투입부가성과 행동부가성이 산출부가성에 미치는 영향 : 연구개발특구 입주기업의 정부R&D보조금 조절효과를 중심으로 The Effects of Input Additionality and Behavioural Additionality on the Output Additionality원문보기
본 연구는 정부 R&D보조금의 정책적 효과를 규명하기 위해 투입, 관리, 후속, 인지부가성이 산출부가성에 미치는 영향을 규명한다. 또한 투입, 관리, 후속, 인지부가성과 산출부가성의 관계에 대해 정부 R&D보조금 수혜 경험의 조절효과를 분석한다. 실증분석을 위해 연구개발특구 입주기업 중 연구개발특구육성사업에 참여한 경험이 있는 기업을 대상으로 설문조사를 시행하여 수집한 126개 기업의 응답 자료를 분석하였다. 분석결과 투입, 관리, 후속, 인지부가성과 산출부가성의 관계는 모두 긍정적 효과가 있는 것으로 확인되었고, R&D보조금 수혜경험의 조절효과에서는 투입효과성(R&D보조금 ${\times}$투입부가성)과 인지효과성(R&D보조금 ${\times}$ 인지부가성)에서 긍정적인 조절효과를 확인하였다. 추가적으로, 종업수가 많을수록, 업력이 낮을수록, NT와 ST산업에서, 첨단기술기업일수록 산출부가성에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 그 동안 국내에서 진행되지 않았던 미시적 관점의 행동부가성에 대한 실증을 실시하여 국내 혁신클러스터 단위에서 투입 행동부가성과 산출부가성관의 관계, R&D보조금 수혜경험의 조절효과를 새롭게 규명하였다.
본 연구는 정부 R&D보조금의 정책적 효과를 규명하기 위해 투입, 관리, 후속, 인지부가성이 산출부가성에 미치는 영향을 규명한다. 또한 투입, 관리, 후속, 인지부가성과 산출부가성의 관계에 대해 정부 R&D보조금 수혜 경험의 조절효과를 분석한다. 실증분석을 위해 연구개발특구 입주기업 중 연구개발특구육성사업에 참여한 경험이 있는 기업을 대상으로 설문조사를 시행하여 수집한 126개 기업의 응답 자료를 분석하였다. 분석결과 투입, 관리, 후속, 인지부가성과 산출부가성의 관계는 모두 긍정적 효과가 있는 것으로 확인되었고, R&D보조금 수혜경험의 조절효과에서는 투입효과성(R&D보조금 ${\times}$ 투입부가성)과 인지효과성(R&D보조금 ${\times}$ 인지부가성)에서 긍정적인 조절효과를 확인하였다. 추가적으로, 종업수가 많을수록, 업력이 낮을수록, NT와 ST산업에서, 첨단기술기업일수록 산출부가성에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 그 동안 국내에서 진행되지 않았던 미시적 관점의 행동부가성에 대한 실증을 실시하여 국내 혁신클러스터 단위에서 투입 행동부가성과 산출부가성관의 관계, R&D보조금 수혜경험의 조절효과를 새롭게 규명하였다.
This study aims at investigating the effects of Government R&D subsidies. We analyse the effects of inputs and behavioral additionality on the output additionality. We also measure the moderate effects of the experiences of benefiting from government R&D on the relationship between inputs and behavi...
This study aims at investigating the effects of Government R&D subsidies. We analyse the effects of inputs and behavioral additionality on the output additionality. We also measure the moderate effects of the experiences of benefiting from government R&D on the relationship between inputs and behavioral additionality and the output additionality. We conducted a structured questionnaire on the companies who have participated in promotion program of the Korea Innovation Cluster. 126 responses were collected and alnalysed using the OLS technique. Empirical results show that the relationship between input/behavioral additionality (management, follow-up, cognitive capacity) and output additionality had positive effect. The moderating effects of experiences of R&D subsidy on the relationship between input additionality and output additionality and the relationship between cognitive additionality and the output additionality appear to be statistically significant.
