연구개발 수행기관 및 협력유형이 소재부품 R&D 효율성에 미치는 영향 The effects of R&D institutions and cooperation types on R&D efficiency in the components and materials industry원문보기
완제품 제조업 중심의 성장을 진행한 한국경제는 소재부품산업의 경쟁력 강화를 통한 산업고도화를 지향하고 있다. 소재부품산업은 기존 핵심산업의 경쟁력 유지 및 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신산업의 육성 측면에서 더욱 주목받고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 소재부품산업의 효율적인 R&D를 위한 연구가 매우 부족한 현황이다. 본 연구는 정부의 소재부품기술개발사업 성과 데이터를 기반으로 R&D 효율성 분석과 이에 기업규모와 협력유형이 미치는 영향에 대하여 탐색적 연구를 진행하였다. 분석결과, 전반적으로 R&D 효율성은 낮은 것으로 나타났으나, 이는 경제적 성과가 반영된 산출변수 설정에 기인한 결과로 판단한다. 중소기업이 주관기관일 경우가 대기업보다 규모 성과가 우수한 것으로 나타났으며, 산학연이 협력할 경우가 그렇지 않은 경우와 비교하여 성과가 저조한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구개발 수행기관 및 협력유형에 따른 R&D 성과 창출에 대한 시사점을 제시하였다. 이는 국내 소재부품산업이 당면한 질적 성장을 위한 산업정책 기획, R&D 투자 및 배분 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.
완제품 제조업 중심의 성장을 진행한 한국경제는 소재부품산업의 경쟁력 강화를 통한 산업고도화를 지향하고 있다. 소재부품산업은 기존 핵심산업의 경쟁력 유지 및 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신산업의 육성 측면에서 더욱 주목받고 있다. 이러한 중요성에도 불구하고, 소재부품산업의 효율적인 R&D를 위한 연구가 매우 부족한 현황이다. 본 연구는 정부의 소재부품기술개발사업 성과 데이터를 기반으로 R&D 효율성 분석과 이에 기업규모와 협력유형이 미치는 영향에 대하여 탐색적 연구를 진행하였다. 분석결과, 전반적으로 R&D 효율성은 낮은 것으로 나타났으나, 이는 경제적 성과가 반영된 산출변수 설정에 기인한 결과로 판단한다. 중소기업이 주관기관일 경우가 대기업보다 규모 성과가 우수한 것으로 나타났으며, 산학연이 협력할 경우가 그렇지 않은 경우와 비교하여 성과가 저조한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구개발 수행기관 및 협력유형에 따른 R&D 성과 창출에 대한 시사점을 제시하였다. 이는 국내 소재부품산업이 당면한 질적 성장을 위한 산업정책 기획, R&D 투자 및 배분 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.
The Korean economy has undergone growth based on manufacturing end products. The Korean government aims to advance industry by strengthening the materials and components industry, which is attracting more attention in terms of maintaining the competitiveness of existing key industries, and fostering...
The Korean economy has undergone growth based on manufacturing end products. The Korean government aims to advance industry by strengthening the materials and components industry, which is attracting more attention in terms of maintaining the competitiveness of existing key industries, and fostering new industries required in the era of the Fourth Industrial Revolution. Despite this importance, there is insufficient related research on the efficient R&D of the materials and components industry. This study analyzed the R&D efficiency. In addition, exploratory research was conducted on the impact of corporate size and type of cooperation on R&D efficiency. Output variables were set to reflect economic performance and the empirical analysis revealed that overall R&D efficiency is low. Small firms were found to perform better than large firms in terms of firm-size, and the efficiency of business-university-research cooperation is worse than other types of cooperation. This study is exploratory research considering the materials and components industry, and the results provide implications for research institutions and regarding types of cooperation. This is expected to help develop polices for qualitative growth and R&D strategies for investment and allocation.
The Korean economy has undergone growth based on manufacturing end products. The Korean government aims to advance industry by strengthening the materials and components industry, which is attracting more attention in terms of maintaining the competitiveness of existing key industries, and fostering new industries required in the era of the Fourth Industrial Revolution. Despite this importance, there is insufficient related research on the efficient R&D of the materials and components industry. This study analyzed the R&D efficiency. In addition, exploratory research was conducted on the impact of corporate size and type of cooperation on R&D efficiency. Output variables were set to reflect economic performance and the empirical analysis revealed that overall R&D efficiency is low. Small firms were found to perform better than large firms in terms of firm-size, and the efficiency of business-university-research cooperation is worse than other types of cooperation. This study is exploratory research considering the materials and components industry, and the results provide implications for research institutions and regarding types of cooperation. This is expected to help develop polices for qualitative growth and R&D strategies for investment and allocation.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
기존 선행연구의 한계점을 인지하고, 본 연구는 기업을 중심으로 진행된 소재부품산업 연구과제를 대상으로 다양한 R&D 산출을 종합적으로 반영하고자 하였다.
본 연구에서 살펴본 바에 따르면 정부투자비와 민간투자비가 높은 상관관계를 보이고 있으며, 이는 전체 예산 중 정부투자비의 비교적 높은 비중을 유추해볼 수 있다. 다양한 주체의 협력 및 이의 효율적인 운영을 위해 정부투자비의 비중을 낮추고, 각 주체 별 투입 예산의 비중을 높일 것을 제안하고자 한다. 또한, 소재부품사업을 위한 협력연구 시스템의 부재에서 나타난 결과로 해석하고자 한다.
