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과학기술 진흥 정책수단으로서 테크노파크 사업의 운영성과 평가: DEA와 MPI를 활용한 효율성 평가를 중심으로 (Applying DEA and MPI model to Evaluate the Operational Performance of Techno-Park Program)

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최초등록일 2025.07.14 최종저작일 2013.03
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과학기술 진흥 정책수단으로서 테크노파크 사업의 운영성과 평가: DEA와 MPI를 활용한 효율성 평가를 중심으로
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    • 📊 과학기술 정책의 효율성을 심층적으로 분석한 학술 연구
    • 🔬 DEA와 MPI 같은 전문적인 분석 방법론 활용
    • 💡 테크노파크 운영에 대한 실증적이고 객관적인 평가 제공

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정책분석평가학회
    · 수록지 정보 : 정책분석평가학회보 / 23권 / 1호 / 29 ~ 58페이지
    · 저자명 : 김재근, 박형준

    초록

    첨단기술기업을 육성하고 지역혁신을 활성화하기 위한 정책수단으로서 테크노파크가 조성되었지만, 대규모 공적자금의 투입과 지속적인 공공관여가 있음에도 불구하고 이에 대한 정책적, 학문적 관심은 높지 않다. 이에 본 연구는 테크노파크의 운영성과를 효율성의 관점에서 접근하였으며, 자료포락분석(DEA)기법과 맘퀴스트생산성 지수분석을 통해 2008년부터 2010년 동안 테크노파크의 운영성과를 평가하고자 하였다. DEA 분석결과, 테크노파크 효율성은 전체적으로 규모보다는 순수기술적 효율성에 영향을 받고 있었으며, 비효율의 유형은 규모수익체증에서 규모수익체감으로 변화하고 있었다. 또한 MPI 분석결과, 전체적인 테크노파크의 생산성은 지난 3년간 감소하는 추세에 있는 것으로 분석되었고, 기술적 효율성 변화지수에 보다 많은 영향을 받고 있었다. 이러한 분석결과는 첫째, 테크노파크의 운영효율성 향상을 위해서 투입규모의 확대보다는 관리적 개선노력이 필요하며, 둘째, 생산성 향상을 위해서도 기술적 효율성을 향상할 수 있는 방안 마련과 더불어 정부차원의 정책 및 구조개선과 같은 기술변화가 관리기술 향상에 민감한 영향을 미치고 있어, 테크노파크에 대한 지속적인 관심과 통제가 유지될 필요가 있음을 시사한다.

    영어초록

    Techno-Parks (TPs) is a very useful policy tool to create opportunities of development and to promote regional innovation by supporting new start-up firms. As the most country, Korea has an approximately a decades of experience. However, it hasn’t have sufficiently investigated whether TPs have been successful. We need to help making the best decision, now being an important issue for operators and government policy, in allocating resources and creating more profits. The purpose of this paper is to evaluate all of Korean 18 TPs on analyzing efficiency and productivity for 2008-1010. This paper applied data envelopment analysis (DEA) and Malmquist productivity index (MPI) for measuring operational performance based on the efficiency. According to the result of DEA, the most TPs not only enhanced their managerial skills but also increased and improved innovative performance. The inefficiency of the most TPs (except 4 TPs which are analyzed to the most efficient DMU as constant return to scale), are affected on more the pure technical efficiency than the scale. And also reason of inefficiency is to be changed from increasing return to scale to decreasing. Analyzed results from MPI, the productivity was decreasing for last 3 years and influenced on more technology efficiency than the other index. From these results, this article suggested some policy implications to improve performance of TPs.

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