중소기업의 기술협력이 혁신성과에 미치는 영향에 관한 연구: 자원기반이론 관점에서 A Study on the Effect of Technology Collaboration on Innovation Performance of SMEs: From the Views of Resource-based Theory원문보기
본 연구는 자원기반이론 관점에서 우리나라 중소기업의 기술협력 성과를 살펴보고자 하였다. 해당 이론적 관점에서는 기술협력의 동기가 기술적 자원의 보완성이 강조된다는 점을 고려하여 분석 대상의 기업군을 기술수준에 따라 하이테크(high technology), 미드테크(medium technology), 로우테크(low technology) 등 세 단계로 구분하였으며, 기술협력 파트너를 기술적 자원 및 역량을 기준으로 대기업, 중소기업, 대학, 연구기관으로 구분하고, 각각의 협력관계에 따른 혁신성과를 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 중소기업의 기술수준별 그리고 협력 파트너에 따라 기술협력 성과에 미치는 영향은 상이한 것으로 나타났다. 특히 하이테크 중소기업의 경우 대학과의 협력에서 긍정적으로 효과를 확인할 수 있었음에 반해 미드테크의 경우 대학과 대기업과의 협력, 로우테크의 대학과 대기업은 물론 중소기업과의 협력에서도 유의한 성과를 보였다. 비록 기술 수준별로 기술협력의 유의한 성과가 선호체계를 가진다는 흥미로운 결과에도 불구하고 본 논문이 단년도 횡단면 자료에 근거하고 있는 점을 고려하여 해석 될 필요가 있다.
본 연구는 자원기반이론 관점에서 우리나라 중소기업의 기술협력 성과를 살펴보고자 하였다. 해당 이론적 관점에서는 기술협력의 동기가 기술적 자원의 보완성이 강조된다는 점을 고려하여 분석 대상의 기업군을 기술수준에 따라 하이테크(high technology), 미드테크(medium technology), 로우테크(low technology) 등 세 단계로 구분하였으며, 기술협력 파트너를 기술적 자원 및 역량을 기준으로 대기업, 중소기업, 대학, 연구기관으로 구분하고, 각각의 협력관계에 따른 혁신성과를 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 중소기업의 기술수준별 그리고 협력 파트너에 따라 기술협력 성과에 미치는 영향은 상이한 것으로 나타났다. 특히 하이테크 중소기업의 경우 대학과의 협력에서 긍정적으로 효과를 확인할 수 있었음에 반해 미드테크의 경우 대학과 대기업과의 협력, 로우테크의 대학과 대기업은 물론 중소기업과의 협력에서도 유의한 성과를 보였다. 비록 기술 수준별로 기술협력의 유의한 성과가 선호체계를 가진다는 흥미로운 결과에도 불구하고 본 논문이 단년도 횡단면 자료에 근거하고 있는 점을 고려하여 해석 될 필요가 있다.
This study aimed to investigate the performance on technology collaboration of small and medium enterprises in Korea from the views of resource-based theory. Considering that supplementing the technical resources is stressed in a motivation of technology collaboration from the corresponding theoreti...
This study aimed to investigate the performance on technology collaboration of small and medium enterprises in Korea from the views of resource-based theory. Considering that supplementing the technical resources is stressed in a motivation of technology collaboration from the corresponding theoretical perspective, a group of corporations to be analyzed was classified into three categories such as high, medium and low technologies depending on the technology level. Moreover, technology collaboration partners were also classified into large corporation, small and medium enterprises, university and institution based on that both tangible and intangible assets that belong to a corporation semi-permanently, and the revolutionary performance was analyzed by each relationship of collaboration between parties. The study results revealed that an influence on the performance of technology collaboration varies by technology level of the small and medium enterprises in Korea and their collaboration partners. In particular, the small and medium enterprises of high-tech industry in Korea were confirmed to accomplish relatively less benefits obtaining through technology collaboration compared to the corporations with low technical skills.
