Browse > Article
http://dx.doi.org/10.14386/SIME.2019.27.4.21

A Study on Establishment of Time Series Model for Deriving Financial Outlook of Basic Research Support Programs  

Yun, Sujin (한국과학기술기획평가원)
Lee, Sangkyoung (한국과학기술기획평가원)
Yeom, Kyunghwan (국토교통과학기술진흥원)
Shin, Aelee (한국과학기술기획평가원)
Publication Information
Journal of Technology Innovation / v.27, no.4, 2019 , pp. 21-48 More about this Journal
Abstract
In the basic research field, quantitative expansion is carried out with active support from the government, but there is no research and policy data suggesting systematic investment plans or data-based financial requirements yet. Therefore, this study predicted future financial requirements of basic research support programs by using time series prediction model. In order to consider various factors including the characteristics of the basic research field, we selected the ARIMAX model which can reflect the effect of multi valuable factors rather than the ARIMA model which predicts the value of single factor over time. We compared the predictions of ARIMAX and ARIMA models for model suitability and found that the ARIMAX model improves the prediction error rate. Based on the ARIMAX model, we predicted the fiscal spending of basic research support programs for five years from 2017 to 2021. This study has significance in that it considers the financial requirements of the basic research support programs as a pilot research conducted by applying a time series model, which is a statistical approach, and multi-variate rather than single-variate. In addition, considering the policy trends that emphasize the importance of basic research investment such as 'the expansion of basic research budget twice', which is the current government's national policy task, it can be used as reference data in establishing basic research investment strategy.
Keywords
Basic science research support program; Financial Outlook; Time series model; ARIMAX;
Citations & Related Records
연도 인용수 순위
  • Reference
1 이윤빈.이상남.채수연.김준수 (2015), "학문분야별 특성을 고려한 개인기초 연구과제 지원 방안 연구", KISTEP 연구보고, 2015-065.
2 이현숙.조성식.고용수.김석필.김정권.박정일.배상태.엄익천.이상현.이흥권.정상기.최미나.김성아.용태석 (2011), "예산결정요인 분석을 통한 정부R&D 재정소요추정 방법론 탐색", KISTEP 연구보고, 2012-048.
3 임길환 (2016), "기초연구지원 R&D 사업평가", 국회예산정책처, 사업평가 16-07(통권 357호).
4 장연수 (2000), "대통령의 정책의지와 부처예산형성에 관한 연구-문민정부 농림수산부를 중심으로-", 한국행정학보, 제34권 제4호, pp.59-81.
5 조수현 (2008), "예산결정의 제도적 맥락과 제한된 합리성 : R&D분야의 예산 종합조정을 중심으로", 현대사회의 행정, 제18권 제2호, pp.1-24.
6 원종욱.성병찬.장인수 (2016), "ARIMAX 모형을 적용한 건강보험지출 장기전망". 보건경제와 정책연구, 제22권 제2호, pp.1-27.
7 조수현 (2009), "지방정부사회복지예산 결정의 메커니즘과 구조적맥락". 지방행정연구, 제23권 제2호, pp.101-131.
8 진상기.오철호 (2015), "예산형성 과정에 있어서의 '정치.행정 요인'의 재발견: 한국고등교육 예산의 시계열회귀분석을 중심으로", 한국행정연구, 제24권 제1호, pp.103-137.   DOI
9 최수임.손흥구.김삼용 (2018), "전기 자동차 전력 수요 예측 연구", 한국데이터정보과학회지, 2018-29(5), pp.1137-1153.
10 최영문 (1997), "관광수요예측모형의 예측정확성 평가". 경기대학교대학원 박사학위논문.
11 국가과학기술심의회 (2017), "2018년도 정부연구개발 투자방향 및 기준(안)". 국가과학기술심의회 운영위원회, 2017.3.14.
12 국가과학기술심의회 (2018), "2019년도 정부연구개발 투자방향 및 기준(안)", 국가과학기술심의회 운영위원회, 2018.3.14.
13 국정기획자문위원회 (2017), "문재인정부 국정운영 5개년 계획".
14 김기완.이주호 (2013), "국가연구개발체제 혁신방안 연구: 창조경제 구현을 위한 제언". 한국개발 연구원 연구보고서. 2013-07.
15 김선근.오완근 (2004), "정부와 민간의 R&D 투자 및 국민소득간의 인과관계 분석: 한.미.일 국제 비교", 한국기술혁신학회, 제7권 2호, pp.257-281.
16 김영주 (2014), "계절 ARIMA 모형을 활용한 저가항공 수요예측-국내선 제주권.내륙권 예측 비교 분석-", 관광연구논총, 제26권 제1호(통권38), pp.3-25.
17 김철현.남종오 (2015), "VAR 모형을 이용한 유통단계별 갈치가격의 인과성 분석", The Journal of Fisheries Business Administration, 46(1), pp.093-107.
18 문관식.황은혜.신애리 (2016), "기초연구사업 투자분석을 통한 효과적인 기초연구 추진방안 연구", 한국기술혁신학회 2016년도 추계학술대회 논문집, pp.319-329.
19 미래창조과학부 (각 연도), "과학기술논문(SCI) 분석 연구".
20 박광균.전지성.조주연.정원윤 (2015), "학문분야별 특성을 고려한 기초연구지원사업 개선방안 연구", 미래창조과학부.
