As the knowledge-based economy has become the new economy paradigm and the era of information and telecommunication(IT) technology has started as the leading factor of national growth, each individual firm have been doing their best to enhance their competitiveness by upgrading their IT technological potentiality through augumenting Research and Development(R$\amp$D) investment. However, after the economic crisis, the firms have reduced the R&D investment under the pressure of restructuing, which is quite within the realms of possibility to make the competitiveness of firm and industry weaken, and moreover, it will have negative effect to diminish the national productivity in the long run. This is against the fundamental purpose of restructuring. So to avoid this misstep, the economic analysis of R&D investment should be made and then, long-term plan for allocating R&D resources should be designed on basis of the cost and benefit analysis calculated precisely. Especially, The determinants and effects of R&D investment in IT industry being considered as the critical factor for knowledge-based economy should be scrutinized to distribute the limited resources efficiently.
However, previous studies concerned with IT R&D investment just focused on the state of conditions to enumerate the situation and some problems. Even some analyzing researches merely testified the relationship between IT investment and productiviry improvement or economic growth. Therefore, it is worthwhile to empirically investment the determinants of R&D investment in IT industry and provide the valuable information to make the strategy accelerating R&D activities and allocate the limited resource reasonably to reinforce competitiveness.
Hence, we extract the financial factors determining R&D investment of individual firms in IT industry through the literature reviews and setup the model as follow, H190$\triangle$R&D=$\beta_1$+$\delta$(Dummy) + $\beta_2$$\triangle$(Asset)+$\beta_3$$\triangle$(Herfindahl)+$\beta_4$$\triangle$(Profit Growth rate)+$\beta_5$$\triangle$(Dividend/sales)+$\beta_6$(Subsidy)+$\beta_7$$\triangle$(Sales Growth rate)+$\epsilon$
We collect the financial data of 515 individual firms belonging to 21 3-digit total manufacturing industries, information process $\amp$ computer related industry, and communications industry between 1980 and 1990 from KIS-FAS and testify the 8 hypotheses concerned with our model. Given the longitudinal nature of our data, we estimate the coefficients of our model for IT industry and non IT industries by OLS, fixed effects model, and random effects model. Specifically, for our sample industries, we prove that the fixed effects model is more efficient than OLS and random effects model, based on the F-test on the restriction of equal intercepts at the group level, Language multiplier test, and Hausman and Taylor's specification test.
The regression are as follows; First, The asset, which is a proxy variable of firm size, has a positive and statistically significant coefficient. This suggests that firm size represented with asset variable is a fundamental determinant for vigorous R&D activities in IT manufacturing industry. As we have estimated the model with logarithmic values of all variables, the estimated coefficients show the elasticities. So, the value of estimated coefficient for asset is 2.6559, which means that increase in the asset by 1% leads to more than two percents increases in R&D expenditures with an assumption of unchanged values of other variables. In the mean time, the HI representing the market concentration is statistically insignificant with R&D expenditures in IT manufacturing industry so that Schumpererian Hypothesis are applied partially for IT manufacturing industry in Korea.
Second, the divided over sales has negative sign and is statistically significant at the 1% level, showing that high dividend tendency seems to restrict the internal cash flow for R&D investment. For the net profits growth variable, it is statistically insignificant, which implies that short term profits is not a fundamental for the R&D investment in IT manufacturing industry.
Third, the subsidy as a proxy variable for government R&D promotion policy has positive correlation with R&D expenditures showing the statistical significance at the 0.01 level. This shows that the government policy plays a significant role in promoting R&D activities of the firms belongs to IT industry since 1980.
At last, the sales growth variable representing the potentiality of growth has a positive and statistically significant coefficient, showing that the firms have the incentives to conduct R&D activities lest they compromise their current competitive advantages. In addition, we verified that the firms have reduced R&D investment in the first place to secure the fluidity under the restructuring pressure after economic crisis by using dummy variable.
Even our study have been limited by the representation of data for IT industry which are deduced from only listed firms excluding KOSDAQ firms and non listed firms, we make several contributions. First, we investigate the R&D determinants including time effects through pooled regression. Previous studies concerned with the determinants of R&D investment have mainly focused on cross section analysis within 2-digit industry in a specific year, consequently, these studies are infeasible to explain the unexpected results induced from uncontrolled environmental factors in that time. However, our study can analyze more precisely the individual differences in behavior of R&D investment within sample period by using the time and cross section data.
Second, with the view of the policy aspects, we analyzed empirically that government policy play a significant role in promoting R&D activities of the firms in IT industry since 1980. And last, this study will be able to be a guideline to develop the generally accepted determinants model of R&D investment through theoretical approach for future research opportunity.
