Sectoral Systems: How and Why Innovation Differs across Sectors

Abstract and Keywords

This article briefly discusses the previous literature on differences across sectors in innovation and then puts forward the concept of sectoral systems of innovation. It also discusses the basic building blocks of sectoral systems: knowledge, technological domains, and sectoral boundaries; actors, relationships, and networks; and institutions. Furthermore, this article examines the dynamics and transformation of sectoral systems. Finally, it discusses some policy implications and the challenges ahead. This article looks at a large number of sectors that are highly innovative and technologically advanced and have strong links with science, which nevertheless organize innovation very differently: computers, semiconductors, telecommunication equipment and services, software, chemicals, pharmaceuticals and biotechnology, and machine tools. The role of innovation in the dynamics and transformation of these sectors is highly diverse.

 

Introduction

This chapter will briefly discuss the previous literature on differences across sectors in innovation (Section 14.2) and then propose the concept of sectoral systems of innovation (14.3). In the next sections, the basic building blocks of sectoral systems will be discussed: knowledge, technological domains, and sectoral boundaries (14.4); actors, relationships and networks (14.5); and institutions (14.6). Then the dynamics and transformation of sectoral systems (14.7) is examined. Finally, some policy implications (14.8) and the challenges ahead (14.9) are discussed.The chapter will discuss a large number of sectors that are highly innovative and technologically advanced and have strong links with science, which nevertheless organize innovation very differently: computers, semiconductors, telecommunication equipment and services, software, chemicals, pharmaceuticals and biotechnology, and machine tools. Most of the sectoral examples in this paper are drawn from Mowery and Nelson (1999) and Malerba (2004)

 

14.6 Institutions

In all sectoral systems, institutions play a major role in affecting the rate of technological change, the organization of innovative activity, and performance. They may emerge either as a result of deliberated planned decision by firms or other organizations, or as the unpredicted consequence of agents' interaction.Some institutions are sectoral, i.e. specific to a sector, while others are national. The relationship between national institutions and sectoral systems is quite important in most sectors. National institutions have different effects on sectors. For example, the patent system, property rights, or antitrust regulations have different effects as a consequence of the different features of the systems, as surveys and empirical analyses have shown (see for example Levin et al. 1987). However, the same institution may take different features in different countries, and thus may affect the same sectoral system differently. For example, the well-known diversity between the first-to-invent and the first-to-file rules in the patent systems in the United States and in Japan had major consequences on the behavior of firms in these two countries. Often, the characteristics of national institutions favor specific sectors that fit better the specificities of the national institutions. Thus, in certain cases, some sectoral systems become predominant in a country because the existing institutions of that country provide an environment more suitable for certain types of sectors and not for others. For example, in France, sectors related to public demand have grown considerably (Chesnais 1993). In other cases, national institutions may constrain development or innovation in specific sectors, or mismatches between national and sectoral institutions and agents may take place. The examples of the different types of interaction between national institutions and sectoral evolution in various advanced countries in Dosi and Malerba (1996) are cases in point. The relationship between national institutions and sectoral systems is not always one-way, as it is in the case of the effects of national institutions on sectoral variables. Sometimes, the direction is reversed, and goes from the sectoral to the national level. In fact, it may occur that the institutions of a sector, which are extremely important for a country in terms of employment, competitiveness, or strategic relevance, end up emerging as national, thus becoming relevant for other sectors. But in the process of becoming national, they may change some of their original distinctive features.Again, major differences emerge across sectors, as in the case of pharmaceuticals, software, machine tools, and telecommunications, for example. In pharmaceuticals, national health systems and regulations have played a major role in affecting the direction of technical change, in some cases even blocking or retarding innovation. In addition, patents have played a major role in the appropriability of the returns from innovations. In software, standards and standard setting organizations are important, and IPR play a major role in strengthening appropriability. However, the emerging open source movement aims to create a new segment of the software industry which is characterized by new distribution methods and by cooperative production activities based on voluntary association. This has reduced the possibility of maintaining proprietary control over data structure, thus inducing entry and more competition (Steinmueller 2004). In machine tools, internal and regional labor markets and local institutions (e.g. local banks) have played a major role in influencing international advantages of specific areas. Trust-based, close relationships at the regional level have over a long time ensured a sufficient financing of the innovation and of the expansion plans of family businesses in Germany and Italy (Wengel and Shapira 2004). Finally, in telecommunications, the roles of regulation, liberalization/ privatization, and standards have been of major importance in the organization and performance of the sector. As discussed in Dalum and Villumsen (2001), liberalization and privatization have had major effects on the behavior and performance of incumbents and have transformed the structure of the industry. An example of the role of institutions is given by GSM in Europe.

