4.1. 분석모형
앞서 살펴본 바와 같이 농림부문 R&D 사업의 성과지표에는 논문, 특허, 기술이전, 사업화 등 다양한 지표가 있으며, 따라서 이들 지표들을 통합하 는 성과평가방법이 필요하다. 이들 성과들은 서로 유사하기도 하고 대체관 계를 형성하기도 하며, 그 측정단위나 중요도 등에 있어서도 차이가 있기 때문에 모든 성과를 함께 반영하는 평가지표가 필요하다. 이 경우 이 성과 들은 모두 R&D 사업의 산출물이기 때문에 다수의 산출물이 생산될 때의 성과지표 평가법을 활용할 수가 있다.
다수 산출물의 성과지표 평가는 산출물거리함수(output distance function) 와 같이 다수 산출물의 생산기술 특성을 스칼라(scalar) 값으로 표시할 수 있는 함수를 추정함으로써 이루어진다(Färe 1988). 이 함수의 추정방법은 크게 모수적 분석법과 비모수적 분석법 두 가지로 대별되는데(Kumbhakar and Lovell 2000), 본 연구에서는 구체적 형태의 함수추정 없이 효율성지표 나 산출물거리함수의 값을 구하는 대표적 비모수적 분석법인 DEA(data envelopment analysis) 방법을 이용한다. 한편 본 연구가 사용할 수 있는 산 출물 자료들이 모두 이산변수(discrete variables)이거나 정수(integers)여서, 정 수나 이산변수일 때 적용할 수 있는 Kuosmanen et al.(2014)이 제시한 IDEA (integer DEA) 방법을 주로 이용한다.
IDEA를 통해 얻어진 각 연구개발사업의 효율성지수가 구해지면 이 수 치가 각 사업이 가지는 특성들에 의해 어떤 영향을 받는지 확인하기 위해 서 양측 Tobit 모형(two-limit Tobit model 혹은 doubly censored Tobit model)을 통해 분석한다. 분석방법과 관련된 보다 자세한 사항은 <부록 4>
에 제시하였다.
26 본 절의 내용은 서울대학교 산학협력단 위탁연구 결과이다.
78 농업 R&D 투자 및 성과 분석
4.2. 분석결과 및 시사점
IDEA 분석에 있어 산출물은 총 4가지로 SCI 논문건수, 특허, 기술이전, 창업사업화이다. 정책건의 등의 여타 성과지표는 연구비 관리 기관에 따라 집계방식이 달라 산출지표에서 배제되었다. 연구사업의 투입물은 9가지로 정부연구비, 지방정부 연구비, 대학투자, 대기업투자, 중소기업투자, 연구 비기타, 박사인력, 석사인력, 학사인력 등이다.
분석 데이터는 앞의 성과지표 결정요인에 이용한 데이터와 동일하며 IDEA 분석을 통해 얻어진 산출물거리함수 의 추정결과는 <표 3-30>과 같다.27 4개 성과지표 미발생 사업에 0의 산출물거리함수 값을 배정할 때 와 이들을 모두 배제할 때의 산출물거리함수 추정결과를 보여주는데, 사업 별로 상당한 정도의 실적 차이가 있으며, 두 경우에 있어 평균적인 성과는 양호한 성과의 약 13%와 25%에 불과함을 알 수 있다. 실적이 양호하여 산 출물거리함수의 값이 1인 연구사업은 전체의 약 3%인 65개였다.
표 3-30. 산출물거리함수 추정결과
구분 관측치 수 평균 표준편차 최소 최대
4개 성과지표 미발생 사업 포함 2,190 0.134 0.220 0 1 4개 성과지표 미발생 사업 배제 1,181 0.249 0.247 0.01 1
<그림 3-3>은 <표 3-30>의 산출물거리함수 추정치를 4개 성과지표 미발 생 사업을 포함할 때와 배제할 때 두 경우에 있어 커널확률밀도함수(kernel density function)로 구해본 것이다.
27 IDEA모형은 GAMS 23.7.4를 이용해 해를 구하였으며, solver로 COINCBC를 사용하였다.
농업 R&D 투자 및 성과 분석 79
그림 3-3. 커널밀도함수 추정결과
<a> 4개 성과지표 미발생 사업 포함
0246Density
0 .2 .4 .6 .8 1
eff kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0253
Kernel density estimate
<b> 4개 성과지표 미발생 사업 배제
01234Density
0 .2 .4 .6 .8 1
eff kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0351
Kernel density estimate
전자의 경우 커널밀도함수가 반정규분포(half-normal distribution)에 가 까운 분포를 보여 0에서 가장 높은 밀도함수값을 보이고 이후 감소하지만, 효율적인 관측치들이 몰려있는 1부근에서 소폭 상승하는 모습을 보인다.
80 농업 R&D 투자 및 성과 분석
후자의 경우에는 커널밀도함수가 전체적으로 절단정규분포(truncated normal distribution)에 가까운 형태를 지니는데, 산출물거리함수의 평균치 부근에서 피크값을 보이다 이후 감소하지만 역시 효율적인 관측치들이 몰 려있는 1부근에서 작은 피크를 다시 만든다.
이어서 양측 Tobit 모형을 이용해 사업의 특성이 통합성과지표에 미치는 영향을 분석하였는데, 그 결과는 <표 3-31>에 정리되어 있다. Tobit 모형을 추정함에 있어 먼저 앞의 개별 지표별 성과결정요인 분석모형과는 달리 IDEA 추정과정에서 연구비와 참여인력은 투입요소로 이미 반영이 되었기 때문에 이들 변수들은 Tobit 모형의 설명변수에서는 제외하여야 한다. 아 울러 1960년대 이후 지속되었던 ‘농업시험 및 검정’과 같은 장기 과제 6건 은 다른 과제와의 성격 차이를 감안해 분석에서 제외하였다.
