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3 연구보고 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - IT 분야를 중심으로 조 재 혁

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5 제 출 문 한국과학기술기획평가원 원장 귀하 본 보고서를 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - IT 분야를 중심으로 의 최종보고서로 제출합니다 주관연구기관명 : 연 구 책 임 자 : 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 조 재 혁 KISTEP 연구위원 전 승 훈 KISTEP 연구원

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7 요 약 문

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9 요약문 1 요 약 문 제 1 장 연구개요 제 1 절 연구의 배경 및 목적 국가 연구개발사업은 광범위하며 사업별 고유 특성이 존재하는 등 그 성과나 편익 유형을 표준화하기에는 어려움이 존재함 복합적인 연구로 구성되어진 사업이나 사업별 고유 특성이 존재하는 사업 등의 경우는 사업의 추진에 의한 편익을 추정하기가 용이하지 않음 - 특히 투자와 성과의 인과관계 또는 연관관계를 규명하거나 다양한 형태로의 편익 발생 추정, 사업의 수혜자 규정 등 어려운 측면이 존재함 국가 연구개발 부문의 사업을 위한 예비타당성조사 표준지침을 통해 이러한 문제를 해결하기 위해 노력을 하고 있지만, 표준지침의 논리 근거 도출 및 보완 을 하고 예비타당성 조사의 일관성을 제고하기 위한 연구는 지속적으로 필요함 본 연구는 예비타당성조사에서 편익추정 저해요인 1) 을 도출하기 위하여 OECD(2007) 편익 추정 연구, 편익추정 관련 기존 연구, 예비타당성조사 사례분석의 상관관계를 분석하였음 도출된 편익추정 저해요인은 예비타당성조사에서 편익추정 시 객관성 및 일관성을 제고할 수 있는 중요 고려요소로 활용됨 또한, 본 연구에서는 예비타당성조사의 범위가 매우 광범위함에 따라 IT 기반 사업에 한정하여 편익사례분석, 개선방향 도출 및 검증을 수행함 부처의 편익추정 방식에 대한 예비타당성조사 연구진의 검토안을 비교하여 편익추정 격차를 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시함으로써 실제 편익격차 발생을 최소화할 수 있는 실용적 기준 및 지침을 마련함 편익추정 격차를 발생시키는 요인과 관련된 편익 항목을 어떻게 효율적으로 조정할 지에 대한 객관적 근거를 마련하여 편익추정 격차의 조정 시 부처와의 업무 효율성을 제고함 특히 IT산업은 급변하는 기술추세, 기술수명의 단축, 민간투자의 활성화 등과 같은 특성을 반영한 편익추정 방식이 고려되어야 함 1) 연구개발사업에서 편익추정을 어렵게 하는 요인들을 의미하며, 기존 OECD(2007) 보고서, 기존연구, 예비타당성사례를 고려하여 도출함

10 2 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 제 1 절 개 요 본 연구에서는 OECD(2007)의 연구개발 편익추정 보고서, 연구개발 편익추정 관련 기존 연구, 예비타당성조사 사례 기반 편익격차 발생항목 2) 을 조사하고 편익추정 저해 요인을 도출함 도출된 편익추정 저해요인의 우선순위와 중복성을 분석하고, 편익추정 저해요인과 예비타당성조사 편익격차 발생항목 간 상관관계를 분석하여 연구개발 편익추정을 저해하는 주요 발생요인을 도출 분석함 또한, 연구개발 편익추정의 주요 저해요인에 대한 예비타당성조사 사례를 분석하고 개선방안을 도출하며, 실제 개선방안을 적용하여 효과성을 검증함 편익추정 저해요인의 상대적인 중요도 측정을 위한 전문가 설문을 수행하고 AHP 분석을 통하여 각 요인 간 우선순위를 도출함 이를 위해 먼저 연구개발 편익추정 저해요인의 가중치를 산출하고 저해요인 간 중복도를 도출함. 이를 통해 가중치를 보정함 2011년에서 2013년 동안 수행된 예비타당성조사의 사례분석을 통해 기존 예비타당성 기획보고서에서 추정된 편익이 상향 또는 하향 조정된 요인들을 추출함 각 항목이 실제 예비타당성조사 보고서에서 편익격차 발생항목으로 지적된 사례조사 건수를 조사함 예비타당성조사 사례분석을 통해 도출된 편익격차 발생항목에 대해 편익추정 저해 요인과의 영향도를 분석하기 위하여 전문가 설문조사를 수행함 영향도 산정은 항목별로 영향도를 조사하는 방식과, 항목별 영향도와 편익격차 발생항목의 사례 가중치(사례 발생 수) 산정 방식으로 구분됨 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 항목 간 연관관계 분석을 통하여 편익격차를 유발하는 주요 발생요인을 도출함 편익격차를 발생시키는 주요 요인들에 대하여 상세 사례분석을 수행하고 이를 기반으로 편익산정에 대한 개선방안을 도출함 또한, 실제 데이터를 기반으로 개선방안을 예비타당성조사 관련 사례에 적용하여 효과성을 검증함 2) 부처 기획보고서의 경제성 분석 시 제시된 편익항목이 예비타당성조사 연구진을 통해 조정된 항목을 의미함

11 요약문 3 제 2 절 선행연구와 편익격차 발생항목 1. OECD 분석사례 [그림 1] 본 연구의 개념도 OECD에서 연구개발 분야의 성과 측정 문제를 유발하는 주요 요소를 9개로 제시함 구분 Product (산출물 형성과정) Process (산출물 전달과정) Valuation (평가측면) <표 1> 연구개발 편익 추정을 어렵게 하는 요소 요소 1.Causality and Sector Specificity 2.Multiple Benefits 3.Identification of Users 4.Interdisciplinary Outputs 5.Complex Transfer Mechanisms 6.International Spillovers 7.Time Lags 8.Lack of appropriate Indicators 9.Monetary Valuation 출처 : OECD DSTI(Directorate for Science, Technology and Industry) 연구보고서( ) (인과성 및 분야의 특수성) (다양한 편익) (사용자 특정) (영역간 산출물) (복잡한 전달체계) (국제적 파급효과) (효과발생까지의 시간지연) (적절한 지표부족) (통화가치) OECD(2007) 분석에서는 각국에서 공공 R&D 투자의 성과 및 사회적 편익추정 시 계량분석이나 데이터 연계 접근법 그리고 사례연구 등을 통해 효과적인 신규 분석 방법 개발을 위한 노력을 하고 있다 라고 조사함

12 4 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 그러나, R&D 사업의 편익분석은 다수의 편익대상이 발생하고 편익 수치의 정확한 산정이 어렵고 다양한 파급효과가 존재한다고 제시하고 있음 이러한 연구결과를 통해 예비타당성조사에서 편익의 수치를 근거 기반으로 산정하고 편익 추정 값을 조정하는 것은 매우 어려운 과정임을 파악할 수 있음 2. 기존연구 양희승(2010)은 회임기간, 편익기간, R&D 기여도, 사업기여율의 4가지 항목에 대하여 분석한 연구를 수행함 특히, 편익 회임기간은 대기업 기초연구가 7년, 산업화 기술개발이 3 5년, 중소 기업 산업화 기술개발이 3년 이내로 권고되었으며, 대학 및 출연 연구기관 기초연구가 10년 이상, 산업화 기술 개발이 5 8년으로 제시됨 편익산정기간은 원천성이 있는 신제품이 8년, 원천성이 없는 제품이 3 5년, 중소기업 제품이 2년으로 제시됨 R&D 기여도는 연구에 소요되는 기간이 길고 기업의 관련 자료를 구하기가 어렵기 때문에 실증분석의 사례가 매우 적으며 산출된 R&D 기여도 자체도 연구마다 큰 차이를 보이고 있음 - Mansfield(1991)와 Martin 외(1998)는 미국 내 자료를 이용하여 R&D투자의 사회적 수익률을 각각 28%, %로 산정하였으며, 신태영(2007)과 하준경(2005)은 R&D의 경제성장 기여율을 각각 30.6%, 22.7%로 제시하고 있음 사업화 성공률은 R&D 활동에 의한 결과물을 시장에 출시된 비율을 나타낼 뿐 손익분기점 상회와 같은 재무적인 측면에서의 성공을 의미하지 않으며, KISTEP의 예비타당성조사에서는 2 100%의 차이를 보이고 있고 KDI에서는 32 43%로 나타남 - 기술성이 높은 차세대 신기술개발사업의 경우 사업화 성공률은 11.3%로서 매우 낮은 것으로 나타남 최신 예비타당성조사를 살펴보면 원천기술연구와 상용화가 함께 혼합된 사업 이거나 다양한 산업이 융합된 사업이 많으므로 각 사업에 대한 회임기간, 편익 기간을 일률적으로 적용하는 것은 적합하지 않는다고 제시함 김태윤(2011)은 비용편익분석의 타당성 검증과 관련된 기존 연구들을 종합적으로 분석하여 편익의 평가 및 측정과 관련된 주요 현안들을 7가지로 정리함 7가지 현안들은 비용편익분석의 원칙 적용상 오류, 규제 효과에 대한 무분별한 낙관, 단순 오류와 같은 유형으로 분류됨

13 요약문 5 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 의 경우 건축산업 관련 규제처럼 편익기간이 50년과 같은 장기간에 발생될 경우 편익에 대한 할인이 필요하다고 제시되었는데, IT산업은 편익기간이 10년 내외의 단기이므로 본 연구에서는 해당 현안을 고려하지 않음 편익의 중복산정 문제 의 경우 규제로 인하여 특정 집단의 소득 또는 매출의 증가 발생시 사회 전체적인 관점에서 단순한 소득 이전(Pure Transfer)일 가능성이 있으므로 편익산정에서 제외하며, 연구내용에 동일한 편익항목을 반복하여 산정되는 것도 중복항목으로 간주함 간접적인 편익의 일방적 계상 의 경우 새로운 규제의 비용편익을 분석함에 있어 비용은 직접적인 비용만 계상하는 반면 편익은 직접적인 편익뿐만 아니라 환경적 편익 과 공익 등의 간접적 편익까지 계상하는 문제점을 제기함 분배적 가중치 배제 에서는 규제 도입으로 인해 소외계층과 같은 사회적 경제적 약자의 희생으로 인한 편익 감소분을 나타내며, 부의 편익을 고려하지 않은 점에서 편익이 과대계상 되었을 가능성을 배제할 수 없음을 의미하는데, 본 연구에서는 분배적 가중치 배제에 대한 편익을 측정하는 것이 매우 어려움에 따라 해당 현안을 고려하지 않음 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정 의 경우 규제를 입안하는 부처에서는 기술적 행정적 불확실성이 존재하고 피규제자의 규제준수율에 대한 불확실성으로 인해 목표 달성률을 확정하기가 어려우므로 피규제자의 규제준수율 또는 부처의 목표 달성률에 대한 면밀한 검토를 하지 않으면 편익의 과대계상이 될 가능성이 높음 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 의 경우 새로운 규제의 효과를 과장하거나 지나치게 낙관적으로 판단하여 실제에 비해 과장된 편익을 산정할 가능성이 높다고 지적하였으며, 규제로 인한 효과를 기존 유사한 제도에 대한 최선의 성공사례와 직결시켜 편익을 과대계상 하는 문제점을 제기함 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 의 경우 규제도입의 편익을 계량화하기 위한 근거자료로 다양한 개념들과 변수 및 수치들이 활용될 수 있지만 근거가 미흡하거나 명확하지 않으면 편익 측정의 오류가 발생할 가능성이 높다고 제기함 편익의 중복산정 문제, 간접적인 편익의 일방적 계상, 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정, 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 같이 규제에

14 6 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 특화되어 편익추정에 고려된 항목들이 일반화될 경우 규제 연구뿐만 아니라 타 분야의 연구개발에서도 적용될 수 있을 것으로 판단됨 구분 비용편익분석의 원칙 적용상의 오류 규제 효과에 대한 무분별한 낙관 단순 오류 <표 2> 기존 편익추정 연구에서 오류 유형 내용 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 편익의 중복산정 문제 간접적인 편익의 일방적 계상 분배적 가중치 배제 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 출처 : 김태윤, 규제영향분석에 있어 편익 평가 및 측정의 타당성에 관한 연구-편익의 과대계상 문제를 중심으로, 규제연구 제20권 제2호, 2011년 12월. * 편익 분석대상인 87개의 사업에서 분배적 가중치 개념을 반영한 사례는 전무함 3. 예비타당성조사 사례 본 연구에서는 2011년 상반기부터 2013년 상반기까지 총 33개 사업에 대하여 부처의 각 기획보고서에서 제시된 편익 항목들이 예비타당성조사 보고서에서 조정된 사례를 분석함 33개 사업에 대한 예비타당성조사의 경제적 타당성 부문에서 조정된 편익항목은 <표 3>와 같이 총 12개로 분석됨 <표 3> 예비타당성조사 사례 분석 기반 편익격차 발생항목 도출 구분 편익추정 시 격차가 발생한 항목(12건) 편익항목 R&D 사업화 성공률, 사업기여율, 편익기간, 부가가치율, R&D 기여율, 시장규모, 시장점유율, 간접편익, 편익항목 간 중복성, 회임기간, 이전편익, 사회적 할인률 제 3 절 편익추정 저해요인 분석 방법론 본 연구에서는 OECD의 연구개발 보고서와 기존 편익추정 연구, 예비타당성조사 사례를 분석하여 편익추정 저해요인의 분석 방법론을 제시함 OECD의 편익추정을 어렵게 하는 9가지 요소는 예비타당성조사 사례 분석을 통해 도출된 12개의 편익추정 발생항목, 기존 연구의 편익 평가 및 측정과 관련된 주요 현안 7가지와 상호 연관성이 있는 것으로 분석됨

15 요약문 7 (OECD의 인과성 및 분야의 특수성 ) 연구 투자와 투자 성과간의 연계성을 파악하기가 용이하지 않다는 점에서 사례의 미래시장규모 추정, 시장점유율 산정, R&D기여율 과, 기존연구의 편익의 중복산정 문제, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 연관성이 있음 (OECD의 다양한 편익 ) 기초연구의 경우 통상적으로 다양한 성과를 창출할 수 있지만 성과 측정이 어렵다는 점에서 사례의 간접편익 범위, R&D 사업 화 성공률 과, 기존연구의 편익의 중복산정 문제, 근거나 증거가 없는 가정이 나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 관련성이 있음 (OECD의 사용자 특정 ) 연구 성과의 수혜자를 확정하기 어렵다는 점에서 사례의 간접편익 범위 와 기존연구의 간접적인 편익의 일방적 계상 과 연관성이 있음 (OECD의 영역간 산출물 ) 특정 연구성과의 사회적 기여를 평가하기 위하여 모든 사회적 편익을 측정하기가 어렵다는 점에서 사례의 미래 시장규모 추 정, 시장점유율 산정, 편익항목 간 중복성 과, 기존연구의 간접적인 편익의 일 방적 계상 과 관련성이 있음 (OECD의 복잡한 전달체계 ) 연구 결과를 사회에 전달하는 체제를 파악하는 것이 용이하지 않다는 점에서 사례의 회임기간 설정 과 기존연구의 편익의 중복산정 문제, 간접적인 편익의 일방적 계상 과 연관성이 있음 (OECD의 국제적 파급효과 ) OECD의 국제적인 시각에서 접근이므로 본 연구 범위와는 차이가 존재하나, 기술개발 성과의 타 산업으로 파급효과 측면과 예비타당성조사 사례의 이전편익 대상 3) 과 관련성이 있음 (OECD의 시간지연 ) 다양한 연구 투자들이 사회에 영향을 미치는 시간이 적게 또는 많이 소요될 수 있다는 점에서 사례의 회임기간 설정, 사회적 할인율, 편익기간 과 기존연구의 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 연관성이 있음 (OECD의 적절한 지표의 부족 ) 특정 연구성과를 측정하는데 적합한 성과지표를 정의하는 것이 어렵다는 관점에서 사례의 사업기여율 적용, 부가가치율, R&D 사업화 성공률, 편익항목 간 중복성 과, 기존연구의 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 관련성이 있음 3) 예비타당성조사에서는 OECD(2007)의 편익추정을 어렵게 하는 요인들 중 하나인 국제적인 파급효과 를 인정하지 않지만 예비타당성조사 사례연구에서 편익격차 발생요인 중 하나인 이전편익과 유사성이 존재한다고 판단됨

16 8 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 (OECD의 통화 가치 ) 연구성과 간 비교를 위하여 각 연구성과의 금전적 가치를 산정하는 것이 어렵다는 점에서 예비타당성조사 사례의 간접편익 범위, R&D 기여율 과 기존연구의 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 연관성이 있음 상기 OECD의 9가지 요소는 기존 연구의 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소, 분배적 가중치 배제, 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 을 제외한 나머지 항목들과 연관성이 존재하는 것으로 사료됨 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 는 건축 산업과 같이 편익기간이 50년 정도의 장기간을 고려하고 있음에 따라 IT산업에 초점을 맞춘 본 연구에서는 이를 제외함 분배적 가중치 배제 는 편익측정이 어려우며 분배적 가중치 배제를 위한 김태윤 (2011) 연구의 편익 분석대상인 87개 사업뿐만 아니라 예비타당성조사 33개 사업에서 해당 사례가 없음을 고려하여 본 연구에서는 연구개발 편익의 추정 요소에서 제외함 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 에서 OECD에 해당되는 요인은 없지만 편익추정 시 격차를 발생시킬 수 있는 요인임. 단, 본 연구에서는 정책, 규제, 법 제도 등은 주로 외부 환경변수의 결정에 영향이 크므로 편익추정 저해요인 분석에서 제외함 본 연구에서는 <표 4>과 같이 연구개발 사업의 편익추정 저해요인을 도출함 도출된 편익추정 저해요인은 예비타당성 기획보고서 및 예비타당성조사의 편익 추정 시 객관성과 일관성을 제고할 수 있는 중점 고려요소로 활용될 수 있음 <표 4> 도출된 편익추정 저해요인 구분 편익추정 저해요인 내용 산출물 형성과정 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 - 연구 투자와 투자 성과간의 관계를 설명하는 직접적인 연결고리 부재로 인한 문제점 발생 - 기초연구는 다양한 성과창출이 가능한 반면 성과측정이 용이하지 않는 문제점 발생 - 연구성과에 대한 모든 수혜자를 확인하는 것이 어렵고 이를 파악하기 위한 추가적인 비용이 발생하는 문제점 발생

17 요약문 9 연구투자와는 개별적 - 특정 연구성과의 사회적 기여를 평가하기 위하여 모든 외부 영향 측정의 곤란 사회적 편익을 측정하기가 용이하지 않는 문제점 발생 정책, 규제, 법제도 등 - 신규 정책, 규제, 법제도 등을 통해 연구가 추진될 수 환경변수의 영향에 있지만 미래 규제 추진에 대한 불확실성, 규제준수율 의한 편익추정의 등과 같은 이유로 해당 편익을 추정하기가 용이하지 어려움 않는 문제점 발생 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 - 연구결과가 사회에 전달되는 전체 구조를 인식하고 식별하는 것이 용이하지 않는 문제점 발생 산출물 전달과정 파급효과 및 이전편익 - 특정한 파급효과는 타 산업의 파급효과 등으로 발생됨에 따라 편익추정의 어려움 발생. 또한 이전편익과 같이 한 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고, 다만 귀속의 주체만 바뀌게 되어 R&D 수행으로 인한 예상 편익에 포함되지 않는 등 편익 추정의 어려움 발생 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 - 각 연구의 특성에 의해 연구성과가 사회에 영향을 미치는 시간이 많이 또는 적게 소요됨에 따라 편익추 정이 어려운 문제점 발생 평가측면 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 - 연구결과에 대한 수혜자, 편익 전달경로, 최종 사용자를 분류하는 기준이 정확하게 규정되지 않음에 따라 특정 연구성과 측정에 적합한 성과지표를 정의하기 어려운 문제점 발생 금전적 가치 환산으로의 곤란 - 연구성과의 비교분석을 위한 경제적 가치측정산출의 어려운 문제점 발생

18 10 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 편익추정 저해요인과 OECD, 기존 연구, 사례분석 간 상호 연관성은 다음 표와 같음 <표 5> 예비타당성조사 편익추정 요인 간 연관성 구 분 편익 추정 저해 요인 OECD 요소 기존 편익추정 논문 예비타당성조사 사례 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 인과성 및 분야의 특수성 (Causality and Sector Specificity) - 편익의 중복산정 문제 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - R&D 기여율 산 출 물 형 성 과 정 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 다양한 편익 (Multiple Benefits) 사용자 특정 (Identification of Users) 영역간 산출물 (Interdisciplinary Output) - 편익의 중복산정 문제 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 - 간접적인 편익의 일방적 계상 - 간접적인 편익의 일방적 계상 - 간접편익 범위 -R&D 사업화 성공률 - 간접편익 범위 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - 편익항목 간 중복성 정책, 규제, 법제도 등 환경변수의 영향에 의한 편익추정의 어려움 - - 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - 사업기여율 적용 산 출 물 전 달 과 정 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 복잡한 전달체계 (Complex Transfer Mechanism) 국제적 파급효과 (International Spillovers) 효과발생까지의 시간지연 (Time Lags) - 편익의 중복산정 문제 - 간접적인 편익의 일방적 계상 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 - 회임기간 설정 - - 이전편익 대상 - 회임기간 설정 - 사회적할인율 - 편익기간

19 요약문 11 평 가 측 면 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 적절한 지표 부족 (Lack of appropriate Indicators) 통화 가치 (Monetary Valuation) - 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표달성률 설정 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 - 사업기여율 적용 - 부가가치율 - R&D 사업화 성공률 - 편익항목 간 중복성 - 간접편익 범위 - R&D 기여율 제 4 절 편익추정 저해요인 중요도 도출 1. 연구개발 편익추정 저해요인 중요도 및 중복도 AHP 방식을 활용하여 편익추정 저해요인의 중요도(가중치)를 도출함 상위계층에 있는 요소를 기준으로 하위계층에 있는 각 요소의 중요도를 측정하는 방식을 통하여, 상위계층의 요소 하에서 각 하위요소가 다른 하위요소에 비하여 우수한 정도를 나타내 주는 수치로 구성되는 쌍대비교행렬을 작성하게 됨 - 그리고 이 행렬로부터 고유치방법(Eigen Value Method)을 이용하여 계층의 각 레벨마다 정규화한 하나의 우선벡터개별 중요도)를 산출함 기존 AHP 기법에서 가정하고 있는 평가항목간의 독립성이 충족되지 않을 경우 평가항목 간의 중복도를 반영하여 좀 더 합리적인 결과를 도출할 수 있는 중복도 모형을 제시함 AHP는 평가기준이 서로 독립적임을 전제로 하기 때문에 평가기준 간에 상호 작용이 존재하는 일반적인 평가문제에 대해서는 평가기준 간 상호효과를 고려 할 수 없는 문제점이 발생함 AHP에 의한 중요도 부여방법에서는 평가기준이 상호 독립성을 가졌음을 전제로 평가하기 때문에 평가기준 간에 상호관계를 고려하지 못하는 것이 제약사항임 - 그러나 실제 의사결정 문제에 있어서는 여러 기준이 서로 독립적이라기보다는 평가자의 주관이나 기준의 모호함 등 여러 가지 이유 때문에 상호관계가 있는 경우가 대부분임 퍼지측도 이론에 의하면 평가기준 상호 간에 내재하는 상호 관련도의 측정이 가능한 것으로 연구되고 있으며, 이를 활용하여 편익추정 저해요인 간의 중복성을 고려한 최적의 저해요인 간 중요도를 산출함

20 12 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 저해요인의 중복도를 단순히 쌍대비교 만을 통해서 설문하였을 경우 언어적인 애매모호함으로 인해서 과대평가 되는 경향이 있기 때문에 저해요인 간 중복도는 50%를 넘지 않는다고 전제하며, 이렇게 설문을 통하여 구한 중복도를 항목별 가중치에 반영함 [단계 1] 앞 절에서 구해진 계층분석법(AHP)을 활용한 편익추정 저해요인의 중요도 (ω)을 적용하고 전문가 설문을 통해 저해요인 간의 중복계수(λ)를 도출함 [단계 2] 저해요인 간의 중요도(ω) 및 저해요인 간의 중복계수를 이용하여 퍼지측도 g( )를 구함. 이때 g( )의 계산은 Tsukamoto가 제시한 동형정의 함수를 이용함 Tsukamoto의 λ-퍼지측도 ω if ω if 여기에서는 는 퍼지측도 g( )함수와 동일하며 는 편익추정 저해요인 가중 치에서 구한 중요도(ω)와 같음 [단계 3] 구해진 저해요인별 중요도(ω)와 중복계수를 반영한 퍼지측도를 구하여 상호 비교함 각 계층별 중복도를 계산하면, 중복도 수치는 산출물 형성과정, 산출물 전달과정, 평가측면 3그룹으로 구별되어 동일 그룹 내에서 중복도 수치를 고려함 산출물 형성과정에서는 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 이 다른 항목들과의 중복이 크며, 산출물 전달과정에서는 서로 비슷한 중복도를 보 이고 있으나 파급효과 및 이전편익 항목이 중복이 큼. 마지막으로 평가측 면에서는 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 항목이 중복이 큰 것으로 조사됨 단계 1에서 도출해 낸 중요도 ω와 중복계수(λ)를 Tsukamoto의 λ-퍼지측도 식에 대입하여 퍼지측도치를 산출함 <표 6>은 저해요인의 중요도 ω와 중복계수(λ)를 바탕으로 퍼지측도치를 산출 한 결과이며 여기서 상호 비교 결과, 앞서 AHP기법을 통해 구한 중요도 ω의 수치와 중복계수(λ)를 적용하여 구한 퍼지 측도치 g(.)의 수치에 변화가 나타났음을 알 수 있음

21 요약문 13 순위 2계층 3계층 중요도 퍼지측도치 1 평가측면 2 산출물 전달과정 산출물 3 형성과정 4 평가측면 5 산출물 전달과정 산출물 6 전달과정 산출물 7 형성과정 산출물 8 형성과정 산출물 9 형성과정 <표 6> 중요도와 퍼지 측도치의 차이 적절 편익추정 지표선정의 곤란 파급효과 및 이전편익 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 금전적 가치 환산으로의 곤란 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 편익추정 저해요인을 분석하는데 있어 각 속성간의 상호작용을 고려한 경우, 적절 편익추정 지표선정의 곤란, 파급효과 및 이전편익, 투자와 산출물간의 인과관계 불투명, 성과 전달 경로의 복잡성, 다양하고 광범위한 편익발생 등은 그 중요도가 낮아지는 반면, 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 은 그 중요도가 높아지는 것을 비교 결과를 통해 알 수 있음 이처럼 단순히 중요도만이 아닌 중복계수의 적용을 통해 보다 객관적인 평가치를 도출할 수 있음 2. 예비타당성조사 편익격차 발생항목별 사례조사 본 연구에서는 2011년부터 2013년까지 총 33개 사업에 대하여 예비타당성조사 사례 분석을 통해 편 통해 도출된 편익 사례조사 전체 건수는 1,384개이며, 편익격차 발 생항목으로 조정된 사례조사 건수가 684개임을 고려할 때 부처에서 제시한 예비 타당성 기획보익추정에 활용된 12개의 항목을 도출함 사례조사 건수는 R&D 사업화 성공률(150개), 사업기여율(148개), 편익기간(88개), 부가가치율(87개), R&D 기여율(59개), 시장규모(56개), 시장점유율(52개), 간접 편익(18개) 등 순으로 높게 조사됨

22 14 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 12개 편익항목의 편익사례들 중에서 49.4%가 조정되었음을 파악할 수 있음 사회적 할인율, R&D 사업화 성공률, 편익기간, 부가가치율, R&D 기여율 등은 주로 기준 및 적용시점에 따라 격차가 발생하거나 수치 적용에 따른 단순 오류로 분류될 수 있지만 전문가의 설문 및 계량모형에 따른 연관분석을 통해 격차 발생의 중요 요인인지 검토함 - 사회적 할인율은 연구개발 표준지침에서 명확한 수치(5.5%)로 제시되고 있지만 기획보고서에서 이를 적용하지 않은 단순 오류로 판단되며 실제 격차 건수도 3건으로 매우 작게 나타나 연관 분석 항목에서 제외하는 것이 적절함 - R&D 사업화 성공률은 예비타당성조사 편익격차 건수가 다수를 차지하고 있지만 사업화 성공과 관련된 자료원 공개 미비 및 최신데이터 확보 미흡 등으로 인해 격차가 주로 발생됨 - 편익기간은 주로 특허의 기술수명주기(TCT)를 활용하지만 사업 특성에 따른 특허 검색조건의 유동성이 존재하고 편익의 기대 수명 확정에 대한 불명확성이 발생되므로 관련 자료 및 수치의 확보에도 많은 노력이 요구됨 - 부가가치율은 한국은행 자료의 최신성 차이, 기초 및 생산자 가격의 차이, 사업의 기술분야와 한국은행 분류간의 불일치에 따른 차이, 부가가치 발생 산업이 다수 일 때 적용 방식의 차이 등으로 인해 격차가 발생됨 - R&D 기여율은 대표적인 수치 적용의 단순 오류로 분류되며 표준지침의 제1판과 제2판에서 제시한 값의 차이로 인해 부처의 R&D 기여율 적용값이 상이한 것으로 조사됨 12개 편익격차 발생항목에 대하여 전문가의 설문 및 계량모형에 따른 연관분석을 수행하여 해당 격차 발생의 중요 요인인지 분석함 3. 예비타당성조사 편익격차 발생항목 항목 간 영향도 조사 본 연구에서 제시하는 편익추정 저해요인에 대하여 편익격차 발생항목과의 영향도 분석을 통하여, 상호 연관관계를 분석함 앞서 실시된 설문조사를 통하여 전문가들로 하여금 제시된 항목들에 대한 영향도의 정도를 평가 분석한 결과, 시장점유율, 시장규모, 사업기여율, 편익 항목 간 중복 순으로 영향력을 지니는 것으로 분석되었음 분석한 결과 수치에 대하여 객관적으로 영향도를 미치는 변수의 원인을 좀 더 세밀하게 분석하고자 각 항목에 대하여 사례 가중치를 적용시켜 분석을 실행하였음 - 가중치를 영향도에 적용시켜 도출된 영향도의 우선순위에서는 사업기여율, R&D 사업화 성공률, 시장규모, 시장점유율 순으로 우선순위를 지니는 것으로 분석됨

23 요약문 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 간 연관관계 분석 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목간의 연관관계를 파악함으로써 편익격차 발생 항목들에 대한 가중치를 도출할 수 있기에 이러한 연관관계 분석을 통하여 편익격차 발생항목의 중요도를 파악함 연관관계 분석을 위하여 Ordered Logit 계량모형을 활용하며, 이 모형은 변수가 가중치(순서)를 가지고 있는 변수의 연관관계를 추정하는 경우에 적합한 모형임 - 독립변수인 는 2011년부터 2013년까지의 연구개발사업의 예비타당성조사 편익 격차 항목별 발생수를 통해 데이터를 구성 적용함 - 종속변수인 는 편익추정 저해요인의 데이터를 적용하며, 종속변수를 저해요인 간의 중복도가 AHP 기법 적용 시 영향을 미칠 수 있기 때문에 중복도가 적용된 것과 중복도가 적용되지 않은 2가지의 경우로 나누어서 분석함 - 독립변수들 간의 다중공선성(Multi-Collinearity) 4) 의 문제가 발생할 수도 있기 때문에 이를 체크하여 모형을 적용함 분석결과 종속변수가 중복성이 반영되지 않은 경우에 편익기간, 간접편익, R&D 사업화 성공, 부가가치율, 시장규모, R&D기여율, 시장점유율, 사업기여율 순서로 중요도가 추정됨 본 결과는 전문가들과 사례분석과는 차이가 발생하기 때문에 종속변수에 중복도를 반영한 데이터를 활용하여 다시 분석해 보면 R&D 기여율, 시장점유율, 간접편익, 편익기간, 사업기여율, 부가가치율, 시장규모, R&D 사업화 성공률 순서로 중요 도가 추정됨 - 본 결과에서 가장 중요도가 높은 것으로 분석된 R&D 기여율의 경우 창조경제 시대의 과학기술 정책 방향 연구 (미래창조과학부, 2013)에서 제시된 제3차 과학기술기본계획 R&D 경제성장 기여율인 35.4%를 적용하도록 표준지침 제2판에 명시되어 있기 때문에 편익격차 발생항목으로서 분석하기에는 무의미하다고 판단됨 따라서 독립변수에서 R&D기여율을 제외하고 재추정을 해보면 시장규모, 시장 점유율, 사업기여율, 편익기간, 간접편익, R&D 사업화 성공률, 부가가치율 등 순서로 중요도가 나타남 - 기존 연구의 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 는 건축 산업과 같이 4) 다중공선성이란 독립변수들이 상호 상관관계가 높게 되어, 영향을 주는 종속변수에 오류를 야기할 수 있는 문제를 말함

24 16 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 편익기간이 50년과 같은 장기간을 고려하는 것을 감안할 때 IT산업은 편익기간이 10년 내외이므로 본 연구에서는 제3장 편익추정 사례분석을 위한 편익격차 발생 항목 에서 편익기간을 제외함 - 이전편익은 계량모형에서는 도출되지 않았지만 KISTEP 또는 KDI에서 발간하는 R&D 예비타당성분석의 표준지침에 명확히 정의되지 않으며, R&D 외에 다른 예비 타당성분석(KDI)의 일반지침에도 정의가 부재한 관계로 해당 연구가 필요하다고 판단되므로 본 연구에서는 제3장 편익추정 사례분석 항목 에 이전편익을 포함시킴 - 결론적으로 편익추정 저해요인(중복성 반영)과 예비타당성조사 편익격차 발생항목 (R&D기여율 제외) 간 연관관계 분석 결과를 고려할 때 편익격차 발생항목 중요도는 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 편익기간, 간접편익 순으로 나타나지만 이 중에서 편익기간을 제외하는 대신 이전편익을 추가하며 추후 5개 항목들에 대한 사례분석을 수행함 <표 7> 편익격차 발생항목 중요도 편익격차 발생항목 편익격차 발생항목 편익격차 발생항목 (저해요인 중복성 반영 및 (저해요인 중복성 미반영) (저해요인 중복성 반영) R&D기여율 제외) 편익기간(0.5514) R&D기여율(0.9754) 시장규모(0.7894) 간접편익(0.3108) 시장점유율(0.9220) 시장점유율(0.52) R&D사업화성공률(0.2961) 간접편익(0.7473) 사업기여율(0.3692) 부가가치율(0.2952) 편익기간(0.5918) 편익기간(0.3271) 시장규모(0.1783) 사업기여율(0.4558) 간접편익(0.2101) R&D기여율(0.0426) 부가가치율(0.4447) R&D사업화성공률(0.1501) 시장점유율(0.0386) 시장규모(0.4266) 부가가치율(0.0738) 사업기여율(0.0157) R&D사업화성공률(0.1965) - 제 3 장 편익추정 사례분석 제 1 절 편익격차 발생항목 정의 및 분석방법 1. 주요 편익격차 관련 계수 가. 시장규모 시장수요접근법에서는 국가연구개발사업의 추진에 의한 미래 시장규모의 증가분에 해당 국가연구개발사업의 기여로 창출된 직접적 편익을 한정시키기 위해 다양한 변수를 고려하여 편익을 산정하게 됨

25 요약문 17 이러한 산출식에서 중요한 변수가 시장규모이며 시장규모를 산정하는 방식 중에 예비타당성 지침에서는 곰페르츠 모형 등 확장모형을 사용하는 것이 적절하다고 제시하고 있음 나. 시장점유율 시장점유율을 어떻게 추정할지에 대해서 예비타당성조사 표준지침(제2판)에는 상세 설명이 제시되지 않은 관계로 이에 대한 논쟁의 여지가 있음 본 보고서에서는 시장 점유율에 미치는 몇 가지의 독립변수가 존재한다는 점을 감안하여 이를 적용한 모델을 이용하여 추정함 - 이를 전문가의 설문 등과 비교하여 도출하는 방법으로 판매반응모델 5), 지수모형 6), 유인모델 7), 미분게임모델 8) 등을 활용할 수 있음 만약 데이터가 부족한 경우는 컨조인트(Conjoint) 9) 분석과 붓스트랩핑(Boot - Strapping) 10), 행위자 기반 모형 11) 과 결합하여 시장점유율을 예측함 다. 사업기여율 사업기여율은 미래시점 기준의 연구개발 활동 중 해당 사업이 차지하는 비중만을 적용하여야 하며, 연구개발 관련 산업분야의 시장보고서 등 자료나 해당 산업의 유사한 성격의 정부 투자나 민간 투자규모에 대한 자료 등을 통해 추정이 가능함 또한, 사업기여율은 정량적인 수치로 나타내기 위하여 여러 가정이 필요로 하는 등 한계가 존재하며, 연구개발사업의 분야가 다양해지고 특정 자료의 활용에 따라 사업기여율 수치가 크게 달라질 수 있음 5) 기업의 주요 관심사 중의 하나가 매출액을 증대시킬 수 있는 요소가 무엇인가를 파악하는 것이며 판매 반응모델은 기업의 매출액을 다른 어떤 변수의 함수로 표현한 모형을 의미함 6) 계량모형의 형태가 지수함수로 되어 있는 모형임. 즉 독립변수가 변화함에 따라 종속변수의 크기의 변화가 커지거나 작아지는 유형을 의미함 7) 시장점유율을 확대하기 위한 광고 등에서 소비자를 유인할 요소를 독립변수로 적용한 모델임. 이러한 독립변수에는 가격,제품의 성질, 프로모션 등이 있음 8) 게임이론에 기반한 모형으로 2 개의 기업이 광고비 책정에 따라서 시장점유율이 어떻게 변화되는 지를 게임이론을 적용하여 추정하는 모형 9) 수요자(국민, 고객 등)가 부여하는 가치를 추정함으로써, 그 수요자가 어떤 제품을 선택할지를 예측하는 기법임 10) 데이터가 부족하여 평균과 분산이 유의한 수준으로 도출되지 않은 경우에 평균과 분산이 같은 인위적인 표본을 수없이 반복하여 추출하여 추정치의 평균과 분산을 얻을 수 있는 과정을 의미함 11) 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 행위자들에 대한 인센티브를 적용하고 확산모형을 통해 시장점유율을 예측하는 방법

26 18 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 해당 사업으로 인한 편익만을 산출하기 위해서는 관련 시장에서 창출되는 가치 중 해당 사업으로 인해 발생하는 기여 부분만을 추출할 필요가 있으며, 이를 위해 사업기여율을 적용하게 됨 원칙적으로 사업기여율은 대상 시장에서 가치를 창출하는 제품이나 기술을 개발하기 위해 투자된 국가 전체의 연구개발비 중 해당 국가 연구개발사업이 차지하는 비중으로 산출하게 됨 - 따라서 대상 시장과 부합되는 분야의 국가 전체 연구개발투자 규모를 파악할 수 있다면 전체 규모에서 해당 사업 연구비가 차지하는 비중으로 사업 기여율을 도출할 수 있음 그러나 국가연구개발사업의 경우 그 특성 상 기존의 기술이나 제품, 산업 분야를 목표 시장으로 하기 보다는 새로운 분야를 목표로 하는 경우가 많기 때문에 해당 시장에 부합되는 국가 차원의 연구개발투자 규모를 파악하기 어려운 경우가 많음 따라서 사업기여율의 산출은 해당 사업 목표 시장과 관련된 민간부문의 연구 개발투자규모를 어떻게 산출하는지에 따라 큰 영향을 받게 되며, 해당 사업 목표 시장에 부합되는 민간 투자 규모를 정확히 산출하기 어려울 경우 이와 가장 근접한 시장 규모를 산출하기 위한 기준 마련이 필요함 2. 편익의 중복산정 가. 이전편익 이전편익은 일반적으로 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고 귀속의 주체만 변경되는 것을 의미하며, KISTEP 또는 KDI에서 발간하는 R&D 예비타당성 분석의 표준지침에는 명확한 정의가 없는 상태임 예를 들면 연구시설 건설사업의 경제적 편익은 크게 1 연구시설 건설 자체의 편익과 2 연구시설에서 수행되는 R&D의 경제적 편익으로 구분되고 있음 2의 경우 향후 연구시설에서 수행되는 R&D 활동의 결과로 발생하는 편익을 고려하는데 기존에 타 시설이나 장소에서 수행되는 R&D가 이전된 경우 예비타 당성조사에서는 이를 이전편익으로 간주하여 편익으로 산정되지 않는 것이 중요함 해외에서 시행하던 장비임대를 대체하여 국내에서 장비임대를 시행하는 경우는 국가 총 편익이 증대되는 것이기 때문에 이전편익이 아니고 합당한 편익으로 계상될 수 있음

27 요약문 19 나. 간접편익 일반적으로 편익은 해당 사업의 1차적 결과물로부터 발생되는 직접 편익과 1차적 결과물이 타 부문에 반영되어 2차적으로 발생되는 간접 편익으로 구분되며, 포괄적 의미에서 간접 편익도 편익의 범위에 포함될 수 있음 간접편익의 경우 편익의 포괄 범위와 편익 발생 과정을 명확히 규정하기 어려운 경우가 대부분이며, 간접편익을 비용편익 산출에 반영할 경우 비용 범위와 편익 범위 간 불균형이 발생됨으로써 경제성 분석 결과의 타당성이 저해될 우려가 있음 간접 편익이 해당 사업에서 발생하는 긍정적 효과 중 높은 비중을 차지한다면 정성적 분석을 보완함으로써 경제성분석 과정에서 비용편익 분석 결과와 함께 고려될 수 있음 간접편익의 정의와 기존 연구들을 바탕으로 한다면 해당 편익 항목이 실제 편익 산출에 포함될 수 있는지를 다음 표와 같은 기준으로 판단할 수 있음 <표 8> 편익 항목 포함여부 결정을 위한 질문 구분 기준 1차/2차 편익의 구분 사업목표 - 편익 간 인과적 관련성 비용 - 편익 간 포괄범위의 일치성 주요 질문 - 고려하고 있는 편익이 해당사업 수행으로부터 직 접적으로 얻어지는 것인가? - 고려하고 있는 편익이 사업의 핵심 목표 달성과 부합되는 것인가? - 해당 편익 창출을 위한 비용투자가 사업에 포함되 어 있는가? 제 2 절 현행 편익분석의 사례 1. 편익격차 관련 계수 가. 시장규모 시장규모 성장률의 경우는 기획보고서에서 전문가의 설문을 주로 활용하여 제시하 였으며 이를 예비타당성조사 보고서에서는 큰 조정 없이 적용되었음 기획보고서에 제시된 대상 시장의 기준과 시장규모 성장률에 대한 정량적 분석 방법이 예비타당성조사 분석보고서에서 정확하게 제시되지 않고 있기 때문에 이에 대한 접근 방향 및 정량적 분석방법의 개선방향 제시가 필요함

28 20 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 나. 시장점유율 시장점유율 산정방식의 기존 사례를 분석해 보면 기획보고서는 전문가의 설문을 활용하여 델파이기법, 컨조인트 분석을 통하여 산정했으며 예비타당성 보고서에서도 일부의 시장점유율 달성 가능성에 따른 시나리오 적용 이외에는 시장점유율 산정 방식을 그대로 적용하였음 다. 사업기여율 IT 분야 사업들 간에도 사업 특성이나 세부 분야에 따라 사업기여율 면에서 큰 편차를 보이며, 또한 동일 사업에 대해서도 경제성 분석의 수행 주체에 따라 사업 기여율 차이가 크다는 것을 알 수 있음 동일 사업에 대해서 주관부처와 KISTEP 연구진이 도출한 사업기여율의 차이는 %에서 33.75%까지의 편차를 보이고 있음 사업기여율에 큰 편차가 존재하므로 결과적으로 사업기여율의 차이는 편익 규모에 큰 영향을 미치며, 나아가서 경제성 분석 결과에 중요한 영향을 미치는 변수로 작용하고 있다는 것을 알 수 있음 따라서 사업기여율의 변동으로 인한 영향을 최소화하고 경제성 분석의 정확성을 제고하기 위해서는 사업기여율 산정을 위한 합리적인 기준을 마련하는 것이 필요함 사업기여율과 관련하여 기존의 IT 부문 사업 기획보고서에서 발생한 격차는 다음과 같음 해당 사업의 기여율을 고려하지 않고 관련 시장에서 발생하는 매출성과나 기술개발로 인한 성과 전체를 100% 사업에서 발생하는 편익으로 과대 계상하는 경우임 - 부가가치나 기술개발로 인한 편익 중 해당 사업의 기여율을 100%로 산정하는 것은 해당 사업과 목표시장의 범위가 정확하게 일치하고, 동일한 목표시장을 대상으로 하는 정부나 민간의 연구개발활동이 해당 사업 외에는 없다고 가정하는 것임 민간부문의 연구개발투자 규모 산출에 있어 근거가 미흡한 경우임 - 국가 연구개발사업은 대부분 신규 기술이나 제품 시장을 목표로 하므로 해당 시장을 목표로 하는 민간부문의 연구개발투자 규모를 정확히 산출하기 어려움이 존재함 기술개발사업과 관련하여 시설 운영비가 포함되어 있는 사업에서 해당 사업 기여율 산정에 사업의 연구비가 아닌 운영비를 포함한 전체 금액을 사용하는 경우임 - 기술개발사업과 이를 지원하기 위한 시설의 구축 운영 등이 포함되어 있는 사업의 사업기여율은 기술개발의 성과로 창출되는 부가가치 편익 중 해당 사업에서 기여한 부분만을 산정함

29 요약문 편익의 중복산정 가. 이전편익 KISTEP 연구진의 검토안을 통해 이전편익으로 인하여 편익 산정이 불인정된 경우는 대부분 연구기반구축과 관련된 것으로 조사됨 R&D 기술개발과 함께 기반구축 사업이 시행되는 경우, 기반구축을 통한 공간 임대 수입이나 장비임대 수입이 편익으로 산정될 때 해당 임대 수입은 국가 총 편익의 변화는 없고 장소만 이동해서 발생하는 이전편익으로 간주함 나. 간접편익 간접편익은 간접편익을 직접편익에 포함하여 산출한 경우, 사업목표와 편익 간 인과적 관련성이 낮은 경우에 발생됨 IT 관련 연구개발사업을 통해 개발된 부품이나 핵심기술은 타 부문에 적용되어 2차적 편익을 발생시킬 수 있는데, 이를 직접편익에 포함시켜 과대계상된 사례가 있으며, 품질인증, 기업 역량 제고 지원 등 간접적 지원을 통한 효과를 부가 가치 편익으로 혼동한 사례가 존재함 IT분야 연구개발사업은 기술개발 과제와 장비 구축 및 기반 조성 과제가 혼합된 형태가 많은데, 장비 구축 및 기반 조성 과제는 해당 과제와 가치창출 성과와의 인과적 관계가 규명되기 어려운 경우가 많고 성과의 범위도 명확하게 구분 되기가 용이하지 않으므로 편익에 반영하기가 어려운 측면이 존재함 - 장비 구축 및 기반 조성과 같은 연구개발 지원 성격의 사업에서는 장비 임대, 장비활용을 위한 시간 및 출장비용 절감 등의 일부 수익이 발생할 수는 있지만, 지원 사업에서 발생되는 주요 편익은 이미 기술개발을 통한 부가가치 편익에 포함되어 있는 경우가 많음 제 4 장 편익 추정 개선방안 제 1 절 편익추정 관련 계수 격차 1. 시장규모 시장규모를 예측하기 위한 가장 중요한 두 요소는 시장규모의 기준 설정과 시장규모 성장률의 설정임

30 22 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 시장규모 기준설정의 기존 사례를 보면, 기획보고서에서 제시된 세분화 대상 시장을 KISTEP 연구진의 검토안에서는 자료원의 신뢰성 부족, 시장간 중복성 등의 사유로 인해 대상시장을 축소하거나 조정하였음 시장을 분할하여 시장규모를 산정할 경우에는 반드시 분할된 시장규모 합계와 연구 개발 관련 시장의 전체 규모를 비교하여 시장분할의 신뢰성을 확보해야 함 그 이유는 각 시장을 분할하는 경우 자료원의 시장규모 산정 기준에 따라 중복성에 대한 문제가 발생하기 때문이며, 이러한 시장의 분할 기준을 적용하기 위해서는 분할 시장과 전체 시장과의 비교 분석이나 빅데이터 기법 등을 활용하여 신뢰성 있는 자료원을 확보해서 제시해야 함 밑의 그림과 같이 8유형 중에서 IT 연구개발 사업의 경우에는 원천기술 단계에서 연구개발 사업이 종료되는 사례가 거의 없는 것을 고려하면 대다수 사업은 TRL 7~8까지 목표로 연구개발 사업이 진행될 가능성이 높음 따라서 본 연구에서는 IT 연구개발사업의 시장규모와 시장점유율 분석 시 다음 그림과 같이 C3, F3의 2가지 유형을 중심으로 개선방향을 제시하고자 함 [그림 2] 시장규모와 시장점유율 분석대상의 유형 본 연구에서는 분석의 범위를 IT 분야 연구개발 사업으로 한정하고 이를 4가지 유형으로 나누어 개선방향을 제시했다는 점이 본 연구의 신규 접근 및 성과로 판단되며, 4가지 유형은 기술수준에 따라 Catch-Up 또는 First-Mover 사업으로 우선 분할하고 다음으로 해당 시장규모 데이터가 존재하는지에 대한 유무로 나누어 각 시장규모 산정 개선 방향을 제시함 IT 연구개발 사업에서 Catch-Up과 First-Mover 사업의 구분은 국내의 해당 IT 연구개발 기술이 선도 기술시장에 포함되어 있는지의 유무에 따라 구분되며, 데이터의 존재 유무라는 것은 계량모형을 활용할 수 있는 충분한 데이터가 존재하느냐에 대한 구분으로 결정함

31 요약문 23 데이터가 존재하고 Catch-Up 사업인 경우는 곰페르츠 등 확장모형을 활용하고 First-Mover 인 경우는 유사시장 시장점유율과 이에 영향을 미치는 요인의 관계를 추정하고 이를 근거로 각 요인을 ARIMA 등 시계열 모형을 추정하여 최종적으로 시장점유율을 예측함 - ARIMA 모형은 자기회귀, 적분, 이동평균 등을 혼합적으로 활용하여 추정하는 시계열 모형의 일종임 데이터가 존재하지 않고 Catch-Up 사업인 경우는 단기 예측 시 전문가의 설문과 중장기 예측 시 CAGR(복합연평균성장률) 방식을 활용하여 시장규모를 예측 하며 이러한 추정에서는 대상 시장이 안정기에 있는 경우에 신뢰성 확보가 가능함. First-Mover 사업인 경우에는 전문가 설문을 통한 컨조인트 분석을 통하여 시장규모를 추정하는 것이 추천됨 2. 시장점유율 본 연구에서는 시장규모의 방식처럼 IT 연구개발 사업에서 4가지의 유형으로 구분하고 시장점유율 예측 방식의 개선방향을 제시함 하지만 시장점유율은 시장규모와는 달리 더 많은 요인들이 시장점유율의 예측에 영향을 주기 때문에 시장점유율을 정량적으로 추정하기 전에 시장점유율의 예측방향을 먼저 살펴보는 것이 중요하며, 또한 시장점유율 확대에 연구개발 사업이 영향을 미치는 정도를 파악하는 것도 중요함 본 연구에서는 시장점유율의 예측방향과 연구개발이 시장점유율에 영향을 미치는 정도를 파악하기 위해서 특허지수(CPP, PII 등)들과 유사시장의 시장 점유율의 관계를 계량모형으로 분석하여 추정함 - 연구개발의 기술을 대표할 수 있는 지표는 특허지수, 기술수준, 사업화 성과(금액), 기술료 등 다양하지만 다중공선성의 문제가 야기될 수 있기 때문에 이 중에서 가장 신뢰성이 존재하는 특허지수를 활용하여 추정함 특허지수들의 계수가 (+)로 추정되면 시장점유율의 확대에 연구개발 사업이 긍정적인 영향을 미친다고 판단할 수 있으며 계수의 크기는 얼마나 연구개발 의 기술이 시장점유율 확대에 영향을 미치는 지를 추정하는 근거가 될 수 있음 - 특허지수들의 계수가 (-)로 추정된다는 의미는 시장점유율 성장률 크기에 긍정적인 효과를 주지 못한다는 의미이며, (-) 계수가 시장점유율을 축소시킨다는 의미는 아님

