1. 서론

지식기반경제로의 이행이 심화되면서 대학의 역할과 기능은 과거 그 어느 때보다 새롭게 조명되고 있다. 대학은 오랫동안 교육과 연구라는 전통적 기능을 담당해 왔으나, 오늘날에는 새롭게 창출한 지식과 기술을 산업과 사회로 이전･확산시키고, 이를 통해 지역의 혁신과 발전에 기여하는 역할까지 요구받고 있다. 이러한 변화 속에서 대학은 이른바 ‘제3의 임무’를 부여받았으며, 기업가적 대학(entrepreneurial university)으로의 전환을 통해 연구성과의 보호, 기술이전, 창업, 산학협력 활동을 수행하는 제도적 주체로 이해되고 있다(안영진, 2017; 2018). 특히 대학이 보유한 특허는 연구성과를 권리화하고 이를 외부 주체가 활용할 수 있도록 매개하는 대표적 수단이라는 점에서 대학의 기술이전 및 사업화 활동을 파악하는 데 중요한 자료가 된다.

한국 대학의 기술이전 및 사업화 활동은 2000년대 초반 관련 법･제도와 산학협력단 체계가 정비되면서 본격화되었다. 2000년에 제정된 ｢기술이전촉진법｣과 2006년 전면 개정된 ｢기술의 이전 및 사업화 촉진에 관한 법률｣은 공공연구기관 기술의 민간 이전과 사업화를 위한 정책적 기반을 마련하였고, 산학협력단 제도의 도입은 대학이 지식재산을 관리하고 기술이전 계약을 수행할 수 있는 조직적 토대를 제공하였다. 이러한 변화는 대학이 기술이전 및 사업화의 주요 주체로 자리 잡는 계기가 되었으며, 대학 등록특허와 이를 활용한 기술이전 활동은 2000년대 중반 이후 빠르게 확대되었다(주시형, 2020). 2010년대 이후에는 본격적인 지원정책이 시행되었는데, 정부는 지역산업 수요에 부응하는 인력양성･기술개발과 대학-산업 연계를 목표로 2012년부터 산학협력 선도대학(LINC) 사업을 시행하였고, 2017년에는 사회맞춤형 산학협력 선도대학(LINC+) 사업으로 확대･개편하였다. 그 외에 연구개발특구와 지역 클러스터 정책도 대학 중심의 공공기술 사업화와 지역기업 연계 촉진을 목표로 시행되었다.

이와 같은 정책적 맥락에서 대학은 지역혁신체계에 착근된 행위자이자 동시에 국가적 지식 네트워크의 결절점으로 인식된다(안영진, 2017; 2018; 이종호, 2021). 그러나 대학 특허 기술이전의 양적 성장이 각 지역의 혁신역량으로 균등하게 전환되는 것은 아니다. 기술이전은 권리관계의 설정･변경, 기술가치의 평가, 계약과 협상, 사후개발을 수반하는 지식흐름이기 때문이다(Fromhold-Eisebith and Werker, 2013; Drivas and Economidou, 2015). 따라서 이러한 관점에서 대학의 지역적 기여는 단순한 기술이전 실적이 아니라 어떤 지역의 기업과 어떤 기술로 연결되는지에 따라 달라진다. 특히 비수도권 대학의 기술이 지역 내 수요와 결합하는지, 또는 수도권이나 타 지역의 기업으로 확산되는지는 지역 혁신 정책의 공간적 지향과 한계를 검토하는 중요한 근거가 된다.

본 연구는 한국 대학에서 국내 민간기업으로 이전된 등록특허를 대상으로 양도와 전용실시권의 성장과 이에 따른 기술이전 공급과 수요의 공간적 특성을 분석한다. 양도는 특허권 자체가 이전되는 경로이고, 전용실시권은 대학이 특허권을 보유한 채 특정 수요자에게 독점적 실시권을 부여하는 경로이다. 권리 귀속과 거래 후 관계가 다른 두 경로를 분리해야 공간적 선택성을 정확히 해석할 수 있다(Caviggioli et al., 2020). 구체적으로 본 연구는 다음 두 가지 연구문제를 다룬다. 첫째, 한국 대학 특허 기반 기술이전은 2001년 이후 권리유형별로 어떠한 성장 경로와 공간구조를 형성해 왔는지 분석한다. 둘째, 공급지역과 수요지역 간의 거리, 행정경계 및 수도권 방향성 등의 공간적 요인과 대학 특허 기술이전 흐름과의 관련성을 분석한다.

2. 이론적 배경

1) 대학과 지역발전

지식기반경제의 심화 속에서 대학은 교육과 연구라는 전통적 기능을 넘어, 창출한 지식과 기술을 산업 및 사회로 이전하고 이를 통해 지역혁신에 기여하는 주체로 이해되고 있다. 대학은 새로운 지식의 창출원인 동시에 기술혁신과 학습의 중심이며, 지역의 산업 및 경제 발전에 필요한 인재, 기술, 연구 인프라를 제공한다는 점에서 지역발전의 핵심 행위자로 간주된다(안영진, 2017; 이종호, 2021). 특히 트리플 헬릭스(triple helix) 접근은 대학, 산업, 정부 간 상호작용을 지식경제에서 혁신을 창출하는 제도적 기반으로 파악하고, 대학의 기술이전, 특허, 라이선싱, 스핀오프와 같은 제3의 임무(third mission)를 지역경제 발전의 주요 경로로 제시하였다(Etzkowitz and Leydesdorff, 1997; Pugh, 2017; Thomas and Pugh, 2020). 이러한 관점은 대학을 연구성과의 보호･관리 주체이자 기술이전, 창업, 산학협력, 지식재산권 활용을 통해 경제적 가치를 창출하는 기업가적 대학(entrepreneurial university)으로 이해하는 이론적 근거가 되었으며(Clark, 1998; Etzkowitz, 2003; Audretsch, 2014), 기업가적 대학은 지역에 인적자본과 연구 인프라를 공급하고 기업, 정부 및 지원기관을 연계하는 앵커기관으로 위치된다(이종호, 2021; Goddard et al., 2014).

그러나 대학이 공급한 지식이 실제로 대학 소재지역의 경제적 성과로 전환되는지는 조건적이다. Pugh(2017)는 웨일스 사례를 통해 취약지역에서는 연구집약적 대학과 혁신역량이 높은 기업이 충분하지 않고 지역기업의 흡수역량(absorptive capacity)도 낮아, 대학에서 생산된 지식을 기업부문으로 연결하는 선형적 혁신공급 논리가 실제 지역경제 성과로 연결되기 어렵다고 보았다(Huggins et al., 2008; Pugh, 2017). Thomas and Pugh(2020) 역시 기업가적 대학 개념이 북반구(Global North)의 선도지역과 연구중심대학의 경험을 토대로 발전해 왔기 때문에 지역의 사회경제적 조건이 다른 맥락에서는 대학의 다양한 역할을 충분히 설명하지 못할 수 있다고 지적한다. 이러한 조건성은 정책 분석에서도 확인된다. Huggins and Kitagawa(2012)는 영국 분권 지역의 대학 지식이전 정책을 분석하여, 분권화 이후의 정책 개입이 주로 대학의 지식 공급 측면을 강화하는 데 집중된 반면 지역 기업의 수요를 자극하지 못하였고, 웨일스의 경우 대학의 지식이전･사업화 수입 규모가 컸음에도 그 수입 가운데 지역 내부에서 창출된 비중은 8.4%에 그쳤음을 보였다. 이는 대학의 기술공급 확대가 곧바로 지역 내 수요와의 결합을 의미하지 않으며, 지식흐름이 형성되는 공간적 범위에 대한 정책적 고려가 필요함을 시사한다.

