ISSN 1229-1889(Print) ISSN 2287-9005(Online) J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No.4:785-798, December 2016 http://dx.doi.org/10.7469/jksqm.2016.44.4.785 기술이전및사업화활성화를위한전략도출프레임워크 - R&BD 효율성평가를기반으로 - 김준영 성시일 박재훈 국방기술품질원 The Framework for the Strategy of Research & Business Development Kim, Joon-Young Sung, Si-Il Park, Jaehun Defense Agency for Technology and Quality ABSTRACT Purpose: This paper developed the framework for extracting strategies of research and business development (R&BD) based on the data envelopment analysis(dea). Methods: DEA has been widely utilized in evaluating R&D efficiency. Even though, technology transfer and commercialization has been regarded as the important factors for practical R&D efficiency evaluation, most research have evaluated R&D efficiency by just using the DEA outputs such as the number of patents and papers. The technology transfer, commercialization and relations among costs and generated technology and commercialization are needed to be considered for more practical R&D efficiency evaluation. Thus, this research addressed a method on how to incorporate the commercialization factors into the R&DB efficiency evaluation, and improve the efficiency strategically in terms of R&D and B&D. To achieve this, this research utilized a two-stage network DEA model for R&BD efficiency evaluation. Results: The proposed framework was applied to the 15 public research institutes and the 34 universities for validation. R&BD efficiency for the 15 public research institutes and the 34 universities was evaluated, and the differentiated improvement strategies for the inefficient DMUs to improve their efficient were proposed. Conclusion: The R&BD efficiency would be effectively analyzed based on two-stage network DEA. It would be utilized for the effective strategy planning for cultivating R&BD. Key Words: Research and Business Development, Efficiency, Two-stage network DEA Received 22 August 2016, 1st revised 27 September 2016, accepted 28 October 2016 Corresponding Author(dudskaudts@gmail.com) c 2016, The Korean Society for Quality Management This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
786 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 1. 서론 신기술개발및확보와같은기술혁신활동을통해다양하고새로운제품과서비스가개발되고있는현대사회에서는기술혁신이국가및기업의경쟁우위를평가하는핵심요소로인식되고있다 (Mojaveri et al., 2011; Roxas et al., 2011). 이런상황에서국내외적으로는보다앞선기술혁신활동을추구하기위해연구개발 (Research and Development, R&D) 투자비용을지속적으로증가시키고있다. 특히, 우리나라는태생적으로부족한자원에도불구하고 R&D에대한투자를꾸준히확대시켜 2013년기준으로세계 6위를차지하였으며, GDP 대비 R&D 투자비중은세계최고수준인 4.15% 를기록하였다 (Ministry of Strategy and Finance, 2014). 이를바탕으로특허, 논문등의양적인측면에서의괄목할만한 R&D 성과를창출하였다 (Ku, 2014). 하지만 R&D 투자의궁극적인목적인실제기술이전및사업화를통한확산및활용은미흡하였으며, R&D의질적성과및경제적관점에서의효율성이부족하다 (Lee and Choi, 2014; Choi et al., 2012; Lim et al., 2015). 따라서 R&D 투자비용이지속적으로증가되고있는상황에서, 비용투자에따른연구성과가얼마나효율적인지에대한평가방법개발은중요한연구주제중하나이며, 이를통해전략적방향을모색하는것은더욱중요하다고할수있다. R&D 성과를평가하기위한다양한지표및기법이개발되어왔으며, 이를활용한다양한관점에서의성과평가가이루어져왔다 (Kerssens-van Drongelen et al., 2000). 