세계화, 다변화 경쟁 속에 연구개발을 통한 기술혁신은 기업의 지속가능한 성장을 위한 경쟁우위의 핵심역량으로 인식되고 있다. 이에 기술혁신과 기업성과의 관계에 대한 관심이 집중되고 있으나, 기존 연구는 이를 개념적이거나 정성적 수준에서 다루어 왔으며, 주로 혁신활동에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 기업의 특성에 따라 기술혁신과 기업성과의 관계를 11년간 162개 국내 하이테크 기업을 대상으로 횡단면 시계열자료를 통해 실증적으로 분석하였다. 국내기업의 기술혁신 특성으로 규모효과를 제거한 특허강도, 연구개발강도, 무형자산강도를 대리지표로 사용하였고, 기업성과를 위해 순이익을 대리지표로 사용하였다. 11년간의 장기분석을 위해 변수를 실질가치화하여 분석한 결과 기업성과는 특허강도와 연구개발강도와 양의 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 기업의 기술혁신 특성에 따라 분류한 8개 범주별 기업성과의 차이가 나타남을 밝혔다. 이를 통해 높은 특허강도와 연구개발강도를 보이는 기업일수록 높은 기업성과를 향유하고 있음을 알 수 있었다.
세계화, 다변화 경쟁 속에 연구개발을 통한 기술혁신은 기업의 지속가능한 성장을 위한 경쟁우위의 핵심역량으로 인식되고 있다. 이에 기술혁신과 기업성과의 관계에 대한 관심이 집중되고 있으나, 기존 연구는 이를 개념적이거나 정성적 수준에서 다루어 왔으며, 주로 혁신활동에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 기업의 특성에 따라 기술혁신과 기업성과의 관계를 11년간 162개 국내 하이테크 기업을 대상으로 횡단면 시계열자료를 통해 실증적으로 분석하였다. 국내기업의 기술혁신 특성으로 규모효과를 제거한 특허강도, 연구개발강도, 무형자산강도를 대리지표로 사용하였고, 기업성과를 위해 순이익을 대리지표로 사용하였다. 11년간의 장기분석을 위해 변수를 실질가치화하여 분석한 결과 기업성과는 특허강도와 연구개발강도와 양의 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 기업의 기술혁신 특성에 따라 분류한 8개 범주별 기업성과의 차이가 나타남을 밝혔다. 이를 통해 높은 특허강도와 연구개발강도를 보이는 기업일수록 높은 기업성과를 향유하고 있음을 알 수 있었다.
Technological innovation is being recognized as a core capability of competitive advantage for sustainable growth of a company. In this regard, lots of research activities have been conducted on technological innovation and performance at firm level. Ihis study empirically investigates those relatio...
Technological innovation is being recognized as a core capability of competitive advantage for sustainable growth of a company. In this regard, lots of research activities have been conducted on technological innovation and performance at firm level. Ihis study empirically investigates those relationship with cross-sectional and time-series data according to firm-specific characteristics along industry. Patent intensity, R&D intensity, and intangible asset intensity smoothing by firm size are used as proxy measures for explanation of performance with net income per employee. As a result with 162 high-tech firms for 11 years, it was found that high performances were positively related to patent and R&D intensity. Also, firms classified into 8 categories based on firm-specific technological innovation characteristics show difference upon performances. To sum up, firms that have high patent and R&D intensity demonstrate high performance compared to other firms.
Technological innovation is being recognized as a core capability of competitive advantage for sustainable growth of a company. In this regard, lots of research activities have been conducted on technological innovation and performance at firm level. Ihis study empirically investigates those relationship with cross-sectional and time-series data according to firm-specific characteristics along industry. Patent intensity, R&D intensity, and intangible asset intensity smoothing by firm size are used as proxy measures for explanation of performance with net income per employee. As a result with 162 high-tech firms for 11 years, it was found that high performances were positively related to patent and R&D intensity. Also, firms classified into 8 categories based on firm-specific technological innovation characteristics show difference upon performances. To sum up, firms that have high patent and R&D intensity demonstrate high performance compared to other firms.
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문제 정의
앞에서 살펴본 기업의 성과와 기술혁신의 관계를 통해 다음과 같이 기술혁신에 영향을 미치는 요소로서 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력에 따른 기업의 성과와의 관계를 살펴보고자 한다. 또한 기업성과와 기술혁신의 관계에 있어 시간차에 대해 알아보고자 한다.
