초록 ▼

1. 지역 R&D 실태조사 개요
■ 조사 필요성
혁신 클러스터 정책은 지리적으로 인접한 혁신주체들 간 상호작용을 기반으로 자체적 혁신활동을 생성하도록 하는 생태계관점의 혁신정책으로 국내외 정부차원에서 중요하게 논의되어 왔다. 혁신클러스터는 지역 및 산업성장에서의 구심적 공간이자 동시에 지역 내의 지식창출·확산·활용 과정에서 상호작용을 촉진하는 혁신의 요람의 역할로서 국내에서도 중앙 및 지방정부 차원에서 중요 정책대상이자 수단으로 파악되어 다양한 정책으로서 활발하게 수립 및 추진되고 있다(정선양, 2018; 황두희 외, 2

1. 지역 R&D 실태조사 개요
■ 조사 필요성
혁신 클러스터 정책은 지리적으로 인접한 혁신주체들 간 상호작용을 기반으로 자체적 혁신활동을 생성하도록 하는 생태계관점의 혁신정책으로 국내외 정부차원에서 중요하게 논의되어 왔다. 혁신클러스터는 지역 및 산업성장에서의 구심적 공간이자 동시에 지역 내의 지식창출·확산·활용 과정에서 상호작용을 촉진하는 혁신의 요람의 역할로서 국내에서도 중앙 및 지방정부 차원에서 중요 정책대상이자 수단으로 파악되어 다양한 정책으로서 활발하게 수립 및 추진되고 있다(정선양, 2018; 황두희 외, 2018).

우리나라의 경우 중앙정부의 일률적 정책 적용이 지역환경의 다양성을 포용하지 못함에 따라 지역 개별로 맞춤형 혁신전략 추진을 장려하기 위한 지방분권화가 이루어졌고, 이는 혁신을 위한 인접한 공간으로서 ‘지역’의 역할이 강조됨에 따라 과학기술 기반의 혁신을 위한 지역별 정책수립 중요성이 더욱 가속화 되고 있다. 또한 각 부처별 혁신클러스터 정책에 따르면 정책의 핵심추진목적이 클러스터 내 혁신주체간 다양한 상호작용, 즉 혁신네트워크 활동의 활성화를 통해 클러스터 내 창출된 지식정보 및 성과를 교환하여 궁극적으로 지역경제 성장을 극대화하는데 있음에도 불구하고, 막대한 자원을 투입한 중장기 사업을 통해 지역 또는 권역 내 혁신클러스터를 구축을 위한 집적지 조성과 거점 중심의 R&D투자 및 협력네트워크, 사업화 등을 지원하는데 주력하고 있는 것이 현실이다.

본 보고서는 이러한 관점에서 클러스터를 지역 내의 혁신주체들 간에 자율적으로 네트워크를 조성해 혁신을 창출하는 시스템적 개념으로 보고 이러한 시스템의 구조가 각 지역별로 어떻게 구축되어 있고 개별 지역의 혁신네트워크 정도는 어떠한지에 대해 체계적으로 진단 해보고자 한다. 이러한 결과를 현행 정책과 비교분석함으로써 최종적으로는 지역 클러스터 차원에서 혁신창출 네트워크의 지속적인 성장 및 활성화에 도움이 될 수 있는 정책방향 및 시사점을 제안하고자 한다.

■ 조사분석 방안
이번 연구는 국내의 지역단위 혁신네트워크 특성을 분석하기 위해 2개 단계로 분석을 수행하였다. 문헌연구를 통해 먼저 혁신네트워크와 네트워크 활성화에 대한 개념적 정리를 하고 이를 토대로 혁신네트워크 차원에서 정부차원의 혁신클러스터 정책추진 현황과 지역별로 보유한 혁신주체 규모와 클러스터 등의 일반 현황을 제시하였다. 이후 지역별 네트워크 실태분석을 위해 네트워크 분석법을 활용, ’17년과 ’19년의 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 등록된 공동위탁R&D과제 정보를 기반으로 DB를 구축하였고, 지역별 R&D협력관계와 주요과학기술분야에 대해 분석하였다.

