정부의 역할이 융합연구효과에 미치는 영향요인에 관한 연구 = A Study on the Factors of Government's Role Influencing Effect of Convergence Research
최근 국가 간 산업경쟁이 치열해 지고, 사회경제적 문제가 복잡하고 역동적으로 변화하면서 단일 학문분야의 경계를 넘어 다양한 지식과 기술 등을 융합하는 종합적인 융합연구의 중요성이 강조되고 있다. 이를 위해서는 모든 학문분야와 사회경제분야 간 다양한 정보와 지식, 인적교류를 통해 연구성과의 질적 수준을 증진하고, 사회경제적 파급효과를 극대화하기 위한 종합적인 융합연구가 요구되고 있다. 그러나 정부는 기술 중심의 단편적인 학문분야를 중심으로 중장기 계획을 수립하고, 융합연구사업을 추진해 오면서 선진국의 기술을 모방하는 추격형 수준에 머물고 있다.
이러한 배경에서 본 연구는 융합연구효과에 영향을 미치는 정부역할의 영향요인을 도출하여 변수들 간 관계를 실증적으로 분석해 보았다. 이를 위해 종속변수는 융합연구효과를 선정하였고, 독립변수는 사업계획의 체계성(X1), 사업계획의 구체성(X2), 경비반영의 적절성(X3), 연구비 배분의 적절성(X4), 평가지표의 적절성(X5), 평가패널의 적절성(X6), 성과관리의 체계성(X7), 성과환류의 적절성(X8)을 선정하였고, 통제변수는 평가패널의 참여 수준(X9)을 선정하여 가설을 제시하였다.
변수들 간의 영향관계를 실증적으로 분석하기 위해 28개의 문항으로 구성된 설문지를 작성하였는데, 27개 문항은 Likert 5점 척도로 구성하였고, 1개 문항은 개방형 기술문항으로 구성하였다. 모집단은 정부지원 융합연구과제 또는 공동연구과제에 연구책임자로 참여한 경험이 있는 박사급 연구자를 대상으로 무작위 표본추출을 하였고, 설문조사는 e-mail을 통해 16,539명에게 배포되어 417명의 회신을 받았다. 이중 381부의 설문지를 분석에 활용하였고, 실증분석은 SPSS 18.0 통계프로그램을 활용하였다.
수집된 데이터를 활용한 주요 분석방법은 응답자들의 인식수준을 분석하기 위한 빈도분석과 정부의 융합연구사업에 대한 학문분야 간 인식 차이를 분석하기 위한 분산분석(ANOVA), 변수들 간의 영향관계를 분석하여 가설을 검증하기 위한 다중회귀분석을 하였다. 다중회귀분석의 절차로써 탐색적 요인분석은 베리맥스(varimax) 회전방법을 활용하였고, 아이겐 값이 1.0 이상의 요인들을 대상으로 8개의 독립변수를 추출하여 독립변수들에 대한 대표값을 산출하였다. 변수들의 타당도 검정결과는 KMO 측도값 0.906으로 나타나 1에 가까운 높은 값을 보였고, Bartlett 구형성 검정은 유의수준 1% 구간에서 통계적으로 유의미하여 타당도가 높은 것으로 나타났다. 변수의 신뢰도 분석에서는 모든 변수들의 크론바하 알파값이 0.7 이상의 높은 수준으로 나타났다. 상관관계 분석에서는 가장 높은 상관 계수값이 0.687로 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단되었다. 연구모형의 타당도 분석에서 F=21.159 이었고, 유의수준 1% 구간에서 유의미하였다. 연구모형의 설명력을 나타내는 R2는 34%에 대한 설명력을 가지고 있었고, 더빈-왓슨 통계량은 1.777로 2에 가까워 자기상관이 없는 것으로 판단되었다.
