[논문]패널 데이터를 이용한 방위산업의 R&D 투입과 성과 관계 분석

이강택; 김근형; 이승현; 이익도

doi:10.5762/kais.2018.19.12.491

초록
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연구개발비가 기업의 R&D 성과로 이어지는가에 대하여 상반된 선행연구들이 존재한다. 보통 기업의 R&D 투자와 성과는 국가별, 산업별, 거시경제 상황 등이 복합적으로 작용하므로 인과관계를 독립적으로 분리하여 분석할 수 없기 때문이다. 또한 R&D 성과는 후행지표로 투자 시점과 성과 시점 사이의 시차가 존재하여 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분석하기 어렵다. 하지만 방위산업의 경우 방위력개선비를 통해 지속적으로 R&D 투자가 발생하고, 방산업체는 이를 사업비로 사용하여 연구개발이 진행되므로 R&D 성과를 확인하기가 비교적 용이하다. 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 성과에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 방위사업법에 의해 지정된 총 100여개의 방산업체 중 R&D 성과지표 획득이 용이한 대기업 및 중견기업들을 대상으로 최근 10년간의 기술지표, 과학지표, 재무지표에 대한 패널 데이터를 수집했다. 이를 패널데이터 분석을 통해 분야별(화력, 항공유도, 함정, 통신전자) R&D 투입과 성과 관계를 확인하고, 어떤 요인이 성과에 영향을 미치는지 찾고자 한다. 본 연구 결과는 중장기 국방정책 수립 시 의사결정의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzes the relationship between R&D input and performance using panel data from the defense industry. A research model is established based on the R&D logic model, and the study sample consists of a strongly balanced panel data (n=351) empirically analyzed using panel linear regression....

This study analyzes the relationship between R&D input and performance using panel data from the defense industry. A research model is established based on the R&D logic model, and the study sample consists of a strongly balanced panel data (n=351) empirically analyzed using panel linear regression. Results identified that defense improvement expenditure has a positive influence on the R&D input, and R&D input positively affected patents using a 5-year time lag. In addition, R&D input positively impacts economic performance, including sales and profit. Hence, the major finding includes R&D inputs have statistically significant effects on economic outcome and the R&D logic model featuring a time-lag.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1. Literature Review
표 Table 2. ATP R&D Logic Model
그림 Fig. 1. Research Framework
표 Table 3. Panel Data in Defense Industry
표 Table 5. Pearson pair-wise correlation analysis
표 Table 4. Summary and descriptive statistics
표 Table 6. Panel analysis of Hypothesis 1
표 Table 7. Panel analysis of Hypothesis 2
표 Table 8. Panel analysis of Hypothesis 3
표 Table 9. Panel analysis of Hypothesis 4

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 각각의 성과지표에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 또한 투입과 성과간의 시차가 있다면 시차 효과를 추정하고자 한다.
따라서 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 각각의 성과지표에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 또한 투입과 성과간의 시차가 있다면 시차 효과를 추정하고자 한다. 본론에서는 R&D 논리모형에 근거한 가설을 설정하고, 패널 데이터 및 패널 분석에 대해 연구했다.

가설 설정

가설1: 방위력개선비방산기업 R&D 투자에 영향을 미칠 것이다.
가설2: 방산기업 R&D 투자는 R&D 1차적 성과(특허, 논문, 매출액)에 영향을 미칠 것이다.
가설3: 방산기업 R&D 투자는 R&D 2차적 성과(영업 이익)에 영향을 미칠 것이다.
가설4: R&D 1차적 성과(특허, 논문, 매출액)는 R&D 2차적 성과(영업이익)에 영향을 미칠 것이다.
가설5: 투입과 성과간의 시차가 존재할 것이다.

제안 방법

반대로 귀무가설이 채택될 경우 확률효과 모형을 적용한다. 또한 패널 분석과 합동 최소자승법 (pooled OLS)간의 적합도를 판단하기 위해 고정효과 모형일 경우 F 검정을, 확률효과 모형일 경우 Breusch-Pagan 검정을 통해 판단한다. 두 검정 모두 유의수준이 5% 이내일 경우 귀무가설이 기각되어 패널모형이 합동 최소자승법보다 적절하다고 할 수 있다.
하우스만 검정(Hausman test)은 확률효과 모형의 추정치가 적합한지 검정하며, 귀무가설이 기각될 경우 고정효과 모형을 적용한다. 반대로 귀무가설이 채택될 경우 확률효과 모형을 적용한다. 또한 패널 분석과 합동 최소자승법 (pooled OLS)간의 적합도를 판단하기 위해 고정효과 모형일 경우 F 검정을, 확률효과 모형일 경우 Breusch-Pagan 검정을 통해 판단한다.
설명변수와 개별효과 간의 연관성이 있으면 고정효과 모형을 선택하고, 연관이 없으면 확률효과 모형을 선택할 수 있다. 하우스만 검정(Hausman test)은 확률효과 모형의 추정치가 적합한지 검정하며, 귀무가설이 기각될 경우 고정효과 모형을 적용한다. 반대로 귀무가설이 채택될 경우 확률효과 모형을 적용한다.

