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type: paper
slug: taewon-kang-2018-activities-becoming-highgrowth
title: >-
  R&D activities for becoming a high-growth firm through large jumps: evidence
  from Korean manufacturing
authors:
  - '[[taewon-kang]]'
  - '[[chulwoo-baek]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2018
venue: '[[asian-journal-of-technology-innovation]]'
volume: '26'
issue: '2'
pages: 222-245
doi: 10.1080/19761597.2018.1520604
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[industrial-organization]]'
methods:
  - '[[probit-model]]'
  - '[[cox-proportional-hazards]]'
  - '[[panel-fixed-effects]]'
themes:
  - '[[high-growth-firm]]'
  - '[[low-growth-firm]]'
  - '[[large-jumps]]'
  - '[[rd-investment]]'
  - '[[r-d-persistency]]'
  - '[[r-d-collaboration]]'
  - '[[korean-firms]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# R&D activities for becoming a high-growth firm through large jumps: evidence from Korean manufacturing

*[[taewon-kang]], [[chulwoo-baek]], [[jeongdonglee]] (2018)* · [[asian-journal-of-technology-innovation]] 26(2):222-245 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/19761597.2018.1520604)

> 기업 성장이 *연속적 누적* (resource-based, evolutionary) 이라는 기존 이론으로 설명되지 않는 *불연속적 도약 (large jumps)* 의 결정 요인을 한국 제조업 데이터로 실증한다. 2002-2009 한국 제조업 패널 (R&D 활동조사 + KIS-Value) 의 *저성장 firm* 969 개 중 24% 가 *large jump* 를 경험했고, 그 중 27.4% 만 *high-growth firm* 으로 모멘텀 유지에 성공. [[probit-model]] + [[cox-proportional-hazards]] 의 2-stage 추정 결과, *진입 단계* 에서는 R&D 투자 수준과 [[r-d-collaboration]] 이 large jump 확률을 높이지만, *모멘텀 유지 단계* 에서는 [[r-d-persistency]] 와 *internal capability* 가 결정적이며 [[r-d-collaboration]] 은 오히려 부정적. 단계별 R&D 전략의 비대칭이 *low-growth trap* 탈출 mechanism 이다.

- **RQ**: 저성장 기업이 어떤 R&D 활동을 통해 불연속적 *large jumps* 를 달성하고, 이후 어떤 R&D 동학으로 그 모멘텀을 유지해 *high-growth firm* 이 되는가?
- **방법론**: [[probit-model]] (stage 1, large jump 진입), [[cox-proportional-hazards]] (stage 2, 모멘텀 hazard), [[panel-fixed-effects]] 보조, group mean t-test
- **데이터**: 한국 제조업 (R&D 활동조사 + KIS-Value 결합), N=2,025 firms / 969 low-growth firms (적어도 한 번 Q1·Q2 2년 연속), 2002-2009 (적어도 4년 연속 obs)
- **주요 발견**: 저성장 기업의 24.0% 가 large jump (Q5 도약, 매출 1년 ≥50% 성장) 경험, 그 중 27.4% 가 다음해 모멘텀 유지 (전체 6.6% 만 high-growth 도달). Stage 1: R&D_in 계수 +0.562 (p<0.01), R&D_collabo +0.134 (p<0.05) 로 *진입 촉진*. Stage 2: R&D_in 비유의, Vol_R&D +2.057 (p<0.10) → 변동성은 *모멘텀 hazard 증가*, R&D_collabo +0.380 (p<0.05) → 협력은 *모멘텀 hazard 증가*.
- **시사점**: *low-growth trap* 탈출에는 R&D 투자량 + 외부 협력의 *공격적* 전략이 필요하지만, 일단 도약한 뒤에는 [[r-d-persistency]] + *internal capability* 의 *방어적·안정적* 전략으로 전환해야. 정부 정책도 단계별 차별화 (저성장 보조금 → high-growth 후엔 [[r-d-smoothing]] 유도) 가 필요.

![Large jumps → high-growth 의 2-stage 경로 도식과 한국 제조업 표본의 실증 비율 (저성장 47.9% → large jumps 24% → 모멘텀 유지 27.4% → high-growth 6.6%) 을 한눈에 보여주는 summary diagram.](/papers/201805_KangT_RD_activities_for_becoming_a_high_growth_firm_through_large_jumps_evidence_from_Korean_manufacturing/fig7.jpeg)

