기업의 연구개발 파급효과 분석*

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* 본 논문을 완성하는데 여러 가지 유익한 논평을 해주신 익명의 두 분 심사위원들께 깊 은 감사를 드립니다.

** 산업연구원 연구위원.

주소：서울시 동대문구 청량리동 206-9

전화：(02)3299-3058, 팩스：(02)3299-3222 email: yacho@kiet.re.kr 응용경제 제6권 제1호

2004년 6월, 한국응용경제학회

기업의 연구개발 파급효과 분석*

－한국 제조업을 중심으로 －

조 윤 애**

논문 초록

본 연구에서는 우리나라 제조업의 연구개발 파급효과를 추정하였다. 1979년부터 2002년까지 외부감사를 받는 기업의 재무관련 자료를 이용하여 노동, 물적 자본 외 에 자체연구개발자본과 외부연구개발자본(연구개발파급)을 포함한 콥다글러스 생산 함수를 추정하였다.

추정 결과 대부분의 산업에서 외부연구개발자본의 산출탄력도가 자체연구개발자본 의 산출탄력도보다 높게 나타났다. 기업규모별로는 종업원 규모가 200인 이상의 기 업에서 외부연구개발자본의 산출탄력도가 자체연구개발자본의 산출탄력도보다 높게 나타났다.

JEL 분류번호 : L60,

핵심주제어 : 연구개발파급, 연구개발자본

Ⅰ. 서 론

전통적인 경제이론에서는 기술을 경제성장의 중요한 요인으로 간주하기는 하 였으나 경제 외부에서 외생적으로 주어진다고 보는 것이 일반적이었다.

Schumpter가 경제이론에서 기술혁신에 관한 문제를 가장 포괄적으로 논의한 이후 기술의 축적과 활용을 경제성장의 중요한 동인으로 다시 부각시킨 것은 80년대 중반 미국에서 발전한 내생적 성장이론(endogenous growth theory) 이다. 이 이론은 지속적인 경제성장의 원천으로 지식의 창출과 파급과정에서 발 생하는 외부효과(externalities)에 주목하고 있다. 연구개발 외부효과 또는 연구 개발 파급(R&D spillovers) 효과는 연구개발 결과가 기본적으로 공공재(public goods)적 특성을 가지고 있기 때문에, 직접 연구개발 활동을 하고 있는 기업들 이라도 자신의 연구개발 결과로부터 발생하는 이익을 독점적으로 전유하는 것 이 불가능하여 발생한다. 즉 연구개발 결과는 이것이 체화된 제품을 통하여 타 기업(산업, 국가)으로 흘러 들어가기도 하고, 과거로부터 누적되어온 사회 전체 의 지식이나 발표된 논문, 연구개발자의 이동 등에 의하여 파급되기도 한다.¹⁾

1) Griliches(1979, 1991)에 의하면 연구개발의 파급(R&D Spillovers)은 두 가지 개념이 혼 용되어 사용되고 있다. Rent spillover와 Knowledge spillover가 그것이다. Rent spillover는 타산업에서 개발된 기술이 체화된 생산요소(자본재나 중간재)의 거래(구매흐 름)를 통하여 연구개발 결과가 연구개발을 수행하지 않은 산업(기업)으로 파급되는 경우이 다. 이는 가격차별화(price discrimination), 경쟁, 공식적인 물가지수의 측정 오류 등으로 기술개발자가 품질의 향상이 완전하게 반영된 가격(품질의 향상을 정확히 반영한 가격보다 낮은 가격)을 설정할 수 없기 때문에 발생한다. 예를 들어 컴퓨터산업은 수많은 기술혁신 을 통하여 획기적으로 생산성을 향상시켰지만, 생산성 향상의 대부분은 공식적인 가격지수 에 반영되지 못했고 컴퓨터업체들간의 치열한 가격 경쟁때문에 산업내에서도 생산성 향상 분을 전유하지 못했다. 그러나 타산업들은 컴퓨터의 구입정도에 따라 차등적이기는 하지만 성능이 우수한 컴퓨터를 저렴한 가격으로 구입함으로써 생산성을 향상시켜왔다.

Knowledge spillover는 연구개발 결과 생성된 새로운 기술이 연구개발을 수행하지 않은 산업(기업)으로 파급되어 생산 활동에 사용되는 것으로, 연구개발자본의 공공재적 특징에 기인한다. 이는 기술개발자가 연구개발로 얻게 되는 이득을 완벽하게 전유할 수 없을 때 나타나는 것으로 일종의 기술지식의 전파(knowledge transmission)이지 Rent spillover처럼 생산요소의 거래를 수반하는 것은 아니다. 예를 들어 사진장비산업과 과학 기기산업은 상호구매량이 많지는 않지만 비슷한 작업을 하고 있기 때문에 상대방의 연구 로부터 많은 이익을 얻을 수 있다.

이 과정에서 연구개발 결과가 다른 기업의 경영성과에 의도하지 않게 영향을 주면서 연구개발 파급효과가 발생하는 것이다. 따라서 연구개발투자에 대한 효 과를 분석할 경우에는 私的 수익이 아니라 연구개발 파급이 포함된 社會的 수 익에 기반을 두어야 한다.

본 연구의 목적은 연구개발투자가 본격화되기 시작하는 1979년대부터 현재까 지 우리나라 제조업을 대상으로 산업별, 기업규모별로 연구개발 파급효과를 분 석하고 그 결과를 토대로 정책적 시사점을 찾는 것이다.

연구개발 파급효과에 대한 연구는 1980년대 이후 지금까지 꾸준하게 이루어 져 왔다. 대부분의 실증연구결과는 연구개발 파급효과가 자체 연구개발투자에 의한 효과보다 크게 나타나고 있음을 보여주고 있다.²⁾ 그러나 이들 결과들을 국별로 비교하는데는 많은 문제점이 있다. 다양한 실증분석 결과를 가지고 외부 연구개발자본의 수익률을 비교하는 것은 대부분의 실증 연구들이 특정 국가나 특정 국가의 특정 산업을 대상으로 하고 있을 뿐 아니라 자료, 분석방법, 연도 등에서 많은 차이가 있기 때문에 이들 결과를 가지고 국별 비교를 하기에는 많 은 문제가 있다.³⁾

우리나라는 1970년대 중반까지는 기술도입에 크게 의존하면서 도입된 기술의 소화, 개량에 주력하였고, 1970년대 중반 이후 시작된 연구개발 활동은 80년대 에 들어오면서 본격적으로 전개되었으며, 1990년대 이후 양적으로 급격히 증가 하였다.⁴⁾ 그러나 우리나라의 연구개발 활동은 선진국들에 비하면 여전히 양 적․질적인 면에서 취약한 것으로 평가되고 있다.

Giliches가 주장하듯이 첫번째 개념은 진정한 의미의 연구개발파급(R&D spillovers) 은 아니고 단지 전통적인 가격측정의 문제에 기인한 것일지도 모른다. 그러나 연구개발 의 파급을 측정하는 문제에 부딪치게 되면 두번째 개념은 추상성이 높은 개념이어서 현 실적으로 측정하는 것이 불가능하다.

