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문제 정의
- 그리고 위의 정보를 활용하여 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 실시함으로써, 사업화 실패에 영향을 미치는 요인을 도출하였다. 또한, 본 연구에서 목적으로 하고 있는 기술사업화 실패원인을 양적 접근방법으로만 결론을 내리기엔 한계가 있기 때문에, 대표적 실패사례에 대한 질적 접근을 통해 그 한계를 보완코자 하였다. 본 논문을 통해 도출한 사업화 실패요인에 대한 실증연구는 향후 동일한 원인에 의한 실패를 미연에 방지할 수 있는 시사점을 이끌어낼 수 있다는 측면에서 정책입안자들이 더 의미 있게 활용할 수 있는 연구결과가 될 것으로 기대된다.
- 본 논문에서는 대학, 출연(연) 등 공공연구기관이 보유한 특허 등의 기술이 중소기업으로 이전된 이후, 기술사업화의 실패에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위해 로지스틱 회귀모형을 적용하고자 한다.
- 본 논문에서는 로지스틱 회귀분석과 실패 사례연구를 통해, 공공연구기관이 보유한 특허 기술이 중소기업으로 이전된 이후 기술사업화 과정에서 사업화의 실패에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 필자들은 실패 요인 및 사례분석에 보다 집중을 하였는데, 이는 성공사례의 경우 현실에서 다시 반복되기 어려운 것에 비해, 실패사례에 대한 연구는 향후 동일한 원인에 의한 실패를 미연에 방지할 수 있는 시사점을 이끌어낼 수 있다는 측면에서 더 의미 있는 결과라 생각했기 때문이다.
- 본 논문에서는 로지스틱 회귀분석을 통한 양적 접근과 함께 실패사례 4건을 선정하여 실패 원인을 살펴보았다.
- 한편, 손익수‧고영희(2013)는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 기술이 이니텍㈜으로 이전되어 사업화되는 과정을 고찰하였다. 본 사례연구에서는 1990년대 당시 전자상거래의 활성화를 위하여 정보통신부의 표준기술 기반의 서버와 클라이언트 개발 관련 기술을 이니텍㈜으로 이전하고 그 이후 전문경영인 도입과 같은 시장지향적인 경영활동에 대해 살펴보았다. 핵심표준기술의 사업화 성공요인으로 정부의 표준화 정책, 정부출연(연)의 적시적인 기술개발, 벤처기업의 성장전략 및 급성장하는 시장환경 등이 꼽혔다.
- 김찬호(2012)는 기술사업화 과정에서 실패한 4개 기업을 추적분석하여 실패원인을 유형화하였다. 이 연구에서는 표본으로 선정된 4개 기업의 핵심 실패원인으로 기술 자체에 대한 이해도 부족에서 기인한 것이라는 결론이 제시되었다. 자금 부족, 불가항력적인 요인, 관리력, 대량생산 기술 부재 등 표면적인 사업화 실패원인들이 존재했지만, 이 모든 실패원인들은 광의적인 관점에서 기술에 대한 이해 부족으로 설명되어 진다는 것이다.
- 본 연구는 공공연구기관의 성과가 민간으로 이전된 이후의 기술사업화 과정에 초점이 맞추어져 있다. 즉, 중소기업이 공공연구기관이 개발한 기술을 도입하여 사업화에 나섰지만, 사업화에 실패하였거나 중단된 사례에 영향을 미치는 요인들을 찾는데 목적이 있다. 하지만 기술사업화의 실패 요인분석에 있어 먼저 규정될 부분은 과연 사업화 성공과 실패의 개념이 무엇이냐는 것이다.
가설 설정
- 이것은 기술사업화 과정 중 연구범위를 세부적으로 설정하여 명확한 분석결과를 도출하기 위한 것이다. 둘째, 실패사례에 관한 연구의 절대적인 숫자가 성공 사례연구보다 훨씬 적다는 것이다. 성공 확률보다 실패 확률이 높을 뿐만 아니라 많은 수의 기술사업화가 실패하거나 중단하는 경우가 있지만 그러한 실패사례가 체계적이고 상세한 연구로 정리되어 있는 경우는 그 수에 비해 많지 않다.
