Earticle

본 연구는 사회적경제기업의 파트너별 네트워크 연계가 경영성과에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 선행연구들에서 사회적경제기업들은 부족한 자원 확보와 정보의 교환을 위해 네트워크 연계를 활용하고 나아가 경제적 성과와 사회적 성과에 영향을 미친다고 제시하였다. 국내에서도 사회적경제 활성화를 위한 다양한 법적 및 제도적 기반이 구축되면서 관련 기업들의 창업이 증가하고 관련 환경들이 변화하고 있다. 그러나 사회적경제 관련 법제화 전후에 따라 사회적경제조직들의 네트워크 연계의 효과에 대한 연구는 상대적으로 미흡하였다. 국내 사회적경제기업들을 대상으로 한 실증 분석을 시행한 결과, 국내 사회적경제기업의 네트워크 연계는 파트너 유형과 성과 변수에 따라 다양한 영향 관계가 나타났다. 사회적경제기업의 매출 성과에는 자치단체, 공공기업, 민간기업과의 네트워크 연계는 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타났다. 고용 창출에는 자치단체와 공공기업과의 네트워크 연계에서 정(+)의 영향이 나타났다. 사회적경제 법제화에 따른 조절 효과를 분석한 결과, 법제화 이후에 설립한 기업은 네트워크 연계와 경영성과 간에 파트너에 따라 상이한 결과가 나타났다. 공공기업과 네트워크 연계 시는 매출과 고용에 정(+)의 조절 효과가 나타났고, 시민단체와 네트워크 연계 시에는 매출과 고용에 부(-)의 조절 효과가 나타났다. 마지막으로 사회적경제기업의 파트너별 네트워크 연계에 대한 이론적 및 실무적 시사점을 제시하고 본 연구의 한계점과 향후 연구에 대해 제시하였다.

This study investigates the effects of network ties among partners in social economy enterprises on managerial performance. Previous research has indicated that social economy enterprises utilize network connections to obtain resources and share information, which subsequently impacts both economic and social performance. In Korea, legal and institutional foundations have been established to promote the social economy, resulting in an increase in the number of startups and changes in the relevant environment. However, there has been little research on the effects of network connections of social economy enterprises before and after the enactment of social economy-related legislation. The analysis of domestic social economy enterprises indicates that network connections have varying effects depending on the partner type and performance variables. Social economy enterprises benefit from network connections with local governments, public enterprises, and private enterprises, which have a positive impact on sales performance. Employment creation is positively affected by networking with local governments and public enterprises. When analyzing the moderating effects of social economy legislation, it was found that the relationship between network connections and business performance varied depending on the partner for firms established after the legislation. Networking with public enterprises had a positive moderating effect on sales and employment, while networking with civic organizations had a negative moderating effect on sales and employment. Finally, the study concludes with theoretical and practical implications for networking among partners in social economy enterprises, as well as limitations and suggestions for future research.

본 연구는 사회적기업가를 대상으로 잠재프로파일 분석(Latent Profile Analysis: LPA)을 이용하여 사회적기업가정신의 유형을 분류하고, 분류된 집단별 창업 만족도 및 사회적 성과와 재무적 성과 차이를 확인하였다. 연구 대상은 공익재단인 사회적가치연구원(CSES)에서 실시한 2023년 사회성과인센티브(SPC)에 참여한 총 343명의 사회적기업 대표 또는 이에 준하는 임원들이다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적기업가정신의 잠재프로파일은 ‘사회적가치지향 편향형’, ‘위험감수성 소극형’, ‘균형적 이상형’의 세 집단으로 분류되었다. 둘째, 각 집단에 따른 창업 만족도, 사회적 성과 및 재무적 성과의 차이를 비교하였을 때, 전체 집단 간 비교에서는 모두 유의미한 평균 차이를 보였으나 개별 집단 간에는 창업 만족도와 재무적 성과에서 ‘사회적가치지향 편향형’과 ‘위험감수성 소극형’의 평균 차이가 유의하지 않았다. 그러나, 사회적 성과의 경우 ‘사회적가치지향 편향형’, ‘위험감수성 소극형’, ‘균형적 이상형’ 집단 간 차이 검증에서 모두 통계적으로 유의한 결과를 나타냈다. 본 연구는 사회적기업가정신이라는 행동 경향과 기량을 다루는 연구를 ‘변수중심적’ 접근으로 시행되었던 기존 연구와 차별화하여, ‘사람중심적’ 접근 방법으로 개인의 개별적 특성에 따라 독립적으로 발달되는 사회적기업가정신의 정도를 파악하고 유형화하였다는 데 의의가 있다.