본 연구에서는 비용을 고려한 매출액 관점에서 순이익을 기업의 성과를 측정하는 지표로 활용하고자 한다. 또한 순이익에서 기업규모효과를 제거하기 위해 종업원 수를 이용하고자 한다. 기업규모를 설명하는 변수로 자산이나 매출액 대신, 종업원 수를 사용하게 되면 다른 지표보다 부가가치를 설명하기 좋으며, 실제로 많은 학자들의 혁신관련 연구에서 기업의 크기를 설명하는 변수로 사용되어 왔다(Kleinknecht and Reijnen, 1992; Wan et al.
본 연구는 기업수준의 연구로서, 국내 등록된 특허정보를 활용하여 기술혁신과 기업성과에 관한 관계를 살펴보았다. 이는 최근 기술혁신이 기업의 경쟁력과 성장의 핵심요소로 인식되면서 기술혁신과 기업성과와의 관계 규명에 있어 개념적이거나 정성적인 연구에서 탈피하여 정량적인 기술혁신 지표로 널리 받아들여진 특허정보를 활용하여 실증적으로 국내 기업의 기술혁신과 기업성과에 관한 연구로서의 의미를 가진다.
본 연구는 기업의 성과가 기술혁신과 높은 상관관계를 가진다는 기존 연구를 바탕으로, 기 존연구에서 기술혁신 활동의 결정요인으로 제시한 무형자산, 연구개발투자 강도 변수를 고찰하고, 새로이 특허 정보를 기술혁신 지표로서 살펴보고자 한다. 이를 통해 기업단위의 연구개 발투자 강도, 국내등록특허 강도, 무형자산 창출력 지표를 횡단면, 시계열 자료로 구성하여, 회귀분석 및 분산분석을 수행하고 그 결과를 통해 기업성과와의 관계를 확인하고자 한다.
본 연구에서는 1990년부터 2000년까지의 시계열 횡단면 자료를 통해 산업특성을 고려하 여 1990년에서 2000년까지의 해당년도 및 혼합자료를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였고, 그 결과를 에 제시하였다.
본 연구에서는 비용을 고려한 매출액 관점에서 순이익을 기업의 성과를 측정하는 지표로 활용하고자 한다. 또한 순이익에서 기업규모효과를 제거하기 위해 종업원 수를 이용하고자 한다.
본 연구에서는 시계열, 횡단면의 자료를 기반으로 산업별 차이를 고려하여, 기업의 기술 혁신 특성을 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력 차원의 대리변수를 통해 기업의 성과를 반영하는 지표로서 수익성과의 관계를 살펴보았다. 11년이라는 장기간의 관찰치를 표준화하기 위해 디플레이터로 재무지표를 조정하였으며, 본 연구 분야에서는 가장 많은 162개 기업의 1, 782개의 관찰치를 분석에 사용하였다.
앞에서 살펴본 기업의 성과와 기술혁신의 관계를 통해 다음과 같이 기술혁신에 영향을 미치는 요소로서 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력에 따른 기업의 성과와의 관계를 살펴보고자 한다. 또한 기업성과와 기술혁신의 관계에 있어 시간차에 대해 알아보고자 한다.
본 연구는 기업의 성과가 기술혁신과 높은 상관관계를 가진다는 기존 연구를 바탕으로, 기 존연구에서 기술혁신 활동의 결정요인으로 제시한 무형자산, 연구개발투자 강도 변수를 고찰하고, 새로이 특허 정보를 기술혁신 지표로서 살펴보고자 한다. 이를 통해 기업단위의 연구개 발투자 강도, 국내등록특허 강도, 무형자산 창출력 지표를 횡단면, 시계열 자료로 구성하여, 회귀분석 및 분산분석을 수행하고 그 결과를 통해 기업성과와의 관계를 확인하고자 한다.
가설 설정
가설 1: 기업의 성과는 연구개발투자 강도가 강할수록 높을 것이다.
가설 2: 기업의 성과는 등록특허 수가 많을수록 높을 것이다.
가설 3: 기업의 성과는 무형자산 창출력이 강할수록 높을 것이다.