This study aims at investigating the effects of Government R&D subsidies. We analyse the effects of inputs and behavioral additionality on the output additionality. We also measure the moderate effects of the experiences of benefiting from government R&D on the relationship between inputs and behavioral additionality and the output additionality. We conducted a structured questionnaire on the companies who have participated in promotion program of the Korea Innovation Cluster. 126 responses were collected and alnalysed using the OLS technique. Empirical results show that the relationship between input/behavioral additionality (management, follow-up, cognitive capacity) and output additionality had positive effect. The moderating effects of experiences of R&D subsidy on the relationship between input additionality and output additionality and the relationship between cognitive additionality and the output additionality appear to be statistically significant.
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문제 정의
본 연구는 그 동안 국내에서 논의되지 않았던 혁신 클러스터 단위의 정부 R&D보조금을 통해 발생하는 투입부가성 및 행동부가성이 산출부가성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 정책 효과성 측정을 통해 국가 연구개발 투자정책의 개선방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 정부 R&D 지원 정책효과 측정을 위해 부가성의 개념을 적용하여 정부의 R&D 지원정책에 대한 학술적인 이해를 높였다.
본 연구에서는 이러한 상황을 반영하여 투입･관리･후속･인지부가성과 산출부가성과의 관계, 투입･관리･후속･인지부가성과 산출부가성간의 R&D보조금 조절효과에 대한 실증을 통해 국내 혁신 클러스터 단위에서의 정부정책 효과성을 검증하고자 하였다.
본 연구에서는 이중 정책 집행이 완료된 이후의 정책 효용성 평가에 주안점을 두고 정부 R&D보조금을 통해 기업에서 어떠한 효과가 발생했는지에 대해 실증하고자 한다.
이러한, 세제감면 혜택을 통해 첨단 기술･제품분야의 R&D에 선투자할 수 있도록 지원함으로써 첨단산업을 육성하는데 목적을 두고 있다.
정부 R&D보조금을 통해 발생하는 투입부가성 및 행동부가성이 기업의 산출부가성에 미치는 영향을 분석하고, 학습관점에서 정부 R&D보조금이 조절효과를 지니는지 실증하고자 한다.
특히, 본 연구에서는 그 동안 국내에서 논의되지 않았던 혁신 클러스터 단위의 정부 R&D보조금이 부가성에 미치는 영향을 분석하고 이를 통해 정책 효과성을 측정하고자 한다.
가설 설정
(1998)의 CDM(Crépon-Duguet- Mairesse) 모델과 조훈상･이철규(2012)의 실증 결과에 따라, 정부 R&D보조금 지원에 따른 투입부가성 및 행동부가성은 산출부가성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 가설을 제시한다.
□ 가설1 : 투입부가성이 높은 기업일수록 산출부가성이 높을 것이다.
□ 가설2 : 관리부가성이 높은 기업일수록 산출부가성이 높을 것이다.
□ 가설3 : 후속부가성이 높은 기업일수록 산출부가성이 높을 것이다.
□ 가설4 : 인지부가성이 높은 기업일수록 산출부가성이 높을 것이다.
□ 가설5 : R&D보조금 수혜경험이 투입부가성과 산출부가성간의 관계를 조절할 것이다.
□ 가설6 : R&D보조금 수혜경험이 관리부가성과 산출부가성간의 관계를 조절할 것이다.
□ 가설7 : R&D보조금 수혜경험이 후속부가성과 산출부가성간의 관계를 조절할 것이다.
□ 가설8 : R&D보조금 수혜경험이 인지부가성과 산출부가성간의 관계를 조절할 것이다.
따라서 본 연구에서는 조직 학습관점의 일반론적 관점에서 R&D보조금 수혜 경험이 투입부가성, 관리부가성, 후속부가성, 인지부가성과 산출부가성의 관계를 조절할 것으로 가정하였다.
제안 방법
독립변수는 투입･관리･후속･인지부가성을 지표로 설정하였으며, 선행연구를 바탕으로 측정항목을 설정하고 5점 리커드 척도로 측정하였다. 투입부가성의 경우 정부 R&D보조금 지원에 따른 연구개발비 증가, 연구개발 신규 인력 증가, 연구개발 재료비 증가를 측정하였으며(Davenport et al.
따라서 본 연구에서는 정부 R&D보조금의 조절효과를 실증하고자, 설문조사를 바탕으로 R&D보조금 지원 건수를 측정하고 등간척도로 변환하였다.
