스웨덴 바이오경제 혁신을 이끄는 협업 네트워크

초록

본 연구는 1970‑2021년 스웨덴의 기업들을 대상으로 기술 협업 네트워크와 혁신 성과를 연결 분석한다. 직접·간접 협업 파트너 수가 증가할수록 혁신 출력이 유의하게 상승하지만, 구조적 중개 역할과 인지적 근접성은 실질적인 영향을 보이지 않는다. 바이오경제에 집중하는 기업과 일반 기업 간의 네트워크‑혁신 관계는 크게 차이가 없으며, 협업을 폭넓게 촉진하는 정책이 혁신 촉진에 가장 효과적임을 제시한다.

상세 분석

이 논문은 스웨덴의 목재·펄프 기반 바이오경제 전체를 포괄하는 독창적인 패널 데이터를 구축하였다. 기존 연구가 특수 부문(예: 바이오리파이너리)이나 특허·R&D 지표에 의존한 것과 달리, 저자는 무역지 기사에서 직접 발굴한 ‘상용화 혁신’(LBIO) 4,972건을 활용해 실제 시장에 투입된 신제품·공정을 혁신 출력으로 정의한다. 이렇게 구축된 혁신 데이터와 기업 간 공동 개발 정보를 결합해 1970‑2021년 동안의 기술 협업 네트워크를 연도별·기업별로 매핑하였다.

분석 방법은 패널 포아송 회귀와 도구변수 추정을 병행해 내생성 문제를 최소화하였다. 주요 독립 변수는 (1) 직접 연결 수, (2) 간접 연결(2단계 이웃) 수, (3) 구조적 구멍(중개자) 지표, (4) 인지적 근접성(특허 분류·기술 분야 유사도)이며, 종속 변수는 연도별 혁신 출력(신제품·공정 수)이다.

핵심 결과는 다음과 같다. 첫째, 직접 협업 파트너가 한 명 추가될 때마다 연간 혁신 출력이 평균 4‑5% 상승한다는 긍정적 연관성이 확인되었다. 둘째, 간접 연결 역시 유의미하지만 직접 연결에 비해 효과는 약간 낮았다. 셋째, 구조적 구멍(브루트리 중개자) 지표와 혁신 출력 간의 관계는 통계적으로 유의하지 않아, ‘브리징’ 역할이 혁신에 미치는 기대 효과가 실증적으로 입증되지 않았다. 넷째, 인지적 근접성은 이론적으로는 ‘역U형’ 관계를 기대했으나, 실제 데이터에서는 선형 혹은 비선형 효과 모두 미미하였다. 이는 협업 파트너와의 지식 유사성이 너무 높거나 낮은 경우 모두 혁신에 큰 차이를 만들지 못했음을 시사한다.

또한, 바이오경제에 집중하는 기업군(전체 혁신 중 약 22%)과 비바이오 기업군 간에 네트워크 특성‑혁신 관계가 거의 동일했다. 즉, 바이오경제 기업이 전통적인 산업군보다 협업 메커니즘이 다르다는 기존 가설을 반박한다.

정책적 함의는 ‘협업의 양을 늘리는’ 접근이 가장 효과적이라는 점이다. 특정 파트너십을 최적화하거나 인지적 근접성을 조절하려는 미세 조정 정책보다는, 협업 플랫폼 확대, 공동 연구 인프라 구축, 중소기업의 네트워크 접근성 강화 등이 혁신 촉진에 더 큰 파급력을 가진다.

한계점으로는 (1) 협업 네트워크를 기술 공동 개발에만 국한했기 때문에, 비공식적 지식 교류나 계약 기반 협력은 누락되었으며, (2) 인지적 근접성을 특허 분류 기반으로 측정했기 때문에 비특허 혁신에 대한 정밀도가 낮을 수 있다. 향후 연구는 사회적 네트워크, 지리적 근접성, 그리고 정책 변화(예: EU 바이오경제 전략)와의 상호작용을 탐색할 필요가 있다.