이러한 문제의식은 대학 지식이전의 공간적 범위에 대한 논의로 확장된다. Fromhold-Eisebith and Werker(2013)는 대학의 지식이전 기능이 지역 차원에 국한되지 않고 지역–국가–국제 차원이 결합된 다중 스케일의 관계 속에서 수행되며, 지식흐름은 지리적 경계를 따라 폐쇄되지 않기 때문에 대학의 기여를 소재지역 내부의 파급효과로만 기대하는 것은 비현실적 가정에 기초한다고 지적하였다. Huggins and Prokop(2017)은 영국의 대학–산업 연계 자료에 대한 네트워크 분석을 통해, 혁신성과가 높은 지역일수록 지식 네트워크에서 중심적 위치를 차지하는 행위자를 보유하고 있으며, 중심성은 지역 내부 연계보다 지역 외부와의 연계에 의해 좌우됨을 보였다. 나아가 국지적 연계에 대한 편중은 오히려 지역혁신 성과 부진의 지표일 수 있으므로, 지역 내 완결적 기술이전을 전제하는 지원정책이 지식 수요–공급 매칭의 효과적 수단이라고 단정하기 어렵다고 지적한다(Huggins and Prokop, 2017).

이상의 논의는 대학의 지역적 기여가 기술이전 실적의 총량이나 지역 내 완결성으로 측정될 수 없으며, 대학이 창출한 기술이 어느 지역의 어떤 수요자와 연결되는가라는 공간적 관계의 문제로 파악되어야 함을 시사한다. 대학의 역할은 특정한 보편모형으로 설명되기보다 지역혁신체계의 성숙도, 기업의 수요와 흡수역량, 정책적 지원구조에 따라 다르게 구성되는 관계적･맥락적 기능이기 때문이다(Drucker and Goldstein, 2007; Goddard et al., 2014; Pugh, 2017).

2) 산학협력과 기술이전

지식이 공간적으로 얼마나 국지화되는가는 혁신의 지리학이 오랫동안 천착해 온 핵심 질문이다. Jaffe et al.(1993)은 특허 인용이 동일 주(州)와 대도시권에서 더 빈번하게 발생함을 보여 지식 스필오버가 지리적으로 국지화된다는 명제를 제시하였고, 이는 특허 자료를 공간적 지식 흐름의 대리지표로 활용하는 출발점이 되었다. 이후 연구는 이러한 국지성이 물리적 거리 그 자체보다, 거리와 결합된 인적 이동과 사회적 관계를 통해 형성 및 유지됨을 밝혔다. Agrawal et al.(2006)은 발명자가 이주한 뒤에도 이전 거주지로 지식 흐름이 이어지는 현상을 분석하여, 공동입지에서 축적된 사회적 자본이 거리효과를 매개함을 보였다.

지식 스필오버를 분석하는 자료로서 특허 인용이 다양하게 활용되어 왔으나, 특허 인용은 비시장적 지식확산을 포착하는 지표이기 때문에, 실제 기술이전의 현상을 포착할 수 없다는 한계를 가진다. 반면, 특허 양도와 라이선싱은 권리관계의 변동과 경제적 대가를 수반한다는 점에서 인용과 다르며, 그러한 이유에서 공간적 제약을 더 강하게 받을 수 있다. Mowery and Ziedonis(2001)는 대학 특허 라이선싱이 인용보다 지리적으로 더 국지화됨을 보이고, 그 이유로 발명자 노하우에 대한 접근과 후속 개발을 위한 협력의 필요성을 들었다. Drivas and Economidou(2015)는 미국을 대상으로 시장매개의 성격을 지닌 특허 거래가 비시장적 성격을 지닌 특허 인용보다 지리적 근접성의 영향을 더 강하게 받음을 실증하였다. 따라서 대학 특허의 기술이전은 단순한 지식확산이 아니라 공간적 선택성을 갖는 경제활동으로 이해되어야 하며, 그 선택성은 기술이전의 경로에 따라 다르게 나타날 수 있다.

대학의 발명 성과는 상업적 잠재력이 검증되지 않은 초기 단계 기술인 경우가 많아, 상업화 과정에서 발명자의 후속 협력과 사후개발 노력이 요구된다(Jensen and Thursby, 2001). 이 점은 대학 기술이전에서 근거리･반복적 상호작용이 중요한 이유를 설명하는 동시에, 그 중요도가 이전 경로에 따라 달라질 수 있음을 함의한다. 양도와 실시권은 권리의 이전 정도와 관계의 성격이 근본적으로 다르기 때문이다. 양도는 권리 자체가 이전되는 방식으로, 일회적 거래를 통해 기술의 재배치 효율을 극대화하거나 특허 포트폴리오의 재편 및 제도적 권리 재배분과 결합될 수 있다(Serrano, 2010). 반면 실시권은 대학이 특허권을 보유한 채 외부에 독점적, 비독점적 실시를 허락하는 방식으로, 수요자와의 신뢰와 사후 협력이 중요하다. Caviggioli et al.(2020)은 미국 대학 발명의 라이선싱과 양도가 서로 다른 선택성을 지닌 별개의 상업화 경로임을 보였다.

이에 따라 특허의 권리이전 자료를 활용하여 대학 기술이전의 공간적 흐름을 분석한 연구도 축적되어 왔다. Caviggioli et al.(2020)은 대학 특허의 권리이전과 수익화에 초점을 두고, 미국 58개 주요 대학의 특허 포트폴리오를 대상으로 라이선싱, 양도, 기업 이전 등 서로 다른 특허 이전 경로로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 라이선싱된 특허는 기술적 가치, 법적 견고성, 기술적 복잡성이 높은 경향을 보였으며, 기업으로 이전된 특허는 빈도는 낮지만 가치와 법적 안정성이 높은 특허가 선별되는 경향을 보였다. 이 연구는 대학 특허의 기술사업화가 단일한 이전 방식으로 이루어지는 것이 아니라, 양도와 실시권이라는 서로 다른 권리이전 채널에 따라 상이한 특허 특성과 시장 선택 메커니즘을 가진다는 점을 보여준다. Hu and Zhang(2021)은 USPTO 특허등록자료와 특허 양도(assignment) 자료를 결합하여 미국 대학에서 기업으로 이전된 특허의 시공간 네트워크를 분석하였다. 이들은 대학 특허이전을 기관, 주, 국가 수준에서 분석하고, 대학-기업 간 특허이전이 어떤 지역에서 발생하며 어떤 기술영역을 중심으로 이루어지는지를 검토하였다. 분석 결과, 미국 대학-기업 특허이전은 시기에 따라 공급지역과 수요지역의 구성이 변화하였고, 기술영역별 네트워크 역시 지역의 산업발전 및 정책환경과 결합되어 변화하는 것으로 나타났다. 특히 특허이전의 지리적 거리가 시간이 지남에 따라 단축되는 경향은 대학과 기업 간 기술사업화가 점차 지역적･국지적 협력과 밀접하게 연계될 수 있음을 시사한다.