 

14.7 The Dynamics and Transformation of Sectoral Systems

As mentioned above, at the base of the dynamics and transformation of sectoral systems lies the interplay among evolutionary processes (such as variety creation, replication, and selection) that differ from sector to sector (Nelson 1995; Metcalfe (p. 396) 1998). Processes of variety creation may refer to products, technologies, firms, and institutions, as well as firm strategies and behavior and could take place through entry, R&D, innovation, and so on (Cohen and Malerba 2002). Sectoral systems differ extensively in the processes of variety creation and of heterogeneity among agents. The creation of new agents—both new firms and non-firm organizations—is particularly important for the dynamics of sectoral systems. As examined by Audretsch (1996) and Geroski (1995), among others, the role of new firms differs drastically from sector to sector (in terms of entry rates, composition, and origin), and thus has quite different effects on the features of sectoral systems and their degree of change. Sectoral differences in the level and type of entry seem to be closely related to differences in the knowledge base; level, diffusion and distribution of competences; the presence of non-firm organizations (such as universities and venture capital); and the working of sectoral institutions (such as regulations or labor markets) (Audretsch 1996; Malerba and Orsenigo 1999; McKelvey 1997; Geroski 1995). Processes of selection play the key role of reducing heterogeneity among firms and may drive out inefficient or less progressive firms. They may refer to products, activities, technologies, and so on. In addition to market selection, in several sectoral systems non-market selection processes are at work, as in the cases of the involvement of the military, the health system, and so on. In general, selection affects the growth and decline of the various groups of agents and the range of viable behaviors and organizations. Selection may greatly differ across sectoral systems in terms of intensity and frequency. Theoretical work (see Metcalfe 1998) and empirical work on “competence destroying” innovation, industrial dynamics, firms' entry and exit, and mergers and acquisitions have shed light on several aspects of selection. Changes in sectoral systems are the result of coevolutionary processes of their various elements, involving knowledge, technology, actors, and institutions. Nelson (1994) and Metcalfe (1998) have discussed these processes at the general level by focusing on the interaction between technology, industrial structure, institutions, and demand. These processes are sector-specific and often path-dependent. Here, local learning, interactions among agents, and networks may generate increasing returns and irreversibilities that may lock sectoral systems into inferior technologies.3 In addition, the interaction between knowledge, technology firms, and institutions are also shaped by country-specific factors. In general, one could say that changes in the knowledge base and in the relevant learning processes of firms induce deep transformations in the behavior and structure of the agents and in their relationships between one another. Overall market competition and market structure depend on the strategies and fortunes of individual companies, which are linked to different national contexts or to the international scene. Firms have diverse reactions in order to try to increase their fit and to survive in their particular environment. These environments keep changing, not least due to innovations and choices made by all the constituent competitors: some of these environments are national, others increasingly international. (p. 397) Over the past decades, computers have had major coevolutionary processes, quite different from one another. In mainframes, coevolution has been characterized by large systems requiring user–producer relationships, centralization of user information systems, and extensive sales and service efforts by large vendors. Market structure was highly concentrated and suppliers were vertically integrated. A dominant design (IBM/360) emerged in the growth phase of the segment and a market leader (IBM) dominated the industry early on, with a coordinating role over the platform and the ability to steer the direction of technical change. The US government played a role in early support for technological exploration and was a major buyer of early computers. In minicomputers and microcomputers, coevolution has been characterized by technological change focused on dedicated applications in the case of minicomputers or on systems that increased ease of use and a lower price/performance ratio (in the case of microcomputers). The relationships with customers have required much less post-sales effort and service. Market structure was characterized by high entry early on, and then by increasing concentration in platforms in both minicomputers and microcomputers. In computer networks, connectivity and compatibility led to modular, open, and multiform client/server platforms. Technical change follows a variety of directions with an upsurge in the number of potential technologies associated with the relevant platforms. Interdependencies and externalities have increased. Divided technical leadership has emerged, in that no single firm has been able to govern change and coordinate platform standards.This example is quite different from coevolution in other sectoral systems. In pharmaceuticals, the nature of the process of drug discovery (discussed in Section 14.4) had important consequences on the patterns of competition and on market structure. Until the molecular biology revolution, dominant firms persisted as leaders. The molecular biology revolution induced deep changes in the incentive structures within firms and universities, with the advent of university spin-offs and the emergence of the specialized new biotechnology firms. In this process of adaptation and change, different dynamic processes led to different patterns of competition and performances (McKelvey, Orsenigo, and Pammolli 2004). In telecom equipment and services, the early separation of the radio spectrum for use in one-way broadcasting and two-way telephony gave rise to an oligopolistic structure that persisted for quite a long time (Dalum and Villumsen 2001). The convergence within ICT and between ICT and broadcasting-audio-visual and the emergence of the Internet originated a more fluid market structure with a lot of different actors with different specializations and capabilities, and new types of users. This in turn greatly expanded the boundaries of the sector by creating new segments and new opportunities, and also by creating national differences in the organization of innovation. Moreover, the emergence of the Internet has generated more pressure in favor of open standards and has led to the rise of new actors (such as ISP and content providers). In software, since the early 1980s, the spread of (p. 398) networked computing, embedded software, the Internet, the development of opensystem architecture and open source, and the growth of web-based network computing has led to the decline of large computer producers as developers of integrated hardware and software systems and to the emergence of a lot of specialized software companies. Also, software distribution has greatly changed, from licensing agreements in the early days, to the rise of independent software vendors, to price discounts for package software, and, with the diffusion of the CD-ROM and the Internet, to shareware and freeware (this last one particularly relevant with Linux) (D'Adderio 2001). In machine tools, a major driving force for coevolutionary processes is the demand from advanced customer sectors, namely the automotive, aeronautics, and defense industries, and the increasing use of electronic devices.
The emergence of new clusters that span several sectors, such as internet–software–telecom, biotechnology–pharmaceuticals, and new materials, is one of the most relevant current transformation processes in sectoral systems. Here a great role is played by the integration and fusion of previously separated knowledge and technologies and by the new relations involving users, consumers, firms with different specializations and competences, and non-firm organizations and institutions grounded in previously separated sectors.

