초록 ▼

기존의 정책자금 투자성과 분석은 다양한 입력조건(투자금액, 투자횟수, 투자기간 등)들을
고려하여 산출된 성과를 비교해야 함에도 불구하고 단순히 성과에만 초점을 맞추고 있는 경
향이 있다. 이와 관련하여 정책자금의 투자성과 분석을 위한 국내 관련 문헌을 고찰해 보면
다음과 같다.
중소기업청에서 실시한 “정책자금 사후관리 사업의 성과평가 보고" (중소기업청, 2002)에서
는 AHP기법을 적용하여 재무적 측면과 비재무적 측면을 고려하여 정책자금사업의 성과를
분석하였다. 그러나 AHP기법은 정책자금과 관련

기존의 정책자금 투자성과 분석은 다양한 입력조건(투자금액, 투자횟수, 투자기간 등)들을
고려하여 산출된 성과를 비교해야 함에도 불구하고 단순히 성과에만 초점을 맞추고 있는 경
향이 있다. 이와 관련하여 정책자금의 투자성과 분석을 위한 국내 관련 문헌을 고찰해 보면
다음과 같다.
중소기업청에서 실시한 “정책자금 사후관리 사업의 성과평가 보고" (중소기업청, 2002)에서
는 AHP기법을 적용하여 재무적 측면과 비재무적 측면을 고려하여 정책자금사업의 성과를
분석하였다. 그러나 AHP기법은 정책자금과 관련된 입력요인(자금의 규모, 융ㆍ투자횟수)을
고려하지 못하는 단점을 갖고 있으며, 또한 정책자금 사업의 성과를 분석한 이후 성패 요인
에 대한 분석이 미흡하여 분석 결과의 활용가능성에 한계가 있다.
또한 장진규(2001)의 '정보화 촉진기금 융자사업 평가 분석' 에 따르면, 정보화 촉진 기금을
통한 성과를 기술적, 경제적 성과로 구분하여 그 결과를 BSC(Balanced Scorecard)기법을
통하여 분석하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 Spearman 상관분석을 함으로써 성패요인을
분석하였다. 이와 비슷한 연구로 이민형 (2001)은 성과측정지표 모델인 Kaplan의 BSC(Bala
nced Scorecard)를 활용하여 현재 정부출연 연구기관 기관평가지표 구성체계에 대한 분석
을 하였다. 그리고 BSC기본모형에서 제시하고 있는 성과측정의 고객, 재무성과, 내부관리,
학습과 혁신의 시각을 적용하여 현재 기관평가의 지표가 적절히 구성되어 있는가를 살펴보
았다.
그러나 기존에 많이 활용되고 있는 성과 측정 방법인 BSC기법은 각각의 성과항목에 대한
측정점수를 각 성과 항목의 중요도(가중치)를 곱해 이를 합하는 방법으로서 다음과 같은 문
제점을 갖고 있어 개선의 여지가 있다.
첫 번째 문제점은, 각 지표 항목의 가중치를 산출하는 과정이 임의적이기 때문에 객관적 성
과 측정의 문제를 가지고 있다는 것이다. 두 번째 문제점은, 투자사업의 성패를 분석함에
있어 Spearman 상관분석을 하기 때문에 성패요인 각각의 단순 선형관계는 파악이 가능하
지만, 다중 변수간의 계층적 인과 관계를 판별하기에는 무리가 따를 수 있다.
이에 본 연구의 목적은 기존 성과분석 방법의 문제점을 개선하고 수혜자의 특성을 고려한
객관적이며 계층적인 성과분석 모델을 개발하는데 있다. 이를 위하여 다음과 같은 두 단계
에 걸쳐 연구를 수행하고자 한다. 첫 번째 단계는, 다수의 투입변수로 설명할 수 있는 정책
자금 관련 특성과 다수의 출력변수로 설명할 수 있는 정책자금 성과지표를 고려한 데이터포
락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)을 수행함으로써 정책자금 투입 프로젝트들에 대
한 상대적 효율성을 구하고, 이를 바탕으로 전체 정책자금 수혜 대상 기업들을 투입자금의
운용이 효율적인 그룹과 비효율적인 그룹으로 분류한다. 두 번째 단계는, 이러한 정책자금
의 수혜기업의 자금효율성에 영향을 미치는 기업의 재무/비재무적 환경요인을 데이터마이닝
(Data Mining)분류 기법을 통해 밝혀냄으로써, 향후효과적인 투자제고방안을 도출할 수 있
는 예측모형을 개발하고자 한다. 그리고 이렇게 만들어진 성과평가모델을 바탕으로 한 실증
분석을 수행함으로써, 실무자들로 하여금 평가모델 및 프로세스에 대한 충분한 이해를 돕고
자 한다.

Abstract ▼

The proposed approach consists of two steps as displayed in Fig. 1: Data envelopme
nt analysis and Decision tree.
In this paper, we propose a Decision Tree analysis of DEA results with environmental
factors. This procedure consists of two steps: the first step is the DEA with multiple i

The proposed approach consists of two steps as displayed in Fig. 1: Data envelopme
nt analysis and Decision tree.
In this paper, we propose a Decision Tree analysis of DEA results with environmental
factors. This procedure consists of two steps: the first step is the DEA with multiple i
nputs and outputs resulting the evaluation of efficiency of each DMU. In the second
step, we consider that the result of DEA is a target variable and environment variable
s are inputs in decision Tree (DT). Based on the trained DT, one can obtain the expe
cted efficiency score of new DMUs without inputs and outputs. In the next section, w
e summarize the results of IT commercialization project due to limited space.

목차 Contents

• 표지 ...1
• 제출문 ...2
• 요약문 ...3
• SUMMARY ...13
• 목차 ...20
• Contents ...21
• 표목차 ...22
• 그림목차 ...23
• 제1장 서 론 ...24
• 제2장 정책자금 현황 고찰 ...27
• 제1절 정보통신 정책자금 현황 ...27
• 제2절 중소기업을 위한 정책자금 고찰 ...30
• 제3장 연구 방법론 ...34
• 제1절 데이터 포락 분석 ...36
• 제2절 의사결정 나무 ...41
• 제4장 적용사례 ...47
• 제1절 정보통신 분야의 기술 상용화 투자 성과 분석 ...47
• 1. 정보통신 정책자금올 위한 DEA ...49
• 2. 정보통신 정책자금 성패요인 판별 ...58
• 제2절 중소기업 정책자금 성과 평가 모형 ...65
• 1. 중소기업 정책자금올 위한 DEA ...67
• 2. 중소기업 정책자금 성패요인 판별 ...72
• 제5장 결론 및 향후 연구과제 ...80
• 참고문헌 ...83