2. 지역 혁신네트워크 실태 분석연구
■ 연구 추진개요
본 연구는 지역별 혁신을 위한 인접 공간으로서 법령 및 지역 수요에 따라 조성된 클러스터와 별개로 실제 공동R&D 활동이 추진됨에 따라 자연스럽게 형성된 생태계적 관점의 연구협력관계가 지역별로 견고한지, 누가 주체가 되어 형성하는지, 어떤 분야의 연구개발협력이 주로 추진되는지 등의 특성을 분석함으로써 혁신주체 및 네트워크 참여자와 수요자의 협력네트 워킹이 지속적이고 보다 활발하도록 하는 지원 방향을 제시하고자 한다.

동시에 이전 연구에서 강조한 바 있었던 스마트 전문화 전략의 추진에 있어서도 지역의 자활 정책추진을 위해 지역 이해관계자의 참여가 전제조건이었던 만큼, 지역의 참여적 혁신전략을 개선하기 위해서는 경제 및 산업적 실태 뿐만 아니라 지역 내 실제 이해관계자 간에 형성되는 혁신추진 관계 현황을 파악할 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 이번 실태조사는 전년도 지역 혁신활동의 특성에 따른 유형화 시도에 이어 보다 세부적으로 지역별 혁신추진 활동, 특히 협력적 R&D 추진의 양태를 봄으로써 전년도 지역 혁신 유형분류의 시도에서 해결하지 못했던 지역이 실제 혁신을 창출하기 위한 과정적 특성을 파악하고자 한다.

이를 위해 지역별 혁신을 위한 인접 공간으로서 법령 및 지역 수요에 따라 조성된 클러스터와 별개로 실제 공동R&D 활동이 추진됨에 따라 자연스럽게 형성된 생태계적 관점의 연구협력관계가 지역별로 견고한지, 누가 주체가 되어 형성하는지, 어떤 분야의 연구개발협력이 주로 추진되는지 등의 특성을 분석함으로써 혁신주체 및 네트워크 참여자와 수요자의 협력네트 워킹이 지속적이고 보다 활발하도록 하는 지원 방향을 제시하고자 한다.

■ 연구 개념정립 및 추진체계
1) 혁신네트워크 개념
본 연구는 각 지역의 네트워크가 얼마나 활성화되었는지를 중점으로 분석하기 위해 활성화에 대한 개념적 정의와 함께 어떤 방법으로 판단할 것인지에 대하여 문헌연구를 통해 정리하였다. 기존 문헌의 고찰에 따르면 혁신 또는 지식네트워크는 일반적으로 공동연구나 협업 등 개별주체가 가지고 있는 지식의 상호교환이 이루어지는 사회적 관계로 정의(김선우, 양현채, 2017; 변창욱 외 4인, 2018)하는 한편, 혁신클러스터 차원에서는 특정 목적을 위한 군집한 주체간 그룹이 상호작용을 통해 서로 영향을 미치는 행위를 일컫는 것으로 확인되었다(Lublinski, 2003; Buendia, 2005). 네트워크 분석방법 또한 마찬가지로 기존 선행연구는 클러스터 구축에 투입된 자원의 지식 산출과 경제적 효과를 측정하기 위한 정량분석으로서 지표선정과 개발, 성과평가에 초점을 두고 있었다.

이번 연구에서는 선행연구의 검토 및 정리를 통해 혁신네트워크를 “공동·협력연구활동 수행을 통한 혁신주체별 지식교류의 관점에서 혁신클러스터의 구축과 발전에 핵심적인 역할을 하는 관계망”으로 정의하였다. 이에 따라 혁신네트워크 활성화의 개념 또한 참여주체의 활동을 통해 형성된 관계망의 지속성과 참여 다양성 등 구조적 진단에 초점을 두고자 한다.

2) 연구분석의 틀
또한 동태적 시스템 차원에서 클러스터 정책의 개선점을 찾기 위해 혁신연구 추진을 통한 주체 간에 형성된 관계망(이하 혁신네트워크)의 구조적 유형과 특성을 확인하고자 한다.
이를 위한 방법론으로 지역 내 혁신활동을 중심으로 한 지식연계를 측정하고자 주체 간 관계의 경로나 크기를 나타내는 지식연계 행렬을 측정하는 방법론 중 하나인 소셜 네트워크 분석방법(social network analysis, 이하 네트워크 분석법)을 활용하고자 한다(박현우, 유선희, 2007).