한편, 한국에서 대학의 기술이전은 비교적 짧은 기간에 정비된 제도적 토대 위에서 본격화되었다. 미국이 1980년 베이돌법(Bayh-Dole Act)을 통해 연방 연구비로 창출된 발명의 권리를 대학에 귀속시키며 대학 특허 양도 및 라이선싱의 급증을 견인한 것과 유사하게(Mowery and Ziedonis, 2001), 한국에서도 2000년대를 전후하여 대학 기술이전･사업화를 뒷받침하는 법･제도가 마련되었다. 2000년 제정된 ｢기술이전촉진법｣(이후 2006년 ｢기술의 이전 및 사업화 촉진에 관한 법률｣로 전면 개정)은 공공연구기관에서 개발된 기술이 민간부문으로 이전되어 사업화되는 것을 촉진함을 목적으로 명시하였고, 2003년 개정된 ｢산업교육진흥 및 산학협력촉진에 관한 법률｣(2004년 시행)은 대학에 법인격을 갖춘 산학협력단을 설립할 근거를 신설하였다. 산학협력단이 대학 명의의 지식재산을 관리･이전하는 독립 법인으로 기능하게 되면서 대학 특허의 출원･등록과 양도 및 실시권 계약의 법적 주체가 명확해졌고, 이는 2000년대 중반 이후 대학 특허 기술이전이 양적으로 본격화되는 제도적 분기점이 되었다(주시형, 2020).

대학 산학협력 활동의 증가와 이에 따른 기술이전의 성장에도 불구하고, 이용가능한 자료의 제약으로 인해 대학 기술이전에 대한 연구는 주로 특정 대학 및 지역 단위에서 제한적으로만 이루어졌다. 안영진(2017)은 전남대학교의 연구계약 자료를 활용하여 대학이 창출한 지식이 어느 지역의 수요자에게 이전되는지를 분석하고, 그 연결이 인접지역인 광주 및 전남에만 집중되지 않고 대전, 서울, 경기 등 외부 지역과도 강하게 연결되어 있음을 보였다. 이는 대학의 지역적 파급효과가 대학 소재지 내부에만 귀속되지 않으며, 지식 수요의 공간적 분포와 대학 외부 기관과의 거래관계에 따라 달라질 수 있음을 시사한다. 다만 해당 연구는 단일 대학 사례연구이기 때문에 전국적 관점에서의 공간적 특성을 분석하기 어렵다.

이은혜(2024)는 ｢대학 산학협력 실태조사｣ 자료를 토대로 2015~2018년 사이의 전국 4년제 대학 198개교를 대상으로 기술이전 계약 및 도입기관 지역 자료를 사용하여 분석하였다. 분석결과, 대학 기술이 소재지 시도･권역 내로 이전되는 비율이 가장 높은 지리적 근접성 패턴을 보이되 강원･충청권 대학은 수도권 의존이 강하고 대경･동남권은 권역 내 결속이 강한 권역별 공간구조 차이를 밝혔다.

국내에서도 특허 권리변동 자료를 활용하여 대학 특허의 기술사업화를 분석한 연구가 일부 수행되었는데, 주시형(2020)은 한국 대학의 등록특허를 대상으로 권리자 변동 및 권리설정 정보를 활용하여 대학 특허의 기술사업화 여부와 시점을 파악하고, 이를 특허 양도와 실시권으로 구분하여 분석하였다. 해당 연구는 특허 서지정보를 토대로 2000년부터 2018년까지 등록한 특허를 구축하고, 권리자 변동 및 권리설정 정보를 통해 대학 특허가 외부 주체에게 이전되었는지를 식별하였다. 분석 결과, 대학 특허의 기술사업화는 특허의 피인용, 출원국가 수, IPC 수, 발명자 수, 출원인 수 등 특허의 기술적･권리적 특성과 관련되는 것으로 나타났으며, 양도와 실시권 설정은 서로 다른 영향요인과 선택 메커니즘을 갖는 것으로 제시되었다.

그 밖에도 대학의 연구역량, 특허 특성, 연구비, 기술이전전담조직(TLO) 역량이 사업화 성과에 미치는 영향을 규명하는 다양한 시도가 이루어졌다(이철주･최종인, 2019). 이러한 연구는 대학의 기술사업화에 영향을 미치는 요인을 밝히는 데 기여하였지만, 대학에서 기업으로 향하는 기술이전 및 사업화의 공간적 특성은 충분히 규명하지 못하였다.

이상의 논의를 종합하면, 대학의 기술이전 활동은 지식 및 기술의 공급자인 대학과 수요자 사이에서 형성되는 지식 흐름의 공간적 관계로 이해되어야 한다. 대학이 공급한 특허가 어떤 권리유형으로, 어느 지역의 수요자에게 이전되는지, 그 흐름이 어떠한 지역 간 연결 구조를 형성하는지를 분석할 때, 대학 기술이전 활동의 공간적 연계 양상과 특성을 구체적으로 파악할 수 있다.

3. 자료와 분석방법

본 연구에서 사용한 분석 자료는 한국특허정보원의 지식재산정보 활용 서비스(KIPRIS Plus)에서 제공하는 특허 등록사항과 권리변동 자료이다. 특허 등록사항은 등록번호, 출원･등록일자, 발명의 명칭, 국제특허분류(IPC), 존속기간 및 소멸정보 등 개별 특허의 서지정보와 법적 상태를 포함한다. 권리변동 자료는 권리변동의 등록일자와 순위, 권리자란의 권리자･의무자 성명과 주소, 실시권의 유형･등록원인･사용기간･실시지역 등 권리관계의 변동 이력을 포함한다. 국내 등록특허를 대상으로 대학이 의무자이고 외부 주체가 권리자로 등장하는 권리자 변경 사건을 특허 양도로, 전용권자란의 설정 등록을 전용실시권으로 식별하였다. 분석 기간은 국내 기술이전 및 사업화 관련 제도가 도입된 2001년부터 2020년까지로 설정하였다. 한편, 대학 본교, 산학협력단, 과학기술원 및 대학기술지주회사를 모두 대학 측 조직으로 포괄하고, 대학명 표기의 변형과 과거 명칭을 대학 사전을 이용해 표준화하였다.

본 연구는 대학 특허 기술이전의 공간적 흐름을 분석하기 위해 특허 양도와 실시권 중 전용실시권을 분석대상으로 설정하였다. 특허 양도는 권리변동 자료에서 대학이 의무자이고 외부 주체가 권리자로 등장하는 권리자 변경 사건으로 특허권 자체가 수요자에게 이전된다. 실시권은 대학이 특허권을 보유한 채 특정 수요자에게 실시 권한을 부여하는 설정등록으로 독점적 성격의 전용실시권과 비독점적 성격의 통상실시권으로 구분할 수 있다.

통상실시권 역시 대학 기술이전에서 큰 비중을 차지하는 중요한 방식이며, 특히 국가연구개발성과의 확산과 활용을 설명하는 데 의미가 있다. 그러나 통상실시권은 비독점적 실시권이라는 성격상 동일 특허에 대해 다수의 실시권자가 반복적으로 설정될 수 있고, 따라서 통상실시권의 등록건수를 양도나 전용실시권과 동일한 권리이전 강도 또는 기술사업화 가치로 해석하는 데에는 한계가 있다. 또한, 통상실시권의 경우는 특허청에 신고되는 경우도 있으나, 신고되는 비율이 매우 낮은 것으로 알려져 있어 본 연구에서는 제외하였다(주시형, 2020).

결과적으로 본 연구의 표본은 대학에서 국내 민간법인 수요자로 이전된 등록특허 흐름으로 한정한다. 대학병원 및 의료원은 대학의 연구 및 산학협력 조직과 성격이 구분되는 의료기관으로 보아 공급자와 수요자 양측 모두에서 제외하였고, 외국 수요자도 제외하였다. 이렇게 구축한 대학-국내수요자 이전은 13,967건의 권리이전(특허 양도 12,149건, 전용실시권 1,818건)으로 구성된다. 이 가운데 본 연구는 대학–기업 간 특허 권리이전의 공간적 흐름에 초점을 두므로, 수요자가 국내 민간기업인 표본을 추출하였으며, 특허관리전문회사(NPE)는 수요기업에서 제거하였다.

