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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.