제안 방법
- 조현정(2012)의 연구 또한 대학 중심의 사업화 과정에서의 영향요인을 실증적으로 분석하였다. 국내 4년제 202개 대학을 대상으로 회수한 설문조사 결과를 분석함으로써, 대학의 기술이전과 사업화의 성과에 영향을 미치는 요인들을 도출했다. 투입-중간산출성과-성과의 단계로 구성된 구조방정식모형(Structural Equation Model: SEM)을 통해 발견한 사실은, 연구비, 연구인력 수 등 자원투입이 특허 성과에 긍정적인 영향을 미쳤고, 이것은 기술이전 및 창업 성과에 대해서도 긍정적인 영향을 미쳤다는 것이다.
- 기술사업화 프로젝트의 특성과 관련된 변수는 프로젝트 기간, 투입된 R&D인력, 투입된 기술경영인력, 투입된 자금, 기술공급자와의 협력 정도, 정부 지원 여부로 구분되며, 역시 설문조사 결과를 활용하였다.
- 기술사업화 프로젝트의 특성과 관련된 변수는 프로젝트 기간, 투입된 R&D인력, 투입된 기술경영인력, 투입된 자금, 기술공급자와의 협력 정도, 정부 지원 여부로 구분되며, 역시 설문조사 결과를 활용하였다. 목표시장과 관련된 변수는 목표시장의 규모, 불확실성, 경쟁강도이며, 제도적 환경 변수로는 진입규제 강도, 국내시장 보호 강도, 환경규제 강도, 지식재산권 보호 강도를 설정하였다. 이외에도 최고경영자의 연령, 최종학력, 경력 관련성, 외부 도입기술의 사업화 경험, 추진의지를 변수로 설정하였고, 해당 기업의 업력, 종사자 수, 외부 도입기술의 사업화 경험, 사업화 역량(핵심기술 확보, 자금조달, 전문인력 확보, 시장정보 확보)을 변수로 설정하여 로지스틱 회귀분석을 수행했다.
- 본 논문에서는 기술사업화 성공과 실패(중단) 여부를 종속변수로, 이전기술의 특성, 기술사업화 프로젝트의 특성, 목표시장의 특성, 제도적 환경요인, 최고경영자 및 기업의 특성을 독립변수로 설정하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였는 데, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 이전기술에 대한 기업의 추가 기술개발 추진, 이전된 기술과 대체(경쟁)할 수 있는 기술의 존재, 목표시장 내 불확실성은 사업화의 실패 확률과 정(+)의 관계에 있다.
- 로지스틱 회귀분석을 위한 데이터는 공공연구기관으로부터 특허 등의 기술을 이전받은 업체 2,494개사를 대상으로 설문조사를 수행하여 수집하였는데, 조사항목은 사업화 추진여부, 사업화 성공 및 실패(중단)여부, 이전기술의 특성, 기술사업화 프로젝트의 특성, 목표시장, 제도적 환경, 최고경영자 및 기업의 특성 등이다. 설문에 참여한 300개 표본 중 사업화를 추진하지 않았거나 사업화가 추진 중인 사례 185건을 제외하고 사업화에 성공하여 제품이 시장에 출시된 사례 80건과 사업화가 실패(중단)된 사례 30건, 총 115건을 대상으로 로지스틱 회귀분석을 수행했다.
- 다음으로 독립변수는 크게 이전기술의 특성, 기술사업화 프로젝트의 특성, 목표시장, 제도적 환경, 최고경영자 및 기업의 특성으로 구분되어 진다. 이를 세부적으로 살펴보면, 이전기술의 특성에 관한 변수는 이전된 기술에 대한 기업의 추가 기술개발 추진 여부, 기업내 보완적 기술 보유 여부, 대체(경쟁)기술 존재 여부, 기존 기술과의 관련성으로 구분되며, 이들과 관련된 자료는 설문조사 결과를 활용하였다. 기술사업화 프로젝트의 특성과 관련된 변수는 프로젝트 기간, 투입된 R&D인력, 투입된 기술경영인력, 투입된 자금, 기술공급자와의 협력 정도, 정부 지원 여부로 구분되며, 역시 설문조사 결과를 활용하였다.