네트워크 분석법은 그래프 이론으로부터 얻어지는 정량적 기법으로서 행위자(node) 간 상호작용(link)에 따른 관계패턴을 시각적으로 표현함으로써 주체 간 연관관계의 구조와 시스템 전체의 특성에 대한 풍부한 정보를 제공하는 툴로, 밀도(density), 범위(span), 중심성 (centrality), 연결성(connectedness), 군집가능성(clusterability) 등을 측정하여 구조와 환경에 대한 특성을 설명할 수 있다. 특히 중심성은 권력과 영향력이라는 개념과 연결되어 가장 많이 쓰이는 지표로서 네트워크의 행위자(node)가 다른 객체와 얼마나 많이 연결(link) 되어 있는지를 나타내는 개념으로 해당 행위자가 네트워크의 핵심 허브의 역할을 하고 있음을 직간접적으로 보여준다(박현우, 유선희, 2007).

이에 연구에서는 지식확산 측면에서 지역 내 소규모 네트워크로 분산된 구조 하에서 어떤 행위자가 지식의 중개와 확산을 주도하는 ‘핵심허브’역할을 하는지에 대해 네트워크 분석에서 주로 사용되는 지표인 연결중심성(degree centrality)을 통해 비교해 보았다. 동시에 이러한 핵심허브들이 서로 결집되어 있어 전체 네트워크 차원에서 동류성, 즉 핵심그룹 간 연계성이 강한지를 모듈성(modularity)과 결집계수(clustering coefficient)를 통해 파악하였다.

동시에 지역별 지식네트워크적 특성에 대해 보다 심층적으로 파악하기 위한 분석 항목을 김왕동·김기근(2007)의 혁신클러스터 네트워크 평가지표체계를 참고하여 1)네트워크를 둘러싼 환경과 2)네트워크 내 주체간 연계 활동 유형으로 항목을 구분하였다.

3) 데이터 확보 방법
정책적, 지역경제적 환경에 대한 실태를 파악하기 위해 지역별 지자체 공무원, R&D사업관리기관, 기업, 대학, 출연(연) 연구자 총 1,174명을 대상으로 상호교류 및 협력에 대한 지역별 애로사항과 함께, 네트워킹을 보다 효율적으로 관리전담하기 위한 기관적 특성에 대한 수요 등을 조사하였으며, 네트워크 활동에 대한 조사를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 공개적으로 제공되는 국가연구개발(R&D)과제 중 공동위탁연구개발과제정보(이하 공동위탁과제)를 활용하였다.

분석에 고려한 과제는 국방과제와 보안과제를 제외한 일반과제만을 대상으로 하며 지역 분류에 있어서 국제협력, 기타지역, 미분류 지역은 제외하였다. 또한 네트워크 분석은 동일한 공동위탁과제를 수행하는 주관기관과 여러 공동참여기관 간의 관계(link)를 단위로 하는데, 이때 과제정보는 공동연구기관이 위치한 지역 정보는 제공하고 있지 않아, 최대한 공동연구 기관의 위치 지역을 확인하되, 본사와 일부 타지역 내 공장, 분원, 지사 등이 있어 확인이 어려운 경우, 주관기관의 지역에 근접한 위치에 있음을 가정하여 지역별 네트워크 분석을 수행하였다. 해당 방식으로 전처리 한 ’17년과 ’19년 시점의 데이터를 활용한 네트워크 분석결과를 토대로 지역별 혁신네트워크의 성장 추이, 즉 네트워크 내 참여주체 규모와 관계망 유형의 다양성이 증가 여부를 횡단적으로 측정하였다.

네트워크 분석은 1-mode 네트워크로서 한 개의 동일한 과제명에 참여하고 있는 주관기관과 다수의 참여기관의 사이의 연계관계를 추출하였다. 이러한 관계를 네트워크 분석단위로 하며, ’17년 19,226개와 ’19년 18,986개의 주관기관과 공동참여 기관 간의 link 수와 그 특성을 확인하였다.

■ 지역별 혁신네트워크 활성화 수준진단 결과
1) 혁신네트워크 정책 환경분석
지역의 혁신네트워킹 및 혁신추진 생태계를 고도화시키기 위해 과기부, 교육부, 산업부 등 여러 정부부처에서 혁신클러스터 조성 및 산학연 공동연구를 위한 플랫폼 구축 등의 정책을 추진하고 있음을 확인한 바 있다. 우리나라 대표적인 혁신클러스터 중 하나인 연구개발특구를 기준으로 살펴보면, 특구는 중앙정부 주도 과학단지 조성을 목적으로 정부와 공공연구소 중심의 연구집적단지가 형성되었으나, 기업 및 산업활동과의 괴리, 혁신활동의 단절성 등의 혁신 측면에서 장애요소 문제가 대두되었고, 2000년 초부터 본격적으로 혁신 측면의 연구단지 활성화에 대한 논의가 시작되었다.

