[논문]혁신형제약기업의 기술혁신활동에 대한 경영효율성 분석

임혜련; 민현구

doi:10.5392/jkca.2021.21.11.361

혁신형제약기업의 기술혁신활동에 대한 경영효율성 분석
Management Efficiency Analysis of Innovative Pharmaceutical Companies' Technological Innovation Activities 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.11, 2021년, pp.361 - 374

임혜련 (한양대학교 대학원 전략경영학과) , 민현구 (중부대학교 국제통상학전공)

초록
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본 연구의 목적은 혁신형제약기업 인증 기업을 대상으로, 기술혁신활동에 대한 효율성과 생산성을 분석하여 경쟁력을 진단하고 강화 방안을 도출하는 것이다. 이를 위해 38개 혁신형제약기업에 대한 2017~2019년 동안의 투입(연구개발비, 종업원 수) 및 산출(매출, 영업이익, 특허) 데이터를 수집하여, DEA, Tobit 및 MPI를 실시하였다. 그 결과 첫째, 혁신형제약기업의 DEA 결과는 규모의 효율성을 보여주는 CCR 모형 값과 내부 운영 효율성을 나타내는 BCC 모형 값 간에 차이가 있었다. 둘째, 효율성은 기업의 특성에 따라 다르지 않았다. 셋째, Tobit 모형은 보유특허수가 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 전체 MPI는 0.89로, 이는 TECI가 3%p 감소하고 TCI가 4%p 증가한 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 결과는 비효율의 원인을 규명하고 목표값을 제시하여 효율성 향상을 위한 대응전략을 위한 의사결정 자료로 활용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of technological innovation activities of companies certified as innovative pharmaceutical companies by the government to diagnose their competitiveness and derive measures to strengthen them. This study collected pharmaceutical input (R&D expenditures and number of employees) and output (sale, operating profit and patent) data between 2017 and 2019 for 38 innovative pharmaceutical companies. This study analyzed them using the data envelopment analysis (DEA) method, Tobit model and the Malmquist Productivity Index (MPI). First, the DEA result of the innovative pharmaceutical companies show that between the value of the CCR model of the scale efficiency and the value of the BCC model to diagnose the internal operation efficiency is differences. Second, efficiency does not differ between corporate characteristics. Third, Tobit model shows that number of patents held have positive effects on efficiency. Forth, overall MPI is 0.89. This can be interpreted as the rate of TECI decreased 3%p and TCI has increased 4%p. The results of this study can be used as decision-making data for response strategies to improve efficiency by identifying the cause of inefficiency and presenting target values.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 국내 혁신형제약기업을 대상으로 제약산업 내 기술혁신활동의 효율성 및 생산성 분석을 실시하였다. 이는 국내 제약산업의 경쟁력 진단 및 경쟁력 강화, 더 나아가 국가 경쟁력 제고를 위한 제약산업육성법 시행과 인증의 실효성 검토를 위한 하나의 방안이 될 수 있을 것이다.
이에 정부가 성장지원을 확대함으로써 주요 제약사들의 개량·신약 개발 진행을 위한 생산·연구개발 인력을 확충하고 제약산업 상용화·제품화 전문인력 및 임상시험 인력 양성을 강화함으로써 글로벌 성장세를 굳건히 하고자 함이다.

