R&D 투자는 투입 시점과 산출 시점 사이에 시차(time lag)가 존재한다. 따라서 기업의 R&D 투자와 성과와의 관계를 분석할 때 R&D 투입의 시차효과를 정확히 반영하지 않을 경우 분석에 심각한 오류가 발생할 수 있기 때문에 본 연구는 기업 R&D 투자의 시차 효과의 추정을 목적으로 한다. 시차분포모형의 하나인 Almon 모형을 사용하여 기업의 R&D 투자의 투입 시점과 산출 시점 사이의 시차를 측정하였다. 이를 위해 2002년부터 2009년까지의 기업 패널 데이터를 구축하였다. R&D 투자는 기업의 R&D 투자 금액으로, R&D 성과는 특허 출원 건수로 정의하여 분석을 실시하였고 '투자-산출' 프로세스에 소요되는 시차의 길이를 추정하였다. 분석 결과 전체 기술 영역에서 R&D 투자와 특허 출원 사이의 시차는 1~2년으로 분석되었다. 화학, 금속 및 금속 가공, 전기 및 전자, 정밀 과학, 기계 제조의 다섯 개 산업군에 대해 각각 시차의 길이를 추정하였으며 산업군별로 추정된 시차의 길이에 차이가 존재하였다.
본 연구의 목적은 기업 내 최고의사결정권한을 가진 CEO의 특성이 R&D 투자 결정과 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하는 것이다. 구체적으로 CEO의 특성을 나이, 학력, 전공일치, 재직기간으로 측정하여, 이러한 특성이 연구개발투자 및 기업가치에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 2005년부터 2014년까지 코스닥 시장에 상장된 벤처기업을 대상으로 실증 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, CEO의 나이는 적을수록 R&D 투자를 보다 많이 하는 것으로 나타났으며, 나이가 적은 CEO의 R&D 투자는 기업가치와 유의한 양(+)의 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, CEO의 학력은 높을수록 R&D 투자를 보다 많이 하는 것으로 나타났고, 교육수준이 높은 CEO의 R&D 투자는 주가와 유의한 양(+)의 관련성을 보였다. 셋째, CEO의 전공과 업종이 일치할수록 R&D 투자는 보다 많이 하는 것으로 나타났으며, CEO의 전공일치도가 높은 기업의 R&D 투자와 주가와의 가치관련성은 보다 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 CEO의 재직기간은 길수록 R&D 투자에 보다 적극적인 태도를 보였으나, 재직기간이 긴 CEO의 R&D 투자는 기업가치와 유의한 음(-)의 관련성을 보였다. 이와 같은 실증 분석을 통해 벤처기업의 R&D 투자와 기업가치관련성은 CEO의 특성이 반영된다는 사실을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CEO의 인구통계학적 특성을 반영한 R&D 투자가 자본시장에서 어떻게 평가 받고 있는지를 실증적으로 검증하였다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 2012년 과학기술정책연구원(STEPI)의 기술혁신조사(KIS)를 이용하여, R&D협력과 내부R&D투자와의 양방향성 관계를 규명하고, 내부R&D투자와 R&D협력이 기술혁신성과에 주는 효과를 분석하였다. 우선 기업의 내부R&D투자와 R&D협력 간의 상호 작용에 관해서는 두 개의 방정식을 설정하고 SUR 모형으로 동시에 추정하였고 내부R&D투자와 R&D협력이 기업의 기술혁신성과에 미치는 효과는 Probit 모형으로 추정하였다. 국내 R&D 활동에 관한 기존 문헌들과는 달리 본 연구는 R&D협력, 내부R&D투자 및 기술혁신과정의 구조적 체계를 감안하여 종합적인 분석을 제시하고자 하였다. 분석결과, R&D협력과 내부R&D투자의 관계는 서로 양방향의 긍정적인 효과가 있음을 확인하였고 내부R&D투자는 기술혁신 실현 가능성을 높인다는 점을 발견하였다. 결론적으로 내부R&D투자와 R&D협력 간의 양방향성과 보완성이 존재하므로 이러한 기능을 높이는 것이 R&D시스템의 효율성 제고에 도움이 된다는 정책적 시사점을 도출하고 있다.