결론적으로 지역별 혁신추진을 위한 정책환경 분석은 정부 차원의 혁신클러스터 정책 추진이 실제 네트워크의 성장과 발전에 기여하는 정도에 대한 측정을 포함할 필요가 있다. 이에 네트워크 참여자를 중심으로 네트워크 활성화를 위한 정책수요를 발굴하기 위해 ‘정책에 대한 주체들의 인지도’, ‘참여도’, ‘ R&D관련 산학연관 소통 현황’ 등에 대한 만족도 조사를 실시하였다.

혁신 네트워크 활성화를 위한 정책적 이슈에 대해 실제 혁신을 위한 지식공급자(대학, 출연연 등)와 수요자(기업, 비영리 등)의 만족도를 조사한 결과, 다음의 2개 이슈에 대한 수요가 있는 것으로 나타났다.
핵심이슈 ① : 산학연 공동연구를 위한 환경 및 기회(플랫폼) 지원방안의 체감도 제고
핵심이슈 ② : 지역 내 총괄적인 R&D협력 추진을 위한 구심점 조직의 부재

2) 지역별 혁신네트워크 규모비교
네트워크 분석 도구인 Gephi를 통해 각 지역별 네트워크 구조를 파악하고자 지역별 node와 link 수에 대해 확인하였다. 분석 결과, 동일 지역 내에서도 네트워크가 다양한 node 간관계에 따라 크게 형성된 반면, 몇몇 node끼리 강하게 형성된 소규모 네트워크 또한 존재한다. 17개 시도의 네트워크의 규모를 비교해 보면 전국 평균 node 수인 397개 보다 많은 혁신 주체가 참여하는 지역은 경기, 서울, 대전, 부산, 경북으로 나타났다. 즉 인천을 제외한 수도권 지역과 대전, 그리고 경북과 부산을 포함한 5개 대형 도심지역이 혁신주체와 공동협력과제 규모가 큰 상위지역으로, 협력적 혁신활동이 활발하게 나타났다.

세종과 제주, 울산, 충남은 전국 평균 node 수보다 아래로, 지역 내 혁신주체가 적을수록 서로 연결 가능성이 높아 평균경로 또한 적을 수 있으나, 대전의 경우, 혁신주체 규모가 상위권 (3위)이며, 1개 기관이 평균적으로 다른 기관과 연결된 개수 또한 전국 2위임에도 불구하고 평균 경로가 하위권인 것으로 보아, 많은 혁신주체가 보다 밀접하게 연결되어있는 것을 확인할 수 있었다.

3) 지역별 혁신네트워크 핵심허브 식별
지역별로 연결중심성(degree)을 통해 식별한 핵심네트워크 활동의 구심점(이하 핵심허브)의 상위 3순위를 확인한 결과는 다음과 같다. link수는 연결중심성 상위 1, 2, 3순위의 link를 합산한 수치이다.

경기, 대전, 부산, 충남, 세종을 제외한 거의 대부분의 지역이 지역대학을 중심으로 공동협력 R&D를 추진하고 있는 것으로 나타났다. 서울, 경북, 경남, 대구, 광주, 충북, 전북, 인천, 강원, 울산, 제주의 연결중심성 기준 핵심허브는 대다수 대학이었으며, 부산과 전남의 경우는 각각 부산대학교와 전남대학교가 가장 많은 연결 link를 보유하고 있었으나 동 지역 내 공공연구소의 연결중심성과 큰 차이를 보이지 않았다.

또한 ’17년 결과와 비교하였을 때, 1위 및 상위순위인 기관의 유형변화가 크지 않은 것을 보였다. 대다수 지역이 2개 년도 모두에서 대학 또는 공공연구기관을 중심으로 혁신을 추진하고 있었다.

4) 지역별 혁신네트워크 활성화 정도분석
핵심네트워크 내에서 개별 허브 및 소규모로 구성된 네트워크 그룹 간에도 연결고리가 있는 지를 확인하기 위해 네트워크 분석의 모듈성(modularity)과 결집계수를 확인하였다. 네트워크 결집계수(Clustering Coefficient)는 네트워크가 얼마나 잘 뭉쳐져 있는지 알려주는 지수로, 네트워크 내 노드 간의 연결이 얼마나 뚜렷한지, 즉 얼마나 강한 결속력을 갖는지 간접적으로 파악해 보았다.

