건설 분야 정부 R&D 투자의 사업별 경제적 파급효과 분석 - 정성적 자료 기반의 시스템다이내믹스 예측모형 개발 - Forecasting Economic Impacts of Construction R&D Investment: A Quantitative System Dynamics Forecast Model Using Qualitative Data원문보기
과거부터 축적된 시계열 데이터 기반의 정량적 예측 모형은 수치적인 정확성을 추구함으로써 다양한 분야의 투자 효과 예측에 활용되고 있다. 특히, R&D 사업의 경우 그 투자효과에 대해 역설할 필요가 있고, 이에 따라 건설 산업을 포함한 각 산업 정부 R&D 투자효과 예측을 위해 이러한 모형이 활용되고 있다. 그러나 5개의 세부 사업으로 분리 발주되는 건설 분야 정부 R&D 사업의 경우, 세부 사업 관련 축적된 데이터가 부족하고, 각 세부 사업별로 투자의 파급과정이 상이하다. 이에 따라 데이터 기반의 계량적 예측모형 개발에 제약이 있고, 개발된다 하더라도 투자 파급과정에 대한 설명력이 부족하여 투자 당위성을 설명해야 하는 각 세부 사업 담당자의 요구를 만족시키기에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 적용되는 시스템다이내믹스 (System Dynamics)시뮬레이션 방법론은 변수 간 인과관계를 기반으로 시스템 내 순환적 동태적 상호작용을 설명함으로써 건설 R&D 세부 사업들의 다양한 투자 파급과정을 이해하는 데 장점이 있다. 따라서 본 연구는, 각 사업별 특성에 대한 분석 및 관련된 정성적 자료를 기반으로 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하는 시스템다이내믹스 예측 모형을 개발하였다. 또한, 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측 정확성을 보완하기 위해 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호 연동체계를 제안하고, 이를 활용하였다. 본 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 할 뿐 아니라 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다. 제안한 모델링 방법을 가용데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 적용함으로써, 상이한 각 사업별 투자 파급과정에 대한 이해를 바탕으로 투자효과 극대화를 위한 전략 도출 및 수치적 예측력이 보완된 투자효과 분석에의 활용 가능성을 확인하였다.
과거부터 축적된 시계열 데이터 기반의 정량적 예측 모형은 수치적인 정확성을 추구함으로써 다양한 분야의 투자 효과 예측에 활용되고 있다. 특히, R&D 사업의 경우 그 투자효과에 대해 역설할 필요가 있고, 이에 따라 건설 산업을 포함한 각 산업 정부 R&D 투자효과 예측을 위해 이러한 모형이 활용되고 있다. 그러나 5개의 세부 사업으로 분리 발주되는 건설 분야 정부 R&D 사업의 경우, 세부 사업 관련 축적된 데이터가 부족하고, 각 세부 사업별로 투자의 파급과정이 상이하다. 이에 따라 데이터 기반의 계량적 예측모형 개발에 제약이 있고, 개발된다 하더라도 투자 파급과정에 대한 설명력이 부족하여 투자 당위성을 설명해야 하는 각 세부 사업 담당자의 요구를 만족시키기에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 적용되는 시스템다이내믹스 (System Dynamics) 시뮬레이션 방법론은 변수 간 인과관계를 기반으로 시스템 내 순환적 동태적 상호작용을 설명함으로써 건설 R&D 세부 사업들의 다양한 투자 파급과정을 이해하는 데 장점이 있다. 따라서 본 연구는, 각 사업별 특성에 대한 분석 및 관련된 정성적 자료를 기반으로 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하는 시스템다이내믹스 예측 모형을 개발하였다. 또한, 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측 정확성을 보완하기 위해 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호 연동체계를 제안하고, 이를 활용하였다. 본 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 할 뿐 아니라 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다. 제안한 모델링 방법을 가용데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 적용함으로써, 상이한 각 사업별 투자 파급과정에 대한 이해를 바탕으로 투자효과 극대화를 위한 전략 도출 및 수치적 예측력이 보완된 투자효과 분석에의 활용 가능성을 확인하였다.
Econometric forecast models based on past time-series data have been applied to a wide variety of applications due to their advantages in short-term point estimating. These models are particularly used in predicting the impact of governmental research and development (R&D) programs because program m...
