--- type: paper slug: hayoung-park-2019-rd-persistency-rd-volatility title: >- R&D Dynamics and Firm Growth: The Importance of R&D Persistency in the Economic Crisis authors: - '[[hayoung-park]]' - '[[taewon-kang]]' - '[[jeongdonglee]]' year: 2019 venue: '[[international-journal-of-innovation-management]]' volume: '23' issue: '5' pages: '1950049' doi: 10.1142/S136391961950049X categories: - '[[innovation-economics]]' - '[[industrial-organization]]' methods: - '[[hausman-taylor-estimator]]' - '[[balanced-panel]]' - '[[panel-fixed-effects]]' themes: - '[[r-d-persistency]]' - '[[r-d-volatility]]' - '[[r-d-dynamics]]' - '[[economic-crisis]]' - '[[global-financial-crisis]]' - '[[petrochemical-industry]]' - '[[r-d-smoothing]]' - '[[firm-growth]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00' --- # R&D Dynamics and Firm Growth: The Importance of R&D Persistency in the Economic Crisis *[[hayoung-park]], [[taewon-kang]], [[jeongdonglee]] (2019)* · [[international-journal-of-innovation-management]] 23(5):1950049 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1142/S136391961950049X) > [[temep]] 의 *축적 (accumulation) → R&D 동학 anchor* 라인을 *위기 환경* 으로 확장한다. 2008-2009 [[global-financial-crisis]] 위기와 회복기 (2010-2011) 의 글로벌 [[petrochemical-industry]] 1,137 기업 [[balanced-panel]] 에서 *위기 중 R&D 투자를 ±5% 범위 안에서 유지한 firm* (109 개, 9.7%) 의 성장률이 *변동시킨 firm* (1,027 개) 보다 위기·회복기 모두 유의하게 높았다. [[r-d-persistency]] 계수 +0.226 ~ +0.408 (모두 p<0.01), 영향은 *대기업* 에서 더 큼 (+0.227 vs 소기업 +0.179). [[r-d-volatility]] 의 reduction 도 increase 도 모두 firm 성장에 부정적 — *수준* 이 아니라 *동학* 이 결정 변수. Bloom (2007) 의 *caution effect* 와 [[r-d-smoothing]] (Brown and Petersen 2011) 가설을 정량 지지. - **RQ**: 글로벌 금융위기 환경에서 firm 의 R&D 투자 *수준 (level)* 보다 *동학 (dynamics)*, 특히 [[r-d-persistency]] 가 firm 성장에 더 결정적인가? 그 효과는 firm size 에 따라 어떻게 다른가? - **방법론**: [[hausman-taylor-estimator]] (time-invariant key variable + endogeneity 처리), [[balanced-panel]], pre-crisis high-growth dummy 비교, robustness 로 continuous R&D volatility (3-year sliding window σ) 추가 추정 - **데이터**: Bureau van Dijk ORBIS, 전세계 [[petrochemical-industry]] N=1,137 firms × 6 years (2006-2011) = 4,548 obs, 위기 기간 정의 2008-2009 (회복기 2010-2011) - **주요 발견**: 1,137 firm 중 109 (9.7%) 가 위기 중 R&D 강도와 ln(R&D) 모두 ±5% 범위에서 유지 (R&D 지속 그룹). 지속 그룹은 전 기간 (Model 1) 성장률 +0.226, 위기 (Model 2) +0.408, 회복 (Model 3) +0.286 (모두 p<0.01) 만큼 변동 그룹보다 높음. Pre-crisis high-growth (top 10%) 는 위기·회복기 모두 비유의 — 위기 환경에서 *경로 의존성 단절*. 대기업 (median 이상) +0.227 vs 소기업 +0.179 — 대기업이 [[r-d-smoothing]] 으로 더 큰 이득. [[r-d-volatility]] (3-year σ) 계수 -0.018 ~ -0.031 (p<0.05) 로 *변동성 자체가* 성장 저해. - **시사점**: 위기 시 R&D 를 *늘리는* 공격적 전략도, *줄이는* 방어적 전략도 모두 firm 성장에 부정적. 진정한 [[r-d-smoothing]] (변동 최소화) 가 결정적. 정부는 *위기 시기 한정 R&D 보조금* 으로 firm 의 [[r-d-persistency]] 를 유지시켜야 (Paunov 2012). ![위기 환경 (2008-2009 회색 음영) 에서 R&D 지속 그룹 (실선) 과 변동 그룹 (점선) 의 R&D 강도 (R&D/총자산) 추이 — 정의상 지속 그룹은 평탄, 변동 그룹은 위기에 급격히 감소. 