This study aimed to investigate the performance on technology collaboration of small and medium enterprises in Korea from the views of resource-based theory. Considering that supplementing the technical resources is stressed in a motivation of technology collaboration from the corresponding theoretical perspective, a group of corporations to be analyzed was classified into three categories such as high, medium and low technologies depending on the technology level. Moreover, technology collaboration partners were also classified into large corporation, small and medium enterprises, university and institution based on that both tangible and intangible assets that belong to a corporation semi-permanently, and the revolutionary performance was analyzed by each relationship of collaboration between parties. The study results revealed that an influence on the performance of technology collaboration varies by technology level of the small and medium enterprises in Korea and their collaboration partners. In particular, the small and medium enterprises of high-tech industry in Korea were confirmed to accomplish relatively less benefits obtaining through technology collaboration compared to the corporations with low technical skills.
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문제 정의
결과적으로 기술 수준에 따라 구분한 협력주체로서의 중소기업과 협력 파트너 간의 협력에 따른 성과를 제품혁신과 공정혁신의 정도로 판단하고자 한다.
본 연구는 중소기업의 기술수준별 기술협력 및 혁신성과의 차이를 비교 분석하는 것이 핵심이다. 따라서, 각 기업의 기술수준에 따라 기업군을 하이테크 기업(High-Tech Firm), 미드테크 기업(Mid-Tech Firm), 로우테크 기업(Low-Tech Firm) 등 세 유형으로 나누고, 각 기업군별로 기술협력에 따른 혁신성과를 살펴보고자 하였다.
본 연구는 중소기업의 기술수준별 기술협력 및 혁신성과의 차이를 비교 분석하는 것이 핵심이다. 따라서, 각 기업의 기술수준에 따라 기업군을 하이테크 기업(High-Tech Firm), 미드테크 기업(Mid-Tech Firm), 로우테크 기업(Low-Tech Firm) 등 세 유형으로 나누고, 각 기업군별로 기술협력에 따른 혁신성과를 살펴보고자 하였다.
본 연구에서는 자원기반이론 관점에서 기술협력의 동기를 기술적 자원의 보완성에 두고 분석 대상인 중소기업을 기술수준에 따라 하이테크(high technology), 미드 테크(medium technology), 로우테크(low technology)등 세 단계로 구분하고자 한다. 더불어 이들 중소기업의 협력파트너로서 기술자원과 역량 측면에서 가장 뚜렷이 구분되고 기술협력에 수반되는 정보의 비대칭성에서도 차이가 큰 대학, 연구소, 대기업, 중소기업으로 구분하는 것으로 설계하였다.
더불어 한 익명의 심사자가 지적한 바와 같이 본 논문은 ‘2017년 중소기업기술통계조사’의 단년도 횡단면 자료에 근거하여 분석이 이루어진 만큼 협력의 효과가 발현되는데 발생할 수 있는 시차 문제를 고려할 수 없었을 뿐 아니라, 두 정부지원 변수에 내재되어있을 수 있는 표본선택편의나 연구개발 활동의 시차효과와 잠재적 내생성 역시 명시적으로 분석에 반영되지 못했다. 어쩌면 전술한 연구소와의 협력이 유독 유의하지 않았던 것이 협력파트너에 따라 협력의 지속기간이나 기술성숙도(TRL: Technology Readiness Level) 단계, 혹은 여타 기술적 성격에 차이가 있고, 따라서 활동의 성과가 실현되는데 협력대상별로 상이한 기간이 소요되는 탓일 수 있는 만큼 본 논문의 결과 역시 이 같은 제약 속에서 해석되어야 할 필요가 있음도 밝혀두고자 한다.
가설 설정
토빗 모형은 최우추정(maximum likelihood) 방법을 사용하기 때문에 오차항이 정규분포 N(0, # )를 따른다고 가정한다.
제안 방법
2017년 7월부터 11월까지 5개월 간 조사하였으며, 조사 방법으로는 조사원을 활용한 면접조사를 기본으로 하였으며 이메일, FAX 조사 등을 부가적으로 실시하였다(중소벤처기업부·중소기업중앙회, 2017).