Econometric forecast models based on past time-series data have been applied to a wide variety of applications due to their advantages in short-term point estimating. These models are particularly used in predicting the impact of governmental research and development (R&D) programs because program managers should assert their feasibility due to R&D program's huge amount of budget. The construction governmental R&D programs, however, separately make an investment by dividing total budget into five sub-business area. It make R&D program managers difficult to understand how R&D programs affect the whole system including economy because they are restricted with regard to many dependent and dynamic variables. In this regard, system dynamics (SD) model provides an analytic solution for complex, nonlinear, and dynamic systems such as the impacts of R&D programs by focusing on interactions among variables and understanding their structures. This research, therefore, developed SD model to capture the different impacts of five construction R&D sub-business by considering different characteristics of sub-business area. To overcome the SD's disadvantages in point estimating, this research also proposed the method for constructing quantitative forecasting model using qualitative data. Understanding the different characteristics of each construction R&D sub-business can support R&D program managers to demonstrate their feasibility of capital investment.
Econometric forecast models based on past time-series data have been applied to a wide variety of applications due to their advantages in short-term point estimating. These models are particularly used in predicting the impact of governmental research and development (R&D) programs because program managers should assert their feasibility due to R&D program's huge amount of budget. The construction governmental R&D programs, however, separately make an investment by dividing total budget into five sub-business area. It make R&D program managers difficult to understand how R&D programs affect the whole system including economy because they are restricted with regard to many dependent and dynamic variables. In this regard, system dynamics (SD) model provides an analytic solution for complex, nonlinear, and dynamic systems such as the impacts of R&D programs by focusing on interactions among variables and understanding their structures. This research, therefore, developed SD model to capture the different impacts of five construction R&D sub-business by considering different characteristics of sub-business area. To overcome the SD's disadvantages in point estimating, this research also proposed the method for constructing quantitative forecasting model using qualitative data. Understanding the different characteristics of each construction R&D sub-business can support R&D program managers to demonstrate their feasibility of capital investment.
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문제 정의
따라서 본 연구는, 각 사업별 특성에 대한 분석 및 정성적 자료를 활용하여 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하는 인과 관계 기반의 시스템다이내믹스 예측 모형을 개발한다.
본 장에서는 개발한 건설 R&D 세부 사업별 파급효과 예측모형을 통해, 각 세부 사업의 경제지표에 관한 영향을 분석한다. 본 연구는 GDP유발액, 수출유발액, 고정자본형성액, 고용유발 자수 등의 파급효과 지표를 분석하는데, 이 중 한국건설교통기술평가원 각 세부사업 담당자들을 대상으로 2012년 4월 실시한 설문조사 결과 가장 중요하다고 선정된 GDP유발액 및 수출유발액 두 가지 파급효과 지표에 대한 분석결과를 제시한다.
본 연구는 R&D 투자 파급효과 분석에 있어 정량변수 설정이 용이하고, 분석 필요성이 가장 높은 경제 분야에 대한 파급효과 지표에 초점을 맞춰 진행된다.
본 연구는 각 사업별 특성에 대한 분석 등 정성적 자료의 활용을 극대화하여 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하고, 건설 R&D 세부 사업별 파급효과를 분석하는 시스템다이내믹스 예측모형을 개발하였다.
본 연구는 앞서 설명한 R&D 투자 파급과정의 특성 및 건설 R&D 사업 특성 분석 자료를 바탕으로 건설 R&D 세부 사업별 투자의 파급효과 분석을 위한 예측 모형을 개발한다.
본 연구에서는 건설 R&D투자의 사업별 경제적 파급효과 분석을 목표로 한다.
제안 방법
이를 위해, 1) 선행 연구 및 건설 분야 정부 R&D 사업의 특성을 분석함으로써 변수 간 인과관계 기반의 구조적 모형을 개발하고, 2) 기 개발된 시계열 데이터 기반의 정량적 예측 모형의 결과 값을 참조 데이터로 하여 인과관계 기반의 구조적 모형의 정량적 변수 추정을 실시한 후, 3) 모형 시뮬레이션을 통해 결과 값에 대한 검증과정을 거쳐, 4) 각 세부사업별 경제적 파급효과 분석을 실시한다.