024의 양의 값을 가지나 통계적으로 유의하지 않다. 표준평균값에 대한 오차(standard error)가 설명변수의 계수보다 커 비록 설명변수가 양의 값을 가지지만, 기업의 성과는 무형자산 창출력이 강할수록 높을 것이라는 가설 3을 지지하지 못한다.
제안 방법
5년 간격으로에 1990년도, 에 1995년도, 에 2000년도 자료의 대리지표간 상관관계를 제시하였다.
TS2000을 통해 수집한 순이익, 연구개발투자액, 무형자산 값을 2000년을 기준으로 각 해 당 연도별 통계청이 제공하는 디플레이터(deflator)값으로 전환하여 실질가치로 변환하였다.
1990년에서 2000년까지의 11개년의 패널자료로 통해 알아보았다. 각 지표의 분산이 큼으로 인해 Standardized Crohbach's a를 통해 살펴보았다.<표 5> 에서와 같이 a값은 0.
본 연구에서는 우선 1990년부터 2000년까지 한국특허청에 한 건 이상 특허를 등록한 기업을 대상으로 기업의 등록특허 건수자료를 수집하였다. 그리고 한국상장기업협회 기업정보 웨어하우스 TS2000에서 얻을 수 있는 등록한 기업의 패널자료를 기본으로 기업성과 지표로서의 순이익 정보와 기술혁신 지표로서의 무형자산, 연구개발투자, 종업원 관련 정보를 수집하였다. 순이익과 무형자산 및 종업원 크기의 경우 TS2000에서 기본적으로 제공하며, 연구개발투자의 경우 대차대조표상의 개발비와 손익계산서상의 연구개발비 및 경상개 발비와 제조원가명세서상의 경상개발비의 합계금액을 사용하였다.
또한 신뢰도 검정에서 각 지표간의 혼합자료를 사용할 수 있음을 확인했으므로 종합적으 로 상관관계를 알아보았다. 이는 <표 9>에 나타났듯이 유의수준 0.
또한, 162개 기업을 특허 강도, 연구개발투자 강도, 무형자산 창출력에 따라 각각의 평균을 중심으로 하여 두 개의 그룹씩 구분하여, 분산분석을 통해 '종업원 1,000명당 국내 등록 특허 건수(PAT)', '종업원 1인당 연구개발 투자액(RD)', '종업원 1인당 무형자산 창출력(INT)' 차이에 의한 '순이익(NET)'의 차이를 살펴보았다.
본 연구에서는 1990년부터 2000년까지의 시계열 횡단면 혼합자료(pooled data)를 통해 단순회귀분석을 수행하였고, 그 결과는 <표 10>과 같다. 또한, 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력 지표의 평균값을 기준으로, 각각 높은 강도의 상위 50%와 낮은 강도의 하위 50%로 구분하였다. 각 그룹의 구분을 처리효과로 파악하고, 산업 및 연도별 특성을 고려하여 혼합자료를 통해 일반선형모델(general linear model: GLM)로 이원분산분석 을 수행하였으며, 그 결과는 <표 11>과 같다
변수간 상관관계에 대한 앞 절의 분석을 통해, 설명 변수간의 상관관계가 낮아 다중공선성의 문제는 발생하지 않았다. 또한, 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력의 평균값을 기준으로 상위기업과 하위기업으로 구분하여 총 8개의 그룹으로 나누었다. 각 그룹의 구분을 처리효과로 파악하고, 산업 및 연도별 특성을 고려하여 혼합자료를 통해 일반선형모델(general linear model: GLM)로 이원분산분석 을 수행하였으며, 그 결과는 <표 13>과 같다.
무형자산 창출력을 측정하기 위해 기존 연구(Filatotchev et al., 2000)에서는 기업의 대차대조표상의 무형자산을 총 자산으로 나눈 값을 사용하였으나, 본 연구에서는 타 변수와의 관계 범위를 비슷하게 하기 위해 총 자산 대신 종업원 수로 무형자산을 나눈 값을 사용하기로 하였다. 이는 규모상의 무형자산 비중이 아닌, 종업원 1인이 창출해 낸 무형자산을 의 미한다.
본 연구에서는 1990년부터 2000년까지의 시계열 횡단면 혼합자료(pooled data)를 통해 단순회귀분석을 수행하였고, 그 결과는 과 같다.