그 결과 최종 분석표본은 1개의 대학과 1개의 민간기업이 연결된 권리변동 사건 기준으로 특허 양도 6,718건, 전용실시권 1,708건, 합계 8,426건이다. 표본은 125개 대학과 4,411개 민간기업, 8,169개 고유 등록특허로 구성된다.¹⁾

분석방법은 다음과 같다. 첫째, 연도별 거래 건수와 권리유형별 수요자 구성을 통해 대학 특허 기술이전의 성장 추이를 파악하였다. 둘째, 시도 및 시군구 단위에서 공급지역–수요지역 간 연결에 따른 공간 구조적 특성을 분석하였다. 마지막으로 공급 시군구–수요 시군구–연도–기술분야 패널을 구축하고 포아송유사최우추정법(PPML: poisson pseudo- maximum likelihood estimator, 이하 PPML)에 따른 중력모형을 추정하여 거리, 행정경계, 수도권 방향성 등의 공간적 속성이 기술이전 흐름과 어떻게 관련되는지를 분석하였다. PPML은 종속변수의 분포를 특정하지 않고도 계수를 일치추정할 수 있으며, 고차원 고정효과를 포함한 모형에서도 유효하여 중력모형 추정에 가장 적합한 방법으로 평가된다(Santos Silva and Tenreyro, 2022). 이러한 장점으로 인해 PPML을 활용한 중력모형은 무역 및 지식흐름과 같은 공간적 상호작용을 분석하는 데 널리 활용되어 왔으며, 지역 단위 패널자료에서도 규모, 거리, 경계, 대도시 등의 효과를 함께 통제하는 모형으로 적용되어 왔다(Brodzicki and Uminski, 2018).

4. 분석 결과

1) 대학 특허 기술이전의 유형별 특성과 시기별 변화

대학 특허 기술이전은 2000년대 초반에는 제한적 규모에 머물렀으나, 2000년대 후반부터 증가세가 나타났고 2010년대 중반 이후 빠르게 확대되었다(그림 1). 전체 거래 수는 2001년 9건에서 2010년 185건으로 증가하였으며, 2015년에는 614건, 2020년에는 1,669건으로 나타났다. 특히 2015년 이후로 2015년 614건, 2016년 790건, 2017년 912건, 2018년 1,032건, 2019년 1,343건, 2020년 1,669건으로 급격하게 증가하였다. 이는 대학의 지식재산 관리와 기술이전 조직 기반이 제도적으로 정비된 이후, 2010년대 중반부터 대학 특허의 외부 이전이 본격적인 성장 국면에 진입했음을 보여준다.

그림 1.

권리유형별․연도별 대학 등록특허 기술이전 변화

권리유형별로는 양도와 전용실시권이 모두 증가하였으나, 전체 성장세는 주로 양도의 확대에 의해 주도되었다. 양도는 2001년 6건에서 2010년 145건으로 증가한 뒤, 2015년 461건, 2018년 867건, 2019년 1,113건, 2020년 1,465건으로 빠르게 확대되었다. 반면 전용실시권은 2001년 3건에서 2007년 64건으로 증가한 이후 일정한 변동을 보였고, 2011년 117건, 2015년 153건, 2019년 230건으로 증가하였다가 2020년에는 204건으로 다소 감소하였다. 전체 분석기간 동안 양도는 총 6,718건, 전용실시권은 총 1,708건으로, 양도가 전체 거래 수의 약 79.7%를 차지하였다.

상위 공급대학의 구성을 시기별로 살펴보면, 권리유형에 따라 공급 기반의 차이가 확인된다. 양도의 경우 2001~2010년에는 서울대학교(61건), 한국과학기술원(42건), 포항공과대학교(41건), 연세대학교(35건), 광주과학기술원(31건)이 상위권을 형성하였다(표 1). 2011~2020년에는 인하대학교(331건), 고려대학교(295건), 연세대학교(284건), 충남대학교(221건), 서울대학교(217건) 순으로 나타났다. 2001~2010년에는 서울대학교, 한국과학기술원, 포항공과대학교, 광주과학기술원 등 연구중심 대학과 과학기술 특성화대학의 비중이 두드러졌다면, 2011~2020년에는 수도권 주요 종합대학과 함께 충남대학교, 경북대학교, 강원대학교 등 비수도권 거점대학도 상위권에 포함되었다. 이는 양도 방식의 대학 특허 기술이전이 시간이 지나면서 일부 연구중심 대학에 한정되지 않고 보다 넓은 대학군으로 확대되었음을 보여준다.

한편, 2011~2020년에서 인하대가 가장 높은 특허 양도 수를 보여주었는데, 2011~2020년 인하대학교의 양도 331건은 206개 기업으로 이전되었으며, 단일 기업에 이전된 건수는 최대 11건(3.3%)으로 나타났다. 이 가운데 112건(33.8%)이 2019년에 집중되어 있으며, 2019년 양도 특허의 보유기간 중앙값은 5.73년이었고 84.8%가 5년 이상 보유된 특허로, 같은 해 다른 대학의 양도 특허(중앙값 3.87년, 5년 이상 38.3%)와 뚜렷이 구별된다. 이는 장기간 활용되지 않은 특허를 다수 기업으로 이전하는 특허권 관리 전략이 작용하였을 가능성을 시사한다.

전용실시권의 경우, 2001~2010년에는 한국과학기술원(36건), 서울대학교(32건), 연세대학교(15건), 울산대학교(13건), 강원대학교(12건)이 상위 공급대학으로 나타났다(표 2). 2011~2020년에는 한국과학기술원(270건), 서울대학교(86건), 전남대학교(65건), 고려대학교(51건), 충남대학교(50건) 순으로 나타났다. 특히 한국과학기술원은 두 시기 모두 전용실시권 공급 1위를 차지하였고, 2011~2020년에는 2위 대학과의 격차도 크게 나타났다. 이는 전용실시권이 양도보다 소수 연구중심 대학을 중심으로 더 선택적으로 형성되는 경향이 있음을 시사한다.

2) 특허 기술이전을 통한 지역 간 거래 특성

17개 시도 수준에서 대학 특허 기술이전의 공급지와 수요지를 비교하면, 양도와 전용실시권 모두 지역 내부 거래와 지역 간 거래가 병존하지만, 절반 이상은 시도 경계를 넘어 이루어진 것으로 나타났다(그림 2). 전체 기간의 동일 시도 내 거래 비중은 양도 41.4%, 전용실시권 47.7%로, 전용실시권이 양도보다 다소 국지적인 성격을 보였다. 양도는 2011~2015년 41.0%, 2016~2020년 41.3%로 거래 규모가 크게 확대된 이후에도 지역 내 비중이 40% 안팎을 유지하였으며, 2020년에도 1,465건 중 44.6%만이 동일 시도 내에서 이루어졌다. 이는 양도의 증가가 지역대학과 지역기업 간 연결 확대뿐 아니라 대학 특허가 다른 시도로 이전되는 광역적인 차원의 기술 재배치와 결합되어 있음을 보여준다. 전용실시권은 전체 1,708건 중 815건이 지역 내 거래로 나타났으며, 2011년 이후 지역 내 비중이 48% 내외로 소폭 높아지고 2020년에는 52.9%로 증가하였다. 따라서 전용실시권은 양도보다 상대적으로 지역 내 기업수요와 연결되는 경향이 강하였지만, 두 유형 모두 지역 내부에서 완결된 기술이전 구조라기보다 지역 간 기업수요와 연결되는 광역적 기술이전 네트워크 속에서 형성된다고 볼 수 있다.

