본 연구는 한국 벤처부문의 지식 스필오버의 참여행위자(벤처기업, 시장, 정부 등) 모두 포함하며, 그들이 맞는 인센티브 등을 총체적으로 분석하여, 한국 벤처부문에서 현재 작동하고 있는 ‘지식 스필오버 메커니즘’을 구체적으로 해부한다. 보다 구체적으로 표현하면, ...

본 연구는 한국 벤처부문의 지식 스필오버의 참여행위자(벤처기업, 시장, 정부 등) 모두 포함하며, 그들이 맞는 인센티브 등을 총체적으로 분석하여, 한국 벤처부문에서 현재 작동하고 있는 ‘지식 스필오버 메커니즘’을 구체적으로 해부한다. 보다 구체적으로 표현하면, 첫째, 지식을 창출하는 단계에서부터 어떤 지식창조기관("teacher"조직, 주로 대학/출연연구기관/기업연구소/대기업 등)에서 어떤 유형의 지식이 공급되는지 여부를 포함하는 분석이다. 이는 ‘지식이 벤처의 성과를 높일 것이다’라는 기존 논리를 넘어서, ‘어떤 원천에서 나오는 어떤 지식이 어떻게 지식성과를 산출하는지’로서 쟁점을 확대하고 구체화하기 때문에 지식스필오버에 대한 이해를 높일 것이다. 구체적으로, 지식유형(type), 지식원천(source), 지식유산(legacy)별로 구분하여 정확한 지식 스필오버 메커니즘을 분석하는 것이 중요할 것이다. 둘째, 지식을 이전받는 벤처기업("student"조직)의 역할에 대한 분석도 필요하다. 외부에서 전수받은 지식을 활용하는 역량은 기업마다 다를 수밖에 없다. 소위 기업의 ‘흡수능력(absorptive capacity)’이 지식성과에 어떤 역할을 하는지에 대한 규명이다. 셋째, 지식성과를 높이도록 촉발시키는(혹은 저해시키는) 인센티브 체계가 어떤 역할을 하는지에 대한 과학적 규명도 필요하다. 한국의 벤처부문을 지배하는 인센티브는 크게 두 가지 영역으로 구분할 수 있다. 하나는 ‘시장’이며, 다른 하나는 ‘정부’이다. ‘시장’을 대표하는 것은 벤처캐피탈(VC)이며, ‘정부’는 정책지원 영역이다. 이 벤처캐피탈과 정부지원이 과연 어떤 방식으로 지식이전에 대한 성과를 촉발시키는지 혹은 저해시키는지를 정확히 파악하는 것은 지난 10년 한국 벤처역사에서 ‘벤처정책’과 ‘벤처캐피탈’에 대한 부분적인 성과평가라는 의미를 가지며, 향후 한국벤처산업의 성장을 위해서 어떤 인센티브가 어떻게 작동해야 하는지에 대해 실증적 시사점을 도출한다.
본 연구가 사용한 문헌데이터(archival data) 원천은 다음과 같다.
1) 중소기업청이 공표하는 벤처기업에 대한 기초 통계자료(국회보고자료 포함)
2) 과학기술정책연구원 혁신조사
3) 정부부처에서 발표하는 벤처기업별 정책지원금액 자료
4) 벤처기업 정밀실태조사 DB
5) 특허정보원(특허청)에서 발표하는 공식 특허정보 DB
6) KIS-value(한국신용평가)의 회계 및 재무 데이터 DB
7) 코스닥(KOSDAQ)시장 DB
각 DB와 데이터원천 별 공통적으로 측정되는 벤처기업들이 분석샘플이 된다. 2006년도 말 벤처기업수 일만이천개 중에서 분석 샘플은 1,862개였다. 여러 데이터 원천의 공집합이었기에 전체 모집단에서 많이 줄어들기는 했지만, 분석의 신뢰도를 갖추기에는 충분한 숫자로 판단된다.
특허수 분포로 볼 때, 제조업과 IT 분야가 가장 높으며 바이오 분야가 다음 순서에 해당한다. 또한 벤처인증 3유형 중에서 R&D유형이 가장 높으며, 신기술유형과 VC투자유형의 순서를 보인다. 한편 기존 연구들이 입증했던 특허에 대한 R&D 효과도 역시 확실하게 입증되었다. 한국 벤처기업을 샘플로 한 인관관계 분석에서도 특허를 결정하는 가장 결정적인 변수가 바로 R&D심도(intensity)였다. 또한 자본심도(capital intensity) 변수의 특허에 대한 영향도 정(+)의 방향으로 유의한 것으로 나타난다. 이러한 결과들을 토대로 한국 벤처부문의 지식흐름과 혁신 조성에 대한 시사점을 도출했다.

