스마트 공장 지원사업이 재무성과에 미치는 영향
The Impact of Smart Factory Support on Financial Performance
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초록
저출산 고령화로 인한 노동 인력 확보의 어려움은 기업들이 생산성향상을 위한 자동화 시스템으로 전환하는데 관심을 갖게 하고 있다. 최근 대한민국은 2017년 대비하여 2020년 최저시급이 33%인상되고 주 52시간 근로로 인한 노동 시간 단축은 노동의 부가가치를 올리는 방법을 모색하는데 더욱 중점을 두도록 하고 있다. 본 연구는 2014년~2018년까지 총 5년 간 충남테크노파크의 스마트 공장 지원사업에 참여한 335개 기업을 대상으로 스마트 공장 지원사업의 효과성에 대해 설문분석을 실시하였다. 충남지역에서는 지원사업 수혜 기업 중 기초 단계가 전체의 73.4%로 대부분을 점유하고 있고 매출액 향상에 차이가 있는지 검증하기 위해서 ANOVA(분산분석)을 실시하였다. 분석결과 스마트 공장 구축 수준의 기대효과는 매출액 향상에 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 구축 단계별로 매출액 향상 평균에는 차이가 있으나 분산분석 결과에서는 통계적으로 유의성을 확보하지 못했다. 스마트 공장을 도입한 산업군에 따라 생산성 향상에 차이가 있다는 가설 검정에서는 산업군간 α=0.05 수준에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 산업군내 어느 집단간 차이가 있는지 검정하기 위해서 Scheffe 방법으로 사후검정을 진행한 결과 디스플레이 산업과 자동차 부품산업에서 산업군간 매출액 향상에 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 산업간 스마트 공장 도입이 생산성 향상에 차이가 있음을 확인하였고, 지원정책에 있어서도 산업간 차별적인 지원정책 도입을 검토해 볼 필요가 있을 것이라는 시사점을 제시하고 있지만 충남지역 수혜기업을 대상으로 연구하여 일반화에는 한계가 있다.
Abstract
The difficulties in securing labor force due to the low birthrate and aging population are drawing attention from companies with an automated system to improve productivity. Recently, the Republic of Korea has raised its minimum hourly wage by 33 percent in 2020 compared to 2017, and shorter working hours caused by 52 hours of work a week have put more emphasis on finding ways to increase the added value of labor. This research conducted a survey of 335 companies that participated in the smart factory support project of Chungnam Technopark for a total of five years from 2014 to 2018. In Chungnam Province, the basic stage accounts for most of the companies benefiting from the aid project, with 73.4 percent of the total. ANOVA was conducted to verify differences in improving sales. Analysis shows that the expected effect of smart plant construction level does not differ much in improving sales. Although there are differences in average revenue improvement for each stage of deployment, the analysis of variance has not statistically significant. The hypothesis that there is a difference in productivity according to the industrial group that introduced smart factories showed significant differences in the level of α=0.05 between industrial groups. A post-mortem examination conducted through the Scheffe method to test the difference between different groups within the industrial group showed that there is a difference in sales growth between the display industry and the auto parts industry. This study confirmed that there were differences in the introduction of smart plants between industries and suggested that it would be necessary to consider the introduction of discriminatory support policies among industries in support policies.
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