본 연구는 혁신체제론에 입각해서 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크 현황 및 활성화방안을 실증적으로 분석했다. 본 연구의 결과를 요약하면, 다음과 같다. 아직 국내 생명공학산업의 혁신네트워크는 활성화되지 못했지만 혁신네트워크에 참여하고 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 공공연구기관 연구원들은 혁신네트워크 및 혁신네트워크의 성과에 대하여 긍정적으로 평가하고 있다. 이는 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 활성화될 필요성이 있음을 의미한다. 실증분석 결과 혁신네트워크에 참여하는 주체들의 의지와 능력이 제고되고, 혁신네트워크 내 참여주체간 신뢰와 통제가 강화되고, 혁신네트워크내 참여주체들의 기술접근과 자원확보가 잘 이루어진다면, 혁신네트워크는 더욱 활성화될 수 있을 것이다.
본 연구는 혁신체제론에 입각해서 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크 현황 및 활성화방안을 실증적으로 분석했다. 본 연구의 결과를 요약하면, 다음과 같다. 아직 국내 생명공학산업의 혁신네트워크는 활성화되지 못했지만 혁신네트워크에 참여하고 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 공공연구기관 연구원들은 혁신네트워크 및 혁신네트워크의 성과에 대하여 긍정적으로 평가하고 있다. 이는 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 활성화될 필요성이 있음을 의미한다. 실증분석 결과 혁신네트워크에 참여하는 주체들의 의지와 능력이 제고되고, 혁신네트워크 내 참여주체간 신뢰와 통제가 강화되고, 혁신네트워크내 참여주체들의 기술접근과 자원확보가 잘 이루어진다면, 혁신네트워크는 더욱 활성화될 수 있을 것이다.
This study analyses interorganizational innovation networks empirically in the Korean biotechnology industry, based on systems of innovation approach. Empirical findings of this study are as follows. Innovation networks have not been well developed in the Korean biotechnology industry. Main agents w...
This study analyses interorganizational innovation networks empirically in the Korean biotechnology industry, based on systems of innovation approach. Empirical findings of this study are as follows. Innovation networks have not been well developed in the Korean biotechnology industry. Main agents who participate in innovation networks are workers at venture firms, university professors, researchers at government-sponsored research institutions. They all recognize the positive effects of innovation networks. The enhancement of participation willingness and competency of agents, the enrichment of trust and control among agents, and the effective acquisition of the useful technology and resources in innovation networks will largely contribute to development of innovation networks in the Korean biotechnology industry.
This study analyses interorganizational innovation networks empirically in the Korean biotechnology industry, based on systems of innovation approach. Empirical findings of this study are as follows. Innovation networks have not been well developed in the Korean biotechnology industry. Main agents who participate in innovation networks are workers at venture firms, university professors, researchers at government-sponsored research institutions. They all recognize the positive effects of innovation networks. The enhancement of participation willingness and competency of agents, the enrichment of trust and control among agents, and the effective acquisition of the useful technology and resources in innovation networks will largely contribute to development of innovation networks in the Korean biotechnology industry.
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문제 정의
그런데 위의 성과들이 실현되었을 때, 설문응답자는 혁신네트워크 활성화에 의한 부분을 정확히 분리하기가 쉽지 않다. 그러므로 본 연구는 설문응답자의 편의를 위해 성과를 혁신네트워크의 만족도와 기여도로 단순화했다.
본 연구는 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크 현황을 살펴보고 활성화방안을 분석하기 위해 설문조사를 실시했다.
본 연구는 벤처기업 근무자, 대학교수, 공공연구기관 연구원을 대상으로 한 설문조사를 통해 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크 활성화 방안을 실증 분석했다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
김석관 외(2006)는 국내 제약산업에 대한 설문조사에서 응답률이 현저히 낮아 조사의 신뢰성이 떨어질 수 있음을 지적했다. 본 연구는 생명공학에 특화된 한국생명공학연구원와 관련 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 연구원 위주로 온-오프라인 조사를 병행하여 실시했다. 이에 응답률은 약 40%였다.
본 연구는 혁신네트워크론에 입각해서 조직간 혁신네트워크의 활성화요인을 구성요인, 구조요인, 기능요인으로 나누고 이들 요인이 혁신네트워크 활성화에 미치는 인과관계를 분석한다.