최근에는 R&D 성과를투입대비산출을고려한효율성관점에서평가하는연구가활발히진행되고있으며, 이를위해상대적효율성평가방법인자료포락분석 (Data Envelopment Analysis, DEA) 이널리활용되고있다 (Jeon and Lee, 2015). DEA는다수의투입과산출을이용하여유사한특성을지닌의사결정단위 (Decision Making Unit, DMU) 들간의상대적효율성을평가하는방법으로 R&D 효율성평가와벤치마킹목적으로많이이용되고있다 (Lee and Shin, 2014). 특히, DEA를활용한효율성평가는국가 (Lee and Park, 2005; Wang and Huang, 2007; Sharma and Thomas, 2008), 연구소 (Liu and Lu, 2010), 프로젝트 (Eilat et al., 2006; Hsu and Hsueh, 2009), 프로그램 (Lee et al., 2009) 등다양한분야에적용되고있다. 하지만기존의 DEA를활용한 R&D 효율성평가연구들은 R&D의궁극적인목적인기술이전및사업화 (Business Development, B&D) 를통한경제적가치창출관점은고려하지않고, 특허와논문등 1차적인연구개발산출물에집중하고있다 (Jeon and Lee, 2015). Sexton et al.(1999) 는 R&D 효율성은연구개발부터사업화에이르는전체적인관점에서평가하는것이중요하다고언급했었고, Bozeman et al.(2015) 은최근에기술이전및사업화의중요성및관심의증대로 R&D 효율성평가를기술이전을포함한사업화관점까지확장할필요성에대해강조한바가있다. 특히 Min(2014) 이언급한바와같이우리나라는제한된 R&D 자원으로인해효율적인사업화시스템을정착시키는것은매우중요하기때문에, 사업화를통합적으로고려한효과적인연구개발사업화효율성평가는필수적이라고할수있다. 따라서보다현실적인 R&D 효율성평가를위해서는기술이전부터사업화까지를종합적으로고려한효율성평가가중요하다. 연구개발사업화는연구개발 (R&D) 을통해신기술들을확보하고해당기술들을사업화 (B&D, Business Development) 하여기술료및제화를창출하는 2단계로구성되며, R&BD(Research and Business Development) 로총칭하고있다. 물론기존의기술이전및사업화성과평가연구에서 R&BD 관점의기술료수입과창업등경제적성과를고려하여효율성을분석하고자하는시도는있었다. 하지만해당연구는기술이전및사업화를독립적인관점에서각각에대한상대적효율성을평가하기때문에연구개발성과와기술이전및사업화성과를통합적으로고려한효율성분석은불가능했다. 물론기술이전및사업화를독립적인관점에서효율성을평가는것도의미가있으나, 연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계를고려하여효율성을평가할수있다면상대적으로효율성이낮은평가대상의효율성을높이기위한최적의전략수립이가능하다.
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 787 본연구에서는연구개발사업화 (R&BD) 효율성을평가함에있어연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계를종합적으로고려한평가를바탕으로차별화된 R&BD 전략을도출하고자한다. 특히연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계를종합적으로고려하기위해 2단계네트워크 DEA 기반의효율성평가방법을활용하였으며, R&BD의투입 (Input), 산출 (Output), 매개 (Intermediate) 변수를정의하고, 연구개발에서부터사업화에이르기까지의변환과정분석및효율성평가를수행한다. 이를통해 R&BD 의통합관점에서효율성평가와함께연구개발및기술이전 사업화가전체효율성에미치는영향성분석이가능하여향후기술이전및사업화육성을위한구체적인전략수립의기초자료로활용가능할것으로판단된다. 본연구의구성은다음과같다. 2장에서는 DEA에대한이론적인학습과연구개발및기술이전 사업화효율성평가관련연구를살펴보고 3장에서는본연구에서제안하는기술이전및사업화활성화를위한전략도출프레임워크를제시한다. 4장에서는국내공공기관및대학을대상으로제안된프레임워크를적용하여타당성분석을실시하고마지막으로 5장에서는본연구의의의및한계점을살펴본다. 2. 연구배경 2.1 DEA(Data Envelopment Analysis) DEA는투입및산출의명확한인과관계를밝히기어려운 DMU들간의상대적효율성을평가하기위해개발된방법이며, 다수의산출물을생산하기위해다수의투입물을이용하여 DMU들간의선형계획법에기반을둔효율성평가방법이다 (Zhu, 2003). DEA의수리적모형은 ( 식 1) 과같다. max ( 식 1) ( 식 1) 은 DEA의기본모형인 Charnes, Cooper and Rhodes의 CCR 모형으로 은 r번째산출요소의가중치, 은 I번째투입요소의가중치, n은 DMU의수, s는산출요소의수, m은투입요소의수, k는평가하고자하는특정 DMU 번호, 는 DMU j의 r번째산출물의양, 는 DMU j의 i번째투입물의양을각각의미한다. 는무한소 (non-archimedean Infinitesimal) 를의미한다. 목적함수는평가대상 DMU의효율성값을나타내게되는데효율성값은 0보다크고 1보다작거나같은값을가진다. 각각의 DMU에대해효율성값이 1인경우해당 DMU는효율적이라하고, 1보다작을경우는비효율적이라한다. 한편 DEA 모형은투입요소에초점을두는가, 산출요소에초점을두는가에의해투입지향 (Input oriented) 모형과산출지향 (Output oriented) 모형으로구분되며투입지향모형은최소한의투입요소를사용하여주어진산출요소를생산하는것을목적으로하고, 산출지향모형은주어진투입요소를가지고산출요소를최대화하는것을목적으로한다. CCR 모형은규모에대한수익불변 (Constant Return to Scale, CRS) 이라는가정아래모형이도출되기때문에규모의효율성과순수기술효율성을구분하지못한다는
