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문제 정의
- 그리고 기업 성과를 기술적 성과와 경제적 성과로 구분하여 분석함으로써 연구개발(R&D) 협력 연구가 실제 기술적 성과뿐만 아니라 경제적 성과로 연결되는지 살펴보았다.
- 기존의 많은 연구들은 기업 규모가 증가할수록 기술 혁신이 활발하게 이루어진다는 결과를 제시하고 있으나(Cooper, 1964; Graves and Langowitz, 1993; Hitt et al., 1990), 본 연구는 기업 규모가 작은 중소기업도 연구개발(R&D) 협력을 통해 기술적 성과 및 경제적 성과에 기여할 수 있는지 실증적으로 분석하였다.
- 따라서 본 연구는 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과의 관계에 대해 실증적으로 분석함으로써 얼마나 지식 이전이 효과적으로 수행되는지 살펴보았다.
- 따라서 본 연구는 중소기업의 연구개발(R&D) 협력 비율 및 유형과 기업 성과의 관계를 분석하여 실제 역량이 부족한 중소기업도 기업 성과를 향상시킬 수 있는지 확인하고자 한다.
- 따라서 중소기업을 대상으로 연구개발(R&D) 협력 비율 및 유형이 기업 성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 과 같이 연구 모형을 제시하였다.
- 본 연구를 통해 중소기업을 대상으로 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과의 관계에 대해 살펴보았다.
- 본 연구를 통해 중소기업의 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과의 관계를 살펴보고자 한다.
- 특히, 중소기업을 대상으로 선정하여 연구개발(R&D) 협력의 실효성을 확인하고, 앞으로 중소기업의 산학연 연구개발(R&D) 협력 추진 시 나아갈 방향을 제시하였다.
가설 설정
- 본 연구의 가설1a에서는 중소기업의 연구개발(R&D) 협력 비율과 기술적 성과는 역U자형(inverted U-shape) 관계가 있을 것으로 예측하였는데, 이는 모델2에서 확인할 수 있다.
제안 방법
- 기술적 성과는 많은 연구들에서 특허의 건수를 많이 활용하고 있으며(Ahuja, 2000; Griliches, 1990; Stuart, 2000), 본 연구도 기업i가 t년에 수행한 연구개발(R&D) 협력에 대한 기술적 성과로 t+1년의 특허 출원 건수로 측정하였다.
- 따라서 본 연구에서는 기업 규모, 기업 연령, 특허 등록 건수, 전체 연구 건수, 전체 연구비, 산업 및 년도 더미 등을 통제하였다. 기업 규모는 기업i가 t년에 보유한 총 자산에 자연로그(log) 값을 취해서 측정하였고, 기업 연령은 기업i의 t년에서 설립년도를 빼고 다시 1을 더한 값으로 측정하였다. 특허 등록 건수는 t년까지 등록된 기업i의 누적 특허 건수로 측정하였다.
- 기업 성과에 영향을 미칠 수 있는 외생변수들을 통제할 필요가 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 기업 규모, 기업 연령, 특허 등록 건수, 전체 연구 건수, 전체 연구비, 산업 및 년도 더미 등을 통제하였다. 기업 규모는 기업i가 t년에 보유한 총 자산에 자연로그(log) 값을 취해서 측정하였고, 기업 연령은 기업i의 t년에서 설립년도를 빼고 다시 1을 더한 값으로 측정하였다.
- 따라서 본 연구에서는 산학연 연구개발(R&D) 협력 유형을 산산, 산학, 산연, 산기타, 산학연으로 구분하였으며, 다음과 같이 가설을 설정하였다.
- , 1996), 본 연구의 대상이 중소기업으로 한정되어 연구개발 집중도로 흡수역량을 측정할 때 KISVALUE에 데이터가 누락된 경우가 많았다. 따라서 특허 등록 건수로 흡수역량을 측정하였으며, 좌측 절단(left-censoring) 문제를 해결하기 위해 설립년도부터 t년까지 특허 등록 건수를 계산하였다. 전체 연구 건수는 기업i가 t년에 수행한 단독 연구와 협력 연구의 총 건수로 측정하였으며, 전체 연구비도 기업i가 t년에 단독 연구와 협력 연구를 수행하기 위해 지원 받은 총 정부 연구비로 측정하였다.