본 연구에서는 기업의 성과지표로서 '종업원 1인당 순이익(NET)', 기술혁신 지표로서 '종업원 1인당 연구개발투자액(연구개발투자 강도, RD)', '종업원 1,000명당 국내 등록특허 건수(특허 강도, PAT)', '종업원 1인당 무형자산 크기(무형자산 창출력, INE'를 통해 기업단위의 횡단면, 시계열 자료를 활용하여 가설검증을 위한 회귀분석모델을 도출하였다.
수집된 162개 기업은 표준산업분류에 따라 음식료품 제조업, 화합물 및 화학제품 제조업, 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업 등 10개 제조업 분야로 구분되었는데, 이러한 산업별 특성을 통제하기 위해 '산업 더미변수(IDi)'를 추가하였다.
이러한 분석 수행에 앞서, 한국특허청과 기업정보웨어하우스 TS2000에서 수집된 자료의 신뢰도 분석을 수행하였다.
이를 통해 무형자산 창출력과 기업성과와의 관계를 확인하지 못하였으나, 총체적으로 특허 강도와 기업성과간의 양의 관계 및 연구개발투자 강도와 기업성과간의 부분적인 양의 관계를 확인하였다.
회귀분석을 위한 각 지표간의 상관관계를 피어슨(Pearson)의 적률상관으로 양측검정을 통해 알아보았다. 총 4개 지표에 대하여 11년 각각의 상관관계와, 혼합자료(pooled data) 를 통해 상관관계를 살펴보았다. 5년 간격으로<표 6>에 1990년도, <표 7> 에 1995년도, <표 8>에 2000년도 자료의 대리지표간 상관관계를 제시하였다.
표에서 확인할 수 있듯이 '종업원 1인당 순이익'이 음의 값을 가지는데, 세부적으로 살피기 위해 11년간의 평균값의 흐름을 에 제시하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 시계열, 횡단면의 자료를 기반으로 산업별 차이를 고려하여, 기업의 기술 혁신 특성을 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력 차원의 대리변수를 통해 기업의 성과를 반영하는 지표로서 수익성과의 관계를 살펴보았다. 11년이라는 장기간의 관찰치를 표준화하기 위해 디플레이터로 재무지표를 조정하였으며, 본 연구 분야에서는 가장 많은 162개 기업의 1, 782개의 관찰치를 분석에 사용하였다. 그 결과 연구개발투자 강도와 특허 강도는 강할수록 높은 성과를 나타냄을 확인하였고, 무형자산 창출력의 경우 그 관계를 규명하지 못하였다.
본 연구에서 수집된 '종업원 1인당 순이익(NET)', '종업원 1, 000명당 국내등록특허 건수 (PAT)', '종업원 1인당 연구개발 투자액(RD)', '종업원 1인당 무형자산 창출력(IND'에 대해 자료들의 신뢰도를 검정하기 위하여 Cronbach's a 검정을 수행하였다. 1990년에서 2000년까지의 11개년의 패널자료로 통해 알아보았다. 각 지표의 분산이 큼으로 인해 Standardized Crohbach's a를 통해 살펴보았다.
기업의 성과와 기술혁신과의 관계를 살펴보는 데 있어 본 연구의 주안점인 특허강도 분석을 위해 한국특허청의 한국 등록특허 건수를 기준으로 하였다. 기업성과 및 기업특성 자료 분석을 위해 한국상장기업협회의 기업정보웨어하우스 TS2000에 등록한 기업의 패널자료를 사용하였다.
기업의 성과와 기술혁신과의 관계를 살펴보는 데 있어 본 연구의 주안점인 특허강도 분석을 위해 한국특허청의 한국 등록특허 건수를 기준으로 하였다. 기업성과 및 기업특성 자료 분석을 위해 한국상장기업협회의 기업정보웨어하우스 TS2000에 등록한 기업의 패널자료를 사용하였다.
기업의 성과지표와 기술혁신지표간의 다중회귀분석을 1990년부터 2000년까지 162개의 관측치를 통해 매년 수행하였고, 종합적으로 11개년의 혼합자료(pooled data)로 1, 804개의 관측치를 통해 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 분석자료 기간 동안 국내 등록특허가 1건 이상인 883개 제조업체 중 한국 상장기업협회의 자료만을 사용하여 결측값이 없는 162개 업체만을 대상으로 하였다. 하지만 금융감독원의 전자공시 자료, 신용평가회사의 재무자료를 포괄적으로 활용하였을 경우, 더 많은 수의 표본자료를 구성하여, 결과의 신뢰도를 높일 수 있었을 것이다.
