This study aims to identify the causal relationship among public technology transfer, technological performance, and research and development (R&D) productivity. Using the impulse-response function(IRF) of a panel vector autoregressive model (panel VAR), this study suggests the results of how long the factors such as technological performance (patent), public technology transfer, and R&D productivity takes and lasts if a one-unit shock of standard deviation occurs. As a result, first, the increase of public technology transfer activities has no power to increase the technology performance but improve the R&D productivity. If the public institute increases its technology transfer activities by one unit, the R&D productivity will increase within five years. Second, the impact of increasing technological performance on improvement of public technology transfer and R&D productivity is an insignificant. Third, the effect of R&D productivity on the public technology transfer creates a substantial reaction after a current time. Considering the structural relationships among public technology transfer, technological performance, and R&D productivity, if policy makers intend to construct the active R&D circumstance, technology suppliers should be motivated to run the active R&D mechanism because they achieve gains.
A prerequisite for making R&D more productive is to able to measure its productivity. Most of the previous studies on this topic have attempted to measure R&D productivity at the firm or industry levels. In this study, however, R&D productivity is measured at the national level to provide R&D policy implications, particularly for Asian countries. Contrary to the previous studies where total factor productivity was adopted, this study employs the data envelopment analysis (DEA) approach to measure R&D productivity. DEA is a multi-factor productivity analysis model for measuring the relative efficiency of each Decision Making Unit (DMU). In addition to the basic DEA model that includes all inputs and outputs, five additional models are constructed by combining single input with all outputs and single output with all inputs in order to measure specialized R&D efficiency. In this study, the twenty-seven countries are classified into four clusters based on the output-specialized R&D efficiency: inventors, merchandisers, academicians, and duds. Then, the characteristics of the Asian countries with respect to R&D efficiency are identified. It is found that Singapore ranks high in total efficiency, and Japan in patent-oriented efficiency. Meanwhile, China, Korea, and Taiwan are found to be relatively inefficient in R&D. We expect that the findings from this study will be able to provide directions for R&D policy-making of the Asian countries.
This paper analyses the efficiency and productivity of R&D system across time (1991${\sim}$2000) and 16 OECD countries using multi-output and multi-input non-parametric frontier methods such as DEA (data envelopement analysis) and Malmquist productivity indexes. Malmquist productivity indexes are decomposed into two components measures, namely technical change and efficiency change. To calculate R&D efficiency and productivity, we used R&D stock and the number or researchers as R&D input proxies and the number of adjusted SCI papers and U.S. patent applications as R&D output proxies. Empirical result shows that Switzerland, Canada, U.S., Australia's R&D efficiencies are the highest and Korea's R&D productivity growth is the highest in the sample for the period. Technical efficiency growth was a more important source of productivity growth than technological innovation.
본 연구는 외부기관에 R&D 투자를 위탁하는 외부 R&D 활동이 기업의 생산성에 미치는 영향과 이에 대한 기업규모의 조절효과를 분석하였다. 외부 R&D는 개방형 혁신활동의 한 형태로 혁신의 비용효율성을 제고하고 지식자원을 다양화할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 실증분석에서는 2006년부터 2015년까지의 "기업활동조사"의 제조업 기업 자료를 활용하여 기업별 총요소생산성을 추정하였고, 생산성 결정요인으로 외부 R&D 투자의 효과와 기업규모의 조절효과를 분석하였다. 분석방법으로는 통상최소자승법(OLS)과 함께 분위회귀분석(Quantile regression)을 사용하여 생산성 수준에 따른 외부 R&D 투자 효과의 이질성을 확인하였다. 분석결과, 기업의 외부 R&D 투자는 기업의 생산성을 유의하게 증대시켰으며, 이러한 생산성 증대 효과는 기술수준에 관계없이 제조업 전 부문에서 공통적으로 확인되었다. 외부 R&D 투자의 생산성효과에 대한 기업규모의 조절효과는 내부 R&D 투자의 경우와 비교하여 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 외부 R&D가 기업의 생산성을 높이는 유효한 혁신수단이며, 특히 상대적으로 자체 연구역량이 부족한 중소기업의 경우 중요한 혁신전략일 수 있다는 점을 시사한다.