- 또한 경제적 성과는 순이익을 총자산으로 나눈 값인 총자산수익률(ROA: Return on Assets)을 많이 활용하고 있으며(King et al., 2004; Lin et al., 2009), 본 연구도 기업i가 t년에 수행한 연구개발(R&D) 협력에 대한 경제적 성과로 t+1년의 총자산수익률을 측정하였다.
- 본 연구를 통해 중소기업을 대상으로 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과의 관계에 대해 살펴보았다. 또한 기존의 연구들과 달리, 본 연구는 기업 성과를 기술적 성과와 경제적 성과로 구분하여 실증 분석을 수행함으로써 차별화하였다. 본 연구의 결과는 향후 중소기업의 산학연 연구개발(R&D) 협력과 관련된 정부의 정책 및 기업의 전략적 의사결정을 하는데 큰 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
- 2%를 차지하고 있다. 또한 년도 더미는 본 연구에서 데이터를 수집한 2006년부터 2009년까지 각각 더미변수로 만들어 측정하였다.
- 또한 본 연구는 연구 개발(R&D) 협력의 질적인 측면을 무시한 채 양적인 측면에만 초점을 두고 분석을 수행하였다.
- 4 이하로 나타났다. 또한 분산팽창계수(VIF)가 10 이상이면 다중공선성을 의심할 수도 있지만, 모든 변수들의 VIF가 매우 낮게 나타나 다중공선성의 문제가 없는 것으로 판단되어 모든 변수들을 포함하여 분석을 수행하였다.
- 또한 연구개발 (R&D) 협력 유형은 기업i가 t년에 산산, 산학, 산연, 산기타 및 산학연 협력 연구의 수행 여부에 대해 각각 더미변수를 만들어 측정하였다.
- 그러므로 향후 연구에서는 각각의 연구개발(R&D) 협력의 질적인 수준과 구체적인 내용 등에 대해 면밀히 살펴볼 필요가 있다. 마지막으로, 본 연구는 역의 인과관계에 대한 문제점을 배제하기 위해 종속변수에 t+1년, 그리고 경제적 성과와 관련해서는 t+2년의 시간 지연을 추가적으로 고려하였다. 하지만 본 연구가 최근 4년(2006년-2009년)을 연구 기간으로 설정하여 t+3년 이상의 성과를 아직 측정할 수 없는 문제가 존재하였다.
- 본 연구는 종속변수인 경제적 성과로써 t+1년의 총자산수익률(ROA)을 분석하였는데, 연구개발(R&D) 협력의 경제적 성과가 t+1년에 반드시 반영된다고 볼 수 없을 것이다.
- 본 연구에서는 지식기반관점(knowledge based view)을 이론적 기반으로 산학연 연구 개발(R&D) 협력과 기업 성과에 대해 실증 분석을 수행하였다.
- 본 연구의 독립변수는 연구개발(R&D) 협력 비율 및 유형이며, 연구개발(R&D) 협력 비율은 기업i가 t년에 지원 받은 협력 연구비를 단독 연구와 협력 연구를 모두 포함한 전체 연구비로 나눈 값으로 측정하였다.
- 이러한 제약으로 인해 를 통해 t+2년의 경제적 성과에 대한 분석만을 추가 적으로 수행하였다.
- 따라서 특허 등록 건수로 흡수역량을 측정하였으며, 좌측 절단(left-censoring) 문제를 해결하기 위해 설립년도부터 t년까지 특허 등록 건수를 계산하였다. 전체 연구 건수는 기업i가 t년에 수행한 단독 연구와 협력 연구의 총 건수로 측정하였으며, 전체 연구비도 기업i가 t년에 단독 연구와 협력 연구를 수행하기 위해 지원 받은 총 정부 연구비로 측정하였다.
