[학위논문]가치사슬 DEA를 이용한 산업핵심기술개발 사업의 효율성분석 및 개선방안에 관한 연구 A study on the efficiency analysis and improvement of government-sponsored industrial R&D program using value chain DEA model원문보기
2000년대 중반까지만 해도 선진국들에 비해 기술개발투자의 절대 규모자체가 작다는 점을 이유로 정부투자지원의 양적확대 필요 논리에 치우쳐, 국가연구개발사업 투자의 효율성에 대한 관심이나 성과에 대한 구체적인 실증 분석은 미흡하였다. 중국은 물론 무섭게 추격해오는 개도국과 선진국들과의 치열한 경쟁과 빠른 기술변화의 속도를 극복하고 지속적인 경제발전을 이루어 내려면, 지금까지의 국가연구개발투자의 양적 확대 ...
2000년대 중반까지만 해도 선진국들에 비해 기술개발투자의 절대 규모자체가 작다는 점을 이유로 정부투자지원의 양적확대 필요 논리에 치우쳐, 국가연구개발사업 투자의 효율성에 대한 관심이나 성과에 대한 구체적인 실증 분석은 미흡하였다. 중국은 물론 무섭게 추격해오는 개도국과 선진국들과의 치열한 경쟁과 빠른 기술변화의 속도를 극복하고 지속적인 경제발전을 이루어 내려면, 지금까지의 국가연구개발투자의 양적 확대 프레임에서 벗어나 투자의 효율성에 대한 정밀한 점검과 국제적인 기술 및 산업 패러다임의 변화에 대응한 새로운 기술개발지원정책의 재정립이 요구되고 있다. 이러한 상황인식과 배경 하에서 본 연구의 목적을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라의 산업발전, 경제성장에 기여한 대표적인 연구개발 사업인 산업통상자원부의 기술혁신사업 중에서 가장 비중이 큰 산업핵심기술개발사업에 대한 효율성을 분석하는 것이다. 구체적으로는 2011년 및 2012년에 종료평가를 받은 로봇산업, 바이오·의료기기산업, 수송시스템산업 핵심기술개발 등 6개 세부사업의 64개 과제를 분석대상으로 하였다. 둘째, 먼저 DEA 기본모델(CCR, BCC) 분석과 더불어 초효율성(Super Efficiency)모델, 가중치 제약모델(Weight Restriction Model) 등 지금까지 활용되어온 다양한 DEA 모델로 효율성을 분석하여 기존 연구에서 제기된 모델의 문제점을 검토하는 것이다. 셋째, 기존의 단편적인 효율성분석을 통해서는 설명하지 못하는 전주기적 순차적 특성을 파악하기 위해 가치사슬모델(Value Chain Model)을 사용하여 Process Efficiency와 Goal Efficiency의 2단계 분석을 적용함으로써 국가연구개발사업에 적합한 효율성 분석모델을 제시 하는 것이다. 마지막으로, 효율성 분석결과를 바탕으로 국가연구개발투자의 효율성을 높이기 위한 정책적 제안을 제시하는데 있다. 본 논문을 통한 효율성 분석결과, 기존 연구에서 주로 활용된 효율성 분석기법을 중장기 기술개발 과제의 분석에 그대로 적용하는 데는 많은 문제점이 있음을 확인하였다. 우선, DEA 기본 모델은 Target과 Slack을 분석할 수 있다는 장점이 있지만 투입 및 산출요소에 적용되는 가중치가 특정 요소에 비정상적으로 할당되는 문제점이 나타났으며, 효율적인 DMU의 순위 분석에 활용되는 초효율성의 경우는 Infeasibility의 발생으로 순위 분석의 적용에 한계를 보였다. 