TLO 조직과 기술이전 성과의 관계에 관한 연구: 정부출연연구기관을 중심으로 A Study on the Relationship between TLO Organization and Technology Transfer Performance: Focused on Government-Funded Research Institutes원문보기
본 연구는 정부출연연구기관의 2013-2016년 패널자료를 이용하여, 기술이전 사업화 전담조직(TLO)의 규모, 전문성, 경제적 보상이 기술이전 성과에 미치는 영향을 음이항 고정효과 모형과 Pooled GLS로 분석하였다. 첫째, TLO의 인력, 예산 등의 외형적인 규모는 기술이전 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO 인력의 경우 기술이전 건수에 미치는 영향의 통계적인 유의성이 90% 수준에 불과했으며, 기술료에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 둘째, TLO의 전문성은 기술이전 성과에 매우 확고한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 변리사, 기술가치평가사 등 전문자격증 소지자로 측정한 전문성은 99% 신뢰수준하에서 기술이 전건수와 기술료의 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO의 박사급 인력 규모는 기술이전 성과에 영향을 미치지 않았다. 마지막으로 기술이전 기여자에 대한 보상은 기술이전 건수와 기술료 모두에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 기술이전 기여자 보상의 절대적인 규모가 작아 적절한 유인체계로 작동하지 않는 것으로 판단되었다. 이상의 분석결과는 TLO 조직의 기술이전 성과를 향상하기 위해서는 단순한 규모의 확장보다는 전문인력의 확충이 중요하며, 공학분야의 기술적인 전문성보다는 특허, 법률, 경영 분야의 전문성이 중요함을 시사한다. 아울러 기술이전 기여자에 대한 경제적인 보상이 적절한 유인체계로 작동하기 위해서는 제도적인 개선이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구는 정부출연연구기관의 2013-2016년 패널자료를 이용하여, 기술이전 사업화 전담조직(TLO)의 규모, 전문성, 경제적 보상이 기술이전 성과에 미치는 영향을 음이항 고정효과 모형과 Pooled GLS로 분석하였다. 첫째, TLO의 인력, 예산 등의 외형적인 규모는 기술이전 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO 인력의 경우 기술이전 건수에 미치는 영향의 통계적인 유의성이 90% 수준에 불과했으며, 기술료에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 둘째, TLO의 전문성은 기술이전 성과에 매우 확고한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 변리사, 기술가치평가사 등 전문자격증 소지자로 측정한 전문성은 99% 신뢰수준하에서 기술이 전건수와 기술료의 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO의 박사급 인력 규모는 기술이전 성과에 영향을 미치지 않았다. 마지막으로 기술이전 기여자에 대한 보상은 기술이전 건수와 기술료 모두에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 기술이전 기여자 보상의 절대적인 규모가 작아 적절한 유인체계로 작동하지 않는 것으로 판단되었다. 이상의 분석결과는 TLO 조직의 기술이전 성과를 향상하기 위해서는 단순한 규모의 확장보다는 전문인력의 확충이 중요하며, 공학분야의 기술적인 전문성보다는 특허, 법률, 경영 분야의 전문성이 중요함을 시사한다. 아울러 기술이전 기여자에 대한 경제적인 보상이 적절한 유인체계로 작동하기 위해서는 제도적인 개선이 필요한 것으로 나타났다.
This study analyzed the effects of TLO's organization size, expertise, and economic compensation on technology transfer performance using the panel data of Government-Funded Research Institutes in 2013-2016. First, the size of TLO personnel and budget have a positive effect on the technology transfe...
This study analyzed the effects of TLO's organization size, expertise, and economic compensation on technology transfer performance using the panel data of Government-Funded Research Institutes in 2013-2016. First, the size of TLO personnel and budget have a positive effect on the technology transfer performance. However, in the case of TLO manpower, the statistical significance of the effect on the number of technology transfers was only 90%, and it did not affect royalty. Second, TLO expertise has a strong impact on technology transfer performance. It shows that the number of professional license holders, such as patent attorney or a technology valuer, has a statistically significant effect on the increase of the technology transfer number and the royalty under the 99% confidence level. However, unlike expected, the size of the Ph.D. did not seem to have any effect on technology transfer performance. Finally, the economic compensation for TLO does not affect both the number of technology transfers and the royalty. It does not seem to work as an appropriate incentive system, because the absolute size of the compensation is too small. The results of the above analysis suggest that it is important to secure expertise in order for the TLO organization to play a substantial role, and it is necessary to improve the economic compensation system to attract TLOs to technology transfer.
