중소기업 지식재산 창출 영향요인에 관한 통합적 분석 - 허들-음이항(Hurdle-Negative Binomial) 회귀 분석과 머신러닝을 활용한 변수중요도 도출 -
An Integrated Analysis of Factors Influencing Intellectual Property Creation in SMEs: A Hurdle-Negative Binomial Regression and Machine Learning Approach
이은철(한국기술교육대학교); 김병근(한국기술교육대학교)
47권 4호, 49~76쪽
초록
본 연구는 중소기업의 지식재산 창출에 영향을 미치는 주요 요인을 기술 특성, 기업 역량, 기술협력, 정부 지원 등 다차원 관점에서 규명한다. 「2024년 중소기업기술통계조사」의 4,000개 표본을 활용하여 허들-음이항(Hurdle-Negative Binomial) 회귀 분석을 사용하여 가설을 검증하였다. 또한 머신러닝(Boosting Regression) 기반 탐색적 분석을 수행하여 변수 중요도와 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 기술적 특성(기술신규성, 산업기술수준), 내부 R&D 역량(박사연구원 수, 시험검사장비), 기술협력, 정부지원(금전·비금전)이 지식재산 창출에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 기술적 특성과 시험검사장비, 그리고 금전적지원은 지식재산 창출 여부에만 유의한 영향을 미쳤고, 비금전지원은 창출 활성화에만 유의미한 영향을 미쳤다. 박사연구원 수와 기술협력은 모든 단계에서 일관되게 긍정적 영향을 보였다. 두 단계에 걸친 머신러닝 분석에서도 기술협력, 내부R&D역량(시험검사장비), 금전적 지원이 1·2단계에 걸쳐 핵심 변수로 도출되었다.
Abstract
This study investigates the key factors influencing intellectual property (IP) creation in small and medium-sized enterprises (SMEs) from a multidimensional perspective encompassing technological characteristics, firm capabilities, technology collaboration, and government support. Utilizing 4,000 firm-level samples from the 2024 SME Technology Statistics Survey, hypotheses were tested through Hurdle-Negative Binomial regression analysis. In addition, an exploratory machine learning approach using boosting regression was employed to derive variable importance and prioritization. The results indicate that technological characteristics (technological novelty and industrial technology level), internal R&D capacity (number of PhD researchers and testing equipment), government support (financial and non-financial), and technology collaboration significantly affect IP creation. Specifically, technological characteristics, testing equipment, and financial support were significant only in determining whether IP was created, whereas non-financial support was significant only for the intensity of IP creation. The number of PhD researchers and technology collaboration consistently exhibited positive effects across all stages. The two-step machine learning analysis further confirmed technology collaboration, internal R&D capacity (testing equipment), and financial support as critical determinants influencing both stages of IP creation.
- 발행기관:
- 경영경제연구소
- 분류:
- 경영학