엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연 구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정 부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내․외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적․체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국․내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원 방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점 에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신 과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부 부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신․서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이 터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.

급변하는 환경에서 지속 가능한 경쟁우위를 확보하기 위해 기업들은 끊임없이 새로운 지식을 획득해야 한다. 인수합병이나, 지식재산권의 구매 등이 이를 위한 대표적인 수단이나, 합작회사의 설립도 보완자산을 내재화하기 위한 효과적인 지식 획득 방법으로 주 목받고 있다. 그러나 모든 합작회사가 새로운 지식을 성공적으로 획득하는 것은 아닌데, 이는 기업들이 획득하고자 하는 지식의 특성에 맞는 적절한 학습전략 및 조직 구조를 갖추지 못했기 때문인 경우가 많다. 본 연구는 이 같은 문제의식 하에 상황이론 관점에서 지식의 특성을 다차원 적으로 구분하고 지식 특성에 맞는 학습전략과 조직구조의 필요성을 자동차 부품분야의 국제 합작회사 사례를 통해 살펴보았다. 하드웨어 기술에 최적화된 사례 회사(국제 합작회사)는 다른 성격의 지식인 소프트웨어 기술을 습득하기 위해 차별화된 학습 전략과 조직구조를 갖추지 못했고, 이러한 미스매치로 인해 합작회사를 통한 새로운 지식(엔진제어시 스템 기술)의 흡수에 실패하였다. 본 연구는 기업이 성공적 지식흡수를 위해 고려해야 할 요소들을 이론적 프레임워크를 통해 제시하고 실증분석을 통해 이를 검증함으로써 합작회사 설립, 인수합병 등 조직 변화를 통해 동태적 역량을 확보하고자 하는 기업들에게 실무적 시사점을 제공하고 있다.