또한, 학습효과가 클수록 조절효과를 지니는지 확인하기 위해 정부 R&D보조금을 조절변수로 설정하고, 추가적으로 R&D집중도, 기업업력, 종업원수, 산업구분, 기업유형에 따라 성과에 미치는 영향을 분석하였다.
마지막으로 선행연구에서 연구자별로 프로젝트 부가성, 가속부가성, 범위･규모 부가성, 도전부가성, 협력부가성, 관리부가성, 후속부가성, 인지부가성 등 다양한 행동부가성에 대한 논의가 있다고 언급한 바 있으나, 본 연구에서는 정부의 R&D보조금 지원 이후(After Project)에 발생하는 기업수준(Firm Level)의 행동부가성(Hsu et al., 2009)을 중심으로 관리부가성, 후속부가성, 인지부가성에 한정하여 실증분석을 실시하였고, 이에 따라 R&D정부보조금 지원기간 동안(During Project) 발생하는 행동부가성의 효과성까지 확대하여 측정하지 못하였다.
본 연구에서는 경험적 학습관점에서의 행동부가성에 초점을 두고 실증분석을 수행하였다. 경험적 학습관점의 행동부가성에 대한 실증 선행연구가 미흡하고, 선행연구의 실증결과 또한 결과가 달라 이에 따른 일반화가 어려운 한계가 있다.
(2009)의 경우 부정적인 효과, Roper and Hewitt-Dundas(2016)는 통계적 유의성을 발견하지 못하는 등 서로 다른 결과를 보였다. 본 연구에서는 행동부가성을 바라보는 시각을 관리, 후속, 인지부가성으로 세분화하여 실증함으로써 보다 미시적인 관점에서 접근하였다. 이에 따라 R&D보조금의 조절효과는 인지부가성에서는 긍정적으로 나타났으나, 관리, 후속부가성은 유의하지 않는 것으로 나타났다.
선행연구를 통해 행동부가성의 측정유형은 다양하게 정의되어 왔음을 확인하였으며, 본 연구에서는 이중 투입, 관리, 후속, 인지부가성이 성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 독립변수로 설정하였다. 또한, 학습효과가 클수록 조절효과를 지니는지 확인하기 위해 정부 R&D보조금을 조절변수로 설정하고, 추가적으로 R&D집중도, 기업업력, 종업원수, 산업구분, 기업유형에 따라 성과에 미치는 영향을 분석하였다.
이외에 통제변수로는 R&D집중도(Kochhar and David, 1996), 기업업력(Peng and Liu, 2018; 황남웅 외, 2014; 이병헌 외, 2014), 종업원수(강석민, 2013; 황남웅 외, 2014; 박정수･허문구, 2015; 이병헌 외, 2014), 산업구분을 이용하였다(Kochhar and David, 1996; Peng and Liu, 2018; 박정수･허문구, 2015; 이병헌 외, 2014). 이러한 변수는 설문조사 결과를 바탕으로 한국신용평가정보 데이터를 교차 검증하였다.
이중 본 연구에서는 매출액 증가, 수익성 증가, 사업영역 확대, 신제품 출시 또는 제품개선, 특허･논문실적 증가를 5점 리커드 척도로 측정하여 종속변수로 사용하였다(Falk, 2007; Clarysse et al., 2009; Georghiou, 2002; Buisseret et al., 1995; Bræin et al., 2002; Bach et al., 1995; Czarnitzki and Licht, 2006; Busom and Fernández-Ribas, 2008; 김윤선･ 김병근, 2009).
추가적으로, 과학기술정보통신부에서 연구개발특구의 육성에 관한 특별법에 따라 등록･지정하고 연구개발특구에서 운영･지원하고 있는 제도로 연구소기업과 첨단기술기업에 대한 기업유형 더미를 통제변수로 사용하였다. 연구소기업은 공공연구기관의 기술을 직접 사업화하기 위해 연구개발특구안에 설립하는 기업으로 공공 연구기관의 기술력과 기업의 자본 및 경영 노하우를 결합시킨 새로운 형태의 기업 모델이다.
