최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
DataON 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Edison 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Kafe 바로가기주관연구기관 | 과학기술정책연구원 Science & Technology Policy Institute |
---|---|
연구책임자 | 황용수 |
참여연구자 | 조가원 , 강희종 , 김기국 , 장병열 , 허현회 , 손병호 , 양창훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2010-12 |
과제시작연도 | 2010 |
주관부처 | 국무총리실 Office of the Prime Minister |
등록번호 | TRKO201900018286 |
과제고유번호 | 1105002593 |
사업명 | 경제(과학기술정책연구원) |
DB 구축일자 | 2020-03-21 |
제1장 서론
제1절 증거기반 과학기술혁신시스템 진단의 배경
효과적인 과학기술혁신정책의 추진을 위해서는 오늘날 전개되고 있는 과학기술혁신의 현상과 활동을 적합한 혁신모델, 타당한 평가방법, 그리고 적절한 데이터에 기반을 두고 이해하고 분석·평가할 수 있어야 한다는 인식이 전 세계적으로 확산되고 있다. 그러나 과학기술혁신의 다양한 특성은 과학적 분석·평가를 어렵게 하고 있고, 현실적으로 신뢰할만한 혁신모델, 평가방법, 데이터가 불충분하여 입증 가능한 과학기술혁신정책의 기반은 매우 취약한 실정이다.
이러한 인식에
제1장 서론
제1절 증거기반 과학기술혁신시스템 진단의 배경
효과적인 과학기술혁신정책의 추진을 위해서는 오늘날 전개되고 있는 과학기술혁신의 현상과 활동을 적합한 혁신모델, 타당한 평가방법, 그리고 적절한 데이터에 기반을 두고 이해하고 분석·평가할 수 있어야 한다는 인식이 전 세계적으로 확산되고 있다. 그러나 과학기술혁신의 다양한 특성은 과학적 분석·평가를 어렵게 하고 있고, 현실적으로 신뢰할만한 혁신모델, 평가방법, 데이터가 불충분하여 입증 가능한 과학기술혁신정책의 기반은 매우 취약한 실정이다.
이러한 인식에 따라 선진국에서는 과학기술혁신정책의 과학화와 증거 기반 강화를 위한 노력을 기울이고 있는데, 미국의 ‘과학혁신정책의 과학화(SciSIP: Science of Science and Innovation Policy)’, 유럽의 ‘증거기반 정책결정(evidence-based policy making)’, OECD의 ‘과학기술지표 국별전문가작업반(NESTI: Working Party of National Experts on Science and Technology Indicators) 운영’, OECD 혁신전략(OECD Innovation Strategy)의 한 축으로서의 혁신측정(measuring innovation) 발전 등이 그 대표적인 노력들이다.1)
우리의 경우도 과학기술혁신정책의 증거기반에 대한 신뢰성 제고가 절실하다는 점에서, 연구원에서는 과학기술혁신정책의 과학화를 위한 다년도 연구사업을 시작하였는데, 본 연구는 이 중 3차년도 연구로서 증거기반에 입각하여 우리나라 과학기술혁신시스템을 실제로 진단하는 목적으로 수행되었다. 국내 현황 모니터링과 국제 비교분석이 결부되는 신뢰성 있는 데이터 및 지표를 바탕으로 향후 국가 과학기술혁신시스템을 주기적으로 진단함으로써 과학기술시스템이 안고 있는 문제 파악과 위치 설정, 그리고 과학기술혁신정책의 방향 설정에 도움을 주기 위함이다.