 

14.9 The Challenges Ahead

This chapter has claimed that innovation greatly differs across sectors in terms of sources, actors, features, boundaries and organization. It has proposed an integrated and comparative way to look at sectors based on the sectoral systems framework.Some remarks have to be advanced here in way of conclusion. The discussion of sectoral systems has shown that there could be several levels of sectoral aggregation, and that the choice of one depends on the goal of the analysis. While the discussion here has been very broad in terms of sectors in order to emphasize linkages, interdependencies, and transformation, for different research goals the level of disaggregation could be much higher, at the level of product groups. Still, we may talk about systems of innovation in this respect.

Geographical boundaries are a key dimension to be considered in analyses of sectoral systems. National boundaries are not always the most appropriate ones for an examination of structure, agents, and coevolution. Often, sectoral systems are highly localized and frequently define the specialization of local areas (as in the case of machinery, some traditional industries, and even information technology). For example, machinery is concentrated in specialized regional areas. Similarly, sectoral specialization and local agglomeration have overlapped in Route 128 (for minicomputers) and in Silicon Valley (for personal computers, software, and microelectronics) (Saxenian 1994). Moreover, in the context of transnational economic integration, the sector may matter as much or more than the national system.Differences across countries in sectoral systems have been relevant and have affected countries' international performance. In general, one could claim that those countries that did not have effective sectoral system characteristics did not perform well in international markets. The same holds for those countries that tried to replicate the success of world leaders by mimicking some of the features of the sectoral systems of the leading countries, without having the appropriate set of actors, linkages, and institutions. By contrast, those countries that have tried to specialize in subsectors with products, knowledge, and institutional requirements (p. 401) that match their specific institutional framework have been successful (Coriat, Malerba, and Montobbio 2004).Finally, this chapter has tried to show how relevant a sectoral system approach is for an understanding of the features, determinants, and effects of innovation, in terms of research and policy. The policy aspect has been discussed in the previous section and will not be repeated here, but research on sectoral systems may prove very fruitful and has to move along several lines of advancement.(1) A sectoral system framework may allow for detailed analyses of innovation in sectors in terms of knowledge and learning processes, structure (where structure is seen here as a network of relationships), and institutions. In addition, a sectoral system approach provides a way to examine the dynamics of sectors due to innovation and technological change and the coevolutionary processes taking place among knowledge, technology, actors, and institutions. Different sectoral systems may be compared along similar dimensions (in order to try to identify similarities across sectors), and the same sectoral system may be examined across different countries (in order to focus on the interplay between sectoral and national variables).(2) The specific mechanisms, causal relationships, and interactions among the variables composing a sectoral system have to be studied in great depth both empirically and theoretically. This requires the development of quantitative analyses, econometric studies, and formal models. Driven by empirical analyses, appreciative and formal theoretical work has to be carried out regarding the basic relationships among the elements of a sectoral system, the emergence and persistence of networks, the basic processes of variety creation and selection, and coevolution. Here, both theoretical models of industry dynamics and history-friendly models can be useful. In the best evolutionary and innovation system traditions, this work should go hand in hand with, and be continuously confronted by, empirical work.(3) Research should focus on some key variables that are still rather unexplored. In particular:• the extent and features of within-sector firms heterogeneity and the related processes of variety creation and selection;• demand, in terms of emergence, structure, and role in the innovation process;• networks, in terms of emergence, composition, structure, and evolution;• coevolution of the various elements of a sectoral system;• institutions, both in terms of emergence and role of sectoral institutions and in terms of the sectoral effects of national institutions.(4) Taxonomies of sectoral systems have to be constructed. Here, comparative work is particularly relevant. These taxonomies should group sectoral systems in terms of elements, structure, and dynamics, so that regularities (p. 402) may be identified among sectors. Pavitt's taxonomy (Pavitt 1984) and the Schumpeter Mark I and Schumpeter Mark II distinction could be useful starting points.(5) Analyses of the relationship between the presence and strength of elements of sectoral systems and the international performance of countries have to be developed (see e.g. Coriat, Malerba, and Montobbio 2004).In conclusion, as stressed above, a full understanding of the determinants, features, and effects of innovation in sectoral systems requires the integration of various types of complementary analyses: descriptive, quantitative, econometric, and theoretical.

