선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구는 강소기업 육성사업의 향후 정책적 발전방향을 제시하기 위해 대표적인 강소 중소·중견기업 육성사업인 WC300 프로젝트의 수혜기업을 제품성격에 따른 산업군(소재⸱부품⸱장비⸱모듈⸱소비재 기업)별로 분류하여 R&D 지원사업이 산업군별 특성에 따라 어떻게 차별화되는지에 대해 실증분석하고, 이를 토대로 향후 R&D 지원사업에 대한 산업 중심의 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
- 모형진단 결과, 세 가지 모형 모두에서 횡단고정효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고, Hausman(1978) 검증통계가 통계적으로 무의미하여 임의효과(RE)모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 따라서 임의효과(RE)모형의 추정결과를 제시하고 해석하고자 한다. 모형적합도를 나타내는 Wald chi2가 세 가지 모형 모두에서 통계적으로 유의하여 독립 및 통제변수의 설정에 의미가 있는 것으로 확인되었다.
- 모형진단 결과, 세 가지 모형 모두에서 횡단고정효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고, Hausman(1978) 검증통계가 통계적으로 무의미하여 임의효과(RE)모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 따라서 임의효과(RE)모형의 추정결과를 제시하고 해석하고자 한다. 모형적합도를 나타내는 Wald chi2가 세 가지 모형 모두에서 통계적으로 유의하여 독립 및 통제변수의 설정에 의미가 있는 것으로 확인되었다.
- 패널회귀모형의 추정방법은 와 에 대한 가정에 따라 통합최소자승(pooled ordinary least squares-POLS)모형, 고정효과(fixed effects-FE)모형, 임의효과(random effect-RE)모형으로 구분된다. 본 연구는 횡단효과 및 종단효과의 존재여부를 각각 검증하여 적절한 추정모형을 선택하고자 한다. 검증결과, 횡단효과와 종단효과가 모두 존재하지 않으면 통합최소자승(POLS)모형을 적용하고, 존재하는 경우는 Hausman(1978) 검증을 통해 고정효과(FE)모형과 임의효과(RE)모형 중 적절한 모형을 선택하고자 한다(이석환, 2014; White, 1980; Hausman, 1978).
- 이에 본 연구에서는 기존 선행연구(이영훈·송유진, 2019; 우기훈 외, 2016; 장현주, 2016; 정준호 외, 2016; 최재해 외 2016; Nunes et al., 2012; Bayona-Sáez & García-Marco, 2010) 등을 검토하여 대표적인 국내 중소·중견기업 육성사업인 WC300 프로젝트 수혜 기업을 대상으로 R&D 지원사업의 성과를 측정하고자 한다.
제안 방법
- WC300 프로젝트의 효과가 지원기업이 생산하는 제품의 성격에 따라 다르게 나타날 것으로 예측되어 제품성격에 따라 지원기업을 소재, 부품, 장비, 모듈, 소비재 기업으로 분류하고, 기업유형 표본별로 패널회귀모형을 각각 추정하였다. 패널회귀모형은 통합최소자승(POLS)모형, 고정효과(FE)모형, 임의효과(RE) 모형을 적용하여 추정하고, 모형진단 통계치를 이용하여 적절한 추정방법을 선택하여 분석결과를 제시하고 해석하였다.
- WC300 프로젝트의 효과는 지원기업의 경영성과를 종속변수로 하고 R&D 지원을 독립변수로 하는 회귀모형의 추정을 통해 검증하였다.
- WC300 프로젝트의 효과를 중심으로 지원여부 모형, 지원연차 모형, 지원금액 모형의 분석결과를 요약하여 아래 에 제시하였다.
- 독립변수인 정부지원은 신뢰성 있는 WC300 프로젝트의 효과를 검증하기 위해 지원여부, 지원연차, 지원금액 등의 세 가지 방법으로 측정하고자 한다. 지원여부는 정부 지원을 받은 연도는 1의 값을, 아니면 0의 값을 갖는 가변수로 측정한다.
- 신뢰성 있는 WC300 프로젝트의 효과를 검증하기 위해 R&D 지원은 지원여부, 지원연차, 지원금액의 세 가지 방법으로 측정하였다.
