선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서, 기존의 선행연구 중에 연구개발 (R&D)과 관련된 DEA 연구에서 DMU를 어떻게 선정하고 유형화 하였는지를 확인하고, 동 연구들이 유형에 따라 어떤 연구대상 및 투입-산출변수를 활용했는지를 살펴보고자 한다.
- 따라서, 본 연구에서는 2013～2015년도에 정부연구 개발사업으로 수행한 과제를 산학연 협력유형별로 분류하고, 각 유형별 투입(정부연구비, 민간연구비, 인건비비중) 및 산출변수(SCI논문, 특허, 기술료, 사업화)를 활용 하여, 비모수적 효율성 측정기법인 자료포락분석(DEA: Data Envelopment Analysis) 방법으로 각 협력유형별 효율성을 측정하고, 효율성 분석결과를 가지고 산학연 협력유형에 따른 투자 포트폴리오를 제시하고자 한다.
- 특히, 많은 연구개발(R&D)과 관련된 선행연구 중에 본 연구와 관련있는 혼합유형 연구 위주로 살펴보고자 한다.
제안 방법
- 투입과 산출변수의 조합으로 다양한 모형[28]을 만들어서 효율성간의 차이점을 분석하면, 투입-산출변수간의 관계를 분해하여 해석할 수 있으므로 새로운 이슈 및 시사점을 얻을 수 있다. 따라서, 본 연구는 투입-산출변수를 분해하여 Table 6과 같은 분해모형을 만들어 효율성을 분석하였다.
- 연구개발(R&D)활동에서의 산출은 과학적 성과, 기술적 성과, 경제적 성과, 사회적 성과, 인프라 성과로 측정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 선행연구 대다수에서 활용한 과학적 성과인 SCI논문, 기술적 성과인 국내외특허, 경제적 성과인 기술료와 사업화 건수를 활용하였는데, 국내외 특허는 국내/국외, 출원/등록의 가중치를 달리하여 반영하였다. 본 연구에서 활용한 DEA 분석대상 및 변수는 Table 3와 같다.
- 본 연구는 우리나라 정부에서 지원하고 있는 산학연협력연구과제를 주관기관별로 협력유형화하여 투입-산출변수를 분해하여 DEA 방법론을 활용하여 산출지향 VRS 모형으로 효율성을 분석하였으며, 산출변수와 관련 있는 과학적, 기술적, 경제적 성과 모형의 효율성 분석결과를 활용하여 계층적 군집분석으로 클러스터를 확인하고, 클러스터별 강약점에 맞는 산학연협력유형별 투자 포트폴리오 및 투자전략을 제시하였다.
- 본 연구에서는 Table 4와 같이 인건비비중을 제외하고는 변수의 최대값과 최소값의 크기가 매우 크기 때문에 인건비비중을 제외하고 평균 표준화를 실시한 변수값을 활용하여 효율성을 분석하였다.
- DEA 효율성 분석을 위한 투입 및 산출변수는 선행연구에서 활용한 변수들을 활용하였다. 선행연구에서는 Table 1에서 보듯이 연구개발활동의 투입요소로 투입 연구비와 투입인력을 주로 활용하였는데, 본 연구에서는 투입 연구비를 정부연구비와 민간연구비로 구분하여 활용하였으며, 연구인력 대신 총연구비에서 차지하는 인건비비중을 활용하였다. 선행연구에서 활용한 참여연구원 수는 투입인력에 대한 전문성에 대한 가중치를 고려하지 않고 투입인력을 계량화된 수치로 반영한 것으로 투입인력의 경력, 전문성 등이 반영되지 않은 변수이다[6].
- 이러한 보수를 연구비에 반영한 것이 연구과제 인건비 총액이라고 할 수 있을 것이다. 연구비와 참여인력의 규모에 따라 연구성과의 차이가 있을 것이기 때문에 참여 인력 규모를 파악할 수 있는 총연구비 대비 인건비비중을 투입인력 대신 활용하였다.