본 연구에서는 자원기반이론 관점에서 기술협력의 동기를 기술적 자원의 보완성에 두고 분석 대상인 중소기업을 기술수준에 따라 하이테크(high technology), 미드 테크(medium technology), 로우테크(low technology)등 세 단계로 구분하고자 한다. 더불어 이들 중소기업의 협력파트너로서 기술자원과 역량 측면에서 가장 뚜렷이 구분되고 기술협력에 수반되는 정보의 비대칭성에서도 차이가 큰 대학, 연구소, 대기업, 중소기업으로 구분하는 것으로 설계하였다. 결과적으로 기술 수준에 따라 구분한 협력주체로서의 중소기업과 협력 파트너 간의 협력에 따른 성과를 제품혁신과 공정혁신의 정도로 판단하고자 한다.
또한, 기술혁신을 측정하기 위한 문항의 타당도를 살펴보기 위하여 Cronbach’s Alpha 계수를 측정하였다.
본 논문의 경우 대학, 연구소, 대기업과 중소기업이 서로 기술적 이질성(Heterogeneity)과 부동성(Immobility)을 갖고 있다는 전제하에 기술협력에 의한 성과를 분석하였다(Barney, 1991; 김영조, 2005; 김환진·김병근, 2013).
이에 종속변수인 기술혁신을 측정하는 도구에 대한 신뢰성(reliability) 및 타당성(validity)을 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 본 분석에서 주성분 분석 방법을 사용하여 요인을 추출하고, 베리맥스(Varimax) 회전방식을 활용하여 고유치(eigenvalue)가 1.0이상이며 변수의 요인적재량(factor loading)이 0.4 이상인 문항을 선별하였다. 그 결과, 기술혁신은 전체 2개의 요인으로 추출되었다.
연구자가 규명하고자 하는 연구문제에서 제기한 요인 외에도 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 요인들은 다양하게 고려될 수 있다는 사회과학 연구에서의 일반적 논의에 따라 분석 모형에 통제변수를 추가하여 설명변수 및 종속변수 간 인과관계를 분석하는 통계적 분석방법이다. 본 연구에서는 설명변수인 각 파트너와의 기술협력 외에도 통제변수들을 함께 모형에 추가하여 분석하였다.
본 연구에서는 혁신활동을 측정하는 변수로 R&D 규모, R&D 인력비율, 연구소 유무를 활용한다.
설명변수 및 결과변수 간 관계를 보다 명확히 검증하기 위해 부가적으로 결과변수에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제변수로써 모형에 투입한다. 업력은 기업의 설립년도부터 조사 자료의 발표시점(2017년)까지 연 단위의 기간이며, 혁신형 기업여부는 기술혁신형, 벤처기업, 또는 경영 혁신형 기업 해당 여부를 의미한다.
결과변수는 앞서 요인분석을 통해 도출한 제품혁신과 공정혁신을 활용한다. 설명변수로는 대기업, 중소기업, 대학, 연구소 등 각 협력 파트너와의 기술협력 만족도를 5점 리커트 척도로 측정한 변수를 활용하며, 해당 파트너와 협력하지 않은 경우 0으로 처리하였다.
요인분석 결과를 토대로 기술혁신을 다음 와 같이 제품혁신과 공정혁신으로 나누어 측정한다.
우선 기술협력 변수는 각 협력파트너와 협력하지 않은 경우 0으로, 협력하였을 경우그 만족 정도에 따라 1부터 5까지의 값을 갖도록 설계하였다. 특히 각 협력파트너는 대기업, 중소기업, 대학, 연구기관으로 구분하였다.
이 같은 실증분석의 차이를 고려하여 본 논문에서는 협력의 주체로서 중소기업을 기술수준에 따라 구분하는 동시에 협력 파트너를 기술자산과 보유자원의 측면에서 가장 뚜렷이 구분될 뿐 아니라 기술협력에 수반되는 정보의 비대칭성 측면에서의 차이도 볼 수 있도록 대학, 연구소, 대기업, 중소기업으로 구분하는 것으로 설계하기로 한다.
특히 Tidd & Bessant(2014)에 따르면,개발된 신기술이 모두 특허로 출원되는 것은 아니며, 국가별로 특허 전략에 있어서 상이한 경향을 보인다는 점에서 이를 혁신성과의 지표로 활용하는 데 단점이 있다고 하였다. 이에 본 연구에서는 성과를 측정한 세부 변수들을 대상으로 요인분석을 실시하여, 그 결과에 따라 기술혁신의 대표적 유형인 제품혁신 및 공정혁신으로 나누어 분석한다. 이외에도 기술혁신이 주로 연구개발의 결과로써 나타난다고 할 때, 기술혁신을 창출하는 기업의 혁신활동을 고려하여야 할 필요가 있다.