다양한 주체의 협력 및 이의 효율적인 운영을 위해 정부투자비의 비중을 낮추고, 각 주체 별 투입 예산의 비중을 높일 것을 제안하고자 한다. 또한, 소재부품사업을 위한 협력연구 시스템의 부재에서 나타난 결과로 해석하고자 한다. 올바른 산학연 협력 파트너의 선택을 위하여 주관적 선택이 아닌 각 기관 및 연구자의 주요 보유 기술 및 특허 등을 쉽게 확인할 수 있는 플랫폼의 구축 및 이를 통한 객관적 선택을 지향할 것을 제안한다.
협력 유형에 따른 R&D 성과 차이는 다음과 같다. 모든 관점에서 협력 유형에 따른 차이가 존재하고 있음이 나타났으며, 이를 더욱 자세히 살펴볼 필요가 있다고 판단하였다.
물론, 이외에도 R&D 효율성 제고에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 많은 요인들이 존재하겠지만, 본 연구에서 이들을 모두 다룰 수 없기에 소재부품 산업의 특성 상 R&D 성과에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되는 2가지 요인에 주목하였다.
본 연구는 DEA 방법론을 적용하여 정부의 소재부품기술개발사업에 대한 연구개발 수행기관 및 협력유형에 따른 성과차이 분석을 시도한 탐색적 연구이다. 소재부품기술개발사업의 R&D 투입과 산출, 그리고 비교변수 정보를 기반으로 분석을 실시하였으며, 시작년도 기준 2005년 – 2013년, 종료년도 기준 2011년 – 2015년에 해당하는 R&D 과제들을 대상으로 하였다.
본 연구는 다양한 국내·외 선행연구에서 밝히고 있는 기업 규모에 따른 R&D, 특히 정부지원 R&D의 성과의 차이가 소재부품 영역에서 존재하는지 살펴보았으며, 한국의 경우 중소기업이 상대적으로 우수하다는 결과를 제안하고 있다.
본 연구는 산업통상자원부 산하의 한국산업기술평가관리원에서 관리한 소재부품기술개발사업의 성과 데이터를 기반으로 분석을 실시하였다. 소재부품기술개발사업은 2001년부터 시작된 계속사업이며, 2015년 2,863억원, 2016년 2,881억원 등 년간 3,000억원 내외의 정부출연금이 투입된 사업이다.
기존의 선행연구들은 특정 산업보다는 R&D 사업 또는 프로그램에 집중된 한계가 존재한다. 본 연구는 소재부품 산업에 초점을 맞추어, 관련 이해관계자들에게 더욱 유익한 정보의 제공을 위해 소재부품기술개발사업의 세부과제를 대상으로 탐색적 연구를 진행하고자 한다.
본 연구는 소재부품산업과 관련된 기업의 정부지원 R&D 성과를 살펴본 탐색적 연구이다.
본 연구는 소재부품산업을 대상으로 연구개발 성과와 이에 영향을 미치는 요인의 탐색을 시도한 연구로써, 현재 국내·외에서 강조되고 있는 연구개발의 경제적 성과와 연구개발 협력 유형을 세분화하여 살펴보았다는 데에 그 의의가 존재한다.
본 연구는 탐색적 연구로서 소재부품 R&D의 효율성을 제고할 수 있는 2가지 요인, 즉 연구개발 수행기관 및 협력유형의 영향력을 살펴보고자 하였다.
본 연구는 효율성 관점의 성과 분석을 진행하고자 하며, R&D 성과의 개념을 포괄적인 관점에서 살펴보고자 한다.
본 연구에서 다루는 R&D 성과는 투입에서 직접효과까지에 이르는 범위를 포함하여 산출된 R&D 효율성으로 정의하고자 한다.
소재부품기술개발사업을 수행한 주관기관에 따른 R&D 성과에 미치는 영향요인 규명을 시도하기 위해서 주관기관은 대기업, 중견기업, 중소기업으로 구분하여 각 기업 규모별 R&D 성과 차이를 살펴보고자 하였다.
이에 따라 의사결정단위(Decision making unit, DMU) 내에서의 Frontier line을 생성하여 계산되는 DEA의 특성 상 절대적으로 우수한 기업이 소수 존재할 경우 대부분 기업의 효율성 점수가 저하되는 현상을 예상할 수 있다. 이는 이상치 문제와 연계될 수 있으나 투입과 산출 변수가 동시에 고려된 효율성 분석 결과라는 점, 본 결과의 기반이 되는 데이터는 추적조사를 통해 확보된 데이터라는 점에서 본래 분석결과를 제시하였다.
산·연 R&D 협력은 기업의 제품혁신과 공정혁신에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로 출연연구기관과 기업과의 기술협력 확대를 제안하였다. 조정래·김태윤(2017)은 DEA를 활용하여 국가에너지기술개발사업을 대상으로 공기업을 포함한 주관기관에 따른 R&D 효율성 차이 규명을 수행하였다.