- 투입-산출 분해모형의 효율성 분석결과를 가지고, Ward’s Method와 유클리드 거리를 활용하여 계층적 군집분석을 실시하여 3개의 클러스터로 유형화한 결과 클러스터별 협력유형의 강약점 분야의 차이가 있었고, 이에 대한 차별적 투자전략을 제시하였다.
- 투입-산출변수 분해 6개 모형에서 연구성과 산출과 관련 있는 3개의 모형을 가지고 클러스터 분석을 실시하여, R&D 효율성 관점에서 각 협력유형이 가지는 강점과 약 점을 파악하여 투자 포트폴리오를 제시하였다.
- 투입-산출변수 분해모형의 산출지향 VRS 모형의 효율성 분석결과에서 과학적 성과기반 모형, 기술적 성과 기반 모형, 경제적 성과기반 모형의 효율성 분석결과를 활용하여 Ward’s Method와 유클리드 거리(유클리드 거리의 제곱)을 이용한 계층적 군집분석을 이용하여 협력 유형별로 클러스터를 확인하고, 클러스터가 가지고 있는 강점과 약점에 따라 투자전략을 제시하였다.
대상 데이터
- 동 자료는 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 매년 조사하는 “국가연구개발사업 조사분석” 및 “국가연구개발사업 성과분석” 자료를 활용하였다.
- 이는 동 연구수행주체가 주관연구수행주체로의 순수 연구개발 유형의 연구를 전문적으로 수행하는 기관으로 보기에는 한계가 있지만, 협력(공동)연구기관으로서는 주관연구기관을 도와 연구를 진행하기 때문에 의미가 있다고 판단해서 협력(공동)연구기관으로 수행한 실적은 포함하였다. 따라서, 본 연구의 분석대상인 산학연 협력 유형은 총 30개의 DMU로 구성되며 Table 2와 같다.
- 본 연구의 산학연 협력유형별 효율성 분석을 위한 자료는 2013년부터 2015년까지 정부연구개발사업으로 지원된 과제의 투입 및 연구성과를 바탕으로 수집하였다. 동 자료는 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 매년 조사하는 “국가연구개발사업 조사분석” 및 “국가연구개발사업 성과분석” 자료를 활용하였다.
- 동 자료는 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서 매년 조사하는 “국가연구개발사업 조사분석” 및 “국가연구개발사업 성과분석” 자료를 활용하였다. 분석대상은 3년간 정부연구개발사업으로 지원된 연구과제중 공동연구협력 유형으로 구분된 과제를 DMU의 동질성 확보를 위해, 6 단계에 걸쳐 선별한 83,510개 과제를 주관기관별로 협력유형화 하였다. 6단계에 걸쳐 정부연구개발사업중에서 새로운 지식을 창출하거나 제품 기술개발 등의 응용 개발연구를 지원하는 순수연구개발 사업유형의 과제만을 대상으로 한 이유는 과제수행의 목적이 유사한 사업을 대상으로 해야만, 투입 및 산출변수의 효율성에 대한 신뢰도가 높아질 것으로 판단했기 때문이다.
- 연구수행주체는 일반적으로 산업계, 학계, 연구계(출연연, 국공립연구소), 정부부처, 기타(연구조합, 학회 등)으로 구분되는데, 본 연구에서는 산업계를 대기업, 중견 기업, 중소기업으로 세분화하였으며, 연구계는 출연연구 기관만을 대상으로 하였다. 연구계의 국공립연구소, 정부부처, 기타의 수행주체는 주관연구수행주체에서는 제외하였으나, 협력연구의 공동연구 파트너에는 포함하였다.
이론/모형
- DEA 효율성 분석을 위한 투입 및 산출변수는 선행연구에서 활용한 변수들을 활용하였다. 선행연구에서는 Table 1에서 보듯이 연구개발활동의 투입요소로 투입 연구비와 투입인력을 주로 활용하였는데, 본 연구에서는 투입 연구비를 정부연구비와 민간연구비로 구분하여 활용하였으며, 연구인력 대신 총연구비에서 차지하는 인건비비중을 활용하였다.
