비균질 투입요소를 갖는 DMU들의 효율성 비교 연구- 대한민국 17개 광역자치단체의 R&D효율성을 중심으로 - = A Comparative Study of the Efficiency of DMUs with Nonhomogeneous Input Measure – Focusing on the R&D Efficiency of 17 Metropolitan Local Governments in South Korea –

국문 초록 (Abstract)

지역 연구개발(Research and Development, R&D) 활동은 국가 발전에 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 정부 R&D 예산 증가에 따라 지역에 배분되는 R&D예산 또한 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 지역에 대한 중앙정부의 전문적인 예산배분을 위해서는, 지역 R&D의 효율성에 기반한 공정한 분배전략 마련이 필요하다. 데이터 포락 분석(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용한 지역 R&D 효율성 비교 연구들은 다수 존재하지만, 분석 결과의 비현실성 또는 지역이 가진 투입요소의 차이를 고려하지 않는 한계를 보였다. 이에 본 연구는 DEA의 한계를 극복하기 위해, 비균질 투입요소를 갖는 의사결정단위(Decision Making Unit, DMU)들의 효율성 분석 모델에 보장영역(Assurance Region, AR) 개념을 도입한 새로운 DEA-AR 모델을 소개한다. 연구 결과, 제안된 모델은 전통적인 효율성 비교 모델과 비교하여 특정 지역의 효율성 측정에서 유의미한 차이를 보였다. 이는 지역이 보유한 고유한 자원과 특성의 고려가 효율성 분석에 중요함을 의미한다. 나아가 분석 결과의 현실성을 제고했기에, 제안된 방법론은 중앙정부가 지역 R&D 예산을 전략적으로 배분할 때 핵심 근거 자료로 활용될 수 있다. 본 연구는 지역 R&D 효율성 분석의 새로운 방법론을 제시하며, R&D 예산 배분의 공정성과 효과성을 높이는 데 중요한 학술적, 정책적 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Regional Research and Development (R&D) Activities play a crucial role in national development, and with the increase in government R&D budgets, the allocation of these budgets to regions has also been continuously rising. Therefore, to ensure a professional budget distribution by the central government, it is essential to establish a fair distribution strategy based on the efficiency of regional R&D. Although numerous studies have compared regional R&D efficiency using Data Envelopment Analysis (DEA), they have faced limitations such as unrealistic results or the failure to consider differences in input factors among regions. To overcome the limitations of DEA, this study introduces a new DEA-AR(Assurance Region) model that incorporates the concept of Assurance Region into the efficiency analysis of Decision Making Units (DMUs) with nonhomogeneous input factors. The results indicate that the proposed model shows significant differences in efficiency measurement for specific regions compared to traditional efficiency comparison models. This suggests that considering the unique resources and characteristics of each region is important for efficiency analysis. Furthermore, as the proposed methodology enhances the practicality of the analysis results, it can be utilized as a key reference when the central government strategically allocates regional R&D budgets. This study presents a new methodology for analyzing regional R&D efficiency and offers important academic and policy implications for increasing the fairness and effectiveness of R&D budget allocation.