DEA 모형을 이용한 과학기술계 정부출연연구소 연구부서의 효율성 분석

Abstract

1960년대 설립된 한국과학기술연구원으로 부터 시작된 과학기술계 정부출연연구소는 정부의 적극적인 지원 하에 지난 40년간 과학기술의 발전을 토대로 산업 및 경제 발전에 많은 기여를 해왔다. 정부는 국가연구개발 예산의 지속적인 확대와 더불어 정부출연연구소에 대한 평가를 강화하고 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 현재 연구조직 평가에 주로 사용되고 있는 지수법을 보완하기 위한 방안으로 계량적인 효율성 평가 모형 중 공공기관의 효율성 평가에 이용되고 있는 자료포락분석(DEA: Data Envelopment Analysis) 모형을 적용하여 A정부출연연구원 연구부서의 상대적 효율성을 평가·분석하였다. A정부출연연구원의 연구사업단 20개를 평가대상으로 하여 투입변수로 집행연구비, 정규직 연구인력, 비정규직 연구인력을 선정하였고, 산출변수로는 SCI논문수, 비SCI논문수, 특허출원수, 연구비 계약액을 선정하여 2007년도 연구사업단별 효율성을 측정하였다. 측정방법은 DEA 분석프로그램인 Warwick windows DEA version 1.02를 활용하여 분석을 하였다. 측정결과 A정부출연연구원의 평균적인 효율성 달성도는 기술효율성(TE)이 91.79%, 순수기술효율성(PTE)이 96.03%로 상당히 높은 효율성을 달성하고 있는 것으로 분석되었다. 기술효율성을 달성하지 못 한 연구사업단은 9개, 규모의 비효율성이 배제된 순수기술효율성을 달성하지 못한 연구사업단은 6개로 나타났다. 규모효율성 측정을 통하여 최적 규모를 달성하지 못하는 정도와 규모수확체증·체감 상태(IRS·DRS)를 분석하였다. 기술효율성이 비효율적이나 순수기술효율성이 효율적으로 측정된 3개의 연구사업단은 투입요소의 조합에 비효율성의 원인이 있는 것이 아니라 현재 조업규모가 최적이 아니기 때문으로 판단할 수 있었다. 또한 순수기술효율성 평균(96.03)이 규모효율성 평균(95.73)보다 높게 나타난 것은 비효율의 주된 원인이 규모의 비효율성에서 기인하고 있다는 것을 알 수 있다. 측정결과를 바탕으로 비효율적인 연구사업단이 효율성을 달성하기 위한 각 변수의 이상적인 목표치와 비율을 도출하여 투입요소의 경우 감축이 필요한 정도와 산출요소의 경우 증가 필요한 정도를 계량적으로 제시하였다. 본 연구의 한계점으로는 계량화가 가능한 지표만을 선정하여 연구사업 자체에 대한 질적인 평가요소는 배제되었으며, 지수법에 비하여 선정하는 투입 및 산출요소의 수에 제약이 있었다. 상대적 효율성을 측정하는 분석모형의 특성상 효율적 연구사업단으로 평가된 경우라도 절대적으로 효율성을 달성하고 있다고 볼 수 없었으며, 효율성 달성된 연구사업단의 경우 모두 최고 측청치인 100이상을 넘지 않아 순위를 정할 수가 없었다. 향후 DEA 모형을 이용한 연구조직의 효율성 측정 방법은 지수법을 보완하는 평가도구로 특정한 업무나 특정 산출성과의 효율성을 평가하는 데 이용하거나, 효율성 향상을 위하여 투입·산출 측면의 어느 부분을 개선해야 하며 어느 정도로 규모의 효율을 달성하고 있는가를 파악하여 경영개선에 피드백하는 컨설팅으로 활용하는데 이점이 있을 것이다.; In 2008, the IMD report notes that scientific infrastructure competitiveness of Korea(Republic of Korea) is ranked as 5. It's background is successful outcome of Government-Funded Scientific and Technological Research institutes which have been established since the 1960s and supporting of government. In 2007, a national R&D budget was 8,139billion and 20 Government-Funded Scientific and Technological Research institutes was contributed 781billion won from National R&D budget. Therefore government has enforced evaluation and Research institutes have tried to estimate their research departments more accurately. This study analyzes efficiencies in 20 research divisions of A government-funded institutes by using DEA(Date Envelopment Analysis) so that searching numerical method to complement index method which is extensively used at evaluating research organizations DEA could calculate inefficient rates and present target to improvement inefficient value with multiple inputs and outputs. It is also applied in case of defining production function is difficult. This study has estimated 20 different research divisions by selecting input factors which are research expenses, full-time research employes, and part-time research employes and out factors which are SCI papers, non SCI papers, patent applications and research project earnings. Technical efficiency(TE), Pure Technical efficiency(PTE) and Scale efficiency(SE) are measured by CCR and BCC model as using Warwick windows DEA version 1.02, DEA program. Results of this analysis is that average TE achievement is 91.79% and PTE average which is excluded scale inefficiency is 96.03%. 9 divisions is calculated as technical inefficiency DMUs(Decision-Making Unit) and 6 divisions is calculated as pure technical inefficiency DMUs. DMU 3, 9 and 20 are estimated that TE is inefficiency but PTE is efficiency. The reason is that inefficiency in these DMUs causes from their productive scale not optimal condition. The reason why PTE average(96.03) is higher than SE average(95.73) is that main cause of inefficiency arises from scale problems. This analysis indicates that inefficient DMU's target values of input and output factors which achieve efficient condition. The limits of this study are that input and output factors restricted countable factors without qualitative factors and DMU calculated as efficiency is not considered as absolutely efficient DMU because of estimating relative efficiency by DEA. Maximum efficiency rate is 100%(all efficient DMUs have 100% rate) so DMU ranking could not be calculated. In spite of above restrictions, evaluating research organizations by DEA is useful for understanding which factors should be increased or decreased to improve efficiency and how far productive scale is optimized.