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논문KCI 등재

기업의 연결망 특성이 생산성에 미치는 영향

The Influence of Inter-firm Network on Innovative Performance

정재헌|홍장표
산업개발연구소 (kyungsung university)|2016.03|산업혁신연구 (Journal of Industrial Innovation)|제32권 제1호|pp. 1-29|DOI 10.22793/indinn.2016.32.1.001

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연결망Social Network AnalysisKnowledge Base기술혁신Knowledge Spillover연결강도산업별 혁신체제Technological RegimeSectoral Innovation System사회적 연결망 분석

초록

본 연구에서는 산업의 혁신패턴이 기술체제의 특성에 따라 다르다는 산업별 혁신체제론적 접근에 입각해 기업간 연결수, 연결강도, 연결망내 위치 등 기업의 연결망 특성이 생산성에 미치는 영향을 사회적 연결망 분석(social network analysis) 방법을 적용하여 분석하였다. 한국기업데이터(주)의 「2011년 기업정보」 DB 자료를 이용하여 제조업을 공급자지배산업, 생산집약적 산업, 과학기반산업으로 분류하고 연결망 특성이 기업의 총요소생산성에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 실증분석 결과, 섬유․의복 등 지식기반이 주로 일반적 명목지(generic knowledge)에 의존하고 외부 공급기업의 혁신성과를 활용하는 공급자 지배산업에서는 많은 기업들과 약한 연결을 맺거나, 구조적 틈새(structural hole)를 활용해 지식전파의 중개역할을 하는 기업의 생산성이 높은 것으로 나타났다. 이에 비해 기계․자동차, 철강금속, 석유화학, 등 지식기반이 특수적 암묵지(tacit knowledge)에 의존하고 기존 기술의 심화를 추구하는 생산집약적 산업에서는 적은 수의 기업들과 강한 연결을 맺거나, 연결망의 중심에 가까이 위치한 기업들의 생산성이 높은 것으로 나타났다. 한편 전자통신․정밀기계․의약 등 과학기술진보의 성과를 흡수하여 신기술 개발을 추구하는 과학기반산업에서는 기술적 기반이 유사한 기업들끼리 클러스터 형성이 활발할수록 생산성이 높은 것으로 나타났다. 이상의 분석결과로부터 혁신클러스터정책과 중소기업 기술지원정책이 혁신패턴과 기업간 연결망의 산업적 특성을 고려해 모색되어야 한다는 함의를 얻고 있다.

Abstract

This paper aims to analyse different sectoral innovation effects incurred by knowledge spillover, which can be verified by the different transaction network characteristic effects on the sectors. We used Korean Enterprise Data company providing database [2011 Company Information] to categorize the industrial sectors on the technological basis and to analyse the effects by the industrial categories using regression models. We summarize analysis as follows. The theory that companies in the middle of more dense weak transactions and the companies playing role of mediating knowledge propagation using the ’structural holes’ have better outcomes, in the supplier dominant industries such as textile industries, which are based on the generic and incremental knowledge, is supported empirically. On the contrary, the production concentrative industries such as machinery-automobile or iron-metal, oil-chemistry industries which are based on the tacit knowledge, have companies showing better outcomes when the companies have small number of strong relations or when the companies is more close to the center of the network. Also we successfully proved empirically that higher cluster coefficient, which is result of intense clustering activities between similar technical level companies leads to better productivity in the science knowledge based industry such as electronics and medical industries. This results imply that the research on the industrial clustering and subcontracting related policies should consider different technological system by industries.

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