이들에 입각해서 본 연구는 국내 생명공학산업의 경쟁력 제고를 위해 혁신체제론에 입각해서 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크의 현황 및 활성화방안을 실증적으로 분석함을 목적으로 한다. 실증분석의 방법으로는 설문조사를 이용한다.
둘째, 대부분의 설문조사 결과는 심층적인 사례분석 등에 의해 검증되고 보완될 필요성이 있는데, 본 연구도 이러한 한계를 지니고 있다. 이들을 향후의 연구과제로 삼고자 한다.
제안 방법
이에 기초한 분석 결과, 설문응답자들은 우리나라 생명공학산업 혁신네트워크에 있어서 구성요인(정부적극성, 주체의지・역량)은 상대적으로 양호한 반면, 구조요인(인프라, 신뢰・통제)은 상대적으로 취약하다고 평가했다. 기능요인(위험분산・비용분산, 기술접근・자원확보)은 중간 수준으로 평가했다. 한편 중분류 중에서는 주체의지・역량이 가장 양호한 반면, 인프라가 가장 취약하다고 평가되었다.
구조요인은 혁신네트워크 인프라, 혁신네트워크 내 신뢰, 그리고 혁신네트워크 내 통제에 관한 내용을 담고 있으며, 총 8개의 소분류를 포함한다. 기능요인은 혁신네트워크의 위험분산, 비용분산, 기술접근, 자원확보 등 4개의 중분류로 구분하고, 이는 총 8개의 소분류로 나뉘어 측정되었다.
본 연구에서 조직간 혁신네트워크 활성화에 영향을 미치는 독립변인들은 혁신네트워크의 구성요인, 구조요인, 기능요인이며 종속변인은 혁신네트워크의 성과이다. 성과는 혁신네트워크의 만족도와 기여도로 구분하여 분석한다.
본 연구에서는 국내 생명공학산업에 대한 사전 실태조사를 통해 혁신네트워크의 형태를 공동연구・협동연구・위탁연구, 라이선싱, 지분투자, 기술자문, 장기지원협약으로 분류했다. 나아가 현재 국내 생명공학산업 혁신네트워크에는 정부가 직접 참여하지 않기 때문에 혁신네트워크의 참여주체를 기업, 대학, 공공연구기관 근무자로 한정한다.
분석모형에서 설명한 대로 혁신네트워크 활성화에 영향을 미치는 독립변인은 크게 구성요인, 구조요인, 기능요인으로 분류했다. 종속변인인 활성화 정도는 혁신네트워크의 성과를 의미한다.
본 연구에서 조직간 혁신네트워크 활성화에 영향을 미치는 독립변인들은 혁신네트워크의 구성요인, 구조요인, 기능요인이며 종속변인은 혁신네트워크의 성과이다. 성과는 혁신네트워크의 만족도와 기여도로 구분하여 분석한다. 혁신네트워크의 성과 지표는 다양할 수 있다.
789로 나타났다. 신뢰도가 만족할 만한 수준으로 판단되어 22개의 소분류 대신 대분류인 3개 요인과 요인분석에서 얻어진 6개 요인을 통계분석에 이용했다.
이들에 입각해서 본 연구는 국내 생명공학산업의 경쟁력 제고를 위해 혁신체제론에 입각해서 국내 생명공학산업의 조직간 혁신네트워크의 현황 및 활성화방안을 실증적으로 분석함을 목적으로 한다. 실증분석의 방법으로는 설문조사를 이용한다.
이에 응답률은 약 40%였다. 응답자의 종사분야는 Red Bio(보건의료 분야), Green Bio(농축산 및 식품 분야), White Bio(산업공정・생산 및 환경 분야)의 세 분야로 나누었다.
종속변인인 혁신네트워크의 성과는 혁신네트워크 참여 만족도와 혁신네트워크의 기여도로 나누어지며, 만족도와 기여도는 각 2개 문항씩 총 4개의 소분류로 측정되었다.
본 연구의 한계는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 설문조사 응답률을 높이기 위해 한국생명공학연구원과 관련이 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 연구원만을 대상으로 설문조사를 실시했다. 설문응답의 범위가 확대된다면 본 연구의 일부 결과는 달라질 수 있을 것이다.