- 이들 연구에서는 지역을 단위로 신규창업 기업들을 조사하였는데, 창업을 하면서 기반이 되는 기술들의 구성이 연관성(relatedness)이 높은지 다양성(diversity)이 높은지에 따라 달라질 수 있음을 증명하였다. 이에 대해 세부적으로 살펴보면, 미국 대도시 단위의 308개 지역을 분석 단위로 두고 전자‧통신 산업 관련 특허를 소유하고 있는 기업들을 대상으로 데이터를 수집한 후, 음이항회귀분석을 통하여 상관관계를 도출하였다. 분석결과는 기술들의 구성이 연관성이 높은 기술들일수록 기업의 창업과 사업화에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 보여주었으며, 다양성이 높을 기술들의 조합일수록 역시 긍정적인 상관관계를 가짐을 보여주었다.
- 로지스틱 회귀분석을 위한 변수는 <표 3>에 정리된 바와 같다. 종속변수는 설문조사 결과를 활용하여, 기술사업화 성공/실패(중단)와 같은 이항변수를 설정하였다. 다음으로 독립변수는 크게 이전기술의 특성, 기술사업화 프로젝트의 특성, 목표시장, 제도적 환경, 최고경영자 및 기업의 특성으로 구분되어 진다.
- 필자들은 공공연구기관으로부터 특허 등의 기술을 이전 받은 중소기업 2,494개를 대상으로 설문조사를 실시하여, 사업화 추진 여부, 시장 출시 및 실패(중단) 여부, 이전기술 및 사업화 프로젝트, 목표시장 및 제도적 환경, 최고경영자 및 기업 등에 대한 정보를 수집하였다. 그리고 위의 정보를 활용하여 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 실시함으로써, 사업화 실패에 영향을 미치는 요인을 도출하였다.
- 흔히 기술사업화의 성공기준은 신기술 시장수용 단계의 캐즘(chasm)을 극복하였는지의 여부로 판단하는 것이 일반적이다. 하지만 본 연구에서는 시장 점유보다는 시장 출시 여부 측면에서 사업화의 성공․실패를 규정하여 분석하였다. 즉, 본 논문에서 사업화 성공의 개념은 ‘기술사업화 과정을 거쳐 제품이 시장에 출시된 것’으로, 사업화 실패의 개념은 ‘제품이 시장이 출시되지 않았거나 사업화 프로젝트가 중단된 것’으로 규정했다.
대상 데이터
- 로지스틱 회귀분석을 위한 데이터는 공공연구기관으로부터 특허 등의 기술을 이전받은 업체 2,494개사를 대상으로 설문조사를 수행하여 수집하였는데, 조사항목은 사업화 추진여부, 사업화 성공 및 실패(중단)여부, 이전기술의 특성, 기술사업화 프로젝트의 특성, 목표시장, 제도적 환경, 최고경영자 및 기업의 특성 등이다. 설문에 참여한 300개 표본 중 사업화를 추진하지 않았거나 사업화가 추진 중인 사례 185건을 제외하고 사업화에 성공하여 제품이 시장에 출시된 사례 80건과 사업화가 실패(중단)된 사례 30건, 총 115건을 대상으로 로지스틱 회귀분석을 수행했다.
- 앞서 설명한 바와 같이 분석대상은 설문조사를 통해 회수된 표본(300건) 중 사업화에 성공하였거나 실패(중단)한 사례 115건이다. 이들 데이터를 활용한 로지스틱 회귀분석은 모든 변수를 고려한 입력(enter)방식과 단계별로 설명력이 낮은 변수를 제거하는 후진제거법(backward elimination method), 두 가지를 적용했다.
데이터처리
- 필자들은 공공연구기관으로부터 특허 등의 기술을 이전 받은 중소기업 2,494개를 대상으로 설문조사를 실시하여, 사업화 추진 여부, 시장 출시 및 실패(중단) 여부, 이전기술 및 사업화 프로젝트, 목표시장 및 제도적 환경, 최고경영자 및 기업 등에 대한 정보를 수집하였다. 그리고 위의 정보를 활용하여 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 실시함으로써, 사업화 실패에 영향을 미치는 요인을 도출하였다. 또한, 본 연구에서 목적으로 하고 있는 기술사업화 실패원인을 양적 접근방법으로만 결론을 내리기엔 한계가 있기 때문에, 대표적 실패사례에 대한 질적 접근을 통해 그 한계를 보완코자 하였다.