동시에 ’17년 결과와 비교하여 변화를 관측함으로써, 시간에 따른 변화가 크지 않은 경우 네트워킹 그룹이 고착화 되었다는 가설을 설정해, 네트워크 발전을 위해 다양한 기관 및 그룹의 합류가 필요한 지역은 어디인지 식별하였다.

’19년 기준으로 모듈성이 큰 지역은 세종, 강원, 경북, 경남 순이며, 모듈성이 낮은 지역은 제주, 대전, 서울 순으로 나타났다. 이때 네트워크 내 혁신주체를 무작위로 연결하였을 때 형성되는 그룹 수는 경남이 55개로 가장 많았으며, 그 다음 경기(48), 서울(47) 순이었다. 전국평균을 기준으로 모듈성이 높고 커뮤니티 수도 많은 지역은 경남, 경기, 전북이었으며, 커뮤니티 수가 많고 모듈성이 낮은 지역은 서울 뿐으로 나타났다. 그리고 제주와 대전은 커뮤니티 수가 많지 않음에도 불구하고 모듈성이 평균보다 낮아, 각 지역의 커뮤니티가 개별로 활동하고 있는 것으로 볼 수 있다. 그 외 지역은 커뮤니티 수가 적은 만큼 커뮤니티 간 밀집도가 높은 것으로 나타났다.

’17년 결과와 비교하면 평균적으로 모듈성과 커뮤니티 수는 증가한 것으로 나타났다. 개별지역에서 서울과 대전, 부산, 세종시는 모듈성이 시간에 따라 감소하였는데, 이는 해당 지역들이 지역 내 혁신기관 간 연계정도와 규모가 커진 것에 영향을 받는 지역인 것으로 해석할 수 있다.

전체 네트워크의 결집계수가 클수록 해당 네트워크는 집단화가 잘 이루어져 있다고 볼 수 있으며, 이에 공통의 지식 전달 및 비전 공유 또한 상대적으로 유리하다고 볼 수 있다. 그러나 이러한 결속력의 강화는 지식 네트워크를 통한 지식의 공유와 확산과 이질적이고 다양한 지식 축적이 보다 고도화되도록 하는 동시에 클러스터 내 지식의 이질성을 감소시키는 요인으로도 작용한다.
즉, 동일 구성원 간 네트워킹만이 지속될수록 점차 다양성과 참신함을 잃고 기존의 지식에 의존하는 경향이 강해지는 고착화 현상의 원인이 되기도 하므로 분석에 유의가 필요하다.

1)연관관계를 가지는 지역별 혁신네트워크의 규모와 전체적인 밀접 수준 비교, 2)핵심허브와 네트워크 협력관계 유형, 3)식별된 혁신네트워크 안에서 형성된 소규모 하위 네트워크(커뮤니티)의 수와 커뮤니티 간 밀접도의 관점에서 지역 특성을 분석하고 분류하였다.

또한 지역별 혁신네트워크 결집계수를 통해 혁신네트워크 안에서 혁신주체 간 결속력의 강도를 확인한 결과, 울산은 적은 규모의 네트워크에서 1개 기관이 여러 기관계 협력하지 않아 협력 다양성은 적은 반면, 평균 연결경로와 결집계수로 확인한 결과 주체간 결속력이 강한 네트워크 특성을 보였으며, 강원지역의 경우, 적은 규모의 네트워크에서 협력다양성이 높고 결집계수 또한 높은 것으로 보아 여러 기관이 서로 잘 연결되어있으며, 협력 관계가 강하게 형성되어 있는 것을 볼 수 있었다.

분석결과를 종합하면, 서울과 경기, 대전이 가장 활발하고 협력 다양성이 높은 연구집약적인 네트워크를 보유하고 있었으며, 이를 제외한 지역의 혁신네트워크는 규모 순으로 보았을 때, 비교적 규모가 큰 부산과 경북, 협력활동이 활발한 충남지역과, 소규모 네트워크가 특정기관을 중심으로 형성되어있는 이하 지역 등으로 분류할 수 있다.