사전 분리된 그룹의 사후 성장 격차가 본 paper 의 식별 평면.](/papers/201906_ParkH_RD_DYNAMICS_and_FIRM_GROWTH_The_IMPORTANCE_of_RD_PERSISTENCY_in_the_ECONOMIC_CRISIS/fig3.jpeg) ## 요약 [[r-d-dynamics]] 에 대한 두 흐름 — *persistency 진영* (Dierickx and Cool 1989, Bernstein and Nadiri 1989, Himmelberg and Petersen 1994 의 조정비용·매몰비용·time compression diseconomy) 과 *volatility 진영* (Mudambi and Swift 2011, 2014, Cincera et al. 2016 의 proactive R&D management + [[internal-cash-flow]] 민감도) — 의 *위기 환경 검증* 이 학계의 빈자리였다. 기존 위기 연구는 *변동의 방향* (감소 / 증가) 만 다루고 *변동 자체의 비용* 을 누락했고 (Colombo et al. 2016, Eberhart et al. 2004, Amore 2015), Bloom (2007) 의 *caution effect* (높은 불확실성 하 R&D 유지) 와 Brown and Petersen (2011) 의 [[r-d-smoothing]] (cash holdings 으로 충격 완충) 가설은 위기 데이터로 직접 검증되지 않았다. 본 paper 는 [[temep]] 의 *축적 (accumulation) → R&D 동학 anchor* 라인 ([[jeongdonglee]] author page anchor 의 *제3기 (3) accumulation 라인*) 을 *2008-2009 [[global-financial-crisis]] 환경* 으로 확장한 작업으로, [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] 의 *비대칭 매출 충격 + TC 조절* framework 을 *위기 vs 회복기 / 대기업 vs 소기업* 의 cross-cutting 환경 분해로 확장한다. 데이터는 Bureau van Dijk ORBIS 의 글로벌 [[petrochemical-industry]] (cyclical 산업, 위기 직접 영향) 1,137 firm 의 [[balanced-panel]] (2006-2011, 4,548 obs). 핵심 explanatory variable Per_Group dummy 는 *위기 (2008-2009) 평균 ln(R&D) 와 R&D/총자산 비율 모두 사전 (2006-2007) 평균의 ±5% 범위 안에서 유지된 firm* 으로 정의 (Amore 2015 의 5% threshold). 추정은 [[hausman-taylor-estimator]] — *time-invariant* 인 Per_Group 과 Highfirm 을 fixed effect model 에서 추정 불가능한 문제와, R&D 동학·firm 성장 사이의 *endogeneity* 를 IV 로 동시 해결하는 estimator. 결과는 모든 기간 (Model 1) 에서 Per_Group 계수 +0.226 (p<0.01), 위기기 (Model 2) +0.408, 회복기 (Model 3) +0.286 — *위기 중* 의 효과가 가장 크다. Highfirm (pre-crisis top 10%) 은 모두 비유의 — 위기가 *경로 의존성을 단절*. Size 분할에서 large firm 계수 +0.227 > small firm +0.179 — 대기업이 *복잡한 organizational structure* 때문에 sudden 변동의 비용이 더 크고 [[r-d-smoothing]] 의 이득도 큼. Robustness 로 *continuous* [[r-d-volatility]] (3-year sliding window σ of ln R&D 성장률, Frankish et al. 2013) 계수 -0.023 (p<0.01) — *변동성 자체가* 성장에 negative. 한계는 (i) firm-level 만 분석, 프로젝트 수준 R&D 동학 미관측 — *어떤 프로젝트를 stop / continue 하는가* 의 미시 portfolio 가 [[r-d-persistency]] 의 진정한 결정 layer, (ii) [[petrochemical-industry]] 단일 — *기술 변화 빠른* 산업 (electronics, biotech) 에서는 *proactive volatility* 가 오히려 이득일 가능성 (Mudambi and Swift 2011), (iii) post-crisis window 가 2년뿐 — 더 긴 시계열로 *long-term* 효과 검증 필요. [[temep]] 의 *R&D 동학 anchor* 라인 sibling 으로 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] (TC 조절자 mechanism), [[taewon-kang-2018-activities-becoming-highgrowth]] (large jump 모멘텀 단계 분해), [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]] (지식 composition 의 experience-experimentation 분해) 가 동일 anchor 라인의 *환경·단계·composition* 의 cross-section 분화로 위치한다. ## 핵심 결과 **[[hausman-taylor-estimator]] 결과 (N=4,548, 1,137 firms × 6 years, threshold [-5%,+5%]):** | 기간 | Per_Group (R&D 지속) | Highfirm (pre-crisis top 10%) | R&D_Inten (t-1) | |---|---:|---:|---:| | 전 기간 2008-2011 (M1) | **+0.226***(0.028) | -0.964 (1.158) | -0.205*** (0.065) | | 위기 2008-2009 (M2) | **+0.408***(0.050) | -1.398 (2.074) | -0.117 (0.102) | | 회복 2010-2011 (M3) | **+0.286***(0.036) | -1.123 (1.460) | +0.011 (0.142) | **Size 분할 (위기·회복 통합, M1):** - Small firm (median 이하, n=569): Per_Group +0.179*** (0.047) - Large firm (median 이상, n=568): Per_Group +0.227*** (0.088) **Robustness (continuous R&D volatility):** Vol_R&D 계수 -0.023*** (전 firm), -0.018** (소), -0.031*** (대) — 모든 그룹에서 *변동성이 성장 저해*. 