대상 데이터

본 연구는 방위산업의 R&D 투입과 성과간의 관계를 분석하기 위해 Table 3과 같이 패널 데이터를 활용해 분석하였다. 기업 선정은 방위사업법으로 지정된 화력, 항공유도, 함정, 통신전자 분야의 기업을 대상으로 했으며, 재무지표나 성과지표가 획득이 용이한 대기업 및 중견기업을 중심으로 수집했다. 수집기간은 방위산업 전문화/ 계열화 폐지 이후인 2009년부터 2017년까지로 한정했다.
4개 분야(화력, 항공유도, 함정, 통신전자)의 방산기업 60개에 대해 2009년부터 2017년까지의 자료를 수집했고, 결측값이 없는 기업에 한정하여 39개 기업에 대해 균형 패널자료(strongly balanced)를 구축했다. 변수들의 기초통계량은 Table 4와 같이 각각 351개(39개 기업과 9년의 곱)의 관측치를 갖고 있으며, 방위력개선비와 연구개발비, 매출액, 영업이익은 단위가 크므로 자연로그를 취해 분석하였다.

이론/모형

패널 데이터는 횡단면(cross-section) 및 시계열(time-series) 데이터와 달리 개별기업이 반복적으로 관찰되므로 동적(dynamic) 관계를 추정할 수 있다. 변수와 오차항, 미관측 개별효과(individual effect)와의 상관관계에 따라 다양한 분석방법이 존재하나, 본 연구에서는 고정효과(fixed effect; FE) 모형과 확률효과(random effect: RE) 모형을 주로 사용한다[10]. 두 모형을 구분 하는 것은 개별효과를 고정된 값으로 볼 것인지, 확률변수로 볼 것인지에 따라 달라진다.
본 연구는 미국 ATP(Advanced Technology Program)의 R&D 논리모형에 기초하여 가설을 설정했다. R&D 투입요소는 인력, 시설, 자금, 정보 등이며 이를 R&D 사업에 투입해 성과를 낸다.
따라서 높은 상관 관계에 의해 다중공선성 문제가 발생한다. 이를 완화시키기 위해 패널 데이터를 활용한 패널 분석을 사용했다 [9]. 패널 데이터는 횡단면(cross-section) 및 시계열(time-series) 데이터와 달리 개별기업이 반복적으로 관찰되므로 동적(dynamic) 관계를 추정할 수 있다.

성능/효과

둘째, 1차적 성과 중 논문을 제외한 매출액, 특허는 2차적 성과인 영업이익에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매출액은 강한 양(+)의 영향을 미치며, 특허는 반대로 약한 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
둘째, 1차적 성과 중 논문을 제외한 매출액, 특허는 2차적 성과인 영업이익에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매출액은 강한 양(+)의 영향을 미치며, 특허는 반대로 약한 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 연구개발비 투입과 특허 출원의 시차가 있기 때문으로 추측할 수 있다.
특허에는 5년의 시차를 갖고양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구개발비는 2차적 성과인 영업이익에 3년의 시차를 갖고 양(+)의 영향을 준다.
첫째, 방위력개선비는 방산기업의 연구개발비로 양(+)의 영향을 주며, 연구개발비는 매출액에 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특허에는 5년의 시차를 갖고양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
첫째, 방위력개선비는 방산기업의 연구개발비로 양(+)의 영향을 주며, 연구개발비는 매출액에 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특허에는 5년의 시차를 갖고양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구개발비는 2차적 성과인 영업이익에 3년의 시차를 갖고 양(+)의 영향을 준다.

후속연구

둘째, 통계청에서 제공하는 방위산업 분석통계 데이터와 국가 경영분석 데이터를 활용해 거시적으로 분석이 필요하다. 이는 중장기 국방 정책 및 중기계획 수립에 도움이 될 수 있다.
향후 연구에서 고려할 사항은 두 가지가 있다. 첫째, 방위산업의 각 분야를 미시적으로 분석한다면 분야별로 핵심 사업의 개발계획 및 예산계획을 수립할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 값이 없는 균형 패널자료로 분석을 수행했기 때문에, 각 분야 별 기업의 수가 10개 미만으로 분야별로 분석하기가 어려웠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	연구개발비가 기업의 R&D 성과로 이어지는가에 대하여 상반된 선행연구들이 존재하는 이유는 무엇인가?	연구개발비가 기업의 R&D 성과로 이어지는가에 대하여 상반된 선행연구들이 존재한다. 보통 기업의 R&D 투자와 성과는 국가별, 산업별, 거시경제 상황 등이 복합적으로 작용하므로 인과관계를 독립적으로 분리하여 분석할 수 없기 때문이다. 또한 R&D 성과는 후행지표로 투자 시점과 성과 시점 사이의 시차가 존재하여 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분석하기 어렵다.
	방위산업의 경우 R&D 성과를 확인하기가 비교적 용이한 이유는 무엇인가?	또한 R&D 성과는 후행지표로 투자 시점과 성과 시점 사이의 시차가 존재하여 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분석하기 어렵다. 하지만 방위산업의 경우 방위력개선비를 통해 지속적으로 R&D 투자가 발생하고, 방산업체는 이를 사업비로 사용하여 연구개발이 진행되므로 R&D 성과를 확인하기가 비교적 용이하다. 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 성과에 영향을 미치는 요인을 분석한다.
	R&D의 역설이란 무엇인가?	조영무 (1998), 조성표·정재용(2001)은 연구개발비 투자가 기업의 경제적 성과에 유의한 양의 영향을 미치고 있음을 분석했다. 반면, 연구개발비와 같은 R&D 투자가 충분한 성과를 보장하지 못한다는 “R&D의 역설”(Edquist and Mckelvey, 1998; Ejermo and Kander, 2009)을 주장하는 상반된 연구도 있다. 보통 기업의 R&D 투자와 성과는 거시경제 상황이나 국가 및 산업별 다양한 요인이 작용하여 인과관계를 독립적으로 분리하여 분석하기가 어렵다.

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