- 이에 따라 연구대상 249개 기업은 제품성격에 따라 소재 기업 21개, 부품 기업 59개, 모듈 기업 64개, 장비 기업 50개, 소비재 기업 55개로 분류하였으며, 산업군별 R&D 지원에 대한 경제적 효과를 분석하였다.
- 종속변수인 지원대상 기업의 경영성과는 당기순이익(net profit-NP)으로 측정하고자 한다. 아무리 매년 성장(매출, 고용 등)을 계속해도 해마다 이익을, 그것도 당기순이익으로 내지 못한다면 그 기업은 결코 강소기업이라 할 수 없을 것이기 때문이다.
- 지원여부는 정부 지원을 받은 연도는 1의 값을, 아니면 0의 값을 갖는 가변수로 측정한다. 지원연차는 지원 전 연도까지는 0이고 이후 지원 종료까지 1씩 증가하는 방식으로 측정하고, 지원금액은 총 정부지원금액을 지원연수로 나눈 연도별 지원금액(천 원)으로 측정한다. 통제변수는 종속변수인 당기순이익에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 변수 중 자료의 이용이 가능한 기업규모, R&D 노력, 수출규모, 경제상황, 기업 소재지 등을 포함하였다.
- 통제변수는 종속변수인 당기순이익에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 변수 중 자료의 이용이 가능한 기업규모, R&D 노력, 수출규모, 경제상황, 기업 소재지 등을 포함하였다.
- WC300 프로젝트의 효과가 지원기업이 생산하는 제품의 성격에 따라 다르게 나타날 것으로 예측되어 제품성격에 따라 지원기업을 소재, 부품, 장비, 모듈, 소비재 기업으로 분류하고, 기업유형 표본별로 패널회귀모형을 각각 추정하였다. 패널회귀모형은 통합최소자승(POLS)모형, 고정효과(FE)모형, 임의효과(RE) 모형을 적용하여 추정하고, 모형진단 통계치를 이용하여 적절한 추정방법을 선택하여 분석결과를 제시하고 해석하였다. 자연대수변환과 관련된 회귀모형은 종속변수만 변환, 독립변수만 변환, 그리고 종속과 독립변수 모두 변환의 세 가지 형태가 있다.
대상 데이터
- 2011년 30개 기업, 2012년 37개 기업, 2013년 33개 기업, 2014년 56개 기업, 2015년 30개 기업, 2016년 50개 기업, 2017년 36개 기업 등 우수기술을 갖추고 수출 역량이 뛰어나다고 판단된 272개 중소·중견기업을 WC300 기업으로 선정하였다.
- 본 연구에서는 강소기업에 대한 정부 R&D 지원사업의 경영성과 영향을 분석하기 위하여 강소 중소·중견기업과 가장 밀접한 관련이 있는 정부의 대표적인 종합지원 프로그램인 WC300 프로젝트를 분석대상으로 하였다.
- 본 연구의 목적을 실현하기 위한 실증분석을 위해 WC300 프로젝트 선정기업의 자료는 WC300 전담기관인 한국산업기술진흥원이 사업성과를 관리하기 위해 보유하고 있는 내부자료 중 2011~2017년까지의 272개 선정기업 시계열 자료를 사용하였다. 특히, 자료의 손실을 줄이고자 272개 선정기업 중 M&A, 지정취소 등 사유 발생 기업자료를 제외한 249개 유효기업 자료를 사용하였다.
- 특히, 자료의 손실을 줄이고자 272개 선정기업 중 M&A, 지정취소 등 사유 발생 기업자료를 제외한 249개 유효기업 자료를 사용하였다.
데이터처리
- 2이하로 독립 및 통제변수의 설명력이 높지는 않다. 한편, 설명변수 간 다중공선성(multicollinearity)은 문제가 없으나, 세 가지 모형 모두 이분산(heteroskedasticity) 문제가 있어 이분산에 강건한(robust) 표준오차를 사용하여 회귀계수의 통계적 유의성을 판단하였다.
