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Research on the Collaborative Innovation Network of Chinese Patent Medicine Patents in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Based on SNA Method

본 연구는 2016~2024년 특허 데이터를 대상으로 사회 연결망 분석과 이차 할당 절차를 적용하여, 광둥-홍콩-마카오 대만구의 중국 의약품 혁신 네트워크가 광저우와 주요 기관을 중심으로 한 핵심-주변 구조를 나타내며, 2021년 이후 다각적 이해관계자 협업과 국경 간 통합 심화 방향으로 진화하였고, 지리적 및 기술적 근접성에 의해 유의미하게 주도되고 있음을 밝힌다.

원저자: Xinyue Pan, Qingli Tan

게시일 2026-07-02

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CC BY 4.0

원저자: Xinyue Pan, Qingli Tan

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

개요: 한약 특허를 위한 "팀 결성" 지도

**광둥-홍콩-마카오 웨리 greater bay area (GBA)**를 중국 특허 의약품(전통 약초 요법)을 건설하기 위해 분주하게 움직이는 거대한 건설 현장이라고 상상해 보세요. 연구진은 다음과 같은 질문을 던졌습니다. 이 프로젝트들을 위해 누가 함께 협력하고 있으며, 그들의 협업은 얼마나 잘 조율되고 있는가?

이를 알아내기 위해, 그들은 2016년부터 2024년까지의 특허 데이터(새로운 의약품의 공식 설계도)를 조사했습니다. 단순히 얼마나 많은 설계도가 제출되었는지 숫자를 세는 대신, 그들은 **사회 네트워크 분석(SNA)**이라는 방법을 사용했습니다. 이것은 모든 기업, 대학교, 또는 정부 기관을 하나의 **점(dot)**으로 보고, 그들이 특허를 위해 함께 협력할 때마다 점들을 연결하는 **선(string)**을 긋는 거대한 지도를 그리는 것이라고 생각하면 됩니다.

주요 결과: 지도가 밝혀낸 것들

1. "섬" 문제 (낮은 밀도)

지도는 수천 개의 점(혁신가)이 존재하지만, 대부분은 홀로 떠다니고 있음을 보여주었습니다.

비유: 수백 명의 사람들이 방 안에 있지만, 90%는 구석에 서서 자기 자신과 대화하고 있는 파티를 상상해 보세요. 오직 몇몇 작은 그룹만이 실제로 대화를 나누며 아이디어를 공유하고 있습니다.
실제 상황: 대부분의 특허 출원은 독립적으로 이루어집니다. 기업이나 대학교가 실제로 협업하는 경우는 매우 드뭅니다. 점들을 연결하는 "선"이 매우 적기 때문에, 네트워크는 "느슨하고" "파편화되어" 있습니다.

2. "슈퍼 허브" 도시 (광저우)

지도는 명확한 핵심-주변부(Core-Periphery) 구조를 드러냈습니다.

비유: 네트워크를 태양계라고 생각해 보세요. 광저우는 태양입니다. 광저우는 가장 많은 연결을 보유한 절대적인 중심입니다. 선전, 포산, 홍콩은 내행성들과 같습니다. 그들은 자신만의 중력을 가지고 있지만 태양의 궤도를 돌고 있습니다. 다른 도시들(동관이나 마카오 같은)은 마치 멀리 떨어진 소행성처럼, 주요 시스템과 거의 연결되지 않은 채 떠 있습니다.
실제 상황: 광저우는 독보적인 리더입니다. 이곳은 함께 협력하는 가장 많은 대학교와 기업을 보유하고 있습니다. 다른 도시들도 참여하려고 노력하고 있지만, 대부분 고립되어 있거나 서로 소통하기보다는 주로 광저우와만 소통하고 있습니다.