4) 이후, 본 연구모형에서 설계한 각 사업별 파급과정 구조에 대해, 설문조사, 문헌 및 이론을 바탕으로 구조적 타당성을 검증한다. 5) 또한, 본 모형에서 도출한 파급효과에 대한 지표 값 변화를 계량적 예측모형에서 도출한 결과 값과 실제 데이터를 비교하여 모형의 행태적 타당성을 검증한다. 이와 같은 본 연구의 모형 개발 및 분석 절차는 그림 1과 같다.
본 연구에서는 건설 R&D투자의 사업별 경제적 파급효과 분석을 목표로 한다. 따라서 6개 기술 분야 중 경제적 파급효과 분석에 활용되는 4개 기술 분야 (건설생산성향상, 건설생산유발, 수입수출증대, 물류비절감)에 대한 모형을 활용하며, Powersim Studio 9을 기반으로 개발한다.
따라서 본 연구는, 2009년 발주된 건설 R&D 과제의 성격 및 주제, 투자유형에 대한 전수조사를 실시하였으며, 이에 따라 각 과제들을 표 2와 같이 6개의 기술분야 (건설생산성향상기술, 건설생산유발기술, 수입수출증대기술, 물류비절감기술, 에너지효율개선기술, 인프라품질개선기술)로 재분류하였다.
본 연구는 각 사업별 특성에 대한 분석 등 정성적 자료의 활용을 극대화하여 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하고, 건설 R&D 세부 사업별 파급효과를 분석하는 시스템다이내믹스 예측모형을 개발하였다. 또한 정성적 자료를 기반으로 변수 간 인과관계를 통해 구축되는 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측력 부족이란 약점을 보완할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호연동 및 계량적 예측 모형의 분석 값을 참조 데이터로 하여 데이터 입력이 어려운 변수 값을 추정하는 방법이다.
또한, 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측 정확성을 보완하기 위해, 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호 연동체계를 제안하고, 이를 건설 R&D 세부 사업별 경제적 파급효과 분석에 활용한다.
또한, 제안한 모델링 방법을 가용 데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 활용한 결과, 각 세부 사업별 투자 파급효과는 각 사업별 목표 및 성과발생 추세와 부합하였다.
본 연구는 위와 같이 개발된 건설 분야 세부 사업별 정부 R&D 투자 파급효과 예측모형을 통해 도출된 결과를, 실제 데이터 및 계량적 예측모형을 통해 도출된 분석 값과 비교∙분석함으로써 본 연구모형의 행태적 타당성을 검증한다.
본 연구는 이와 같이 6개 기술 분야로 정의된 사업특성에 대해 한국건설교통기술평가원 R&D 사업 담당자 설문을 통해 그 타당성을 확인하였으며, 이를 바탕으로 각 사업별 투자 파급과정의 차이를 모델링한다.
본 장에서는 개발한 건설 R&D 세부 사업별 파급효과 예측모형을 통해, 각 세부 사업의 경제지표에 관한 영향을 분석한다.
위의 구조적 모형을 바탕으로 본 연구에서는 과거 데이터를 통해 정확히 설정할 수 없는 변수들에 대해 계수 값 추정을 수행한다.
이러한 장점을 활용하여 개발되는 본 연구의 정성적 자료 기반의 SD 구조적 모형은 수치적 예측 정확성을 보완하기 위한 정량변수 설정 방법을 통해 개발된다. 이는 정성적 자료 기반의 구조적 예측모형과 계량적 예측모형과의 상호 연동을 통해 구현되는데, 계량적 예측모형의 예측 결과 값을 참조 데이터로 활용하여 정성적 자료를 기반으로 구성된 시스템의 불확실한 변수 값을 조정하고, 출력된 결과 값을 계량적 예측모형 결과 값 및 실 데이터와 비교∙분석함으로써 이루어진다.
이에 따라 본 연구는 위에 설명한 바와 같이, 부족한 과거데이터 기반 하에서도 구축이 가능하고 파급과정에 대해 설명할 수 있는 정성적 자료 기반의 구조적 모형을 개발하고, 조윤숙 (2012)에 의해 기 개발된 건설 R&D 전체의 파급효과 측정모형을 본 연구모형의 계수 값 조정에 활용함으로써, SD기반 구조적 모형이 갖는 수치적 정확성의 약점을 보완한다.