또한, 가중치 제약모델은 DEA 기본 모델의 비정상적인 가중치 할당문제를 해결할 수 있다는 점에서는 의미가 있으나 기술개발 사업의 전주기적(Life-cyclical) 특성을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 가치사슬 DEA 모델을 적용한 효율성 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 64개 과제의 과정효율성은 평균 0.861로 47%에 해당하는 30개과제가 효율적인 것으로 나타났으나, 목표효율성은 평균 0.301에 불과하고 효율적인 과제도 절반정도인 14개로 나타나 과정효율성 수준과 경제적 성과를 나타내는 목표효율성 수준에 심한 불균형을 이루고 있다. 둘째, 연구주관기관의 규모와 연구효율성 간에는 상관관계가 없으며, 중소기업의 과정효율성과 목표효율성 모두 대기업이나 중견기업 보다 높게 나타났다. 과제 주관기관별로 과제수행의 특성이 다르게 나타나면서 결과적으로 효율성에도 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다. 본 논문의 차별적 기여를 든다면 무엇보다도 먼저, 가치사슬모델을 사용하여 2단계 분석을 실시하고, 이를 통해 나타난 기술개발과제의 특성을 4가지 유형으로 분류하여 체계적으로 관리할 수 있는 기술개발관리격자모델(R&D Managerial Grid Model)을 제시한 점이다. 효율성 분석에 있어 현실적인 특성을 반영하게 됨으로써 분석의 신뢰도와 활용도를 높여 향후 유용하게 활용될 수 있는 기반을 구축한데 본 논문의 가장 큰 의의를 찾을 수 있다. 둘째, 본 논문에서는 Cook & Seiford(2009)의 연구논문을 바탕으로 Charnes et al.(1978)의 CCR모델 이래 DEA모델의 발전과정과 다양한 모델을 체계적으로 정리하였다는 점이다. 흐름을 파악하는 것은 연구자들에게 DEA 연구의 통합적 시야를 가질 수 있게 한다는 측면에서 의미가 크다고 생각 된다. 마지막으로, 산업기술개발 관련 전문가들을 대상으로 AHP설문 조사를 통해 직접 도출한 투입 및 산출요소의 가중치를 모델에 적용함으로써 연구의 신뢰도와 활용도를 높인 것도 의미가 크다고 생각한다. 분석 결과를 토대로 산업핵심기술개발사업의 효율성을 제고하기 위한 세 가지 정책적 제안을 제시하였다. 첫째, 과제선정과 사업운용의 개선이다. 기술개발자금의 일정 부분은 민간이 공공연구기관 또는 대학과 민간수탁형식으로 기술 개발을 추진 할 경우 정부가 매칭방식으로 지원토록 하는 방식의 도입이 필요하다. 또한, 중소 및 중견기업에 대한 R&D 지원을 확대하고, 대기업에 대해서는 R&D 자금지원은 줄여 나가되 규제완화 등 사업화를 활성화하기 위한 간접지원을 늘이는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 둘째, 성과평가 및 관리시스템의 개선이다. 질적 연구 성과의 제고를 위해 특허나 논문의 수 등 정량적 지표위주 평가에서 벗어나 질적 평가, 정성적 평가의 실제적인 도입이 시급하다. 혁신적이고 창의적인 과제에 도전이 가능하도록 ‘성실 실패’를 용인하는 제도의 조속한 정착과 동시에 ‘중간 탈락’제도의 엄격한 운용을 통해 경쟁을 촉진시켜 나가야 한다. 마지막으로 성과활용의 촉진이다. 연구소와 대학이 창출한 연구 성과와 산업계 수요 간에는 기술적 수준에 차이가 있을 뿐만 아니라 완성도가 낮은 만큼, 주요 수요자인 중소기업의 상용화에 걸림돌이 되는 애로 타개를 위한 기술 컨설팅 및 후속 상용화 R&D 등 제도적 기반을 강화해 나가야 한다.