그림 2.

권리유형별･연도별 지역 내·지역 외 거래 현황(2001~2020년)

다음으로 시도 단위에서 공급지와 수요지를 교차하여 대학 특허 기술이전의 지역 간 연결 구조를 분석하였다(표 3, 표 4). 공급 규모는 서울이 양도 2,425건, 전용실시권 558건으로 가장 컸고 대전이 각각 585건과 393건으로 뒤를 이었으며, 수요 규모 역시 서울이 양도 1,842건, 전용실시권 439건으로 가장 컸다.

양도에서 수도권 대학의 이전은 대부분 수도권 안에서 이루어졌다. 서울 소재 대학은 서울 46.8%와 경기 31.0%를 합해 수도권 비중이 80.6%였고, 경기는 75.9%, 인천은 74.5%였다. 반면 비수도권 대학에서는 동일 시도 내부 거래와 수도권 이전이 함께 나타나며 그 상대적 크기는 지역에 따라 달랐다. 강원(45.8%)과 충남(44.7%)은 수도권으로 향한 비중이 동일 시도 내부 거래(각각 31.9%, 31.8%)보다 높은 반면, 경남(17.6%)과 부산(20.4%)은 수도권 비중이 낮고 지역 내 거래가 40%를 넘었다. 대전･경북･울산은 두 비중이 비슷한 수준이었다.

공급과 수요의 비대칭이 가장 뚜렷한 지역은 경기도이다. 경기도 소재 대학의 양도 공급은 419건에 그친 반면 경기도 기업이 받은 양도는 1,669건으로 서울 다음의 규모였고, 전용실시권에서도 공급 69건에 비해 수요는 357건이었다. 그러나 이러한 수요 가운데 경기도 소재 대학으로부터 공급받은 특허는 양도 11.8%, 전용실시권 8.1%에 불과하다. 경기도는 대학 특허의 공급지라기보다 서울과 대전 등 외부 지역 대학의 특허를 흡수하는 수요지로 기능하고 있다.

전용실시권에서는 특정 지역의 국지성이 더 뚜렷하게 나타났다. 대전 소재 대학은 이전의 67.9%가 대전 내부에서 이루어져 전체 시도 가운데 가장 높았고, 전남(66.7%), 울산(56.0%), 충남(52.9%)도 절반을 넘었다. 반면 부산(50.0%)과 경북(55.3%)은 수도권으로 향한 비중이 동일 시도 내부 거래보다 높아, 전용실시권에서도 수도권 지향이 지역에 따라 강하게 나타남을 보여준다.

시도 단위에서 확인된 공간적 구조가 시군구 수준에서 어떤 경로로 구성되는지는 그림 3에 제시하였다. 시군구 단위에서 관측된 서로 다른 지역 간 경로는 양도 1,885개, 전용실시권 526개이며, 이 가운데 거래 규모 상위 10%에 해당하는 경로가 각각 양도 189개, 전용실시권 53개이다. 이들 경로는 지역 간 거래의 42.6%와 35.8%를 포괄한다. 양도와 전용실시권 각각에 대해 상위 10% 경로를 전국 범위에서 제시하고, 비수도권 권역별 상위 5개 경로를 별도로 제시하였다. 이를 통해 수도권 중심의 대규모 흐름에 가려지기 쉬운 권역 내부의 연결을 함께 확인하였다.

그림 3.

시군구 지역 간 대학 특허 기술이전

전국적으로 양도는 서울 내부와 서울–경기를 잇는 연결이 중심을 이룬다. 상위 경로의 거래 가운데 수도권 내부에서 완결된 것이 59.9%였고, 비수도권에서 수도권으로 향한 것이 17.9%였다. 주요 경로는 서울 성북구→서울 송파구 108건, 서울 서대문구→서울 강남구 59건, 서울 성동구→경기 안산시 53건, 대전 유성구→경기 성남시 41건 순이며, 비수도권에서 출발하는 경로는 대체로 서울과 경기의 기업집적지로 수렴한다. 전용실시권에서는 수도권 내부 비중이 44.7%로 양도보다 낮고 비수도권에서 수도권으로 향한 비중이 25.6%로 높아, 비수도권 대학이 수도권 기업과 직접 연결되는 경로가 상대적으로 두드러진다. 이러한 결과는 실시권의 이전 경로가 동일 시도 내 결합과 수도권 지향으로 양분되며, 수도권으로 향하지 않는 광역적 확산은 양도에 비해 제한적임을 시사한다.

비수도권에서는 권역마다 대학 소재지와 인접 산업지역을 잇는 경로가 확인된다. 양도의 경우 호남권에서는 광주 북구를 기점으로 전북 익산시(25건), 광주 광산구(9건), 전남 화순군(9건), 전남 함평군(8건)으로 이어지는 방사형 구조가, 충청권에서는 대전 대덕구→유성구(15건), 충남 아산시→천안시(15건), 대전 유성구→충남 천안시(10건)와 같이 연구･산업거점 간 근거리 연결이 나타났다. 동남권에서는 경남 김해시→부산 남구(16건), 부산 남구→강서구(12건)가, 대경권에서는 경북 경산시→대구 달서구(13건)와 동구(11건)가 상위 경로였다. 전용실시권에서도 대전 유성구→대덕구(19건), 광주 북구→전남 화순군(10건)･담양군(8건), 부산 영도구→강서구(6건), 강원 춘천시→원주시(6건) 등 유사한 형태가 나타났다.

이러한 기술이전경로는 대학 특허 기술이전이 수도권을 향한 광역적 흐름을 기본축으로 하면서 비수도권 권역 내부의 선택적 연결을 함께 포함함을 보여준다. 다만 비수도권 권역의 기술이전 규모가 수도권을 향한 흐름에 비해 작아, 두 축이 동등한 강도의 이중구조를 이룬다기보다 권역 내부 연결이 수도권 지향의 흐름을 보완하는 형태에 가깝다.

다음으로 기술분야별 차이를 보면,²⁾ 기술이전은 화학(39.6%)과 전기공학(29.1%)에 집중되었고, 기기 15.5%, 기계공학 11.1%, 기타 4.8% 순으로 나타났다(표 5). 권리유형에 따라 구성이 달라, 양도에서는 전기공학이 31.5%로 높은 반면 전용실시권에서는 19.6%에 그쳤고, 화학은 전용실시권에서 44.6%로 양도(38.3%)보다 높았다. 이전 방향에서도 분야별 차이가 나타난다. 전기공학은 양도에서 수도권 대학에서 수도권 기업으로 향한 거래가 47.2%로 가장 높았던 반면, 기계공학은 비수도권 내부 거래가 양도 48.4%, 전용실시권 76.4%로 가장 국지적인 구성을 보였다. 한편 비수도권 대학에서 수도권 기업으로 향한 거래의 비중은 양도에서는 비교적 고르게 나타나는 반면, 전용실시권에서는 기계공학(7.2%)이 낮아 편차가 컸다.

