Earticle

본 연구는 2015–2022년 기업–연도 패널자료를 활용하여 기업의 연구개발(R&D) 투자 결정요인을 실증 분석하였다. 85,114개 기업, 295,814개 관측치를 대상으로 산업 및 연도 고정효과를 포함한 고정효과 패널모형을 적용하였다. 분석 결과, 연구개발 투자는 기업이 처한 구조적 조건의 영향을 받는 것으로 나타났다. 기업규모는 유의한 요인으로, 대기업 대비 중견·중소기업의 투자 수준이 낮았으며 중소기업에서 격차가 크게 나타났다. 수도권 소재 기업은 비수도권 대비 연구개발 투자 수준이 높아 혁신 인프라의 공간적 집적 효과가 확인되었다. 기술역량(특허 보유)은 가장 강건한 영향요인으로, 특허 보유 기업의 연구개발 투자가 현저히 높았다. 재무 특성에서는 자산과 매출이 투자 확대와, 이자비용이 투자 제약과 관련되는 것으로 나타났다. 본 연구는 연구개발 투자가 기업 규모 구조, 지역 환경, 기술 축적, 재무 여건이 결합된 구조적 현상임을 제시하며, 기업 혁신전략 및 중소기업·지역 혁신정책 설계에 실증적 근거를 제공한다.

This study empirically investigates the determinants of firms’ research and development (R&D) investment using firm–year panel data from 2015 to 2022. The final sample consists of 85,114 firms and 295,814 observations. A fixed-effects panel model incorporating industry and year effects is employed. The results indicate that R&D investment is shaped by firms’ structural conditions. Firm size shows a significant effect, with medium-sized and small firms investing less in R&D than large firms, and the gap being more pronounced for small firms. Firms located in the metropolitan area exhibit higher R&D investment, suggesting the role of spatial agglomeration of innovation infrastructure. Technological capability, proxied by patent ownership, emerges as the most robust determinant, with patent-holding firms showing substantially higher R&D investment. Financial characteristics also matter: assets and sales are positively associated with R&D, whereas interest expenses constrain investment. These findings suggest that R&D investment is a structural outcome driven by firm size, regional environment, technological accumulation, and financial conditions, providing empirical implications for corporate innovation strategy and policies targeting SMEs and regional innovation.

본 연구는 한국특허정보원의 특허출원데이터베이스를 활용하여 1990-2000년 기간의 우리나라 기업들의 기술혁신활동추이 및 기술파급효과를 분석하였다. 첫째, 축적된 지식의 새로운 지식창출에 대한 기여는 시간에 따라 감소하는 경향이 있지만 기술혁신에 긍정적으로 작용하고 있음을 발견하였다. 둘째, 기업특성과 기술혁신과의 상관관계를 분석한 결과 자본집약도가 높고 인적자본에 대한 투자가 높은 기업에서 그리고 수출비중이 높은 기업에서 기술혁신활동이 활발하였다. 그리고 부채비중이 높은 기업의 경우 특허출원이 낮은 것으로 나타나 기술혁신활동에 있어서 내부금융의 중요성을 확인할 수 있었다. 셋째, 시장집중과 기술혁신 간의 관계를 추정한 결과 역 U자의 2차 함수관계를 발견할 수 있었는데 이는 슘페터가설과는 달리 집중된 시장구조보다는 집중도가 상대적으로 낮은 35~58%수준에서 기술혁신이 극대화됨을 발견하였다. 넷째, 동종산업의 국내기업의 특허출원 및 미국과 EU기업의 특허출원은 국내기업의 특허출원을 감소시키는 것으로 나타났으나 국내공공기관 및 국내대학 그리고 일본 기업의 특허출원은 국내기업의 특허출원을 촉진하는 것으로 나타났다.

Using a firm-level panel data of Korea for 1990-2000, this study investigates the determinants of technology innovation approximated by the number of firm-level patents registered in Korea: firm-characteristics and spillover effects. By using the Panel GMM estimation, the results are as follows. 1) The level of technology (patents) accumulated until last period contributed into the firm innovation of current period. 2) Innovation is positively and significantly correlated with the level of R&D intensity, capital-labor ratio, export share, and the share of labor training expenses to sales while it is negatively and significantly correlated with leverage ratio. 3) Innovation and concentration ratio show inverted-U relationship. 4) Domestic spillovers are mixed. The innovation of other firms in the same industry plays a negative role in individual firm's innovation while that of domestic public institutes plays a positive role. 5) Foreign spillovers depend on the source of patent registration. The patents registered by US and EU tend to decrease the innovation of domestic firms while those by Japanese companies contributed to increasing domestic patents.

