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문제 정의
- 앞서 제시된 정태적 효율성 평가는 각 연도별 정부출연연의 상대적 효율성을 비교할 수 있다는 장점이 있지만, 과학기술정책에 민감한 정부출연연의 연구성과에 대한 효율성 변화 추이나 변동의 안정성을 비교하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 윈도우 모형분석을 통해 정부출연연의 동태적 효율성을 측정하였다. 윈도우 모형을 사용함에 있어서는 충분히 긴 기간에 걸친 분석자료를 수집한 후, DMU들의 효율성 변화를 관찰 하기 위한 관찰기간, 즉 윈도우의 폭을 결정하는 것이 중요하다.
- 본 연구는 DEA를 이용하여 20개 정부출연연들의 성과를 효율성 관점에서 평가하였다. 양적 산출물 중심의 R&D 효율성과 기술사업화 중심의 R&BD 효율성으로 구분하여 효율성을 측정하였으며, 특정 시점에서의 정태적 분석과 함께 윈도우 모형을 이용 하여 동태적 분석을 수행하고 시사점을 도출하였다.
- 이번 장에서는 정부출연연의 연구결과물들이 경제적 가치를 창출하는 기술사업화 관점의 효율성을 평가한다. 아래 <표 5>는 연도별로 BCC 모형을 통해 R&BD 효율성을 측정한 결과를 요약한 것이다.
- 이에 본 연구는 R&D 성과와 사업화 관점의 R&BD 성과를 분리하여 효율성의 동태적 변화를 측정한다.
- 이에 본 연구에서는 R&D 성과와 함께 유상기술이전건수, 기술료 수입 등을 반영한 R&BD 성과를 함께 측정한다.
제안 방법
- R&BD 효율성에 대해서도 윈도우 분석을 수행하여 동적 변화를 분석하였다.
- 본 연구에서는 이러한 점을 고려 하여 하나의 연구과제가 완료되는데, 일반적으로 걸리는 시간인 3년을 윈도우 폭으로 설정하였다. 따라서 2008년～2010년을 윈도우 1, 2009년～2011년을 윈도우 2, 2010년～2012년을 윈도우 3, 2011년～2013년을 윈도우 4로 설정하여, 총 4개의 윈도우를 통해 정부출연연들의 동태적 효율성 변화를 측정하였다.
- 먼저 BCC 모형을 통해 국가과학기술연구회 산하 20개 정부출연연의 2008년부터 2013년까지 6년 동안의 R&D 효율성을 측정하였다.
- 본 연구는 의 구조로 수행된다.
- DEA 윈도우 모형의 핵심은 서로 다른 기간에 속한 DMU들을 준거집단으로 하여 개별적인 DMU들을 평가함으로써 동일한 DMU라 하더라도 윈도우 설정기간이 다르면 서로 다른 DMU로 비교 평가하여 동일한 DMU가 시간 경과에 따라 효율성이 어떻게 변화하는지 분석이 가능하다는 것이다. 본 연구도 윈도우 모형을 활용하여 정부출연연들의 동태적 효율성 변화를 측정한다.
- 본 연구에서는 R&D와 R&BD의 산출변수를 구분 하여 효율성을 측정한다.
- 윈도우 폭이 너무 작으면, 정태적 분석에서 처럼 투입과 산출의 기간적 불일치가 나타날 우려가 있고, 너무 크면, 변화에 대한 영향요소가 효율성에 반영되는 시점에서 희석되어 추세파악이 힘들어지게 되기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려 하여 하나의 연구과제가 완료되는데, 일반적으로 걸리는 시간인 3년을 윈도우 폭으로 설정하였다. 따라서 2008년～2010년을 윈도우 1, 2009년～2011년을 윈도우 2, 2010년～2012년을 윈도우 3, 2011년～2013년을 윈도우 4로 설정하여, 총 4개의 윈도우를 통해 정부출연연들의 동태적 효율성 변화를 측정하였다.
- 양적 산출물 중심의 R&D 효율성과 기술사업화 중심의 R&BD 효율성으로 구분하여 효율성을 측정하였으며, 특정 시점에서의 정태적 분석과 함께 윈도우 모형을 이용 하여 동태적 분석을 수행하고 시사점을 도출하였다.
- 효과적인 과학기술정책을 수립하고, 평가결과에 따라 한정된 국가 R&D 예산을 효율적으로 배분하기 위해서는 시간에 따른 정부출연연들의 연구성과의 변화를 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구는 DEA 윈도우 분석 기법을 활용하여 정부출연연의 동태적 효율성 변화를 측정한다. 또한 대부분의 연구들이 특허 및 논문 등 직접적인 R&D 산출물만을 DEA의 산출 변수로 고려하여 R&D의 효율성을 측정하였을 뿐, 사업화 관련성과를 고려하지 못 했다는 한계가 있다.
