기술혁신이고용에 미치는 영향에 대한 논쟁은 산업혁명 시기부터 시작된 오래된 경제학적 이슈다. 개별 기술혁신의 영역과 성격, 산업 특성에 따라 상이한 양상으로 나타나는 고용변화를 한마디로 단정하기는 쉽지 않고 기술혁신에 따른 고용 보상효과를 실증적으로 검증하는 것 또한 어렵다. 하지만 기존의 기술혁신이 대체해온 인간의 능력이 주로 육체적인 것이었던 점에 비해 빠르게 진화 중인 스마트기술은 인간의 지적능력의 상당부분을 모사할 것으로 보여 주의가 요구된다. 인간 고유능력인 지능을 확장하고 나아가서는 자체적으로 인간 지능을 기술 자체에 내재화해 나가고 있는 스마트기술의 발전은 제조업뿐만 아니라 의료, 법률, 금융, 교육 등 복잡한 전문 지식과 상호작용이 필요한 영역의 업무환경과 고용에 영향을 미칠 것으로 전망된다. 한편 스마트기술에 의한 고용 대체가능성에 대한 경고에만 집중하는 것은 새로운 산업창출과 경제성장동력을 간과할 수 있다. 균형잡힌 미래 전망과 정책적 대비가 필요하다.
This study empirically investigates innovative behaviors of the firm. In so doing, a Probit was employed and estimated. We used the raw data of the "corporate innovation survey"(CIS), which, in consent with OECD efforts, is regularly undertaken by the Science and Technology Policy Institute(SIEPI). The data set includes more than 3400 firms in the manufacturing sector. Three types of innovation, i.e., new product, product improvement and process innovation, are studied, assuming that determinants of innovation are firm′s age. number of employees as the size of firm, ratio of foreign ownership and innovation costs. To investigate the relationship between firm′s innovation behavior and the size, we estimate the Probit including the quadratic term of the firm size. Empirical findings showed that the sign of the quadratic term of the firm size turned out to be negative. It means that the probability of firm's making innovation shows the inversed-U relationship with the firm size. Such an empirical result may have a significant implication for the industrial policy.
제조혁신 기술로서 엔지니어링 모델링 & 시뮬레이션(이하, Eng. M&S) 기술은 제조패러다임을 바꿀 대안기술로 주목되고 있으며, 해당분야 국가수준에서의 기술정책 육성을 위해 경쟁력 분석이 우선적으로 선행되어야 한다. 이를 위해 제조업에서 Eng. M&S가 갖는 의미를 고찰하고, 기존에 정립된 특허, 논문 계량 분석 경쟁력 평가모형을 기반으로 Eng. M&s 기술적 특성을 반영한 시장 관점에서 지표를 추가하여 Eng. M&S 기술에 대한 각국의 경쟁력을 도출을 시도하였다. 또한 모형의 통계적 검증을 통해 기존 계량정보 기반 평가모형보다 다양한 정보에 의한 높은 설명력을 확인하였고, 이에 따라 추가된 시장지표의 유용성을 확인할 수 있었다. Eng. M&S 기술경쟁력 분석 결과, 한국의 경쟁력은 최고기술보유국가인 미국대비 절반 수준으로 7개 주요국 중 가장 낮게 평가되었으며, 도출된 결과를 기반으로 경쟁국들의 정책적 노력에 대해 논의하였다. 본 연구를 통해 설계역량이 현저히 낮다고 평가된 한국 제조환경에 맞는 Eng. M&S 기술 육성 정책 수립이 필요하며, 보다 근본적인 차원에서의 해당 기술 활용을 촉구하는 바이다.
2000년대 이후 국내 제조업 성장률은 지속적으로 하락하고 있으며, 매출 및 고용이 감소하고 있는 추세이다. 주요 선진국은 제조업 경쟁력 강화를 위한 다양한 전략을 수립하여, ICT 기술과의 융합을 통한 제조업 혁신을 도모하고 있다. 제조업 혁신의 핵심은 제품 설계 단계에서 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 통해 신제품 개발 시간 및 비용을 절감하는 것이다. M&S 산업은 산업 가치사슬의 상위분야에 속하며, 타 산업으로의 파급효과가 큰 업종이다. 그러나 국내 M&S 기업의 역량은 선진국 대비 매우 취약한 상황이며, M&S 기업의 정의 및 분류조차 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 한국표준산업분류를 분석하여 M&S 서비스 기업들이 포함되는 5개의 산업 세세분류를 도출하고, 11,822개의 관련 기업 중 3단계의 선정 절차에 따라 307개의 M&S 서비스 기업을 도출하였다. 이중 211개의 M&S 서비스 기업 현황을 조사하여 국내 M&S 기업의 역량을 분석하였다. 제조업에 대한 의존도가 높은 우리 경제의 특성을 고려할 때, 향후 지속적인 경제성장을 위해서는 고급 두뇌산업인 국내 M&S 서비스의 역량 향상 및 생태계 조성을 통한 제조업의 경쟁력 강화가 필요하다.
본 연구는 2014년과 2016년 한국 제조업 부문 기술혁신조사 자료를 활용하여 과학기술혁신을 촉진하기 위한 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 실증분석하였다. 정책조합을 시장중심, 공급중심, 수요중심으로 구분하고, DEA-Tobit분석을 통해 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 추정하였다. DEA분석 결과, 한국 제조업의 R&D효율성은 높지 않은 것으로 분석되었고, 그 원인은 투입요소 중 R&D투자액이 효율적으로 활용되지 못했기 때문이다. Tobit모형의 추정결과에 따르면 정책조합은 R&D효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 시장중심 정책조합, 시장 공급중심, 공급 수요중심 정책조합이 R&D효율성과 정(+)의 관계를 확인할 수 있었다. 국내 R&D효율성을 개선하기 위해서는 R&D 투자 포트폴리오 전략 수립이 필요하고, 정부는 기업의 특성과 정책수단 간의 정합성을 고려해서 정책조합을 활용해야 한다.
