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최근 글로벌 기술 패권 경쟁 심화로 과학기술분야 연구개발인력의 혁신행동이 국가경쟁력의 핵심 요인으로 부각되고 있다. 그럼에도 불구하고, 이들의 혁신행동을 촉진하는 심리적·동기적 자원에 대한 실증 연구는 상대적으로 부족하다. 본 연구는 이러한 공백을 보완하고자, 과학기술분야 연구개발인력의 자기효능감, 학습민첩성, 직무열의가 혁신행동에 미치는 영향을 분석하였다. 장기적이고 불확실성이 높은 R&D 직무 특성을 고려하여, 이들 변인이 혁신행동을 촉진하는 자원으로 어떻게 작동하는지 규명하고, 연구개발인력에 대한 차별화된 HRM 시사점을 제시하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2023년 과학기술 인재개발 실태조사 데이터를 활용하여 구조방정식 분석을 수행하였다. 연구 결과, 자기효능감은 학습민첩성, 직무열의, 혁신행동에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 핵심 선행 요인임이 밝혀졌다. 또한, 학습민첩성과 직무열의는 혁신행동을 직접적으로 높일 뿐만 아니라, 자기효능감과 혁신행동 간의 관계를 부분 매개하여 그 효과를 강화하는 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 본 연구는 연구개발인력의 심리적·동기적 자원을 체계적으로 관리하는 것이 국가 과학기술 경쟁력 확보를 위한 필수적인 전략임을 실증적으로 제시하였다는 데 의의가 있다.

Recently, as global competition for technological hegemony intensifies, the innovative behavior of R&D personnel in science and technology fields has emerged as a critical factor for national competitiveness. Despite its significance, empirical research on the psychological and motivational resources that catalyze such innovative behavior remains relatively limited. To address this research gap, this study analyzes the effects of self-efficacy, learning agility, and work engagement on the innovative behavior of R&D personnel. Considering the long-term and highly uncertain nature of R&D tasks, this research aims to identify how these variables function as resources to promote innovative behavior and to provide differentiated human resource management (HRM) implications tailored to R&D personnel. For this purpose, structural equation modeling (SEM) was conducted using data from the 2023 Science and Technology Human Resources Development Survey. The results reveal that self-efficacy is a pivotal antecedent, exerting a significant positive influence on learning agility, work engagement, and innovative behavior. Furthermore, learning agility and work engagement not only directly enhance innovative behavior but also play a role in strengthening the relationship between self-efficacy and innovative behavior through partial mediation. This study holds significance by empirically demonstrating that the systematic management of psychological and motivational resources of R&D personnel is an essential strategy for securing national competitiveness in science and technology.

본 연구는 광주광역시 자동차부품기업의 디지털 전환 기술 우선순위를 도출하고, 이를 단계별 정책지원 방향과 연결하는 데 목적이 있다. 이를 위해 광주 자동차부품기업을 대상으로 AHP 분석을 수행하였으며, 본 연구의 AHP 모형은 특정 대안을 선택하는 구조가 아니라 디지털 전환 기술 간 상대적 중요도와 종합가중치를 산출하는 기술 우선순위 도출형 모형으로 설계하였다. 분석체계는 디지털 기반기술, 초연결 기술, 융합·자동화 기술, 산업응용 기술의 4개 상위 기술군과 14개 세부기술로 구성하였다. 설문은 2024년 5월 29일부터 6월 5일까지 진행하였고, 최종 16부를 분석에 활용하였다. 분석 결과, 상위 기술군은 디지털 기반기술 0.358, 초연결 기술 0.253, 융합·자동화 기술 0.201, 산업응용 기술 0.188의 순으로 나타났다. 세부기술의 종합 우선순위는 AI 0.172, 이동통신 0.155, 빅데이터 0.106, 로봇 0.088, 클라우드 0.079 순으로 도출되었다. 이는 광주 자동차부품기업의 디지털 전환이 데이터 기반 확보, 현장 연결성 강화, 지능형 분석, 공정 자동화의 순서로 추진될 필요가 있음을 시사한다. 또한 기술 우선순위는 모든 기업에 동일하게 적용되는 절대적 투자순서가 아니라, 공급망 위치와 기업 역량에 따라 차등 해석될 필요가 있다. 정책적으로는 기초 디지털화, 지능화, 공급망 연계·보안 고도화의 단계별 지원체계가 요구된다.

This study identifies digital transformation technology priorities for automotive parts firms in Gwangju and links them to phased policy support. An AHP model was designed as a technology priority-weighting model, not an alternative-selection model. The hierarchy consists of four upper-level technology groups and fourteen detailed technologies. Based on 16 valid responses collected from May 29 to June 5, 2024, the results show that digital foundation technologies ranked highest at 0.358, followed by hyper-connected technologies at 0.253, convergence and automation technologies at 0.201, and industrial application technologies at 0.188. In the composite priority ranking, artificial intelligence ranked first at 0.172, followed by mobile communication at 0.155, big data at 0.106, robotics at 0.088, and cloud computing at 0.079. These findings suggest that digital transformation in Gwangju’s automotive parts firms should proceed through data infrastructure, field connectivity, intelligent analytics, and process automation. The priorities should be interpreted flexibly according to firms’ supply-chain position and capabilities. Policy support should therefore focus on basic digitalization, intelligent upgrading, and supply-chain linkage and security enhancement.

본 연구는 벤처기업의 스톡옵션제도 도입에 관한 결정요인을 실증적으로 분석하여 벤처생태계의 발전방안에 대한 시사점을 얻는 것을 목적으로 한다. 자원제약과 인재 의존도가 높은 벤처기업의 스톡옵션제도는 벤처기업 육성을 위한 정책적 필요성에 의해 도입되었고 상장기업의 경우 다양한 주식 연계 보상제도를 선택할 수 있는 반면 벤처기업의 경우 스톡옵션외 다른 보상체계의 활용에 제한적인 구조에 놓여있는 것이 현실이다. 그러나 스톡옵션에 관한 종전의 연구는 상장기업을 중심으로 이루어져 왔고 벤처기업을 대상으로 한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구는 벤처기업 정밀실태조사 자료를 활용하여 로지스틱 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과 벤처기업의 지배주주 지분율, 유동성은 스톡옵션제도 도입에 부정적 영향을 주는 한편, 고학력자 비율과 기업규모는 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 벤처기업의 성장성과 부채비율은 스톡옵션제도 도입에 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 벤처기업의 스톡옵션제도 도입의 결정요인에 관한 최초의 실증연구라는 학술적 의미가 있으며 벤처기업의 성장잠재력을 제고하기 위한 스톡옵션제도의 발전적 설계와 운용을 위한 정책방향성에 시사점을 제공한다.

This study aims to derive implications for the development of the venture ecosystem by analyzing factors determining the adoption of stock option plans in venture companies. While stock option plans were introduced for the policy purpose of fostering venture companies, there remain limitations in choosing other equity-based compensation systems. Despite this background, existing research on stock options has predominantly focused on listed companies. Using data from the Venture Business Survey, this study conducts a logistic multiple regression analysis. The results indicate that the ratio of controlling shareholders and the liquidity of venture companies have a negative effect on the adoption of stock option plans, whereas the ratio of highly educated employees and company size have a positive effect. In contrast, it was found that the growth potential and debt ratio of venture companies do not significantly affect the adoption of these plans. As the first empirical study on the factors determining the adoption of stock option plans specifically in venture companies, this study holds significant academic value. Furthermore, it provides practical implications for the advanced design and operation of stock option plans to enhance the growth potential of such firms.