대상 데이터
정부는 연구기능과 생산기능이 유기적으로 결합된 혁신클러스터 육성을 통해 신성장 동력 창출 기지로 활용하고자, 2005년 대덕특구를 시작으로 2011년 광주･대구특구, 2012년 부산특구, 2015년 전북특구 등 5개 지역을 연구개발특구로 지정하였다(과학기술부, 2008; 미래창조과학부, 2016). 본 연구에서는 연구개발특구 내에 입주하고 있는 기업 중 연구개발특구육성사업에 참여한 경험이 있는 기업을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 정부는 연구개발특구의 육성을 위해 연구개발특구육성 사업을 추진하고 있으며, 연구개발특구육성 사업은 공공연구기관의 연구결과 사업화를 활성화하기 위한 목적으로 기술 이전 및 출자기업을 대상으로 R&D보조금 을 지원하는 ‘특구연구성과 사업화’와 창업생태계 및 교류협력 등을 강화하기 위한 ‘연구소기업･창업 성장 지원’ 2개의 세부내역사업으로 구분된다.
(1998)의 CDM(Crépon-Duguet- Mairesse) 모델과 조훈상･이철규(2012)의 실증 결과에 따라, 정부 R&D보조금 지원에 따른 투입부가성 및 행동부가성은 산출부가성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 가설을 제시한다. 본 연구에서는 행동부가성 유형 중 프로젝트가 수행된 이후에 발생하는 기업수준의 관리, 후속, 인지부가성을 대상으로 하였다. 프로젝트 수행 중에 발생하는 행동부가성의 경우 기업수준이 아닌 프로젝트 수준의 부가성으로 R&D보조금 지원에 따른 기업의 조직학습 조절효과를 측정하기에 비약이 존재하는 바 실증범위에서 제외하였다.
실증대상사업은 2018년 기준 최대 2년간 5억원 이내의 R&D보조금을 지원한다. 설문결과 총 161개 설문이 회수되었으며, 이중 초기기업의 경우 재무적 성과를 측정하기 어려운 점을 감안하여, 업력 1년 미만의 기업, 기업의 업력은 1년 이상이나 매출액 미 발생 기업, 주요 문항이 누락된 설문을 제외하고 최종적으로 총 126개 표본이 분석에 사용되었다.
데이터처리
척도의 신뢰도는 항목의 내적 일관도를 나타내는 크론바흐 알파 계수를 사용하였으며, 분석결과 투입부가성, 관리부가성, 후속부가성, 인지부가성, 산출부가성 변수는 크론바흐 알파 값이 모두 0.7이상()으로 신뢰성이 있는 것으로 판단하였다(Nunnally and Bernstein, 1994).
성능/효과
R&D보조금의 조절효과를 분석하기 위하여 상호작용항을 포함한 모형3은 모형 2에 비해 43.2%에서 47.0%로 설명력(Adj-R2 )이 증가하였다(p = .021).
기업업력(p < .05)의 경우 산출부가성에 부정적인 영향을 보이는 것으로 확인되었으며, 종업원수(p < .1)는 긍정적인 영향을 보이는 것으로 나타났다.
기업측면에서는 과제 수행 전 사전에 설정된 사업전략에 따라 공공연구기관이 보유한 검증된 기술을 이전 및 출자하는바 정부 R&D보조금 지원에 따른 관리부가성 효과는 유의하지 않게 나타났다.
다만, R&D집중도는 산출부가성에 유의한 영향을 끼치지 않는 것을 확인하였다.
통제변수의 통계적 유의성을 해석하면 기업규모가 작을수록 정부 R&D보조금 지원에 따른 산출부가성 효과가 높게 나타남을 확인하였다. 또한, IT산업 대비 NT와 ST산업에서는 산출부 가성에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 기업유형에서는 첨단기술기업일 경우 산출부 가성이 높은 것으로 나타났다. 다만, R&D집중도는 산출부가성에 유의한 영향을 끼치지 않는 것을 확인하였다.
또한, 정부 R&D보조금 수혜경험의 조절효과에서는 투입부가 성과 산출부가성과의 관계와 인지부가성과 산출부가성의 관계에 대한 긍정적인 조절효과를 보였다.