제안 방법

분석 결과를 바탕으로 경쟁력 향상을 위한 DMU별 벤치마킹 대상을 선정한 후, 개선 목표값을 제시하였다. 그리고 혁신형 제약기업을 기업 특성에 따라 분류한 후 이들 집단 간 효율성을 검증하였으며 효율성에 미치는 영향요인에 대해 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다.
정부는 지난 2012년부터 글로벌 환경에서 국내 제약산업의 생존과 성장 더 나아가 선진화를 위한 정책의 일환으로 ‘약가제도 개편 및 혁신형제약기업 지원’을 시행하여 혁신형제약기업을 지정하고 집중적으로 지원을 해왔으나, 선행연구 검토 결과 그동안 이들을 대상으로 한 기술혁신활동에 대한 효율성 분석 연구는 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 그동안 연구에서 다루지 않았던 혁신형제약기업을 대상으로 기술혁신 효율성 및 생산성 지수 분석을 하였다. 또한 선행연구에서 제시되지 않은 효율성에 미치는 영향요인에 대해 투입 및 산출변수 이외의 요인들에 대한 추가 검증을 하였으며, 기업 특성별 집단 간 비교를 통해 집단 간 효율성을 비교하여 시사점을 도출하였다.
먼저, DEA는 업무의 성격과 프로세스가 동일하다는 가정 하에 적용되어야 하는데, 본 연구는 혁신형 제약기업으로 선정된 기업 중 일부 다른 산업에 속하는 기업을 제외하고, 일반제약사, 바이오벤처사, 외국계 제약사를 분석 대상으로 진행하였다. 바이오벤처사의 경우 일반제약사와 비교하여 업무프로세스가 보다 R&D에 집중하고 있는 특성을 가지고 있지만, 혁신형 제약기업이라는 전체 범주 속에서 DEA를 진행한 것은 본 연구의 한계라고 할 수 있겠다.
본 연구는 38개의 혁신형제약기업을 대상으로 기술혁신 활동에 대한 경영효율성 평가를 목적으로 정태적 및 동태적 분석을 실시하였다. 혁신형제약기업들의 기술혁신 효율성 제고를 위한 정보제공을 위해 DEA 모형과 맘퀴스트 생산성 지수를 활용하였고, 효율성 영향요인에 대한 분석을 위해 토빗 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 국내 혁신형제약기업의 생산성 변화를 2017년부터 2019년까지 연도별 3개의 시점에서 효율성 분석과 동일한 투입과 산출요소를 사용하여 MPI 분석을 실시하였다.
본 연구는 38개의 혁신형제약기업을 대상으로 기술혁신 활동에 대한 경영효율성 평가를 목적으로 정태적 및 동태적 분석을 실시하였다. 혁신형제약기업들의 기술혁신 효율성 제고를 위한 정보제공을 위해 DEA 모형과 맘퀴스트 생산성 지수를 활용하였고, 효율성 영향요인에 대한 분석을 위해 토빗 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 경쟁력 향상을 위한 DMU별 벤치마킹 대상을 선정한 후, 개선 목표값을 제시하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 혁신형제약기업들의 효율성과 생산성을 분석하기 위해 2019년 12월 말 기준 혁신형 제약업체 47개사를 대상으로 하여, NICE평가정보를 통해 각 기업의 2017년부터 2019년까지의 연간 데이터를 수집하였다. 대상 기업 중 표준산업분류를 기준으로 화장품제조업, 의약품 도매업, 합성수지 및 기타 플라스틱 물질 제조업으로 분류되는 6개 업체와 분석 기간 내 특허를 보유하지 않은 1개 업체를 제외하였고, 최종 38개 기업을 연구 대상으로 선정하였다. 이들은 세부적으로 일반제약사 28개, 바이오벤처사 9개사, 외국계 제약사 1개사로 구분된다.
본 연구에서는 혁신형제약기업들의 효율성과 생산성을 분석하기 위해 2019년 12월 말 기준 혁신형 제약업체 47개사를 대상으로 하여, NICE평가정보를 통해 각 기업의 2017년부터 2019년까지의 연간 데이터를 수집하였다. 대상 기업 중 표준산업분류를 기준으로 화장품제조업, 의약품 도매업, 합성수지 및 기타 플라스틱 물질 제조업으로 분류되는 6개 업체와 분석 기간 내 특허를 보유하지 않은 1개 업체를 제외하였고, 최종 38개 기업을 연구 대상으로 선정하였다.

데이터처리

분석대상의 기초 통계분석을 위해 Excel 2021, 효율성과 생산성 지수 분석을 위해 R 프로그램, 영향요인분석을 위해 Jamovi를 사용하였다.
셋째, 독립 변수로 인증기간, 특허유지 건수로 종속변수로 효율성 값으로 토빗 분석을 실시하였다. 효율성 영향요인에 대한 분석 결과, BCC 모형의 특허유지 건수가 유의한 것으로 나타났다.

이론/모형

DEA는 투입지향적 모형과 산출지향적 모형으로 구분되다. 본 연구에서는 혁신형제약기업의 효율성 측정을 위해 산출지향적 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였다. 2019년도 DEA 분석 대상인 혁신형제약기업 38 개 DMU를 기업의 특성별로 구분해 보면 상장기업은 32개, 비상장기업은 6개사이며 혁신형성장기업 구분기준에 따라 일반제약사는 29개(외국제약사 1개 포함), 바이오벤처사는 9개로 외감기업 보다 상장기업이 더 많으며 일반제약회사가 바이오벤처사 보다 더 많은 것으로 나타났다.
이러한 분포는 회귀모형에서 가정하는 정규분포와 다르게 되고 회귀계수가 불일치 추정치를 갖게 되어 회귀모형을 적용하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 효율성 영향요인 분석을 위해 토빗 회귀모형을 적용한다.