3) 특허 기술이전의 지리적 효과

앞의 기술통계에서 서울･경기로의 기술이전 흐름이 크게 나타난 데에는 서로 다른 세 가지 이유가 혼재할 수 있다. 첫째, 두 지역이 지리적으로 가깝기 때문일 수 있다. 둘째, 해당 연도에 두 지역의 대학 특허 공급 규모와 기업 수요 규모 자체가 크기 때문일 수 있다. 셋째, 수도권이 의약･바이오･ICT 등 특정 기술분야의 수요를 상대적으로 많이 흡수하기 때문일 수 있다. 본 절은 이 가운데 둘째와 셋째 요인을 고정효과로 통제한 뒤, 거리･행정경계･수도권 방향성과 직전연도 거래량이 거래 건수와 어떻게 관련되는지를 PPML 중력모형으로 검토한다. 이 접근은 특허 권리이전에 거리와 경계변수를 적용한 Drivas and Economidou(2015)를 한국 대학 기술이전에 적용하고, 앞선 분석에서 나타난 수도권 이전의 방향성을 반영한 것이다.

분석 단위는 공급 시군구(i)–수요 시군구(j)–연도(t)–기술분야(s)이며, 종속변수는 각 조합에서 해당 연도에 관측된 거래 건수이다. 기술분야는 앞선 기술통계 분석과 마찬가지로 WIPO 특허 기술분류에 따른 5가지 기술을 적용하였다. 직전연도 거래량을 설명변수로 사용하므로 추정기간은 2002~2020년이며, 2001년을 제외하고 기술분야와 시군구 단위의 지역이 확인된 거래는 양도 6,708건, 전용실시권 1,662건, 합계 8,370건이다. 거래가 이루어지지 않은 지역쌍도 분석에 포함하기 위하여, 공급 시군구 80개와 수요 시군구 208개, 19개 연도, 5개 기술분야의 모든 조합을 갖춘 균형패널을 구성하였다. 전체 1,580,800개 조합 가운데 실제로 거래가 관측된 경우는 5,083개로 대부분의 지역쌍은 특정 연도와 기술분야에서 거래를 형성하지 않았다. 이 가운데 동일한 고정효과 집단 안에서 거래가 한 건도 나타나지 않은 조합은 계수 추정에 기여하지 않아 추정 과정에서 제외되며, 모형(1)에는 106,096개의 관측치가 사용되었다. 추정식은 다음과 같다.

여기서 Tijst는 t년 기술분야 s에서 공급 시군구 i의 대학으로부터 수요 시군구 j에 입지한 기업으로 이전된 거래 건수이다. δist는 공급지역 i가 t년에 기술분야 s에서 공급한 총 거래를, λjst는 수요지역 j가 t년에 기술분야 s에서 유입받은 총량을 의미한다. 즉, 지역별 대학 특허 공급 규모, 지역별 기업 기술수요 규모, 기술분야별 거래 구성의 지역 간 차이를 동시에 통제한다. 또한 두 고정효과는 모두 연도 단위로 정의되므로 거시적 연도 충격도 함께 흡수된다.

두 지역 간의 거리변수는 각 지역의 중심점 간 유클리드 거리 dij를 ln(1+dij)로 변환하여 투입하였다. 행정 및 권역 경계를 나타내는 변수로 INTRAij는 동일 시군구, SIDOij는 동일 시도 내 타 시군구, REGIONij는 동일 광역권 내 타 시도 간 거래를 나타내는 더미이다.³⁾ 각 변수는 기준범주 대비 해당 공간위계의 추가적 관련성을 의미하며, 거리 변수가 함께 포함되어 있으므로 거리를 고정한 상태에서의 경계 효과로 해석해야 한다. 다음으로 CAPij는 비수도권 소재 대학에서 수도권 소재 기업으로 향하는 흐름을 나타내는 방향 더미이다. ln(1+Tij,s,t-1)는 동일 지역쌍･동일 기술분야에서 직전연도에 관측된 거래량에 1을 더한 뒤 대수변환한 연속형 변수이다. 모형(1)에서는 두 권리유형을 합산한 직전거래량을, 모형(2)~(4)에서는 권리유형별 직전거래량을 사용하였다. 또한, 기술분야에 따라 지리적 마찰이 다를 수 있음을 검토하기 위해 기술분야별 모형을 별도로 추정하였다.

추정은 다차원 고정효과를 허용하는 PPML로 수행하였으며, 표준오차는 동일 지역쌍이 여러 해에 걸쳐 반복 관측되는 점을 고려하여 지역쌍 단위로 군집화하였다. 계수 해석은 변수의 형태에 따라 달라진다. 더미변수는 지수변환한 값을 발생비(incidence rate ratio, 이하 IRR)로 제시하며, 대수변환한 연속변수는 해당 변수가 두 배가 될 때의 기대 거래량 변화율로 환산하여 제시한다. 모형 (1)은 양도와 전용실시권을 합산한 전체 표본, 모형 (2)와 (3)은 권리유형별 분리 표본이다. 모형 (4)는 전용실시권 더미와 각 설명변수의 상호작용항을 추정한 것으로 권리유형 간 차이를 상호작용항으로 검정한다. 고정효과를 제거한 잔차화 변수를 기준으로 네 모형의 최대 VIF는 4.9~8.3이었고, 가장 큰 값은 모형 (4)의 거리×전용실시권 상호작용항에서 나타나 계수 추정에 문제가 되는 수준의 다중공선성은 확인되지 않았다.

분석 결과(표 6), 기술분야별 연도-공급･수요 규모를 통제한 통합모형에서도 거리와 행정･권역 경계는 대학 특허 기술이전과 뚜렷한 관련성을 보였다. 거리 계수는 −0.533으로, 다른 조건이 같을 때 두 지역의 거리 변수가 두 배가 되면 기대 거래량은 약 31% 낮았다.

경계 변수의 계수는 거리를 고정한 상태에서의 추가적 관련성을 의미한다. 서로 다른 광역권 간 거래를 기준으로, 거리가 동일하다고 가정할 때 동일 시군구 내 거래의 IRR은 7.09, 동일 시도 내 타 시군구 간 거래는 3.30, 동일 광역권 내 타 시도 간 거래는 3.02였다. 세 계수가 공간위계를 따라 단계적으로 낮아지는 구조는 거리를 통제한 뒤에도 행정구역 소속 여부가 거래 흐름과 별도로 관련되어 있음을 보여준다. 즉, 두 지역 간 거리가 같더라도 동일한 시군구, 시도, 광역권에 속한 경우에 거래가 더 많이 관측되었다.

직전연도의 동일 지역･기술분야 거래량도 현재 흐름과 양(+)의 관련성을 보였다(β=0.301, p<0.001). 해당 변수의 값이 두 배가 될 때 기대 거래량은 약 23% 높아, 특정 기술분야에서의 지역 간 관계가 이후에도 이어지는 경향이 나타났다. 다만 본 모형은 특정 공급지역–수요지역에 고유한 관측되지 않는 조건을 별도로 통제하지 않으므로, 이 결과는 직전 거래가 후속 거래로 이어지는 경향뿐 아니라 대학과 기업 사이에 지속되는 협력관계처럼 해당 관계가 원래부터 지니고 있던 특성도 함께 반영한 값이다. 따라서 관측된 기술이전은 이전 시점의 탐색･계약만이 아니라 그 이전에 형성된 관계와도 연결되어 있을 수 있다.

비수도권 대학에서 수도권 기업으로의 이전은 기준범주 대비 IRR 5.95로 관측되었다(β=1.783, SE=0.173, p<0.001). 지역별･연도별･기술분야별 공급 및 수요 총량을 고정효과로 통제한 후에도 비수도권 대학에서 수도권 기업으로 향하는 흐름은 기준범주보다 많이 관측되었다. 이는 수도권 방향의 흐름에 기술분야별 산업입지의 구성과는 구별되는 공간적 비대칭이 존재함을 시사한다. 즉, 대학이 창출한 기술이 수도권의 기업수요와 연결되는 경향을 보이며, 대학의 소재지와 그 기술이 활용되는 지역이 분리되는 양상이 확인된다.

