과학·기술 네트워크에서의 전략적 상호작용: 보완인가 대체인가

초록

본 논문은 과학 논문과 특허 공동창작 네트워크를 결합해 개인의 생산성이 협업 네트워크 내 위치와 타 분야와의 상호작용에 어떻게 의존하는지를 이론·실증적으로 분석한다. Katz‑Bonacich 중심성의 변형이 생산성에 미치는 영향을 도출하고, 암 연구 분야 데이터를 이용해 과학 생산성이 기술 생산성을 촉진하지만 그 역은 미미함을 확인한다.

상세 분석

이 연구는 두 개의 동시방정식 네트워크 모델을 구축하여 과학(논문)과 기술(특허) 활동을 각각의 생산 함수에 포함시킨다. 각 생산 함수는 개인 고유의 이질성, 네트워크 내 동료들의 생산성, 그리고 이질 네트워크(과학‑기술) 간의 전략적 보완성을 반영한다. 핵심 변수는 Katz‑Bonacich 중심성의 변형으로, 행렬 (I‑βA)^‑1·1 형태에서 β는 네트워크 내·외부 상호작용 강도를 나타낸다. β가 클수록 장거리 연결까지도 생산성에 큰 영향을 미치며, 이는 ‘전략적 보완성’이라는 개념과 일치한다.

식별 문제는 두 가지 차원에서 발생한다. 첫째, 네트워크 형성 자체가 생산성에 영향을 받는 내생성; 둘째, 동시방정식 구조에서 상호작용 항이 내생적 오류와 상관될 위험. 이를 해결하기 위해 저자는 (i) dyadic 수준의 외생적 특성(동일 기관 소속, 인구통계적 유사성 등)을 이용한 로지스틱 회귀로 예상 링크 확률을 추정하고, (ii) 예측된 인접 행렬을 도구변수로 사용한다. 또한, 커뮤니티 고정효과를 포함해 지역별 비관측 요인을 통제한다.

데이터는 1990‑2020년 사이의 암 관련 논문과 특허를 전부 수집해 구축한 공동저자·공동발명자 네트워크이다. 네트워크는 연도별 패널 형태로 구성돼, 개인별 논문 수와 특허 수를 종속변수로 설정한다. 주요 결과는 다음과 같다. (1) 개인의 Katz‑Bonacich 중심성이 높을수록 과학·기술 생산성이 모두 증가한다. (2) 과학 생산성(논문 수)이 기술 생산성(특허 수)에 긍정적이고 통계적으로 유의한 영향을 미치지만, 반대 방향 효과는 미미하거나 통계적으로 비유의미하다. 이는 과학이 기술 혁신의 선행 요인으로 작용한다는 ‘선형 모델’에 부합하지만, 기술이 과학에 되돌려주는 피드백은 약함을 시사한다. (3) 교차 활동 보완성 계수 β_cross은 양의 값을 보이며, 네트워크 내 장거리 연결까지도 생산성에 기여함을 확인한다.

추가적인 강건성 검증으로는 (a) 네트워크 밀도와 클러스터링 계수를 통제한 회귀, (b) 5년 이동 평균을 이용한 동적 패널 GMM, (c) 분야별(예: 종양학, 면역학) 서브샘플 분석을 수행해 결과의 일관성을 확인했다. 한계점으로는 (i) 외생적 dyadic 특성이 완전히 무작위라고 가정한 점, (ii) 특허와 논문의 질적 차이를 단순히 수량화한 점, (iii) 암 분야에 국한된 결과가 다른 과학·기술 분야에 일반화될 수 있는지에 대한 검증 부족을 들 수 있다.

정책적 함의는 다음과 같다. 네트워크 중심성이 높은 연구자를 대상으로 협업 인센티브(예: 공동 연구비, 공동 특허 보조금)를 제공하면 과학·기술 생산성을 동시에 끌어올릴 수 있다. 또한, 과학‑기술 교차 네트워크를 강화하는 제도(예: 대학‑산업 공동연구 플랫폼) 구축이 기술 혁신을 촉진하는 데 효과적이다.