경영정보학연구 (Information Systems Review)

  • 제26권1호
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  • Pages.251-268
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  • 2024
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  • 2982-6551(pISSN)
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  • 2982-6837(eISSN)
한국경영정보학회 (The Korea Society of Management Information Systems)
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퍼지집합 질적 비교 분석을 활용한 정부출연연구기관의 성과에 대한 결정요인 분석

Analyzing the Determinants of Performance in Government Research Institutes Using Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis(fsQCA)

  • 이준영 (충북대학교 경영정보학과 ) ;
  • 김동연 (가톨릭대학교 경영학과 ) ;
  • 정민우 (한국과학기술기획평가원 ) ;
  • 권보람 (서울대학교 경영대학)
  • Junyeong Lee (Department of Management Information Systems, Chungbuk National University) ;
  • Dongyeon Kim (Department of Business Administration, The Catholic University of Korea) ;
  • Minwoo Jeong (Korea Institute of S&T Evaluation and Planning) ;
  • Boram Kwon (College of Business Administration, Seoul National University)
  • 투고 : 2023.12.29
  • 심사 : 2024.01.19
  • 발행 : 2024.02.29
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초록

세계 주요 강국들은 4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능, IoT, 빅데이터 등의 기술 혁신을 통해 생산성을 높이고 경제·사회 구조를 재편하고자 연구 및 개발(R&D) 지원을 강화하고 있다. 하지만, 점차 감소하는 R&D 예산 증가율과 2024년 큰 폭으로 감소 예정인 한국 정부의 R&D 예산은 국가 차원의 R&D 성과 관리 체계 수립에 대한 논의를 절실하게 만드는 요인임을 강조한다. 본 연구는 출연연의 성과 결정요인에 관한 양적 통계 분석 연구에 주로 초점을 맞췄던 이전 연구와 달리 구성적 관점에서 요인들의 상호작용을 고려한 퍼지집합 질적 비교 분석(fsQCA)을 활용함으로써 전체적인 시각에서 출연연의 성과 도출에 영향을 미치는 요소들을 살펴본다. 이를 위해 2018년부터 2022년까지의 데이터를 바탕으로 출연연의 세 가지 성과(논문, 특허, 기술료)를 조사하였으며, 분석 결과는 각 성과를 달성하는 데 기여하는 요소들의 조합을 보여준다. 본 연구는 출연연의 성과에 영향을 미치는 요소의 구성을 통해 각 기관의 특성에 맞춘 성과 향상에 관한 지침을 제공하며, 국가 연구개발 정책의 효율적 관리 및 성과 평가 패러다임에 대한 시사점을 제공한다.

In the Fourth Industrial Revolution era, global powers are enhancing R&D support to leverage innovations like AI, IoT, and big data for productivity gains and structural economic and social reforms. Yet, the declining R&D budget growth rate and the forecasted sharp cut in South Korea's R&D budget in 2024 highlight the critical need for national R&D performance management system discussions. Diverging from previous studies focused on quantitative analysis of performance determinants, this research utilizes fuzzy set qualitative comparative analysis(fsQCA) to explore the interplay of factors affecting research institutions' outcomes comprehensively. Analyzing data from 2018 to 2022, it examines three outcome types of research institutions, identifying factor combinations crucial for success. By pinpointing these factors' configurations, the study offers institution-specific performance enhancement guidelines and insights for national R&D policy management and performance evaluation efficiency.

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