'지식기반경제'가 새로운 경제패러다임으로 인식되고 지식이라는 새로운 요소가 기업과 산업의 부가가치창출에 중요한 역할을 하게 됨에 따라 개별기업은 기술 및 제품의 혁신을 달성하고 이를 통한 경쟁우위를 확보하기 위해 지속적인 연구개발활동을 수행하였다. 특히, 정보통신사업에서의 연구개발활동으로 인한 생산성 향상, 경제성장 및 국민소득향상 등이 실증적으로 확인되었음을 고려할 때 연구개발의 중요성은 어떤 산업보다 강조된다. 그러나, IMF와 같은 산업 전반의 경기침체나 기업특유의 경영위기에 직면하는 경우, 개별기업은 구조조정의 압력과 유동성확보를 위하여 연구개발투자를 우선적으로 감소시키는 경향을 보였다. 하지만, 이러한 행태는 기업의 생산성을 떨어뜨리고, 장기적으로는 기업과 산업의 경쟁력을 약화시킴으로써 구조조정의 목적에 반하는 효과를 가져올 수 있다.
따라서, 이제는 개별기업들의 연구개발투자지출에 대한 보다 정확한 분석이 필요하다고 판단된다. 다시 말하면, 합리적인 수익분석을 통하여 장기적인 안목에서의 연구개발투자를 위한 계획이 마련되어야 할 것이다. 특히, 경쟁력강화를 위한 기업의 전략수립과 제한된 자원의 합리적인 배분을 위한 정책 결정을 위해서는 어떠한 요인들이 기업의 연구개발투자지출결정에 영향을 미치는지에 대한 검증이 이루어져야 할 것이다.
그러나, 기존의 연구는 연구개발투자 현황과 문제점에 대한 지적을 중심으로 하는 나열식 분석이나, 정보통신분야에서의 투자로 인한 생산성 향상, 경제성장 및 국민소득향상에 관한 인과관계분석 등이 주된 영역이었다. 즉, 투자지출결정모형을 개발하기 위한 연구가 많이 진행되지 않았으며, 연구개발투자지출 수준의 결정에 있어서 재무적 요인이 고려되고 있는지, 있다면 어떠한 요인이 있는가를 조사한 연구를 별로 많지 않았다. 이러한 제한된 연구는 R$\amp$D에 대한 투자수요만을 증대시켜 합리적인 투자결정이 아닌 중복·과잉투자 등의 문제를 발생시킬 가능성이 있다.
이에 본 연구에서는 정보통신산업에서의 개별기업의 연구개발투자를 결정하는 요인들을 기존문헌검토를 통하여 도출하였으며, 다음과 같은 모델을 설정하였다. $\triangle$R&D=$\beta_1$+$\delta$(Dummy) + $\beta_2$$\triangle$(Asset)+$\beta_3$$\triangle$(Herfindahl)+$\beta_4$$\triangle$(Profit Growth rate)+$\beta_5$$\triangle$(Dividend/sales)+$\beta_6$(Subsidy)+$\beta_7$$\triangle$(Sales Growth rate)+$\epsilon$
위의 모델을 중심으로 초 7개의 가설을 설정하였으며, 실증분석을 위하여 한국신용평가(KIS-FAS)의 제공하는 1980년부터 1999년 사이에 515개 상장기업들의 재무재표 자료를 대상으로 하여 통합시계열(cross section time series)설계를 하였다. 총 23개로 분류된 산업 중 영상, 음향, 통신장비 제조업을 정보통신제조업으로 구분하고, 여기에 통신업과 정보처리 및 컴퓨터관련 산업을 포함하여 정보통신산업을 분석하였다. 특히 정보통신제조업을 제외한 나머지 제조업을 비정보통신제조업으로 구분하여 각각 모델에 대한 추정치를 비교·분석하였다.
모델의 회귀계수측정을 위하여 OLS, Fixed effects, 그리고 Random effects 모델을 적용하였으며, 본 연구의 대상인 정보통신산업에서 적합한 모델을 도출하기 위하여 F-test, Language Multiplier test, 그리고 Hausman test를 통하여 Fixed effects가 가장 적합한 모델임을 증명하였다. 그에 따라 분석된 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, 슘페터 가설 중 기업규모의 대리변수인 자산은 연구개발투자지출에 대하여 1%의 유의수준에서 2.6599의 양의 회귀계수값을 나타냈었다. 특히 각 변수에 자연로그를 취하여 추정한 결과임을 고려할 때, 이는 다른 변수들의 변동이 없는 조건하에서 기업의 자산이 1% 증가하면 연구개발투자가 2%이상 증가함을 의미한다고 할 수 있다. 그러나, 시장구조를 대변하였던 HI(Herfindahl Index)의 경우에는 통계적으로 유의하지 않은 결과를 나타냄으로써 우리나라 정보통신제조업의 경우에는 슘페터가설이 부분적으로 적용되고 있었음을 알 수 있었다. 비정보통신제조업의 경우에도 HI가 음의 상관관계를 나타냄으로써 슘페터가설을 입증하지는 않고 있다.
