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심우중(Woo-Jung Shim) 한국기술혁신학회 2012 기술혁신학회지 Vol.15 No.1
미국에서 기초연구는 기술발전 또는 경제성장에 크게 기여한 것으로 여겨진다. 특히 기초과학의 상당 부분을 담당하는 대학은 과학지식 연구, 교육, 기술이전 등의 활동을 통해 경제성장에 실질적으로 기여하고 있는 것으로 평가받고 있다. 그러나 과학이 기술적 성과에 어떤 영향을 얼마나 끼치는가는 아직 명확하지 않으며, 여러 학자들은 과학과 기술의 상호작용은 생각보다 매우 복잡하다고 말한다. 이 연구는 이러한 맥락에서 과학지식과 기술의 상호작용(또는 과학기술연계) 특성을 분석하였다. 분석은 미국을 대상으로 하였다. 미국의 R&D지출 규모, 과학논문수, 특허에 인용된 과학논문 등을 활용하였다. 분석결과 미국특허는 대학의 과학논문을 가장 많이 인용하였다. 그러나 전체 과학논문수를 고려한 상대적 인용 강도는 산업부문이 더 높았다. 즉, 과학과 기술의 연계는 대학에서 가장 많이 이루어지지만 상대적인 크기를 고려하면 산업부문의 과학지식이 더 활발하게 기술로 이어지고 있다고 볼 수 있다. 한편 과학분야별 분석에서는 화학, 물리, 생물학 분야에서 과학기술연계가 가장 활발하게 이루어지고 있었다. 특히 컴퓨터과학, 농경학, 공학 분야는 최근 연계강도가 크게 증가하였다. 결과적으로 본 연구는 과학지식에 대한 정부지원정책 또는 연구개발평가 등에 도움을 줄 것으로 기대된다. 대학은 가장 많은 과학기술연계가 이루어지는 공간이며, 이 점에서 대학 기초과학에 대한 정부 지원은 여전히 중요하다. 산업부문 과학지식은 다른 연구주체보다 상대적으로 기술연계강도가 높았으며, 이는 산업부문의 과학지식생산 또한 장려할 필요가 있다는 것을 의미한다. 과학분야별로는 각 과학 분야의 R&D유형을 4가지로 분류하여 연구결과의 정책적 활용도를 높이고자 하였다. Basic research have contributed to technological growth or economic growth in U.S. Specially recent studies say that universities also contribute to economic development through scientific activities like science research, education, technology transfers. But we can not assure whether scientific knowledge was connected to real technology or economic performance, and it is difficult to figure out the effect of scientific output. “What is the exact performance of scientific knowledge?” It is still obscure. In this context, this paper analyzes characteristics of the linkage of science and technology. Data are U.S. R&D expenditure, scientific articles, citation of articles in U.S. patents by fields and sectors. As a result, university sector has the most weight of the linkage of science and technology. But, in relative connection rate analysis, industrial sector’s is stronger than any other sectors. In the field analysis, linkage of science and technology is very strong in Chemistry, Physics, Biological sciences fields. And recently the linkage was increased in the fields of Computer science, Agricultural science, Engineering. Finally, this paper supports funding policy or estimation policy of government to product of scientific knowledge. University sector is still important because it has the most weight of the linkage. Scientific knowledge of industrial sector is also important. The connection rate of industrial science is the strongest in all sectors. And this research classify the R&D type by science fields. Considering the differences of science fields is needed to product science knowledge effectively.
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[최우수상] 우리나라 국가연구개발사업 정부연구비의 투입 대비성과의 다각적 분석
심우중(Woo-jung Shim),김은실(Eun-sil Kim) 한국기술혁신학회 2010 기술혁신학회지 Vol.13 No.1
본 논문에서는 진화론적 기술경제학을 토대로 우리나라 국가연구개발사업에 투입되는 정부연구비의 성과를 여섯 가지 분석요인을 가지고 다각도로 분석하였다. 분석에는 2008년 3월부터 서비스를 시작한 국가과학기술지식정보서비스(National Science and Technology Information Service, NTIS)를 활용하였다. NTIS에서 2002년부터 2008년까지 연도별로 과학기술표준분류, 연구수행주체, 경제사회목적, 협력행태에 따른 정부연구비를 조사하였고, 이를 “투입”으로 놓았다. 그리고 이와 유사하게 2002년부터 2008년까지의 연도별 과학기술표준분류, 연구수행주체, 경제사회목적, 협력행태에 따른 논문 성과, 특허 성과, 사업화 성과, 기술료 성과를 조사하였고, 이를 “성과”로 놓았다. 우리는 이 자료의 분석결과를 통해서 정부연구비의 성과에 영향을 미치는 여러 가지 요인을 파악할 수 있을 것으로 기대하였고, 이것으로부터 정부연구비 투입의 방향성 또는 정책적 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대하였다. 다만 보다 미시적인 관점에서 산업 또는 기술의 특성, 연구수행주체가 갖는 조직의 특성, 협력연구 형태에 따른 네트워크의 특성, 사회?정치?문화적 외부 효과 등의 요인을 고려하지 못한 점은 이 연구의 한계점이라고 할 수 있다. In this paper We analyze the correlation between investment and performance of Korean R&D programs, by six factors diversified, based on evolutionary economics of technology. National Science and Technology Information Service(NTIS) started from March, 2008 was used for collecting investment and performance data of national R&D program. We search the investment cost according to science-technology standard classification of Korea, research conductors, socio-economic objectives and cooperation types per year from 2002 to 2008, and we regard this data as “investment”. Similarly, we search the number of papers, patents, commercializations, royalties and so forth according to science technology standard classification of Korea, research organizations, socio-economic objectives and cooperation types per year from 2002 to 2008, and this data is regarded as “performance”. We expected analysis results of this investment and performance data confirm the diversified factors to affect advancement of science and technology. And we though, as a result, we will get some meaningful directions of investment of national R&D from the analysis results. But this study has several limitations because we did not consider enough microscopic characteristics of sector or technology, research organizations, cooperation network types, and external effect of social, politic, cultural factors.
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