- 종속변수인 기업 성과는 기술적 성과와 경제적 성과로 구분하여 측정하였다. 기술적 성과는 많은 연구들에서 특허의 건수를 많이 활용하고 있으며(Ahuja, 2000; Griliches, 1990; Stuart, 2000), 본 연구도 기업i가 t년에 수행한 연구개발(R&D) 협력에 대한 기술적 성과로 t+1년의 특허 출원 건수로 측정하였다.
대상 데이터
- kr)로부터 국가연구개발사업 조사ㆍ분석 데이터를 활용하였으며, 이를 통해 최근 4년(2006년-2009년) 동안 연구개발(R&D) 협력의 수행년도, 정부 연구비, 협력 유형, 수행기관 등에 관한 데이터를 수집하였다. 그리고 특허 및 재무 데이터에 관한 자료는 각각 WIPS 특허온라인검색서비스(http://search.wips.co.kr)와 NICE신용평가정보의 KISVALUE를 통해 데이터를 수집하였다. 본 연구는 2006년부터 2009년까지 모두 1억 원 이상 정부 연구비를 지원 받아 연구개발(R&D) 협력을 수행하는 기업들만을 추출하였고, 연구 대상을 중소기업으로 한정하여 452개 기업이 선정되었다.
- 본 연구에서는 지식기반관점(knowledge based view)을 이론적 기반으로 산학연 연구 개발(R&D) 협력과 기업 성과에 대해 실증 분석을 수행하였다. 기존의 연구들이 대기업을 포함한 모든 기업들을 분석했던 것과 달리, 본 연구는 중소기업으로 연구 대상을 한정하였다. 중소기업은 대기업에 비해 보유한 기술이나 지식, 인력 등이 부족하고 내부적으로 연구개발(R&D)을 수행하는데 한계가 있기 때문에(Kaufmann and Todtling, 2002), 외부 기관들과의 적극적인 연구개발(R&D) 협력이 요구될 것이다.
- 하지만 중소기업은 대기업에 비해 본 연구의 분석을 위해 필요한 재무 데이터가 KISVALUE에 누락된 경우가 많이 존재하였다. 따라서 452개 중소기업 중에서 실제 재무 데이터를 확인 가능한 250개 기업을 최종적인 연구 대상으로 선정하여 분석에 활용하였다. 최종적으로 선정된 250개 기업은 국가연구개발사업으로 4년 동안 평균 2.
- 먼저, 산학연 연구개발(R&D) 협력에 관한 자료는 국가과학기술지식정보서비스 (http://www.ntis.go.kr)로부터 국가연구개발사업 조사ㆍ분석 데이터를 활용하였으며, 이를 통해 최근 4년(2006년-2009년) 동안 연구개발(R&D) 협력의 수행년도, 정부 연구비, 협력 유형, 수행기관 등에 관한 데이터를 수집하였다.
- 본 연구는 2006년부터 2009년까지 모두 1억 원 이상 정부 연구비를 지원 받아 연구개발(R&D) 협력을 수행하는 기업들만을 추출하였고, 연구 대상을 중소기업으로 한정하여 452개 기업이 선정되었다.
- 본 연구는 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과를 분석하기 위해 중소기업을 연구 대상으로 선택하였다.
데이터처리
- 가설을 검증하기 위해 연구개발(R&D) 협력 비율을 제곱한 값을 분석에 포함시켜야 하기 때문에 평균 0, 표준편차 1의 분포를 가지도록 표준화한 값으로 변환하여 다중공선성(multicollinearity)을 완화하였다.
- 따라서 종속변수의 분산이 큰 경우에는 포아송 회귀분석보다는 음이항 회귀분석이 더 적합한 방법으로써 널리 사용되고 있다. 그리고 총자산수익률과 같이 경제적 성과에 대한 분석은 GLS(General Least Squares)를 실시하였다. GLS 방식을 통해 패널 데이터의 이분산성(heteroskedasticity)과 자기상관(serial correlation) 문제를 해소할 수 있을 것으로 판단된다(박종훈과 김창수, 2010; Dielman, 1983).