- 그러나 대부분의 선행연구들은 DMU의 특정 기간 동안의 정태적 효율성을 측정하는 것을 목적으로 했기 때문에, 정부출연연의 시간에 따른 효율성 변화를 파악할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 시간의 변화에 따른 효율성의 동태적인 변화를 추적 하여 각 DMU의 시계열적인 성장성, 안정성 등을 측정할 수 있는 DEA 윈도우 분석을 활용하여 정부출연연들의 동태적 연구개발 효율성 변화를 분석한다. 또한 대부분의 기존연구들은 기술이전 등의 기술 사업화를 고려한 R&BD(research and business development) 측면의 성과보다는 논문 및 특허 등을 산출변수로 설정하여 R&D 성과 위주의 평가에 치중했다.
- 이에본 연구에서도 산출지향 BCC 모형을 활용하여 정부출연연의 R&D 및 R&BD 효율성을 측정한다.
- 이중 실제 수익을 창출한 유상기술건수만을 따로 분리하여 R&BD의 변수로 선정하였으며, 기술료 수입 역시 R&BD의 핵심 산출변수이다.
- 전통적으로 강조해 온 SCI 논문 편수나 특허 건수와 같은 산출 변수를 활용한 R&D 효율성과, 기술료 수입이나 유상 기술이전건수 같은 사업화 관련성과 변수 들을 바탕으로 R&BD 효율성 분석을 실시한다.
- 정부출연연을 비롯하여, 국가, 대학, 프로젝트 등 다양한 수준의 DMU를 대상으로 DEA를 이용하여 R&D 효율성을 측정한 선행 연구들을 검토하였으며, 이를 바탕으로 아래 과 같이 투입 및 산출 변수를 선정하였다.
- 투입 변수는 동일하게 연구비와 연구원을 활용하나, R&D와 R&BD 활동에 대해 아래 와 같이 서로 다른 산출변수를 설정하였다.
- 논문은 SCI급 저널 논문만을 고려하는 반면, 특허는 해외와 국내 특허를 모두 반영한다. 특허 변수 값은 국내특허 실적과 해외특허 실적을 고정 가중치를 활용하여 하나의 변수로 통합하였다. 이때 사용한 고정가중치 값은 정부출연연이 실제로 국내특허와 해외특허에 대한 평가시 적용하는 3:7의 가중치를 적용하였다.
- 효율성은 DEA를 통해 측정되며, R&D와 R&BD 모두 정태적 분석과 동태적 분석을 함께 수행한다.
대상 데이터
- 본 연구는 <그림 1>의 구조로 수행된다. 먼저, 분석 대상(DMU)인 정부출연연을 선정하고 정부출연연의 연구성과 데이터를 수집한다. 정부출연연의 효율성은 크게 두 가지 관점에서 측정된다.
- 현재 정부출연연은 기초․원천 기술분야와 산업․응용 기술 분야가 통합되어 국가과학기술연구회에서 관리되고 있다. 본 연구에서는 국가과학기술연구회 산하 25개 정부출연연 중 부설연구소를 제외한 20개 기관을 분석 대상으로 선정하였다. 분석에 사용한 데이터는 2008년부터 2013년까지 6년 동안 수집된, 20개 정부출연연들의 연구성과 데이터이다.
- 본 연구에서는 국가과학기술연구회 산하 25개 정부출연연 중 부설연구소를 제외한 20개 기관을 분석 대상으로 선정하였다. 분석에 사용한 데이터는 2008년부터 2013년까지 6년 동안 수집된, 20개 정부출연연들의 연구성과 데이터이다. 이들 데이터는 자료의 객관성과 신뢰성을 확보하기 위해 국가과학기술연구회의 협조를 통해 수집되었다.
이론/모형
- 효율성은 DEA를 통해 측정되며, R&D와 R&BD 모두 정태적 분석과 동태적 분석을 함께 수행한다. 정태적 효율성 분석을 위해서는 DEA의 BCC 모형을 사용하며, 동태적 효율성 측정에는 DEA 윈도우 분석을 수행한다. DEA 모형에 대한 설명은 다음 절에 제시 되어 있다.
성능/효과
- KFRI의 경우도, 전체 20개 정부출연연 중 17번째로 적은 인력과 예산이 투입되었지만, 2010년부터 유상기술이전 건수와 기술료 수입이 증가하면서 효율적인 기관으로 평가되었다. ETRI는 20개 정부출연연 중 가장 많은 인력과 예산이 투입되었으나, 지속적인 경제적 가치 창출로 인해 효율적인 기관으로 평가되었다.
- KARI의 경우, 전체 정부출연연 중 ETRI에 이어 2번째로 많은 연구예산과 3번째로 많은 연구인력이 투입되었지만, SCI 논문 편수가 전체 정부출연연 중 19위등 모든 산출변수의 연구실적이 최하위 수준이기 때문에 R&D 효율성 점수가 최하위로 평가되었다.
- <그림 4>는 4개의 윈도우 별로 20개 정부출연연 들의 R&D 효율성 변화 추이를 나타낸 것이다. KIST는 모든 윈도우에서 효율성 점수가 가장 높았고, ETRI는 특허실적은 크게 증가하고 있었으나 논문과 기술이전 실적의 부진으로 계속해서 효율성 점수가 조금씩 하락하고 있었다. KITECH의 경우는 꾸준히 특허, 논문, 기술이전 실적이 증가했으며, 특히 윈도우 3에서는 기술이전 건수가 2배 이상 급증하면서 효율성 점수가 가파르게 상승했고, 계속된 기술이전 건수 실적의 증가로 윈도우 4까지 상승세가 이어졌다.