2) Grilliches(1998), Kwon(2003)에서는 미국, 영국, 프랑스, 일본의 대표적인 연구결과들을 비교하고 있다.

3) 연구개발 파급효과를 국별로 비교할 때는 OECD(1996:67)가 유용하다. 물론 OECD 연구 의 결과도 국별 통계 자료, 연도 등의 문제가 여전히 존재하지만 비교적 동일한 방법을 사용하여 분석하였기 때문에 국별로 연구개발 파급효과를 비교하는 데는 유용하다.

OECD 국가들의 경우 측정기간은 다르지만 외부연구개발자본이 자체연구개발자본보다 총 요소생산성 증가에 더 많은 영향을 준 것으로 나타났다(<부표 1> 참조)

4) 1971-2000년까지의 우리나라 연구개발투자액(불변가격기준) 중 1970년대 투자된 연구개 발비가 4.2%, 1980년대가 22.8%, 1990년대가 73.0%로 1990년대에 연구개발투자가 집중 되었다(신태영, 2002).

연구개발 파급효과에 대한 국내 연구는 많지 않은 편이다. 그동안 홍순기․홍 사균․안두현(1991), 조윤애(1994), 송준기(1994), 이원기․김봉기(2003), Kwon(2003) 등이 한국의 연구개발 파급효과에 대해 분석하였는데, 이들 연구 는 추정계수의 크기 등이 서로 큰 차이를 보이기도 하고 상반된 결과를 나타내 기도 하였다.⁵⁾

기존 연구들은 산업별 자료나 기업별 자료를 활용하고 있다. 산업별 자료를 활용한 경우는 자료 수가 부족하여 제조업 전체에 대해 분석하고 있다. 기업별 자료를 활용한 경우는 분석 기간 동안 연구개발투자를 지속적으로 보고한 일부 기업들만을 대상으로 분석하고 있고, 산업별로 분석하고 있지만 기업 규모별로 는 분석하고 있지 않다.

본 연구는 우리나라 제조업의 연구개발 파급효과를 기존 연구에서 사용한 분 석틀로 분석하되 외부감사를 받는 기업들 중에서 재무제표를 보고한 전체 기업 을 대상으로 산업별, 기업규모별로 분석함으로써 기존의 연구들과 차별된다. 기 업 자료를 사용하는 경우 장단점이 있다. 단점은 연구개발비 통계가 정확하지 않을 수 있다는 것이다. 기업의 재무제표에 의해 분류된 연구개발비는 기업의 회계기준에 의해 작성된 것이기 때문에 현재 OECD의 기준에 의해 통계를 작 성하고 있는 과학기술부의「과학기술연구개발활동조사보고」의 산업별 자료와는 차이가 있다. 반면 장점으로는 부가가치, 자본, 노동자수, 연구개발비 등의 자료 원이 동일하여 자료원 불일치로 인한 추정 결과의 왜곡을 최소화할 수 있다는 것이다.⁶⁾ 또한 자료의 수가 많아 산업별 및 기업규모별로 세분화된 분류가 가 능하다. 또한 산업별 자료의 경우 자체 연구개발비가 있는 경우만을 대상으로 하고 있는데, 기업별 자료를 사용함으로써 연구개발비가 0인 경우도 분석에 포 함할 수 있어 우리나라 산업별 연구개발 파급효과를 보다 정밀하게 측정할 수 있다.

5) 우리나라 연구개발투자의 효과분석에 대한 기존 연구결과의 보다 자세한 내용은 이원기․

김봉기(2003)참조

6) 현재 연구개발 통계 자료는 과학기술부의「과학기술연구개발활동조사보고」와 한국은행의

「기업경영분석」이다. 모두 통계자료가 산업별로 발표된다.「기업경영분석」은 기업의 재무 제표를 산업별로 합해서 발표한 것으로 연구개발투자의 효과분석에 필요한 자료를 일관되 게 제공해 준다. 그러나「과학기술연구개발활동조사보고」는 연구개발비만을 제공하고 있 어 노동관련자료는 노동부, 부가가치관련 자료는 한국은행 등에서 발표한 자료를 사용해 야만 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서는 분석모형과 분석에 사용된 자료를 설명하였다. Ⅲ장에서는 제조업을 19개 산업 및 7개 기업규모별로 분류하여 자 체연구개발자본 및 외부연구개발자본의 산출탄력도를 추정하였다. 마지막 Ⅳ장 에서는 정책적 시사점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

Ⅱ. 분석방법과 자료

1. 모형의 설정

(1) 생산함수

연구개발 파급효과를 분석하기 위한 전통적인 접근방법은 신고전파 모델에서 자본 투자와 같이 연구개발 투자를 다루는 것이다. 자체 연구개발투자에 의해 축적된 자체연구개발자본 뿐 아니라 타기업의 연구개발투자에 의해 사회적으로 축적된 외부연구개발자본을 포함하는 생산함수를 사용한다(Grilliches, 1979).⁷⁾ 본 연구에서는 우리나라 연구개발투자의 파급효과를 분석하기 위하여 연구개 발자본을 직접적인 생산요소로 간주하여 생산함수에 포함하는 방법을 이용하여 모형을 설정하였다. 즉, 연구개발자본을 노동, 자본과 함께 생산요소로 간주하였 다. 또한 연구개발자본을 자체연구개발자본과 타산업으로부터 흘러들어온 연구 개발자본으로 구분하였다. 대표적인 기업(i)의 생산함수를 다음과 같은 Cobb-Douglas 생산함수로 가정하였다.

Q = A L^α

C

KD

KI

e

α, β, γ₁, γ₂ 는 각각 노동, 실물자본, 자체연구개발자본, 외부연구개발자본의 산출에 대한 탄력도이며, ε 는 오차항이다. (1)식의 양변에 log를 취하면 (2)

7) Grilliches(1979)는 연구개발 파급효과에 대한 기본적인 분석틀을 제시하였고 이를 토대 로 많은 실증적인 연구들이 현재까지 진행되어 오고 있다. 또한 Grilliches(1991)는 연구 개발 파급효과에 대한 연구의 역사를 정리하기도 하였다.

식을 얻는다.

log Q = A + α log L + β log C + γ₁log KD + γ₂log KI + ε (2) (2)식을 최소자승법으로 회귀분석하여 자체연구개발자본의 산출탄력도 γ₁과 외부연구개발자본의 산출탄력도인 γ₂를 추정하면 연구개발자본이 부가가치에 미치는 영향을 살펴볼 수 있다. γ₁과 γ₂는 각각 자체연구개발자본과 외부연구 개발자본이 한 단위 증가되었을 때 증가되는 부가가치량을 나타낸다.

(2) 연구개발자본의 측정

생산함수를 이용하여 연구개발 파급효과를 추정하기 위해서는 외부연구개발자 본을 추정하는 것이 필요하다. 문제는 외부연구개발자본을 어떻게 추정하는가 하는 것이다. 기본적인 아이디어는 자체연구개발자본을 연구개발 활동을 수행하 는 분야(sender)와 그 결과를 받는 분야(receiver)간의 근접성(proximity)을 가중치로 배분하여 외부연구개발자본을 추정하는 것이다(Mohnen, 1996).

