지난 40여 년 동안 정부출연연구기관은 국가적 과제들을 해결하기 위해 국가 R&D활동에서 중추적 역할을 해 오면서 많은 성과창출을 통해 국가 경제발전에 상당한 기여를 해왔다. 이에 따라 국가 R&D예산도 해마다 크게 증가하여 정부출연연구기관들의 연구 활동을 적극적으로 지원하였다. 하지만 늘어나는 R&D예산에 비해 그 성과가 미흡하다는 지적이 점점 커지고 있고, 과거에 비해 민간부문과 학교들의 연구역량이 상대적으로 크게 증가하면서, 정부출연연구기관들의 역할과 위상이 점점 축소되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 전 세계적으로 투자효율성 측면에서 정부출연연구기관들의 연구 성과에 더 많은 관심을 가지게 되었다. 또한 산학연 공동연구의 활성화와 ...
지난 40여 년 동안 정부출연연구기관은 국가적 과제들을 해결하기 위해 국가 R&D활동에서 중추적 역할을 해 오면서 많은 성과창출을 통해 국가 경제발전에 상당한 기여를 해왔다. 이에 따라 국가 R&D예산도 해마다 크게 증가하여 정부출연연구기관들의 연구 활동을 적극적으로 지원하였다. 하지만 늘어나는 R&D예산에 비해 그 성과가 미흡하다는 지적이 점점 커지고 있고, 과거에 비해 민간부문과 학교들의 연구역량이 상대적으로 크게 증가하면서, 정부출연연구기관들의 역할과 위상이 점점 축소되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 전 세계적으로 투자효율성 측면에서 정부출연연구기관들의 연구 성과에 더 많은 관심을 가지게 되었다. 또한 산학연 공동연구의 활성화와 기술사업화가 강조되면서 이들의 성과제고에도 커다란 관심을 가지게 되었다. 정부출연연연구기관의 연구 성과를 분석하려는 시도들은 많이 있었지만 대부분의 선행연구들은 주로 정부출연연구기관의 일반적인 연구 성과들만 정태적으로 분석하였고, R&D의 “산출” 측면만을 고려하기 때문에 투입 예산에 따른 R&D 투자 효율성을 측정할 수 없다는 한계가 존재하였다. 따라서 본 학위 논문은 정부출연연구기관의 연구 성과를 투자효율성을 고려한 다양한 연구 활동 관점에서 분석하였고, 다년간의 연구 성과를 바탕으로 시계열적으로 연구 성과에 어떤 변화가 있었는지도 파악하였다. 또한, 실증적이고 정량적인 접근을 위해 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)을 활용하여 효율성 측면에서 연구 성과를 평가하였다. DEA는 다수의 투입과 산출을 통해 의사결정단위(decision making unit: DMU)의 상대적 효율성을 측정하는 선형 프로그래밍 모형(linear programmingmodel)이다. 본 연구는 다양한 DEA 모형을 활용한 세 개의 하위 연구 모듈들로 구성되어 있다. 첫 번째 연구모듈에서는 기초⋅산업분야 20개 정부출연연구기관들의 R&D활동에 대한 정태적 효율성과 동태적 효율성을 측정하고 분석하였다. 이를 위해 2008년부터 2013년까지 6년간 수집이 완료된 연구 성과 데이터를 사용하였다. 동태적 효율성 측정을 위해서는 DEA window 모형이 사용되었다. Window 모형은 특정 DMU에 대해 시간의 변화에 따른 효율성의 동태적인 변화를 확인할 수 있도록 해 준다. 또한 첫 번째 연구모듈에서는 연구결과물들이 경제적 가치를 창출했는지 알아보는 기술사업화(R&BD) 관점에서도 정태적 효율성과 동태적 효율성을 평가하였다. 