This study analyzed the effects of TLO's organization size, expertise, and economic compensation on technology transfer performance using the panel data of Government-Funded Research Institutes in 2013-2016. First, the size of TLO personnel and budget have a positive effect on the technology transfer performance. However, in the case of TLO manpower, the statistical significance of the effect on the number of technology transfers was only 90%, and it did not affect royalty. Second, TLO expertise has a strong impact on technology transfer performance. It shows that the number of professional license holders, such as patent attorney or a technology valuer, has a statistically significant effect on the increase of the technology transfer number and the royalty under the 99% confidence level. However, unlike expected, the size of the Ph.D. did not seem to have any effect on technology transfer performance. Finally, the economic compensation for TLO does not affect both the number of technology transfers and the royalty. It does not seem to work as an appropriate incentive system, because the absolute size of the compensation is too small. The results of the above analysis suggest that it is important to secure expertise in order for the TLO organization to play a substantial role, and it is necessary to improve the economic compensation system to attract TLOs to technology transfer.
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문제 정의
이러한 문제인식에 따라, 본 연구에서는 정부출연연구기관으로 한정하여 TLO 조직의 특성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석하고자 한다. 구체적으로 TLO 조직의 규모, 전문성, 그리고 경제적 보상이 기술이전 건수와 기술료로 대표되는 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 한다.
정부출연연구기관의 TLO는 기술혁신의 공급자와 수요자를 연계하는 중개자로서 연구기관이 보유한 기술의 상용화에 핵심적인 역할을 수행하는 조직이다. 본 연구는 이러한 TLO의 규모, 전문성, 경제적 보상 등의 조직적 특성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석하였다.
본 연구에서는 분석모형의 적합성을 검토하기 위해, 종속변수의 관측값과 모형의 예측값의 평균, 분산, 최소값, 최대값을 비교하는 방식으로 검토하였다.
위와 같은 이론적 논의와 선행연구 검토를 바탕으로 본 연구에서는 TLO의 규모를 인력과 예산으로 나누어 다음과 같이 가설을 설정하여, 정부출연연구기관을 대상을 했을 때 TLO의 규모가 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다.
이러한 문제인식에 따라, 본 연구에서는 정부출연연구기관으로 한정하여 TLO 조직의 특성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석하고자 한다. 구체적으로 TLO 조직의 규모, 전문성, 그리고 경제적 보상이 기술이전 건수와 기술료로 대표되는 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 한다.
이상의 논의를 바탕으로 TLO의 전문성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위해 다음과 같이 2가지 가설을 설정하여 검정하고자 한다. 첫 번째는 전통적인 의미에서의 전문성을 의미하며, 두 번째는 Conti et al.
지금까지 TLO가 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서 많은 연구들이 이루어졌다. 이하에서는 선행연구들에서 중요한 것으로 다루어진 TLO의 규모, TLO의 전문성, 그리고 인센티브 체계가 기술이전에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 이론적 논의와 선행연구들을 살펴보고, 이를 바탕으로 본 연구의 가설을 설정하고자 한다.
가설 설정
가설 1-1 정부출연연구기관의 TLO 인력규모는 기술이전 성과에 정(+)의 영향을 미친다.
가설 3 정부출연연구기관의 기술이전 기여자에 대한 보상은 기술이전 성과에 정(+)의 영향을 미친다.
제안 방법
먼저, TLO의 규모는 매 연도말을 기준으로 인력규모(비정규직 포함)와 예산규모로 나누어 측정하였다. TLO의 전문성은 인력을 전문자격증 소지자, 박사급 인력, 일반직원 등 3가지 유형으로 분리하여 측정하였다. 전문자격증 소지자는 변리사, 기술거래사, 기술 가치평가사 등이 포함된다.
TLO의 조직적 특성이 기술이전 성과에 미치는 효과를 정확하게 추정하기 위해 몇 가지 통제변수를 추가하였다. 먼저 연구기관의 질적수준을 대리하는 변수로 SCI 논문수를 추가하였으며, 기술이전을 위한 직접적 자원(resource)인 특허보유건수를 추가하였다.
TLO의 조직적 특성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위해 본 연구는 ①TLO의 규모, ②TLO의 전문성, ③TLO에 대한 경제적 보상을 독립변수로 설정하였다.