이론/모형
- 본 연구는 횡단효과 및 종단효과의 존재여부를 각각 검증하여 적절한 추정모형을 선택하고자 한다. 검증결과, 횡단효과와 종단효과가 모두 존재하지 않으면 통합최소자승(POLS)모형을 적용하고, 존재하는 경우는 Hausman(1978) 검증을 통해 고정효과(FE)모형과 임의효과(RE)모형 중 적절한 모형을 선택하고자 한다(이석환, 2014; White, 1980; Hausman, 1978).
성능/효과
- 024% 증가시킨 것으로 분석되었다. 그러나 소재, 부품, 장비 기업 표본들에서는 지원여부, 지원연차, 지원금액의 회귀계수가 모두 통상적인 유의수준에서 통계적으로 무의미하여 WC300 프로젝트가 이들 기업유형에서는 효과가 없는 것으로 분석되었다.
- 기업규모의 측정변수인 종업원은 세 가지 모형 모두에서 99.9%신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 종업원 1%의 증가는 당기순이익을 0.847%(지원여부 모형)∼0.925%(지원연차 모형) 증가시키는 것으로 나타났다.
- 기업의 규모가 클수록 R&D 지원 이후 기술개발로 인한 매출 증가율이나 기업 성장률에는 영향을 미치지만 기업의 경제적 성과에는 기여하는 바가 상대적으로 작은 것으로 나타났는데, 한편으로는 기업 성장의 외생적 요인에도 불구하고 기술개발의 영향으로 소비재는 큰 폭의 성장과 소재⸱부품⸱장비 기업군의 완만한 성장을 이끌어 왔음을 알 수 있었다.
- 다음으로 R&D 노력을 나타내는 1인당 연구개발투자비는 세 가지 모형 모두에서 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 1인당 연구개발투자비의 1% 증가는 0.250%(지원연차 모형)∼0.468%(지원금액 모형)의 당기순이익 증가를 유도하는 것으로 분석되었다.
- 다음으로 R&D 노력을 나타내는 1인당 연구개발투자비도 세 가지 모형 모두에서 95.0% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 1인당 연구개발투자비의 1% 증가는 0.241%(지원연차 모형)∼0.248%(지원여부 모형) 당기순이익 증가를 유도하는 것으로 분석되었다.
- 다음으로 수출규모를 나타내는 1인당 수출액은 세 가지 모형 모두에서 95.0% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 1인당 수출액 1%의 증가는 0.244%(지원금액 모형)∼0.248%(지원여부 모형)의 당기순이익 증가를 유도하는 것으로 분석되었다.
- 다음으로, R&D노력을 나타내는 1인당 연구개발투자비는 99.0% 이상의 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 1인당 연구개발투자비의 1% 증가는 0.252%(지원금액 모형)∼0.274%(지원연차 모형)의 당기순이익 증가를 유도하는 것으로 분석되었다.
- 독립변수의 측정방법에 상관없이 WC300 프로젝트는 소재, 부품, 장비 기업 표본에서는 당기순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못했고, 모듈 기업 표본에서는 당기순이익과 부정적인 관계가 있는 것으로 나타났으나, 소비재 기업 표본에서는 당기순이익에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석되었다. 다음으로, 통제변수는 측정방법과 상관없이 동일 표본 내에서 통계적 유의성과 회귀계수의 부호가 일치하여 매우 일관성이 있는 것으로 나타났다.
- 먼저, WC300 프로젝트의 효과는 지원대상 기업이 생산하는 제품의 성격에 따라 다른 것으로 분석되었다. 독립변수의 측정방법에 상관없이 WC300 프로젝트는 소재, 부품, 장비 기업 표본에서는 당기순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못했고, 모듈 기업 표본에서는 당기순이익과 부정적인 관계가 있는 것으로 나타났으나, 소비재 기업 표본에서는 당기순이익에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석되었다. 다음으로, 통제변수는 측정방법과 상관없이 동일 표본 내에서 통계적 유의성과 회귀계수의 부호가 일치하여 매우 일관성이 있는 것으로 나타났다.
- 1% 감소했다는 것을 의미한다. 둘째, Log(지원연차)는 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수 -0.437은 정부지원 후 모듈 기업의 당기순이익이 연평균 0.437% 씩 감소했다는 것을 의미한다. 셋째, Log(지원금액)는 99.