- 이러한 단점을 보완하여 Banker et al.[17]가 다수의 투입요소를 사용하여 다수의 산출요소를 생산하는 DMU의 효율성을 기술적 효율성과 규모의 경제 효과를 모두 고려한 규모수익 가변(VRS: Variable Return to Scale) 모형을 제시하였다[7].
성능/효과
- 7개 모형에서 효율적인 협력유형은 “대학 단독”과 “출연연-연” 2개 뿐이며, 나머지 28개의 협력유형은 투입-산출 분해모형에서 모두 다른 효율성 지수를 나타내고 있다.
- SCI논문만을 산출변수로 활용한 과학적 성과기반 모형에서는 주로 중견기업과 중소기업이 주관기관인 협력 유형에서 효율성이 매우 낮게 나타났으며, 대학도 “대학 단독”, “대학-기타” 유형을 제외한 협력유형에서 낮은 효율성 지수로 측정되었다.
- 특히, 대기업과 중견기업의 효율성 지수의 낙폭이 매우 크게 나타났다. 과학적 성과기반 효율성 모형에서는 기업부문의 효율성 지수가 상대적으로 낮아졌으며, 특히, 중소기업은 매우 비효율적인 것으로 나타났다. 기술적 성과기반 효율성 모형에서도 중소기업이 매우 비효율적으로 나타났으나, 경제적 성과기반 효율성 모형에서는 중견기업과 대학이 상대적으로 비효율적으로 나타났다.
- 산출지향형 규모수익가변(VRS) 모형으로 효율성을 분석한 투입-산출변수 분해모형의 효율성 지수는 Table 7과 같이 분석되었다. 기본 VRS 모형과 투입-산출 분해 모형의 효율성 지수는 많은 차이가 발생함을 알 수 있었다. 7개 모형에서 효율적인 협력유형은 “대학 단독”과 “출연연-연” 2개 뿐이며, 나머지 28개의 협력유형은 투입-산출 분해모형에서 모두 다른 효율성 지수를 나타내고 있다.
- 기술료 수입과 사업화 건수를 산출변수로 활용한 경제적 성과기반 모형에서는 중견기업과 대학의 효율성이 낮게 측정되어, 사업화에 대한 노력을 하여야 하는 것으로 분석되었다
- 과학적 성과기반 효율성 모형에서는 기업부문의 효율성 지수가 상대적으로 낮아졌으며, 특히, 중소기업은 매우 비효율적인 것으로 나타났다. 기술적 성과기반 효율성 모형에서도 중소기업이 매우 비효율적으로 나타났으나, 경제적 성과기반 효율성 모형에서는 중견기업과 대학이 상대적으로 비효율적으로 나타났다. 따라서, 기업은 민간연구비 부분의 효율성을 높여야 하고, 중견기업은 인건비 집행에 있어서 효율적 배분이 필요한 것으로 분석되었다.
- 민간연구비만을 투입변수로 활용한 민간지향형 효율성 모형에서는 전반적으로 효율성 지수가 낮아지는데, 대기업과 중견기업 주관 협력유형에서 효율성 지수가 매우 큰 폭으로 낮아졌다. 다만, 중소기업 주관 협력유형에서는 상대적으로 작은 폭으로 효율성 지수가 낮아져서 상대적으로 민간연구비 투자에 대한 효율성이 있는 것으로 나타났다.
- 기술적 성과기반 효율성 모형에서도 중소기업이 매우 비효율적으로 나타났으나, 경제적 성과기반 효율성 모형에서는 중견기업과 대학이 상대적으로 비효율적으로 나타났다. 따라서, 기업은 민간연구비 부분의 효율성을 높여야 하고, 중견기업은 인건비 집행에 있어서 효율적 배분이 필요한 것으로 분석되었다. 중소기업은 SCI논문에서 비효율적이지만, 기술료와 사업화 부분에서는 상대적으로 효율적인 것으로 분석되었다.