이처럼 설정된 범위 안에서 본 연구는 R&D 파급효과 예측을 위한 계수 값 추정을 실시한다.
이후 건설 R&D 사업별 성과 및 목표에 대한 정량∙정성 자료, 지표 값에 대한 과거 및 미래예측 데이터를 통해 계수 범위를 설정한다.
또한 정성적 자료를 기반으로 변수 간 인과관계를 통해 구축되는 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측력 부족이란 약점을 보완할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호연동 및 계량적 예측 모형의 분석 값을 참조 데이터로 하여 데이터 입력이 어려운 변수 값을 추정하는 방법이다. 이와 같은 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 하고 장기적 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다.
즉, 각 사업의 성격을 세부 기술들에 대한 비율이 어떻게 구성되어 있는 것인가로 판단하고 분류하였으며, 이러한 비율은 각 사업의 목표와 부합하는 것을 확인하였다. 예를 들면, 건설기술 수준향상을 목표로 하는 건설기술혁신사업은 건설생산성향상을 위한 기술개발과제에 대한 투자비율이 높으며, 플랜트기술고도화사업은 해외플랜트 수주를 위한 수입수출증대기술에 대한 투자비율은 특성을 가지고 있다.
그러고 나서, 실제 데이터 기반으로 구축된 계량적 예측모형에서 건설 R&D 전체에 대한 예측 값을 본 모형의 계수 값 추정을 위해 활용한다. 즉, 계량적 예측모형에서 예측한 건설 분야 전체의 파급효과 예측 값과 본 연구 모형에서 각 세부사업 파급효과의 합으로 도출되는 건설 분야 전체의 파급효과 예측 값의 오차를 최소화하는 계수 값을 추정한다. 4) 이후, 본 연구모형에서 설계한 각 사업별 파급과정 구조에 대해, 설문조사, 문헌 및 이론을 바탕으로 구조적 타당성을 검증한다.
특히, 2012년 4월 한국건설교통 기술평가원의 R&D 사업 담당자 30인에 대한 설문을 통해 경제적 파급효과 분석의 중요성을 확인하였으며, 이 중 분석 우선순위로 선정된 GDP, 수출액, 고정자본형성, 고용유발을 중심으로 모형개발 및 분석을 실시한다.
이와 같은 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 하고 장기적 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다. 특히, 계량적 모형에서 도출된 경제 분야의 4가지 파급효과 지표 예측 값과의 행태적 유사성을 통해 본 연구 모형의 예측력을 확인하였다. 또한, 제안한 모델링 방법을 가용 데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 활용한 결과, 각 세부 사업별 투자 파급효과는 각 사업별 목표 및 성과발생 추세와 부합하였다.
대상 데이터
참조 데이터는 건설 분야 정부 R&D투자 GDP유발액, 수출유발액, 고정자본형성액, 고용유발 자수 총 4가지를 활용한다.
활용된 정성적 자료는 R&D의 파급단계 및 파급분야 뿐 아니라 각 단계 및 분야별 투자효과 파급에 영향을 주는 요인에 대한 기존 문헌 및 설문을 포함한다.
데이터처리
본 연구모형의 예측 값은 각 사업별 R&D 투자로 인한 사업별 파급효과 지표 변화 기여분의 합으로, 건설 산업 전체의 파급효과로 볼 수 있다. 그림에서의 모형 테스트 결과를 통해 4가지 파급효과 지표에 대해 예측 값에 대한 행태적 유사성을 비교할 수 있었다. 비록 오차율은 5% 이상으로 다소 크게 나타났으나, 20년 이상에 대한 장기적 예측임을 감안할 때는 예측 값의 정확성보다는 아래와 같은 추세의 유사성을 확인하는 게 더욱 큰 의미가 있다.