권리유형 간 차이는 계수의 크기 자체보다 어떤 차원에서 차이가 나타나는지를 기준으로 판단해야 한다. 모형(4)의 상호작용 검정에서 거리(p=0.982)와 동일 시군구(p=0.468)의 권리유형 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 즉 거리에 따른 감소의 기울기와 동일 시군구 내부 거래의 상대적 크기에서는 두 유형이 구분되지 않는다. 반면 전용실시권은 양도에 비해 동일 시도 내 흐름(β=0.753, p=0.031), 동일 광역권 내 흐름(β=0.680, p=0.017), 비수도권→수도권 흐름(β=0.919, p=0.030), 직전거래량의 관련성(β=0.740, p=0.001)에서 유의하게 큰 값을 보였다. 모형(3)에서 전용실시권의 IRR이 동일 시군구 11.55, 동일 시도 내 타 시군구 6.48, 동일 광역권 내 타 시도 5.62, 비수도권→수도권 13.34로 양도보다 크게 추정되었고, 직전연도 거래량의 계수 역시 1.049로 양도(0.309)보다 커 직전연도 거래량이 두 배가 될 때 기대 거래량이 약 107% 높았다. 즉, 전용실시권에서 차이가 나타난 항목은 동일 시도 및 광역권, 수도권 방향성, 직전거래량이며, 거리와 동일 시군구에서는 두 유형이 구분되지 않았다. 이는 전용실시권이 양도보다 물리적으로 가까운 상대를 선택한다기보다, 행정 단위를 공유하거나 이전에 거래한 적이 있는 수요자와 같이 이미 형성된 관계를 통해 이루어지는 경향이 강함을 보여준다. 전용실시권은 대학이 권리를 보유한 채 실시 권한을 부여하므로 계약 이후에도 지속적인 협력이 요구되며, 이러한 관계가 지역 내에 형성된 경우와 수도권 기업과 형성된 경우가 함께 나타난 것으로 볼 수 있다.

다음으로 기술분야에 따른 지리적 효과의 차이를 분석하기 위해 기술분야별 모형을 별도로 추정하였다(표 7). 분석은 권리유형을 구분하지 않고 두 유형을 합산하여 추정하였다. 전용실시권 표본을 기술분야로 나누면 분야당 거래 수가 제한적이어서 계수를 안정적으로 추정하기 어렵기 때문이다. 5개 기술분야별 차이는 Wald 검정을 통해 확인하였다.

분석결과, 거리 계수는 다섯 분야 모두에서 음(−)이고 유의하였다. 거리변수가 두 배가 될 때 기대 거래량은 전기공학에서 22.2%, 화학 31.3%, 기타 32.7%, 기기 37.1%, 기계공학 39.8% 낮았다. 거리 계수는 기술분야에 따라 유의하게 달랐다(p=0.014). 이는 기계 분야의 특허 거래가 가장 국지적이고 컴퓨터･전자 등 정보기술 분야가 가장 넓은 공간범위에서 이루어진다는 미국사례의 분석과 일치하는 결과이다(Drivas and Economidou, 2015). 기계 분야의 기술은 설비와 공정에 결합되어 활용되는 경우가 많아 도입 과정에서 대면 접촉과 현장 조정이 요구되는 반면, 정보기술 분야의 기술은 표준화 수준이 높아 원거리에서도 이전과 활용이 상대적으로 용이하다는 점이 이러한 차이와 관련될 수 있다.

행정･권역 경계와의 양(+)의 관련성은 대체로 모든 분야에서 관측되었다. 동일 시도와 동일 광역권 계수는 다섯 분야 모두 양(+)이고 유의하였으며, 동일 시군구 계수는 기타 분야에서만 5% 수준에 근소하게 미달하였다(p=0.057). 다만 계수의 크기는 동일 시군구에서 기술분야에 따라 유의하게 달랐지만(p=0.025), 동일 시도와 동일 광역권에서는 5% 수준에서 유의하지 않았다. 즉 경계와의 관련성은 방향에서는 공통적이나 그 크기는 기술분야에 따라 일부 달라진다.

비수도권 대학→수도권 기업 이전 계수는 다섯 분야 모두에서 양(+)이고, 0.1% 수준에서 유의하였으며, IRR은 4.37에서 9.43 사이로 나타났다. 계수의 크기 또한 기술분야에 따라 유의하게 다르지 않았다(p=0.217). 수도권 방향의 흐름은 특정 기술분야에 국한되지 않고 기술분야 전반에서 비슷한 정도로 관측되었다. 마지막으로 직전 시기 거래량의 관련성은 분야에 따른 차이가 나타났다(p=0.034). 화학, 기기 및 기타 기술에서는 양(+)이고 유의하였으나, 전기공학과 기계공학에서는 유의한 관련성이 나타나지 않았고 기계공학에서는 부호도 음(−)으로 추정되었다.

요약하면, 기술분야별 연도–공급･수요 규모를 통제한 후에도 대학 특허 기술이전은 거리에 따라 감소하고, 동일 시군구･시도･광역권에서 더 많으며, 수도권 기업수요지로 향하는 흐름과 직전 시기 거래 경로의 지속성을 함께 보였다. 전용실시권은 양도보다 시도･광역권 내 흐름, 수도권 방향성, 직전 시기 거래량의 관련성이 크게 나타난 반면, 거리와 동일 시군구에서는 두 유형이 구분되지 않아, 두 경로의 차이는 물리적 거리보다 관계의 지속성이라는 차원에서 나타났다. 기술분야별로는 거리와 경계의 관련성이 그 크기에서 일부 차이를 보였으나, 수도권 방향의 흐름은 기술 분야 모두에서 유의하였고 분야 간 크기 차이도 확인되지 않았다.

5. 결론

본 연구는 기술이전 및 사업화 제도가 도입된 이후 한국 대학 등록특허의 기술이전이 어떠한 성장 경로와 공간구조를 형성해 왔는지를 분석하였다. 특허의 권리변동 자료를 활용하여 특허 양도와 전용실시권을 구분하고, 대학 소재지역에서 기업 소재지역으로 이어지는 기술이전 흐름을 공간적으로 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 한국 대학의 특허 기반 기술이전은 2000년대 초반에는 제한적 규모에 머물렀으나 2000년대 후반부터 증가하기 시작하여 2010년대 중반 이후 빠르게 확대되었다. 전체 성장은 주로 특허 양도가 주도하여 분석기간 전체 거래의 79.7%를 차지하였다. 권리유형에 따라 공급 기반의 구성도 달랐다. 양도는 2000년대에는 서울대학교, 한국과학기술원, 포항공과대학교 등 연구중심대학과 과학기술 특성화대학에 집중되었으나, 2010년대에는 수도권 주요 종합대학과 함께 충남대학교, 경북대학교, 강원대학교 등 비수도권 거점대학이 상위권에 진입하며 공급 대학군이 넓어졌다. 반면 전용실시권은 두 시기 모두 한국과학기술원이 공급 1위를 유지하였고, 특히 2011~2020년에는 2위 대학과의 격차도 크게 나타나 소수 연구중심대학을 중심으로 선택적으로 형성되는 구성을 유지하였다. 이는 대학 특허 기술이전이 단일한 방식으로 성장한 것이 아니라, 권리유형에 따라 서로 다른 공급 기반과 확산 경로를 가지며 확대되어 왔음을 보여준다.