대상 데이터
국내 생명공학산업 혁신네트워크를 구성하고 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 공공연구기관 연구원이 조사대상이다. 대기업과 중견기업은 생명공학산업에 전문화되지 않은 경우가 많아 조사대상에서 제외했다.
조사는 2012년 7월 25일부터 9월 7일까지 약 한 달 반 동안 실시했으며, 데이터 분석에는 SPSS 20.0이 이용되었다. 조사된 185개 데이터 중에서 벤처기업이 아닌 일반기업의 데이터 9개, 불성실한 응답 데이터 2개를 제외한 174개 데이터를 분석했다.
0이 이용되었다. 조사된 185개 데이터 중에서 벤처기업이 아닌 일반기업의 데이터 9개, 불성실한 응답 데이터 2개를 제외한 174개 데이터를 분석했다.
데이터처리
3개의 대분류와 6개의 중분류 요인이 혁신네트워크의 성과 및 성과를 구성하는 만족도와 기여도에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위하여 회귀분석을 실시했다.
근무처별 분산분석과 마찬가지로 종사분야별로 대분류와 중분류 요인 점수에 차이가 있는지, 또 종속변인인 성과에 차이가 있는지 알아보기 위하여 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)과 최소유의차(LSD)검정을 이용한 사후분석을 실시하였다. <표 11>과 같이 대분류 요인 및 성과에서 유의한 차이를 보이는 것은 없었다.
근무처별로 대분류 요인과 성과에 어떤 차이가 있는지 알아보기 위하여 일원배치 분산분석 (One-way ANOVA)을 실시했다. 분산분석 결과 유의한 것은 집단간 어떤 차이가 있는지 알아보기 위하여 최소유의차(LSD)검정을 이용한 사후분석을 실시했다.
근무처별로 대분류 요인과 성과에 어떤 차이가 있는지 알아보기 위하여 일원배치 분산분석 (One-way ANOVA)을 실시했다. 분산분석 결과 유의한 것은 집단간 어떤 차이가 있는지 알아보기 위하여 최소유의차(LSD)검정을 이용한 사후분석을 실시했다. 집단간 차이를 분석하기 위하여 고안된 통계적 방법을 보통 다중비교(Multiple Comparisons)라 부르는데, 최소유의차(LSD)검정은 Tukey나 Duncan의 검정방법 등 다른 검정방법에 비해서 집단간 차이를 더 쉽게 검출할 수 있는 방법으로 알려져 있다.
설문에 사용된 척도의 성능을 알아보기 위하여 독립변인으로 사용된 22개 문항에 대하여 신뢰도와 타당도분석을 실시했다. 타당도분석은 요인분석을 통하여 이루어졌는데, 22개 문항에 대한 요인분석 결과 6개의 요인이 추출되었다.
설문에 사용된 척도의 성능을 알아보기 위하여 독립변인으로 사용된 22개 문항에 대하여 신뢰도와 타당도분석을 실시했다. 타당도분석은 요인분석을 통하여 이루어졌는데, 22개 문항에 대한 요인분석 결과 6개의 요인이 추출되었다. 이렇게 추출된 요인은 독립변인들의 축소에도 유용하여 혁신네트워크 활성화 방안의 기본적인 독립변수로 사용되었다.
이론/모형
위에서 본 바와 같이 구조요인은 Oliver(2009)에 의해 혁신네트워크 내 구성원 간 신뢰, 통제로 구분되는데 본 연구는 심영보 외(2012) 등의 논의에 따라 혁신네트워크의 인프라 수준을 추가 고려한다. 나아가 기능요인은 Rampersad 외(2010)에 의해 위험분산, 비용분산, 기술 접근으로 구분되는데 본 연구는 김석관 외(2006)의 분석에 의거해서 자원확보를 추가적으로 고려한다.
성능/효과
12점으로 총 22개 소분류 중에서 가장 높게 평가되었다.1) 설문응답자들은 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 조직되고 운영되는데 있어서 정부적극성보다 주체의지・역량을 더 중요하게 평가한다. 현재 생명공학산업 혁신네트워크의 구성에 있어서 정부의 지원정책 등 정부적극성 여부보다는 주체역량, 특히 주체의지가 더 큰 역할을 하고 있음을 의미한다.