- 한편, 종속변수와 독립변수 간의 관계를 설명하기 위한 로지스틱 회귀계수는 선형회귀분석의 최소자승화 기준을 이용한 추정방법 대신 최대우도법(maximum likelihood)을 적용한다. 위 방법으로 추정된 회귀계수의 설명력을 검정하기 위해서는 우도 값 검정(likelihood value test)을 실시하며, 추정된 계수의 통계적 유의성은 추정된 계수를 표준오차로 나눈 통계치를 이용하며, 이를 제곱한 값을 Wald 값이라고 한다. 또한 회귀모형의 적합도를 측정하기 위해서 선형회귀모형에서는 결정계수 R2를 사용하지만, 로지스틱 회귀모형에서는 종속변수의 관측결과와 예측결과를 비교하여 구한 정분류율(correct classification rate)을 고려할 수 있다.
- 목표시장과 관련된 변수는 목표시장의 규모, 불확실성, 경쟁강도이며, 제도적 환경 변수로는 진입규제 강도, 국내시장 보호 강도, 환경규제 강도, 지식재산권 보호 강도를 설정하였다. 이외에도 최고경영자의 연령, 최종학력, 경력 관련성, 외부 도입기술의 사업화 경험, 추진의지를 변수로 설정하였고, 해당 기업의 업력, 종사자 수, 외부 도입기술의 사업화 경험, 사업화 역량(핵심기술 확보, 자금조달, 전문인력 확보, 시장정보 확보)을 변수로 설정하여 로지스틱 회귀분석을 수행했다.
- 후진제거법을 통한 분석에서는 총 17단계의 분석과정을 거쳐서 16개의 변수가 제거되고 최종적으로 과 같이 13개의 변수에 대한 로지스틱 회귀분석이 이루어졌다.
이론/모형
- 다음으로 분석에 사용된 독립변수 중 통계적으로 유의미하지 않은 변수를 제외하고 설명력이 높은 변수들의 조합을 도출하기 위하여 후진제거법(backward elimination method)을 적용하였다. 후진제거법은 각 단계별로 설명력이 가장 낮은 변수를 찾기 위해 각 변수 1개씩을 제거한 모형과 모든 변수를 포함한 모형의 -2log 우도 값을 비교한다.
- 앞서 설명한 바와 같이 분석대상은 설문조사를 통해 회수된 표본(300건) 중 사업화에 성공하였거나 실패(중단)한 사례 115건이다. 이들 데이터를 활용한 로지스틱 회귀분석은 모든 변수를 고려한 입력(enter)방식과 단계별로 설명력이 낮은 변수를 제거하는 후진제거법(backward elimination method), 두 가지를 적용했다. 모든 변수를 고려한 입력방식을 통한 모형 테스트 결과, X2값은 85.
- 한편, 종속변수와 독립변수 간의 관계를 설명하기 위한 로지스틱 회귀계수는 선형회귀분석의 최소자승화 기준을 이용한 추정방법 대신 최대우도법(maximum likelihood)을 적용한다. 위 방법으로 추정된 회귀계수의 설명력을 검정하기 위해서는 우도 값 검정(likelihood value test)을 실시하며, 추정된 계수의 통계적 유의성은 추정된 계수를 표준오차로 나눈 통계치를 이용하며, 이를 제곱한 값을 Wald 값이라고 한다.
성능/효과
- 기술사업화 프로젝트 특성 변수 중에서는 프로젝트의 기간이 길수록 사업화 실패(중단) 확률은 낮아지는 것으로 나타났다. 그리고 이전기술의 사업화 프로젝트가 목표로 하고 있는 목표시장의 규모가 작을수록, 목표 시장의 불확실성이 커질수록 사업화의 실패(중단) 확률은 높아짐을 보여주고 있다.