두 번째 연구모듈에서는 정부출연연구기관의 연구 성과를 평가하기 위해 BCC 기본모형을 사용한 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 상향식 접근법은 정부출연연구기관이 수행한 연구과제의 효율성을 먼저 측정하고, 측정결과를 비모수검정을 통해 도출된 평균 순위의 차이가 유의미한지 분석함으로써 정부출연연구기관의 연구 성과를 평가하는 방법이다. 또한 사전선호도가 반영된 DEA AR-I 모형과 변수 간 존재하는 일반적인 선호도를 반영하기 위해 고정가중치를 사용해 유사변수를 통합한 통합변수 모형도 연구 성과 평가를 위해 사용하였다. 세 번째 연구모듈에서도 산학연 공동연구과제의 연구 성과를 평가하기 위해 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 이를 위해 먼저 10개 정부출연연구기관들이 수행한 4863개의 공동연구과제들을 연연, 산연, 학연, 산학연의 4가지 공동연구유형으로 분류하여 효율성을 측정하였다. 그 후 효율성 측정 결과를 바탕으로 연구, 개발, 사업화, 종합의 4개의 R&D단계 각각에 대해 공동연구유형별 성과를 비교하는 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 그리고 공동연구 유형별로도 정부출연연구기관들의 공동연구 성과차이를 비교하는 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 이를 통해 R&D활동 단계별로 발생하는 공동연구 성과차이와 공동연구 유형별로 발생하는 정부출연연구기관들의 연구 성과 차이를 파악할 수 있었다. 본 학위 논문에서 제시한 상향식 DEA 접근법은 정부출연연구기관들의 연구 성과를 투입과 산출을 모두 고려한 효율성 관점에서 객관적이면서도 효과적으로 평가할 수 있도록 도울 것이다. 그리고 본 학위 논문에서 도출된 다양한 DEA 모형을 통한 성과평가 결과들은 국가 R&D 정책을 수립하고, 정부출연연구기관들의 연구 성과를 제고하기 위한 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
지난 40여 년 동안 정부출연연구기관은 국가적 과제들을 해결하기 위해 국가 R&D활동에서 중추적 역할을 해 오면서 많은 성과창출을 통해 국가 경제발전에 상당한 기여를 해왔다. 이에 따라 국가 R&D예산도 해마다 크게 증가하여 정부출연연구기관들의 연구 활동을 적극적으로 지원하였다. 하지만 늘어나는 R&D예산에 비해 그 성과가 미흡하다는 지적이 점점 커지고 있고, 과거에 비해 민간부문과 학교들의 연구역량이 상대적으로 크게 증가하면서, 정부출연연구기관들의 역할과 위상이 점점 축소되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 전 세계적으로 투자효율성 측면에서 정부출연연구기관들의 연구 성과에 더 많은 관심을 가지게 되었다. 또한 산학연 공동연구의 활성화와 기술사업화가 강조되면서 이들의 성과제고에도 커다란 관심을 가지게 되었다. 정부출연연연구기관의 연구 성과를 분석하려는 시도들은 많이 있었지만 대부분의 선행연구들은 주로 정부출연연구기관의 일반적인 연구 성과들만 정태적으로 분석하였고, R&D의 “산출” 측면만을 고려하기 때문에 투입 예산에 따른 R&D 투자 효율성을 측정할 수 없다는 한계가 존재하였다. 따라서 본 학위 논문은 정부출연연구기관의 연구 성과를 투자효율성을 고려한 다양한 연구 활동 관점에서 분석하였고, 다년간의 연구 성과를 바탕으로 시계열적으로 연구 성과에 어떤 변화가 있었는지도 파악하였다. 또한, 실증적이고 정량적인 접근을 위해 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)을 활용하여 효율성 측면에서 연구 성과를 평가하였다. DEA는 다수의 투입과 산출을 통해 의사결정단위(decision making unit: DMU)의 상대적 효율성을 측정하는 선형 프로그래밍 모형(linear programming model)이다. 