패널자료를 이용한 bk21 사업과 대학의 연구성과 분석을 위한...

敎育行政學硏究

The Journal of Educational Administration

2008, Vol. 26, No. 3, pp. 233~249

패널자료를 이용한 BK21 사업과 대학의 연구성과

분석을 위한 새로운 접근 방식의 모색

박 경 호(경운대학교)

백 일 우(연세대학교)

요 약

본 연구는 1999년, 2002년, 2005년 3개년 자료를 패널자료로 구축하여 대학별 논문편수, 전

임교원 1인당 논문편수를 중심으로 1단계 BK21 사업과 대학의 연구성과 간에 관계를 확인하

고 새롭게 적용된 패널자료 분석의 의의와 후속 연구에 대한 제언을 하는 데 목적이 있다. 1

단계 BK21 사업과 대학의 연구성과 간의 분석결과를 살펴보면, 1단계 BK21 사업은 대학의

연구성과를 향상시키는 데 기여한 것으로 판단된다. BK21 참여대학을 과학기술, 인문사회 특

화분야(BKⅠ)로 한정하여 분석한 결과는 물론이고 핵심과 신규분야로 확대(BKⅡ)한 분석한

결과에서도 공히 BK21 사업에 참여한 기간은 대학별 논문편수와 전임교원 1인당 논문편수에

긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 전임교원 1인당 대학원생수가 늘어날수록 대학의 연

구성과는 일관되게 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 외국인 교원수가 늘어날수록 대학별

논문편수 및 전임교원 1인당 논문편수가 증가하는 것으로 나타났다

[주제어] BK21, 인적자원개발, 정책분석

I. 서 론

정부는 세계수준의 대학원 육성과 연구인력 양성을 목적으로 두뇌한국 21(Brain

Korea 21: BK21) 사업을 1999년부터 현재까지 진행하고 있다. BK21 사업은 1999년부터

2005년까지 1단계 사업에 1조 4천여억원을 투자하였으며 2006년부터 2010년까지 2단계

사업에 1조 4천 5백억원을 투자할 예정이다(백일우, 박경호, 2007b).

1단계 BK21 사업은 27,901명의 석 박사를 배출하였으며 54,015편의 교수 논문, 25,761

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편의 대학원생 논문, 1,763건의 특허취득에 기여하였다. 그리고 국제협력 사업을 활발히

전개하여 장기연수에 2,330명 및 단기연수에 46,131명을 보냈으며 석학 4,658명을 초빙

하였다(김병주, 2006). 이와는 별도로 대학원생 기숙사멀티미디어 강의동 건설 정보화

사업 등의 대학원 전용시설사업과 학사과정 학생정원감축, 대학원 문호개방, 교수업적평

가제 도입 등의 대학의 제도개혁을 실시하였다(이귀로 외, 2005).

이와 같은 1단계 BK21 사업의 성과에 대한 평가는 정부의 자체평가를 포함하여 다양

한 형태로 전개되었다(김복기, 권오양, 민상원, 윤우영, 한경희, 2005; 이용준, 이선주, 김

혜영, 2005; 김병주, 2006; 백일우, 박경호, 2007a; 2007b). 그러나 성과평가를 시도한 연

구자들은 기존 선행연구들에 대해 다음과 같은 제한점을 지적하고 있다. 먼저, 참여 대

학과 미참여 대학을 비교분석하지 않은 점, 사업목표에 영향을 미치는 여타 요소를 고

려하지 않은 점, 그리고 BK21 사업에 상대적으로 역량이 우월한 대학이 선정되어 결과

적으로 높은 성과를 내고 있는 것이 아닌가1)라는 의문점 등이다.

백일우, 박경호(2007a; 2007b)는 이러한 문제점을 개선하기 위해 IMR(inverse Mill's

ratio), 2SLS(two stage least square) 등과 같은 통계적 기법을 동원하여 개선된 연구모

형을 제시하였지만 이들이 활용한 횡단자료의 특성상 대학의 역량과 같은 관찰할 수 없

는 개체 효과(individual effect)를 직접적으로 고려하지 못 하였다. 본 연구에서는 이러

한 제한점을 추가적으로 개선하기 위해 백일우, 박경호(2007b)에서 활용한 1999년, 2002

년, 2005년 3개년 자료를 패널자료로 구축하고 대학별 논문편수, 전임교원 1인당 논문편

수를 중심으로 1단계 BK21 사업과 대학의 연구성과간에 관계를 분석하였다. 이를 통해

본 연구는 1단계 BK21 사업과 대학의 연구성과간에 관계를 확인하고 새롭게 적용된 패

널자료 분석의 의의와 후속 연구에 대한 제언을 하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구에서 제시된 연구성과와 관련이 있는 변수