이 관점에서 대기업과 중소기업의 R&D 성과, 특히 규모에 따른 운용 성과에 대한 결과의 해석이 가능하다. 주관기관의 규모가 대기업인 경우 중소기업보다 규모성과가 낮은 이유는 단순한 기업 규모 뿐 아니라 기업 규모에 따른 과제의 규모, 협력유형, 과제의 난이도 등 다양한 변수가 영향을 미칠 것으로 판단하지만, 본 연구에서는 결과의 해석에 있어서 가장 직접적인 원인인 기업 규모에 집중하고자 한다. 대기업의 경우 기존의 기술적 자원을 포함한 유무형의 자원이 풍부하여 성과를 촉진할 수 있는 다양한 역량이 중소기업보다 우수하기 때문에 연구개발 성과 또한 우수할 것으로 보는 학자들이 존재한다.
제안 방법
R&D 투입으로는 정부 R&D 투자와 민간 R&D 투자를 적용하였고, 산출로는 특허출원, R&D 프로젝트에 따른 신규고용, 사업화를 통한 신규 매출을 적용하여 기업의 경제적 성과를 연구모형에 반영하였다.
그럼에도 불구하고, 탐색적 연구의 진행을 통해 많은 시사점을 주고 있는 연구들이 다수 존재하며(Sueyoshi and Aoki, 2001; Wanke, 2013; González and Gascón, 2004; Zhong et al., 2011), 본 연구에서 살펴본 기업규모와 협력유형은 향후 연구에서의 통제변수로써 활용을 제안하고자 한다.
또 다른 주요 영향 변수로 살펴보고자 한 협력유형에 따른 성과 차이를 살펴보기 위하여 기업을 산, 대학을 학, 연구소를 연으로 표현하고, 협력 유형을 산학연의 협력 조합을 기반으로 5개로 구분하였다. 협력 유형에 따른 R&D 성과 차이는 다음과 같다.
투입변수로는 정부 R&D투자와 민간 R&D투자를, 산출변수로는 특허출원, 사업화를 통한 신규매출액, R&D프로젝트를 통한 신규고용을 설정하였다. 비교변수인 주관기관의 경우 중소기업, 중견기업, 대기업으로 구분하였으며 협력유형은 산, 산산, 산학, 산연, 산학연의 5개 유형으로 구분하였다.
이를 위해 기업이 수행한 정부 소재부품 R&D 과제의 성과분석을 실시하고, 분석결과를 기반으로 사후분석을 통하여 영향력을 살펴보았다.
이에 더하여, 추적조사를 통하여 실제 기업에서 수행한 R&D 과제를 통해 발생한 신규 고용 및 사업화에 따른 매출액 등 경제적 성과 또한 파악하여 분석에 적용하였다.
정부 연구개발의 성과를 분석하기 위해 DEA를 활용한 국내·외 주요 연구를 살펴보았다.
투입변수로는 정부 R&D 투자와 민간 R&D 투자를, 이에 따른 산출변수로는 특허출원 건수, 신규 고용 인원, 사업화를 통한 매출액을 설정하였다.
투입변수로는 정부 R&D투자와 민간 R&D투자를, 산출변수로는 특허출원, 사업화를 통한 신규매출액, R&D프로젝트를 통한 신규고용을 설정하였다.
변상규·한상희(2009)는 신성장동력핵심기술개발사업의 2008년 성과 분석을 진행하였다. 투입변수로는 정부 투자, 민간 투자, 투입인력을, 산출변수로는 SCI 및 기타논문 게재, 특허출원 및 등록, 기술료 수입, 기술이전 건수를 설정하였다. 분석결과 사업 내부 목적과 기업, 대학, 국가출연연구소 등 주관기관에 따른 효율성 차이는 나타나지 않은 것으로 밝혀졌다.
(2009)는 교육과학기술부의 기초연구개발사업, 특정연구개발사업 및 원자력연구개발사업 내 세부사업을 대상으로 성과분석을 실시하였다. 투입요소로는 연구비와 연구원수를, 산출변수로는 SCI논문과 기술확산을 설정하였다. 원자력연구개발사업 내 모든 세부사업이 비효율적으로 나타났으며, 모든 사업에 있어서 연구수행 주체가 대학인 경우 효율적인 것으로 나타났다.
대상 데이터
소재부품기술개발사업의 R&D 투입과 산출, 그리고 비교변수 정보를 기반으로 분석을 실시하였으며, 시작년도 기준 2005년 – 2013년, 종료년도 기준 2011년 – 2015년에 해당하는 R&D 과제들을 대상으로 하였다. DEA의 투입 및 산출변수, 그리고 비교변수의 결측치를 제외하여 최종적으로 총 273개 과제를 대상으로 분석을 실시하였다. 투입변수로는 정부 R&D투자와 민간 R&D투자를, 산출변수로는 특허출원, 사업화를 통한 신규매출액, R&D프로젝트를 통한 신규고용을 설정하였다.
본 연구에서 활용된 데이터는 시작년도 기준 2005년 – 2013년, 종료년도 기준 2011년 – 2015년에 해당하는 R&D 프로젝트를 대상으로 한다.
분석대상 과제의 수는 총 273개이며, 각 비교변수 별 해당 샘플수는 에서 확인할 수 있다.
