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디지털 전환 핵심기술(ICBM+AI) 도입이 제조기업의 혁신성과에 미치는 영향 연구: 혁신전략의 조절효과를 중심으로 = A Study on the Impact of Adopting Digital Transformation Technologies (ICBM+AI) on the Innovation Performance of Manufacturing Firms: Focusing on the Moderating Effects of Innovation Strategy
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2023
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Korean
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53-74(22쪽)
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본 연구는 정부 정책 수립 및 변화의 불확실성으로 인해 발생하는 경제정책의 불확실성이 주식시장의 유동본 연구는 디지털 전환 핵심기술로 인식되고 있는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기술(a.k.a.
ICBM+AI) 도입이 제조기업의 프로세스, 제품 및 서비스 혁신성과에 어떠한 영향을 주는지 분석하였다. 본 연구는 디지털 전환 핵심기술을 도입한 1,141개의 제조기업을 중심으로 실증분석을 수행하였다. 본 연구의 분석 결과에 따르면 첫째, 디지털 전환 핵심기술은 전반적으로 제조기업의 혁신성과와 긍정적인 상관관계를 가지는 것으로 나타났으나 혁신성과별로 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 데이터 저장·수집·처리 기술인 클라우드와 빅데이터가 프로세스 혁신성과에 더 큰 영향을 주는 반면에, 사물인터넷과 인공지능은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 디지털 전환 핵심기술 도입은 클라우드를 제외하고 제품 혁신성과에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났으며 이는 제조기업이 해당 기술을 생산 공정혁신에 더 효과적으로 활용하기 때문이며또한, 국내 제조기업의 디지털 전환 핵심기술 수용도가 낮은 것도 주요 원인으로 해석된다. 셋째, 디지털 전환핵심기술은 타 혁신성과에 비해 서비스 혁신성과와 상대적으로 더 높은 상관관계를 가지며 특히, 빅데이터 및인공지능의 효과가 더 높은 것으로 나타났다. 이는, 디지털 전환 핵심기술이 제조기업의 서비스화 및 제조업-서비스업 융복합화를 창출하는데 핵심적인 역할을 수행하는 것으로 해석된다. 넷째, 본 연구에서는 혁신전략을 조절변수로 사용하였으며 특히, ‘탐험적 혁신전략’의 조절효과가 ‘활용적 혁신전략’의 조절효과보다 혁신성과에 더큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 신기술을 탐색, 흡수, 적용하는데 초점을 둔 ‘탐험적 혁신전략’의 특성 때문으로 해석된다. 다섯째, ‘탐험적 혁신전략’의 조절변수를 기반으로 한 평균효과 측정결과에 따르면 제조기업의디지털 전환 핵심기술에 대한 수용도는 ‘프로세스 혁신성과’에서 가장 높은 것으로 나타났으며 이는 국내 제조기업의 디지털 전환 핵심기술에 대한 수용도가 여전히 프로세스 혁신에 더 높다는 것으로 해석된다.
This study explores the relationship between the adoption of digital transformation technologies (under, DX techs), including the IoTs, cloud, big data, mobile and AI, and innovation performance in manufacturing firms.
The empirical analysis is conducted with a focus on 1,141 manufacturing firms that had adopted DX techs. First, the findings show that DX techs are found to have a positive relationship with process innovation performance.
In particular, the adoption of cloud and big data is associated with a positive impact on process innovation performance, while IoTs and AI did not yield statistically significant results. Second, the adoption of DX techs, excluding cloud, is found to have no significant impact on product innovation performance. This result suggests that manufacturing firms are more inclined to utilize the technologies for process innovation. Third, DX techs are found to have a relatively high impact on service innovation performance. In particular, big data and AI is found to have a greater effect on service innovation performance compared to other innovation performance. Fourth, innovation strategy is used as a moderating variable, and in particular, the moderating effect of exploratory innovation strategy is found to have a greater impact on innovation performance than the moderating effect of exploitative innovation strategy. Fifth, based on the results of the mean effect, using the variables of exploratory innovation strategy, the adoption of DX techs in manufacturing firms is found to be the highest in process innovation performance.
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