6개 중분류 요인을 독립변수로 하고 만족도, 기여도, 성과를 종속변수로 하는 모형2, 4, 6에서는 주체의지・역량, 신뢰・통제, 기술접근・자원확보가 유의한 양의 영향을 미쳤다. 만족도가 종속변수인 모형2의 경우는 신뢰・통제가 가장 큰 영향을 미쳤고, 기여도가 종속변수인 모형4와 성과가 종속변수인 모형6에서는 기술접근・자원확보 요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
6개의 중분류 요인별로는 정부적극성(p<0.01)과 인프라(p<0.05)에서 근무처별로 유의한 차이를 보였다.
회귀분석 결과 3개의 대분류인 구성요인, 구조요인, 기능요인 모두 혁신네트워크의 성과에 유의한 양의 영향을 미치는 가운데 구조요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 6개의 중분류 중에서는 주체의지・역량, 신뢰・통제, 기술접근・자원확보 요인이 혁신네트워크의 성과에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 정부적극성, 인프라, 위험・비용분산 요인은 혁신네트워크의 성과에 거의 영향을 미치지 못하고 있다.
근무처(벤처기업, 대학, 공공연구기관)별, 종사분야(Red, Green, White Bio)별 응답 차이를 알아보기 위한 분산분석의 결과, 대분류와 성과 차원에서는 유의한 차이가 없었으며, 중분류 차원에서만 일부 유의한 차이가 발견되었다. 이는 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 아직 활성화되지 않았기 때문인 것으로 판단된다.
6개 중분류 요인을 독립변수로 하고 만족도, 기여도, 성과를 종속변수로 하는 모형2, 4, 6에서는 주체의지・역량, 신뢰・통제, 기술접근・자원확보가 유의한 양의 영향을 미쳤다. 만족도가 종속변수인 모형2의 경우는 신뢰・통제가 가장 큰 영향을 미쳤고, 기여도가 종속변수인 모형4와 성과가 종속변수인 모형6에서는 기술접근・자원확보 요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
세 모형에서 구성요인, 구조요인, 기능요인이 모두 유의한 양의 영향을 미쳤다. 만족도와 성과에는 구조요인이 가장 큰 영향을 미쳤고, 기여도에는 구성 요인이 가장 큰 영향을 미쳤다.
설문조사의 독립변인은 3개의 대분류, 10개의 중분류, 22개의 소분류로 설계되었는데, 22개 소분류 문항에 대한 요인분석과 신뢰도분석의 결과 3개의 대분류(구성요인, 구조요인, 기능요인)와 6개의 중분류(정부적극성, 주체의지・역량, 인프라, 신뢰・통제, 위험・비용분산, 기술 접근・자원확보)로의 재분류가 통계분석에 유용함이 확인되었다.
모형1, 3, 5에서는 대분류 요인을 독립변수로 하고 만족도, 기여도, 만족도와 기여도를 합친 성과를 종속변수로 하여 분석했다. 세 모형에서 구성요인, 구조요인, 기능요인이 모두 유의한 양의 영향을 미쳤다. 만족도와 성과에는 구조요인이 가장 큰 영향을 미쳤고, 기여도에는 구성 요인이 가장 큰 영향을 미쳤다.
요약하면 대분류 요인인 구성요인, 구조요인, 기능요인은 모두 혁신네트워크의 성과에 유의한 양의 영향을 미치고 있다. 특히 혁신네트워크의 성과를 높여 혁신네트워크를 활성화하기 위해서는 구성요인 중에서는 주체의지・역량 요인, 구조요인에서는 신뢰・통제 요인, 기능요인에서는 기술접근・자원확보 요인이 강화되어야 한다.
위험・비용분산 요인 중에서는 구성원 간 R&D 위험・비용분산 문항이 사업화 위험・비용분산 문항보다 높게 나왔다.
이에 기초한 분석 결과, 설문응답자들은 우리나라 생명공학산업 혁신네트워크에 있어서 구성요인(정부적극성, 주체의지・역량)은 상대적으로 양호한 반면, 구조요인(인프라, 신뢰・통제)은 상대적으로 취약하다고 평가했다. 기능요인(위험분산・비용분산, 기술접근・자원확보)은 중간 수준으로 평가했다.