대학 수준의 연구성과를 분석한 연구들이 채택한 평가지표는 대개가 저서수, 논문수,

논문인용수 등이다(Rushton & Meltzer, 1981; Wanner, Lewis & Gregorio, 1981; Baird,

1991; Meador, Walters & Jordan, 1992; Dundar & Lewis, 1998; Toutkoushian, et al.,

1) 이와 같은 자기선택(self-selection) 문제는 사람들이 스스로 어떤 프로그램에 참여하는 것을 선택하거나 참여토록 선정되는 것을 의미한다. 예를 들어 직업훈련 프로그램과 관련해 어떤 사람은 여기에 참가하고 어떤 사람들은 참가하지 않는다. 그런데 직업훈련 프로그램의 참여자는 기업에서 선호하는 외향적인 성격을 소유하고 있는 반면 미참여자는 기업에서 선호하지 않는 내향적인 성격을 소유한 사람이라고 하자. 그리고 프로그램 참여자가 취직하게 되었다면 이것은 직업훈련 프로그램의 효과인지 아니면 개인적 특성의 차이인지 분명하지 않다.

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2003; Porter & Toutkoushian, 2006). 이 가운데 대학간 연구성과의 상대적 비교를 위해

사용되는 주된 평가지표는 ISI(Institute for Scientific Inquiry)2) 데이터베이스를 기준으

로 한 논문수와 논문인용수다(Baird, 1991; Dundar & Lewis, 1998; Porter &

Toutkoushian, 2006). 이외의 연구성과를 측정하는 지표로는 연구비, 논문 쪽수 등이 있

다(Graves, Marchand & Thompson 1982; Gander, 1999).

대학의 연구성과에 영향을 주는 변수들을 범주화하면 과 같이 크게 인력적인

측면, 재정적인 측면, 시설 및 대학지원 측면 그리고 기타적인 측면으로 구분할 수 있

다. 먼저 인력적인 측면과 관련한 변수로는 학생수와 교수수, 교수 1인당 학생수, 교수

가운데 박사학위 소지율, 교수의 강의부담, 박사과정 유무, 전임교원의 비율 등이 있다.

구체적으로 학생수와 교수수가 늘어남에 따라 연구성과가 증가하다 감소하는 형태를 나

타낸다고 보고(Golden과 Carstensen, 1992a)되고 있으며 교수 1인당 학생수는 대학의 연

구성과와 밀접한 관련이 있다고 보고되고 있다. 그리고 교수 가운데 박사학위 소지율은

연구성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 보고(Milem, Berger, 그리고 Dey, 2000)되고

있으며 주당 강의시수는 연구성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고(Fox, 1992)되

고 있다.

재정적인 측면과 관련한 변수로는 교내외의 연구비, 교수 급여, 학생 1인당 지출액

등이다. Baird(1991)는 정부부문과 같은 외부 연구비 수주도 중요하지만 교내 연구비 지

원과 같은 대학 자체적인 노력이 연구성과에 더 중요한 역할을 한다고 지적하였다.

Porter와 Toutkoushian(2006)은 학생 1인당 지출이 많은 경우 연구성과가 상대적으로 더

높다고 보고하였다.

그리고 시설 및 대학지원 측면과 관련한 변수로는 도서관 규모, 행정직원수, 강의조교

유무, 교수 1인당 비서수 등이다. 도서관 규모, 장서수와 연구성과의 관련성은 여러 연

구에서 언급되고 있다(Rushton과 Meltzer, 1981; Golden과 Carstensen, 1992a; Dundar와

Lewis, 1998; Porter와 Toutkoushian, 2006). 우리나라에서는 보기 드문 일이지만 교수 1

인당 비서수 역시 연구성과와 관련성이 있는 것으로 보고되고 있다(Graves, Marchand,

그리고 Thompson, 1982). 인력, 재정, 시설 및 대학지원 측면 이외에 기타적인 측면으로

는 대학의 명성, 설립유형, 사명(mission), 의과대학 유무 등이 선행연구에서 연구성과에

영향을 미치는 변수로 다루어졌다.

2) ISI는 SCI(Science Citation Index), SSCI(Social Science Citation Index), A&HI(Arts and Humanities Index)를 산출하는 책임을 갖고 있다.