- 4% 증가했다는 것을 의미한다. 둘째, Log(지원연차)는 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수 0.216은 정부지원 후 소비재 기업의 당기순이익이 연평균 0.216% 씩 증가했다는 것을 의미한다. 셋째, Log(지원금액)는 99.
- 먼저 기업규모의 측정변수인 종업원은 세 가지 모형 모두에서 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 종업원의 1% 증가는 당기순이익을 0.726%(지원연차 모형)∼0.740%(지원여부 모형) 증가시키는 것으로 나타났다.
- WC300 프로젝트의 효과를 중심으로 지원여부 모형, 지원연차 모형, 지원금액 모형의 분석결과를 요약하여 아래 <표 9>에 제시하였다. 먼저, WC300 프로젝트의 효과는 지원대상 기업이 생산하는 제품의 성격에 따라 다른 것으로 분석되었다. 독립변수의 측정방법에 상관없이 WC300 프로젝트는 소재, 부품, 장비 기업 표본에서는 당기순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못했고, 모듈 기업 표본에서는 당기순이익과 부정적인 관계가 있는 것으로 나타났으나, 소비재 기업 표본에서는 당기순이익에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석되었다.
- 0%에서도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 먼저, 기업 규모의 측정변수인 종업원은 지원연차 모형에서만 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 종업원 1%의 증가는 당기순이익을 0.521% 증가시키는 것으로 나타났다. 다음으로 R&D 노력을 나타내는 1인당 연구개발투자비는 세 가지 모형 모두에서 99.
- 먼저, 기업규모의 측정변수인 종업원은 세 가지 모형 모두에서 95.0% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 종업원 1%의 증가는 당기순이익을 0.415%(지원연차 모형)∼0.443%(지원여부 모형) 증가시키는 것으로 나타났다.
- 먼저, 기업규모의 측정변수인 종업원은 세 가지 모형 모두에서 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 종업원 1%의 증가는 당기순이익을 0.683%(지원금액 모형)∼0.733%(지원연차 모형) 증가시키는 것으로 나타났다.
- 먼저, 모듈 기업 표본에서는 R&D 지원 후 당기순이익이 평균적으로 38.1% 감소하였고, 지원연차로 측정한 경우는 연평균 0.437% 감소했으며, 지원금액의 1% 증가는 당기순이익을 0.029% 감소시킨 것으로 나타났다.
- 반면, 부품 기업군은 단기 매출 성장은 좋으나 시간이 누적될수록 평균 매출성장률의 감소가 확인되었으며, 실증분석은 통계상 유의미하지는 않았다. 모듈 기업군의 매출 변화는 부품 기업군과 유사한 패턴이나 실증분석 시 소비재 기업군 대비 비교적 큰 폭의 낮은 성장률을 보였으며, 장비 기업군의 매출 성장률도 보통 수준으로 변화가 없었으며, 실증분석도 유의미하지 않았음을 확인하였다.
- 따라서 임의효과(RE)모형의 추정결과를 제시하고 해석하고자 한다. 모형적합도를 나타내는 Wald chi2가 세 가지 모형 모두에서 통계적으로 유의하여 독립 및 통제변수의 설정에 의미가 있는 것으로 확인되었다. 그러나 결정계수(R2)가 모두 0.
- 그러나 지원연차 모형에서는 횡단고정 효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고 Hausman(1978) 검증통계가 무의미하여 임의효과(RE) 모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 모형적합도를 나타내는 Wald chi2가 통계적으로 유의하여 독립 및 통제변수의 설정에 의미가 있는 것으로 확인되었다. 그러나 결정계수(R2)가 모두 0.
- 소재 기업 표본에 대한 지원여부 모형, 지원연차 모형, 지원금액 모형의 추정결과가 다음 <표 4>에 제시되어 있다. 모형진단 결과, 세 가지 모형 모두에서 횡단고정효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고, Hausman(1978) 검증통계가 통계적으로 무의미하여 임의효과(RE)모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 따라서 임의효과(RE)모형의 추정결과를 제시하고 해석하고자 한다.
