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정부출연 연구기관의 연구개발 생산성 평가 추이 분석

정부출연 연구기관의 연구개발 생산성 변화 분석(An Analysis on R&D Productivity of Government-funded ResearchInstitutes for Industrial Technology)임대균, 이한규, 김문수한국외국어대학교 산업경영공학부본 연구는 산업응용기술분야 7개 연구기관의 2003~2008년 6개년도 자료를 대상으로 상대적 효율성 평가 기법인 DEA을 적용하여 연구개발 생산성 변화를 고찰한다. 분석 대상 기관의 제한적인 수에 따른 DEA 적용 한계를 극복 하기 위해서 AHP 방법을 활용하여 DEA 모형의 가중치에 대한 제약조건을 부가하였으며, 또한 각 연구기관별 연구개발생산성에 대한 동태적 변화 분석을 위해서 맘퀴스트 생산성지수를 산출하여 기관별, 시기별 비교 분석하고 이를 통해 정책적 시사점을 파악하였다.주요어: 정부출연연구기관, 연구개발생산성,DEA, 맘퀴스트 생산성지수, AHP서론경제성장에 있어서 기술진보의 중요성은 선진공업국의 경험을 통해 입증되었으며 개발도상국의 산업발전에 있어서도 기술요소는 무엇보다도 중요한 요인으로 등장하였다. 오늘날 기술진보의 대부분은 많은 연구비 지출을 수반하는 조직적인 연구개발 활동으로 인해 일어나기 때문에 결과적으로 연구개발 투자가 경제성장 또는 생산성 증가의 주요원천 중 하나라고 인식되고 있다(홍순기 외, 1991)최근 정부는 2012년까지 GDP대비5%까지 연구개발 투자를 끌어올리기 위해 2012년까지 국가 연구개발에 66조 5000억원을 투자할 계획을 발표하였다. 특히, 2009 년도 국가 R&D 예산배분 기본방향에 창의적 연구역량 강화를 위한 기초 연구투자 확대, 민간의 기술역량이 우수한 분야는 민간주도로 개발하고, 정부는 핵심원천 기술개발을 중점 지원하는 등 정부와 민간의 합리적 역할분담을 통해 투자 효율성을 제고한다는 내용을 담고 있다.정부의 대규모 투자는 연구개발의 중요성에 대해서 인식하고 선진국과의 기술격차를 좁혀 앞으로의 국가개발의 기틀을 다지고 선진국으로 도약할 수 있는 발판을 마련하기 위해서이다.그러나 스위스 IMD에 의하면, 한국의 연구개발 투자순위는 7위인 반면에 과학기술 경쟁력은 28위로서 투자대비 기술경쟁력은 점차 하락하고 있음을 지적하고 있다. 이로 인하여 1997년 하반기부터 우리나라의 과학기술경쟁력에 대한 비판이 안팎에서 제기되었으며, R&D투자는 지속적으로 증가하고 있으나 과학기술분야에 대한 경쟁력은 이에 미치지 못하고 있다. 특히, 정부출연 연구기관의 경우, 생산성이 매우 저조하다는 지적을 받고 있다(최재철, 1999).이처럼 연구개발에 대한 투자는 계속 이어지는 반면 그에 대한 연구개발 생산성은 선진국과 대비해서 많이 뒤쳐지고 있다. 특히, 정부출연연구기관 중 산업기술응용분야는 미래 지식경제기반의 국가산업 경쟁력을 가시적으로 보여줄 수 있는 가장 중요한 분야로 인식되고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 산업응용기술분야 7개 연구기관의 2003~2008년 6개년도 자료를 대상으로 상대적 효율성 평가 기법인 DEA을 적용하여 연구개발 생산성 변화를 분석한다. 2장에서는 본 연구 분석을 위한 주요 모형과 방법론 등에 대한 기존 연구를 고찰하고, 3장에서는 분석절차와 자료에 대한 설명을 그리고 4장에서는 분석결과를 제시하고 마지막 5장에서는 분석결과에 대한 정책적 시사점과 결론을 도출한다.분석모형 및 기존 연구DEADEA는 거리함수에 근거한 효율성 평가 방법이다. 