기술가치평가모형에 관한 고찰

목차

I. Introduction
1. 의사결정의 유형
2. 모형개발의 필요성
3. Cost-Benefit Analysis
4. 가치평가의 어려운 점

II. 기존 연구방법론
1. DCF 모형
2. 특허분석법
3. Real Options Approach
4. 기타

III. Regression Model
1. 기본 개념
2. 회귀분석모형
3. 가치평가
4. 장단점

IV. 결론

본문내용

증권시장변화에 대한 검증이 필요
DCF법
R&D투자
(I)
Economic Opportunity
(V)
기업가치
(S)
Options Approach
Real Options Model의 장단점
. 장점
- 개념적인 관점에서 기술/투자의 실질가치를 모형화
- R&D투자 전체 과정에 적용 가능
- 일단 Set-up되면 가치평가비용이 절감될 수 있음
. 단점
- 경제적 기회(V)와 기업가치(S) 간의 사전적인 상관관계분석 필요
- 한국의 경우 기업가치가 주식가격에 반영되고 있는지 의문임
- 실용적 모형 개발을 위해서는 주식가치를 대체할 다른 변수에 의한 모형구축이 필요
4. 기타
. NIST의 접근법: 공공 R&D 투자의 제1차적 Benefit 만을 측정
. 회계학적 접근법
- 소득접근법
- 비용접근법
- 시장접근법
방법론
R & D
장 점
단 점
분석
비용
Time Frame
Type
Purpose
Modified Peer Review
과거,
진행,
미래
all
all
-상대적으로 편리함
-잠재적 파급효과에 대한 중요한 정보를 추출할 수 있음
-연구자들과 다른 집단들의 역할 정립에 도움이 됨
-basic/strategic R&D 평가를 위한 효과적 방법
-평가자들을 위한 방대한 정보가 필요함
-소수 집단의 의견에 좌우됨
-질적인 정보도출에 국한됨
Low/
medium
User Survey
과거,
진행
응용
정책개발
산업혁신
-소수집단의 문제가 해결됨
-양적 지표개발이 가능
-설문조사분석의 한계
-인터뷰가 필요함
Medium
Benefit-
Cost Methods
과거
(진행, 미래)
응용
산업혁신
-잠재편익의 합리적 추정이 가능
-합리적 분석체계 제공
-장시간이 소요
-기본가정에 좌우됨
-분석비용이 큼
High
Case Studies
과거
응용
정책개발
산업혁신
-연구개발과 성과의 상관관계 묘사 가능
-원인분석, 역할분석
-응용연구분석에 적합
-일반화의 어려움
-타 연구에의 활용의 한계
Partial Indicators
과거,
진행 (미래)
all
all
-지표설정이 용이
-진행중 과제의 관리감독에 적합
-종합적 평가의 한계
-부분적 평가
Low
Integrated Partial Indicators
미래
응용
정책개발
산업혁신
-우선순위 선정에 적합
-의사결정에 핵심 요인을 숙고함
-개별적 판단에 좌우됨
-가중치 부여의 어려움
-정당성 확보의 어려움
Low
자료：Williams & Rank, 1998
III. Regression Model: 개별 기술의 가치평가
1. 기본 개념
. R&D 투자와 기업이윤(또는 매출액 변화) 간의
- 상관관계 분석을 통한 주요 결정요인 분석
.상대적 기술수준, 시장규모 변화, 기술개발투자규모 등
- 신기술 관련 결정요인들의 예상치를 도출
- 상관관계식에 이를 대입함으로서 해당 기술의 가치를 추정
DCF법
R&D투자
(I)
Economic Opportunity
(V)
기업이윤
(Y)
Regression Approach
2. 회귀분석모형
lnY = α + 1lnTR + 2lnMK + 3lnRD + e
여기서,
Y: 이윤의 개념으로 정의된 기술가치
TR(technology ratio): 상대적 기술수준
(개발 후의 기술수준을 세계 최고 기술수준으로 나눈 비율)
MK: 시장의 성장규모
RD(R&D): 해당 기업의 기술개발투자규모
e: 오차항
α, 1, 2, 3,: 계수항
표3: 계수의 추정 (Estimates of Coefficients)
변수
계수( )
Standard Error
t
p
LNTRATIO
1.182
0.393
3.010
0.004 ***
LNMARKET
0.249
0.097
2.570
0.012 **
LNR&D
0.250
0.089
2.793
0.007 ***
Constant
2.129
0.473
4.501
0.000 ***
N
83
R2
0.258
F
9.179
주) *** : 0.01의 유의수준에서 의미있음
** : 0.05의 유의수준에서 의미있음
* : 0.10의 유의수준에서 의미있음
3. 가치평가
. 실제 이윤(Y*: 기술가치)의 추정은 아래와 같음
Ln`bar Y``=``LnY``+-``t`` `s``SQRT{ X_0`V`X'_0}
여기서,
bar Y``
*: 기술가치 모집단의 평균
Y: 회기분석 추정치
표5: 예측구간의 Upbound (upper bound) 와 Lobound (lower bound) 의 평균
N
평균
표준편차
최소값
최대값
Upbound
83
1.9380
0.7828
1.41
6.82
Lobound
83
0.5600
0.1253
0.15
0.71
그림 2-1: 예측이윤의 95% 신뢰구간
(각 예측이윤을 1로 normalize하였을 경우)
4. 장단점
. 장점
- 신기술에 대한 최소한의 정보에 의한 가치평가가 가능
- 다수의 기술들에 대한 대략적인 가치평가에 적합
- 완료된 다수 기술들 간의 상대적인 가치비교에 적합
- 연구과제 선정평가에 적합
- 가치평가비용의 절감: 각 연구과제의 미래 수익성에 대한 개별적인 추정이 없이도 가치평가가 가능
. 단점
- 해당 자료수집의 어려움
- R&D 투자 중간점검에 부적절
- Radical Innovation 경우에는 부적절
IV. 결론
. 단기적으로는 DCF Model과 특허분석법의 병용이 바람직
- 민간기업의 경우 각 신기술/신제품에 대한 미래 시장성에 대한 Tracing 필요
- 특허권 보유는 특히 Bio, Nano 등 신기술 분야의 기술력 상징
- 이러한 사전적 분석은 DCF Model의 활용을 용이
. 중기적으로는 Regression Model의 활용을 통한 가치평가 비용절감 노력이 필요
- 신기술이 대부분 Incremental Innovation에 해당되며
- 기존 시장에서의 상대적인 기술우위 확보에 초점
- 이러한 기술들에 대한 통계적 분석법의 활용은 효율적
- 내부적으로 이러한 통계분석이 가능하도록 충분한 자료정리가 필요하며 바람직함
. 장기적으로는 주식시장의 정상화 여부에 따라서는 Real Options Model의 개발 활용도 고려할 필요가 있음

키워드

기술가치평가모형,   의사결정,   모형개발,   가치평가,   특허분석법,   신기술