최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
With an advent of recent knowledge-based society, the interest in intellectual property has increased. Firms have tired to result in productive outcomes through continuous innovative activity. Especially, ICT firms which lead high-tech industry have tried to manage intellectual property more systema...
With an advent of recent knowledge-based society, the interest in intellectual property has increased. Firms have tired to result in productive outcomes through continuous innovative activity. Especially, ICT firms which lead high-tech industry have tried to manage intellectual property more systematically. Firm's interest in the patent has increased in order to manage the innovative activity and Knowledge property. The patent involves not only simple information but also important values as information of technology, management and right. Moreover, as the patent has the detailed contents regarding technology development activity, it is regarded as valuable data. The patent which reflects technology spread and research outcomes and business performances are closely interrelated as the patent is considered as a significant the level of firm's innovation. As the patent information which represents companies' intellectual capital is accumulated continuously, it has become possible to do quantitative analysis. The advantages of patent in the related industry information and it's standardize information can be easily obtained. Through the patent, the flow of knowledge can be determined. The patent information can analyze in various levels from patent to nation. The patent information is used to analyze technical status and the effects on performance. The patent which has a high frequency of citation refers to having high technological values. Analyzing the patent information contains both citation index analysis using the number of citation and network analysis using citation relationship. Network analysis can provide the information on the flows of knowledge and technological changes, and it can show future research direction. Studies using the patent citation analysis vary academically and practically. For the citation index research, studies to analyze influential big patent has been conducted, and for the network analysis research, studies to find out the flows of technology in a certain industry has been conducted. Social network analysis is applied not only in the sociology, but also in a field of management consulting and company's knowledge management. Research of how the company's network position has an impact on business performances has been conducted from various aspects in a field of network analysis. Social network analysis can be based on the visual forms. Network indicators are available through the quantitative analysis. Social network analysis is used when analyzing outcomes in terms of the position of network. Social network analysis focuses largely on centrality and structural holes. Centrality indicates that actors having central positions among other actors have an advantage to exert stronger influence for exchange relationship. Degree centrality, betweenness centrality and closeness centrality are used for centrality analysis. Structural holes refer to an empty place in social structure and are defined as efficiency and constraints. This study stresses and analyzes firms' network in terms of the patent and how network characteristics have an influence on business performances. For the purpose of doing this, seventy-four ICT companies listed in S&P500 are chosen for the sample. UCINET6 is used to analyze the network structural characteristics such as outdegree centrality, betweenness centrality and efficiency. Then, regression analysis test is conducted to find out how these network characteristics are related to business performance. It is found that each network index has significant impacts on net income, i.e. business performance. However, it is found that efficiency is negatively associated with business performance. As the efficiency increases, net income decreases and it has a negative impact on business performances. Furthermore, it is shown that betweenness centrality solely has statistically significance for the multiple regression analysis with three network indexes. The patent citation network ana