근접성(proximity)은 산업간 또는 기업간 재화와 서비스, 중간재와 자본재, 연구개발인력, 특허의 이동 정도를 기반으로 하는데, 기술적으로 밀접할수록 이 들의 이동이 많아진다. 즉 i, j 두 산업이 기술적으로 밀접할수록 j 산업은 i 산 업으로부터 중간재나 자본재를 더 많이 구매하고, i 산업으로부터 연구개발 인 력을 더 많이 고용하고, 특허 출원시 i 산업의 특허를 더 많이 인용하고, i 산업 과 공동연구도 더 많이 하게 된다. 연구개발 결과는 이러한 채널을 통하여 기업 간, 산업내, 산업간, 국가 전체, 국가간에 파급된다

연구개발자본이 i 산업에서 j 산업으로 흘러들어가는 비율을 a_ij, i 산업의 자 체연구개발자본을 Ri 라고 한다면 j 산업의 외부연구개발자본은 Sj=

∑

a

R 가 된다. 기존의 실증 연구에서는 a

외부연구개발자본을 추정하기 위해서는 먼저 자체연구개발자본스톡을 추정하 8) 산업간 근접성을 측정하기 위해서 산업연관표, 특허자료를 이용하는 등 다양한 방법론이

제기되고 있는데, 이에 대해서는 Mohnen(1990, 1996), Grilliches(1991), Nadiri(1993) 등을 참조.

는 것이 필요하다. 연구개발자본의 스톡(stock)과 새로운 풀로우(flow)간에는 연구개발시차, 연구개발자본의 진부화 등에서 물적 자본과 다른 근본적인 차이 가 있지만, 일반적으로 자본스톡(capital stock)과 투자(investment)와 같은 관 계를 상정할 수 있다. 이러한 관계를 전제로 하여 물적 자본스톡을 추계할 때 일반적으로 많이 이용되고 있는 기준년도 접속법과 영구재고법을 이용하여 연 구개발자본스톡을 추계할 수 있다.

KDt= KFt+ ( 1 - δ) KFt - 1+ ( 1 - δ)²

KF

+ (1 -δ)³

KF

= KFt+ ( 1- δ) KDt - 1

단, KF t =

∑

n

i = 1μ _i

R

KD_t : t기에 있어서 연구개발자본스톡

KF

R

연구개발자본풀로우는 당기의 연구개발투자액이 아니고 과거에 투자한 연구 개발투자 중에서 일정한 시간이 경과한 후에 당기에 μ_i만큼 성과로서 결실된 부분이다. 그러나 현실적으로는 시차의 분포에 대한 적절한 정보수집이 어렵기 때문에 실제 추계시에는 평균시차 θ를 이용한다. 따라서 KF_t= R_{t -θ}가 되어 연구개발자본스톡을 추정하기 위한 식은 다음과 같다.

KD_t= R_{t -θ}+ ( 1 -δ) KD _{t - 1} (3) 연구개발자본스톡은 우선 기준년도( t0)의 연구개발자본스톡, KD_t0를 구한 후 (3)식에 축차대입하여 구할 수 있다. 기준년도의 연구개발자본스톡을 구하기 위해서는 기준년도의 실질연구개발투자액( R_t0), 실질연구개발투자액의 기준년도 이후의 연평균증가율(g), 기술의 진부화율( δ) 자료를 가지고 (4)식과 같이 단순 화시킨 Goldsmith의 영구재고법(perpetual inventory)모형⁹⁾을 이용하여 기준

년도의 연구개발자본스톡을 추계할 수 있다.

KD _t0=

R

(g+ δ) (4) (4)식에 의해 기준년도의 연구개발자본스톡이 구해지면 이것을 토대로 (3)식 에 차례로 축차대입하여 기준년도 이후의 연구개발자본스톡을 추계한다.

(3)식과 (4)식에 의해 연구개발자본스톡을 구하기 위해서는 ① 연구개발자본 의 진부화율, ② 연구개발 시차, ③ 기준년도 및 연구개발투자의 연평균증가 율을 계산하기 위한 기간 등에 대한 자료가 필요하다.

연구개발시차( θ)는 한국산업기술진흥협회에서 실태조사한 1999년 자료(<부 표 2>)를 사용하였고, 연구개발자본의 진부화율( δ)은 과학기술정책연구원에서 설문조사한 자료(<부표 3>)를 사용하였다. 영구재고법에 의해 기준년도의 자본 스톡을 추계하는 경우 기준년도의 투자는 추세적으로 안정적이어야 하며 투자 증가율의 계산기간은 기준년도 이전의 기간으로 하되 안정적인 추세를 보여야 하지만, 본 연구에서 사용된 기업별 자료가 1979년부터 이용가능하기 때문에 1979년을 기준년도로 하고 1979년부터 2002년까지 연도별 증가율의 평균을 증 가율(g)로 사용하였다.

이렇게 계산된 자체연구개발자본을 가지고 외부연구개발자본을 측정하기 위 해서 국내에서 생산된 중간재의 산업간 흐름을 나타내주는 산업연관표의 국산 거래표를 이용하였다.¹⁰⁾ 본 연구에서 추정한 연구개발자본스톡의 파급액을 계산 한 식은 다음과 같다.

KI_mi=

∑

j = 1

∑

n = 1

w

KD

9) Goldsmith의 영구재고법 모형은 다음과 같다.

_KDt

0= Rt0

g (g+δ)

1-e- n( g + δ)

1-e^{- g}

분석상의 편의를 위해 기술의 수명이 매우 길다고(즉 n이 매우 크다고)보고, 실 질 연구개발투자액의 증가율이 작다고 가정하면 위의 (4)식을 얻게 된다(김적교, 조병택, 1989:69).

10) 산업간 근접성을 측정하기 위하여 산업연관표를 이용하는 방법은 Terleckyj(1974, 1980)에 의해 도입되었고 그 후 많은 연구에서 발전되었다.

∑

N

n = 1

w

KI_mi : m산업의 i 기업으로 흘러들어온 타산업의 연구개발자본스톡 w_mn ^: 1995년도 n산업의 제품이 m 산업의 중간재로 판매되는 비율 KDnj : n산업의 j기업의 연구개발자본스톡

w_mn는 산업연관표의 국산거래표를 이용하여 중간재부문의 산업간 배분비율 을 계산하였다. 본 연구에서는 1995년 국산거래표를 활용하여 중간재부문의 산 업간 배분비율을 1979-2002년 기간에 걸쳐 일률적으로 적용하였다. 단, 본 연 구는 제조업내에서의 기술의 흐름만을 고려했기 때문에 농림수산업, 광산업 그 리고 3차 및 서비스산업에서 제조업으로 흘러들어오는 기술지식은 고려하지 않 았다. 또한 우리나라 산업의 외부연구개발자본에서 중요한 역할을 하는 것이 정 부출연연구소와 대학이다. 이들 기관에서의 연구개발 결과가 기업으로 파급되는 경우는 고려하지 못하였다.