788 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 단점을가지고있다. CRS는투입규모가일정하게증가할때산출규모도투입규모의증가와비례하여일정하게증가한다는것을가정한다. 이로인해 CRS는모든기업이최적의규모로운영되고있다는가정아래적용될수있는모형이다. 하지만현실은불완전한경쟁, 재무관련제약등으로인해개별기업들은최적규모로운영되지못하고있는것이현실이다. 이로인해모든기업들이최적규모로운영되지못하는상황에서 CRS 모형을적용하는것은기술적효율성 (Technical Efficiency) 과규모효율성 (Scale Efficiency) 에혼동을가져올수있다. 반면규모수익가변 (Variable Returns to Scale, VRS) 모형을이용하면규모효율성효과를제외한기술적효율성의계산이가능하다. Banker, Charnes, and Cooper(1984) 는이러한 CCR 모형에서가정하고있는규모수익불변을완화하여 VRS 가정을적용하고볼록성필요조건을추가하여 ( 식 2) 의 BCC 모형을제안하였다. 는부호제약을받지않는규모지수 (Scale Indicator) 를나타내는데이점에투입지향 CCR 모형과의차이다. 최적해를구한후도출되는 를통하여평가대상 DMU 규모수익현상을파악할수있다. 만약 <0이면규모수익체증이고, =0이면규모수익불변이고, >0이면규모수익체감이다. 앞서언급한내용을정리하면 DEA의모형은다음 [ 표 1] 과같이분류할수있다. max ( 식 2) Table 1. Type of DEA model Constant Return to Scale(CRS) Variable Return to Scale(VRS) Input-oriented Input-oriented CCR model Input-oriented BCC model output-oriented output-oriented CCR model output-oriented BCC model DEA는 DMU들간의상대적효율성측정외에비효율적인 DMU에게효율성개선대상으로사용될수있는참조집단을제시함으로써벤치마킹도구로도매우유용하게사용될수있다. DEA를이용한벤치마킹에서는 DEA의선형계획모형을쌍대화 (Dual) 하여참조집합을구할수있다. ( 식 3) 은 ( 식 1) 를쌍대화한포락모형 (Envelop Model) 으로모든 DMU들의투입요소의가중합이 DMU k의투입요소의 θ 비율이하인범위에서모든 DMU들의산출요소의가중합이 DMU k의산출요소이상이되는최소비율 θ를구하는모형이다. θ는효율성을개선하기위해피평가 DMU k의모든투입요소에적용된비례적감소를나타내는변수이고, 는각 DMU의잠재가격 (Shadow Price, 피평가 DMU k의참조대상이되는효율적경계선상의가상 DMU를구성하기위한모든 DMU들의가중치 ) 을각각나타낸다.
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 789 min ( 식 3) 2.2 연구개발및기술이전 사업화효율성평가연구 DEA 를활용하여연구개발및기술이전 사업화효율성을평가한국내외연구들은 [ 표 2] 와같다. Table 2. Research related with Efficiency Assessment Classification Efficiency of R&D Efficiency of B&D Researches Ko & Lee(2001), Bang et al.(2011), Min et al.(2012), Lee et al.(2012), Lee & Cho(2014), Lee & Park(2005), Eilat, Golany, & Shtub(2006), Kocher et al.(2006), Wang & Huang(2007), Sharma & Thomas(2008), Lee et al.(2009), Liu & Lu(2010) Kim & Park(2004), Nam et al.(2008), Hyon & Yoo(2008), Baek & Chung(2011), Jang(2014), Thursby & Kemp(2002), Chapple et al.(2005), Anderson et al.(2007), Kim(2011) 먼저, DEA 기반으로 R&D 효율성을평가한연구들을살펴보면, 연구개발의궁극적인목적인기술이전및사업화 (B&D) 를통한경제적가치창출관점은고려하지않고있으며특허와논문등 1차적인연구개발산출물에집중하고있다 (Jeon and Lee, 2015). 물론연구개발결과가바로경제적이익을창출하기위해서는오랜시간이소요되지만, 연구개발의궁극적인목적과연구개발의실효성을고려할때연구개발에서부터사업화에이르는전체적인성과에대한평가는매우중요하다. 한편기술이전및사업화효율성을평가하는연구들은연구개발에서부터사업화에이르기까지의전체적인효율성평가를주로하고는있으나, 연구개발효율성평가와유사한투입변수 ( 예. 연구비, 연구인력등 ) 와산출변수 ( 예. 특허, 논문, 기술료수입등 ) 를바탕으로 DMU들의상대적인효율성을측정하는데초점을맞추고있으며, 연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계및프로세스분석을통한통합관점에서의효율성과함께개별부문 ( 연구개발, 기술이전및사업화 ) 의효율성분석은부족하다. R&BD 효율성평가를위해연구개발활동의 1차적인성과 ( 논문, 특허등 ) 와더불어사업화관점에서의성과지표를반영하고 R&BD 전체효율성과동시에 R&D와 B&D의부문별효율성을평가하고자하는연구가있었으나, 앞서언급한것처럼연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계및상관관계를고려한효율성평가가이루어지지않았으며효율성진단을통한기술이전및사업화를활성화할수있는전략을제시하는것이중요함에도불구하고각 DMU들의차별화된전략도출이부족하였다. 따라서본연구에서는 2단계네트워크 DEA를활용하여 R&BD 효율성을분석하고이를바탕으로연구개발에서부터기술이전및사업화를효율적으로수행하기위한성공전략도출을위한프레임워크를제시하고자한다.
