기술이전료에 영향을 미치는 요인 분석 : 부산소재 A대학을 대상으로 = An Analysis of Factors Influencing Technology Transfer Fees: Evidence from University A in Busan

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국내 대학 기술이전 성과 분석이 주로 대학알리미 공시의 총합 지표에 의존해 공급자인 기술(개별 특허)의 속성과 기술 도입자인 수요기업의 특성에 따른 성과 차이를 식별하기 어렵다는 한계를 확인하였다. 이에 실제 이전된 단위특허의 특성과 이전기업의 특성에 기초한 분석을 수행하였다. 구체적으로 A대학에서 2017년부터 2024년까지 체결된 235건의 기술이전 계약을 표본으로 삼아, 공급자특성(특허특성) 및 수요자특성(기업특성)이 기술료 수준의 집단 간 차이를 유발하는지 여부를 검정하였다. 분석에서는 한 특허가 복수 기업 계약에 묶인 사례의 대표 기업 지정, 지표 결측 사례의 사전 배제 등 표본 정제 절차를 적용하였다.
방법론적으로는 요인별 평균 차이를 확인하기 위해 일변량 분석을 적용하였으며, 연속형 지표는 분석 적합성을 위해 범주화하였다. 유의 결과에 대해서는 Scheffé 사후검정을 진행하여 집단별로 유의한 차이를 확인하였다. 가설은 공급자특성과 수요자특성이 집단 간 평균 기술료에 차이를 초래한다는 대립가설에 기초하여, 각 요인 내부에서 최소 한 집단의 평균이 다르다는 형태로 수립하였다. 독립변수 중 공급자특성(특허특성) 변수는 인용문헌 수, 피인용문헌 수, 패밀리 문헌 수, IPC 수, 특허연령, 기술분야를 채택하여 분석하였다. 수요자특성(기업특성)은 기술 도입 주체의 기업유형, 업종, 지역으로 구성하였다. 이러한 구성은 동일 기술이라도 특허의 속성과 수요기업의 특성에 따라 가격결정의 평균 수준이 달라질 수 있다는 가정에 근거한다. 특허 지표는 WIPS ON으로부터 표준화된 방식으로 추출하였으며 기업 특성은 대학 산학협력활동 실태조사와 기업의 사업자등록증에 기재된 내용으로 추출하였다.
분석 결과, 공급자특성(특허특성) 중 패밀리 문헌 수, IPC 수, 특허연령, 기술분야가 기술료에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 수요자특성(기업특성) 중에서는 기업유형과 지역이 유의한 영향을 보였다. 효과크기 비교 결과, 기업유형 > 기술분야 > IPC 수 > 패밀리 문헌 수 > 특허연령 > 지역 순으로 나타났다. 구체적으로 4개 이상 패밀리 특허의 평균 기술료는 1개 특허 대비 약 5.3배 높았으며, 해외기관과 벤처중소기업은 일반중소기업 대비 각각 약 7.7배, 3.3배 높은 기술료를 지급하였다. 반면 인용문헌 수와 피인용문헌 수, 업종은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다.
본 연구의 학문적 기여는 공시자료 총합치가 아닌 계약 단위의 실거래 기준에서 특허·기업 요인의 영향력을 식별 가능한 설계로 검정했다는 점, 일변량 분석 절차를 통해 평균 차이의 존재 여부와 효과크기를 동시에 제시한다는 점에 있다. 정책적·실무적 측면에서는 대학 TLO의 포트폴리오 관리와 기업의 외부기술 도입 의사결정에서, 특허 속성과 도입기업의 특성이 기술료 수준에 미치는 효과를 제시함으로써 선별과 가격 책정의 근거를 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study identifies a structural limitation in existing analyses of university technology transfer performance in Korea, which predominantly rely on aggregated indicators disclosed through the University Information Disclosure System. Such aggregate-level approaches constrain the ability to distinguish performance differences attributable to the characteristics of individual technologies as suppliers and to the characteristics of adopting firms as demand-side actors. To address this limitation, this study conducts an empirical analysis based on the characteristics of actually transferred unit-level patents and the firms that adopted them.
The empirical sample consists of 235 technology transfer contracts concluded by University A between 2017 and 2024. The study examines whether supplier-side characteristics (patent attributes) and demand-side characteristics (firm attributes) generate statistically significant differences in technology transfer fee levels across groups. To ensure analytical consistency, sample refinement procedures were applied, including the designation of a representative firm in cases where a single patent was licensed to multiple firms and the exclusion of observations with missing indicator values.
Methodologically, mean differences in technology transfer fees were examined using univariate analysis within the general linear model (GLM) framework.
Continuous variables were categorized to enhance analytical suitability and interpretability. For factors exhibiting statistically significant effects, Scheffé post hoc tests were conducted to identify specific group-level differences. Hypotheses were formulated based on the alternative assumption that supplier and demand-side characteristics lead to differences in mean technology transfer fees, such that at least one group mean differs within each factor.
Supplier characteristics (patent attributes) included the number of cited references, forward citations, patent family size, number of IPC classifications, patent age, and technology field. Demand-side characteristics (firm attributes) comprised firm type, industry, and region. This configuration is grounded in the assumption that even for identical technologies, the average price level may vary depending on patent attributes and the characteristics of adopting firms. Patent indicators were extracted in a standardized manner from WIPS ON, while firm characteristics were obtained from the Survey on University–Industry Cooperation Activities and information recorded on firms’ business registration certificates.
The results indicate that among supplier characteristics, patent family size, number of IPC classifications, patent age, and technology field had statistically significant effects on technology transfer fees. Among demand-side characteristics, firm type and region were found to be significant. Comparisons of effect sizes revealed the following order of influence: firm type, technology field, number of IPC classifications, patent family size, patent age, and region. Specifically, patents with four or more family members exhibited average technology transfer fees approximately 5.3 times higher than those with a single family member, while foreign institutions and venture or small innovative firms paid approximately 7.7 times and 3.3 times higher fees, respectively, compared to general small and medium-sized enterprises. In contrast, the number of cited references, forward citations, and industry classification did not exhibit statistically significant effects.
The academic contribution of this study lies in empirically identifying the effects of patent- and firm-level characteristics using contract-level transaction data rather than aggregated disclosure indicators, and in simultaneously presenting the existence of mean differences and their effect sizes through a GLM-based univariate analytical framework. From a policy and practical perspective, the findings provide an empirical basis for portfolio management by university technology licensing offices (TLOs) and for firms’ external technology acquisition decisions by demonstrating how patent attributes and adopting firm characteristics influence technology transfer fee levels.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구배경 및 연구목적 1
• 2. 연구방법 및 범위 3
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. 기술이전 5
• 2. 공급자특성(특허특성) 12
• 3. 수요자특성(기업특성) 25
• 4. 선행연구 검토 및 차별성 32
• Ⅲ. 연구방법 34
• 1. 연구대상 34
• 2. 연구가설 35
• 3. 변수의 조작적 정의 및 특성 36
• 4. 분석방법 39
• Ⅳ. 분석결과 42
• 1. 분석방법 42
• 2. 가설검정 42
• Ⅴ. 결론 50
• 1. 연구결과 및 시사점 50
• 2. 연구 한계점 및 향후 연구방향 53
• 참고문헌 55
• ABSTRACT 65