본 연구에서는 우선 1990년부터 2000년까지 한국특허청에 한 건 이상 특허를 등록한 기업을 대상으로 기업의 등록특허 건수자료를 수집하였다. 그리고 한국상장기업협회 기업정보 웨어하우스 TS2000에서 얻을 수 있는 등록한 기업의 패널자료를 기본으로 기업성과 지표로서의 순이익 정보와 기술혁신 지표로서의 무형자산, 연구개발투자, 종업원 관련 정보를 수집하였다.
수집된 162개 기업은 표준산업분류의 대분류에 따라 음식료품 제조업, 화합물 및 화학제품 제조업, 전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업 등 10개 제조업으로 구분되었다. 이는 기업성과 및 기술혁신 요인의 관계를 확인할 시에 산업간의 특성을 통제하기 위해 사용되어 가설검증의 설명력을 높일 수 있을 것이다.
<표 1>에 본 연구에서 사용된 1782개 관측 자료의 실질가치화한 기술통계값을 제시하였다. 표에서 확인할 수 있듯이 '종업원 1인당 순이익'이 음의 값을 가지는데, 세부적으로 살피기 위해 11년간의 평균값의 흐름을 <그림 1>에 제시하였다.
1990년부터 2000년까지 특허청에 한 건 이상 특허를 등록한 기업은 883개였다. 이 기간 동안 상장되고 폐지된 기업 및 통합(인수 합병)된 기업으로 한정하고, 제조업으로 제한하였으며, 또한 TS2000에서 연구개발투자액과 무형자산 값을 얻을 수 없는 기업을 제외하고 최종적으로 162개 기업이 선택되었다. 최종 수집자료는 162개 기업의 11년간의 패널자료(순이익, 연구개발투자액, 국내 등록특허 건수, 총 종업원 수)로 총 관찰치는 1, 782개였다.
이 기간 동안 상장되고 폐지된 기업 및 통합(인수 합병)된 기업으로 한정하고, 제조업으로 제한하였으며, 또한 TS2000에서 연구개발투자액과 무형자산 값을 얻을 수 없는 기업을 제외하고 최종적으로 162개 기업이 선택되었다. 최종 수집자료는 162개 기업의 11년간의 패널자료(순이익, 연구개발투자액, 국내 등록특허 건수, 총 종업원 수)로 총 관찰치는 1, 782개였다. 이는 일반화를 위한 엄격한 통계적 검정 측면에서 국내특허 등록기업 전체를 대상으로 하였을 때, 표본 규모가 충실하지 않을 수 있다.
특허강도 지표를 구성하기 위해 한국특허청에 등록된 특허의 건수를 사용하였다. 일차적으로 종업원 수에 따른 기업규모 효과를 제거하고자 하였으며, 종속변수 및 타 설명변수들 과의 범위를 맞추어 설명력을 높이기 위해서 '종업원 1,000명당 국내 등록특허 건수를 사 용하였다.
데이터처리
각 그룹의 구분을 처리효과로 파악하고, 산업 및 연도별 특성을 고려하여 혼합자료를 통해 일반선형모델(general linear model: GLM)로 이원분산분석 을 수행하였으며, 그 결과는 과 같다
각 그룹의 구분을 처리효과로 파악하고, 산업 및 연도별 특성을 고려하여 혼합자료를 통해 일반선형모델(general linear model: GLM)로 이원분산분석 을 수행하였으며, 그 결과는 과 같다.
각 설명변수와 기업성과와의 관계를 종합적으로 알아보기 위해 다중회귀분석을 수행하고자 식 ⑷를 도출하였다.
본 연구에서 수집된 '종업원 1인당 순이익(NET)', '종업원 1, 000명당 국내등록특허 건수 (PAT)', '종업원 1인당 연구개발 투자액(RD)', '종업원 1인당 무형자산 창출력(IND'에 대해 자료들의 신뢰도를 검정하기 위하여 Cronbach's a 검정을 수행하였다. 1990년에서 2000년까지의 11개년의 패널자료로 통해 알아보았다.