소재부품기술개발사업의 R&D 투입과 산출, 그리고 비교변수 정보를 기반으로 분석을 실시하였으며, 시작년도 기준 2005년 – 2013년, 종료년도 기준 2011년 – 2015년에 해당하는 R&D 과제들을 대상으로 하였다.
수행기관과 협력유형에 따른 R&D 성과 차이를 살펴보기 위하여 모든 분석 데이터는 기업이 주관기관인 경우로 한정하였다.
수행기관과 협력유형에 따른 R&D 성과 차이를 살펴보기 위하여 모든 분석 데이터는 기업이 주관기관인 경우로 한정하였다. 즉, 기업이 주도한 연구 프로젝트 데이터를 대상을 진행하였다. 분석대상 과제의 수는 총 273개이며, 각 비교변수 별 해당 샘플수는 <표 3>에서 확인할 수 있다.
<표 5> 는 소재부품기술개발사업 성과분석을 위해 적용된 투입변수, 산출변수, 그리고 효율성 점수에 대한 기술통계량 분석 결과이다. 총 273개 프로젝트에 대하여 성과분석을 실시하였다. 정부 R&D 투자가 민간보다 평균적으로 큰 것으로 나타났다.
데이터처리
DEA 투입 및 산출변수 간 상관관계를 파악하기 위하여 Pearson 상관관계 분석을 실시하였으며, 를 통해 결과를 확인할 수 있다.
박성민(2014)는 지식경제기술혁신사업을 대상으로 주관기관 유형을 대학, 국공립연구소, 대기업, 중소기업으로 구분하여 주관기관 별 R&D 성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 로짓(Logit) 회귀분석을 사용하였고, 논문, 특허, 매출액, 신규고용을 종속변수로 설정하고, 이를 구분하여 분석을 실시하였다. 연구개발협력에 대한 영향도 살펴보았으나, 협력파트너 별 구분이 아닌 협력 유무만을 고려하였다.
이를 더욱 자세히 살펴보기 위하여 Tamhane의 T2 사후분석을 실시하였다. 사후분석 결과 중소기업과 대기업 간 성과 차이가 있음이 나타났으며, 중소기업의 효율성 점수 평균이 대기업의 평균보다 통계적으로 유의한 수준에서 약 0.
이를 위하여 Tamhane의 T2 사후분석을 실시하였으며, 사후분석 결과 실제 통계적으로 유의한 차이가 발견된 영역은 규모성과이다. 이에 따른 규모성과의 사후분석 결과는 <표 9>와 같다.
분석을 위하여 본 논문은 Microsoft Excel에 add-in 옵션으로 적용가능한 DEA Frontier 소프트웨어를 사용하였다. 이에 더하여 DEA 분석 결과를 기반으로 이에 영향을 미치는 영향요인을 규명하고자 노력하였으며, 비교분석 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위하여 사후분석을 실시하였다.
장금영(2010)은 주관기관의 유형과 산학연의 협력이 R&D 성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 종속변수로는 특허등록건수와 논문게재건수를 설정하여 포아송 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 대학의 경우 기업이나 연구소와 비교하여 논문 성과가 더욱 높은 것으로 나타났다.
해당 연구는 이질적인 목적을 지닌 정부 R&D 프로그램들에 대한 DEA 활용방안을 제안하고, 추가 분석 방법론으로써 비모수적 통계기법인 Kruskal-Wallis H test와 Mann-Whitney U test의 적용을 제안하였다.
이론/모형
영향요인 규명을 위한 비교 변수로는 연구개발 수행기관 유형과 협력 유형을 고려하였다. 분석을 위하여 본 논문은 Microsoft Excel에 add-in 옵션으로 적용가능한 DEA Frontier 소프트웨어를 사용하였다. 이에 더하여 DEA 분석 결과를 기반으로 이에 영향을 미치는 영향요인을 규명하고자 노력하였으며, 비교분석 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위하여 사후분석을 실시하였다.
소재부품기술개발사업의 성과 분석을 위하여 본 연구는 산출지향 CRS와 VRS DEA 모델을 적용하였다. 투입변수로는 정부 R&D 투자와 민간 R&D 투자를, 이에 따른 산출변수로는 특허출원 건수, 신규 고용 인원, 사업화를 통한 매출액을 설정하였다.
성능/효과
DEA 분석 결과 효율성 점수는 CRS와 VRS 모두에서 성과가 저조한 것으로 나타났으며, 두 결과를 함께 고려한 규모성과에서 또한 0.6 내외의 평균을 보이고 있어 규모 관점 성과 또한 우수한 편은 아닌 것으로 나타났다. 이는 정부 연구개발 과제의 성과에 경제적 성과의 중요 지표인 사업화를 통한 신규매출액과 신규고용이라는 시장지향적 변수를 산출변수에 적용한 결과로 판단한다.
주관기관과 더불어 협력 유형에 따른 성과 차이에 대하여 Kruskal-wallis H test를 통하여 살펴본 결과 산출지향 CRS, VRS, 규모효율 성과 모두에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러나 Tamhane의 T2 사후분석 결과 규모성과에서만 협력유형에 따른 성과 차이가 통계적으로 유의미한 수준으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 산학연이 협력할 경우 성과가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 이는 산, 산산, 산학, 산연과 개별 비교를 해도 동일한 결과를 보이고 있었다.
