[논문 리뷰] Measuring technological complexity - Current approaches and a new measure of structural complexity

Tom Broekel|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 24.

Economic and Technological Innovation참고 문헌 13인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 존재하는 방법에서 내재된 희소성 가정에 의존하지 않는 새로운 기술 복잡성 측정법인 '구조적 복잡성'을 제안한다. 유럽 특허 데이터(1980–2013)를 활용하여, 시간에 따른 복잡성 증가, 높은 R&D 투자, 더 큰 협업, 공간 집중성이라는 네 가지 고정된 사실을 반영하는 데서 기존 방법보다 우수하거나 동등한 성능을 보임을 입증한다.

ABSTRACT

The paper reviews two prominent approaches for the measurement of technological complexity: the method of reflection and the assessment of technologies' combinatorial difficulty. It discusses their central underlying assumptions and identifies potential problems related to these. A new measure of structural complexity is introduced as an alternative. The paper also puts forward four stylized facts of technological complexity that serve as benchmarks in an empirical evaluation of five complexity measures (increasing development over time, larger R&D efforts, more collaborative R&D, spatial concentration). The evaluation utilizes European patent data for the years 1980 to 2013 and finds the new measure of structural complexity to mirror the four stylized facts as good as or better than traditional measures.

연구 동기 및 목표

• 존재하는 기술 복잡성 측정법의 이론적·경험적 한계, 특히 희소성 가정에 대한 의존성 문제를 해결하기 위해.
• 지식 조합의 희귀성 또는 공간적 희소성에 의존하지 않는 기술 복잡성의 대체 측정법을 개발하기 위해.
• 유럽 특허의 포괄적인 데이터셋을 활용하여 기존 복잡성 지표와 비교하여 신규 측정법을 경험적으로 평가하기 위해.
• 시간에 따른 증가하는 복잡성, 높은 R&D 투자, 더 큰 협업, 공간 집중성이라는 네 가지 널리 수용된 기술 복잡성의 고정 사실에 대해 신규 측정법을 검증하기 위해.

제안 방법

• 빈도나 희소성에 의존하지 않는, 기술 지식의 네트워크 구조에 기반한 새로운 기술 복잡성 측정법인 '구조적 복잡성'을 제안한다.
• 유럽 특허 데이터(1980–2013)를 사용하여 발명가와 IPC 코드 간의 이분할 네트워크로 기술 지식을 맵핑함으로써 구조적 분석을 가능하게 한다.
• 네트워크 기반 지표를 적용하여 혁신 시스템 내에서 기술의 연결성과 통합 패턴을 정량화함으로써 구조적 복잡성을 측정한다.
• 시간에 따른 복잡성 증가, 높은 R&D 투자, 더 큰 협업, 공간 집중성이라는 네 가지 벤치마크 고정 사실을 검증 기준으로 사용한다.
• 세 가지 기존 측정법과 비교한다: Fleming과 Sorenson(2001)의 재조합 빈도, Balland와 Rigby(2017)의 반사 방법, 그리고 두 가지 변형.
• 통계 모델링과 시계열 분석을 활용하여 각 측정법이 다양한 기술 분야에서 네 가지 고정 사실과 얼마나 잘 일치하는지 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 재조합 빈도와 공간적 희소성에 기반한 기존 기술 복잡성 측정법은 기술 발전의 핵심 경험적 패턴을 얼마나 잘 반영하는가?
• RQ2 제안된 구조적 복잡성 측정법은 시간에 따른 증가하는 복잡성, 높은 R&D 투자, 더 큰 협업, 공간 집중성이라는 네 가지 고정 사실을 얼마나 잘 반영하는가?
• RQ3 빈도나 희소성 가정에 의존하지 않는 복잡성 측정법이 진정으로 기술 복잡성의 본질을 더 잘 포착할 수 있는가?
• RQ4 관측된 혁신 추세와의 일致성 측면에서 새로운 구조적 복잡성 측정법은 기존 방법과 비교해 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 새로운 구조적 복잡성 측정법은 기존 측정법과 동등하거나 더 나은 성능을 보이며 네 가지 고정 사실을 반영한다.
• 구조적 복잡성은 시간에 따라 일관되고 유의미하게 증가하는 경향을 보이며, 특허 데이터에서 관찰된 추세와 일치한다.
• 높은 R&D 투자와 강한 상관관계를 보이며, 더 복잡한 기술일수록 더 큰 투자가 필요함을 시사한다.
• 특히 고복잡도 기술 분야에서 협업 R&D의 증가 추세를 잘 포착한다.
• 복잡한 기술의 강력한 공간 집중성을 드러내며, 기술 다양성이 높은 지역에 클러스터가 형성됨을 보여준다.
• 빈도 기반 측정법과 달리, 구조적 복잡성은 임의의 공간 단위 정의에 의존하지 않아 더 높은 내적 탄력성과 일반화 가능성을 확보한다.