21 박기범.신은정.양현채.정효정.오진숙 (2017), "기초연구 지원 확대의 쟁점과 과제", STEPI insight, Vol 219.
22 박소희.이흥권.이현숙.조윤주.이홍직.김인직.이혜진 (2014), "정부 R&D예산 편성과정의 정책이론적 분석 가능성 탐색", KISTEP 연구보고, 2014-026.
23 박재성 (2015), "GAM 및 ARIMAX 모형을 적용한 대기오염물질의 건강영향 시계열분석에 관한 연구", 서울대학교 대학원 보건학과.
24 박종훈.민경찬.김승환.배병수.금종해.공현경.우유미.이유경 (2014), "국내외 여건 변화에 따른 효과적.효율적 기초연구 지원체계 및 맞춤형 기초연구 홍보전략 수립 연구", 미래창조과학부.
25 박준경.이호창 (1985), "경제변수의 시계열분석", 한국개발연구원 연구보고서 , 85-02.
26 송경재.양희민 (2005), "시계열 분석에 의한 국제유가 예측; Nymex-WTI 선물가격을 중심으로". 통계청 통계연구, 제10권 제1호, pp.62-81.
27 신무섭 (2007), "한국 지방자치단체 지출수준의 결정요인". 한국행정논집, 제19권 3호, pp.609-635.
28 신애리.윤수진.함선영.이상경.염경환 (2018), "재정소요 전망에 따른 기초연구분야 중장기 투자포트폴리오 수립 연구", KISTEP 연구보고, 2018-006.
29 신애리.윤수진 (2017), "신정부의 기초연구 투자를 위한 정책제언", KISTEP Issue weekly, 2017-03(통권 제209호).
30 신은정 (2016), "기초연구 지원 동향 및 시사점1:주요 선진국 사례". STEPI 동향과 이슈, 제24호.
31 심우중.김은실. (2010). "우리나라 국가연구개발사업 정부연구비의 투입대비 성과의 다각적 분석", 한국기술혁신학회. 제13권 1호, pp.1-27.
32 엄익천 (2011), "정부연구개발예산의 결정요인에 관한 연구", 한국행정학회 학술발표논문집, pp.134-157.
33 유승훈 (2003), "정부 R&D 투자와 민간 R&D 투자의 인과관계 분석". 기술혁신연구, 제11권 제 2호, pp.175-194.
34 윤성채 (2014), "정부예산결정이론의 적합성 검증", 한국행정논집, 제26권 제2호, pp.135-161.
35 이민형.안두현.박동배.박기범.김계수.박미영.김은실 (2009), "창의적 기초연구 활성화를 위한 추진전략 및 지원방안", STEPI 정책연구, 2009-17.
36 이우리 (2013), 시계열분석과 예측 -이해와 응용-, 도서출판 탐진.
37 이우성.박미영.김보현 (2014), "기초.원천연구 투자의 성과 및 경제적 효과분석". STEPI 정책연구, 2014-21.
38 한국과학기술기획평가원 (각 연도c), "국가연구개발사업 조사분석보고서".
39 한국과학기술기획평가원 (각 연도a), "정부연구개발예산 현황분석".
40 한국과학기술기획평가원 (각 연도b), "연구개발활동조사보고서".
41 한국교육개발원 (각 연도), "교육통계연보".
42 한국연구재단 (각 연도), "연구지원통계연보".
43 통계청 (각 연도), "소비자물가조사 통계 자료".
44 한국은행 (각 연도), "국민소득".
45 한국은행 (각 연도a), "소비자물가조사".
46 함성득.윤기중 (2002), "한국의 국방비 영향요인의 실증적 분석". 한국행정학보, 제36권 제3호, pp.129-145.
47 하규만 (2001), "국민총생산과 연구개발 투자비율의 상관관계에 관한 연구:1990년대 초반부터", 행정논총, 제39권 제1호, pp.203-211.
48 OECD.한국과학기술기획평가원 (2016), "프라스카티 매뉴얼 2015, 연구개발 자료수집과 보고에 관한 지침".
49 Chan, K..B. Ripley (2018), Time Series Analysis, Version 1.2. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/TSA/
50 Dritsakis, N..P. Klazoglou (2017), Time series analysis using ARIMA models: an approach to forecasting health expenditures in USA, 2019 volume 72, Issue 1-February, pp.77-106.
51 Hawes, J. M. (2015), Proceedings of the 1989 Academy of Marketing Science (AMS) Annual Conference. Springer.
52 Jones, B..F. Baumgartner.C. Breuning, C. Wlezien.S. Soroca, M. Foucault.A. Francois.C. Green-Pedersen.C. Koski, P. John.P. Mortensen.F. Varone, and Walgrave (2009), A General Empirical Law of Public Budget: A Comparative Analysis. American Journal of Political Science Vol. 53(4), pp.855-873.   DOI
53 Pankratz, A. (1991), Forecasting with Dynamic Regression Models. 1st Edition, Wiley-Interscience.
54 Wildavsky, A. (1979), How to Limit Government Spending. University of California Press.
55 Williams, D. W..T. D.Calabrese (2016), The status of budget forecasting. Journal of Public and Nonprofit Affairs, 2(2), pp.127-160.   DOI
56 Swanson, C. J. (2008), Long-Term Financial Forecasting for Local Governments, Goverment Finance Review, pp.60-66.