본 연구에서 활용한 ‘2017년 중소기업기술통계조사’에서는 기술개발 활동에 따른 성과를 다양하게 측정하고 있다. 이에 종속변수인 기술혁신을 측정하는 도구에 대한 신뢰성(reliability) 및 타당성(validity)을 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 본 분석에서 주성분 분석 방법을 사용하여 요인을 추출하고, 베리맥스(Varimax) 회전방식을 활용하여 고유치(eigenvalue)가 1.
또한 기술혁신은 기업의 일반적 특성에 의해 그 성과가 다르게 나타날 수 있기 때문에 가설을 검증하는 데 있어서 이들을 적절히 통제하는 것은 사회과학 연구에서 중요한 과제이다. 이에 추가적으로 기업의 일반적 특성을 대변하는 변수로써 기업규모, 업력, 혁신형 기업여부 및 산업더미를 분석모형에 포함하였다. 산업유형의 경우 2016년 산업통상자원부 「산업기술분류표」 의 기술대분류에 따라 구분하였다.
우선 기술협력 변수는 각 협력파트너와 협력하지 않은 경우 0으로, 협력하였을 경우그 만족 정도에 따라 1부터 5까지의 값을 갖도록 설계하였다. 특히 각 협력파트너는 대기업, 중소기업, 대학, 연구기관으로 구분하였다.
대상 데이터
동 조사는「중소기업기술혁신촉진법」제8조에 의해 작성되었으며, 매출액 5억원 초과 및 기술개발을 수행하는 중소기업 57,039개사를 대상으로 산업중분류 및 매출액규모에 따른 층화추출법을 통해 표본을 추출하여 결과적으로 총 3,300개의 유효 표본을 획득하였다. 2017년 7월부터 11월까지 5개월 간 조사하였으며, 조사 방법으로는 조사원을 활용한 면접조사를 기본으로 하였으며 이메일, FAX 조사 등을 부가적으로 실시하였다(중소벤처기업부·중소기업중앙회, 2017).
앞서 설명한 종속변수 및 회귀분석 방법의 한계를 극복하기 위해 부트스트랩 방법을 활용한 토빗 모형으로 추정하였다. 부트스트랩의 적절한 신뢰구간 범위를 확보를 위해 반복횟수를 384회로 설정하여 분석하였다.3)
이에 본 연구에서는 이러한 연구의 제약을 극복하기 위해 중소기업중앙회에서 조사한 ‘2017년 중소기업기술통계조사’ 데이터를 활용하였다.
데이터처리
따라서 각 회귀 모형에 이분산성의 존재를 살펴보기 위해 Breusch-Pagan/Cook-Weisberg 검증을 실시하였으며, 그 결과는 아래 과 같다.
이론/모형
한편, 본 연구에서 사용되고 있는 종속변수를 최소 및 최대 범위가 한정된 값을 가지도록 측정함에 따라 최소자승법에 의한 선형 회귀분석을 수행할 경우 실제 관찰 반응 값의 범위를 벗어난 예측 결과를 도출하거나 설명변수의 영향을 과소추정(under estimate)될 가능성이 있다. 따라서 이 같은 한계에 대응하기 위해 제한된 반응변수(limited response variables)를 분석하는 적절한 방법으로써 제안되고 있는 토빗(tobit) 모형을 추가적으로 고려하였다2).
본 연구에서는 이상에서 설명한 변수들을 가지고 첫째로 다음과 같은 다중회귀(multiple regression)모형을 고려하였다.
앞서 설명한 종속변수 및 회귀분석 방법의 한계를 극복하기 위해 부트스트랩 방법을 활용한 토빗 모형으로 추정하였다. 부트스트랩의 적절한 신뢰구간 범위를 확보를 위해 반복횟수를 384회로 설정하여 분석하였다.
