[논문]특허 정보를 이용한 기업의 급진적 혁신에 관한 실증연구

전수연

doi:10.5762/kais.2020.21.10.471

특허 정보를 이용한 기업의 급진적 혁신에 관한 실증연구
An Empirical Study on the Relationship between Corporate and Radical Innovation based on Patent Information 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.10, 2020년, pp.471 - 479

전수연 (국방기술품질원)

초록
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본 연구에서는 급진적 혁신을 수행하는 기업의 특징을 특허 데이터를 중심으로 살펴보았다. 1980년도부터 특허 정보는 기업의 성과를 측정하기 위한 중요한 지표로 활용되어 왔지만, 급진적 혁신을 대표하기는 어려웠다. 따라서 본 연구를 통하여 특허 집약 산업(Patent Active Industry)인 제약 산업에서 특허 정보가 급진적 혁신 지표로서 활용 될 수 있는지 알아보고자 하였다. 분석을 위해 약 10년간의 FDA 승인 데이터, 국외 기업의 특허 데이터를 활용하였으며 네트워크 중심성 분석(Centrality Analysis)과 비모수적 분석법인 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon Signed Rank Test)을 실시하였다. 네트워크 분석 결과 급진적 혁신을 수행하는 기업의 경우 다른 기업들보다 대학 및 타 제약 기업과 협력 활동이 활발함을 시각적으로 확인 할 수 있었으며, 통계분석 결과 급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간 연결 중심성(Degree Centrality)과 근접 중심성(Closeness Centrality)에 차이가 있음을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기업의 연구개발 전략 및 정책 수립에 활용 될 것을 기대하며, 향후에는 기업의 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 정량 분석이 가능할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we analyze features of radical innovative businesses using their patents. Although patents have been used to evaluate outcomes of businesses from the 1980s, it is challenging to use patents for radical innovations. We examined the possibility of taking advantage of patents for an indicator that represents a radical innovation in pharmaceutical industry. To this end, we collected FDA approval data from the U.S. Food and Drug Administration and patent data of 18 pharmaceutical companies. For analysis, we utilized the network centrality analysis and Wilcoxon signed ranked test, which is a non-parametric statistical hypothesis test used to compare two related samples. We observed that a radical innovative company typically cooperates with other research groups, such as universities and companies, and acts as a hub for connectivity in pharmaceuticals. Also, we found that there are differences in centrality between radical firms and non-radical firms. Thus, we expect that the results of this study will help in developing strategies for research and development of pharmaceutical companies and identifying factors affecting radical innovation in the future.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Relationship between patents, inventions, and innovations[7]
표 Table 1. FDA definition
그림 Fig. 2. FDA Approval Data(http://www.fda.gov/)
표 Table 2. Operationalization of Innovations [3]
표 Table 3. US Pharmaceutical firm ranking based on sales
그림 Fig. 3. The Network between inventors in non-radical innovation firm(3rd ranking)
그림 Fig. 4. The Network between inventors in radical innovation firm(6th ranking)
그림 Fig. 5. The form of inter-inventor network of enterprises (Node = inventor)
그림 Fig. 6. The patent applications of companies that have carried out radical innovations
표 Table 4. IPC Classifications
표 Table 5. IPC Classifications
표 Table 6. Data Statistics
표 Table 7. The results of Wilcoxon signed-rank test