한편, 자체 및 외부 연구개발자본은 일정 시간이 경과한 후에 부가가치에 영 향을 주게 되는데 본 연구에서는 이 시간을 고려하지 않고 분석하였다. 진부화 율의 경우처럼 정확한 연구개발시차도 연구개발 파급효과를 측정하는데 중요하 다. 그러나 실증연구결과들을 보면 연구개발시차는 결과에 커다란 영향을 주지 않는 것으로 나타나고 있다.¹¹⁾

2. 사용 자료

본 논문에서 사용된 자료는 한국신용평가주식회사의 기업별 재무데이터베이 스를 토대로 1979년부터 2002년까지 외부감사를 받는 제조업체들의 기업 자료 이다. 또한 모형에서 사용된 변수는 산출량, 노동 및 자본투입량, 자체 및 외부 연구개발자본 투입량이다.

(1) missing 자료의 처리

기업 자료는 실제로 처리하는 과정에서 많은 문제점에 부딪히게 된다. 한국신용

11) Hall and Mairesse(1995)

<표 1> 산업별 및 기업규모별 연구개발비의 기초 통계

(단위 : 백만원, 개)

평균 표준편차 표본수

<산업별>

음식료(담배) 섬유․가죽 목재․종이 출판․인쇄

코크스․석유정제품 및 핵연료 화합물 및 화학제품

고무 및 플라스틱 비금속광물제품 제 1차 금속 조립금속제품 기계 및 장비

사무계산 및 회계용 기계 전기기계 및 전기변환장치 전자부품(반도체)

영상․음향 및 통신장비 의료․정밀․광학기기 및 시계 자동차 및 트레일러

기타운송장비 가구 및 기타제조업

444 83 125 198 2,363 1,052 411 236 869 263 472 1,120 759 2,723 9,152 2,414 3,082 4,611 148

2,464 556 705 849 12,391 6,039 2,687 1,471 11,241 2,937 2,520 2,937 3,950 40,707 129,423 179,115 42,690 22,821 673

3,766 6,542 2,122 1,433 341 7,635 2,118 3,147 3,558 2,641 4,800 705 2,831 2,879 2,670 1,187 4,598 646 1,342 <기업규모별>

0- 49명 50- 99명 100-199명 200-299명 300-499명 500-999명 1000명이상

137 189 213 316 526 1,024 13,772

397 592 734 1,007 1,587 3,563 117,033

7,827 12,170 14,330 7,413 4,924 3,994 4,303

평가(주)의 재무자료를 다음과 같이 정리한 후 사용하였다. 우선 자료의 연도문 제이다. 자료에는 결산월과 자료를 작성한 년도(year)와 월(month)이 상이한 경우가 있다. 이런 경우에는 해당 기업을 분석에서 제외하였고, 결산월이 5월 이전인 경우는 작성년도 이전 해의 자료로 6월 이후인 경우는 작성년도의 자료 로 정리하였다.

그 다음의 문제가 누락된 자료(missing data)문제이다. 연구개발자본스톡을 구하기 위해서는 연결된 연구개발비 자료가 필요하기 때문에 누락된 자료는 전 통적으로 많이 사용하는 누락된 구간의 양끝에 있는 값의 산술평균에 의해 채 워 넣었다.

또한 부가가치가 마이너스(－)인 경우가 있는데 콥더글러스 생산함수를 추정 할 때 선형으로 전환하는 과정에서 로그를 취하기 때문에 부가가치가 마이너스 이면 함수 추정이 불가능하므로 이런 경우는 분석에서 제외하였다. 또한 연구개 발비가 0인 경우도 로그를 취하면 계산이 불가능하므로 0대신 1을 주어 로그를 취했을 때 연구개발비가 0으로 되도록 하여 추정하였다.

이렇게 해서 정리한 자료들의 산업별 연구개발비의 평균값을 살펴보면(<표 1> 참조), 업체당 평균 연구개발비가 가장 높은 산업은 영상․음향 및 통신장 비이고 기타 운송장비, 자동차 및 트레일러, 전자부품, 의료․정밀․광학기기 및 시계 순이다. 업체당 평균연구개발비가 가장 낮은 산업은 섬유․가죽이고, 목 재․종이, 기타제조업, 출판․인쇄, 비금속광물, 조립금속제품 순이다. 이와 같은 산업별 연구개발비의 차이는 산업의 특성과 발전 정도를 어느 정도 설명해 준 다. 현재까지 우리나라의 경제 성장을 주도해 온 산업인 전자(반도체 포함), 자 동차, 조선 등의 산업의 평균 연구개발비는 높고 그렇지 못한 산업들은 평균 연 구개발비가 낮게 낮다. 기업규모별 평균 연구개발비는 기업규모에 비례하여 커 지고 있는데, 특히 기업규모가 1,000명을 넘어서면서 평균 연구개발비가 대폭 증가하고 있다.

(2) 기타 변수의 설명

기업 재무제표에서 생산량(Q)으로 사용할 수 있는 자료는 부가가치와 매출액 이다. 생산량으로 매출액을 사용하는 경우에는 생산요소로 중간재를 고려해야 한 다. 본 논문에서는 생산량으로 부가가치를 사용하였다. 부가가치란 1차적인 생산 요소에 의해 창출된 가치를 지칭하는 것으로 임금, 이자, 지대 및 이윤 등을 합

한 것이다. 기업 재무제표상에서 부가가치는 법인세차감전순이익, 종업원급료(손 익계산서상의 인건비, 제조원가명세서상의 노무비와 복리후생비포함), 금융비용, 임차료, 조세공과, 감가상각비 등의 항목을 합한 값으로 하였다. 실질부가가치액 은 경상가격 부가가치를 GDP 디플레이터(1995=100)로 나누어 환산하였다.

노동투입량(L)은 단순하게 노동의 질은 동질적이라는 가정하에서 노동자수를 취하였는데, 한국신용평가(주)가 제공하는 비재무자료인 당해연도 종업원수를 사용하였다.

자본투입량(C)은 과거에 취득했던 자산을 재취득하는 경우에 필요한 금액, 즉, 시가로 상각대상자산을 재평가한 후 그것을 자본재 디플레이터로 실질화하 여야 하지만, 본 연구에서는 이에 필요한 산업별 데이터가 없어서 재무제표상의 유형고정자산을 GDP 디플레이터(1995=100)로 불변화하였다.

연구개발자본을 추정하기 위해 필요한 연구개발비는 기업들이 연구개발활동 과 관련하여 지출한 재무제표상의 모든 지출액을 합한 것으로, 손익계산서상의 개발비, 경상연구개발비, 연구개발비상각, 제조원가명세서상의 연구개발비를 합 한 것이다. 이들 항목을 합한 기업별 연구개발비는 GDP 디플레이터(1995=100) 로 불변화하여 이용되었다.

Ⅲ. 실증분석결과

1. 산업별 분석

<표 2>는 산업별로 연구개발자본을 포함한 생산함수를 추정한 결과이다. 산 업 전반적으로 자체연구개발자본보다는 외부연구개발자본이 부가가치에 미치는 영향이 크게 나타나고 있고, 연구개발자본의 산출탄력도의 통계적 신뢰성도 높 게 나타나고 있다.

