지식경영연구 (Knowledge Management Research)

한국지식경영학회 (The Knowledge Management Society of Korea)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

정부출연연구기관의 융합연구 R&D 사업에 대한 효율성 분석: 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)에 기초하여

Efficiency Analysis of Convergence Research R&D Projects by Government-funded Research Institutes: Based on Data Envelopment Analysis

  • 투고 : 2021.11.22
  • 심사 : 2021.12.17
  • 발행 : 2021.12.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 연구는 정부의 연구개발 사업에 대한 연구 성과의 효율성 검증을 통해 보다 효과적인 예산활용과 연구개발 사업투자에 대한 제언을 하고자 한다. 이를 위해, 국가과학기술연구회에서 주관하는 융합연구사업(창의형융합연구사업, 융합연구단사업)과 일반수탁연구사업의 연구 성과에 대해 '자료포락분석법(Data Envelopment Analysis)'과 'Malmquist Index 분석법'을 활용하여 효율성을 분석하였다. 분석대상은 국가과학기술연구회 주관 융합연구사업(창의형융합연구사업, 융합연구단사업)과 정부 출연연구소들의 일반수탁 연구사업을 대상으로 진행하였으며, DEA를 활용하여 정태적 분석과 Malmquist Index 분석법을 활용하여 동태적 분석을 실시하였다. 분석결과 DEA의 정태적인 관점에서 융합연구사업이 높은 효율성을 나타났다. Malmquist Index 분석법을 통한 동태적 관점에서는 일반수탁사업의 효율성이 점차 하향하는 반면, 융합연구사업은 매년 효율성이 향상되었다. 이는 융합연구가 일반연구보다 높은 성과를 가지는 것을 시사한다. 본 연구결과를 통해 정부 R&D투자에 대한 성과평가의 객관적인 기준을 제시하고 정부 출연 연구기관에 대한 효율성 향상을 위한 연구 인력과 연구비의 합리적인 투자정책 및 연구과제기획에 객관적인 시사점을 제공 하고자 한다.

This study aims to make suggestions for more effective budget utilization and R&D project investment through verification of the efficiency of research results for the government's R&D projects. Efficiency was analyzed using Data Envelope Analysis(DEA) and 'Malmquist Index analysis' for the research results of convergence research projects organized by the National Science and Technology Research Association. The analysis targets were convergence research projects organized by the National Science and Technology Research Association and general entrusted research projects by government-funded research institutes, and dynamic analysis was conducted using DEA and Malmquist Index analysis. As a result of the analysis, the convergence research project showed high efficiency from the static perspective of DEA. On the other hand, from a dynamic perspective through the Malmquist Index analysis method, the efficiency of the general consignment project gradually declined, while the efficiency of the convergence research project improved every year. This suggests that convergence studies have higher results than general studies. Through the results of this study, we intend to present objective standards for performance evaluation of government R&D investment and provide objective implications for rational investment policies and research project planning of research personnel and research funds to improve efficiency for government-funded research institutes.

키워드

과제정보

본 연구는 충남대학교 연구비를 통해 진행 되었습니다.

