출연연의 기업지원 성과 측정 지표 및 고성과 기업 예측 모델 개발 연구: 재무적 효과를 넘어 R&D 투자 효과로
저자
전승표(Seung-pyo Jun) ; 김근환(Keun-Hwan Kim) ; 서주환(Ju Hwan Seo) 연구자관계분석
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2019
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Korean
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학술저널
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1138-1166(29쪽)
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이 연구는 중소기업의 지속 가능성 관점에서 출연연과 기술협력이 기여할 수 있는 부분을 찾고 이런 기여를 제고할 방법까지 찾고자 한다. 이 연구에서는 기술협력의 지속적 성과를 혁신 활동 사후에 발생한 매출, 자산, 부채 변화율을 고려한 재무적 성과와 역시 혁신 활동 사후 R&D 투자 증가율을 기술적 성과로 나누어 보았으며, 문헌고찰을 통해서 성과에 관한 다섯 개의 가설을 도출하였다. 본 연구는 추론과 예측 모델을 개별적으로 개발했으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 출연연과 기술협력 경험을 가진 기업은 혁신 활동 사후 R&D 투자 증가율이 통계적으로 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 출연연과 기술협력 경험은 혁신활동 사후 재무적인 성과에는 유의미한 기여가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 기계학습과 앙상블 방법을 활용해서 출연연에 기대가 높은 기업 중에서 사후 기술개발 투자규모의 증가가 기대되는 기업을 발굴하는 방법을 제시할 수 있었다. 이 연구를 통해 다음과 같은 정책적 함의를 얻을 수 있다. 첫째, 중소기업이 출연연과 기술협력을 한다면, 기존제품에 비해서 크게 개선된 제품을 개발할 때 보다 큰 성과가 기대된다. 둘째, 출연연과의 기술협력의 단기적 성과는 재무적 효과보다는 연구개발 투자의 증가를 기대할 수 있으며, 바람직한 관리 지표는 후속 연구개발 투자 규모가 될 것이다. 셋째, 기계학습을 활용하면 기술협력의 정책적 목표에 따라 목표 달성 가능성이 높은 지원 대상을 선별할 수 있고, 이를 통해서 R&D 투자 효율성을 제고해 관련 연구 행정효율화도 기대할 수 있다.
더보기This study seeks to find out what GFI can contribute to technology cooperation in terms of SMEs" continuous performance and how to enhance this contribution. In this study, we divided the continuous performance of technical cooperation into financial performance considering the rate of change in sales, assets and liabilities that occurred after innovation activities and R&D investment growth after innovation activities. We have derived five hypotheses about performance indicators through literature review.
The results of this study are as follows. First, companies with technical cooperation experience with GFI showed statistically significant increase in R&D investment after innovation activities. Second, GFI and technical cooperation experience showed no significant contribution to financial performance after innovation activities. Third, by using machine learning and ensemble methods, we could suggest a way to identify companies that are expected to increase the amount of investment in post-technology development among companies with high expectations for GFI.
Through this research, the following policy implications can be obtained. First, if SMEs have technical cooperation with GFI, greater results are expected when developing products that are significantly improved compared to existing products. Second, the short-term results of GFI-company"s technological cooperation can be expected to increase R&D investment rather than financial effects. Third, by using machine learning, it is possible to select support targets with high possibility of achieving the targets according to the policy objectives of technical cooperation.
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