둘째, 기업의 내부자금변수의 대리 변수로 사용되었던 매출액대비 배당액과 당기순이익 증가율의 경우에는 상이한 결과를 나타내었다. 우선 배당액의 경우, 정보통신제조업에서의 높은 배당성향은 기업의 연구개발투자와 음의 상관관계를 나타냄으로써 배당성향이 기업의 연구개발을 위한 내부자금을 제한하고 있음을 나타내었다. 그러나, 당기순이익의 경우에는 통계적으로 유의하지 않은 결과를 나타내었는데, 이는 정보통신산업에서의 연구개발이 장기적인 안목에서 이루어짐을 고려할 때, 기업의 단기적인 이익이 연구개발 투자 결정에 큰 영향을 미치지 않는다고 해석할 수 있을 것이다.
셋째로, 정부의 연구개발촉진정책을 대리하였던 보조금의 경우에는 비정보통신제조업과는 달리 1%의 유의수준에서 양의 상관관계를 나타내었다. 이는 1980년 이후 정부의 연구개발지원정책이 기업의 연구개발활동을 촉진시키는 역할을 하였음을 입증하는 결과라 할 수 있다.
넷째, 기업의 잠재적 성장가능성을 나타내었던 매출액증가율의 경우에는 5%의 유의수준에서 0.4006의 회귀계수값을 나타내었는데, 이는 정보통신제조업의 개별기업들이 현재의 경쟁적 우위를 상실하지 않고 미래의 수익을 위하여 연구개발활동을 지속적으로 수행하였음을 나타내는 결과라 할 수 있다. 마지막으로 더미변수를 활용하여 외환위기에 따른 우리나라 정보통신기업들의 연구개발성향을 분석한 결과, 예상한 바와 같이 구조조정의 압력과 유동성 확보를 위하여 연구개발투자를 줄였음을 알 수 있었다.
통신업과 정보처리 및 컴퓨터관련 산업의 경우에는 정보통신제조업과 다른 결과들이 도출되었으나, 각각의 표본수가 3개, 2개이며, missing data에 의하여 실체 관찰치가 48과 26을 나타나고 있음을 고려할 때, 그 결과가 통계적으로 유의미하다고 할 수 없었다.
본 논문이 비록 자료의 수집의 제약으로 인하여 우리나라 정보통신기업들 중 KOSDAQ에 등록된 기업과 비상장기업들을 포함하지 못하는 한계점을 가지고 있으나, 다음과 같은 점에서 그 의의를 갖는다고 할 수 있다. 첫째, 본 논문은 기존의 연구들이 중분류된 산업에서 일정시점의 산업데이터를 통해 횡단면분석(cross section analysis)을 한 것과는 달리, 1980년부터 1999년 사이의 총 515개 기업의 재무자료를 Pooled시켜 회귀분석을 함으로써 각 변수들의 동태적 진화과정이 충분히 고려되었으며 이를 통해 더욱 본질에 접근한 분석결과를 얻을 수 있었다. 둘째, 연구개발을 결정하는 요인들을 재무적 요인과 시장요인에 초점을 두어 실증적으로 분석함으로써 기업의 연구개발투자에 대한 자금조달 수단을 이해하고 이를 촉진시키기 위한 정책을 수립하는데 필요한 자료를 제공할 수 있을 것이다. 특히, 정보통신산업의 경우에는 기술 집약도가 높고, 기술수명주기가 다른 산업에 비하여 짧으며, 연구개발에 대한 토자 수순이 다른 산업에 비하여 높기 때문에 효율적 자원배분의 의사결정과 합리적 전략이 수립이 기업의 생존에 중요한 역할을 하므로 더욱 의의가 있다고 할 수 있다. 셋째, 연구의 결과에서 나타난 바와 같이, 동일한 모형을 각 산업별로 적용한 겨로가 회귀계수값 뿐만 아니라, 모형의 타당성 및 설명력 등은 각기 상이하였다. 하지만 본 논문은 충분한 데이터를 활용하여 회귀분석을 함으로서 모든 산업에 적용할 수 있는 연구개발투자요인에 대한 일반적 모형의 이론적 개발을 위한 시발점으로서의 역할을 할 수 있을 것이다.