단, 음식료 산업, 코크스․석유정제품 및 핵연료 산업의 경우 외부연구개발자 본의 산출탄력도의 통계적 신뢰성이 낮고, 기계 및 장비 산업, 의료․정밀․광 학기기 및 시계 산업, 기타 운송장비 산업의 경우 자체연구개발자본의 산출탄력 도의 통계적 신뢰성이 낮다. 사무․계산 및 회계용 기계 산업의 경우는 자체연 구개발자본과 외부연구개발자본의 산출탄력도가 모두 통계적으로 신뢰성이 낮게

<표 2> 산업별 생산함수 추정결과(1982-2002)

산 업 α β γ₁ γ₂ Adj.

R² 표본수

음식료․담배 0.5439^***

(30.96) 0.3561^***

(23.42) 0.0487^***

(15.08) 0.0135

(1.21) 0.7289 3,713

섬유․가죽 0.7388^***

(56.55) 0.1272^***

(14.54) 0.0135^***

(6.26) 0.1515^***

(16.22) 0.5611 6,503

목재․종이 0.6436^***

(23.67) 0.3702^***

(21.13) 0.0162^***

(4.40) 0.0730^***

(5.22) 0.6623 2,102

출판․인쇄 0.5872^***

(17.97) 0.2010^***

(9.20) 0.0268^***

(5.77) 0.0607^***

(2.77) 0.4705 1,433 코크스․석유정제품․핵연료 0.4431^***

(6.27) 0.5139^***

(13.07) -0.0309^***

(-3.56) 0.0080

(0.31) 0.8572 319 화합물 및 화학제품 0.7009^***

(55.63) 0.3028^***

(35.99) 0.0350^***

(16.69) 0.0598^***

(8.17) 0.7383 7,548 고무․플라스틱 제품 0.6437^***

(24.48) 0.3069^***

(14.44) 0.0183^***

(5.62) 0.0409^***

(2.93) 0.6763 2,104 비금속광물 제품 0.7240^***

(32.81) 0.2894^***

(18.36) 0.0060^**

(1.91) 0.0761^***

(6.25) 0.6857 3,123 제 1차 금속 0.6237^***

(29.96) 0.3172^***

(22.39) 0.0137^***

(4.90) 0.0366^***

(3.76) 0.7261 3,518

조립금속 제품 0.6579^***

(29.53) 0.2858^***

(16.46) 0.0105^***

(3.38) 0.0735^***

(6.04) 0.5827 2,631 기계 및 장비 0.7513^***

(40.99) 0.2590^***

(20.57) 0.0019

(0.87) 0.0872^***

(7.87) 0.6269 4,788 사무․계산및 회계용 기계 0.7165^***

(15.70) 0.2636^***

(9.01) 0.0113

(1.86) 0.0561

(1.89) 0.7249 705 전기기계 및 전기변환장치 0.7605^***

(34.25) 0.2689^***

(18.30) 0.0080^***

(2.78) 0.0969^***

(8.82) 0.7052 2,824 전자부품(반도체포함) 0.6815^***

(31.48) 0.3178^***

(19.42) 0.0143^***

(4.75) 0.0938^***

(7.56) 0.6963 2,855 영상․음향 및 통신장비 0.7259^***

(27.99) 0.2864^***

(16.89) 0.0224^***

(6.51) 0.1500^***

(8.42) 0.7439 2,664 의료․정밀․광학기기․시계 0.7653^***

(18.60) 0.2163^***

(8.02) 0.0079

(1.40) 0.0739^***

(3.16) 0.5885 1,171 자동차 및 트레일러 0.7221^***

(35.27) 0.2890^***

(16.72) 0.0333^***

(12.50) 0.0712^***

(7.31) 0.6695 4,584

기타 운송장비 0.7887^***

(20.60) 0.2448^***

(8.49) 0.0058

(1.19) 0.1239^***

(5.26) 0.8863 641

기타 제조업 0.6535^***

(20.72) 0.2184^***

(9.93) 0.0044^***

(0.97) 0.1395^***

(6.50) 0.5530 1,340 주 : 1) α는 노동의 산출탄력도, β는 자본의 산출탄력도, γ1은 자체연구개발자본의 산출

탄력도, γ2 는 외부연구개발자본의 산출탄력도임.

2) ( ) 안은 t값. *** 1%수준에서 유의, ** 5%수준에서 유의

나타났다. 또한 예외적으로 코크스․석유정제품 및 핵연료 산업만이 자체 연구 개발자본이 부가가치에 미치는 영향이 부정적으로 나타났다.

외부연구개발자본의 산출탄력도가 비교적 높게 나타난 산업은 섬유․가죽 (0.1515), 영상․음향 및 통신장비(0.1500), 기타제조업(0.1395), 기타운송장비 (0.1239) 등 소비재 및 조립적 성격이 강한 산업들이다. 외부연구개발자본의 산 출탄력도가 비교적 낮게 나타난 산업은 제 1차 금속산업(0.0366), 고무․플라스 틱 제품(0.0409), 화합물 및 화학제품(0.0598) 등 기초․소재적 성격이 강한 산 업들이다.

비교적 분석결과가 통계적으로 유의하게 나타난 산업을 중심으로 분석결과를 살펴보자.

섬유․가죽산업은 외부연구개발자본의 산출탄력도가 가장 높게 나타났다. 이 와 같은 결과는 연구개발 파급효과가 커서 자체 연구개발활동이 저조한 것인지 는 명확하지 않지만, 섬유․가죽산업은 노동집약적인 산업으로 연구개발활동이 미미하여 평균연구개발비가 전산업에서 가장 작다. 연구개발 파급효과가 높게 나타난 것은 경제발전초기단계부터 우리나라 경제성장을 주도해 왔던 산업으로 비교적 관련 분야가 고루 발달되어서 공유할 수 있는 기술지식이 풍부하고 산 업내 파급이 원활하게 이루어지고 있기 때문인 것으로 보인다.

코크스․석유정제품 및 핵연료 산업만이 자체연구개발자본이 부가가치에 미 치는 영향이 부정적으로 나타났다. 동 산업의 평균 연구개발비는 타산업에 비해 비교적 높은 편임에도 불구하고 이러한 결과가 나타나게 된 것은 연구개발투자 의 증가가 부가가치의 증가에 연결되기 보다는 비용 증가요인으로 강하게 작용 하였기 때문인 것으로 보인다. 즉 연구개발투자가 산업의 성장을 저해하는 요인 으로 작용했다기 보다는 연구개발투자에 의한 비용증가를 가격에 충분히 반영 시킬 수 없었기 때문인 것으로 보인다.

화학산업이나 제 1차 금속 산업의 경우 외부연구개발자본의 산출탄력도는 자 체연구개발자본의 산출탄력도보다는 크지만 타산업, 즉 소비재나 조립산업들에 비해 작다. 이들 산업의 경우 기초․소재산업적 성격이 강하기 때문에 이런 결 과가 나타난 것으로 보인다.