## 요약

기업 성장 이론의 두 주류 — *자원기반관점* (Barney 1991, Penrose 1959, Wernerfelt 1984) 의 *경쟁우위 누적* 모형과 *진화경제학* (Nelson and Winter 1982) 의 *firm-specific routine* 모형 — 은 모두 *연속적·점진적 성장* 을 강조한다. 그러나 Garnsey et al. (2006) 의 entrant 추적 결과 단 6% 만 linear 성장하고 14% 는 *delayed take-off* 의 nonlinear 패턴이며, Yoshiyuki (2014) 가 Laplace 분포의 *fat tail* 을 *large jumps* 개념으로 설명한 뒤 *intra-distribution mobility* 의 미시 메커니즘 식별이 학계의 빈자리로 부각되었다. 본 paper 는 *low-growth firm 의 large jump 진입* 과 *모멘텀 유지* 의 *2-stage 비대칭 결정 요인* 을 한국 제조업 패널로 처음 실증하는 데 의의가 있다. [[temep]] 의 [[jeongdonglee]] 가 author page anchor 의 *제3기 (3) accumulation 라인* 에 위치시킨 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] 의 직접 후속작이며, *[[r-d-persistency]] vs [[r-d-volatility]] 의 비대칭* 을 *firm life-cycle 의 단계 의존* 으로 확장한 작업이다.

데이터는 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] 와 동일한 한국 R&D 활동조사 + KIS-Value 결합 패널 (2002-2009) 에서 적어도 4년 연속 observation 을 가진 외부감사 대상 + R&D 단위 보유 기업 2,025 개. 매출 성장률 (log-difference) 을 5 분위 (Q1-Q5) 로 나누고 *low-growth firm* 을 Q1·Q2 연속 2년 (Cameron, Kim, Whetten 1987 의 *organizational decline* 정의), *large jump* 을 Q5 (1년 매출 50% 이상 도약, Halabisky et al. 2006), *high-growth firm* 을 large jump 후 Q5 유지 연속 2년 이상으로 조작화했다. 분석은 2-stage: Stage 1 은 *low-growth firm 의 large jump 진입 확률* 의 [[probit-model]], Stage 2 는 *모멘텀 실패* (Q5 이탈) 의 [[cox-proportional-hazards]] hazard model. 핵심 explanatory variable 은 R&D 강도 (R&D_in = R&D/매출), R&D 변동성 (Vol_R&D = R&D 강도의 누적 표준편차, Frankish et al. 2013 방식), R&D 협력 dummy (외부 firm·대학·연구소 R&D in/outflow). 통제 변수는 size, age, export, listed, debt_ratio, ΔIndustry. Stage 1 추정 결과 R&D_in 계수 +0.562 (p<0.01), R&D_collabo +0.134 (p<0.05) 로 *진입 단계* 에서는 R&D 양과 외부 협력이 large jump 확률을 높임 (Vol_R&D 비유의). Stage 2 추정 결과는 정반대 — R&D_in 비유의, Vol_R&D +2.057 (p<0.10, 변동성이 모멘텀 hazard 증가), R&D_collabo +0.380 (p<0.05, 협력이 모멘텀 hazard 증가). *진입* 과 *유지* 의 R&D 전략은 *비대칭* 이라는 결론.

한계는 (i) 7년 short window 로 long-term cycle (PLLC, [[product-lineage-life-cycle]]) 의 *부활* 검증 불가, (ii) R&D 의 exploration vs exploitation 분해 미시 portfolio 미관측, (iii) acquisition·기타 외부 성장 요인 미포함, (iv) Korea 단일국 — 다른 disaggregated level 에서도 large jumps 의 분포는 유사하나 *결정요인* 의 generalizability 는 추가 검증 필요. 향후 작업으로 (i) 프로젝트 단위 R&D 추적, (ii) M&A·정책 외부 요인 결합, (iii) 다국가 비교가 제시된다. [[temep]] 의 *축적 (accumulation)* 라인 내 sibling 으로 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] (asymmetric TC 조절 mechanism) 와 [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]] (지식 composition 의 *experience-experimentation* 갈래) 가 같은 *R&D 동학 anchor* 라인의 단계 분화로 위치한다.

## 핵심 결과

**Stage 1: Large jumps 진입 확률 ([[probit-model]] Model 3, N=4,436)**

| Variable | 계수 | 해석 |
|---|---:|---|
| R&D_in (t-1) | **+0.562***(0.160) | R&D 양이 large jump 확률 *증가* |
| Vol_R&D | -0.294 (0.332) | 변동성 비유의 (진입에 무관) |
| R&D_collabo | **+0.134**(0.071) | 외부 협력이 large jump 확률 *증가* |
| Size | -0.172*** | 작은 firm 일수록 large jump 확률 ↑ |

**Stage 2: 모멘텀 유지 실패 hazard ([[cox-proportional-hazards]] Model 3, N=220)**

| Variable | 계수 | 해석 |
|---|---:|---|
| R&D_in (t-1) | -1.001 (0.688) | 비유의 (level 무관) |
| Vol_R&D | **+2.057***(1.215) | *변동성이 모멘텀 hazard 증가* → [[r-d-persistency]] 가 유지 |
| R&D_collabo | **+0.380***(0.193) | 외부 협력이 모멘텀 hazard 증가 → *internal capability* 가 유지 |
| Debt_ratio | -0.396** | 외부 자금이 모멘텀 보호 |

**Transition probability**: low-growth (969) → large jump (234, 24.0%) → high-growth at t+1 (64, 27.4%) → high-growth at t+2 (18, 7.7%). 전체 low-growth 중 6.6% 만 high-growth 도달.

