R&D 프로젝트 효율성 상관분석 및 사업포지셔닝 조사를 위한 2단계 DEA/AR-I 성과평가모형 (Two-staged DEA/AR-I Performance Evaluation Model forR&D Projects Efficiency Correlation Analysis andPrograms Positioning Investigation)

서지정보

· 발행기관 : 대한경영학회
· 수록지 정보 : 대한경영학회지 / 23권 / 6호 / 3285 ~ 3303페이지
· 저자명 : 박성민

초록

본 연구는 R&D 프로젝트 효율성 상관분석 및 사업포지셔닝 조사를 위한 2단계 DEA/AR-I 성과평가모형을 제안하고, 대한민국 정부에 의해 입안․집행된 ’09년도 성과활용현황조사시 수집․제공된 대규모 실증자료의 사례분석을 다음과 같이 예시한다. 첫째, R&D 프로젝트의 제1단계 기술적 산출 및 제2단계 사업화 결과와 관련된 2개 DEA/AR-I 효율성지수간 상관성을 분석한다. 특히, DEA 효율성지수 신뢰도 제고를 위해 Acceptance Region Type I(AR-I) 제약식을 갖는 DEA/AR-I 성과평가모형을 수립․활용한다. 둘째, 비모수적 단일인자 분산분석법 Kruskal-Wallis 검정을 실시하여 기술분야별․주관기관별로 분류된 R&D 사업간 효율성지수의 통계적 유의차를 확인하고, 이에 기초한 R&D 사업포지셔닝 매트릭스를 작성한다. 지식경제부․K기관이 각각 R&D 정부지원자금 주무․관리부서인 ’09년도 ‘산업기술개발사업’ 2,393개 R&D 프로젝트의 77.89%, 1,864개 R&D 프로젝트 사례분석 결과; 1)R&D 프로젝트 제1단계 기술적 산출 효율성지수 DEA/AR-I(1)과 제2단계 사업화 결과 효율성지수 DEA/AR-I(2)간 표본상관계수 ≒0.05로서 절대적 크기가 작고; 2)Kruskal-Wallis 검정 표준화 통계량에 기초한 R&D 사업포지셔닝 매트릭스로부터, ①기술분야별 분류에서는 ‘바이오․의료’는 우등, ‘기계․소재’는 열등, ②주관기관별 분류에서는 ‘벤처기업’, ‘중소기업’은 우등, ‘대기업’은 열등한 상대적 효율성이 확인된다.

영어초록

This study aims to propose a two-staged DEA/AR-I performance evaluation model for R&D projects efficiency correlation analysis as well as R&D programs positioning investigation according to the stepwise performance creation process relating to government-funded R&D projects. First, it is examined whether a statistically significant correlation exists between the first stage ‘technical output’ and the second stage ‘business outcome’ DEA/AR-I efficiency score. Especially, in order to enhance the reliability of DEA optimal solutions, a DEA/AR-I revised model is developed by adding Acceptance Region Type I(Ⅰ.e. AR-I) constraints into the DEA basic model. Second, R&D programs(Ⅰ.e. R&D project groups classified by technology and organization types) are tested so as to verify significant differences in their DEA/AR-I efficiency scores in terms of Kruskal-Wallis test of hypothesis that is a nonparametric single-factor analysis of variance method. Additionally, two R&D programs positioning matrices are generated by the test statistic. The empirical dataset is composed of 1,864 R&D projects which is 77.89% of the total of 2,393 R&D projects deployed in ‘Industry Technology Development Program' supervised by Ministry of Knowledge Economy(MKE) and administered by Korea Evaluation Institute of Industrial Technology(KEIT) in the year of 2009. Results show that; 1)the sample correlation coefficient ≒0.05 that is statistically significant but its absolute magnitude is very small between the first stage ‘technical output’ DEA efficiency score DEA/AR-I(1) and the second stage ‘business outcome’ DEA efficiency score DEA/AR-I(2); 2) R&D programs positioning matrices locate, ①‘biological․medical’ in superior, ‘mechanical․material’ in inferior position regarding the technology types classification, ②‘venture business’, ‘small and medium-sized business’ in superior, ‘large enterprise’ in inferior position regarding the organization types classification.

참고자료

· 없음