회귀분석을 위한 각 지표간의 상관관계를 피어슨(Pearson)의 적률상관으로 양측검정을 통해 알아보았다. 총 4개 지표에 대하여 11년 각각의 상관관계와, 혼합자료(pooled data) 를 통해 상관관계를 살펴보았다.
이론/모형
기술혁신 정도를 나타내는 지표로, '1 인당 연구개발투자액(연구개발투자 강도, RD)', '종업원 1, 000명당 국내 등록특허 건수(특허 강도, PATT, 종업원 1인당 무형자산 크기(무형자산 창출력, INT)'를 사용하였다.
성능/효과
1990년도에서 2000년도까지 각 해당 연도별 다중회귀분석 결과상 유의미한 값을 나타내는 설명변수의 방향성을 살펴보면, 연구개발투자 강도는 음의 값을, 특허 강도는 양의 값 을, 무형자산 창출력은 음의 값을 갖는 것으로 나타났다.
1999년에서 2000년까지의 혼합자료의 다중회귀분석 결과, 특허 강도만이 유의수준 0.01 에서 양의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 앞선 단순회귀분석 결과와 비교할 때 특허강도만 이 통계적인 유의성을 유지한 채, 계수 값이 323에서 298로 줄어들어 다른 기술혁신 특성과 결합하여 계수값이 작아짐을 확인할 수 있다.
11년이라는 장기간의 관찰치를 표준화하기 위해 디플레이터로 재무지표를 조정하였으며, 본 연구 분야에서는 가장 많은 162개 기업의 1, 782개의 관찰치를 분석에 사용하였다. 그 결과 연구개발투자 강도와 특허 강도는 강할수록 높은 성과를 나타냄을 확인하였고, 무형자산 창출력의 경우 그 관계를 규명하지 못하였다.
또한 연구개발투자 강도, 특허 강도, 무형자산 창출력에 대해 각각의 평균값을 기준으로 상위기업과 하위기업으로 구분하여 각 그룹의 순이익에 대한 모평균 검정을 수행함으로써 연구개발투자 강도와 특허 강도가 강한 기업일수록 높은 기업성과를 가짐을 알 수 있었다.
또한, 이원분산분석 결과 F값은 5.883으로 유의수준 0.05에서 연구개발투자 강도에 대한 귀무가설이 기각되며, 산업별 특성을 고려할 시에는 유의수준 0.01에서 귀무가설이 기각되어, 통계적으로 연구개발투자 강도의 차이에 따라 기업성과의 차이가 있음을 알 수 있다.
01에서 귀무가설을 기각함으로써 연구개발투자 강도 및 특허 강도의 차이에 따라 기업성과의 차이가 있음을 알 수 있었다. 산업 및 연도특성을 모두 고려할 경우, 통계적으로 모든 기술혁신 특성에 따른 기업성과의 차이가 있음을 확인하였다. 기술혁신 특성별 상호작용효과의 경우, 모든 기술혁신 특성의 상호작용효과는 귀무가설을 기각하지 못하였으나, 연구개 발투자 강도와 특허 강도 간의 상호작용효과의 F값이 3.
1에서 기업성과의 차이가 있음을 보여주었다. 산업특성을 고려한 경우 연구개발투자 강도와 특허 강도, 연 도특성을 고려한 경우 연구개발투자강도와 특허 강도, 연구개발투자강도와 무형자산 창출력의 상호작용효과가 존재하여, 기업성과의 차이가 있음을 확인하였다.
<표 13>에 제시된 기업의 기술혁신 특성을 모두 고려한 기업성과의 모평균 차이에 대한 분산분석결과 R2값은 0.226이고, 산업특성을 고려하였을 경우 연구개발투자 강도의 F값은 2.228로 유의수준 0.05에서 귀무가설을 기각하였고, 특허강도의 F값은 3.573으로 유의수준 0.01에서 귀무가설을 기각함으로써 연구개발투자 강도 및 특허 강도의 차이에 따라 기업성과의 차이가 있음을 알 수 있었다. 산업 및 연도특성을 모두 고려할 경우, 통계적으로 모든 기술혁신 특성에 따른 기업성과의 차이가 있음을 확인하였다.
01 에서 양의 값을 갖는 것으로 나타났다. 이는 앞선 단순회귀분석 결과와 비교할 때 특허강도만 이 통계적인 유의성을 유지한 채, 계수 값이 323에서 298로 줄어들어 다른 기술혁신 특성과 결합하여 계수값이 작아짐을 확인할 수 있다. 하지만, 연구개발투자 강도는 통계적으로 유의성을 가지지 못하였고, 무형자산 창출력은 단순회귀분석 결과와 같이 통계적으로 유의하지 못하였다.