790 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 3. 기술이전및사업화활성화전략도출프레임워크 Figure 1. Framework of the proposed method 본연구에서제시하는기술이전및사업화활성화를위한전략도출프레임워크는 [ 그림 1] 과같다. Step 1에서는연구개발에서부터기술이전및사업화에이르기까지의핵심프로세스분석을통해효율성평가를위한모형을설계하고, Step 2에서는 Step 1에서구축된 R&BD 네트워크모형을기반으로 R&D, B&D, R&BD 효율성등을평가한다. 마지막으로, Step 3에서는도출된효율성평가를기반으로기술이전및사업화를활성화하기위한차별화된전략을제시한다. 3.1 STEP 1: R&BD 프로세스분석및모형설계 1단계에서는 R&BD 를구성하는주요활동및투입물과산출물을식별한후연관관계를파악하여 R&BD 프로세스를분석하고분석결과를토대로효율성평가를위한모형을설계한다 [ 그림 2]. 전통적인 DEA 기반의효율성평가에서는개별프로세스사이에존재하는연관성을고려하지않지않고, 블랙박스형태로간주하였으나, 해당연구에서는 R&BD 전체효율성뿐만아니라 R&D와 B&D의개별효율성도상호연관관계를고려하여평가하고자 Network DEA를적용한다.
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 791 Figure 2. R&BD Network Model 즉, R&BD 효율성은연구개발을위해주어진연구개발예산및인력을투입해서얼마나많은기술이전및사업화실적을산출하였는지, 혹은반대로주어진기술이전및사업화실적을산출하기위해얼마나적은연구개발예산및인력을투입하였는지에대한지표로평가할수있으며, R&D 효율성은연구개발인력및비용을투입하여얼마나많은특허및논문등과같은기술들을했는지에대한지표로평가하고, B&D 효율성은연구개발단계로부터얻은기술을투입하여얼마나많은기술이전계약및기술료수입등을확보했는지에대한지표로평가할수있는것이다. 3.2 STEP 2: R&BD 효율성평가 [ 그림 2] 에서 는연구개발을위해연구개발인력및비용등투입되는 i번째투입요소를, 은사업화결과물로기술이전건수, 기술료수입및사업화실적등산출되는 r번째산출요소를의미한다. 특히, 은연구개발결과물로차후사업화효율성평가를위해투입되는논문, 특허및기술이전등 q번째매개변수를의미한다. 해당모형은연구개발인력및비용을투입하여얼마나효율적으로특허와논문과같은기술을확보하였으며, 동시에해당기술을투입하여얼마나효율적으로기술이전과기술료수입등을창출하였는가에대한사업화실적을기반으로 R&BD 효율성을평가한다. R&BD 효율성을평가하기위해 Kao and Hwang(2008) 이제안한 2단계네트워크 DEA 모델을적용한다. 2단계네트워크 DEA 모형을적용한 R&BD 효율성은 ( 식 4) 에의해평가될수있다. ( 식 4) 는 DEA의투입지향 CCR 모형을기반으로하였다. 다양한형태의 DEA 모형이 R&D 효율성평가에활용되어왔으며일부연구에서 R&D 활동의효율성개선목적이투입을줄이는것보다산출을최대화하는것이기에산출지향 BCC 모형을채택한사례가있다 (Lee et al., 2009). 본연구에서는투입지향과산출지향의효율성값의차이가없고, 연구의목적이효율성개선보다는효율성평가에초점을두고있기때문에, 2단계네트워크 DEA 기반투입지향모델을적용한다. max ( 식 4)
792 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016, 그리고 는일반적인 DEA의제약조건에서부등호를등호로변환하기위한여유변수 (Slack variable) 를의미한다. 는연구개발단계의산출물인동시에사업화단계의투입물인매개변수를의미한다. 2번째제약조건은 k번째 DMU의 R&D 효율성을의미하고, 3번째 4번째제약조건은 j번째 DMU의연구개발효율성과기술이전및사업화효율성을각각의미한다., 그리고 가 ( 식 4) 를통해산출된가중치를의미할때, k번째 DMU의연구개발효율성과기술이전및사업화효율성은다음 ( 식 5) 와 ( 식 6) 과같이나타낼수있다. 만약 가 1이면연구개발효율성이상대적으로가장높다평가될수있으며, 마찬가지로 가 1이면기술이전및사업 화효율성이상대적으로가장높다고평가될수있다. 반대로, 와 는연구개발과 기술이전및사업화단계에서의비효율성을의미한다. 