성능/효과

이러한 규모 수익성은 규모가 최적 상태인지, 그렇지 않다면 규모의 확대, 축소에 따른 효율성 개선 가능 정보를 제시해 준다. 규모의 수익성 분석 결과, CRS 7개, DRS 20 개, IRS 11개로 분석되었다. IRS에 해당되는 DMU의 경우, 투입변수의 규모 확대로 효율성 개선을 검토해볼 수 있다.
넷째, MPI 분석 결과, 생산성 지수는 0.89로 분석되었으며 전체 기간동안 기술효율성변화지수(TECI)의 경우 3%p 감소했으나, 기술변화지수(TCI)는 4%p 증가하였다. 총 15개 DMU들이 생산성 지수가 증가하였으며 23개 DMU들은 감소한 것으로 나타났다.
넷째, 혁신형제약기업들의 생산성 변화 원인을 분석해 보면, 기술적 효율성 변화(TECI)는 줄어들고 기술변화(TCI)는 확대되는 현상을 보이고 있다. 이는 혁신형 제약기업들이 기존 기술 및 공정의 혁신으로 단기 매출 성장에 집중하기보다는 긴 투자기간이 요구되는 고위험성 신약개발를 통해 경쟁력을 확보해 나가려 한다고 볼 수 있다.
둘째, 혁신형제약기업을 상장 여부와 세부업종 구분유형에 따른 집단 간 차이 분석 결과 CCR 모형과 BCC 모형 모두에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 이는 혁신형 제약기업 선정 시점에서 이미 투입자원의 우수성, 연구개발활동 혁신성, 기술·경제 성과 우수성 등을 평가하기 때문으로 추정된다.
첫째, 효율성 분석 결과, CCR 모형의 효율성은 68.7%, BCC 모형의 효율성은 82.3%, SE 모형의 효율성은 83.5%로 분석되었다. 효율적으로 운영되는 혁신형 제약기업들은 CCR 모형 7개(18.
첫째, 효율성 분석을 통해 효율적 기업과 비효율적 기업을 구분하여 제시하였으며, 비효율적 기업에 게는 벤치마킹 대상과 개선을 위한 목표값을 제공하여 효율성 제고에 도움을 줄 수 있다.
분석 결과, 총 15개 DMU들이 생산성 지수가 증가하였으며 23개 DMU들은 감소한 것으로 나타났다. 이 중 DMU1은 가장 높은 생산성 지수를 보이며 평균 19%의 생산성 향상을 보였다.
1%)로 분석되었다. 혁신형제약기업들은 순수기술 효율성이 규모의 효율성보다 상대적으로 높게 나타났다. 이는 기업 내부 운영은 효율적으로 운영되고 있음을 의미한다.
셋째, 독립 변수로 인증기간, 특허유지 건수로 종속변수로 효율성 값으로 토빗 분석을 실시하였다. 효율성 영향요인에 대한 분석 결과, BCC 모형의 특허유지 건수가 유의한 것으로 나타났다.
5%로 분석되었다. 효율적으로 운영되는 혁신형 제약기업들은 CCR 모형 7개(18.4%), BCC 모형 16 개(42.1%)로 분석되었다. 혁신형제약기업들은 순수기술 효율성이 규모의 효율성보다 상대적으로 높게 나타났다.

후속연구

둘째, 혁신형제약기업의 상장 여부와 세부업종 유형에 따른 집단 간 효율성의 차이가 없음을 밝힘으로써 혁신형 제약기업의 인증 신청 희망 기업의 의사결정자 및 정책 결정자에게 유용한 정보로 활용될 수 있다.
바이오벤처사의 경우 일반제약사와 비교하여 업무프로세스가 보다 R&D에 집중하고 있는 특성을 가지고 있지만, 혁신형 제약기업이라는 전체 범주 속에서 DEA를 진행한 것은 본 연구의 한계라고 할 수 있겠다.
또한, DEA는 투입 및 산출 변수를 어떻게 설정하느냐에 따라 연구결과가 달라진다. 본 연구의 대상인 38 개의 혁신형제약기업은 개별 사업배경이나 사업전략에서 차이가 있을 것이며, 이에 따라 각 사가 중요시하는 성과목표가 달라질 수 있는데, 본 연구의 효율성을 분석하는 과정에서 이러한 부분이 고려되지 못한 것은 추후 후속 연구가 필요한 부분이다.
제약산업에서 원천기술이나 신약개발의 전체 개발 주기를 고려할 때, 본 연구에서 활용한 2017~2019년의 3개년 자료는 유의미한 결과를 도출하는데 다소 부족할 수 있다. 향후 기간을 보다 길게 설정하여 생산성 향상 전략을 제시할 수 있는 후속 연구가 필요하겠다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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