특히, 절단 분포를 가진 상한-하한의 경계가 명확한 확률변수에 대해 보다 간편하고 효과적으로 분포함수를 추정할 수 있다는 장점이 있다(조홍연·이기섭, 2017). 이에 본 연구의 확장된 모형에서는 이분산 및 계열 상관성을 반영하기 위하여 토빗 모형분석에 부트스트랩 방법을 활용하였다.
성능/효과
각 기술수준별 기술협력이 혁신성과에 미치는 영향을 추정한 결과, 기술수준에 따라 기술협력이 기술혁신에 미치는 영향은 상이한 것으로 나타났다. 기술수준이 높은 하이테크 기업의 경우 대부분의 기술협력 관계는 기술혁신에 미치는 영향이 유의미하지 않게 관측되었으나, 기술수준이 낮을수록 보다 다양한 파트너와의 기술협력에서 혁신성과에 대한 긍정적 영향이 관측되었다.
Breusch-Pagan/Cook-Weisberg 검증의 귀무가설은 ‘모형에 이분산성이 존재하지 않는다’는 것이며(Wooldridge, 2002), 검정통계량은 카이제곱분포를 따른다. 검증 결과,모형 3을 제외한 나머지의 모형이 95% 신뢰구간에서 귀무가설이 기각됨에 따라 이분산성이 존재함을 확인하였다.
또한, 기술혁신을 측정하기 위한 문항의 타당도를 살펴보기 위하여 Cronbach’s Alpha 계수를 측정하였다. 그 결과, 보편적 기준인 0.5 이상으로 나타나고 있어서 측정변수들이 일관성 있게 측정되었음을 확인할 수 있다. 요인분석 결과를 토대로 기술혁신을 다음 <표 4>와 같이 제품혁신과 공정혁신으로 나누어 측정한다.
그러나 동시에 기술 수준에 관계없이 연구소와의 협력은 제품혁신이나 공정혁신에 유의한 영향을 확인할 수 없었고, 대기업을 협력파트너로 했을 때 제품혁신이 아닌 공정혁신에서만 유의한 성과가 나타나는 지에 대해서는 본 연구를 통해 확인할 수는 없었다. 비록 문상봉(1997)의 연구 결과를 바탕으로 볼 때 중소기업과 대기업 간의 협력관계가 통상적으로 부품의 조달이나 하청 혹은 OEM 생산의 관계로 결성되고, 따라서 신제품의 개발이나 성능 개선보다는 품질 관리나 비용 절감 혹은 재고 관리에 보다 경도되어 있지않는가 추측해 볼 수는 있으나 여전히 전술한 바와 같이 본 논문의 분석으로서 단언하기는 힘들다.
부트스트랩을 활용한 토빗 모형의 분석 결과는 <표 8>과 같으며, 다중회귀 모형과 비교하였을 때 설명변수 및 종속변수 간 관계는 대부분 유사하게 확인되었다. 그러나 하이테크 기업 및 대학 간 기술협력을 통한 공정혁신 성과가 다중회귀 모형에서는 유의하게 관측된 것과 다르게, 토빗 모형에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다.
다중회귀 분석 결과를 협력 파트너별로 살펴보면, 대학은 중소기업의 기술수준과 상관없이 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중소기업은 로우테크 기업에 대해서만 제품 및 공정혁신에 유의한 영향을 미치고, 대기업은 미드테크 및 로우테크 기업의 공정혁신에 대해서만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이외의 기술협력에 있어서 유의미한 기술혁신은 관측되지 않았다. 둘째, 미드테크 기업의 경우 대학과의 협력은 제품혁신 및 공정혁신 성과에 모두 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났다. 또한 대기업과의 협력을 통한 공정혁신 성과도 유의한 양의 계수 값을 가졌다.
셋째, 로우테크 기업에 대한 추정 에서는 대학 및 중소기업과의 협력에서 전반적 혁신성과에 유의한 긍정적 효과가 관측되었다. 또한 대기업과의 협력은 공정혁신 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 미드테크 기업의 경우 대학과의 협력은 제품혁신 및 공정혁신 성과에 모두 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타났다. 또한 대기업과의 협력을 통한 공정혁신 성과도 유의한 양의 계수 값을 가졌다. 셋째, 로우테크 기업에 대한 추정 에서는 대학 및 중소기업과의 협력에서 전반적 혁신성과에 유의한 긍정적 효과가 관측되었다.
