对技术创新绩效指数（第17年）的分析与数据库构建（2022年第1卷企业研发投入与表现；高增长公司的创新特征）

Summary 2022年企业研发投入与绩效；高成长企业的创新特征 ·项目负责人：HyeokLee ·参加人员:金百根·张丽城·金永林 技术创新绩效指标与数据库项目分析(第17年)□ 第十七年度技术创新能力指标及数据库项目任务包括企业数据库研究和指标（指数）开发研究。对“企业研发投资与绩效”、“高成长公司创新特征”以及“深度分析”的研究构成了企业数据库研究的一部分，而“各研究单位指标”、“聚合指标”、“全球创新排行榜”、“企业创新指标”等的研究则构成了指标（指数）开发研究的部分。 发布任务分为两卷。第一卷，“2022年企业研发投入与高成长公司表现及创新特征”，构建了企业数据库，选择了高成长公司，并对其创新特征进行了分析。还包含了基于构建的数据库进行的深入分析的研究成果。第二卷，“2022年全球创新排行榜”，建立了全球创新排行榜，并基于排行榜进行了深入分析。 研究背景和目的□ 本研究开始着手解决R&D投资数据的问题。首先，现有数据存在可靠性问题，原因在于自报统计的方法等，且数据披露范围有限。即便数据得以披露，披露信息的公司数量也较为有限 。鉴于此，本研究旨在收集可用的、高度可靠的公司R&D投资数据。为此目的，持续构建企业R&D投资及投资绩效数据库。此外，通过基于项目报告获取数据，以提高企业R&D投资数据的可靠性，并通过建立包含公司一般财务信息和专利信息的R&D投资数据库，观察企业的创新能力并推导出相关启示。 本研究的重点是寻找新公司或小公司的创新能力。它旨在 构建一个有意义的数据库，通过数据扩展（包括接受外部审计的公司）来发现不同类型的公司创新特征，从而帮助增加数据分析和数据利用的可能性。该目标还旨在通过持续探索这些公司的创新特征，发现推动企业成长以及高增长企业增长条件所需的要素。预期可以通过选择高增长企业并分析其定性和定量创新特征，来分析企业的新型高增长策略及其维持高增长的基础。 创建企业数据库2022□ 数据库覆盖的时间区间为2009年至2021年（专利数据为2009年至2020年），共有29,990家公司被纳入数据库，这些公司包括在股票交易所上市或接受外部审计。业务报告作为标准数据使用，并累积了新进入或退出股票市场的公司的数据，以便日后进行分析。2022年企业数据库包含了概览数据、财务数据、非财务数据以及专利数据。 企业研发投资□ 本研究的分析期为2016年至2021年。对所有公司进行了总体分析，按照类型（大型、中型企业及小型企业）、行业（19个行业）以及地区（17个大都市城市及省份、6个大都市区）进行，以比较和分析每类别的主要特征。根据分类，通过诸如公司数量、员工数量、销售额 、研发投资、增长率、销售相对投资以及每位员工或每家公司投资等指标，具体研究了各类别特有的特性。 共分析了29,990家公司，发现它们合计雇佣约4,500万名员工，获得销售额约340.5万亿韩元 ，进行研发投入约65.8万亿韩元。从2020年到2021年，研发投入增长约5%，研发强度为1.93%。每位员工平均的研发投资约为1462万韩元，每家公司的平均研发投入约为21.2亿韩元 。 公司类型的研究发现，研发投资与销售额的比例分别为大型企业72.45%，中型企业15.35% ，小型企业12.19%。所有公司的研发投资总体呈现上升趋势。在研发强度方面，整个时期（2016-2021年）大型企业记录了约2.5%-3%的强度，中型和小型企业记录了约1%的强度，小型企业的强度略高于中型企业。对于所有公司类型，在2021年与前一年相比，研发强度有所下降。大型和中型企业看到其销售和研发投资比率降低，而小型企业看到其研发投资比率降低。 在2020年至2021年期间增加暴跌。 