기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성과 결정요인 분석

Abstract

The purpose of this paper is to propose the efficiency improvement ways for by analyzing the efficiency and its determinants on R&D activities of technology- innovation SMEs, which is called INNO-Biz. The 6,708 companies studied in this paper are the samples which have received a credit guarantee from Korea Technology Finance Corporation, which is called KIBO, after passing the technology appraisal between 2008 and 2011. The KIBO is a government-funded technical financial support firm, and the indices of the self-developed technology evaluation model correspond a lot in terms of the definition of the management resources of the enterprises presented from the Resource-based view. In this regards, they are considered to be appropriate data for this research. Efficiency is measured by DEA(data envelope analysis), and the sample is categorized into industrial units to measure efficiency for individual industries and for the entire industry. Input variables include technology staffing level and R&D investments, and output variables include the number of patent applications and prototypes. Research samples are classified into two sections in accordance with the industrial technology level of mid-section classification by KSIC(korean standard industrial classification): mid and low-tech industries(paper, printing, metals, etc.), and high-tech industries(electronic components, precision instruments, information service activities, etc.). In the individual industries analysis, the average TE(technical efficiency) representing the most optimized production scale is 19%, the average PTE(pure technical efficiency) representing the input allocation efficiency is 70% and the average SE(scale efficiency) representing the scale optimization is 30%. Under the integrated entire industries analysis, TE is 10%, PTE is 68% and SE is 19%. Therefore, even though the R&D activities are operated relatively efficiently within each industry, it is estimated that the downward tendency is shown in the whole industry. Also, the difference in efficiency between the manufacturing sector and the non-manufacturing sector is not significant. In comparison with the RTS(returns to scale) between the input and output, individual industries analysis shows IRS(increasing returns to scale) in the medium and low technology industries, and CRS(constant returns to scale) in the high-tech industries. Integrated industries analysis shows increased IRS in all industries. Under the assumption of CRS, the lower the technical level of the industry, the higher the efficiency. This is because the repercussions on the technical performance appear rapidly in the middle and low-tech industries, and slowly in the high-tech. It is believed that this is reflected in the characteristics of the industry about technology-intensive investments. In order to improve the efficiency, the mid and low-tech industries should elevate the scale through the development of core parts and materials and then maintain the optimal scale. In the high-tech industries, it will be necessary to maintain optimal inputs through inputs element allocation management. Through tier analysis to select the benchmarking target for enhancing the efficiency of the R&D activities, the manufacturing sector can benchmark the motor vehicles industry or furniture industry in the short term, and precision instrument industry in the long term. Non-manufacturing sector can benchmark the publishing(software) industry in the short term, and information service or other professional services activities industry in the long term. As for efficiency determinants of R&D activities, Tobit’s regression model was used to analyze how a firm’s internal resources influence R&D activities. The internal resources define the CEO’s competencies(experience level of the same industry, level of technical knowledge, technology management strategy, management ability), and R&D capabilities(R&D department, level of R&D personnel, R&D personnel management, R&D investment). The analysis found that R&D capabilities rather than the CEO’s competencies are influential more to enhancements of efficiency. Also, the CEO’s managerial competencies was more important than his experiential competencies. In addition, the determinants were different depending on the level of technology in the industry. CEO’s technology management strategy is crucial for the mid and low-tech industry, while the CEO’s managerial competencies are crucial for the high-tech industry. Meanwhile, the CEO’s level of experience in the same industry turned out to be negatively related to efficiency, and level of technological knowledge was not significant. The efficiency of R&D activities have proved to be enhance by a resource management system, rather than the characteristics of input elements. R&D department, management of R&D personnel and R&D investment are more important. In particular, R&D investments weaken PTE of input allocation but is the determinants of maintaining and strengthening the optimum level of its SE. Financial capability, production capability, Marketing Competencies were included in the study as control variables. The financial capability was not significant, production capability was negatively related, and marketing competencies was significant. Marketing competencies are a firm's internal resource to enable to shorten the lead time of R&D activities by sharing with the R&D department the information concerning the market and competitors. Thus, the chances of failure can be reduced after the market launch. The characteristic of this study is based on not questionnaire survey, but it analyzed sample companies which passed the technology appraisal directly evaluated by the experts of the KIBO. It also defines efficiency between input and output on R&D activities. It has been measured by DEA model. Considering firm’s internal management resources as an efficiency determinants of R&D activities from the resource-based view, the study prioritized key factors to help the CEO make a decision. In conclusion, it discussed the limitations of the research and future direction of research.

