4차산업혁명기술 활용실태와 생산성 영향에 대한 실증연구
Empirical analysis on the use of 4th industrial revolution technology: the average and distributional effects on productivity improvement
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류민지 (Minji Rhyu, 서강대학교 일반대학원)
- 주제어 (키워드) 4차산업혁명 , 기술 , 기업활동조사 , 총요소생산성 , 생산성 분석
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이영훈
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000069857
- UCI I804:11029-000000069857
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
기술혁신이 생산성에 미치는 영향을 분석한 국내외 실증연구들은 다수 있으나, 4차산업혁명(4IR)과 관련된 최신 기술의 활용 영향을 분석한 연구는 아직 크게 진전되지 못한 상황이다. 본 논문은 통계청에서 집계되고 있는 4IR기술 활용 조사 데이터에 대한 기술적 통계특성을 바탕으로, 두 가지 생산성 관련 실증분석을 수행하였다. II. 4차산업혁명기술의 활용에 관한 실증분석: 활용실태 및 생산성제고 효과 4IR기술 활용실태에 관한 기술적 통계분석과 생산함수 회귀분석을 통해 4IR기술 활용이 생산성에 미치는 영향에 대한 실증분석을 수행하였다. 기술적 통계분석 결과 제조업에 비해 서비스업에서 4IR기술 활용률이 상대적으로 높았다. 기업들은 주로 빅데이터와 클라우드를 다른 기술과 함께 활용하고 있으며, 4IR기술을 활용하는 주 목적은 제품개발이었다. 회귀분석 결과에서 확인된 4IR기술의 생산성제고 효과는 일반적으로 서비스업에서 더 크게 나타났지만, 기업규모와 기술별, 활용목적별로 이질적인 특성이 있음을 확인할 수 있었다. III. 4차산업혁명기술 활용이 생산성에 미치는 효과 분석: 분위회귀분석을 활용한 TFP 분포별 비교 4IR기술 활용이 기업의 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위해 통제함수 방식을 활용하여 각 기업의 총요소생산성(TFP)을 추정한다. 그리고 분위회귀분석(Quantile regression)을 통해 TFP 분포 전반에 걸쳐 4IR기술이 TFP에 미치는 이질적 영향을 검토한다. 그 결과 4IR기술 활용은 높은 수준의 생산성을 갖는 기업에 유리한 측면이 있었다. 또한 4IR기술 활용의 효과가 조건부 평균회귀분석에서 나타나지 않았던 경우라도, TFP 분포에 따라 잠재적인 이질성을 보일 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 생산성에 대한 신기술의 활용 영향을 기존 연구에서 다루지 않았던 생산성 분포에 따른 효과(분위수 고려 효과)로 검토하였다는 측면에서 기여하는 바가 크다. 또한 향후 4IR기술 및 R&D 활용 지원 정책 수립에 대한 시사점을 제공한다.
more초록 (요약문)
There are many domestic and foreign empirical studies that analyzed the impact of technological innovation on productivity, but research analysis that analyzed the impact of the use of the new technology, so-called the 4th industrial revolution(4IR) technology, is still insufficient. This paper confirmed the usage status on the 4IR technology Utilization Survey data and conducted two sort of empirical analysis related to productivity analysis. II. Empirical Analysis on the use of 4th industrial revolution technology: Usage status and the effect of productivity improvement In this part, the study conducted descriptive statistics analyses of the usage status of 4IR technology and regression analyses on the productivity enhancement of 4IR technology. The utilization rate of 4IR technology is relatively higher in the service industry than in the manufacturing industry. Big data and cloud are popular technologies which are utilized simultaneously with other technologies, and the main purpose of using 4IR technology was product development. The production function estimation results imply that the productivity improvement of 4IR technology is generally more effective in the service industry, but heterogeneous characteristics appeared by firm size and technology. III. Distributional Effects of 4th Industrial Revolution Technology on Productivity This study considered the impacts of using 4IR technology on firm productivity. The total factor productivity (TFP) of each firm is estimated by using the control function approach to estimating production functions, and then the impacts of 4IR technology on the TFP is analyzed. The quantile regression model is considered to account for the potential heterogeneity in the effects across the TFP distribution. Overall, 4IR technology is beneficial to firms with a high level of productivity, suggesting that there is substantial heterogeneity in the effects that cannot be captured by the conditional mean regression. The results of this study contribute to the literature by investigating distributional effects (quantile treatment effects) of the use of new technology on productivity, and these findings are expected to have rich implications for policies regarding supports on the use of 4IR technology and R&D.
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