기술수준별로 기술협력에 따른 성과를 분석하기 위해 실시한 다중회귀 분석 결과는 다음 <표 6>과 같다. 먼저 하이테크 기업에 대한 추정결과를 살펴보면, 유일하게 대학과의 협력을 통한 혁신성과만 유의한 결과가 나타났다. 이외의 기술협력에 있어서 유의미한 기술혁신은 관측되지 않았다.
본 연구를 통해 직접적으로 확인할 수는 없지만, 한정된 R&D 역량과 자원을 보유한 중소기업들이 직면하는 자원과 역량의 한계가 하이테크나 미드테크 기업에 비해 로우테크 기업에서 더 높을 수 있고, 기술협력의 동기가 자원의 결합 또는 역량 보완에 있다는 자원기반이론의 관점에서 해석해 볼 때 자신 보다 더 높은 기술역량을 보유한 파트너와의 협력이 선호되거나 기술제휴나 협력의 목적을 충족하는데 유리한 것 아닌가 추측해 볼 수 있다.
본 연구의 분석 결과 중 한 가지 흥미로운 것은, 에 정리한 중소기업 기술 수준별로 본 기술협력의 유의한 성과가 일종의 선호체계와 같이 나타난 점인데, 다시 말해 자신 보다 더 높은 기술역량이나 자원을 갖고 있는 파트너와의 협력에서는 긍정적이고 유의한 효과를 보여주고 있다는 점이다.
본 논문의 경우 대학, 연구소, 대기업과 중소기업이 서로 기술적 이질성(Heterogeneity)과 부동성(Immobility)을 갖고 있다는 전제하에 기술협력에 의한 성과를 분석하였다(Barney, 1991; 김영조, 2005; 김환진·김병근, 2013). 본 연구의 실증분석 결과에 따르면, 하이테크 중소기업의 경우 예상과 같이 대학과의 협력이 제품혁신과 공정혁신 모두에 긍정적으로 기여하였던 것으로 나타났다. 연구소나 다른 기업과의 협력은 유의하지 않은 것으로 나타나 미드테크나 로우테크 중소기업과 차이를 보였다.
부트스트랩을 활용한 토빗 모형의 분석 결과는 과 같으며, 다중회귀 모형과 비교하였을 때 설명변수 및 종속변수 간 관계는 대부분 유사하게 확인되었다.
또한 대기업과의 협력을 통한 공정혁신 성과도 유의한 양의 계수 값을 가졌다. 셋째, 로우테크 기업에 대한 추정 에서는 대학 및 중소기업과의 협력에서 전반적 혁신성과에 유의한 긍정적 효과가 관측되었다. 또한 대기업과의 협력은 공정혁신 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 이들 연구에서 대학과의 협력이 제품개선에 긍정적이라고 보고하였는데, 본 연구의 결과 역시 이를 일정 부분 지지한다고 하겠다4). 셋째, 미드테크 및 로우테크 기업들의 기업 간 기술협력 성과는 제품혁신보다 공정혁신이 더 많이 관측되었는데, 이는 황정태 등(2010)의 연구에서 생산 집약산업체제의 경우 수직관계(공급업체 및 고객)에 있는 기업들과의 네트워크가 신제품혁신보다 공정혁신에 더 다양한 긍정적 작용이 나타난다고 한 주장과 유사한 것으로 보여진다. 한편,공공·민간 연구소와의 협력이 가지는 효과들이 보고된 반면, 본 연구에서 연구소와의 협력이 전체 기술수준별 중소기업들에 미치는 영향은 뚜렷이 나타나지 않았다.
다중회귀 분석 결과를 협력 파트너별로 살펴보면, 대학은 중소기업의 기술수준과 상관없이 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중소기업은 로우테크 기업에 대해서만 제품 및 공정혁신에 유의한 영향을 미치고, 대기업은 미드테크 및 로우테크 기업의 공정혁신에 대해서만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구소의 경우 중소기업의 기술수준과 상관없이 유의한 영향이 관측되지 않았다.