3. "누가 참여하고 있는가" (플레이어들)

플레이어: 주요 등장인물은 대학교(과학자), 기업(제조업체), 연구소(특화된 실험실), 그리고 정부(규칙 제정자)입니다.
변화: 초기 연도(2016~~2020년)에는 주로 기업이 단독으로 혹은 한 대학과 함께 일했습니다. 후기 연도(2021~~2024년)로 접어들면서 팀 규모가 커졌습니다. 대학교, 연구소, 정부가 더 자주 파티에 합류하기 시작했습니다. 이는 "외로운 늑대" 전략에서 "팀 스포츠"로 진화하고 있는 과정입니다.
스타 플레이어: **화남농업대학교(South China Agricultural University)**와 **광둥제약대학교(Guangdong Pharmaceutical University)**는 이 네트워크의 "MVP"(최우수 선수)입니다. 이들은 가장 많은 연결을 가지고 있으며, 서로 다른 집단 사이를 잇는 주요 가교 역할을 합니다.

4. 왜 팀을 이루는가? (두 가지 "근접성")

연구진은 다음과 같이 질문했습니다. 무엇이 두 사람을 협력하기로 결정하게 만드는가? 그들은 두 가지 주요 이론을 테스트했습니다.

지리적 근접성 (이웃 관계): "같은 도시에 살면 커피 한 잔 마시며 계약을 체결하기 쉽다."
- 결과: 그렇다. 이것이 가장 강력한 요소입니다. 같은 도시에 있는 사람들은(특히 광저우) 협력할 가능성이 훨씬 높습니다.
기술적 근접성 (같은 언어를 사용함): "우리 둘 다 같은 종류의 약초를 연구한다면, 서로를 더 잘 이해할 것이다."
- 결과: 그렇다, 하지만 더 약하다. 두 집단이 유사한 기술을 연구한다면 협력할 가능성이 높지만, 이는 단순히 같은 도시에 있는 것보다 중요도가 떨어집니다.

타임라인: 어떻게 변화했는가

연구는 데이터를 두 시대로 나누었습니다.

시대 1 (2016~2020년): 작은 규모의 팀, 주로 기업 중심, 매우 고립됨.
시대 2 (2021~2024년): 네트워크의 규모가 폭발적으로 커졌습니다. 더 많은 대학교와 정부가 참여했습니다. 홍콩과 마카오는 "방 가장자리"에서 벗어나 "댄스 플로어"로 이동하기 시작했지만, 여전히 중심부에 완전히 통합되지는 못했습니다.

결론: "풀(Glue)"이 필요한 네트워크

이 논문은 GBA가 전통 의학 혁신을 위한 훌륭한 토대를 구축하고 있지만, 네트워크를 하나로 묶어주는 "풀"은 약하다고 결론짓습니다.

문제점: 너무 많은 고립된 섬들이 존재합니다. "태양"(광저우)이 모든 힘든 일을 도맡아 하고 있는 반면, 외곽의 행성들은 표류하고 있습니다.
해결책: 연구진은 고립된 점들이 서로를 찾을 수 있도록 돕는 "공공 서비스 플랫폼"(커뮤니티 센터와 같은 역할)을 구축할 것을 제안합니다. 그들은 "태양"이 그 빛을 주변 도시들과 나누고, "MVP" 대학교들이 더 작은 기업들과 연결될 수 있도록 장려하기를 원합니다.

요약하자면: GBA는 한약 특허 분야에서 글로벌 리더가 될 수 있는 재능과 자원을 갖추고 있지만, 현재는 모두가 자신만의 작은 거품(bubble) 안에서 일하고 있습니다. 목표는 이러한 거품들을 하나의 거대하고 서로 연결된 웹(web)으로 만드는 것입니다.

기술 요약: 광둥·홍콩·마카오 대만구(GBA) 내 중국 특허 의약품의 협력 혁신 네트워크

1. 문제 제기

광둥·홍콩·마카오 대만구(GBA)는 전통 중의학(TCM) 발전의 전략적 고지이지만, 협력적 혁신 측면에서 상당한 과제에 직면해 있다. 정책적 지원에도 불구하고, 이 지역은 혁신 자원의 불균형한 공간적 분포, 산·학·연 협력의 깊이 부족, 국경 간 요소 흐름에 대한 제도적 장벽, 그리고 고부가가치 핵심 특허 점유율 저하 문제를 겪고 있다. 기존 문헌은 주로 총량적 특허 통계나 더 넓은 범위의 중의학 분야에 집중되어 있어, **중국 특허 의약품(Chinese patent medicine)**이라는 세부 분야에 대한 미시적 분석이 부족하다. 또한, 이 특정 지역적 맥락 내에서 특허 협력 네트워크의 구조적 특성, 진화 패턴, 그리고 동인(특히 지리적 및 기술적 근접성)을 체계적으로 해체하는 연구에도 공백이 존재한다.