중소기업이 대기업과 비교하여 규모성과가 우수한 것으로 나타났으며, 대기업과 중견기업, 중견기업과 중소기업 간 통계적으로 유의미한 수준의 차이는 없는 것으로 나타났다. 그러나 중견기업의 효율성 점수를 볼 때 대기업과 중소기업의 중간 단계 정도의 규모성과를 지니고 있는 것으로 나타났다. 기업의 규모와 R&D 성과 간의 관계에 대하여 많은 선행연구가 진행되었지만, 일치되는 의견의 제시는 힘든 실정이다.
연구개발협력에 대한 영향도 살펴보았으나, 협력파트너 별 구분이 아닌 협력 유무만을 고려하였다. 기술적 산출 성과인 논문과 특허 측면에서는 대학 및 국공립연구소가 주관기관일 경우 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 경제적 성과인 신규고용에 대하여는 대기업과 중소기업일 경우 성과에 유의한 정(+)의 영향을 있음이 밝혀졌다. R&D 협력의 경우 모든 성과 지표에 있어서 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있었다.
기초원천 R&D의 논문, 특허 등의 R&D stock 증가에 따라 효율성이 우수한 것으로 나타났으며, 대학이 수행하는 연구에 투자하는 비중이 높을수록 효율성이 높게 나타났다.
또한, 산, 산산, 산학, 산연 간에는 통계적으로 유의한 수준의 R&D 성과 차이가 나타나지 않고 있음을 확인하였다.
기업의 규모가 클수록 상대적 효율성이 낮은 것으로 나타났으며, 이는 대기업의 성과가 높지만 이 때 투입되는 기타 자원 또한 높기에 나타나는 현상으로 해석하였다. 또한, 전체 예산 중 정부 보조금의 비중이 높을수록 성과가 낮은 것으로 밝혀졌는데, 이는 다양한 산업에 속한 기업들의 투자 및 참여가 저조해질 수 있고, 이에 따라 기술적 장벽을 해결하는데 부정적 영향을 끼치며 궁극적으로 성과가 낮아지는 데 영향을 미치는 것으로 해석하였다.
벤처기업이 중소기업 보다 특허 성과가 높은 것으로 나타났으며, 대체적으로 산학연의 협력개발이 단독개발에 비하여 대체적인 R&D 성과의 개선을 불러 오는 것으로 밝혀졌다.
소재부품산업은 산학연 기관 간 연계를 통한 협력연구의 효율적 운영이 매우 중요한 산업이다. 본 연구에서 살펴본 바에 따르면 정부투자비와 민간투자비가 높은 상관관계를 보이고 있으며, 이는 전체 예산 중 정부투자비의 비교적 높은 비중을 유추해볼 수 있다. 다양한 주체의 협력 및 이의 효율적인 운영을 위해 정부투자비의 비중을 낮추고, 각 주체 별 투입 예산의 비중을 높일 것을 제안하고자 한다.
이와 같은 관점을 통하여 각 의사결정단위의 비효율성의 원인이 운영의 측면인지, 또는 규모에 기인한 결과인지에 대한 판단이 가능하다. 본 연구에서는 가독성을 높이기 위하여 규모효율성을 규모성과로 표현하고자 하며, 전체 분석대상의 규모성과 평균은 약 0.62로 나타났다.
본 연구의 대상 산업인 소재부품산업의 특성 상 R&D 투입에 따른 성과의 차이가 기술적 성과인 특허출원에서 유의하게 나타났으며, R&D를 통한 신규 매출액과 신규고용 측면에서는 협력유형에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것을 확인하였다.
소재부품기술개발사업을 수행한 주관기관에 따른 R&D 성과에 미치는 영향요인 규명을 시도하기 위해서 주관기관은 대기업, 중견기업, 중소기업으로 구분하여 각 기업 규모별 R&D 성과 차이를 살펴보고자 하였다. 분석 결과 기업 규모에 따른 차이는 규모 성과에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
투입변수로는 정부 투자, 민간 투자, 투입인력을, 산출변수로는 SCI 및 기타논문 게재, 특허출원 및 등록, 기술료 수입, 기술이전 건수를 설정하였다. 분석결과 사업 내부 목적과 기업, 대학, 국가출연연구소 등 주관기관에 따른 효율성 차이는 나타나지 않은 것으로 밝혀졌다. 김태희 외.
종속변수로는 특허등록건수와 논문게재건수를 설정하여 포아송 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 대학의 경우 기업이나 연구소와 비교하여 논문 성과가 더욱 높은 것으로 나타났다. 이는 대학 교수들이 특허등록이나 논문게재 차원에서 적극적인 대응을 하고 있는 것으로 해석하였다.
이를 더욱 자세히 살펴보기 위하여 Tamhane의 T2 사후분석을 실시하였다. 사후분석 결과 중소기업과 대기업 간 성과 차이가 있음이 나타났으며, 중소기업의 효율성 점수 평균이 대기업의 평균보다 통계적으로 유의한 수준에서 약 0.12 높은 것으로 나타났다. 중견기업은 중소기업과 대기업의 중간 정도의 성과를 보이고 있었으나, 통계적으로 유의한 수준의 차이는 나타나지 않았다.
