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정책연구

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정부의 장단기 정책발굴 및 정책대안 제시를 위해 발간한 연구성과물입니다.

정책연구 본문 내용
제목 R&D 투자영향평가 체계 구축(3차년도)
권호 정책연구 18-04
저자 장필성, 오승환, 황석원, 황원식, 유재연, 김지훈, 김태양 저자별 발간물 찾기 발간일 2018-12-30
조회수 675 다운수 64
주제분류 과학기술혁신정책 > 국가연구개발정책
과학기술과 산업/경제 > 과학기술과 경제성장 주제별 발간물 찾기 
키워드 R&D 투자, 영향 평가, 기업지원효과, 머신러닝, 거시효과 
원문다운로드 P18-04.pdf  페이지수 164
정책연구 본문 내용
  • 요약
  • 목차

[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

 

목 차

 

 

 

 

 

요 약

i

 

 

1장 서 론

1

1R&D 투자 영향평가 구축 및 체계 개요

1

1. R&D 투자 영향평가 구축 개요

1

2. 1, 2차년도 R&D 투자 영향평가 분석 종합

3

23차년도 R&D 투자 영향평가 체계 구축 연구 방향

17

 

 

2장 정부 R&D 지원에 따른 기업 고용창출 효과 분석

19

1절 연구 배경 및 필요성

19

2절 선행연구 및 연구의 차별성

25

1. 정부 R&D 지원의 고용창출 효과 관련 선행연구

25

2. 본 연구의 차별성

28

3절 정부 R&D 지원의 고용창출효과 분석

30

1. 분석 방법론

30

2. 분석 자료

33

3. 정부 R&D 지원에 따른 고용효과 분석

40

4절 소결

45

 

 

3장 딥러닝을 활용한 기업 R&D 지원 효과 예측 분석

49

1절 머신러닝 개요 및 방법론 소개

49

1. 머신러닝 개요

49

2. 머신러닝 방법론 소개

51

2절 머신러닝 방법론 비교 및 사회과학 적용 연구 사례

58

3절 기업지원 효과 분석 모형 및 데이터 구축 과정

63

1. 연구 배경 및 필요성

63

2. 데이터 구축

65

4절 머신러닝 활용한 기업 R&D 지원 효과 예측 분석 결과

68

1. 데이터 구조 및 예측 모형 가능성 검토

68

2. 딥러닝 모델 적용

71

3. 딥러닝 예측 정확도 특성 분석

78

4. 의사결정트리 모형과의 비교

82

5절 소결

86

 

 

4장 정부 R&D 투자의 거시경제적 효과 시뮬레이션 분석

91

1절 연구배경

91

2절 기존 모형 분석 및 차별점

93

1. 기존 모형 분석

93

2. 본 연구의 접근

104

3R&D기반 연산일반균형 모형 개발

106

1. 사회계정행렬

108

2. 거시경제 모형화

111

3. 모수와 스톡 추정

127

4절 실증분석 결과

133

1. 시나리오 설정

133

2. 시뮬레이션 결과

138

5절 소결

141

 

 

5장 결론

143

1절 정부 기업 R&D 지원의 고용 창출 효과 분석

143

2절 딥러닝을 활용한 기업 R&D 지원 효과 예측 분석

145

3절 정부 R&D 투자의 거시경제적 효과 시뮬레이션 분석

149

4R&D 투자 영향 평가 체계 구축 시사점 종합

150

참고문헌

155

 

 

Summary

159

 

 

Contents

163

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◎ 담당 : 연구기획관리팀 최미(044-287-2035 , miyaa@stepi.re.kr)

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