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 응답자에게 가이드라인 제시를 통한 설문 조사의 경우 신기술들이 상업적으로 성공한 뒤에야 혁신의 정도를 측정한다는 한계점이 존재한다[5]. 그래서 본 실증연구는 특허라는 연구개발 성과물 지표를 활용하여 특허에 포함된 정보가 기업의 급진적 혁신을 대표할 수 있는 지표가 될 수 있는지를 알아보고자 하였다.
네트워크 분석을 통하여 도출한 노드별 중심성 지표를 통하여 노드가 네트워크 내에서 어느 정도의 영향력을 갖고 있는지 알아보고자 하였다. 즉, 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간 중심성 지표가 통계적으로 차이가 있는지 분석하였다.
새롭게 발견한 화학적 조성(Chemical Composition)이 신물질 신약(New Molecular Entities) 인지 기존에 존재하던 물질의 업데이트 된 형태인지에 따라, 그리고 FDA 검토에 우선권을 갖는지 여부에 따라 점진적 혁신(Incremental Innovation), 시장의 변혁(Market Breakthrough), 기술적인 변혁(Technological Breakthrough), 급진적 혁신(Radical Innovation)의 4가지 단계로 분류하였다. 본 논문에 활용하기 위한 기업의 급진적 혁신의 여부의 경우에는 기업이 FDA에 의뢰한 신약의 화학적 조성이 신물질 신약이면서, FDA로부터 검토 우선권을 받은 경우, 급진적 혁신을 수행한 기업으로 판단하였다.
“특허 통계량(Patent Statistics)를 활용하여 어떠한 흥미로운 것들을 측정하여 유의미한 결과를 얻어낼 수 있을까?” 하는 의문점은 특허를 활용한 실증 연구에 있어서 가장 기초적인 질문 중에 하나이다[1]. 본 논문에서는 이러한 특허 관련 실증 연구의 기초적인 질문을 제약 산업의 급진적 혁신에 적용하고자 하였다. 노령화 시대에 평균 기대 수명과 헬스케어에 대한 관심이 증가함에 따라 제약에 대한 관심과 의존도는 점차적으로 증가하고 있다.
본 연구를 통하여 기업의 혁신 지표로 사용되어 왔던 특허 정보가 급진적 혁신을 위한 지표로 활용될 수 있는지, 특허 집약 산업인 제약 산업에 기반을 두어 알아보고자 하였다. 그 결과 급진적 혁신을 수행하고 있는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 협력 정도에 차이가 있음을 네크워크 및 통계 분석을 통해 뚜렷이 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 비교적 급진적 혁신을 구분하기에 명확한 제약 산업의 특허에 중점을 두어 급진적 혁신에 대해 연구하였다. 제약 산업에서의 급진적 혁신은 기존에 존재하지 않던 새로운 약을 개발하는 형태로 Table 1에서의 FDA 정의와 Sorescu 등(2003)이 제안한 혁신 분류법에 기반하여 제약 산업의 급진적 혁신을 구분하였다[3].
본 연구에서는 특허 정보를 기반으로 제약 산업에서 급진적 혁신을 수행하는 기업의 연구개발 형태의 특징을 알아보고자 하였다. 이전 연구들의 대부분은 마케팅과 경영 연구에 초점을 두어 급진적 혁신에 대해 연구해왔으며, 분석 데이터는 주로 전문가 설문 조사에 근거하여 급진적 혁신에 대한 이론을 다루었다.
분석에 활용한 특허 정보는 미국 상위 제약 회사의 2002년부터 2012년까지의 특허 정보를 활용하였으며, 특허 정보는 Wintellips 사이트를 통해 수집하였다. 제약 산업의 경우 특허를 출원하더라도, 출원된 특허가 신약의 형태로 개발되기 까지는 최소 7년에서 10년이 소요되므로, 기업의 연구 성과를 측정하기 위해서 최소 10년간의 특허 정보를 수집하여 분석에 활용하고자 하였다.

가설 설정

두 번째 귀무가설(H0)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 매개 중심성이 같다’ 이며, 대립가설(H1)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 매개 중심성이 다르다’ 이다.
세 번째 귀무가설(H0)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 근접 중심성이 같다’ 이며, 대립가설(H1)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 근접 중심성이 다르다’ 이다.
첫 번째 귀무가설(H0)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 연결중심성이 같다’ 이며, 대립가설(H1)은 ‘급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 연결 중심성이 다르다’ 이다.