일반적으로 DEA에서평가대상 DMU의효율성을산출가중합대비투입가중합의비율로나타내므로, ( 식 4) 에서 R&BD 효율성은 ( 식 7) 과같이나타낼수있다. ( 식 5) ( 식 6) ( 식 7) 3.3 STEP 3: R&BD 전략도출 3단계에서는 R&D 효율성및 B&D 효율성평가결과를바탕으로기술이전및사업화의효율성을개선하기위한차별화된전략을제시하고자한다. R&DB 효율성평가결과는 4가지영역으로분류할수있다. 첫번째영역은기술이전및사업화효율성은상대적으로높으나연구개발효율성이낮은 DMU들의집합, 두번째영역은기술이전및사업화효율성과연구개발효율성이모두높은 DMU들의집합, 세번째영역은기술이전및사업화효율성과연구개발효율성이모두낮은 DMU들의집합, 마지막으로네번째영역은연구개발효율성은높으나기술이전및사업화효율성이낮은 DMU 집합을의미한다. 4. 실증분석 본연구에서제안된프레임워크의적용가능성을살펴보기위해국내대학및공공기관 49곳을대상으로 R&BD 효율성평가를수행한후그결과를활용하여차별화된전략을도출하였다. 적용대상중대학은 34곳이고, 정부출연
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 793 연구소등공공기관은 15곳으로구성되어있다. 한편연구인력과연구비등이투입되어연구개발을수행한후특허와논문등의형태로기술이확보되고, 확보된기술은기술이전과사업화를통해기술료수입등의경제적가치를창출한다. 따라서제시한평가모형에서매개변수 (Intermediate) 로는기술확보건수 ( 특허, 실용신안등 ) 를설정하였으며 [ 표 3] 분석된공공기관과대학들의투입및산출변수의기초적인통계정보는 [ 표 4] 와같다. Table 3. Input, Intermediate and Output variables Input Intermediate Output total number of R&D researchers total R&D expenditure development number of R&D items (the number of patents, utility model) number of technology transfer contracts and number of transferred technologies royalty number of business developments R&D - B&D Table 4. Information of Variables Input Intermediate Output Variables Max. Min. Ave. S.D. total number of R&D researchers 7,566 64 1,374 1,539.93 total R&D expenditure(million won) 541,183 558 110,442 110,654.27 development number of R&D items (patent, utility model) 4,984 16 639 806.40 number of technology transfer contracts and number of transferred technologies 1,654 0 122 247.86 royalty(million won) 36,364 5 2,265 5290.35 number of business developments 42 1 4 6.54 [ 표 5] 는일반적인 DEA 모형에의한효율성결과값 ( 효율성 A) 과본논문에서활용한 2단계네트워크 DEA에의한효율성값 ( 효율성 B) 을나타낸다. 효율성 A는 R&D 단계에서의투입요소인총연구개발인력수, 연구개발비총액을투입요소로고려하였고, B&D 단계의산출요소인기술이전계약체결및이전건수, 기술료수입, 창업건수를산출요소로고려하였다. 효율성 A에서는 DMU 20, 27, 28, 31, 32가상대적으로효율적인 DMU( 효율성값이 1) 로판별되었고, 나머지 44개 DMU는비효율적인 DMU로판별되었다. 반면에효율성 B에서는효율성값이 1인 DMU가없지만 DMU 27, 31이높은효율성값을나타내었다. 효율성결과에서 B의효율성값이 A의효율성값에비해전반적으로낮게도출된것을확인할수있다. 이는 2단계네트워크 DEA가 R&BD 효율성을측정함에있어서 R&D 효율성과 B&D 효율성을동시에고려하므로보다엄격하게효율성을측정하기때문으로해석할수있다.
