Research and development linkages in a national innovation system: Factors affecting success and failure in Korea

이정동, Chansoo Park (2006) · Technovation 26(9):1045-1054 · DOI ↗

한국 전자부품·기계 산업 (intermediate goods sector) 의 R&D 프로젝트 177 건 (성공 104 · 실패 73) 을 설문 조사하여, R&D 협력 (collaborative R&D) 과 공동 자금조달 (R&D cofunding) 이 혁신 성공 확률에 미치는 효과를 binary-logit-model 로 추정한다. 분석은 product/process × technology-push/demand-pull 의 4 사분면으로 분할되며, (i) R&D 초기 단계의 정부 자금 지원과 (ii) 후방 기업·대학과의 협력이 성공 확률을 유의하게 높인다는 두 핵심 결과를 얻는다. 한국형 NIS 논의에서 intermediate sector 의 고유 특성을 명시적으로 모델링한 첫 실증 작업.

RQ: 한국의 중간재 산업에서 어떤 형태의 R&D 파트너십 (cofunding 의 자금원, collaboration 의 상대, R&D 단계별 개입) 이 혁신 프로젝트의 성공 확률을 높이는가? 그 효과는 product/process · technology-push/demand-pull 의 4 영역에 따라 어떻게 달라지는가?
방법론: binary-logit-model, questionnaire-survey (성공/실패 dichotomous 종속변수, R&D 자금원·협력 상대·단계별 더미를 설명변수로 하는 logit)
데이터: 한국 전자부품 (EIAK) · 기계 (KOAMI) 산업, 988 개 기업 우편/이메일 설문 (응답률 10.5%), 177 건 R&D 프로젝트 (성공 104 / 실패 73), 4 사분면 분류 (process-tech-push 33, process-demand-pull 39, product-tech-push 45, product-demand-pull 60)
주요 발견: (i) R&D 초기 단계 정부 자금 지원은 모든 4 사분면에서 양(+) 유의 (COF_G1 계수 1.066~2.971), (ii) 후방 기업과의 협력은 강한 양(+) 효과 (COL_D = 1.323, p<0.01), (iii) 대학과의 협력은 demand-pull/product 에서 특히 효과적 (COL_U = 2.509), (iv) 금융기관 대출은 process innovation 에서 음(-) 유의 — 한국 금융시장의 기술평가 역량 부재를 시사
시사점: (a) 정부 R&D 자금은 초기 stage 1 에 집중해야 효과가 극대화, (b) 후방 기업의 R&D 참여 유인 (품질 인증·교섭력 완화) 이 NIS 정책의 우선순위, (c) 대학을 PRI 보다 우선 — 한국 PRI 의 산업 협력 비효율 진단

Fig. 1. 중간재 산업 기업이 NIS 안에서 forge 하는 linkage 의 모식도 — financial sector·정부 (cofunding 축) 와 경쟁사·후방·상방·대학·PRI·외국 (collaboration 축) 의 양방향 구조. 본 paper 의 logit 추정식이 검증하는 interaction 의 지도.

요약

국가혁신체계 (NIS) 논의는 Freeman (1987), Lundvall (1992), Nelson (1993) 이래 국가 단위 혁신 역량을 actor 간 linkage 의 강도로 설명해왔으나, intermediate goods sector (중간재 산업) 의 고유한 NIS 구조는 명시적으로 분석되지 않았다. 중간재 기업은 value chain 의 중간에 위치하므로 (i) 후방 final-goods 기업과의 수직 linkage 가 결정적이고, (ii) 기술 집약도가 높아 외부 자금 의존도가 크며, (iii) SME 가 다수라 대학·PRI 같은 외부 지식원에 의존한다. 본 paper 는 한국의 전자부품·기계 산업을 사례로, R&D 협력과 공동 자금조달이 어느 단계·어느 상대·어느 innovation 유형 에서 혁신 성공을 끌어올리는지를 실증한다. 이 작업은 author page 분류상 이정동 가 efficiency 측정에서 system 시야 로 도약한 제2 기 (2006-2012) 의 학술적 표지판이다.

핵심 가설은 두 축이다. 첫째, 자금조달 partnership 측면에서 — 정부 자금이 고위험 초기 stage 1 에 집중되어야 하고, 후방 기업의 cofunding 이 demand-pull 영역에서 시장 위험을 분담한다. 둘째, 협력 partnership 측면에서 — 후방 기업·대학과의 협력이 SME 의 R&D 자원 부족을 보완한다. 데이터는 KOAMI·EIAK 가맹 988 개 기업에 보낸 설문에서 거둔 104 개 성공 + 73 개 실패 프로젝트. 종속변수가 성공/실패 (0/1) 이므로 binary-logit-model 을 4 사분면 (product/process × technology-push/demand-pull) 별로 추정해 효과의 이질성 을 드러낸다. 핵심 결과는 — (i) COF_G1 (정부, stage 1) 계수는 1.566 (p<0.05) 으로 모든 영역에서 양(+) 유의, (ii) COL_D (후방 기업 협력) = 1.323 (p<0.01), COL_U (대학 협력) = 1.031 (p<0.05) 로 일관되게 양(+), (iii) COF_B (금융기관 대출) 는 process innovation 에서 -2.089~-2.965 의 음(-) 유의, (iv) COL_C (경쟁사 협력) 와 COL_S (상방 협력) 는 demand-pull/process · technology-push/process 에서 음(-) 유의 — SME 의 약한 협상력 반영.