32 24 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 데이터가 존재하고 Catch-up 사업인 경우에는 마케팅 요인에 의한 시장점유율 변화를 추정할 수 있는 선형모형이나 판매반응모형 등을 활용하여 시장점유율을 예측할 수 있음 First-Mover 사업인 경우에는 연구개발의 최종재가 적용된 이후 마케팅 요소 적용여부에 따라 시장점유율이 변화되는 것으로 분석할 수 있는 미분게임이론 모형을 활용하여 시장점유율을 예측할 수 있음 데이터가 존재하지 않고 Catch-Up 사업인 경우는 전문가의 설문에 의존해야 하지만 전문가 설문만을 적용하는 것은 시장점유율의 미래예측의 객관적 근거를 제시하는 것이 어려울 수 있기 때문에 전문가 설문과 이산반응모형을 한 번 더 고려하여 시장점유율을 예측해 보는 것이 타당함 - 이산반응모형은 시장점유율 데이터를 전문가 설문으로 확보하고 독립변수에는 이러한 시장점유율에 영향을 미치는 요소를 파악 적용하여 계량모형으로 추정하는 방법론임 First-Mover 사업인 경우에는 전문가 설문을 통한 컨조인트 분석을 통하여 1차적으로 시장점유율을 정하고 이를 근거로 붓스트랩핑이나 행위자기반 모형을 적용하여 시장점유율을 예측 할 수 있음 - 행위자기반 모형은 1차적으로 컨조인트 분석으로 제시된 시장점유율 예측에서 연구개발 사업이외의 마케팅적 요인에 의한 시장점유율 변화를 추정함으로써 연구개발 사업이 시장점유율에 미치는 영향의 정도를 파악할 수 있음 - 행위자기반 모형은 연구개발 사업의 최종 수혜자에게 인센티브를 주게 되는 경우 이러한 인센티브 변화에 따른 시뮬레이션을 통하여 시장점유율을 예측하는 방식임 - 연구개발 사업에서 강소기업 육성이나 중소기업에게 주어지는 기술지원 등이 이러한 인센티브의 예시가 될 수 있음 3. 사업기여율 사업 기여율 산출 과정에서 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려하여 사업기여율을 도출하는 것이 필요함 발생되는 시장가치 중에서 해당사업의 기술개발로 인해 발생한 부분만을 구분하여 기여율로 산정해야함 - 엄밀한 의미에서 볼 때 시장가치의 창출이 단일 국가연구개발사업의 결과로 이루 어지는 경우는 거의 없기 때문에, 민간투자 외에도 관련 정부공공분야의 투자로 인한 편익 부분을 구분할 필요가 존재함

33 요약문 25 사업기여율 산출을 위해서는 해당시장을 목표로 하는 국가 차원의 전체 연구 개발투자 규모 산출이 필요함 - 해당 시장이 기존의 산업 분야에 해당될 경우, 국가 공식 통계자료를 통해 해당 산업의 국가연구개발투자 규모를 파악할 수 있음 목표 시장이 기존 산업 분류와는 상이한 신규 기술이나 제품, 산업 분야를 대상으로 할 때는 해당 분야에 대한 투자 규모 산출에 어려움이 존재함 - 신규 기술사업의 경우 해당 기술에 대한 정부공공부문의 투자는 국가연구개발 예산자료를 통해 파악할 수 있으나, 민간부문의 투자에 대한 공식 통계는 표준산업 분류 기준으로만 작성되기 때문임 대부분의 국가연구개발사업 경제성 분석에서 사업기여율은 우리나라 전체 연구개발 활동에서 정부와 민간이 차지하는 비중을 바탕으로 추산하였으나, 이 방식은 연구 개발사업의 기술별, 산업별 특성에 따른 차이를 반영할 수 없다는 한계가 존재함 연구개발활동조사에서 집계된 정부공공 대 민간 재원 비중은 모든 기술과 산업 분야에 대한 평균적 투자 분포로서 세부 산업 및 기술별로 그 비중은 편차가 매우 큼 연구개발활동조사의 기술 분야별 정부와 민간 연구개발활동 비중을 살펴보면, BT 분야의 경우 정부공공 재원의 비중은 51.2%에 해당되는 반면 IT 분야의 정부 공공재원 비중은 8.1%에 불과함 정부 대 민간 재원 비중이 기술 및 산업별로 큰 차이를 보이기 때문에 국가 전체의 평균적인 비율을 적용하여 특정 분야의 민간투자 규모를 추정하게 되면 그 규모가 과대계상 되거나 과소계상 될 우려가 있음 국가 전체 연구개발활동에서의 민간 대 공공비율을 적용하는 것보다 해당 산업 및 기술의 특성을 반영함으로써 사업기여율의 정확성을 제고하는 데 기여할 수 있음 국가전체 연구개발투자에서 정부공공과 민간 부문이 차지하는 재원의 비중을 적용하여 민간 투자 규모를 산출해 온 것이 일반적이나, 기술 및 산업 분야 간 정부공공과 민간의 투자 비중이 현저한 차이를 보이기 때문에 해당 투자 비중이 평균과 차이가 큰 사업에서는 최종 편익 산출의 정확성을 저해하는 요인임 이러한 한계를 보완하기 위해서는 국가 전체의 평균이 아니라 해당 사업과 인접한 기술 분야 혹은 산업 분야에서의 정부공공 대 민간 연구비 비중을 반영함으로써 사업기여율의 정확성을 보다 높일 수 있음 - 과학기술 연구개발 활동조사 보고서 에서는 국가연구개발비의 6T 기술 분야별로 자체사용연구개발비의 연구개발주체별 해당 기술 분야, 혹은 인접 기술 분야 투자 현황을 기준으로 하는 방안임

34 26 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - 연구개발사업의 주요 기술 분야가 6T 분야에 해당되지 않거나, 연구개발사업이 특정 산업 분야에서의 시장 점유를 목적으로 하는 산업이라면 가장 인접한 산업 분야에서 정부공공 대 민간 투자 비중을 적용하여 산업별 특성을 반영함 기술분야별로 정부공공 대 민간 투자 비중이 통계표로 발표되고 있는 것과는 달리 산업 별로는 해당 비중을 직접 파악할 수 있는 통계자료가 발표되고 있지 않아, 연구개발 활동조사의 인접한 산업 분야 자체부담연구비를 민간 재원 규모로 사용할 수 있음 자체부담연구비는 국가연구개발활동조사에서 집계되는 통계로서 연구개발비의 최종 사용 자가 아니라 연구비의 부담 주체 측면에서 작성되는 항목임. 따라서 정부공공부문의 투자 규모 자료원인 국가연구개발예산 자료가 연구개발비의 부담 주체인 측면에서 집계되는 것과 동일한 기준임 관련 기술 분야를 기준으로 하거나 관련 산업분야를 기준으로 정부공공 대 민간 투자의 비중을 산출한 후에는 이를 기준으로 해당 연구개발사업 수행 기간 동안의 국가 전체 연구개발투자 규모를 추정함 해당 세부 연구개발사업 분야에 투자된 연구개발규모를 파악할 수 있는 자료는 국가연구개발예산 자료임 정부와 민간의 연구개발투자 규모는 향후 연구개발사업의 추진 기간 동안 발생하는 규모를 산출해야 하므로 현재의 해당 사업 분야의 투자 규모를 바탕으로 미래의 연 구개발투자 규모를 추정함 정부연구개발예산의 증가율은 세부 기술분야별로 큰 편차를 보이며, 신규 기술 분야의 경우 초기 투자 단계에서는 급속한 연구개발투자의 상승을 보이는 반면, 성숙기 기술분야에는 투자 증가가 정체되기 때문임 - 따라서 신규 기술 분야의 급속한 성장률을 적용하여 미래의 성장률을 예측하게 되면 정부연구개발투자 규모가 과대계상 될 우려가 있음 이와 같이 세부 기술을 바탕으로 한 연구개발비 추정 결과가 과대계상 될 수 있는 우려를 최소화하기 위해서는 해당 기술이 속한 분야의 평균 증가율을 활용할 수 있음 미래 기간 동안의 연구개발비 추정에서 오는 오차를 최소화하기 위하여 경제성 분석 시점을 기준으로 하거나 사업 시작 년도를 기준으로 하여 해당연구개발 사업의 연평균 투자 금액이 해당 기준 시점에서 동 분야의 국가전체 연구개발 투자에서 차지하는 비중을 산출하여 적용함

35 요약문 27 제 2 절 편익의 중복산정 1. 이전편익 단순 이전과 성능 개선이 함께 있는 경우 편익 계산에 관한 문제가 발생함 예비타당성사업을 통하여 과거보다 개선된 장비를 개발하고 이를 임대하는 경우 단순 이전편익으로 판단하여 인정할 수 없는 부분과 R&D 사업으로 인한 편익 증가분으로 인정할 수 있는 부분이 혼재되어 있음 R&D의 결과물을 통해 과거보다 장비의 성능이 개선될 경우 사업주체의 수입 증대는 편익의 증대로 인정받을 수 있으며, 편익은 다음과 같은 방식 중 하나를 통해 산정될 수 있음 - 과거보다 증가한 장비임대료 수입 부분에 대한 계산을 통해 편익을 산정할 수 있음 - R&D를 통한 장비 성능 개선에도 불구하고 사업주체가 추가적으로 장비 임대료를 인상 하지 않은 경우, 개선되는 성능의 특성과 기존 성능의 특성을 분리하고 각 특성의 전체 가치에 대한 공헌도를 컨조인트 분석을 통하여 부분가치를 계산하여 제시할 수 있음 - 장비임대 수입 자체가 크지 않을 경우 복잡한 컨조인트 분석을 하지 않고 전체 장비임대료 중에서 성능개선 부분을 정성적으로 판단함(전체 성능의 몇 %로 제시) 이전편익은 편익의 중복계상과 유사한 형태로 나타날 수 있으며, 관점에 따라 이전 편익 또는 편익 중복계상으로 볼 수 있음 이전편익과 편익 중복계상으로 모두 산정될 수 있는 편익이 전체 편익에 이미 계산되어 있을 경우 편익의 중복계상으로 처리하는 반면 전체 편익에 계산될 수 없을 때에는 이전편익으로 산정함 2. 간접편익 간접편익을 직접편익에 포함하여 산출한 경우 연관 산업에의 파급효과, 관련 산업에서의 부가가치 증대 등은 해당 산업을 통해 직접적으로 경제적 가치를 창출하는 것이 아니므로 간접편익에 해당됨 또한 사업 목표와의 부합성과 비용-편익 범위 간 정합성이 낮기 때문에 편익 항목에 포함할 경우 경제성분석의 타당성을 저해할 우려가 있어 제외하는 것이 타당함 그러나 동 사업 혹은 국가사회적 관점에서 해당 사업으로 인한 파급효과나 간접효과가 중요성을 갖는다고 판단될 경우 비용편익분석이 아니라 파급효과로 분리하여 제시함으로써 경제성 분석의 보완자료로 활용될 수 있음

36 28 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 사업목표-편익 간 인과적 관련성이 낮은 경우 기술개발과제와 이를 효과적으로 추진하기 위한 기반구축 및 지원 성격의 과제가 혼합되어 구성된 연구개발사업에서는 기술 및 제품 개발을 통해 발생하는 경제적 가치가 주요 편익이 됨 기반구축 및 지원 과제에서 발생되는 긍정적 성과들은 해당 과제들이 기술개발 과제의 효과적 수행을 지원하는 것이라면 기술개발과제로 인한 편익에 이미 포함되었다고 볼 수 있음 - 따라서 이러한 경우에는 기반구축 및 지원과제로 발생하는 편익을 별도로 산출하는 것이 타당하지 않음 그러나 기반구축 및 지원 과제에서 구축된 장비나 시설을 동 사업의 기술개발 용도 외에 외부로 임대하거나 활용하도록 함으로써 발생되는 경제적 가치, 또는 비용 및 시간 절감 효과 등은 편익으로 반영될 수 있음 - 따라서 기술개발과제와 지원과제가 혼합된 사업의 경우 구성된 세부과제별로 편익이 산출되는 것이 아니라 사업의 핵심 목표와 주요 성과와의 인과적 관련성을 먼저 고려할 필요가 있음 비용-편익의 포괄 범위가 상이한 경우 사업의 성과를 편익으로 산출하기 위해서는 해당 편익을 산출하기 위해 소요 되는 비용이 사업비용에 포함되어 있는지를 확인해야 함 - 소요비용은 해당 사업의 1차적 성과 창출에 국한되어 있는데, 편익은 1차 성과 창출이 적용되어 발생되는 2차 성과까지를 포괄한다면 타당성이 저해되기 때문임 특히 IT 분야의 대다수 연구개발사업들이 인력양성, 기업의 마케팅 역량 제고, 기업 지원, 사업화 지원 등의 세부과제를 포함하고 있는데, 이러한 세부과제의 편익을 산출하는 것은 앞에서 논의한 바와 같이 사업목표-편익 간의 인과적 관련성이 낮을 뿐 아니라 비용-편익 포괄 범위의 불균형 문제도 초래함 - 다수의 사업들에서 인력양성, 마케팅 역량 제고, 마케팅 지원이나 글로벌 홍보 등을 편익으로 제시하면서 이를 위한 구체적 사업 방안, 비용 투자 계획이 제시되지 않았기 때문임 따라서 해당 편익을 산출하기 위한 모든 비용범위와 계획이 사업 내용에 포함 되어 있는 경우에만 해당 성과를 편익항목으로 고려할 수 있음

37 요약문 29 제 3 절 기타 1. 회임기간 최첨단 기술이면서 선진국 간 기술격차가 높은 사업의 예비타당성조사는 기술개발, 시험 및 검증, 상용화기간이 많이 소요될 것으로 예상되므로 이를 고려한 회임기간 산정이 필요함 예비타당성조사에서 기술개발 시 다양한 기술이 연동하여 하나의 제품을 생산 하는 기술융합모델인 경우 융합에 적용될 기술들 중에서 선진기술과 기술격차가 가장 높은 기술을 기준으로 회임기간을 산정하는 것이 필요함 예비타당성조사는 기술개발 외에 보안, 안전, 사회, 환경, 법제도 등 현안에 따라 상용화가 지연되는 경우가 발생하므로, 회임기간 산정 시 이에 대한 고려가 필요함 기술 오류 발생 시 치명적인 인명피해를 초래하는 경우 해당 기술에 대한 보안, 안전, 법제도, 보험 등 문제로 상용화가 지연될 것으로 예상됨에 따라 회임기간도 증가될 것으로 판단됨 또한, 기술에 대한 안전점검 및 인증 테스트, 현장 테스트 등을 위하여 상당한 테스트 기간이 필요할 것으로 예상되므로 회임기간이 증가될 수 있음 예비타당성조사의 기술수준이 기초 원천, 응용, 상용화에 따른 사업 종료 후 최종 TRL 단계에 따라 회임기간을 고려하는 것이 필요함 사업 종료 후 최종 TRL 목표가 응용(TRL 5)과 상용화(TRL 7단계)인 경우를 구분하여 각 사업의 회임기간을 산정하는 것이 요구됨 2. 편익기간 IT분야의 시장수요접근법 위주로 제시하고 있어, IT분야의 특성이 반영될 필요가 존재함 일반적으로 IT분야는 기술수명주기가 다른 산업에 비해 상대적으로 짧은 편이며 신기술 급격하게 출현하는 특성을 가지고 있으며, IT분야는 도로 철도 항만 공항 등의 건설사업의 결과물과는 다른 특성을 지니며 제시된 시설물의 물리적 수명과는 차이가 존재함 그리고 항만은 약 49~50년, 공항은 약 17~18년, 시설은 30년 정도의 수명으로 추정하지만 IT분야의 기술수명은 사업의 특성에 따라 다르지만 일반적으로 10년 이하의 기술수명주기를 갖는 것이 대부분으로 조사됨 - 최근 5년간 예비타당성 조사에서 편익기간이 명시되어 있지 않거나 구분이 되지 않는 기타 항목을 제외하면 84.5%가 10년 이하의 편익 기간으로 산정되었으며, IT 분야로 한정지면 거의 모든 사업이 10년 이하의 편익기간을 갖는 것으로 조사됨

38 30 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 그러므로 짧은 기술수명주기와 사업기간과의 관계를 고려할 필요가 있으며, 신기술 출현으로 인한 기술의 진보 방향 변경, 보완재 및 대체재의 출현 등으로 관련 기술발전 및 영향 등을 고려하여야 함 제 5 장 개선 방안에 따른 적용 제 1 절 시장규모 실제로 CAGR 방식과 곰페르츠 모형과 같은 확장모형을 사용하는 경우의 사례를 적용하면, CAGR은 과거 데이터의 기준을 어떻게 설정하느냐에 따라 예측치가 매우 다르게 나타나는 반면에 곰페르츠 모형에서는 안정적인 예측치를 도출할 수 있음 아래 그래프를 보면 G(곰페르츠 모형적용)는 미래 추정 시 S 자형으로 시장규모의 성장이 안정되는 추세를 보이지만, CAGR로 추정한 경우는 실적치를 2007~2014년 CAGR를 기준으로 미래 예측치를 산정한 경우와 실적치 2007~2010년 CAGR를 기준으로 미래 예측치를 산정한 경우와는 많은 차이를 보이고 있음 예비타당성 지침의 권고처럼 곰페르츠 모형을 사용하더라도 유사시장의 데이터 적용 시 기준 데이터의 성격에 따라서 시장규모 미래 예측치의 크기가 달라지기 때문에 주의를 기울여야 함 [그림 3] CAGR과 곰페르츠 모형의 비교1 [그림 4] CAGR과 곰페르츠 모형의 비교 주 : R(실적치), G(곰페르츠 모형) 유사시장의 시장규모 데이터를 적용 시 완제품의 시장규모를 곰페르츠 모형으로 산정하여 시장 성장률을 해당 사업의 세분화된 부품시장에 동일하게 적용한 경우와, 유사시장의 부품시장의 시장규모를 곰페르츠 모형으로 산정하여 시장 성장률을 해당 사업이 세분화된 부품시장에 각각 적용한 경우 연구개발 사업의 부품시장의 시장 규모 예측에 차이를 보이고 있음

39 요약문 31 [그림 5] 부품 시장의 유사시장을 각 곰페르츠 모형 예측 [그림 6] 완제품의 유사시장을 고려한 예측한 결과 두 시장규모의 예측치를 비교해 보면 A 부품시장 시장규모 추정의 경우 2028 년에 약 4배의 시장규모 차이가 발생하며, B 부품시장 시장규모 추정의 경우에는 전혀 다른 추세를 보이고 있음. 따라서 곰페르츠 모형을 적용하더라도 유사시장의 과거데이터 적용에 유의해야 함 따라서 시장규모 예측을 위해서는 유사시장이나 선도시장의 데이터 적용 기준이 중요한 관건인데 이를 위하여 선도시장이나 유사시장을 정의하고 이에 대한 신뢰성 있는 자료원의 데이터를 확보하여야 함. 그리고 곰페르츠 모형 등 계량적 모형을 적용하는 것이 객관성을 보장할 수 있은 방안임 제 2 절 시장점유율 본 연구에서는 데이터가 분석 가능할 만큼 충분히 존재하고 Catch-Up 사업이 경우에 대하여 실제 데이터를 활용하여 사례분석을 하였으며, 우선은 특허지수를 활용하여 시장점유율 예측 방향을 결정하고 이를 반영하여 시장점유율을 예측함 특허지수와 유사시장의 시장점유율의 관계를 추정해 보면 모든 독립변수의 계수가 (-)로 추정됨. 이 추정에서 특허지수들이 시차를 두고 시장점유율에 영향을 미친다는 점에 유의하여 모형을 설계해야 함 - 모든 계수가 (-)를 나타내고 있다는 것은 연구개발 사업의 기술성과로만 시장점유율을 확대하기 어렵다는 점을 시사하고 있음 - 특허지수가 시장점유율에 (-) 영향을 미친다는 것은 경제적인 관점에서 보면 많은 이해가 요구되는 부분이지만 그 만큼 기술적인 요소보다는 광고, 마케팅 등 외부 변수의 영향이 더 큰 경우에는 이와 같은 관계의 도출 가능성이 존재함

40 32 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - 이러한 연관분석 시 독립변수와 종속변수의 인과관계가 명확하지 않은 경우, 즉 종속변수가 원인이 될 수 있는 경우에 발생하는 내생성(endogeneity) 12) 이나 독립 변수 간의 강한 상관관계로 인해 발생하는 다중공선성(multi-collinearity)을 체크하여 모형을 설정함 특허지수에서 나온 계수를 고려하지 않고 과거의 시장점유율 데이터를 계량 모형을 이용하여 추정하는 경우에는 시장점유율이 과대계상 될 가능성이 존재함 - 이러한 예측은 연구개발 사업의 직접적인 효과로 시장점유율이 확대되는 효과 이외에 마케팅이나 경제 환경변화를 고려하지 않은 것이기 때문에 시장점유율 예측의 보정이 필요함 시장점유율 예측방향의 추정이 적용되지 않은 시장점유율 예측치는 2020년에 도달하면 약 60%의 시장점유율을 달성할 것으로 추정하고 있지만 특허지수의 계수를 보정하여 시장점유율을 예측해 보면 2020년에 약 30%의 시장점유율을 달성할 것으로 예측됨 - 약 30% 시장점유율 차이는 기술개발 이외에 마케팅 등 외부 요소에 의해서 달성되는 것이기 때문에 국가연구개발부문 예비타당성 조사의 범위에서는 제외됨 즉 시장점유율 확대의 예측에서 연구개발 사업 이외의 많은 요인이 작용하기 때문에 이러한 부분의 과대 계상의 예측치가 도출될 수 있으므로 요소를 제거하기 위한 다양한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것임 위에서 살펴본 사례는 유사시장의 시장점유율 데이터가 충분하여 BASS 등 확장모형을 사용하여 시장점유율을 예측한 경우임. 하지만 연구개발 사업에서 유사시장을 발굴 한다고 하더라도 유사시장의 시장점유율을 확장모형을 추정할 만큼 충분한 데이터를 발굴하는 것은 어려운 경우도 존재함 이러한 경우 기존의 사례에서는 전문가의 설문에 의존하여 시장점유율 예측했지만 본 연구에서는 계량모형을 활용하여 시장점유율을 예측하고자 함 - 종속변수는 세분화된 각 유사시장 점유율의 과거 데이터를 사용하고 독립변수는 일반적으로 유사시장의 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 일반적인 독립변수(조 정독립변수)와 유사시장의 시장점유율에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 독립변수 (특정독립변수)를 고려하여 추정함 12) 내생성이란 종속변수가 독립변수에 영향을 줄 수 있어 인과관계가 명확하지 않은 문제가 발생될 수 있음

41 요약문 33 <표 9> 조정독립변수 항목 연도 연도별 연구개발비 성장률 추이 기술무역 기술수지비(기술수출/기술도입) 인구만명당 연구원 수 연구개발비 항목 중 연구개발단계 기초/응용/개발 비율 재원별 연구개발비 항목 중 정부/민간/외국부문 비율 <표 10> 특정 독립변수 항목 연도 해당 기술(I, P, C, B)의 유사시장 무역수지 해당 기술(I, P, C, B) 기술의 유사시장 특허건수 비율(선진국 대비) Pooled OLS 13) 모형적용 결과 총 17개의 독립 변수 중에서 13개의 독립변수가 99% 신뢰구간에서 유의한 결과를 얻을 수 있음 - 조정 독립변수 중에서 연구개발비 항목 중 연구개발단계 개발비율 은 시장점유율의 변동에 약 2.6%의 영향을 미치고 재원별 연구개발비 항목 중 정부 비율 도 약 2.2% 시장점유율에 영향을 미칠 수 있다는 것을 추정됨 - 특정 독립변수 중에는 C 기술의 유사시장 특허건수 비율 은 약 4.2% 시장점유율에 영향을 미치고 P 기술의 유사시장 무역수지 는 약 2.9% 시장점유율에 영향을 미치는 것으로 분석됨 - 이와 같이 계량모형을 통해 추정된 식을 근거로 하여 독립변수 각각에 대하여 AR 모형을 적용하여 독립변수를 예측하고 이를 추정식에 대입하여 시장점유율을 예측함 - 본 결과를 기획보고서의 결과와 비교해 보면 2024~2030년의 시장점유율 예측의 경우 기획보고서는 매 년 같은 성장률만큼 증가한다는 가정을 제시했지만 이러한 객관적 근거를 제시하지는 않았음 - 따라서 이러한 가정 보다는 위의 예시처럼 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 독립변수를 고려하여 예측해보면 2025년부터 시장점유율이 일정한 수준을 유지하는 것을 예측되어 기획보고서와는 서로 다른 예측을 보임 13) Pooled OLS(합동 최소 자승, Ordinary Least Squares)이란 각각의 data에 대한 거리를 가장 작게 하는 평균선을 찾아내는 최소제곱법을 의미함

42 34 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 3 절 사업기여율 IT 분야 사업의 경우 민간분야의 투자가 활발한 사업 분야로서 민간부문의 재원 비중이 높다는 특성이 있으며 이를 정확히 반영하기 위해 연구개발사업의 주요 기술 분야가 6T 분야를 적용하거나, 해당 산업 혹은 가장 인접한 산업 분야에서의 정부 공공 대 민간 투자 비중을 적용함으로써 산업별 특성을 반영할 수 있음 사업기여율의 적용에서는 대부분의 경우를 차지하는 특정 기술이나 사업을 목적으로 하는 특정 산업 분야의 정부 공공 대 민간 투자 비중을 구한 후 국가연구개발 비중을 적용한 것과의 차이를 비교함 - 민간 투자가 활발한 분야임에도 불구하고 국가연구개발 비중을 적용한 A사업의 경우, 정부 R&D 투자규모는 최근 3년간 첨단센서 부문 평균 정부투자금액을 사용하였고, 민간 R&D 투자규모는 관련 정부 R&D 투자규모에 연구개발활동조사의 정부 대 민간 투자 비율인 27 : 73을 적용하여 간접적으로 추산한 바 있음 - 비교 대상인 반도체 분야의 민간 투자 금액(자체부담연구개발비)은 아래 표와 같이 16조 4천억 원이고, 정부투자 금액은 국가연구개발비가 국가과학기술지식정보서비스 NTIS로 검색을 통해 5천억 원을 투자한다면 민간 대 공공 비중은 97:3로 계산되어 짐 정부투자(NTIS) A 사업 경우 B 사업 경우 5,000 6,000 정부투자(NTIS) A 사업 경우 B 사업 경우 <표 11> 국가연구개발투자 비율과 산업별 부담연구개발비 비율 비교 5,000 6,000 민간투자금액 추정(활동조사) 국가연구개발투자 정부 대 민간 투자금액(비율) 14,157 (26.1 : 73.9) 16,988 (26.1 : 73.9) 국가연구개발투자 정부 대 민간 투자금액(비율) 14,157 (26.1 : 73.9) 16,988 (26.1 : 73.9) 산업별 부담연구개발비 정부 대 민간 투자금액(비율) 164,000 (3 : 97) 59,000 (9 : 91) 6T별 정부 대 민간 투자금액(IT비율) 57,500 (8 : 92) 69,000 (8 : 92) (단위 : 억 원) 비고 - 비율 및 금액 차이 발 생 - 관련 기술 분 야 또는 관련 산 업분야 의 적용 필요 사업기여율 산출의 가장 기본이 되는 해당 사업 분야의 정부 연구개발 예산 규모에 있어서 과거 자료를 바탕으로 하여 미래 사업 기간 동안의 규모를 추정하면, 정부 연구개발예산의 증가율은 세부 기술분야 별로 큰 편차를 보이는 경우가 많음

43 요약문 35 적정 성장률(IT 기술 분야나 해당 산업 분야의 평균 증가율의 활용, 기준 년도로 해당연구개발사업의 연평균 투자 금액이 동 분야의 국가전체 연구개발투자에서 차지하는 비중 산출)을 적용하여 미래의 성장률을 예측하여야 함 제 6 장 결론 및 시사점 본 연구의 편익추정 사례분석결과를 보면 상당부분을 공통적인 사유로 인한 조정으로 파악됨. 따라서 이러한 공통적인 조정 원인 및 문제점을 파악하고 객관적인 근거 제시를 위한 정의 및 상세 방법론을 제시함 편익 산출 저해 요인의 중요도 및 항목 간 중복도를 산출하였고, 연구개발 편익추정 저해요인 가중치와 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 영향도에 대한 연관관계 분석을 통하여 편익격차를 유발하는 핵심 발생요인을 도출함 본 연구의 방법론을 통해 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목, 각 요인 간 중요도 및 중복도, 연관관계 등을 도출하였음 도출된 중요도에 따라 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 이전편익, 간접편익 등의 개선방안을 제시하였으며 이에 대한 적용사례를 분석함

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45 목 차 목 차 제 1 장 연구개요 1 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 1 제 2 절 연구의 목적 및 범위 3 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 5 제 1 절 개 요 5 제 2 절 선행연구와 편익격차 발생항목 8 1. OECD(2007) 분석사례 8 2. 기존연구 예비타당성조사 사례 14 제 3 절 편익추정 저해요인 분석 방법론 18 제 4 절 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 간 연관관계 분석 연구개발 편익추정 저해요인 평가 모형 예비타당성조사 편익격차 사례분석 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 간 연관관계 분석 40 제 3 장 편익 추정 사례분석 49 제 1 절 편익격차 발생항목 정의 및 분석방법 주요 편익격차 관련 계수 편익의 중복산정 기타 64 제 2 절 현행 편익분석의 사례 편익격차 관련 계수 편익의 중복산정 기타 83

46 목 차 제 4 장 편익 추정 개선방안 90 제 1 절 편익추정 관련 계수 격차 시장규모 시장점유율 사업기여율 110 제 2 절 편익의 중복산정 이전편익 간접편익 122 제 3 절 기타 회임기간 편익기간 127 제 5 장 개선방안에 따른 적용 129 제 1 절 시장규모 시장규모의 산정 129 제 2 절 시장점유율 시장점유율 예측 개선 사례 예측 개선사례(유사 시장의 시장점유율에 대한 충분 데이터 미확보 시) 139 제 3 절 사업기여율 143 제 6 장 결론 및 시사점 145 참고문헌 152 부 록 155

47 목 차 표 목 차 <표 2-1> 연구개발 편익 추정을 어렵게 하는 요소 8 <표 2-2> 기존 편익추정 연구에서 오류 유형 12 <표 2-3> 예비타당성조사 사례 분석 기반 편익격차 발생항목 도출 15 <표 2-4> 도출된 편익추정 저해요인 20 <표 2-5> 편익추정 저해요인과 기존 선행연구 및 예비타당성조사 사례 간 연관성 21 <표 2-6> 편익 추정 저해 항목 가중치(중복성 포함)의 분석항목 24 <표 2-7> 편익추정 저해요인의 중복도 목록 30 <표 2-8> 퍼지측도치 g(.)와 순위 31 <표 2-9> 가중치와 퍼지 측도치의 차이 31 <표 2-10> 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 사례조사 32 <표 2-11> 변수의 영향도 분석 항목 36 <표 2-12> 변수의 영향도 검토 분석결과 37 <표 2-13> 예비타당성 보고서 편익조정유형별 건수 39 <표 2-14> 변수의 영향도 검토 가중치 적용 종합분석결과 40 <표 2-15> 각 변수의 개념 42 <표 2-16> 편익격차 발생항목 중요도 43 <표 2-17> 편익격차 발생항목 간 중요도(중복성 반영) 44 <표 2-18> 편익격차 발생항목 간 중요도(R&D 사업기여율 제외) 45 <표 2-19> 편익격차 발생항목 간 중복성 검토 결과 (R&D 사업기여율 제외) 47 <표 2-20> 중복성 반영과 R&D 기여율 제외 적용 간 중요도 차이 48 <표 3-1> 기술개발역량 제고가 주요 목표인 국가연구개발사업의 편익 분석 60 <표 3-2> 편익 항목 포함여부 결정을 위한 질문 63 <표 3-3> 편익 대상 시장의 범위 67 <표 3-4> 편익대상 시장별 시장점유율 산정방식 69 <표 3-5> IT 부문 국가 연구개발사업 사례별 사업 기여율 70 <표 3-6> 편익 항목 구성 사례: OOO 융합산업 육성사업 80 <표 3-7> 세부사업별 비용편익분석 대상 구분 82 <표 4-1> ICT 시장규모에 미치는 요인 98 <표 4-2> 기존 이전편익 관련 사례별 내용 요약 118

48 목 차 <표 4-3> 국가연구개발사업의 유형별 경제성 분석 124 <표 4-4> 예비타당성조사의 조정된 편익기간 128 <표 5-1> 계량모형과 CAGR 산정방식의 비교 130 <표 5-2> K 품목 판매대수 132 <표 5-3> 시장점유율에 영향을 미치는 조정 독립변수 140 <표 5-4> 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수 141 <표 5-5> 국가연구개발투자 비율과 산업별 부담연구개발비 비율 비교 144

49 목 차 그 림 목 차 [그림 1-1] 경제적 타당성 편익 추정의 연구범위 4 [그림 2-1] 본 연구의 도출 개념도 5 [그림 2-2] 본 연구의 개념도 6 [그림 2-3] OECD(2007), 기존연구, 예비타당성조사 사례분석 간 상관관계 18 [그림 2-4] 국가 연구개발사업 편익추정 저해요인 분석 의 계층구조 24 [그림 3-1] 시장규모와 시장점유율 적용 편익의 범위 50 [그림 3-2] 완전 경쟁 하에서의 사회 후생 56 [그림 3-3] 독점시장에서의 사회 후생 (일반적 경우) 56 [그림 3-4] 독점시장에서의 사회 후생 (완전 가격차별) 57 [그림 3-5] 간접 편익 중 경제성 분석의 편익 항목에 포함되는 경우 64 [그림 4-1] 시장규모와 시장점유율 분석대상의 유형 91 [그림 4-2] 자체사용연구개발비의 연구개발주체별(6T) 114 [그림 4-3] 산업별 자본금 규모별 매출액 대비 사용연구비, 부담연구비 115 [그림 5-1] 실적치와 추정방식의 비교 131 [그림 5-2] 계량모형과 CAGR 산정방식의 추정 비교 131 [그림 5-3] 해당 품목의 미래 시장규모 성장률 132 [그림 5-4] 완제품의 유사시장을 고려한 예측한 결과 133 [그림 5-5] 부품 시장의 유사시장을 각 곰페르츠 모형 예측 133 [그림 5-6] 시장점유율 추정 138 [그림 5-7] 보정 시장점유율 추정 139 [그림 5-8] P 기술의 시장점유율 예측 142 [그림 5-9] 연구개발활동조사 보고서 중 산업별 민간 부담연구개발비 143

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51 국가 연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - IT 분야를 중심으로 - 제 1 장 연구개요 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 제 3 장 편익 추정 사례분석 제 4 장 편익 추정 개선방안 제 5 장 개선방안에 따른 적용 제 6 장 결론 및 시사점

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53 제 1 장 연구개요 1 제 1 장 연 구 개 요 제 1 절 연구의 배경 및 필요성 정부에서는 국가연구개발투자규모 증가에 따라 재정집행의 효율성을 제고하기 위하여 국가연구개발투자 기획 단계부터 사업의 타당성을 사전에 철저히 검증하기 위한 국가연구개발사업 예비타당성조사제도 를 도입하였다. 국가연구개발사업과 관련한 초기의 예비타당성조사는 연구기반 시설에 국한되었으나 2008년 2월 정부 조직개편을 통해 연구 활동을 지원하는 순수 R&D에도 확대된 이후 국가연구개발 사업에 대한 예비타당성조사의 수요도 증가하였다. 예비타당성조사는 조사수행의 일관성을 제고하기 위하여 재정사업 전반에 대한 표준지침을 통해 진행된다. 연구개발사업은 대표적인 비정형 사업 임에 따라 기술적 불확실성이 높고 가 시적인 효과를 정량적으로 추정하기가 용이하지 않으므로 객관적이고 일관성 있 는 편익추정 및 비용추정에 많은 어려움이 존재한다. 또한 도로, 항만, 철도 등 건 설사업 부문의 예비타당성조사와는 달리 경제성 분석 방법을 정형화하기 어렵다. 또한 연구개발사업의 범위가 넓고 다양한 측면이 존재하거나 사업별 고유 특성 이 존재하는 경우도 다수 존재한다. 복합적인 연구로 구성되어진 사업이나 사업별 고유 특성이 존재하는 사업 등의 경우는 사업의 추진에 의한 편익을 추정하기가 쉽지 않다. 특히 투자와 성과의 인과관계 또는 연관관계를 규명하거나 다양한 형 태로의 편익 발생 추정, 사업의 수혜자 규정 등 어려운 측면이 존재한다. 국가 연구개발 부문의 사업을 위한 예비타당성조사 표준지침을 통해 이러한 문 제점을 해결하고 있지만, 표준지침의 한계점 도출 및 보완을 하고 예비타당성 조 사의 일관성을 제고하기 위한 연구는 지속적으로 필요하다. 본 연구에서는 예비타당성조사 편익추정을 위한 분석틀을 기반으로 기존 사업들 의 편익사례분석을 통해 각 사례별 개선방안을 도출하고, 실제 사례별로 개선방안 을 적용 분석하여 개선방안의 효용성을 검증한다. 또한 OECD(2007) 보고서의 연구

54 2 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 개발 편익 추정을 어렵게 하는 요소와 사전에 분석한 편익 격차 사례, 기존 연구 를 통해 본 연구에서 제시하는 편익추정 저해 요인을 분석한다. 예비타당성조사의 범위가 매우 광범위하고 국가연구개발사업의 분야별 특성이 상호 차이가 존재하는 경우가 존재한다. 그래서 본 연구에서는 최근 유망기술 및 신 성장동력 산업으로서 사업 추진이 다수 진행되고 있고, 기술수명주기 및 신생 기술의 출현이 활발한 IT 기반 사업에 한정하여 편익사례분석, 개선방향 도출 및 적용을 수행한다. 또한 기존 편익 분석 사례를 조사하면 IT 사업이 표적화된 편익 연구는 전무한 실정이므로 IT 기반 사업의 특성을 반영한 편익 도출, 사례 분석, 적용 방법론, 개선방안 및 실제 적용 등의 연구가 필요하다.

55 제 1 장 연구개요 3 제 2 절 연구의 목적 및 범위 본 연구에서는 예비타당성조사에서 편익추정 저해요인 1) 을 도출하기 위하여 OECD(2007)에서 분석한 연구개발 편익추정의 어려움을 연구한 보고서, 연구개발 편익 추정에 대한 현안들을 조사한 기존연구, 예비타당성조사 사례 기반 편익격차 발생항목 2) 과 같이 선행연구 및 사례조사 결과에 대한 상관관계를 분석하였다. OECD(2007), 기존 연구, 예비타당성조사 사례분석을 통하여 도출된 편익추정 저해 요인을 기반으로 편익추정 시 예비타당성조사의 일관성을 제고하기 위한 분석틀 (Analysis Framework)을 정리하였다. 또한, 예비타당성조사 사례의 편익격차 발생 요인들 중에서 실제 사업에 중요한 영향을 미치는 핵심 편익격차 발생 요인을 도출하기 위하여 첫째, 전문가 설문 및 AHP 분석을 통해 본 연구의 예비타당성 조사 편익추정 저해 요인의 우선순위 및 중복성을 분석한다. 둘째, 예비타당성조사의 사례분석을 통해 기존 예비타당성 기 획보고서에서 편익이 조정된 요인들을 추출하며, 각 요인별로 예비타당성조사 보 고서에서 조정된 사례조사 건수를 조사한다. 셋째, 편익격차 발생항목에 대한 각 항목의 영향도를 검사하기 위하여 전문가 조사를 수행하며, 조사 결과를 통해 각 항목별로 영향도를 합계하는 방법과 각 항목별 영향도 합계와 사례조사 건수를 기반으로 한 가중치를 곱하는 방법으로 영향도를 산정한다. 마지막으로 연구개발 편익추정 저해요인 가중치와 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 영향도에 대한 연관관계 분석을 통하여 편익격차를 유발하는 핵심 발생요인을 도출한다. 본 연구에서는 2008~2012년 동안 시행된 KISTEP의 연구개발부문 예비타당성조 사에서 약 77건 사업 중 약 55건(71.4%)이 시장수요접근법을 통해 편익산정이 되 었음을 감안하여 시장수요접근법 관련 편익항목을 위주로 분석하고자 한다. 1) 연구개발사업에서 편익추정을 어렵게 하는 요인들을 의미하며, 기존 OECD(2007) 보고서, 기존연구, 예비타당성사례를 고려하여 도출한다. 2) 부처 기획보고서의 경제성 분석 시 제시된 편익항목이 예비타당성조사 연구진을 통해 조정된 항목을 의미한다.

56 4 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 1-1] 경제적 타당성 편익 추정의 연구범위 편익추정 저해요인과 예비타당성 편익격차 발생항목간의 연관관계를 파악함으로 써 편익격차 발생항목들에 대한 가중치를 도출하기 위하여 Ordered Logit 3) 모형을 적용하였으며 종속변수는 편익추정 저해요인의 데이터를 중복성의 고려 유무에 따라 2가지 유형으로 구분하여 적용하였으며 독립변수는 예비타당성 편익격차 발 생항목 가중치 건수를 R&D 기여율 포함 여부에 따라 2가지 유형으로 구분하여 데이터를 활용하여 추정하였다. 본 추정 결과는 편익격차 발생항목의 중요도를 결 정하는 하나의 참고 요소로 활용하는데 제한을 둔다. 시장규모의 산정방식의 기존 예비타당성 보고서 사례를 분석하고 이에 대한 개 선방향으로 4가지의 유형에 의한 시장규모 예측 정량적 방법론을 제시한다. 그리 고 이 4가지 유형 중 하나의 유형에 대하여 실제 데이터를 적용하여 방법론의 차 이에 의하여 발생하는 시장규모의 예측규모를 비교해 본다. 시장점유율도 시장 규모와 마찬가지로 4가지 유형으로 구분하고 이에 대하여 각각의 정량적 분석방법을 제안한다. 시장점유율은 시장규모와 달리 예측의 신뢰 성 확보가 어려워 시장점유율을 예측하기 전에 특허지수 등을 고려하여 시장점유 율의 예측방향을 우선적으로 분석한다. 시장점유율의 경우에도 하나의 유형에 대 하여 시장점유율 실제 데이터를 활용하여 개선방향을 적용한 경우와 적용하지 않 은 경우의 시장점유율 예측 차이를 제시한다. 3) 변수가 가중치(순서)를 가지고 있는 변수의 연관관계를 추정하는 경우에 적합한 모형임

57 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 5 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 제 1 절 개 요 본 연구에서는 [그림 2-1]과 같이 OECD(2007)의 연구개발 편익추정 보고서, 연 구개발 편익추정 관련 기존 연구, 예비타당성조사 사례 기반 편익격차 발생 요인 을 분석하여 편익추정 저해 요인을 도출한다. [그림 2-1] 본 연구의 도출 개념도 본 연구에서는 [그림 2-1]과 같이 OECD(2007), 기존연구, 예비타당성조사 분석을 통해 도출된 편익추정 저해요인의 우선순위와 중복성을 분석하고, 편익추정 저해 요인과 예비타당성조사 편익격차 발생항목 간 상관관계를 분석하여 연구개발 편 익추정을 저해하는 주요 발생요인을 도출한다. 또한, 연구개발 편익추정의 주요 저해요인에 대한 예비타당성조사 사례를 분석하고 개선방안을 도출하며, 실제 개 선방안을 적용하여 효과성을 검증한다. [그림 2-1]에 대한 상세한 설명은 다음과 같다.

58 6 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 2-2] 본 연구의 개념도 첫째, [그림 2-2]와 같이 도출된 편익추정 저해요인에 대하여 상대적인 중요도 측정을 위한 전문가 설문을 수행하고 AHP분석을 통해 각 요인 간 우선순위를 산 출한다. 이를 위해 먼저 연구개발 편익추정 저해요인의 가중치를 산출하며, 연구 개발 편익추정 저해요인 간 중복도를 도출하고 이를 통해 가중치를 보정하는 작 업을 수행한다. 둘째, 2011년에서 2013년 동안 수행된 예비타당성조사의 사례분석을 통해 기존 예비타당성 기획보고서에서 추정된 편익이 상향 또는 하향 조정된 요인들을 추출 하고, 각 항목이 실제 예비타당성조사 보고서에서 편익격차 발생항목으로 지적된 사례조사 건수를 조사한다. 셋째, 예비타당성조사 사례분석을 통해 도출된 편익격차 발생항목에 대한 각 항 목의 영향도를 검사하기 위하여 전문가 조사를 수행한다. 영향도를 도출하는 방법

59 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 7 에는 전문가들에게 항목의 영향도를 조사하여 각 항목별로 이를 합계하는 방법과 각 항목별 영향도 합계와 예비타당성조사 보고서에서 편익격차 발생항목으로 해 당 항목이 지적된 사례조사 건수를 곱하여 영향도를 측정하는 방법이 있다. 넷째, 연구개발 편익추정 저해요인과 예비타당성조사 편익격차 발생항목 항목 간 연관관계 분석을 통하여 편익격차를 유발하는 주요 발생요인을 도출한다. 마지막으로 편익격차를 발생시키는 주요 요인들에 대하여 상세하게 사례분석(3 장)을 수행하고 이를 기반으로 편익산정에 대한 개선방안(4장)을 도출한다. 또한, 실제 데이터를 기반으로 개선방안(5장)을 예비타당성조사 관련 사례에 적용하여 효과성을 검증한다.

60 8 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 2 절 선행연구와 편익격차 발생항목 1. OECD(2007) 분석사례 OECD(2007)에서는 <표 2-1>과 같이 연구개발 분야의 성과 측정 문제를 유발하 는 주요 요소를 9개로 정리하였다. 구분 Product (산출물 형성과정) Process (산출물 전달과정) Valuation (평가측면) <표 2-1> 연구개발 편익 추정을 어렵게 하는 요소 내용 1.Causality and Sector Specificity 2.Multiple Benefits 3.Identification of Users 4.Interdisciplinary Outputs 5.Complex Transfer Mechanisms 6.International Spillovers 7.Time Lags 8.Lack of appropriate Indicators 9.Monetary Valuation 출처 : OECD DSTI(Directorate for Science, Technology and Industry) 연구보고서( ) (인과성 및 분야의 특수성) (다양한 편익) (사용자 특정) (영역간 산출물) (복잡한 전달체계) (국제적 파급효과) (효과발생까지의 시간지연) (적절한 지표부족) (통화가치) <표 2-1>에서 해당 내용을 자세히 살펴보면 다음과 같다. o Causality and Sector Specificity(인과성 및 분야의 특수성) 통상적으로 연구 투자와 투자 성과간의 관계를 설명하는 직접적인 연결고리는 없다고 할 수 있다. 연구 투입으로 말미암아 사회에 영향을 미치는 특별한 성과를 창출할 수는 있지 만 이러한 관계는 항상 간접적인 관계이므로 판정하거나 측정하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 특정 연구 결과가 투자 성과에 미치는 영향을 별도로 판정하기는 거의 불가능한데 이는 투자 성과에 미치는 다수의 요인 자체가 통제 불가능한 인자일 경우가 많기 때문이다. 그 결과 연구 성과와 투자 성과 간의 Causality 는 쉽게 관찰되기가 어려운 실정이다. 산업 분야에 대한 모든 연구는 일정한 성과를 내게 되며 특별한 경로를 통해 최 종 수요자에게 전달될 것이다. 이러한 점 때문에 연구 성과의 편익을 단순하게 추 정하기가 어려운 실정이다.

61 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 9 o Multiple Benefits(다양한 편익) 기초연구는 통상적으로 다양한 성과를 내고 있지만 그 중 상당 부분이 쉽게 측 정되기가 어렵다. o Identification of Users(사용자 특정) 연구 성과의 모든 수혜자들을 판정하는 것은 어렵거나 추가적인 비용이 소요되는 경우가 많으며 특히 기초연구 부문에서는 더욱 곤란한 실정이다. o Interdisciplinary Output(영역간 산출물) 연구 성과는 사회에 다양한 영향을 미치는데 특정성과의 사회적 기여를 평가하 는데 있어 연구 투자와 별개로 모든 사회적 편익을 측정하는 것은 매우 어렵다. o Complex Transfer Mechanism(복잡한 전달체계) 연구 결과를 사회에 전달하는 모든 메카니즘을 인식하고 기술하기는 매우 어렵 다. 그동안 연구를 통해 기업 간 또는 기업과 대학 간의 연구 성과 전달 메카니즘 을 식별하는 성과가 있었으나 이러한 연구들은 주로 실증적 방법론에 의한 것이 기 때문에 연구가 실제로 사회에 미치는 편익 효과를 충분히 파악하지는 못했다. o International Spillovers(국제적 파급효과) 특정한 파급효과는 한 국가 내의 투자보다 국제적인 투자에서 더 강하게 나타날 수 있다. 따라서 연구 성과의 파급효과는 국내외를 통해 발생됨에 따라 편익추정 의 어려움이 발생될 수 있다. o Time Lags(효과발생까지의 시간지연) 다양한 연구 투자들이 사회에 영향을 미치기 까지 사안에 따라 시간이 많이 또 는 적게 소요될 수 있다. 일반적으로 기초 연구는 일반 연구에 비해 사회에 미치 는 영향이 최대화 될 때까지 종종 훨씬 더 많은 시간이 요구되고 있다.

62 10 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 o Lack of appropriate Indicators(적절한 지표 부족) 연구 결과에 대한 수혜, 편익의 전달 경로 그리고 최종 수요자를 구분하는 기준 이 정확하게 규정되지 않는 상황에서 특정의 연구 성과를 측정하는데 적합한 성 과 지표를 정의하는 것은 매우 어렵다. o Monetary Valuation(통화가치) 많은 경우에 연구 성과를 비교하기 위해서 금전적 가치를 매기는 것은 어려운 일이다. 또한 비록 비경제적 편익을 평가할 수는 있겠지만 이 경우에도 그 가치를 측정하기는 매우 어렵다. 그동안 이러한 사회적 편익, 예를 들어 국민 건강과 연 계된 경제적 저축 같은 것을 측정하고자 하는 시도는 있었지만 부분적 평가 또는 주관적 평가의 한계를 극복하지 못한 것으로 알려졌다. OECD(2007) 자료에서 설명하고 있는 내용들을 요약 정리하면 근본적으로 R&D 투자의 다양한 사회적 편익을 측정한다는 것은 본질적으로 매우 어렵다는 점이 가장 주요한 메시지이다. 한편 R&D 파급효과와 당초 기대하지 않았던 효과들은 마치 주요한 과학적 발견들이 우연하게 이루어진 경우처럼 또한 과학 연구의 적 용이 당초 의도하지 않았던 분야에서 우연하게 성과를 낸 경우처럼 이들 효과들 도 예기치 않게 마치 횡재를 하듯이 얻어지는 경우가 많음을 주지할 필요가 있다. 더 나아가 공공 R&D 사업이 최대한의 사회적 편익을 창출하기까지 많은 시간 이 필요하기 때문에 이러한 편익을 서둘러 측정하는 것은 시기상조 및 부분적 측 정에 불과할 수 있음을 주의해야 한다. 그리고 비경제적 편익을 측정하는 것은 더 욱 어렵다는 점에 주목해야 한다. OECD(2007) 분석에서는 각국에서 공공 R&D 투자의 성과 및 사회적 편익추정 시 계량분석이나 데이터 연계 접근법 그리고 사례연구 등을 통해 효과적인 신규 분석방법 개발을 위한 노력을 하고 있다 라고 조사하였다. 그러나 R&D 사업의 편익분석은 다수의 편익대상이 발생하고 편익 수치의 정확한 산정이 어렵고 다양 한 파급효과가 존재한다고 제시하고 있다. 이러한 연구결과를 통해 예비타당성조 사에서 편익의 수치를 근거 기반으로 산정하고 편익 추정 값을 조정하는 것은 매 우 어려운 과정임을 파악할 수 있다.