 

초록

이 기사는 혁신 분야의 부문 간 차이에 대한 이전 문헌을 간략하게 논의한 다음 혁신 부문 시스템의 개념을 제시한다. 또한 지식, 기술 영역 및 부문 경계, 행위자, 관계 및 네트워크, 기관과 같은 부문별 시스템의 기본 구성 요소에 대해서도 논의한다. 또한, 이 논문은 부문별 시스템의 역학과 변화를 살펴본다. 마지막으로, 몇 가지 정책적 의미와 앞으로의 과제에 대해 논의합니다. 이 기사는 매우 혁신적이고 기술적으로 진보하고 과학과 강력한 연관성을 가지고 있지만, 그럼에도 불구하고 혁신을 매우 다르게 구성하는 많은 분야를 살펴본다: 컴퓨터, 반도체, 통신 장비 및 서비스, 소프트웨어, 화학, 제약 및 바이오 기술, 공작기계. 이러한 부문의 역동성과 변화에서 혁신의 역할은 매우 다양하다.

 

소개

이 장에서는 혁신 부문 간의 차이에 대한 이전 문헌(제14.2절)을 간략히 논의한 후 혁신 부문 시스템의 개념(제14.3절)을 제안한다. 다음 절에서는 분야별 시스템의 기본 구성요소인 지식, 기술 영역 및 분야별 경계(14.4), 행위자, 관계 및 네트워크(14.5), 기관(14.6)에 대해 논의한다. 그런 다음 부문별 시스템의 역학 및 변환(14.7)을 조사한다. 마지막으로 몇 가지 정책적 함의(14.8)와 앞으로의 과제(14.9)가 논의된다.
이 장에서는 매우 혁신적이고 기술적으로 진보하고 과학과 강한 연관성을 가지고 있지만, 그럼에도 불구하고 혁신을 매우 다르게 구성하는 많은 분야, 즉 컴퓨터, 반도체, 통신 장비 및 서비스, 소프트웨어, 화학, 제약 및 생명공학 및 공작기계에 대해 논의할 것이다. 본 논문의 대부분의 부문별 예는 모어리와 넬슨(1999) 및 말레르바(2004)에서 도출되었다.

 