With an advent of recent knowledge-based society, the interest in intellectual property has increased. Firms have tired to result in productive outcomes through continuous innovative activity. Especially, ICT firms which lead high-tech industry have tried to manage intellectual property more systematically. Firm's interest in the patent has increased in order to manage the innovative activity and Knowledge property. The patent involves not only simple information but also important values as information of technology, management and right. Moreover, as the patent has the detailed contents regarding technology development activity, it is regarded as valuable data. The patent which reflects technology spread and research outcomes and business performances are closely interrelated as the patent is considered as a significant the level of firm's innovation. As the patent information which represents companies' intellectual capital is accumulated continuously, it has become possible to do quantitative analysis. The advantages of patent in the related industry information and it's standardize information can be easily obtained. Through the patent, the flow of knowledge can be determined. The patent information can analyze in various levels from patent to nation. The patent information is used to analyze technical status and the effects on performance. The patent which has a high frequency of citation refers to having high technological values. Analyzing the patent information contains both citation index analysis using the number of citation and network analysis using citation relationship. Network analysis can provide the information on the flows of knowledge and technological changes, and it can show future research direction. Studies using the patent citation analysis vary academically and practically. For the citation index research, studies to analyze influential big patent has been conducted, and for the network analysis research, studies to find out the flows of technology in a certain industry has been conducted. Social network analysis is applied not only in the sociology, but also in a field of management consulting and company's knowledge management. Research of how the company's network position has an impact on business performances has been conducted from various aspects in a field of network analysis. Social network analysis can be based on the visual forms. Network indicators are available through the quantitative analysis. Social network analysis is used when analyzing outcomes in terms of the position of network. Social network analysis focuses largely on centrality and structural holes. Centrality indicates that actors having central positions among other actors have an advantage to exert stronger influence for exchange relationship. Degree centrality, betweenness centrality and closeness centrality are used for centrality analysis. Structural holes refer to an empty place in social structure and are defined as efficiency and constraints. This study stresses and analyzes firms' network in terms of the patent and how network characteristics have an influence on business performances. For the purpose of doing this, seventy-four ICT companies listed in S&P500 are chosen for the sample. UCINET6 is used to analyze the network structural characteristics such as outdegree centrality, betweenness centrality and efficiency. Then, regression analysis test is conducted to find out how these network characteristics are related to business performance. It is found that each network index has significant impacts on net income, i.e. business performance. However, it is found that efficiency is negatively associated with business performance. As the efficiency increases, net income decreases and it has a negative impact on business performances. Furthermore, it is shown that betweenness centrality solely has statistically significance for the multiple regression analysis with three network indexes. The patent citation network ana
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문제 정의
본 연구는 기업 간 특허 인용 네트워크분석에 초점을 맞춰서 수행하였다. 하지만 특허정보를 통한 다양한 지표들이 산출될 수 있다.
본 연구는 기업 수준에서 특허 인용 네트워크분석을 통하여 네트워크 지표에 따라 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 기업 수준에서 더 나아가 이에 따른 전체적인 특허현황 및 정보를 통하여 기업수준뿐 아니라 국가 간 분석을 할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구에서는 기업 간 특허 인용을 통하여 나타나는 기업간 인용 네트워크를 통하여 기업성과를 분석하고자 한다. 이를 위해 미국의 S&P500 리스트에 속해있는 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업들이 차지하고 있는 네트워크 위치가 기업성과에 미치는 영향을 소셜네트워크분석을 이용하여 분석한다.
국가 간 특허 인용 네트워크분석을 통하여 현재 국가의 경쟁력을 확인할 수 있을 것으로 기대되며, 앞으로 어떤 국가와 더 많은 교류를 통해서 성장할 수 있을지를 가늠해 볼 수 있을 것이다. 본 연구에서는 네트워크 지표가 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 하지만 각각의 기업이 가지는 기업연령, 기업규모, 종업원 수와 같은 변수들을 통제하지 못하였다.
기존 특허 인용 분석에서는 주요 특허 및 발명가를 찾아내는데 중점을 두었다. 본 연구에서는 인용 간 나타나는 네트워크 구조적 특징으로 기업성과를 분석하는데 의미를 두었다. S&P500에 등록된 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업 간에 특허 인용 네트워크를 형성하여 기업이 네트워크 내부에서 네트워크 중심성 및 구조적 공백효과로 인해 위치적 우위를 차지함으로써 경영성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다.
가설 설정
위와 같은 변수들 또한 기업성과에 미치는 영향이 상당한 만큼 이에 따른 추가적 분석이 이뤄져야 한다. 또한 기업성과 변수를 순이익만으로 한정하였다. 하지만 지식 서비스 사회로 넘어감에 따라 많은 지적 자산이 증가하고 있다.
특허 정보를 활용한 연구는 인용 정보를 이용한 것과 그렇지 않은 것으로 구분할 수 있다. 특허 인용 분석은 기본적으로 새로운 기술이라도 기존의 유사한 기술이나 혹은 이미 존재하는 기술을 참고하여 만들어 진다는 점을 가정한다. 특허 인용은 한 특허가 다른 특허나비 특허 분야에서 인용(citation)된 횟수로 정의된다 (Karki, 1997).
제안 방법
S&P500에 등록된 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업 간에 특허 인용 네트워크를 형성하여 기업이 네트워크 내부에서 네트워크 중심성 및 구조적 공백효과로 인해 위치적 우위를 차지함으로써 경영성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다.
이를 통하여 기업 간의 관계를 74×74 정방향 이진 매트릭스로 표현하였다. UCINET6을 사용하여 기업 간의 연결 네트워크를 시각화하였으며 네트워크 특징을 도출하였다. [Figure 1]은 전체 기업간 인용 네트워크를 시각화하고 있다.