This study categorizes social entrepreneurs by type using Latent Profile Analysis and examines the differences in entrepreneurial satisfaction, social and financial performance between the latent groups. The study included a total of 343 social entrepreneurs or equivalent executives who participated in the SPC conducted by CSES, a public foundation. The findings of the study were as follows. First, the latent profiles of social entrepreneurship were categorized into three groups: the ‘social value biased’ group, the ‘risk-taking passive’ group, and the ‘balanced ideal’ group. Second, when comparing the differences in entrepreneurial satisfaction, social performance, and financial performance among each group, significant mean differences were found in the overall group comparison. However, the mean differences between the 'social value oriented' and 'risk-taking passive' groups in entrepreneurial satisfaction and financial performance were not significant among the individual groups. In contrast, in the case of social performance, the differences between the 'social value oriented' group, 'risk-taking passive' group, and 'balanced ideal' group were all statistically significant. This study is significant in that it differentiates itself from previous studies that dealt with the behavioral tendencies and skills of social entrepreneurship by using a variable-centered approach. It identifies and categorizes the degree of social entrepreneurship that develops independently according to individual characteristics using a person-centered approach.

제한된 합리성을 가진 인간은 휴리스틱이라는 고유의 메커니즘을 통해 의사결정을 내리게 되는데, 이 과정에서 감정은 하나의 정보 메커니즘으로써 의사결정 과정에 참여하게 된다. 객관적인 판단이 필요한 상장 가격 결정과 같은 재무적 의사결정 과정에서도 인간이 내리는 의사결정은 감정으로 인한 여러 편향이 발생할 수밖에 없다. 상장 가격 결정과 같은 불안정한 상황 속에서는, 가격을 책정할 때 사용되는 기업 설명서(prospectus) 속의 색상이 감정을 자극하여 의사 결정에 편향을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기업 설명서의 이미지의 수에 따라 상장 가격 저평가에 미치는 영향을 분석하고, 그중에서도 인간에게 중요한 의미를 가지는 빨간색과 그 보색이 미치는 영향을 중심으로 연구하고자 한다. 분석 대상은 2017년부터 2019년까지의 모든 미국 상장 기업을 대상으로, 425개의 기업이 사용되었다. 연구 결과 이미지의 수가 많이 사용될수록 저평가가 심화되었으며, 빨간색과 초록색은 이를 완화하는 것으로 나타났다.

Humans with bounded rationality make decisions through heuristics, in which emotions participate in the decision-making process as information mechanisms. In the financial decision-making process, humans often tend to be biased by emotions. The color images in the prospectus, which is referenced when setting prices during the IPO valuation process, can stimulate emotions and cause bias in decision-making. In this paper, the effect of using images in the prospectus on IPO underpricing will be analyzed by showing the moderating effect of using red colors. The sample will be selected from all listed company data from 2017 to 2019, but the analysis will be conducted using 425 companies excluding missing data. This study found that the number of images, red color, and green color have a significant effect on IPO valuation.