2000년대 중반까지만 해도 선진국들에 비해 기술개발투자의 절대 규모자체가 작다는 점을 이유로 정부투자지원의 양적확대 필요 논리에 치우쳐, 국가연구개발사업 투자의 효율성에 대한 관심이나 성과에 대한 구체적인 실증 분석은 미흡하였다. 중국은 물론 무섭게 추격해오는 개도국과 선진국들과의 치열한 경쟁과 빠른 기술변화의 속도를 극복하고 지속적인 경제발전을 이루어 내려면, 지금까지의 국가연구개발투자의 양적 확대 프레임에서 벗어나 투자의 효율성에 대한 정밀한 점검과 국제적인 기술 및 산업 패러다임의 변화에 대응한 새로운 기술개발지원정책의 재정립이 요구되고 있다. 이러한 상황인식과 배경 하에서 본 연구의 목적을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라의 산업발전, 경제성장에 기여한 대표적인 연구개발 사업인 산업통상자원부의 기술혁신사업 중에서 가장 비중이 큰 산업핵심기술개발사업에 대한 효율성을 분석하는 것이다. 구체적으로는 2011년 및 2012년에 종료평가를 받은 로봇산업, 바이오·의료기기산업, 수송시스템산업 핵심기술개발 등 6개 세부사업의 64개 과제를 분석대상으로 하였다. 둘째, 먼저 DEA 기본모델(CCR, BCC) 분석과 더불어 초효율성(Super Efficiency)모델, 가중치 제약모델(Weight Restriction Model) 등 지금까지 활용되어온 다양한 DEA 모델로 효율성을 분석하여 기존 연구에서 제기된 모델의 문제점을 검토하는 것이다. 셋째, 기존의 단편적인 효율성분석을 통해서는 설명하지 못하는 전주기적 순차적 특성을 파악하기 위해 가치사슬모델(Value Chain Model)을 사용하여 Process Efficiency와 Goal Efficiency의 2단계 분석을 적용함으로써 국가연구개발사업에 적합한 효율성 분석모델을 제시 하는 것이다. 마지막으로, 효율성 분석결과를 바탕으로 국가연구개발투자의 효율성을 높이기 위한 정책적 제안을 제시하는데 있다. 본 논문을 통한 효율성 분석결과, 기존 연구에서 주로 활용된 효율성 분석기법을 중장기 기술개발 과제의 분석에 그대로 적용하는 데는 많은 문제점이 있음을 확인하였다. 우선, DEA 기본 모델은 Target과 Slack을 분석할 수 있다는 장점이 있지만 투입 및 산출요소에 적용되는 가중치가 특정 요소에 비정상적으로 할당되는 문제점이 나타났으며, 효율적인 DMU의 순위 분석에 활용되는 초효율성의 경우는 Infeasibility의 발생으로 순위 분석의 적용에 한계를 보였다. 또한, 가중치 제약모델은 DEA 기본 모델의 비정상적인 가중치 할당문제를 해결할 수 있다는 점에서는 의미가 있으나 기술개발 사업의 전주기적(Life-cyclical) 특성을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 가치사슬 DEA 모델을 적용한 효율성 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 64개 과제의 과정효율성은 평균 0.861로 47%에 해당하는 30개과제가 효율적인 것으로 나타났으나, 목표효율성은 평균 0.301에 불과하고 효율적인 과제도 절반정도인 14개로 나타나 과정효율성 수준과 경제적 성과를 나타내는 목표효율성 수준에 심한 불균형을 이루고 있다. 