14.6 기관
모든 부문별 시스템에서 기관은 기술 변화 속도, 혁신 활동 조직 및 성과에 영향을 미치는 데 중요한 역할을 한다. 이들은 기업이나 다른 조직에 의한 계획된 결정의 결과 또는 대리인의 상호작용의 예상치 못한 결과로 나타날 수 있다.어떤 기관들은 부문별로, 즉 특정 부문에 특화되어 있는 반면, 다른 기관들은 국가적이다. 국가 기관과 부문별 시스템 간의 관계는 대부분의 부문에서 상당히 중요하다. 국가 기관들은 부문에 다른 영향을 미친다. 예를 들어, 조사와 경험적 분석에서 알 수 있듯이 특허 시스템, 재산권 또는 독점 금지 규정은 시스템의 다양한 특성의 결과로 다른 영향을 미친다(예: 레빈 등 1987 참조). 그러나 동일한 기관은 국가마다 다른 특징을 취할 수 있으므로 동일한 부문별 시스템에 다르게 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 미국과 일본의 특허 시스템에서 최초 발명과 최초 파일 규칙 사이의 잘 알려진 다양성은 이 두 국가의 기업들의 행동에 주요한 결과를 가져왔다. 종종, 국가 기관의 특성은 국가 기관의 특수성에 더 잘 맞는 특정 부문을 선호한다. 따라서 특정한 경우에, 한 국가의 기존 기관이 특정 유형의 부문에 더 적합한 환경을 제공하고 다른 부문에는 적합하지 않기 때문에 일부 부문 시스템이 지배적이 된다. 예를 들어, 프랑스에서는 공공 수요와 관련된 부문이 상당히 성장했다(체스나 1993). 다른 경우에, 국가 기관은 특정 부문의 개발이나 혁신을 제한하거나 국가 및 부문 기관과 에이전트 간의 불일치가 발생할 수 있다. Dosi와 Malerba(1996)의 다양한 선진국에서 국가 기관 간의 다양한 유형의 상호 작용과 부문별 진화의 예가 대표적이다. 국가기관과 부문별 시스템의 관계는 부문 변수에 대한 국가기관의 영향의 경우처럼 항상 일방적인 것은 아니다. 때로는 방향이 뒤바뀌어 부문별에서 국가적 차원으로 가기도 한다. 실제로 고용, 경쟁력 또는 전략적 관련성 측면에서 국가에 매우 중요한 부문의 기관이 결국 국가로 부상하여 다른 부문과 관련이 있을 수 있다. 그러나 국가가 되는 과정에서, 그들은 본래의 독특한 특징들 중 일부를 바꿀 수도 있다.다시, 예를 들어 의약품, 소프트웨어, 공작기계 및 통신의 경우와 같이 부문별로 큰 차이가 나타납니다. 의약품에서 국가 보건 시스템과 규제는 기술 변화의 방향에 영향을 미치며, 어떤 경우에는 혁신을 방해하거나 지연시키는 데 큰 역할을 했다. 또한, 특허는 혁신의 수익의 적절성에 큰 역할을 해왔다. 소프트웨어에서는 표준과 표준 설정 조직이 중요하며 IPR은 적합성 강화에 큰 역할을 한다. 그러나, 새로운 오픈 소스 운동은 소프트웨어 산업의 새로운 부문을 창출하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 새로운 유통 방식과 자발적인 연합을 기반으로 한 협력적인 생산 활동을 특징으로 한다. 이로 인해 데이터 구조에 대한 독점적 통제권을 유지할 수 있는 가능성이 감소하여 진입과 더 많은 경쟁을 유도한다(Steinmueller 2004). 공작기계에서 내부 및 지역 노동 시장과 지역 기관(예: 지역 은행)은 특정 분야의 국제적 이점에 영향을 미치는 데 큰 역할을 해왔다. 지역 차원에서 신뢰 기반의 긴밀한 관계는 오랜 시간에 걸쳐 독일과 이탈리아의 가족 사업의 혁신과 확장 계획에 대한 충분한 자금 조달을 보장했다(벵겔과 샤피라 2004). 마지막으로, 전기 통신 분야에서 규제, 자유화/민영화 및 표준의 역할은 해당 부문의 조직과 성과에서 중요한 역할을 해왔다. Dalum과 Villumsen(2001)에서 논의된 바와 같이, 자유화와 민영화는 현직자의 행동과 성과에 큰 영향을 미쳤으며 산업구조를 변화시켰다. 기관의 역할에 대한 예는 유럽의 GSM에 의해 제공됩니다.

 