By studying a substantial number of Korean technology-based venture firms, we attempted to test the knowledge spillover effects. For the specific analyses, we first simultaneously analyzed patents, R&D, capital intensity, tangible assets, and financ ...

By studying a substantial number of Korean technology-based venture firms, we attempted to test the knowledge spillover effects. For the specific analyses, we first simultaneously analyzed patents, R&D, capital intensity, tangible assets, and financial performance using a regression model. The result has meaningfully explained R&D investment as determining factors for significant patenting activities of the Korean venture companies. However, it is also found that the overall financial situation of venture companies is getting worse as they invest more in R&D and thus produce more patents. This finding suggests that R&D investment should be strategically managed and a strong marketing focus is required to obtain "profitable" payback from patents. Furthermore, the findings from 1,862 Korean venture firms elucidate the unique challenge facing the Korean venture system: to initiate new incentive schemes by simultaneously building market institutions and reducing the role of government.
Based on the debates, we would raise an exploratory question to the effect of venture capital in high tech risk companies. We would test this question in Korean context where country cultivates policy interventions within low maturity of VC market and where VC market is not fully developed and government support is still in action. Overall, this study attempts to test (1) whether VC effect does exist in a society with less maturity of VC market, 2) the interplay between VC market and government support in risk prospective venture firm’s performance, and 3) moderating effect of each firm’s absorptive capacity in assimilating venture capital’s service package of managerial and financial support.

본 연구는 한국 벤처부문의 지식 스필오버의 참여행위자(벤처기업, 시장, 정부 등) 모두 포함하며, 그들이 맞는 인센티브 등을 총체적으로 분석하여, 한국 벤처부문에서 현재 작동하고 있는 ‘지식 스필오버 메커니즘’을 구체적으로 해부한다. 보다 구체적으로 표현하면, ...

본 연구는 한국 벤처부문의 지식 스필오버의 참여행위자(벤처기업, 시장, 정부 등) 모두 포함하며, 그들이 맞는 인센티브 등을 총체적으로 분석하여, 한국 벤처부문에서 현재 작동하고 있는 ‘지식 스필오버 메커니즘’을 구체적으로 해부한다. 보다 구체적으로 표현하면, 첫째, 지식을 창출하는 단계에서부터 어떤 지식창조기관(“teacher"조직, 주로 대학/출연연구기관/기업연구소/대기업 등)에서 어떤 유형의 지식이 공급되는지 여부를 포함하는 분석이다. 이는 ‘지식이 벤처의 성과를 높일 것이다’라는 기존 논리를 넘어서, ‘어떤 원천에서 나오는 어떤 지식이 어떻게 지식성과를 산출하는지’로서 쟁점을 확대하고 구체화하기 때문에 지식스필오버에 대한 이해를 높일 것이다. 구체적으로, 지식유형(type), 지식원천(source), 지식유산(legacy)별로 구분하여 정확한 지식 스필오버 메커니즘을 분석하는 것이 중요할 것이다. 둘째, 지식을 이전받는 벤처기업(”student"조직)의 역할에 대한 분석도 필요하다. 외부에서 전수받은 지식을 활용하는 역량은 기업마다 다를 수밖에 없다. 소위 기업의 ‘흡수능력(absorptive capacity)’이 지식성과에 어떤 역할을 하는지에 대한 규명이다. 셋째, 지식성과를 높이도록 촉발시키는(혹은 저해시키는) 인센티브 체계가 어떤 역할을 하는지에 대한 과학적 규명도 필요하다. 한국의 벤처부문을 지배하는 인센티브는 크게 두 가지 영역으로 구분할 수 있다. 하나는 ‘시장’이며, 다른 하나는 ‘정부’이다. ‘시장’을 대표하는 것은 벤처캐피탈(VC)이며, ‘정부’는 정책지원 영역이다. 이 벤처캐피탈과 정부지원이 과연 어떤 방식으로 지식이전에 대한 성과를 촉발시키는지 혹은 저해시키는지를 정확히 파악하는 것은 지난 10년 한국 벤처역사에서 ‘벤처정책’과 ‘벤처캐피탈’에 대한 부분적인 성과평가라는 의미를 가지며, 향후 한국벤처산업의 성장을 위해서 어떤 인센티브가 어떻게 작동해야 하는지에 대해 실증적 시사점을 도출한다.
본 연구가 사용한 문헌데이터(archival data) 원천은 다음과 같다.
1) 중소기업청이 공표하는 벤처기업에 대한 기초 통계자료(국회보고자료 포함)
2) 과학기술정책연구원 혁신조사
3) 정부부처에서 발표하는 벤처기업별 정책지원금액 자료
4) 벤처기업 정밀실태조사 DB
5) 특허정보원(특허청)에서 발표하는 공식 특허정보 DB
6) KIS-value(한국신용평가)의 회계 및 재무 데이터 DB
7) 코스닥(KOSDAQ)시장 DB