또한, 정부 R&D보조금 지원 횟수에 따른 조절효과를 측정하기 위한 상호작용항에서는 투입 효과성(p < .1), 인지효과성(p < .01)에서는 유의한 영향을 보여 가설5와 8은 채택되었으나, 관리효과성, 후속효과성에서는 유의한 영향을 주지 않아 가설6과 가설7은 기각되었다().
마지막으로, 통제변수에서는 기업업력, 종업원수, 산업구분, 기업유형에서 차이가 있는 것으로 나타났으나 R&D집중도에서는 유의하지 않았다.
김호･김병근(2012)은 기술혁신조사 및 연구개발활동조사 자료를 바탕으로 정부 보조금 지원 여부에 따른 연구개발 투자 및 혁신성과 비교를 하였다. 분석결과 정부보조금을 지원받은 기업은 전략적 관점에서 자원의 재분배를 통해 연구개발투자에 대한 의사결정과정과 더불어 혁신활동에 일부 부가적인 지출을 하며, 행동부가성을 촉진시킴을 실증하였다.
분석결과 통계적 유의성을 확인할 수 없어 일반화하기는 어려우나, 이들의 메타분석 대상 선행연구 총 163건(중복 논문 반영) 중 54%가 보완관계, 18%가 대체관계를 보이고 있어 정부 R&D보조금에 대한 투입부가성은 대체로 보완적 효과가 있는 것으로 파악할 수 있다.
산업구분은 IT 41%, BT 13%, NT 15%, ET 18%, ST 13%, 기업유형은 일반기업 63%, 연구소기업 18%, 첨단기술기업 19%로 각각 나타났다().
산업별로는 IT산업 대비 NT(p < .05)와 ST산업(p < .05)에서 긍정적인 영향 을 보였고, 기업유형별로는 일반기업 대비 첨단기술기업(p < 0.01)에서 긍정적인 영향을 보이는 것으로 확인되었다.
상호작용 효과를 쉽게 이해할 수 있도록 조절변수(R&D보조금)이 상위집단(평균에서 1 표준 편차를 더한 값 기준)과 하위집단(평균에서 1 표준편차의 차감 값 기준)으로 나눈 회귀선(Aiken and West, 1991)을 도식화하여(그림 4), 높은 투입효과성과 인지효과성은 R&D보조금 지원이 더 많을수록, 산출부가성에 더 강한 긍정적인 영향을 끼침을 확인하였다.
설문응답 총 126개 기업의 최근 5년간 R&D보조금 지원 건수는 평균 4.3건, R&D집중도는 18.1%, 기업업력은 11.7년, 종업원수는 47.7명으로 나타났다.
실증분석결과를 살펴보면 투입부가성과 관리･후속･인지부가성이 산출부가성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 정부 R&D보조금 수혜경험의 조절효과에서는 투입부가 성과 산출부가성과의 관계와 인지부가성과 산출부가성의 관계에 대한 긍정적인 조절효과를 보였다.
실증을 위해 정부지원 기업에 대한 설문조사를 실시하였고, 구조방정식을 통하여 정부 R&D보조금이 기업의 행동의 변화에 영향을 끼치며, 기업의 직접성과와 간접성과가 연관관계가 존재함을 규명하였다.
이에 따라 R&D보조금의 조절효과는 인지부가성에서는 긍정적으로 나타났으나, 관리, 후속부가성은 유의하지 않는 것으로 나타났다.
종속변수인 산출부가성의 경우 앞에서 언급한 바와 같이 산출물을 무엇으로 정의할 것인가에 대한 연구자마다 서로 상이한 견해로 인해, 특허･논문 실적, 신제품 개발, 신공정 개발, 신규 어플리케이션 출시, 신규 프로토 타입 개발, 신규 서비스 개발, 매출액 증가, 이미지 향상, 시장 점유율 증가, 경쟁력 증가, 잠재력 증가, 수익성 증가 등 다양한 변수를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 이중 본 연구에서는 매출액 증가, 수익성 증가, 사업영역 확대, 신제품 출시 또는 제품개선, 특허･논문실적 증가를 5점 리커드 척도로 측정하여 종속변수로 사용하였다(Falk, 2007; Clarysse et al.