- 소재 기업 표본에 대한 지원여부 모형, 지원연차 모형, 지원금액 모형의 추정결과가 다음 <표 4>에 제시되어 있다. 모형진단 결과, 세 가지 모형 모두에서 횡단고정효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고, Hausman(1978) 검증통계가 통계적으로 무의미하여 임의효과(RE)모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 따라서 임의효과(RE)모형의 추정결과를 제시하고 해석하고자 한다.
- 소비재 기업 표본에 대한 지원여부 모형, 지원연차 모형, 지원금액 모형의 추정결과가 다음 <표 8>에 제시되어 있다. 모형진단 결과, 지원여부 모형과 지원금액 모형에서는 횡단고정효과 및 횡단임의 효과와 Hausman(1978) 검증통계가 통계적으로 유의하여 고정효과(RE) 모형이 적절한 모형으로 판명되었다. 그러나 지원연차 모형에서는 횡단고정 효과와 횡단임의 효과가 통계적으로 유의하고 Hausman(1978) 검증통계가 무의미하여 임의효과(RE) 모형이 적절한 모형으로 판명되었다.
- 소비재 기업군과 대비해서 볼 때, 소재 기업군은 매출 변화에서 단기성과보다는 시간이 누적될수록 성과가 도출되는 면이 관찰되었다. 반면, 부품 기업군은 단기 매출 성장은 좋으나 시간이 누적될수록 평균 매출성장률의 감소가 확인되었으며, 실증분석은 통계상 유의미하지는 않았다. 모듈 기업군의 매출 변화는 부품 기업군과 유사한 패턴이나 실증분석 시 소비재 기업군 대비 비교적 큰 폭의 낮은 성장률을 보였으며, 장비 기업군의 매출 성장률도 보통 수준으로 변화가 없었으며, 실증분석도 유의미하지 않았음을 확인하였다.
- 반면, 소비재 기업 표본에서는 R&D 지원 후 당기순이익이 평균적으로 27.4% 증가하였고, 지원연차로 측정한 경우는 연평균 0.216% 증가했으며, 지원금액의 1% 증가는 당기순이익을 0.024% 증가시킨 것으로 분석되었다.
- 분석 결과를 보면, R&D 지원사업(지원여부, 지원연차, 지원금액)의 효과가 참여기업들의 산업군별 특성에 따라 상이한 것으로 확인되었다.
- 216% 씩 증가했다는 것을 의미한다. 셋째, Log(지원금액)는 99.0% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수 0.024는 지원금액이 1% 증가할수록 소비재 기업의 당기순이익이 0.024% 증가했다는 것을 의미한다.
- 셋째, Log(지원금액)는 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수 –0.029는 지원금액이 1% 증가할수록 모듈 기업의 당기순이익이 0.029% 감소했다는 것을 의미한다.
- 둘째, 기업성장을 위한 다양한 정부지원 중 연구개발(R&D)에 한정된 연구를 하여 수혜기업의 경영성과에 미치는 영향을 정확히 파악하기에는 한계가 있었다(이영훈·송유진, 2019). 셋째, 기술혁신 강소기업들은 기술개발을 통한 성장에 경영 중심을 두다보니 기업의 당기순이익 발생 시 연구개발에 재투자를 지속적으로 추구하여, 이익의 재투자로 인한 경영성과 파악에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 후속 연구에서는 다양한 정부지원과 제품성격에 따른 산업군의 상호작용을 회귀모형에 포함하는 연구와 정부지원 정책을 고려한 비교연구도 필요하다.
- 실증분석 결과, 소비재 기업군은 타 기업군 대비 큰 폭의 성장을 보였다. 소비재 기업군과 대비해서 볼 때, 소재 기업군은 매출 변화에서 단기성과보다는 시간이 누적될수록 성과가 도출되는 면이 관찰되었다. 반면, 부품 기업군은 단기 매출 성장은 좋으나 시간이 누적될수록 평균 매출성장률의 감소가 확인되었으며, 실증분석은 통계상 유의미하지는 않았다.
