[논문]건설R&D사업의 효율성평가를 위한 DEA 연구

박상혁; 한승헌; 김대환

문제 정의

본 논문에서는 이미 고정된 입력요소인 투입금액과 투입 인원의 개선보다는 정해진 입력요소에 대한 산출요소의 개선을 목적으로 하기 때문에 산출지향 모형을 사용한다. 이런 효율적 가상사업은 개별 R&D사업의 효율성 값을 토대로 해당 R&D사업이 어느 정도의 예산을 투입해야 적정한지 또는 해당 예산을 투입했을 때 어느 정도의 산출 결과를 보여야 만 효율성이 적정하다고 판정할 수 있는지를 정량적으로 제시해 줄 수 있다.
본 논문은 건설 R&D 사업의 성과를 자료포락분석 (Data Envelopment Analysis; 이하 DEA)을 활용하여 개별 사업의 효율성을 측정하는 방법과 그 분석결과를 실제 건설 R&D사업의 사례조사를 통해 제시하는 것을 목적으로 한다.

제안 방법

건설R&D사업의 효율성분석을 위한 자료조사는 지난 10여 년 간 한국건설교통기술평가원에서 수행한 연구개발사업을 대상으로 연구결과활용보고서 및 추가 설문조사를 통해 실시하였다. 분석대상은 2005년까지 종료된 375건 중 소실된 20건을 제외한 355건에서 DEA분석에 필요한 항목을 모두 포함하고 있는 83건(23.
본연구에서는 입력요소로서 투입금액과 투입인원을 설정하고 출력요소로는 지식축적과 지식전파를 설정한다(표 2.). 입력요소의 투입인원은 연구개발에 있어 학력의 역할을 고려하되 연구 인력이라는 하나의 요소로 적용하였고 출력요소인 지식축적과 지식전파는 다양한 요소로 구분이 가능하나 조사 자료가 중분하지 않기 때문에 최대한 많은 자료를 확보하기 위해 분석에 통합된 요소를 사용하였다.
). 입력요소의 투입인원은 연구개발에 있어 학력의 역할을 고려하되 연구 인력이라는 하나의 요소로 적용하였고 출력요소인 지식축적과 지식전파는 다양한 요소로 구분이 가능하나 조사 자료가 중분하지 않기 때문에 최대한 많은 자료를 확보하기 위해 분석에 통합된 요소를 사용하였다. 성과를 대표하는 요소는 매우 다양하지만, 본 연구에서는 자료확보를 중심으로 인력과 지식을 대표하는 변수를 설정하였고 향후 다수의 자료가 확보된다면 효율성측정을 위한 다양한 입력요소와 출력요소를 결정할 수 있을 것이다,

대상 데이터

1 로 가중치를 부여하였는데 다른 요소에 비해 너무 작은 값이기 때문에 10을 곱해서 정수화 했다. 그리고 지식전파는 세미나개최, 특허, 실용신안, 의장등록, 신기술 등을 대상으로 하였다. 이렇게 입력 및 출력요소의 결정은 각 요소 단위별로 독립적인 조정이 가능하다.
분석대상은 2005년까지 종료된 375건 중 소실된 20건을 제외한 355건에서 DEA분석에 필요한 항목을 모두 포함하고 있는 83건(23.4%)을 기준으로 하였다. 조사대상 전체에 대해 효율성 분석을 실시하지 못한 이유는 효율성 분석을 위해서는 입력요소와 출력요소가 모두 존재해야 하는데 본 연구에서 설정한 입력요소와 출력요소를 모두 만족하는 건설R&D사업이 83건이었기 때문이다, 그러나 조사 대상의 분포는 비례 층화샘플링 (proportion stratified sampling)을 이용하여 표본을 선택한 결과와 비교해 볼 때 일치도가 평균 107.

이론/모형

계산 결과는 제약조건 하에서 CCR모형의 결정 변수(decision variables) 역할을 하는 가중치 값이 결정되면 그에 따라 각 사업의 효율성으로 나타난다. 본 연구의 CCR모형계산은 마이크로소프트 엑셀 (Microsoft Exc이)의 해찾기(solver) 기능을 활용했다. 엑셀의 해찾기는 선형 계 획 법모형(linear programming mod이)의 최적해를 계산하기 위한 알고리즘을 포함하고 있어 이를 이용하여 DEA모형의 계산을 수행할 수 있다.
이런 효율적 가상사업은 개별 R&D사업의 효율성 값을 토대로 해당 R&D사업이 어느 정도의 예산을 투입해야 적정한지 또는 해당 예산을 투입했을 때 어느 정도의 산출 결과를 보여야 만 효율성이 적정하다고 판정할 수 있는지를 정량적으로 제시해 줄 수 있다. 이 분석과정에는 DEA 분석프로그램인 DEAP version 2.1 이 활용되었다(Coelli 1996).
투입금액은 실제 과제별로 지급된 R&D예산으로 하고 투입 인원은 우선순위에 의한 가중방식인 스마트 (Simple Multi-Attribute Rating Te사mique; SMART)방식을 적용하였다. 스마트방식에 적용을 위한 요소별 순위는 “건설연구개발 성과분석연구”에서 선정한 결과를 활용하였다(연세대학교 외 2006).