## 방법론 노트

Stage 1 의 latent linear regression model 과 Stage 2 의 *모멘텀 실패 hazard* 의 결합으로 *진입* 과 *유지* 의 단계별 결정요인을 분리해 추정한다. Stage 1 [[probit-model]] 추정식:

$$
P(\text{Large\_jumps}_{i,t}=1) = \Phi\bigl(\alpha + \beta_1 \text{R\&D\_in}_{i,t-1} + \beta_2 \text{Vol\_R\&D}_{i,t} + \beta_3 \text{R\&D\_collabo}_{i,t} + \gamma X_{i,t}\bigr)
$$

여기서 $\Phi$ 는 표준정규 cumulative distribution, $X$ 는 size·age·export·listed·debt·ΔIndustry·year-dummy 통제 vector.

Stage 2 [[cox-proportional-hazards]] hazard model:

$$
h(t, x) = h_0(t) \exp\bigl(\beta_1 \text{R\&D\_in}_{i,t-1} + \beta_2 \text{Vol\_R\&D}_{i,t} + \beta_3 \text{R\&D\_collabo}_{i,t} + \gamma X_{i,t}\bigr)
$$

여기서 *event (failure)* 는 firm 이 large jump 후 다음해 Q5 (top 20%) 모멘텀을 잃는 것. $h_0$ 는 baseline hazard, 모델은 proportional hazards 가정 위에서 partial likelihood 로 추정.

식별 핵심: low-growth 정의가 *2 년 연속 Q1-Q2* 라는 organizational decline 정의 (Cameron et al. 1987) 위에 있어 *transient noise* 를 거른다. Large jump 정의는 *1 년 매출 ≥50% 성장* (Halabisky et al. 2006 의 rapid growth 정의와 정합). High-growth 는 *연속 2 년 Q5 유지* 로 [[product-lineage-life-cycle]] 의 *모멘텀 부재* 와 구별. Robustness 는 VIF<2 (multicollinearity 무) 및 group mean t-test (large jump vs non 의 사전 차이 확인) 로 검증. Stage 1 의 R&D 통상 변수 + Stage 2 의 동일 변수 — *같은 변수가 단계 의존적으로 반대 부호* 라는 결과가 본 paper 의 핵심 contribution.

## 연구 계보

본 paper 는 [[temep]] 의 *축적 (accumulation) → R&D 동학 anchor* 라인의 *firm life-cycle 단계 분화* 작업이다. 가장 가까운 선조는 [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]] — 동일 저자팀이 동일 데이터 (R&D 활동조사 + KIS-Value, 2002-2009) 의 *비대칭 매출 충격에 대한 TC 조절* 메커니즘을 식별한 작업이며, 본 paper 는 그 *비대칭 framework* 을 *low → high-growth 단계 전환* 에 적용한 후속 작업. Yoshiyuki (2014) 의 *large jumps* 개념과 Capasso, Cefis, Frenken (2014) 의 *intra-distribution mobility* 가 이론적 motivation, Daunfeldt and Halvarsson (2015) 의 *low-growth → rapid growth* 전환 확률 패턴이 직접 empirical precedent. 방법론적으로는 *진입* 의 probit + *유지* 의 hazard model 의 2-stage 결합이 [[chae-yoon-lim-2011-economic-assessment-governmentled]] 의 식별 series 와 정합. *exploration-exploitation* 의 단계 의존성은 March (1991), Hölzl (2009) 와 닿는다. [[chulwoo-baek]] 가 듀크성 여대로 옮긴 뒤 [[jeongdonglee]] 와 협업한 *2017-2019 듀크성 협업 cohort* 의 일부로, sibling 으로 [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]] 가 같은 *R&D 동학 → 지식 composition* 의 한 갈래로 위치한다.

## See also

- [[jeongdonglee]]
- [[taewon-kang]]
- [[chulwoo-baek]]
- [[probit-model]]
- [[cox-proportional-hazards]]
- [[high-growth-firm]]
- [[large-jumps]]
- [[r-d-persistency]]
- [[r-d-collaboration]]
- [[taewon-kang-2017-internal-cash-flow-positive-shocks]]
- [[taewon-kang-2019-knowledge-accumulation-experience]]
- [[firm-dynamics]]