본 연구는 다양한 DEA 모형을 활용한 세 개의 하위 연구 모듈들로 구성되어 있다. 첫 번째 연구모듈에서는 기초⋅산업분야 20개 정부출연연구기관들의 R&D활동에 대한 정태적 효율성과 동태적 효율성을 측정하고 분석하였다. 이를 위해 2008년부터 2013년까지 6년간 수집이 완료된 연구 성과 데이터를 사용하였다. 동태적 효율성 측정을 위해서는 DEA window 모형이 사용되었다. Window 모형은 특정 DMU에 대해 시간의 변화에 따른 효율성의 동태적인 변화를 확인할 수 있도록 해 준다. 또한 첫 번째 연구모듈에서는 연구결과물들이 경제적 가치를 창출했는지 알아보는 기술사업화(R&BD) 관점에서도 정태적 효율성과 동태적 효율성을 평가하였다. 두 번째 연구모듈에서는 정부출연연구기관의 연구 성과를 평가하기 위해 BCC 기본모형을 사용한 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 상향식 접근법은 정부출연연구기관이 수행한 연구과제의 효율성을 먼저 측정하고, 측정결과를 비모수검정을 통해 도출된 평균 순위의 차이가 유의미한지 분석함으로써 정부출연연구기관의 연구 성과를 평가하는 방법이다. 또한 사전선호도가 반영된 DEA AR-I 모형과 변수 간 존재하는 일반적인 선호도를 반영하기 위해 고정가중치를 사용해 유사변수를 통합한 통합변수 모형도 연구 성과 평가를 위해 사용하였다. 세 번째 연구모듈에서도 산학연 공동연구과제의 연구 성과를 평가하기 위해 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 이를 위해 먼저 10개 정부출연연구기관들이 수행한 4863개의 공동연구과제들을 연연, 산연, 학연, 산학연의 4가지 공동연구유형으로 분류하여 효율성을 측정하였다. 그 후 효율성 측정 결과를 바탕으로 연구, 개발, 사업화, 종합의 4개의 R&D단계 각각에 대해 공동연구유형별 성과를 비교하는 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 그리고 공동연구 유형별로도 정부출연연구기관들의 공동연구 성과차이를 비교하는 상향식 DEA 접근법을 제시하였다. 이를 통해 R&D활동 단계별로 발생하는 공동연구 성과차이와 공동연구 유형별로 발생하는 정부출연연구기관들의 연구 성과 차이를 파악할 수 있었다. 본 학위 논문에서 제시한 상향식 DEA 접근법은 정부출연연구기관들의 연구 성과를 투입과 산출을 모두 고려한 효율성 관점에서 객관적이면서도 효과적으로 평가할 수 있도록 도울 것이다. 그리고 본 학위 논문에서 도출된 다양한 DEA 모형을 통한 성과평가 결과들은 국가 R&D 정책을 수립하고, 정부출연연구기관들의 연구 성과를 제고하기 위한 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
Over the past 40 years, Government-funded research institutes(GRIs) have played a pivotal role in national R&D in Korea. The R&D budget of GRIs has been significantly increased every year. However, the role and status of GRIs have been reduced recently, because the research capabilities of private s...
