3. 실증분석
(노동생산성)
연구개발(R&D)와 노동생산성간 관계에 관한 실증분석을 위해 다음과 같이 R&D스톡을 실물자본스톡과 더불어 하나의 생산요소로 간주한 제조업 업종별 생산함수(production function)를 구성하였다. 
위의 두 식은 제조업 업종별 1인당 콥-더글라스(Cobb-Douglas) 생산함수로서 종속변수인 1인당생산이 곧 노동생산성(labor productivity)이 된다. 이 중 〈모형1〉은 각 업종의 자체 R&D스톡만을 생산요소로 포함한 반면, 〈모형2〉는 앞서 언급한 바와같이 R&D지출의 외부효과를 함께 분석하고자 산업연관관계를 고려하여 산업별 간접R&D스톡을 산출한 뒤 이를 생산요소로 추가한 모형이다. 이때 간접R&D스톡은 이원기·김봉기(2003), 조윤애(2004)와 마찬가지로 Terleckyj(1980) 등이 제안한 방식을 원용하여 산출하였다. 아울러 R&D스톡외에 노동생산성에 영향을 미치는 외생적 기술진보는 시간의 함수를 따른다고 보아 시간추세항(time)을 설명변수에 추가하였다.
본고와 같은 패널모형의 경우 개체별 오차항(u)에 대한 가정에 따라 고정효과(fixed effect)를 가정한 더미변수 최소자승법(LSDV; Least Squares Dummy Variable)과 확률효과(random effect)를 가정한 일반화최소자승법(GLS; Generalized Least Square)을 활용하여 추정하게 되는데, 관련 검정 결과 확률효과를 가정한 모형이 더 적합한 것으로 나타나 이를 채택하였다. 
생산함수 추정결과 기존 연구에서 제시된 바와 같이 R&D스톡과 실물자본스톡의 증대 모두 노동생산성 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 우선 〈모형1〉에서 R&D스톡이 1% 증가하면 1인당 생산은 0.15% 가량 증가하는 것으로 추정되었다. 이는 R&D지출의 생산성 제고 측면에서의 유효성을 입증하는 결과로서 그 절대적 크기에 있어서도 여러 국내외 선행연구에서 제시된 바(0.2% 내외)와 크게 다르지 않은 것이다. 한편 간접R&D스톡을 포함한〈모형2〉의 결과를 보면 〈모형1〉과 마찬가지로 해당 산업의 자체 R&D스톡이 생산성 향상에 미치는 효과, 즉 직접효과는 여전히 통계적으로 유의하였으나 간접R&D스톡의 경우 통계적 유의성이 낮아 특정 산업의 R&D지출이 여타 산업의 생산성에 파급되는 간접효과(spill-over effect)는 불분명한 것으로 나타났다. 이는 우리나라 R&D지출의 상당부분을 차지하는 전기전자, 석유화학 및 운송장비 등 업종의 생산물이 여타 업종의 중간재로 사용되기 보다는 업종 내 중간재로 투입되는 경향이 높은 점에도 일부 연관된 것으로 보인다.