行业对研发投资的分析发现，研发投资销售比率最高的行业，按照降序排列，依次为电子行业（51.95%）、汽车/造船/运输设备行业（14.34%）、信息通信与专门科学技术服务行业（6.75%）、制药行业（4.91%）和机械设备行业（4.14%）。在研发强度方面，制药行业的研发强度最高，为29.97%，而制药、电子和医疗器械行业的研发强度均超过5%。制药行业（包括药品、医疗器械、制药研发）被单独分析，以识别COVID-19对该行业的影响。分析结果显示，制药行业的员工数量和销售额持续增加，2021年研发投资达到了约4.58万亿韩元，研发强度约为8.52%。 地区研发投资分析显示，首尔和京畿道仁川地区合计占全部研发投资的61.69%，原因在于29,990家企业中有18,501家位于首尔大都市区。首尔大都市区之后是忠清/江原地区、东南部地区、大邱-庆北地区以及全罗/济州地区。从研发投入强度来看，研发投入强度最高的地区依次为京畿道仁川地区、忠清/江原地区、首尔、东南部地区、大邱-庆北地区及全罗/济州地区。 公司研发绩效□ 在本研究中，通过分析2015年至2020年韩国和美国注册专利数量，利用韩国提交的专利申请数来衡量公司的研发表现。通过对所有公司的专利信息进行分析，发现韩国提交的专利申请总数为59,484件，自2017年起呈上升趋势；美国注册的专利总数为19,978件，整体呈现上升趋势。各公司及其每千名员工的专利信息与总体专利信息相似，并自2015年以来有所改善 。 根据公司类型的专利信息分析发现，韩国大公司的专利申请数量为37,768件，中型企业为9,602件，小型企业为12,114件。美国注册的专利数量为大公司约90%（17,936件），中型企业为1,219件，小型企业为823件。自2016年起，韩国的小型企业提交的专利申请数量超过了中型企业。到了2020年，每千名员工的小型企业提交的专利申请量也超过了中型企业。 通过对各行业专利信息的分析发现，在专利数量方面 在韩国提交的申请中，排名较高的行业如下：电子（33.97%）、汽车/造船/运输设备（20.05%）和机械设备（8.21%）。美国注册专利数量排名高的行业与在韩国提交申请排名高的行业相同。特别是，电子行业在美国注册了13,402项专利，占全部19,978项注册专利的67.08 %。橡胶/塑料行业和食品行业是韩国提交专利申请排名较高的前八名行业之一，而医疗设备和制药行业则是美国注册专利排名较高的前八名行业之一。 就公司层面及每千名员工的专利信息而言，表现较高的行业包括电子、石油/煤炭、化学以及电气设备。相反，考虑到行业规模，表现较低的行业为机械设备、以及信息技术与专业科技服务。制药和医疗设备行业在研发方面表现出高绩效，而食品行业则在研发方面表现较低。 通过对各地区的专利信息分析发现，专利申请量和注册专利数量最多的来自位于首尔及京畿道-仁川地区的公司。在韩国提交的专利申请数量中，首尔占比40.62%，京畿道-仁川地区占比39.48%。在美注册的专利数量方面，首尔及京畿道-仁川地区合计占94.08%。紧随京畿道 -仁川地区之后，忠清-江原地区以每千名员工14.55份专利申请排名第二。 □企业研发投入的综合结果与绩效分析 关于研发投入年同比稍低的情况，需要持续进一步观察，以确定降低的研发投入是否反映了全球环境的变化，如传染病和科技领导权的竞争。至于研发投资集中在大型企业、主要行业以及首尔大都市区这一现象，需要考虑其是否存在问题，以及这一问题是否归因于韩国特有的环境。 某些指标下（如研发投入强度和公司或员工表现），中型企业与小型企业之间的排名出现了反转。这一反转的原因可能是：大多数中型企业，包括上市或接受外部审计的企业，都被纳入了分析数据中，而仅考虑了表现最佳的小型企业。另一个原因在于，中型企业在做出相应的调整以提升自身表现方面遇到了困难。 由于其特点，激进的投资。 