신재생에너지 R&D 사업의 효율성 및 생산성 분석 : DEA/Malmquist 분석을 중심으로 = Analysis of Efficiency and Productivity in Renewable Energy R&D Projects: Focusing on DEA/Malmquist Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 신재생에너지 분야 국가 R&D 사업을 대상으로 투입 자원의 효율성과 기술혁신 성과가 생산성 변화를 어떻게 유발하는지 분석하고, 효율적 자원 배분 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들이 정태적 효율성 측정에 주로 의존해 온 데 비해, 본 연구는 효율성 변화와 기술 변화의 상호작용을 고려하는 동태적 분석 체계를 구축하였다. 2020년, 2021년, 2022년 최종 종료된 신재생에너지 R&D 사업 108개 과제를 대상으로 DEA를 수행한 후 Kruskal-Wallis H 검정과 Conover 사후검정을 하였다. Malmquist 생산성 지수를 EC와 TC로 분해하고, 이를 기반으로 Quadrant Analysis와 Transition Matrix를 통해 성과 패턴과 변화 경로를 분석하였다. 분석 결과, 전체 과제의 약 90%가 TC 1.0 이상을 기록하여 기술 프런티어가 지속적으로 확장되고 있음을 확인하였다. Quadrant Analysis에서는 기(2021년~2022년) 과제의 50% 이상이 1·2사분면에 집중되어 기술 변화 주도형 성과 패턴이 강화되었다. 또한 Transition Matrix 분석 결과 제4사분면에서 제2사분면으로 이동한 과제가 다수 확인되어, 효율성 정체에도 기술 변화 회복을 통한 생산성 개선 경향이 나타났다. 즉, 신재생에너지 R&D 사업의 생산성 구조에서 기술적 진전이 핵심 요인임을 시사한다.
본 연구는 동태적 분석을 통해 신재생에너지 R&D 사업의 생산성 요인을 실증적으로 규명하였으며, 기술혁신 역량 강화 및 수행주체별 차별적 지원 전략 수립을 위한 실질적 근거를 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes how input resource efficiency and technological innovation outcomes drive productivity changes in national R&D projects within the renewable energy sector, aiming to propose efficient resource allocation strategies. Unlike previous studies that primarily relied on static efficiency measurement, this research establishes a dynamic analytical framework that considers the interaction between efficiency changes and technological change. After performing DEA on 108 renewable energy R&D projects that concluded in 2020, 2021, and 2022, the Kruskal-Wallis H test and Conover post-hoc test were conducted. The Malmquist productivity index was decomposed into EC and TC, and based on this, performance patterns and change paths were analyzed using Quadrant Analysis and Transition Matrix. Analysis confirmed that approximately 90% of all projects recorded TC ≥ 1.0, indicating continuous expansion of the technology frontier. Quadrant Analysis revealed that over 50% of projects (2021–2022) were concentrated in Quadrants 1 and 2, strengthening the technology-change-driven performance pattern. Furthermore, Transition Matrix analysis revealed numerous projects moving from the fourth to the second quadrant, indicating a trend toward productivity improvement through technological change recovery despite efficiency stagnation. This suggests that technological advancement is a key factor in the productivity structure of renewable energy R&D projects.
This study empirically identifies the productivity factors of renewable energy R&D projects through dynamic analysis, providing practical evidence for strengthening technological innovation capabilities and establishing differentiated support strategies for each implementing entity.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구 배경 및 목적 1
• 2. 연구 범위 및 방법 4
• II. 이론적 배경 8
• 1. 신재생에너지 R&D 사업 8
• 가. 신재생에너지 R&D의 이론적 고찰 8
• 나. 신재생에너지 R&D 사업 연계성 11
• 다. 신재생에너지 R&D 사업 동향 12
• 2. 신재생에너지 R&D 사업 평가 지표 15
• 가. R&D 사업 성과평가 분석 15
• 나. 신재생에너지 R&D 사업 효율성 18
• III. 연구 방법 25
• 1. 연구대상 및 자료수집 25
• 가. 연구모델 25
• 나. 투입요소 및 산출요소 선정 29
• 2. 효율성 분석 32
• 가. DEA 분석(CCR, BCC모형) 32
• 나. Kruskal-Wallis H 검정 35
• 다. Conover 사후검정 37
• 3. Malmquist 생산성 분석 38
• 4. Quadrant Analysis & Transition Matrix 분석 40
• 가. Quadrant Analysis 40
• 나. Transition Matrix 분석 42
• IV. 연구 결과 45
• 1. 투입변수와 산출변수 및 데이터 수집 45
• 2. 효율성 분석 결과 50
• 가. DEA(CCR, BCC, SE) 분석 결과 50
• 나. 집단별 효율성 분석 결과 59
• 3. Malmquist 생산성 분석 결과 65
• 4. Quadrant Analysis & Transition Matrix 분석 결과 73
• V. 결론 82
• 1. 연구 결과 요약 82
• 2. 연구 시사점 84
• 3. 연구 한계 및 향후 연구방향 87
• 참고문헌 88
• Abstract 95