The Impact of Research Collaboration on Scientific Productivity

Motivation

• Known: 기존 문헌(Lotka, Price & Beaver, Zuckerman, Pao, Pravdic & Oluic-Vukovic 등)은 research collaboration과 scientific productivity 사이에 강한 상관관계가 있음을 반복적으로 보고해왔으며, 협력이 생산성을 높인다는 가정이 널리 받아들여져 왔다.
• Gap: 개인 특성과 근무 환경이 collaboration과 productivity 모두에 endogenous하게 연관되어 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 이러한 내생성을 통제하지 않은 채 상관관계만 보고했고 collaboration의 순효과(net impact)를 직접 검증한 연구는 드물다.
• Why: 협력의 이점이 실증적으로 검증되지 않은 채 정책 및 연구자들 사이에서 당연시되고 있어, funding agency의 협력 장려 정책이나 개인 연구전략 수립에 있어 실제 효과에 대한 근거 기반 이해가 필요하다.
• Approach: age, rank, grant, gender, marital status, family relations, citizenship, job satisfaction, perceived discrimination, collaboration strategy 등 다수의 moderating variable을 통제한 two-stage least squares 모델을 사용해 collaborator 수가 publication productivity(normal count와 fractional count)에 미치는 mediating effect를 분석했다.

Achievement

FIGURE 3

1. Normal count에서의 유의한 관계 확인: 다양한 moderating variable을 통제한 상태에서도 peer-reviewed journal paper의 단순 수(normal count)는 협력자 수와 강하고 유의하게 연관됨을 확인했다.
2. Fractional count에서의 비유의성 발견: 논문 수를 저자 수로 나눈 fractional count로 생산성을 재측정했을 때는 협력자 수가 더 이상 유의한 예측변수가 아님을 발견하여, 단순 협력자 수 증가가 실질적 개인 생산성 증가로 이어지지 않을 수 있음을 시사했다.
3. 일관된 공변량 효과 식별: normal count와 fractional count 두 모형 모두에서 research grant, citizenship, collaboration strategy, scientific field가 생산성에 유의한 영향을 미친다는 공통 결과를 도출했다.

How

FIGURE 1

• 미국 university research center 소속 443명 academic scientist의 curricula vitae와 survey 응답 데이터를 수집
• 생산성 지표를 두 가지로 조작화: peer-reviewed journal paper의 단순 수인 'normal count'와 논문 수를 저자 수로 나눈 'fractional count'
• collaboration과 productivity 간 내생성 문제를 다루기 위해 two-stage least squares(2SLS) 분석 기법 적용
• age, rank, grant, gender, marital status, family relations, citizenship, job satisfaction, perceived discrimination, collaboration strategy를 moderating/control variable로 모형에 포함
• S&T human capital(scientific and technical human capital) 개념적 틀을 활용해 개인 수준에서 collaboration의 효과를 해석

Originality

• collaboration과 productivity의 관계를 상관관계 수준이 아니라 endogeneity를 명시적으로 다루는 2SLS 기법으로 순효과를 추정한 점
• productivity 측정을 normal count와 fractional count 두 가지로 병행하여 저자 수 증가로 인한 인위적 생산성 증가(collaboration 자체의 mechanical effect)를 분리해낸 점
• 개인 특성, 근무 환경, collaboration strategy 등 다수의 moderating variable을 동시에 통제하여 기존 문헌에서 간과된 confounding 요인을 체계적으로 반영한 점
• S&T human capital 개념을 활용해 collaboration의 효과가 개인·그룹·기관·과학 분야 수준에서 다르게 나타날 수 있음을 이론적으로 제시한 점

Limitation & Further Study

• 분석이 전적으로 individual level에 국한되어 있어, 협력의 진짜 이득이 그룹, 기관, 과학 분야 수준에서 발생할 가능성을 포착하지 못함
• 443명이라는 표본이 미국 university research center 소속 과학자에 한정되어 있어 다른 국가나 비-center 소속 과학자에 대한 일반화 가능성이 제한적
• self-report 기반 survey 데이터와 CV 데이터의 결합으로 인한 측정 오차 및 회고적 편향(recall bias) 가능성
• 2SLS의 도구변수(instrument) 선정의 타당성에 대한 추가 검증이 필요하며, 후속 연구는 group-level 또는 field-level 생산성 지표를 포함한 다층 분석(multi-level analysis)으로 확장할 필요가 있음

Evaluation

총평: collaboration이 생산성을 자동으로 높인다는 오랜 통념에 대해 measurement 방식(normal vs fractional count)에 따라 결론이 달라질 수 있음을 실증적으로 보여준 중요한 연구이며, 향후 collaboration 정책 및 개인 수준을 넘어선 다층적 연구로의 확장이 기대된다.