성능/효과

건설R&D사업별 효율성 측정 결과는 평균적으로 건설 핵심기술 연구개발사업이 0.472, 건설기 반구축사업이 0.329로 측정되었고 연구기관별 효율성측정결과 평균은 대학이 0.504, 연구소가 0.420, 민간기업이 0.453, 학회가 0.510, 그리고 공사공단이 0.254로 나타났다. 사업별로는 건설 핵심기술 연구개발사업이, 연구기관별로는 대학과 학회가 지식축적 및 전파에 있어 평균보다 높은 효율성을 나타낸 것을 알 수 있다.
8이상인 건설 R&D사업은 전체 83건 중 10개 사업인 12% 해당하여 지식축적과 지식전파에 대한 효율성은 매우 낮은 것으로 보인다. 그러나 *DMU 4', 'DMU 23', 'DMU 36', *DMU 63', *DMU 83'은 효율성이 1로 나타나 가장 좋은 것으로 판명되었다. 효율성이 1인 5개 사업 중 3개는 대학이고 2개는 연구소로 나타났다.
효율성측정은 정량적인 성과측정에 있어 중요한 지표이다. 둘째, 건설R&D사업의 성과측정을 위해 다수의 입력요소와 다수의 츨력요소를 활용하여 각 사업 간 비교를 가능하게 했다는 점이다. 기존의 무리한 화폐 가치화 등으로 인한 비교단위의 통일없이 비교가 가능했다.
와 같다. 전체 83건의 평균 효율성은 0.447이었고 효율성이 0.8이상인 건설 R&D사업은 전체 83건 중 10개 사업인 12% 해당하여 지식축적과 지식전파에 대한 효율성은 매우 낮은 것으로 보인다. 그러나 *DMU 4', 'DMU 23', 'DMU 36', *DMU 63', *DMU 83'은 효율성이 1로 나타나 가장 좋은 것으로 판명되었다.
4%)을 기준으로 하였다. 조사대상 전체에 대해 효율성 분석을 실시하지 못한 이유는 효율성 분석을 위해서는 입력요소와 출력요소가 모두 존재해야 하는데 본 연구에서 설정한 입력요소와 출력요소를 모두 만족하는 건설R&D사업이 83건이었기 때문이다, 그러나 조사 대상의 분포는 비례 층화샘플링 (proportion stratified sampling)을 이용하여 표본을 선택한 결과와 비교해 볼 때 일치도가 평균 107.1%로 거의 일치한다고 할 수 있어 효율성 측정대상 샘플로 적합하다고 할 수 있다(표 1.).
평가대상이 되는 DMU의 효율성은 제약조건 하에서 가증 산출 합과 가중투입합의 비율이 최대인 값으로 측정할 수 있다. 이때 제약조건은 다음과 같다.

후속연구

그러므로 향후 연구는 연구유형, 연구기관, 연구금액과 같은 다양한 건설R&D사업의 특성을 반영한 효율성 측정이 필요하다.
입력요소의 투입인원은 연구개발에 있어 학력의 역할을 고려하되 연구 인력이라는 하나의 요소로 적용하였고 출력요소인 지식축적과 지식전파는 다양한 요소로 구분이 가능하나 조사 자료가 중분하지 않기 때문에 최대한 많은 자료를 확보하기 위해 분석에 통합된 요소를 사용하였다. 성과를 대표하는 요소는 매우 다양하지만, 본 연구에서는 자료확보를 중심으로 인력과 지식을 대표하는 변수를 설정하였고 향후 다수의 자료가 확보된다면 효율성측정을 위한 다양한 입력요소와 출력요소를 결정할 수 있을 것이다,
하지만 본 연구결과는 지식축적과 지식전파만을 대상으로 한 효율성 측정결과이고 조사대상 간의 비교를 통한 최적의 결과를 보여주고 있기 때문에 실제 평가를 위한 성과측정을 위해서는 건설R&D사업의 다양한 형태를 고려해야 한다. 그러므로 향후 연구는 연구유형, 연구기관, 연구금액과 같은 다양한 건설R&D사업의 특성을 반영한 효율성 측정이 필요하다.

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