다른 4개의 중분류 요인에서는 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 종속변인인 만족도와 기여도 점수에서는 유의한 차이는 검출되지 않았다.
02점으로 총 6개의 중분류 요인 중 가장 양호하다고 평가되고 있다. 주체의지・역량 요인 중에서도 본인의 참여의지 문항은 4.12점으로 총 22개 소분류 중에서 가장 높게 평가되었다.1) 설문응답자들은 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 조직되고 운영되는데 있어서 정부적극성보다 주체의지・역량을 더 중요하게 평가한다.
기능요인(위험분산・비용분산, 기술접근・자원확보)은 중간 수준으로 평가했다. 한편 중분류 중에서는 주체의지・역량이 가장 양호한 반면, 인프라가 가장 취약하다고 평가되었다. 나아가 설문응답자들은 만족도와 기여도로 구성된 혁신네트워크의 성과에 대해서는 매우 긍정적으로 평가했다.
회귀분석 결과 3개의 대분류인 구성요인, 구조요인, 기능요인 모두 혁신네트워크의 성과에 유의한 양의 영향을 미치는 가운데 구조요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 6개의 중분류 중에서는 주체의지・역량, 신뢰・통제, 기술접근・자원확보 요인이 혁신네트워크의 성과에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
후속연구
나아가 국내 생명공학 산업의 경쟁력 제고를 위해 혁신네트워크가 활성화될 필요성이 있음을 의미한다. 그러나 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 활성화되려면 다양한 요인들이 종합적으로 검토되어야 할 것이다. 혁신네트워크를 위한 산업 전체적인 환경을 개선하고 예산 지원을 확대한다면 혁신네트워크는 더 많이 가동될 수 있을 것이다.
설문응답의 범위가 확대된다면 본 연구의 일부 결과는 달라질 수 있을 것이다. 둘째, 대부분의 설문조사 결과는 심층적인 사례분석 등에 의해 검증되고 보완될 필요성이 있는데, 본 연구도 이러한 한계를 지니고 있다. 이들을 향후의 연구과제로 삼고자 한다.
첫째, 본 연구는 설문조사 응답률을 높이기 위해 한국생명공학연구원과 관련이 있는 벤처기업 근무자, 대학교수, 연구원만을 대상으로 설문조사를 실시했다. 설문응답의 범위가 확대된다면 본 연구의 일부 결과는 달라질 수 있을 것이다. 둘째, 대부분의 설문조사 결과는 심층적인 사례분석 등에 의해 검증되고 보완될 필요성이 있는데, 본 연구도 이러한 한계를 지니고 있다.
그러나 국내 생명공학산업의 혁신네트워크가 활성화되려면 다양한 요인들이 종합적으로 검토되어야 할 것이다. 혁신네트워크를 위한 산업 전체적인 환경을 개선하고 예산 지원을 확대한다면 혁신네트워크는 더 많이 가동될 수 있을 것이다. 그러나 혁신네트워크가 활성화되려면 궁극적으로 혁신네트워크의 성과가 높아야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
네트워크의 정의로 무엇이 있는가?
네트워크는 “개인과 조직의 집합 및 그들 간 관계적 결합”(Rampersad 외, 2010) 또는 “조직간 연계”(Valk, 2011) 등으로 정의된다. 네트워크는 다양하게 나타난다.
생명공학으로 해결할 수 있는 인류의 난제는 무엇인가?
21세기는 생명공학의 시대라고 할 만큼, 생명공학은 정보통신 이후에 경제성장을 견인할 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 즉 머지않은 시기에 바이오경제 시대가 도래해서 생명공학이 질병, 식량부족, 에너지위기 및 환경오염 등 인류의 난제를 해결할 수 있을 것으로 기대 되고 있다.
우리나라가 바이오경제 시대에 대응하기 위해서 정부는 생명공학산업을 위해 어떠한 움직임을 보였는가?
우리나라는 바이오경제 시대에 대응하기 위해 생명공학산업에 많은 노력을 경주하고 있다. 정부는 1994년부터 제1차 생명공학육성기본계획을 통해 연구개발의 저변을 확대하고 연구기반을 조성했으며, 2007년부터 제2차 생명공학육성기본계획(Bio-Vision 2016)을 통해 원천기술 확보 및 산업화를 위한 인프라 구축을 추진하고 있다.
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