성능/효과
본 연구모형은 위 그림 3의 예시와 같은 각 기술 분야에 대한 네 가지 하위모형으로 구성 된다 (그림 4). 위에 상세히 설명한 1) 건설생산성향상모형 뿐 아니라, 2) 건설생산유발모형은 도시개발이나 지역 인프라 구축과 같은 건설생산 유발효과를 통해 건설생산증대 및 고정자본형성에 기여하는 효과와, 생산역량 증대에 따른 고용유발효과를 포함한다. 3) 수입수출증대모형은 해외 플랜트 수주역량, 건설기술수출 및 수입대체와 관련되며, 이는 해외대비 기술수준에 따른 해외 경쟁력 강화로 수출액 증대 및 부가가치(GDP) 창출에 기여하는 효과를 설명한다.
3) 비특유성 (Non-Specificity): R&D 투자의 결과가 특정분야, 목표분야에만 국한되지 않고 과학 ∙ 기술, 경제, 사회 등 시스템 전반에 공유되는 특성이다.
위에 상세히 설명한 1) 건설생산성향상모형 뿐 아니라, 2) 건설생산유발모형은 도시개발이나 지역 인프라 구축과 같은 건설생산 유발효과를 통해 건설생산증대 및 고정자본형성에 기여하는 효과와, 생산역량 증대에 따른 고용유발효과를 포함한다. 3) 수입수출증대모형은 해외 플랜트 수주역량, 건설기술수출 및 수입대체와 관련되며, 이는 해외대비 기술수준에 따른 해외 경쟁력 강화로 수출액 증대 및 부가가치(GDP) 창출에 기여하는 효과를 설명한다. 마지막으로 4) 물류비절감모형은 건설 분야에서 발생하는 총 수송량 대비 물류비용을 절감함으로써 부가가치 창출에 기여하는 물류비 절감기술을 설명한다.
본 연구는 위와 같이 개발된 건설 분야 세부 사업별 정부 R&D 투자 파급효과 예측모형을 통해 도출된 결과를, 실제 데이터 및 계량적 예측모형을 통해 도출된 분석 값과 비교∙분석함으로써 본 연구모형의 행태적 타당성을 검증한다. 본 연구모형에서 활용하는 참조 데이터를 도출하는 계량적 예측 모형은 2005년 이전 데이터 기반으로 구축되었으며, 2009년의 실제 데이터와 사후 검증을 실시한 결과 네 가지 지표에 대한 오차율 0.2~1.3%로 상당히 높은 신뢰도를 보였다.
그림 7은 각 건설 R&D 세부 사업별 건설 분야 GDP 창출(부가가치 창출)에 기여하는 정도를 분석한 것이다. 분석 결과, 건설 시공 및 엔지니어링 기술 등에 많은 투자가 이루어지는 건설 기술혁신사업 및 대규모 도시 공간 창출 시 필요한 실제 기술개발에 투자비율이 큰 첨단도시개발사업의 부가가치 창출 비중이 큰 것으로 나타났다. 이는 실제 건설 시공 및 엔지니어링 기술이 건설비용절감, 공기단축, 생산성 향상 등의 효과로 발현되어 부가가치 창출에 큰 기여하기 때문인 것으로 분석된다.
그림 8은 각 건설 R&D 세부사업별 건설 분야 수출유발액을 분석한 결과이다. 주로 플랜트 등 해외시장 진출을 목표로 하는 플랜트기술고도화사업 및 건설 엔지니어링 기술 수출이 가능한 건설기술혁신사업의 수출유발액이 높은 것으로 분석되었으며, 국내 지역특화기술 등과 관련된 사업의 경우 수출 유발액이 미비한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 국내 기업의 해외건설시장 점유율 제고 (2012년 까지 4~5%) 및 수출 1조원 달성 (2012년 까지)을 목표로 하는 건설기술혁신사업 및 플랜트기술 고도화사업의 세부 목표와 부합하는 결과로 나타났다.
한편, 건설 생산성 향상과 관련된 투자비율이 높은 R&D정책 인프라사업의 경우, 투자금액 대비 부가가치 창출에 기여하는 정도가 낮은 것으로 나타났다.