2. 연구 방법론

본 연구는 협력 혁신 네트워크를 분석하기 위해 **사회 연결망 분석(SNA)**과 이차 할당 절차(QAP) 회귀 분석을 결합한 혼합 방법론을 채택하였다.

데이터 출처: incoPat 데이터베이스에서 추출한 GBA 지역 내 중국 특허 의서의 발명 특허 데이터.
시간적 범위: 2016년 2월 22일부터 2024년 12월 31일까지. 데이터는 중국의 제13차 및 제14차 5개년 계획에 대응하여 제1기(2016~~2020년)와 제2기(2021~~2024년)로 구분됨.
범위: GBA 내 11개 도시(주강 삼각주 9개 도시 + 홍콩 + 마카오) 및 GBA 외 광둥성 6개 도시.
포함 기준:
- 특허 유형: 발명 특허만 포함.
- IPC 코드: A61K36/00(식물/조류/균류 제제) 및 A61K35/00(미결정 조성 제제)로 제한.
- 출원인: 기업, 대학, 연구 기관, 정부 기관으로 제한(개인 제외).
- 필터링: 단독 출원 특허, 비협력 기록, 하나의 GBA 도시만을 포함하는 타 성(省) 간 특허를 제외한 후, 2,593건의 유효한 특허 기록을 보유하게 되었으며, 이는 170건의 협력 특허와 213개의 고유 혁신 주체를 나타냄.
분석 도구:
- Ucinet 6.212: 네트워크 밀도, 중심성(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성) 및 응집된 하위 그룹(N-clique, K-plex, K-core) 계산에 사용.
- Gephi 0.10.1: 시각화(ForceAtlas2 알고리즘) 및 모듈성 분석(Blondel et al. 알고리즘)에 사용.
- QAP 회귀 분석: 변수의 독립성을 가정하지 않고, 특허 협력에 미치는 영향(지리적 근접성(동일 시 vs 다른 시) 및 기술적 근접성(IPC 코드의 코사인 유사도))을 테스트하는 데 사용.

3. 주요 결과

A. 네트워크 구조 및 특성

핵심-주변부 구조: 네트워크는 낮은 전체 밀도(출원인 수준에서 0.0001)와 뚜렷한 파편화를 특징으로 하는 명확한 핵심-주변부 구조를 보인다.
공간적 허브: 광저우는 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성에서 1위를 차지하며 절대적인 공간적 허브 역할을 수행한다. 이는 "단일 중심 방사" 패턴을 형성한다. 장먼(Jiangmen)은 전체 모델에서 이차적 핵심지로 식별되었으나, 광저우가 여전히 주요 연결자 역할을 한다.
주요 행위자: **화남농업대학교(South China Agricultural University)**는 가장 많은 연결 엣지(12개)를 가진 중앙 허브이다. 기타 핵심 노드로는 광둥제약대학교, 화남이공대학교, 선전 오사제약(Shenzhen Osa Pharmaceutical) 등이 있다.
파편화: 네트워크는 긴밀한 지역 클러스터(대부분 3~5개 행위자)로 구성되어 있으나, 이러한 하위 그룹 간의 효과적인 연결은 부족하다. 독립적인 R&D 모델이 지배적이며, 협력을 포함하는 특허는 극히 일부에 불과하다.

