[논문 리뷰] Measuring Triple-Helix Synergy in the Russian Innovation Systems at Regional, Provincial, and National Levels

Loet Leydesdorff, Evgeniy Perevodchikov외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 10. 11.

University-Industry-Government Innovation Models인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 오비스(2011)의 50만 개 기업 수준 데이터를 바탕으로 러시아의 혁신 시스템에서 기업 규모, 기술 지식 기반, 지리적 위치 간 상호정보량을 사용해 삼중나선 상호작용을 측정한다. 그 결과, 상호작용은 주로 모스크바(지식 기반의 22.8%)와 지식 집약적 서비스(KIS)에 국한되어 있으며, 고신기술 제조업은 지역 협력에 해로움을 미치고, KIS는 83개 연방 주 중 30개에서만 상호작용을 이끌어내며 주로 행정 중심지에서 발생한다.

ABSTRACT

We measure synergy for the Russian national, provincial, and regional innovation systems as reduction of uncertainty using mutual information among the three distributions of firm sizes, technological knowledge-bases of firms, and geographical locations. Half a million data at firm level in 2011 were obtained from the Orbis database of Bureau Van Dijk. The firm level data were aggregated at the levels of eight Federal Districts, the regional level of 83 Federal Subjects, and the single level of the Russian Federation. Not surprisingly, the knowledge base of the economy is concentrated in the Moscow region (22.8%); St. Petersburg follows with 4.0%. Only 0.4% of the firms are classified as high-tech, and 2.7% as medium-tech manufacturing (NACE, Rev. 2). Except in Moscow itself, high-tech manufacturing does not add synergy to any other unit at any of the various levels of geographical granularity; instead it disturbs regional coordination even in the region surrounding Moscow ("Moscow Region"). In the case of medium-tech manufacturing, there is also synergy in St. Petersburg. Knowledge-intensive services (KIS; including laboratories) contribute 12.8% to the economy in terms of establishments and contribute to the synergy in all Federal Districts (except the North-Caucasian Federal District), but only in 30 of the 83 Federal Subjects. The synergy in KIS is concentrated in centers of administration. Unlike Western European countries, the knowledge-intensive services (which are often state-affiliated) thus provide backbone to an emerging knowledge-based economy at the level of Federal Districts, but the economy is otherwise not knowledge-based (except for the Moscow region).

연구 동기 및 목표

• 러시아 혁신 시스템 내에서 대학, 산업, 정부의 삼중나선 모델의 세 구성 요소 간 상호작용 정도를 평가하기 위해.
• 기업 규모, 기술 지식 기반, 지리적 위치의 분포가 혁신 시스템의 불확실성을 어떻게 줄이는지 분석하기 위해.
• 러시아의 연방 지방 및 주 수준에서 지식 기반 경제 활동의 공간 집중도를 분석하기 위해.
• 고신기술 및 중간기술 제조업이 지역 협력에 기여하는지 또는 이를 방해하는지 규명하기 위해.
• 지식 집약적 서비스(KIS), 특히 정부 소속 연구소를 포함한 KIS의 역할이 다양한 행정 수준에서 혁신 상호작용을 어떻게 촉진하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 삼중분포(기업 규모, 기술 지식 기반, 지리적 위치) 간 불확실성 감소를 측정하기 위해 상호정보량을 상호작용 척도로 활용한다.
• 2011년 러시아의 50만 개 기업 데이터를 포함한 오비스 데이터베이스(Bureau Van Dijk)의 기업 수준 데이터를 사용한다.
• 8개 연방 지방, 83개 연방 주(지역), 러시아 연방 수준의 3단계 계층적 수준으로 데이터를 집계한다.
• NACE Rev. 2 기준으로 기업을 고신기술(0.4%), 중간기술(2.7%), 기타 제조업으로 분류한다.
• 지식 집약적 서비스(KIS)가 상호작용에 기여하는 정도를 분석하며, 정부 소속 KIS와 민간 KIS를 구분한다.
• 정보 이론적 방법을 적용해 지역 간 협력 및 분열 패턴을 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기업 규모, 기술 지식 기반, 지리적 위치의 통합이 러시아 혁신 시스템의 불확실성을 어느 정도 감소시키는가?
• RQ2 고신기술 제조업의 존재가 모스크바 지역 및 주변 지역의 지역 협력과 상호작용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 어느 연방 지방과 연방 주에서 지식 집약적 서비스(KIS)가 혁신 상호작용에 기여하는가?
• RQ4 모스크바 지역 외부에선 KIS가 존재함에도 불구하고 러시아 혁신 시스템이 널리 지식 기반으로 기능하지 않는 이유는 무엇인가?
• RQ5 행정 중심지와 외곽 지역 간 지식 및 혁신 활동의 공간 분포는 어떻게 다른가?

주요 결과

• 모스크바 지역은 러시아의 기술 지식 기반의 22.8%를 차지하며 혁신의 주요 중심지이다.
• 상트페테르부르크는 국가 지식 기반의 4.0% 기여하며 중간기술 제조업에서 상호작용를 보인다.
• 고신기술 제조업(기업의 0.4%)은 지역 상호작용을 향상시키지 못하고 오히려 협력을 방해하며, 모스크바 지역에서도 마찬가지로 영향을 미친다.
• 지식 집약적 서비스(KIS)는 기업의 12.8%를 차지하며, 북 Caucasus 연방 지방을 제외한 전 연방 지방에서 상호작용을 이끈다.
• KIS 상호작용은 83개 연방 주 중 30개에 집중되어 있으며 주로 행정 중심지에서 발생하여 혁신 지원의 상향식 구조를 보여준다.
• 모스크바 외부에서는 여전히 러시아 혁신 시스템이 지식 기반으로 기능하지 않으며, KIS의 국소적이고 제한된 상호작용 외에는 광범위한 기술 통합이 이루어지지 않는다.