- 기술사업화 프로젝트 특성 변수 중에서는 프로젝트의 기간이 길수록 사업화 실패(중단) 확률은 낮아지는 것으로 나타났다. 그리고 이전기술의 사업화 프로젝트가 목표로 하고 있는 목표시장의 규모가 작을수록, 목표 시장의 불확실성이 커질수록 사업화의 실패(중단) 확률은 높아짐을 보여주고 있다.
- 넷째, 기술사업화 과정에서 자금을 원활하게 공급받는 것이 중요하다. 로지스틱 회귀분석에서 확인하였듯이 기업의 자금조달 역량이 높을수록 사업화 실패 확률이 감소한다는 결과는 원활한 자금조달이 사업화 성공의 중요한 열쇠임을 잘 보여준다.
- Powell은 외부적 실패요인으로 1997년 아시아의 외환위기로 인하여 아시아 시장을 대상으로 한 기술수출 중심의 기업 운영 상황이 극심하게 악화된 것을 제시하였다. 또한 내부적 실패요인으로는 기술의 잠정적인 진화궤도를 수정하지 못하고 위기 이전의 기술궤도를 외부환경에 발맞추어 빠르게 변화 및 적응하지 못했다는 점을 꼽았다.
- 이들 사례연구에서는 공통적으로 기업의 수요를 미리 반영하는 시스템, 내‧외부의 전문가를 활용할 수 있는 후원, 선행기술조사 심의와 사후 관리시스템을 통해서 통합적으로 사업화를 지원하는 시스템이 존재하고 있다는 사실을 발견하였다. 또한, 기관 개별적으로 전문성을 제고하기 위한 변리사 고용, 기업 연계를 위한 별도조직 설치, 기관별 고유의 분석법을 통한 심의 및 평가 강화, 수요‧공급을 정확하게 예측하기 위한 제도 등을 통해 기술사업화를 촉진할 수 있는 기회들을 마련했다는 점을 발견하였다.
- 반면에 이전된 특허와 결합하여 특허의 가치를 향상시킬 수 있는 보완적 기술의 보유, 기술공급자와 협력, 목표시장의 규모, 최고경영자의 추진의지, 기업의 자금조달 역량은 사업화의 실패 확률과 부(-)의 관계를 갖는다. 또한, 대표적 실패사례 4개를 선정하여 사업화 실패(중단)의 원인을 조사한 결과, 시장 트렌드 분석 실패, 시장과 관련된 노하우 부족, 그리고 부적절한 시장 진입 시점 등 적절한 시장 예측이 이루어지지 않은 부분이 공통적으로 확인되었다.
- 즉, 분석모형의 설명력이 기저모형에 비해서 유의미하게 좋아졌다고 해석할 수 있다. 또한, 모형의 적합도 검정을 위한 Hosmer-Lemeshow 검정을 실시한 결과, 유의확률이 0.793으로 나타나 관측 값과 예측 값 사이에 차이가 없다는 귀무가설을 기각하지 못해 적합한 모형으로 확인되었다.
- 또한, 창업 및 사업화는 물론 그 지역의 인구, R&D 지출, 대학, 특허 수, 경쟁구조 등에도 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
- 둘째, 시장 예측에 대한 지원을 강화하여 시장의 규모가 크고 불확실성이 낮은 공공부문 기술을 발굴하여 우선적으로 민간에 이전하여 사업화에 나설 필요가 있다. 로지스틱 회귀분석 결과에서 목표시장 규모가 작을 수록, 목표시장의 불확실성이 높을수록 사업화 실패 확률이 커진다는 분석결과와 시장 예측 실패로 인해 사업화에 실패하였거나 사업화를 중단한 이후에 시장이 열린 사례는 이를 잘 보여주는 결과라 할 수 있다.
- 넷째, 기술사업화 과정에서 자금을 원활하게 공급받는 것이 중요하다. 로지스틱 회귀분석에서 확인하였듯이 기업의 자금조달 역량이 높을수록 사업화 실패 확률이 감소한다는 결과는 원활한 자금조달이 사업화 성공의 중요한 열쇠임을 잘 보여준다. 다만, 기술개발과 달리 기술사업화는 기업의 이익과 밀접하게 연계되어 있으므로 정부출연금을 통한 직접적인 지원보다는 벤처캐피탈 투자, 기술보증, 성공불융자와 같은 다양한 방식의 기술금융을 활성화할 필요가 있겠다.