위기 사전 (2006-2007) high-growth firm (top 10%) 도, 위기 중 R&D 수준 (R&D/매출) 도 모두 비유의 — *R&D 동학* 만이 firm 성장의 결정 변수. ## 방법론 노트 [[hausman-taylor-estimator]] 의 핵심 motivation 은 *time-invariant key variable* (Per_Group, Highfirm) 의 [[panel-fixed-effects]] 추정 불가능성 + R&D 동학과 firm 성장 간의 *endogeneity* (R&D 결정이 미관측 firm 특성에 의존). Hausman and Taylor (1981) 의 estimator 는 random-effects transformation 위에서 *time-variant exogenous variable 의 individual mean* 을 *time-invariant variable* 의 IV 로 사용한다. 추정식: $$ Y_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \text{Highfirm}_i + \beta_2 \text{Per\_Group}_i + \beta_3 \text{R\&D\_Inten}_{i,t-1} + \beta_4 \text{Ln\_Size}_{i,t-1} + \beta_5 \text{Profit\_Ratio}_{i,t} + \beta_6 \text{GDP\_Growth}_{j,t} + \varepsilon_{i,t} $$ 여기서 $Y_{i,t} = \ln(\text{Sales})_{i,t} - \ln(\text{Sales})_{i,t-1}$ 의 매출 성장률, Per_Group 은 *위기 중 ln(R&D) 와 R&D/총자산* 의 두 dimension 모두에서 사전 평균 ±5% 안에 머문 firm 의 dummy (Amore 2015 의 R&D-stable 정의 확장). 식별 핵심: Per_Group 은 *사전 (2006-2007) 정보 + 위기 중 (2008-2009) 변동성* 으로 결정돼 *사후 (2010-2011) 성장률 외생*. Highfirm 도 *사전 분류* 이므로 위기·회복기 결과변수와 외생. Hausman test 는 fixed-effects 가 적합하나 time-invariant variable 미추정 가능, Hausman-Taylor 가 IV approach 로 해결. Threshold 민감도는 [-3%,+3%] / [-7%,+7%] 에서도 모두 유의 + 결과 일관. Continuous robustness (Vol_R&D = 3-year σ) 도 동일 결론. ## 연구 계보 본 paper 는 [[temep]] 의 *축적 (accumulation) → R&D 동학 anchor* 라인 ([[jeongdonglee]] author page anchor 의 *제3기 (3) accumulation 의 학술적 기반 구축*) 의 *위기 환경 확장* 이다. 직접 선조는 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] — 동일 저자팀 ([[hayoung-park]], [[taewon-kang]], [[jeongdonglee]]) 의 *비대칭 매출 충격에 대한 TC 조절* mechanism 의 *환경적 stress test* 가 본 paper. [[r-d-persistency]] 가설의 이론적 토대는 Dierickx and Cool (1989) 의 time compression diseconomy, Bernstein and Nadiri (1989), Himmelberg and Petersen (1994), Hall (2002) 의 조정비용 라인, Brown and Petersen (2011) 의 cash holdings 기반 [[r-d-smoothing]], Bloom (2007) 의 *caution effect under uncertainty*. [[r-d-volatility]] 가설은 Mudambi and Swift (2011, 2014), Swift (2013) 의 proactive R&D management 라인. 위기 환경 prior research 는 Eberhart et al. (2004), Amore (2015), Paunov (2012), Hud and Hussinger (2015), OECD (2012). 추정 방법론은 Hausman and Taylor (1981). [[temep]] 의 sibling 으로 [[taewon-kang-2018-activities-becoming-highgrowth]] (large jump 의 *진입 vs 유지* 단계 비대칭) 와 [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]] (지식 *experience-experimentation* 단계 의존) 가 동일 anchor 의 cross-section 분화로 [[chulwoo-baek]] 가 듀크성 여대 이동 후 협업 cohort 와 함께 정합한다. ## See also - [[jeongdonglee]] - [[taewon-kang]] - [[hayoung-park]] - [[hausman-taylor-estimator]] - [[r-d-persistency]] - [[r-d-volatility]] - [[r-d-smoothing]] - [[r-d-dynamics]] - [[economic-crisis]] - [[global-financial-crisis]] - [[petrochemical-industry]] - [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] - [[taewon-kang-2018-activities-becoming-highgrowth]] - [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]]