먼저, 기술이전 건수를 종속변수로 하는 경우, 포아송 모형은 우도비 검정에서 과대산포(overdispersion) 계수 α = 0 이라는 영가설이 99% 신뢰수준하에서 기각될 뿐만 아니라, 관측값과 예측값의 비교를 통해서도 적절하지 않은 것으로 나타났다. 고정효과 모형과 음이항 고정효과 모형은 예측값이 관측값에 상당히 근접하는데, 본 연구에서는 종속 변수의 분포특성을 고려하기 위해 음이항 고정효과 모형으로 분석을 진행하였다.
따라서 본 연구에서는 공식적인 기술이전 건수와 기술료 수입을 기술이전 성과로 정의하였다. 구체적으로 정부출연연구기관의 2013-2016년 기술이전 건수와 기술료 수입을 종속변수로 설정하였다.
전문자격증 소지자는 변리사, 기술거래사, 기술 가치평가사 등이 포함된다. 마지막으로 TLO에 대한 경제적 보상은 각 연구기관의 기술료 수입의 지출액 중 기술이전 기여자에 대한 보상이 차지하는 비중으로 측정하였다.
TLO의 조직적 특성이 기술이전 성과에 미치는 효과를 정확하게 추정하기 위해 몇 가지 통제변수를 추가하였다. 먼저 연구기관의 질적수준을 대리하는 변수로 SCI 논문수를 추가하였으며, 기술이전을 위한 직접적 자원(resource)인 특허보유건수를 추가하였다. 선행연구들에서 더 많은 인력과 예산을 보유한 조직의 기술이전 성과가 더욱 높게 나타남에 따라, 조직규모의 영향을 통제하기 위해서 전체 직원수와 연구예산을 통제변수로 추가하였다.
먼저, TLO의 규모는 매 연도말을 기준으로 인력규모(비정규직 포함)와 예산규모로 나누어 측정하였다. TLO의 전문성은 인력을 전문자격증 소지자, 박사급 인력, 일반직원 등 3가지 유형으로 분리하여 측정하였다.
먼저 연구기관의 질적수준을 대리하는 변수로 SCI 논문수를 추가하였으며, 기술이전을 위한 직접적 자원(resource)인 특허보유건수를 추가하였다. 선행연구들에서 더 많은 인력과 예산을 보유한 조직의 기술이전 성과가 더욱 높게 나타남에 따라, 조직규모의 영향을 통제하기 위해서 전체 직원수와 연구예산을 통제변수로 추가하였다. 마지막으로 기관의 설립 이후 경과기간(age)을 통제변수로 추가했는데, 오래된 기관일수록 경험을 통한 학습(learning by doing)의 효과로 인해 기술이전 성과의 효율성이 높아질 수 있기 때문이다.
다음은 기술료 수입을 종속변수로 하여 모형을 추정하였다. 앞서 연구설계에서 밝혔듯이, 패널모형이 적절하게 적합되지 않음에 따라 자료를 Pooling하여 추정하되 모형의 적합성 검토를 거쳐 이분산성을 통제한 GLS 모형으로 추정하였다.
대상 데이터
kr)를 통해 확보하였다. 구체적으로 2013～2015년의 기술이전 성과(기술이전 건수), TLO 인력, TLO 예산, 연구논문, 특허실적, 전체 인력, 총예산 등의 자료를 확보하였다. 이 자료에는 2016년도 자료가 누락되고, TLO 인력의 경우 전문인력과 일반인력 등으로 세분화가 되지 않음에 따라 추가적으로 국가과학기술연구회의 내부자료를 이용하여 2013～2016년의 패널자료를 구축하였다.
본 연구는 국가과학기술연구회 통합통계정보서비스(stat.nst.re.kr)를 통해 확보하였다. 구체적으로 2013～2015년의 기술이전 성과(기술이전 건수), TLO 인력, TLO 예산, 연구논문, 특허실적, 전체 인력, 총예산 등의 자료를 확보하였다.
구체적으로 2013～2015년의 기술이전 성과(기술이전 건수), TLO 인력, TLO 예산, 연구논문, 특허실적, 전체 인력, 총예산 등의 자료를 확보하였다. 이 자료에는 2016년도 자료가 누락되고, TLO 인력의 경우 전문인력과 일반인력 등으로 세분화가 되지 않음에 따라 추가적으로 국가과학기술연구회의 내부자료를 이용하여 2013～2016년의 패널자료를 구축하였다.
