[논문]특허 시스템의 정량 분석을 위한 시스템 다이내믹스 모형

윤민호

특허 시스템의 정량 분석을 위한 시스템 다이내믹스 모형
A System Dynamics Model for Quantitative Analysis of Patent Systems 원문보기

한국 시스템 다이내믹스 연구 = Korean system dynamics review, v.17 no.2, 2016년, pp.33 - 56

윤민호 (경북대학교 경제통상학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a system dynamics model for explaining the application, grant and maintenance of patents is provided. Existing literatures regarding the patent application system are mostly econometric approaches that consider only economic variables such as GDP and R&D. The model in this paper includes patent variables such as disputes as well as economic variables. Moreover, we show that the model can be used in not only a quantitative prediction but also policy experiment. The results of the policy experiment shows that strengthening protection of patents tend to increase the propensity to patent more than R&D investment.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

두 번째, 지금까지의 특허출원 시스템 연구가 단선적인 인과관계에 머물러 있기 때문에 연구개발부터 시작해서 특허의 출원, 등록, 분쟁, 유지와 소멸 등 특허의 전주기를 다루지 못하고 특정한 부분(대부분의 경우 출원과 분쟁)만을 연구대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 시스템 다이내믹스를 활용하여 특허의 출원, 등록, 분쟁, 유지와 소멸 등 전 주기적 관점에서 특허 시스템을 이해 할 수 있는 모형을 개발하고자 한다

제안 방법

본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 GDP 등 다양한 경제변수들을 도입하는 한편, 갱신률, 잔존특허 등 새로운 변수들을 도입하고, 외국인의 출원은 별도의 변수로서 취급하였다. 또한 Derwisch and Kopainsky(2010)이 질적인 연구에 머물고 있는데 반해 본 연구는 정량적으로 과거의 데이터를 설명하고, 향후 특허 시스템의 행태를 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다.
모형 구성의 자유도가 높다는 것은 보다 정밀한 모형을 구성할 수 있다는 것을 의미하기도 한다. 실제 본 연구에서는 특허의 증가가 특허 소송을 증가시키고, 특허 소송의 증가가 다시 연구개발 투자를 통해 특허의 증가를 유도하는 등 복잡한 순환적인 인과관계를 다수 포함함으로써 정량적 분석의 타당성을 높이고자 하였다.
이 논문에서는 특허 시스템의 시스템 다이내믹스 모형을 구성한 후, 과거의 특허 데이터와 경제 데이터를 이용하여 모형의 파라미터 값을 결정하고 이를 통해 특허 변수들의 향후 추세를 정량적으로 예측해 보았다. 또한 특허보호의 정도를 강화하거나 약화할 경우 전체 시스템에 어떠한 영향을 미치는지와 같은 정책적 실험에도 개발된 모형이 응용될 수 있음을 보였다.

대상 데이터

칼리브레이션을 위해 갱신률, 등록 수, 내국인 출원 수, 외국인 출원 수, 존속특허 수, R&D 투자 등 여섯 가지의 실제 데이터를 이용하였다. 되도록 많은 변수들에 대하여 실제 데이터와의 차이를 최소화시킬 수 있는지 여부를 확인함으로써 모형의 정당성을 부여하고자 하였다.

데이터처리

칼리브레이션을 통해 구해진 파라미터들의 신뢰성을 판단하기 위해 칼리브레이션을 위해 사용된 여섯 개의 벤치마크 변수와 모형에서 산출된 예측값의 평균절대백분율오차(Mean absolute percetage error: MAPE) 값을 살펴보았다. [표1]은 칼리브레이션을 한 후 각 변수들의 MAPE를 보여주고 있는데 등록에 대해서는 오차가 상대적으로 크게 나왔으나 나머지 변수들에 대해서는 전반적으로 높은 예측력을 보여주고 있음을 알 수 있다.

