기업 내·외부 연구개발과 성과와의 관계에 관한 연구

외부 연구개발 경향성에 대한 실증연구들을 살펴보면 1절에서 살펴본 거래비용 경제학적 관점에서의 요인, 즉 거래비용에 영향을 미칠 수 있는 자산특수성, 시장 및 기술 불확실성 등이 가설로 검증되고, 자원기반관점에서의 기술역량 등을 비롯하여 다양한 기업 특수 변수들이 고려되고 있음을 알 수 있다. 실증연구들에서는 하나의 가설에 대해 검증결과가 다르거나 한 연구에서도 산업이나 연도에 따라 검증결과가 일관적이지 않게 나오는 경우가 발견된다. 최근의 국내 연구인 이경희･박문수･조현승(2011)와 임효정･이원영(2009)의 경우 통계청의 ‘기술활동조사’ 결과를 활용하고 있지만 기술역량에 대해 일관되지 않은 결과를 제시한다. 외부 연구개발의 경향성은 기업규모가 커질수록 증가하는 양상을 보인다(이경희･박문수･조현승, 2011; 임효정･이원영, 2009; Bertrand and Mol, 2013). 기업 규모 변수는 매출액(예: 임효정･이원영, 2009)이나 종사자수(예: 이경희･박문수･조현승, 2011; Bertrand and Mol, 2013)를 기준으로 작성될 수 있다. 외부 연구개발을 수행하기로 결정했다 하더라도 조건에 따라 기업 성과에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 외부 연구개발 활동의 기업 성과에 대한 영향의 방향성은 기업규모(임효정･이원영, 2009), 산업 (이경희･박문수･조현승, 2011; 서환주, 2009; Mol, 2005) 간에 다르게 나타낸다. 또한 기업 연구개발의 어떤 부분을 외부에서 하느냐도 기업 성과에 다른 영향을 미친다(Espino-Rodriguez and Padron-Robaina, 2006; Narula, 2001). 기존 이론과 연구결과를 고찰할 때 기업에서 외부 연구개발의 수행은 연구개발 선진화의 필연적 선택이 아닌, 기업 전략과 기업 구조, 그리고 해당 시장 구조에서 결정되는 복잡한 시스템의 산물임을 알 수 있다. 이러한 이유로 외부 연구개발 장려 정책 마련에 앞서 외부 연구개발에 영향을 미치는 구조적 요인들을 분석할 필요가 있다. 외부 연구개발의 성과에 대한 실증연구들에서는 다양한 성과 변수가 연구모형에 활용되고 있다. 외부 연구개발의 성과는 유연성 증가, 생산비용 감소, 행정 및 경영 비용 감소, 서비스의 질적 수준 향상, 기업 핵심 역량으로의 자원 집중 증가에 따른 기업 성과 향상, 신제품의 시장출시 기간 단축 등 다양한 측면에서 발생할 수 있다(Martinez-Noya et al., 2013). 또한 외부 연구개발이 장기적으로 기업 핵심 역량의 축적을 저해하고 외부 연구개발을 통해 발생한 지식을 온전히 내부화하여 전유하기 어려운 측면이 있어 기업 성과에 부정적 영향을 미친다는 가설도 존재한다(Grimpe and Kaiser, 2010). 하지만 정량화 가능한 변수로 성과 변수를 선정하다 보니 연구에 많이 사용되는 성과변수로는 기업의 매출액이나 부가가치 등 재무성과나 신제품이나 개선된 공정 등에 따른 매출액 증가 등 혁신성과 관련 변수가 사용된다. 지식기반경제와 개방형혁신의 흐름에 따라 기업의 외부 연구개발 지출은 지속적 증가가 예상된다. 우리나라 기업의 외부 연구개발 지출은 자체사용 연구개발비 만큼은 아니지만 지난 10년간 꾸준히 증가해왔다. 그러나 여전히 내부연구개발 중심으로 지난 10년간 내부 연구개발 대비 평균 13.5%로 큰 변동이 없다. 우리나라 기업의 외부 연구개발 수준은 OECD 국가들과 비교할 때 저조한 수준이다. 기업 연구개발비 중 타 기업으로부터 받은 연구개발비 비중은 자료를 제공한 OECD 국가들 중에서 우리나라가 가장 낮은 수준(2010년 0.5%) 이며, 대학 및 공공연구기관이 사용한 연구개발비 중 민간 재원 비중은 2011년 각각 11.0%, 6.3%로 2001년 24.5%, 11.1%에서 줄어들었다. 벤처나 과학기술 기반 소규모 기업에서 외부 연구개발 경향성이 클 것이라는 가설이 있는데 김기창(2001)에서는 소규모 벤처기업에서 외부 연구개발 비용 증가가 관찰되었다. 임효정･이원영(2009)는 ‘기업활동조사’의 대상이 종업원 50인, 자본금 3억원 이상인 기업인 점을 들어 분석자료에서 소규모 기업이 제외되었기 때문에 기업 규모와 외부 연구개발 경향성이 양의 관계가 실증되었을 가능성을 제시하고 있다. 기업 외주 활동에 대한 연구 의제를 도출한 Hatonen and Eriksson(2009)의 연구에서는 기업규모가 작으면 외부 연구개발의 규모에 제약이 있고 따라서 그 형태가 달라질 수 있으므로 기존의 대기업 중심 기업 외주 활동 연구에서 중소기업의 외주 활동에도 초점을 둔 연구가 필요하다고 주장한다. 