산업진흥연구 (Industry Promotion Research)

  • 제9권4호
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  • Pages.121-133
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  • 2024
  • /
  • 2466-1139(pISSN)
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  • 2714-013X(eISSN)
산업진흥원 (Industrial Promotion Institute)
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지역산업의 R&D 투자 효율성 분석에 관한 연구 : 대전지역을 중심으로

A study on the analysis of R&D investment efficiency in regional industries : Focusing on Daejeon

  • 임병화 (충남대학교 기술실용화융합학과) ;
  • 임병권 (충남대학교 기술실용화융합학과) ;
  • 김천규 (충남대학교 기술실용화융합학과)
  • Byounghwa Lim (Department of Technology Practical Convergence, Chungnam National University) ;
  • Byungkwon Lim (Department of Technology Practical Convergence, Chungnam National University) ;
  • Chun-Kyu Kim (Department of Technology Practical Convergence, Chungnam National University)
  • 투고 : 2024.09.07
  • 심사 : 2024.10.04
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

본 연구는 대전지역 주력산업의 R&D 효율성을 평가하고, 지역산업의 경쟁력 강화를 위한 정책적 시사점 도출을 목적으로 하였다. 이를 위해 자료포락분석(DEA)과 Malmquist 생산성지수(MPI) 분석을 활용하여, 2013년부터 2022년까지의 대전 주력산업 16개 DMU(Decision-Making Units)에 대한 효율성 및 생산성 변화를 분석하였다. DEA 분석 결과, 연구산업('13-'14년), 바이오산업('13-'14년), 금속산업('15-'17년) 등은 자원 활용의 최적화를 이루어 높은 효율성을 나타냈다. 이는 연구개발 활동에서 자원을 매우 효율적으로 활용하여 산출을 극대화했음을 의미한다. 반면, 지식산업('13-'14년), 무선통신산업('15-'17년) 등 일부 산업군은 상대적으로 낮은 효율성을 기록하며, 자원의 비효율적 활용과 운영 전략의 개선이 필요했던 것으로 분석되었다. 규모효율성(SE) 분석에서는 일부 산업군이 최적 규모에서 운영되지 않고 있음을 발견하였고, Malmquist 생산성지수(MPI) 분석을 통해 시간에 따른 생산성 변화를 평가한 결과, 기술적 진보와 기술적 효율성의 변화가 산업별 생산성에 영향을 미친 것을 확인하였다. 시계열에 따른 효율성 변화는 70.96%('13-'14년) → 70.31%('15-'17년) → 68.59%('18-'20년) → 76.57%('21-'22년) 분석되었고 10년에 걸쳐 개선이 가능한 R&D의 총투자 효율성은 28.38%로 분석되었다.

This study aimed to evaluate the R&D efficiency of Daejeon Metropolitan City's regional industries and to derive policy implications for enhancing the competitiveness of regional industries. To achieve this, Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI) were employed to analyze the efficiency and productivity changes of 16 Decision-Making Units (DMUs) in Daejeon's key industries from 2013 to 2022. The DEA analysis revealed that certain industry groups, such as the Research Industry (2013-2014), Bio Industry (2013-2014), and Metal Industry (2015-2017), demonstrated high efficiency by optimizing resource utilization. These industries were found to effectively maximize outputs by efficiently using resources in their R&D activities. On the other hand, some industries, such as the Knowledge Industry (2013-2014) and Wireless Communication Industry (2015-2017), recorded relatively low efficiency, indicating the need for improvements in resource utilization and operational strategies. The Scale Efficiency (SE) analysis showed that some industries were not operating at an optimal scale. Furthermore, the MPI analysis, which evaluated productivity changes over time, confirmed that technological progress and changes in technical efficiency significantly impacted industry-specific productivity. Efficiency changes over time were recorded as 70.96% (13-'14), 70.317% (15-'17), 68.59% (18-'20), and 76.57% ('21-'22), with a 28.38% improvement potential over ten years.

키워드

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