<표 3-31>의 모형 1은 이용가능한 전체 설명변수를 반영한 분석결과이 고, 모형 2는 단계적 추정법(stepwise method)을 적용해 통계적으로 유의하 지 않은 설명변수는 제거한 추정결과이다. 과제 관리기관 중 농촌진흥청이 관리하는 과제의 통합성과지표가 상대적으로 낮은 것으로 나타났는데 이는 두 기관이 관리하는 과제의 성격차이와 농촌진흥청 관리과제에서 100% 발 생하는 기타사업화 성과를 제외했기 때문으로 판단된다. 본 연구가 이용가 능한 자료의 연수가 한정되어 있음을 감안하여 2010년 이전까지 몇 년 동 안 지속되었던 과제인지를 설명변수로 반영하였는데, 과제 지속기간이 긴 과제일수록 본 연구가 성과를 집계한 기간 동안의 성과가 높은 것으로 나 타났다. 아울러 2010년에 종료된 과제보다는 2011년, 2012년 혹은 2012년 이후에 종료되는 과제일수록 성과지표가 높게 나타나, 역시 연구기간이 길 수록 통합성과가 높게 나타난다는 것을 확인할 수 있어, 연구기간 측면에 서는 일종의 규모의 경제성이 작용하는 것으로 판단된다.
연구개발단계 특성을 보면 기초단계에 비해 응용이나 여타 단계의 생산 성이 낮은 것으로 확인되었고, 기초단계의 경우 논문발표 실적 등이 전체 평가지표에서 큰 비중을 차지함을 확인할 수 있다.
연구수행주체의 경우 국공립연구소에 비해 기업이나 정부부처의 실적이 상대적으로 더 낮은 것으로 평가된다. 그러나 연구의 참여기관으로는 국공립/
농업 R&D 투자 및 성과 분석 81
출연연보다도 오히려 일반대학이나 외국기관, 기업의 참여가 성과를 더 높이 는 것으로 나타나, 국공립연구소가 연구주체가 되고 기업이나 외국기관 등이 참여하는 연구의 성과가 비교적 높다는 점을 확인할 수 있다.
마지막으로 7대사업 분류기준이 미치는 영향은 통계적 유의성이 높지 않은 것으로 나타났는데, 생산시스템분야 연구는 통합성과지표가 높은 반 면 생산가공분야는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.
분석 결과로부터 시사점을 도출하면, 먼저 국공립연구소와 대학, 민간기 업 등이 함께 참여하는 산학연 협력을 강화하는 것이 연구개발 성과를 높 이는 데 필요하며, 외국연구기관과의 공동연구 역시 강화할 필요가 있다.
한편 연구기간 측면에서 일종의 규모의 경제성이 작용한다는 결과는 보다 체계적인 기획과정을 통해 중장기 연구가 수행될 경우 전체적인 연구성과 가 향상될 수 있음을 보여주는 것으로 소규모 백화점식 연구과제보다 중장 기 전략과제를 확대할 필요가 있다.
마지막으로 3절, 4절에서 수행한 성과결정요인 분석의 의의와 한계를 제 시하면, 2010년 수행된 연구의 2010∼2012년간 발생한 성과 데이터를 활용 하여 성과결정 요인을 분석함으로써 개별 연구과제 특성이 그 과제의 성과 에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하고, 그러한 결과를 통해 정책적 시사점 을 도출했다는 점에서 의의를 지닌다. 그러나 이용 가능한 연구과제 특성 및 성과 자료의 한계로 인해 다양한 연구과제 특성 자료와 충분한 기간의 성과 자료를 활용하지 못한 점은 분석결과의 해석에 있어서 한계로 작용한다.
82 농업 R&D 투자 및 성과 분석
농업 R&D는 일반적으로 공공부문에서 이루어진다. 이는 농업의 특수성 과 공공적 성격에 기인하다고 할 수 있다. 농업이 다수의 소규모 농업인에 의해 이루어지기 때문에 연구개발에 대한 투자가 충분히 이루어지기 어렵 다. 또한 식량안보, 국토환경의 보전, 기후변화에 대한 대응 등 개인 및 시 장 차원에서 대응하기 어려운 문제의 해결을 위해 국가 차원의 연구개발이 필요하다.
농업선진국으로 농업 보조가 거의 없어진 뉴질랜드에서도 정부는 농업 부문 연구개발에 많은 투자를 하고 있으며, 특히 장기적이고 전략적인 연 구개발분야는 더욱 그렇다. 이는 상업농이 발전한 뉴질랜드에서조차 개별 농업경영체의 이윤 수준에서는 적절한 수준의 연구개발 투자가 어려우며, 농업 연구개발투자를 국가적 차원에서 실시할 때 사회적‧경제적 스필오버 효과(spill-over effect)가 있기 때문이다(OECD 2012).
그러나 생산기반에 대한 연구개발, 공공성이 높은 문제에 대한 연구개발 분야와 같이 연구개발 측면에서 시장실패가 발생하는 분야 이외에 농업인 및 기업, 그리고 시장을 통해서 적절한 연구개발 투자의 성과를 높일 필요 가 있는 분야가 많이 존재한다.
농약, 비료, 농기계, 자재, 종자, 시설 등 농업투입재 산업 혹은 농업후방 연관산업과 생산된 농산물을 가공하고 유통하는 농업전방연관산업은 공공 적 성격보다는 이윤 추구를 근본으로 하는 시장 원리에 의해 작동하는 부 문이다.
이러한 전통적인 농업전후방연관 산업 이외에도 농생명자원을 활용하여
이러한 전통적인 농업전후방연관 산업 이외에도 농생명자원을 활용하여