본 연구는 기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성과 그의 결정요인을 분석하여 연구개발의 효율화 방안을 제시하는 것에 목적을 가진다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금으로부터 기술평가를 받은 후, 보증을 지원받은 6,708개사이다. 기술보증기금은 정부 출연 기술금융지원기관으로, 자체 개발한 기술평가모형의 지표는 자원기반관점에서 제시하는 기업경영자원의 정의와 항목 면에서 상당수 일치한다. 이에 본 연구목적에 부합되는 자료로 활용될 수 있다. 효율성은 자료포락분석(DEA)으로 측정되며, 표본을 산업 단위로 분류하여 개별산업과 전체산업에 대한 효율성을 비교 분석한다. 투입변수는 기술인력수준과 연구개발투자이며, 산출변수는 특허출원과 시제품제작 실적이다. 연구표본은 한국표준산업분류의 중분류 기준에서 산업의 기술 수준에 따라 중·저급기술산업(종이, 인쇄, 금속 등)과 고급·첨단기술산업(전자, 정밀기기, 정보서비스 등)으로 구분한다. 효율성 측정결과에 따라 개별산업 분석은 최적의 생산규모를 가정하는 기술효율성(TE)이 0.19, 투입분배의 효율화를 판단하는 순수기술효율성(PTE)이 0.70, 규모의 최적화를 고려하는 규모 효율성(SE)이 0.30이다. 전체산업의 통합분석은 기술효율성(TE)이 0.10, 순수기술효율성(PTE)이 0.68, 규모효율성(SE)이 0.19이다. 이에 연구개발 활동이 개별산업에서는 비교적 효율적으로 운영되더라도, 전체산업에서는 효율성의 하향 평준화 경향이 발생하는 것으로 여겨진다. 또한, 제조업과 비제조업의 효율성 차이도 크지 않는 것으로 여겨진다. 투입과 산출 간의 증가량으로 살펴보는 규모수익을 비교하면 개별분석은 중·저급기술산업에서 규모수익증가, 고급·첨단기술산업은 규모수익불변 상태가 많다. 전체산업의 통합분석은 모든 산업에서 규모수익증가 상태가 많다. 규모수익불변 가정에서는 산업의 기술수준이 낮을수록 효율성이 높아진바, 이는 기술성과에 대한 수확체감 현상이 중·저급기술산업에서 빠르게 발생한다는 점과 연구개발의 질과 양적 투자에 대한 기술성과가 더디게 나타나는 고급·첨단기술산업의 특징이 반영된 것에 기인할 것으로 여겨진다. 이에 비효율성에 대한 개선방안으로 중·저급기술산업은 핵심 부품·소재의 개발 등을 통해 규모를 확대한 후 최적의 규모를 유지하고, 고급·첨단기술산업은 기술적인 투자와 활동을 병행하되 투입요소의 분배관리를 통한 최적의 투입요소 유지가 필요할 것이다. 연구개발 활동의 비효율성을 개선하기 위하여 Tier 분석을 활용한 산업별 벤치마킹하는 대상을 선정하였다. 제조업은 단기로 자동차 또는 가구산업, 장기로 정밀기기 산업을 벤치마킹할 수 있으며, 비제조업은 단기로 출판, 장기로 정보서비스 또는 기타전문·기술서비스 산업을 벤치마킹하여 산업의 연구개발 활동 효율성을 높일 수 있다. 효율성 결정요인 분석은 자원기반관점에서 기업 내부자원이 연구개발 활동 효율성에 미치는 영향을 토빗 회귀모형으로 분석하였다. 독립변수인 기업 내부자원은 경영주 역량(동업종경험수준, 기술지식수준, 기술경영전략, 경영관리능력)과 연구개발 역량(기술개발전담조직, 기술인력수준, 기술인력관리, 연구개발투자)이다. 분석결과로 연구개발 활동 효율성에 미치는 영향은 경영주 역량보다 연구개발 역량이 높았으며, 경영주 역량은 경험적 역량보다 관리적 역량이 중요하게 나타났다. 또한, 산업의 기술 수준에 따라 결정요인이 다르게 나타났다. 중저급기술산업은 경영주의 기술경영전략이 중요하고, 고급첨단기술산업은 경영주의 경영관리능력이 중요하였다. 경영주의 동업종 경험수준은 부적 관계로 유의하였으며, 경영주의 기술지식수준은 기각되었다. 연구개발역량은 투입요소의 특성보다 전담조직과 인력관리 등의 자원관리시스템 운용이 연구개발 활동 효율성을 높였으며, 기술개발전담조직과 기술인력관리, 연구개발투자가 유의하였다. 특히 연구개발투자는 투입분배의 순수기술효율성(PTE)을 약화시키지만, 규모확대를 통한 적정수준의 규모 유지와 강화를 위해서는 핵심적인 결정요인으로 나타났다. 기술사업화역량(재무역량, 생산역량, 마케팅역량)을 통제변수로 설정하여 연구개발 활동 효율성에 미치는 영향을 살펴보면, 재무역량은 유의하지 않았으며 생산역량은 부적 관계로 유의하였다. 마케팅역량은 정의 관계에서 유의하게 나타난바, 이는 시장과 경쟁사 분석정보에 대하여 연구개발조직과 지속 공유함으로써 개발기획, 진행, 사업화 단계까지의 연구개발 소요기간을 단축하고, 신제품(서비스) 출시 후의 실패율을 줄일 수 있었을 것이다. 본 연구가 지니는 특징은 일반 기업 대상의 설문 조사가 아니라 해당 기업을 기술보증기금의 심사자가 직접 평가한 기술평가자료로 분석하였다는 점과 효율성을 연구개발 활동의 투자와 산출요소로 정의하고, 이를 DEA 모형으로 측정하였다는 것이다. 또한, 연구개발 활동의 효율성 결정요인을 자원기반관점에서 기업 내부경영자원으로 살펴보고, 효율성 척도에 따라 우선순위를 제시한 점은 경영주의 의사결정과정에 도움이 될 것으로 기대한다. 결론부에는 연구의 한계 및 향후의 연구 방향을 논하였다.