기계 및 장비산업, 전기기계 및 전기변화 장치, 전자산업, 운송기기산업, 의 료․정밀․광학기기․시계산업 등과 같은 조립산업에서는 연구개발 파급효과가 비교적 크게 나타나고 있다.

전자산업으로 분류되는 영상․음향 및 통신장비와 전자부품을 살펴보면 부품 보다는 완제품에서 부가가치에 미치는 외부연구개발자본의 산출탄력도가 크게 나타나고 있다. 특히 영상․음향 및 통신장비의 경우 평균 연구개발비가 전산업 에서 가장 높고 자체연구개발자본의 산출탄력도도 비교적 높은 편이며, 외부연 구개발자본의 산출탄력도는 섬유․가죽 다음으로 높다. 이는 동 산업이 우리나 라 제조업에서 가장 경쟁력이 있는 부분이고 연구개발 활동도 활발하여 축적된 연구개발자본이 많아 파급효과도 크게 나타나고 있는 것으로 보인다.

이상의 분석결과에서 나타난 바와 같이 연구개발 파급효과는 기초․소재적 성격이 강할 수록 연구개발 결과가 타산업으로 파급되는 경향이 강해 연구개발 파급효과 자체는 작게 나타난다. 소비재나 조립적 성격이 강할수록 타산업의 연 구개발 결과를 활용하는 경향이 강해 연구개발 파급효과는 크게 나타나고 있다.

외부연구개발자본의 산출탄력도가 높다는 것은 타산업으로부터 흘러들어온 연구 개발자본 즉 사회적으로 축적되고 공유되는 사회적 기술지식에 의해 이루어진 연구개발 결과의 혜택을 많이 보고 있다는 것을 의미한다. 이는 오히려 타산업 에서 이루어진 연구개발 결과에 대한 의존으로 인하여 자체연구개발투자를 감 소시키는 요인으로 작용할 수도 있다.

또한 타산업과의 기술 근접성이 적은 산업일수록 작게, 타산업과의 기술 근접 성이 큰 산업일수록 크게 나타난다. 그러나 현실적으로 기술 근접성이 큰 산업 일지라도 관련 산업에서의 연구개발 활동이 원활하게 이루어지지 않아 축적된 연구개발자본이 부족하거나 연구개발 결과가 파급되는 경로가 발달되어 있지 않다면 파급효과는 작게 나타날 수 밖에 없다.

우리나라 제조업 중에서 비교적 경쟁력을 확보하고 있는 화학, 전자, 자동차, 선박 등의 산업 등은 평균 연구개발비도 높고 자체연구개발자본이나 외부연구 개발자본의 산출탄력도도 높게 나타나고 있다. 이들은 부품, 소재 등 관련 산업 이 비교적 고루 발전하여 경쟁력을 갖추고 있는 산업으로 연구개발투자가 활발 하게 이루어져서 자체연구개발자본으로 축적되고 산업내, 산업간 연구개발 파 급이 원활하게 이루어졌기 때문이다.

2. 기업규모별 분석

대기업은 중소기업에 비해 기술혁신면에서 유리한가. 이는 산업조직론에서 오 래전부터 제기되어 온 문제이다. 이 주제를 두고 많은 실증분석이 이루어졌지만 기업규모와 기술혁신과의 관계는 분석 대상이 되는 산업의 특성, 기술의 종류 및 수준 등에 따라 상이하게 나타나고 있기 때문에 아직 논란의 여지 많다.¹²⁾ 본 연구에서 전체 표본을 기업 규모에 따라 7개 그룹으로 나누어 생산함수를 추정한 결과(<표 3>참조)에 의하면 기업규모가 큰 집단에서 연구개발의 효과 가 크게 나타나고 있다. 자체연구개발자본 뿐 아니라 외부연구개발자본의 산출 탄력도가 높게 나타나고 있다. 또한 외부연구개발자본의 산출탄력도가 자체연구 개발자본의 산출탄력도에 비해 높게 나타나고 있다.

기업규모가 50명 미만인 경우는 자체연구개발자본와 외부연구개발자본의 산 출탄력도 모두 통계적으로 유의하지 않다. 이 그룹은 연구개발활동이 활발한 벤 처기업과 노동집약적인 소기업이 혼재하고 있다. 따라서 벤처기업은 1997년 경 제위기 이후 급증했지만 경영활동기간이 짧아 연구개발자본이 부가가치에 미친 영향을 파악하기 어렵고, 대다수의 소기업들은 연구개발 활동을 거의 하지 않고 있어 자체연구개발자본의 효과가 나타나지 않고 있다. 또한 자체 연구개발 활동 이 미진한 경우에는 외부연구개발자본을 생산과정에서 활용할 수 있는 능력이 부족하기 때문에 외부연구개발자본의 효과도 통계적으로 유의하지 않게 나타나 고 있다.

외부연구개발자본의 산출탄력도가 양(＋)의 값으로 나타나기 시작하는 기업규 모는 200명 이상이다. 50명미만, 50이상 100미만, 100이상 200미만의 그룹에서 는 외부연구개발자본의 산출탄력도의 통계적 신뢰도가 낮게 나타났다. 전체 표본 을 200명을 기준으로 두 그룹으로 나누어 분석한 결과 이와 같은 특징이 더욱 분명하게 나타났다. 즉 200명 미만의 기업규모에서는 외부연구개발자본의 산출 탄력도가 통계적으로 신뢰성이 낮게 나타나고 있다. 반면, 200명 이상의 경우 전 반적으로 통계적 신뢰성이 높게 나타나고 있을 뿐 아니라 외부연구개발자본이 자체연구개발자본의 산출탄력도보다 높게 나타나고 있다. 자체연구개발자본의 산 12) 기업규모가 클수록 연구개발투자는 활발해지지만, 기업규모와 연구개발투자의 생산성에

대해서는 일관된 관계가 나타나지 않고 있다. 자세한 것은 양준모외(1998) 참조

<표 3> 기업규모별 생산함수 추정결과(1982-2002)

기업규모별 α β γ1 γ2 Adj R² 표본수

1-49명 0.6052^***

(24.72)

0.2756^***

(33.92)

0.0040 (1.82)

-0.00968

(-1.07) 0.2598 7,826 50-99명 0.5535^***

(14.08)

0.2108^***

(27.97)

0.0179^***

(12.63)

-0.0045

(-0.88) 0.0999 12,169 100-199명 0.6792^***

(19.76)

0.2568^***

(35.01)

0.0231^***

(17.58)

-0.0081

(-1.98) 0.1516 14,316 200-299명 1.0532^***

(14.69)

0.3197^***

(34.77)

0.0326^***

(17.79)

0.0195^***

(3.90) 0.2855 7,389 300-500명 0.6660^***

(9.60)

0.3812^***

(35.96)

0.0216^***

(9.52)

0.0270^***

(4.50) 0.3420 4,891 500-999명 0.6469^***

(13.16)

0.4143^***

(43.33)

0.0213^***

(8.92)

0.0510^***

(9.39) 0.5051 3,915 1000명이상 0.4072^***

(23.40)

0.4862^***

(51.63)

0.0209^***

(7.97)

0.0413^***

(6.44) 0.6866 4,060 1-199명 0.5734^***

(70.71)

0.2534^***

(58.96)

0.0165^***

(18.28)

-0.0063^**

(-2.04) 0.3353 34,311 200명이상 0.5687^***

(71.41)

0.3957^***

(80.56)

0.0263^***

(23.52)

0.0306^***

(10.71) 0.7071 20,255 주：1)α는 노동의 산출탄력도, β는 자본의 산출탄력도, γ1은 자체연구개발자본의 산

출탄력도, γ₂ 는 외부연구개발자본의 산출탄력도임.