성능/효과

시스템 다이내믹스는 사회적 현상에서도 예측모형으로 많이 사용되고 있고 본 논문의 모형도 예측력에서는 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 여전히 일정 정도 자의적일 수 밖에 없는 부분들이 존재한다.
이는 내국인출원이 R&D 투자뿐 아니라 특허권 보호 정도의 영향을 받지 않는 인구와도 관련이 있기 때문이다. 특허권보호 정도를 높였을 때 가장 민감하게 반응하는 변수는 등록률이어서 7.3%가 증가하였다. 출원과 등록률이 증가하여 등록은 9.
<표 3>은 각 시나리오의 최종 결과가 Benchmark의 최종 결과와 얼마나 차이가 나는지를 나타내고 있다. 특허권보호의 정도를 강화했을 때 R&D투자는 3.9% 증가하였다. 하지만 내국인출원은 3.

후속연구

그런데 본 논문에서는 GDP는 외생적으로 주어져 있는 것으로 보았기 때문에 이와 관련된 루프가 생략되어 있다. GDP가 내생적으로 결정되었다면 R&D 투자가 더 증가했을 가능성이 크고, 이로 인한 GDP 증가까지 추계해볼 수 있었을 것이다. 이에 대해서는 향후 연구과제로 남겨둔다.
하지만 여전히 일정 정도 자의적일 수 밖에 없는 부분들이 존재한다. 이 논문에서는 이러한 점을 극복하고자 시도하였으나 향후 계량 경제학적인 방법론을 비롯하여 좀 더 다양한 방법론들에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
그러나 GDP는 굉장히 다양한 변수의 영향을 받고 이들 변수들을 모두 연구에 포함시키는 것은 지나치게 방대한 작업이거니와 이 때문에 자칫 특허시스템의 행태라는 연구의 초점이 흐려질 수 있다. 하지만 GDP 결정에 대한 모든 변수를 포함시키지 않더라도 특허와 관련된 부분을 부분적으로 포함시키는 방안 등을 검토해 볼 필요가 있을 것이다. 이는 후속연구의 과제로 남겨둔다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	특허권 제도에서 중요한 정책변수는 무엇이 있는가?	여기서는 그 예의 하나로서 특허권 보호를 강화시킬 경우 전체 시스템에 어떠한 영향을 주는지 살펴보기로 한다. 특허권 제도에서 중요한 정책변수로는 특허권 보호의 기간과 보호의 정도가 있다. 이 중에서 보호의 기간은 모형에서 별개의 변수로 다루고 있지 않기 때문에 특허권 보호 정도만을 변화시키면서 그 결과를 관찰하였다.
	칼리브레이션을 위해 사용된 실제 데이터는?	칼리브레이션을 위해 갱신률, 등록 수, 내국인 출원 수, 외국인 출원 수, 존속특허 수, R&D 투자 등 여섯 가지의 실제 데이터를 이용하였다. 되도록 많은 변수들에 대하여 실제 데이터와의 차이를 최소화시킬 수 있는지 여부를 확인함으로써 모형의 정당성을 부여하고자 하였다.
	지금까지 특허시스템의 행태 분석에는 어떤 방법들이 동원되었는가?	지금까지 특허시스템의 행태 분석은 주로 특허기관의 수요에 부응하여 특허 출원의 예측을 중심으로 이루어져 왔고 이는 주로 통계학적 방법론을 통해 행해졌다. ARIMA, Holt 평활법과 같은 단순한 통계적 기법부터, ADL, VAR, VECM, TVPM과 같은 계량경제학적인 모형을 이용한 방법 등 다양한 방법이 동원되었다.1) 하지만 기법의 다양함과는 달리 사용된 변수들은 GDP, R&D 지출액, R&D 인력 등 대동소이하고, 이론적으로 뒷받침되는 구조적인 모형 설정보다는 통계적 기법의 다양한 적용을 통해 예측력을 높이는 것에 집중하고 있다.

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