■ 지역별 혁신네트워크 활성화 방향
우리나라 대표적인 클러스터 정책인 지역전략산업육성정책, 산업단지 경쟁력강화 사업 등은 기본적으로 혁신기관 집적지 차원에서의 클러스터 육성 프로그램을 표방하고 있다. 그러나 실제 클러스터를 생태계적 관점에서 활성화시키기 위해서는 획일적인 정책 추진보다는 지역별 클러스터 발전 단계와 대상의 특수성을 반영하여 정책을 설계할 필요가 있다. 앞 절의 지역분석결과를 종합한 지역별 네트워크 특성에 따른 네트워크 활성화를 위한 전략수립 방향을 3가지로 정리할 수 있다.

첫 번째로 지역 혁신주체 간 형성된 네트워크의 효과성을 어떻게 가시화할 것인지에 대한 고려가 필요하다. 현재 혁신클러스터 정책의 주요 과제는 혁신창출 공간으로써 인프라와 환경조성이 거의 이루어진 상황에서, 산업간 융복합 및 지역 혁신생태계 구축을 위한 정책 수립과 성과측정(measurement), 수단(tool) 등을 종합적으로 진단하기 위한 수단의 발굴이 필요한 시점이다(Martin and Trippl, 2017). 이는 클러스터와 같이 물리적으로 집약된 공간뿐만이 아니라 공동연구를 통해 자율적으로 형성된 네트워크에서도 마찬가지라고 할 수 있다. 특히 서울과 경기, 대전과 같이 규모가 크고 다양한 주체가 참여하는 네트워크의 경우, 혁신창출이 유리하고 견고한 네트워크를 형성하고 있는 것으로 나타났음에도 공동연구협력에 대한 지역별 성과에 대한 진단은 상세히 이루어지지 않은 것으로 보인다. 이에 지역 내 자체 형성된 혁신네트워크의 효과성을 어떻게 확인할 것인지에 대한 고민을 전략에 반영할 필요가 있다.

두 번째는 공동연구협력을 위한 네트워크 추진체계에 대한 재검토가 필요하다. 이러한 전략방향이 필요한 지역은 네트워크 규모와 혁신추진역량은 비교적 충분하나, 협력을 위한 교류가 다소 복잡하고 구축된 네트워크가 단기에 그치는 특성을 보였다. 예시로 부산과 경북, 전남지역은 ’17년과 ’19년 네트워크 형성 관계를 비교한 결과 핵심허브와 공동연구의 기술분야의 변화가 컸으며, 네트워크 분석 상 연결경로 또한 긴 결과를 보였다. 이러한 결과는 협력연구를 수행하기 위한 네트워크가 다소 비효율적인 것으로 해석할 수 있다.

클러스터, 또는 네트워크 구축을 통해 성과창출을 도모하고 그 효과성을 검증기 위해서는 네트워크의 연속성을 확보할 수 있어야 한다. 이에 동일 주체간 협력을 성과가 가시화될 때까지 지속할 수 있는 협력활동에 대한 장기적인 기획과 지원이 필요하다. 부산과 경북의 경우, 경남지역과 비교하였을 때 네트워크 규모가 큰 것으로 나타났음에도 불구하고, 공동연구에 참여하는 주체와 과제수, 관련 R&D투자규모를 보았을 때, 과제 당 R&D투자액은 경남보다 훨씬 적은 규모임을 확인할 수 있었다. 이는 지역에서 수행하고 있는 R&D공동연구가 소액사업으로 협력네트워크 활동이 일시적인 관계에 그칠 가능성이 큼을 시사한다. 따라서 해당 지역은 네트워크 관계가 장기적으로 이어질 수 있도록 하는 공동연구사업의 장기화를 고려할 필요가 있다.

동시에 네트워크 효율화를 위해 산학연관 외에 금융 및 규제기관, 중개기관등이 공동으로 참여하여 협력기술연구 프로젝트 발굴 및 기획에만 한정하는 것이 아니라 개발기술의 상용화 및 관련 정책개발, 집행을 탐색/기획하는 플랫폼이 구축될 필요가 있다. 이러한 플랫폼을 통해 참여자 간에 공통의 목표와 비전이 형성될 수 있으며, 사업화 단계까지 고려한 전략적인 연구주제를 정의함으로써 연구주제의 시행 단계로 진행이 용이해질 수 있다. 이에 대한 예시로 유럽의 기술플랫폼(European Technology Platform)을 들 수 있는데, 유럽은 이를 통해 공통의 기술 분야에 대해 협력 주체간 공통의 비전과 주요 연구주제들을 형성하고 합의를 이끌어내고 있다. 다만 이를 위해서는 혁신을 위한 협력연구의 기획 단계에서부터 다양한 기관 간 협력과제를 추진하기 위해서는 발생한 성과의 소유권, 인센티브 등에 대한 분쟁 문제를 해결하기 위한 제도적 방안 및 관련 기관의 참여 또한 마련해야 할 것이다.