In this study, we test some hypotheses on whether foreign-invested companies in Busan have created jobs and spill-over effect on Busan local economy through backward and forward linkage with domestic firms. Panel regressions on both firm-level and macro data show that FDIs have directly increased jobs in the investing companies and also have indirectly increased sales in upstream and downstream companies. When the same regressions are run for two sub-samples, manufacturing vs. service industries, backward linkage effect turns out greater than forward linkage one in both cases.

This article conducts an analysis on changes in productivity in Korean major food processing industries (meat processing industry, milk processing industry, and pickle industry) with the financial data over the five years from 2001 to 2009. Measurements are obtained from the estimation of a stochastic production function. The results find that technical change and allocative efficiency have led significant productivity changes in the three industries. Especially, pickle industry experienced a higher rate of productivity growth by a greater rate of technical change and allocative efficiency. Accordingly, the technical progress and efficient resource allocation resulting from greater investment in R&D and stable supply of raw materials are required for enhancement of productivity in the Korean food processing industry.

본 연구는 사업장 수준(establishment level)에서 이루어졌던 기존 생산성연구와 달리 독자적 의사결정 주체인 기업수준(firm level)에서 제조업 및 서비스업의 중소, 중견 및 대기업의 노동생산성 격차를 분석하였다. 나아가 기업체에 대한 균형패널데이터를 구성하여 노동생산성에 의한 기업동학 분석, 업종별 자원재분배 분석, 노동생산성 결정요인 분석 등을 시도하였다. 대중소기업의 노동생산성 수준을 비교한 결과, 전산업의 경우 중소기업에 비해 대기업의 노동생산성 수준은 2.01배, 중견기업은 1.47배 높은 수준이며, 제조업과 서비스업의 경우도 이와 유사한 모습을 보이고 있다. 집계 노동생산성 증가에 대한 기여도는 존속기업에 의해 주도되고 있으며, 기업의 시장진입과 퇴출에 따른 순진입 효과는 낮은 것으로 나타났다. 특히 2006-2012년 기간의 경우 글로벌 금융위기로 인해 생산성이 우수한 기업의 시장진입보다 생산성이 낮은 기업의 시장퇴출로 인한 순진입 효과가 보다 높은 것으로 추정되었다. 한편 생산성이 높은 기업이나 산업으로 노동이동(movement)이 발생함으로써 GDP 증가에 기여하는 경우보다는 글로벌 금융위기 여파로 고용이 축소된 것으로 나타남으로써, 자원재분배가 상대적으로 위축된 것으로 분석되었다. 나아가 제조업과 서비스업에서 노동투입과 노동생산성 변화패턴을 분석한 결과 노동생산성 증가가 노동투입 증가를 수반한 경우가 대표적인 것으로 나타났으며, 대기업이 중소기업에 비해 고용창출에 기여하는 바가 보다 큰 것으로 나타났다. 노동생산성 결정요인을 추정한 결과에 따르면, 자본집약도, 노동력의 질, 연구개발투자 등이 노동생산성 향상에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 한국경제는 고생산성 기업이 아니라 저생산성 기업이 시장에서 퇴출하는 구조를 유지함으로써 기업의 생산성과 혁신활동이 시장경쟁의 핵심요소로 작용하도록 해야 할 것이다. 따라서 생산성향상을 위해 연구개발투자, 자본의 심화, 노동력의 질적 제고 등 생산성 동인(drivers of productivity)들을 지속적으로 강화해 나갈 필요가 있다.

