[연구목적]

○ 정부의 국가연구개발활동은 경제적, 사회적 효과에 대한 다각적 검증을 요구받고 있음

○ 본 연구에서는 국가연구개발활동의 경제·사회적 효과를 다양한 관점에서 모니터링 및 분석하였으며, 다각적인 평가 체계의 수립을 위한 연구를 수행함

[주요내용]

○ 본 연구는 지난 1차, 2차년도 연구에 더하여 정부 R&D 투자가 기업 및 산업 경제에 미치는 영향에 대하여 다각적으로 분석을 수행함

- 기업을 지원하는 정부연구개발투자의 경우 기업 R&D를 추가적으로 유인하고, 설비 투자를 증가시켰으며, 고용을 창출한 것으로 나타났으며 이와 같은 부가 투입의 효과는 기업의 매출 규모 증가로 이어지는 것으로 나타났음

- 다만 기업의 수익성이나 임금과 같은 질적 지표에서의 성과는 유의하지 않거나 부정적인 효과가 관측되기도 하였다. 특히 고용효과의 경우 총고용은 증가하였으나 1인당 임금은 감소하는 등의 결과가 관찰되었음

○ 기업 특성에 따라 기업지원효과의 이질성이 상당히 큰 것으로 관측되었으며, 성과 유형과 기업 특성을 고려한 정책효과의 사전적 예측의 필요성이 제기되었음

- 이에 본 연구에서는 인공지능 기법인 딥러닝 모형을 비롯한 머신러닝 모형을 적용한 기업 지원 정책효과 예측모형을 개발하여, 어떤 기업이 어떤 사업을 수행할 때 기대되는 정책효과가 어떠할지에 대해 개별 기업 및 개별 과제 단위에서 데이터 기반 예측을 수행할 수 있음을 확인하였음

- 적용 결과 딥러닝 기반의 기업지원효과 예측 모델은 적용 가능성과 적용 필요성이 상당히 높은 것으로 판단됨

○ 거시적 측면에서의 경제적 효과의 분석을 위해, 대학과 출연연구소를 포함한 전체 국가연구개발사업을 대상으로 산업별 생산성 및 생산량에 미치는 영향을 분석한 결과 유형자산 투자나 민간 R&D 투자보다도 높은 효과를 가지고, 같은 금액 투자 시 국가 GDP 상승에 더 많이 기여할 수 있는 것으로 나타났음

-기업 및 산업간 파급효과를 고려할 경우 공공 R&D의 성장 기여도가 높다는 점은 사업 성과 단위에서 제기되는 공공R&D 비효율에 대한 비판에 대해 보다 거시적 관점에서 종합적으로 검토하여야 할 필요성을 보여줌

[정책대안]

○ 고용 효과의 경우 일자리의 양적 증가와 임금 측면의 질적 감소가 동시에 관측되었으며, 정책 목표로서 일자리 창출이 요구되기보다 기업 및 산업의 혁신 역량 향상을 통해 양질의 일자리가 창출 될 수 있도록 사업 기획 및 성과 관리 방식의 개선 필요

○ 기업 특성에 따라 성과의 이질성이 대단히 크다는 점은 향후 정책연구의 방향이 평균적 분석에 기반하여 전반적인 룰을 개선하던 방향에서 개별적 분석에 기반하여 적절한 수행주체를 선정하는 로직을 개선하는 방향으로 진화되어야 함을 의미하며, 본 연구에서 검토한 딥러닝 기반 정책 효과 예측 모델의 개발 및 적용이 필요

○ 국가연구개발사업에 대한 성과평가시 사업 및 기업 단위의 평가를 넘어 기업간, 산업간 파급 효과를 고려한 산업 및 국가단위에서의 평가가 종합적으로 고려되는 것이 필요