63 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 기존연구 양희승(2010)은 R&D 예비타당성연구에 대하여 사례를 분석하여 편익추정과정에서 측정된 기준 및 내용의 정형화에 대하여 연구를 하였다. 이 연구에서는 KDI 소관 보고서가 11개이며 KISTEP 보고서가 17개로 총 28개의 과제에 대하여 분석하였다. 양희승(2010)의 보고서는 회임기간, 편익기간, R&D 기여도, 사업화성공률의 4가 지 항목에 대하여 분석한 연구를 수행하였다. 특히, 편익의 회임기간을 대기업 기 초연구인 경우 7년을 적용, 산업화 기술개발의 경우 3 ~ 5년, 중소기업의 산업화 기술개발의 경우 3년 이내로 설정할 것을 권고하고 있다. 반면 대학과 출연연구기 간의 기초연구의 경우 10년 이상을 그리고 산업화 기술 개발의 경우 5 ~ 8년을 적용기준으로 제시하고 있다. 편익산정기간에 대해서는 원천성이 있는 신제품의 경우 8년, 원천성이 없는 경우 3 ~ 5년을 적용기준으로 제시하고 있다. 심지어 중 소기업의 경우 2년이라는 기준을 제시하고 있다. R&D 기여도는 R&D 사업의 시행 결과 발생하는 편익 중에서 순수하게 R&D 활동 에 의해 이루어지는 비율을 의미하는데 연구에 소요되는 기간이 길고 기업의 관련 자 료를 구하기가 어렵기 때문에 실증분석의 사례가 매우 적으며 산출된 R&D 기여도 자체도 연구마다 큰 차이를 보이고 있다. Mansfield(1991)는 미국의 주요 기업 자료를 이용하여 R&D 투자의 사회적 수익률을 28%로 산정하였으며, Martin 외(1998)는 미국 상무성의 Advanced Technology Program에서 지원한 7개의 조직공학의료기술을 대상 으로 한 연구에서 R&D 투자의 사회적 수익률을 %로 산정하였다. 우리나라의 경우 업종별 R&D 투자의 사회적 수익률에 대한 연구가 미흡하며, 제조업분야를 대상 으로 R&D의 사회적 기여 효과에 대한 연구가 학계 일부에서 이루어지고 있다. 신태 영(2007)은 R&D의 경제성장 기여율을 30.6%로 제시하고 있으며 하준경(2005)은 22.7% 로 제시하고 있다. R&D 투자의 사회적 수익률에 대한 연구결과가 없기 때문에 대부 분 예비타당성조사에서는 국내 R&D 투자의 경제성장 기여도를 기반으로 해당 사업 의 특성을 감안한 2~3개의 시나리오를 작성하여 R&D 기여율을 적용하고 있으며, 이 를 통해 KISTEP 예비타당성조사의 R&D 기여도는 %의 차이를 나타내고 있다. 사업화 성공률은 상업화를 목표로 추진되는 R&D 사업의 결과물이 경제적인 편

64 12 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 익이 발생 가능한 상태인 제품 또는 서비스로 시장에 출시되거나 수요자에게 공 급될 수 있는 상태로 전환되는 비율을 의미한다. 즉 사업화 성공률은 기술개발이 실패하거나 성공하더라도 사업화에 실패하면 0이 된다. KISTEP의 예비타당성조사 에서 적용된 사업화 성공률은 2 100%의 차이를 보이고 있으며, KDI의 경우는 32 43%로 나타나고 있다. 단, 사업화 성공률은 R&D 활동에 의한 결과의 제품화 및 서비스화를 달성하여 시장에 출시된 비율을 나타낼 뿐 손익분기점 상회와 같은 재무적인 측면에서의 성공을 의미하지 않는다. 기술성이 높은 차세대신기술개발사 업의 경우 사업화 성공률은 11.3%로서 매우 낮은 것으로 나타나고 있다. 최신 예비타당성조사를 살펴보면 원천기술연구와 상용화가 함께 혼합된 사업이 거나 다양한 산업이 융합된 사업이 많으므로 각 사업에 대한 회임기간, 편익기간, 사업화 성공률을 일률적으로 적용하는 것은 적합하지 않는다고 판단된다. 김태윤(2011)은 비용편익분석의 타당성 검증과 관련된 기존 연구들을 종합적으 로 분석하여 <표 2-2>와 같이 편익의 평가 및 측정과 관련된 주요 현안들을 7가 지로 정리하였다. 이러한 현안들을 유형별로 분류하면 비용편익분석의 원칙 적용 상 오류, 규제 효과에 대한 무분별한 낙관, 단순 오류 등으로 정리된다. 이와 같은 분류는 부처의 편익산정에서 발생하는 오류의 대표적인 부분을 정의한 것에 연구 의 의의를 두고 있다. <표 2-2> 기존 편익추정 연구에서 오류 유형 구분 비용편익분석의 원칙 적용상의 오류 규제 효과에 대한 무분별한 낙관 내용 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 편익의 중복산정 문제 간접적인 편익의 일방적 계상 분배적 가중치 배제 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 단순 오류 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 출처 : 김태윤, 규제영향분석에 있어 편익 평가 및 측정의 타당성에 관한 연구-편익의 과대계상 문제를 중심 으로, 규제연구 제20권 제2호, 2011년 12월.

65 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 13 김태윤(2011)은 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 의 경우 건 축물의 층수제한 규제와 같이 편익기간이 50년의 기간에 걸쳐 장기적으로 발생할 편익에 대한 할인이 필요하다고 제시하였다. 그러나 IT분야의 편익기간은 건축 산업 과 같이 장기적이지 않고 10년 내외의 단기간이므로 본 연구에서는 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 를 연구개발 편익의 추정 요소에서 배제한다. 편익의 중복산정 문제 의 경우 규제로 인하여 특정 집단의 소득 또는 매출의 증 가가 일어나는 경우 사회 전체적인 관점에서 단순한 소득 이전(Pure Transfer)일 가능성이 있으므로 편익으로 계상하지 않아야 하다고 제시하였다. 또한, 연구내용에 중복되는 편익항목을 반복하여 산정하는 경우 중복항목으로 간주하였다. 간접적인 편익의 일방적 계상 의 경우 새로운 규제의 비용편익을 분석함에 있어 비용은 직접적인 비용만 계상하는 반면 편익은 직접적 편익뿐만 아니라 환경적 편 익 과 공익 등의 간접적 편익까지 계상하는 문제점을 제기하였다. 따라서 비용 과 편익을 분석하는 과정에서 막대한 크기의 간접적 편익만을 일방적으로 계상할 경우, 편익의 과대계상문제에 직면할 가능성이 높다고 지적하였다. 규제 도입으로 인한 편익이 서로 다른 집단에게 배분되는 경향이 있으므로 분배 적 가중치를 통해 해당 편익이 최종적으로 누구에게 배분되었는지 검토할 필요가 있다. 분배적 가중치 배제 는 규제 도입으로 인해 소외계층과 같은 사회적 경 제적 약자의 희생으로 인한 편익 감소분을 나타내며, 부의 편익을 고려하지 않은 점에서 편익이 과대계상 되었을 가능성을 배제할 수 없음을 의미한다. 본 연구에서 는 분배적 가중치 배제에 대한 편익을 측정하는 것이 용이하지 않으며, 김태윤 (2011) 연구의 편익 분석대상인 87개의 사업에서 분배적 가중치 개념을 반영한 사례 는 하나도 없음을 고려하여 연구개발 편익의 추정 요소에서 제외한다. 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정 의 경우 규제를 입안하 는 부처에서는 피규제자의 규제준수율이 대표적인 불확실적인 상황이며, 기술적 행정적 불확실성으로 인하여 목표 달성률을 확정할 수 없는 가능성이 높다고 지 적하였다. 피규제자의 규제준수율 또는 부처의 목표 달성률에 대한 면밀한 검토를 하지 않으면 결과적으로 100%의 규제순응도와 목표 달성률을 가정하게 되므로 새 로운 규제로 인한 편익은 과대계상 될 가능성이 높다고 제기하였다.

66 14 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 의 경우 새로운 규제의 효과를 과장하 거나 지나치게 낙관적으로 판단하여 실제에 비해 과장된 편익을 산정할 가능성이 높다고 지적하였다. 규제 신설로 인해 발생하는 수혜대상의 규모를 과장하거나 또 는 규제로 인한 효과를 기존 유사한 제도에 대한 최선의 성공사례와 직결시켜서 편익을 계상한 경우 등이 해당된다. 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 의 경우 규제도입 의 편익을 계량화하기 위한 근거자료로 다양한 개념들과 파라메타 및 수치들이 활용될 수 있는데 해당 근거가 전혀 없거나 명확하지 않으면 본래 의도하였던 내 용과의 인과관계가 보장되지 않는 오류로 인한 편익 측정의 오류가 발생할 가능 성이 높다고 제기하였다. 김태윤(2011)은 규제영향 분석을 기반으로 편익 평가 및 측정 연구를 하였는데, 편익의 중복산정 문제, 간접적인 편익의 일방적 계상, 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정, 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙 관, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 같이 규제 에 특화되어 편익추정에 고려된 항목들을 일반화할 경우 규제 연구뿐만 아니라 타 분야의 연구개발에서도 적용될 수 있을 것으로 판단된다. KISTEP(2014)의 표준지침에서는 예비타당성에서의 경제적 편익은 재무적인 편익 이 아닌 경제적 편익이며, 재무적인 편익에 의해서 나타나는 효과는 편익에서 제 외된다고 명시되어 있다. 또한 계량화가 곤란하거나 측정방법론이 정립되지 않은 것, 편익의 기준이 부재한 것, 편익의 산정에 논란이 있는 경우는 편익에서 제외 한다고 명시하고 있다. 3. 예비타당성조사 사례 국가 연구개발사업은 매년 다양한 연구 분야가 제시되고 있으며 특히 기술 및 사업 환경이 매우 빠르게 변하고 있기 때문에 최근의 예비타당성조사 사례를 통 해 편익추정에 활용된 항목들을 분석하는 것이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 2011년 상반기부터 2013년 상반기까지 총 33개 사업에 대하여 부처의

67 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 15 각 기획보고서에서 제시된 편익 항목들이 예비타당성조사 보고서에서 수정 및 보 완된 사례를 분석하였다. 부처별 예비타당성조사를 살펴보면 산업통상자원부가 18개 과제로 가장 많으며, 다음으로 미래창조과학부 4개, 환경부 3개, 국토교통부 2개, 농림축산식품부 3개, 교육부 2 개, 보건복지부 1개 순으로 조사되었다. 예비타당성조사에서는 편익을 산정하는 방식이 여러 가지가 존재하지만 주 로 많이 사용하는 방식이 시장가치접근법이다. 시장가치접근법에서 편익을 계 산하기 위하여 주로 적용되는 변수에는 편익의 발생 기간, 시장규모, 시장점유 율, R&D 사업화 성공률, R&D 기여율, 사업기여율, 부가가치율, 사회적 할인율 등이 있다. 또한, 편익항목에서 편익기간, 편익 회임기간 등도 고려될 수 있으 며, 이외에도 각 편익항목의 특성에 따라 변수는 다양화 될 수 있다. 33개 사업에 대한 예비타당성조사의 경제적 타당성 부문에서 조정된 편익항목은 <표 2-3>와 같이 총 12개로 분석되었다. <표 2-3> 예비타당성조사 사례 분석 기반 편익격차 발생항목 도출 구분 편익추정 시 격차가 발생한 항목(12건) 편익항목 R&D 사업화 성공률, 사업기여율, 편익기간, 부가가치율, R&D 기여율, 시장규모, 시장점유율, 간접편익, 편익항목 간 중복성, 회임기간, 이전편익, 사회적 할인률 다른 편익항목으로 고려될 수 있는 민감도, 지적재산권, 출장비, 수수료는 발생건수 가 미미하거나 사업의 특성을 반영한 중요도가 낮기 때문에 사례분석에서 제외하였다. 33개 사업과 각 사업별 세부사업에 대하여 16개의 편익항목을 통해 편익이 추 정된 사례는 총 1,384개로 분석되었다. 이는 각 사업의 예비타당성조사 당 평균적 으로 약 42개의 편익사례가 존재한다는 것을 의미한다. 가장 많은 R&D 과제를 제시한 산업통상자원부(구 지식경제부 포함)에서는 16개의 편익 항목에 대하여 524개의 편익사례가 조사되어 타 부처에 비하여 가장 많은 것으로 분석되었다. 시장규모가 조정된 사례 건수는 56개이며, 시장점유율은 52개가 조정된 것으로 조사되었다. R&D 사업화 성공률은 시장가치수요접근법에서 편익의 창출은 기술의 실증 및 상용화를

68 16 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 통하여 이루어지는 과정에서의 불확실성을 반영하기 위해 적용된다. 이러한 불확실성 변수 를 적용해야만 편익의 과대계상을 방지할 수 있지만 연구개발 사업의 다양성으로 인해 R&D 사업화 성공률을 정확하게 측정하는데 한계가 존재한다. R&D 사업화 성공률이 조정된 사례 건수는 150개이며 12개 편익격차 발생항목 중에서 가장 많이 조정된 것으로 조사되었다. 부처 기획보고서와 예비타당성 보고서에서는 신태영(2004)의 연구를 통해 제시 된 R&D 기여율 28.1%를 적용하였다. 그러나 KISTEP(2014) 표준지침에서는 이러한 연구가 최근의 R&D 사업 특성을 반영하기가 어려운 점이 있어 개선이 필요하다 는 의견이며 제 3 차 과학기술기본계획(2013년 7월)에서 제시하고 있는 35.4%을 권고하고 있다. R&D 기여율이 조정된 사례는 59건으로 조사되었다. 최근 기획보 고서 및 예비타당성조사 보고서에서는 R&D 기여율을 28.1%를 주로 사용하지만 일부 부처의 보고서에서 다른 논리적 근거를 통해 과대계상한 것을 다시 28.1%로 조정한 경우가 많았다. 사업기여율은 해당 사업이 전체시장에서 어느 정도 사업에 기여를 할 수 있느냐를 측정하는 경제적 확률변수이다. 이러한 변수를 적용하기 위하여 KISTEP에서 매 년 발 행되는 연구개발 활동조사 보고서 를 기준으로 추산하거나 시장의 연구개발 투자 규모에 대한 자료를 활용하여 계산할 수 있다. 사업기여율이 조정된 사례는 148건이 며, 12개 편익격차 발생항목 중에서 두 번째로 가장 많이 조정된 것으로 조사되었다. 부가가치율은 KISTEP(2011)의 표준지침 1판에서 한국은행 산업 연관표 를 기 준으로 계산하도록 권고하였지만, 표준지침 2판에서는 한국은행의 기준도 중요하 지만 통계청이나 국세청에서 발표하는 부가가치율에 대해서도 검토하기를 권고하 고 있다. 부가가치율이 조정된 사례는 87건으로 조사되었다. 부가가치율의 조정은 대부분이 출처의 변경을 통하여 이루어졌으며, 표준지침에서 언급한 것과 같이 산 업연구원 출처를 한국은행 출처로 조정된 경우가 대부분이다. 연구개발사업의 편익은 미래에 발생하는데 예비타당성조사는 현재시점에서 계산 한 편익이 적용되기 때문에 사회적 할인율을 적용하여 현재가치로 환산하는 것이 필요하다. 편익의 기간이 긴 사업의 경우 사회적 할인율이 낮은 것이 유리하고 반 대의 경우는 사회적 할인율이 낮은 것이 편익을 증가시킬 수 있다. 그러나 일반적 으로 편익의 계산에서는 표준지침에 따라 적용비율이 정해져 있어 부처의 기획보

69 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 17 고서에 대해 예비타당서 보고서의 조정은 거의 없으며, 실제로 사회적 할인율이 조정된 건수는 3개로 조사되었다. KISTEP(2014)의 표준지침에서 편익의 회임기간은 연구개발투자 이후 편익이 발생하기까지의 시차를 편익의 회임기간으로 보고 있다. Mansfield(1991)는 기존 연구가 없었던 기초연구의 경우 평균 7년의 회임기간이 필요하며, 기존연구가 존 재하는 응용기술의 경우 평균 6.4년의 회임기간이 필요하다고 언급하고 있다. Gellman(1976)은 학술적 연구와 기술적 혁신 기간사이의 차이를 약 7.2년으로 언 급하고 있다. 그러나 최근 기술의 다양화 복잡화 및 산업 간 융합이 활성화되면 서 기초연구와 편익기간의 회임기간을 일률적으로 적용하기가 어려울 것으로 예 상된다. 편익회임기간이 조정된 사례 건수는 8건이며, 회임기간은 거의 대부분 예 비타당성 보고서에서 적용되지 않은 것으로 분석되었고 편익의 회임기간도 모두 5 년 이하로 추정된 것을 알 수 있다. 편익의 회임기간이 조정된 이유는 다른 출처 를 제시하여 조정한 경우가 가장 많은 부분을 차지하고 있다. Mansfield(1991)는 투자시점으로부터 8년 이후 에는 편익이 더 이상 발생하지 않는다는 가정을 제시하였다. 또한 편익의 기간은 KISTEP(2014)의 지침에 따라 순수 R&D 사업의 경우 기술수명주기이론을 사용할 수 있다고 규정을 하고 있다. 이와 같이 편익의 기간은 사업의 특성에 따라 매우 다양하게 나타날 수 있지만 R&D 사업의 특성상 기술의 변화주기가 빠르기 때문에 편익의 적용기간이 길다고 판단하기는 어렵다. 편익기간이 조정된 건수는 사례 건수는 88건으로 조사되었다.

70 18 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 3 절 편익추정 저해요인 분석 방법론 본 연구에서는 [그림2-3]과 같이 OECD(2007)의 연구개발 편익추정 보고서와 기 존 연구를 통해 도출된 편익 추정을 어렵게 하는 요인들과 예비타당성조사 사례 기반 편익격차 발생 요인들 간 상관관계를 분석하였다. [그림 2-3] OECD(2007), 기존연구, 예비타당성조사 사례분석 간 상관관계 OECD(2007)의 편익추정을 어렵게 하는 9가지 요소는 예비타당성조사 사례 분석 을 통해 도출된 12개의 편익추정 발생요인, 기존연구의 편익 평가 및 측정과 관련 된 주요 현안 7가지와 상호 연관성이 있음을 알 수 있다. OECD(2007)을 중심으로 예비타당성조사 사례, 기존연구와 연관성을 분석하면 다음과 같다. OECD의 인과성 및 분야의 특수성 은 연구 투자와 투자 성과간의 연계성을 파악하기가 용이하지 않다는 점에서 예비타당성조사 사례의 미래시장규모 추 정, 시장점유율 산정, R&D기여율 과 기존연구의 편익의 중복산정 문 제, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 연관성이 있다. OECD의 다양한 편익 은 기초연구의 경우 통상적으로 다양한 성과를 창 출할 수 있지만 성과 측정이 어렵다는 점에서 예비타당성조사 사례의 간접편익 범위, R&D 사업화 성공률 과 기존연구의 편익의 중복산정 문제, 근거 나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 관련성이 있다. OECD의

71 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 19 사용자 확정 은 연구 성과의 수혜자를 확정하기 어렵다는 점에서 예비타당성 조사 사례의 간접편익 범위 와 기존연구의 간접적인 편익의 일방적 계상 과 연관성이 있다. OECD의 영역 간 산출물 은 특정 연구 성과의 사회적 기여 를 평가하기 위하여 모든 사회적 편익을 측정하기가 어렵다는 점에서 예비타당성 조사 사례의 미래 시장규모 추정, 시장점유율 산정, 편익항목 간 중복 성 과 기존연구의 간접적인 편익의 일방적 계상 과 관련성이 있다. OECD의 복잡한 전달체계 은 연구 결과를 사회에 전달하는 전체 메커니즘을 인식하는 것이 용이하지 않다는 점에서 예비타당성조사 사례의 회임기간 설정 과 기존 연구의 편익의 중복산정 문제, 간접적인 편익의 일방적 계상 과 연관성이 있다. OECD의 국제적 파급효과 는 특정 파급효과가 국내보다 국외에서 더 강 하게 나타날 수 있다는 점에서 예비타당성조사 사례의 이전편익 대상 4) 과 관 련성이 있지만 기존연구와 관련된 항목은 없는 것으로 파악된다. OECD의 시간 지연 은 다양한 연구 투자들이 사회에 영향을 미치는 시간이 적게 또는 많이 소 요될 수 있다는 점에서 예비타당성조사 사례의 회임기간 설정, 사회적 할인 율, 편익기간 과 기존연구의 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 와 연관성이 있다. OECD의 적절한 지표의 부족 은 특정 연구 성과를 측정하는데 적합한 성과지표를 정의하는 것이 어렵다는 관점에서 예비타 당성조사 사례의 사업기여율 적용, 부가가치율, R&D 사업화 성공률, 편익항목 간 중복성 과 기존연구의 현실적 타당성이 부족한 준수율 및 목표 달성률 설정, 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯된 단순 오류 와 관련성이 있다. OECD의 통화 가치 는 연구 성과 간 비교를 위하여 각 연구 성 과의 금전적 가치를 산정하는 것이 어렵다는 점에서 예비타당성조사 사례의 간 접편익 범위, R&D 기여율 과 기존연구의 근거나 증거가 없는 가정이나 전 망에서 비롯된 단순 오류 와 연관성이 있다. OECD(2007)의 9가지 요소는 기존 연구의 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할 인율 축소, 분배적 가중치 배제, 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 을 4) 예비타당성조사에서는 OECD(2007)의 편익추정을 어렵게 하는 요인들 중 하나인 국제적인 파급효과 를 인정하지 않지만 예비타당성조사 사례연구에서 편익격차 발생요인 중 하나인 이전편익과 유사성이 존재한다고 판단된다.

72 20 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제외한 나머지 항목들과 연관성이 존재하는 것으로 사료된다. 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 는 건축 산업과 같이 편익기간이 50년 정도의 장기간을 고려하고 있음에 따라 IT산업에 초점을 맞춘 본 연구에서는 이를 제외한다. 분배적 가중치 배제 는 편익측정이 어려우며 분배적 가중치 배제를 위한 김태윤(2011) 연구 의 편익 분석대상인 87개 사업뿐만 아니라 예비타당성조사 33개 사업에서 해당 사례 가 없음을 고려하여 본 연구에서는 연구개발 편익의 추정 요소에서 제외한다. 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 은 연구개발사업에서 신규 규제나 정책 을 통해 편익이 창출될 수 있는데, 새로운 규제나 정책의 효과를 과장하거나 지나 치게 낙관적으로 판단할 경우 실제 편익에 비해 높게 산출될 수 있다. 따라서 규 제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 은 OECD(2007)에 해당되는 없지만 편익추정 시 격차를 발생시키는 주요한 요인으로 판단된다. 단, 본 연구에서는 정책, 규제, 법 제도 등이 주로 외부 환경변수에 영향을 많이 받음에 따라 제4절 편익 추정 저해 요인 가중치 산정을 할 때 규제 효과 부풀리기 또는 지나친 낙관 을 제외한다. 이와 같이, 본 연구에서는 <표 2-4>과 같이 OECD(2007), 기존연구, 예비타당성 조사 사례의 상호 연관성을 분석하여 연구개발 사업의 편익추정 저해요인을 도출 하였으며, 이는 예비타당성 기획보고서 및 예비타당성조사의 편익추정시 객관성과 일관성을 제고할 수 있는 중점 고려요소로 활용될 수 있을 것이다. 구분 편익추정 저해요인 내용 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 <표 2-4> 도출된 편익추정 저해요인 - 연구 투자와 투자 성과간의 관계를 설명하는 직접적 인 연결고리 부재로 인한 문제점 발생 산출물 형성과정 다양하고 광범위한 편익발생 - 기초연구는 다양한 성과창출이 가능한 반면 성과측 정이 용이하지 않는 문제점 발생 성과측정의 곤란 - 연구성과에 대한 모든 수혜자를 확인하는 것이 어렵고 이를 파악하기 위한 추가적인 비용이 발생하는 문제점 발생

73 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 21 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 - 특정 연구성과의 사회적 기여를 평가하기 위하여 모 든 사회적 편익을 측정하기가 용이하지 않는 문제점 발생 정책, 규제, 법제도 등 환경변수의 영향에 의한 편익추정의 어려움 - 신규 정책, 규제, 법제도 등을 통해 연구가 추진될 수 있지만 미래 규제 추진에 대한 불확실성, 규제준수율 등과 같은 이유로 해당 편익을 추정하기가 용이하지 않는 문제점 발생 산출물 전달과정 평가측면 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 - 연구결과가 사회에 전달되는 전체 구조를 인식하고 식 별하는 것이 용이하지 않는 문제점 발생 - 특정한 파급효과는 타 산업의 파급효과 등으로 발생됨에 따라 편익추정의 어려움 발생. 또한 이전편익과 같이 한 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고, 다 만 귀속의 주체만 바뀌게 되어 R&D 수행으로 인한 예 상 편익에 포함되지 않는 등 편익 추정의 어려움 발생 - 각 연구의 특성에 의해 연구성과가 사회에 영향을 미치는 시간이 많이 또는 적게 소요됨에 따라 편익 추정이 어려운 문제점 발생 - 연구결과에 대한 수혜자, 편익 전달경로, 최종 사용 자를 분류하는 기준이 정확하게 규정되지 않음에 따 라 특정 연구성과 측정에 적합한 성과지표를 정의하 기 어려운 문제점 발생 - 연구성과의 비교분석을 위한 경제적 가치측정산출의 어려운 문제점 발생 편익추정 저해요인과 OECD(2007), 기존 연구, 예비타당성조사 사례분석 간 상호 연관성은 <표 2-5>와 같다. <표 2-5> 편익추정 저해요인과 기존 선행연구 및 예비타당성조사 사례 간 연관성 구분 산출물 형성과정 편익 추정 저해 요인 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 OECD 요소 인과성 및 분야의 특수성 (Causality and Sector Specificity) 기존 편익추정 논문 - 편익의 중복산 정 문제 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 예비타당성조사 사례 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - R&D 기여율 다양하고 다양한 편익 - 편익의 중복산 - 간접편익 범위

74 22 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 산출물 전달과정 평가측면 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 정책, 규제, 법제도 등 환경변수의 영향에 의한 편익추정의 어려움 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 (Multiple Benefits) 사용자 특정 (Identification of Users) 영역간 산출물 (Interdisciplina ry Output) - 복잡한 전달체계 (Complex Transfer Mechanism) 국제적 파급효과 (International Spillovers) 효과발생까지의 시간지연 (Time Lags) 적절한 지표 부족 (Lack of appropriate Indicators) 통화 가치 (Monetary Valuation) 정 문제 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 - 간접적인 편익 의 일방적 계상 - 간접적인 편익 의 일방적 계상 - 규제 효과 부 풀리기 또는 지나친 낙관 - 편익의 중복산 정 문제 - 간접적인 편익 의 일방적 계상 - R&D 사업화 성공률 - 간접편익 범위 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - 편익항목 간 중복성 - 미래 시장규모 추정 - 시장점유율 산정 - 사업기여율 적용 - 회임기간 설정 - - 이전편익 대상 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 - 현실적 타당성 이 부족한 준 수율 및 목표 달성률 설정 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 - 근거나 증거가 없는 가정이나 전망에서 비롯 된 단순 오류 - 회임기간 설정 - 사회적할인율 - 편익기간 - 사업기여율 적용 - 부가가치율 - R&D 사업화 성공률 - 편익항목 간 중복성 - 간접편익 범위 - R&D 기여율

75 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 23 제 4 절 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 간 연관관계 분석 1. 연구개발 편익추정 저해요인 평가 모형 가. AHP를 활용한 분석 Thomas. L.Saaty에 의해 제안된 AHP(Analytic Hierarchy Process)기법은 의사결 정자가 복잡한 의사결정 문제를 해결할 때 의사결정자의 목적을 정확히 파악하고, 문제와 관 련이 있는 여러 요소들을 계층적으로 구성하여, 전문적인 지식과 경험을 가진 전문가로 하여 금 이들 요소간의 쌍대비교(Pairwise Comparison)에 의한 판단을 통하여 의사결정자에게 최선 의 대안을 선택하게 하는 하나의 새로운 의사결정방법론이다. 일반적으로 의사결정 문제는 서로 상반된 기준과 불완전한 정보 및 제한된 자원 하에서 최 적의 대안을 선택해야 하는 문제를 내포하고 있다. AHP는 이러한 다수기준 하에서 대안들의 우선순위를 선정하는 문제를 다루며, 다속성 의사 결정분석(Multi-attribute Decision Making)의 선호보정이 있는 모형(Compensatory - preference Model)으로서의 속성을 지니고 있다. AHP는 먼저, 상위계층에 있는 요소를 기준으로 하위계층에 있는 각 요소의 중 요도를 측정하는 방식을 통하여, 상위계층의 요소 하에서 각 하위요소가 다른 하 위요소에 비하여 우수한 정도를 나타내 주는 수치로 구성되는 쌍대비교행렬 (Pairwise Comparison Matrix)을 작성하게 된다. 그리고 이 행렬로부터 고유치방법 (Eigen Value Method)을 이용하여 계층의 각 레벨마다 정규화한 하나의 우선벡터 개별 중요도)를 산출한다. 마지막으로 계층의 최상위에 위치한 의사결정의 목적을 달성할 수 있도록 최하위 단계에 있는 대안들의 상대적인 우선순위를 나타내 주 는 전체계층에 대한 하나의 복합 우선순위벡터(Priority Vector,종합 중요도)를 산 출하게 된다. AHP 분석에서는 분석의 자료로 일관성 지수가 생성되며 응답결과의 신뢰성 판단에 대 한 기준으로 적용된다. 일관성 지수가 0에 가까울수록 일관성이 유지된 쌍대비교가 수행되 었다는 것을 의미하며, 큰 값이 나올수록 응답의 일관성이 결여되어 있음을 의미한다.

76 24 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 나. 평가 계층 구조의 구축 국가 연구개발사업 편익추정 저해요인 분석의 의사결정 계층구조와 평가항목별 평가내용, 평가기준은 다음과 같다. [그림 2-4] 국가 연구개발사업 편익추정 저해요인 분석 의 계층구조 2계층에서 (산출물 형성과정)(A) : (산출물 전달과정)(B) : (평가측면)(C) 측면으로 계층화된다. 3계층은 2계층의 분류로 9개 저해 요인으로 구분된다. 이에 대한 항 목별 설명은 다음과 같으며 2계층의 상대적 중요도 비중을 정한 후 3계층의 각 그룹별 요인들 간의 쌍대비교를 실시한다. <표 2-6> 편익 추정 저해 항목 가중치(중복성 포함)의 분석항목 평가항목 (1계층) 평가항목 (2계층) 항목 내용 산출물 형성과정 (A) 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 - 연구 투자와 투자 성과간의 관계를 설명하는 직 접적인 연결고리 부재로 인한 문제점 발생

77 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 25 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 - 기초연구는 다양한 성과창출이 가능한 반면 성과 측정이 용이하지 않는 문제점 발생 - 연구 성과에 대한 모든 수혜자를 확인하는 것이 어렵고 이를 파악하기 위한 추가적인 비용이 발 생하는 문제점 발생 - 특정 연구성과의 사회적 기여를 평가하기 위하여 연구투자와는 개별적 모든 사회적 편익을 측정하기가 용이하지 않는 외부 영향 측정의 곤란 문제점 발생 산출물 전달과정 (B) 평가측면 (C) 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 - 연구결과가 사회에 전달되는 전체 구조를 인식하 고 식별하는 것이 용이하지 않는 문제점 발생 - 특정한 파급효과는 타 산업의 파급효과 등으로 발생됨에 따라 편익추정의 어려움 발생. 또한 이 전편익과 같이 한 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고, 다만 귀속의 주체만 바뀌 게 되어 R&D 수행으로 인한 예상 편익에 포함되 지 않는 등 편익 추정의 어려움 발생 - 각 연구의 특성에 의해 연구 성과가 사회에 영향 을 미치는 시간이 많이 또는 적게 소요됨에 따라 편익추정이 어려운 문제점 발생 - 연구결과에 대한 수혜자, 편익 전달경로, 최종 사 용자를 분류하는 기준이 정확하게 규정되지 않음 에 따라 특정 연구 성과 측정에 적합한 성과지표 를 정의하기 어려운 문제점 발생 - 연구 성과의 비교분석을 위한 경제적 가치측정산 출의 어려운 문제점 발생

78 26 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 다. 연구개발 편익추정 저해요인 간 중복도 도출 및 가중치 보정 AHP는 평가기준이 서로 독립적임을 전제로 하기 때문에 평가기준 간에 상호작 용이 존재하는 일반적인 평가문제에 대해서는 평가기준 간 상호효과를 고려할 수 없는 문제점이 발생한다. AHP에 의한 중요도 부여방법에서는 평가기준이 상호 독 립성을 가졌음을 전제로 평가하기 때문에 평가기준 간에 상호관계를 고려하지 못 하는 것이 제약사항이다. 그러나 실제 의사결정 문제에 있어서 는 여러 기준이 서 로 독립적이라기보다는 평가자의 주관이나 기준의 모호함 등 여러 가지 이유 때 문에 상호관계가 있는 경우가 대부분이다. 이러한 문제는 가법성을 만족하지 않는 측도로 알려진 확률측도의 확장개념인 퍼지측도에 의해 서 해결될 수 있다(임봉택 등, 1998). 퍼지측도 이론에 의하면 평가기준 상호 간에 내재하는 상호 관련도의 측정이 가능한 것으로 알려져 있다(정택수 등, 1994). 퍼지측도(Fuzzy Measures)는 확률측도의 확장개념으로서 특히 가법성(additivity)을 만족하지 않는 비가법적 (non-additivity)인 평가문제에 있어 대단히 효과적인 측도로 알려져 있다(권순학 등, 1995). 퍼지측도에서 다루는 비가법성이란 A라는 항목에 대한 평가치가 0.2이 고, B라는 항목의 평가치가 0.5인 경우 A,B 항목을 모두 고려한 평가치가 반드시 0.7이 아닐 수도 있다는 의미이다. A와 B가 함께 고려되어 0.7보다 큰 경우에는 두 항목 간에 상승효과가 있고, 반대로 0.7보다 작을 경우에는 항목 간에 상쇄효 과가 있다고 볼 수 있다. 대부분의 의사결정에서는 이처럼 평가기준 사이에 상호 관련성이 존재하며, 이 때문에 의사결정은 가법성을 만족하지 않는다. 따라서 퍼 지측도는 의사결정 과정에서 일반적인 가법측도에 비하여 문제를 더욱 잘 반영할 수 있는 측도로 알려져 있다. 이러한 AHP 이론의 한계로 인해 각 저해요인 간의 중복성을 고려할 필요성이 존재한다. 이를 보정하기 위해, 항목 간 개념의 중복도 보정 방식으로 퍼지 이론을 기본으로 활용 분 석한다. 퍼지(fuzzy)의 의미는 애매한, 불분명한, 흐린 이란 뜻이고 퍼지이론은 현상의 불확실한 상태를 그대로 표현해 주는 방법으로서 애매하고 불분명한 상황에서의 여러 문제들을 두뇌가 판단 결정하는 과정에 대하여 수학적으로 접근하려는 이론이라 정 의할 수 있다. 이런 퍼지(fuzzy) 개념과 반대로 경계가 확실하고 애매한 것이 전혀 없는 개념을

79 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 27 크리스프(Crisp) 개념이라 하는데 크리스프는 분명하다, 명쾌하다 라는 의미를 갖는다. 퍼지 이론은 크게 두 종류의 불확실성(Uncertainty)을 다루고 있다. 즉 확실한 경계가 규정 되지 않는 개념의 불확실성(Vagueness)과 여러 가지의 가능성이 있는 경우 어느 쪽에 속할 지 특정 지어 지지 않는 개념의 불확실성(Ambiguity)을 서로 다른 방향으로 다루고 있다. 전자는 1965년 미국 캘리포니아 대학의 자데 (L.A. Zadeh)교수에 의하여 제안된 퍼지 집합 론 (Fuzzy set theory)에서 그리고 후자는 1972년 일본의 수게노(M. Sugeno) 교수에 의하여 제안된 퍼지 측도론 (Fuzzy Measure Theory)에서 다루어지고 있다. 퍼지 측도를 한마디로 설명하면 비가법적인 집합 함수 (Non-additive Set Function)라 할 수 있으며, 그 비가법성 에 의하여 구성 요소 사이의 상호작용을 표현하고 있다고 해석할 수 있다. 퍼지측도는 이 에 대한 적분인 퍼지 적분과 함께 주로 인간의 주관적 평가 문제의 해석에 응용되어 원하 는 결과를 보여 줄 수 있다. 퍼지 측도(Fuzzy Measure)는 Sugeno교수(1977)에 의해 정의되었다. 앞서 퍼지측 도가 비가법적인 집합 함수로 구성요소 사이의 상호작용을 표현하는 수학적도구 라 하였다. 이러한 해석에 근거하여 우선, 퍼지측도가 측정하고 있는 상호 작용에 는 어떠한 것들이 있는지에 대하여 알아본 후, 퍼지측도가 상호작용을 어떻게 측 정하는지에 대하여 알아보기로 한다. 퍼지측도가 측정해 온 상호작용은 크게 (1) 속성의 중요도, (2) 단위를 갖는 양, (3) 확실함의 정도로 분류된다. 본 연구에서 다루고자 하는 상호작용은 속성의 중 요도에 관계된 것이므로 중요도에 대한 설명만을 다루도록 하겠다. 속성의 중요도 를 측정하는 퍼지측도의 역할을 살펴보기 위하여 주관적 평가 문제를 생각해 보 기로 한다. 간단한 예로 우리가 승용차를 구입하려 한다고 가정하고, 몇 개의 모 델에 대하여 평가해 보기로 한다. 이때 각각의 모델에 대하여 얻어지는 종합 평가 치는 가격, 연비, 엔진, 성능, 스타일 및 승차감과 같은 속성에 관한 부분 평가치 를 종합하여 얻어진다. 이 과정에서 개개의 속성이 서로 독립적인 관계를 유지하 는 경우 종합 평가치가 각각의 부분 평가치의 선형 결합의 형태로 표현될 수 있 지만, 일반적으로는 각각의 속성이 서로 상승 혹은 상쇄 작용을 하여 부분 평가치 의 비선형 함수로 표현된다. 여기서, 속성 상호관의 상승 혹은 상쇄작용정도를 측 정하는 것이 퍼지측도이다. 다음으로는 퍼지측도가 어떻게 상호작용을 측정하는지 수학적 표현을 도입하여 확률측도와 비교하며 살펴보기로 한다.

80 28 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 다의성을 대상으로 하는 전통적인 개념으로 확률측도가 있고 이를 확장한 것으 로서의 퍼지측도가 있다. 즉, 이것은 가법성 조건의 여부에 따라 확률측도가 퍼지 측도로 확장되게 된다. 퍼지측도와 확률측도를 구분하기 위해서, μ 대신에 퍼지 측도인 경우 g를 사용하고 확률측도인 경우에 P를 사용한다. 퍼지측도는 어떤 집합 X에서 그 부분집합을 T로 하는 경우, T에서 [0,1]에의 집합 함수 g가 다음의 세 가지 성질을 가진 경우 g를 퍼지측도(fuzzy measure)로 정의한다. g: T [0, 1] 1 g( ) = 0 2 g(x) = 0 3 A, B ε T, A B g(a) g(b) g(x)를 A의 퍼지정도의 등급이라고 정의(Sugeno. M (1972), Fuzzy Measure Theory)한다. 또한 g(x)는 x가 A에 들어가는지에 대해 주관적으로 판단하는 상황 에서 명제 x가 A에 속한다 의 평가를 나타낸다. 식(2-10)에서 보듯이 A B일 때, 'xεa'는 'xεb'보다 더 확실함을 의미한다. 즉, x가 A에 속할 불확실성<g(A)> 이 B에 속할 불확실성<g(B)>보다 작음을 의미한다. 이 성질은 단조성(Monotonicity) 으로 불리는 것이며, 측도가 비가법적이기 때문에 생기는 것이다. 반면에, 확률 측 도 P는 다음의 성질을 가진 확률함수 P이다. 1 P( ) = 0 2 P(X) = 0 3 A B = P(A B) = P(A) + P(B) 식 3은 가법성(Additivity)이라 불리는 성질이다. 확률측도 역시 단조성을 가지 고 있으므로 퍼지측도라고 할 수 있으나, 퍼지측도는 일반적으로 가법성을 가지고 있지 않으므로 퍼지측도로 표시할 수 있는 것을 확률측도로 표시할 수 없다. AHP 기법은 수준별로 계층화한 여러 평가항목들을 쌍대비교해서 각 항목의 가중

81 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 29 치를 설정하고, 이를 통해 대안의 점수를 산정하는 과정을 따른다. 이때 기본적인 가 정 중 하나는 동일한 수준에 포함되는 각 평가항목들이 완전히 상호 독립적이어야 한다는 것이다. 그러나 평가 항목을 결정하는 과정에서 많은 전문가들의 의견수렴과 정을 거치더라도, 언어적 표현의 모호함으로 인해 중복성의 문제가 생길 수도 있다. 따라서 기존 AHP 기법에서 가정하고 있는 평가항목간의 독립성이 충족되지 않을 경우 평 가항목간의 중복도를 반영하여 좀 더 합리적인 결과를 도출할 수 있는 중복도 모형을 제시해 야 한다. 우선 평가항목간의 중복도는 AHP 기법에서 설문의 대상이 되는 전문가들에게 대안 관련 설문 5) 후 다시 평가항목 간에 느끼는 중복도를 쌍대비교 설문을 통해 그 값을 조사한다. 그러나 저해요인이 기본적으로는 OECD(2007) 항목, 기존 논문 탐색 등의 과정을 통해서 구 해진 결과이고 저해요인의 중복도를 단순히 쌍대비교 만을 통해서 설문하였을 경우 언어적인 애매모호함으로 인해서 과대평가 되는 경향이 있기 때문에 저해요인 간 중복도는 50%를 넘지 않는다고 전제한다. 이렇게 설문을 통하여 구한 중복도를 항목별 가중치에 반영한다. 평가기법은 다계층 복합 다속성 평가문제를 해결할 때 즉, 평가대상 문제가 여러 개의 중복된 속성으로 이루어진 계층구조일 경우 이용한다. 계층퍼지분석법(HFP) 은 확률측도를 퍼지측도로 변환시킬 수 있는 근거를 마련함으로써 AHP법의 쌍대 비교에 의해 산출된 확률측도를 퍼지 측도로 변환시켜, 퍼지적분 함으로써 통합 평가치를 찾아가는 방법이다. 계층퍼지분석법(HFP)의 알고리즘은 다음과 같이 정 리할 수 있다. [단계 1] 앞 절에서 구해진 계층분석법 (AHP: Analytic Hierarchy Process)을 활 용한 편익추정 저해요인의 중요도(ω)을 적용하고 전문가 설문을 통해 저해요인 간의 중복계수 (λ)를 도출한다. [단계 2] 저해요인 간의 중요도 (ω) 및 저해요인 간의 중복계수를 이용하여 퍼 지측도 g( )를 구한다. 이때 g( )의 계산은 츠카모토(Tsukamoto, 1992)가 제시한 동 형정의 함수를 이용한다. 5) 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목의 중요도 및 중복도 설문의 전문가 구성은 예비타당성조사의 경험이 풍부한 자문위원, 연구진, 기획자 등으로 구성되어 설문자의 대표성, 전문성을 확보하였고 응답 자료의 일관성 검토 등을 통해 데이터의 신뢰성을 제고함

82 30 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 Tsukamoto의 λ-퍼지측도 if if 여기에서 는 퍼지측도 g(.)함수와 동일하며 는 편익추정 저해요인 가중 치에서 구한 중요도(ω)와 같다. [단계 3] 구해진 저해요인별 중요도(ω)와 중복계수를 반영한 퍼지측도를 구하여 상호 비교한다. 각 계층별 중복도를 계산한다. 중복도 수치는 산출물 형성과정, 산출물 전달과정, 평가측면 3그룹으로 구별되어 같은 그룹 내에서의 중복도 수치를 고려하여야 한다. 산출물 형성과정에서는 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 이 다른 항목들과의 중복이 크다. 산출물 전달과정에서는 서로 비슷한 중복도를 보 이고 있으나 파급효과 및 이전편익 항목이 중복이 크다. 마지막으로 평가측면 에서는 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 항목이 중복이 큰 것으로 조사되었다. 2계층 3계층 중복도 수치 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 (산출물 인과관계 불투명 형성과정) 다양하고 광범위한 편익발생 (A) 성과측정의 곤란 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 (산출물 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 전달과정) 파급효과 및 이전편익 (B) 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 (평가측면) (C) <표 2-7> 편익추정 저해요인의 중복도 목록 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 단계 1에서 도출해 낸 가중치ω(.)와 중복계수(λ)를 Tsukamoto의 λ-퍼지측도 식에 도입하여 연산을 통해 다음 <표2-6>과 같은 퍼지측도치를 산출하였다.

83 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 31 <표 2-8> 퍼지측도치 g(.)와 순위 순위 2계층 3계층 퍼지측도치 1 평가측면 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 산출물 전달과정 파급효과 및 이전편익 산출물 형성과정 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 평가측면 금전적 가치 환산으로의 곤란 산출물 전달과정 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 산출물 전달과정 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 산출물 형성과정 다양하고 광범위한 편익발생 산출물 형성과정 성과측정의 곤란 산출물 형성과정 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 앞서 도출한 저해요인의 중요도 ω와 중복계수 (λ)를 바탕으로 퍼지측도치를 산출한 결과이다. 여기서 상호 비교를 통한 사실은 앞서 AHP기법을 통해 구한 중 요도 ω의 수치와 중복계수(λ)를 적용하여 구한 퍼지 측도치 g(.)의 수치에 변화 가 나타났음을 알 수 있다. <표 2-9> 가중치와 퍼지 측도치의 차이 순위 2계층 3계층 가중치 퍼지측도치 1 평가측면 편익추정 지표의 산정 어려움 산출물 전달과정 파급효과 및 이전편익 산출물 투자와 성과간 직접적 형성과정 인과관계 불투명 평가측면 경제적 가치로의 환산이 곤란 산출물 시차를 두고발생하는 편익 전달과정 추계의 곤란 산출물 전달과정 전달경로의 복잡성 산출물 형성과정 다양한 분야로의 편익발생 산출물 형성과정 편익수혜자 확정의 어려움 산출물 사회적 편익 등 다양한 형성과정 형태의 편익발생

84 32 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 위의 표에서 보는 바와 같이 두 산출 값을 비교했을 때, 순위의 변화가 일부 일 어났으며, 수치의 변화가 발생했음을 알 수 있다. 편익추정 저해요인을 분석하는 데 있어 각 속성간의 상호작용을 고려한 경우, 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란, 파급효과 및 이전편익, 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명, 연 구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성, 다양하고 광범위한 편익발생 등은 그 중요 도가 낮아지는 반면, 시차를 두고 발생하는 편익 추계의 곤란은 그 중요도가 높아 지는 것을 비교 결과를 통해 알 수 있었다. 이처럼 단순히 중요도만이 아닌 중복 계수의 적용을 통해 보다 객관적인 평가치를 도출할 수 있다. 2. 예비타당성조사 편익격차 사례분석 가. 편익격차 발생항목별 사례조사 본 연구에서는 2011년 상반기부터 2013년 상반기까지 총 33개 사업에 대하여 예 비타당성조사 사례분석을 통해 편익추정에 활용된 12개의 항목을 도출하였다. 또 한, 기획보고서에서 편익격차 발생항목의 항목 12개의 사례조사 건수를 산출하였 다. 사례조사 건수는 R&D 사업화 성공률, 사업기여율, 편익기간, 부가가치율, R&D 기여율, 시장규모, 시장점유율, 간접편익 등 순으로 높게 조사되었다. <표 2-10> 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 사례조사 예비타당성조사 편익격차 발생항목 예비타당성 사례조사 건수 R&D 사업화 성공률 150 (21.93%) 사업기여율 148 (21.64%) 편익기간 88 (12.87%) 부가가치율 87 (12.72%) R&D 기여율 59 (8.63%) 시장규모 56 (8.19%) 시장점유율 52 (7.60%) 간접편익 18 (2.63%) 편익항목 간 중복성 8 (1.17%) 회임기간 8 (1.17%) 이전편익 7 (1.02%) 사회적 할인율 3 (0.44%) 합계 684 (100%)

85 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 33 12개의 편익항목을 통하여 도출된 편익 사례조사 건수는 총 1,384개로 조사되었 으며, 편익격차 발생항목으로 인한 편익 사례조사 건수가 684개임을 고려할 때 부 처에서 제시한 예비타당성 기획보고서의 편익사례들 중에서 49.4%가 조정되었음 을 파악할 수 있다. 따라서 부처에서 제시한 편익추정 사례 중에서 편익 격차가 거의 과반수에서 발생함을 감안하면 편익 격차 사례를 축소할 수 있는 방안이 절 실히 필요한 실정이다. 이상에서 조사된 12개 예비타당성조사 편익격차 발생항목에 대해 편익추정 저해 요인에 반영할 연관 분석 항목 중 제외되는 사회적 할인율은 연구개발 표준지침 에 정하는 바와 같이 5.5%로 제시하고 있다. 지침에서 제시되고 있는 사회적 할인율의 정 의는 다음과 같다. 연구개발사업의 비용과 편익은 미래의 어느 시점 또는 여러 시점에 걸쳐 발생하지만, 이에 대한 타당성 평가는 현재시점에서 분석하기 때문에 모두 현재가치로 환 산시켜 비교할 필요가 있다. 미래의 편익과 비용을 현재가치로 바꾸기 위해서는 할인율 (Discount Rate)이 적용되어야 하며, 이는 곧 시간에 대한 선호 및 투자가치를 반영하는 개 념으로 볼 수 있다(김홍배, 2006). 이러한 할인율은 해당 사업의 타당성 분석 결과에 영향을 줄 수 있기 때문에 비용과 편익을 분석하는 과정에서 반드시 고려되어야 할 요인이다. 사회적 할인율은 비용 및 편익 분석에서 반드시 반영해야 될 요인이나, 반영 여 부에 논쟁이 있는 것이 아니라 적용 수치에 대한 논란이 있을 수 있다. 사회적 할 인율에 따라 비용 및 편익의 가치는 변경이 있지만 지침에서 정하는 바와 같이 적용하는 것이 원칙이다. 물론 향후 사회적 인식의 변화에 따라 사회적 할인율의 변경 적용도 고려할 수 있다. 예비타당성조사 편익격차 발생항목에서는 명확한 수치의 제시가 있지만 그 수치 를 적용하지 않은 단순 오류로 분류되어 연관 분석 항목에서 제외하는 것이 적절 하며 그 격차 건수에서도 3건으로 매우 작은 건수를 나타내고 있다. 사회적 할인율과 같은 맥락의 편익격차 발생항목과 사유는 다음과 같다. 첫째, R&D 사업화 성공률은 예비타당성조사 편익격차 건수는 다수를 차지하고 있지만, 그 내용을 보면 사업화 성공과 관련된 자료원 공개미비 및 최신데이터 확 보 미흡 등으로 격차가 주로 발생하고 있다. 연구개발 부문의 예비타당성조사 표 준지침에서도 연구개발사업의 결과물이 시장에서의 편익으로 이어지는 과정에

86 34 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 서 발생할 수 있는 불확실성을 어느 정도 반영한다는 의미를 가지지만, 연구개발 사업의 다양한 특성으로 인해 일관되게 적용되기 힘들다는 한계점 또한 존재한 다. 라고 제시하고 있다. 이와 같이 해당 부처의 사업 및 과제 사업화 성공률 어느 기준과 시점으로 적용하느냐에 따라 격차가 발생하고 있는 상황이 대부분이 라 수치 적용에 따른 단순 오류로 분류할 수 있으나 이에 대한 논란이 발생할 수 도 있다. 이를 위해 전문가의 설문 및 계량모형에 따른 연관분석으로 해당 격차 발생의 중요 요인인지 분석한다. 둘째, 편익기간은 주로 특허의 기술수명주기(TCT)를 활용하지만 사업 특성에 따른 특 허검색조건의 유동성이 존재한다. 표준지침에서는 사업을 수행함으로써 편익이 나오게 될 것으로 기대할 수 있는 기간을 사업의 수명으로 정의 하고 있으나, 편익의 기대 수명을 확 정하기에는 불명확성이 존재하며 관련 자료 및 수치의 확보에도 많은 노력이 소요될 수밖 에 없다. 이것 또한 특허 자료의 한계성으로 인한 단순 격차가 발생하며 이를 위해 전문가 의 설문 및 계량모형에 따른 연관분석으로 해당 격차 발생의 중요 요인인지 분석한다. 셋째, 부가가치율은 한국은행 최신 자료 버전의 차이와 기초 및 생산자 가격의 차이가 발생하며 또한 사업의 기술 분야와 한국은행 분류간의 불일치에 따른 적 용, 사업을 통한 성과가 한 개 이상 발생하는 경우 적용 방식 등의 격차가 발생한 다. 표준지침에서도 부가가치율에 대한 개념과 부가가치율의 값은 출처에 따라 상이하며 예비타당성조사에 어떤 출처의 부가가치율을 적용해야 하는지에 대한 논의는 지속적으로 제기되어 왔다. 라고 제시하고 있으며, 사업의 분야와 일치 되는 분야의 적용에 따라 오류의 가능성이 높다. 이것 또한 특허 자료의 한계성으 로 인한 단순 격차가 발생하며 이를 위해 전문가의 설문 및 계량모형에 따른 연 관분석으로 해당 격차 발생의 중요 요인인지 분석한다. 넷째, R&D 기여율은 대표적인 수치 적용의 단순 오류로 분류된다. 표준지침의 제1판과 제2판의 적용 상이로 인해 부처의 R&D 기여율 적용이 격차 항목으로 분 류되었다. 제2판 표준지침에서는 기존 연구개발 부문의 예비타당성조사에서는 28.1% (신태영, 2004)에서 제시된 연구개발투자의 경제성장에 대한 기여도 결과 값 을 일반적으로 활용하였다. 하지만 사용하고 있는 수치는 최근의 변화를 반영하지 못하는 등 여러 한계점을 갖고 있어, 이에 대한 대안 마련이 지속적으로 요구되고

87 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 35 있는 상황이다. 기존에 일반적으로 사용되는 R&D기여율의 수치는 오래 전에 발표 된 수치이므로, 조사 착수 시점을 기준으로 가장 최근에 발표된 공신력 있는 수치 를 적용하는 것이 적절하다( 제3차 과학기술기본계획 에서 최근 데이터를 적용하 여 새롭게 구한 수치(35.4%)를 제시) 라고 제시하였다. 마지막으로, 편익 항목 간의 중복, 회임 기간 등 다른 항목들에 대해서 전문가의 설문 및 계량모형에 따른 연관분석으로 해당 격차 발생의 중요 요인인지 분석한다. 나. 편익격차 발생항목 항목 간 영향도 분석 국가 연구개발사업 편익 추정 저해 항목 분석 에 대하여 서로 간의 AHP기법 의 쌍대 비교를 통한 중요도 분석 및 중복성 분석을 실시 할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 산출된 수치는 확률측도에 대한 퍼지 측도로 변환시킴으로서 도출 된 결과치와 함께 다음으로 제시된 시장가치 산출 항목들과의 상호분석을 통하여 다음 절에서는 본 보고서에서 분석하고자 하는 편익추정 저해요인에 대하여 예비 타당성조사 편익 격차 항목간의 연관관계를 분석하게 된다. 예비타당성 보고서의 경우에는 시장가치접근법을 통하여 편익을 측정하게 되는 데, 이러한 시장가치접근법에서 주로 적용되는 변수들은 위에서 제시된 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 간접편익 등의 다양한 변수들이 존재하고 있으며, 이 중 에서 본 연구에서는 전문가의견 및 사례분석 등을 통하여 다음의 중요 항목들을 우선 제시 하였다.

