• 기술혁신연구
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• 제19권3호
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• pp.57-83
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• 2011

본 연구에서는 CGE(Computable General Equilibrium)모형을 이용하여 28개 산업별 R&D투자액의 GDP 파급효과를 추정한 뒤, 그 결과로써 GDP의 R&D투자탄력성을 계산하여 산업별 R&D 투자 우선순위를 제시하였다. 우선순위는 28개 대분류 산업 중 전체 연구 개발투자에서 차지하는 비중이 1% 미만인 16개 산업을 제외한 12개 산업에 대해서만 적용해 보았다. 먼저 GDP의 R&D투자 탄력성에 근거한 우선순위는 제1차 금속제품, 화학제품, 음식료품, 전기 및 전자기기, 수송장비, 금속제품, 정밀기기, 전력 가스 및 수도, 일반기계, 통신 및 방송, 건설, 사회 및 기타 서비스, 부동산 및 사업 서비스 순이었다. GDP의 R&D투자탄력성에 근거한 순위설정은 비교적 우리나라 산업들의 현황을 잘 보여주고 있는 것으로 판단된다. 보조 지표인 2030년 기준 균형 대비 GDP 증가율에 근거한 우선순위 역시 판정기준으로 유사한 결과를 보여주었다. 결국 두 개의 우선순위 기준은 국가과학기술위원회의 R&D예산투자방향 및 기준 설정과 주요 사업별 예산배분 방향에 좋은 판정기준으로 활용될 수 있음을 보여주었다.

• 경영과학
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• 제34권1호
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• pp.15-25
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• 2017

We evaluated industry growth and employment effects of every possible pairs of 22 manufacturing sectors and 16 regions (i.e, 352 region-sectors). We used annual data of manufacturing sectors from 2008 to 2014 for the evaluation. The evaluation comprises of two steps; We first find several region-sectors that outperform others with respect to the effects of industry growth and employment, which are measured by location quotient analysis, shift share method, employment to GDP ratio and employment elasticity. In addition, cross-efficiency analysis follows to classify region-sector pairs into two sub-categories : efficient region-sectors that deserve to hold the current level of investments and inefficient region-sectors where we should consider efficiency improvements. To examine the efficiency, R&D investment, employment size, and capital investment were used as input factors and production volume, added value, changes in employment size, changes in annual salary per capita were used as output factors. For region-sector pairs that have outstanding growth and employment effects but are inefficient, we employed a CCR DEA model and analyzed how much to adjust the values of input and output factors to improve the efficiency scores. The analysis results showed that inefficiency is mainly due to several factors such as R&D investment, changes in employment size and changes in annual salary per capita.