둘째, 연구주관기관의 규모와 연구효율성 간에는 상관관계가 없으며, 중소기업의 과정효율성과 목표효율성 모두 대기업이나 중견기업 보다 높게 나타났다. 과제 주관기관별로 과제수행의 특성이 다르게 나타나면서 결과적으로 효율성에도 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다. 본 논문의 차별적 기여를 든다면 무엇보다도 먼저, 가치사슬모델을 사용하여 2단계 분석을 실시하고, 이를 통해 나타난 기술개발과제의 특성을 4가지 유형으로 분류하여 체계적으로 관리할 수 있는 기술개발관리격자모델(R&D Managerial Grid Model)을 제시한 점이다. 효율성 분석에 있어 현실적인 특성을 반영하게 됨으로써 분석의 신뢰도와 활용도를 높여 향후 유용하게 활용될 수 있는 기반을 구축한데 본 논문의 가장 큰 의의를 찾을 수 있다. 둘째, 본 논문에서는 Cook & Seiford(2009)의 연구논문을 바탕으로 Charnes et al.(1978)의 CCR모델 이래 DEA모델의 발전과정과 다양한 모델을 체계적으로 정리하였다는 점이다. 흐름을 파악하는 것은 연구자들에게 DEA 연구의 통합적 시야를 가질 수 있게 한다는 측면에서 의미가 크다고 생각 된다. 마지막으로, 산업기술개발 관련 전문가들을 대상으로 AHP설문 조사를 통해 직접 도출한 투입 및 산출요소의 가중치를 모델에 적용함으로써 연구의 신뢰도와 활용도를 높인 것도 의미가 크다고 생각한다. 분석 결과를 토대로 산업핵심기술개발사업의 효율성을 제고하기 위한 세 가지 정책적 제안을 제시하였다. 첫째, 과제선정과 사업운용의 개선이다. 기술개발자금의 일정 부분은 민간이 공공연구기관 또는 대학과 민간수탁형식으로 기술 개발을 추진 할 경우 정부가 매칭방식으로 지원토록 하는 방식의 도입이 필요하다. 또한, 중소 및 중견기업에 대한 R&D 지원을 확대하고, 대기업에 대해서는 R&D 자금지원은 줄여 나가되 규제완화 등 사업화를 활성화하기 위한 간접지원을 늘이는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 둘째, 성과평가 및 관리시스템의 개선이다. 질적 연구 성과의 제고를 위해 특허나 논문의 수 등 정량적 지표위주 평가에서 벗어나 질적 평가, 정성적 평가의 실제적인 도입이 시급하다. 혁신적이고 창의적인 과제에 도전이 가능하도록 ‘성실 실패’를 용인하는 제도의 조속한 정착과 동시에 ‘중간 탈락’제도의 엄격한 운용을 통해 경쟁을 촉진시켜 나가야 한다. 마지막으로 성과활용의 촉진이다. 연구소와 대학이 창출한 연구 성과와 산업계 수요 간에는 기술적 수준에 차이가 있을 뿐만 아니라 완성도가 낮은 만큼, 주요 수요자인 중소기업의 상용화에 걸림돌이 되는 애로 타개를 위한 기술 컨설팅 및 후속 상용화 R&D 등 제도적 기반을 강화해 나가야 한다.
This study explored and described factors involved in the achievements as well as the effectiveness of core industrial R&D project sponsored by the Korean government. Until the-mid 2000s, the absolute volume of R&D investment was relatively small compare to other developed countries so that the gove...