회귀분석과는 달리 특정 함수형태를 가정하지 않고 일반적 생산가능집합(Production Possibililty Set)을 정의하고 경험적 투입요소와 산출요소를 이용해 경험적 효율 프론티어(Empirical Efficiency Frontier)를 도출한다. 위와 같이 도출된 효율 프론티어로부터 평가대상의 성과와의 거리를 계측하는 것이므로 다른 평가대상의 성과와 비교하여 효율치를 측정하는 상대적 평가방법이다(Charnes et al, 1978).DEA는 다 투입, 다 산출 구조하에서 복수의 투입요소와 복수의 산출물을 동시에 고려하여 상대적 효율치를 도출하기 때문에 단일투입요소와 단일산출물간의 관계를 나타내는 비율분석의 단점을 보완할 수 있고, 각각의 산출물 또는 투입요소에 대해 가중치가 필요하지 않아 지수법에서 존재하는 가중치의 주관성 문제에 영향을 받지 않으며 투입요소와 산출물간의 특별한 함수형태를 가정하지 않는다는 점이 특징이다. DEA는 연구기관뿐만 아니라 법원, 군대, 금융기관, 유통채널 등 여러 산업에 응용되고 있으며, DEA는 비율적인 연구기관을 파악하고 비효율적인 정도를 측정함으로써 비율분석이나 계량경제학적 방법에서 제시하지 못하는 경영상의 유용한 정보를 제공해 준다(Sherman., 1984).DEA-AR(Assurance Region) 모형은 가중치의 범위를 특별영역으로 제한하는 방법으로 Thompson에 의해 제안되었다. 전통적인 DEA 모형인 CCR모형은 효율성 있는 의사결정 단위들에 대한 순위를 결정하지 못한다. 이 모형에서는 일부 비효율적인 의사결정단위가 효율적인 의사결정단위보다 더 나은 상황이 발생할 수도 있다. 이는 가중치에 어떤 제약조건을 주지 않기 때문이다. 그러할 경우, 투입요소와 산출요소의 대한 부적절한 가중치 부여로 인해 상대적으로 높은 효율성수치를 제공할 수 있다. 이 문제는 가중치에 범위나 유연성을 부여하여 해결할 수 있다.AHP1970년대 초반 T. Saaty에 의하여 개발된 계층분석적 의사결정(AHP)은 의사결정의 계층구조를 구성하고 있는 요소간의 이원비교에 의한 판단을 통하여 평가자의 지식, 경험 및 직관을 포착하고자 하는 하나의 새로운 의사결정방법론이다. 현재 경제분야, 정치분야, 사회분야 등의 이르는 문제를 해결하기 위해 활용되고 있다(조근태. 2003).AHP는 목표들 사이의 중요도(Weight)를 계층적으로 나누어 파악함으로써 각 대안들의 중요도를 산정하는 기법이기도 하다. AHP의 수행과정은 다음과 같다.의사결정 문제를 계층 구조화평가기준의 이원비교중요도 측정논리적 일관성의 검토대체안의 전반적인 우선순위 산출맘퀴스트 생산성 지수DEA방법론의 개발로 맘퀴스트 생산성 지수를 도출하게 됨으로써 비영리, 비효율적 기관에 대하여 부분 요소가 아닌 모든 투입과 산출을 고려한 총 요소 생산성 분석이 가능해졌다. 총 요소 생산성의 변화만을 분석할 수 있었던 기존의 방식(톤퀴비스트 지수)과는 달리 맘퀴스트 지수는 위의 생산성 변화 요인과 같이 생산성 변화를 효율성 변화의 증감과 기술변화로 인한 생산성 변화로 분리할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 생산성 변화는 기술적 효율성의 변화와 기술변화로 인해 두 변화가 복합적으로 이뤄진 변화라고 볼 수 있다(김용택, 2000). 에서 보면 보다 쉽게 이해할 수 있다.

학위논문| 2010.11.11| 8페이지| 3,000원| 조회(142)

DEA, 생산성, ahp, 생산성 분석, 정부출연기관의 연구개발

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