총 25개 기관 가운데 1개 부설기관은 기술이전 전담조직을 운영하지 않음에 따라 분석에서 제외되었다. 최종적으로 분석에 사용된 자료는 총 24개 기관의 4년치(2013～2016) 자료 즉, 96개 표본이다.
이론/모형
GLS로 모형을 추정하기에 앞서 오차항의 이분산성, 자기상관, 동시적 상관을 검정한 결과, 이분산성은 있지만 자기상관과 동시적 상관은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 이분산성을 통제한 GLS 모형으로 분석을 진행하였다.
정부출연연구기관의 TLO 조직규모와 전문성이 기술이전 성과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위해 음이항 고정효과 모형(negative binomial fixed-effects model)을 추정하였다. 모형은 2가지 유형으로 나누었는데, 다음의 표에서 보듯이 모형1은 TLO의 조직규모를 독립변수로 하는 것이고, 모형2는 TLO의 인력을 전문자격증 소지자, 박사급 인력, 일반직원으로 세분화한 것이다.
성능/효과
3명 수준으로 증가하고 있다.1) 정부출연연구기관만을 대상으로 하면, 기술이전 전담인력은 2011년 7.42명, 2013년 9.25명, 2016년 10.0명으로 지속적으로 증가해왔다. 본 연구가 대상으로 하는 정부출연연구기관의 TLO 조직이 외형적으로 성장해온 모습을 볼 수 있다.
따라서 자료를 Pooling하여 GLS와 음이항(negative-binomial) 모형으로 추정하여 비교해 본 결과, GLS가 보다 적합한 것으로 나타났다. GLS로 모형을 추정하기에 앞서 오차항의 이분산성, 자기상관, 동시적 상관을 검정한 결과, 이분산성은 있지만 자기상관과 동시적 상관은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 이분산성을 통제한 GLS 모형으로 분석을 진행하였다.
이에 비해 TLO의 전문성은 기술이전 성과에 매우 확고하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. TLO 인력규모의 통계적 유의성이 90% 수준인데 반해, 변리사, 기술가치평가사 등 전문자격증 소지자로 측정한 전문성은 99% 신뢰수준하에서 기술이전건수와 기술료의 증가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 TLO 조직의 외형적 성장보다는 TLO의 전문성 확보와 같은 질적인 성장이 더욱 중요함을 시사한다.
TLO의 전문성을 ①전문자격 소지자, ②박사급 인력, ③일반직원으로 세분화하여 살펴보면, 전문자격 소지자와 박사급 인력은 최근 4년간 각각 25.4%, 36.8% 증가하였고, 일반직원수는 21.3% 감소한 모습을 보이고 있다.
TLO의 전문성이 기술이전 성과에 미치는 영향과 관련해서는 전문자격증 소지자의 증가는 기술이전 건수와 기술료 수입의 증가에 매우 유의한 영향을 미치지만, 박사급 인력과 일반인력의 증가는 기술이전 성과에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 설정한 가설 2-1은 채택되었고, 가설 2-2는 기각되었다.
TLO의 전문성이 기술이전에 미치는 영향을 분석하기 위해 TLO의 인력을 전문자격증 소지자와 박사급 인력으로 구분하여 모형을 추정하였는데, 전문자격증 소지자는 99% 신뢰수준하에서 기술이전 건수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 박사급 인력은 기술이전 성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다.
따라서 본 연구에서 설정한 가설 2-1은 채택되었고, 가설 2-2는 기각되었다. 결국, 특허, 법률, 경영분야의 전문성은 기술이전 성과에 매우 긍정적인 영향을 미치지만, 기술적인 전문성은 별다른 영향이 없는 것으로 나타났다.
분석결과 TLO의 인력, 예산 등의 외형적인 성장은 기술이전 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO 인력의 경우 기술이전 건수에 미치는 영향의 통계적인 유의성은 90% 수준으로 다소 낮았으며, 기술료에는 영향이 없는 것으로 나타났다.
둘째, TLO는 불확실성 문제를 완화할 수 있다. 기업들은 투자가치가 있는 신기술을 찾고자 하지만 그 가치를 확실하게 평가할 수 없다.
반면, TLO가 성과확산을 위해 사용하는 예산규모는 기술이전 성과의 유형에 관계없이 99% 신뢰수준하에서 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었다. 따라서 TLO의 인력규모가 기술이전 성과에 영향을 미친다는 가설 1-1은 부분적으로 채택되었고, TLO의 예산규모가 기술이전 성과에 영향을 미친다는 가설 1-2는 채택되었다.