이를 위해 미국 특허청 데이터를 통하여 얻어지는 특허 인용을 통하여 기업 간 특허 인용 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 구조적 특징을 도출하기 위해 소셜네트워크분석을 활용 하였다. 그 결과 도출된 각 기업의 네트워크 특성과 기업성과 간에 미치는 영향을 분석하였다.
S&P500에 등록된 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업 간에 특허 인용 네트워크를 형성하여 기업이 네트워크 내부에서 네트워크 중심성 및 구조적 공백효과로 인해 위치적 우위를 차지함으로써 경영성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 기업성과에 영향을 미치는 변수로 아웃 디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성을 설정하였다. 특히 특허가 인용된 방향에 따라 인디그리 중심성 보다 다른 액터에게 ‘영향력 있는 (Influential)’ 액터(Kwahk, 2013)로 볼 수 있는 아웃디그리 중심성에 무게를 두어 분석하였다.
특허 인용으로 인한 기업간 네트 워크구조상 위치가 기업성과에 미치는 영향을 분석 하고자 2011년도 순이익을 기업성과 지표로 활용하였다. 기업의 네트워크 특성은 UCINET6를 사용하여 각각 디그리 중심성, 매개 중심성, 구조적 공백을 측정하였다.
또한 일부 특정 기술에 한정된 특허 인용 네트워크분석이 아닌 S&P 500에 등록된 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업이 소유한 전반적인 특허를 기반으로 분석을 수행하였다.
네트워크 지표와 특허지표를 통한 복합적인 분석이 이뤄진다면 더 자세하게 기업성과를 분석할 수 있을 것으로 기대 된다. 본 연구에서는 또한 다양한 네트워크 지표 중 아웃디그리 중심성, 매개 중심성 및 효율성만을 기업성과에 영향을 미치는 변수로 활용하였다. 추후 진행 되는 연구에서는 세 가지 지표뿐만 아니라 인디그리 중심성, 근접 중심성, 아이겐벡터 중심성, 제약성과 같은 다양한 네트워크 지표를 활용할 필요가 있다.
이를 위해 미국의 S&P500 리스트에 속해있는 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업들이 차지하고 있는 네트워크 위치가 기업성과에 미치는 영향을 소셜네트워크분석을 이용하여 분석한다. 이를 위해 미국 특허청 데이터를 통하여 얻어지는 특허 인용을 통하여 기업 간 특허 인용 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 구조적 특징을 도출하기 위해 소셜네트워크분석을 활용 하였다. 그 결과 도출된 각 기업의 네트워크 특성과 기업성과 간에 미치는 영향을 분석하였다.
이를 위해 미국의 S&P500 리스트에 속해있는 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업들이 차지하고 있는 네트워크 위치가 기업성과에 미치는 영향을 소셜네트워크분석을 이용하여 분석한다.
기업성과는 기업의 순이익으로 측정하였다. 특허 인용으로 인한 기업간 네트 워크구조상 위치가 기업성과에 미치는 영향을 분석 하고자 2011년도 순이익을 기업성과 지표로 활용하였다. 기업의 네트워크 특성은 UCINET6를 사용하여 각각 디그리 중심성, 매개 중심성, 구조적 공백을 측정하였다.
특히 특허가 인용된 방향에 따라 인디그리 중심성 보다 다른 액터에게 ‘영향력 있는 (Influential)’ 액터(Kwahk, 2013)로 볼 수 있는 아웃디그리 중심성에 무게를 두어 분석하였다.
특허 인용 네트워크분석은 산업의 역사를 반영하게 된다. 하지만 본 연구에서는 2010년 한 해에 국한 하여 특허간 인용관계 네트워크를 구축하였다. 향후 기업이 보유한 전체 특허간 인용 분석을 통하여 특정 기간에 대한 분석이 아닌 소유한 모든 특허간 인용 분석이 필요하다.
대상 데이터
모집단을 설정하기 위해 S&P500에 등록되어 있는 기업 중 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개의 기업을 대상으로 하였다.
데이터처리
기업 간 특허 인용 관계를 나타내기 위해 소셜네트워크분석을 활용하였다. 모집단을 설정하기 위해 S&P500에 등록되어 있는 기업 중 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개의 기업을 대상으로 하였다.
기업의 네트워크 구조상 특징이 기업성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 SPSS 20을 사용하였다. 먼저 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성이 각각 기업성과에 미치는 영향을 분석하고자 회귀분석을 실시하였다.