Few studies have focused on the impact of R&D outsourcing on technological innovation and productivity despite the increased importance of R&D outsourcing. This study analyzes the productivity effects of investment in R&D outsourcing with a sample of Korean manufacturing industries from 2001 to 2009. The estimation results show a nonlinear U-shaped relationship between productivity and the share of R&D outsourcing capital for total R&D capital. This implies that the cost of R&D outsourcing outweighs its benefits in the early stages of R&D outsourcing. The U-shaped relationship is particularly pronounced in high-technology industries.
The information and communication technology (ICT) value creation process is inherently unobservable. In addition to the direct effect of ICT on productivity, some information or knowledge can create value through other knowledge activities. In this paper, we study the impact of ICT on productivity through R&D. We tested the mediating effect of R&D between ICT and productivity using panel data from 47 US industries from 1987 to 2013 from the Bureau of Labor Statistics. The results show that R&D partially mediates ICT and productivity. That is, ICT directly increases productivity, and some of its effects can be realized through R&D. Recipients who acquire knowledge through ICT have to interpret codified ideas and apply them to practice. The increased absorptive capacity that can be developed through R&D improves interpretation ability, allowing employees to share more complex ideas. Thus, ICT helps people to effectively communicate, but some information and knowledge can be realized and applied through R&D knowledge activities. This is the first study empirically examining the process of ICT value creation through R&D. It also provides practical guidelines for knowledge management, such as making decisions about ICT and R&D investments that are better done concurrently rather than individually to maximize their impact on productivity.
본 연구는 1984년부터 패널자료의 확보가 가능한 17개 OECD 국가를 표본으로 하여 R&D 생산성 및 효율성에 대한 실증분석을 통해 비교하고 우리나라의 수준과 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 그 성과를 산출(output) 측면과 성과(outcome) 측면으로 구분하고, 맘퀴스트 생산성지수와 자료포락분석방법을 활용하여 R&D경로단계별 생산성 및 효율성과 그 변화추이를 비교분석하였다. 우리나라는 R&D 투자 대비 산출 생산성은 매우 높은 반면, 평균효율성은 매우 낮게 나타났으며, 효율성의 시계열 변화추이를 보면 최초 지수 0.10에서 시작하여 최종 0.83까지 가파르게 상승하면서 주요 선진국들 수준에 도달하였다. R&D 산출 대비 생산성은 매우 낮으며, 통합 프런티어에 대한 효율성은 최초 지수 1.00에서 최종 0.057까지 주요 선진국들 수준으로 가파르게 하락하여 왔다. 그리고 상관분석을 통해 R&D 산출 대비 생산성이 곧 R&D 투자 대비 생산성을 가늠하는 지표가 될 수 있음을 보았다. 본 연구는 우리나라의 R&D 생산성 및 효율성 향상을 위해서는 R&D 투자 및 산출 증대의 노력이상으로 R&D 산출물의 활용 측면이 보다 강화되어야 하고 이를 위해 효과적인 기술확산 체계 구축, 기술금융시장환경 조성 및 사업화에 성공하기까지 실질적인 인큐베이팅 제공 등 전반적인 기술사업화 시스템의 혁신이 주요 과제임을 시사하고 있다.
본 연구의 목적은 국내 제조 산업의 R&D 투자가 산업의 제품경쟁력과 원가경쟁력의 증대를 통해 높여 수출에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 이를 위해 한국 제조업을 대상으로 20개 업종별로 2004년-2014년도의 자료를 이용해 실증분석 하였으며, 산업의 제품 경쟁력을 신제품 혁신역량과 품질경쟁력으로, 산업의 원가경쟁력을 노동생산성과 자본생산성으로 나누어 살펴보았다. 경로분석을 통해 검증한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 제조 산업의 R&D 투자가 증가 할수록 산업의 신제품 혁신역량, 품질경쟁력, 노동생산성, 자본생산성이 증가하였다. 둘째, R&D투자로 증대된 제조업의 품질경쟁력, 노동생산성, 자본생산성의 향상은 수출 증가에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 한국 제조 산업의 R&D 투자는 품질경쟁력과 원가경쟁력의 강화를 통해 산업의 수출 증대에 긍정적 효과를 미친다는 것을 확인하였다.
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.
The main objective of this study is to analysis the relationship between productivity measurement model which describe and explain R&D(Research & Development) productivity based on production function of Cobb-Douglas and the structure of the R&D investment. The model focuses on the variables related to R&D investment in order to measure the efficiency of R&D largely. So, the proposed model describe the relationship between output(or / input) and factors of production such as capital cost, labor cost and R&D expense, etc. These factors are associated with a signigicant positive correlation between productivity and R&D investment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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