자동차 부품기업들은 플랫폼 기반 대량맞춤형 제품개발과 생산을 통해 비용 절감과 아시아 신흥시장 수주 확대를 목표로 하고 있다. 그러나 신흥시장은 수주량이 적고, 변동성이 높아 목표 달성이 어렵다. 본 연구는 부품기업 관점에서 신흥시장의 수주량 변동성 위험을 적정 수준으로 관리하면서, 영업이익을 극대화할 수 있는 제품 포트폴리오 최적화 방법을 제안한다. 기존 제품 포트폴리오 최적화 접근법과의 차별점은 세가지다. 첫째, 플랫폼 기반 대량맞춤형 생산에 의한 비용 절감효과를 반영한다. 둘째, 수주량 변동성을 고려한다. 셋째, 최소 영업이익률 유지라는 강건성 조건을 반영한다. 실무적으로는 신흥시장 개척의 재무 위험을 최소한도로 유지하면서, 점진적으로 시장점유율을 높여가는 동적 제품개발 전략 수립의 토대를 제공한다. 북미, 유럽, 아시아 18개 업체에 납품하는 다국적 부품제조기업의 파워리프트게이트 제품을 대상으로 실증연구를 수행했다.
최근 글로벌 기업들은 신기술 확보를 위해 사내벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, CVC)을 설립하여 기술벤처에 투자하고 있다. 본 연구의 목적은 CVC의 투자 포트폴리오 운영방식 차이가 모기업의 기술혁신 효과에 영향을 주는지 통계적으로 실증 분석하기 위함에 있다. 구체적으로 CVC의 ‘시드(Seed)’, ‘초기(Early)’, ‘확장(Expansion)’, ‘후기(Late)’ 4가지 투자 단계별로 투자된 금액비중에 따라 매년 투자 포트폴리오 성장잠재성과 리스크 수준이 달라진다는 것을 발견하였고, 포트폴리오의 공격적인 투자성향과 외부 파트너십이 모기업 기술 혁신효과에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구를 위해 글로벌 70개 CVC들이 21년간 투자한 실적 데이터를 음이항 패널 회귀분석(negative binomial panel regression)을 통해 검증하였다. 연구의 결과, 벤처 포트폴리오내 시드/초기 단계 기업들에 투자한 금액이 클수록 기술혁신 효과는 증가하지만, 일정수준 이상부터는 오히려 효과가 감소하는 Inverted U형 관계를 확인하였다. 또한, 각 투자단계별 벤처기업들에 공동 투자한 외부 파트너 수가 포트폴리오 운영성향과 기술혁신 효과 사이의 Inverted U형 관계를 약화시키는 조절효과를 통계적으로 실증하였다. 본 논문은 기업이 투자포트폴리오를 구성할 때 투자 단계와 경과시점을 고려할 경우 투자성과를 극대화할 수 있다는 점에서 기획 담당자, 벤처 투자자, 정책 관리자 등에 시사점을 제공할 수 있다.
빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입 시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다.
본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.
본 연구는 콕스회귀분석과 누적한계추정법으로 1995년부터 2015년까지 1,084개의 국내 소프트웨어 기업을 분석하고, 생존율과 생존의 결정요인을 밝히는 것이다. 분석 결과 생존율의 경우, IT서비스, 패키지 소프트웨어, 게임 소프트웨어, 인터넷 서비스 각 분야별로 다른 형태를 보였다. 또한 연구개발 투자와 기업의 매출액 및 자산증가율로 나타나는 성장성은 생존에 긍정적이었으며, 여유자원은 부정적인 영향을 미쳤으며, 나이와 규모는 그 영향을 찾을 수 없었다. 이러한 결과는 소프트웨어 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책에 있어서 산업과 기술의 특성을 고려해야 한다는 점을 시사한다. 본 연구는 90년대 말 외환위기라는 특수 상황이나 제조업 중심으로 진행된 국내 생존분석의 영역을 최근 중요성이 커지는 소프트웨어 산업으로 확장했다는 의미가 있다.
본 연구는 R&D인력이 경험하는 경력정체를 구조적 정체와 직무내용 정체로 구분하여 조직몰입과 관계를 규명하면서, 추가적으로 개인의 연령 및 창의적 행동특성이 경력정체와 조직몰입의 관계에 미치는 조절효과를 분석하는데 초점을 두고 있다. 국내 정부출연 연구기관에 근무하는 418명의 R&D 인력을 대상으로 실증 분석한 결과, 첫째 구조적 정체와 조직몰입의 관계는 연령에 따라서 차이를 보인다. 즉, 주니어 R&D인력일수록 구조적 정체가 조직몰입을 감소시키는 효과가 강하게 나타났다. 둘째 직무내용 정체는 조직몰입에 부정적인 영향을 미치며 개인의 창의적 행동특성에 따라서 차이를 보인다. 즉, 창의적 행동특성이 강한 R&D인력의 경우에 직무내용 정체와 조직몰입의 부정적 관계가 더욱 강하게 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 R&D인력의 경력정체 이슈에 관한 이론적인 함의 및 실무적 시사점에 대해 논의하였으며, 끝으로 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
중소기업 분야는 산업사회와 정책 변화에 기인하여 관련 연구들이 증가하는 추세를 보이고 있기 때문에 정책과의 연계성이 비교적 높은 편이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이를 전제로 중소기업 기술혁신정책 관련 학술연구의 연구동향을 분석하고, 중소기업 기술혁신정책과의 상호관계를 살펴보았다. 분석 결과에 따르면 시간이 지남에 따라 학술연구와 정책간의 주제적 유사성이 높아지고 있었다. 이를 통해 해당 시기의 정책을 학술적 관점에서 검증하는 연구가 증가하고 있다는 것과 정부주도정책으로 인해 정책적 이슈가 학술연구에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, 학술연구와 정책간의 시간차가 존재하는 연주주제가 나타났으며, 해당 정책이 시행되는 시기에 학술연구가 이전연도에 비해 증가하는 경향이 있다는 것을 확인하였다. 연구 결과는 향후 발표될 ‘중소기업 기술혁신 5개년 계획(2019~2023)’의 수립에 있어 주요 논의사항을 파악하고 방향성을 설정하는데 기여하고, 증거 기반 정책 설계의 가능성을 보여줄 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 세계 42개국의 자료를 사용하여 산업용 로봇 도입의 결정요인을 분석하고, 한국에서 산업용 로봇이 빠르게 확산되고 있는 원인을 진단하였다. 산업용 로봇 변수는 국제로봇협회(IFR)의 2001년-2016년 「World Robotics: Industrial Robots」 자료를 사용하였다. 설명변수는 노동시장환경 변수와 혁신역량 변수를 포함하며, 관련 변수들은 해당 국제기관들의 자료에서 추출하였다. 실증분석에는 일부 설명변수의 내생성을 통제하기 위해 Arellano-Bond 동적 패널분석을 사용하였다. 분석결과, 한국은 소득수준이나 고용비용 및 혁신역량 등을 고려하더라도 다른 국가들에 비해 산업용 로봇 도입이 매우 빠르게 확대되어 온 것을 확인할 수 있었다. 이는 수요 측면과 공급 측면 모두에서 그 원인을 찾을 수 있다. 즉, 고용비용 증가 등의 노동시장환경 변화가 산업용 로봇 도입에 대한 기업 수요를 견인하였으며, 경제 전반의 자본집약도 증가와 기업의 혁신역량 증대와 같은 공급 측면 요인 또한 산업용 로봇의 도입을 촉진시켰다.
빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다.
SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다.
본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.