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중소기업의 기술기획 역량이 기술사업화 성공에 미치는 영향에 관한 연구
이종민 ( Jong Min Lee ),노민선 ( Mean Sun Noh ),정선양 ( Sun Yang Chung ) 기술경영경제학회 2013 Journal of Technology Innovation Vol.21 No.1
우리나라 중소기업들은 기술개발에 대한 중요성을 인지하고 연구개발에 대한 투자를 지속적으로 증대시켜왔다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 중소기업들의 기술수준 및 사업화 역량은 정체 현상을 보이고 있는 실정이다. 또한 중소기업들은 연구개발 프로세스에 있어 기술기획과 사전조사에 많은 애로를 겪고 있는 것으로 조사되었다. 이에 본 연구에서는 중소기업들의 기술수준 답보상태를 낮은 기술기획 역량에서 기인하는 것으로 파악하고 기술기획 역량과 기술사업화 간의 성공요인을 분석하고자 하였다. 실증분석 결과, 기술사업화 성공을 위한 다양한 요인 가운데 협력파트너십과 시장지향성이 유의미한 영향을 미치는 변수인 것으로 나타났다. 기술기획 수립에 있어 내·외부 협력을 증대시키고 시장지향성이 강화될수록 기술사업화에 성공할 확률이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 실증분석의 방법으로 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. SMEs in Korea have increased their investment in R&D as they have recognized the importance of technology development. However, Korean SMEs have been lacking in technological competencies and commercialization capabilities. Also, SMEs often have difficulties in technology planning and preliminary research in R&D process. Under this background, this paper analyses the effects of SMEs` technology planning competency on the success of their commercialization, as their low technological competencies are due to the low capabilities of technology planning. The result shows that SMEs` cooperation partnership and market orientation are significant determinants to the success of their technology commercialization. The study used logistic regression analysis model.
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조성표 ( Seong Pyo Cho ),박선영 ( Sun Young Park ),한기인 ( Ki In Han ),노민선 ( Min Sun Noh ) 기술경영경제학회 2009 Journal of Technology Innovation Vol.17 No.2
본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내ㆍ외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리 나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다. The Survey on the Industrial Research and Development(R&D) is the primary source of information on R&D performed by Korea industrial sector. The results of the survey are used to assess trends in R&D expenditures. Government agencies, corporations, and research organizations use the data to investigate productivity determinants, formulate tax policy, and compare individual company performance with industry averages. Recently, Korea Industrial Technology Association(KOITA) has collected the data by complete enumeration. Koita has, currently, considered sample survey because the number of R&D institutions in industry has been dramatically increased. This study develops survey design for the industrial research and development(R&D) statistics by introducing a sample survey. Companies are divided into 8 groups according to the amount of R&D expenditures and firm size or type. We collect the sample from 24 or 8 sampling strata and compare the results with those of complete enumeration survey. The estimates from 24 sampling strata are not significantly different to the results of complete enumeration survey. We propose the survey design as follows: Companies are divided into 11 groups including the companies of which R&D expenditures are unknown. All large companies are included in the survey and medium and small companies are sampled from 70% and 3%. Simple random sampling (SRS) is applied to the small company partition since they show uniform distribution in R&D expenditures. The independent probability proportionate to size (PPS) sampling procedure may be applied to those companies identified as `not R&D performers`. When respondents do not provide the requested information, estimates for the missing data are made using imputation algorithms. In the future study, new key variables should be developed in survey questionnaires.
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