본 연구는 DEA와 Malmquist 분석을 기반으로 글로벌 자동차 기업의 연구·개발 효율성과 생산성을 분석하였다. 기존의 연구·개발 효율성 및 생산성 분석 관련 연구들은 다양한 분야에서 이루어졌지만 대부분 정부출연연구기관이나 산하 사업에 한정되어있었고, 분석 결과가 전략 도출로 연계되거나, 통계적으로 검정되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 IR(Innovation of R&D Technology)과 DR(Diffusion of R&D technology into DMU)을 기반으로 Quadrant 분석을 하고, Quadrant 분석 결과와 한국 자동차 기업과 글로벌 자동차 기업의 효율성 및 생산성 차이점을 비모수 검정을 통해 분석하였다. Quadrant 분석 결과, 글로벌 자동차 기업의 연구·개발 생산성은 양극화 현상을 확인하였다. 각 사분면에 속한 글로벌 자동차 기업의 연구·개발 IR, DR, MI 값의 차이가 있는지를 Kruskal Wallis 검정 결과, 모든 연도의 IR, DR, MI 값이 Quadrant 별로 차이가 있는 것으로 검정되었다. 본 연구의 방법론을 활용해, 효율성 및 생산성 분석의 결과가 전략 도출로 연계될 수 있을 것으로 기대된다.

This study analyzed the efficiency and productivity of global automotive companies' R&D using DEA and Malmquist analysis. While previous research on R&D efficiency and productivity has been conducted across various fields, it has predominantly focused on government-funded research institutions or affiliated businesses. These studies often lacked strategic derivation or statistical validation of their findings. This study addresses these gaps by conducting a quadrant analysis based on IR (Innovation of R&D Technology) and DR (Diffusion of R&D Technology into DMU). Additionally, it compares the efficiency and productivity differences between Korean and global automotive companies through non-parametric tests. The quadrant analysis revealed a polarization in the R&D productivity of global automotive companies. The Kruskal-Wallis test results indicated significant differences in IR, DR, and MI values across quadrants for all years. By employing the methodology of this study, it is anticipated that the efficiency and productivity analysis results can be effectively linked to strategic derivation.

본 연구는 혁신 연구에서 기업가정신과 디자인씽킹의 지식구조를 분석하여 연구 동향의 변화를 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science DB에서 관련 학술 연구논문 데이터를 수집하였으며, 저자 키워드 동시출현 관계를 기반으로 co-word 네트워크를 구축하였다. 이후 최대신장트리를 추출하고 클러스터 분석을 수행하여, 혁신 연구 내 기업가정신과 디자인씽킹의 지식구조를 도출하였다. 분석 결과 기업가정신과 디자인씽킹 연구는 초기 기술 중심에서 점차 사회 전반으로 확장되는 경향을 보였으며, 특히 2014년 이후 연결성이 높아진 것으로 나타났다. 본 연구는 각 시기별 주요 연구 주제를 도출하고 향후 연구 및 실무에 적용 가능한 시사점을 제시한다. 또한, 기업가정신과 디자인씽킹 융합 연구가 향후 비즈니스 모델 개발 및 전략 수립에 중요한 역할을 할 것임을 시사한다.

This study aims to analyze the knowledge structure of entrepreneurship and design thinking in innovation research to understand the changes in research trends. To achieve this, academic research data related to entrepreneurship and design thinking were collected from the Web of Science database, and a co-word network was constructed based on the co-occurrence relationships of author keywords. Subsequently, a maximum spanning tree was extracted, and cluster analysis was conducted to derive the knowledge structure of entrepreneurship and design thinking within innovation research. The analysis revealed that research on entrepreneurship and design thinking has expanded from a focus on technology to a broader societal context, with a notable increase in connectivity after 2014. This study identifies the major research topics for each period and provides insights applicable to future research and practice. Moreover, it suggests that integrated research on entrepreneurship and design thinking will play a crucial role in the development of business models and strategic planning in the future.