기업의 네트워크 구조상 특징이 기업성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 SPSS 20을 사용하였다. 먼저 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성이 각각 기업성과에 미치는 영향을 분석하고자 회귀분석을 실시하였다. 회귀 분석결과를 보면 아웃디그리 중심성(.
세 네트워크 지표와 순이익 간의 다중회귀분석을 수행하였다. 회귀식에 대한 설명력은 50.
성능/효과
6%로 나타났다. 검정결과 각각의 독립변수에 대한 회귀계수의 유의성은 매개 중심성만 유의적으로 나타났다. 매개 중심성이 높다는 것은 전체 네트워크에서 중개자로 활동함으로써 전체 네트워크에서 중심이 되는 것을 의미한다.
특히 특허가 인용된 방향에 따라 인디그리 중심성 보다 다른 액터에게 ‘영향력 있는 (Influential)’ 액터(Kwahk, 2013)로 볼 수 있는 아웃디그리 중심성에 무게를 두어 분석하였다. 아웃디그리 중심성, 매개 중심성 및 효율성을 각각 기업성과와 연결하여 단순회귀분석 하였을 때 각각의 독립변수들은 기업성과에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만 세 네트워크 지표를 독립변수로 한 다중회귀 분석에서는 매개 중심성만이 기업성과에 유의한 영향을 미쳐, 전체 네트워크에서의 중심성을 나타내는 매개 중심성이 기업성과에 영향을 미치는 가장 효과적인 변수임을 확인하였다.
본 연구는 다음과 같은 시사점 및 한계점을 가지고 있다. 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성이 기업성과에 미치는 영향을 분석한 결과 각각의 네트워크 지표는 기업성과에 통계적으로 유의한 영향을 보였다. 하지만 효율성은 기업성과에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
이는 효율성이 에고 네트워크의 실제규모와 연관되어 있는 것으로 보인다. 즉 높은 효율성을 보이는 기업은 에고와 연결된 알터의 수가 작았고, 상대적으로 알터 간의 연결이 적어 효율성이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 높은 기업은 상대적으로 알터의 개수뿐 아니라 알터 간 연결도 낮게 나타났다.
효율성이 높다는 것은 구조적 공백을 매움으로써 위치적 우위가 증가하여 성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다. 하지만 분석 결과를 보면 표준화 회귀계수가 -.305(.008) 으로 효율성과 기업성과 간의 통계적 유의함만을 확인하였으며, 효율이성이 기업성과에는 부정적인 영향을 미쳤다. Han et al.
아웃디그리 중심성, 매개 중심성 및 효율성을 각각 기업성과와 연결하여 단순회귀분석 하였을 때 각각의 독립변수들은 기업성과에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만 세 네트워크 지표를 독립변수로 한 다중회귀 분석에서는 매개 중심성만이 기업성과에 유의한 영향을 미쳐, 전체 네트워크에서의 중심성을 나타내는 매개 중심성이 기업성과에 영향을 미치는 가장 효과적인 변수임을 확인하였다.
아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성이 기업성과에 미치는 영향을 분석한 결과 각각의 네트워크 지표는 기업성과에 통계적으로 유의한 영향을 보였다. 하지만 효율성은 기업성과에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 효율성이 에고 네트워크의 실제규모와 연관되어 있는 것으로 보인다.
회귀 분석결과를 보면 아웃디그리 중심성(.000), 매개 중심성(.000), 효율성(.008)이 각각 기업성과에 유의한(p < 0.01)영향을 미치는 것으로 나타났다.
후속연구
기업 수준에서 더 나아가 이에 따른 전체적인 특허현황 및 정보를 통하여 기업수준뿐 아니라 국가 간 분석을 할 수 있을 것으로 기대 된다. 국가 간 특허 인용 네트워크분석을 통하여 현재 국가의 경쟁력을 확인할 수 있을 것으로 기대되며, 앞으로 어떤 국가와 더 많은 교류를 통해서 성장할 수 있을지를 가늠해 볼 수 있을 것이다. 본 연구에서는 네트워크 지표가 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구는 기업 수준에서 특허 인용 네트워크분석을 통하여 네트워크 지표에 따라 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 기업 수준에서 더 나아가 이에 따른 전체적인 특허현황 및 정보를 통하여 기업수준뿐 아니라 국가 간 분석을 할 수 있을 것으로 기대 된다. 국가 간 특허 인용 네트워크분석을 통하여 현재 국가의 경쟁력을 확인할 수 있을 것으로 기대되며, 앞으로 어떤 국가와 더 많은 교류를 통해서 성장할 수 있을지를 가늠해 볼 수 있을 것이다.