88 36 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 <표 2-11> 변수의 영향도 분석 항목 평가항목 시장 규모 시장 점유율 사업 기여율 간접편익 이전편익 회임기간 항목 내용 - 세계 시장규모나 관련 제품ㆍ기술ㆍ서비스의 시장규모, 국내 시장 규모와 점유율 등 세계 시장과 국내 시장 관련 자료를 활용하여 분석되는 미래 총생산액 - 일정 기간 동안 금액 또는 수량에 의한 가능치나 실제치에 바탕을 둔 총매출액에 대한 해당주체의 매출비율 - 미래시점 기준의 연구개발활동 중 해당 사업이 차지하는 비중 - 해당 연구개발 사업의 수행을 통해 발생된 1차 편익으로부터 추가 적으로 발생되는 편익 - 사회 후생의 총합이 바뀌지 않은 상태에서 편익의 소유자가 바뀌 기 때문에, 사회 후생적 관점에서 총 편익에 변화가 없는 경우 - 연구개발사업에 대한 투자가 이루어진 후, 경제적인 편익 또는 효 과가 발생하기 전까지의 시간적 지연 R&D사업화 성공률 - 해당 연구개발 사업의 수행에 대한 사업화 성공률 편익기간 부가가치율 R&D 기여율 - 해당 사업의 추진에 따라 편익이 발생되는 기간 - 매출액 중에서 실제 새롭게 창출된 경제적 편익이 차지하는 비율 을 의미 - 연구개발 성과의 상업화를 통해 부가가치가 창출되었을 때 전체 부가가치 가운데 연구개발에 의한 기여분이 어느 정도인지를 나타 내는 지표 편익항목 간 중복 - 편익 항목간의 중복적인 정의로 발생되는 부분 우선, 이러한 항목들과 함께 본 절에서는 국가 연구개발사업 편익 추정 저해 항 목에 대한 영향도 분석을 실시하였다. 앞서 실시된 설문조사를 통하여 전문가들로 하여금 제시된 항목들에 대한 영향도를 검토 받았으며, 각각의 평가자로 하여금 변수에 영향력의 크기 및 정도를 평가 받을 수 있었다. 각각에 대한 평가 결과 및 종합 수치는 아래의 <표 2-12>과 같다.

89 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 37 평가자들은 항목들에 대하여 영향력이 상대적으로 가장 높은 항목은 3점, 중간 정도 되는 항목에는 2점, 낮은 항목에는 1점의 점수를 부여하였으며, 서로간의 영 향도에 대한 종합 분석한 결과 시장점유율, 시장규모, 사업기여율, 편익 항목 간 중복 순으로 영향력을 지니는 것으로 분석되었다. 항목 종 합 평 가 자1 <표 2-12> 변수의 영향도 검토 분석결과 평 가 자2 평 가 자3 평 가 자4 시장점유율 시장규모 사업기여율 평 가 자5 평 가 자6 평 가 자7 평 가 자8 평 가 자9 평 가 자 10 평 가 자 11 편익항목 간 중복 이전편익 간접편익 R&D 사업화 성공률 편익기간 회임기간 R&D 기여율 부가가치율 위의 표에서 도출된 영향도의 경우에는 각 변수들의 항목이 일반적으로 단순 종합 계산 하였기 때문에, 상대적으로 변수들의 영향도에 대하여 그 원인을 분석하는데 한계를 지니 는 문제점이 존재한다. 따라서 결과 수치에 대하여 객관적으로 영향도를 미치는 변수의 원 인을 좀 더 세밀하게 분석하고자 각 항목에 대하여 가중치를 적용시켜 분석을 실행하였다. 대표적인 가중치를 적용하여 분석을 실시하는 AHP 분석의 경우, AHP 계층구조

90 38 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 의 특정부분에 대한 종합 우선도를 결정하려고 할 때 전문가들의 판단은 그들의 비교행렬의 형태로 나타나게 된다. 전문가들의 판단을 통하여 분석을 실시하는 경 우에는 전문가들의 전문성 정도를 확률이나 새로운 가중치의 형태로 표시하여 그 들의 비교행렬이 얼마나 중요한 영향을 미칠 것인가를 결정하게 된다. Saaty, T.L.(1990)의 연구에 의하면 전문가들이 상당수준의 전문지식을 갖고 있 다고 판단될 때에 분석에 사용될 종합 우선도는 각 전문가가 구한 우선도에 그 전문가의 판단에 대한 의사결정자의 입장에서의 중요도를 가중치로 적용한 가중 평균으로 구할 수 있다. 즉, 우선도의 가중평균이라고 할 수 있다. 만약 이들이 비 전문가로 판단되면 각 개인의 비교행렬 내의 성분들의 기하평균으로써 새로운 비 교행렬을 만으로 이것을 이용하여 분석에 사용될 종합 우선도를 구하게 된다. 김성철, 어하준(1994) 의 연구에서는 다수 전문가들이 각 분야에 상당수준의 전문지식을 갖고 있다고 가정하여, 각 전문가가 제시한 비교행렬로부터 각각의 우 선도를 구하고 이들의 가중평균을 종합우선도로 사용하였다. 종합 우선도를 결정 하는 문제는 각 전문가의 판단에 대한 의사결정자의 중요도를 가중치의 종합형태 로 도출하는 것으로 과정을 풀어 낼 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 적용시키기 위하여 본장에서는 예비타당성 보고서에서 도출된 편익 조정 유형별 건수를 정리하였으며, 이를 설문조사를 통하여 산출된 종합 수 치 항목에 적용시켜 분석을 실행하였다. 이러한 과정에 앞서 우선 가중치 설정에 필요한 객관적인 데이터 결과 치는 <표 2-13>와 같이 확보하였다. 2011년부터 2013년까지의 예비타당성 보고서 편익조정 유형별 건수에 대한 검수과정을 거처 도출된 예비타당성조정건수를 항목별로 정 리하였으며 분석결과 R&D 사업화 성공률 항목이 150건, 사업기여율이 148건, 편 익기간이 88건, 부가가치율이 87건순으로 나타난 것으로 분석되었다.

91 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 39 <표 2-13> 예비타당성 보고서 편익조정유형별 건수 2011년 상반기~2013년 상반기 예비타당성조정건수 R&D 사업화 성공률 150 사업기여율 148 편익기간 88 부가가치율 87 R&D 기여율 59 시장규모 56 시장점유율 52 간접편익 18 편익항목 간 중복성 8 회임기간 8 이전편익 7 각각의 예비타당성조정건수에 대하여 분석된 결과치와 앞서 설문지를 통하여 도 출된 영향도에 대하여 각 항목간의 가중치 계산을 실행하였으며, 종합하여 도출된 가중평균에 대한 종합우선도 결과치는 다음과 같이 분석되었다. 기존의 단순 합산을 통하여 도출된 영향도 분석의 경우에는 시장점유율, 시장규 모, 사업기여율, 편익 항목 간 중복 순으로 영향력을 지니는 것으로 분석되었지만, 가중치를 영향도에 적용시켜 도출된 영향도의 우선순위에서는 사업기여율, R&D사 업화 성공률, 편익기간, 시장규모, 시장점유율 순으로 우선순위를 지니는 것으로 분석되었으며, 종합하여 산출한 수치는 <표 2-14>과 같이 분석되었다.

92 40 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 <표 2-14> 변수의 영향도 검토 가중치 적용 종합분석결과 항목 종합 평 가 자1 평 가자2 평 가자3 평 가자4 평 가자5 평 가자6 평 가자7 평 가자8 평 가자9 평 가자 10 평 가 자 11 사업기여율 R&D 사업화성공률 편익기간 시장규모 시장점유율 부가가치율 R&D 기여율 간접편익 편익항목간 중복 이전편익 회임기간 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목 간 연관관계 분석 지금까지 본 연구는 AHP 분석기법을 활용하여 편익추정 저해요인에 대하여 가 중치를 도출했으며 아울러 기존 예비타당성 보고서의 편익격차 사례유형을 분석 하였다. 또한 전문가 설문을 통하여 이러한 사례유형의 중요도를 재평가함으로써 다각적인 분석방법을 수행하였는데 이러한 분석은 편익추정 저해요인과 예비타당 성조사 편익격차 발생항목 각각의 중요도를 평가하는데 중점을 두고 있다. 일반적으로 정성적인 방법을 통해 편익추정 저해요인과 예비타당성 편익격차 발 생항목간의 관계를 연결할 수는 있으나 이러한 연관성에 따라서 중요도를 정량적 인 방법으로 결정하는 데에는 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 경우에는 연관관 계를 파악함으로써 편익격차 발생항목들에 대한 가중치를 도출할 수 있기에 이러한

93 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 41 연관관계 분석을 통하여 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 중요도를 파악해 보고자 한다. 그러나 이러한 모형을 추정하기 위해서는 명확한 인과관계가 이론적 으로 성립해야하나, 아직 수학적 방법론의 미정립이나 이론적인 인과관계 입증의 어려움 때문에 충분한 데이터 확보를 통하여 연관성을 분석하고자 한다. 편익추정 저해요인과 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 변수들은 순위 즉 가중치를 가 지고 있기 때문에 계량모형 중에서 우선순위를 고려한 계량모형의 대표적인 Ordered Logit 모형을 활용하여 추정할 수 있다. 가. 모형의 선정과 데이터 Ordered Logit 모형의 기본 추정식은 다음과 같은 기본적인 모형식으로 표현된다. exp exp : 편익추정 저해요인 가중치 : 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 가중치 본 연구에서는 이러한 모형을 추정할 수 있는 통계프로그램으로 STATA 버전 12을 사용하였는데 STATA는 Ologit 라는 명령어를 사용하여 Ordered Logit 모형을 추정하는데 유용한 프로그램이다. 상기 모형식을 추정하기 위하여 데이터는 다음과 같이 구성한다. 우선 독립변수 인 는 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 건수를 조사하여 데이터로 적용하 며 조사기간인 2011년 상반기부터 2013년 상반기까지의 연구개발 과제를 중심으로 분석한다. 동 기간 동안 예비타당성 조사에서 나타난 주요 편익격차항목은 15개로 분석되었지만 4개의 편익항목은 동 기간 중 부처기획보고서와 예비타당성조사에서

94 42 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 편익격차가 발생되지 않았기 때문에 이를 제외하고 11개의 편익격차 발생항목을 적 용하였다. 그리고 11개의 편익격차 발생항목에 대해서 전문가 설문을 통하여 다시 가중치를 적용하였는데 본 프로세스에 대해서는 제 4 절에서 자세히 다루고자 한다. 한편 종속변수인 에 대해서는 편익추정 저해요인의 데이터를 적용한다. 다만 3절에서도 언급되었듯이 저해요인 간의 중복도가 AHP 기법 적용 시 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 변수를 중복도가 적용된 것과 중복도가 적용되지 않은 2가지 의 경우로 나누어서 분석하고자 한다. 이러한 분석 시 독립변수들 간의 다중공선성(Multi-Collinearity) 6) 의 문제가 발생 할 수도 있기 때문에 이를 체크하여 모형을 적용한다. <표 2-15> 각 변수의 개념 시장규모 시장점유율 사업기여율 이전편익 간접편익 R&D 사업화 성공률 R&D 사업기여율 부가가치율 펀익항목 간 중복성 편익기간 회임기간 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 해당 사업의 추진에 따라 편익이 발생되는 기간 연구개발사업에 대한 투자 후 경제적인 편익 또는 효과가 발생하기 전까지의 시간적 지연을 의미 중복도가 반영되지 않은 경우 편익격차 발생항목의 중요도를 살펴보고자 한다. 이 모형은 인과관계에 의해서 이루어지지만 두 변수간의 인과관계가 명확하지 않 은 경우에는 상대적인 중요도에 대하여 서로 얼마나 연관성이 있느냐라는 문제로 6) 다중공선성이란 독립변수들이 상호 상관관계가 높게 되어, 영향을 주는 종속변수에 오류를 야기할 수 있는 문제를 말함

95 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 43 해석할 수 있다. 따라서 독립변수의 계수 크기를 비교하여 편익격차 발생항목의 중요도를 분석할 수 있다. 우선 중복도가 적용되지 않은 경우를 Ordered Logit 모형으로 추정하면 다음과 같은 결과가 도출되었다. t 테스트 7) 유의수준 검증을 각각 90%, 95%, 99% 수준에 서 한 결과 이전편익, 편익항목 간 중복성, 회임기간은 각 신뢰도 테스트에서 유 의수준에 포함되지 않아 계수 값이 의미가 없음으로 유의수준에 도달한 8개 항목 에 대해서만 중요도를 표시하였으며 그 값은 다음과 같다. <표 2-16> 편익격차 발생항목 중요도 편익격차항목 중요도 편익기간 간접편익 R&D사업화성공률 부가가치율 시장규모 R&D기여율 시장점유율 사업기여율 추정 결과 중복도가 고려되지 않은 편익추정 저해요인을 고려한 예비타당성조사 편익격차 발생항목 중요도는 편익기간이 가장 높게 나타났으며 간접편익, R&D 사 업화 성공률, 부가가치율은 비슷한 차이로 중요도가 분석되었다. 한편 분석결과에서 유의수준에 도달하지 못한 회임기간은 편익격차항목 건수가 매우 적은 결과로 판단 되며 이전편익과 편익 간 중복성 문제는 전문가들의 설문 시 중요도를 평가하는 의 견의 편차가 심하게 나타남으로써 유의수준에 도달하지 못한 것으로 판단된다. 한편 기존의 예비타당성 조사의 사례에서 가장 많은 편익격차 발생항목으로 추정 7) 유의수준(Significance Level)은 보통 1%, 5%, 10%를 주로 사용하는데, 그 중에서도 1%와 5%를 주 로 사용한다. 여기서 유의수준 5%라 함은 두개 집단의 모평균은 실제 같은데도 잘못해서 귀무가설을 기각하게 될 확률(모평균이 같지 않은 것으로 판단할 확률)이 5%라는 것을 의미한다. 즉, 5%의 유의 성이란 테스트 결과가 "사실이 아닐 확률"이 5%라는 뜻이며 다시 말하면 "사실일 확률"이 95% 라는 것을 의미한다. 따라서 10%를 벗어나면 유의수준이 매우 낮아 계수가 의미가 없다는 것을 의미한다.

96 44 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 되었던 사업기여율의 중요도가 본 분석의 결과에서는 가장 낮은 것으로 나타난 것 은 논리적으로 이해하기가 어려운 부분이다. 이러한 결과는 분석 시 데이터 수의 한계 또는 전문가 설문에서 중요도가 낮게 평가됨으로써 이러한 결과가 초래된 것 이라 할 수 있다. 따라서 이러한 데이터의 한계성으로 인해 계량모형에 의한 추정 만으로 결론을 내리기 보다는 여러 가지 다양한 분석방법을 사용하여 최종 결론을 도출하는 것이 바람직하다. 특히 연구개발 사업의 경우는 데이터의 수가 제한적이 고 전문가들의 의견 편차로 인해 실제 사례와는 다른 결과가 초래되는 경우가 많다. 이러한 기존 예비타당성조사 편익격차 발생항목에서 분석된 결과와 계량모형에 서의 중요도의 차이를 재검증하기 위해서는 종속변수의 데이터에 대해 검증을 해 볼 필요가 있다. 위에서 언급한 것과 같이 편익추정 저해요인의 중요도 산정을 위 해 AHP 기법을 활용하여 결과를 도출했지만 편익저해요인 간의 중복도가 존재할 수 있기 때문에 중복도를 반영한 AHP 기법을 고려하는 것이 바람직하다. 이에 따 라 제 3절에서 중복도를 반영한 편익추정 저해 요인의 중요도를 AHP 기법을 활용 하여 도출하였다. 따라서 본 분석에서도 이러한 데이터를 반영하여 계량모형을 재 추정하고자 한다. 다음은 종속변수에 중복도를 고려하여 추출된 데이터를 다시 적용하여 편익격차 발생항목의 중요도를 추정한 결과이다. <표 2-17> 편익격차 발생항목 간 중요도(중복성 반영) 편익격차항목 중요도 R&D기여율 시장점유율 간접편익 편익기간 사업기여율 부가가치율 시장규모 R&D사업화성공률

97 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 45 상기 추정결과는 중복도가 반영되지 않은 경우와는 달리 R&D기여율과 시장점 유율의 중요도가 매우 높게 나타났으며 간접편익, 편익기간, 사업기여율, 부가가치 율 그리고 시장규모는 비슷한 수준의 중요도로 나타났다. 여기서 R&D 사업화 성 공률이 중요도가 가장 낮은 것으로 분석되었지만 중요도를 반영하지 않은 경우의 분석결과와는 중요도의 크기가 큰 차이를 보이지 않고 있다. 본 분석결과 예비타당성조사 편익격차 발생항목 중 R&D 기여율의 중요도가 가 장 큰 것으로 분석되었다. 하지만 이러한 결과는 실제 예비타당성조사 시 고려대상 과는 차이가 존재한다. 실제로 예비타당성조사 시 R&D 기여율의 경우 창조경제 시대의 과학기술 정책 방향 연구 (미래창조과학부, 2013)에서 제시된 제3차 과학 기술기본계획 R&D 경제성장 기여율인 35.4%를 적용하도록 예비타당성 표준지침 제 2 판에 명시되어 있기 때문에 향후 편익격차 발생항목으로 제시되기는 어려울 것으로 판단된다. 즉 계량경제 모형에 의해서 가장 중요도가 높게 나타나고 있지만 이러한 부분은 계량모형 추정 시 데이터의 한계성으로 인한 오류일 가능성이 존재 하거나 독립변수 간 상관관계가 높아서 계수의 추정오류가 발생할 수 있다. 한편 데이터와 관련해서는 본 연구의 한계상 확대가 어렵기 때문에 독립변수간 의 상관관계로 인한 오류를 최소화하기 위해서는 R&D 기여율을 독립변수에서 제 외하고 추정을 다시 하는 방법이 최선일 것이다. 즉 11개의 독립변수가 아닌 10개 의 항목을 독립변수로 설정하여 재추정 하였다. <표 2-18> 편익격차 발생항목 간 중요도(R&D 사업기여율 제외) 편익격차항목 중요도 시장규모 시장점유율 0.52 사업기여율 편익기간 간접편익 R&D 사업화성공률 부가가치율

98 46 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 본 분석의 종속변수는 중복도를 반영한 편익추정 저해요인의 데이터를 적용하고 독립변수는 예비타당성조사 편익격차 발생항목 중 R&D 기여율을 제외하고 적용 하였는데 분석 결과를 살펴보면 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 편익기간, 간 접편익, R&D 사업화 성공률, 부가가치율 등 순서로 중요도가 나타난다. 기존 연구의 장기적 편익에 대한 할인 배제 또는 할인율 축소 는 건축 산업과 같 이 편익기간이 50년과 같은 장기간을 고려하는 것을 감안할 때 IT산업은 편익기간이 10 년 내외이므로 본 연구에서는 제3장 편익추정 사례분석 에서 편익기간을 제외한다. 이전편익은 계량모형에서는 도출되지 않았지만 KISTEP 또는 KDI에서 발간하는 R&D 예비타당성분석의 표준지침에 명확히 정의되지 않으며, R&D 외에 다른 예비 타당성분석(KDI)의 일반지침에도 정의가 부재한 관계로 해당 연구가 필요하다고 판 단되므로 본 연구에서는 제3장 편익추정 사례분석 에 이전편익을 포함시킨다. 결론적으로 편익추정 저해요인(중복성 반영)과 예비타당성조사 편익격차 발생항 목(R&D기여율 제외) 간 연관관계 분석 결과를 고려할 때 편익격차 발생항목 중요 도는 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 편익기간, 간접편익 순으로 나타나지만 이 중에서 편익기간을 제외하는 대신 이전편익을 추가하며 추후 5개 항목들에 대 한 사례분석을 수행한다. 본 분석에서는 세 측면을 고려하여 예비타당성조사 편익격차 발생항목의 중요도 를 살펴보았는데 이러한 결과를 비교하여 모형의 유형을 다르게 적용하는 경우 계수의 민감도가 어떻게 변화되는지에 대해서 분석해 보는 것도 의미가 있을 것 이다. 이 경우 만약 중요도가 민감하게 변화된다면 전문가들이 실제로 예비타당성 조사 편익격차 발생항목의 중요도를 다르게 평가하거나 종속변수인 편익추정 저 해요인의 비중에 대하여 견해 차이가 날 수 있음을 의미한다. 다음의 결과에서는 3가지 유형 중에서 편익추정 저해요인 데이터 추출 시 중복 성을 반영한 결과와 중복성을 반영하지 않은 경우의 결과 간에서 독립변수인 예 비타당성조사 편익격차 발생항목의 중요도의 차이를 비교해 보았다.

99 제 2 장 편익격차의 핵심 발생항목 도출 47 <표 2-19> 편익격차 발생항목 간 중복성 검토 결과 (R&D 사업기여율 제외) 변수 중복성 반영 R&D 기여율 제외 적용 R&D기여율 R&D사업화성공률 간접편익 부가가치율 사업기여율 시장규모 시장점유율 편익기간 상기 결과를 보면 중복도를 반영하는 경우와 중복도를 반영하지 않은 경우의 편 익격차 발생항목 중요도에 대해서 R&D 기여율이 가장 민감하게 반응하고 있으며 다음으로 시장점유율 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 간접편익과 사업기여율 은 비슷한 수준의 민감도를 나타내고 있으며 편익기간, R&D 사업화 성공률, 부가 가치율 등은 낮은 수준의 민감도를 나타내고 있다 한편 종속변수인 편익추정 저해요인에 중복도가 반영된 경우에는 R&D 기여율 을 적용하는 경우와 적용하지 않는 경우를 비교하여 민감도를 분석하였는데 그 결과를 보면 시장규모가 가장 크게 민감하게 변했으며 사업기여율, 시장점유율, 편익기간, 간접편익 등은 비슷한 수준으로 민감한 것으로 분석되었다. 이에 반해 R&D 사업화 성공률은 민감도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 보면 세 유형 중에서 가장 민감하지 않는 것은 R&D 사업화 성 공률이며 가장 민감한 부분은 시장점유율로 나타나고 있으며 기타 간접편익, 시장 규모, 사업기여율은 비슷한 수준의 민감도를 나타나고 있는 것으로 분석되었다.

100 48 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 <표 2-20> 중복성 반영과 R&D 기여율 제외 적용 간 중요도 차이 편익격차항목 중복성 반영과 R&D 기여율 제외 적용 간 중요도 차이 R&D사업화성공률 편익기간 부가가치율 간접편익 시장규모 사업기여율 시장점유율 시장점유율이 가장 민감한 경우를 다른 측면으로 해석하면 편익 분석에서 편익 저해요인의 중요도 변화와 편익격차 발생항목의 중요도 변화에 민감하다는 의미를 나타내며 실제로 예비타당성조사에서 시장점유율 항목에 대한 다양한 의견이 제 시될 가능성이 높다는 것을 의미한다.

101 제 3 장 편익추정 사례분석 49 제 3 장 편익 추정 사례분석 제 1 절 편익격차 발생항목 정의 및 분석방법 기존 연구를 통해 편익추정은 편익격차 계수, 이전편익, 간접편익 등으로 인해 어려움이 있으며, 각 항목에 대한 정의와 분석방법을 살펴보면 다음과 같다. 1. 주요 편익격차 관련 계수 시장수요접근법은 시장 부가가치 창출을 목적으로 하는 많은 국가연구개발사업 의 예비타당성조사 경제성 분석 과정에서 편익을 도출하는 방법으로 활용되고 있 다. 실제로 2008~2012년 동안 KISTEP에서 시행된 연구개발부문 예비타당성조사 대상인 약 77건 사업 중에서 약 55건이 시장수요접근법을 적용하였다. 시장수요접 근법에서는 해당 국가연구개발사업의 시행에 의한 미래 시장규모의 증가분에 해 당 국가연구개발사업의 기여로 창출된 직접적 편익을 한정시키기 위한 다양한 변 수를 고려하여 편익을 산정하게 된다. 시장수요접근법에 대한 변수에는 미래시장 규모, 예상시장점유율, 사업기여율, 회임기간, 편익발생기간, R&D사업화성공률, 부가가치율, R&D기여율 등이 있다. 예비타당성 지침에 따르면 직접적 편익만을 고려대상으로 하고 있다. 이러한 직 접적 편익 중에서도 경제적 편익이 본 연구의 고려 대상이다. 경제적 편익은 생산 자 중심의 편익과 소비자 중심의 편익으로 구분할 수 있는데 이 중에서 생산자 편익의 산정 시 시장 수요접근법을 사용하도록 예비타당성 지침에 명시되어 있는 데 시장수요접근법 방식으로 편익을 산정하는 경우 시장규모와 시장점유율의 계 산이 필수적으로 동반된다. 특히, IT 분야의 연구개발 사업은 최종재가 중간재인 경우가 많으며 따라서 이 러한 중간재 산출물의 편익을 산정하기 위해서는 생산자 중심의 편익이 기준이 되어야 한다.

102 50 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 3-1] 시장규모와 시장점유율 적용 편익의 범위 가. 시장규모 제품수명주기(Product Life Cycle) 이론에 따르면 시장은 도입기, 성장기, 성숙기, 안정기(또는 쇠퇴기)의 형태를 따르며 보통 S자형 성장 모형을 보이는 것이 일반 적이다. 하지만 연구개발 사업의 종료 후 편익기간 구간이 이 4단계 중 어느 단계 에 있느냐에 따라 시장규모가 과소 또는 과대평가될 가능성이 존재한다. 과거 또는 최근의 시장 데이터가 있는 경우에는 성장규모 예측을 위해 연평균성장 률법(Compound Annual Growth Rate, CAGR), 이동평균법(Moving Average, MA), 지 수평활법(Exponential Smoothing), 성장 및 확산모형(Growth or Diffusion Model), 시 계열(Time Series) 모형, 그리고 신경망(Neural Network) 모형 등을 적용할 수 있다. 예비타당성 평가 표준지침(제2판)에 따르면 CAGR의 경우 최근 몇 년 간의 데이 터를 기준으로 하느냐에 따라서 시장의 규모가 과소/과대평가될 가능성이 있고 중 장기 예측으로 갈수록 시장규모가 과대평가되는 경향이 높기 때문에 지양해야 하 는 방법론 중의 하나이다.

103 제 3 장 편익추정 사례분석 51 R&D 사업에서 성장 및 확산 모형은 중장기 예측에 주로 적용되며, 초기 시장 데이터가 없는 경우에는 전문가 대상의 설문 결과와 병행이 가능하다. 그리고 대 체 및 경쟁 등을 고려한 모형들이 많이 개발되어 있다는 점, 이미 경영학 및 경제 학 분야에서 충분히 검증되었다는 점, 그리고 기술수명기간이론에 기반하고 있다 는 점에서 예비타당성 조사의 미래 시장규모 예측에 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 시장규모 예측 모델 적용에 대한 예비타당성 지침이 있음에도 불구하고 부처의 기획보고서에서는 CAGR이나 전문가 설문에 의존하여 최근 대부분의 연구 개발 사업 시장규모 추정을 진행해 왔다. 이로 인해 시장규모의 과소/과대에 대한 논쟁의 여지가 있기 때문에 성장 및 확산 모형을 적용하고 보완적으로 개선방안 에서 제시할 모형 등을 비교하여 시장규모를 추정할 필요성이 있다. 나. 시장점유율 시장점유율을 어떻게 추정할지에 대해서 예비타당성조사 표준지침(제2판)에는 상 세 설명이 미흡한 관계로 이에 대한 논쟁의 여지가 있다. 미래의 시장점유율은 많 은 변수의 영향을 받기 때문에 한마디로 정의하기가 매우 어렵다. 하지만 경제학 및 경영학 이론에서 지속적으로 시장점유율 추정에 대한 이론들이 체계화되고 있기 때문에 이러한 이론을 최대한 적용하여 미래의 시장점유율을 예측하도록 해야 한다. 최근의 연구개발 사업 기획보고서에서는 전문가의 설문이나 목표 시장점유율을 정 하고 이를 적용하여 미래의 시장점유율을 예측하는 것이 일반적이 관례이다. 이에 본 보고서 에서는 시장 점유율에 미치는 몇 가지의 독립변수가 존재한다는 점을 감안하여 이를 적용한 모델을 이용하여 추정하고 이를 전문가의 설문 등과 비교하여 도출하는 것이 바람직하다. 일반적으로 시장점유율 예측 모형은 판매반응모델 8), 지수모형 9), 유인모델 10), 미 8) 기업의 주요 관심사 중의 하나가 매출액을 증대시킬 수 있는 요소가 무엇인가를 파악하는 것이며 판 매반응모델은 기업의 매출액을 다른 어떤 변수의 함수로 표현한 모형을 의미함 9) 계량모형의 형태가 지수함수로 되어 있는 모형임. 즉 독립변수가 변화함에 따라 종속변수의 크기의 변 화가 커지거나 작아지는 유형을 의미함 10) 시장점유율을 확대하기 위한 광고 등에서 소비자를 유인할 요소를 독립변수로 적용한 모델임. 이러한 독립변수에는 가격,제품의 성질, 프로모션 등이 있음

104 52 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 분게임모델 11) 등을 활용하는 경우가 있으며 때로는 이러한 복잡한 모델 보다는 선형모델을 이용하여 시장점유율에 미치는 요인들을 단순회귀분석 하여 시장점유 율을 예측하는 경우도 있다. 실제로 이런 모델들은 과거데이터가 존재하는 경우에 예측이 가능하다. 하지만 R&D 연구개발 사업은 대개의 경우 시장 점유율에 대한 초기 데이터를 확보하는 것이 어렵다. 따라서 초기 데이터의 확보 없이도 가능한 시뮬레이션 모형을 활용 하는 것도 대안이 될 수 있다. 이 경우에는 초기에 전문가의 설문을 통한 컨조인 트 분석이 중요한 근거가 된다. 이러한 방법론 중시장점유율 예측을 위한 행위자 기반의 수요예측 모형을 활용하는 방안도 강구하여야 한다. 다. 사업기여율 사업기여율은 미래시점 기준의 연구개발활동 중 해당 사업이 차지하는 비중만을 적용하 여야 하며, 연구개발 관련 산업분야의 시장보고서 등 자료나 해당 산업의 유사한 성격의 정부 투자나 민간 투자규모에 대한 자료 등을 통해 추정이 가능하다. 또한, 사업기여율은 정량적인 수치로 나타내기 위하여 여러 가지 가정이 필요한 한계가 있으며, 연구개발사업 의 분야가 다양함에 따라 특정 자료 활용에 따라 사업기여율 값이 크게 달라질 수 있다. 시장수요접근법으로 편익을 산출하는 경우 국가 연구개발사업으로 산출되는 제 품이나 기술에 해당되는 명확한 시장을 구분하기 어려운 경우가 많기 때문에 관 련 세계시장에서의 가치 창출 규모를 바탕으로 부가가치 편익을 산출하는 경우가 대부분이다. 이런 경우 시장 전망 및 예상 시장 점유율을 토대로 구한 가치창출 규모는 해당 연구개발사업으로 인한 효과 외에도 관련 국가 연구개발사업이나 민 간 연구개발투자 등 국가 전체의 연구개발투자 결과로 산출되는 것이다. 따라서 해당 사업으로 인한 편익만을 산출하기 위해서는 관련 시장에서 창출되는 가치 중 해당 사업으로 인해 발생하는 기여 부분만을 구분할 필요가 있으며, 이를 위해 사업기여율을 적용하게 된다. 11) 게임이론에 기반한 모형으로 2 개의 기업이 광고비 책정에 따라서 시장점유율이 어떻게 변화되는 지 를 게임이론을 적용하여 추정하는 모형

105 제 3 장 편익추정 사례분석 53 원칙적으로 사업기여율은 대상 시장에서 가치를 창출하는 제품이나 기술을 개발 하기 위해 투자된 국가 전체의 연구개발비 중 해당 국가 연구개발사업이 차지하 는 비중으로 산출하게 된다. 따라서 대상 시장과 부합되는 분야의 국가 전체 연구 개발투자 규모를 파악할 수 있다면 전체 규모에서 해당 사업 연구비가 차지하는 비중으 로 사업 기여율을 도출할 수 있다. 그러나 국가연구개발사업의 경우 그 특성 상 기존의 기술이나 제품, 산업 분야 를 목표 시장으로 하기 보다는 새로운 분야를 목표로 하는 경우가 많기 때문에 해당 시장에 부합되는 국가 차원의 연구개발투자 규모를 파악하기 어려운 경우가 많다. 특히 민간 분야 연구개발투자의 경우 공식적인 연구개발통계가 국가표준산 업분류(KSIC)상의 산업분류 기준으로 집계되고 있으며, 신규 기술이나 제품 분야에 대한 투자 통계 자료를 확보하기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 사업기여율의 산출은 해당 사업 목표 시장과 관련된 민간부문의 연구개 발투자규모를 어떻게 산출하는지에 따라 큰 영향을 받게 되며, 해당 사업 목표 시 장에 부합되는 민간 투자 규모를 정확히 산출하기 어려울 경우 이와 가장 근접한 시장 규모를 산출하기 위한 기준 마련이 필요하다. 2. 편익의 중복산정 가. 이전편익 이전편익(Transferred Benefit)이란 용어는 R&D 예비타당성 분석의 경제성 평가 에 종종 등장하는 용어이다. 일반적으로 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변 화하지 않고, 다만 귀속의 주체만 바뀌게 되는 것을 일컫는데 사용하고 있으며, 대부분의 예비타당성 연구진들도 이러한 의미로 흔히 사용하고 있다. 그런데, KISTEP 또는 KDI에서 발간하는 R&D 예비타당성분석의 표준지침 어디에서 명확하 게 이전편익에 대한 정의가 나와 있지 않으며, R&D를 넘어선 다른 예비타당성 분석 (KDI 발간)의 일반지침에도 이와 관련된 명확한 정의는 없다. 다만 연관된 개념들은 몇 군데에서 찾아볼 수 있다. KDI에서 발간한 연구개발

106 54 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 부분 사업의 예비타당성조사 표준지침 연구: 연구기반구축 사업을 중심으 로 ( )에 따르면 연구시설 건설사업의 경제적 편익은 크게 1 연구시설 건 설 자체의 편익과 2 연구시설에서 수행되는 R&D의 경제적 편익으로 구분하고 있으며, 각각의 편익을 다음과 같이 설명하고 있다. 1의 경우 연구시설이 건립됨으로 인해 유발될 수 있는 비용절감 편익이나 새 로운 연구시설로 인해 발생하는 직접적인 편익 등의 항목들로 구성될 수 있다. 2의 경우 향후 연구시설에서 수행되는 R&D 활동의 결과로 발생하는 편익을 고 려한다. 단, 이 경우 기존에 타 시설이나 장소에서 수행되는 R&D가 이전된 경우 이를 제외하고 동 연구시설의 건설로 인해 추가적으로 발생하는 R&D의 편익만을 산정하는 것이 중요하다. 예비타당성 표준지침에는 위의 지침을 연구장비의 건설사업에도 유사하게 접근 해야 한다고 밝히고 있다. 따라서 KDI에서 연구기반구축 관련 이전편익은 다른 곳 에서 이전된 장소적 개념으로 사용하고 있음을 알 수 있다. 마찬가지로 KDI의 예비타당성조사 수행을 위한 일반지침 수정 보완연구 (제5 판) 에서도 산업단지 조성사업의 편익 추정은 동 산업단지를 조성함으로 인해 추가적으로 발생하는 산업생산 혹은 부가가치 수입으로부터 유추할 수 있다. 예상 되는 부가가치를 추정할 때 단순한 이전수입, 다시 말해서 다른 지역이나 다른 사 업으로부터 단순히 이전되어 올 것으로 기대되는 수입은 배제하고 분석을 실시하 여야 한다 고 밝히고 있다. KISTEP에서 수행하는 예비타당성 분석에 참여했던 연구진이라면 이전편익의 개 념과 사용 목적에 대해서는 위에서 언급한 바와 같이 큰 틀의 이해는 공유하고 있다. 그럼에도 불구하고, 구체적이고 명확한 정의가 이루어지지 않았기 때문에, 간혹 예비타당성 분석 연구진 내부에서도 이전편익을 광범위하게 해석하여 여타 의 편익의 중복 개념과 동일하게 사용하려한 모습도 아주 드물게는 발견되기 도 한다. 따라서 여기에서의 논의는 예비타당성 분석틀 범위에서 이전편익의 정의 와 적용되어야 할 사례들을 구체적으로 명시함으로써, 혼동을 피하고 향후 일관성 있는 평가를 이루는 데에 도움을 주고자 한다. R&D 예비타당성 분석과 관련하여 이전편익(Transferred Benefit)이란 용어는 한

107 제 3 장 편익추정 사례분석 55 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고, 다만 귀속의 주체만 바뀌게 되는 것을 일컫는데 사용하고자 한다. 즉, R&D를 수행하지 않았을 경우에도 발생 할 수 있는 편익이 R&D의 수행결과로 총량의 변화 없이 귀속 주체만 변경되는 경우에는 R&D 수행으로 인한 예상 편익에 포함시키지 않아야 함을 의미한다. 경제학적으로는 정확하게 이전편익이라는 용어가 별도로 존재하지 않는다. 기존 경제학 이론에서 이와 같은 개념을 가진 용어들을 유추해본다면, 단순 이전편 익 (Pure Transferred Benefit) 이라는 말이 더 적합할 수도 있을 것이다. 다만, 지금까지 예비타당성 연구진들 사이에서는 이전편익이라는 용어가 종종 사용되어 왔고, 이미 익숙해졌다고 보이기 때문에, 이 글에서도 동일하게 이전편익이라는 용어로 사용하고자 한다. 이미 언급한 바와 같이, 경제학의 학문적으로 이전편익이라는 공식적인 용어는 존재하지 않는다. 다만, 그 개념을 보면, 사회 후생의 총합이 바뀌지 않은 상태 에서 편익의 소유자가 바뀌기 때문에, 사회 후생적 관점에서 총 편익에 변화가 없 는 경우 라고 할 수 있을 것이다. 예를 들어, 후생경제학에서 소비자 잉여 (Consumer Surplus)가 생산자 잉여로 바뀌게 되어도 사회 전체적인 잉여의 총합이 변화가 없는 경우도 여기에 해당한다고 할 수 있다. 국내의 연구에서는 김태윤 (2011)이 이와 유사한 개념을 정부의 규제로 인한 후 생의 변화와 관련하여 사용한 적이 있다. 김태윤 (2011)은 소득 이전(Pure Transfer) 이라는 용어를 사용하며, 규제로 인하여 특정 집단의 소득 또는 매출 의 증가가 일어나는 경우 사회 전체적인 관점에서 단순한 소득 이전일 가능 성이 있으므로 편익으로 계상하지 않아야 하는 경우가 많다 고 논의한 적이 있 다. 용어에는 약간의 차이가 있으나 김태윤 (2011)의 소득이전과 이 글에서 언급하 는 이전편익은 같은 것이라고 할 수 있겠다.

108 56 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 3-2] 완전 경쟁 하에서의 사회 후생 이전편익에 대한 이해를 시각적으로 돕기 위해 [그림 3-2]과 같은 수평의 한계 비용 (MC)을 갖고 있는 시장을 상정해보자. 만약 이 시장이 완전경쟁시장이라면 기업들은 MC 수준에서 가격을 설정할 것이기 때문에 파란색 부분은 소비자 잉여 의 총합이 될 것이고, 기업의 이윤은 0이 될 것이다. 즉, 모든 사회 후생을 소비자 가 누리고 있는 것이다. 그런데, 이러한 시장이 독점시장으로 변화한다면, [그림 3-2]에 비해서 가격은 높아지고 거래량은 감소할 것이다. 이때의 사회 후생은 [그림 3-3]에 나타나는 것 처럼 녹색 삼각형의 소비자 잉여와 푸른색 사각형의 기업 이윤으로 나타나게 될 것이다. 완전경쟁시장과 비교해서는 흰색으로 나타나는 오른쪽 삼각형만큼의 경제 적 순손실 (Deadweight Loss)이 발생하기 때문에 사회 총 잉여는 감소하게 될 것 이다. [그림 3-3] 독점시장에서의 사회 후생 (일반적 경우)

109 제 3 장 편익추정 사례분석 57 이제, 이러한 독점기업이 만약에 완벽한 가격차별 (Perfect Price Discrimination) 을 할 수 있다고 가정해보자. 이 경우에는 독점 기업이 개별 소비자의 Willingness to Pay만큼을 각각의 소비자에게 부과할 것이기 때문에 모든 소비자의 잉여는 기 업의 이윤으로 환원된다. 그리하여, 소비자의 잉여가 0이 되는 대신에 독점기업의 이윤이 모든 삼각형을 다 차지하게 된다([그림 3-3] 참조). [그림 3-4] 독점시장에서의 사회 후생 (완전 가격차별) [그림 3-2]의 완전경쟁시장과 [그림 3-4]의 완전가격차별이 가능한 독점시장을 비교한다면 잉여의 주체가 소비자에서 독점 기업으로 변화하였지만, 총량에는 변 화가 없음을 알 수 있다. 따라서 이와 같이 구매자에서 판매자로의 잉여의 주체는 바뀌었으나 총량이 변하지 않는 것은 사회적으로 동일한 가치가 있는 것으로 보 는 것이 후생경제학의 기본이라 할 수 있을 것이다. 예비타당성 분석에서도 간혹 사업단이 기획보고서를 작성하면서 국가 전체적으 로 사회후생에 변화가 없으나 편익 귀속이 국가내의 다른 곳에서 사업단으로 단 순 변화하는 경우를 편익으로 계산하는 경우가 간혹 발생하고 있다. 따라서 과거 의 사례를 통해 이전편익으로 인한 산정의 오류들을 살펴본다. 나. 간접편익 연구개발사업의 편익은 원칙적으로 연구개발 사업 수행의 결과로 나타나는 모든 긍정적 경제 효과를 의미한다. 따라서 정확한 편익 측정을 위해서는 해당 연구개

110 58 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 발사업으로 인해 발생되는 모든 편익 항목을 세부적으로 나열하고 각 항목이 해 당 사업 수행으로 인해 발생되는 주요 편익인지의 여부, 화폐 단위로 측정이 가능 한지의 여부, 타 편익 항목과의 중복 여부 등을 파악하여 최종 편익 항목의 범위를 결정하는 것이 중요하다. 특히 IT 분야 국가 연구개발사업의 경우 기술의 특성 상 목표 기술이나 제품 외에도 타 부문의 기술 및 산업 분야에 인프라를 형성함으로 써 긍정적 경제효과를 창출하는 경우도 많다. 이런 경우, IT 사업에서 발생하는 편 익의 범위에는 직접 편익 외에도 타 산업 및 기술 분야의 발전 기반 형성, 타 부문 의 고용창출, 생산 유발 등의 간접적 편익이 포함되기도 한다. 간접편익이 발생하 는 경우에 편익의 측정은 해당 사업으로 인한 긍정적 효과를 어느 범위까지 편익 에 포함시킬 것인지에 따라 최종 경제성 분석 결과가 중요한 영향을 받게 되며, 따 라서 편익의 범위보다 구체적으로는 직접 편익과 간접 편익의 구분 및 범위, 편익 항목으로의 포함 여부 등과 관련된 보다 엄밀한 기준 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IT 분야의 연구개발사업에서 발생될 수 있는 간접 편익의 유형을 살펴 보고, 문헌연구 및 기존 IT 분야 사업의 사례분석을 통해 향후 동 분야 사업의 경 제성분석에서 간접편익에 대한 합리적 접근 방향을 제시하고자 하다. (1) 편익의 유형 국가 연구개발사업의 수행으로 발생되는 경제적 효과는 해당 사업과 편익 항목 과의 인과적 관련성 정도에 따라 직접 편익과 간접 편익으로 구분된다. 직접 편익 의 경우 해당 국가 연구개발 사업을 통해 개발되는 기술이나 제품, 서비스가 시장 을 통해 실현되거나 기존의 제품 및 서비스를 보다 효율적으로 대체함으로써 발 생되는 경제적 효과에 해당된다. 보다 구체적으로는 사업을 통해 개발된 제품, 서 비스, 기술이 시장에서 매출을 기록함으로써 발생되는 부가가치 창출 편익, 수출 증대 편익, 기존의 수입 부품 등을 개발된 국산 기술이나 부품으로 대체함으로써 발생되는 수입대체 편익, 기존의 서비스나 관련 활동에 소요되는 비용이나 시간을 절감하는 효과를 창출하는 비용절감 편익 등이 이에 해당된다. 한편, 간접 편익은 해당 연구개발 사업의 수행을 통해 발생된 1차 편익으로부터 추가적으로 발생되는 편익으로서 직접적인 경제적 가치를 창출하지는 않지만 사

111 제 3 장 편익추정 사례분석 59 업의 1차적 결과물이 타 부문의 가치 창출에 영향을 줌으로써 발생하는 2차적 편 익을 의미한다. 대표적인 간접 편익으로는 국가 연구개발 사업의 결과물이 타 부 문에 영향을 주어 창출되는 생산 유발 효과, 고용창출 효과, 산업연관 효과 등이 있으며, 기존의 경제성 분석에서 파급효과로 논의된 경우가 대부분이다. 또 다른 편익의 유형 구분으로서 박지영 외(2011)는 유형 편익과 무형 편익의 구분을 제시하고 있는데, 이는 발생되는 편익을 화폐 단위로 측정할 수 있는지의 여부에 따라 구분한 것이다. 유형 편익의 경우 부가가치 창출이나 비용 절감, 기 술개발로 인한 로열티 수입 등 화폐로 측정할 수 있는 편익이 이에 포함된다. 유 형 편익은 별도의 환산과정 없이 해당 편익 항목의 정도를 집계할 수 있으나 편 익의 측정에 있어서 연구개발 사업이 기여한 정도를 객관적으로 적용하여야 한다. 반면, 무형편익은 사업수행으로 얻어지는 효과에 대해 시장에서 통용되는 가격이 적용되지 않아 화폐적 가치로 측정이 어려운 경우로서 과학기술인력의 양성 및 교육훈련효과, 환경개선, 신지식 창출과 같은 편익이 이에 해당된다. 무형편익은 비록 측정에는 어려움이 있으나 공공성을 갖는 국가연구개발사업의 편익추정에 있어서 매우 중요한 요소로 볼 수 있다. (2) 간접편익 기존 연구 넓은 의미에서 편익의 측정은 연구개발사업 수행으로 발생되는 직접적 효과뿐만 아 니라 간접적 파급 효과까지를 반영하는 것이 타당하다. 그러나 간접적인 효과는 그 범위를 규정하는 것이 어려우며 다양한 현상 간 인과관계를 정확히 파악하기 어렵기 때문에 간접효과의 모든 범위를 파악하는 것이 사실상 불가능하다(김태윤, 2011). 간접편익과 관련한 또 다른 문제점은 비용편익의 분석에 있어 비용은 해당 연구 개발사업의 수행에 필요한 1차적 비용만을 포함하면서 편익은 1차적 편익 외에 간접적 편익까지 계상할 경우 비용과 편익 간 균형을 상실할 우려가 있으며, 결과 적으로 비용편익 결과의 합리성에 문제가 제기될 수 있다는 것이다(김태윤, 2011). 특히 이러한 문제는 발생된 간접 편익 효과 중 해당 사업으로 인한 기여 부분만 을 정확히 구분하기 어려운 대부분의 현실적 여건에서 더욱 심각해질 수 있다. 예 를 들어 IT 부문 국가 연구개발사업을 통해 구축된 IT 인프라가 바이오 분야의 생

112 60 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 산유발효과에 기여했다 하더라도, 바이오 분야에서 창출된 생산유발효과 중 동 사 업이 기여한 정도를 명확히 구분하기 어렵다. 따라서 간접편익을 추정할 경우 해 당 사업의 비용 투자로 인해 발생한 편익보다 편익의 포괄 범위가 확대될 우려가 있으며, 따라서 비용과 편익의 대상범위가 불일치함으로써 비용편익분석의 타당성 에 문제가 발생하게 된다. 따라서 동일한 맥락에서 OECD(1997)에서도 편익의 범 위를 1차 효과에 한하여 추정하도록 제시하고 있다. 그러나 모든 경우에서 간접편익이 배제되는 것은 아니다. 박지영 외(2011)에서는 간접편익이 직접편익보다 더 중요한 경우도 있을 수 있으며 편익에 반영할 경우 정밀한 분석과정을 거쳐 직접편익과 합산할 수 있다고 제시하고 있다(박지영 외, 2011). 예를 들어 사업목표가 기술개발 자체가 아니고 기술개발역량의 향상 등을 주요 목표로 하는 사업의 경우에는 다음과 같이 기술개발역량의 제고 효과와 관 련된 자료를 바탕으로 편익의 규모를 측정할 수 있다고 제시하고 있다. <표 3-1> 기술개발역량 제고가 주요 목표인 국가연구개발사업의 편익 분석 신규 연구시설 설립 및 기존시설의 이전 통합 등이 이에 해당 기존시설의 이전 통합에 따른 지식재산권 추가창출효과는 유사사례 의 성과 자료인 연구비 대비 특허 증가 수 등 이전 통합에 따른 연 구개발 시너지 효과를 바탕으로 추정 신규시설 설립의 경우 연구력 제고효과 이외에 비용절감 등 관련된 시설이용 대체효과 추정을 통해 편익을 분석 해외시설에 대한 국내 연구자의 이용현황과 여행비용, 시설이용 비용 차액 등을 바탕으로 비용절감액을 추정 또한 미국의 대표적 기술개발 프로그램인 ATP 프로그램의 경우 ATP 수행으로 인해 발생되는 사회적 편익이 동일 연구를 민간에서 수행했을 때 발생하는 사적 인 편익보다 크다는 가정 하에 프로그램을 수행하고 있으며, 이러한 파급효과의 창출이 사업 추진의 주요 목표가 되고 있다. 따라서 편익의 분석에는 사업 수행으

113 제 3 장 편익추정 사례분석 61 로 인한 1차 효과뿐만 아니라 파급효과가 주요 항목으로 포함된다. ATP의 정량적 편익 분석은 주로 시장 파급 효과를 토대로 작성되는데, 이는 사업 수행으로 창출 되는 제품이나 서비스가 소비자 혹은 산업에 제공하는 편익으로서, 개발된 부품, 소재, 공정으로 인해 비용이 절감되거나 산업성과의 창출, 생산성 개선 등을 정량 적으로 산정하고 있다. 특히 동 프로그램은 사업 수행의 종합적 평가를 위하여 단 기, 중기, 장기의 관점에서 편익을 구분하여 산정하고 있는데 단기적 관점에서의 경제적 편익은 연구개발 결과가 상업화되기 이전의 단계에서 발생되는 편익으로 서 연구개발협력이나 고용기회 확대 등이 주요 편익으로 산출되지만 이를 집계하 지는 않고 있다. 다음으로 중기적 관점에서 창출되는 경제적 편익은 새로운 기술 이나 제품, 서비스의 개발, 공정기술의 개발 등과 관련된 특허, 논문 성과 등을 주 요 지표로 활용하고 있다. 마지막으로 장기적 관점에서 발생되는 편익은 제품이나 기술의 상업화, 매출 실적, 거시 경제적 변화, 타 산업으로의 파급 효과, 사적 수익률, 공적 수익률 등의 보다 광범위한 차원에서의 접근이 이루어지며 대부분 계량적으로 측정 가능한 지표로 구성되어 있다. 이와 같이 파급효과의 창출이 사업 수행의 주요 목적이 되는 경우에는 계량적으 로 측정 가능한 지표를 중심으로 새로운 지표의 개발과 적용이 이루어지고 있지 만, 지식 파급이나 인력 양성, 기업 역량 제고 등의 효과는 편익 항목으로 반영되 고 있지 않다. 앞에서 언급한 미국의 ATP 사업에서도 해당 사업에서 창출되는 지 식이 타 연구에 적용되는 과정에서 간접편익이 발생될 수 있다는 점을 인정하면 서도, 지식의 측정이 어렵고 파급 경로를 규명하기 어려우며 그 영향 정도도 명확 히 파악하기 어렵기 때문에 편익으로 정량화하지 않고 있다. 또한 일본의 AIST에 서도 기술개발사업의 편익 중 기업의 연구개발능력 향상, 제품의 상업화, 인력양 성 등의 항목은 편익으로 산출하기 어렵다고 지적하고 있으며, 특히 인력 양성의 경우 연구개발 참여 인력 등을 인력 수로 환산할 수는 있지만, 인력양성 효과를 금액으로 환산하는 것은 적절치 않은 것으로 보고 있다. 지금까지 살펴본 간접편익과 관련된 기존의 논의에서 주요 논점을 정리하면 다음과 같 다. 일반적으로 편익은 해당 사업의 1차적 결과물로부터 발생되는 직접 편익과 1 차적 결과물이 타 부문에 반영되어 2차적으로 발생되는 간접 편익으로 구분되며,

114 62 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 포괄적 의미에서 간접 편익도 편익의 범위에 포함된다. 그러나 간접편익의 경우 편익의 포괄 범위와 편익 발생 과정을 명확히 규정하기 어려운 경우가 대부분이 며, 간접편익을 비용편익 산출에 반영할 경우 비용 범위와 편익 범위 간 불균형이 발생됨으로써 경제성 분석 결과에 타당성이 저해될 우려가 있다. 또한, 간접편익의 중 요성이 높은 경우에 발생하는 간접 편익의 형태가 인력양성, 기업의 역량 개선, 지식 파급 등의 경우에는 편익 범위의 모호성, 측정 지표의 부재, 정량화의 어려움 등으로 인해 편익 에 반영하지 않는다. 그러나 해당 간접 편익이 해당 사업에서 발생하는 긍정적 효과 중 높 은 비중을 차지하는 것이라면, 정성적 분석을 보완함으로써 경제성분석 과정에서 비용편익 분석 결과와 함께 고려되어질 수 있다. 그러나 연구개발사업의 편익계상 산정 시 일반적으로 직접 편익만 고려하지만 다음과 같은 경우에는 간접편익이더라도 편익산정 범위에 포함될 수 있다. 첫째, 사업의 핵심 목표가 특정 기술이나 제품 개발이 아니라 기술개발역량 구 축이나, 경제사회적 파급효과 창출에 있는 경우에는 간접효과가 편익 항목에 포함 될 수 있다. 기술개발 역량 구축이나 파급효과 창출 등은 그 자체로 경제적 성과 를 창출하는 것이 아니라 타 기술이나 산업 등에 적용됨으로써 2차적으로 가치를 창출한다는 점에서는 간접 편익이라고 볼 수 있을 것이다. 그러나 사업 목표와 해 당 편익 항목과의 인과관계가 명확하고 계량적 측정이 가능하면, 이러한 편익은 해당 사업의 주요 목표를 달성하는 데서 오는 편익으로 간주할 수 있다. 둘째, 해당 편익을 창출하기 위하여 사업의 세부 계획 및 비용 투자가 이루어졌 다면, 앞에서 지적한 간접편익 포함의 문제인 비용 범위와 편익 범위 간 불균형 문제는 발생하지 않으므로 편익으로 산정할 수 있다. 이러한 경우 편익의 반영은 인과관계가 명확하고 계량적 측정이 가능한 항목을 중심으로 수행된다. 예를 들어 기초연구개발사업의 경우 OOO 에너지, 환경 기초원천기술개발 사 업 에서는 부가가치 창출 편익 외에 기초연구 투자가 사회적 편익으로 연결되는 과정에 대한 모델 및 실물옵션 방식을 사용하여 기초연구로 인한 편익을 산출하였으며, 시설 구축 으로 인한 기반형성과 사회적 파급효과 창출이 주요 목표인 사업의 경우 광주 OOO 설립 및 기반구축 사업 에서 주요 편익으로서 센터 설립 후 광주 광산업 관련 업체의 창업 및 매출액 기여정도를 유사기관의 사례 기준으로 추정한 바 있다.