- 투입-산출변수를 분해하여 다양한 분석 모형을 만들어 분석한 결과, 투입변수에 따라 효율성 결과가 달라짐을 확인하였다. 또한, 동일한 투입변수에서도 산출변수에 따라 효율성 지수의 차이가 있다는 것을 본 연구의 분석결과 확인되었다. 따라서, 투입요인의 조정을 통해 산출 성과의 효율성이 변화한다는 것을 알 수 있다.
- 민간연구비만을 투입변수로 활용한 민간지향형 효율성 모형에서는 전반적으로 효율성 지수가 낮아지는데, 대기업과 중견기업 주관 협력유형에서 효율성 지수가 매우 큰 폭으로 낮아졌다. 다만, 중소기업 주관 협력유형에서는 상대적으로 작은 폭으로 효율성 지수가 낮아져서 상대적으로 민간연구비 투자에 대한 효율성이 있는 것으로 나타났다.
- 산출변수 분해모형에서는 “대기업-단독”, “대기업-기타”, “대기업-연”, “대기업-학-연”, “대학 단독”, “중견기업 단독”, “중견기업-기타”, “출연연-기타”, “출연연-연” 이 높은 효율성을 보이고 있으며, 대기업과 출연연구기관이 전반적으로 효율성이 높은 것으로 나타났다.
- 인건비비중만을 투입변수로 활용한 지식집약형 효율성 모형에서는 전반적으로 효율성 지수가 낮아졌지만, “대기업 단독”, “중견기업 단독”, “중소기업 단독”, “대학 단독”, “출연연-연” 협력유형은 효율성이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 단독연구 유형에서 인건비비중이 효과가 있다는 것을 보여주고 있는 것이다.
- 정부연구비만을 투입변수로 활용한 정부지향형 효율성 모형에서는 대기업 주관 협력유형에서 효율성 지수가 상대적으로 낮아지는 현상이 나타났으나, 중소기업, 대학, 출연 연구기관 주관 협력유형에서는 소폭 증가하는 효과가 나타났다.
- 투입과 산출변수의 조합으로 다양한 모델을 만들어서 효율성 간의 차이점을 분석한 결과 기본모형보다 분해모형에서 전반적인 효율성 지수는 감소하였다. 정부지향형 효율성 모형에서는 대기업과 중견기업을 제외하고는 약간 상승하였지만, 민간지향형 효율성 모형과 지식집약형 효율성 모형은 전반적으로 효율성 지수가 많이 낮아졌다. 특히, 대기업과 중견기업의 효율성 지수의 낙폭이 매우 크게 나타났다.
- 중소기업은 SCI논문에서 비효율적이지만, 기술료와 사업화 부분에서는 상대적으로 효율적인 것으로 분석되었다. 중견기업은 특허부분에 강점이 있으나, 논문 및 기술사업화에서는 지속적으로 효율성 제고를 위해 노력해야 하는 것으로 분석되었다. 대학은 전반적으로 효율성이 높지 않았으나, 상대적으로 특허부분에서 효율성이 높았다.
- 따라서, 기업은 민간연구비 부분의 효율성을 높여야 하고, 중견기업은 인건비 집행에 있어서 효율적 배분이 필요한 것으로 분석되었다. 중소기업은 SCI논문에서 비효율적이지만, 기술료와 사업화 부분에서는 상대적으로 효율적인 것으로 분석되었다. 중견기업은 특허부분에 강점이 있으나, 논문 및 기술사업화에서는 지속적으로 효율성 제고를 위해 노력해야 하는 것으로 분석되었다.
- 첫 번째 클러스터는 SCI논문 및 특허 기반의 효율성 에서는 1.000으로 초효율성을 보이고, 기술료 및 사업화 에서도 0.919의 높은 효율성 지수를 보이고 있는 그룹으로 연구비를 지속적으로 확대 투자하면 전반적인 분야에서 연구성과가 지속적으로 확대될 가능성이 있는 협력유형이다. 다만, 연구수행주체 단독으로 수행하는 경우가 많이 포함되어 있으므로 연구수행주체가 단독으로 수행 하는 연구사업 및 과제일 경우 기술융합연구에 전략적 투자가 필요하다.