마지막으로 네트워크에 참여하는 혁신주체가 한정이면서 강하게 밀집된 상황이 지속됨으로써 집적효과가 도리어 축소될 가능성이 클 수 있음을 고려할 필요가 있다. 이를 네트워크 고착화 문제라고 하는데, 시간이 흐름에 따라 네트워크의 응집성과 배타성이 강해지는 ‘고착화’가 발생하는 경우 협력활동을 위한 의사결정과 정보공유 과정에서 다양한 참여자의 접근을 방해하거나 시스템적으로 배제하여 협력 효과가 감소하는 문제가 있을 수 있다. 즉, 연결중 심성이 높은 기관을 중심으로 형성된 협력네트워크의 경우, 기관을 중심으로 협력네트워크 내에 분화된 하위네트워크를 상호연결하는 전략적 매개자의 역할을 할 수 있는 이점이 있지만 한편으로는 기관 중심의 한정적인 협력활동으로 제한하는 문제를 초래할 수도 있는 것이다 (이관률, 도묘연, 2012).

이에 네트워크의 혁신창출 효과를 지속하기 위해서 새로운 혁신주체를 참여시키고 신규 협력연구 분야를 선정하는 등의 노력과 더불어 현재 네트워크 차원에서 주로 추진하고 있는 협력연구분야를 중심으로 연계 및 파생 가능한 분야의 다양성 확보 방안을 고민하여야 한다. 이는 정책수요조사를 통한 산학연 공동연구 플랫폼 구축과 연결될 수 있으며, 현재 추진되는 정책이 혁신을 창출하는 수요자의 체감도가 낮은 상황에서, 협력연구를 지속적으로 기획·추진하기 위한 공간 또는 기회를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 전략 또는 사업기획이 필요하다.

또한 분석결과에 따르면 대다수 지역에서 공동위탁과제를 수행하는 혁신네트워크의 핵심허브로 대학들이 식별됨에 따라 대학 중심의 지역혁신 추진을 위한 전략을 종합적으로 검토할 필요가 있다. 지식 공급자인 대학이 주요 핵심허브이지만 이러한 지식을 보다 넓은 네트워크로 확산하기 위해서는 관련 역할을 전담하는 중개자가 필요하다. 이에 협력적 혁신네트워크의 거점은 공급자를 중심으로 하되, 보다 다양한 기관의 참여와 대학의 외부기관과의 협력을 적극 지원할 필요가 있다.

(출처 : 요약문 7p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 7
• 목차 ... 21
• 표목차 ... 22
• 그림목차 ... 24
• 제1장 서 론 ... 25
• 제1절 배경 및 목적 ... 25
• 제2절 내용 및 방법 ... 27
• 제2장 지역 R&D 투자, 역량 및 성과 분석 ... 29
• 제1절 광역시·도별 R&D 투자 ... 29
• 제2절 광역시·도별 R&D 역량 ... 39
• 제3절 국가R&D사업을 통한 광역시·도별 성과 ... 43
• 제3장 지역 혁신네트워크 진단을 위한 분석체계 ... 48
• 제1절 지역 혁신네트워크 분석 필요성 ... 48
• 제2절 문헌연구를 통한 연구분석의 개념적 틀 ... 49
• 제3절 혁신네트워크 활성화 분석 추진체계 ... 53
• 제4장 지역별 혁신네트워크 활성화 수준 진단 ... 58
• 제1절 지역별 혁신네트워크 환경 분석 ... 58
• 제2절 지역별 혁신네트워크 활동 분석 ... 70
• 제5장 결론 및 혁신네트워크 활성방향 ... 80
• 제1절 네트워크 분석결과 종합정리 요약 ... 80
• 제2절 연구협력 네트워크 활성화 전략방향 ... 87
• 참고문헌 ... 90
• 끝페이지 ... 95