기술집약도는 OECD 분류에 따라 고기술(high-technology), 중상기술(medium high-technology), 중하기술(medium low-technology), 저기술(low-technology) 의 4개 그룹으로 분류되는데, 한국의 표준산업분류에 따른 산업분류와 OECD 분류 및 EC(European commission)의 2차 NACE 분류에서 고기술과 중상기술, 중하기술과 저기술에 해당되는 산업들이 명확히 구분되지 않는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 기업이 주로 사업을 수행하는 산업군의 기술집약도에 따라 크게 고기술과 중상기술, 중하기술과 저기술의 두 그룹으로 구분하여 각각 그룹에서 외부연구개발과 성과와의 관계에 대해 분석을 실시하였다. 내부 연구개발활동 비용 비중, 외부 연구개발활동 비용 비중, 기계장비 및 소프트웨어 등 자본재도입 비용 비중에 있어 기술집약도 간 차이를 알아보기 위해 던컨의 사후검증을 실시했는데 그 결과 모두 저기술과 중하기술이 동일집단으로, 중상기술과 고기술이 동일집단으로 구분되었다. 내부 연구개발 비용 비중의 경우 저기술-중하기술, 고기술-중상기술이 한 집단으로 나타났으나 외부 연구개발 비용 비중에 있어서 중상기술산업은 고기술산업과 저기술산업 집단에 묶이는 것으로 나타났다. 최지선 외(2008)의 외부 연구개발에 대한 선행 연구에서는 외부 연구개발 정도와 혁신특성에 따라 4개 산업그룹이 분류되었는데 이 분류에 따르면 중상기술 중 일부와 고기술 일부가 상호 다른 집단으로 묶여 있다. 벨기에, 프랑스, 독일 등 대부분 국가에서 외부 연구개발 비중이 고기술산업에서 높은데 반해 우리나라에서는 중상기술산업에서 높게 나타난다. 산업 그룹화 검증을 위해 GDP 대비 연구개발비 비중을 통해 우리나라와 유사한 수준으로 연구개발 활동이 활발한 국가를 선정하여 자료를 수집하였다. 2012년 국내총생산(GDP) 대비 연구개발비 비중은 우리나라가 전년(4.04%)대비 0.32%포인트 상승한 4.36%로 OECD 회원국과 주요 비회원국 중 가장 높다. 혁신활동조사 결과가 공개되어 자료 수집에 용이한 EU 국가를 대상으로 EU 28개국 평균 연구개발비 비중(1.97%, OECD, 2014)보다 높은 국가들 중 유럽 혁신활동조사(Community innovation survey, CIS) DB를 통해 분석이 가능한 핀란드, 스웨덴, 독일, 오스트리아, 프랑스, 벨기에의 6개국을 자료 수집 국가로 선정하였다. 셋째, 계약단계는 외부 연구개발 프로세스 중에서 가장 중요한 단계로, 외부 연구 개발 수행을 위해 사전에 명확하고 효율적인 계약서를 작성하는 단계이다. 구체적인 활동으로는 외부 R&D 요구사항 재정의를 통해 계약조건과 규정을 조정하고, 가격협상, 계약조건 합의를 이루어야 한다. 과학기술정책연구원(2011)에서 수행한 ‘연구개발서비스업 활성화를 위한 표준계약서 개발연구’에 따르면, 계약서 작성시 세부항목으로 품질관리, 인력관리, 대금지급, 비용정산, 성과관리(지식재산권 관리), 계약변경/해제/해지, 분쟁조정을 제시하고 있다. 연구개발서비스업은 다른 분야에 비해 성과의 불확실성, 협상의 불균형 등의 위험이 크기 때문에(Doctor et al., 2001) 계약서상에 유연성을 두어 향후 문제 발생 시 재협상을 통해 수정할 수 있는 여지를 남기는 것이 필요하다. 구조방정식 모형 분석기법은 공통요인 분석을 기반으로 하는 LISREL(Linear Structural Relations)과 주성분을 기반으로 한 PLS(Partial Least Squares) 등 두 가지의 구조방정식 모형분석이 있는데, PLS는 표본의 수 및 정규분포에 대한 제약 조건이 없고, 내생변수의 오차를 최소화하는 방식을 채택하고 있으며 또한 형성지표에 대한 모델구축이 가능한 것으로 알려져 있다(Barclay et al., 1995; Gefen et al., 2000; 배병렬, 2011; 김계수, 2013). PLS는 복잡하고 예측이 가능한 모형을 잘 설명하기 때문에 사회현상을 연구하는데 적합한 도구인데, 측정모형의 요인 적재치와 구조모형의 경로계수를 동시에 추정할 수 있기 때문에 이론을 바탕으로 한 확증적인 연구 뿐 아니라 탐색적 연구에도 적합한 방법이다(Barclay et al., 1995). 또한 LISREL과 AMOS는 통계 알고리즘이 특정 구성개념들 간의 상관이 잠재변수에 의해 발생한 것으로 설정하고 있기 때문에 모든 문항은 기본적으로 반영지표로 가정한다.