We have analysed the difference of labor productivity between small business, medium business and large business in both manufacturing and service sector at firm level which is an independent decision body. Based on the balanced panel data (2006-2012) we have analysed firm dynamics, resource reallocation and determinants of labor productivity. At economy-wide level the labor productivity of large business is 2.01 times higher than small business and the labor productivity of medium business is 1.47 times higher than small business. A similar pattern of productivity difference exists in both manufacturing and service sector. The contribution to the aggregation productivity change has been dominated by stayers and has been relatively at lower level by net entrants. Particularly it is estimated that the net entry effect has been affected by the exit of lower productivity firms rather than by the entry of higher productivity firms due to the global financial crisis in 2007 during the period of 2006-2012. We have also found that the resource reallocation has been relatively weak during the period 2006-2012. It is not due the fact that workers have moved from lower productive firms or sectors into the higher productive firms or sectors, which affected GDP growth but due the fact that the employment has been decreased by the shock of global financial crisis. Furthermore labor productivity change has been typically accompanied by the increase of labor input, and it seems that large business has contributed more to employment creation than small business. It is estimated that capital deepening, quality of labor and R&D investment have also positively affected labor productivity. In future it is important for the Korean economy to keep flexible labor market and intra-firm and inter-firm restructuring market system so that lower-productivity firms can be freely exited while higher-productivity firms can lead innovation. Firms need to enhance efficient and creative capital deepening, labor quality management and R&D investment for productivity improvement.

본 연구에서는 기업 이윤율 변동에 관한 시사점을 모색하기 위해 기업의 이윤율을 기업 고유이윤율과 산업-기간 특정적 수요충격으로 분해하여 추정하고 기업 고유이윤율 결정요인을 회귀 분석하였다. 분석을 위해 Hall(1988, 1990), Roeger(1995) and Kiyota et al.(2009)의 방법론을 원용하였으며 기업 패널자료인 통계청의 2006∼2009년 「기업활동조사」를 활용하였다. 기업 고유이윤율 추정 결과, 제조업은 전산업 평균을 상회하는 이윤율을 보이고 있으며 농림어업 및 서비스업은 전산업 평균을 하회하는 것으로 나타났다. 제조부문 주요 업종의 고유이윤율을 살펴보면, 화학제품 제조업에 속하는 기업들의 경우 제조업 평균을 하회하였으나, 전자부품 제조 기업과 운송수단 및 부품 제조 기업들은 제조업 평균을 상회하는 것으로 분석되었다. 산업-기간 특정적 수요충격 추정 결과를 보면, 농림어업의 경우 금융위기로 인한 산업 수요 침체가 크지 않은 반면, 제조업과 서비스업의 경우에는 2008년 금융 위기 시 산업 수요 침체가 확인되었다. 서비스업의 경우 산업 수요 침체의 여파가 금융위기 이후에도 지속되었으나, 제조업은 위기 이전 수준의 산업 수요를 빠르게 회복한 것으로 분석되었다. 기업의 고유이윤율을 결정하는 요인을 분석한 결과, 산업 내 차지하는 매출액 비중이 큰 기업일수록 이윤율이 높은 것으로 나타났다. 반면 연구개발 지출을 확대할 경우 단기적으로는 기업에 비용측면의 부담 가중으로 인해 이윤율이 하락하는 효과가 있으며, 연구개발지출 확대를 통한 이윤율 상승 효과는 장기적인 측면에서 접근할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 또한 대기업의 경우 광고비 지출 확대는 기업의 이윤율을 개선하는 데 긍정적인 효과를 보이나 중소기업의 경우에는 단기간 내 그 효과가 나타나지 않았다. 제조업 내에서 업력이 긴 기업일수록 이윤율이 높게 나타났으며 서비스업의 경우에는 고정자산 비중이 높은 중소기업에서 이윤율이 높은 경향이 있는 것으로 분석되었다.

This study conducts an empirical analysis on Korean firms’ mark-up, using the 2006-2009 micro panel data from the Statistics Korea’s 「Survey of Business Structure and Activities」. For the estimation of individual firms’ markup, we apply the method suggested by Kiyota el al(2009), which is a new simple econometric framework taking account of firms’ heterogeneity, demand-driven cyclical price changes, and the limited availability of firm-level information. In addition, we attempt to estimate determinants of the mark-up by utilizing various firm-specific variables, which are considered to affect mark-up as explanatory variables. The results show that the bigger the market share based on sales, the higher the mark-up is. However, firms’ mark-up tends to decrease in the short run as the R&D investments accumulate. The results also indicate that the increase of advertising expenses significantly improves large firms’ mark-up. In addition, firms’ markup increases with firm age for Korean manufacturing firms. Lastly, the results imply that the increase of the fixed asset ratio significantly improves small firms’ mark-up in Korean service industries.