산·연 R&D 협력은 기업의 제품혁신과 공정혁신에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정부 R&D 투자가 민간보다 평균적으로 큰 것으로 나타났다. 산출변수의 경우 각 변수 별로 최소값, 평균이 상이하며 사업화에 따른 매출액이 평균 대비 표준편차의 크기가 가장 큰 것으로 나타났다. 이는 소재부품 R&D를 수행한 기업 간 기존 매출액과 사업화 역량이 큰 차이가 있음을 간접적으로 설명하고 있는 결과이다.
투입요소로는 연구비와 연구원수를, 산출변수로는 SCI논문과 기술확산을 설정하였다. 원자력연구개발사업 내 모든 세부사업이 비효율적으로 나타났으며, 모든 사업에 있어서 연구수행 주체가 대학인 경우 효율적인 것으로 나타났다. 대학의 경우 인건비가 연구소보다 상대적으로 적게 투입될 가능성이 높은 것이 효율적인 성과의 주요 원인으로 추정하였다.
(2014)는 정부의 농업분야 기후변화 관련 R&D 사업을 대상으로 논문과 특허 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 이 중 협력유형에 따른 성과 차이에 초점을 맞춘다면, 대학과 협력을 할 경우에는 논문 성과에 긍정적인 영향이, 기업과 협력을 할 경우 특허 성과에 긍정적인 영향이 있었음이 밝혀졌다.
정부 R&D 투자가 민간보다 평균적으로 큰 것으로 나타났다.
DEA 투입 및 산출변수 간 상관관계를 파악하기 위하여 Pearson 상관관계 분석을 실시하였으며, <표 4>를 통해 결과를 확인할 수 있다. 정부투자비가 높을 경우 민간투자비 또한 높은 것으로 판단할 수 있으며, 정부투자비의 경우 모든 산출변수와, 민간투자비의 경우 특허출원과 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이고 있었다.
주관기관과 더불어 협력 유형에 따른 성과 차이에 대하여 Kruskal-wallis H test를 통하여 살펴본 결과 산출지향 CRS, VRS, 규모효율 성과 모두에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러나 Tamhane의 T2 사후분석 결과 규모성과에서만 협력유형에 따른 성과 차이가 통계적으로 유의미한 수준으로 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
주관기관에 따른 성과 차이를 살펴본 결과 CRS와 VRS 성과 모두에서 대기업, 중견기업, 중소기업 간의 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 규모성과 관점에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
12 높은 것으로 나타났다. 중견기업은 중소기업과 대기업의 중간 정도의 성과를 보이고 있었으나, 통계적으로 유의한 수준의 차이는 나타나지 않았다.
이에 대한 세부적인 파악을 위하여 Tamhane의 T2 사후분석을 실시한 결과 중소기업과 대기업 간의 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것이 밝혀졌다. 중소기업이 대기업과 비교하여 규모성과가 우수한 것으로 나타났으며, 대기업과 중견기업, 중견기업과 중소기업 간 통계적으로 유의미한 수준의 차이는 없는 것으로 나타났다. 그러나 중견기업의 효율성 점수를 볼 때 대기업과 중소기업의 중간 단계 정도의 규모성과를 지니고 있는 것으로 나타났다.
Becker and Dietz (2004)는 독일 제조기업의 연구개발 협력과 혁신활동에 대한 분석을 실시하였으며, 분석결과 R&D 협력 여부와 협력 주체 개수 모두 연구개발 투입을 증가시키는 것을 확인하였으며, 반면 신제품 개발에는 협력 주체 개수는 유의미한 영향을 미치지 못하고 있음을 확인하였다. 즉, 효율성 관점에서 투입과 산출 모두에서 연구개발 협력은 유의미한 정(+)의 영향을 미치고 있지만, 협력 주체의 개수는 산출에는 영향을 미치지 못함으로써 본 연구와 같은 산학연 협력이 성과에 긍정적인 영향을 미치지 못한 결과가 지지될 수 있음을 알 수 있다.
후속연구
이는 기술확보 이후 성공적인 사업화를 위한 지속적인 제도적 지원 및 기업의 노력이 필요함을 보여주고 있다. 그럼에도 불구하고, 향후 타 산업을 대상으로 유사한 연구를 진행할 경우에는 연구설계 단계에서 협력유형과 변수 선정에 대해 더욱 신중해야 할 것이다.
이는 공기업이 민간 기업 대비 공공성과 안정성 추구 등에 기인한 것으로 해석하였다. 다만, 각 주관기관 별 효율성 점수 차이를 살펴봄에 있어서 통계적으로 유의한 결과가 아닌 단순 산술평균에 의한 결과 제시라는 한계점이 존재하였다. 박성민(2014)는 지식경제기술혁신사업을 대상으로 주관기관 유형을 대학, 국공립연구소, 대기업, 중소기업으로 구분하여 주관기관 별 R&D 성과에 미치는 영향을 살펴보았다.
따라서 향후 소재부품산업의 기술격차 해소를 통한 선진국의 진입을 위해서는 정부 소재부품기술개발사업의 연구수행기관 및 협력 유형에 따른 R&D성과 효율성을 분석하여 현재의 상태를 정확하게 진단해 볼 필요가 있다.
또한, 기업규모와 협력유형이 R&D 성과에 미치는 영향을 살펴보고자 하며, 이의 결과는 소재부품산업 R&D의 특성을 살펴볼 수 있는 기회를 마련할 것으로 판단한다.