794 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 Table 5. Comparison of R&BD Efficiency DMU 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Efficiency A 0.073 0.146 0.162 0.527 0.180 0.202 0.210 0.325 0.632 0.173 Efficiency B 0.024 0.044 0.065 0.115 0.062 0.089 0.076 0.171 0.179 0.075 DMU 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Efficiency A 0.817 0.327 0.228 0.166 0.236 0.145 0.164 0.973 0.639 1.000 Efficiency B 0.175 0.139 0.082 0.060 0.061 0.071 0.083 0.383 0.334 0.599 DMU 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Efficiency A 0.364 0.079 0.243 0.339 0.244 0.186 1.000 1.000 0.149 0.170 Efficiency B 0.144 0.034 0.064 0.076 0.043 0.073 0.900 0.360 0.055 0.122 DMU 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Efficiency A 1.000 1.000 0.280 0.384 0.134 0.130 0.325 0.306 0.133 0.200 Efficiency B 0.945 0.091 0.179 0.090 0.057 0.036 0.132 0.138 0.022 0.084 DMU 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Efficiency A 0.479 0.352 0.740 0.305 0.461 0.399 0.139 0.296 0.202 Efficiency B 0.283 0.214 0.305 0.124 0.262 0.173 0.055 0.102 0.072 [ 표 6] 은 2 단계네트워크 DEA 에의해산출된세부적인효율성값을나타낸다. ( 두번째칼럼 ) 는 R&DB 전체 효율성값을, 와 ( 세번째및네번째칼럼 ) 는 R&DB 효율성을평가함에있어연구개발과기술이전및 사업화간의유기적인관계를고려한 R&D 및 B&D 효율성값을각각의미한다. DMU Table 6. Assessment of Efficiency Efficiency by two-stage Network DEA model 1 0.024 0.257 0.092 2 0.044 0.376 0.117 3 0.065 0.254 0.255 4 0.115 0.409 0.281 5 0.062 0.464 0.135 6 0.089 0.287 0.310 7 0.076 0.223 0.340 8 0.171 0.463 0.369 9 0.179 0.179 1.000 10 0.075 0.151 0.494 11 0.175 0.449 0.391 12 0.139 0.354 0.392 13 0.082 0.208 0.393 14 0.060 0.186 0.325 15 0.061 0.381 0.160 16 0.071 0.261 0.273 17 0.083 0.277 0.300 18 0.383 1.000 0.383 19 0.334 0.988 0.338 20 0.599 0.856 0.699 21 0.144 0.328 0.440
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 795 22 0.034 0.172 0.200 23 0.064 0.326 0.196 24 0.076 0.343 0.221 25 0.043 0.185 0.233 26 0.073 0.236 0.308 27 0.900 1.000 0.900 28 0.360 0.464 0.776 29 0.055 0.226 0.244 30 0.122 0.272 0.450 31 0.945 1.000 0.945 32 0.091 0.091 1.000 33 0.179 0.667 0.269 34 0.090 0.208 0.432 35 0.057 0.273 0.208 36 0.036 0.424 0.085 37 0.132 0.381 0.348 38 0.138 0.367 0.376 39 0.022 0.229 0.096 40 0.084 0.327 0.256 41 0.283 0.426 0.664 42 0.214 0.323 0.664 43 0.305 0.477 0.640 44 0.124 0.314 0.395 45 0.262 0.523 0.502 46 0.173 0.525 0.331 47 0.055 0.256 0.214 48 0.102 0.281 0.363 49 0.072 0.199 0.362 평균효율성점수 (R&D: 0.385, B&D: 0.391) 를기준으로 4가지영역으로나눌수있다. A 영역은 B&D가 0.391 보다높지만 R&D가 0.385 보다낮은 DMU들의집합이고 B 영역은 R&D가 0.385 보다높을뿐만아니라 B&D도 0.391 보다높은 DMU들의집합이다. 그리고 C 영역은 B 영역과반대로 0.385 보다낮을뿐만아니라 B&D도 0.391 보다낮은 DMU들의집합이며, 마지막으로 D 영역은 A 영역과반대로 B&D가 0.391 보다낮지만 R&D가 0.385보다높은 DMU들의집합이된다. A 영역에포함된 DMU들은 B&D 효율성이전체 R&DB 효율성에기여하는정도가높기때문에 R&D 효율성을우선적으로개선한다면 R&DB 효율성을효과적으로개선할수있다. 반대로 D 영역에포한된 DMU들은 R&D 효율성이전체 R&DB 효율성에기여하는정도가높기때문에 B&D 효율성을우선적으로개선한다면 R&DB 효율성을효과적으로개선할수있다. 각영역별로 DMU가분류된현황을보면, A와 B 그리고 D 영역에는각각 8개의 DMU들이분류되어전체대비각각 16.3% 를차지하였고, C 영역에는 25개의 DMU들이분류되어전체대비 51% 를차지하였다. 즉분석대상들중에서 50% 가넘는 DMU들이 R&D 효율성과 B&D 효율성이평균값이하임을살펴볼수있다. 한편, A 영역에속하며효율성 A의값이 1.000 이였지만효율성 B를통한값은 0.091 으로낮게분석되었던 DMU 32의경우를자세히살펴보면 B&D 효율성값은 1로상대적으로매우높지만 R&D 효율성값이 0.091 로상대적으로매우낮음을알수있다. 즉 DMU 32의경우상대적으로낮은 R&D 효율성값으로인해 R&DB 효율성값이낮아지게되었고이는 R&D 효율성이 R&DB 효율성에기여하는정도가매우낮다고간주할수있다. DMU 32는향후 R&DB 효율성을높이기위해서는연구인력효율화등 R&D 효율성을높이기위한성공전략도출이우선시되어야