를 기각하지 못하였다. 따라서 자료를 Pooling하여 GLS와 음이항(negative-binomial) 모형으로 추정하여 비교해 본 결과, GLS가 보다 적합한 것으로 나타났다. GLS로 모형을 추정하기에 앞서 오차항의 이분산성, 자기상관, 동시적 상관을 검정한 결과, 이분산성은 있지만 자기상관과 동시적 상관은 존재하지 않는 것으로 나타났다.
마지막으로 TLO에 대한 경제적인 보상(기술료 배분비율)은 예상과 달리 기술이전 건수와 기술료 수입의 증가에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 가설 3은 기각되었다.
일반직원수와 기술료 수입이 부(-)의 관계로 나타나지만 유의수준은 90%에 불과했다. 마지막으로 TLO에 대한 기술료 배분율 즉, 기술이전 기여자에 대한 기술료 수입 배분 비율은 기술료 수입의 증가에 통계적으로 유의한 영향이 없었다.
마지막으로 기술이전 기여자에 대한 기술료 배분비율은 기술이전 성과에 별다른 영향이 없는 것으로 나타났다.
마지막으로 통제변수로 투입한 SCI 논문은 최근 4년간 약 -5.0% 감소한 반면, 특허보유건수는 57.7% 증가하였다. 기관의 전체인력과 연구비는 각각 12.
먼저 TLO의 규모가 기술이전 건수에 미치는 영향을 인력과 예산으로 나누어 살펴보면, TLO의 인력규모는 90% 신뢰수준하에서, 예산규모는 99% 신뢰수준하에서 기술이전 건수의 증가에 기여하는 것으로 나타났다.
이상의 분석결과를 종합하면 다음의 <표 7>과 같다. 먼저, TLO의 규모가 기술이전 성과에 미치는 영향을 살펴보면, 인력규모는 90% 신뢰수준에서 기술이전 건수의 증가에 영향을 미치지만, 기술료 수입에 대한 영향은 미치지 않았다. 반면, TLO가 성과확산을 위해 사용하는 예산규모는 기술이전 성과의 유형에 관계없이 99% 신뢰수준하에서 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었다.
분석결과는 앞서의 기술이전 건수에 대한 분석과 유사하지만 다소간의 차이가 있었다. 먼저, TLO의 규모를 살펴보면, 인력규모는 기술료 수입에 통계적인 영향이 없었으며, 예산규모는 99% 신뢰수준하에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
먼저, 기술이전 건수를 종속변수로 하는 경우, 포아송 모형은 우도비 검정에서 과대산포(overdispersion) 계수 α = 0 이라는 영가설이 99% 신뢰수준하에서 기각될 뿐만 아니라, 관측값과 예측값의 비교를 통해서도 적절하지 않은 것으로 나타났다.
먼저, TLO의 규모가 기술이전 성과에 미치는 영향을 살펴보면, 인력규모는 90% 신뢰수준에서 기술이전 건수의 증가에 영향을 미치지만, 기술료 수입에 대한 영향은 미치지 않았다. 반면, TLO가 성과확산을 위해 사용하는 예산규모는 기술이전 성과의 유형에 관계없이 99% 신뢰수준하에서 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었다. 따라서 TLO의 인력규모가 기술이전 성과에 영향을 미친다는 가설 1-1은 부분적으로 채택되었고, TLO의 예산규모가 기술이전 성과에 영향을 미친다는 가설 1-2는 채택되었다.
하지만 TLO 조직이 실질적인 역할을 통해 기술이전 성과를 창출하기 위해서는 전문성과 내부역량을 갖추어가야 한다. 본 연구의 분석결과는 TLO 조직의 기술이전 성과를 향상하기 위해서는 단순한 규모의 확장보다는 전문인력의 확충이 중요하며, 공학분야의 기술적인 전문성보다는 특허, 법률, 경영 분야의 전문성이 중요함을 시사한다. 아울러 기술이전 기여자에 대한 경제적인 보상이 적절한 유인체계로 작동하기 위한 제도적 개선의 필요성을 제기하고 있다.
본 연구의 분석자료는 24개 기관의 2013-2016 패널자료로서 모집단 그 자체이므로 고정효과 모형(fixed-effects model)으로 분석하는 것이 적합하다. 다만, 종속변수가 계수 자료(count data)로서 0 미만의 값이 없고, 왼쪽으로 치우친 분포(positive skewed)를 나타내므로 포아송 고정효과 모형(poisson fixed-effects model) 또는 음이항 고정효과 모형(negative binomial fixed-effects model)을 추가적으로 고려할 수 있다.