제안 방법

급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업을 나누어 발명자간 협력 형태를 알아보았다. 협력형태를 알아보기 위하여 네트워크 분석을 활용하였으며, 분석 툴로는 KrKwic, Ucinet을 활용하였다.
급진적 혁신을 수행하는 기업은 주로 어느 분야의 특허를 출원하는지 2-mode 네트워크 형태로 분석하였다. Fig.
기업의 연구개발 투자비용이 혁신 정도에 영향을 미칠수 있다고 판단하여, 기업의 연구개발 투자비용과 매출액 규모가 유사한 8위 기업과 9위 기업의 중심성 분석(Centrality Analysis)을 실시하였다.
수집된 데이터를 토대로 급진적 혁신을 수행한 기업과 수행하지 않은 기업 간의 비교 분석을 수행하였다. 분석에는 특허 정보를 활용하여 기업 내 발명자간 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 네트워크 중심성 분석(Centrality Analysis)을 통해 도출된 노드별 중심성 지표 값을 활용하여 통계 분석을 실시하였다.
Sorescu 등(2003)은 Table 2에 나타낸 것처럼 제약 산업에서의 혁신 분류를 매트릭스 형태로 제시하였다. 새롭게 발견한 화학적 조성(Chemical Composition)이 신물질 신약(New Molecular Entities) 인지 기존에 존재하던 물질의 업데이트 된 형태인지에 따라, 그리고 FDA 검토에 우선권을 갖는지 여부에 따라 점진적 혁신(Incremental Innovation), 시장의 변혁(Market Breakthrough), 기술적인 변혁(Technological Breakthrough), 급진적 혁신(Radical Innovation)의 4가지 단계로 분류하였다. 본 논문에 활용하기 위한 기업의 급진적 혁신의 여부의 경우에는 기업이 FDA에 의뢰한 신약의 화학적 조성이 신물질 신약이면서, FDA로부터 검토 우선권을 받은 경우, 급진적 혁신을 수행한 기업으로 판단하였다.
수집된 데이터를 토대로 급진적 혁신을 수행한 기업과 수행하지 않은 기업 간의 비교 분석을 수행하였다. 분석에는 특허 정보를 활용하여 기업 내 발명자간 네트워크 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 비교적 급진적 혁신을 구분하기에 명확한 제약 산업의 특허에 중점을 두어 급진적 혁신에 대해 연구하였다. 제약 산업에서의 급진적 혁신은 기존에 존재하지 않던 새로운 약을 개발하는 형태로 Table 1에서의 FDA 정의와 Sorescu 등(2003)이 제안한 혁신 분류법에 기반하여 제약 산업의 급진적 혁신을 구분하였다[3].
네트워크 분석을 통하여 도출한 노드별 중심성 지표를 통하여 노드가 네트워크 내에서 어느 정도의 영향력을 갖고 있는지 알아보고자 하였다. 즉, 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간 중심성 지표가 통계적으로 차이가 있는지 분석하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 특허 정보 분석을 위해 제약 산업의 특허 데이터를 수집하였다. 제약 산업으로 분석 데이터를 한정한 이유는 제약 산업은 신 후보물질(New Molecule Entity, NME)이 특허 출원을 통해 보호 될 수 있는 특허 집약 산업(Patent Active Industry) 중 하나이기 때문에 특허 정보의 활용성을 분석하기에 적합하다고 판단하였다.
분석에 활용한 특허 정보는 미국 상위 제약 회사의 2002년부터 2012년까지의 특허 정보를 활용하였으며, 특허 정보는 Wintellips 사이트를 통해 수집하였다. 제약 산업의 경우 특허를 출원하더라도, 출원된 특허가 신약의 형태로 개발되기 까지는 최소 7년에서 10년이 소요되므로, 기업의 연구 성과를 측정하기 위해서 최소 10년간의 특허 정보를 수집하여 분석에 활용하고자 하였다.

데이터처리

Table 6에서와 같이 분석에 활용된 표본(Sample)은 30보다 크지만, 표본의 수가 적어 정규성 가정을 따르지 않았다. 따라서 t-test에 상응하는 비모수적 분석법인 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon Signed Rank Test)을 실시하였다.
분석에는 특허 정보를 활용하여 기업 내 발명자간 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 네트워크 중심성 분석(Centrality Analysis)을 통해 도출된 노드별 중심성 지표 값을 활용하여 통계 분석을 실시하였다.
급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업을 나누어 발명자간 협력 형태를 알아보았다. 협력형태를 알아보기 위하여 네트워크 분석을 활용하였으며, 분석 툴로는 KrKwic, Ucinet을 활용하였다. 네트워크 분석은 계량적으로 분석된 정보를 노드(Node)와 링크(Link)로 표현하여 네트워크로 구축하고, 노드 간 연관 구조를 파악할 수 있는 방법론이다[16].

이론/모형

기업의 급진적 혁신 여부를 판단하기 위한 기초데이터는 FDA 홈페이지에서 공개하고 있는 승인 정보를 활용하였다. Fig. 2에 나타낸 것처럼 FDA 승인 정보의 경우 FDA 홈페이지를 통해 획득 하였으며, Sorescu 등(2003)이 제안한 분류법에 따라 기업별 FDA 승인 현황을 조회하여 분석에 활용하였다. 만약 분석 대상에 포함되는 기업이 신물질 신약(New Molucule Entity)을 개발하면서, 검토 우선권(Priority Review)을 받았을 경우 급진적 혁신을 수행한 기업으로 분류하였다.
본 논문에서는 제약회사의 급진적 혁신 수행 여부를 판단하기 위하여, Sorescu 등(2003)이 제안한 제약 산업에서의 급진적 혁신 분류법을 활용하였다. Sorescu 등(2003)은 Table 2에 나타낸 것처럼 제약 산업에서의 혁신 분류를 매트릭스 형태로 제시하였다.