- 먼저, 기업 성과 중 기술적 성과에 대한 분석은 음이항 회귀분석(negative binomial regression)을 실시하였다. 특허 출원 건수와 같이 정수 형태로 측정되는 빈도(frequency)의 개수는 포아송 분포(poisson distribution)를 따른다고 가정하지만, 실증 분석에서는 포아송 분포에 내재된 ‘평균=분산’ 조건을 만족하지 못하고 과잉 분산(over-dispersion)의 형태를 나타내는 경우가 자주 발생한다(송재용과 윤우진, 2005).
- 본 연구의 실증 분석을 위해 STATA 10.1을 활용하였고, 분석 자료가 패널 데이터(panel database)의 형태이므로 패널 데이터 분석을 수행하였다. 일반적으로, 패널 데이터 분석은 고정효과모형(fixed-effect model)이 랜덤효과모형(random-effect model)보다 선호되지만(Greene, 1997), 본 연구에서는 랜덤효과모형이 더 적합하여 랜덤효과모형을 선택하였다.
이론/모형
- 그리고 산업 더미는 한국표준산업분류코드(KSIC)의 2단위(digit) 기준으로 다음과 같은 더미변수를 구성하여 측정하였다. 산업1은 제조업으로, 산업2는 하수ㆍ폐기물 처리, 원료재생 및 환경복원업으로, 산업3은 건설업으로, 산업4는 도매 및 소매업으로, 산업5는 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업으로, 산업6은 전문, 과학 및 기술 서비스업으로 구분하였다.
- 1을 활용하였고, 분석 자료가 패널 데이터(panel database)의 형태이므로 패널 데이터 분석을 수행하였다. 일반적으로, 패널 데이터 분석은 고정효과모형(fixed-effect model)이 랜덤효과모형(random-effect model)보다 선호되지만(Greene, 1997), 본 연구에서는 랜덤효과모형이 더 적합하여 랜덤효과모형을 선택하였다. 산업별로 기업 성과에 차이가 발생할 수 있기 때문에 산업 더미를 통제변수에 포함시켜야 하는데, 고정효과모형에서는 산업 더미를 포함시킬 수 없는 문제점이 존재한다.
성능/효과
- 첫째, 기술 지식의 습득이 과거처럼 개별 주체의 노력에 의해 이루어지는 측면보다 조직들 간의 협정과 같은 제도적, 공동적 노력에 의해 이루어지는 측면이 보다 강조되고 있다는 점이다. 둘째, 기술 지식을 습득하는 원리는 경쟁과 동시에 협력하는 상생의 원리로 개인주의적 원리나 무한 경쟁의 원리와 같은 자본주의의 원리를 어느 정도 수정하는 것이 보다 효율적이라는 점이다. 또한 Forrest and Martin(1992)은 조직들 간의 협력을 통해 기업은 자신의 경쟁적 지위(competitive position)를 향상시킬 수 있다고 제안하였다.
- 또한 중소기업의 연구개발(R&D) 협력 유형에 따라 기술적 성과에 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 산업별로 기업 성과에 차이가 발생할 수 있기 때문에 산업 더미를 통제변수에 포함시켜야 하는데, 고정효과모형에서는 산업 더미를 포함시킬 수 없는 문제점이 존재한다. 또한 하우스만 테스트(hausman test)를 통해 고정효과모형보다 랜덤효과모형이 더 적절한 것으로 나타나 이를 기반으로 랜덤효과모형을 채택할 수 있었다.
- 먼저, 본 연구에서 중소기업의 연구개발(R&D) 협력 비율과 기술적 성과는 역U자형 관계가 있는 것으로 나타났다.