This paper examines empirically the short-run and long-run effects of offshoring on employment growth and the channels through which offshoring affects employment growth at the level of the individual firm in Korea’s manufacturing industry. Firm-level panel data set for the period 2008~2015 was used, which is the “Survey of Business Activities” surveyed by the Statistics Korea. In this paper, offshoring is measured as the share of imported intermediate inputs relative to turnover. First, a dynamic model of labour demand was estimated to examine the impact of offshoring on a firm’s employment growth, using the fixed effect(FE) panel model and IV methods. Second, it was examined whether one or two types of offshoring is/are prevalent. The estimation results show that a firm’s offshoring has a positive and statistically significant impacts on its employment growth regardless of controlling for scale effects. Moreover, it is found that offshoring predominantly operates through a substitution of domestic suppliers for foreign suppliers, rather than through a reduction of its own production.

* 본 연구는 Merton(1974)의 논의를 기초로, 시장 참여자들이 특정한 기업 정보가 주식 및 채권 가격에 미치는 영향을 고려하여 그 정보에 상이하게 반응할 유인이 존재하며, 이러한 시장 참여자들의 행태가 주식시장과 채권시장간의 정보의 선행성을 신용등급별로 차별화시킬 가능성을 제시하였다. 한국에서 발행된 회사채의 신용스프레드와 채권 발행 기업의 주가간의 관계를 Arrelano and Bond(1991)의 동태적 패널 추정법을 이용하여 실증 분석한 결과, 신용등급이 높은 기업의 경우에는 주식시장이 채권시장보다 선행적이나, 신용등급이 낮은 등급의 경우 주식시장의 선행성이 존재하지 않을 뿐 아니라 부분적으로는 채권시장이 선행적일 수 있음을 밝혔다. 그리고 신용등급이 높은 기업의 경우 주가가 기업이익의 변화에 반응하나, 신용등급이 낮은 기업의 경우에는 신용스프레드가 기업이익 변화에 반응함을 확인하여, 신용등급별 주식시장과 채권시장간의 선행성이 차별적으로 나타나는 현상이 시장 참여자의 기업정보에 대한 반응, 곧 정보 효율성의 차이에 기인할 수 있음을 제시하였다.

Based on Merton (1974)’s argument on asset pricing, this study suggests a possibility that investors in the bond and stock markets have an incentive to respond in a different way to some firm-specific information, noting its different effects on the stock and bond prices. It is also argued that such asymmetric behaviors in the stock and bond markets may generate a different lead-lag relationship between the prices of two markets. Applying the dynamic panel method in Arrelano and Bond(1991), our empirical analysis tries to confirm the above hypotheses through the data set for the stock prices and credit spreads of individual firms in Korea. Our results first show that the lead-lag relationship between the stock and bond markets depends on the credit ratings. In case of whole firms, while the empirical test shows the contemporaneous relationship between the stock and bond markets, it does not show the lead-lag relationship between two markets. However, the stock price leads the credit spread in the case of firms with high credit ratings. On the contrary, the stock price does not lead the credit spread in the case of firms with low credit ratings. Rather, the empirical test suggests that the credit spread may lead the stock price in case of low graded firms. This paper also examines how the responsiveness of stock and bond prices depends on the credit ratings of firms. According to the results, the stock prices of firms with high credit rating effectively respond to public earning news while the credit spreads do not. However, the credit spreads of low graded investible bonds effectively respond to public earning news while stock prices of firms with low grade do not respond to earning news. The empirical results imply that the traders’ behavioral difference, not their capabilities for gathering the information, may have influence on the difference of information efficiency between stock and bond markets. In stock market, the traders have the incentive to concentrate on the higher credit rated firms than lower rated firms. Therefore, under the same information, the stock market spreads the information more rapidly than the bond market. On the contrary, the traders will be more concerned with the lower rated firms in bond market. If so, the bond market will spread the information of lower rated firms more rapidly than the stock market. As a result, even if the stock market is more efficient than the bond market in general, the bond market may have more information efficiency in the case of lower rated firms. In conclusion, the traders’ behavior can make the difference between two markets in spreading the information and, as a result, lead to the difference of information efficiency.