별 특허의 경제적 가치가 상이함을 고려하여, 개별 특허의 가치는 그 특허가 수령하는 인용횟수에 비례하는 것으로 가정한다. 또한 가치평가기반 특허스톡에서는 특허의 갱신이력 데이터를 이용하여 해당 특허의 경제적 가치를 화폐단위로 평가하고, 이를 통해 스톡화 한다는 점에서 차별성을 가진다. 본 논문에서는 이와 같이 인용기반 특허스톡과 가치평가기반 특허스톡의 개념 및 추계 방법론을 제안하였고, 미국 특허청에 등록된 특허를 대상으로 실증적으로 특허스톡을 추계하였다. 추계 결과에 따르면 산업별 특성이 다르게 나타나며 최근에 비약적 성장을 하고 있는 IT 및 정보통신산업을 중심으로 특허스톡의 성장세가 두드러짐을 알 수 잇었다.
둘째, 본 연구에서 제안하고 있는 특허스톡의 유용성을 실증적으로 검증하고 있다. 즉, 지식스톡의 산출 측면의 지표로 본 연구에서 제안하고 있는 인용기반 특허스톡과 가치평가기반 특허스톡이 기존의 특허스톡 - 단순 특허건수 및 이에 기반한 단순특허스톡 - 에 비해 어떤 비교 우위를 갖는지를 실증적으로 분석하였다. 보다 구체적으로는 미국 제조업을 대상으로 본 연구에서 제안하고 있는 특허스톡을 추산하고, 이 결과와 기존의 다른 지표 즉, R&D스톡 및 연구개발인력 그리고 기존의 특허스톡과의 비교분석을 수행하였다. 또한 생산성에 대한 지식의 기여율 측정시에 본 연구에서 제안하고 있는 특허스톡을 대리변수로 사용하였을 경우와 기존의 대리지표를 사용하였을 경우의 지식의 산출 탄력성 계수가 어떻게 변화하는지를 중심으로 본 논문에서 제안하고 있는 특허스톡의 비교우위를 검증하였다. 분석결과에 따르면 기존에 지식스톡의 대리지표로 많이 이용되고 있는 R&D 스톡과 연구개발인력과의 상관계수는 가치평가기반 특허스톡이 가장 밀접한 것으로 분석되었다. 또한 특허스톡이 지식스톡의 대리변수로서 이용될 때 산업의 생산성과는 어떤 관계를 가지고 있는지를 미국 제조업을 대상으로 실증 분석한 결과, 특허스톡의 산출탄력성은 가치평가기반 특허스톡이 0.219～0.303으로 가장 높게 추정되었다. 그리고 단순특허스톡이 0.143～0.249로 추정되었고, 인용기반 특허스톡이 0.049～0.126으로 그 뒤를 이었다. 따라서 전체적으로 가치평가기반 특허스톡이 기존의 산출측면 지표들에 비해 보다 잘 지식스톡을 대리하는 것으로 판단되었다. 그러나 인용기반 특허스톡은 기존 지표에 비해서 비교우위를 주장할 만한 근거가 빈약한 것으로 생각된다. 인용기반 특허스톡의 활용성이 낮은 이유로 생각할 수 있는 점은 산업별로 인용경향에 차이가 존재하며, 인용기반 특허스톡의 구성에 있어서 인용받지 못하는 특허의 가치는 없는 것으로 가정된 점에 기인하는 것으로 생각된다. 따라서 인용기반 특허스톡의 구축에 있어서는 이와 같은 문제에 대한 해결이 선행되어야 할 것으로 생각된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Technological knowledge(TK) has been recognized as a key factor in competitiveness of a firm and innovation capability of a country. Thus, the need for measuring the amount of TK has been also increased over time. However, it has long been considered an intractable, if not impossible, task to gauge the amount of TK, as compared to the relative easiness of measuring traditional economic factors like fixed capital or labor. The inherent difficulty of measurement may be attributable to the following factors. First, TK encompasses heterogeneous and multi-disciplinary components that are hard to standardize. Second, TK embraces embodied/tacit knowledge that is hard to separate or quantify. Third, TK is subject to idiosyncratic differences across industrial sectors and thus is difficult to generalize. Consequently, it is quite natural that past research has employed various proxy indicators for TK.
Under the guidance of OECD, several TK indicators have been developed and manipulated since 1990s. These include R&D expenditure, R&D stock, the number of researchers, the number of R&D employee and patent. Most of these indicators are input-oriented indicators to create TK except patent. Recently the analyses using patent database are growing rapidly in techno-economic analysis as the construction of the patent database and the easiness of public access to these databases have been accelerated. Patent can be regarded as the typical output-oriented indicator of TK. In conventional analyses using patent data, patent counts or patent stock by simple counts have been adopted to measure the amount of TK. But, as the most economists have acknowledged about it, the principal problem in the analysis using patent data is that the value of individual patent is very heterogeneous. That is, a relatively large proportion of patents might be worth little or nothing while a relatively small proportion of patents appear to be worth a great deal. As a result, patent counts and patent stock by simple counts are very imperfect measure of the amount of TK.
The purpose of this study can be summarized as the followings. First, the concept of patent stock for measuring the amount of TK is proposed. As mentioned in the above, the existing patent stock was usually calculated by using simple patent counts and hence the value of individual patent was considered to be equally. Thus, the nature of heterogeneity of patent value was not considered in these conventional analyses. In this study, the concept of citation-based patent stock(CPS) and valuation-based patent stock(VPS) are proposed to resolve the problem of value-heterogeneity, and the practical and empirical methods for measuring these patent stocks are presented. In CPS, the economic value of individual patent is assumed to be proportional to the number of citation received from other patents. But, in the procedure of calculating of CPS, the truncation problem occurred because the observation of citation received was truncated by time axis. In this study, patent citation-lag distribution is adopted to solve this truncation problem. And in VPS, the economic value of individual patent is derived from the value distribution of patents which was registered in some cohort. Patentees must pay an annual renewal fee to keep their patents in force and this fee increases in age. A patent owner seeking to maximize the expected discounted value of the net returns to patent protection will renew his patent if and only if current returns are greater than the current cost of renewal. Hence, patent renewal data implies the value distribution of patents and VPS can be calculated as the similar way for estimating R&D stock if the value of individual patent is obtained from patent renewal data.
Second, validation of the indicators proposed in this study is performed empirically. CPS and VPS are output-oriented indicators of TK. In validation part, I make a comparison between the usual indicators such as R&D stock, R&D researchers, patent counts, patent stock by simple counts and CPS & VPS. As a result of correlation analysis, VPS has higher correlation coefficient with R&D stock and R&D researchers than CPS, patent counts and patent stock by simple counts. And I then regress the rate of growth of productivity on the rate of growth of the patent stock. The regression results show that the output elasticity of knowledge hovers around 0.30 in case of VPS, which is greater than the estimate obtained using the R&D stock and other patent indicators. In this sense, these results validate the usefulness of the proposed patent stock, particularly VPS.
In nature, this research represents an exploratory effort toward the complete understanding about the characteristics of technological knowledge indicators and the measuring the amount of TK. Thus the current research is subject to some limitations and further research is needed for understanding of the nature of TK.