Over the past 40 years, Government-funded research institutes(GRIs) have played a pivotal role in national R&D in Korea. The R&D budget of GRIs has been significantly increased every year. However, the role and status of GRIs have been reduced recently, because the research capabilities of private sector and universities are getting relatively bigger and bigger. So the R&D performance of GRIs has been greatly concerned in terms of efficiency of R&D investment. In addition, as research collaboration and commercialization are highlighted in many countries, the outcome of them is to be concerned. However, many previous studies have been concerned with just general R&D performance without regard to an investment efficiency. This doctoral thesis analyzes R&D performance of GRIs from various R&D activities and time sequential changes in R&D performance for several years. The data envelopment analysis(DEA) is proposed to evaluate R&D performance of GRIs as an empirical and quantitative approach. DEA is a linear programming model used to measure the relative efficiency of decision making units(DMUs) with multiple inputs and outputs. This thesis is composed of three sub-studies using various DEA models. The first study proposes the bottom-up DEA approach using a BCC model for the performance evaluations of 10 Korean GRIs conducting a total of 1481 projects. The BCC model is the most fundamental one of DEA. The bottom-up DEA approach is the manner to evaluate the R&D performance of GRIs through two steps, in which the first step measures the efficiency of GRIs' R&D project, and the second step tests the efficiency result nonparametrically to recognize outcome difference. The two alternatives for incorporating the relative importance of the output variables - the assurance region(AR) model and output integration - are also discussed. The second study compares and analyzes the performance of research collaboration based on the four type; GRI-GRI, Industry-GRI, University-GRI and Industry-University-GRI. The four types of collaboration are evaluated in the levels of each R&D steps; research, development, commercialization and overall. This study also evaluates the performance of research collaboration of GRIs on the basis of the collaboration types. So the study will show that which collaboration type has the best work on each R&D step and which GRI has the best work on each collaboration type. The third study analyzes the performance of 20 Korean GRIs under the control of National Research Council of Science & Technology from 2008 to 2013 through using the window model of DEA. DEA window model can capture the dynamic changes in efficiency of DMUs for several years. The relative efficiency of GRIs is to be measured from the two perspective: R&D and R&BD. Patents, papers, technology transfers are selected as outputs for R&D while compensated technology transfers and technology royalty are employed as outputs for R&BD. In conclusion, the bottom-up DEA approach, proposed in this doctoral thesis can be useful for formulating and implementing national R&D policy by effectively assessing the performance of GRIs. And the evaluation results of the performance of R&D from this doctoral thesis are expected to suggest basic information and fruitful implications for national R&D policy making or R&D enhancement.
Over the past 40 years, Government-funded research institutes(GRIs) have played a pivotal role in national R&D in Korea. The R&D budget of GRIs has been significantly increased every year. However, the role and status of GRIs have been reduced recently, because the research capabilities of private sector and universities are getting relatively bigger and bigger. So the R&D performance of GRIs has been greatly concerned in terms of efficiency of R&D investment. In addition, as research collaboration and commercialization are highlighted in many countries, the outcome of them is to be concerned. However, many previous studies have been concerned with just general R&D performance without regard to an investment efficiency. This doctoral thesis analyzes R&D performance of GRIs from various R&D activities and time sequential changes in R&D performance for several years. The data envelopment analysis(DEA) is proposed to evaluate R&D performance of GRIs as an empirical and quantitative approach. DEA is a linear programming model used to measure the relative efficiency of decision making units(DMUs) with multiple inputs and outputs. This thesis is composed of three sub-studies using various DEA models. The first study proposes the bottom-up DEA approach using a BCC model for the performance evaluations of 10 Korean GRIs conducting a total of 1481 projects. The BCC model is the most fundamental one of DEA. The bottom-up DEA approach is the manner to evaluate the R&D performance of GRIs through two steps, in which the first step measures the efficiency of GRIs' R&D project, and the second step tests the efficiency result nonparametrically to recognize outcome difference. The two alternatives for incorporating the relative importance of the output variables - the assurance region(AR) model and output integration - are also discussed. The second study compares and analyzes the performance of research collaboration based on the four type; GRI-GRI, Industry-GRI, University-GRI and Industry-University-GRI. The four types of collaboration are evaluated in the levels of each R&D steps; research, development, commercialization and overall. This study also evaluates the performance of research collaboration of GRIs on the basis of the collaboration types. So the study will show that which collaboration type has the best work on each R&D step and which GRI has the best work on each collaboration type. The third study analyzes the performance of 20 Korean GRIs under the control of National Research Council of Science & Technology from 2008 to 2013 through using the window model of DEA. DEA window model can capture the dynamic changes in efficiency of DMUs for several years. The relative efficiency of GRIs is to be measured from the two perspective: R&D and R&BD. Patents, papers, technology transfers are selected as outputs for R&D while compensated technology transfers and technology royalty are employed as outputs for R&BD. In conclusion, the bottom-up DEA approach, proposed in this doctoral thesis can be useful for formulating and implementing national R&D policy by effectively assessing the performance of GRIs. And the evaluation results of the performance of R&D from this doctoral thesis are expected to suggest basic information and fruitful implications for national R&D policy making or R&D enhancement.
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