796 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 한다. B 영역에속하는 DMU 27과 31은 R&DB 효율성이상대적으로가장높은 DMU( 효율성값 0.900 이상 ) 로현재기관에서추진하고있는제도및시스템을강화하고지속할필요가있다. 모든효율성값이낮은 C 영역에속한기관은개별기관의현재상황을파악하고, R&D 효율성과 B&D 효율성의기여도를바탕으로각기관에맞는효율성향상전략을수립해야하며타기관의제도및시스템에대한벤치마킹등이필요하다. D 영역에속하며 R&DB 효율성값이 0.115 로상대적으로낮은효율성값을가지는 DMU 4의경우, 해당 DMU의 R&D 효율성값은 0.409이고 B&D 효율성값은 0.281으로, R&D 효율성값이 B&D 효율성값보다높음을알수있다. 이경우에는 R&BD 효율성을높이기위해서는기술수요자발굴및기술료협상능력강화등 B&D 효율성을높이기위한전략도출이우선시되어야함을알수있다. 5. 결론및향후연구방향 본연구는기술이전및사업화활성을위한전략도출을위해연구개발과기술이전및사업화간의유기적인관계를종합적으로고려한 2단계네트워크 DEA 기반의효율성평가를바탕으로전략도출프레임워크를제안하였다. 효율성평가를위해투입변수로는총연구개발인력수와연구개발비총액, 산출변수로는기술이전계약체결과이전건수, 기술료수입그리고창업건수, 매개변수로는기술확보건수로정의하여, 연구개발부터사업화에이르기까지의변환과정분석및효율성평가를수행하였다. 특히제안한프레임워크의적용가능성을입증하기위해국내대학및공공기관 49곳을대상으로 R&BD 효율성을평가하였으며, 기존 DEA 기반평가와본연구에서적용한 2단계네트워크 DEA 기반의평가를비교분석을실시하여차이가나는 DMU에대한시사점을도출하였으며, 통합적인효율성평가와더불어 DMU들의효과적인 R&BD 효율성개선을위해개별부문별효율성평가및분석을수행하였다. 연구개발사업화의통합관점에서효율성평가와함께연구개발및기술이전 사업화가전체효율성에미치는영향성분석이가능하여향후연구개발사업화육성을위한구체적인전략수립의기초자료로활용가능할것으로기대된다. 한편본연구의한계및향후연구방향을살펴보면우선 R&BD 효율성에대한통합적인평가와개별부문별평가를통해공공기관및대학들을대상으로분석을하였으나, 이를바탕으로구체적인벤치마크제시를통한전략적목표도출이부족하였기때문에구체적인벤치마크목표제시는향후연구에서수행할것이다. 다음으로개별공공기관및대학들의특성을기준으로집단별효율성차이비교분석이결여되었기때문에추가적인시사점도출이용이하지못하였다. 마지막으로공공기관및대학특성상데이터접근이어려워한정된기간에한하여 R&BD 효율성평가가이루어졌으며이에따라장기적인관점에서 R&BD 효율성에대한추세분석이어려웠다. 이러한부분은향후추가적인자료확보등을통해보강해야할필요가있다. REFERENCES Anderson, T. R., Daim, T. U., and Lavoie, F. F. 2007. "Measuring the efficiency of university technology transfer." Technovation 27(5):306-318. Baek, C. W., and Chung, Y. K. 2011. "Analysis on the contribution of Leading TLO Program to R&D efficiency." INNOVATION STUDIES 6(2):27-45. Bang, M. S., and Jung, H. J. 2011. "A Study on Efficiency of Regional R&D Program by Data Envelopment Analysis." Region Administration Research 25(4):285-308.
Kim et al. : The Framework for the Strategy of Research & Business Development 797 Banker, R. D., Charnes, A., and Cooper, W. W. 1984. "Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis." Management Science 30(9):1078-1092. Bozeman, B. Rimes, H., and Youtie, J. 2015. "The evolving state-of-the-art in technology transfer research: Revisiting the contingent effectiveness model." Research Policy 44(1):34-49. Charnes, A., Cooper, W. W., and Rhodes, E. 1978. "Measuring the efficiency of decision making units." European Joural of Operational Reserach 2(6):429-444. Chapple, W., Lockett, A., Siegel, D., and Wright, M. 2005. "Assessing the relative performance of UK university technology transfer offices: parametric and non-parametric evidence." Research Policy 34(3):369-384. Choi, J. I., Hong, K. P., Jang, S. K., and Bae, Y. G. 2012. "Technology Commercialization of Research Institute Company: A Case of the KAERI's Hemo Him." Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship 7(2):129-140. Eilat, H. Golany, B., and Shtub, A. 2006. "Constructing and evaluating balanced portfolios of R&D projects with interactions: A DEA based methodology." European Journal of Operational Research 172(3):1018-1039. Hsu, F. M., and Hsueh, C. C. 2009. "Measuring relative efficiency of government-sponsored R&D projects: A three-stage approach." Evaluation and program planning 32(2):178-186. Hyon, M. S., and Yoo, W. J. 2008. "Study on the Technology Transfer Efficiency for Public Institutes Using DEA Model." Journal of society of Korea industrial and systems engineering 31(2):94-103. Jang, J. G. 2014. "A study on the influence factor on government-funded research institutes efficiency: focusing on science and technology field." Master Thesis in Seoul National University. Jeon, I. J., and Lee, H. Y. 2015. "Performance Evaluation of R&D Commercialization : A DEA-Based Three-Stage Model of R&BD Performance." Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers 41(5):425-438. Kao, C., and Hwang, S. N. 2008. "Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan." European Journal of Operational Research 185(1):1107-1112. Kerssens-van Drongelen, I. Nixon, B., and Pearson, A. 2000. "Performance measurement in industrial R&D." International Journal of Management Reviews 2(2):111-143. Kim, J. H., and Park, S. B. 2004. "Comparison Analysis of National Research Laboratory's R&D Efficiency." Science and Technology Policy 146:21-34. Kim, Y. H. 2011. "The ivory tower approach to entrepreneurial linkage: productivity changes in university technology transfer." The Journal of Technology Transfer 85(10):180-197. Ko, M. S., and Lee, D. J. 2001. "A Comparative Analysis on the R&D Efficiencies of OECD Countries Using DEA." KIIE Conference 2011.11:703-706. Kocher, M. G., Luptacik, M., and Sutter M. 2006. "Measuring productivity of research in economics: A cross-country study using DEA." Socio-Economic Planning Sciences 40(4):314-332. Ku, B. C. 2014. "Derivation and Empirical Analysis of Critical Factors that Facilitate Technology Transfer and Commercialization of Research Outcome." Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship 9(5):69-81. Lee, C. H., and Cho, K. T. 2014. "Efficiency Analysis and Strategic Portfolio Model of National Health Technology R&D Program Using DEA : Focused on Translational Research." Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers 40(2):172-183. Lee, H., Park, Y., and Choi, H. 2009. "Comparative evaluation of performance of national R&D programs with heterogeneous objectives: A DEA approach." European Journal of Operational Research 196(3):847-855. Lee, H., and Shin, J. 2014. "Measuring journal performance for multidisciplinary research: An efficiency perspective." Journal of Informetrics 8(1):77-88. Lee, H. Y., and Park, Y. T. 2005. "An international comparison of R&D efficiency: DEA approach." Asian Journal of Technology Innovation 13(2):207-222. Lee, M. H., Lee, K. B., and Park, H. G. 2012. "The Efficiency Analysis of Regional R&D Investment." Review of business & economics 25(5):3365-3382.
798 J Korean Soc Qual Manag Vol. 44, No. 4: 785-798, December 2016 Lee, W. C., and Choi, J. I. 2014. "A Study on the Application Plan of Basic Original Technology in Science & Research Parks: Focus on Science Parks in Korea." Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship 9(3):63-74. Lim, I-J., Liu, H., and Lee, J. 2015. Oversea Expansion Strategy of Chinese E-Commerce Company Focusing on Alibaba in the US B2C Market-. The e-business Studies 16(6):525-541. Liu, J. S., and Lu, W. M. 2010. "DEA and ranking with the network-based approach: a case of R&D performance." Omega 38(6):453-464. Min, H. K., Kim, T. Y., and Hwang, S. J. 2012. "Open Innovation R&D Efficiency Evaluation by Integrated AHP-DEA." Journal of society of Korea industrial and systems engineering 35(4):149-161. Min, J. W. 2015. "Analysis of success factors about technology transfer and commercialization of public research institutions and university." Doctor's Thesis in Korea University. Ministry of Strategy and Finance. 2014. Arrangement of the R&D renovation plan for governmental department. A press released information. Mojaveri, H. S., Nosratabadi, H. E., and Farzad, H. 2011. "A New Model for Overcoming Technology Transfer Barriers in Iranian Health System." International Journal of Trade, Economics and Finance 2(4):280-284. Nam, I. S., Song, Y. Y., and Jeong, B. H. 2008. "Analysis of Relative Efficiency of Government Funded Research Institutes Using DEA Model." Journal of Society of Korea Industrial and System Engineering 35(4):149-161. Roxas, S. A., Piroli, G., and Sorrentino, M. 2011. "Efficiency and evaluation analysis of a network of technology transfer brokers." Technology Analysis & Strategic Management 23(1):7-24. Sexton, M. Barrett, P., and Aouad, G. 1999. "Diffusion mechanisms for construction research and innovation into small to medium sized construction firms." CRISP Consultancy Commission-99/7, London. Sharma, S., and Thomas, V. 2008. "Inter-country R&D efficiency analysis: An application of data envelopment analysis." Scientometrics 76(3):483-501. Thursby, J. J., and Kemp, S. 2002. "Growth and productive efficiency of university intellectual property licensing." Research policy 31(1):109-124. Wang, E. C., and Huang, W. 2007. "Relative efficiency of R&D activities: A cross-country study accounting for environmental factors in the DEA approach." Research Policy 36(2):260-273.