참고문헌

  1. 고영희, 손익수 (2013).핵심표준기술의 기술이전사업화를 통한 기업성장 및 신산업 창출 사례연구-이니텍(주) ETRI 협력사례를 중심으로-. 지식경영연구, 14(5), 15-34.
  2. 곽기호, 오승훈, 김재윤 (2010). DEA-AR을 활용한 산업기술연구회 소속 정부 출연(연)의 R&D효율성 분석과 평가 방안 제언. 한국기술혁신학회지, 11(1), 262-278.
  3. 김대중, 엄기용 (2018). Influence of R&D intensity on innovation performance in the Korean pharmaceutical industry: Focusing on the moderating effects of R&D collaboration. 지식경영연구, 19(3), 189-223. https://doi.org/10.15813/KMR.2018.19.3.009
  4. 김성호, 최태성, 이동원 (2007). 효율성 분석이론과 활용. 서울: 경제경영출판사.
  5. 김승태, 정수현, 이기종 (2017). 과학기술분야 정부출연연구기관의 평균연령 증가 추세가 연구성과에 미치는 영향. 기술경영경제학회지, 25(3), 25-50.
  6. 김주경, 김영곤, 강제상 (2014). 정부 R&D 사업성과의 영향요인에 관한 연구. 한국정책과학학회보, 18(4), 229-256.
  7. 남인석, 송윤영, 정병호 (2008). DEA 모형을 이용한 정부출연 연구기관의 상대적 효율성 분석. 산업경영시스템학회지, 31(1), 1-10.
  8. 마진희, 자윤호, 안영효 (2015). DEA와 Malmquist 생산성지수를 이용한 우리나라 온라인쇼핑업체의 다기간 경영 효율성 분석. 유통과학학회지, 13(4), 45-53.
  9. 박석종, 김경화, 정상기 (2010). 과학기술적 성과 관점에서 정부 R&D 사업 효율성 분석에 관한 연구. 한국기술혁신학회학술대회, 120-130.
  10. 봉강호 (2020). 공공기술 기반 창업기업 성과 결정요인: 기술주체의 후속지원을 중심으로. 지식경영연구, 21(2), 41-58.
  11. 유금록 (2003). 보건소의 생산성 측정. 한국행정학보, 37(4), 195-214.
  12. 유금록 (2004). 공공부문의 효율성 측정과 평가. 대영문화사.
  13. 이동규 (1993). 정부출연연구기관의 효율성에 관한 DEA의 적용. 충남대학교 경영경제연구소, 경영논집, 9(1), 90-100.
  14. 이성희, 김태수, 이학연 (2015). 정부출연연구기관의 R&D 효율성 동적 분석. 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 1755-1772.
  15. 이수철, 이동호 (2014). 정부출연연구기관 연구개발 효율성 변화 분석. 한국기술혁신학회 학술대회, 629-639.
  16. 이수철, 이동호 (2016). Cumulative DEA/Malmquist Index 기법을 이용한 정부출연연구기관 연구개발 효율성 변화 분석. 한국경영과학회지, 41(1), 99-111. https://doi.org/10.7737/JKORMS.2016.41.1.099
  17. 이정동, 오동현 (2012). 효율성분석이론. (주)지필미디어, pp. 1-124.
  18. 장준구 (2014). 정부출연연구기관의 효율성 분석 및 영향요인에 관한 연구. 석사학위논문, 서울대학교 대학원.
  19. 전지은 권상집 (2018). 공공기술 이전, 기술적 성과, 연구개발성 간의 구조적 관계 분석. 지식경영연구, 19(2), 1-19. https://doi.org/10.15813/kmr.2018.19.2.001
  20. 정선양 (2005). 연구회 및 출연(연)의 기능조정 및 발전방안. KISTEP-ESSAY.
  21. 정수현, 김승태, 이기종 (2016). 과학기술분야 정부출연연구기관 연구성과의 내재적 영향요인에 관한 연구. 정책분석평가 학회보, 26, 1-27.
  22. 조남권, 김규환, 이석진 (2018). DEA를 통한 중소, 중견기업의 R&D 효율성 분석. 지식재산연구, 13(2), 207-236.
  23. 조지혁 (2018). 정부출연연구원의 융합연구 효율성에 관한 연구. 박사학위논문, 고려대학교 대학원.
  24. 최태진 (2007). 국가연구개발사업의 유형별 성과분석을 통한 전략적 연구관리 체계 구축에 관한 연구. 박사학위논문, 건국대학교 대학원.
  25. 최호영, 최치호, 김정수 (2011). 과학기술계 정부출연연구기관의 연구개발성과 결정요인. 기술혁신학회지, 14(1), 791-812.
  26. 현만석, 유왕진 (2008). DEA모형을 이용한 공공연구기관의 기술이전 효율성 분석에 관한 연구. 산업경영시스템학회지, 31(2), 94-103.
  27. 황경연, 성봉석, 송우용 (2012). DEA와 Malmquist 지수를 활용한 외항해운기업의 효율성 및 생산성 분석. 한국통상정보학회지, 14(3), 323-350.
  28. 황석원, 안두현, 최승현, 권성훈, 천동필, 김아름, 박종혜(2009). 국가연구개발 사업 R&D 효율성 분석 및 제고방안. 정책연구, 1-316.
  29. Argyres, N. S., & Silverman, B. S. (2004). R&D, organization structure, and the development of corporate technological knowledge. Strategic Management Journal, 25(8-9), 929-958. https://doi.org/10.1002/smj.387
  30. Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
  31. Brown, M. G., & Svenson, R. A. (1988). Measuring R&D productivity. Research, Technology Management, 31(4), 11-15. https://doi.org/10.1080/08956308.1988.11670531
  32. Bussofiane, A., Dyson, R. G., & Thanassoules, E. (1991). Applied data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 52(1), 1-15. https://doi.org/10.1016/0377-2217(91)90331-O
  33. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  34. Charnes, A., Cooper, W. W., Golany, B., Seiford, L., & Stutz, J. (1985). Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics, 30(1-2), 91-107. https://doi.org/10.1016/0304-4076(85)90133-2
  35. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1989). Innovation and learning: The two faces of R & D. The Economic Journal, 99(397), 569-596. https://doi.org/10.2307/2233763
  36. Fare, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The American Economic Review, 84(1), 66-83.
  37. Fitzsimmons, J. A., & Fitzsimmons, M. J. (1994). Service management for competitive advantage. McGraw-Hill, pp. 31-33.
  38. Hsu, F. M., & Hsueh, C. C. (2009). Measuring relative efficiency of government sponsored R&D projects: A three-stage approach. Evaluation and Program Planning, 32(2), 178-186. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2008.10.005
  39. Liu, J., Gong, Y., Zhu, J., & Zhang, J. (2018). A DEA-based approach for competitive environment analysis in global operations strategies. The International Journal of Production Economics, 203, 110-123. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.05.029
  40. Tone, K. (2017). Advances in DEA theory and applications: With extensions to forecasting models. Wiley Series in Operations Research and Management Science-John Wiley and Sons Inc.
  41. Wang, E. C., & Huang, W. (2007). Relative efficiency of R&D activities: A cross-country study accounting for environmental factors in the DEA approach. Research Policy, 36(2), 260-273. https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.11.004