과거부터 축적된 시계열 데이터 기반의 정량적 예측 모형은 수치적인 정확성을 추구함으로써 다양한 분야의 투자 효과 예측에 활용되고 있다. 특히, R&D 사업의 경우 그 투자효과에 대해 역설할 필요가 있고, 이에 따라 건설 산업을 포함한 각 산업 정부 R&D 투자효과 예측을 위해 이러한 모형이 활용되고 있다. 그러나 5개의 세부 사업으로 분리 발주되는 건설 분야 정부 R&D 사업의 경우, 세부 사업 관련 축적된 데이터가 부족하고, 각 세부 사업별로 투자의 파급과정이 상이하다. 이에 따라 데이터 기반의 계량적 예측모형 개발에 제약이 있고, 개발된다 하더라도 투자 파급과정에 대한 설명력이 부족하여 투자 당위성을 설명해야 하는 각 세부 사업 담당자의 요구를 만족시키기에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 적용되는 시스템다이내믹스 (System Dynamics) 시뮬레이션 방법론은 변수 간 인과관계를 기반으로 시스템 내 순환적 동태적 상호작용을 설명함으로써 건설 R&D 세부 사업들의 다양한 투자 파급과정을 이해하는 데 장점이 있다. 따라서 본 연구는, 각 사업별 특성에 대한 분석 및 관련된 정성적 자료를 기반으로 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하는 시스템다이내믹스 예측 모형을 개발하였다. 또한, 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측 정확성을 보완하기 위해 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호 연동체계를 제안하고, 이를 활용하였다. 본 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 할 뿐 아니라 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다. 제안한 모델링 방법을 가용데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 적용함으로써, 상이한 각 사업별 투자 파급과정에 대한 이해를 바탕으로 투자효과 극대화를 위한 전략 도출 및 수치적 예측력이 보완된 투자효과 분석에의 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 시그널링 이론을 기반으로 스타트업이 정부 R&D 지원금을 받았을 때 벤처 투자를 유치하게될 가능성이 높아지는지 살펴보았다. 먼저 벤처캐피털 투자자들의 투자 의사결정 과정과 투자 결정에 영향을 미치는 조건들을 선행연구를 통해 이해하였다. 정부 지원금의 시그널 효과와 정부 R&D 지원금의 민간자금 투자 유도 효과에 대한 선행연구를 토대로 정부 R&D 지원이 스타트업의 벤처투자를 유도하는 메커니즘을 밝혔다. 그리고 정부 R&D 지원이 실제 벤처투자를 유도하는 효과가 있는지 검증하기 위해 2021년 벤처기업으로 인증받은 업력 7년 이하의 스타트업 데이터를 바탕으로 실증분석을 수행하였다. 정부 R&D 지원과 벤처투자에 모두 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제거하고 정부 R&D 지원이 벤처투자 유도에 미치는 순효과를 분석하기 위해 성향점수매칭법과 이중차분법을 순차적으로 적용하는 분석방법을 활용하였다. 실증분석 결과 창업 후 정부 R&D 지원금을 많이 받은 기업일수록 벤처 투자를 유치할 확률이 높아지며, 최초 정부 R&D 과제를 수행한 뒤 2년이 지난 시점부터 정부 R&D 지원의 벤처투자 유도 효과가 발생해 최초 과제수행 후 3년이 지난 시점까지 지속되는 것을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 정부 R&D 사업이 벤처투자 생태계에도 영향을 줄 수 있다는 것을 입증해 스타트업을 대상으로하는 정부 R&D 사업 기획에 정책적인 시사점을 줄 수 있을 것이다. 또한 신규 자금 조달이 필요한 스타트업에도 전략적 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
정부는 R&D 재원의 전략적인 투자를 위해 199년에 국가과학기술위원회를 설치한 이후, R&D 예산 배분 조정을 지속적으로 추진하면서 개별 사업에 대한 예산조정 이전에 투자우선순위를 설정하였다. 그러나 그간의 투자우선순위 설정은 중장기 투자전략, 기본계획 등을 근거로 하기 때문에 중점적으로 투자해야 할 기술분야에 대해 정성적인 언급에만 머무를 수밖에 없고, 현재 연구트렌드를 반영하기 어려위 실제 R&D 예산 배분 시 구체적인 연계성이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 나노분야 R&D를 중심으로 키워드를 활용한 트렌드 분석을 통해 정부 R&D 예산 배분의 전략성을 제고할 수 있으며, 사업의 투자규모를 설정하는데 있어 투자우선순위와의 연관도를 높이는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 국내 지역R&D투자와 지역경제지표 간의 관계를 파악하기 위한 것이다. 연구 방법은 패널VECM을 사용하여 1995~2014년 국내 17개 시 도별 정부 및 민간R&D투자, 고정자본과 고용, 지역내총생산의 상호 간 장 단기 인과관계를 도출하였다. 분석결과, 단기적으로 GRDP의 원인변수는 고정자본, 고용, 그리고 민간R&D투자로 나타났다. 고정자본의 원인변수는 고용, 민간R&D투자로 나타났으며, 고용의 원인변수로는 GRDP와 고정자본으로 나타났다. 장기적으로 고용, 고정자본, 정부R&D투자가 다른 변수들의 장기균형관계로부터 각각 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 목적과 대상 그리고 시간의 흐름에 따라 지역R&D투자의 직 간접적 효과를 함께 고려할 수 있는 추가적인 분석이 요구된다.