115 제 3 장 편익추정 사례분석 63 (3) 간접편익의 구분 및 처리 기준 앞에서 살펴본 바와 같이 간접 편익의 개념은 이미 정립되어 있고 일반적으로도 널리 알려져 있으나 편익 산출의 실제 수행 시에는 그 개념과 범위의 적용과정에 서 종종 혼선이 초래되고 있다. 2008년 이후 수행된 주요 IT 분야 사업의 경제성 분석 결과를 보면 약 90%의 사업의 간접 편익의 처리와 관련된 오류를 포함하고 있다. 지금까지 언급한 간접편익의 정의와 기존 연구들을 바탕으로 한다면 해당 편익 항목이 실제 편익 산출에 포함될 수 있는지를 다음의 표와 같은 기준으로 판단해볼 수 있을 것이다. 먼저 1차/2차 편익의 구분으로서, 고려하고 있는 편익이 해당 사업으로부터 직 접적으로 창출된 가치라면 이는 직접 편익에 해당되며, 그 가치를 편익에 반영할 수 있다. 신기술개발로 인한 기술료 수입, 신제품 개발로 인한 부가가치 창출, 비 용 절감, 생산성 개선 등이 이에 포함된다. 반면, 해당사업의 결과로 경제적 가치 를 직접 창출하지 않을 경우에는 간접 편익에 해당되나, 편익 항목에의 포함 여부 는 사업목표-편익 간 인과적 관련성과 비용-편익 범위의 일치성 여부에 따라 결 정할 수 있다. 즉, 인과적 관련성과 비용-편익 범위의 일치성을 만족하는 경우, 해당 간접편익은 사업에서 발생되는 주요한 편익으로서 비용편익분석에서의 타당 성을 저해하지 않으며 편익으로 산정할 수 있지만, 두 가지 항목 중 하나라도 만 족하지 못한다면 편익 항목에 포함하는 것은 적절치 못하다. 이와 같은 기준을 정 리하면 다음의 그림과 같이 나타낼 수 있으며, 따라서 고려하고 있는 편익이 간접 편익을 포함하고 있다면 경제성 분석에서의 편익 항목에 포함될 수 있는지의 여 부는 그림에서 제시한 절차에 따라 판별할 수 있다. <표 3-2> 편익 항목 포함여부 결정을 위한 질문 구분 기준 1차/2차 편익의 구분 사업목표-편익 간 인과적 관련성 비용-편익 간 포괄범위의 일치성 주요 질문 - 고려하고 있는 편익이 해당사업 수행으로부터 직접적으로 얻어지는 것인가? - 고려하고 있는 편익이 사업의 핵심 목표 달성과 부합되는 것인가? - 해당 편익 창출을 위한 비용투자가 사업에 포함되어 있는 가?

116 64 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 3-5] 간접 편익 중 경제성 분석의 편익 항목에 포함되는 경우 3. 기타 상기 제1절과 제2절을 통해 편익산정 관련 계수 격차를 유발하는 주요 요인인 시장규모, 시장점유율, 사업기여율과 편익의 주요 중복 산정 요인인 이전편익, 간 접편익을 정의 및 분석방법을 조사하였으며, 본 절에서는 편익 추정에 사용되는 다른 고려 요소들을 살펴보도록 한다. o (R&D사업화성공률) 국가 연구개발사업 기술개발 결과가 기술실증 및 상용화 과정을 통해 시장의 편익으로 창출되는데 이러한 과정에서 존재하는 불확실 성을 반영하는 지표이다. 연구개발사업의 다양한 특성으로 인하여 특정 기관 에서 발간하는 성과분석보고서 등을 통해 일관된 R&D사업화성공률을 적용하 기가 용이하지 않다. o (R&D기여율) 연구개발성과를 통한 상업화로 인해 부가가치가 창출될 경우 전체 부가가치 대비 연구개발에 의한 기여분을 나타내는 지표이다. 또한, 전문가 및 사업 수행주체의 인식에 기초한 주관적 조사를 통해 R&D기여율을 추정하거나

117 제 3 장 편익추정 사례분석 65 거시적 관점에서 산출된 값을 활용할 수 있는데, R&D기여율이 정량적인 근거를 기반으로 산정하기가 용이하지 않으므로 일반적으로 후자의 방법을 활용한다. o (부가가치율) 부가가치율은 매출액 중에서 신규 창출된 경제적 편익이 차지하는 비율을 의미하며, 한국은행에서 가장 최근에 발간한 산업연관표를 활용할 수 있다. o (편익 회임기간) 연구개발사업에 대한 투자 후 경제적인 편익 또는 효과가 발생 하기 전까지의 시간적 지연을 의미한다. 연구개발 활동으로 인한 경제적 효과는 기술개발 및 사업화 등의 과정을 거쳐야하기 때문에 상당한 시간이 소요되며, 회임기간 동안에는 편익이 발생하지 않는 것으로 간주된다. 산업 및 기술의 특 성, 선진국 간 기술격차 등에 따라 사업의 회임기간은 상이할 것으로 예상된다. o (편익 기간) 연구개발사업을 수행하여 편익이 산출될 수 있는 기간을 의미한다. 순수 R&D사업의 예비타당성조사에서는 편익기간을 설정하기 위해 해당 기술 의 특성을 최대한 반영하여 유효한 기술수명을 산출할 필요가 있다. 또한, 편 익기간은 연구개발사업의 세부 기술 분야를 고려하여 산정하는 것이 필요하다. o (사회적 할인율) 연구개발사업의 비용과 편익은 미래에 발생하는 반면 타당성 평가는 현재시점에서 수행됨에 따라 모두 현재가치로 환산시켜 비교할 필요가 있다. 미래의 비용과 편익을 현재가치로 변환하기 위한 할인율(Discount Rate) 이 적용되어야 한다. 사회적 할인율은 해당 사업의 타당성 분석 결과에 영향 을 줄 수 있으므로 비용 및 편익 분석 시 고려되어야 한다. o (규제 및 정책 신설로 인한 편익 과대 적용) 연구개발사업에서 정부부처의 신 규 규제나 정책을 통해 편익이 창출될 수 있는데, 새로운 규제나 정책의 효과 를 과장하거나 지나치게 낙관적으로 판단할 경우 실제 편익에 비해 높게 산출 될 수 있다. 따라서 예비타당성조사 편익추정 시 규제나 정책 신설로 인하여 편익이 과대 적용되는 것을 확인하는 것이 필요하다. o (계량화가 용이하지 않은 편익항목 적용) 연구개발사업에 대한 각종 유발효과

118 66 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 는 대부분 네트워크 파급으로 분류되어 적절한 측정방법이 알려져 있지 않았 다. 실제 예비타당성조사 일반지침에서도 이차적인 부산물의 성격을 갖는 지 역개발효과, 산업구조 개편효과도 계량화의 어려움으로 인해 편익항목에 포함 되지 않는다. 또한, 연구개발사업 수행을 통해 기대되는 교육 및 연구인력 양 성, 연구능력 향상 등도 예비타당성조사 일반지침의 체계와 동일하게 경제적 타당성 분석에서 제외되며 필요시 정책적 타당성 분석 내의 사업특수평가항목 에서 추가적으로 고려할 수 있다. o (편익내용 간 중복) 연구개발사업 대한 편익이 세부 사업별로 이중계산 또는 중복산정 되어 편익이 과대계상 되는 문제가 발생할 수 있다. 이와 같이 중복 되는 항목들은 모두 개별적인 편익 항목으로 계상한 중복산정이므로 해당 편 익에서 제외되어야 한다.

119 제 3 장 편익추정 사례분석 67 제 2 절 현행 편익분석의 사례 1. 편익격차 관련 계수 가. 시장규모 시장규모를 예측하기 위한 가장 중요한 두 요소는 시장규모의 기준 설정과 시장 규모 성장률의 설정이다. 따라서 이 두 요소에 대해서 우선적으로 기존 예비타당 성조사에서는 어떻게 적용되었는지 살펴볼 필요가 있다. (1) 시장규모 기준 설정 유형 OOO 사업 의 기획보고서에서는 시장규모의 기준을 정하기 위하여 15개 시 장으로 세분화하고 각 시장에 대하여 자료원을 제시하였다. 예비타당성조사 보고 서는 기획보고서에서 제시한 자료원과 시장규모 기준을 사용하였다. OOO 첨단센서 육성사업 의 기획보고서는 시장을 7개로 세분화하여 적용하였으며 예 비타당성조사 보고서는 7개의 시장에 포함되는 세부편익의 대상을 축소하거나 조정하였다. 예를 들어 기획보고서에서는 자동차 시장에 대하여 11개의 편익 대상을 제시한 반면 예비 타당성조사 보고서에서는 이 중 7개의 편익대상만 인정하였다. <표 3-3> 편익 대상 시장의 범위 편익대상시장 기획보고서 예비타당성조사 보고서 자동차 11 7 모바일 7 6 로봇 7 2 보안 8 4 바이오-의료 8 4 환경 11 6 USN 8 2

120 68 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 OOO 선도 기술개발사업 의 기획보고서는 시장을 6개로 세분화하고 총 23개의 세 부과제를 시장규모의 기준으로 적용하였다. 예비타당성조사 보고서는 각 시장의 세부 과제의 연관성을 검증하고 이를 근거로 적용시장의 범위를 조정하였다. 특히 기획보고 서에서 제시하고 있는 연구개발 목표와 부합되는 시장만을 적용대상으로 조정하였다. OOO 융합 기술 고도화 사업 의 기획보고서에서는 SW 융합시장규모 산정을 위 하여 대리변수로 세계 SW 시장규모를 적용하였으며 예비타당성조사 보고서에서는 기 획보고서가 제시하고 있는 시장 범위를 원안대로 적용하였다. OOO 스마트센서 육성 사업 의 기획보고서에서는 8대 센서시장으로 세분화 하였으나 예비타당성조사 보고서에서는 8대 센서시장을 인정하지 않고 전체 센서 시장을 대상으로 시장규모를 산정한 후 이 중에서 스마트 센서 시장의 비중을 시 장규모의 기준으로 설정하였다. (2) 시장규모 성장률 전망 OOO IT 사업(2011) 의 기획보고서에서는 전문가 설문을 통하여 편익기간 중 의 성장률을 적용한 사례가 있다. 즉 미래의 시장 성장률에 대한 전문가들의 의견 을 바탕으로 미래의 시장규모를 예측하였다. 예비타당성조사 보고서에서는 이러한 전문가 의견이 과대 계상될 가능성이 존재하지만 100명의 전문가를 대상으로 한 설문을 통해 충분한 데이터가 확보된 것으로 판단하고 이를 원안대로 적용하였다. OOO융합 기술 고도화 사업 과 OOO 첨단센서 육성사업 의 기획보고서에 서는 시장규모에 대한 과거 데이터의 복합연평균성장률(CAGR)을 미래 시장규모 성장률에 적용하였다. 예비타당성조사 보고서에서도 시장성장률에 대한 전망치가 국가계획에 공통적으로 제시되어 있어 국가 목표로서 의미를 갖는다고 판단하고 원안대로 CAGR을 적용하였다. OOO 선도 기술개발사업 의 기획보고서에서는 자료원에 제시된 각 시장의 연평균 성장률을 적용하여 미래 시장규모를 추정하였으며, 예비타당성조사 보고서 에서는 각 세부 시장을 기술적으로 평가하여 인정되는 편익대상 시장의 연평균 성장률을 적용하여 추정하였다.

121 제 3 장 편익추정 사례분석 69 나. 시장점유율 OOO IT 사업 기획보고서에서는 시장점유율과 관련하여 전문가 설문을 통 해 기존시장대체율과 기가코리아 사업점유율의 곱으로 계산하여 제시하였다. 기존 시장 대체율은 편익기간 중 지속적으로 상승하는 것으로 가정하고 기가코리아 사 업점유율에 대해서는 편익발생기간 동안 일정한 것으로 가정하였다. 예비타당성조 사 보고서는 이러한 기획보고서의 방법론이 타당한 것으로 수용하였다. OOO 융합 기술 고도화 사업 기획보고서에서는 목표 시장점유율을 설정하고 현재 시점에서 목표 시장점유율을 달성한 국가나 제품군을 벤치마킹하여 미래 시 장점유율을 산정하는 방식을 적용하였다. 시장점유율 달성 연도부터는 매년 0.1% 씩 시장점유율이 증가한다고 가정하였다. 예비타당성조사 보고서에서는 목표 시장 점유율을 달성하지 못하는 경우를 대비하여 4% 및 5% 각각에 대해 시나리오 분 석을 실시하였으며 매 년 시장점유율이 0.1% 성장한다는 가정은 적합하지 않은 것으로 판단하였다. OOO 선도 기술개발사업 기획보고서에서는 전문가 델파이조사를 비롯하여 설문조사 그리고 목표 시장점유율 등을 활용하여 미래시장점유율을 제시하였다. 한편 예비타당성조사 보고서에서는 추가자료 요청을 통하여 연구개발 미시행 시 의 시장점유율을 새롭게 반영하는 방식으로 시장점유율을 산정하였다. 대상시장 기획보고서 예비타당성조사 보고서 디스 플레이 해양 플랜트 인쇄전자 그래핀 소형원전 뉴로툴 전문가 델파이조사 설문조사 전문가 델파이조사 전문가 델파이조사 국가로드맵 원천기술 목표치 Bass 모형적용 <표 3-4> 편익대상 시장별 시장점유율 산정방식 - 미시행 시 시장점유율 예측치와 전문가 델파이조사 반영 - 미시행 시 시장점유율 예측치와 설문조사 반영 5% 하향 - 조정, 편익 발생기간 최초 3년간 하향조종 나머지 3년간 수용 - 미시행 시 시장점유율 예측치와 전문가 델파이조사 반영 - 미시행 시 시장점유율 예측치와 전문가 델파이조사 반영 - 목표치 자료원 확인불가 - 시장점유율 목표치 10%, 15% 하향 조정 - Bass 모형적용불가

122 70 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 OOO 스마트센서 육성 사업 기획보고서는 국내시장의 세계시장 점유율에 대해서 2017년 3.2%, 2020년 5.1%로 추정하고 이를 시장점유율로 적용하였으며 예비타당성 조사 보고서에서는 이러한 성과지표를 인정하고 편익을 산정하였다. 다. 사업기여율 IT 관련 국가연구개발사업의 경제성 분석 사례를 살펴보면 IT 분야 사업들 간에 도 사업 특성이나 세부 분야에 따라 사업 기여율 면에서 큰 편차를 보이며, 또한 동일 사업에 대해서도 경제성 분석의 수행 주체에 따라 사업 기여율 차이가 크다 는 것을 알 수 있다. 각 사업의 기획보고서를 기준으로 하면, 사업 기여율은 4.6%~100%까지 큰 편차를 보이고 있으며 KISTEP의 분석 보고서에도 3.3%~100%까 지 편차를 보이고 있다. 또한 동일 사업에 대해서 주관 부처와 KISTEP이 도출한 사업기여율의 차이는 %에서 33.75%까지의 편차를 보이고 있다. <표 3-5> IT 부문 국가 연구개발사업 사례별 사업 기여율 구 분 주관부처(A) KISTEP(B) 차이(A-B) OOO 센서산업 46.10% 58.69% % OOO 위성시스템 82.16% 78.50% 3.66% OOO 융합기술고도화 4.60% 3.30% 1.30% OOO IT 21.60% 7.20% 14.40% OOO 센서 46.60% 40.49% 6.11% OOO 모니터링 100% 84% 16.00% OOO 선도기술 48.12% 14.37% 33.75% OOO 자동차 100% 100% 0.00% OOO 미디어 28.70% 19.88% 8.82% 이와 같이 사업기여율에 큰 편차가 존재하므로 결과적으로 사업기여율의 차이는 편익 규모에 큰 영향을 미치며, 나아가서 경제성 분석 결과에 중요한 영향을 미치 는 변수로 작용하고 있다는 것을 알 수 있다. 따라서 사업기여율의 변동으로 인한

123 제 3 장 편익추정 사례분석 71 영향을 최소화하고 경제성 분석의 정확성을 높이기 위해서는 사업기여율 산정을 위한 합리적인 기준을 마련하는 것이 필요하다. 사업기여율과 관련하여 기존의 IT 부문 사업 기획보고서에서 발생한 오류를 정 리하면 다음과 같다. 첫째, 해당 사업의 기여율을 고려하지 않고 관련 시장에서 발생하는 매출성과나 기술개발로 인한 성과 전체를 100% 사업에서 발생하는 편익으로 과대 계상하는 경우이다. 목표시장에서 창출되는 부가가치나 기술개발로 인한 편익 중 해당 사업 의 기여율을 100%로 산정하는 것은 해당 사업의 범위와 목표시장의 범위가 정확 하게 일치하고, 동일한 목표시장을 대상으로 하는 정부나 민간의 연구개발활동이 해당 사업 외에는 없다고 가정하는 것이다. 이러한 가정은 민간투자가 이루어지지 않는 공공분야에서 해당 목표 달성을 위한 정부공공분야의 연구개발 활동이 해당 사업 외에는 없을 때 타당성을 가질 수 있다. 그러나 민간 분야 투자가 활발하고 다수의 부처에서 기술개발활동이 이루어지는 IT 분야의 특성을 고려한다면 사업 기여율이 100%이라는 전제는 타당성을 갖기 어렵다. 둘째, 민간부문의 연구개발투자 규모 산출에 있어 근거가 미흡한 경우이다. 국 가 연구개발사업은 대부분 신규 기술이나 제품 시장을 목표로 하므로 해당 시장 을 목표로 하는 민간부문의 연구개발투자 규모를 정확히 산출하기 어렵다. 따라서 일부 사업에서는 해당 분야 소수 기업들의 투자 규모 자료를 근거로 하거나 공식 통계자료 외의 자료들을 근거로 민간부문 투자 규모를 산정하는 경우가 있으나 공식자료 외의 자료를 사용하는 경우 다수 기업의 투자 자료를 누락하게 되어 민 간부문 투자 규모를 과소 계상할 우려가 있다. 셋째, 기술개발사업과 관련하여 시설 운영비가 포함되어 있는 사업에서 해당 사 업 기여율 산정에 사업의 연구비가 아닌 운영비를 포함한 전체 금액을 사용하는 경우이다. 기술개발사업과 이를 지원하기 위한 시설의 구축 운영 등이 포함되어 있는 사업의 경우 사업기여율은 기술개발의 성과로 창출되는 부가가치 편익 중 해당 사업에서 기여한 부분만을 산정한다. 부가가치 편익에서 동 사업이 차지하는 기여도는 목표 시장의 부가가치 창출을 위해 투자된 전체 연구개발비 중 해당 사 업의 연구개발비가 차지하는 비중을 의미한다. 따라서 사업기여율 산정에 필요한

124 72 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 사업비규모는 해당 사업의 사업비 구성 중 기술개발과 이로 인한 시장가치 창출을 지 원하는 비용 규모가 되어야 하며, 구축된 설비의 외부 활용 지원을 위한 비용 및 시 장에서의 부가가치 창출과 직접적 관련이 없는 운영비용 등은 해당되지 않는다. (1) OOO 상용화 연구기반구축 및 기술개발사업 본 사업에서는 자동차 부품과 모듈 및 시스템 기술개발사업의 과제에 참여하는 OOO 지 역기업의 관련 부품 및 시스템의 부가가치 증가액 중 기술개발로 인한 증가분을 편익으로 산정하였으며, 아래의 식과 같이 최종 편익의 산출 과정에서 동 사업기여율을 반영하지 않 은 경우이다. 이와 같은 산정 방식은 관련 기업의 부가가치 증가분 중에서 기술개발로 인해 발생한 편익 전체가 해당 사업의 수행 결과에서 온다고 가정하는 것이다. - 최종 편익 : 매출증가액 전자기기 부분품의 부가가치율(29.5%) 연구개발 기여율(28.1%) 기술개발 성공가능성(32.7%) 만일 관련 기업들이 해당 정부 사업을 수행하는 것 외에 타 정부공공사업이나 자체 연구개발투자활동을 전혀 수행하지 않는다면 제시된 편익 산출 방식은 타당 성을 갖는다. 그러나 현실적으로 기업들은 해당 사업 외에도 다양한 외부 과제를 수행하고 자체 연구개발활동을 수행함으로써 이러한 활동의 통합적 결과로 매출 액 증가라는 성과를 얻게 되는 것이 현실적이다. 그러나 만일 외부 과제 참여나 자체 연구개발투자가 없는 기업들만이 동 사업에 참여하는 것으로 가정한다면, 이 는 기술개발역량과 의지가 없는 기업들에게 정부연구비를 지원하게 되는 것이므 로 사업 추진의 타당성이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 이 경우에는 해당 사업의 부 문에서 이루어진 기업들의 자체연구개발투자와 외부 과제에서 수탁한 연구비 규 모를 고려하여 전체 연구비를 산정하고, 전체 연구비에서 차지하는 해당 사업의 비중으로 사업 기여도를 산정하는 것이 타당하다.

125 제 3 장 편익추정 사례분석 73 (2) OOO 모니터링 기술개발 사업 본 사례에서는 첨단 센서 기술 개발로 인해 창출되는 설치비용 절감 및 운영비 용 절감 그리고 수입 대체 편익 전체가 동 사업의 수행결과에서 비롯된다고 가정 하고 사업 기여율을 100%로 산정하였다. 해당 사업은 기술개발로 인한 상업화보 다는 공공부문의 기술개발을 위한 사업으로서 민간기업의 투자가 활발하지 않다 는 특성이 있다. 따라서 사업화기술 개발을 목적으로 하는 일반 IT 사업과는 달리 해당 부문의 성과 창출을 위한 국가 차원의 연구개발투자는 정부공공부문을 중심 으로 이루어진다. 그러나 이와 같은 특성을 감안한다 해도 OOO 모니터링을 위한 정부 부문의 연구개발사업이 동 사업 외에도 존재하므로 관련 사업에 투자된 연 구개발투자비를 고려하여 동 사업기여율을 산정하는 것이 바람직하다. (3) OOO 융합 기술 고도화 사업 동 사업에서는 OOO 융합기술 개발로 인한 부가가치 편익을 주요 편익으로 산 정하였으며, 그 과정에서 동 사업 점유율은 SW 분야의 국가 총 R&D 투자액 중에 서 동 사업의 투자액이 차지하는 비중으로 정의하였다. 주관부처의 기획보고서에 서는 국가 총 R&D 투자액 산출을 위해 정부의 SW투자 규모는 국가과학기술위원 회의 자료를 활용하였으며, 민간부문의 SW투자 규모는 지식경제부 고시 제 의 사업비 산정기준에 따라 정부 부문 투자의 50%로 가정하였다. 그러나 본 사업에서 제시한 규정은 지식경제 기술혁신사업 공통 운영요령 으로 50%의 기준 설정은 정부 주관 사업에서 민간 부담금의 기준을 제시한 것이므로 우리나 라 민간 부문의 전체 SW 투자 규모를 산정하는데 있어서 유효한 기준이 될 수 없 다. 따라서 민간부문의 공식통계에 바탕을 두고 해당 SW분야의 투자 규모를 산정 하는 것이 필요하다. (4) OOO 위성시스템 개발구축 사업 본 사례는 OOO 위성시스템의 개발과 이후의 시스템 운영 사업으로 구성되어 있는 경우로서 운영비의 발생이 해당 기술개발의 부가가치 창출과 직접적 관련이

126 74 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 없는 가운데 원 기획보고서가 존재하지 않은 관계로 더 이상의 구체적 내용 파악 은 어려운 실정이다. 이와 같은 경우에 시스템 개발로 인한 부가가치 창출에 동 사업이 기여한 부분은 동 사업의 연구비에 해당되며 운영비와는 관련성이 없다. 그러나 주관 부처는 연구개발비 외에 사업운영비도 사업기여율 산정에 포함시킴 으로써 동 사업기여율을 과대 계상하였다. 따라서 사업 기여율 산정 시 시장에서 의 부가가치를 창출하는데 기여한 연구개발활동과 이를 위한 직접적 지원활동만 을 포함시키는 것이 바람직하다. 2. 편익의 중복산정 가. 이전편익 지금까지 R&D 기획보고서 상에서 이전편익에 대해서 사업으로 인한 편익으로 계산할 수 없다고 판정된 경우는 대부분 연구기반구축과 관련되어 있는 것으로 파악되고 있다. 즉, R&D 기술개발과 함께 기반구축 사업이 시행되는 경우, 기반 구축을 통한 공간 임대 수입이나 장비임대 수입을 편익으로 산정하는 경우들이 간혹 있었지만, 이러한 임대 수입은 국가 총 편익의 변화는 없고 장소만 이동해서 발생하는 이전편익이라는 것이었다. 즉, 해당 장비임대가 당 R&D 사업과 관계없이 다른 곳에서도 수행될 수 있는 것이라면 장소만 바뀌어서 발생하는 편익이기 때문에 이전편익이 된다는 것이다. 다만 해외에서 시행하던 장비임대를 대체하여 국내에서 장비임대를 시행한다면 국가 총 편익이 증대되는 것이기 때문에 이 경우에는 이전편익이 아니고 합당한 편익으로 계상될 수 있을 것으로 판단된다. IT 부문에서 2개의 사례가 그리고 非 IT 부문에서는 또 다른 2개의 사례가 이전 편익으로 인하여 불인정된 것으로 나타나고 있다.

127 제 3 장 편익추정 사례분석 75 (1) OOO 융합산업 육성사업 기획보고서 상에서는 건물 임대료를 편익으로 산정하였으나, KISTEP 예비타당성 연구에서는 이것을 이전편익으로 보고 편익으로 인정하지 않았다. 즉, 관련 기업 들이 해당 연구단지에 입주하지 않더라도 어차피 다른 곳에서 건물 임대료를 지 불해야하기 때문에 장소만 변경해서 발생한 임대료는 이전편익으로 판단한 것이 다. 따라서 예비타당성 연구진의 판단은 이전편익의 개념을 정확히 적용한 사례라 고 할 수 있다. (2) OOO 센서 산업 육성 사업 사업단 기획보고서에서는 장비임대 수입을 편익으로 포함시켰다. 이에 대하여 KISTEP 예비타당성 연구에서는 아래와 같은 이유로 이전편익으로 판정하여 인정하지 않았다. 장비임대 수입은 장비를 이용하는 연구자 및 기관, 기업의 비용으로 전가될 것이기 때 문에 이전수입으로 보고 사회적 편익의 산정에서 제외하는 것이 타당하다고 판단한다 그런데 KISTEP 예비타당성 연구의 이와 같은 설명 방식에는 논란의 여지가 있 을 수 있다. 즉 이전편익을 장소가 변경해서 발생한 것이기 때문에 국가적 총 편 익에 변화가 없다고 설명한 것이 아니라, 임대료 수입은 임차인의 비용으로 전가 되기 때문에 이전편익으로 본 것이다. 그렇지만, 만약 관련 장비들이 R&D의 결과 에 의해 탄생하는 새로운 장비들이라면 장비를 판매하여 매출액을 높이거나 임대를 통해 수입을 거두는 경우에 상관없이 편익으로 보는 것이 정당하다고 판단된다. 만약 임대수입이 임차인의 비용으로 전가되기 때문에 이를 이전편익이라고 판단 한다면, 신기술을 개발하여 국내 매출을 올리는 모든 제품의 수입은 제품을 구매 하는 소비자나 기업의 비용으로 전가되기 때문에 이를 이전편익이라고 보는 것과 동일한 논리가 되기 때문에 상당한 오해의 소지가 있는 설명방식이라 하겠다. 따 라서 이전편익이 장비임대료의 수임의 주체가 국내 다른 기관에서 해당 기관으로 바뀔 때에 발생하는 것으로서 지불자에서 수임자로의 이전 편익이라는 설명은 적 합하지 않다고 할 수 있다. 이와는 별도로 조금 다른 시각으로 이 사례에 접근할 수도 있다. 만약 장비 임차인이 장

128 76 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 비임대료를 지불한 이후에 본 장비를 활용하여 매출을 올렸다면 당연히 임차인은 판매 가 격을 설정할 때 장비 임대료를 고려하였을 것이다. 즉, 매출액에는 장비 임대료가 포함되어 있다는 것이다. 만약 R&D 사업기획단이 수익접근법을 활용할 때 이와 같은 매출액을 상정 하였다면 장비임대 수입은 장비를 이용하는 기업의 비용으로 전가된다 는 설명은 이전 편익이라기 보다는 편익의 중복계상에 가깝다고 보아야 할 것이다. 따라서 사례2에서의 KISTEP 예비타당성 연구에서는 이전편익과 편익의 중복계상을 혼합하여 설명하고 있다고 볼 수 있을 것이다. 이 문제에 대해서는 본 연구의 이슈 섹션에서 다시 언급하고자 한다. (3) OOO 실증 연구사업 본 사업의 경우 IT산업에서의 R&D 기획보고서는 아니지만, 기획보고서에서 계상 하였던 일부 편익이 이전편익이라는 이유로 불인정된 사례가 나타나고 있다. 즉, 기획보고서에서 예비력(50MW) 발전 편익(CAES)과 용량편익(CAES)을 계산하였으나, 이 부분이 이전편익으로 규정된 것이다. 예비력 발전이나 용량편익은 기획보고서상 의 R&D가 실행되지 않더라도, 다른 곳에서 편익이 발생할 수가 있기 때문에, 장소 의 이동으로 인한 이전편익으로 볼 수 있으며 다른 사례에서의 이전편익의 정의와 일치한다고 판단된다. 또한 본 사업과 관련한 장비임대 수입은 기존과 동일한 장비 가 장소만 바뀌어 발생하는 것이라면 당연히 이전편익으로 보아야 할 것이다. (4) OOO 유전체 사업 OOO 사업도 IT 산업에서의 R&D 기획보고서는 아니지만, 마찬가지로 일부 편익 이 이전편익이라는 이유로 불인정 되고 있으며 R&D의 결과물인 특허와 관련한 편익으로 정의되고 있다. 기획보고서에서 편익으로 산정하였던 밀레니엄 농생명자 원 유전체 해독사업 관련 DB정보 활용, 마커 검증 건수 5건, 질병기전규명 특허 12건, 유전체 분야 기초원천기술 특허 15건 등과 관련하여 발생한 편익들이다. 기 본적으로 이들은 특허와 관련하여 사업단의 수익으로 계산되었으나, 이전편익으로 평가된 것이다. KISTEP 예비타당성 연구에서는 기술이전으로 인한 로열티 수입이 해외로부터 들어오는 것이 아니라 국내에서 개발된 기술이 국내기업에 이전되는 경우에는 새로운 부가가치의 발생이 아닌 이전소득이라고 설명하고 있다.

129 제 3 장 편익추정 사례분석 77 그런데, 이와 같은 설명에도 불구하고 이전편익의 개념을 모호하게 하는 오해의 소지 가 있다고 보여 진다. 국내의 기업이 로열티를 연구개발자에게 지불했다는 이유만으로 이전편익으로 보아서는 안 될 것이다. 사례2에서 언급했던 것처럼 국내 주체 A의 수입 을 국내 다른 주체 B가 비용 부담하였기 때문에 이전편익이라고 설명한다면 자칫 국내 의 모든 수입이 이전편익으로 간주될 수 있기 때문에 적합하지 않은 설명 방식이다. 특허와 관련한 기술 이전 로열티가 편익으로 인정되지 못한 것은 단순히 이전편 익이기 때문이 아니며, 본 사업의 경우 로열티를 지불하여 기술이전을 받아 사업 을 수행한 국내 기업의 매출을 이미 예상하여 시장접근법에 의하여 편익으로 계 산하였기 때문에, 내부에서 벌어진 기술이전료를 다시 편익으로 산정할 경우 이중 계상되는 것으로 간주하는 것이 합당할 것이다. 즉 단순히 국내 기업이 로열티를 지급했다는 이유로 이전편익으로 규정하기 보다는 R&D의 결과물로 새로운 사업 을 할 때, 사업의 주체가 바뀌어서 매출을 일으킨 것이기 때문에 국가적 차원에서 는 일종의 내부 거래액이라고 할 수 있는 기술료 수입을 편익으로 계산하지 않는 것이 이중 계상을 막는 올바른 방법이라 할 수 있을 것이다. 이와 관련해서는 본 연구의 후반부에서 다시 거론하고자 한다. 나. 간접편익 2008년 이후 수행된 IT 부문 연구개발사업의 기획보고서 사례를 살펴보면 대부분 사업들이 응용개발과제로서 특정 기술이나 시스템, 제품의 개발을 주요 목표로 하 고 있으며, 이를 토대로 한 시장에서의 상업화 성과를 주요 편익으로 하고 있다. 이와 관련하여 국가연구개발사업의 유형별 분류를 살펴보면, 황석원(2006)은 국가 연구개발사업의 조사분석평가 기준을 적용하여 사업을 크게 연구개발단계에 따라 기초 연구와 응용개발연구로, 사업 목적에 따라 공공적 목적 사업(원천공공복지)과 상용화를 목적의 사업(산업기술)으로 구분한 바 있다. 이러한 구분에 따른다면 본 연구의 사례들은 응용개발연구로서 상용화를 목적으로 하는 산업기술개발사업에 해당되며, 주요 편익은 상용화를 통해 얻게 되는 사적 수익(Private returns)의 형태 로 나타나게 된다(황석원, 2006). 이와 같은 사업 유형을 고려하여 기존 IT 부문 국

130 78 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 가연구개발사업의 기획보고서에서 편익 산출 시 간접 편익과 관련하여 발생되었던 오류를 앞에서 제시한 3가지 기준을 중심으로 분석하면 다음과 같다. (1) 간접편익을 직접편익에 포함하여 산출한 경우 직접편익은 해당 성과가 사업 수행의 결과로부터 1차적으로 산출되는 경제적 가 치인 경우에 해당된다. 그러나 IT 관련 연구개발사업 중 부품이나 핵심기술개발을 목표로 하는 사업에서 해당 부품/기술 개발이 타 부문에 적용되어 발생하는 2차적 편익을 직접 편익에 포함함으로써 직접편익을 과대 계상하는 사례가 있다. 또한 품질인증, 기업 역량 제고 지원 등 간접적 지원을 통한 효과를 부가가치 편익으로 혼동하여 작성하는 경우가 있다. 1 A 산업 육성 사업 이 사례는 센서 산업 육성을 목표로 하여 센서의 생산과 수출, 인력 양성 등을 주요 내용으로 하는 사업이다. 동 사업의 기획보고서는 편익 항목에 스마트 센서 생산과 수출로 인한 부가가치 창출 편익 외에 관련 산업인 반도체 산업에의 부가 가치 기여분을 포함하였다. 그러나 반도체 산업에의 기여 효과는 동사업의 1차적 결과물인 스마트센서와 관련 기술에서 직접적으로 창출되는 경제적 가치가 아니 라 관련 산업에 적용되어 2차적으로 산출되는 간접편익에 해당된다. 또한 관련 산 업에의 파급효과 창출은 동 사업의 핵심목표와 부합되지 않아 사업 목표-편익 간 인과적 관련성이 낮다. 비용-편익 범위 간 균형 측면에서도 해당 산업이 스마트센 서 개발과 관련된 비용만을 포괄하고 있는 반면, 편익은 반도체산업의 투자로 인 해 발생되는 부가가치를 범위로 하고 있어 이를 편익에 포함할 경우 경제성분석 에 타당성을 상실하게 된다. 2 B 위성시스템 개발구축 사업 이 사례에서는 주요 사업 목표인 위성시스템 개발로 인한 편익 외에 관련 시장인 위치정보시장의 부가가치 창출을 직접 편익에 포함하여 산정하였다. 그러나 위치정 보시장에서 창출되는 부가가치는 본 위성시스템이 적용되어 창출되는 간접편익에

131 제 3 장 편익추정 사례분석 79 해당될 수 있으며, 관련 산업의 부가가치 중 본 위성시스템으로 인한 부가가치 창 출 효과를 정확히 파악할 수 없다는 점에서 편익 항목에 포함하는 것이 적절하지 못할 수 있다. 그러나 본 위성시스템은 위성 서비스와 같은 위치 정보를 방송하여 그 활용도가 광범위할 수 있기 때문에 사업의 특성을 반영하여 고려할 수 있다. 3 C 기술개발사업 이 사례는 디스플레이 분야의 기술개발을 통한 부가가치 창출 편익을 주요 편익 으로 산정하였으며, 기획보고서에는 동 사업에서 직접적으로 개발되는 제품과 시 스템의 매출로서 디스플레이 패널, 관련 디스플레이 제조장비, 관련 디스플레이가 탑재된 인포테인먼트 시스템용 UI, THz를 활용한 초고속 무선통신시스템의 4가지 를 제시하여 직접 편익이 타당하게 도출되었다. 또한 기획보고서는 이 외에도 디스플레 이 분야 전후방 산업의 매출 유발 효과를 편익에 포함하여 산출하였다. 그러나 디스플레이 제품을 기준으로 한 전후방 산업의 매출 증대나 고용유발, 생산증대 등은 동 사업에서 직접 창출되는 경제적 가치가 아니라 전후방 산업에 영향을 주어 간접적으로 발생되는 가치이므 로 편익에 포함되지 않는다. (2) 사업목표-편익 간 인과적 관련성이 낮은 경우 IT 연구개발사업의 경우 기술개발과제와 기술개발 목표의 효과적 달성을 위한 장비 구축 및 기반 조성 과제가 결합이 된 혼합형 과제가 많다. 본 분석대상 과제 의 약 70%의 과제가 이에 해당된다. 이와 같은 혼합형 과제의 경우 기술개발 과 제로 인한 성과는 해당 기술이나 제품에서 창출되는 경제적 성과를 편익으로 산 출하게 되어 편익의 범위가 비교적 명확한 편이다. 그러나 장비구축, 성장기반 조 성, 기업 지원 등의 과제는 해당 과제와 가치창출 성과와의 인과적 관계를 규명하 기 어려운 경우가 많고, 성과의 범위를 명확히 제시하기 어렵기 때문에 편익 작성 에 어려움을 초래한다. 이와 관련하여 기획보고서 작성에서 초래되는 주요 오류 형태는 세부 구성사업 별로 편익의 유형을 정의하고 계상하려 한다는 점이다. 예를 들어 다음 <표 3-6> 의 사업과 같이 전체 사업이 기술개발사업과 다수의 성장기반 조성사업으로 구성

132 80 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 되어 있다면 각 세부사업별로 도출되는 편익 유형을 정의하고 이를 계량화하는 경우가 많다. 물론 세부의 사업 항목들이 사업의 핵심 목표 달성과 부합되고, 세 부 사업 계획이 구체적이고 독립적으로 추진되며, 사업목표와 성과 간 인과적 관 련성이 높다면 편익항목도 세부 사업별로 구성되는 것이 타당하다. 그러나 많은 경우에 장비구축이나 성장기반 조성 등의 사업은 기술개발사업을 효과적으로 추 진하기 위한 지원의 성격을 갖는다. 아래 표의 사례에서도 성장기반 조성사업은 기술개발사업의 주요 목표인 참여 기업의 매출증대를 통한 부가가치 증가라는 목 표를 달성하기 위한 다양한 지원 사업들이다. <표 3-6> 편익 항목 구성 사례: OOO 융합산업 육성사업 성 장 기 반 조 성 산 업 사업명 기술개발사업 연계클러스터 추진단 운영사업 OOO 융합기술지원 센터 설립 및 운영사업 상용화지원센 터 운영사업 디스플레이 클러스터 조성사업 OOO 융합 강소기업 육성사업 편익 내용 - 기반기술에 참여하는 기업의 매출증대를 통한 부가가치 증가액 - 기술개발사업의 성공률을 높임으로써 발생하는 부가가치 - 가상클러스터 조성을 통해 물리적인 거리를 줄임으로써 발생하는 비용절감 - 포럼운영에 따른 네트워크 구축으로 발생하는 시간절감 비용 - 국내외 기업연구소 유치지원 및 운영지원 - 개발 및 시험장비 구축사업 - 기술확산사업에 따른 부가가치 확대 - 위탁생산, 성능평가 및 인증 등 기업지원 서비스를 통하여 수입 - 공동연구개발과제 수행과 3D 융합제품의 생산 공정개발과 연계 한 기술이전을 통한 수입 - 지원센터의 장비 및 시험생산시설 사용 수수료와 창업보육 공간 임대 - 사업에 투입되는 비용이 3D 디스플레이 부품소재 분야 연구개발 에 투입된다고 가정하여 발생하는 부가가치 - 구축될 건물의 임대수입 - 마케팅, 기술사업화 및 기업체집적 사업에 따른 편익 - 기업집적과 인력양성에 따른 편익 이 경우 지원 사업은 사업 추진의 핵심목표가 아니라 핵심목표 달성을 위한 보 완적 성격이므로 사업 목표와 해당 과제의 성과 간 논리적 인과성이 낮다. 따라서

133 제 3 장 편익추정 사례분석 81 지원 성격의 사업에서는 장비 임대, 장비활용을 위한 시간 및 출장비용 절감 등의 일부 수익이 발생할 수는 있지만, 지원사업에서 발생되는 주요 편익은 이미 기술 개발을 통한 부가가치 편익에 포함되고 있다고 보는 것이 타당하다. 1 OOO 융합 기술 고도화 사업 동 사업은 크게 연구개발과 성장기반조성과제로 구성되었으며 성장기반조성 과 제는 기업지원 및 인력 양성과제를 포함하고 있다. 기획보고서에서는 SW연구개발 로 인한 부가가치 편익 외에도 기술인력의 양성, SW 기업의 마케팅 역량 제고 성 과를 인력 양성과 기업지원 과제에서 발생하는 편익으로 산출하였다. 그러나 인력 양성과 기업 지원은 동 사업이 추진하는 핵심 목표인 SW 연구개발과 기술고도화 를 지원하기 위한 기반 조성의 성격을 갖는 것이며 독자적 사업 목표로 보기 어 렵다. 또한 이러한 편익은 앞에서 논의한 바와 같이 편익 범위의 산출이 모호하고 계량화가 어려워 편익에 반영하기 어렵다. 2 OOO 융합산업 육성사업 이 사례는 영상산업(영화, 방송) 이외의 타 산업에 3D 영상기술을 접목하여 고부 가가치 3D 융합 신사업 창출 및 육성을 목표로 하는 사업으로서 앞의 표에서 보는 바와 같이 기술개발과제와 성장기반조성과제로 구성되어 있으며 각 성장기반조성과 제는 세부 사업별로 편익을 도출하였다. 이 중에서 세부 과제 중 하나인 "연계클러 스터 추진단 운영사업"에서는 편익으로서 중소기업이 3D 융합산업 관련 기술개발 (제품개발)을 수행함에 있어 전문가 네트워크 활용, 수요 반영 기획, 기업 밀착형 관 리, 상시적인 감독 등을 통해 기술개발(제품개발)의 성공률을 제고함으로써 발생하 는 부가가치를 정책기획 및 관리사업 편익으로 산정하고 다음과 같이 산출하였다. 사업화 성공률 추가 증가율(2.9%) 기술개발 예상 매출액 부가가치율(41.1%) 그러나 클러스터 구축은 동 사업이 추구하는 핵심 목표가 아니라 핵심 목표인 OOO 융합 신사업 육성을 달성하기 위한 지원 성격의 과제이다. 위의 편익은 사실

134 82 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 상 해당 참여 기업의 기술개발에 대한 사업화 성공률을 의미하고 있다. 따라서 동 사업에 참여한 기업들이 클러스터 추진단으로부터 네트워크 활용, 관리 감독 기능 활용 등을 통해 사업화 성공률이 높아졌다 하더라도 이는 핵심 목표 달성에서 창 출되는 편익인 참여기업의 매출증대 편익에 포함되어 있다고 볼 수 있으므로 편 익의 범위에 포함될 수 없다. 3 OOO R&D 기반구축 및 성과확산사업 이 사례 역시 기술개발사업과 기술개발을 지원하기 위한 기반 구축 사업이 혼합되 어 있는 경우로서 전체 사업은 다음의 표에서 보는 바와 같이 실감미디어 관련 기술 및 플랫폼 개발, 실용화 기술개발을 포함하는 기술개발 사업과 이러한 기술개발 성 과를 효율적으로 창출하고 그 결과를 효과적으로 확산하기 위한 보완적 사업으로서 품질인증사업, 인력양성 사업, 기업 지원 사업, 성과 확산사업을 포함하고 있다. 사업 세부사업 내용 편익내용 기술개발 사업 품질 인증 사업 <표 3-7> 세부사업별 비용편익분석 대상 구분 - OOO 방송ㆍ통신 기술개발 - IPTV 원천 및 플랫폼 기술개발 - OOO 실용화 기술개발 - OOO 표준화 및 품질기반 기 술개발 - OOO 제품테스트베드 구축 - OOO 품질인증 - OOO 관련 산업의 시장규모 예측자료를 기초하여 관련 산업의 추가적인 시장확 대를 부가가치 증가액으로 편익 산정 - OOO 품질인증 사업의 시장규모에 기 초하여 인증시장의 규모 확대를 부가가 치 증가액으로 편익산정 인력양성 사업 기업 지원 사업 성과 확산 사업 - OOO 인력양성 - OOO 기반조성사업단 구축 - OOO 기업지원 - OOO 성과확산사업단 구축 - OOO 전송 테스트베드 구축 - OOO IPTV 공공서비스 - 인력양성을 통해 얻게 되는 기술수준 향 상 정도를 인건비에 기초하여 편익산정 - 직접 지원사업은 OOO 생산유발 계수 를 이용한 편익산정 - 간접 지원사업은 서비스 수혜를 받는 기 업의 인건비 절감액으로 편익산정 - 글로벌 전송테스트베드를 통해 홍보와 마케팅이 가능한 분야의 시장을 목표시 장으로 산정하여 부가가치 증가액으로 편익 산정