- 상관관계 분석을 통해 변수들 간의 관계에서 발견되는 유의미한 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 기업 규모와 기업 연령이 0.413, 기업 규모와 특허 등록건수가 0.425, 그리고 전체 연구 건수와 전체 연구비가 0.468로 다소 높은 상관관계를 나타내고 있지만, 이를 제외한 다른 변수들 간의 상관계수는 모두 0.4 이하로 나타났다. 또한 분산팽창계수(VIF)가 10 이상이면 다중공선성을 의심할 수도 있지만, 모든 변수들의 VIF가 매우 낮게 나타나 다중공선성의 문제가 없는 것으로 판단되어 모든 변수들을 포함하여 분석을 수행하였다.
- 분석 결과, t+2년의 경제적 성과와 관련해서 모든 가설이 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다. 이는 t+1년의 경제적 성과를 분석한 <표 3>의 결과와 일치하며, 시간 지연을 고려하여 최소한의 실증적 의미를 도출하였다고 볼 수 있을 것이다.
- 모델1은 통제변수만 포함하여 분석을 수행하였고, 모델2-7은 통제변수에 각각의 독립변수를 포함하였으며, 모델8은 모든 변수들을 포함한 완전한 모델(full model)의 분석 결과를 나타내고 있다. 분석 결과, 경제적 성과는 모든 가설이 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다.
- 분석 결과, 산산 협력 연구는 모델3에서 기술적 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며(p<0.001), 산학연 협력 연구는 모델7에서 기술적 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.01).
- 위의 분석 결과를 통해서 중소기업의 연구개발(R&D) 협력 비율 및 유형은 기술적 성과에 영향을 미치지만, 경제적 성과에는 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다.
- 이들의 정의는 크게 두 가지 합의점을 내포하고 있다. 첫째, 기술 지식의 습득이 과거처럼 개별 주체의 노력에 의해 이루어지는 측면보다 조직들 간의 협정과 같은 제도적, 공동적 노력에 의해 이루어지는 측면이 보다 강조되고 있다는 점이다. 둘째, 기술 지식을 습득하는 원리는 경쟁과 동시에 협력하는 상생의 원리로 개인주의적 원리나 무한 경쟁의 원리와 같은 자본주의의 원리를 어느 정도 수정하는 것이 보다 효율적이라는 점이다.
- 그러므로 산학 협력 연구는 모델5와 모델6에서 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않은 산연과 산기타 협력 연구와 같이 기술적 성과에 큰 영향을 미치지 않는다고 볼 수 있다. 한편, 통제변수 중에서 특허 등록 건수 또는 전체 연구비는 기술적 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구개발(R&D) 투자와 기업 성과 간의 관계에 관한 연구는 긍정적인 영향을 미친다는 연구와 부정적인 영향을 미치거나 관련이 없다는 연구로 구분할 수 있다(장성근 외, 2009).
후속연구
- 그러므로 향후 연구에서는 각각의 연구개발(R&D) 협력의 질적인 수준과 구체적인 내용 등에 대해 면밀히 살펴볼 필요가 있다.
- 따라서 연구개발(R&D) 협력 연구는 연구개발에 따른 위험 및 비용을 분담하고 시장 변화에 빠른 대응을 가능하게 하며, 개발된 기술의 확산 및 활용에 기여할 수있는 중요한 수단이다. 그리고 기업, 대학 및 연구소 등 연구주체들 간의 협력 체계는 제한된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 연구수행 체계가 될 것이다. 정부는 1980년대 이후, 산업교육진흥 및 산학협력촉진에 관한 법률 등 30여 개의 법률에서 제도적으로 산학연 협력을 지원하고 있으며, 국가연구개발사업을 통해 산학연 연구개발(R&D) 협력 연구와 관련된 예산도 2002년 1조 7,616억 원에서 2010년 8조 3,863억 원으로 크게 증가하였다.
