본 논문은 동남권역(부산, 울산, 경남) 제조업의 기업패널데이터(2000~06)를 사용하여 "4+9 시 도 지역산업진흥사업" 가운데 정부의 기술개발과제 지원이 참여기업의 고용 및 경영 성과에 미치는 효과를 분석한다. 기술개발과제 참여의 순효과(ATT)를 선택편의없이 추정하기 위해 성향점수짝짓기(PSM) 방법을 적용한다. 추정결과에 따르면, 동남권 지역 산업진흥사업의 기술개발과제는 과제유형별로 정도의 차이는 있지만 과제종료 이후 수년에 걸쳐 참여기업의 고용과 R&D에 대체로 유의미한 정(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜 기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive exPlanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.
다국적기업은 새로운 제조 및 기술을 협업에 의해 개발하기 위하여 점차로 전 세계에 걸쳐 연구개발(R&D)센터를 설치하고 있다. 이러한 범세계적인 현상은 기업의 글로벌 전략과 맞물려 신흥 공업국을 포함하는 추세다. 이는 다국적기업의 전략과 신흥공업국의 개발전략 양자에 있어 더욱 더 그 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 다국적기업의 R&D이전에 따른 운영활동의 구체적인 요인들을 살펴보고 다국적기업들이 다른 국가에 비해 R&D센터 설립을 선호하는 중국과 한국에서의 R&D센터 운영을 둘러싼 각 요인을 비교 분석한다. 본 연구에서는 다국적기업의 R&D이전과 관련된 8가지 차원을 통하여 특히 입지결정 요인, 시장특성, 정부의 지원정책, R&D네트워킹에 있어 중국과 한국이 큰 차이를 보이고 있음을 밝혀냈다. 또한 다국적기업의 R&D센터 운영과 관련하여 한국보다는 중국이 긍정적인 요인이 많은 것도 비교연구로 나타났다. 본 연구의 결과는 다국적기업의 R&D센터 운영자들과 한국의 다국적기업의 유치와 관련된 정책결정자들에게 많은 시사점을 제공 할 수 있을 것이다.
그 동안 정부는 기업부설 연구소의 인적 설립요건을 낮춤으로써 연구원수를 확대하고 중소기업에 대한 연구개발투자 확대를 통하여 중소기업의 연구개발활동과 투자를 유인해 온 바, 본 연구에서는 과연 그동안 정부의 정책이 중소기업의 연구개발활동에 어떤 효과가 있었는지를 대기업과의 비교를 통하여 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 특정 산업이나 정부 R&D 프로그램에 국한하지 않고, 18,272개에 달하는 기업 패널 데이터를 이용하여 정부 연구개발 직접투자의 효과를 분석했다. 분석결과, 그 동안의 정부 연구개발 직접투자로 중소기업은 연구원수가, 대기업은 매출액과 자체연구개발비가 증가되는 효과가 나타났으며, 통계적으로 유의하지는 않았지만 정부의 연구개발 직접지원이 오히려 중소기업의 자체연구개발비를 감소시키는 효과를 야기한 것으로 나타났다. 또한 중소기업과 대기업 모두 자체연구개발비를 증가시키는 가장 큰 요인은 기업의 매출액으로 나타났으며, 매출액을 증가시키는 요인은 정부 연구개발 직접투자 보다는 기업의 자체연구개발비로 나타났다.
이 논문은 2000년 이후 R&D분야의 정부 연구개발 직접보조금이 기업의 연구개발 투자를 진작 또는 대체 시키는지 여부 및 기업유형별 정부의 보조금 효과가 달라지는가에 대해 Difference-in-Differences (DTD) 모형을 이용하여 실증적으로 분석하였다. 그 결과 정부의 연구개발 보조수혜는 기업 연구개발 투자를 평균적으로 13.9%증가시키는 보완적 효과가 있는 것으로 나타났으며, 보조금의 액수가 1% 증가할 때 기업의 자체개발 연구비는 평균적으로 0.031% 증가하는 것으로 나타났다. 기업유형별로는 대기업의 경우 보다 강력한 보완효과가 나타났으나 벤처기업이나 중소 기업의 경우는 정부보조금지원이 연구개발비 확대를 초래했다는 실증적 증거를 발견하지 못하였다.
인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.
본 연구는 2013년 『벤처기업정밀실태 조사』에서 창업 후 5년~8년이 된 기업 중 결측치가 없는 406개 기업 자료를 기초로 자료포락선분석(DEA)을 이용하여 효율성과 생산성을 계산하고, 이를 통해 벤처기업에 대한 정부의 자금지원정책의 효과를 분석하고 있다. 그 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 정부의 지원을 받은 기업과 그렇지 않은 기업을 비교한 결과 정부지원을 받지 않은 기업들의 효율성이 더 높았다. 둘째, 정부지원을 받은 벤처기업의 생산성 증대가 지원을 받지 않은 기업의 생산성 증대보다 높았고, 이는 효율성 증대보다는 기술진보에 기인한 면이 크다. 셋째, 벤처기업에 대한 정부지원 중에서도 R&D 자금 지원이 생산성 증가가 컸다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때, 정부의 벤처지원 자금지원정책은 벤처기업의 생산성 증대라는 측면에서 효과적이었다고 판단되고 나아가 효율성이 떨어지는 취약한 기업을 대상으로 자금지원이 이루어졌다는 점에서 적절하게 이루어졌다고 평가된다.
IT연구개발에 대한 정보통신부의 기술개발지원은 사업별 특성에 따라서 다르고 또한 지원기관에 따라서도 다르다. 기초원천기술개발을 위주로 하는 선도기술개발사업은 과학기술부의 과학기술개발과 유사하고 지원대상 또한 출연연구소, 대학 및 대기업을 주로 지원하면서 산정기준이 주로 출연연구기관을 중심으로 기준을 제정하였고, IT산업기술개발사업과 IT우수신기술 지정지원사업은 기업을 주로 지원하는 사업으로 정부가 대통령령으로 제정한 "국가연구개발사업의관리등에관한규정"의 형식을 수용하면서도 일부 비목들은 인정하지 않고 있다. 이러한 차별은 공급자 중심의 연구개발시스템에서 제정된 것으로 수요자중심의 기업관점에서 볼 때 차별은 마땅히 개선되어야 하므로 새로운 산정 기준안을 제안하였다.
본 연구에서는 중소기업 기술혁신개발사업에 참여한 중소기업 211개 기업을 대상으로 기업과 정부의 R&D투자, 정부R&D지원사업 참여경험이 기업의 고용증가율에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 또한 기업의 R&D투자와 고용증가율간의 관계에서 정부 R&D투자규모와 정부R&D지원사업 참여경험이 조절역할을 하는지도 함께 분석하였다. 분석결과 기업의 R&D투자와 정부R&D투자규모는 고용증가율에 유의미한 영향을 미쳤으며 정부R&D투자는 기업의 R&D투자와 고용증가율간의 관계에서 조절효과를 나타냈다. 기업의 R&D 투자규모가 큰 기업과 작은 기업으로 나누어 정부R&D투자와 고용증가율간의 관계를 분석한 결과 기업의 R&D투자규모가 큰 기업군에서 정부R&D투자가 고용증가율에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 종합하면 중소기업에 대한 정부R&D투자는 고용창출효과를 나타내며 특히 혁신역량이 높은 중소기업에 대한 정부R&D투자가 고용창출에 대한 효과적인 역할을 한다고 설명할 수 있다. 그러므로 정부는 중소기업의 혁신역량에 따라 차별화된 R&D투자 전략을 통해 고용효과를 극대화할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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