- 투입-산출변수를 분해하여 다양한 분석 모형을 만들어 분석한 결과, 투입변수에 따라 효율성 결과가 달라짐을 확인하였다. 또한, 동일한 투입변수에서도 산출변수에 따라 효율성 지수의 차이가 있다는 것을 본 연구의 분석결과 확인되었다.
- 투입과 산출변수의 조합으로 다양한 모델을 만들어서 효율성 간의 차이점을 분석한 결과 기본모형보다 분해모형에서 전반적인 효율성 지수는 감소하였다. 정부지향형 효율성 모형에서는 대기업과 중견기업을 제외하고는 약간 상승하였지만, 민간지향형 효율성 모형과 지식집약형 효율성 모형은 전반적으로 효율성 지수가 많이 낮아졌다.
- 정부지향형 효율성 모형에서는 대기업과 중견기업을 제외하고는 약간 상승하였지만, 민간지향형 효율성 모형과 지식집약형 효율성 모형은 전반적으로 효율성 지수가 많이 낮아졌다. 특히, 대기업과 중견기업의 효율성 지수의 낙폭이 매우 크게 나타났다. 과학적 성과기반 효율성 모형에서는 기업부문의 효율성 지수가 상대적으로 낮아졌으며, 특히, 중소기업은 매우 비효율적인 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 연구는 이러한 연구의 시사점에도 불구하고, 몇가지 연구의 한계를 가지며, 향후 연구를 통해서 보완할 필 요성이 있다.
- 본 연구는 정부연구개발사업을 산학연 협력유형 분류하여 효율성을 분석한 연구로서, 최근 산학연 협력연구를 강화하기 위해 투자가 확대되고 있는 산학연 협력연구에 주관기관별 협력유형에 따라 차별적 투자를 해야 한다는 정책적 시사점을 제공하여, 한정된 재원을 효율적으로 배분하여야 하는 정부연구개발사업 예산배분․ 조정 업무에서 실무적으로 적용할 수 있는 전략을 제시하였다는 점에서 정부 정책 집행의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단한다.
- 산학연 협력유형에 대한 효율성 분석결과 단독연구 유형이 전반적으로 효율성 지수가 높게 나타나서, 정부의 산학연 협력정책에 대한 실효성 제고를 위한 전반적인 보완이 필요한 것으로 분석되었다.
- 연구개발(R&D) 효율성에 관한 DEA 연구는 사업단위, 과제단위의 효율성을 분석하였는데, 본 연구는 연구 과제들을 산학연 협력유형으로 유형화하여 효율성을 분석하기 때문에 기존연구와의 차별성이 있으며, 투자 포트폴리오 모형은 정부연구개발 투자 정책에 활용 가능하므로 정부연구개발 투자 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
- 연구개발(R&D)활동에서의 산출은 과학적 성과, 기술적 성과, 경제적 성과, 사회적 성과, 인프라 성과로 측정할 수 있을 것이다.
- 첫째, 3년간의 자료를 활용하였기 때문에 투입대비 성과창출이 장기간에 걸쳐 도출되는 연구개발(R&D)의 특성을 모두 반영하지 못 했을 가능성이 있다. 이러한 부분은 향후 장기간의 시계열 자료를 확보하여 추가적인 연구가 필요한 부분이다.
- 이러한 협력연구 활성화를 위해서는 과학기술 및 연구개발(R&D)를 수행하는 혁신주체인 정부, 기업, 대학, 연구소 간의 유기적인 협력과 네트워크 구조를 형성하여 국가혁신역량을 증대시켜야 하며, 또한, 지식경제기반 사회에서 국가발전의 원동력인 혁신역량 제고를 위해 산학연 협력연구를 통한 융합연구를 촉진시켜야 4차 산업 혁명을 대비할 수 있을 것이다.
- 최근 성과평가에서 정량적인 평가보다도 질적 성과의 가중치를 높게 평가하고 있는데, 기존의 논문, 특허 등의 정량적 성과지표만을 반영한 한계가 있다. 향후, 특허의 smart지수 등의 질적 평가를 반영한 연구성과를 반영하여 효율성 분석을 할 필요성이 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.