이러한 기술혁신 특성을 종합적으로 고려하여 기업성과와의 관계를 살펴본 결과, 특허 강도는 양의 관계를 가짐을 알 수 있었다. 특히 특허 강도는 종업원 1, 000명당 국내등록특 허건수로서 종업원 1인당 순이익에 유의한 영향을 미치고 있음을 보임으로써 기술혁신의 산출물로서 특허의 중요성을 재차 확인하였다.
이를 통해 등록특허 수가 많을수록 기업의 성과가 높을 것이라는 가설 2를 지지할 수 있으나, 연구개발투자 강도가 강할수록 기업의 성과가 높을 것이라는 가설 1과 무형자산 창출력이 강할수록 기업의 성과가 높을 것이라는 가설 3을 지지할 수 없는 것으로 판단된다.
이원분산분석 결과 F값은 0.074로 유의수준 0.1에서 무형자산 창출력에 대한 귀무가설을 기각할 수 없어, 통계적으로 무형자산 창출력의 차이에 의한 기업성과의 차이가 없다고 할 수 있다. 산업별 특성을 고려할 시에는 유의수준 0.
이러한 기술혁신 특성을 종합적으로 고려하여 기업성과와의 관계를 살펴본 결과, 특허 강도는 양의 관계를 가짐을 알 수 있었다. 특히 특허 강도는 종업원 1, 000명당 국내등록특 허건수로서 종업원 1인당 순이익에 유의한 영향을 미치고 있음을 보임으로써 기술혁신의 산출물로서 특허의 중요성을 재차 확인하였다.
후속연구
또한 기존의 기업수준의 연구에서 재무적인 기업의 특성과 기술혁신활동에 대한 개념적인 연구에 연계하여 특허정보를 활용한 연구를 수행함으로써 국내 기업의 혁신활동과 성과와의 관계를 밝힌 연구라는 점에서 의미를 찾아볼 수 있을 것이다. 그리고 기업의 기술혁신 특성을 강도에 따라 구분하여 그룹간의 성과 차이를 밝힌 연구로서 의미를 가질 수 있다.
하지만 금융감독원의 전자공시 자료, 신용평가회사의 재무자료를 포괄적으로 활용하였을 경우, 더 많은 수의 표본자료를 구성하여, 결과의 신뢰도를 높일 수 있었을 것이다. 또한, KOSDAQ 등록기업 및 제3시장 기업을 포함하여 더 넓은 산업 분포를 가진 자료를 구성하여 연구를 수행할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 등록특허 정보 및 재무지표를 활용하여 기업성과와의 관계를 살펴본 탐 색적 연구로서, 자료수집 및 지표의 구성과 관련하여 분석 결과의 통계적 유의성에 있어 높은 신뢰도를 갖지 못하는 한계점을 지니고 있다.
본 연구의 분석에 사용된 자료의 시간적 구성에 있어 국내 산업성장에 따른 기술혁신특성 의 변화 및 IMF 구제금융 시점에 속한 1997년, 1998년의 기업성과의 특이성으로 인해 자료에 내재한 문제점에 기인한 한계점도 지니고 있다 1999년에서 2005년까지의 기간을 대상으로, 기업 결산일 등 재무지표를 통제함으로써 연구결과의 신뢰도를 제고할 수 있을 것이다.
그리고 기술혁신 특성과 기업성과와의 관계 규명에 있어, 생산부문 및 유통부문 등의 기 업경영의 다양한 분야의 특성을 통제하지 못한 점으로 인해 기업의 기술혁신활동의 효과를 명확히 확인할 수 없었던 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 기술혁신 특성 및 기업성과의 대리지표의 구성과 분석모델 구성에 있어 기술혁신활동과 관련한 세심한 연구설계가 가능할 것이다.
추후 기술혁신활동과 기업성과와의 시간적·구조적 관계 모델을 구성하여, 이를 토대로 변수 간 완전조정을 통계적으로 검증함으로써 기업의 기술혁신 특성과 기업성과와의 관계를 규명하는 연구를 수행할 수 있을 것이다.
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