最重要的是，有必要识别研发投资与表现以及企业成长之间的关系。同时，综合考虑公司类型、规模、行业组别及地理位置要求来设定政策方向也是必要的。这需要持续且有效地建立数据库。 高成长企业的创新特征□ 分析的高增长公司共有604家，其销售额或就业人数的复合年增长率（CAGR）在过去两个或三个季度内达到20%或以上。在本研究中，对其创新特性进行了两类分类：定量和定性。 通过组织和分析基于2022年企业数据库的雇佣、销售额、营业年限、公司类型、行业、地区以及研发投入与表现等定量特征，识别了高增长公司的特性。在员工规模方面，50-99名员工及10-20年营业年限的公司占据了最大的比例。就行业而言，多数公司从事电气/电子和金属/机械设备制造，且位于首尔大都市区。至于研发强度，许多高增长公司的研发强度低于1 %，但具有更高研发强度并提交大量专利申请的公司，在高增长公司中的比例相较于其他公司更高。 高增长率公司的质性特征通过针对604家被调查高增长率公司中的98家的问卷回复进行分析 。根据调查结果，这些公司在国内市场上实现了主要的增长，并预计将继续专注于这一市场 。除企业集团外的B2B公司构成了高增长率公司中最大的比例，且在市场竞争能力方面相对较低。在策略方面，它们主要依赖专业化和产品差异化策略，并通过企业研发中心和研发人员推动增长。他们提到的阻碍因素包括基于个人利益的基础、将同一行业内的竞争对手视为竞争者以及人力资源问题。 分析发现高增长公司特征的两个变化。随着研究范围扩大，纳入受外部审计的公司，小规模的高增长公司数量增加。此外，全球环境的变化促使公司更趋被动和保守地寻求增长，相较于以往。 深度分析：创新指标与预测研发投入□ 本研究引入了环境、社会和治理（ESG）指标作为新的企业创新指标。ESG指标旨在应对广泛领域的ESG管理趋势的扩展，这一趋势正在引起广泛关注。 在各个领域内，它们不仅包括金融企业信息，还涵盖了非金融信息。随着创新环境的变化和多样化，预计其应用将增长。 为了应对现有调查使用自我统计方法或在利用研发投资方面准确性较低的问题，进行了一项探索性研究，旨在构建一个研发投资预测模型。研究发现，研发投资每年减少了67%或更多 。大约10%的受访者报告了156%的年增长率，这是一个被认为是独特变化的情况。目的是通过应用回归模型和随机森林模型来开发预测模型，但由于数据波动导致的数据限制，预测模型被用于识别从研发投资获得的数据中的异常值。 研究意义及启示□ 本研究具有以下重要意义。首先，本研究构建了一个高质量、大规模的数据集。自2009年起 ，对同一来源的累积数据进行了重新处理和构建，以获取高质量和大量数据。覆盖公司的范围比其他组织产生的数据更广，并对同一来源的数据进行了审查，以确保一定的准确性。此外，通过管理公司进出历史，大量的企业信息被纳入数据中。其次，通过持续创新特征的高增长公司主要因素的发现以及深入分析，本研究取得了进展。本研究通过数据扩展的方式，对各种类型高增长公司的创新特征进行了考察，实际上，得出的结论与数据扩展前有所不同 。为了提高企业数据库本身的准确性，本研究进行了探索性研究并呈现了新的分析结果。 本研究得出的含义可总结如下。首先，升级数据管理系统是必要的，因为这要求对数据获取和管理系统进行升级以支持基于数据政策的发展。由于研发投资数据的不准确性归因于标准不确定性、非强制性报告以及报告形式的差异，预计一些公司将省略其研发投资报告。因此 ，需要构建一个全面系统来获取数据，考虑到标准设置、提交方式、包括激励在内的支持系统、数据收集类型、负责管理数据的实体、数据披露范围与方法等。其次，需要发现额外的公司创新指标。随着创新图景的多元化，有必要发现反映这种多样性的指标，如ESG指标、反映时间差的研发投入强度、信用评级变化，以及专利质量的数据。最后，继续深入分析和探索研究是必要的，这要求通过改善数据库利用和分析数据来推导政策含义。