(2015)의 연구처럼 성향점수매칭(Propensity scoring matching, PSM) 방법론과 DEA를 접목하는 방안 또한 고려가 가능하다. 마지막으로, 본 연구의 대상이 된 각 DMU 간 투입과 산출 변수들의 격차가 큰 것 또한 한계점으로 제시가 가능하며, 이의 부분적인 개선을 위해 Super efficiency DEA 모델의 적용이 가능할 것으로 판단한다.
이를 위하여 기업을 둘러싼 다양한 환경에 대응한 활동을 파악할 수 있는 재무정보를 함께 고려한 연구가 진행되어야 할 것이다. 방법론에서 또한 개선이 가능할 것으로 판단하는데, DEA 효율성 점수의 비교가 아닌 효율성 점수를 종속변수로 한 토빗(Tobit) 회귀분석 등과 같은 방법론의 적용을 통한 더욱 정밀한 분석의 진행이 그 대안이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 탐색적 연구의 진행을 통해 많은 시사점을 주고 있는 연구들이 다수 존재하며(Sueyoshi and Aoki, 2001; Wanke, 2013; González and Gascón, 2004; Zhong et al.
본 연구의 분석결과는 R&D 예산 편성, 기획 및 관리와 관련된 정책 의사결정자 및 기업 관계자들에게 향후 관련 연구개발 성과 관리에 대한 의미있는 시사점 제안이 가능할 것이다.
또한, 소재부품사업을 위한 협력연구 시스템의 부재에서 나타난 결과로 해석하고자 한다. 올바른 산학연 협력 파트너의 선택을 위하여 주관적 선택이 아닌 각 기관 및 연구자의 주요 보유 기술 및 특허 등을 쉽게 확인할 수 있는 플랫폼의 구축 및 이를 통한 객관적 선택을 지향할 것을 제안한다.
한 기업이 복수의 연구 프로젝트에 참여한 경우를 고려하지 못하였으며, 연구개발의 투입과 성과에 영향을 미칠 수 있는 프로젝트 수행기간과 같은 요인에 대해 통제하지 못한 한계점이 존재하며 향후 연구에서는 이를 보완할 필요가 있다. 이를 위하여 기업을 둘러싼 다양한 환경에 대응한 활동을 파악할 수 있는 재무정보를 함께 고려한 연구가 진행되어야 할 것이다. 방법론에서 또한 개선이 가능할 것으로 판단하는데, DEA 효율성 점수의 비교가 아닌 효율성 점수를 종속변수로 한 토빗(Tobit) 회귀분석 등과 같은 방법론의 적용을 통한 더욱 정밀한 분석의 진행이 그 대안이 될 수 있다.
연구설계에 있어서 제한된 자료를 기반으로 탐색적 연구를 진행함에 따른 한계점이 존재한다. 한 기업이 복수의 연구 프로젝트에 참여한 경우를 고려하지 못하였으며, 연구개발의 투입과 성과에 영향을 미칠 수 있는 프로젝트 수행기간과 같은 요인에 대해 통제하지 못한 한계점이 존재하며 향후 연구에서는 이를 보완할 필요가 있다. 이를 위하여 기업을 둘러싼 다양한 환경에 대응한 활동을 파악할 수 있는 재무정보를 함께 고려한 연구가 진행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
완제품 제조업 중심의 성장을 진행한 한국경제는 무엇을 지향하는가?
완제품 제조업 중심의 성장을 진행한 한국경제는 소재부품산업의 경쟁력 강화를 통한 산업고도화를 지향하고 있다. 소재부품산업은 기존 핵심산업의 경쟁력 유지 및 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신산업의 육성 측면에서 더욱 주목받고 있다.
소재부품기술개발사업 성과 데이터를 기반으로 R&D 효율성 분석과 이에 기업규모와 협력유형이 미치는 영향은 무엇인가?
본 연구는 정부의 소재부품기술개발사업 성과 데이터를 기반으로 R&D 효율성 분석과 이에 기업규모와 협력유형이 미치는 영향에 대하여 탐색적 연구를 진행하였다. 분석결과, 전반적으로 R&D 효율성은 낮은 것으로 나타났으나, 이는 경제적 성과가 반영된 산출변수 설정에 기인한 결과로 판단한다. 중소기업이 주관기관일 경우가 대기업보다 규모 성과가 우수한 것으로 나타났으며, 산학연이 협력할 경우가 그렇지 않은 경우와 비교하여 성과가 저조한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구개발 수행기관 및 협력유형에 따른 R&D 성과 창출에 대한 시사점을 제시하였다.
한국의 제조업의 특징은?
한국의 제조업은 주로 조립 기반 완제품을 중심으로 성장해왔으며, 산업경쟁력 강화를 위하여 2001년 ‘부품소재전문기업 등의 육성에 관한 특별조치법’ 제정을 통하여 소재부품산업 육성을 동시에 진행해왔다(원동진, 2011). 소재부품산업은 제조업 전반 경쟁력의 근본적 강화에 중요한 역할을 하는 핵심 영역이다(신중경, 2008).
참고문헌 (55)
김기봉.정혜경 (2018), "정부의 에너지전환 정책에 따른 전력 분야 R&D 투자 방향", KISTEP Issue Weekly, 2018-10.