- 이들 데이터를 활용한 로지스틱 회귀분석은 모든 변수를 고려한 입력(enter)방식과 단계별로 설명력이 낮은 변수를 제거하는 후진제거법(backward elimination method), 두 가지를 적용했다. 모든 변수를 고려한 입력방식을 통한 모형 테스트 결과, X2값은 85.406, 유의확률은 0.00 이하로, 독립변수를 포함한 모형과 기저모형 사이에 유의미한 차이가 있는 것을 확인했다. 즉, 분석모형의 설명력이 기저모형에 비해서 유의미하게 좋아졌다고 해석할 수 있다.
- 이전기술에 대한 기업의 추가 기술개발 추진 여부, 이전된 기술과 대체(경쟁)할 수 있는 기술의 존재 여부, 목표시장 내 불확실성은 사업화의 실패(중단) 확률과 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 반면, 이전기술을 보완해 주는 보완적 기술의 보유 여부, 기술공급자와의 협력 정도, 목표시장의 규모, 최고경영자의 추진의지, 기업의 자금조달 역량 등은 사업화의 실패(중단) 확률에 통계적으로 유의미한 수준에서 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 기술 사업화 주체 중에서도 기술적인 지식과 노하우가 있는 전문가들 입장에서 혁신 프로세스를 통한 성공적인 사업화 사례를 발굴하여 제시하였다. 본 연구에서는 건국대학교 병원의 심장판막 수술법의 개발과 사업화 사례를 조사하였는데, 전문성의 수준이 일정 수준 이상일 경우 연구개발 단계에서는 투입 비용과 시간이 많이 소모되는 반면, 기술의 안정성이 확정된 이후인 확산 단계에서는 비용 및 시간자원을 절약할 수 있는 이점이 있음을 강조하였다.
- 이에 대해 세부적으로 살펴보면, 미국 대도시 단위의 308개 지역을 분석 단위로 두고 전자‧통신 산업 관련 특허를 소유하고 있는 기업들을 대상으로 데이터를 수집한 후, 음이항회귀분석을 통하여 상관관계를 도출하였다. 분석결과는 기술들의 구성이 연관성이 높은 기술들일수록 기업의 창업과 사업화에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 보여주었으며, 다양성이 높을 기술들의 조합일수록 역시 긍정적인 상관관계를 가짐을 보여주었다. 또한, 창업 및 사업화는 물론 그 지역의 인구, R&D 지출, 대학, 특허 수, 경쟁구조 등에도 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
- 셋째, 중소기업의 마케팅 인력을 지원해 주고, 기술경영인력의 역량을 강화할 수 있는 정부 정책이 시급하다. 사례연구에서 확인하였듯이 기술적으로는 완성도가 높지만 회사내 마케팅 인력이 전무하여 판로개척에 어려움을 겪고 있는 사례가 이를 잘 보여주는 결과라 할 수 있다.
- 최근에는 관측도수와 예측도수의 적합도를 측정하기 위해 자주 사용하는 Hosmer-Lemeshow 검정법을 사용하기도 한다. 이 검정법은 관측 값과 예측 값 사이에 아무런 차이가 없다는 귀무가설의 기각 여부를 판단하는 것으로 귀무가설이 기각되지 않을 때 모형이 데이터를 잘 적합 시켰다고 판단할 수 있다.
- 백승희‧정도범(2013)은 공공연구기관에서의 기술이전 및 사업화의 우수 사례를 선정한 후 성공사례를 분석하였다. 이들 사례연구에서는 공통적으로 기업의 수요를 미리 반영하는 시스템, 내‧외부의 전문가를 활용할 수 있는 후원, 선행기술조사 심의와 사후 관리시스템을 통해서 통합적으로 사업화를 지원하는 시스템이 존재하고 있다는 사실을 발견하였다. 또한, 기관 개별적으로 전문성을 제고하기 위한 변리사 고용, 기업 연계를 위한 별도조직 설치, 기관별 고유의 분석법을 통한 심의 및 평가 강화, 수요‧공급을 정확하게 예측하기 위한 제도 등을 통해 기술사업화를 촉진할 수 있는 기회들을 마련했다는 점을 발견하였다.