우리 나라 산업의 장래를 생각하면 부가가치가 큰 제조업의 육성이 필요하며, 전자공학 및 전자산업은 그 기반으로서 중추적 역할을 담당하고 있다. 그런데, 전자공학은 금세기에 있어서 첨단 ·혁신기술창조의 중핵을 이루고 있는 바, 본 원고는 이것의 과제에 대해서 분석과 제언을 시도해 본 것이다.
본 연구는 기업이 직면한 혁신의 장애요인을 자금부족과 정보부족으로 조명하고 수직적 협력과 수평적 협력에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 한국 제조업 대상으로 진행된 기술혁신조사(KIS) 자료를 이용하였다. 연구결과, 혁신의 장애요인인 자금부족은 수직적 협력에 정(+)의 관계가 있다는 가설은 지지되지 않았다. 하지만, 정보부족은 수직적 협력과 수평적 협력에 정(+)의 관계가 있다는 가설은 지지되었다. 기존 연구들은 R&D협력의 선행요인으로서 기업 내부의 활동과 관련한 논의를 진행하였으나, 본 연구에서는 이를 혁신의 장애요인으로 확장하였다. 또한, 경쟁의 구도가 기업과 경쟁사 사이의 기업 간 경쟁에서 서로 다른 협력 집단들 간의 경쟁구도로 변화함에 따라 R&D협력 유형을 범위를 수평적 협력까지 확장하여 실증 분석하였다.
본 연구에서는 산업의 혁신패턴이 기술체제에 좌우된다는 산업별 혁신체제론적 접근에 따라 산업의 기술체제 특성이 지식전파와 혁신성과에 미치는 영향을 분석하였다. 과학기술정책연구원의 "2008년 기술혁신활동조사: 제조업"DB 자료를 이용하여 기술체제에 따라 산업을 분류하고 계량모형을 이용해 지식외부성의 원천과 지식전파가 유발하는 기술혁신을 산업별로 분석하였는데, 주요결과는 다음과 같다. 첫째 특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 일반적 명목적 지식기반 산업과 달리 기업의 혁신성과가 입지특성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났으며, 고기술-특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 연구개발자본이 풍부한 지역, 저기술-특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 동종산업의 집적도가 높은 지역에 입지한 기업일수록 제품혁신이 활발하였다. 둘째 제품혁신을 선도적 혁신과 추종적 혁신으로 구분하여 지식전파가 유발하는 혁신수준을 산업별로 알아보았는데, 저기술산업에서는 외부로부터 전파된 지식이 선도적 혁신과 추종적 혁신을 유발하고 고기술산업에서는 추종적 혁신만 유발하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과로부터 지식외부성의 원천과 지식전파가 유발하는 기술혁신의 수준은 산업의 기술체제에 따라 다르며, 지역산업 클러스터정책은 산업의 기술체제 특성을 감안해 모색할 필요가 있다는 함의를 얻고 있다.
본 연구에서는 개방형 혁신활동의 수준을 너비와 깊이라는 두 차원으로 나누어 이들이 혁신성과에 미치는 영향을 파악하고, 기술보호의 매개효과를 실증 분석하고자 한다. 이를 위해 한국기업혁신조사(KIS, 2018)에 응답한 기업 중 혁신성과를 도출한 경험을 보유한 제조업과 서비스업 기업 1,403개사를 대상으로 다중선형회귀분석, 위계적 회귀분석을 적용하였다. 분석 결과, 개방형 혁신활동의 너비는 급진적 혁신성과에 긍정적인(+) 영향을 미쳤으며 개방형 혁신활동의 깊이는 점진적 혁신성과에 긍정적인(+) 영향을 미쳤다. 기술보호의 매개효과를 검증한 결과, 혁신활동의 너비와 급진적 혁신활동 사이에는 부분매개를, 깊이와 급진적 혁신활동 사이에는 완전매개를 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 혁신을 추진하는 기업과 그 중에서도 기술의 획득을 통해 제품혁신을 추진하는 기업에게 중요한 시사점을 제시하고 있다.
본 연구의 궁극적인 목적은 독일 정부가 적극적으로 추진하고 있는 스마트 팩토리에 관한 사례들을 조사하는 것이다. 이를 통해 현재 한국 정부가 제조 산업의 혁신 과제로 추진하고 있는 제조업 3.0의 성공적 추진을 위함 함의를 제시하고자 한다. 독일 정부가 추진하고 있는 스마트 팩토리의 핵심은 제조업과 CPS(사이버 물리 시스템), MES(생산관리시스템), 3D Printer, AI(인공지능)과 같은 정보통신기술의 융합이다. 완전 자동화된 공장을 만들자는 것이다. 하지만 완전한 제조업 자동화는 쉽게 달성하기 어렵다. 실제, 독일 정부도 스마트 팩토리를 추진함에 있어서 실패를 경험하였다. 하지만 지금 독일에서는 이러한 어려움을 극복하고 다양한 성공사례를 소개하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 팩토리의 추진했던 기업들의 성공사례를 중심으로 성공의 원인을 살펴보고 이를 통해 한국의 제조업 3.0을 추진하는데 실패를 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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