성능/효과

본 연구를 통하여 기업의 혁신 지표로 사용되어 왔던 특허 정보가 급진적 혁신을 위한 지표로 활용될 수 있는지, 특허 집약 산업인 제약 산업에 기반을 두어 알아보고자 하였다. 그 결과 급진적 혁신을 수행하고 있는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 협력 정도에 차이가 있음을 네크워크 및 통계 분석을 통해 뚜렷이 확인 할 수 있었다.
기업 내에서도 급진적 혁신을 수행하는 기업이 연구자간 협력 활동을 활발히 하고 있음을 네트워크 분석을 통해 시각적으로 확인 할 수 있었으며, 네트워크 중심성 분석을 통하여 도출한 값이 통계적으로 유의한지 확인 할 수 있었다. 비록 기업이 급진적 혁신을 수행한다고 하여 높은 기업 성과(매출액)를 발생 한다고 할 수는 없다.
네트워크 분석결과 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간에 발명자간 네트워크 협력 형태에 차이점이 있음을 확인 할 수 있었다.
768이 나왔으며, 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간의 근접 중심성(Closeness Centrality)이 같다는 귀무가설을 1% 유의 수준에서 기각하며, 급진적 혁신을 수행하는 기업과 수행하지 않는 기업 간의 근접 중심성에는 차이가 존재함을 알 수 있다. 네트워크 분석을 통해 도출한 노드의 중심성 지표를 통하여 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간에 연구개발의 형태가 다름을 확인 할 수 있었다.
두 기업 이외에도 급진적 혁신을 수행한 기업과 수행하지 않은 기업 간의 발명자간 협력 형태의 차이는 시각적으로 다름을 확인할 수 있었다.
세 번째 가설의 경우 z가 8.768이 나왔으며, 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간의 근접 중심성(Closeness Centrality)이 같다는 귀무가설을 1% 유의 수준에서 기각하며, 급진적 혁신을 수행하는 기업과 수행하지 않는 기업 간의 근접 중심성에는 차이가 존재함을 알 수 있다. 네트워크 분석을 통해 도출한 노드의 중심성 지표를 통하여 급진적 혁신을 수행한 기업과 그렇지 않은 기업 간에 연구개발의 형태가 다름을 확인 할 수 있었다.

후속연구

또한 Compustat 기업 재무 데이터를 통한 인과관계 분석을 통해 실제 급진적 혁신을 수행한 기업의 성과와 어떠한 관계가 있는지 분석이 가능할 것이다. 더 나아가 기업의 특허 인용 수, 출원 수, 발명자 수, 연구개발 비용 등에 따라 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소는 무엇일지 정량적으로 확인할 수 있을 것이라 기대한다.
향후 연구로는 수집된 데이터를 보완하여 기업의 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 패널 데이터 기반의 정량 분석이 가능할 것이다. 또한 Compustat 기업 재무 데이터를 통한 인과관계 분석을 통해 실제 급진적 혁신을 수행한 기업의 성과와 어떠한 관계가 있는지 분석이 가능할 것이다. 더 나아가 기업의 특허 인용 수, 출원 수, 발명자 수, 연구개발 비용 등에 따라 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소는 무엇일지 정량적으로 확인할 수 있을 것이라 기대한다.
향후 연구로는 수집된 데이터를 보완하여 기업의 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 패널 데이터 기반의 정량 분석이 가능할 것이다. 또한 Compustat 기업 재무 데이터를 통한 인과관계 분석을 통해 실제 급진적 혁신을 수행한 기업의 성과와 어떠한 관계가 있는지 분석이 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	1980년대부터 기업의 성과를 예측하는데 중요한 지표로 활용된 것은?	특허는 1980년대부터 기업의 성과를 예측하는데 중요한 지표로서 활용되어왔는데, Basberg(1987)는 기업의 연구개발 결과물을 예측하기 위해 특허 데이터가 유용함을 입증하였다. 또한 Fig.
	급진적 혁신이란?	타자기와 전보는 워드와 휴대폰 이라는 급진적 혁신으로 인하여 사라진 제품이다. 즉 급진적 혁신이란 전례 없던 성과(Unprecedented Performance Features) 혹은 상당한 영향으로 기존에 존재하던 시장에 변화를 만들어 내거나 새로운 것을 창출하는 제품, 프로세스, 서비스를 말한다[4]. 그래서 급진적 혁신의 경우 긴 시간동안 산발적으로 일어난다는 특징을 가지고 있다[4].
	특허 분석의 장점은?	특허 분석의 경우 몇 가지 장점들이 존재한다. 우선 기업 단위의 분석이 가능하고, 특허는 상당히 긴 시간에 대해 대표성을 띌 수 있는 데이터이기 때문에, 기업의 혁신 활동에 있어서 기술적인 부분에 대한 자세한 정보를 포함하고 있다는 장점이 있다[6].

