본 논문은 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 지역산업기술개발사업의 효율성을 평가하기 위한 분석의 틀을 정립하고, 정부가 추진하고 있는 지역산업지원사업의 효율성을 향상시킬 수 있...

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본 논문은 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 지역산업기술개발사업의 효율성을 평가하기 위한 분석의 틀을 정립하고, 정부가 추진하고 있는 지역산업지원사업의 효율성을 향상시킬 수 있...
본 논문은 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 지역산업기술개발사업의 효율성을 평가하기 위한 분석의 틀을 정립하고, 정부가 추진하고 있는 지역산업지원사업의 효율성을 향상시킬 수 있는 정책방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 논문은 지원과제 유형에 따라 총 3개의 분석범위로 구분하였고 표본과제의 실증분석을 위해 사용된 자료는 2008년도에 조사된 성과활용보고서 중 과제완료 후 2년차인 342건을 대상으로 지원 및 성과현황을 정리하였다. 또한, DEA를 이용하여 효율성 점수를 산출하고 상대적으로 효율적인 과제들과 비교하여 비효율적인 과제들의 비효율의 원인과 개선방안을 제시하였으며, 상대적으로 효율성을 쉽게 비교해 볼 수 있는 순위 분석도 실시하였다.
본 논문의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, CCR 모형을 이용하여 효율성을 분석한 결과 평균 효율성은 25.6%, BCC 모형의 평균 효율성은 74.0%로 효율적인 기업은 각각 16개, 99개로 분석되었다. 가장 효율성이 우수한 지역은 ‘제주 ’, 주관기업 유형은 ‘대학’이었고, 전략산업 분야는 ‘생물건강’으로 지역별, 주관기관 유형별, 전략산업 분야별로 특성에 따른 효율성 수준 차이를 비교분석할 수 있었다. 다만, 주관기관 유형별 분석에서는 대학 및 대기업의 과제 수가 적어 당초 기대했던 분석결과를 얻기에는 부족함이 있었다. 둘째, 비효율적인 기업의 지역별, 주관기관 유형별, 전략산업 분야별로 살펴본 결과 지역은 ‘광주’, 주관기관 유형은 ‘연구소’이었고 전략산업 분야는 ‘전자부품’으로 비효율적인 지원과제의 현황을 확인할 수 있었다. 셋째, 효율성이 좋게 도출된 DMU들의 순위를 서열화 하기 위해 초효율성을 분석한 결과, 초효율성이 가장 높은 상위 20개 지원과제를 살펴보면 초효율적인 지원과제가 가장 많은 지역은 ‘대구 3개, 부산 3개, 충남 3개’, 주관기관 유형은 ‘중소기업 9개’이었고 전략산업 분야는 ‘바이오 3개’로 파악되었다.
마지막으로, 본 논문에서는 DEA의 효율성 분석결과를 활용하여 BCC 모형으로 계산된 효율성 값을 종속변수로 과제의 환경변수를 독립변수로 하여 의사결정트리(DT)분석을 수행한 결과, 지역산업기술개발사업의 지원과제는 주관기관 유형과 전략산업 분야에 따라 효율성에 영향을 미치는 것으로 조사되었다.
그간 국가연구개발사업에 관한 연구는 사업별 수준에서 절대적 성과치를 근거로 재량적으로 분석하여 온 경우가 많으며, 개별 과제 단위의 효율성 측정을 위하여 DEA를 이용한 연구들은 찾아보기가 힘들다. 따라서, 동 분석법의 한계를 극복할 수 있는 개선된 DEA가 적용된다면 연구개발사업의 효율적 관리에 크게 기여할 것으로 기대한다. 또한, 본 논문의 DEA를 이용한 효율성 분석은 객관적인 통계 신뢰성에 의한 효율성 분석 프로세스로 국가연구개발사업의 각 종 프로그램의 성과분석 프로세스에 실무적으로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 본 논문의 의의를 찾을 수 있다.
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