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과학기술정책 혁신, 데이터가 ‘핵심’

세계 상위권 R&D 예산 투입량…체계적 과학기술 정책설계 노력은 미흡

[산업일보]
2019년 기획재정부는 R&D 예산을 20조 4천억 원으로 책정했다. 우리나라는 GDP(국내총생산) 대비 세계 상위권 수준의 R&D 예산 투입량을 자랑하지만, 그 성과는 국민이 체감하기 어렵다. 이에 데이터를 기반으로 한 통합적 과학기술 정책설계가 필요하다는 주장이 제기됐다.

과학기술정책연구원에서 발표한 ‘STEPI Outlook 2019’의 ‘디지털 전환시대, 데이터 기반 통합적 정책설계가 필요한 때’ 보고서에 따르면 우리나라는 지난 2017년 GDP 대비 R&D 비중은 4.55%로 세계 1위를 차지했고, 총 연구개발비 자체도 78조 8천억 원으로 세계 5위, 연구 특허 건수는 세계 4위였다.

그러나 연구원 1인당 SCI 논문 수와 인용도, 연구개발 투자 대비 기술수출액 비중은 30위 내외 수준이었고, 기업의 혁신역량은 35위였다. 즉, 기술개발의 성과가 시장으로 연결되지 않고 있기 때문에 위의 기록들은 자랑할 만한 내용이 아니게 됐다.

과학기술정책 혁신, 데이터가 ‘핵심’


과학기술정책연구원 이명화 국가연구개발분석단장은 “전체를 아우를 수 있는 과학기술 분야의 중장기 전략이나 정책적 방향성이 필요하지만, 전략·정책들이 하위 정책이나 실행 수단과 연계되지 못하고 정책 환경이 바뀔 때마다 새롭게 수립되는 과정을 반복해왔다”고 큰 그림의 부재를 지적했다.

그뿐만 아니라, 최상위 정책이라고 해도 R&D 성과가 산업으로 연결되기까지 거쳐야 하는 여러 장애물을 충분히 고려하지 않기 때문에, 수 년에 걸쳐 창출된 우수한 연구성과들이 사장되는 결과를 낳기도 했다.

이명화 단장은 “패키지형 지원 방식이 주목받으면서 좀 더 통합적인 정책설계가 시도되고 있고, 범부처 R&D 사업들이 증가하는 등 변화가 있긴 하다”라면서도 “하지만 정책적 시너지를 위해 단절없는 정책이 실현될 수 있을지는 두고 볼 일”이라고 밝히며 과학기술정책의 혁신을 위한 핵심으로 ‘데이터’를 꼽았다.

앞서 OECD는 2018년 11월 과학기술혁신전망을 통해 디지털화가 연구개발 활동뿐만 아니라 과학기술정책에서 영향을 줄 수 있다고 언급했다. 특정형 지원방식에서 빅데이터와 머신러닝 기법을 활용하면 보다 효과적으로 지원 대상을 발굴하고 맞춤형 지원이 가능해진다는 것이다.

이에 대해 이명화 단장은 “실제로 여러 국가가 디지털 기술과 데이터를 활용하는 체계를 구축하는 정책인 디지털과학혁신정책(DSIP)을 추진 중이다”라며 “DSIP에는 단순히 펀딩 관련 데이터를 성과와 연결하는 시스템이 있는가 하면, 다양한 출처의 이질적인 데이터들을 통합하여 정책 수립에 활용하는 사례들이 존재한다”고 설명했다.

“국내에서도 과학기술정책을 수립할 때, 국가연구개발사업 데이터, 기술수준평가 자료, R&D 예비타당성 분석자료, 시장의 성숙도 등 다양한 데이터를 활용하지 않나”라며 “그러나 단순히 현황을 파악하는 용도로 통계수치를 활용했을 뿐, 정부 정책이 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 어떤 정책수단들이 적절한지 정책조합은 어떠해야 하는지 등을 체계적으로 분석하려는 노력은 미흡했다”고 지적한 이 단장은 “잘못된 방향성 정립과 비효과적인 정책수단으로 인한 손실은 자칫 국가 경제를 위협하는 상황을 초래할 수도 있다”고 경고했다.

이어 이명화 단장은 데이터 기반 통합적 정책설계를 위해 2019년에 준비해야 할 사항으로 ▲정책설계에 필요한 데이터 수집 확대 ▲이질적인 데이터들의 연계 및 통합 ▲정책설계에서 데이터 활용 일상화 ▲데이터 수집 및 활용 관련 제도 개선 ▲상·하위 정책 간의 정합성 강화 등 총 5가지를 꼽았다.

마지막으로 이 단장은 “정책실패를 최소화하기 위해서는 많은 데이터가 정책을 설계하는 과정에 활용되어 보다 정확하게 정책 방향을 수립하고, 최적의 정책수단들을 선택할 필요가 있다”면서 “최상위 정책이 수립되고, 하위 정책들과 연계된다면 과학기술 정책이 더욱 효과적으로 작동할 수 있을 것”이라고 강조했다.

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