이는 건설 기술혁신사업의 목표인 SOC 기술수준 증대, 공기단축 10% 달성, 첨단도시개발사업의 첨단도시공간 창출 등 세부 내용에 부합하는 결과이다. 한편, 건설기술혁신사업의 GDP유발액은 초반에 크게 증가하다 상승세가 둔화되는 모습을 보이며, 첨단도시개발사업은 시간이 지남에 따라 그 효과가 큰 것으로 나타났다. 이는 건설시공 기술 개발에 따라 생산성이 향상되는 정도에 한계가 있기 때문이며, 첨단도시개발의 경우, 실제 대규모 시설 및 도시 공간 창출 등의 효과로 발현되는 데에 물리적인 시간이 소요되기 때문이다.
후속연구
이 경우, 타 산업 대비 R&D 투자효과가 크지 않다고 인식되는 건설 분야 R&D 사업의 투자효과를 제고하고, 투자 당위성을 확보함으로써 지속적인 투자 여건을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
비록 오차율은 5% 이상으로 다소 크게 나타났으나, 20년 이상에 대한 장기적 예측임을 감안할 때는 예측 값의 정확성보다는 아래와 같은 추세의 유사성을 확인하는 게 더욱 큰 의미가 있다. 이를 통해, 본 연구에서 제시한 정량변수 설정 방법의 타당성을 확인하였으며, 이는 인과관계 및 정성적 자료 기반으로 구축되는 구조적 예측 모형의 수치적 예측 정확성 부족이란 약점을 극복하고, 장기적인 미래 추세 예측에 활용될 수 있음을 보여준다.
또한, 제안한 모델링 방법을 가용 데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 활용한 결과, 각 세부 사업별 투자 파급효과는 각 사업별 목표 및 성과발생 추세와 부합하였다. 즉, 상이한 사업별 투자 파급과정에 대한 이해를 통해 투자효과 극대화를 위한 전략 도출 및 수치적 예측력이 보완된 장기적 투자효과 분석에 활용될 수 있음을 확인할 수 있다. 한편, 건설 R&D 사업은 타 산업 대비 환경 및 사회 인프라 개선에 대한 기대효과가 큰 바, 향후 경제 분야 뿐 아니라 정량적 데이터 활용이 어려운 사회∙환경 분야에 대한 파급효과 분석 또한 실시할 예정이다.
한편, 건설 R&D 사업은 타 산업 대비 환경 및 사회 인프라 개선에 대한 기대효과가 큰 바, 향후 경제 분야 뿐 아니라 정량적 데이터 활용이 어려운 사회∙환경 분야에 대한 파급효과 분석 또한 실시할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
시스템다이내믹스의 기본원리는?
시스템다이내믹스는 과거의 행동에 영향을 받고 미래의 행동을 조정하는 피드백 프로세스를 기본원리로 한다. 따라서 정성적인 인과관계와 파급과정을 도식화하여 명시하는 데 용이하지만, 정량적 측정 과정에서 투입변수의 출처와 인과관계의 사용자 주관적 판단의 도입 등의 부분에서 비판의 여지가 있다.
연구개발이란 무엇인가?
경제협력개발기구 (OECD)에 따르면, 연구개발 (Research and Development 이하 R&D)이란“인류, 문화, 사회의 지식을 포함하는 모든 지식을 새롭게 축적하거나 또는 축적된 지식을 이용하여 새로운 응용을 고안하기 위해 체계적 방법으로 수행하는 창조적 활동”을 말한다.
시스템다이내믹스의 한계점은?
시스템다이내믹스는 과거의 행동에 영향을 받고 미래의 행동을 조정하는 피드백 프로세스를 기본원리로 한다. 따라서 정성적인 인과관계와 파급과정을 도식화하여 명시하는 데 용이하지만, 정량적 측정 과정에서 투입변수의 출처와 인과관계의 사용자 주관적 판단의 도입 등의 부분에서 비판의 여지가 있다. 또한, 미래예측에서는 양 또는 음의 발산 및 수렴 등의 추세 탐색에 용이하나 정략적인 값을 예측하는 것에는 한계가 있다. 이와 같은 한계에도 불구하고, R&D 투자정책 등의 효과성에 대한 장기적인 순환효과 및 그 연구를 통한 정책설계의 체계적 접근을 위해 활용되었으며 (박헌준 외 2004; 김영표와 조윤숙 2006; 서인석과 이동규 2010), 투자 파급과정에 대한 포괄적인 이해를 제공하였다.
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