이러한 분석결과의 주요 내용을 살펴보면, 빈도분석에서 전체 독립변수들의 평균값이 2.47~2.90의 범위로 나타나 융합연구효과를 창출하기 위한 정부역할의 수준이 대체로 미흡한 것으로 나타났다. 특히, 기초연구에 대한 연구비 배분(2.47)과 융합연구 과제수행에서 학문분야 간 공동의 기반을 구축하기 위한 경비(2.52)와 학문분야 간 역할과 책임을 협의하기 위한 경비(2.53), 융합연구 성과의 분석정보 공개(2.57), 융합연구 성과분석을 통한 차기사업 반영정도(2.58)의 순으로 낮은 인식수준을 보여 종합적 학문분야 간 융합연구 여건과 연구성과 기반의 사업개선 수준이 미흡한 것으로 나타났다.
융합연구효과에 대한 집단 간 인식 차이에서는 학문분야, 융합연구 경험 수준, 평가패널의 참여 수준에서 통계적으로 유의미하였다. 융합연구효과에 대한 학문분야 간 인식 차이를 분석한 결과, 복합학과 공학은 평균값 3.0 이상을 보였으나, 인문학 2.3710으로 가장 낮은 인식수준을 보였고, 융합연구와 평가패널의 참여 수준에 대한 인식 차이에서는 참여 경험이 많을수록 융합연구효과가 높아지는 것으로 나타나 정부가 경제성장을 위해 공학과 인접한 학문분야들 간 단편적인 융합연구에 중점을 두면서 소외된 학문분야들에 비해 그 효과가 상대적으로 높게 창출되는 것으로 나타났다.
정부역할의 독립변수에 대한 학문분야 간 인식 차이에서는 성과관리의 체계성(X7)을 제외한 전체 변수들에 대해 모든 학문분야의 연구자들이 대체로 미흡한 수준으로 공감하고 있어 인식 차이가 통계적으로 무의미하였다. 그러나 성과관리의 체계성(X7)에 대한 학문분야 간 차이에서는 평균값이 2.8929~2.3947의 범위로 나타나 전체 학문분야들이 미흡한 수준으로 인식하고 있었으나 특히, 인문학(2.3947), 예술체육(2.4318), 사회과학(2.5064)이 가장 낮은 평균값을 보여 과학기술분야와 인문사회분야 간 유의미한 차이가 있었다.
다중회귀분석 결과에서는 융합연구 사업계획의 체계성(X1), 평가지표의 적절성(X5), 융합연구 성과관리의 체계성(X7), 융합연구 성과환류의 적절성(X8)에서 통계적으로 유의미하였으나, 융합연구 사업계획의 구체성(X2), 경비반영의 적절성(X3), 연구비 배분의 적절성(X4), 평가패널의 적절성(X6)은 통계적으로 무의미하였다. 이와 같이 통계적으로 무의미하게 나타나 원인은 정부의 융합연구사업이 학문분야 간의 역할과 책임, 연구성과 등이 비교적 가시적인 특성을 가지고 있는 공학과 인접 학문분야들 간의 단편적인 수준에서 ‘추격형’체제를 유지해 왔기 때문인 것으로 판단되고 있다.
본 연구의 분석결과를 토대로 주요 정책적 시사점을 제시하면 첫째, 정부는 기술 중심의 경계를 넘어 모든 학문분야와 사회경제적 분야가 참여하는 종합적인 융합연구의 중장기 계획을 바탕으로 융합연구의 기반조성부터 심화연구까지 단계적이고 체계적으로 계획을 수립해야 하고 둘째, 학문분야 간 균형발전을 추구하기 위해 공학 및 인접 학문분야는 소규모 상향식 연구지원을 확대하여 새로운 연구결과를 창출하고, 인문사회는 단기적으로 인접 학문분야 간 융합연구를 통해 융합연구에 대한 이해와 참여 경험을 증진하고 단계적ㆍ점진적으로 이질성이 높은 학문분야와 융합연구를 수행하는 차별화 전략이 필요하다. 셋째, 인접 학문분야의 경우 학문분야 간 책임과 역할을 협의하고, 공동의 기반을 구축하기 위한 연구비를 학문분야 간 이질성 수준에 따라 차별화하여 반영해야 한다.