This study explored and described factors involved in the achievements as well as the effectiveness of core industrial R&D project sponsored by the Korean government. Until the-mid 2000s, the absolute volume of R&D investment was relatively small compare to other developed countries so that the government’s support in terms of R&D investment was concentrated in quantitative expansion. Therefore, people have paid little attention to the government-sponsored R&D’s effectiveness. Developing countries including China as well as advanced countries are chasing with state-of-the-art technologies. To ride out challenges concerning rapidly changing technologies and keep ceaseless economic development, the national R&D project investment should go beyond the quantitative expansion frame and the efficiency of investment should be went through the elaborate examination. In addition to this, the well-equipped R&D policy to keep up with the new technological trend should be reestablished. With the recognition of the situation and background, this study presented the purpose as follow. First, to analyze the efficiency in regard to the industrial core R&D project which accounts for the largest portion among the technology innovation projects led by the Ministry of Trade, Industry and Energy. To be specific, 64 detailed R&D projects under the six industrial areas such as robot, bio & medical devices and transportation system were chosen, and all of the selected projects had gone through the final evaluations in 2011 or 2012. Secondly, to investigate the limitations raised by the existing researches through the analysis of efficiency with the basic DEA model(CCR, BCC), Super Efficiency and Weight Restriction Model. Thirdly, to analyze life cyclical & sequential characteristics that cannot be explained by the existing fragmentary efficiency analysis using the Value Chain Model Lastly, to propose the policy to boost the efficiency of the national R&D projects based on the efficiency analysis results. The research results of the efficiency analysis allowed to identify the limitations to apply the existing DEA models used in the preceeding analysis. The strong point of the basic DEA model is that the target and slack can be analyzed. However, the weight applied to input and output factors was concentrated on some particular factors. In the case of Super Efficiency Model, it was applied to the rank analysis of efficient DMU, and it exposed the limitation due to infeasibility. The Weight Restriction Model played an important role in solving the abnormal weight of the basic DEA model. However it also cannot apply life cyclical characteristics of R&D projects. To overcome the problems, the Value Chain DEA Model was primarily applied to the efficiency analysis of the sequential input and output processes. The efficient analysis results were described as follow. First, the average of the Process Efficiency of 64 detailed projects was 0.681 points and 30 detailed projects, accounting for 47% of the total 64 projects, were efficient. However, the average of the Goal Efficiency was just 0.301 points so that 14 detailed projects were selected as efficient projects. This result meant that the Process Efficiency and the Goal Efficiency were disproportionate. Secondly, there was no correlation between the scale of leading agencies and the R&D efficiency. Both of the Process Efficiency and the Goal Efficiency of small-sized enterprises were relatively high compare to conglomerates and medium-sized enterprises. The leading agency of each project had dissimilar characteristics so that the differences gave an impact on efficiency. The remarkable contributions of this study can be singled out as below. First, the most important aspect of this study is that the realistic characteristics of the medium and long term R&D were reflected to the efficiency analysis by using Value Chain Model so that the reliability and availability of the analysis were enhanced. Secondly, the development process of the DEA model and various models were organized systematically based on the preceeding papers such as Cook & Seiford (2009). Grasping of the flow of DEA models will allow researchers to secure the comprehensive sights on the DEA analysis. Lastly, technology experts participated in the AHP survey, which was applied to produce the weight of input & output factors. The weight was used to models to strengthen the reliability and availability of this research. With the efficiency analysis results, the following policies were proposed to boost the efficiency of industrial core R&D project. The first propose was the plan to improve the detailed project selection as well as the project operation. Especially, this study suggested partly adoption of a new system that when joint R&D between enterprise and institutes or universities is initiated by enterprise, the government should provide the supports by matching funds under the condition of satisfying the requirements. In addition, the R&D funds should be expanded for small and medium sized enterprises. While the Korean government should gradually decrease R&D fund assistance for conglomerates, the indirect supports such as deregulation should be enlarged to promote the commercialization successes. Secondly, the evaluation of project achievement and management system should be revised. To improve the achievement of the qualitative researches, the qualitative evaluation reflecting the unique characteristics of technologies should be pursued as soon as possible. The systems embracing honorable failures should be settled down as soon as possible to increase more innovative and creative projects and challenges. Lastly, the commercialization of project achievements should be promoted. There are the technological gap between R&D results from institutes and universities and demands from industries, and the immaturity in the R&D results. Therefore, the institutional framework including the technological consultation and the supplement of R&D follow-up systems should be strengthened for SMEs to lead commercialization successes.