- 실증분석 결과, 소비재 기업군은 타 기업군 대비 큰 폭의 성장을 보였다. 소비재 기업군과 대비해서 볼 때, 소재 기업군은 매출 변화에서 단기성과보다는 시간이 누적될수록 성과가 도출되는 면이 관찰되었다.
- 첫째, R&D 지원사업의 관리 분야를 수출⸱매출⸱고용 등이 아닌 기업의 경제적 성과 측면에서 영업이익이나 순이익 등을 고려한 관리가 필요하다.
- WC300 프로젝트는 세 가지 모형 모두에서 소비재 기업의 당기순이익과 긍정적 관계가 있는 것으로 분석되었다. 첫째, 지원여부는 95.0% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수 0.274는 정부지원 후 소비재 기업의 당기순이익이 평균적으로 27.4% 증가했다는 것을 의미한다. 둘째, Log(지원연차)는 99.
- WC300 프로젝트는 세 가지 모형 모두에서 모듈 기업의 당기순이익과 부정적 관계가 있는 것으로 분석되었다. 첫째, 지원여부는 99.9% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하며, 회귀계수-0.381은 정부지원 후 모듈 기업의 당기순이익이 평균적으로 38.1% 감소했다는 것을 의미한다. 둘째, Log(지원연차)는 99.
- 3이하로 독립 및 통제변수의 설명력이 높지는 않다. 한편, 설명변수 간 다중공선성(multicollinearity)과 이분산(heteroskedasticity)은 세 가지 모형 모두에서 문제가 되지 않는 것으로 나타났다.
- 3 이하로 독립 및 통제변수의 설명력은 높지는 않다. 한편, 설명변수 간 다중공선성과 이분산은 세 가지 모형 모두에서 문제가 되지 않는 것으로 나타났다.
- 한편, 통제변수 중에는 Log(기업규모)와 Log(R&D노력)는 통상적인 유의수준에서 통계적으로 유의하나, 나머지 통제변수들은 신뢰수준 90.0%에서도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.
- 한편, 통제변수 중에는 Log(기업규모)와 Log(R&D노력)은 통상적인 유의수준에서 통계적으로 유의하나, 나머지 통제변수들은 신뢰수준 90.0%에서도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.
- 한편, 통제변수는 Log(기업규모)를 제외하고 모두 신뢰수준 90.0%에서도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 기업규모의 측정변수인 종업원은 세 가지 모형 모두에서 99.
후속연구
- 둘째, 본 연구 실증분석에서 확인되었듯이 산업군(제품성격)별 특징에 따른 차별화된 지원정책으로 보다 효율적인 성과를 이루어 낼 수 있으리라 본다. 투입대비 성과가 좋은 소비재 기업군은 R&D 투자 지원 확대로 기업성장을 돕고, 소재 기업군은 누적성장률이 증가한다는 점을 감안하여 장기투자 방식으로 전환할 필요가 있다.
- 셋째, 기술혁신 강소기업들은 기술개발을 통한 성장에 경영 중심을 두다보니 기업의 당기순이익 발생 시 연구개발에 재투자를 지속적으로 추구하여, 이익의 재투자로 인한 경영성과 파악에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 후속 연구에서는 다양한 정부지원과 제품성격에 따른 산업군의 상호작용을 회귀모형에 포함하는 연구와 정부지원 정책을 고려한 비교연구도 필요하다.
- 본 연구의 논의는 향후 R&D 지원효과를 극대화하기 위해서 강소 중소·중견기업에 대해 동일한 지원을 하는 것보다는 산업군(소재⸱부품⸱장비⸱모듈⸱소비재 기업)별 특성에 맞는 차별화된 지원정책으로 전환할 필요가 있다는 점에서 기존 연구들과의 차이점을 확보할 수 있을 것이다.
- 본 연구의 실증분석을 통해 기술혁신 강소기업들의 중장기적 성장을 위해서는 특정 고객에 대한 매출 의존도가 낮은 소재⸱소비재 기업군은 제품 포트폴리오 수립이 필요함을 알 수 있었다. 아울러 모듈 기업군은 제품 성격상 특정 기업에 대한 매출의존도가 높은 만큼 R&D 투자 등 혁신성장전략 수립 등을 통한 체질 개선이 필요함도 알 수 있었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.