14.7 부문별 시스템의 역동성과 변화
위에서 언급한 바와 같이, 부문별 시스템의 역학과 변화의 기초에는 부문마다 다른 진화 과정(다양성 생성, 복제 및 선택과 같은) 간의 상호 작용이 있다(Nelson 1995; Metcalfe (p. 396) 1998). 다양성 창출 과정은 제품, 기술, 기업, 기관, 그리고 확고한 전략과 행동을 지칭할 수 있으며 진입, 연구개발, 혁신 등을 통해 이루어질 수 있다(Cohen and Malerba 2002). 부문별 시스템은 다양성 생성 과정과 에이전트 간의 이질성에서 광범위하게 다르다. 부문별 시스템의 역학 관계를 위해서는 새로운 기업과 비기업 조직 모두에서 새로운 에이전트를 만드는 것이 특히 중요합니다. Audretsch(1996)와 Geroski(1995)에 의해 검토된 바와 같이, 신규 기업의 역할은 부문별로 (진입률, 구성 및 원산지 측면에서) 매우 상이하며, 따라서 부문별 시스템의 특성과 그 변화 정도에 상당한 영향을 미친다. 항목 수준과 유형의 부문별 차이는 지식 기반의 차이와 밀접한 관련이 있는 것으로 보인다, 역량의 확산 및 분배, 비기업 조직(예: 대학 및 벤처 자본)의 존재, 그리고 부문 기관(예: 규제 또는 노동 시장)의 작업(Audretsch 1996; Malerba and Orsenigo 1999; McKelvey 1997; Geroski 1995). 선택 과정은 기업 간의 이질성을 줄이는 데 핵심적인 역할을 하며 비효율적이거나 덜 진보적인 기업을 몰아낼 수 있다. 그들은 제품, 활동, 기술 등을 언급할 수 있다. 시장 선택 외에도, 몇몇 부문별 시스템에서는 군대, 보건 시스템 등의 개입 사례와 같이 비시장 선택 프로세스가 작동하고 있다. 일반적으로, 선택은 다양한 에이전트 그룹의 성장과 감소, 실행 가능한 행동과 조직의 범위에 영향을 미친다. 선택은 강도와 빈도 측면에서 부문별 시스템에 따라 크게 다를 수 있다. 이론적 연구(Metcalfe 1998 참조)와 "역량 파괴" 혁신, 산업 역학, 기업의 진출 및 퇴출, 인수 합병에 대한 경험적 연구는 선택의 여러 측면을 조명했다. 부문별 시스템의 변화는 지식, 기술, 행위자 및 기관을 포함하는 다양한 요소의 공동 진화 과정의 결과이다. Nelson(1994)과 Metcalfe(1998)는 기술, 산업구조, 제도 및 수요 간의 상호작용에 초점을 맞추어 이러한 과정을 일반적인 수준에서 논의하였다. 이러한 프로세스는 섹터별로 다르며 종종 경로에 따라 다릅니다. 여기서 로컬 학습, 에이전트 간의 상호 작용 및 네트워크는 부문별 시스템을 하위 기술에 고정시킬 수 있는 증가하는 수익과 비가역성을 생성할 수 있다.3 또한, 지식, 기술 회사 및 기관 간의 상호 작용도 국가별 요인에 의해 형성된다. 일반적으로 기업의 지식 기반과 관련 학습 과정의 변화는 에이전트의 행동과 구조, 그리고 서로 간의 관계에 깊은 변화를 유발한다고 말할 수 있다. 전반적인 시장 경쟁과 시장 구조는 개별 기업의 전략과 운세에 따라 달라지는데, 이는 서로 다른 국가적 맥락이나 국제적 장면과 연결된다. 기업들은 적합성을 높이고 특정 환경에서 살아남기 위해 다양한 반응을 보인다. 이러한 환경은 모든 구성 경쟁자들의 혁신과 선택으로 인해 계속 변화하고 있습니다. 이러한 환경 중 일부는 국가적이고 다른 일부는 점점 더 국제적입니다. (p. 397) 지난 수십 년 동안 컴퓨터는 서로 상당히 다른 주요 공진화 과정을 거쳤습니다. 메인프레임에서 공진화는 사용자-생산자 관계, 사용자 정보 시스템의 중앙 집중화, 대형 공급업체의 광범위한 판매 및 서비스 노력을 필요로 하는 대규모 시스템으로 특징지어진다. 시장 구조는 고도로 집중되었고 공급자들은 수직적으로 통합되었다. 이 부문의 성장 단계에서 지배적인 디자인(IBM/360)이 등장했고 시장 선도자(IBM)가 플랫폼에 대한 조정 역할과 기술 변화의 방향을 주도할 수 있는 능력으로 업계를 지배했습니다. 미국 정부는 기술 탐사를 위한 초기 지원에 역할을 했으며 초기 컴퓨터의 주요 구매자였다. 미니컴퓨터와 마이크로컴퓨터에서 공진화는 사용 편의성을 높이고 가격 대비 성능 비율을 낮춘 시스템(마이크로컴퓨터의 경우)이나 미니컴퓨터의 경우 전용 애플리케이션에 초점을 맞춘 기술 변화로 특징지어진다. 고객과의 관계는 판매 후의 노력과 서비스를 훨씬 덜 필요로 했다. 시장 구조는 초기에 높은 진입률을 보인 후 미니 컴퓨터와 마이크로 컴퓨터 모두에서 플랫폼에 대한 집중도를 높인 것이 특징이었다. 컴퓨터 네트워크에서 연결성과 호환성은 모듈형, 개방형, 다중 형식의 클라이언트/서버 플랫폼으로 이어졌다. 기술적 변화는 관련 플랫폼과 관련된 잠재적 기술의 수가 급증함에 따라 다양한 방향으로 진행된다. 상호의존성과 외부성이 증가했다. 어떤 기업도 변화를 통제하고 플랫폼 표준을 조정할 수 없다는 점에서 분열된 기술 리더십이 등장했습니다.이 예는 다른 부문별 시스템의 공진화와는 상당히 다르다. 의약품에서는 약물 발견 과정의 특성(제14.4절에서 논의)이 경쟁 패턴과 시장 구조에 중요한 영향을 미쳤다. 분자생물학 혁명이 일어나기 전까지 지배적인 기업들은 리더로서 지속되었다. 분자생물학 혁명은 대학 분사의 등장과 전문화된 새로운 생명공학 회사의 출현으로 기업과 대학 내의 인센티브 구조에 깊은 변화를 유도했다. 이러한 적응과 변화의 과정에서 서로 다른 역동적인 과정이 경쟁과 성과의 다른 패턴으로 이어졌다(McKelvey, Orsenigo, Pammolli 2004). 통신 장비와 서비스에서, 단방향 방송과 양방향 전화에 사용하기 위한 무선 스펙트럼의 초기 분리는 꽤 오랫동안 지속된 과점 구조를 야기했다(Dalum and Villumsen 2001). ICT 내에서 그리고 ICT와 방송-시청각과 인터넷의 출현 사이의 융합과 인터넷의 출현은 서로 다른 전문성과 능력을 가진 많은 다양한 행위자들과 새로운 유형의 사용자들로 더 유동적인 시장 구조를 만들어냈다. 이는 새로운 부문과 새로운 기회를 창출하고 혁신 조직에서 국가적 차이를 만들어냄으로써 부문의 경계를 크게 확장했다. 더욱이, 인터넷의 출현은 개방형 표준에 찬성하는 압력을 더 많이 발생시켰고 새로운 행위자들(ISP 및 콘텐츠 제공자와 같은)의 부상으로 이어졌다. 소프트웨어에서, 1980년대 초부터, (p. 398) 네트워크 컴퓨팅, 임베디드 소프트웨어, 인터넷, 오픈 시스템 아키텍처 및 오픈 소스의 개발, 그리고 웹 기반 네트워크 컴퓨팅의 성장은 통합된 하드웨어와 소프트웨어 시스템의 개발자로서 대형 컴퓨터 생산자들의 쇠퇴와 많은 전문 소프트웨어 회사의 출현으로 이어졌다. 또한 소프트웨어 배포는 초기 라이선스 계약에서 독립 소프트웨어 벤더의 부상, 패키지 소프트웨어의 가격 할인, CD-ROM과 인터넷의 확산과 함께 셰어웨어와 프리웨어(특히 리눅스와 관련된 마지막 하나)로 크게 변화했다(D'Adderio 2001). 공작 기계에서 공진화 과정의 주요 원동력은 자동차, 항공 및 방위 산업과 같은 고급 고객 부문의 수요와 전자 장치의 사용 증가이다.
인터넷-소프트웨어-통신, 생명공학-제약 및 신소재와 같은 여러 분야에 걸쳐 있는 새로운 클러스터의 출현은 부문별 시스템에서 가장 관련성이 높은 현재 혁신 과정 중 하나이다. 여기서 이전에 분리된 지식과 기술의 통합과 융합, 그리고 사용자, 소비자, 다른 전문화와 역량을 가진 기업, 그리고 이전에 분리된 부문에 기반을 둔 비기업 조직과 기관이 포함된 새로운 관계에 의해 큰 역할을 한다.