김선경.이길우.안헤린.방은진 (2016), "2015년 국가 R&D 성과 Scoreboard 구축을 위한 연구", 한국과학기술기획평가원.
김영훈.김선근 (2011), "우리나라의 R&D 생산성 및 효율성 분석 : OECD 국가와의 비교를 중심으로", 기술혁신연구, 19(1), 1-27.
Baker, R. and S. Talluri. (1997), "A closer look at the use of data envelopment analysis for technology selection", Computers & Industrial Engineering, 32(1), 101-108.
Becker, W. and Dietz, J. (2004). "R&D cooperation and innovation activities of firms-evidence for the German manufacturing industry", Research policy, 33(2), 209-223.
Branstetter, L. and Sakakibara, M. (1998). "Japanese research consortia: a microeconometric analysis of industrial policy", The Journal of Industrial Economics, 46(2), 207-233.
Buisseret, T. J., Cameron, H. M., and Georghiou, L. (1995). "What difference does it make? Additionality in the public support of R&D in large firms", International Journal of Technology Management, 10(4-6), 587-600.
Chun, D., Chung, Y., Woo, C., Seo, H., and Ko, H. (2015), "Labor union effects on innovation and commercialization productivity: An integrated propensity score matching and two-stage data envelopment analysis", Sustainability, 7(5), 5120-5138.
Dosi, G. (1988). "Sources, procedures, and microeconomic effects of innovation", Journal of economic literature, 1120-1171.
Dvir, D. and Lechler, T. (2004), "Plans are nothing, changing plans is everything: the impact of changes on project success", Research policy, 33(1), 1-15.
Fisher, F. M., and Temin, P. (1973), "Returns to scale in research and development: What does the Schumpeterian hypothesis imply?", Journal of Political Economy, 81(1), 56-70.
G. Eason, B. Noble, and I. N. Sneddon. (1955), "On certain integrals of Lipschitz-Hankel type involving products of Bessel functions," Phil. Trans. Roy. Soc. London, A247, 529-551.
Gonzalez, E., and Gascon, F. (2004), "Sources of productivity growth in the Spanish pharmaceutical industry (1994-2000)", Research Policy, 33(5), 735-745.
Hollanders, H. and F. Celikel-Esser. (2007), "Measuring innovation efficiency", INNO-Metics Thematic Paper.
Hsu, Fang-Ming, and Chao-Chih Hsueh. (2009), "Measuring relative efficiency of government-sponsored R&D projects: A three-stage approach", Evaluation and program planning, 32(2), 178-186.
Hudson, M., Smart, A., & Bourne, M. (2001), "Theory and practice in SME performance measurement systems", International journal of operations & production management, 21(8), 1096-1115.
Kang, K. H., & Kang, J. (2010), "Does partner type matter in R&D collaboration for product innovation?", Technology Analysis & Strategic Management, 22(8), 945-959.
Lee, H., Y. Park, and H. Choi, (2009), "Comparative evaluation of performance of national R&D programs with heterogeneous objectives: A DEA approach", European Journal of Operational Research, 196(3), 847-855.
Leeuw, T., Lokshin, B., & Duysters, G. (2014), "Returns to alliance portfolio diversity: The relative effects of partner diversity on firm's innovative performance and productivity", Journal of Business Research, 67(9), 1839-1849.
Link, A. N., and Bauer, L. L. (1989), "Cooperative research in US manufacturing: Assessing policy initiatives and corporate strategies", Free Press.
Mansfield, Edwin. (1981), "Composition of R&D Expenditures: Relationship to Size of Firm, Concentration, and Innovative Output", The Review of Economics and Statistics, 63, 610-615.
Okamuro, H. (2007), "Determinants of successful R&D cooperation in Japanese small businesses: The impact of organizational and contractual characteristics", Research Policy, 36(10), 1529-1544.
Shin, K., Kim, S. J., & Park, G. (2016), "How does the partner type in R&D alliances impact technological innovation performance? A study on the Korean biotechnology industry", Asia Pacific Journal of Management, 33(1), 141-164.
Van Beers, C., Berghall, E., & Poot, T. (2008), "R&D internationalization, R&D collaboration and public knowledge institutions in small economies: Evidence from Finland and the Netherlands", Research Policy, 37(2), 294-308.
Van Beers, Cees, and Fardad Zand. (2014), "R&D cooperation, partner diversity, and innovation performance: an empirical analysis", Journal of Product Innovation Management, 31(2), 292-312.
Vossen, R. W., and Nooteboom, B. (1996), "Firm size and participation in R&D. In Determinants of Innovation", Palgrave Macmillan, London, 155-168.
Wanke, P. F. (2013), "Physical infrastructure and flight consolidation efficiency drivers in Brazilian airports: A two-stage network-DEA approach", Journal of Air Transport Management, 31, 1-5.
Zhong, W., Yuan, W., Li, S. X., and Huang, Z. (2011), "The performance evaluation of regional R&D investments in China: An application of DEA based on the first official China economic census data", Omega, 39(4), 447-455.
Zhu, J. (2014), "Quantitative models for performance evaluation and benchmarking: data envelopment analysis with spreadsheets", Springer, New York.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.