- 일반적으로, 연구개발(R&D) 협력 및 기술적 성과가 실제 경제적 성과로 연결되기 위해서는 일정기간의 시간 지연(time lag)이 존재할 것이다. 따라서 실증적으로 보다 의미 있는 결론을 도출하기 위해서는 t+2년, t+3년 등의 경제적 성과에 대해 추가적인 분석이 요구된다. 하지만 본 연구가 최근 4년(2006년-2009년)을 연구 기간으로 설정하였기 때문에, 종속변수로 t+3년 이상의 경제적 성과를 분석할 경우 많은 데이터의 손실이 발생하였다.
- 그리고 중소기업은 대기업과 달리, 내부 자원이나 지식 측면에서 연구개발(R&D) 인력이나 투자 규모 등이 절대적으로 작을 뿐만 아니라 보유 기술의 범위 및 다양성에 있어서 제한적이기 때문에, 연구개발(R&D) 협력을 통해 외부 자원의 적극적인 활용이 요구된다. 따라서 중소기업은 본 연구의 가설을 검증하기 위해 매우 적절한 연구 대상이 될 것이다. 복잡성이 높은 대기업의 경우에는 기업 성과와 관련하여 산학연 연구개발(R&D) 협력 외에도 많은 다른 요인들이 영향을 미칠 것으로 판단된다.
- 향후 본 연구의 결과를 해석하고 시사점을 받아들이는데 있어 다음과 같은 한계점을 고려해야 하며, 이를 지속적으로 보완해야 할 것이다. 먼저, 본 연구는 250개 중소기업을 연구 대상으로 선택했기 때문에 일반화하기에는 무리가 있다. 재무 데이터가 누락된 기업들을 포함한 추가적인 연구가 요구된다.
- 본 연구의 결과는 산학연 연구개발 (R&D) 협력을 추진하는 정부의 지원에 대한 정책적 방향과 함께 중소기업이 연구개발 (R&D) 협력을 수행하기 위한 전략을 수립하는데 큰 시사점을 제시할 것으로 판단된다.
- 본 연구의 결과는 향후 중소기업의 산학연 연구개발(R&D) 협력과 관련된 정부의 정책 및 기업의 전략적 의사결정을 하는데 큰 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
- 이러한 흡수역량은 기업이 기존에 보유한 지식(prior related knowledge)에 의해 좌우되며, 연구개발(R&D) 투자 및 협력 등을 통해 적극적으로 흡수역량을 구축해야 할 것이다.
- 이와 같은 한계점에도 불구하고, 본 연구는 지식기반관점(knowledge based view)을 기반으로 중소기업의 산학연 연구개발(R&D) 협력과 기업 성과 간의 관계를 분석함으로써 학문적 및 실무적 차원에서 큰 의의를 가질 것으로 판단된다.
- 먼저, 본 연구는 250개 중소기업을 연구 대상으로 선택했기 때문에 일반화하기에는 무리가 있다. 재무 데이터가 누락된 기업들을 포함한 추가적인 연구가 요구된다. 특히, 특허 등록 건수로 기업의 흡수역량을 통제했음에도 불구하고, 중소기업은 재무 데이터가 누락된 경우가 많아 전체 연구비를 정부로부터 지원 받은 연구비만을 고려했다는 한계점이 존재한다.
- 즉, 많은 연구들을 통해 보유한 지식이나 연구비의 규모가 반드시 기술적 성과에 비례하는 것은 아님을 알 수 있다. 향후 연구를 수행한다면 보유한 지식이나 연구비의 규모가 기술적 성과로 연결되기 위한 측면도 고려할 필요가 있을 것이다.
- 하지만 본 연구가 최근 4년(2006년-2009년)을 연구 기간으로 설정하여 t+3년 이상의 성과를 아직 측정할 수 없는 문제가 존재하였다. 향후 연구에서는 t+3년 이상의 시간 지연을 고려할 필요가 있을 것이다. 이를 통해 실증 분석 시 연구 개발(R&D) 협력, 지식 이전, 기술적 성과 및 경제적 성과 등과 관련된 다른 선행 변수들을 추가하거나 단기적 성과 또는 장기적 성과로 구분하여 연구를 수행해보는 것도 큰 시사점이 있을 것이다.
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