4차 산업혁명이 가져온 기술 발전과 혁신은 제약 산업의 경쟁을 심화시키고, 새로운 기업들이 등장할 수 있는 환경을 조성하고 있다. 기업의 혁신 수준 향상은 미래 성장 기회를 확대할 뿐만 아니라 기업가치에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 연구 개발비와 특허 등록 개수와 같은 혁신 수준을 나타내는 변수들이 기업가치에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것은 제약 바이오기업의 혁신 전략 선택과 미래 경쟁력 강화에 중요한 역할을 할 것이다. 이에 제약 바이오기업의 특허와 연구개발비가 기업가치에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써 제약 바이오기업의 혁신전략 선택과 미래 경쟁력을 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 제약 바이오기업을 대상으로 연구개발비와 특허 등록 개수가 기업가치에 미치는 영향을 중점적으로 분석했다는 점에서 의의가 있는데, 이는 제약 바이오기업의 혁신 투자 효과를 분석하는 데 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한, 제약 바이오기업의 이해관계자와 투자자에게 특허권과 연구개발비가 기업가치에 미치는 영향을 파악하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 제약 바이오기업의 연구개발비와 기업가치 간에는 양의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 연구개발비 투자가 제품과 기술의 혁신을 촉진하고 핵심 경쟁력을 향상해 더 많은 시장 점유율과 수익성을 창출하여 기업가치를 높일 수 있다는 것을 의미한다. 둘째, 제약 바이오기업의 특허 등록 개수와 기업가치 간에는 관련성이 없는 것으로 나타났다.

Technological advances and innovations brought about by the Fourth Industrial Revolution are intensifying competition in the pharmaceutical industry and creating an environment in which new companies can emerge. According to the research results, first, there was a positive relationship between R&D expenses and corporate value of pharmaceutical bio companies. This means that R&D investment can increase corporate value by creating more market share and profitability by promoting product and technology innovation and improving core competitiveness. Second, it was found that there was no relationship between the number of patent registrations and corporate value of pharmaceutical bio companies. The implications of this study's results can be expressed in two ways. First, it is significant in that it was the first to analyze the effect of R&D expenses and the number of patent registrations on corporate value for pharmaceutical bio companies. This is expected to help analyze the effects of innovation investments by pharmaceutical bio companies. Second, it is expected to help stakeholders and investors of pharmaceutical bio companies understand the impact of patent rights and R&D expenses on corporate value.

본 연구는 반도체 제조업의 위기지수를 예측하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 연구를 수행하였다. 제조업을 포함한 여러 산업 분야에서의 경쟁력 확보가 중요한 과제로 대두되고 있다. 새로운 경제환경으로 인해 산업 위기의 사전 예측과 신속한 대응의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정형데이터와 비정형데이터를 결합하여 반도체 제조업의 위기지수를 예측하는 모델을 개발하였다. 이를 위해 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하였으며, 각 기법의 예측 성능을 비교 분석하였다. 특히, 베이지안 네트워크는 변수들 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 모델링할 수 있는 특성 덕분에, 다른 기법들에 비해 우수한 예측 성능을 보였다. 또한, 본 연구는 정형데이터와 비정형데이터의 결합이 예측 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 한다는 점을 확인하였다. 데이터마이닝 기법을 활용한 위기 예측이 한국 제조업의 경쟁력 강화와 경제 안정성 확보에 기여할 수 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과는 정책 입안자와 산업 경영자들이 위기 관리 전략을 수립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study employs data mining techniques to predict the crisis index of the semiconductor manufacturing industry, addressing the critical need for maintaining competitiveness in various industrial sectors amidst a rapidly evolving economic landscape. The urgency for proactive crisis forecasting and swift response mechanisms has intensified, necessitating robust predictive models. In this context, we developed a crisis prediction model for the semiconductor industry by integrating structured and unstructured data. A comparative analysis of various data mining techniques was conducted, with the Bayesian Network emerging as the most effective due to its capacity to model complex interdependencies among variables. The integration of structured and unstructured data was found to significantly enhance model accuracy, underscoring its importance in predictive analytics. Our findings indicate that leveraging data mining for crisis prediction can play a pivotal role in fortifying the competitiveness of Korea’s manufacturing sector and ensuring broader economic resilience. These insights are poised to serve as a critical resource for policymakers and industry leaders in formulating data-driven crisis management strategies.