각 DB와 데이터원천 별 공통적으로 측정되는 벤처기업들이 분석샘플이 된다. 2006년도 말 벤처기업수 일만이천개 중에서 분석 샘플은 1,862개였다. 여러 데이터 원천의 공집합이었기에 전체 모집단에서 많이 줄어들기는 했지만, 분석의 신뢰도를 갖추기에는 충분한 숫자로 판단된다.

특허수 분포로 볼 때, 제조업과 IT 분야가 가장 높으며 바이오 분야가 다음 순서에 해당한다. 또한 벤처인증 3유형 중에서 R&D유형이 가장 높으며, 신기술유형과 VC투자유형의 순서를 보인다.
기존 연구들이 입증했던 특허에 대한 R&D 효과도 역시 확실하게 입증되었다. 한국 벤처기업을 샘플로 한 인관관계 분석에서도 특허를 결정하는 가장 결정적인 변수가 바로 R&D심도(intensity)였다. 또한 자본심도(capital intensity) 변수의 특허에 대한 영향도 정(+)의 방향으로 유의한 것으로 나타난다.
이러한 결과들을 토대로 한국 벤처부문의 지식흐름과 혁신 조성에 대한 시사점을 도출했다.

한편 벤처기업의 특허는 수익성과 성장성에 공히 영향을 미치지 못하는 것으로 나타난다. 이 결과는 벤처기업의 특허가 실제 수익에 영향을 주지 않았다는 점, 그리고 기업의 성장에도 영향이 없다는 결과이다. 몇 가지 해석이 가능하다. 첫째, 벤처기업의 특허가 수익과 ...

한편 벤처기업의 특허는 수익성과 성장성에 공히 영향을 미치지 못하는 것으로 나타난다. 이 결과는 벤처기업의 특허가 실제 수익에 영향을 주지 않았다는 점, 그리고 기업의 성장에도 영향이 없다는 결과이다. 몇 가지 해석이 가능하다. 첫째, 벤처기업의 특허가 수익과 성장을 담보할 만한 가치가 없는 취약한 것이라는 점이다. 약간 과장적으로 추론하면, 벤처기업의 특허가 시장에서 통할 정도의 역량이 약하다고 볼 수 있다. 그런데 특허의 직접효과는 없었지만, 다른 변수들과의 상호작용은 유의미하다는 점에 주목할 필요가 있다. 이 상호작용의 유의성은 특허가 수익성과 성장성에 다른 중요 변수들과 복합적인 작용에는 참여하고 있다는 것을 확인한다는 점에서 의미가 있다.
R&D가 미치는 수익성과 성장성에 대한 효과는 어떤 의미에서는 벤처기업의 특성이 기대한대로 반영된 결과를 얻었다. 구체적으로, R&D는 수익성에 부(-)의 영향을 주며, 반면 성장성에 대해서는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 벤처기업의 경우 창업 이후 승부처인 R&D투자에 집중하지만 이에 비해 수익을 얻기 어렵다는 점에서 수익성과 R&D는 부(-)의 방향의 관계를 갖는다고 해석된다. 또한 성장성에 대해서는 R&D가 아무래도 미래 잠재력을 키워주기 때문에 성장성을 높이는 것으로 볼 수 있다.
한국경제의 혁신시스템 재정비를 위해 풀어야 할 과제인 대학-연구소-산업 협력(소위 산/학/연 협력)의 활성화에 대한 시사점도 크다. 한국경제의 혁신을 위해 산학협력은 오랫동안의 중요한 과제였지만 실질적인 활성화 방안이 아직 마련되지 않아 아쉬움을 남기는 영역이다. 특히 지식경제에 들어서면서 실리콘밸리 등에서 대학의 지식스필오버가 하이테크 기업의 창업과 성장에 주는 효과는 더욱 더 주목을 받고 있다. 우리나라 산학협력방안 도출에 대해 본 연구에서 분석될 지식유형, 지식유산과 흡수능력, 제도 및 인센티브 요인 등이 영향에 대한 지식은 실질적인 산학협력의 방안 마련에 하나의 기초자료가 될 수 있을 것이다.