- 이러한 가격은 마케팅과 영업의 노하우로도 극복하기 힘든 약점이었다. 이와 같이 D 기업이 시장 트렌드를 적절하게 이해하지 못한 것이 D 기업의 기술사업화를 중단하게 된 주된 원인으로 확인되었다.
- 이전기술의 기술사업화 실패(중단)에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과는 <표 6>에 정리된 바와 같다. 이전기술에 대한 기업의 추가 기술개발 추진 여부, 이전된 기술과 대체(경쟁)할 수 있는 기술의 존재 여부, 목표시장 내 불확실성은 사업화의 실패(중단) 확률과 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 반면, 이전기술을 보완해 주는 보완적 기술의 보유 여부, 기술공급자와의 협력 정도, 목표시장의 규모, 최고경영자의 추진의지, 기업의 자금조달 역량 등은 사업화의 실패(중단) 확률에 통계적으로 유의미한 수준에서 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 마지막으로 황경연‧성을현(2014)은 기술의 특성, 기술사업화 성과 및 경영 성과 간의 상관관계에 관한 실증연구를 수행하기 위해 대덕연구개발특구 내의 정부출연(연)으로부터 기술이전을 받은 102개의 기업으로부터 설문을 회수 받아 분석했다. 정부출연(연)으로부터 도입된 기술이 우수할수록 사업화 성과 및 경영 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 발견했고, 또한 도입된 기술의 시장성이 높을수록 사업화 성과와 경영 성과에 긍정적인 영향을 미쳤다고 발표했다. 뿐만 아니라 기업이 도입한 기술과 관련된 환경이 기업에게 우호적일수록 기업의 기술사업화 성과가 높아진다는 결과도 제시했다.
- 그렇다면 과연 우리나라는 R&D 투자에 따른 성과가 기술사업화의 성공까지 원활히 이어지고 있을까? <표 1>은 2012년에 한국산업기술진흥원(KIAT)이 2006년부터 2010년까지 기업에 이전된 공공연구기관 기술 1,808건을 대상으로 사업화 현황에 대해 조사한 결과이다. 조사결과에서 보여주듯이 국내 대학과 출연연구기관이 기업에 이전한 기술 중 사업화에 성공한 기술은 15% 수준에 머무는 반면, 절반가량의 이전기술은 사업화가 중단된 것으로 나타났다. 이와 같이 공공연구기관이 개발한 이전 기술의 민간 사업화가 성공하기 어려운 이유는 기술사업화가 본래 어려운 과정이기 때문이다.
- 국내 4년제 202개 대학을 대상으로 회수한 설문조사 결과를 분석함으로써, 대학의 기술이전과 사업화의 성과에 영향을 미치는 요인들을 도출했다. 투입-중간산출성과-성과의 단계로 구성된 구조방정식모형(Structural Equation Model: SEM)을 통해 발견한 사실은, 연구비, 연구인력 수 등 자원투입이 특허 성과에 긍정적인 영향을 미쳤고, 이것은 기술이전 및 창업 성과에 대해서도 긍정적인 영향을 미쳤다는 것이다. 한편, 기술이전 조직의 전문성 및 인적 역량이 기술이전 성과에는 긍정적인 영향을 미치지 않는다고 제시되었다.
- 첫째, 일반적으로 추가 기술개발 지원의 확대는 기술사업화 촉진을 위해 매우 필요한 정책으로 꼽혀 왔다. 하지만, 본 논문의 분석결과에서는 민간이 추가 기술개발을 직접 추진하는 것이 기술사업화의 실패 가능성을 오히려 증가시키는 것으로 분석되었다. 이는 추가 기술개발이 추가적인 시간, 자금, 인력이 들어가 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 시장 진입의 타이밍 실패로 이어질 수 있기 때문으로 해석된다.