135 제 3 장 편익추정 사례분석 83 동 사업의 기획보고서는 과제 간 논리적 연관성을 고려하지 않고 각 과제별로 창출되는 편익의 항목을 구성하고 편익의 크기를 계량화하였다. 예를 들어 OOO 미디어산업 연구개발 기반구축의 일환인 품질인증 및 제품 테스트베드 구축 과제 에 대해서는 다음과 같이 품질인증 필요 시장 규모를 산출하고 해당 시장에서의 부가가치 편익을 산출하였다. 품질인증시장규모 예측액 시장점유율(A) 부가가치율(44.2%) 연구개발기여율(30.6%) 사업화성공율(43.2%) 시설활용율(37.7%) 이러한 편익 산출 방식은 품질인증시장 규모를 3D기기, 3D콘텐츠, 실감형기기, 실감형 콘텐츠, 실감미디어 SW 등 해당 사업의 기술개발 관련 시장으로 산출함으 로써 기술개발과제의 상업화로 인한 부가가치 편익과 개념상 중복이 된다. 또한 품질인증은 그 자체로 경제적 성과를 창출하는 것이 아니라 해당 사업으로 구축 된 연구개발 및 사업화 기반을 활용하여 참여 기업들의 기술개발성과 창출을 지 원하기 위한 것이므로 별도의 편익을 산출하는 것은 타당하지 않다. 기업지원사 업, 성과 확산 지원 사업 등도 기술개발로 인한 성과 창출을 지원하기 위한 사업 들로서 동일한 관점에서 편익으로 반영되지 않는다. 3. 기타 제2장 제3절에서 살펴본 편익추정 고려요소들에 대한 편익 사례 분석 결과는 다 음과 같다. 가. R&D사업화성공률 OOO 위성시스템 개발 구축 사업 은 위성시스템 구축을 통하여 안전하고 효율적인 미래항공교통체계 구축 및 G7 항공강국의 실현을 목표로서, CAT-I급 정 밀항법서비스 제공을 통하여 우리나라의 항공안전 향상, 공역수용능력 증대 및 녹 색항공교통을 구현을 목표로 제시하고 있는 사업이다. 동 사업의 주관부처는 기술

136 84 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 개발 사업화성공률을 국가과학기술위원회 2012년도 정부 R&D사업 성과평가 결과 보고서를 토대로 보통 이상의 판정을 받은 과제의 평균으로 성공률을 반영하여 R&D사업화성공률을 84.05%로 가정하였다. 예비타당성조사 표준지침에 따르면 R&D사업화성공률의 적용여부는 동 사업이 R&D 요소가 있는지와 동 사업의 결과 (서비스)가 최종 수요자에게 적용(공급) 될 수 있는 상태의 불확실성 등을 고려해 야 한다. 이러한 적용기준을 고려했을 때, 동 사업은 기술적인 측면에서 상당부문 R&D 요소가 존재하며 2022년부터 항공기에 적용할 목적으로 추진되고 있으므로 R&D사업화성공률을 고려하는 것이 바람직하다. 부처가 제시한 사업화성공률 적용 방식은 국가과학기술위원회의 사업 종류가 모두 일괄적으로 적용되는 논리적 근 거가 부족하고 보통 이상의 기준으로 사업화성공률을 적용한 근거도 부족하여 이 에 대한 조정이 시행되었다. OOO 사업 은 2020년까지 개인이 무선에서 기가급 모바일 서비스를 누릴 수 있 는 스마트 IT 환경 실현을 목표로 하고 있으며, 원천기술 중심의 연구개발 사업과 이 를 실증적으로 검증하기 위한 테스트베드 사업을 추진을 목적으로, 6개 부처(지식경 제부, 교과부, 문화부, 방통위, 행안부, 국방부)에서 공동으로 추진하였다. 동 사업의 경우에는 전체 과제에서 사업화가 성공한 과제의 비율로 정의를 내렸다. 해당 제품 별 R&D 사업화 성공률에 대한 자료가 없으므로 동 사업 전체에 대한 R&D 사업화 성공률을 적용하였고, KISTEP(2008)에 따라 기존 33.0%에서 27.3%로 조정하였다. 나. R&D기여율 R&D기여율의 경우 기존 예비타당성조사 시 비용편익 분석을 위한 과정에서 연 구개발투자의 경제성장에 대한 기여도, 신태영, 에서 제시하는 28.1%를 적 용하게 된다. 따라서 2011년 첨단센서 및 USN 기반 하천ㆍ물환경 모니터링 기술개 발 사업 에서는 위에서 언급한 수치에 따라 기존 30.6%에서 28.1%로 조정하였다. OOO 유전체 사업 의 경우에는 유전체 관련 기술의 비약적 발전, 유전체 정 보를 활용한 맞춤의료에 대한 수요, 유전체 정보의 산업화 지원, 유전정보 분석 관련 인프라 수요, 유전체 분석 시장의 확대 등의 필요성 등을 배경으로 하고 있

137 제 3 장 편익추정 사례분석 85 는 사업이다. 동 사업의 경우에도 R&D 기여율의 경우에도 마찬가지로 부처에서 설정한 기존 30.6%에서 28.1%로 조정하였다. 다. 부가가치율 부가가치율의 경우에는 예비타당성조사 적용 시에 한국은행에서 발행하는 산업 연관표를 준용하여 대표제품별로 분석하게 된다. 여기서 해당제품이 복수의 산업 연관표의 경우에는 기본부문에 해당할 경우 이들 기본부문의 부가가치율을 단순 평균 하여 사용하게 된다. OOO 사업 에서는 부가가치율에 대한 계산 시 산업 연구원의 자료를 인용하여 수치를 제시하였지만, 예비타당성조사 연구진에서 제시 한 한국은행 산업연관표에 따라 부가가치율을 조정하여 편익분석을 실행한 사례 가 존재한다. 라. 편익회임기간 OOO 치료기술개발 플랫폼 구축 사업 은 방성성의약품 시장의 성장, 치료용 방사성의약품을 비롯한 새로운 치료법에 대한 수요증대, 가양한 방사성동위원소를 생산할 수 있는 고에너지 가속기의 도입 필요성, 신약개발 과정에서의 혁신 필요 성 등에 따라 기획되었다. 연구개발의 결과가 경제적인 편익으로 연결되기까지 필 요한 시간인 회임기간에 대하여, 의약품을 개발하고자 하는 동 사업의 경우에서는 임상시험기간을 고려할 수 있다. 기획보고서에서 치료용 방사성의약품은 약 5년 이상의 임상시험 및 평가시간이 소요된다고 서술하였는데, 식품의약품안전청에서 암 등 심각한 질병에 대하여 치료효과를 기대할 수 있는 의약품에 대해서는 신속 심사 제도(식약청고시, 2012)를 도입하고 있다는 사실을 고려하였을 때 이러한 짧 은 임상시험기간은 인정할 수 있을 것으로 보았다. 그러므로 동 사업의 조사에서 는 회임기간을 사업 종료 후 5년으로 가정하였고, 그에 따라 사업 원안에 대한 분 석에 적용한 편익기간은 2023년에 시작하여 2031년에 완료된다고 설정하였다. 다 만 신약개발 과정에 도입되어 비용 절감을 발생시키는 편익은 임상시험 등과 같

138 86 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 은 회임기간의 산정이 필요하지 않으므로, 사업 종료 직후인 2018년부터 편익이 발생하는 것으로 가정하였다. 사업 검토안의 경우 사업이 2016년에 종료되므로 치 료용 방사성의약품의 편익은 2022년부터 발생하고, 신약 연구개발 비용 절감 편익 은 2017년부터 발생하는 것으로 가정하였다. 이에 따라 기존 부처에서 제시한 회 임기간 3년에서 본 사업은 5년으로 조정한 사례가 존재한다. OOO 융합기술고도화사업 은 세계적 수준의 IT/HW기반 산업에 SW융합 핵심 성장 역량을 접목시켜 SW융합 핵심기반 및 응용 상용화 기술개발을 통해 신산업 창출 및 SW융합기술 고도화를 추진하고자 하는 사업이다. 동 사업에서는 주관부 처가 제출한 연도별 사업비는 년에 걸쳐 총 1,730억 원에 해당된다고 제 시되어 있다. KISTEP의 연구개발 부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 연구(제 1판) 에 의하면 경제성 분석을 위한 총 비용은 편의상 편익이 최종적으로 발생하 는 해의 말까지 고려하도록 되어 있다. 주관부처는 미들웨어와 퓨전웨어의 회임기 간에 대한 고려 없이 2025년까지 편익이 발생할 것으로 간주하고 총 비용을 2025 년까지 산출ㆍ제시하였다. 그러나 본 분석에서는 일반 지침으로서 한국개발연구원 의 기준에 따라 미들웨어가 응용개발연구에 해당된다고 간주하여 회임기간을 3년 으로 두었다. 회임기간을 적용한 이유는 기술개발이 종료된 17년 이후의 기술개 발과제의 TRL을 확인해보면 12개 전체가 6단계 이하에 머물고 있으며, 특히 5단 계인 과제도 7개 과제에 달하는 것이 개발연구의 단계라 볼 수 있으며 사업화 등 의 과정을 거치려면 상당 시간이 소요될 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 분석에 서는 미들웨어의 성격상 회임기간을 3년으로 고려하였으며, 편익 발생 종료 시점 이 2026년으로 변동됨에 따라서 총 비용 발생 기간도 2026년까지로 조정하였다. 마. 편익기간 OOO 모니터링 기술개발 사업 은 표준화된 일반적 제조 환경이 아닌 비정형, 자율이동, 인간-로봇 협조, 고하중, 고가반 및 고위험 고안전, 협소 공간 등의 특수 제조환경 영역에 로봇 원천기술을 포함한 기존의 R&D성과를 연계하여 상용화 로봇 기술개발을 목적으로 하고 있다. 동 사업에서는 1차 년도 지원 후 3년 회임기간 반

139 제 3 장 편익추정 사례분석 87 영 및 편익 발생 11년을 편익 발생기간으로 설정하였지만, 미국 특허시장 기준의 기 술별 전체 주기(TCT)를 고려한 결과 전체 기술순환주기는 최근 5년 동안 평균 8.7년 으로 나타나고 있어 동 조사에서는 편익발생기간을 9년으로 조정하여 적용하였다. OOO 치료기술개발 플랫폼 구축 사업 에서도 편익기간의 경우에는 기획보고 서에서는 시설의 내용연수를 기준으로 하여 30년으로 설정하였지만, 동 사업은 시설 자체로부터 편익을 발생시키는 것이 아닌, 해당 시설을 활용하여 연구개발을 수행하 고 그로부터 산출물(치료용 방사성의약품)을 얻고자 하는 연구내용을 가지고 있다. 또 한 핵심 장비인 70 MeV 사이클로트론이 실제 사업에 활용될 수 있는 기간은 2017년 한 해 뿐이고 시설 역시 후반 2개년에만 건설이 완료되어 활용되므로, 이러한 시설과 장비가 동 사업 기간 중의 편익 발생에 직접적으로 기여할 것이라고 보기는 어렵다고 판단하였다. 따라서 동 사업의 편익이 발생하는 기간을 설정하기 위하여, 특허분석 에서 적용한 기술 분류들의 미국 등록 특허에서의 기술수명기간(TCT; Technology Cycle Time)을 각각 산출한 후 이들의 평균값을 선택하여 편익발생기간으로 적용 하였다. 예비타당성조사 보고서에 따르면 동 사업의 기술 분류들이 갖는 기술수명 기간의 평균은 분석 기간에 따라 각각 8.6년, 9.5년, 9.4년이다. 이 값들의 평균이 9.1년이므로, 동 보고서에서는 편익기간으로 9년으로 조정하기로 하였다. 바. 규제 및 정책 신설로 인한 편익 과대 적용 OOO 모니터링 기술개발 사업 은 주요 하천의 수질, 수량 등의 환경정보를 체계적으로 관리함으로써 오염 총량 관리 및 홍수 등의 재난에 신속히 대응하기 위한 지능형 환경 모니터링 기술 개발을 목적으로, 6개 부처(지식경제부, 농림수산 식품부, 환경부, 국토해양부, 행정안전부)에서 공동으로 추진하였다. 그러나 동 사 업의 성과가 실제 보급 사업에 모두 활용된다는 가정을 적용하기에는 무리가 있 다. 동 사업성과가 관계부처에서 전수 활용된다는 공식적인 근거가 미흡하며 향후 시장 가격논리에 따라 동 사업 성과물보다 낮은 가격의 제품이 시판될 경우를 고 려할 때, 안정적인 수요처 확보가 어려울 수 있다. 따라서 동 사업과 유사한 기존 사업을 고려하여 사업화성공률을 85%에서 35.5%로 조정하였다.

140 88 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 사. 계량화가 용이하지 않은 편익항목 적용 OOO R&D 기반구축 및 성과확산사업 의 세부사업인 인력양성은 고급기능사 초급기술자, 초급기술자 중급기술자, 중급기술자 고급기술자로의 기술능력 향 상을 통한 연간 급여 향상을 편익으로 산정하였다. 그러나 동 사업을 통해 기술자 의 기술능력이 반드시 상승하는 것을 전제로 하고 있는데 이러한 결과를 도출하 는 데에는 실질적으로 한계가 존재한다. 또한 동 사업의 시행에 따른 구체적인 교 육 프로그램이 제시되지 않고 있어 동 사업을 통해 기술자의 기술능력 향상에 따 른 인건비 증가를 편익으로 산정하기가 어렵다. 아. 편익내용 간 중복 OOO 상용화 연구기반구축 및 기술개발사업 의 세부사업인 지능형자동차 글 로벌 연구센터 구축은 기술개발과 관련된 예산투입계획이 없는데, 기술개발로 인 한 편익을 산정하였다. 다른 세부사업인 OOO 자동차 상용화 연구기반구축 및 기 술개발사업에서는 연구개발 사업과 기술개발로 인한 편익이 존재하므로 양자 세 부 사업간 편익 중복이 발생하였음을 알 수 있다. 또한, 다른 세부사업인 ITS 기반 지능형자동차 부품시험장 확장은 주행시험장 이용인원에 대한 시간절감효과, 차량 운행비 절감액, 여비 절감액을 편익으로 산정하였는데, 차량운행비 절감액은 여비 절감액에 기 포함되어 있으므로 편익 간 중복이 발생하였다. OOO 실증 연구사업 은 대규모로 전력을 저장하는 에너지저장시스템(ESS) 실 증연구를 통해 여름/겨울철 전력피크 및 대규모 정전 사고에 효과적으로 대응하고 에너지저장 실증사업을 통해 Track Record를 확보하여 ESS 산업 경쟁력을 제고, 수출 산업화 추진020년까지 에너지저장 산업 세계 3대 강국 도약, 세계시장 점유 율 30% 목표로 하는 사업이다. 주관부처는 세부사업별로 독립적인 다양한 편익을 산정하였으나, 동 사업의 직접적 목표를 고려한 편익의 범위 및 산정 논리의 한계 로 인해 수용하기 어려운 것으로 판단된다. 주관부처는 세부사업별로 독립적인 다 양한 편익을 산정하였으나, 동 사업의 직접적 목표를 고려한 편익의 범위 및 산정

141 제 3 장 편익추정 사례분석 89 논리의 한계로 인해 수용하기 어려운 부분이 존재하고 있다. 검토결과 동 사업은 실증 사업의 목표를 고려할 때 부가가치 증대 편익이 기본적 편익의 개념에 해당 하며, CAES와 송배전 부분의 ESS 실증 시설물의 상용 운전을 통한 전력공급편익 만을 수용할 수 있는 것으로 분석되었다. 이에 따른 편익의 산정의 오류에 대한 조정 사례가 존재한다.

142 90 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 4 장 편익 추정 개선방안 제 1 절 편익추정 관련 계수 격차 1. 시장규모 가. 개요 연구개발 사업의 대상은 매우 다양하고 또한 미래의 연구개발 사업이 어떤 분야 가 제시될지 예측이 어렵기 때문에 연구개발 대상 분야 각각에 대하여 시장규모 와 시장점유율에 대한 이론적 근거를 정립한다는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에 서는 최근에 가장 연구개발 사업이 활발한 분야인 IT 분야로 한정하고자 한다. 연구개발 사업의 주요 유형은 8개로 분류될 수 있는데 이 중에서 IT 분야는 크게 4가지 유형으로 적용가능하다. 즉 IT 연구개발 사업의 4가지 유형에 따라 시장규 모와 시장점유율 산정의 개선방향을 제시하고자 한다. 우선 연구개발 사업은 Catch-Up 또는 First-Mover 사업으로 구분될 수 있으며 동시에 연구개발 사업이 제시하고 있는 최종목표가 TRL 단계에서 어느 위치에 있 는지를 포지셔닝(Positioning) 분석을 통하여 파악하고자 한다. 이러한 분류에서 Catch-Up 연구개발 사업이라는 것은 국내 핵심기술이 선도국 가에 포함되지 않는 경우에 적용하며 First-Mover인 연구개발 사업은 반대로 국내 관련 핵심기술이 선도국가에 포함되는 경우를 의미한다. First-Mover와 Catch-Up 의 구분은 매년 발간하는 기술수준 보고서(KISTEP)의 기술 수준 그룹에 따라 분류 되며, 해당 기술의 선도, 추격 그룹 포함 여부에 따라 구분된다. 연구개발 사업이 제시하고 있는 최종목표의 기술의 단계는 기초연구단계(TRL 1~3단계), 시제품단계(TRL 4~6단계), 제품화단계(TRL 7~8단계) 그리고 사업화단계 (TRL 9단계)로 분류할 수 있다. 따라서 Catch-Up과 First-Mover를 y축에 포지셔닝

143 제 4 장 편익추정 개선방안 91 하고 기술단계의 유형 4가지를 x 축에 포지셔닝 해보면 8개의 유형으로 구분되어 진다. 이러한 8개의 유형 중에서 IT 연구개발 사업의 경우에는 원천기술 단계에서 연 구개발 사업이 종료되는 사례가 거의 없는 것을 고려하면 대다수 사업은 TRL 7~8 까지 목표로 연구개발 사업이 진행될 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 IT 연 구개발사업의 시장규모와 시장점유율 분석 시 [그림 4-1]과 같이 C3, F3의 2가지 유 형을 중심으로 개선방향을 제시하고자 한다. [그림 4-1] 시장규모와 시장점유율 분석대상의 유형 2가지 유형이 결정되었다면 2단계로 고려해야 할 사항으로 데이터가 존재하는지 에 대한 논의가 필요하다. 데이터의 존재여부는 데이터 유무에 따라서 판단하는 것이 아니라 분석하고자 하는 연구개발 사업의 데이터가 계량모형으로 적용 가능 하느냐의 여부에 따라 판단한다. First-Mover IT 연구개발 사업인 경우는 유사시장의 데이터 존재여부를 우선체 크하고 이러한 데이터는 계량모형 추정 시 활용가능한지가 판단의 근거가 된다. 일반적으로 First-Mover 인 경우에는 데이터를 이용한 시장규모의 추정이 매우 어 려울 수도 있다.

144 92 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 Catch-Up IT 연구개발 사업인 경우는 선도 시장의 데이터가 존재하느냐에 대한 판단 근거가 필요하다. 선도시장의 데이터는 신뢰성 있는 자료원을 확보해야 한다. 최근 IT 연구개발 사업에서는 융합 기술이 많이 적용되고 있기 때문에 편익 산 정을 위해서는 IT 연구개발 사업의 최종재에 따라 시장을 분할하여 분석하는 경우 가 발생한다. 따라서 IT 연구개발 사업 내부에서 시장을 어떻게 분할하여 편익추 정을 하느냐가 또 다른 중요한 이슈가 된다. 시장분할 시에 가장 중요한 것은 시 장 간의 중복 문제이며 이러한 중복성으로 인해 시장규모가 과대 추정될 가능성 이 존재한다. 나. 시장규모 기준설정 개선 (1) 시장분할의 근거설정 시장을 분할하여 시장규모를 산정할 경우에는 반드시 각 분할된 시장규모 합계 와 연구개발 관련 시장의 전체 시장규모를 비교하여 시장분할의 신뢰성을 확보해 야 하는데 그 이유는 각 시장을 분할하는 경우 자료원의 시장규모 산정 기준에 따라 중복성에 대한 문제가 있기 때문이다. 과대 계상의 경우에는 전체 시장의 합 계보다 각 시장의 합계가 더 크게 산정되기 때문에 이를 조정해야 한다. 시장분할을 위해서는 신뢰성 있는 자료원의 확보가 무엇보다 중요하다. 왜냐하 면 대상 시장의 정의에 따라 시장규모가 달라지기 때문이다. 따라서 신뢰성 있는 자료원은 무엇을 의미하는지에 대한 논의가 필요하다. (2) 자료원의 신뢰성 및 데이터 확보 1 빅데이터 기법의 활용 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 또는 네트워크 분석(Network Analysis)의 기법 을 활용하여 자료원의 사회적 인지도와 영향력에 대해서 평가한다. 만약 빅데이터 프로그램이 불가능한 경우는 Google의 오픈 API 서비스를 활용하여 자료원의 인 용도를 파악하는 것이 방안이 될 수 있다.

145 제 4 장 편익추정 개선방안 93 이러한 정량적인 분석의 한계는 질적인 측정이 매우 어렵다는 한계가 있다. 자 료원의 노출 건수나 인용도 등은 고려되지만 전문가들이 실제로 그 자료원을 얼 마나 인정하느냐는 문제는 또 다른 이슈가 될 수 있다. 따라서 이러한 데이터 확 보를 통한 자료원 신뢰성 평가와 더불어 전문가의 설문을 통해 자료원의 신뢰성 을 재검증해야 한다. 2 전문가 설문 활용 IT 각 분야의 전문가에 대한 설문 조사를 통해 자료원의 신뢰성이 어느 정도 있 는지에 대해서 파악한다. 이와 같이 정련된 비정형화 데이터는 빅데이터 기법을 통해서 확보하고 오프라인의 신뢰성 추출은 전문가 의견 수렴을 통해 확보하는 등 Two Way로 자료원의 신뢰성을 반드시 점검해야 한다. 이러한 결과물에 대해 서는 IT분야별로 신뢰성 자료 리스트를 데이터베이스화 하고 이를 주기적으로 업 데이트함으로써 신뢰성을 확보해야 한다. 3 데이터 존재여부 판단 데이터의 존재여부를 판단하는 것은 매우 어려운 작업이다. 시장에 아직 출시되 지 않은 제품군이나 해당 연구개발 사업의 데이터 존재 유무 판단이 어렵기 때문 이다. 연구개발 사업 중 Catch-up인 경우는 선도시장이 이미 존재하기 때문에 시 장규모나 전망기관에서 시장에 대해서 데이터가 존재하는 것이 일반적이다. 하지만 First Mover인 경우에는 데이터의 확보가 어렵다. 가령 시장규모 추정에 주로 사용되는 곰페르츠나 Bass 모형을 적용하여 시장규모를 추정하려면 최소한 3 개 이상의 데이터가 존재해야 하지만 계량모형의 유의성을 위해서는 변곡점을 나 타낼 수 있는 충분한 데이터가 확보되어야 하는 현실적인 문제가 존재한다. 만약 연구개발 사업이 First Mover인 경우에는 신제품이나 신기술이 어떤 기존 의 제품이나 기술과 유사하다는 가정 하에 동 모형을 적용할 수 있다. Thomas(1985), Sultan(1990) 등의 연구에서는 신제품과 기존 유사 제품 간의 유사 성을 기준으로 Bass 모형을 활용하였다. 이 선행연구들은 신제품과 기존 유사제품 의 유사성을 판단하기 위한 자료로 시장 환경, 시장 구조, 소비자 행동양상 등의

146 94 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 변수를 비교 대조하는 방법을 적용했기 때문에 이러한 변수 판단의 신뢰성을 확보 해야 하는 문제가 여전히 존재한다. 다. 미래 시장규모 추정 방법론 미래의 시장규모를 추정하기 위한 방법은 매우 다양하고 이를 분류하는 방법도 다양하다. 삼성경제연구소(2012)의 연구에서는 시장예측 기법의 종류와 특징을 정 성적 방법, 정량적 방법, 시스템적 접근 방법 등의 3개 구분으로 나누어 각 방법 의 특징을 소개하고 있다. 정성적 방법으로는 델파이(Delphi)와 같이 전문가 집단에 설문을 반복적으로 수 행함으로써 의견을 수렴하는 방법, 컨조인트(Conjoint) 분석과 같이 소비자들에게 직접 다양한 대안에 대한 선호를 물어보는 방법, 인덱스(Index) 분석과 같이 특정 의사결정에 영향을 미치는 다양한 요인을 다양한 인덱스로 만들어 질문하는 방법 등이 있다. 단, 세 방법 모두 일정 부분 통계와 접목하여 사용될 수 있으며, 특히 컨조인트 방법론은 마케팅의 이산선택모형(Discrete Choice Model)과 연계하여 소 비자 선호를 정량적으로 추정하는 대표적인 방법론의 하나가 되었다. 한편 정량적 방법으로는 다양한 설명변수와 시장규모의 상관관계를 추정하는 회 귀분석, 단순히 시간에 따른 시장규모 변화를 예측하는 시계열 분석 그리고 확산 모형 분석 등이 있으며 시스템 분석으로 정보 예측 시장, 시스템 다이내믹스, 인 경신경망 등을 제시하고 있다. 본 연구에서는 4가지의 IT 연구개발 사업의 유형에 따라서 선행연구에서 적용한 시장규모 예측 방식을 분류하고자 한다. 데이터가 존재하는 경우에 가능할 시장규 모 예측의 방향성 제시에 있어 구체적인 개선방향은 기존의 시장규모 예측이 CAGR 등 단순한 방법에 의해서 연구개발 사업의 종류와 관계없이 수행되었다면 본 연구에서는 확산 모형 등 다양한 방법을 통한 접근방식을 제시한다. (1) 데이터 존재 하의 Catch-up 사업인 경우 우선적으로 데이터가 존재하는 IT 분야 연구개발 사업은 Catch-up 분야일 가능 성이 매우 높다. 즉 이미 선진국에서 연구개발 사업이 진행되었거나 활발하게 진

147 제 4 장 편익추정 개선방안 95 행된 경우이기 때문에 기존 시장의 데이터가 존재하거나 아니면 미래 전망치 데 이터의 자료원이 확보 가능한 경우이다. Catch-up 분야에서는 시장이 이미 도입기 를 지나 성장기에 접어들었을 가능성이 높기 때문에 미래의 편익적용기간 관련 향후 최소 10~15년 후의 시장규모를 예측한다는 점을 고려한다면 CAGR 보다는 S 자형의 확산 모형을 적용하는 것이 바람직하다. 첨단 기술 관련 제품의 확산을 추정하기 위해서 가장 많이 사용된 모형이 로지 스틱 모형과 곰페르츠 모형이다. Lackman(1993)과 Morrison(1995)에 따르면 전자제 품과 같이 첨단 기술을 사용한 제품의 경우 제품의 교체 주기가 빠르게 나타나며, 따라서 제품의 수명도 짧은 편이기 때문에 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형을 활용할 것을 제시하고 있다. Meade & Islam(1995)은 유선전화의 확산과정 관련 데이터를 설명하기 위해 17개 의 성장 모형을 사용하여 예측 성능을 비교하였으며, 그 결과 단순 로지스틱 모형 과 곰페르츠 모형이 가장 좋은 예측 성능을 보인 것을 증명하였다. 또 다른 모형은 확장로지스틱 모형으로 잘 알려진 Bass 모형이다. Bass(1969)는 Fourt & Woodlock(1960)과 Mansfield(1961)의 모형을 종합하여, 혁신 구매자와 모 방 구매자 모두 신제품의 확산에 기여한다고 제안하였다. 로지스틱 모형과 곰페르 츠 모형을 간략히 설명하면 다음과 같다. o 단순 로지스틱 모형(Lackman 1993; Morrison 1995) 단순 로지스틱 모형은 첨단기술 제품의 수요를 예측하는 데 유용한 것으로 알려 져 있다. 모형의 식은 다음과 같이 정의된다. exp exp 로지스틱 반응함수는 회귀계수에 비선형이기 때문에 실제 추정에서는 자연로그 를 취하는 로짓모형을 활용하여 추정한다.

148 96 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 o 곰페르츠 모형(Martino,1976) 이 모형은 단순 로지스틱 모형과 같이 첨단기술을 사용한 제품의 수요를 예측하 는 데 적합한 것으로 알려져 있다. 실제로 통신시장에서의 유선전화의 확산과정을 설명한 Meade & Islam (1995)의 연구에서도 곰페르츠 모형과 단순 로지스틱 모형 의 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. t = 기준연도로부터 경과된 기간의 수 = t기간까지의 누적된 매출액 K = 해당 시장 내에서의 총 잠재수요 (최대의 시장크기를 말함) log log log 주어진 데이터를 3등분하고 3등분이 되지 않으면 가장 오래된 데이터부터 제거 한다. 계산의 순서는 b 모수의 값을 구하고 a, K를 각각 구한다. 이론상으로는 3 개 이상의 데이터가 있으면 분석이 가능하지만 유의성을 판단하기에는 최소 9개 이상의 데이터가 필요하다.

149 제 4 장 편익추정 개선방안 97 o 확장 로지스틱 모형 (Extended Logistic Model) : Bass 모형 Bass(1969)가 제안한 확산모형에 따르면 제품이나 서비스의 누적 가입자 수가 신제품의 도입 초기에는 확산속도가 빨라지다가 일정시점 이후부터 감속하여 안 정화 상태에 도달하는 S형의 분포를 갖는다. 신제품, 신기술, 신규 서비스와 같은 혁신적 요소들은 시간이 경과됨에 따라 매스미디어와 구전이라는 대표적인 커뮤 니케이션 채널들을 통하여 전파된다. 따라서 Bass모형은 이러한 특정 채널을 통하 여 수요가 시장에 퍼져나가는 과정을 묘사한 모형이다. Bass 모형은 마케팅적 요소의 영향에 따라 확산모형이 결정되는 이론이기 때문 에 연구개발 사업에 적용하기에는 무리가 따른다. 왜냐하면 연구개발 사업에서는 마케팅 비용이 인정되지 않기 때문에 시장규모 산정에서도 이러한 요소가 편익에 서 배제되어야 한다. 결론적으로 데이터가 존재하며 Catch-Up 사업인 경우에는 선도시장의 데이터를 최대한 확보하여 확장모형 중 곰페르츠 모형을 적용하여 시장규모를 추정한다. (2) 데이터 존재 하의 First Mover 사업인 경우 이 경우에는 사업의 도입기이기 때문에 데이터가 존재한다고 하더라도 곰페르츠 모형 등을 활용하여 예측을 하기 에는 충분한 데이터 확보가 어려울 가능성이 있 다. 만약 성장모형이 데이터 수의 부족으로 예측이 어려운 경우에는 단순회귀분석 모형이 더 설명력을 가질 수 있기 때문에 이러한 모형도 고려할 수 있다. 즉 Pooled OLS 12) (Ordinary Least Squares) 같은 회귀분석 모형을 적용하여 시장규모 를 추정할 수 있다. 물론 이 경우 각 설명변수의 예측을 어떻게 할지에 대한 논의 가 필요하다. 독립변수를 예측하기 위해서는 AR(Auto Regression) 모형을 활용하는 방안이 가 장 간편한 방법으로 사용할 수 있다. AR 모형은 이전 연도와의 자기상관관계를 파악하여 미래를 추정하는 기법이다. 이러한 추정기법도 중요하지만 무엇보다도 중요한 부분은 시장규모에 영향을 미치는 독립변수를 선택하는 것이다. 12) Pooled OLS(합동 최소 자승, Ordinary Least Squares)이란 각각의 data에 대한 거리를 가장 작게 하 는 평균선을 찾아내는 최소제곱법을 의미함

150 98 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 o OLS(최소 자승, Ordinary Least Squares) 모형의 기본식은 다음과 같다. n=1...l ( 독립변수의 개수) X : 독립변수 Y : 시장규모 IT 시장규모에 영향을 미치는 독립변수에 대해 언급한 선행연구는 찾기 어렵다. 다만 정보통신정책연구원(2015)은 ICT 시장의 규모를 추정하기 위해서 다음과 같 은 독립변수가 주로 영향을 미친다는 연구결과를 제시하고 있다. 여기서 제시된 모 든 독립변수를 사용할 필요는 없다. IT 연구개발 사업의 특성을 감안하여 독립변수 중에 어떤 것을 적용할지 판단하기 위해서는 연구자의 노력이 필요할 것이다. 독립변수의 선택에서 추정하고자 하는 IT 연구개발 사업의 특성을 파악하는 것도 중 요하지만 데이터가 최소한 20년 이상 확보가 가능한 변수를 중심으로 적용해야 한다. <표 4-1> ICT 시장규모에 미치는 요인 독립변수 GDP, 설비투자, 민간소비, 정보통신산업 생산, 정보통신부문 설비투자, 민간소비, 디플레이터 한국전산업 생산지수, ICT 제조업 생산지수, 정보통신산업(상용근로자) ICT 매출액, 수출과 수입액 미국 및 중국 수입물량 지수 자료출처 한국은행 통계청 KAIT, NIPA OECD stat 데이터가 존재하는 경우는 계량모형의 적용을 통하여 시장규모의 예측이 가능하 다. 그렇다면 데이터가 존재하지 않는 경우는 어떠한 방법론을 적용하여 정량적 분석을 할 수 있을 지에 대해서 살펴보고자 한다. (3) 데이터가 존재하지 않는 Catch-Up 사업인 경우

151 제 4 장 편익추정 개선방안 99 Catch Up 사업인 경우에는 선도시장의 특징을 전문가들이 이미 파악하고 있을 가능성이 높기 때문에 전문가의 설문 등을 통한 델파이 기법 등을 적용하여 시장 규모의 미래성장률을 예측할 수 있다. 델파이 기법은 패널 들에 대한 수차례의 설 문조사를 통해 시장성장률을 예측하는 것이다. 이러한 기법을 활용하기 위해서는 최초의 설문에 대하여 정확한 설정이 필요하다. 전문가의 설문에 의한 결과로 시장규모의 성장률을 적용하여 예측을 할 수도 있 지만 시장규모는 선도시장에서의 신뢰성 있는 자료원을 확보하여 적용하는 것이 바람직하다. 만약 신뢰성 있는 자료원을 확보했다면 자료원에서 제시하고 있는 시 장규모 성장률의 CAGR를 근거로 편익기간 동안의 시장규모를 예측할 수가 있다. 데이터가 부족하면 확산모형 등을 사용할 수 없기 때문에 CAGR 방법이 대안이 될 수 있다. 하지만 CAGR을 사용하기 전에는 현재 대상 시장이 도입기, 성장기, 안정기 어느 위치에 있는지 파악하는 것이 중요하다. 만약 대상 시장이 안정기에 있다면 CAGR를 사용하더라도 향후 편익기간에 변동성이 적을 것이다. (4) 데이터가 존재하지 않는 First-Mover 사업인 경우 First-Mover인 경우에는 유사시장의 특징을 파악하여 전문가의 설문을 실시하여 야 하는데 이러한 경우 전문가들의 의견으로부터 올바른 결과를 도출하기 어려울 가능성이 있다. 왜냐하면 선도시장이 존재하지 않기 때문에 전문가들도 시장규모 의 성장률을 예측하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 이 경우에는 델파이 기법을 사용 한다고 하더라도 전문가들의 의견의 일치를 보기가 어렵고 도출된 결과의 신뢰성 도 의문의 여지가 존재한다. 이 경우에는 연구개발의 최종산출물을 활용할 기업이나 기관 등의 효용을 추정 함으로써 향우 시장규모가 어느 정도까지 확대될 수 있는지를 파악할 수 있다. 컨 조인트 분석은 소비자의 심리적 판단을 측정하는 기법으로 제품 또는 서비스가 지니고 있는 속성(Attribute) 하나에 소비자가 부여하는 효용(Utility)을 추정함으로 써 소비자가 선택할 제품을 예측하기 위한 분석이다. 따라서 이러한 기법을 활용 하여 물론 선택의 문제이기는 하지만 이를 토대로 시장규모를 예측할 수도 있다.

152 100 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 2. 시장점유율 가. 시장점유율 산정 Amstrong & Brodie(1999)의 연구에 따르면 시장 점유율을 예측하기 위한 분류는 Expert opinion, Judgemental Bootstrapping, 외삽법(Extrapolation: statistical analysis of the market or of analogous markets), 그리고 계량모형(Econometric methods: using relative prices, advertising, and product features) 등으로 구분된다. 이 연구에서 언급했듯이 시장의 변화가 크게 예상되지 않으면 전문가의 의견에 따른 델파이 기법 등을 활용할 수 있다고 언급하고 있으며 시장변화가 크게 예상 되면 Judgemental Bootstrapping을 사용할 것을 추천하고 있다. 또한 데이터의 확보가 가능한 경우에 계량모형을 이론에 근거하여 적용하는 것 이 유용하다고 제시하고 있다. 계량모형 적용에 대해서 Brodie(2001)는 실증분석을 통해 다음의 경우 시장점유율 예측을 위해서는 계량경제학 모델을 사용하는 것이 적합하다고 제시하고 있기 때문에 계량모형 적용 시 유의할 필요성이 있다. - 마케팅 변수와 시장점유율의 인과관계가 높은 경우 - 충분한 과거 데이터가 추정을 설명할 수 있는 경우 - 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수가 예측 가능한 경우 - 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수가 변화 되는 경우 (1) 데이터가 존재하는 경우 데이터가 존재한다는 것은 Catch-Up인 경우 선도시장의 데이터가 존재하고 First-Mover인 경우에는 유사시장의 데이터가 존재할 가능성이 높다. Brodie(2001) 의 연구에서 언급했듯이 독립변수들의 추정가능성 및 예측가능성이 계량모형을 적용하는데 중요한 지표가 된다. 연구개발 사업은 계량모형을 적용할 만큼 충분한 데이터를 확보하는 것은 어려운 일이다. 즉 계량모형으로 추정이 된다고 하더라도

153 제 4 장 편익추정 개선방안 101 독립변수의 계수들이 유의수준을 갖기가 어려울 수도 있다. 따라서 이러한 점을 보완하기 위하여 계량모형을 추정하거나 예측하기 전에 시장점유율의 예측의 방 향성을 우선적으로 파악해 보는 것도 좋은 방안이다. 시장점유율 예측의 방향성을 결정하기 위해서 우선적으로 기술 특허 변수들과 시장점유율간의 관계를 파악하여 향후 연구개발 사업이 시장점유율에 어떤 방향 으로 영향을 미칠 것인지에 대해서 제시해야 할 필요성이 있다. 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 연구개발과 관련된 기술 변수로는 특허지수, 기술수준, 사업화 성과(금액), 기술료 등의 데이터를 활용할 수 있다. 사업화 성과 (금액), 기술료는 NTIS의 데이터베이스를 활용하고, 기술수준은 KISTEP의 기술수 준평가보고서 를, 특허지수는 Wips-on 데이터베이스를 활용하여 산정한다. 이들 데이터는 시장점유율과의 관계를 추정하기 위하여 시계열자료를 확보한다. 본 연구에서는 시장점유율에 영향을 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 다양한 변 수가 있음에도 불구하고 독립변수간의 다중공선성 등의 문제가 야기될 수 있기 때문에 특허지수를 기술의 대표 변수로 활용하고자 한다. 따라서 Catch-Up IT 연구개발 사업의 경우는 선도시장의 시장점유율과 특허지 수들의 관계를 추정해 보고 First-Mover IT 연구개발 사업의 경우는 유사시장의 시장점유율과 특허지수들의 관계를 추정해 보면 된다. 기술특허지수들의 계수가 (+)로 추정되면 이러한 변수들이 시장점유율에 긍정적 인 영향을 미친다는 것을 의미하며 다시 말하면 본 연구개발 사업으로 인한 직접 적인 시장 점유율의 증가에 영향을 미친다고 고려할 수 있지만 만약 (-)의 영향을 미친다면 본 연구개발 사업으로 인한 미래 시장 점유율의 증가에 대해서는 보수 적으로 접근할 필요성이 존재한다. 즉 이런 경우는 기술개발이 시장점유율에 영향 을 미치는 요소가 적고 마케팅적인 요인이 시장점유율의 변화에 상당히 많은 영 향을 미칠 것으로 판단된다. 이러한 시장점유율의 방향 설정이 중요한 이유는 연구개발 사업이 완료되고 편 익발생기간에 시장점유율이 최악의 경우 그대로 변화지 않거나 증가한다고 분석 하고 있는데 만약 마케팅 요인 등 외적요인이 더 큰 영향을 미친다면 시장점유율 이 축소될 수 있다는 점도 고려되어야 한다.

154 102 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 이러한 경우에는 시장점유율 예측을 위해서 독립변수에 마케팅과 관련된 독립변 수들이 포함된 계량모형을 활용하여 예측의 정확성을 높일 필요성이 있다. 하지만 정부공공기관의 IT 연구개발 사업은 기업들의 연구개발 사업과는 달리 직접적인 마케팅 요소가 사업 추진의 비용에 포함되지 않고 소비재를 최종 연구개발 제품 으로 하지 않은 경우가 많기 때문에 이러한 변수를 그대로 적용하는 것은 어렵다. 정부공공기관이 주관하는 IT 연구개발 사업에서의 마케팅 요소는 연구개발 산출 물에 대한 강소기업에 대한 기술이전 교육 등 인센티브 변수가 추가될 수 있을 것이다. 이 외에 필요하다면 국가의 일반적인 거시지표가 시장점유율에 영향을 미 칠 수도 있기 때문에 이를 포함하여 분석할 수 있을 것이다. 1 Catch-up 사업인 경우 IT 분야에서 Catch-Up 사업인 경우 이미 시장점유율과 관련된 데이터가 선도시 장에서 존재할 가능성이 높다. 따라서 이 경우에는 계량모형을 적용하여 시장점유 율을 예측하는 것이 바람직하다. 하지만 데이터가 존재하더라도 충분한 데이터가 부족할 경우 계량모형 적용에 유의해야 한다. 다음은 일반적으로 독립변수와 종속 변수와의 관계를 추정하는 모형이다. o 선형모델 선형모델은 시장점유율( )을 마케팅변수( )의 선형함수, 즉 마케팅변수의 합 으로 표현하고자 하는 모델이다. 이러한 선형모델은 시장점유율 연구에서 많이 사 용되었는데, 그 이유는 모델이 단순하여 이해하기 쉽고, 측정계수의 측정이 쉬워 실제 마케팅의사결정에 쉽게 적용할 수 있기 때문이다. 또한 많은 경우에 있어서 비선형 모델 등 여타 복잡한 모델들 보다 자료를 더 잘 설명하기도 한다. (Weiss, 1968; Backwith, 1972; Clarke, 1973; Ghosh, Meslin & Shoemaker, 1984; 권익현, 1994)

155 제 4 장 편익추정 개선방안 103 o 판매반응모델 기업의 주요 관심사 중의 하나가 매출액을 증대시킬 수 있는 요소가 무엇인가를 파악하는 것이다. 이에 적합한 판매반응모델은 기업의 매출액을 다른 어떤 변수의 함수로 표현하고자 하는 것이다. 즉 판매반응모델에서는 매출액(S)을 종속변수로 하고 기업의 마케팅믹스변수(4P's), 소비자특성변수(C), 경제적 사회적 요인과 같 은 환경적 변수(E)를 독립변수로 설정한다. (Yoram, Mahajan & Cardozo, 1981) 이러한 모형을 이용하여 IT 연구개발 사업의 시장점유율을 산정하는 방법론을 적용하는 단계는 다음과 같다. - 1단계 : 연구개발 사업의 분할된 시장의 선도시장을 결정한다. - 2단계 : 선도시장의 시장점유율 과거 데이터를 확보한다. 선도시장의 시장점 유율 과거 데이터 수집 시 일관된 신뢰성 있는 자료원의 활용이 권 장되며 이것이 불가능 할 경우 전체 시장 점유율을 고려하여 재검증 이 필요하다. - 3단계 : 선도시장의 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수를 조정독립변수와 직접적인 영향을 미치는 독립변수를 고려하여 데이터를 시계열로 확 보한다. 조정독립변수 후보는 KISTEP 연구활동 조사보고서 를 활용한다. 연도별 연구개발비 성장률 추이 기술무역 기술수지비(기술수출/기술도입) 인구만명당 연구원수 연구개발비 항목 중 연구개발단계 기초비율 연구개발비 항목 중 연구개발단계 응용비율

156 104 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 연구개발비 항목 중 연구개발단계 개발비율 재원별 연구개발비 항목 중 정부 비율 재원별 연구개발비 항목 중 민간 비율 재원별 연구개발비 항목 중 외국부문 비율 직접적으로 영향을 미치는 독립변수의 후보는 해당 품목의 무역수지와 해당 유 사 기술의 특허출원 비율을 활용한다. 품목별 무역수지는 무역협회의 품목별 수출 입 통계(1977 ~ )를 활용하되 최근 데이터를 적용하는 것이 더 관련성이 높기 때 문에 최근 20년 정도의 데이터를 활용하는 것이 바람직하다. 특허출원 데이터의 경우는 시장점유율에 시차를 두고 영향을 미치기 때문에 시장점유율 시기보다 3 ~ 5년 전 데이터를 매칭하여 적용하는 것이 바람직하다. 특허출원 비율은 선진국 대 비 국내 기관의 특허출원 비율을 산정하여 데이터를 확보한다. - 4단계 : 패널모형을 활용하여 조정 독립변수와 직접적인 영향을 미치는 독 립변수가 시장점유율에 영향을 미치는 정도를 분석한다. 이 경우 Pooled OLS를 활용한다. - 5단계 : 각 독립변수의 계수(시장점유율에 영향을 미치는 정도)가 확정되면 각 독립변수의 시계열 데이터를 활용한다. ARIMA나 VAR 분석을 활용하여 각 독립변수의 미래 예측치를 추정한다. 그리고 시장점유 율 예측치를 산정한다. (나) First-Mover인 경우 First-Mover 인 경우 유사시장의 데이터를 파악하여 적용하여야 한다. 이러한 연 구개발 사업을 분석하기 위해서는 위의 단순한 계량모형 보다 다른 모형이 적용 되어야 할 것으로 판단된다. 즉 First-Mover 인 경우는 연구개발 사업의 종료 후 편익기간 초기에는 기술의 우위로 시장점유율을 확대할 수 있지만 시장점유율을 지속적으로 유지하거나 확대하기 위해서는 연구개발 이외의 요인들이 투입되어야 할 것으로 판단된다. 따라서 선형모형이 아니 다른 계량모형의 적용이 필요하다.

157 제 4 장 편익추정 개선방안 105 연구개발 사업이 First-Mover 인 경우 미분게임이론을 활용할 수 있는데 이 이 론은 기업이 2개 존재한다는 가정 하에 이루어진다. 연구개발 사업이 First-Mover 인 경우는 연구개발 종료 후 편익기간동안 국내와 해외 각 한 개의 기업이 경쟁 한다고 가정하더라도 무리가 따르지 않는다. 또한 일반적인 시장점유율 이론에서 는 다수의 기업들이 경쟁하는 관계를 파악해야하기 때문에 매우 복잡한 양상을 보이지만 연구개발 사업에서의 시장점유율 산정에서는 국내의 모든 기업과 해외 의 모든 기업 이렇게 양자 경쟁 구도라고 가정하더라도 연구개발 사업에서 정의 하고 있는 편익 산정에 어긋나지 않는다. 미분게임이론모델(Differential Game Model)은 Open Loof Nash 균형(열린루프균 형) 모형과 Closed Loof Nash (닫힌루프모형) 모형을 구별하여 적용하는 것이 일반 적이다. 이러한 모형을 적용하기 위해서는 STATA 등에서의 기존 모형을 활용하기 어렵기 때문에 프로그래밍을 통하여 모형을 만들어 적용해야 하는 어려움이 존재 한다. 이 모델에서는 광고비의 지출에 따라 시장점유율이 변하고 그리고 기업의 이윤이 어떻게 달라지는 지를 평가할 수 있다. 연구개발 사업의 시장점유율 산정 이라는 측면으로 보면 연구개발 사업에서 순수한 연구개발 투입비용 외에 광고와 같은 효과가 있는 변수를 발굴하여 적용해야 한다. 향후 예비타당성 조사에서 강 소기업의 육성이나 연구개발 최종물의 활용 기업에 대한 인센티브 등이 이러한 광고비와 유사하기 때문에 이를 적용할 수 있다. 독립변수는 역시 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수를 적용하고 유사시장의 시장점유율과의 관계를 파악하지만 Catch-up의 경우와는 달리 적용모형의 함수가 선형이 아니라 비선형을 적용한다는 점이 다르다. 미분게임이론에서 적용되는 목 적함수는 다음과 같이 해밀토니언 함수를 사용한다. max max 여기서 x는 국내기업전체의 시장점유율, 1-x는 해외기업전체의 시장점유율을 나 타낸다. u는 각각 국내 및 해외의 연구개발 기술의 유사시장 매출액을 나타낸다.

158 106 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 연구개발 사업에서 적용하는 단계는 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 여기서 r 할인율을 국내와 해외가 동일하다고 가정한다. 이 두 개의 식에서 균 형의 와 만족하는 값을 찾는다. 연구개발 사업에서 이러한 미분게임이론 을 적용하는 단계를 정리해 보면 다음과 같다. - 1단계 : 연구개발 사업이 First-Mover 인 경우 선형모형이 아닌 비선형 모형 으로 미분게임이론의 해밀토니언 함수를 적용한다. - 2단계 : 데이터는 유사시장의 데이터를 확보하고 이들 시장의 과거 매출액 데 이터를 확보한다. 그리고 국내와 해외의 시장점유율 데이터를 확보한다. 데이 터는 시계열 데이터를 최대한 확보한다. - 3단계 : STATA 보다는 R 이나 MATLAP 등의 프로그래밍이 원활한 소프트웨 어를 활용하여 모형을 만든다. - 4단계 : 유사시장의 시장점유율과 광고비(연구개발 사업에서는 이에 해당하는 변수 적용), 유사시장의 매출액 등과의 관계를 추정한다. - 5단계 : 유사시장 매출액의 시계열을 활용하여 예측치를 ARIMA 등 시계열 모 형으로 추정하고 시장점유율과 매출액의 관계를 이용하여 시장점유율을 예측 한다. (2) 데이터가 존재하지 않는 경우 1 Catch up 사업인 경우 데이터가 부족하여 계량모형으로 시장점유율을 추정하기 어려운 경우의 Catch-Up IT 연구개발 사업의 경우에는 전문가의 의견을 반영하는 델파이 기법이 대표적인 분석 방법이다. Catch-Up 시장으로 이미 선도시장이 존재하기 때문에 전문가의 설문으로 시장 점유율을 도출할 수 있다. 하지만 델파이 기법으로 도출 된 결과는 마케팅적 요소가 반영되지 않을 가능성이 높기 때문에 이를 반영하기

159 제 4 장 편익추정 개선방안 107 위하여 이산반응모형(DRM : Discrete Response Model) 13) 을 활용하여 분석하고 예 측을 수행할 수 있다. 전문가 대상의 설문에서 시장점유율을 2개 제시한 경우나 3개 이상을 제시한 경우에 따라서 각기 특성에 맞는 분석을 할 필요성이 있다. 시장점유율 2개 제시 의 경우 적용 모형으로는 LPM(Linear Probability Model), Logit 그리고 Probit 이 있으며, 3개 이상의 시장점유율이 제시된 경우 MCM(Multinominal Choice Model) 모델 등을 활용할 수 있다. DRM 중에 2항 선택모형 BCM(Binary Choice Model)을 활용하며 BCM에서 선형확률 모형(LPM : Linear Probility Model), Logit, 그리고 Probit 모형을 각각 추정하여 시장점 유율과 독립변수와의 관계를 추정한다. LPM은 다음과 같은 기본 식을 활용하여 추정한다. - Logit모형과 Probit 모형은 다음 식 G 함수의 가정에 따라서 달라진다. - 여기서 Logit 모형은 G 함수가 로지스틱(logistic) 함수를 가지는 경우이고 다 음과 같은 형태를 가지고 있다. exp 13) 이산반응모형은 시장점유율 데이터를 전문가 설문으로 확보하고 독립변수에는 이러한 시장점유율에 영향을 미치는 요소를 파악 적용하여 계량모형으로 추정하는 방법론임

160 108 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 - Probit 모형인 경우에는 G 함수가 표준정규분포를 따르고 그 형태는 다음과 같다. 2 First-Mover 사업인 경우 o Judgemental Bootstrapping 이 방법은 컨조인트 분석을 근거로 하는 분석 방법을 적용하는 경우와 Resampling을 통하여 알고자 하는 모수의 분포를 추정하는 방법이다. Resampling 을 통한 방법은 만약 데이터가 매우 적은 경우 이 중에서 다시 Sample을 취하여 Estimator를 확보하고 수만 번의 반복 계산을 통해 분포를 확보하는 것이다. 데이터가 부족하여 평균과 분산이 유의한 수준으로 도출되지 않은 경유 Bootstrapping을 활용하여 추정치 의 평균과 분산을 얻을 수 있는데 그 과정은 다음과 같다. 가 나 로부터 번 무작위 추출하여 을 도출한다. 다 을 이용하여 인위표본(fake data) 을 계산한다. 라 와 을 이용하여 붓스트랩 추정치 을 재추정한다. 마 2 ~ 4 과정을 번 반복한다. 바 붓스트랩 점추정치 을 계산한다. 사 의 붓스트랩 분산 을 계산한다.