분석결과 TLO의 인력, 예산 등의 외형적인 성장은 기술이전 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만, TLO 인력의 경우 기술이전 건수에 미치는 영향의 통계적인 유의성은 90% 수준으로 다소 낮았으며, 기술료에는 영향이 없는 것으로 나타났다.
셋째, TLO는 정보의 비대칭성 문제를 완화할 수 있다. 일반적으로 신기술은 기업들이 사전에(ex ante) 그 가치를 평가하기 어렵고, 연구자들도 자신의 발명이 가지는 상업적 가능성을 제대로 알기 어렵다.
이에 비해 TLO의 전문성은 기술이전 성과에 매우 확고하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. TLO 인력규모의 통계적 유의성이 90% 수준인데 반해, 변리사, 기술가치평가사 등 전문자격증 소지자로 측정한 전문성은 99% 신뢰수준하에서 기술이전건수와 기술료의 증가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
첫째, TLO는 개별 연구자 또는 연구팀과 비교하여 탐색비용과 기회비용 측면에서 강점을 가진다. TLO는 경영, 마케팅 분야 인력의 채용, 기술이전 경험의 축적 등을 통해 전문성을 확보함으로써 탐색비용을 줄일 수 있기 때문이다.
통제변수 가운데, 기술이전 건수는 기술료 수입과 정(+)의 관계에 있었으며, SCI 논문은 기술료 수입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 외에 특허보유건수와 전체 직원수는 기술료 수입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
통제변수로 추가했던 변수 가운데, SCI 논문건수와 설립기간이 모든 모형에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 한 가지 흥미로운 점은 SCI 논문수와 기술이전 실적이 부(-)의 관계를 나타냈다는 점이다.
후속연구
TLO에 대한 적절한 경제적인 보상은 TLO 직원들이 이러한 어려움을 극복하도록 하고, 조직이 그러한 업무를 매우 가치 있게 여긴다는 신호를 보내줄 수 있다. 또한 추가적인 시간과 노력을 복잡하고 어려운 기술이전 업무에 투입하도록 동기화할 수 있을 것이다. 조직의 입장에서는 복잡하고 어려운 기술이전 업무를 수행할 수 있는 유능한 인력을 확보하고 유지할 수 있게 된다(Markman et al.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
TLO는 어떤 역할을 하는가?
최근 공공연구기관의 기술이전을 활성화하기 위한 정책수단으로 기술이전⋅사업화 전담조직(TLO)이 주목받고 있다. TLO는 특허관리, 잠재적 기술도입 기업의 발굴 및 마케팅, 기술이전계약 협상, 기술이전 사후관리, 미출원 발명의 처리 등을 주요 기능으로 하며, 공공연구기관의 R&D 성과를 민간기업으로 이전하여 사업화를 촉진하는 대표적인 메커니즘으로 역할하고 있다.
TLO의 주요기능은 무엇인가?
최근 공공연구기관의 기술이전을 활성화하기 위한 정책수단으로 기술이전⋅사업화 전담조직(TLO)이 주목받고 있다. TLO는 특허관리, 잠재적 기술도입 기업의 발굴 및 마케팅, 기술이전계약 협상, 기술이전 사후관리, 미출원 발명의 처리 등을 주요 기능으로 하며, 공공연구기관의 R&D 성과를 민간기업으로 이전하여 사업화를 촉진하는 대표적인 메커니즘으로 역할하고 있다.
TLO 조직의 실질적인 기능 또는 질적인 측면에서의 문제점은 무엇인가?
이러한 TLO 조직의 외형적인 성장에도 불구하고, 실질적인 기능 또는 질적인 측면에서 몇 가지 문제점들이 지적되고 있다. 특히, 내부적 역량을 나타내는 변리사 등의 전문인력의 비율이 낮아 기술가치평가, 수요기업 탐색 등의 적극적 역할보다는 행정업무 지원 등의 소극적 역할에 머무르고 있다는 비판을 받고 있다(KIET, 2010: 4; 박종복, 2015: 71; 조상규, 2016: 8). 조직구조의 측면에서도 TLO가 행정지원조직의 일부로 편입되어 일반 행정직원과 동일하게 순환근무를 하여 장기근속을 통한 전문성 확보가 어렵고, 연구자 중심의 기관운영은 구조적 성장의 한계로 지적된다(최치호, 2011: 14).
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