여기에서 사용하는 과학기술혁신(STI)시스템의 개념은 국가혁신시스템(NIS: National Innovation System)의 개념과 대체로 맥을 같이 한다. 이러한 국가혁신시스템의 개념에 대해, Freeman(1987)은 “새로운 기술을 획득·개량·확산시키기 위해 기술개발 관련 행동과 상호작용을 수행하는 공공과 민간부문 조직들 간의 네트워크”로, (Freeman, 1987), Nelson and Rosenberg(1993)는 “기술혁신의 성과에 영향을 미치면서 주된 역할을 수행하는 조직체들의 집합”으로, 그리고 Lunvall(1992)는 “새롭고 경제적으로 유용한 지식의 생산과 확산, 그리고 활용 과정에 있어 상호작용하는 요소와 관계”로 정의하였다. 시스템은 관점에 따라서 다양하게 규정될 수 있는데, 일반적으로는 차별화된 기능과 역할을 맡고 있는 요소들이 유기적으로 결합하여 요소들 전체가 성과를 창출하고 또한 그 성과에 기반을 두고 재생산되는 구조체계를 의미한다고 볼 수 있다.
[그림 1-1]에서는 과학기술혁신(STI) 정책결정에 있어서 활용되는 증거(evidences)의 종류를 보여준다. 전통적으로 전문가 판단이 가장 널리 활용되는 증거이지만, 이 보다는 엄밀하고 실증적인 증거로서 사례연구, 모범 실례/이론 등 정성적인 증거와 통계/지표, 조사/실험 결과, 경제분석 등 정량적인 증거를 요구하고 있다. 과학기술혁신시스템 진단을 위해서는 이러한 증거의 종류가 모두 활용될 수 있고, 이들 증거들의 상호보완적 활용을 통하여 시스템 진단의 타당성과 가능성을 높일 수 있다. 그러나, 본 연구는 보다 엄밀하고 측정 가능한 증거에 바탕을 둔 과학기술혁신시스템의 진단체계 발전을 추구한다는 관점에서, 시스템 진단을 위한 증거의 제한적 활용이 되기는 하지만 다양한 증거들 중 통계/지표를 중심으로 하면서 조사/실험 결과, 경제분석도 일부 포함하는 정량적 증거기반 체계에 주목한다. 이러한 증거기반 체계 구축이 세계적인 과학기술혁신정책 과학화 조류에 상응하면서도 과학기술혁신정책의 선진화를 위해 관련 지식체계의 발전이 크게 요구되는 부분이라고 판단하기 때문이다.
이러한 목적을 가진 과학기술혁신(STI)시스템 진단은 STI시스템을 기반으로 하는 STI정책의 추진과 과학기술 발전을 통한 국가 경제사회 발전에 기여할 수 있는 STI시스템의 발전에 있어서 다음과 같은 유용한 기능을 수행할 수 있다(ASTRA. 2008). 본 연구를 통한 STI시스템 진단을 위한 증거기반 체계가 이러한 기능을 모두 만족시키기는 어려우나, 진단의 증거기반의 양적·질적 확보 가능성에 따라 보다 객관적이고 설득력 있는 진단을 가능하게 함으로써 상당 부분 이러한 기능을 도울 수 있는 잠재력을 가진다.
① Signaling or monitoring: STI시스템의 발전과 변화 추이에 대해 주목해야 할 징후를 파악하고 모니터링을 하는데 기여할 수 있다.
② Performance: STI정책의 목적에 반하는 결과가 일어나는지 그리고 STI정책이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 사항을 점검할 수 있다.
③ Accountability, Evaluation and Allocation: 정책목표에 대응한 과학기술예산의 설정과 정당화를 뒷받침하고 STI시스템의 성과에 대한 통찰을 제공한다.
④ Legitimization: 기존 STI정책이 효과적으로 추진되고 있는지에 대한 파악을 도운다.
⑤ Awareness: STI시스템의 현황과 성과에 대한 정확한 정보를 제공한다.
⑥ Consensus Building: STI를 위한 대안적 혁신 지원, 정책 및 전략이 지닌 잠재적 영향력에 대한 공감대를 형성할 수 있다.
⑦ Intelligence: 과학기술예측(S&T Foresight), STI정책 모니터링 등과 함께 STI정책 추진에 대한 인텔리전스 기능을 수행한다.
⑧ Backcasting: 주요 STI 목적에 비추어 본 STI시스템의 상황을 진단할 수 있다.
(출처 : 본문 : 제1장 서론 17p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
---|---|
연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.