 

14.9 앞으로의 과제
이 장은 혁신이 원천, 행위자, 특징, 경계 및 조직 측면에서 부문에 따라 크게 다르다고 주장했다. 그것은 부문별 시스템 프레임워크를 기반으로 부문을 바라보는 통합적이고 비교적인 방법을 제안했다.여기서 결론을 내릴 때 몇 가지 의견을 제시해야 한다. 부문별 시스템에 대한 논의는 부문별 집계의 몇 가지 수준이 있을 수 있으며, 그 중 하나의 선택은 분석의 목표에 따라 결정된다는 것을 보여주었다. 여기서는 연결, 상호의존성 및 변환을 강조하기 위해 부문 측면에서 매우 광범위하게 논의되었지만, 서로 다른 연구 목표에 대해서는 제품 그룹 수준에서 세분화 수준이 훨씬 더 높을 수 있다. 그럼에도 불구하고, 우리는 이 측면에서 혁신의 시스템에 대해 이야기할 수 있다.
지리적 경계는 부문별 시스템 분석에서 고려해야 할 핵심적인 차원이다. 국가 경계가 구조, 에이전트 및 공진화 검사에 항상 가장 적합한 것은 아닙니다. 종종, 부문별 시스템은 고도로 지역화되어 있으며 종종 지역 영역의 전문화를 정의한다(기계, 일부 전통 산업, 심지어 정보 기술의 경우도 그러하다). 예를 들어, 기계는 특수 지역에 집중되어 있다. 마찬가지로, 부문별 전문화와 지역 통합은 128번 도로(미니 컴퓨터용)와 실리콘 밸리(개인용 컴퓨터, 소프트웨어 및 마이크로 전자기기용)에서 중복되었다(작센 1994년). 더욱이, 초국가적 경제 통합의 맥락에서, 그 부문은 국가 시스템만큼이나 또는 그 이상으로 중요할 수 있다.부문별 시스템에서 국가 간 차이는 관련이 있으며 국가의 국제 성과에 영향을 미쳤다. 일반적으로 효과적인 부문별 시스템 특성을 갖추지 못한 국가들이 국제시장에서 좋은 성과를 거두지 못했다고 주장할 수 있다. 적절한 행위자, 연계 및 제도를 갖추지 않고 선도국의 부문별 시스템의 특징 중 일부를 모방하여 세계 지도자의 성공을 복제하려고 시도한 국가들도 마찬가지입니다. 대조적으로, 특정 기관 프레임워크와 일치하는 제품, 지식 및 제도적 요구사항(p. 401)을 가진 하위 분야를 전문화하려고 노력한 국가들은 성공적이었다(Coriat, Malerba, Montobbio 2004).마지막으로, 본 장은 연구와 정책 측면에서 혁신의 특징, 결정 요인 및 효과에 대한 이해를 위해 부문별 시스템 접근법이 얼마나 관련성이 있는지 보여주려고 노력했다. 정책적 측면은 이전 섹션에서 논의되었으며 여기서 반복되지는 않겠지만, 부문별 시스템에 대한 연구는 매우 유익한 것으로 입증될 수 있으며 여러 발전 노선을 따라 나아가야 한다.

