Purpose: This paper developed the framework for extracting strategies of research and business development (R&BD) based on the data envelopment analysis(DEA). Methods: DEA has been widely utilized in evaluating R&D efficiency. Even though, technology transfer and commercialization has been regarded as the important factors for practical R&D efficiency evaluation, most research have evaluated R&D efficiency by just using the DEA outputs such as the number of patents and papers. The technology transfer, commercialization and relations among costs and generated technology and commercialization are needed to be considered for more practical R&D efficiency evaluation. Thus, this research addressed a method on how to incorporate the commercialization factors into the R&DB efficiency evaluation, and improve the efficiency strategically in terms of R&D and B&D. To achieve this, this research utilized a two-stage network DEA model for R&BD efficiency evaluation. Results: The proposed framework was applied to the 15 public research institutes and the 34 universities for validation. R&BD efficiency for the 15 public research institutes and the 34 universities was evaluated, and the differentiated improvement strategies for the inefficient DMUs to improve their efficient were proposed. Conclusion: The R&BD efficiency would be effectively analyzed based on two-stage network DEA. It would be utilized for the effective strategy planning for cultivating R&BD.
In this paper, efficiencies of core technology development projects, conducted by Ministry of Trade, Industry and Energy, are compared. In the process, DEA (Data Envelopment Analysis) is utilized as a main technique for comparing efficiencies. For DEA, input oriented BCC Model is adopted with government grant, recipient expenditure, the number of participating institutions, and project duration as input factors, and the number of patents, the number of papers, and occurred sales as output factors. As a result, next generation mobile communication project turns out to be the most efficient project of all. Therefore, next generation mobile communication project should be benchmarked for the other projects to follow. However, these results should be used only for reference data since every project has a different objective and, of course, is run under a different environment.
Scientific and technological performances (e.g., patents and publications) made through R&D play a pivotal role for national economic growth. National governments encourage academia-industry cooperation and thereby pursue continuous development of science technology and innovation. Increasing R&D-related investments and manpower are crucial for national industrial development, but evidence of poor performance in business performance, efficiency, and effectiveness has recently been found in Korea. This study evaluates performance efficiency of the 6T sector (Information Technology, Bio Technology, Nano Technology, Space Technology, Environment Technology, Culture Technology), which is considered a high-potential promising industry for the next generation growth and currently occupies two thirds of the national R&D projects. The study measures the relative efficiency of R&D in a comparative perspective by employing the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The result reveals overall low efficiency in basic R&D (0.2112), applied R&D (0.2083), development R&D (0.2638), and others (0.0641), confirming that economic performance and efficiency were relatively poor compared to production efficiency. Efficient R&D needs policy makers to create strategies that can increase overall efficiency by improving productivity performance and quality while increasing economic performance.
정부지원과 기업 경영성과 간 관계에서 기업 고유의 특성과 공간적 특성의 중요성을 강조하는 많은 논의들이 있지만, 기업 특성과 클러스터 특성이 통합적으로 경영성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 정부자금지원의 구체적인 투입에 따른 재무적, 비재무적 성과를 실증분석하고, 정부 자금지원과 기업 경영성과 간에 영향을 조절할 것으로 예측되는 기업 특성 및 클러스터 특성을 탐색하여, 개인 및 집단의 2수준 위계적 선형모형(HLM)으로 분석하였다. 데이터는 사업자등록번호 기준으로 기업 및 클러스터 수준으로 재정리하여 최종적으로 기업수 83,395개사 및 클러스터 641개의 패널데이터가 활용되었다. 연구 결과, 정부 자금지원은 기업의 매출액과 특허 모두에 정(+)의 효과를 주는 것으로 나타나, 정부 지원이 시장실패를 보완할 수 있는 유효한 수단이라는 것을 보여준다. 위계적 선형모형으로 분석한 결과, 정부 자금지원과 인적자본역량, 흡수역량, 클러스터 네트워크 밀도와 결합할 경우, 모두 매출액과 유의한 정(+)의 효과가 나타났다. 본 연구는 2수준 위계적 선형모형으로 분석하여, 기업 특성인 인적자본역량과 흡수역량, 클러스터 특성인 클러스터 네트워크 밀도가 조절효과로 정부 자금지원과 기업경영성과를 조절하는 역할을 수행함을 밝혀 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.
최근 무형자산의 이전 거래 등에 대한 관심이 증대하였으나, 전자적 데이터베이스(electronic database)와 같은 지식정보 콘텐츠의 시장가치를 객관적으로 평가할 수 있는 모형이 부재함으로 관련 연구의 필요성이 제기된다. 따라서, 본 연구에서는 특허, 논문, 보고서 등을 포함하는 과학기술정보 콘텐츠의 시장가치를 평가하여, 무형자산 콘텐츠 시장에서 객관적 참조정보로 활용할 수 있도록 모형을 제안하는데 목적을 둔다. 먼저 기존의 가치평가에서 요구되는 핵심변수 중에서 콘텐츠 유형에 따른 현금흐름 산출로직을 살펴보고, 특허의 경우 기존의 기술가치평가에서 적용하는 개념을 기반으로 평가 방법을 제시하였다. 다음으로 논문과 보고서의 경우 이들 콘텐츠의 특징을 반영하기 위해 경제적 수명 추정시 기술혁신 지수와 시장수요 지수를 토대로 조절 가능한 정성적 평가 방법을 새롭게 제시하였으며, 현금흐름 산출로직은 투입원가 기반의 산정방식을 제시하였다. 본 연구를 통해 개별 과학기술정보 콘텐츠의 저작권 실시, 매매 등 적용할 수 있는 기술분야별, 비즈니스 모델별 평가체계를 구축할 수 있으며, 이러한 평가기반 구축을 통해 보다 객관적이고 합리적인 과학기술 콘텐츠 시장가치의 산출이 가능할 것으로 기대된다.