B. 단계별 진화 (2016–2020 vs. 2021–2024)

규모 확장: 제2기에 네트워크 규모가 크게 확장되었다. 협력 노드 수는 146%(71개에서 175개로) 증가하였고, 엣지 수는 172%(40개에서 109개로) 증가하였다.
행위자 다각화: 협력 모델이 기업 주도 패턴에서 산업, 학계, 연구 기관, 정부가 참여하는 다중 이해관계자 시스템으로 전환되었다. 과거 고립되었던 정부 기관은 제2기에 모든 다른 유형의 행위자들과 연결을 형성하였다.
공간적 통합: 국경 간 협력이 심화되었다. 홍콩과 마카오는 주변부에서 심층적인 통합 단계로 이동하였다. 핵심 구조는 광저우-포산 쌍핵 구조(제1기)에서 광저우-선전 쌍핵 구조(제2기)로 변화하였다.
지속적인 문제: 확장에도 불구하고 네트워크 밀도는 더욱 감소(0.0001)하였으며, 파편화는 여전히 과제로 남아 있다.

C. 동인 메커니즘 (QAP 분석)

지리적 근접성: 특허 협력에 유의미한 정(+)의 영향(표준화 계수 = 0.0688, p < 0.001)을 미친다. 동일한 시 또는 인접한 시의 출원인들이 협력할 가능성이 더 높다.
기술적 근접성: 역시 유의미한 정(+)의 영향(표준화 계수 = 0.0222, p < 0.01)을 미치지만, 지리적 근접성보다 설명력이 약하다.
기술 클러스터: 모듈성 분석 결과, 천연물(식물/균류)에 주로 초점을 맞춘 6개의 기술 클러스터가 식별되었으며, 여기에는 약식동원(medicine-food homology), 항염증, 항종양 및 화장품 응용 분야가 포함된다. A61P(특정 치료 활성)가 가장 빈번한 IPC 코드이며, 이는 치료 적응증에 대한 집중도를 나타낸다.

4. 주요 기여

세부 분야 특수성: 광범위한 중의학이나 첨단 제조 연구와 구별되는, GBA 내 중국 특허 의약품이라는 세부 분야에 대한 최초의 미시적 실증 분석을 제공한다.
다차원적 프레임워크: 네 가지 유형의 혁신 행위자(기업, 대학, 연구 기관, 정부)를 단일 분석 프레임워크에 통합하여, 전통적인 이진(대학-기업) 연구를 넘어선다.
진화적 통찰: 소규모 기업 주도 모델에서 대규모 다중 이해관계자 네트워크로의 전환을 기록하며, 특정 정책 이정표(예: 2020년 중의학 고지 계획)의 역할을 강조한다.
근접성의 실증적 검증: 지리적 및 기술적 근접성이 모두 이 특정 분야의 협력을 추동하며, 지리적 요인이 지배적인 역할을 한다는 것을 정량적으로 검증한다.

5. 의의 및 주장

본 논문은 중국 특품 의약품이라는 특정 니치 시장에서의 지역 혁신 연구를 풍부하게 한다고 주장한다. 또한 다음과 같은 방식으로 GBA 내 중의학 협력 정책을 정교화하기 위한 근거 기반 지원을 제공한다:

병목 현상 식별: 고품질 발전을 가로막는 장벽으로서 "핵심-주변부" 불균형과 지역 간 연결 부족을 강조한다.
정책 정보 제공: 향후 정책이 핵심 행위자(화남농업대학교 및 광저우 등)의 허브 역할을 강화하고, 보조 도시들을 연결하는 공공 서비스 플랫폼을 구축하며, 국경 간(홍콩/마카오) 협력을 위한 인센티브를 창출하는 데 집중해야 함을 시사한다.
전략적 방향: 혁신 효율성과 지식 파급 효과를 높이기 위해 단기적이고 분산된 파트너십에서 체계적이고 장기적인 다중 이해관계자 협력 메커니즘으로 전환해야 함을 강조한다.

저자들은 연구가 주요 구조적 패턴과 동인을 식별했음에도 불구하고, 회귀 모델의 낮은 $R^2$ 값은 정책 환경의 미묘한 차이나 시장 수요와 같이 측정되지 않은 다른 요인들도 협력에 영향을 미칠 수 있음을 인정하며 겸손한 어조를 유지한다. 그들은 본 연구의 결과가 다가오는 제15차 5개년 계획 기간에 대한 참고 자료가 될 것임을 명시적으로 밝힌다.