ㅇㅇㅇㅇㅇㅇㅇ

ㅇㅇㅇ

ㅇㅇㅇ | ㅇㅇ@

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. ㅇㅇㅇ

Ⅳ. ㅇㅇㅇㅇ

Ⅴ. ㅇㅇ

Ⅵ. ㅇㅇㅇ

Ⅶ. ㅇㅇㅇ

요 약

본 연구는 -----  원인을 규명하여, -----중소기업이 새로운 디지털 기술의 활용을 통해 생산성을 향상할 수 있는 구체적인 방안을 모색할 필요가 있다.

핵심용어 : 디지털 기술, 중소기업, 총요소생산성, 성향점수매칭

Ⅰ. 서론

연산 처리 속도와 데이터 저장 능력의 향상 및 빨라진 통신 속도 등의 정보통신기술의 발전으로 디지털화가 구될 필요가 있다.

본고의 나머지는 다음과 같이 구성되어 있다.

...[중략]...

Ⅱ. 선행 연구

인공지능, 사물 인터넷 등과 같은 디지털 기술이 최근에 등장하였고 이에 대한 자료가 충분히 축적되지 않았기 때문에 디지털 기술의 이용이 생산성에 미치는 영향을 분석한 연구는 많지 않다. 석 단위에 따라 는데, 인터넷을 이용하여 제품이나 서비스를 구매 및 판매하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 총요소생산성이 약 20% 정도 높다는 분석 결과를 제시하고 있다.

...[중략]...

Ⅲ. 디지털 기술 이용 현황

본 연구는 중소기업을 종사자 300인 이하의 기업으로 정의한다. 정부의 새로운 중소기업 기준에 따르면 산업별로 매출액 1,000억 미만 또는 1,500억 원 미만이다. 그런데 본 연구에 사용된 ｢기업활동조사｣에서 중소기업을 종사자 300인 이하를 구분할 때와 매출액 1,000-1,500억 원을 기준으로 구분하더라도 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 매출액 기준은 일률적이지 않고 산업별 차이가 있기 때문에 본 연구는 편의상 종사자 300인을 기준으로 구분한다.

...[중략]...

<표 1> 2017년 산업별 기업 분포와 비중

(단위: 개, %)

	기업 수	비중	산업 내 중소기업 비중	산업 내 대기업 비중
식료품	400	6.7	81.0	19.0
음료	29	0.5	69.0	31.0
섬유제품 (의복 제외)	186	3.1	93.0	7.0
의복, 의복액세서리 및 모피제품	147	2.5	81.0	19.0
가죽, 가방 및 신발	39	0.7	92.3	7.7
목재 및 나무제품 (가구 제외)	12	0.2	75.0	25.0
펄프, 종이 및 종이제품	128	2.1	89.8	10.2
인쇄 및 기록매체 복제업	66	1.1	95.5	4.5
코크스, 연탄 및 석유정제품	12	0.2	50.0	50.0
화학물질 및 화학제품 (의약품 제외)	420	7.0	82.4	17.6
의료용 물질 및 의약품	173	2.9	61.3	38.7
고무제품 및 플라스틱제품	434	7.3	90.1	9.9
비금속 광물제품	183	3.1	79.8	20.2
1차 금속	364	6.1	85.4	14.6
금속가공제품	409	6.8	87.8	12.2
전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비	670	11.2	83.7	16.3
의료, 정밀, 광학기기 및 시계	248	4.1	86.3	13.7
전기 장비	363	6.1	85.7	14.3
기계	758	12.7	87.7	12.3
자동차 및 트레일러	742	12.4	79.4	20.6
기타 운송장비	108	1.8	82.4	17.6
가구	31	0.5	80.6	19.4
기타 제품	59	1.0	96.6	3.4
계	5981	100

자료 : ｢기업활동조사｣에서 자체 계산

<표 2> 2017년 주요 ICT 기술 이용 기업 현황

(단위: 개, %)

기술	중소기업		대기업		기업 전체
	이용 기업 수	비율	이용 기업 수	비율	이용 기업 수	비율
사물 인터넷	86	1.7	49	5.2	135	2.3
클라우드	60	1.2	31	3.3	91	1.5
빅 데이터	53	1.1	51	5.4	104	1.7
인공지능	28	0.6	20	2.1	48	0.8
적어도 한 가지 이상의 디지털 기술 이용 기업	166	3.3	93	9.8	259	4.3

자료 : ｢기업활동조사｣에서 자체 계산

Ⅳ. 실증분석 모형과 데이터

...[중략]...

Ⅴ. 분석 결과

식 (3)에 따라 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 인공지능 가운데 적어도 한 가지 이상 디지털 기술의 이용이 총요소생산성에 미치는 영향을 최소자승법(OLS)으로 분석한 결과는 <표 7>에 요약되어 있다.

...[중략]...

Ⅵ. 강건성 검증

지금까지 최신 디지털 기술과 기업의 총요소생산성의 관계를 분석하였으나, 여전히 인과관계에 대한 의문은 남아 있다. 즉 최신 디지털 기술의 이용으로 생산성이 향상될 수도 있지만, 반대로 생산성이 높은 기업이 최신 디지털 기술을 이용할 가능성도 있기 때문이다. 이러한 인과관계를 검증하는 방법은 시차변수를 활용하거나 1차 차분 회귀분석 또는 이중차분법(difference- in-differences)이다. 그러나 본 연구가 이용하는 ｢기업활동조사｣의 최신 디지털 기술 이용 여부에 대한 데이터는 2017년에 한정되어 있기 때문에 이러한 분석방법을 이용할 수 없다.

...[중략]...

Ⅶ. 요약 및 결론

본 연구는 2017년 ｢기업활동조사｣(통계청)에서 새롭게 추가된 디지털 기술의 이용에 대한 자료를 활용하여 23개 제조업에 속하는 기업의 디지털 기술 이용이 생산성에 미치는 영향을 분석하였다.

...[중략]...

참 고 문 헌

강두용(2002), ｢정보화와 한국 경제성장 및 생산성 변화｣, □국제경제연구□, 제8권, 제2호, pp. 211-243.

김대용(2019), ｢중소기업 수출지원 사업이 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구｣, □중소기업정책연구□, 2019 봄호, pp. 1-33.

노용환(2015), ｢중소기업 R&D 지원의 성장효과 분석｣, □산업혁신연구□, 제31권, 제2호, pp. 103-132.

Acharya, R., & S. Basu(2010), “ICT and TFP Growth: Intangible Capital or Productive Externalities,” Industry Canada Working Paper, 2010-1.

Aghion, P., B.F. Jones & C.I. Jones(2017), “Artificial Intelligence and Economic Growth,” NBER working paper, No. 23928.

Andrews, D., C. Criscuolo & P. Gal(2016), “The Best versus the Rest: The Global Productivity Slowdown, Divergence across Firms and the Role of Public Policy,” OECD Productivity Working Papers, No. 5, OECD, Paris, http://dx.doi.org/10.1787/24139424.

<Abstract>

The Adoption of Digital Technology and Total Factor Productivity of SMEs

This paper empirically investigates the impact of the adoption of a range of digital technologies on firm’s total factor productivity. We divide the whole firms in 23 manufacturing industries into large firms and SMEs to examine the quantitatively substantial differences in the productivity effects of the adoption of digital technology across firm sizes.

...[중략]...

Keywords : Digital technologies, SMEs, Total factor productivity, Propensity score matching