161 제 4 장 편익추정 개선방안 109 o 컨조인트 기법과 행위자기반 확산모형 14) 데이터가 부족하고 First-Mover IT 연구개발 사업의 경우 Judgemental Bootstrapping 이외에 다음과 같이 컨조인트 기법과 행위자기반 확산모형을 활용하여 시장점유 율을 산정하는 경우도 있다. 컨조인트 분석은 다음과 같은 단계를 거쳐 시장점유 율이 추정된다. 1단계 : 컨조인트 기법의 적용 - IT 연구개발 중간재에 대하여 여러 가지 신기술 옵션의 상품을 제시 - 설문응답 생산자 집단에 대한 표본구성 - 생산자들이 여러 중간재에 대하여 구매 고려를 희망하는 순위 정하기 - 순위를 활용하여 효용도를 계산 이러한 컨조인트 분석기법 만으로도 IT 연구개발 산출의 속성을 반영하여 1차 시장점유율의 예측이 가능하다. 하지만 컨조인트 분석은 연구개발 기술의 속성만 을 반영하여 시장점유율을 추정하기 때문에 생산자에 대한 인센티브 등의 마케팅 적 요소가 반영되지 않아 정확한 분석을 했다고 판단하기에는 부족하다. 따라서 이러한 컨조인트 분석 결과를 바탕으로 행위자 기반 확산모형의 적용을 통해 분 석을 추가적으로 수행할 수 있다. 행위자기반 모형의 적용을 통해 유통업자 또는 강소기업에 대한 기술이전 교육, 마케팅 지원 등의 다른 변수를 고려하여 시뮬레이션을 통하여 시장점유율을 예측 할 수 있다. 연구개발 사업에서 시장점유율의 추정은 마케팅 및 인센티브 요인을 제외하고 컨조인트 분석만으로 시장점유율을 예측할 수 있지만 이러한 다양한 요 인을 제외하고 분석을 하면 다양한 요인에서 발생할 수 있는 상쇄효과를 측정할 수 없기 때문에 행위자기반 모형을 적용하여 시장점유율을 도출하고 이를 컨조인 트 기법에서 나온 시장점유율과 비교하여 설명하는 것이 예비타당성조사에서 바람 직하다. 14) 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 행위자들에 대한 인센티브를 적용하고 확산모형을 통해 시장점유 율을 예측하는 방법임

162 110 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 3. 사업기여율 가. 사업기여율 관련 기본 방향 앞에서 살펴본 사례분석을 토대로 사업 기여율 산출 과정에서 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려하여 사업기여율을 도출하는 것 이 필요하다. 첫째, 발생되는 시장가치 중에서 해당사업의 기술개발로 인해 발생한 부분만을 구분하여 기여율로 산정해야 한다. 구체적인 의미에서 볼 때 시장가치의 창출이 단일 국가연구개발사업의 결과로 이루어지는 경우는 거의 없다. 특히 민간부문의 투자가 제한적인 공공기술 및 거대과학 분야라 할지라도 민간부문의 관련 투자가 발생하는 경우가 대부분이며, 따라서 민간투자 외에도 관련 정부공공분야의 투자 로 인한 편익 부분을 구분할 필요가 있다. 둘째, 사업기여율 산출을 위해서는 해당시장을 목표로 하는 국가 차원의 전체 연구개발투자 규모 산출이 필요하다. 이 때 해당 시장이 기존의 산업 분야에 해당 될 경우, 국가 공식 통계자료를 통해 해당 산업의 국가연구개발투자 규모를 파악 할 수 있다. 예를 들어 OOO 소프트웨어 기술개발사업 의 경우 목표시장이 SW 시장이므로 SW산업 분야의 국가연구개발투자 규모 중 동 사업이 차지하는 비중으 로 사업기여율을 산출할 수 있다. 따라서 한국표준산업분류(KSIC) 상의 SW산업에 투자한 국가연구개발비 통계를 활용하여 사업기여율을 산출할 수 있다. 셋째, 목표 시장이 기존 산업 분류와는 상이한 신규 기술이나 제품, 산업 분야 를 대상으로 할 때는 해당 분야에 대한 투자 규모 산출에 어려움이 있다. 신규 기 술사업의 경우 해당 기술에 대한 정부공공부문의 투자는 국가연구개발예산 자료 를 통해 파악할 수 있으나, 민간부문의 투자에 대한 공식 통계는 표준산업분류 기 준으로만 작성되기 때문이다. 국가연구개발사업의 경우 신규 기술이나 산업 분야, 융합 기술 및 산업분야를 목표로 하는 경우가 많기 때문에 대부분의 국가연구개 발사업의 사례는 이에 해당된다고 볼 수 있다. 따라서 목표 시장이 기존 산업 분 류와 일치하지 않을 때 사업기여율을 보다 정확하게 반영할 수 있는 방안 모색이 필요하다.

163 제 4 장 편익추정 개선방안 111 사업기여율과 관련하여 "연구개발 부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 (KISTEP, 2014) 에서는 해당 사업의 기여분을 산출하기 위해 기존의 R&D 스톡에 의한 시장규모 창출분을 제외한다는 개념과 달리, 미래 시점 기준의 연구개발활동 중 동 사업이 차지하는 비중만을 적용하도록 하고 있다. 이를 위해서는 해당 산업 분야의 협회나 관련 시장보고서에서 편익 발생 시점의 전체 연구개발투자 자료를 구할 수 있는 경우에는 이를 활용하도록 하고 있으며, 해당 산업에서 유사 성격의 정부나 민간 투자 자료를 획득할 수 있는 경우에는 이를 최대한 활용하는 것이 바람직하다고 제시하고 있다. 그러나 이와 같은 자료의 획득이 어려운 경우에는 KISTEP에서 매년 발간하는 연구개발 활동조사 보고서 에 제시된 정부와 민간 의 연구개발투자 비율을 적용하여 해당 사업의 정부투자액 및 민간 매칭 금액을 적용하여 추산하도록 하고 있다. 이러한 지침에 근거를 두고 지금까지 대부분의 국가 연구개발사업 경제성 분석 에서 사업기여율은 우리나라 전체 연구개발활동에서 정부와 민간이 차지하는 비 중을 바탕으로 추산되어 왔다. 그러나 이와 같은 방식은 연구개발사업의 기술별, 산업별 특성에 따른 차이를 반영할 수 없다는 한계가 있다. 연구개발 활동조사에 서 집계된 정부공공 대 민간 재원 비중은 모든 기술과 산업 분야에 대한 평균적 투자 분포로서 세부 산업 및 기술별로 그 비중은 편차가 매우 크기 때문이다. 예 를 들어 연구개발 활동조사의 세부자료를 근거로 기술 분야별 정부와 민간 연구 개발활동 비중을 살펴보면, BT 분야의 경우 정부공공 재원의 비중은 51.2%에 해 당되는 반면 IT 분야의 정부 공공재원 비중은 8.1%에 불과하다. 산업별로 볼 때에도 의료정밀기기 분야 기업들의 연구개발비 중 정부공공재원 비중은 30.7%에 달하는 반면, 자동차 분야 기업들의 연구개발비 중 정부공공재원 의 비중은 2.6%에 불과하여 산업별로 매우 큰 편차를 보인다. 이와 같이 정부 대 민간 재원 비중이 기술 및 산업별로 큰 차이를 보이기 때문 에 국가 전체의 평균적인 비율을 적용하여 특정 분야의 민간투자 규모를 추정하 게 되면 그 규모가 과대계상 되거나 과소계상 될 우려가 있다. 특히 IT 분야 사업 의 경우 민간분야의 투자가 활발한 사업 분야로서 민간부문의 재원 비중이 높다 는 특성이 있다. 따라서 보다 정확한 사업기여율 산출을 위해서는 국가 전체에서

164 112 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 의 정부 대 민간 재원 비중보다는 해당 사업 분야와 가장 근접한 산업 분야의 정 부 대 민간 재원 비중을 사용하는 것이 보다 정확성을 높일 수 있을 것이다. 이는 예비타당성조사의 지침에서도 해당 산업에서 유사 성격의 정부나 민간 투자 자 료를 획득할 수 있는 경우에는 이를 최대한 활용하는 것이 바람직하다 고 제시 하고 있음을 감안한다면, 국가 전체 연구개발 활동에서의 민간 대 공공비율을 적 용하는 것보다 해당 산업 및 기술의 특성을 반영함으로써 사업기여율의 정확성을 제고하는 데 기여할 것으로 생각되며, 이를 위한 세부 기준 및 도출 방식 마련이 필요하다. 나. 사업기여율 산출 방법 사업기여율은 해당 국가연구개발사업의 연구비가 사업 수행 기간 동안 동 분야 에 투자된 국가 전체 연구개발비에서 차지하는 비중으로 산출된다. 따라서 사업기 여율의 산출을 위해서는 해당 국가 연구개발사업에 투자된 국가 전체의 연구개발 비를 추정하는 것이 주요 목표가 된다. 이를 위해서는 미래 사업 수행기간 동안의 정부 및 민간의 투자 활동 규모를 산출하는 것이 필수적이다. 이 과정에서 해당 사업 기간 동안의 투자 전망 자료가 발표되어 있다면 이를 활용하는 것이 가장 최선이겠지만, 이러한 자료를 구할 수 없는 경우가 대부분이다. 국가 연구개발사 업이 목표로 하는 기술이나 시장이 대부분 신규 기술이나 시장이거나, 세분화된 영역이어서 일반 통계자료에서 집계되지 않는 경우가 많기 때문이다. 현재 각 국 가연구개발사업 분야와 직접 관련된 투자 규모를 파악할 수 있는 자료원은 국가 연구개발예산자료이다. 국가연구개발예산 자료는 기술 세부단위로 구분이 가능하 고 키워드 매칭 검색 등을 통해 각 연구개발사업 해당 분야의 정부연구개발투자 규모를 파악할 수 있기 때문이다. 따라서 일반적으로 해당 사업 분야에 대한 국가 전체의 연구개발투자 규모는 해당 사업 분야의 정부연구개발예산 자료에 정부공 공 대 민간 투자 비중을 적용하여 민간의 투자 규모를 추정하고, 정부연구개발예 산자료와 합산하여 산출하게 된다. 정부공공 대 민간의 비중 산출과 관련하여 지금까지의 경제성분석에서는 국가전

165 제 4 장 편익추정 개선방안 113 체연구개발비에서 정부ㆍ공공재원 : 민간 재원의 비중이 해당 사업 분야에서도 동 일하게 적용되는 것으로 보고, 국가전체 연구개발투자에서 정부공공과 민간 부문 이 차지하는 재원의 비중을 적용하여 민간 투자 규모를 산출해 온 것이 일반적이 다. 예를 들어 OOO 첨단센서 육성사업 에 대한 KISTEP의 경제성분석 보고서 에서는 관련 정부 R&D 투자규모는 최근 3년간 첨단센서 부문 평균 정부투자금액 을 사용하였고, 관련 민간 R&D 투자규모는 관련 정부 R&D 투자규모에 연구개발 활동조사(2012)의 정부 대 민간 투자 비율인 26.1 : 73.9를 적용하여 간접적으로 추 산한 바 있다. 그러나 이와 같은 방식은 앞에서 살펴본 바와 같이 기술 및 산업 분야 간 정부공공과 민간의 투자 비중이 현저한 차이를 보이기 때문에 해당 투자 비중이 평균과 차이가 큰 사업에서는 최종 편익 산출의 정확성을 저해하는 요인 이 된다. 이러한 한계를 보완하기 위해서는 국가 전체의 평균이 아니라 해당 사업 과 인접한 기술 분야 혹은 산업 분야에서의 정부공공 대 민간 연구비 비중을 반 영함으로써 사업기여율의 정확성을 보다 높일 수 있을 것이다. 첫째, 해당 기술 분야, 혹은 인접 기술 분야의 투자 현황을 기준으로 하는 방안 이다. 현재 과학기술 연구개발 활동조사 보고서 에서는 국가연구개발비의 6T 기술 분야별로 재원별 투자 현황을 발표하고 있다(보고서 통계표 > 자체사 용연구개발비의 연구개발주체별ㆍ6T 연관현황, 아래 그림 참조). 따라서 해당 국 가연구개발사업의 주요 분야가 신기술 분야인 6T 분야에 해당된다면 기술 분야별 로 민간과 공공분야의 연구개발비 비중을 기준으로 사업기간 동안의 국가연구개 발투자 규모를 추정할 수 있을 것이다. 2012년 연구개발활동을 기준으로 할 때 IT 분야의 정부공공재원 : 민간 재원은 8:92이다.

166 114 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 [그림 4-2] 자체사용연구개발비의 연구개발주체별(6T) 둘째, 연구개발사업의 주요 기술 분야가 6T 분야에 해당되지 않거나, 연구개발 사업이 특정 산업 분야에서의 시장 점유를 목적으로 하는 산업이라면 다음과 같 은 방식으로 해당 산업 혹은 가장 인접한 산업 분야에서의 정부공공 대 민간 투 자 비중을 적용함으로써 산업별 특성을 반영할 수 있다. 앞에서 기술 분야별로 정 부공공 대 민간 투자 비중이 통계표로 발표되고 있는 것과는 달리 산업별로는 해 당 비중을 직접 파악할 수 있는 통계자료가 발표되고 있지 않다. 다만 연구개발 활동조사에서는 각 산업별로 민간에서 투자한 자체부담연구비 를 매년 발표하 고 있으므로, 보고서 자료를 토대로 하여 해당 연구개발사업에 해당되거나 가장 인접한 산업 분야의 자체부담연구비를 민간 재원 규모로 사용할 수 있다 (자료원: 활동조사 통계표 산업별 자본금 규모별 매출액 대비 사용연구비, 부담연구비, 아 래 그림 참조). 이 항목은 자체부담연구비는 국가지정통계인 국가연구개발 활동조 사에서 집계되는 통계로서 연구개발비의 최종 사용자가 아니라 연구비의 부담 주 체 측면에서 작성되는 항목이다. 따라서 정부공공부문의 투자 규모 자료원인 국가 연구개발예산 자료가 연구개발비의 부담 주체인 측면에서 집계되는 것과 동일한 기준에서 작성된 것이라는 장점이 있다.

167 제 4 장 편익추정 개선방안 115 [그림 4-3] 산업별 자본금 규모별 매출액 대비 사용연구비, 부담연구비 다음으로 관련 산업 분야에 투자된 정부공공 재원 규모는 국가연구개발예산 자 료에서 해당 산업 분야에 투자된 정부연구개발투자 규모로서 산출할 수 있으며, 두 자료를 종합하여 관련 산업 분야의 정부공공 대 민간 재원 비중을 파악할 수 있다. 예를 들어 위 표에서 2012년도 자동차 산업의 자체부담연구비가 5조 9천억 원이고 2012년 국가연구개발예산 중 자동차 산업에 투자된 예산이 6천억 원이라 면 2012년 자동차 산업에 투자된 총 국가연구개발투자는 6조 5천억 원이며 이 중 정부공공부문 투자가 9%, 민간 투자가 91%인 것으로 볼 수 있다. 위 두 자료는 자료원은 상이하지만 전술한 바와 같이 투자의 주체 측면에서 파악한 국가 공식 자료들이므로 두 자료의 대상 년도를 동일하게 한다면 적용할 수 있다. 이와 같이 정부공공 재원 대 민간 재원 비중을 산출하게 되면, 해당 사업이 포함되어 있거나 가장 인접한 산업에서의 재원 현황을 반영하게 되므로 국가 전체의 재원 비중을 반영하는 것보다 정확성을 높일 수 있다. 지금까지 제시한 두 가지 방법, 즉 관련 기술 분야를 기준으로 하거나 관련 산 업분야를 기준으로 정부공공 대 민간 투자의 비중을 산출한 후에는 이를 기준으

168 116 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 로 해당 연구개발사업 수행 기간 동안의 국가 전체 연구개발투자 규모를 추정해 야 한다. 전술한 바와 같이 해당 세부 연구개발사업 분야에 투자된 연구개발규모 를 파악할 수 있는 유일한 자료는 국가연구개발예산 자료이다. 예를 들어 자율주 행자동차 관련 연구개발사업에서 자율주행 관련 연구비 자료는 국가연구개발예산 을 통해 정부가 투자한 예산 규모만을 집계할 수 있다. 사업기여율 작성을 위해서 는 자율주행자동차 부문에 투자되는 국가 전체의 연구개발투자 규모를 파악해야 하므로 다음과 같이 민간 부문의 자율주행 관련 예산 규모를 파악하고 이를 합산 하여 국가 전체의 자율주행 관련 투자 규모를 산출한다. - 자율주행 자동차 관련 민간 투자 규모 = 자율주행 자동차 관련 정부 투자 규모* (관련 기술 분야 또는 관련 산업분야 의) 민간 대비 정부 투자 비중 (민간비중/정부비중) - 자율주행 자동차 관련 국가 연구개발 투자 규모 = 자율주행 관련 정부연구개발예산 규모 + 위에서 추정된 자율주행 자동차 관련 민간 연구개발투자 규모 이때, 정부와 민간의 연구개발투자 규모는 향후 연구개발사업의 추진 기간 동안 발생하는 규모를 산출해야 하므로 현재의 해당 사업 분야의 투자 규모를 바탕으로 미래의 연구개발투자 규모를 추정해야 한다. 따라서 사업기여율 산출의 가장 기본 이 되는 해당 사업분야의 정부 연구개발 예산 규모에 있어서 과거 자료를 바탕으로 하여 미래 사업 기간 동안의 규모를 추정하는 것이 필요하다. 이 때 정부연구개발 예산의 증가율은 세부 기술분야 별로 큰 편차를 보이는 것이 현실이다. 신규 기술 분야의 경우 초기 투자 단계에서는 급속한 연구개발투자의 상승을 보이는 반면, 성 숙기 기술분야에는 투자 증가가 정체되기 때문이다. 따라서 신규 기술 분야의 급속 한 성장률을 적용하여 미래의 성장률을 예측하게 되면 정부연구개발투자 규모가 과 대계상 될 우려가 있다. 예를 들어 IT 분야의 사업 중에서도 세부 기술 분야에 대한 투자 분포는 기술 및 시장 환경의 변화에 따라 큰 변동을 보일 수 있다. 이와 같이

169 제 4 장 편익추정 개선방안 117 세부 기술을 바탕으로 한 연구개발비 추정 결과가 과대계상 될 수 있는 우려를 최 소화하기 위해서는 해당 기술이 속한 분야, 예를 들어 자율주행 자동차의 경우 IT 기술 분야나 자동차 산업 분야의 평균 증가율을 활용할 수 있을 것이다. 상위 기술이나 산업 분야의 투자 흐름은 하부의 세부 기술들의 급속한 투자 규 모 변화 효과를 평균적으로 반영할 수 있기 때문이다. 또 다른 방법으로는 미래 기간 동안의 연구개발비 추정에서 오는 오차를 최소화하기 위하여 경제성 분석 시점을 기준으로 하거나 사업 시작 년도를 기준으로 하여 해당연구개발사업의 연 평균 투자 금액이 해당 기준 시점에서 동 분야의 국가전체 연구개발투자에서 차 지하는 비중을 산출할 수 있을 것이다. 예를 들어 년 동안 5000억원의 사업비 투자가 예상되는 사업의 경우 연평균 사업비를 1000억원으로 산정하고 이 금액이 사업 시작 년도인 2016년도 시점에서 예상되는 동 분야의 국가연구개발투 자 중에서 차지하는 비중으로 사업기여율을 산출할 수 있을 것이다. 또는 분석 시 점인 2015년을 기준으로 하거나 해당 분야의 정부연구개발투자가 존재하는 최종 년도를 기준으로 하고, 해당 사업의 연평균 투자 규모를 최종 년도 기준으로 할인 하여 그 비중을 도출할 수도 있을 것이다. 이러한 방식은 미래 연구개발투자 규모 의 추정을 최소화하거나 수행하지 않기 때문에 투자 규모의 추정에서 오는 오류 를 최소화할 수 있다. 이와 같이 사업 기간 동안의 정부연구개발투자 규모를 산출하고, 산출된 투자 규모에 앞에서 논의한 수식을 통해 민간 규모를 산출하여 합산하면 사업 기간 동 안의 국가 전체 연구개발투자 규모를 산출할 수 있다. 해당 사업 수행 기간 동안의 국가 연구개발사업 규모가 산출되면 다음과 같은 방식으로 해당 사업의 연구개발투자가 국가 전체의 연구개발투자에서 차지하는 비중으로서 사업 기여율 산출할 수 있다. - 사업 기여율 = 해당 사업의 연구개발투자 / (해당 부문의 국가연구개발투자 + 해당 사업의 연구개발투자)

170 118 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 2 절 편익의 중복산정 1. 이전편익 지금까지 설명한 이전편익에 대한 개념을 보면 그리 어려운 것은 아닐 수도 있을 것이다. 그런데 실제로 이전편익이 사용된 사례들을 보면 다양한 이슈들이 잠재되어 있음을 알게 된다. R&D 예비타당성 분석에서는 보다 복잡한 상황이 발생하게 되면서 이전편익의 잘못 된 적용, 과도한 적용, 또는 개념의 혼란 등이 일어날 가능성이 생기기 때문이다. 이러한 이슈들의 예로서는, 첫째 단순이전과 성능 개선이 함께 있는 경우의 편익 계산에 관한 문 제, 둘째 모든 임대료를 이전편익으로 해석할 수 있는 오류의 가능성, 셋째 이전편익과 편 익의 중복계상의 혼용 등을 들 수 있다. 구체적으로 각각의 이슈들을 아래에서 살펴보겠다. <표 4-2> 기존 이전편익 관련 사례별 내용 요약 구 분 사 례 1 사 례 2 사 례 3 내용 - 기획보고서 상에서는 건물 임대료를 편익으로 산정하였으나, KISTEP 예비타당 성 연구에서는 이것을 이전편익으로 보고 편익으로 인정하지 않았다. 즉, 관련 기업들이 해당 연구단지에 입주하지 않더라도 어차피 다른 곳에서 건물 임대료 를 지불해야 하기 때문에 장소만 변경해서 발생한 임대료는 이전편익으로 판단 한 것이다. 따라서 예비타당성 연구진의 판단은 이전편익의 개념을 정확히 적용 한 사례라고 할 수 있다. - 장비임대 수입은 장비를 이용하는 연구자 및 기관, 기업의 비용으로 전가될 것 이기 때문에 이전수입으로 보고 사회적 편익의 산정에서 제외하는 것이 타당하 다고 판단 한다 KISTEP 예비타당성 연구의 이와 같은 설명 방식에는 논란의 여지가 있을 수 있다. 즉 이전편익을 장소가 변경해서 발생한 것이기 때문에 국 가적 총 편익에 변화가 없다고 설명한 것이 아니라, 임대료 수입은 임차인의 비 용으로 전가되기 때문에 이전편익으로 본 것이다. 그렇지만, 만약 관련 장비들이 R&D의 결과에 의해 탄생하는 새로운 장비들이라면 장비를 판매하여 매출액을 높이거나 임대를 통해 수입을 거두는 경우에 상관없이 편익으로 보는 것이 정당 하다고 판단된다. - 본 사업의 경우 IT산업에서의 R&D 기획보고서는 아니지만, 기획보고서에서 계 상하였던 일부 편익이 이전편익이라는 이유로 불인정된 사례가 나타나고 있다. 즉, 기획보고서에서 예비력(50MW) 발전 편익(CAES)과 용량편익(CAES)을 계산 하였으나, 이 부분이 이전편익으로 규정된 것이다. 예비력 발전이나 용량편익은 기획보고서상의 R&D가 실행되지 않더라도, 다른 곳에서 편익이 발생할 수가 있 기 때문에, 장소의 이동으로 인한 이전편익으로 볼 수 있으며 다른 사례에서의 이전편익의 정의와 일치한다고 판단된다. 또한 본 사업과 관련한 장비임대 수입 은 기존과 동일한 장비가 장소만 바뀌어 발생하는 것이라면 당연히 이전편익으 로 보아야 할 것이다.

171 제 4 장 편익추정 개선방안 119 사 례 4 - 국내의 기업이 로열티를 연구개발자에게 지불했다는 이유만으로 이전편익으로 보아서는 안 될 것이다. 사례 2에서 언급했던 것처럼 국내 주체 A의 수입을 국 내 다른 주체 B가 비용 부담하였기 때문에 이전편익이라고 설명한다면 자칫 국 내의 모든 수입이 이전편익으로 간주될 수 있기 때문에 적합하지 않은 설명 방 식이다. 특허와 관련한 기술 이전 로열티가 편익으로 인정되지 못한 것은 단순히 이전편익이기 때문이 아니며, 본 사업의 경우 로열티를 지불하여 기술이전을 받 아 사업을 수행한 국내 기업의 매출을 이미 예상하여 시장접근법에 의하여 편익 으로 계산하였기 때문에, 내부에서 벌어진 기술이전료를 다시 편익으로 산정할 경우 이중 계상되는 것으로 간주하는 것이 합당할 것이다. 가. 이슈1: 단순 이전과 성능 개선이 함께 있는 경우의 편익 계산에 관한 문제 연구단지 임대료의 경우와 달리 장비 임대의 경우는 R&D의 결과물로 인해 과 거보다 개선된 장비 기능이 포함될 수 있다. 이때에는 단순 이전편익으로 판단하여 인정할 수 없는 부분과 R&D 사업으로 인한 편익증가분으로 인정할 수 있는 부분 이 혼재되어 있기 때문에, 이에 대한 분리 판단 방식이 필요할 것으로 보인다. 만약 R&D의 결과물로 장비의 성능 개선이 과거보다 있다고 판단된다면, 이로 인한 사업주체의 수입 증대는 편익의 증대로 인정받을 수 있을 것이며, 이 부분에 대한 계산은 다음과 같은 방식 중의 하나를 택할 수 있을 것이다. (1) 과거보다 증가한 장비임대료 수입 부분에 대한 계산 임차인이 과거보다 높은 임대료를 낼 용의가 있다는 것은 그만큼 개선된 장비로부 터의 효용이 증가하였기 때문에 가능하므로, 증가한 장비임대료는 R&D로 인한 결과 물로 성능이 개선된 장비의 경제적 가치라고 할 수 있다. 다만, 인플레이션과 같은 요인 등으로 기존장비 임대료의 자연증가분이 있다면 이 부분을 제외하여야 한다. (2) conjoint 분석을 통한 전체 장비임대료 중에서 성능개선 부분을 정량적 으로 제시 장비 성능이 개선되었음에도 불구하고, 사업주체가 여러 가지 이유로 임대료를 높이지 않는 경우에는 앞서 언급한 증가한 장비임대료의 방식을 적용할 수 없다.

172 120 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 그렇다면 이때에는 개선되는 성능의 특성 (Attribute)과 기존 성능의 특성을 분리 하여 설명하고 각 특성의 전체 가치에 대한 공헌도를 컨조인트 분석을 통하여 부 분가치(Part-Worths)를 계산하여 제시할 수 있을 것이다. 예를 들어, 각 성능의 특성들을 컨조인트의 항목으로 설정한 후, 장비 예상 사 용자들에 대한 설문조사를 통하여 개선되는 성능의 특성들과 기존 성능의 특성들 이 사용자들의 주관적 가치에 미치는 영향력을 통계적 분석을 통하여 계산을 하는 것이다. 만약 개선된 성능들의 특성의 부분가치가 45%이라면 전체 장비임대료 수 입의 45%를 R&D 사업으로 인한 증가한 장비의 경제적 가치로 계산할 수 있음을 의미한다. 컨조인트 분석에 대한 방법론은 여기에서 더 자세히 논의하지는 않겠다. (3) 전체 장비임대료 중에서 성능개선 부분을 정성적으로 판단하여 제시 만약 장비임대 수입 자체가 크지 않은 경우에는 구태여 복잡하고 까다로운 conjoint 분석을 이용할 필요성이 낮을 것이다. 이때에는 정성적으로 기존보다 개 선되는 성능을 정성적이고 총체적으로 판단하여 전체 성능의 몇 %이라고 하나의 값으로 제시할 수도 있다고 판단된다. 이러한 방식은 자의적일 값이 나올 가능성 도 있으나, 장비임대료의 수입이 전체 사업 규모에 비하여 상당히 작은 수준이라 면 충분히 적용할 수도 있다고 보여 진다. 나. 이슈 2: 모든 임대료 수입이 이전편익인 것은 아니다. 장비로부터의 임대료 수입이나 건물 임대료 수입을 이전편익으로 보는 것은 앞 서 언급한 바와 같이 다른 곳에서도 발생할 수 있는 수입이 장소를 바꾸어서 발 생한 것이기 때문이다. 그런데, 간혹 임대료 수입은 임대료 지불자의 지출에 근거 하기 때문에 지출자로부터 취득자로의 단순이동이기 때문에 이전편익으로 설명하 려한 오해의 소지가 있는 문건이 발견되는 경우가 있다. 이러한 오해는 장비나 공 간 임대료뿐만 아니라 기술임대로 인한 로열티 수입과 같이 R&D와 관련된 다른 임대료 수입 전체를 자칫하면 이전편익으로 규정할 수도 있기 때문에 명확히 하 여야 할 필요가 있다고 판단된다.

173 제 4 장 편익추정 개선방안 121 예를 들어, 사례2의 사업 기획보고서를 평가함에 있어 임대수입은 이용자의 비 용으로 전가되기 때문에 이전편익이라고 판단한 문장이 발견된다. 또한 IT산업 분 야의 경우는 아니지만 사례4의 사업에 대한 평가에서도 기술이전으로 인한 로열 티 수입이 국내에서 들어오는 경우에는 이전소득으로 보아야 한다는 부분이 있다. 두 가지의 경우 모두 이전 편익으로 판정하는 것은 합당하다고 보이지만, 설명 방 식은 수정되어야 할 것이다. 사례2의 임대수입은 다른 곳에서도 발생할 수입이 장 소를 옮겨서 발생하기 때문에 이전편익인 것이다. 사례4의 로열티 수입의 경우는 로열티를 지불하여 기술이전을 받아 사업을 수행한 국내 기업의 매출을 이미 예 상하여 시장접근법에 의하여 편익으로 계산하였기 때문에, 매출을 올리는 사업의 주체만 변경된 이전 편익인 것이다. 따라서 자칫 한 주체의 수입이 다른 주체의 지출에 기반하기 때문에 이전편익으 로 규정한다면, 신기술을 개발하여 국내 매출을 올리는 모든 제품의 수입은 제품 을 구매하는 소비자나 기업의 비용으로 전가되기 때문에 이전편익으로 보아야 한 다는 잘못된 주장을 하게 될 수도 있을 것이다. 따라서 이러한 오해가 벌어지지 않도록 KISTEP의 이전편익 설명 방식에 주의가 필요할 것으로 보인다. 다. 이슈 3: 이전편익과 편익 중복계상의 관계 간혹 이전편익은 편익의 중복계상과 유사한 형태로 나타나며, 둘 사이의 관계를 명확하게 끊어서 설명하기 어려울 수가 있다. 예를 들어 사례2나 사례4에서 나타 나는 경우들은 관점에 따라 이전편익이라고 할 수도 있으며 단순히 편익의 중복 계상이라고 볼 수도 있는 것이다. 사례2의 경우는 만약 장비 임차인이 장비임대료 를 지불한 이후에 이 장비를 활용하여 매출을 올렸다면 당연히 임차인은 판매 가 격을 설정할 때 장비 임대료를 고려하였을 것이다. 즉, 매출액에는 장비 임대료가 포함되어 있다는 것이다. 그렇다면 수익접근법을 활용하여 매출액 기준으로 편익 을 계산하였다면 장비임대 수입을 별도의 편익으로 계산하는 것은 중복계상이라 할 수 있다. 반면에 장비임대료가 장소의 변화만 있을 뿐 총액에는 변화가 없는 것이라는 방식으로 설명하면 이전편익으로 평가할 수도 있을 것이다.

174 122 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 사례2에서의 KISTEP 예비타당성 연구진은 기획보고서의 편익을 불인정할 때에, 이 전편익과 편익의 중복계상을 혼합하여 설명하고 있는 요소들이 보인다. 향후에도 이 와 같은 설명 방식이 되풀이될 수 있기 때문에, 혼동을 최소화할 필요가 있을 것이다. 이에, 다음과 같은 구분 방식을 제안하고자 한다. 문제가 된 편익 요소가 사업으로 인 한 전체 편익에 이미 계산되어 있을 때에는 편익의 중복계상으로 처리하고, 사업으로 인한 전체 편익 자체에 계산될 수 없을 때에는 이전편익으로 계산하는 것이다. 2. 간접편익 가. 기존의 IT 부문 연구개발사업 사례 (1) 간접편익을 직접편익에 포함하여 산출한 경우 앞에서 설명한 사례의 경우 고려대상인 연관 산업에의 파급효과, 관련 산업에서 의 부가가치 증대 등은 해당 산업을 통해 직접적으로 경제적 가치를 창출하는 것 이 아니므로 간접편익에 해당된다. 또한 사업 목표와의 부합성과 비용-편익 범위 간 정합성이 낮기 때문에 편익 항목에 포함할 경우 경제성분석의 타당성을 저해 할 우려가 있어 제외하는 것이 타당하다. 그러나 동 사업 혹은 국가사회적 관점에 서 해당 사업으로 인한 파급효과나 간접효과가 중요성을 갖는다고 판단될 경우 비용편익분석이 아닌 파급효과로 분리하여 제시함으로써, 경제성 분석의 보완자료 로 활용될 수 있을 것이다. (2) 사업목표-편익 간 인과적 관련성이 낮은 경우 기술개발과제와 이를 효과적으로 추진하기 위한 기반구축 및 지원 성격의 과제 가 혼합되어 구성된 연구개발사업에서는 기술 및 제품 개발을 통해 발생하는 경 제적 가치가 주요 편익이 된다. 기반구축 및 지원 과제에서 발생되는 긍정적 성과 들은 해당 과제들이 기술개발과제의 효과적 수행을 지원하는 것이라면 기술개발 과제로 인한 편익에 이미 포함되었다고 볼 수 있다. 따라서 이러한 경우에는 기반

175 제 4 장 편익추정 개선방안 123 구축 및 지원과제로 발생하는 편익을 별도로 산출하는 것이 타당하지 않다. 그러 나 기반구축 및 지원 과제에서 구축된 장비나 시설을 동 사업의 기술개발 용도 외에 외부로 임대하거나 활용하도록 함으로써 발생되는 경제적 가치, 또는 비용 및 시간 절감 효과 등은 편익으로 반영될 수 있다. 따라서 기술개발과제와 지원과 제가 혼합된 사업의 경우 구성된 세부과제별로 편익이 산출되는 것이 아니라 사 업의 핵심 목표와 주요 성과와의 인과적 관련성을 먼저 고려할 필요가 있다. (3) 비용-편익의 포괄 범위가 상이한 경우 사업의 성과를 편익으로 산출하기 위해서는 해당 편익을 산출하기 위해 소요되 는 비용이 사업비용에 포함되어 있는지를 확인할 필요가 있다. 소요비용은 해당 사업의 1차적 성과 창출에 국한되어 있는데, 편익은 1차 성과 창출이 적용되어 발 생되는 2차 성과까지를 포괄한다면 타당성이 저해되기 때문이다. 특히 IT 분야의 대다수 연구개발사업들이 인력양성, 기업의 마케팅 역량 제고, 기업 지원, 사업화 지원 등의 세부과제를 포함하고 있는데, 이러한 세부과제의 편익을 산출하는 것은 앞에서 논의한 바와 같이 사업목표-편익 간의 인과적 관련성이 낮을 뿐 아니라 비용-편익 포괄 범위의 불균형 문제도 초래한다. 다수의 사업들에서 인력양성, 마 케팅 역량 제고, 마케팅 지원이나 글로벌 홍보 등을 편익으로 제시하면서 이를 위 한 구체적 사업 방안, 비용 투자 계획이 제시되지 않았기 때문이다. 따라서 해당 편익을 산출하기 위한 모든 비용범위와 계획이 사업 내용에 포함되어 있는 경우 에만 해당 성과를 편익항목으로 고려할 수 있다. 나. 사례 유형 외의 IT 부문 사업 앞에서 살펴본 응용개발기술 단계의 산업기술개발 사업의 경우 사업 목표가 상 용화에 있으며, 최종 목표는 시장에서의 부가가치 창출을 통한 사적 수익 확대에 있으므로 편익에 포함될 수 있는 간접 편익이 제한적이다. 그러나 IT 부문의 연구개발은 그 특성 상 해당 기술로 인한 상용화 성과 외에도 타 기술 및 산업의 비용 절감, 생산성 제고, 신기술 개발의 기반 제공 등 기초/원천

176 124 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 기술의 개발이나 사회 발전의 인프라 구축을 목표로 하는 경우도 예상해볼 수 있다. 먼저 국가연구개발사업의 유형 중 원천기술확보를 목표로 하는 기초연구사업의 경 우에는 기술개발로 인한 기술료 수입이나 상용화를 목표로 하지 않는 순수 기초 연 구로서 최종 경제적 성과가 화폐로 환산되기 어렵다. IT 기술은 순수 기초 기술이라 기보다는 응용기술의 성격을 띠며, 동 분야의 사업들은 대부분 상용화 또는 원천 기술 확보를 목표로 추진되므로 이 유형에 해당되는 사업은 많지 않을 것으로 보인 다. 그러나 이러한 목적의 사업이 존재한다면, 과학적 연구역량 구축이나 우수한 연 구인재의 개발 등이 순수기초 연구의 주요 성과가 될 것이며, 이러한 편익은 화폐 가치로 환산될 수는 없지만 파급효과 분석 및 정성적 평가가 보완될 필요가 있다. <표 4-3> 국가연구개발사업의 유형별 경제성 분석 국가연구개발사업 분류 기준 연구개발단계 사업목적 순수기초 기초 원천기술확보 상용화 응용개발 공공복지 출처 : 황석원(2006) 경제성 분석 사업의 수익 (Return)을 계산하는 것이 적절치 않음 장기적 수익 (Return)을 화폐가치로 환산 사적 수익을 화폐가치로 환산 사회적 수익을 화폐가치로 환산 다음으로 원천기술 확보를 목표로 하는 기초 연구 성격의 IT 사업에 대해서는 원천기술 개발로 인한 장기적 수익을 화폐적 가치로 환산할 필요가 있다. 이 경우 프론티어 성격의 기초 기술개발이라 하더라도 기술개발로 인한 기술료 수입이나 신기술 및 제품의 도입 시 형성될 미래 시장에서의 부가가치 창출을 목표로 한다 면, 이는 직접 편익의 형태로 산출될 수 있을 것이다. 또한 해당 원천 기술이 IT 부문의 기술 및 제품 개발 외에도 타 부문의 비용 절감이나 생산성 향상 등에 기 여할 수 있는 기반 기술의 개발을 주요 목표로 하며, 이러한 목표 하에 비용 계획 이 구성되고 집행된다면, 이 때 발생하는 간접 편익을 경제성 분석에 반영할 수 있을 것이다. 예를 들어 태양광, 수소연료전지 등의 분야에서 기초 원천 기술확보 를 목표로 진행된 OOO 환경 기초원천기술개발사업 기초 연구개발투자와 사회

177 제 4 장 편익추정 개선방안 125 적 편익 간 연계 모델을 개발하고 실물옵션 개념을 적용하여 편익을 산출한 바 있다. 아직까지 간접 편익을 화폐가치로 정확하게 측정할 수 있는 방안은 알려져 있지 않지만, 간접편익의 반영을 위해서는 해당 사업의 결과와 발생되는 파급 효 과 간 인과 관계를 객관적이고 합리적으로 제시하는 것이 주요한 기초 작업이 될 것이다. 즉, 해당 사업으로 개발되는 원천 기술이 어떤 기술 및 산업, 제품에 어떻 게 적용되어 성과 창출에 기여하는지를 제시할 수 있는 논리적 인과관계의 제시 가 선행되어야 하며, 이를 바탕으로 사업의 특성에 따라 간접 편익을 화폐가치로 측정하는 방안이 논의될 수 있을 것이다.

178 126 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 제 3 절 기타 1. 회임기간 기술의 미래 지향성(최첨단 기술, 미래 유망 기술 등)이 높고 선진국과의 기술격 차가 클수록 해당 사업의 개발, 시험 및 검증, 상용화 등에 소요되는 기간이 증가 할 것으로 예상되므로 이를 고려한 회임기간 산정이 필요하다. 예비타당성조사에서 기술개발 시 다양한 기술이 연동하여 하나의 제품을 생산하 는 기술융합모델이 있는 반면 각 기술별로 제품을 양산하는 개별모델이 있다. 전 자의 경우는 융합에 적용될 기술들 중에서 선진기술과 기술격차가 가장 높은 기 술을 기준으로 회임기간을 산정하는 것이 필요하지만 후자의 경우는 각 기술별로 회임기간을 측정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 자율주행은 기술 오류 발생시 치명적인 인명피해를 초래하므로, 안전점검 및 인증 테스트, 현장 테스트 등을 위 하여 상당한 테스트 기간이 필요할 것으로 예상된다. 예비타당성조사는 기술개발 외에 보안, 안전, 사회, 환경, 법제도 등 현안에 따 라 상용화가 지연되는 경우가 발생하므로, 회임기간 산정 시 이에 대한 고려가 필 요하다. 예를 들면, 자율주행은 회임기간을 1년으로 산정하였는데, 자율주행을 위 한 보안, 안전, 법제도, 보험 등 문제로 상용화가 지연될 것으로 예상됨에 따라 회 임기간도 증가될 것으로 판단된다. 또한, 자율주행은 기술 오류 발생 시 치명적인 인명피해를 초래하므로, 안전점검 및 인증 테스트 등을 위하여 상당한 테스트 기 간이 필요할 것으로 예상된다. 예비타당성조사는 개발연구와 응용연구로 구분될 수 있으며, 양자 연구의 특성 에 따라 회임기간을 상이하게 적용하는 것이 필요하다. 응용연구는 연구결과를 제품으로 연결하기 위한 개발연구 또는 제품화연구가 추 가적으로 필요한 경우가 많으므로 개발연구와 응용연구의 회임기간을 동일하게 적용하는 것은 적절치 않다.(출처 : OECD, Frascati Manual, Paris : OECD, 2002) 예비타당성조사의 기술수준인 최종 TRL 단계에 따라 회임기간을 고려하는 것이 필요하다. 사업의 최종 TRL이 5와 7단계인 경우를 구분하여 각 사업의 회임기간 을 선정하는 것이 필요하다.

179 제 4 장 편익추정 개선방안 127 대기업, 중견기업, 중소기업과 같이 기업규모별로 회임기간이 상이한지 조사가 필요하다. 한국산업기술평가관리원이 2004~2008년에 종료된 기술개발과제의 사 업화를 통한 매출 발생기간을 조사하였는데, 중소기업의 경우 평균 기술개발기간 이 개월(최소 12개월, 최대 57개월)이며, 연구과제 종료년도 이전에 매출이 발생하는 경우가 많았다. 이는 중소기업이 기술개발을 하면 신속하게 제품 을 통해 새로운 부가가치 창출에 활용하는 것으로 판단된다. 2. 편익기간 연구개발부문의 표준지침에 따르면 순수 R&D사업의 예비타당성조사에서는 편 익기간을 설정하기 위해 해당 기술의 특성을 최대한 반영하여 유효한 수명을 적 용할 필요가 있다 라고 제시하고 있다. 자료의 정확한 근거와 타당성이 바탕이 된 다면 언급된 방법론들 이외의 방법론들을 적용할 수도 있을 것이며 적절한 방법 론이 없을 경우 연구개발 부문 예비타당성조사의 경제적 타당성 분석에서는 기술 수명기간을 도입하여 편익기간을 산정하는 것으로 제시하였다. 기술수명기간 (Technology Cycle Time, TCT) 15) 은 특허의 서지정보를 이용해 정량적으로 산출되 는 지표 중 하나로서, 인용된 특허들의 발행연도와 인용한 특허의 발행연도의 차 이값 들의 중간값(Median Age) 즉 인용-피인용 특허 시차의 중앙값으로 정의된다. 본 연구에서는 IT분야의 시장수요접근법 위주로 제시하고 있어, IT분야의 특성 이 반영될 필요가 존재한다. 일반적으로 IT분야는 기술수명주기가 다른 산업에 비 해 상대적으로 짧은 편이며 신기술 급격하게 출현하는 특성을 가지고 있다. IT분 야는 도로 철도 항만 공항 등의 건설사업의 결과물과는 다른 특성을 지니며 제시된 시설물의 물리적 수명과는 차이가 존재한다. 그리고 항만은 약 49~50년, 공항은 약 17~18년, 시설은 30년 정도의 수명으로 추정하지만 IT분야의 기술수명은 사 업의 특성에 따라 다르지만 일반적으로 10년 이하의 기술수명주기를 갖는 것이 대부분으로 조사된다. 아래 표는 최근 5년간 예비타당성 조사에서 최종 조정된 편 15) TCT(Technology Cycle Time)는 연구자에 따라 기술순환주기, 기술교체주기, 기술수명기간 등으로 다양하게 해석되 나, 용어의 일관성을 위해 기술수명기간으로 지칭함.

180 128 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 익기간의 목록이다. 편익기간이 명시되어 있지 않거나 구분이 되지 않는 기타 항 목을 제외하면 84.5%가 10년 이하의 편익 기간으로 산정되었으며, IT분야로 한정 지면 거의 모든 사업이 10년 이하의 편익기간을 갖는 것으로 조사되었다. <표 4-4> 예비타당성조사의 조정된 편익기간 편익 기간 비율 비고 6년 11.9% 7년 31.1% 기타를 제외한 10년 이하 8년 20.7% 편익기간은 84.5%임 10년 5.2% 13년 12.6% 그러므로 짧은 기술수명주기와 사업기간과의 관계를 고려할 필요가 있으며, 신 기술 출현으로 인한 기술의 진보 방향 변경, 보완재 및 대체재의 출현 등으로 관 련 기술발전 및 영향 등을 고려하여야 한다.

181 제 5 장 개선방안에 따른 적용 129 제 5 장 개선방안에 따른 적용 제 1 절 시장규모 1. 시장규모의 산정 시장규모 산정의 정량적 방법론으로 4가지의 유형의 개선방향을 제시하였다. 이 4개의 유형 중 본 연구 효율성 개선 사례로는 데이터가 존재하는 Catch-up 연구 개발 사업의 경우를 대상으로 분석하고자 한다. IT 연구개발 사업의 경우 Catch-up 인 경우는 선도시장의 데이터를 최대한 확보하고 First-Mover 인 경우는 유사시장의 데이터 확보를 통해 계량모형을 사용함으로써 시장규모의 추정의 효 율성을 높일 수가 있다. 일반적으로 부처의 기획보고서에서 주로 사용하고 있는 CAGR 방식과 계량모형 중 하나인 확장모형을 비교하여 미래 시장 규모 예측 시 과대 또는 과소 계상의 유무를 살펴보고자 한다. 가. CAGR과 계량모형 분석의 비교 다음 자료는 2009~2014년 실적치와 2015~2020년 전망치를 나타내는 자료이다. 과거 5년치 적용한 경우(2009~2014년)와 6년치 적용한 경우(2010~2014년)를 나누어 CAGR을 살펴보면, 6년치를 적용한 계량모형과는 상당한 시장규모 전망 차이를 보 이고 있다는 점을 알 수 있다.

182 130 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 <표 5-1> 계량모형과 CAGR 산정방식의 비교 연도 계량경제모형 CAGR( ) CAGR( ) 2009* 19,876* 2010* 22,951* 2011* 28,699* 2012* 34,493* 2013* 46,170* 2014* 57,989* ,796 71,837 73, ,678 88,992 92, , , , , , , , , , , , ,896 CAGR 23.9% 26.1% * 2009 ~ 2014년 실적치 <표 5-1>의 시장규모 예측 데이터 결과치를 비교해보면 CAGR의 기준연도를 어 떻게 적용하느냐에 따라서 미래 예측치의 차이가 발생하고 있다. 계량모형으로 예 측한 2020년도 시장규모는 88,585이지만 CAGR(2009~2014)인 경우는 209,588 그리 고 CAGR(2010~2014)인 경우는 232,896으로 3개의 다른 기준으로 시장 규모를 전 망한 것을 비교하면, 계량경제모형 : CAGR( ) : CAGR( ) = 1 : 2.37 : 2.6 로 큰 차이를 보이고 있다. 다음 예시의 경우에는 이미 실적치가 나온 데이터를 활용하여 CAGR과 계량모 형을 서로 비교해 보았다. CAGR을 2개년도, 3개년도, 4개년도에 대한 적용사례를 살펴보면 실적치 보다 시장이 과소계상 되었으며 2015~2025년 전망치도 곰페르츠 모형보다는 시장규모가 적게 전망되었다. 하지만 4개년도 적용부터는 S 그래프(실 적치) 보다는 적게 예측되지만 2015~2025년을 보면 급격하게 상승하는 경향을 보 이고 있다. G그래프는 곰페르츠 모형을 적용한 것으로 R 그래프(실적치)와 유사하 고 완만한 상승세를 보이고 있음을 확인할 수 있다.

183 제 5 장 개선방안에 따른 적용 131 [그림 5-1] 실적치와 추정방식의 비교 [그림 5-2] 계량모형과 CAGR 산정방식의 추정 비교 * 주: R(실적치), G(곰페르츠 모형) 이러한 곰페르츠 모형과 CAGR 방식의 시장규모 추정방식의 차이는 예비타당성 지침에도 언급하고 있지만 본 연구에서 개선방향으로 제시하고 있는 데이터가 존 재하면서 First-Mover 연구개발 사업인 경우는 데이터가 충분히 곰페르츠 등 확장 모형을 적용할 만큼 존재하지 않기 때문에 다른 계량모형을 적용하는 것이 좋을 것이다. 다음 사례는 곰페르츠 확장모형 적용이 어려운 경우 시장규모에 영향을 미치는 독립변수를 찿고 이러한 독립변수와 시장규모와의 관계를 추정하고 독립 변수를 VAR 모형으로 예측하여 시장규모를 예측하는 방법론을 제시하고자 한다.

184 132 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 나. 곰페르츠 모형 예측치 비교 적용 사례 곰페르츠 모형을 적용하는 경우 기존 과거의 데이터를 어떤 방식으로 적용하느 냐에 따라 시장규모의 예측치가 달라질 수 있음을 분석하고자 한다. 본 사례는 IT 연구개발 사례의 최종재가 4개의 대상시장으로 구분되는 경우 각각의 시장의 규 모를 예측하는 사례이다. IT 연구개발의 사례의 부품 시장이 A, B, C, D 이며 이와 유사한 부품 시장을 a, b, c, d 로 정의한다. 이러한 대상시장들 IT 제품의 부품시장이다. IT 연구개발 대 상 부품의 조합으로 완성 가능한 최종물의 유사한 기존 시장을 K 라고 한다. 첫 번째 방법은 IT 연구개발 부품시장의 데이터가 존재하지 않아 최종물의 유사한 기존 시장 K 품목의 성장률을 활용하여 A, B, C, D 시장규모를 예측한 경우이다. <표 5-2> K 품목 판매대수 (단위 : 백만 대) 구분 판매 대수 ,200 출처 : Gartner(2009.4, ) K 품목의 과거 데이터를 근거로 곰페르츠 모형을 적용하면 다음과 같이 성장의 추세를 예측 할 수 있다. [그림 5-3] 해당 품목의 미래 시장규모 성장률

185 제 5 장 개선방안에 따른 적용 133 K 품목의 미래 시장규모 성장률을 적용하여 A, B, C, D 부품시장의 시장규모를 편익기간 동안 예측하면 다음과 같다. [그림 5-4] 완제품의 유사시장을 고려한 예측한 결과 위의 경우는 IT 연구개발 사업 A, B, C, D 부품 시장의 각각에 대한 유사 시장 을 반영하지 않고 전체 완제품의 유사시장을 고려하여 예측한 결과이다. 이를 다 시 A~D 까지의 부품 시장의 유사시장(A~D)을 각 곰페르츠 모형으로 예측하여 각 유사시장의 시장규모 성장률을 IT 연구개발 사업의 시장에 적용하여 시장규모를 예측해 보았다. [그림 5-5] 부품 시장의 유사시장을 각 곰페르츠 모형 예측

186 134 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 이 사업의 편익기간인 2022년 ~ 2028년까지의 시장규모 예측치를 서로 비교하여 보았다. 기존 방식으로 산정한 시장규모 예측치와 다른 기준을 적용한 시장규모와 의 예측차이를 살펴보면 A, B, D 시장의 예측치는 큰 차이를 보이고 있지 않지만 C 시장은 매우 큰 차이를 보이고 있다. 이와 같이 곰페르츠 모형으로 추정할 경우 자료원에 따라서 예측치가 달라져 의 견의 차이가 존재함으로 여러 가지 방법을 활용하여 자료원에 따라 시장규모 예 측치가 어떠한지 비교를 통해 최종적으로 결정한다.