- 사내외 대체(경쟁)기술이 존재할 경우에도 이전기술을 활용한 사업화를 추진하다가 대체(경쟁)기술로 사업방향을 전환시키거나 개발이 완료되더라도 기술경쟁력, 가격경쟁력 등이 없으면 중단할 가능성이 커질 수 있다. 한편, 이전기술과 결합되어 이전기술의 가치를 증가시켜 줄 수 있는 보완적 기술을 해당기업이 보유한 경우, 이전기술의 사업화 실패(중단) 확률이 낮아질 것이라는 일반적인 예상과 동일한 결과가 나왔다.
- 후진제거법을 통한 분석에서는 총 17단계의 분석과정을 거쳐서 16개의 변수가 제거되고 최종적으로 <표 7>과 같이 13개의 변수에 대한 로지스틱 회귀분석이 이루어졌다. 후진제거법을 통한 분석결과, 먼저 이전기술의 특성 중에서 기업의 추가 기술개발 추진과 대체(경쟁)기술 존재는 사업화 실패(중단) 확률을 각각 1% 유의수준 이내에서 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 이전기술의 완성도를 높이기 위한 기업의 추가 기술개발이나 사업화에 필요한 주변기술의 개발에는 자금, 인력 등의 추가 투입이 필요할 뿐만 아니라 시장 진입 타이밍을 놓칠 가능성이 커져 사업화 실패 가능성이 높아질 수 있기 때문으로 해석된다.
후속연구
- 또한, 기술경영인력 양성을 위한 정부 지원을 확대하고, 기존 현장인력의 기술경영 역량 강화를 위한 지속적인 교육이 필요해 보인다. 또한 초기 판로개척에 어려움을 겪고 있는 소규모 중소기업을 위해 정부나 공공기관이 구매를 지원해 주는 우선구매제도를 확대할 필요가 있겠다.
- 사례연구에서 확인하였듯이 기술적으로는 완성도가 높지만 회사내 마케팅 인력이 전무하여 판로개척에 어려움을 겪고 있는 사례가 이를 잘 보여주는 결과라 할 수 있다. 또한, 기술경영인력 양성을 위한 정부 지원을 확대하고, 기존 현장인력의 기술경영 역량 강화를 위한 지속적인 교육이 필요해 보인다. 또한 초기 판로개척에 어려움을 겪고 있는 소규모 중소기업을 위해 정부나 공공기관이 구매를 지원해 주는 우선구매제도를 확대할 필요가 있겠다.
- 본 논문의 실패 요인분석 결과와 4건의 실패 사례조사 결과만을 가지고 모든 기술사업화의 실패 원인을 일반화하는 것은 무리가 있다. 또한, 기술사업화의 성공과 실패를 시장 출시 여부에 따라 판단했다는 점에는 분명히 연구의 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구를 통한 기술사업화의 실패 요인분석과 실패 사례연구는 아래와 같은 시사점을 우리에게 준다.
- 또한, 본 연구에서 목적으로 하고 있는 기술사업화 실패원인을 양적 접근방법으로만 결론을 내리기엔 한계가 있기 때문에, 대표적 실패사례에 대한 질적 접근을 통해 그 한계를 보완코자 하였다. 본 논문을 통해 도출한 사업화 실패요인에 대한 실증연구는 향후 동일한 원인에 의한 실패를 미연에 방지할 수 있는 시사점을 이끌어낼 수 있다는 측면에서 정책입안자들이 더 의미 있게 활용할 수 있는 연구결과가 될 것으로 기대된다.
- 본 논문의 실패 요인분석 결과와 4건의 실패 사례조사 결과만을 가지고 모든 기술사업화의 실패 원인을 일반화하는 것은 무리가 있다. 또한, 기술사업화의 성공과 실패를 시장 출시 여부에 따라 판단했다는 점에는 분명히 연구의 한계가 있다.
- 즉, 구체적인 사례보다는 보다 장기적인 관점에서 기술사업화를 설명하는 연구가 많음으로 인해 세부적인 사업화 과정의 문제점이나 이슈를 도출하는 연구가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 공공연구기관에서 개발된 기술이 기업으로 이전이 되고 난 이후 기업에서 사업화하는 프로세스로 연구범위를 제한하였다. 이것은 기술사업화 과정 중 연구범위를 세부적으로 설정하여 명확한 분석결과를 도출하기 위한 것이다.
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