(1) 부문별 시스템 프레임워크는 지식 및 학습 프로세스 측면에서 부문별 혁신에 대한 상세한 분석을 허용할 수 있다, 구조(여기서 구조는 관계의 네트워크로 간주됨) 및 기관. 또한, 부문별 시스템 접근법은 혁신 및 기술 변화로 인한 부문의 역학 관계와 지식, 기술, 행위자 및 기관 간에 발생하는 공진화 과정을 검토하는 방법을 제공한다. 서로 다른 부문별 시스템을 유사한 차원을 따라 비교할 수 있으며(부문 간 유사성을 식별하기 위해), 동일한 부문별 시스템을 다른 국가에 걸쳐 조사할 수 있다(부문별 및 국가 변수 간의 상호 작용에 초점을 맞추기 위해).

(2) 부문별 시스템을 구성하는 변수 간의 구체적인 메커니즘, 인과 관계 및 상호 작용은 경험적으로나 이론적으로 매우 심도 있게 연구되어야 한다. 이를 위해서는 정량적 분석, 계량경제학 연구 및 공식 모델의 개발이 필요하다. 경험적 분석에 의해, 부문별 시스템의 요소들 사이의 기본적인 관계, 네트워크의 출현과 지속성, 다양성 생성과 선택의 기본적인 과정, 그리고 공진화에 관한 감사하고 공식적인 이론적 작업이 수행되어야 한다. 여기서 산업 역학의 이론적 모델과 역사 친화적 모델 모두 유용할 수 있다. 최고의 진화 및 혁신 시스템 전통에서 이 작업은 경험적 작업과 함께 진행되어야 하며, 지속적으로 직면해야 한다.

(3) 연구는 여전히 탐구되지 않은 몇 가지 핵심 변수에 초점을 맞춰야 한다. 특히:• 부문 내 기업 이질성의 범위 및 특징과 다양성 창출 및 선택의 관련 과정;• 혁신 과정에서의 출현, 구조 및 역할 측면에서의 수요;• 네트워크, 출현, 구성, 구조, 그리고 진화;• 부문별 시스템의 다양한 요소들의 공동 진화;• 부문별 기관의 출현과 역할 측면과 국가 기관의 부문별 효과 측면에서 기관.

(4) 부문별 시스템의 분류학이 구축되어야 한다. 여기서 비교 연구는 특히 관련이 있다. 이러한 분류법은 섹터 간 규칙성(p.402)이 식별될 수 있도록 요소, 구조 및 역학 측면에서 섹터 시스템을 그룹화해야 한다. 파빗의 분류법(Pavitt 1984)과 슘페터 마크 I 및 슘페터 마크 II 구분은 유용한 출발점이 될 수 있다. 

(5) 부문별 시스템 요소의 존재와 강도와 국가의 국제적 성과 사이의 관계 분석이 개발되어야 한다. Coriat, Malerba, Montobbio 2004).

결론적으로, 위에서 강조한 바와 같이, 부문별 시스템에서 기술혁신의 결정요인, 특징 및 효과에 대한 완전한 이해는 기술적, 정량적, 계량적, 이론적 등 다양한 유형의 보완적 분석의 통합을 필요로 한다.