2) ( ) 안은 t값. *** 1%수준에서 유의, ** 5%수준에서 유의

출탄력도도 200명 미만의 경우보다 200명 이상인 경우가 높게 나타났다.

기업규모와 연구개발자본의 산출탄력도사이에 일관된 상관관계가 존재하는 것은 아니지만 기업의 규모가 클수록 외부연구개발자본의 산출탄력도가 높게 나타나는 경향을 보여주고 있다. 이는 기업규모가 클수록 연구개발 활동이 활발 해지는 것과 관련이 있는 것으로 보이는데, 외부연구개발자본의 활용도 자체연 구개발활동을 통한 기술흡수능력이 있어야 효과적일 수 있기 때문인 것으로 보 인다. 특히 50명미만 기업규모의 경우 자체연구개발자본 및 외부연구개발자본 모두 산출탄력도의 통계적 신뢰도가 낮게 나타났고, 200명 미만의 경우 외부연 구개발자본의 산출탄력도의 통계적 신뢰도가 낮게 나타나고 있는 것으로 보아 외부연구개발자본의 효과는 자체 흡수능력에 의해 영향을 받고 있는 것으로 보 인다.¹³⁾

13) 흡수능력에 대한 개념 및 흡수능력의 구성요소, 경제시스템내에서의 다른 요소들과의 관

또한 기업규모가 클수록 연구개발효과가 크게 나타나는 것은 전반적으로 기 업규모가 큰 기업일수록 조립산업에 속하는 경우가 많기 때문이기도 하다. 앞의 산업별 분석에서 살펴본 바와 같이 조립산업에서 외부연구개발자본의 산출탄력 도가 높게 나타나고, 기업규모가 클수록 외부연구개발자본의 산출탄력도가 크게 나타난 것은 기업규모가 큰 기업들이 생산하는 재화가 조립 완제품일 가능성이 높기 때문이기도 하다.

Ⅳ. 맺음말

본 연구의 분석결과로부터 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다.

첫째, 우리나라 제조업의 부가가치를 제고하는데 자체연구개발자본보다는 외 부연구개발자본의 역할이 컸다는 것이다. 특히 조립산업에서는 타산업에 비해 연구개발 파급효과가 크게 나타나고 있다. 따라서 연구개발투자의 효율성을 제 고하기 위해서는 산업간, 기업간 연계를 강화하고 근접성이 높은 기술간 이동이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 기술이전 및 확산시스템을 효율적으로 구축 하는 것이 중요하다.

둘째, 기업규모별로는 기업규모가 클수록 연구개발자본이 부가가치 제고에 더 많은 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 200명을 기준으로 그 이상의 규모를 가진 기업의 자체연구개발자본이 부가가치에 미친 영향이 200명 미만의 기업규 모를 가진 기업에서보다 크게 나타났다. 따라서 기술정책의 대상을 보다 분명히 설정하고 이에 대한 철저한 분석을 통하여 연구개발투자가 효율적으로 이루어 질 수 있도록 기업규모별로 세분화된 정책이 마련되어야 할 것이다.

셋째, 외부연구개발자본이 부가가치에 미치는 영향을 극대화하기 위해서는 자 체 연구개발 활동을 통한 기술흡수력을 제고하여야 한다는 것이다. 외부연구개 발자본이 부가가치에 미치는 영향이 크다는 것은 자체 연구개발 활동을 위축시 킬 수 있다는 의미도 된다. 그러나 기업 규모별 분석결과를 살펴보면 자체연구 개발자본이 어느 정도 축적되지 않으면 외부연구개발자본도 생산과정에서 부 가가치 창출에 기여하지 못한다는 것이다. 중소기업보다 대기업에서 외부연구개

계 등에 대해서 Rajneesh Narula(2004) 참조.

발자본의 산출탄력도가 크게 나타난 것은 중소기업에 비해 대기업이 연구개발 에 있어서 규모의 경제를 가지고 있고, 기업내부에서 연구개발파급이 잘 일어나 외부연구개발자본을 흡수할 수 있는 능력이 많기 때문이다. 따라서 개별기업들 의 기술흡수능력을 제고시키고, 기업내에서 연구개발 결과가 효율적으로 파급될 수 있도록 연구개발환경이 조성되어야 한다.

본 연구에서 사용한 방법론은 다음과 같은 점에서 한계를 지닌다. 따라서 향 후의 연구에서는 이러한 점들이 보완되어야 할 것이다.

첫째, 우리나라 제조업체들이 기술지식을 습득할 수 있는 곳이 정부출연연구 소와 대학이다. 이들은 정부 연구개발사업을 통하여 기술지식을 축적하고 이들 이 기업체로 흘러들어가게 한다. 또한 기업과의 공동연구를 통하여 기술지식을 공유함으로써 기업의 기술경쟁력 제고에 기여하고 있다. 그러나 정부출연연구소 와 대학으로부터의 연구개발파급을 반영하지 못하였다.

둘째, 우리나라 제조업은 해외 제조업과 밀접히 연계되어 있다. 완제품 생산 이 늘어날수록 중간재나 부품의 수입이 늘어나는 것이 그 좋은 예이다. 또한 자 본재의 해외, 특히 일본에 대한 의존도가 매우 높다. 따라서 우리나라 제조업의 경우 해외로부터 수입되는 자본재나 중간재, 부품을 통한 연구개발 파급효과가 매우 클 것으로 보인다. 그러나 해외부문이 고려되지 않았기 때문에 연구개발 파급효과가 과소평가될 가능성이 매우 높다.

세째, 우리나라에 축적된 기술지식에는 해외로부터 도입된 기술이 상당히 많 이 포함되어 있다. 기술도입액수가 매년 증가추세를 보이는 있는 것을 감안한다 면 외부연구개발자본에서 기술도입분이 제외되어 있어서 연구개발 파급효과가 과소평가되었을 가능성이 매우 높다.

<부표 1> 총요소생산성에 대한 R&D 및 기술확산의 기여도(경제 전체)

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

미 국 일 본 독 일 프 랑 스 이 태 리 영 국 캐 나 다

총 요 소 생 산 성 증 가 율

설 명 되 지 않 은 잔 차 직 접 연 구 개 발 투 자 의 기 여 도 체 화 된 기 술 확 산 의 기 여 도

자료 : OECD(1996)

주：1) 국별로 측정기간이 상이하다. 미국 82-90년, 일본 80-90년, 독일 78-90년, 프랑 스 80-90년, 영국 70-90년, 캐나다 81-90년이다.