This study explored and described factors involved in the achievements as well as the effectiveness of core industrial R&D project sponsored by the Korean government. Until the-mid 2000s, the absolute volume of R&D investment was relatively small compare to other developed countries so that the government’s support in terms of R&D investment was concentrated in quantitative expansion. Therefore, people have paid little attention to the government-sponsored R&D’s effectiveness. Developing countries including China as well as advanced countries are chasing with state-of-the-art technologies. To ride out challenges concerning rapidly changing technologies and keep ceaseless economic development, the national R&D project investment should go beyond the quantitative expansion frame and the efficiency of investment should be went through the elaborate examination. In addition to this, the well-equipped R&D policy to keep up with the new technological trend should be reestablished. With the recognition of the situation and background, this study presented the purpose as follow. First, to analyze the efficiency in regard to the industrial core R&D project which accounts for the largest portion among the technology innovation projects led by the Ministry of Trade, Industry and Energy. To be specific, 64 detailed R&D projects under the six industrial areas such as robot, bio & medical devices and transportation system were chosen, and all of the selected projects had gone through the final evaluations in 2011 or 2012. Secondly, to investigate the limitations raised by the existing researches through the analysis of efficiency with the basic DEA model(CCR, BCC), Super Efficiency and Weight Restriction Model. Thirdly, to analyze life cyclical & sequential characteristics that cannot be explained by the existing fragmentary efficiency analysis using the Value Chain Model Lastly, to propose the policy to boost the efficiency of the national R&D projects based on the efficiency analysis results. The research results of the efficiency analysis allowed to identify the limitations to apply the existing DEA models used in the preceeding analysis. The strong point of the basic DEA model is that the target and slack can be analyzed. However, the weight applied to input and output factors was concentrated on some particular factors. In the case of Super Efficiency Model, it was applied to the rank analysis of efficient DMU, and it exposed the limitation due to infeasibility. The Weight Restriction Model played an important role in solving the abnormal weight of the basic DEA model. However it also cannot apply life cyclical characteristics of R&D projects. To overcome the problems, the Value Chain DEA Model was primarily applied to the efficiency analysis of the sequential input and output processes. The efficient analysis results were described as follow. First, the average of the Process Efficiency of 64 detailed projects was 0.681 points and 30 detailed projects, accounting for 47% of the total 64 projects, were efficient. However, the average of the Goal Efficiency was just 0.301 points so that 14 detailed projects were selected as efficient projects. This result meant that the Process Efficiency and the Goal Efficiency were disproportionate. Secondly, there was no correlation between the scale of leading agencies and the R&D efficiency. Both of the Process Efficiency and the Goal Efficiency of small-sized enterprises were relatively high compare to conglomerates and medium-sized enterprises. The leading agency of each project had dissimilar characteristics so that the differences gave an impact on efficiency. The remarkable contributions of this study can be singled out as below. First, the most important aspect of this study is that the realistic characteristics of the medium and long term R&D were reflected to the efficiency analysis by using Value Chain Model so that the reliability and availability of the analysis were enhanced. Secondly, the development process of the DEA model and various models were organized systematically based on the preceeding papers such as Cook & Seiford (2009). Grasping of the flow of DEA models will allow researchers to secure the comprehensive sights on the DEA analysis. Lastly, technology experts participated in the AHP survey, which was applied to produce the weight of input & output factors. The weight was used to models to strengthen the reliability and availability of this research. With the efficiency analysis results, the following policies were proposed to boost the efficiency of industrial core R&D project. The first propose was the plan to improve the detailed project selection as well as the project operation. Especially, this study suggested partly adoption of a new system that when joint R&D between enterprise and institutes or universities is initiated by enterprise, the government should provide the supports by matching funds under the condition of satisfying the requirements. In addition, the R&D funds should be expanded for small and medium sized enterprises. While the Korean government should gradually decrease R&D fund assistance for conglomerates, the indirect supports such as deregulation should be enlarged to promote the commercialization successes. Secondly, the evaluation of project achievement and management system should be revised. To improve the achievement of the qualitative researches, the qualitative evaluation reflecting the unique characteristics of technologies should be pursued as soon as possible. The systems embracing honorable failures should be settled down as soon as possible to increase more innovative and creative projects and challenges. Lastly, the commercialization of project achievements should be promoted. There are the technological gap between R&D results from institutes and universities and demands from industries, and the immaturity in the R&D results. Therefore, the institutional framework including the technological consultation and the supplement of R&D follow-up systems should be strengthened for SMEs to lead commercialization successes.
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