끝으로 본 연구는 사회ㆍ경제ㆍ학문분야 등 다양한 분야에 파급효과를 극대화하기 위해 요구되는 학문분야 간 차별화 전략을 제시하였다는데 의의가 있으며, 향후 후속연구는 융합연구의 개념적 속성에 관한 심층분석과 학문후속세대 양성을 위한 정부의 역할, 종합적인 융합연구에서 인문사회분야의 역할과 기능에 대한 후속연구가 필요시 되고 있다.
Since science and technology has been developed, social and economic systems has been increased complex and dynamic problems. and then their effect have influenced to the global range. so, promotion policy of research in major developed countries focus on the complexity based convergence research for solving of them. According to these backgrounds, this paper focused on the factors of government's role influencing effect of convergence research.
Ⅱ. Research Method and Model
In relation to research results in a comprehensive way, the research target was equilibrium of R&D policy about basic research, applied research and research development. and then convergence research must conduct with various disciplinary researcher.
<Figure 1> Analytical Model
The research method was to carry out a positive research through a survey research, after performing literature research and questionnaire survey. The questionnaire survey was conducted targeting all disciplinary researcher that have been conducted convergence research or collaborative research as PI. For this, a total of 16,539 questionnaires composed of Likert 5 points measure were distributed by e-mail. In questionnaires, 22 questions were used. Ultimately, a total of 381 questionnaires were effective questionnaires were used after collecting them.
Ⅲ. Empirical Analysis: Data and Interpretation
In relation to data analysis, SPSS was used for frequency, ANOVA and multiple regression analysis. In this paper, Major analysis method was multiple regression analysis. Prior to conducting this analysis, several proceeding analyses were performed: Characteristics of collected data were identified through the frequency analysis.
As a result factor analysis, 9 factors above 1.0 of eigenvalue were grouped through a varimax rotation method. Through the factor analysis, 9 factors were grouped, and their representative value was utilized. In other words, the group was composed of 8 independent variables and dependent variable : that is, Systemic Plan of Program(X1), Specific Plan of Program(X2), Sufficient of funding(X3), Balancing of Funding Allocation(X4), Compatibility of Evaluation Indicators(X5), Compatibility of Evaluation Panel(X6), Systemic Management of Performance(X7), Sufficient Diffusion of Performance(X8), Effect of Convergence Research(X10), which was used as a representative value.
As a result of validity test, the standard value of KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) was high at 0.906, and in the Bartelett composing-type of test, the significant probability was .000, which was smaller(p<0.05). Thus, it was statistically significant. As a result of reliability test, the value of Chronbach α, and α value of standardized item were 0.750 and 0.875, respectively, which showed high level. Thus there appeared no problems although clustered. As a result of correlation analysis, mostly it was significant at the 5% significance level, and the direction was positive(+). Also the correlation was less than 0.80, which indicated no multicolinearity. Thus, it was judged to be OK, even though a regression analysis was conducted. Also, with regard to validity of the model, F value was 21.159, and F probability was 0.001, which was very significant within 5% significance level. The significance of independent variables was 2 or more in terms of t value, and thus it was indicated significant within 5% level. The value of R-square was 0.340, which accounted for 58% of the entire dispersion. Durbin-Watson was 1.777, which had no correlation.
The results of testing each independent variable were as a following Figure 2.
<Figure 2> Multiple Regression analysis
As a result, the Systemic Plan of Program(X1), Compatibility of Evaluation Indicators(X5), Systemic Management of Performance(X7) and Sufficient Diffusion of Performance(X8) are statistically significant and had positive(+) direction. so, Hypothesis of them are adopted.
Ⅳ. Conclusion
In conclusion of analysis, we have identified four political directions for sustainable development. First, it is needed to systemic and comprehensive planning. and then programs focused on major social agenda need to develop to long term research of top-down funding mechanism. Second, targeted mode need to be add to seed type. Third, the evaluation criteria of proposed projects must be focused on the Usage and Effect of Project. and panel composed of experts about various disciplinary and convergence knowledge.
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