Dissecting the Complexity of Regional STI Policy: A Machine Learning Analysis of Factors Influencing Regional Patent Production

본 연구는 지역 과학기술혁신이 지역 내 혁신주체들의 독립적인 영향력과 협력, 산업구조라는 개별 요인의 단순한 합이 아니라, 이들이 지역이란 맥락에서 비선형적이고 상호작용을 통해 결합되는 과정에서 창출된다는 문제의식에서 출발한다. 한국 광역자치단체를 대상으로, 이 세 요소가 지역별 연간 국내특허등록에 어떠한 평균적, 조건적 효과를 가지는지를 규명하는 것을 연구질문으로 설정하였다. 이를 위해 패널회귀분석을 통해 정책 효과의 평균적 경향을 검증하는 한편, 머신러닝과 SHAP 분석을 결합하여 비선형성, 임계치, 상호작용 구조를 탐색하였다. 분석결과, 평균효과만으로는 설명되지 않는 협력의 적정수준, 산업다양성의 임계효과, R&D 기업 기반의 체증구간이 확인되었으며, 이는 지역 과학기술정책이 단선적 확대가 아닌 수준･조합･조건 중심으로 설계되어야 함을 시사한다.