- 산업․응용 기술분야 정부출연연 중에서는 KICT의 효율성이 가장 낮았는데, 이는 10개 산업․응용 기술분야 정부출연연 중 4번째로 많은 연구인력과 예산이 투입되었지만, 특허실적과 SCI 논문 실적이 저조해 비효율적 기관으로 평가된 것이다. KITECH의 경우는 2012년과 2013년에 기술이전 건수가 이전보다 3배 이상 급격히 증가하면서 효율적인 기관으로 평가되었다.
- KIST는 모든 윈도우에서 효율성 점수가 가장 높았고, ETRI는 특허실적은 크게 증가하고 있었으나 논문과 기술이전 실적의 부진으로 계속해서 효율성 점수가 조금씩 하락하고 있었다. KITECH의 경우는 꾸준히 특허, 논문, 기술이전 실적이 증가했으며, 특히 윈도우 3에서는 기술이전 건수가 2배 이상 급증하면서 효율성 점수가 가파르게 상승했고, 계속된 기술이전 건수 실적의 증가로 윈도우 4까지 상승세가 이어졌다. KASI는 해마다 연구예산이 증가했음에도 정량적 지표의 연구실적들이 변화가 없어 계속해서 효율성 점수가 하락하였다.
- KITECH의 경우는, 2012년과 2013년 기술이전 건수가 약 3배, 기술료 수입이 약 2배 정도 증가하면서 R&BD 효율성이 가파르게 상승했다.
- 이는 국내 항공우주 산업이 국방과 민간으로 철저하게 분리되어 선진국처럼 군과 민이 긴밀한 협력관계를 통해 동반 발전을 하지 못한 점에서도 기인하는 것으로 보인다. 반면, KIOM은 20개 정부출연연 중 가장 적은 연구예산이 투입되었지만, SCI 논문 실적이 우수하고, 특허나 기술이전 실적도 꾸준히 발생하여 효율적인 기관으로 평가되었다. 2013년의경우 NFRI(0.
- 분석 결과, 기술사업화 중심의 R&BD 평균효율성이 R&D 평균효율성보다 낮아, 정부출연연 R&D 시스템이 여전히 양적 성장 중심의 추격형 구조에 머물러 있음을 확인하였으며, 기술 사업화 중심의 선도형 R&D 구조로의 전환이 필요하다는 사실을 도출 하였다.
- 전체적으로 보면, 경제적 가치 창출이 중요한 R&BD 효율성은 산업․응용 기술 분야 정부출연연들이 상위 그룹에 많이 포함되어 있고, 기초․원천 기술분야 정부출연연들이 최하위 그룹을 형성하는 것으로 나타났다.
- 정부출연연들의 R&BD 평균효율성은 6년간큰 변화 없이 꾸준히 낮았는데, 이는 정부출연연들의 연구환경이 선도형 R&D보다는 정량적인 연구결과물 생성에 유리한 추격형 R&D 환경을 여전히 유지하고 있다는 것을 시사한다.
- 첫째, R&D의 투입 및 산출요소의 상대적 중요도를 사전에 설정할 필요가 없고, 둘째, R&D의 투입과 산출의 관계를 특정한 생산 함수로 가정할 필요가 없으며, 셋째, R&D의 다양한 투입 및 산출 요소를 반영하여 성과 측정이 가능하다.
후속연구
- 또한 본 연구에서는 자료 수집의 한계로 인해 유상기술이전건수와 기술료만을 고려하여 R&BD 효율성을 측정하였으나, 이 두 가지 변수만으로 기술 사업화를 설명하기에는 다소 한계가 있다.
- 마지막으로 R&D 효율성 평가에 있어서도 질적인 측면의 산출변수를 반영할 필요가 있다.
- 본 연구 결과는 국가 R&D 시스템의 혁신 전략 수립 및 정부출연연 R&D 평가시스템 개선을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
- 앞서 제시된 정태적 효율성 평가는 각 연도별 정부출연연의 상대적 효율성을 비교할 수 있다는 장점이 있지만, 과학기술정책에 민감한 정부출연연의 연구성과에 대한 효율성 변화 추이나 변동의 안정성을 비교하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 윈도우 모형분석을 통해 정부출연연의 동태적 효율성을 측정하였다.
- 그럼에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 한계점이 존재하며 이는 추후 연구를 통해 보완될 필요가 있다. 정부출연연들의 연구 분야는 서로 이질적임에도 불구하고, 본 연구에서는 동일한 기준을 일괄 적용해서 효율성을 측정하였기 때문에, 분야별 특성을 반영하지 못 했다는 한계가 있다. 연구 분야 별로 논문, 특허, 기술이전 등의 생산성이 다를 수 있으므로, 분야 간 차이를 고려하여 산출변수를 보정할 필요가 있다.
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