최근 특허권을 포함한 지식재산권에 대하여 다양한 목적으로 가치평가가 이뤄지고 있으며, 특히 특허가치평가를 통한 대출, 보증, 담보용의 평가가 기술금융의 활성화와 더불어 관심이 제고되고 있다. 비록 특허가치평가에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔으나, 특허가치평가의 적정성에 관련한 연구는 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 기술가치평가의 방법 중 실무에서 가장 많이 사용되는 수익접근법(DCF모형)을 적용하여 산출된 추정가치와 평가이후 수집된 재무제표를 바탕으로 산출한 실제가치를 비교 분석함으로써 특허가치평가의 적정성에 대한 문제를 분석한다. 실증분석 결과, 특허가치 평가액에 대한 추정가치와 실제가치의 차이는 통계적으로 유의미하게 차이가 있다는 것을 확인하였고, 평가업무별로 추정가치와 실제가치가 차이가 있다는 것을 발견하였다. 또한 기술성 평가자에 따른 차이 분석에서는 교수, 변리사, 연구원에 있어서는 차이가 발생하지 않고 있는데 반해 변리사와 기타 평가자간에는 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었고, 평가대상 업종별 분석에서도 유의한 차이가 발견되었다.
4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 신재생에너지의 R&D 생산성과 배출권거래제의 연관관계를 OECD의 국가별 특허건수와 R&D 투입액 데이터를 사용하여 분석하였다. 즉 배출권거래제의 실시 전후하여 이러한 R&D 생산성이 실질적으로 향상되었는지를 살펴봄으로써 배출권거래제가 신재생에너지 연구개발 성과를 촉진하였는지를 계량경제학적으로 분석한 것이다. 본 연구에 사용한 분석 방법은 Hausman et al. (1984)가 제시한 Negative Binomial Models을 사용하였다. 분석결과에 의하면 배출권거래제가 신재생에너지의 R&D생산성을 향상시키는 것으로 나타났으며, 이는 99%의 신뢰구간에서 유의한 것으로 나타났다. 또한 부속서 I국가인가의 여부가 신재생에너지의 R&D생산성을 더욱 촉진하는 것으로 나타났다. 본 연구는 단순한 신재생에너지에 대한 연구개발투자의 상호 비교를 통하여 시사점을 도출하기 보다는 실질적인 R&D 생산성을 배출권거래제와 상호 연계하여 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 액셀러레이터의 투자결정요인과 투자성과의 관계를 실증 분석을 통해 규명하고자 했다. 문헌 고찰을 통해 투자 결정요인은 4개 차원과 12개 측정항목을 추출하였으며, 투자성과는 선행연구에 기반해 후속 투자 누적 유치 금액으로 분석하였다. 자료 수집을 위해 상대적으로 신뢰도가 높고 데이터 확보가 용이한 2017~2019년 팁스(TIPS) 선정 기업 594개 사의 실적 데이터를 수집하였고, 종속변수인 후속 투자 누적 유치 금액은 투자 이후 3년 뒤인 2020~2022년 실적 데이터를 수집 후, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)를 통해 가설검증하였다. 연구 결과 창업자의 특성에서는 '산업 경험 연수', 시장특성에서는 '시장 규모', '시장 성장성', '경쟁 강도,' , 제품·서비스 특성에서는 '특허 건수'가 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 재무적 특성에서는 '영업이익'이 통계적으로 유의하였으나 부(-)의 영향을 미치어 종속변수에 영향이 없는 것으로 분석되었다. 종속변수에 미치는 독립변수의 영향도는 시장특성의 경쟁 강도가 가장 큰 영향을 미쳤으며, 산업 경험 연수, 특허 건수, 시장 규모, 시장 성장성 순이였다. 이는 정성적 연구 방법 중심의 기존 선행연구 결과와 상이하였는데 대부분의 선행연구에서는 '창업자의 특성' 중요도가 가장 높았으나, 실증 분석 결과는 '시장특성' 이였다. 하위요인으로는 기존 선행연구의 중요도에서 뒷순위였던 경쟁 강도가 실증 분석에서는 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구의 학술적 의의는 액셀러레이터 투자 결정요인의 실증 연구가 부족한 상황에서 594개의 실증 표본을 수집 및 구축하는 구체적인 방법론을 제시하였고, 인과관계의 실증 연구를 통해 투자 결정요인의 이론적 논의의 확대 계기를 만들었다는 것이다. 실무적으로는 액셀러레이터가 가지고 있는 스타트업의 정보 비대칭성과 불확실성으로 인해 경험에 의존한 투자 결정이라는 한계를 극복하고 투자 결정요인의 체계적인 모델 확립을 통한 효과적인 투자의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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