187 제 5 장 개선방안에 따른 적용 135 제 2 절 시장점유율 1. 시장점유율 예측 개선 사례 시장점유율의 사례를 살펴보기 위해서 부처들의 일반적인 시장점유율 접근 방법 인 전문가 설문이나 목표치 설정자료를 활용하여 기존 방법 대비과 개선 방법에 대해서 논의해 보고자 한다. 부처의 제시안은 다음 단계를 거쳐 시장점유율 예측 이 이루어진 경우이다. 1단계: 연구개발 사업의 대상 시장을 세분화 한다. 2단계: 각 대상 시장의 연구개발 사업의 성과가 시장점유율에 미치는 정도를 전 문가의 설문을 통해 도출한다. 3단계: 연구개발 사업과 유사한 시장을 정하고 이 대상의 과거 시장점유율 데이 터를 확보한다. 4단계: 편익기간에 유사 시장의 시장점유율이 그대로 유지된다는 가정을 적용한다. 5단계: 편익기간의 시장점유율에 전문가의 의견 가중치를 적용하여 최종 본 연 구개발 사업의 대상 시장 각각의 시장점유율을 도출한다. 이러한 시장점유율 도출은 연구개발 사업의 대상 시장에 대한 과거 데이터의 부 재를 이유로 적용한 접근법이다. 데이터가 부족한 경우 전문가의 설문에 의한 방 법론 적용이 불가피하게 보이지만 연구개발 대상 시장에 따라 전문가의 의견에 신뢰성이 제기될 수 있다. 시장 점유율 도출과정에서 가장 문제가 있는 부분은 유사시장에서 가정한 시장 점유율의 성장률이 편익기간 동안에 그대로 유지된다는 가정이다. 이러한 가정을 논리적으로 설명하기가 어렵다. 따라서 이러한 방법론을 정량적인 접근방법론을 활용하여 시장점유율을 새롭게 도출해 보고자 한다. 본 사례의 연구개발 사업은 Catch-up 사업인데 선도시장의 시장점유율 데이터 가 거의 없는 경우이다. 이런 경우 부처가 제시한 방법처럼 전문가의 설문에 의존

188 136 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 하지만 말고 유사시장의 데이터를 확보하여 정량적 방법론을 활용해 볼 수 있다. 시장점유율 개선방향에서도 언급했듯이 데이터가 부족한 경우에는 정량적 접근 법에 의한 시장점유율 예측의 신뢰성에 의문이 제기될 수 있기 때문에 시장점유 율을 추정하기 전에 편익기간 동안의 시장 점유율 예측의 방향에 대해서 특허지 수와 시장점유율의 관계를 계량모형을 적용하여 분석해 본다. 즉 다음과 같은 계 량모형을 통하여 연구개발 사업이 직접적으로 얼마나 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는지에 대해서 추정해 볼 수 있다. 특허지수와 시장점유율사이에는 일정한 시차를 두고 존재하기 때문에 시차가 적 용될 시계열을 독립변수에 적용하여 계량모형을 분석해야 하는 점이 주의해야 할 사항이다. 가장 기본적인 OLS 모형을 활용하여 분석해 보기로 한다. 물론 선형모 형을 가정하는 것이 단순해 보이기는 하지만 때로는 정확하게 알 수 없는 비선형 모형보다는 더 설명력을 갖는 것이 일반적이다. 종속변수에는 본 연구개발 사례의 유사시장의 시장점유율 데이터를 적용하고 각 독립변수에는 4개의 대표 특허지수 를 사용한다. MS: 시장점유율 CPP: 인용도 지수(Cites Per Patent) PII: 특허영향지수(Patent Impact Index) TS: 기술력 지수(Technology Strength) PFS: 시장확보지수(Patent Family Size) t: 연도 상기 식의 각 독립변수는 상관관계가 높으므로 독립변수의 개수를 조절하여 유 의수준이 높게 나오는 최적의 식으로 구성하여 각 계수의 부호나 크기를 고려한 다. 즉 4개의 대표적인 특허지수를 모두 대입하여 추정해보고 독립변수를 제거해 보면서 추정을 여러 번 수행해 보는 것이 중요하다.

189 제 5 장 개선방안에 따른 적용 137 각 독립변수의 부호가 양(+)의 부호를 가진다는 것은 특허지수가 시장 점유율에 긍 정적인 영향을 미치는 것으로 파악할 수 있다. 즉 연구개발 사업으로 인한 기술개발 이 시장점유율에 영향을 미친다는 것을 설명한다. 따라서 연구개발 사업의 시장점유 율 산정 시 전문가를 통한 시장점유율 산정이 타당성을 가진다고 판단할 수 있다. 하지만 독립변수의 부호가 음(-)의 부호를 가진다는 것은 특허지수가 시장점유율 에 부정적인 영향을 미치거나 또는 영향을 거의 미치지 못한다는 것을 반증한다. 따라서 연구개발 사업의 기술만으로 시장점유율이 상승한다고 판단하기는 어렵다. 본 사례의 경우 시장점유율과 특허지수 사이의 관계를 파악해 본 결과 모두 음 의 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 기술개발사업이 시장점유율에 영 향을 미치는 정도는 낮을 것으로 판단된다. 특허지수가 시장점유율에 (-) 영향을 경제적인 관점에서 보면 많은 이해가 요구 되나, 그 만큼 기술적인 요소보다는 광고, 마케팅 등 외부 변수의 영향이 더 큰 경우에는 이와 같은 관계의 도출도 가능하다. 또한 이러한 연관분석 시 독립변수 와 종속변수의 내생성(Endogeneity)이나 독립변수 사이의 다중공선성(Multi - Collinearity)의 발생가능성이 있음으로 이를 체크하여 모형을 설정하였다. 특허지수 계수부호 특허인용도지수(CPP) - 특허집중도(PII) - 기술력지수(TS) - 시장확보력지수(PFS) - 이 경우에는 마케팅 요소나 생산자에 대한 인센티브 요소가 기획보고서에 얼마 나 제시되어 있는지를 판단하여 시장점유율 산정에 반영해야 할 것으로 판단된다. 이러한 경우에는 전문가의 설문보다는 데이터에 근거한 시장점유율 예측이 더 신 뢰성을 가질 수 있을 것이다. 따라서 유사시장의 시장점유율에 대한 과거 데이터 를 이용하여 시장점유율을 예측해 볼 수 있다. 본 사례에서 [그림 5-6]은 특허지수에서 나온 계수를 고려하지 않고 과거의 시 장점유율 데이터를 BASS 모형을 이용하여 추정한 것이다. 이렇게 BASS 모형을 활

190 138 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 용하여 시장점유율을 예측하는 경우도 존재하는데 이러한 시장점유율은 과대계상 될 가능성이 존재한다. 왜냐하면 이러한 예측은 연구개발 사업의 직접적인 효과 로 시장점유율이 확대되는 효과 이외에 마케팅이나 경제환경 변화를 고려하지 않 은 것이기 때문에 시장점유율 예측의 보정이 필요하다. 따라서 특허지수와 유사시장의 시장점유율의 관계를 추정하여 이를 근거로 연 구개발이 어느 정도 시장점유율에 영향을 미칠 것인지에 대한 판단의 근거를 추 정하고 이를 반영해야 한다. 다음 그림은 BASS 모형 예측치에 특허지수가 시장점유율을 설명하는 비율을 계 산하여 적용하여 추정한 것이다. [그림 5-6] 시장점유율 추정 IT 연구개발 사업이 기간이 평균적으로 5~7개년 그리고 편익회임기간과 편익기 간을 고려하면 약 10년 정도인 점을 고려한다면 시장점유율 예측은 현재 기준으 로 15년 정도를 예측해야 한다. 시장점유율의 약 15개년 예측치를 보면 두 패턴을 구별하기가 매우 어려운 것이 현실이다. 보정전의 편익기간의 시장점유율 예측치 보다 보정 후 시장점유율의 예 측치는 약 1% 내외의 차이를 보이고 있다. 즉 이 연구개발 사업의 최종재의 시장

191 제 5 장 개선방안에 따른 적용 139 점유율 예측치시 마케팅 등 요소의 영향을 반영하지 않는다면 약 10% 포인트 정 도 과대계상 될 가능성이 있다는 것으로 보여주고 있다. 각 연도별로 어떻게 시장 점유율이 어떻게 변화되는가를 각 연도별로 분석하는 것으로 매우 정교한 데이터 작업이 필요하다. 이러한 연구는 향후 지속적으로 이루어져야 할 것이다. [그림 5-7] 보정 시장점유율 추정 2. 예측 개선사례(유사 시장의 시장점유율에 대한 충분 데이터 미확보 시) 위에서 살펴본 사례는 유사시장의 시장점유율 데이터가 충분하여 BASS 등 확장 모형을 사용하여 시장점유율을 예측한 경우이다. 하지만 연구개발 사업에서 유사 시장을 발굴한다고 하더라고 유사시장의 시장점유율을 확장모형을 추정할 만큼 충분한 데이터를 발굴하는 것은 어려운 경우도 있다. 이러한 경우 기존의 사례에 서는 전문가의 설문에 의존하여 시장점유율을 예측했다. 본 사례는 전문가의 설문 에 의존하지 않고 유사시장의 시장 점유율에 영향을 미치는 독립변수들과의 관계 를 파악하고 이를 통하여 BASS 등 확장모형 대신에 독립변수의 시계열 데이터를 이용하여 추정하고자 한다.

192 140 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 유사시장이나 선도시장의 시장점유율 과거데이터를 확보한다. 여기서 과거데이터 는 BASS 모형 등을 이용하여 중장기 예측을 하기 에는 충분하지 않지만 연관분석 이 가능한 수준의 데이터를 의미한다. 연관관계 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 데이터 중에서 시계열 분석이 가능할 정도의 데이터가 존재하는 데이터를 확보한다. 본 사례에서는 연구개발 기술 I, P, C, B의 유사시장 데이터를 확보하였다. 이 과정에서 유사시장 점유율 데이터는 신뢰성 있는 자료원의 시장점유율 자료를 확 보하는 것이 중요하다. 본 사례는 2007~2014까지의 8개년의 데이터를 확보하였으면 이를 종속변수로 하여 시장점유율을 추정하고자 한다. 기본 모형은 다음과 같은 식을 사용하여 분석한다. : 시장점유율(i = I, P, C, B, t = 2007~2014) 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 독립변수는 다음 <표 5-3>와 같이 정의한다. 독립변수는 2개의 유형으로, 첫 번째 유형은 연구개발 사업이 일반적으로 시장점 유율에 영향을 미칠 수 있는 변수들을 사용한다. 그리고 두 번째로는 추정하고자 하는 시장점유율에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 독립변수를 적용하는 것이다. <표 5-3> 시장점유율에 영향을 미치는 조정 독립변수 약어 항목 연도 rd 연도별 연구개발비 성장률 추이 tt 기술무역 기술수지비(기술수출/기술도입) pe 인구만명당 연구원수 pg 연구개발비 항목 중 연구개발단계 기초비율 ug 연구개발비 항목 중 연구개발단계 응용비율 dg 연구개발비 항목 중 연구개발단계 개발비율 go 재원별 연구개발비 항목 중 정부 비율 ci 재원별 연구개발비 항목 중 민간 비율 fo 재원별 연구개발비 항목 중 외국부문 비율 출처 : KISTEP(2013) 연구개발활동조사 보고서

193 제 5 장 개선방안에 따른 적용 141 <표 5-4> 시장점유율에 영향을 미치는 독립변수 약어 항목 연도 IT I 기술의 유사시장 무역수지 PT P 기술의 유사시장 무역수지 CT C 기술의 유사시장 무역수지 BT B 기술의 유사시장 무역수지 IP I 기술의 유사시장 특허건수 비율(선진국 대비) PP P 기술의 유사시장 특허출원건수 비율(선진국 대비) CP C 기술의 유사시장 특허출원건수 비율(선진국 대비) BP B 기술의 유사시장 특허 출원건수비율(선진국 대비) 출처 : 무역협회 품목별 수출입 통계, WIPS-ON 패널모형 16) 추정 기법을 사용하여 시장점유율과 독립변수들 간의 관계를 살펴 보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 총 17개의 독립 변수 중에서 13개의 독립 변수가 99% 신뢰구간에서 유의한 결과를 얻을 수 있다. 조정 독립변수 중에서 DG(연구개발비 항목 중 연구개발단계 개발비율)은 시장점 유율의 변동에 약 2.6%의 영향을 미치고 GO(재원별 연구개발비 항목 중 정부 비 율)도 약 2.2% 시장점유율에 영향을 미칠 수 있다는 것을 추정할 수 있다. 시장점유율에 직접적으로 영향을 미치는 독립변수 중에는 CP(C 기술의 유사시 장 특허건수 비율)는 약 4.2% 시장점유율에 영향을 미치고 PP(P 기술의 유사시장 무역수지)는 약 2.9% 시장점유율에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 독립변수와 시장점유율의 변수 관계를 근거로 하여 미래 시장점유율을 예측하고자 한다. 각 독립변수에 대하여 AR(Auto Regression)을 사용하여 시장 점 유율을 예측할 수 있다. 물론 이러한 자기상관모형으로 분석한 경우에는 4개의 기 술이 특정시점 즉 편익기간동안 어떤 시장 점유율을 갖는지를 분석할 수 있다. AR를 활용하여 독립변수의 미래 전망치를 계산할 경우에는 자기상관관계가 어 떠한 식으로 발생하고 있는지를 살펴본 이후에 이를 적용하여 시장점유율을 예측 16) 패널모형은 시계열 자료와 횡단면 자료를 동시에 적용하여 추정하는 기법으로 본 연구에서는 독립변 수들이 시장점유율에 시간에 따라 어떠한 영향을 미치는가와 각각 독립변수들이 같은 시기에 시장점 유율에 얼마나 영향을 미치는지를 동시에 파악하기 위하여 적용한다.

194 142 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 하는 것이 바람직하다. 이 중에서 P 기술에 대해서 시장점유율을 예측해 보면 다 음과 같다. 2030년까지 시장점유율을 예측해 보면 다음과 같다. 편익기간에 해당되는 2024~2030년 구간에는 연구개발 사업으로 인한 기술개발이나 연구개발 성과 등이 시장점유율의 변동에 많은 영향을 미치지 않은 것으로 분석되었다. 2017년부터 시장점유율이 지속적으로 확대되다가 편익기간 중에는 시장점유율 성장률이 늘어나지 않은 것으로 전망된다. 물론 본 연구개발 사업이 종료되기 전 에는 실제로는 시장점유율이 존재하지 않는다. 편익기간 2024~2030년을 살펴보면 연구개발 사업 종료 후 시장점유율이 확대되다가 2025년부터는 일정한 수준을 유 지할 것으로 판단된다. [그림 5-8] P 기술의 시장점유율 예측 이러한 추정의 결과가 얼마나 신뢰성이 있느냐에 대한 논의는 기존의 기획보고 서에서 추정한 방식과의 차이를 보고 평가해야 한다. 본 보고서의 개선방향에서도 언급했듯이 전문가의 설문이나 과거 유사시장의 시장점유율을 CAGR 방식으로 미 래를 예측하는 것은 논리적 근거가 부족하다. IT 연구개발 사업의 경우는 원천기 술 개발 보다는 제품화 단계의 개발이 많기 때문에 최대한 시장점유율에 영향을 미칠 수 있는 이러한 독립변수를 활용하고 이들의 과거 시계열을 활용하는 것이 보다 객관적인 근거를 제시할 수 있다고 판단된다.

195 제 5 장 개선방안에 따른 적용 143 제 3 절 사업기여율 IT 분야 사업의 경우 민간분야의 투자가 활발한 사업 분야로서 민간부문의 재 원 비중이 높다는 특성이 있으며 이를 정확히 반영하기 위해 앞에서 설명한 바와 같이 연구개발사업의 주요 기술 분야가 6T 분야를 적용하거나, 해당 산업 혹은 가장 인접한 산업 분야에서의 정부공공 대 민간 투자 비중을 적용함으로써 산업 별 특성을 반영할 수 있다. 사업기여율의 적용에서는 대부분의 경우를 차지하는 특정 기술이나 사업을 목적으로 하는 특정 산업 분야의 정부 공공 대 민간 투자 비중을 구한다. 그런 후 국가연구개발 비중을 적용한 것과의 차이를 비교한다. [그림 5-9] 연구개발활동조사 보고서 중 산업별 민간 부담연구개발비 민간 투자가 활발한 분야임에도 불구하고 국가연구개발 비중을 적용한 A사업의 경우, 관련 정부 R&D 투자규모는 최근 3년간 첨단센서 부문 평균 정부투자금액을 사용하였고, 관련 민간 R&D 투자규모는 관련 정부 R&D 투자규모에 연구개발활동 조사(2012)의 정부 대 민간 투자 비율인 26.1 : 73.9를 적용하여 간접적으로 추산한 바 있다. 그리고 비교 대상인 반도체 분야의 민간 투자 금액(자체부담연구개발비) 은 아래 표와 같이 16조 4천억 원이고, 정부투자 금액은 국가연구개발비가 국가과

196 144 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 학기술지식정보서비스 NTIS로 검색을 통해 5천억 원을 투자한다면 민간 대 공공 비중은 97:3로 계산되어 진다. 이를 사업기간 동안의 연평균 투자금액에 아래 식 과 같이 구할 수 있다. - 반도체 관련 민간 투자 규모 = 반도체 정부 투자 규모 *(반도체 관련 기술 분 야 또는 관련 산업분야의) 민간 대비 정부 투자 비중 (민간비중/정부비중) - 사업기여율 = 동 사업 예산 / (해당 사업 관련 정부연구개발예산 규모 + 추정 된 해당 사업 관련 민간 연구개발투자 규모 + 동 사업 예산) <표 5-5> 국가연구개발투자 비율과 산업별 부담연구개발비 비율 비교(단위 : 억 원) 정부투자(NTIS) A 사업 경우 B 사업 경우 5,000 6,000 정부투자(NTIS) A 사업 경우 B 사업 경우 5,000 6,000 민간투자금액 추정(활동조사) 국가연구개발투자 정부 대 민간 투자금액(비율) 14,157 (26.1 : 73.9) 16,988 (26.1 : 73.9) 국가연구개발투자 정부 대 민간 투자금액(비율) 14,157 (26.1 : 73.9) 16,988 (26.1 : 73.9) 산업별 부담연구개발비 정부 대 민간 투자금액(비율) 164,000 (3 : 97) 59,000 (9 : 91) 6T별 정부 대 민간 투자금액(IT비율) 57,500 (8 : 92) 69,000 (8 : 92) 비고 - 비율 및 금액 차이 발생 - 관련 기술 분야 또는 관련 산업분야 의 적용 필요 사업기여율 산출의 가장 기본이 되는 해당 사업분야의 정부 연구개발 예산 규모 에 있어서 과거 자료를 바탕으로 하여 미래 사업 기간 동안의 규모를 추정하면, 정부연구개발예산의 증가율은 세부 기술분야별로 큰 편차를 보이는 경우가 많으 므로 앞에서 설명한 바와 같이 적정 성장률(IT 기술 분야나 해당 산업 분야의 평 균 증가율의 활용, 기준 년도로 해당연구개발사업의 연평균 투자 금액이 동 분야 의 국가전체 연구개발투자에서 차지하는 비중 산출)을 적용하여 미래의 성장률을 예측하여야 한다.

197 제 6 장 결론 및 시사점 145 제 6 장 결론 및 시사점 최근 3년 간 부처에서 제시한 기획보고서 및 예비타당성조사 보고서를 통해 사 례 분석해본 결과 경제성분석의 편익항목에 대한 조정은 평균적으로 30 40%가 조정된 것으로 조사되었다. R&D 사업의 특성상 매우 다양한 편익 항목에 대해서 검토 및 조정을 해야 하기 때문에 제시된 자료 및 근거도 다양할 수 밖에 없다. 본 연구의 분석결과를 보면 상당부분을 공통적인 사유로 인한 조정으로 파악되 고 있다. 따라서 이러한 공통적인 조정 원인 및 문제점을 파악하고 객관적인 근거 제시를 위한 정의 및 상세 방법론을 제시하였다. 편익 산출 저해 요인의 중요도 및 항목 간 중복도를 산출하였고, 연구개발 편익추정 저해요인 가중치와 예비타당 성조사 편익격차 발생항목의 영향도에 대한 연관관계 분석을 통하여 편익격차를 유발하는 핵심 발생요인을 도출하였다. 편익추정 저해요인과 편익격차 발생항목, 각 요인 간 중요도 및 중복도, 연관관계 등을 도출하여 중요도에 따라 시장규모, 시장점유율, 사업기여율, 이전편익, 간접편익 등의 개선방안을 제시하였다. 또한 이에 대한 적용사례를 분석하였다. 향후 중요 변수의 객관화와 신뢰성 제고를 위 해 지수, 외부 변수들의 영향도, 연관도 등과 관련된 편익 추정 계량화 연구가 필 요할 수 있다. 다음은 각 주요 조정 원인에 대한 결론과 함께 시사점을 제시한다. 1. 과대산정에 대한 조정 편익의 회임기간의 축소문제 또는 편익발생기간에 대한 과대계상의 경우 이 를 어떻게 조정할 것이냐의 문제가 제기된다. 최근 예비타당성 조사에서 이러 한 편익항목이 조정된 경우가 약 40% 수준이며 이러한 부분을 정확하게 조정 하기 위한 기준마련이 필요하다. 물론 표준지침에서 기술수명주기론 등을 활용하여 조정을 해야 한다고 명시되어 있지만 상세 기준 및 적용에는 모호한 경우가 발생한다. 연구개발사업은 사업의 복잡하고 다양한 특성으로 인해 다양한 기술이 적용되기 때문에 좀 더 세분화된 적용 지침이 우선적으로 마련되어야 할 것으로 판단된다.

198 146 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 과학기술을 최소한 6T, 즉 정보통신기술(Information Technology), 생명공학기술 (Biology Technology), 나노기술(Nano Technology), 환경공학기술(Environment Technology), 우주항공기술(Space Technology), 문화콘텐츠기술(Culture Technology) 로 분류하고 이 분야 사업의 회임기간과 편익발생 평균기간 등을 도출하는 조사 및 연구가 추진될 필요가 있다. 특히 광범위하거나 사업 특징이 특성화될수록 세 분화하여 분석하는 과정이 필요하며, 특히 IT 분야는 최근 각광받는 연구개발 분 야이기 때문에 세분화하는 작업이 필요할 것이다. 우선적으로 기술의 유사성을 평가할 수 있는 지표를 개발하고 이를 바탕으로 예 비타당성 조사에서 결정된 편익 회임기간과 편익 산정기간의 데이터베이스를 업 데이트하여 이를 제공하는 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 시장가치접근법에 의한 편익 산정 시 과대계상으로 예비타당성보고서에서 하향 조정되는 경우의 항목 중 R&D 사업화 성공률, 사업기여율, 부가가치율 등이 대표 적이 것으로 분석되었다. 이 중에서 부가가치율은 자료원의 한정과 계산방식의 명 료성으로 인해 하향조정 정도가 평균 9.6% 정도로 조정폭이 상대적으로 작았다. 이에 반해 R&D 사업화 성공률과 사업기여율은 12.6%, 19.2% 각각 보다 큰 조정이 이루어진 것으로 분석되었다. 이와 같이 부처가 제시한 주요 편익계산 항목 중 사 업기여율이 상대적으로 가장 많은 조정이 이루어졌다. R&D 사업화 성공률은 적용 자료의 최신성 여부에 의한 조정과 신뢰성 있는 자료원 여부에 따른 조정이 다수 이므로 단순 오류를 보정한 것이라 볼 수 있다. 따라서 우선적으로 사업기여율의 계산에서 필요한 유사 산업 및 분야의 분류 체계를 명확히 할 수 있도록 관련 산 출 방식을 제시하였다. 이를 통해 사업기여율 계산에 대한 조정 건수 및 폭이 줄 어들 것으로 기대할 수 있다. 2. 자료원의 신뢰성 편익의 조정사유를 보면 대부분의 항목에서 자료원의 변경 또는 불인정으로 인 하여 편익이 조정되거나 편익 자체가 불인정 되는 경우가 많았다. 따라서 자료원 의 신뢰도 확보와 적용 기준 자료원의 선정은 매우 중요한 요소 중 하나이다.

199 제 6 장 결론 및 시사점 147 우선적으로 예비타당성보고서에서 편익 산정 시 공통적으로 적용되는 항목에 대 해서는 국가 공인 자료 및 데이터베이스를 활용하는 것이 필수적이다. 예를 들면 환율, 유가, 물가지수, 수출입통계 등과 같은 일반적인 지수들에 대한 구체적인 자 료원을 명시함으로써 부처의 기획보고서 작성 시 오류를 줄일 수 있을 것이다. 일반적인 자료원이 아닌 사업에 따라서 자료원의 신뢰도를 확보하기 위해서는 다음과 같은 연구를 진행하여 자료원의 신뢰도 지수를 개발할 필요가 있을 것으 로 판단된다. 신뢰성 제고를 위해서 여러 방안의 연구가 필요하겠지만, 그 중 최 신 빅데이터 기법을 활용하여 자료원의 노출 수 또는 인용수를 측정하여 이를 지 수화 하는 방안에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다. 논문 등의 인용 수 등은 이미 많은 분야에서 활용되고 있는 것처럼 여러 자료에 대해 이러한 기법을 적용 하여 기술 및 해당 수치에 대한 동향, 인용 수 등을 구할 필요성이 있다. 다음으 로는 사업의 해당분야 전문가들의 설문을 통해 자료원의 신뢰도를 평가하여 지수 화 하는 방안을 마련할 필요가 있다. 3. 실현 불가능한 목표 및 수치에 대한 조정 각 연구개발 사업의 기술력이 향후 사업 기간 내에 세계 수준에 도달하여 시장 점유율을 높일 수 있는지에 대한 측정을 어떻게 하느냐에 대한 이슈이다. 또는 해 당 기술이 과연 기간 안에 완성이 될 수 있느냐는 문제이다. 물론 이 문제는 기술 성 분석에서 나온 분석을 근거로 작성되어 왔지만 이를 보완할 수 있는 기술력 지수개발이 역시 필요하다. 시장의 성장성에 대한 부분 또한 실현불가능한 수치가 제시되는 경우가 존재한 다. 이러한 측정은 연구개발사업이 추구하는 부분적인 시장의 합이 전체 시장의 규 모와 어느 정도의 차이까지 인정하느냐가 분석되어야 할 것이다. 역시 중복적인 시 장의 합계로 시장 규모가 실현불가능한 수치가 도출 될 수도 있을 것이다. 시장 산 출에 있어서 사업의 특성에 따라 다른 측면이 존재하지만, 중간재의 부품이나 기술 등 하부 부품/기술의 시장으로 미래 시장 규모를 산출하는 방안 등의 접근이 필요 하다. 다음은 편익 도출에 필요한 변수에 대한 결론과 함께 시사점을 제시한다.

200 148 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 가. 시장규모 시장가치 접근법에 의하여 편익을 산정하는 경우 시장규모와 시장점유율은 가장 예 측이 어려운 항목 중의 하나이다. 시장규모의 산정을 위해서 예비타당성 표준지침에 서 CAGR(복합연평균성장률)과 같은 방법사용을 지양하고 곰페르츠 모형 등 확산모형 을 활용하여 산정하는 것을 제안하고 있다. 하지만 연구개발 사업의 유형이 다양한 점을 고려한다면 확산모형을 적용할 수 있는 경우는 제한적일 수 있다. 따라서 연구 개발 사업의 유형에 따른 시장규모 산정 방식에 대한 제안이 필요하다. 본 연구에서 는 IT 연구개발 사업의 유형을 4개로 제시하고 있는데 데이터가 존재하고 Catch-Up 연구개발 사업의 경우에는 곰페르츠 모형 등 확산모형을 활용하여 시장규모를 추정할 수 있다. First-Mover 사업의 경우에는 데이터의 불완전성으로 인해 확산모형 보다는 시장규모와 시장규모에 영향을 미치는 변수의 관계를 추정하는 계량모델을 활용한다. 시장규모에 영향을 미치는 독립변수의 예측은 AR 모형을 활용한다. 데이터가 부족하고 Catch-Up 연구개발 사업인 경우 계량모형 적용이 어려운 경 우는 전문가 설문을 통하여 데이터를 확보하고 미래 시장규모 성장률은 CAGR 방 식을 활용한다. 하지만 CAGR 방식의 활용은 시장이 안정기에 있는 경우에만 적용 이 가능하다. First-Mover 사업인 경우에는 전문가 설문을 통한 컨조인트 분석을 활용하여 시장규모를 추정한다. 향후 예비타당성조사에서 시장규모 예측을 위해서는 연구개발 사업의 유형과 데 이터의 확보여부를 판단하고 어떠한 정량적 방법론을 사용해야 하는지에 대한 개 선방향이 연구의 성과로 판단된다. 나. 시장점유율 시장점유율은 시장규모의 예측 보다는 좀 더 복잡한 구조로 이해되어야 한다. 시장점유율은 연구개발 사업이외에도 마케팅 요인에 의해서 시장점유율이 향후 변동 될 가능성이 있기 때문에 이에 대한 면밀한 분석이 요구된다. 예비타당성조사에서는 마케팅적비용을 인정하지 않기 때문에 편익에서도 마케팅

201 제 6 장 결론 및 시사점 149 으로 인한 시장점유율 확대 부분을 제거해야 과대계상 산정의 문제를 해결할 수 있다. 데이터가 존재하고 Catch-Up 사업의 경우는 시장점유율과 시장점유율에 영 향을 미치는 변수의 관계분석을 추정할 수 있는 선형모델이나 판매반응 모델을 활용하여 시장점유율을 예측한다. First-Mover 사업인 경우에는 시장점유율의 급 격한 변화를 반영할 수 있는 미분게임이론 모델 등을 활용하여 예측할 수 있다. 데이터가 존재하지 않는 경우는 계량적 모형 적용이 어렵고 정량적 분석이 정성 적인 측면이 일부 적용되기 때문에 정량적 방법론으로 도출되더라도 신뢰성에 의 문이 제기될 수 있다. 따라서 시장점유율을 예측하기 전에 특허지수와 시장점유율 의 관계를 통해 시장점유율 예측의 방향성을 체크해야 한다. Catch-Up 사업인 경우는 우선적으로 델파이 기법을 적용한 전문가 설문을 하여 시장점유율을 산정 하고 이에 영향을 미칠 수 있는 독립변수와의 관계를 이산 반응모형을 활용하여 추정하고 예측할 수 있다. First-Mover 사업인 경우는 컨조인트 기법을 통해 1차 적으로 시장점유율을 추정하고 다음 단계로 Judgemental Bootstrapping 이나 행위 자 기반 모형을 적용하여 시장점유율을 추가적으로 추정할 수 있다. 이러한 2단계 의 시장점유율 산정을 하는 이유는 연구개발 사업으로 인한 시장점유율확대만을 예측하여 과대계상을 조정할 수 있다. 또 다른 측면은 연구개발 사업에서 마케팅 적 비용의 부분인정이 가능해 진다면 이러한 요인의 시장점유율 확대에 미치는 영향을 추정할 수 있다. 본 연구는 시장점유율의 예측에서 마케팅적 요인과 연구개발 사업의 요인에 의 한 효과를 어떻게 구분할 것인지에 대한 가이드라인을 제시했다는데 의의가 있다. 또한 연구개발 사업의 4가지 유형에 따른 적용방법을 제시함으로써 다양한 시장 점유율 정량적 분석 방법을 제공하고 있다. 시장점유율은 연구개발 사업의 효과로 변동되는 부분보다는 마케팅 또는 외부 환경 요소에 의해서 변동되는 부분이 크게 나타날 수 있기 때문에 예비타당성조 사에서 강소기업 육성 교육 및 인센티브 지급 등에 대한 비용을 반영하고 이러한 요인 들이 시장점유율 확대에 미치는 요소가 추정되는 것이 바람직하다.

202 150 국가연구개발사업 예비타당성조사 편익사례분석과 개선방안의 도출 다. 사업기여율 사업기여율은 사업의 특성이나 접근 방식에 따라 큰 편차를 보이는 항목으로서 경제성 분석의 전체 결과에 영향을 미치는 주요 요인이 되고 있다. 따라서 사업기 여율 산출에 공통적인 지침 마련이 필요하다. 특히 해당 사업 분야에 대한 민간부 문의 투자 규모를 직접적으로 파악할 수 없기 때문에 기존의 자료를 활용하여 가 장 근접하게 해당 분야의 민간 투자 규모를 추정할 수 있는 기준 마련이 필요하 다. 이와 관련하여 본 연구에서는 민간 부문 연구개발통계의 분류 기준인 산업분 류를 기준으로 하여 해당 사업과 가장 인접하거나 해당 사업을 포함하고 있는 산 업분야에 대해 정부공공재원과 민간 재원 비중을 산출하고, 이를 해당 사업 분야 의 정부공공연구개발투자에 적용하여 민간 투자 비중을 산출하는 것을 제안하였 다. 이와 같은 방식의 적용은 국가 전체의 정부공공재원 대 민간 재원 비중을 사 용하는 방식보다 해당 사업의 특성과 투자 분포를 보다 잘 반영하도록 함으로써 사업 기여율의 정확성을 높일 것으로 판단한다. 또한 향후 이와 같은 산출 방식이 정착되고 객관적인 타당성을 높이기 위해서는 국가연구개발예산자료 분류기준과 표준산업분류 간 연계표를 작성함으로써 정부 공공부문 재원과 민간 재원을 파악함에 있어서 보다 일치되는 기준을 활용할 수 있을 것이다. 4. 이전편익 이전편익의 적용에 혼동을 최소화하기 위하여 다른 지역이나 다른 사업으로부 터 단순히 장소의 이동만 있는 수입 으로 정의하는 것이 올바르다고 판단된다. 경제학적으로는 편익의 총량은 변하지 않고 귀속의 주체만 바뀌는 것이라고 할 수 있으나, 이는 자칫하면 A의 수입이 B의 지출이기 때문에 이전편익이라고 그릇 되게 판단하거나 과다 적용할 수 있는 우려가 있다. 따라서 지출자와 수입자간의 소득 이전 문제는 거론하지 않고, 다른 지역이나 다른 사업에서도 발생할 수 있는 수입이 해당 사업의 수입으로 나타나게 되는 경 우에만 국한하여 예비타당성조사에 포함시켜야 할 것을 제안한다.

203 제 6 장 결론 및 시사점 간접편익 간접편익의 개념과 관련 문헌연구를 바탕으로 하여 실제 경제성 분석 과정에서 고려되는 성과가 편익 항목에 포함될 수 있는지를 판별할 수 있는 기준을 3가지 로 제시하였다. 이 기준을 적용한다면 간접 편익이라 하더라도 사업의 핵심목표와 인과적 관련성이 높으며, 사업의 전체 성과에서 중요한 비중을 차지하고, 해당 편 익을 창출하기 위한 비용과 그 세부 계획이 사업에 포함되어 있다면 이를 편익으 로 반영할 수 있을 것이다. 본 연구의 분석 대상인 IT 분야 연구개발사업 중에는 이러한 기준을 만족하는 간접편익 사례가 없지만, 타 기술 분야의 사업에 적용된 사례들을 바탕으로 한다 면 기초연구로 인한 편익의 반영, 센터 구축을 통한 기업 창업 및 매출 발생 등의 간접편익들도 위의 기준을 충족한다면 편익으로 반영될 수 있을 것이다. 다만, 간접편익의 경우 편익 산출 기준이나 방식 등이 정립되어 있지 않은 경우 가 많으므로 향후 이를 합리적으로 측정할 수 있는 산출방법, 편익 산정 기준의 마련 등이 필요할 것이다. 또한 이러한 조건을 충족시키지 않는 간접편익, 즉 관련 산업의 생산유발, 고용 창출, 부가가치 증대 등의 성과에 대해서도, 그 성과가 국가 사회적으로 중요한 파 급효과를 갖는다면 비용 편익 분석의 보완적 자료로서 파급효과의 결과를 고려하 는 것이 바람직할 것이다.

204 152 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 참고문헌 o 김태윤, 규제영향분석에 있어 편익 평가 및 측정의 타당성에 관한 연구- 편익의 과대계상 문제를 중심으로, 규제연구 제20권 제2호, 2011 o 김봉훈, 계량모델 활용을 통한 시장점유율 산정의 효율성 분석, 2015 o 권익현, 광고비의 판매반응곡선에 대한 이론적, 실증적 연구 광고연구 (봄호) , 1994 o 박지영ㆍ김상일, 국제비교를 통한 R&D 경제성분석 신뢰성 확보 연구, 한국과학기술기획평가원, 2010 o 신태영, 기술혁신과 경제성장: 요소대체율, 기술진보율 및 연구개발투자, 기술혁신연구 제15권 제2호, pp 1-24, 2007 o 원동규 임종연, 신기술제품의 시장점유율 예측을 위한 행위자 기반 수요 확산모형에 대한 연구, 기술혁신학회지, 2011 o 양희승, R&D 예비타당성조사에서의 편익 추정의 정형화 가능성에 관한 고찰, 정책분석평가학회보 제20권 제2호, 2010 o 정보통신정책연구원, 2015년 ICT 시장전망, 2015 o 정택수 외, 퍼지종속관계 및 퍼지측도를 이용한 다기준평가방법, 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 1994 o 최석준 간형식, 연구개발 분야 예비타당성 제도의 개선방향, 기술혁신 학회지 제11권 2호, 2008 o 최이중 외, R&D부문 예비타당성조사 편익추정을 위한 시장예측 방법론 연구, KISTEP, 2013 o 하준경, 연구개발의 경제성장 효과분석, 경제분석 제11권 제2호, pp , 한국은행 금융경제연구원, 2005 o 한국과학기술기획평가원, 연구개발부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 (제1판), 2012 o 한국과학기술기획평가원, 연구개발부문 사업의 예비타당성조사 표준지침 (제2판), 한국과학기술기획평가원, 2014 o 함상민, 항공화물 운송서비스에 대한 포워더들의 기대가치 변화요인 평가 에 관한 연구, 인하대학교 학위논문, 2011

205 참고문헌 153 o 황석원, R&D 프로그램의 유형별 경제성 평가방법론 구축, 과학기술정 책연구원, 2006 o 황지호 외, 2013년 R&D사업 예비타당성조사 일관성 제고를 위한 조사 체 계 개선방향 연구, 한국과학기술기획평가원, 2013 o Bass, F., A New Product Growth Model for Consumer Durables, Management, Science 15(5), , 1969 o Fareena Sultan, John U. Farley and Donald R. Lehmann, A Meta-Analysis of Applications of Diffusion Models Journal of Marketing Research Vol. 27, No. 1 (Feb., 1990), pp , 1990 o Gellman Associates, "Indicators of International Trends in Technological Innovation", Report to the National Science Foundation, o Ghosh, A., Neslin, S., and Shoemaker, R., A Comparison of Market Share Models and Estimation Procedures, Journal of Marketing Research, Vol. XXI, pp o J. Scott Armstrong & Roderick J. Brodie, Forecasting for Marketing. Quantitative Methods in Marketing, Second Edition. London: International Thompson Business Press, pp , 1999 o KDI, 예비타당성조사 수행을 위한 일반지침 수정 보완 연구(제5판), 2008 o KDI, 연구개발부분 사업의 예비타당성조사 표준지침 연구, 2008 o Mansfield, E., Academic Research and Industrial Innovation, Research Policy, 20(1), pp. 1-12, 1991 o Martin 외, A Framework for Estimating the National Economic Benefits of ATP Funding of Medical Technologies: Preliminary Applications to Tissue Engineering Projects Funded from 1990 to 1996, NIST GCR , o Meade & Islam, Forecasting with growth curves: An empirical comparison. International journal of forecasting, pp , 2011 o Morrison, Jeffrey. How to Use Diffusion Models in New Product The Journal of Business Forecasting Methods & Systems o N Meade, T Islam, Forecasting with growth curves: An empirical comparison International journal of forecasting, 1995

206 154 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 o OECD, Assessing the Socio-Economic Impact of Framework Programme, OECD DSTI Report, 2007 o Yoram, Mahajan & Cardozo, New Product Forecasting: Models and Application, Lexington Books, 1981

207 부 록 155 국가연구개발사업 편익추정 저해항목 의 가중치(중복성 포함), 영향도 분석을 위한 전문가 설문지 [전문가 설문 개요] 본 설문은 국가연구개발사업 편익추정 저해항목 의 가중치(중복 성 포함), 영향도 분석을 실행하기 위한 것입니다. 설문은 평가항목 간 상대적 중요도와 중복도를 결정하는 것으로 구성되어 있습니다. 응답의 일관성이 낮은 경우 환류과정을 거치게 되오니 전문가의 관 점에서 공정하고, 신중하게 응답하여 주시기 바랍니다. 응답자 정보 성명 (서명) 연락처 소속 전화 직위

208 156 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 설문지 작성안내 국가연구개발사업 편익추정 저해항목 의 가중치(중복성 포함), 영향도 분석을 위한 의사결정 계층구조와 평가항목별 평가내용, 평가기준은 각각 [그림 1], <표 1>과 같습니다. [그림 1] 국가연구개발사업 편익추정 저해요인 분석 의 계층구조 <표 1> 편익 추정 저해 항목 가중치(중복성 포함)의 평가항목 평가항목 (1계층) (산출물 형성과정) (A) 평가항목 (2계층) 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 항목 내용 연구 투자와 투자 성과간의 관계를 설명하는 직접적인 연결고리 부재로 인한 문제점 발생 기초연구는 다양한 성과창출이 가능한 반면 성과측정이 용이하지 않는 문제점 발생 연구성과에 대한 모든 수혜자를 확인하는 것이 어렵고 이를 파악하기 위한 추가적인 비용이 발생하는 문제점 발생 연구투자와는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 특정 연구성과의 사회적 기여를 평가하기 위하여 모든 사회적 편익을 측정하기가 용이하지 않는 문제점 발생

209 부 록 157 (산출물 전달과정) (B) (평가측면) (C) 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란 연구결과가 사회에 전달되는 전체 구조를 인식하고 식별하는 것이 용이하지 않는 문제점 발생 특정한 파급효과는 타 산업의 파급효과 등으로 발생됨에 따라 편익추정의 어려움 발생. 또한 이전편익과 같이 한 국가 내에서 발생하는 편익의 총량은 변화하지 않고, 다만 귀속의 주체만 바뀌게 되어 R&D 수행으로 인한 예상 편익에 포함되지 않는 등 편익 추정의 어려움 발생 각 연구의 특성에 의해 연구성과가 사회에 영향을 미치는 시간이 많이 또는 적게 소요됨에 따라 편익추정이 어려운 문제점 발생 연구결과에 대한 수혜자, 편익 전달경로, 최종 사용자를 분류하는 기준이 정확하게 규정되지 않음에 따라 특정 연구성과 측정에 적합한 성과지표를 정의하기 어려운 문제점 발생 연구성과의 비교분석을 위한 경제적 가치측정산출의 어려운 문제점 발생 본 설문에서 사용되는 상대적 중요도에 대한 평가척도는 다음과 같습니다. 척도 용어 동등 약간 중요 중요 매우 중요 절대 중요 설명 동등하게 중요 (equal) 약간 더 중요 (weak) 더욱 더 중요 (strong) 대단히 더 중요 (very strong) 절대적으로 중요 (absolute) (주) 2, 4, 6, 8은 근접해 있는 두개의 척도들 사이의 중간정도의 중요도를 나타냄

210 158 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 <예시> 예를 들어 자동차의 구입 이라는 의사결정을 할 경우 다음의 두 가지 평가요소 디자인 과 승차감 을 비교할 때, 승차감 이 디자인 에 비해 자동차의 구입 이라는 목표에 대단히 더 중요하다고 판단하시는 경우 아래 표에서 보시는 바와 같이 척도 7 란에 V 표시를 하시면 됩니다. 평가 항목 절 대 중 요 (9) (8) 매 우 중 요 (7) (6) 중 요 (5) (4) 약 간 중 요 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 요 (3) (4) 중 요 (5) (6) 매 우 중 요 (7) (8) 절 대 중 요 (9) 평가 항목 디자인 V 승차감 (주) 2, 4, 6, 8의 척도에 표시하고자 하는 경우에는 근접한 가장 가까운 숫자들의 중 간에 V 표시하면 됩니다. 예컨대 승차감 이 디자인 보다 비해 대단히 더 중요 와 절대적으로 중요의 중간에 해당된다고 판단하시는 경우, 오른쪽 척도 7과 척 도 9사이의 작은 괄호 속에 V 표시하면 됩니다. 우선도 분석에서는 분석의 자료로 일관성 지수가 생성되며 응답결과의 신뢰성 판 단에 대한 기준으로 적용됩니다. 일관성 지수가 0에 가까울수록 일관성이 유지된 쌍대비교가 수행되었다는 것을 의미하며, 큰 값이 나올수록 응답의 일관성이 결여 되어 있음을 의미합니다.

211 부 록 159 [설문 1] 평가항목 간 상대적 중요도 설정 [설문 1.1]은 국가연구개발사업 편익추정 저해항목 의 분석에 있어 (산출물 형성 과정)(A) : (산출물 전달과정)(B) : (평가측면)(C)분석의 상대적 중요도와 평가항목별 상대적 중요도를 판단하기 위한 것입니다. 국가연구개발사업 편익사례분석 의 경우, 어느 평가항목이 상대적으로 얼마만큼 더 중요하다고 생각하시는지 신중히 판단하여 응답해 주십시오. =============================================================== 1.1 국가연구개발사업의 편익추정 저해항목에 있어서 (산출물 형성과정)(A) : (산출물 전달과정)(B) : (평가측면)(C)의 상대적 중요도가 어느 정도라고 생각하십니까? 100점 만점으로 응답하여 주십시오. ex) A: B : C = (40) : (30) : (30) A : B : C = ( ) : ( ) : ( )

212 160 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 1.2 (산출물 형성과정)(A) : (산출물 전달과정)(B) : (평가측면)(C)분석의 세부 평가 항목별로 좌측에 기재된 평가항목이 우측에 기재된 평가항목에 비해 상대적 으로 얼마나 중요한지를 해당하는 숫자에 V표 하십시오 (산출물 형성과정)의 제3계층 세부 평가항목 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 다양하고 광범위한 편익발생 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 절 대 중 요 (9) (8) 매 우 중 요 (7) (6) 중 요 (5) (4) 약 간 중 요 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 요 (3) (4) 중 요 (5) (6) 매 우 중 요 (7) (8) 절 대 중 요 (9) 세부 평가항목 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 성과측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란

213 부 록 (산출물 전달과정)의 제3계층 세부 평가항목 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 절 대 중 요 (9) (8) 매 우 중 요 (7) (6) 중 요 (5) (4) 약 간 중 요 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 요 (3) (4) 중 요 (5) (6) 매 우 중 요 (7) (8) 절 대 중 요 (9) 세부 평가항목 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 (평가측면)의 제3계층 세부 평가항목 절 대 중 요 (9) (8) 매 우 중 요 (7) (6) 중 요 (5) (4) 약 간 중 요 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 요 (3) (4) 중 요 (5) (6) 매 우 중 요 (7) (8) 절 대 중 요 (9) 세부 평가항목 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란

214 162 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 [설문 2] 평가요소 중복성 평가 [설문 2]는 국가 연구개발사업 편익추정 저해항목 평가요소에 대한 중복성 비중 을 판단하기 위한 것입니다. 선택된 평가요소 간에 존재하는 중복작용의 유무 및 그 크기를 귀하의 판단으로 답해주시기 바랍니다. 예를 들어, 다음의 두 가지 평가요소 투자와 성과 간 직접적 인과관계 불투명 과 다양한 분야로의 편익발생 을 비교할 때, 다양한 분야로의 편익발생 이 투자와 성과 간 직접적 인과관 계 불투명 에 50%정도 크기로 종속성을 지닌다면, 두 항목에 대한 중복성을, 아래 표에서 보시 는 바와 같이 V 표시를 하시면 됩니다. 세부 평가항목 투자와 성과 간 절 대 중 복 (9) (8) 매 우 중 복 (7) (6) 중 복 (5) (4) 약 간 중 복 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 복 (3) (4) 중 복 (5) (6) 매 우 중 복 (7) (8) 절 대 중 복 (9) 세부 평가항목 다양한 직접적 인과관계 V 분야로의 불투명 편익발생 (주의!!) 항목 간 최대 중복도는 50%로 전제하고 있으며, 절대중복(9)와 동일 수치임. 예를 들어 위의 표에서 9점 척도에 V를 한 경우, 다양한 분야로의 편익발생(B) 이 50% 크기로 투자와 성과간 직접적 인과관계 불투명(A) 항목에 B A 포함되며, 두 항목간의 중복성을 지님을 의미한다고 볼 수 있다. 만약 두 항목간의 중복성이 없는 경우 동등(1)에 V 표시를 하면 됨. 2.1 국가연구개발사업 편익 추정 저해 항목에 있어서 (산출물 형성과정)(A) : (산출물 전달과정)(B) : (평가측면)(C)의 중복비중 및 포함여부를 평가하여 주시기 바랍니다. 세부 평가항목 절 대 중 복 (9) (8) 매 우 중 복 (7) (6) 중 복 (5) (4) 약 간 중 복 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 복 (3) (4) 중 복 (5) (6) 매 우 중 복 (7) (8) 절 대 중 복 (9) 세부 평가항목 (산출물 (산출물 형성과정) 전달과정) (산출물 형성과정) (평가측면) (산출물 전달과정) (평가측면)

215 부 록 (산출물 형성과정)의 제3계층 중복성 평가 세부 평가항목 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 사업특성에 따른 투자와 산출물간의 인과관계 불투명 다양하고 광범위한 편익발생 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 절 대 중 복 (9) (8) 매 우 중 복 (7) (6) 중 복 (5) (4) 약 간 중 복 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 복 (3) (4) 중 복 (5) (6) 매 우 중 복 (7) (8) 절 대 중 복 (9) 세부 평가항목 다양하고 광범위한 편익발생 성과측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 성과측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란 연구투자와 는 개별적 외부 영향 측정의 곤란

216 164 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 (산출물 전달과정)의 제3계층 중복성 평가 세부 평가항목 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 연구 산출물 및 성과 전달방식의 복잡성 파급효과 및 이전편익 절 대 중 복 (9) (8) 매 우 중 복 (7) (6) 중 복 (5) (4) 약 간 중 복 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 복 (3) (4) 중 복 (5) (6) 매 우 중 복 (7) (8) 절 대 중 복 (9) 세부 평가항목 파급효과 및 이전편익 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 시차기준에 따라 변동되는 편익 추정의 곤란 (평가측면)의 제3계층 중복성 평가 세부 평가항목 절 대 중 복 (9) (8) 매 우 중 복 (7) (6) 중 복 (5) (4) 약 간 중 복 (3) (2) 동 등 (1) (2) 약 간 중 복 (3) (4) 중 복 (5) (6) 매 우 중 복 (7) (8) 절 대 중 복 (9) 세부 평가항목 적절 편익 추정 지표 선정의 곤란 금전적 가치 환산으로의 곤란

217 부 록 165 [설문 3] 변수의 영향도 검토 [설문 3]은 위에서 도출된 국가 연구개발사업 편익추정 저해항목의 가중치 분석요소에 영향력을 미칠 수 있는 항목에 대한 검토를 위한 것입니다. 예비타당성 보고서의 경우 시장가치접근법을 통하여 편익을 산정하게 되는데, 이러한 시장가치접근법에서 주로 적 용되는 다양한 변수 중 전문가의견과 사례분석을 통하여 다음의 주요 항목들을 우선 제시하였습니다. 선택된 항목들이 위에서 제시된 항목들에 대하여 미치는 영향도의 중요도를 귀하의 판 단으로 답해주시기 바랍니다. 항목 시장규모 영향도 검토 높음 중간 낮음 시장점유율 사업기여율 간접편익 이전편익 회임기간 R&D 사업화 성공률 편익기간 부가가치율 R&D 기여율 편익항목간 중복

218 166 국가연구개발사업 편익사례분석과 개선방안의 도출 동 과제에 대한 정책제언 - 감사합니다 -