한편, 본 연구에서는 다중회귀 모형 및 토빗 모형 등 두 종류의 회귀 모형을 활용하여 실증 분석하였는데, 그 결과 대부분 큰 차이가 관측되지 않았으나 유일하게 하이테크 기업 및 대학 간 기술협력을 통한 공정혁신 성과에 대해서만 상이한 결과가 나타났다. 이는 앞서 설명한 자료가 갖는 한계에 기인한 것으로 추측된다.
후속연구
더불어 한 익명의 심사자가 지적한 바와 같이 본 논문은 ‘2017년 중소기업기술통계조사’의 단년도 횡단면 자료에 근거하여 분석이 이루어진 만큼 협력의 효과가 발현되는데 발생할 수 있는 시차 문제를 고려할 수 없었을 뿐 아니라, 두 정부지원 변수에 내재되어있을 수 있는 표본선택편의나 연구개발 활동의 시차효과와 잠재적 내생성 역시 명시적으로 분석에 반영되지 못했다.
비록 본 논문이 중소기업의 기술협력에 있어 자신과 협력파트너의 상대적 기술 역량이 협력 성과에 영향을 미칠 수 있다는 흥미로운 관계성을 확인할 수는 있었지만 여전히 전술한 바, 이 같은 관계성의 보다 근본적인 원인과 왜 연구소와의 협력이 유의하지 않은지 그리고 대기업과의 협력이 제품혁신에는 유효하지 않는 지 등에 대해 명확히 밝힐 수 없음은 본 연구의 한계로 밝혀두고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
90년대 중반 이후의 혁신과정에서 나타난 현상의 주요 특징은 어디에 기반한 혁신인가?
과학기술의 고도화 및 복잡성 증가로 인해 기업은 혼자 기술혁신을 수행할 수 없으며, 외부와의 연계를 통해 기술능력을 확보하여야 하는 실정이다. Rothwell(1994)에 따르면 90년대 중반 이후의 혁신과정에서 나타난 현상의 주요 특징은 외부 네트워킹에 기반한 혁신으로, 여러 주체가 상호보완하고 적극 융합하는 방향으로 성과를 창출하였다는 점이다(Lichtenthanler & Erenst, 2008). 최근 기업들은 혁신 프로세스(innovation process)에서의 성공을 위하여 대학, 민간 및 공공 연구소 등 주요 혁신 주체들에 의해 개발된 보완적인 지식과 전문성을 보다 많이 필요로 하게 되었으며,이에 기업의 기술전략에서도 과거의 독자적인 자체기술개발보다는 다양한 주체간의 협업이 이루어지고 있다.
자원기반이론에 따르면 기업의 기술협력을 어떻게 분석하는가?
, 1989;Tether, 2002; 김주헌, 2002). 특히, 자원기반이론(resource-based theory)에서는 기업의 기술협력 동기를 혁신자원의 결합이라는 관점에서, 자원의 보완성이 존재한다면 협력을 통해 비용 절감하고 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 가치와 차별적 우위를 창출하고 이를 극대화한다고 분석한다(Hagedoorn et al., 2000;Tether, 2002).
현대 산업 환경에서는 기술혁신과 기술전략이 어느 사례를 보고 필요하다고 할 수 있는가?
일본이 1960년대 이후 세계적인 경제대국으로 도약하였다가 1990년대 초반 이후 극심한 경제불황에 시달린 원인으로 새로운 가치를 추구하지 않고, 생산의 효율성,재무적 예산 등 단기적인 이슈에만 집중하였기 때문이라는 주장이 제기되어 왔다 (Christensen et al., 2001). 또한, 1997년 동아시아 국가들이 경제적 위기에 직면하게 된 것은 급변하는 기술 및 세계적 마케팅에 대해 대응하지 않고, 글로벌 시장에서 선진국과 경쟁할 수 있는 고부가가치의 제품 개발에 많은 노력을 기울이지 않은 데 기인한 것으로 풀이된다(Krugman, 1994; Khalil, 2000). 현대 산업 환경에서는 기업들이 기술혁신을 바탕으로 새로운 가치에 대한 수요를 창출하고, 차별화된 경쟁우위를 확보하는 기술전략이 요구된다(김홍철 등, 2018).
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