한계는 명확하다. (i) 단면 설문이라 endogeneity 미통제 — 성공한 기업이 더 협력하는지, 협력이 성공을 낳는지 식별 불가, (ii) 응답률 10.5% 의 self-selection bias, (iii) PRI·외국 협력은 표본 부족으로 추정 불가. 그러나 NIS 의 intermediate sector 특수성 을 처음 모델링한 점, 정책 implication (정부 자금의 stage 1 집중, 후방 기업 참여 유도, PRI 보다 대학 우선) 의 구체성에서 한국 NIS 연구의 reference point 로 기능한다.

핵심 결과

표본 구성 (Table 2)

영역	성공	실패	소계
Process / Technology-push	20	13	33 (18.6%)
Process / Demand-pull	26	13	39 (22.0%)
Product / Technology-push	20	25	45 (25.4%)
Product / Demand-pull	38	22	60 (33.9%)
합계	104	73	177

R&D Cofunding logit 계수 (Table 5 발췌) — 종속변수: 성공=1, 실패=0

변수	전체	Tech-push/Prod	Demand-pull/Prod	Demand-pull/Proc	Tech-push/Proc
COF_G1 (정부, stage 1)	1.566**	1.568*	1.066*	2.152*	2.971**
COF_B (금융기관)	-0.317	0.478	0.810	-2.089*	-2.965*
COF_D (후방 기업)	0.966**	1.409	1.536*	1.307	1.700*
COF_R1 (자기자금, stage 1)	-0.350	-1.478**	-0.060	0.014	0.015

R&D Collaboration logit 계수 (Table 6 발췌)

변수	전체	Tech-push/Prod	Demand-pull/Prod	Demand-pull/Proc	Tech-push/Proc
COL_C (경쟁사)	-0.390	2.160*	-0.805	-2.502*	-3.883**
COL_D (후방 기업)	1.323***	0.272	2.366**	1.566*	2.842*
COL_S (상방 기업)	-0.705*	-0.499	-1.542*	0.689	-1.396
COL_U (대학)	1.031**	0.252	2.509**	0.889	-0.213

* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01. 전체 표본 n=177. McFadden R² 는 0.09~0.29 범위.

한 줄 요약 callout

정부 자금은 stage 1 에 넣어야 하고, 협력은 후방 기업·대학과 해야 한다. 금융기관 대출과 경쟁사 협력은 한국 중간재 산업에서 작동하지 않거나 역효과 다.

방법론 노트

R&D 프로젝트의 성공/실패는 본질적으로 이진 결과이므로 binary-logit-model 이 자연스러운 선택이다. 4 사분면별로 따로 추정해 (product/process × technology-push/demand-pull) 효과의 이질성 을 드러낸다. 변수는 모두 더미 (1 = 해당 자금원/협력 상대 사용, 0 = 미사용) 로 코딩되어 자기자금 default 와의 multicollinearity 문제를 회피.

핵심 추정식:

\Pr(\text{success}_i = 1 \mid \mathbf{x}_i) = \frac{\exp(\mathbf{x}_i' \boldsymbol{\beta})}{1 + \exp(\mathbf{x}_i' \boldsymbol{\beta})}

여기서 $\mathbf{x}_i$ 는 (자금원 dummy: COF_G1, COF_B, COF_D, COF_R1, COF_R2, COF_R3) 또는 (협력 상대 dummy: COL_C, COL_D, COL_S, COL_U, COL_I, COL_F), 또는 stage dummy (S1, S2, S3) 로 구성된 설명변수 벡터. $\boldsymbol{\beta}$ 는 최대우도 추정 (LIMDEP 7.0 사용).

식별 전략은 4 사분면 분할에 의존한다. innovation 유형별 sub-sample 에 따로 logit 을 적합해, “협력이 평균적으로 좋다” 같은 평균 효과가 어느 영역에서 발생하는지 를 분리. 표본 한계 (각 사분면 n=33~60) 가 통계적 검정력을 제약하지만, 부호와 유의성의 패턴 일관성으로 robustness 를 주장. 한계 — 단면 설문이라 causality 식별 약함, propensity score matching 같은 selection 통제 없음, R&D stage 분할은 표본이 충분할 때만 (S2·S3 는 일부 영역에서 aggregation).

연구 계보

본 paper 가 building on 한 작업은 NIS 문헌의 1세대 — Freeman (1987), Lundvall (1992), Nelson (1993), Edquist (1997) — 와 SME·intermediate sector 특수성 문헌 (Rothwell 1991, Hadjimanolis 1999, Freel 1999). 자금조달 typology 는 Christensen (1992) 의 market/credit-based/institution-based 분류와 Dosi (1990) 의 Finance, innovation, and industrial change. 협력 모티프는 von Hippel (1988) 의 Sources of Innovation 과 Edquist-Hommen (1999). 한국 NIS 의 PRI 중심 구조 진단은 Hwang (2004) 의 산학연 협력 정책 보고서가 직접 인용 source.

이정동 본인의 연구 궤적 안에서 본 paper 는 author page 분류상 제1 기 (productivity·efficiency 측정, 1998-2005) 에서 제2 기 (혁신시스템·정책, 2006-2012) 로 넘어가는 학술적 표지판 이다. 이전 Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors · Productivity growth, capacity utilization, and technological progress in the natural gas industry · Estimating consumers' willingness to pay for individual quality attributes with DEA 는 DEA/frontier 도구로 효율성 을 측정했다면, 본 paper 는 처음으로 system linkage 그 자체를 종속변수에 연결한 시도다. 같은 해 sibling 으로 Efficient Spectrum Policy Using Real Options and Game Theoretic Methods 가 정책-경제 융합의 다른 축 (real options 기반 스펙트럼 정책 평가) 을 담당한다.

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