둘째, 대학 특허 기술이전의 공급과 수요는 소수 지역에 집중되어 있었다. 동일 시도 내에서 완결된 거래는 양도 41.4%, 전용실시권 47.7%로 두 유형 모두 절반에 미치지 못하였다. 공급 규모에서는 서울과 대전이, 수요 규모에서는 서울과 경기가 가장 컸다. 특히 경기도는 대학 특허의 공급이 양도 419건, 전용실시권 69건에 그친 반면 경기도 기업이 받은 특허는 양도 1,669건, 전용실시권 357건에 달하였고, 이 수요 가운데 경기도 소재 대학에서 온 것은 양도 11.8%, 전용실시권 8.1%에 불과하였다. 경기도는 대학 특허의 공급지라기보다 서울과 대전 등 외부 지역 대학의 특허를 흡수하는 핵심 수요지역으로 기능하였다. 반면 대전은 전용실시권의 67.9%가 지역 내에서 이루어져 공급과 수요가 함께 결합된 국지적 특성을 보였다. 이는 대학 특허 기술이전이 지역 간에 균등하게 확산되기보다 대학 연구거점과 기업수요 거점 사이에서 선택적으로 형성되어 있음을 보여준다.

셋째, 시군구 단위에서 주요 기술이전 경로는 수도권 기업수요를 향한 광역적 흐름을 기본축으로 하면서, 비수도권 광역대도시와 인접 산업지역을 잇는 권역 내부 연계를 함께 포함하였다. 양도의 상위 경로에서는 수도권 내부에서 완결된 거래의 비중이 높고, 서울 내부와 서울–경기를 잇는 기술이전 경로가 중심을 이루었다. 동시에 광주, 대전, 부산, 대구 등 대도시 연구거점과 인접 산업지역을 연결하는 경로도 확인되었다. 전용실시권에서는 수도권 내부 비중이 양도보다 낮고 비수도권에서 수도권으로 향하는 비중이 높아, 비수도권 대학이 수도권 기업과 직접 연결되는 경로가 상대적으로 뚜렷하였다. 다만 비수도권 권역의 기술이전 규모 자체가 작아, 두 축이 동등한 강도의 이중구조를 이룬다기보다 수도권을 향한 광역적 흐름을 주된 축으로 하고 권역 내부 연결이 이를 보완하는 구조에 가깝다.

넷째, 중력모형 분석 결과, 대학 특허 기술이전은 기술분야･연도별 지역 공급･수요 규모를 통제한 이후에도 거리 및 행정경계와 뚜렷한 관련성을 보였다. 두 지역 간 거리 변수가 두 배가 될 때 기대 거래량은 약 31% 낮았다. 거리를 고정한 상태에서도 서로 다른 광역권 간 거래를 기준으로 동일 시군구 내 거래는 7.09배, 동일 시도 내 타 시군구 간 거래는 3.30배, 동일 광역권 내 타 시도 간 거래는 3.02배로 나타나, 공간위계를 따라 단계적으로 낮아지는 구조가 확인되었다. 이는 기술이전의 지리적 마찰이 물리적 거리만이 아니라 행정구역을 매개로 형성되는 정보, 제도, 관계적 기반과도 연결되어 있음을 시사한다. 또한 비수도권 대학에서 수도권 기업으로 향하는 흐름은 기준범주 대비 5.95배로 관측되어, 대학의 소재지와 그 기술이 활용되는 지역이 분리되는 공간적 비대칭이 확인되었다. 이러한 비대칭은 기술분야별 수요 규모를 고정효과로 통제한 뒤에도 남은 것으로, 특정 기술분야 기업의 수도권 집중만으로는 설명되지 않는다. 실제로 이러한 흐름은 다섯 개 기술분야 모두에서 유의하였고 분야 간 크기 차이도 확인되지 않아, 특정 분야에 국한된 현상이 아니었다.

다섯째, 두 권리유형의 차이는 물리적 거리가 아니라 같은 시도･권역 내 흐름과 반복 거래에서 나타났다. 상호작용 검정에서 거리에 따른 감소의 기울기와 동일 시군구 내 거래의 상대적 크기는 두 유형 사이에 통계적으로 구분되지 않았다. 반면 전용실시권은 양도에 비해 동일 시도 및 동일 광역권 내 흐름, 비수도권에서 수도권으로 향하는 흐름, 그리고 직전연도 거래량과의 관련성에서 유의하게 큰 값을 보였다. 이는 전용실시권이 양도보다 물리적으로 가까운 상대를 선택한다기보다, 같은 시도나 권역에 속하거나 이전에 거래한 적이 있는 수요자와 같이 이미 형성된 관계를 통해 이루어지는 경향이 강함을 보여준다. 대학이 권리를 보유한 채 실시 권한을 부여하는 전용실시권의 특성상 계약 이후에도 지속적인 협력이 요구되며, 이러한 관계가 지역 내에 형성된 경우와 수도권 기업과 형성된 경우가 함께 나타난 것으로 볼 수 있다.

이러한 결과는 대학의 지식이전이 지역 내부에 한정되지 않고, 거리와 행정경계, 그리고 수도권과 같은 핵심 지역을 포함한 공간적 계층성 속에서 형성된다는 기존 논의와 연결된다(안영진, 2017; Drivas and Economidou, 2015; Seo and Sonn, 2019). 본 연구는 이러한 논의를 한국 대학 특허 권리변동 자료를 활용한 전국 단위 분석으로 확장하여, 대학 기술이전이 지역 내･권역 내 확산과 수도권으로의 이전이 함께 작동하는 다층적 공간구조 속에서 형성됨을 확인하였다. 즉, 대학 기술이전은 대학 소재지역 내부의 파급효과로만 환원되기 어려우며, 대학 연구거점과 기업 수요지역 사이의 지역 간 관계와 공간적 계층성을 함께 고려해야 한다. 이는 대학 기술이전의 공간적 효과를 분석할 때 개별 대학이나 대학 소재지역 중심의 접근을 넘어, 전국 단위의 공간구조 관점으로 분석 단위를 확장할 필요가 있음을 시사한다.

다만 본 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 권리변동 자료의 특성상 계약금액과 기술료 규모, 실제 사업화 성과, 이전 이후 기업의 활용 정도를 파악하지 못하였으므로, 본 연구가 확인한 것은 권리이전의 공간구조이며 곧바로 경제적 성과나 기술이전 및 사업화의 성공을 뜻하지는 않는다. 둘째, LINC, LINC+, 연구개발특구 및 지역 클러스터 정책 등 분석기간 중 시행된 정책 개입의 효과를 통제하지 못하였다. 셋째, 본 연구는 특허 양도와 전용실시권만을 분석 대상으로 하여, 통상실시권을 비롯하여 기술지도 및 노하우 이전, 스핀오프 창업 등 대학의 다양한 기술이전 유형 가운데 일부만을 포괄한다. 마지막으로 기술의 속성과 수요 기업의 산업적 특성을 반영한 미시적 분석은 후속 과제로 남긴다.

그럼에도 본 연구는 전국 단위 대학 특허 권리변동 자료를 활용하여 한국 대학 기술이전의 성장과 공간구조를 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다. 대학의 기술이전은 연구성과가 외부로 이전되는 과정일 뿐 아니라, 대학 연구거점과 기업 수요지역 사이에서 형성되는 공간적 관계이며, 본 연구는 이러한 관계가 수도권을 향한 광역적 흐름과 권역 내부 연계가 결합된 구조 속에서 형성되어 왔음을 보여준다. 이는 대학의 기술이전 및 사업화 확대를 곧바로 지역 내 성과로 연결하는 정책 설계가 제한적일 수 있음을 시사하며, 지역혁신정책의 수립과 시행에서 대학이 놓인 지역 간 관계와 위계를 함께 고려할 필요성을 제시한다.