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공공기술 기반 딥테크 사업화의 고용효과 : 연구소기업을 중심으로
Deep Tech Technologies create more and better jobs?

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  • 발행기관
    혁신클러스터학회 바로가기
  • 간행물
    혁신클러스터연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제16권 제2호 통권 제22호 (2025.05)바로가기
  • 페이지
    pp.1-21
  • 저자
    박상민, 권태혁, 서일원
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A474258

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원문정보

초록

영어
Deep-tech technologies are highly complex and uncertain in their success, yet their significant economic impact has garnered growing attention in commercialization policies. This study examines the employment effects of deep-tech commercialization based on public technology, distinguishing between technology startups and technology transfers. Propensity score matching(PSM) indicates that deep-tech startups outperform general startups in revenue and operating profit, but create fewer new jobs. The Polynomial distributed lag(PDL) regression further reveals that while medium-level technology industries experience employment effects after a certain period, high-technology industries show no significant employment gains even within ten years. This suggests that public technology adoption may replace existing labor or lead to crowding-out effects. The findings highlight the need for deep-tech commercialization policies to differentiate from conventional technology transfer approaches by emphasizing programs that strengthen firms' absorptive capacity and aligning with broader government initiatives, given the time required for firms to internalize new technologies
한국어
딥테크 기술은 복잡성이 높고 성공에 대한 불확실성이 크지만, 그 경제적 파급력이 크기 때문에 기술사업화 정책에서 많은 관심을 받고 있다. 이 연구는 공공기술을 기반으로 한 딥테크 기술의 사업화가 고용에 미치는 영향을 파악하고자 기술창업과 기술이전으로 구분하여 분석하였다. 성향점수 매칭기법을 적용한 결과, 딥테크 스타트업은 일반 창업기업에 비해 매출과 영업이익이 높았으나, 신규 고용 규모는 상대적으로 낮았다. 또한, 다항시차분석을 통해 기술의 난이도에 따른 고용효과를 분석한 결과, 중위기술 산업군에서는 기술 도입 이후 일정 시점에 고용 효과가 나타났지만, 고위기술 산업군에서는 10년 내에도 유의미한 고용 효과가 없었다. 이는 공공기술 도입이 기존 인력을 대체하거나 구축현상을 보이는 것으로 해석되었다. 딥테크 기술사업화 정책은 기업이 기술 흡수와 내재화에 일정시간이 필요하기 때문에 기존의 기술이전 정책과 차별적으로 딥테크 기술의 흡수 역량강화를 위한 프로그램에 대한 고려가 필요하다는 점을 시사한다.

목차

국문요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 데이터 수집 및 분석모형
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 시사점 및 결론
참고 문헌

키워드

딥테크 공공기술 고용효과 다항시차분석 기술사업화 Deep Tech. Public Technology employment effect Polynomial Distributed Lag Model Technology commercialization

저자

  • 박상민 [ Sang-Min Park | 과학기술정보통신부 ] 주저자
  • 권태혁 [ Taehyuk Kwon | ㈜메디사피엔스 ] 공저자
  • 서일원 [ Ilwon Seo | 전남대학교 경제학부 부교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    혁신클러스터학회 [International Society for Innovation Cluster]
  • 설립연도
    2007
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    혁신클러스터 학회는 한국유일의 대덕연구개발특구가 탄생한 바, 혁신클러스터에 대한 이론적 연구와 정책개발에 대한 활발한 논의가 필요한 시점에서 학자, 정책전문가, 이해관계자 등이 네트워크를 구축함으로써 연구와 논의를 활발히 전개하는 장(場)을 만들고자 합니다. 혁신클러스터학회는 혁신적인 그룹들 간의 상호 소통을 통해 시너지 극대화를 목표로 하고 있습니다. "혁신에 혁신을 더하고 상호협력을 통해 시너지의 극대화"를 모토로 움직입니다.

간행물

  • 간행물명
    혁신클러스터연구 [Journal of Innovation Cluster]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2092-5816
  • eISSN
    2765-6020
  • 수록기간
    2008~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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