참고문헌 (16)

M.Igami, "Patent Statistics as Innovation Indicators? Evidence from the Hard Disk Drive Industry", The Japanese Economic Review, Vol.70, Issue.13, 2019. DOI: https://doi.org/10.1111/jere.12234
KHIDI. "Statistical Analysis Report", KDI Journal of Health Industry Statistics, 2010.
A.B.Sorescu, R.K.Chandy, and J.C.Prabhu. "Sources and Financial Consequences of Radical Innovation: Insights from Pharmaceuticals" Journal of Marketing, Vol.67, pp.82-102. 2003. DOI : http://doi.org/10.1509/jmkg.67.4.82.18687

상세보기
R.Leifer. "Implementing Radical Innovation in Mature Firms: The Role of Hubs.", The Academy of Management Executive, Vol.15, No.3, pp.102-113. 2001 DOI : https://doi.org/10.5465/ame.2001.5229646

상세보기
K.B.Dahlin, D.M.Behrens, "When is an invention really radical? Defining and measuring technological radicalness", Research Policy 34, pp. 717-737, 2005. DOI : https://doi.org/10.1016/j.respol.2005.03.009

상세보기
B.Leten, R.Belderbos, and B.V.Looy, "Technological Diversification, Coherence, and Performance of Frims." Product Innovation Management, Vol.24, pp. 567-579. 2007. DOI : https://doi.org/10.1111/j.1540-5885.2007.00272.x

상세보기
B.L.Basberg. "Patents and the measurement of technological change: A survey of the literature." Research Policy, Vol.16, pp. 131-141. 1987. DOI : https://doi.org/10.1016/0048-7333(87)90027-8

상세보기
Schumpeter, J.A, "The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profits, Capital, Credit, Interest and the Business Cycle", 1934.
Rajesh K. Chandy, Gerard J. Tellis, "Organizing for Radical Product Innovation: The Overlooked Role of Willingness to Cannibalize", Journal of Marketing Research Vol 35, Issue 4, 1998, DOI : https://doi.org/10.1177/002224379803500406

상세보기
Acs, J.Zoltan., B.D. Audretsch, and B.Carlsson. "Flexible technology and firm size." Small Business Economics, Vol. 3.4, pp. 307-319. 1991.

상세보기
M.Igami, J.Subrahmanyam, "Patent Statistics as an Innovation Indicator? Evidence from the Hard Disk Drive Industry", The Japanese Economic Review, Volume.70, Issue.3, pp.308-330, 2019. DOI : https://doi.org/10.1111/jere.12234

상세보기
W.S.Comanor, F.M.Scherer, "Patent Statistics as a Measure of Technical Change", Journal of Political Economy, Vol. 77, issue. 3, pp.392-98, 1969. DOI : http://dx.doi.org/10.1086/259522

상세보기
H.Ernst. "Patent applications and subsequent changes of performance: evidence from time-series cross-section analysis on the firm level." Research Policy, Vol. 30, pp. 143-157. 2001. DOI : https://doi.org/10.1016/S0048-7333(99)00098-0

상세보기
M.K.Fung, W.W.Chow. "Measuring the intensity of knowledge flow with patent statistics." Economics Letters, Vol.74, pp. 353-358. 2002. DOI : https://doi.org/10.1016/S0165-1765(01)00558-4

상세보기
A.G.Z.Hu, A.B.Jaffe. "Patent citations and international knowledge flow: the cases of Korea and Taiwan." International Journal of Industrial Organization, Vol.21, pp.849-880, 2003. DOI : https://doi.org/10.1016/S0167-7187(03)00035-3

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J.Kho, K.Cho, Y, "A Study on Recent Reseasrch Trend in Management of Technology Using Keywords Network Analysis", Journal of Intelligent Information System, Vol.19, No.2, pp.101-123, 2013. DOI : http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2013.19.2.101

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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