자생적 혁신 클러스터 탐지를 위한 연구 : 경기도 바이오 기업을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 경기도에 소재한 바이오 기업의 공간 분포를 심층적으로 분석하고, 다핵적(polycentric) 공간 구조와 이원적 생태계의 특성을 파악하였다. 기존 연구들이 행정 단위 집계 데이터에 의존했던 것과 달리, 본 연구는 실제 도로 기반의 거리를 측정하는 네트워크 거리(network distance)를 기반으로 클러스터링 분석과 핫/콜드 스팟 분석을 실시하였다. 분석 결과 기업의 속성과 공간 정보를 함께 고려할 수 있는 밀도기반 클러스터링(HDBSCAN)을 사용하여 경기도에 위치한 3,259개 바이오 기업을 27개의 클러스터가 탐색 되었고, 이에 속하지 못한 기업으로 구분하여 각 클러스터의 특징을 분석하였다. 또한, 27개 클러스터 내부에 존재하는 기업 속성 데이터를 활용하여 핫/콜드 스팟을 제시하여 공간적 패턴을 분석하였다. 본 연구를 통해 HDBSCAN으로 산업 입지의 구조를 식별하고, 핫/콜드 스팟 분석으로 공간적 분포의 불균등성을 파악하는 다각적 접근이란 통합적 분석 틀을 제시하였다는 방법론적 기여와 함께 본 연구가 도출한 데이터 기반의 클러스터 탐지 결과는 맞춤형 육성 전략과 클러스터 간 시너지를 창출하기 위한 연계 정책의 필요성을 제기한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study conducted an in-depth analysis of the spatial distribution of biotech companies located in Gyeonggi-do, identifying a polycentric spatial structure and the characteristics of a dualistic ecosystem represented by a “Core-Long Tail” pattern. Unlike previous studies that have relied on aggregate data at the administrative level, this study conducted clustering analysis and Hot/Cold spot analysis based on network distance that measures actual road-based distances. As a result of the analysis, using density-based clustering (HDBSCAN) that can consider corporate attributes and spatial information together, 3,259 bio companies located in Gyeonggi-do were divided into 27 self-sustaining clusters and companies that did not belong to them, and the characteristics of each cluster were identified. In addition, Hot/Cold spots existing inside 27 clusters were found and their spatial patterns or industrial specialization was analyzed. The data-based cluster detection results derived by this study raise the need for customized fostering strategies and linkage policies to create synergy between clusters, along with the methodological contribution of a multi-faceted approach to identifying the structure of industrial locations with HDBSCAN and identifying the inequality of spatial distribution through Hot/Cold spot analysis.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 선행 연구 6
• 1. 혁신 클러스터의 이론적 배경 6
• 2. 클러스터 식별을 위한 공간 분석적 접근 11
• 제3장 연구 방법 및 데이터 17
• 1. 클러스터링 식별 방법 17
• 2. 공간자기상관과 핫/콜드 스팟 분석 24
• 3. 연구 데이터 27
• 4. 연구절차 29
• 제4장 연구 결과 30
• 1. 경기도 바이오기업 혁신 클러스터 탐색 30
• 가. 클러스터링 분석을 위한 튜닝 결과 30
• 나. HDBSCAN 기반 자생적 클러스터 도출 결과 33
• 2. 핫/콜드 스팟 분석 50
• 가. 핫/콜드 스팟 분석 방법 50
• 나. 핫/콜드 스팟 분석: 바이오산업 코어의 통계적 검증 53
• 제5장 결론 59
• 참고문헌 62
• 부록 75