[황준석 교수님 연구실] 정부 소속 연구기관의 과학적 발견 확산에 관한 연구: 정부 소속 과학자들이 축적한 특허의 역할을 중심으로
< 연구 결과 개요 >
| 정부 연구소에서 발생한 과학적 발견과 이와 관련된 특허가 후속 기술 발명 및 지식 확산에 미치는 영향 분석 |
1.연구배경
정부 연구소는 공공 자금을 바탕으로 기초 및 응용 연구를 수행하며, 이는 산업 R&D와 기술 혁신의 중요한 원천으로 기능하고 있음. 이러한 연구 성과는 특허를 통해 산업계와 사회로 확산되거나, 공개된 지식을 통해 간접적으로 활용됨. 그러나 특허는 발명의 상업적 가치를 극대화하고 지적 재산권을 보호하는 긍정적인 역할을 하는 한편, 기술적 기회 선점으로 인해 후속 발명을 제한하거나 지식의 확산을 억제할 가능성도 제기됨. 본 연구는 이러한 특허 활동이 후속 발명과 지식 확산에 미치는 상반된 효과를 실증적으로 분석하기 위해 미국 연방 연구개발센터(FFRDC)를 중심으로 사례를 수집하여, 과학적 발견이 산업적 활용과 기술적 응용을 촉진하거나 억제하는 요인을 규명하고 정책적 시사점을 제시하고자 함.
2. 연구내용 및 분석결과
본 연구는 정부 연구소 과학자들이 제출한 특허가 후속 발명 및 지식 확산에 미치는 이중적 효과를 분석함. 이를 위해 1986년부터 2013년까지 미국 연방 연구개발센터(FFRDC) 과학자들이 발표한 논문과 이와 관련된 특허 데이터를 수집하였으며, Microsoft Academic Graph(MAG)와 Reliance on Science(RoS) 데이터베이스를 활용하였음.
방법론으로는 우선 Coarsened Exact Matching(CEM)을 통해 특허화된 연구와 비특허화된 연구 간의 유사한 특성을 가진 데이터를 매칭하고, 이중차분법 (Difference-in-Differences) 기법을 통해 개입 전후의 변화와 효과를 비교 분석하였음. 분석 대상은 총 740개의 논문(특허화된 논문 370개와 통제 논문 370개)이며, 후속 발명이 발생한 기술 영역의 중복 여부에 따라 특허의 효과를 구분하였음.
연구 결과, 중복 기술 영역에서는 후속 발명 활동이 감소한 반면, 비중복 기술 영역에서는 후속 발명이 증가한 것으로 나타남. 또한, 특허는 후속 발명의 원천성(독창성)과 위험 감수 성격을 증가시키는 것으로 확인됨. 이를 통해 특허가 기술 정보를 공개하여 지식 확산을 촉진하는 동시에 특정 기술 영역에서는 기회를 제한할 수 있다는 점을 규명하였음.
3. 기대효과
본 연구는 정부 연구소의 과학적 발견이 특허를 통해 지식 확산과 기술 혁신에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써, 특허의 긍정적 역할과 부정적 영향을 명확히 구분할 수 있는 근거를 제공함. 이를 통해 정책 입안자와 연구 관리자들에게 정부 연구소 특허 전략의 설계 방향성을 제시하며, 중복 기술 영역과 비중복 기술 영역에서의 상반된 효과를 고려한 효율적인 지식 이전 구조를 구축하는 데 기여할 수 있음. 또한, 본 연구는 정부 연구소와 산업체 간의 협력을 강화하고, 원천적이고 혁신적인 발명을 촉진할 수 있는 정책적 시사점을 제공함으로써, 공공 연구가 산업적 및 사회적 가치 창출에 더 크게 기여할 수 있도록 돕는 기대효과를 가짐.
4. 논문정보
Shin, S. R., Lee, J., Jung, Y. R., & Hwang, J. (2022). The diffusion of scientific discoveries in government laboratories: The role of patents filed by government scientists. Research Policy, 51(2), 104496. https://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104496
1. FFRDC (Federally Funded Research and Development Center) : 미국 연방 정부가 자금을 지원하여 공공의 이익을 위해 운영되는 연구 및 개발 기관으로 해당 기관들은 특정 기술적 또는 과학적 문제를 해결하기 위해 설립되며, 대학, 비영리 기관, 또는 민간 기업에 의해 운영됨.
2. 이중차분법 (Difference-in-Difference) : 두 개 이상의 그룹에서 시간에 따른 특정 개입 (예: 정책, 프로그램, 이벤트)의 효과를 추정하기 위해 사용하는 통계적 분석 방법임. 이를 통해 개입 전후의 변화를 비교함으로써 인과 관계를 식별함.
3. CEM (Coarsened Exact Matching) 기법 : CEM은 관찰 데이터에서 실험적 연구와 유사한 환경을 구축하기 위해 사용하는 매칭(Matching) 기법 중 하나임. 주어진 데이터에서 비교 그룹 간 차이를 줄이고, 보다 공정하게 개입의 효과를 추정할 수 있도록 도움. 이는 매칭 과정에서 데이터를 간소화(Coarsing)하고, 동일한 속성을 가진 관측치를 엄격히 매칭하는 방식으로 이루어짐.