2) 서비스부문에서의 R&D지출에 대한 국제적으로 비교가능한 통계가 없어서 서비 스부문은 체화된 R&D에 대한 통계만 사용하였다.

3) 막대그래프에서 막대의 총길이가 총요소생산성 증가율이다.

<부표 2> 우리나라 제조업의 연구개발시차

(단위 : 개월)

산 업 연구개발시차(1999년)

음식료

섬유․펄프․종이 고무․화학 의약품

석유정제․코크스 비금속광물 제1차금속 조립금속 기계장비 전 기 전자통신장비 수송기계 의료․정밀

25.7 27.0 23.1 44.8 22.0 34.8 33.5 23.5 24.4 24.3 21.4 27.8 29.1

자료 : 한국산업기술진흥협회(1999), 김의제(1999)에서 재인용

<부표 3> 우리나라의 산업별 연구개발자본의 진부화율

산 업 명

진부화기간¹⁾ 연구개발투자

비중(%) 진부화

기 간 평균²⁾

진부 화율³⁾ 제 품

개 선

신제품 개 발

공 정 혁 신

제품 혁신

공정 혁신

음식료 4.5 3.1 3.8 77.9 22.1 3.7558 0.2663

섬유제품 2.6 2.5 3.3 77.3 22.7 2.7203 0.3676

섬유․가죽 2.8 2.0 5.3 78.3 21.7 3.0293 0.3301

가죽․가방․마구류 및 신발 2.3 2.5 2.3 88.7 11.3 2.3887 0.4186 목재 및 나무제품 2.9 2.7 2.0 65.1 34.9 2.5208 0.3967 펄프․종이 및 종이제품 4.6 5.5 4.0 47.8 52.2 4.5019 0.2221

인 쇄 2.7 8.0 6.2 78.0 22.0 5.537 0.1806

코크스․석유정제품․핵연료 2.9 3.0 3.6 69.2 30.8 3.1502 0.3174 화합물 및 화학제품 4.6 5.2 4.4 80.3 19.7 4.8015 0.2083 고무 및 플라스틱제품 4.0 5.0 4.2 81.7 18.3 4.4451 0.2250 비금속 광물제품 5.8 8.6 7.0 82.4 17.6 7.1648 0.1396

제1차금속 5.3 5.2 4.6 57.5 42.5 4.9738 0.2011

조립금속 제품 4.1 4.0 4.0 70.8 29.2 4.0354 0.2478

기계 및 장비 5.6 5.9 5.1 82.8 17.2 5.6382 0.1774

사무․계산 및 회계용 기계 2.5 2.6 2.5 95.6 4.4 2.5478 0.3925 전기기계 및 전기변환장치 4.4 4.9 4.4 89.4 10.6 4.6235 0.2163 영상․음향 및 통신장비 3.2 4.2 3.1 84.7 15.3 3.6082 0.2771 의료․정밀․광학기기 및 시계 3.5 5.2 3.6 87.3 12.7 4.2548 0.2350 자동차 및 트레일러 4.6 5.4 4.8 94.8 5.2 4.9896 0.2004

기타운송장비 4.7 4.8 3.4 96.8 3.2 4.7068 0.2125

가구 및 기타제조업 3.7 4.0 3.8 94.6 5.4 3.8473 0.2599 전 체 4.3 4.8 4.2 54.2 45.8 4.3897 0.2278 자료 : 과학기술부(2002)

주：1) 과학기술정책연구원(2002)에서는 기술혁신을 3부분으로 구분하여 부분별로 진부화 기간을 조사하였음.

2) 산업별 평균 진부화기간을 구하기 위하여 제품개선기술과 신제품개발기술의 진부화 기간을 단순평균하여 제품관련 기술의 진부화기간을 구한 후, 이것과 공정관련 기 술의 진부화 기간을 산업별로 제품혁신 연구개발투자와 공정혁신 연구개발투자액를 사용하여 가중평균하여 산업별 평균 진부화기간을 구하였음.

3) 진부화율은 진부화 기간의 역수임.

참 고 문 헌

과학기술정책연구원,「2002년도 한국의 기술혁신조사 : 제조업」, 2002.

과학기술부,「과학기술 연구개발활동 조사보고」, 2002.

김의제,「우리나라 제조업의 성장요인 분석 : 연구개발투자의 생산성 분석을 중심으로」, 과학 기술정책연구원, 1999.

김적교․조병택,「연구개발과 시장구조 및 생산성」, 한국개발연구원, 1989.

송준기, “R&D 자본과 생산성관계에 관한 실증적 분석”,「산업조직연구」, 제3집, 한국산업조 직학회, 1994.

신태영,「연구개발투자의 지식축적량의 국제비교」, 과학기술정책연구원, 2002.

양준모․유승훈․이대식․지성권, “기업규모와 연구개발투자에 관한 연구”,「경제학연구」, 제 46집 제2호, 한국경제학회, 1998.

이원기․김봉기, “연구개발투자의 생산성 파급효과 분석”,「조사통계월보」, 한국은행, 2003. 5 월호

조윤애, “한국 제조업의 연구개발투자효과”, 연세대학교 대학원 박사학위논문, 1994. 2.

한국은행,「산업연관표 1995」, 1995.

홍순기․훙사균․안두현,「연구개발투자의 산업부문간 흐름과 직․간접 생산성 증대효과 분석 에 관한 연구」, 과학기술정책연구원, 1991.

Goldsmith, R.W., “A Synthetic Estimates of the National Wealth of Japan, 1885-1973”, The Review of Income and Wealth, 21(2), 1973.

Griliches, Z., “Issues in Assessing the Contribution of Research and Develop- ment to Productivity Growth”, Bell Journal of Economics, 10(1), 92-116, 1979.

___________ , “The search For R&D Spillovers”, NBER Working Paper, No.

3768, 1991.

____________, R&D and Productivity : The Econometrics Evidence, University of Chicago Press, 1998.

Hall, B.H. and J. Mairesse, “Exploring the Relationship between R&D and Productivity in French Manufacturing Firms”, Journal of Econometrics, Vol.65, pp. 263-293, 1995.

Kwon, H.U., “Measuring the Rate of Return to R&D, Interindustry R&D Spillovers in Korean Manufacturing Industries”, Hitotsubashi Journal of Economics, 44, pp. 49-57, 2003.

Mohnen, P., “New Technologies and Interindustry Spillovers”, STI Review, No.7.

pp. 131-147, OECD, 1990.

___________, “R&D Externalities and Productivity Growth”, STI Review, No.18.

pp. 39-66, OECD, 1996.

Nadiri, M.I. “Innovation and Technological Spillover”, NBER Working Paper

No. 4423, 1993.

OECD, Technology and Industrial Performance, 1996.

Rajneesh Narula, “Understanding Absortive Capacities in an 'Innovation Systems' Context: Consequences for Economic and Employment Growth”, MERIT-Infonomics Research Memorandum Series, 2004.

Terleckyj, E.N., “Direct and Indirect Effects of Industrial Research and Development on the Productivity Growth of Industries”, in J.N. Kendrick and B.N. Vaccara, eds. 359-386, 1980.