정책동향
2020년 제20호. 2020년 지역 과학기술혁신 역량평가(R-COSTII) 결과와 시사점
- 등록일2021-02-16
- 조회수4468
- 분류정책동향 > 기타 > 기타
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자료발간일
2021-02-08
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출처
한국과학기술기획평가원
- 원문링크
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키워드
#과학기술혁신#R-COSTII#과학기술혁신 역량평가
- 첨부파일
[K-브리프 2020년] 제20호 2020년 지역 과학기술혁신 역량평가 ...
2020년 지역 과학기술혁신 역량평가(R-COSTII) 결과와 시사점
1. 개요
- 지방화·분권화가 진행되면서 장소 기반의 혁신정책이 강조되는 가운데, 지역의 과학기술혁신 역량이 지역 및 국가 발전의 핵심요소로 부각되며 정확한 수준 진단에 대한 관심이 증대
- OECD, EU 등 해외 주요기관은 자국의 지역혁신 정책을 모니터링 할 수 있는 통계를 구축하고, 이를 기반으로 복합지표를 설계하여 각 지역의 혁신 수준을 분석
※ 예 : OECD의 Regions at a Glance, EU의 Regional Innovation Scoreboard
- 한국과학기술기획평가원에서는 국가과학기술혁신 역량평가1)를 응용한 복합지표 평가모형인 지역 과학기술혁신 역량평가(R-COSTII)를 개발하고, 2009년부터 매년 지역별 혁신역량을 평가하기 시작
※ R-COSTII(Regional COmposite Science and Technology Innovation Index) : 지역 과학기술혁신 역량평가, 지역 과학기술혁신 역량지수를 통칭
이번 호에서는 17개 광역시·도를 대상으로 실시한 「2020년 지역 과학기술혁신 역량평가」의 주요 분석 결과를 요약‧정리하였음
2. 평가 방법
- (측정모형과 지표체계) 지역 과학기술혁신 역량평가모형은 자원의 투입에서 최종 경제적 성과에 이르는 전 과정을 5개 부문(지원-활동-네트워크-환경-성과)으로 구조화
※ 지역 과학기술혁신 역량 : 지역이 과학기술분야의 혁신과 개선을 통해 최종단계에서 경제적‧사회적으로 가치가 있는 성과를 산출할 수 있는 능력을 말함
(지표체계) 5개 부문(대분류)과 13개 항목(중분류), 31개 지표(소분류, 43개 세부지표)로 구성되며, 올해에는 지표 및 평가모형에 다수의 개선사항 발생(하단 참조)
[2020년 R-COSTII 평가·분석 주요 개선사항]
2020년에는 평가･분석 변경 필요사항을 검토하고 이를 개선하는 연구, 개선 결과물을 평가･분석에 적용하는 연구의 추진을 통해 결과의 품질을 제고
- (새로운 평가체계 도입) 국가 과학기술혁신 역량평가(COSTII)를 벤치마킹, OECD, EU 등 국제사회의 논의를 재해석하여 R-COSTII의 평가･분석을 개선
- (평가지표 변경) 평가의 기본 틀은 유지하되, 소분류(지표) 단위에서 총 20개의 지표(3개), 자료원(9개), 표기(8개)를 변경하여 분석 자료의 질을 제고
- (분석 개선) 보조지표 발굴 등을 통해 지역 과학기술혁신 기획역량 제고를 위한 데이터 활용기반을 구축
(평가대상) 국내 17개 광역시·도이며, 2012년 출범한 세종2)은 43개 세부지표 중 일부 지표의 과거 데이터가 존재하지 않음
※ R-COSTII에서 세종의 데이터 가용성(평가대상연도 : 가용 세부지표 수, 결측 세부지표 수) : 2013년 10개 가용, 33개 결측, 2014년 21개 가용, 22개 결측, 2015년 36개 가용, 7개 결측, 2016년 37개 가용, 6개 결측, 2017년 이후 43개 가용
(원자료 수집) 지표의 원자료는 과학기술정보통신부, 교육부, 통계청 등이 발표하는 신뢰할 수 있는 국가 승인통계와 장기간 시계열이 가용하며 지역 간 비교 가능한 검증자료를 활용
- 31개 지표의 원자료를 수집한 후, 결측치 및 이상치 보정을 통해 최종 분석 자료를 확정
(표준화 및 지수 산출) 표준화를 통해 지표(소분류) 점수를 도출하고 이를 합산하여 항목(중분류) 지수를 도출, 항목 점수를 합산해서 부문(대분류) 지수를 도출한 다음 5개 부문 지수를 종합해서 종합점수인 지역 과학기술혁신역량지수(R-COSTII)를 최종 산출
- (표준화) 서로 다른 스케일의 지표 원자료의 척도를 통일하기 위해 최대값의 지역을 ‘1’, 최소값의 지역을 ‘0’으로 설정하는 최소최대법(Min-Max Method)으로 표준화(re-scaling)를 실시
- (고정가중법을 도입한 표준화 지수 산출) 이때, 최대값, 최소값을 과거 특정시점(5∼7년 전)으로 고정하여, 과거 시점 대비 시계열 비교 가능한 지수를 산출
...................(계속)
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