주요 변수 간의 상관관계에서 산출부가성은 R&D집중도, 종업원수, 상호작용항을 제외한 변수들과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
즉, 조직의 축적된 경험을 통해 업무역량이 개발되고 향상되나, 정부 R&D보조금에 따른 기업 행동부가성은 최초의 프로젝트를 수행할 때 가장 크게 나타나며, 프로젝트의 수가 많아질수록 행동부가성이 감소하는 학습곡선(Learning Curve)을 보였다.
통제변수의 통계적 유의성을 해석하면 기업규모가 작을수록 정부 R&D보조금 지원에 따른 산출부가성 효과가 높게 나타남을 확인하였다.
기업 R&D의 전략적 의사결정을 위해 정부지원 사업이 어떤 요소로 고려되는지 탐색한 연구로써, 기존의 사후적인 평가에 중점을 둔 것과 차이가 있다. 행동부가성 관점에서 네트워크나 파트너십과 같은 협력의 확대에 대한 결과를 확인한 결과 협력에 대한 태도는 개별기업들의 협력에 대한 성공경험에 따라 좌우됨을 알 수 있었다.
행동부가성과 관련한 그 동안의 연구결과를 종합해보면, 행동부가성은 프로젝트부가성, 가속 부가성, 범위･규모부가성, 도전부가성, 협력부가성, 관리부가성, 후속부가성, 인지부가성으로 세분화 할 수 있다().
회귀분석 결과 세 모형 모두 회귀식이 유의(p < .05)하였으며, 오차의 독립성을 검증한 결과 Durbin-Watson 통계량이 2.190으로 자기상관이 없는 것으로 나타났다.
후속연구
또한 정부의 R&D 보조금 지원을 통해 학습효과가 창출되도록 프로그램을 관리 하여야 할 것이다.
또한, R&D보조금 지원 건수를 측정함에 있어 정부 R&D과제 선정평가 특성상 특정 프로그램을 중복하여 지원 받은 기업은 드물어 연구개발특구육성 프로그램 외 정부 R&D보조금 지원 건수를 합산하여 측정하였으므로, 연구개발특구육성 프로그램에 한정된 실질적인 정책적 효과를 분리 해내기가 어려운 한계가 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2016년 기준 한국의 과학기술혁신역량은 세계 몇위 인가?
우리나라의 GDP대비 민간 및 정부 연구개발투자 비율은 2015년 세계 2위, 연구개발규모는 세계 4위로 2018년 정부 R&D예산은 19.7조원으로 20조원에 육박하고 있으며, 2016년 과학기술혁신역량은 세계 5위, 과학기술경쟁력은 세계 8위로 상위권을 지속 유지하며 과학기술 강국의 저력을 과시하고 있다(미래창조과학부, 2017).
R&D 혁신 정책의 효과 측정을 위해 정부보조금 지원을 했을 때와 지원이 없는 경우의 차이를 비교하기 위해 사용하는 개념인 부가성은 어떻게 세부 구분 될 수 있는가?
이중, 부가성은 R&D와 혁신 촉진정책의 효과성을 측정을 위한 중요한 개념으로, 정부보조금 지원이 없는 경우와 정부보조금이 지원되었을 때의 차이를 비교함으로써 정책적 효과를 검증할 수 있다. 부가성은 크게 투입부가성, 산출부가성, 행동부가성으로 구분된다. 투입부가성은 정부지원이 기업의 투자를 촉진하는가 구축하는가의 여부, 산출부가성은 정부지원이 없이는 달성하기 어려웠을 산출물을 의미한다. 행동부가성은 정부개입에 따른 기업의 바람직한 방향으로 행동의 변화를 의미하며 최근 이에 대한 관심이 늘어나고 있다.
2015년 기준 한국의 GDP대비 민간 및 정부 연구개발투자 비율은 세계에서 몇위 인가?
우리나라의 GDP대비 민간 및 정부 연구개발투자 비율은 2015년 세계 2위, 연구개발규모는 세계 4위로 2018년 정부 R&D예산은 19.7조원으로 20조원에 육박하고 있으며, 2016년 과학기술혁신역량은 세계 5위, 과학기술경쟁력은 세계 8위로 상위권을 지속 유지하며 과학기술 강국의 저력을 과시하고 있다(미래창조과학부, 2017).
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