하지만 특허정보를 통한 다양한 지표들이 산출될 수 있다. 네트워크 지표와 특허지표를 통한 복합적인 분석이 이뤄진다면 더 자세하게 기업성과를 분석할 수 있을 것으로 기대 된다. 본 연구에서는 또한 다양한 네트워크 지표 중 아웃디그리 중심성, 매개 중심성 및 효율성만을 기업성과에 영향을 미치는 변수로 활용하였다.
또한 기업이 네트워크상에서의 위치에 따라 제휴및 M&A를 통하여 많은 이익을 가져다 줄 기업을 도출 할 수 있을 것이다.
향후 기업이 보유한 전체 특허간 인용 분석을 통하여 특정 기간에 대한 분석이 아닌 소유한 모든 특허간 인용 분석이 필요하다. 또한 시간적 흐름에 따라 기업의 위치가 변화를 추적하며 기업성과의 변화를 확인하는 후속연구가 필요하다.
하지만 이와 동시에 다양한 분야의 기업들이 참여한 네트워크를 구축하지 못했다는 한계점이 존재한다. 앞으로는 다양한 분야의 기업들과의 협력을 통한 성장이 이뤄질 것으로 기대되므로, 특허 인용 분석을 통하여 성장에 있어 필요한 기술을 가진 기업을 보다 정확히 찾아 낼 수 있다면 유용할 것이다. 또한 기업이 네트워크상에서의 위치에 따라 제휴및 M&A를 통하여 많은 이익을 가져다 줄 기업을 도출 할 수 있을 것이다.
하지만 각각의 기업이 가지는 기업연령, 기업규모, 종업원 수와 같은 변수들을 통제하지 못하였다. 위와 같은 변수들 또한 기업성과에 미치는 영향이 상당한 만큼 이에 따른 추가적 분석이 이뤄져야 한다. 또한 기업성과 변수를 순이익만으로 한정하였다.
기업 간 정보 및 지식의 교환은 특허 인용을 통해서만 이뤄지는 것이 아니라 다른 채널을 통해서도 이뤄진다는 한계점이 있다. 이에 따라 후속 연구 시 특허 인용 관계에 다른 채널을 이용한 관계까지 통합하여 네트워크를 구축하여 추가로 분석할 필요가 있다.
본 연구에서는 또한 다양한 네트워크 지표 중 아웃디그리 중심성, 매개 중심성 및 효율성만을 기업성과에 영향을 미치는 변수로 활용하였다. 추후 진행 되는 연구에서는 세 가지 지표뿐만 아니라 인디그리 중심성, 근접 중심성, 아이겐벡터 중심성, 제약성과 같은 다양한 네트워크 지표를 활용할 필요가 있다.
특허 인용 네트워크는 지식의 흐름을 대변한다고 볼 수 있으며, 특허 인용 네트워크분석을 통하여 기업 간 지식의 흐름을 도출할 수 있었다. 특허 인용 네트워크를 통하여 기업의 네트워크 구조적 위치를 측정, 분석함으로 기업의 경영전략 부분에 기여를 할 것으로 기대된다. 또한 일부 특정 기술에 한정된 특허 인용 네트워크분석이 아닌 S&P 500에 등록된 기업 중 IT 및 통신 서비스를 제공하는 기업이 소유한 전반적인 특허를 기반으로 분석을 수행하였다.
하지만 본 연구에서는 2010년 한 해에 국한 하여 특허간 인용관계 네트워크를 구축하였다. 향후 기업이 보유한 전체 특허간 인용 분석을 통하여 특정 기간에 대한 분석이 아닌 소유한 모든 특허간 인용 분석이 필요하다. 또한 시간적 흐름에 따라 기업의 위치가 변화를 추적하며 기업성과의 변화를 확인하는 후속연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지식재산의 체계적 관리를 위해 부단한 노력을 펼치고 있는 기업은?
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다.
지식재산에 대한 관심의 증가는 무엇과 더불어 발생하였는가?
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다.
기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보는 기업에서 무엇을 하는데 사용되어지는가?
특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다.
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