전통적인 산업조직이론에서 널리 사용되는 시장구조-행동-성과 분석 도구 (The SCP Paradigm)는 시장성과가 가격정책, 기술개발투자(R&D), 광고투자, 생산설비 변경 등 시장행동의 함수라는 암묵적 가정에 근거한다. 최근 시장행동 중에서 기업의 관심이 크게 높아진 R&D 및 광고투자가 시장성과에 미치는 영향이 크게 부각되었으며, 시장성과를 구성하는 주요요인으로 주목받고 있다. R&D 및 광고 투자의 성격과 행태, 그리고 시장성과에 미치는 영향이 상호 유사함에도 불구하고 두 가지 변수를 동시에 다룬 연구는 매우 드물다. 몇 안 되는 연구들도 기업의 행태를 실증적으로 설명하는데 치중함으로써 이론적 근거를 소홀히 하는 경향을 보이고 있다. 즉, 논리의 전개상 이론적인 근거를 바탕으로 수리모형이 먼저 제시된 후에야 이를 검증하는 방법으로 통계모형을 사용하는 것이 옳을 것이다. 이 논문은 기존의 SCP 분석방법을 사용하여 기업이 한정된 재원을 어떤 원칙아래 R&D 및 광고에 분산 투자하는 가를 설명하기 위해 수리모형을 설정한 후, 정태와 동학, 확실성과 불확실성, 단발성과 균등투자전략의 개념을 도입하여 다양한 분석을 시도하였다. 또 R&D 및 광고투자 함수를 이론적 근거에 의해 도입하되, 각 모형에 균형이 존재하는가를 검증하였다. 수리모형을 이용해 분석한 결과 (1) 기업의 투자는 R&D 및 광고투자간에 한계원리(Marginal Principle)가 지켜지도록 분배할 때에 효율적임이 판명되었고, (2) 동학모형이 정학모형을 포함하는 일반모형의 성격을 가지고 있었으며, (3) 투자는 확실성이 높을수록, 분산시킬수록 투자효과가 큰 것으로 나타났다. 한국을 대상으로 한 실증적 모형추정은 앞의 수리모형 및 그 결과에 근거를 두었으며, 한국기업에 적절한 R&D 및 광고투자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.
주요 선진국에서는 전통적 생산요소인 노동이나 자본에 비하여 기술 진보가 경제성장에 더 큰 기여를 하고 있다고 판단하고, 기술개발을 위한 R&D 투자를 적극적으로 추진하고 있다. 본 연구에서는 IT부문 R&D 투자액이 IT부문 수출 실적에 미치는 효과를 분석하는 한편, 회귀분석 결과를 활용하여 2020년 우리나라 정부가 목표로 하고 있는 수출 1조 달러 달성을 위하여 IT 부문에서 어느 정도의 R&D 투자가 이루어져야 하는 지를 분석한다.
전력산업의 연구개발투자는 국가경제에 미치는 영향뿐만 아니라 사회후생극대화측면에서도 그 영향은 상당히 크다. 이러한 연구개발투자가 얼마나 효율적으로 이루어져왔나를 분석하여 볼 필요가 있다. 따라서 규제하에서의 독점기업의 적정 연구개발투자규모는 연구개발탄력성과 가격탄력성의 비율로서 결정된다는 것을 수식으로 도출하여 전력산업의 연구개발투자의 효율성유무를 검증하였다. 그 결과 비용이 증가하면 전력판매랑은 증가하여 규모의 경제가 없는 것으로 나타났으며, 규모의 경제를 증가시키기 위해 투자되는 연구개발투자의 정도를 나타내는 연구개발투자집약도는 가격-비용 마진에 부의 효과를 나타내어 현재 전력산업은 연구개발투자가 비효율적으로 이루어지고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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