선행연구에서 제시된 연구성과와 관련이 있는 변수

분류 변수 선행연구

인력 학생수, 교수수 Rushton과 Meltzer(1981), Jordan, Medor, 그리고

Walters(1988; 1989), Baird(1991), Golden과

Carstensen(1992a), Dundar과 Lewis(1998)

교수 1인당 학생수

또는 대학원생수

Graves 외(1982), Golden과 Carstensen (1992a), Dundar과

Lewis(1998)

교수 가운데 박사학위

소지비율

Bentley와 Blackburn(1990), Milem, Berger, 그리고

Dey(2000)

교수의 강의부담 Graves 외(1982), Fox(1992), Porter와 Toutkoushian(2006)

박사과정 유무 Graves 외(1982)

전임교원의 비율 Dundar과 Lewis(1998)

재정 교내외의 연구비 Baird(1991), Golden과 Carstensen(1992a) Dundar과

Lewis(1998)

교수 급여 Graves 외(1982), Golden과 Carstensen

(1992b)

학생 1인당 지출액 Porter와 Toutkoushian(2006)

시설

지원

도서관 규모 Rushton과 Meltzer(1981), Golden과 Carstensen(1992a),

Dundar과 Lewis(1998) Porter와 Toutkoushian(2006)

행정직원수 Gander(1999)

강의조교 유무 Graves 외(1982)

교수 1인당 비서수 Graves 외(1982)

기타 대학의 명성과

설립유형

Jordan 외(1988), Golden 과 Carstensen

(1992a), Dundar과 Lewis(1998) Porter와 Toutkoushian(2006)

사명(mission) Long(1978), Dundar과 Lewis(1998), Gander(1999), Milem

외(2000), Porter와 Toutkoushian(2006)

의과대학 유무 Porter와 Toutkoushian(2006)


Ⅲ. 분석내용 및 방법

1. 분석대상

본 연구에서 연구성과의 평가준거로 선정한 대학별 논문편수, 전임교원 1인당 논문편

수는 1999년, 2002년, 2005년 3개년에 걸쳐 연세대학교 중앙도서관에서 제공하고 있는

NCR(National Citation Report)3) KOREA 데이터베이스에서 주저자와 공저자를 모두 포

함하여 추출하였다. 전임 교원수, 전임교원 1인당 대학원생수와 같은 대학원별 특성변수

는 백일우, 박경호(2007b)에서 사용한 3개년 자료를 활용하였다.

본 연구는 백일우, 박경호(2007b)의 기준을 준용하여 지원기간과 금액이 상대적으로

큰 과학기술분야, 인문사회분야, 특화분야를 보유한 대학을 BK21 참여대학(BKⅠ)으로

우선 선정하여 분석하였다. 그리고 상기 3개 분야를 포함해 핵심분야, 신규분야를 보유

한 대학까지 BK21 참여대학(BKⅡ)으로 확대해 재분석하였다.

는 본 연구에서 사용되는 종속변수, 대학별 논문편수와 전임교원 1인당 논문편

수의 기술통계를 제시하고 있다. 대학별 논문편수의 평균은 1999년 100.47편, 2002년

164.52편, 2005년 249.18편, 전임교원 1인당 논문편수의 평균은 1999년 0.20편, 2002년

0.32편, 2005년 0.43편으로 공히 꾸준히 증가하는 추세이다.

종속변수 기술통계

종속변수 평균 표준편차 최소값 최대값 사례수

1999년 대학별 논문편수 100.47 230.77 0.00 2031.00 114

전임교원 1인당

논문편수0.20 0.34 0.00 3.00 114

2002년 대학별 논문편수 164.52 358.01 0.00 3059.00 114


논문편수0.32 0.49 0.00 3.78 114

2005년 대학별 논문편수 249.18 503.70 0.00 4014.00 114


논문편수0.43 0.59 0.00 4.08 114

3) 한 국가에서 발표한 논문 및 이를 인용한 논문에 대한 정보가 수록된 데이터베이스로 SCI와 SSCI 논문 등에 대한 상세한 정보를 담고 있다(박수용, 황남구, 최귀숙, 2001).


은 BKⅡ를 기준으로 본 연구에서 활용한 독립변수의 기술통계치를 3개년에

걸쳐 제시하고 있다. 본 연구의 주된 관심인 BK21 사업에 참여한 기간으로 최소값 0에

서 최대값 7을 갖는 변수이다. BK21 사업의 참여대학은 BK21 사업에 참여한 1개 이상

의 사업단(팀)을 보유한 대학원을 의미한다. T 변수는 7년의 시간이 흐름에 따라 대학별

연구성과의 평균적인 증가추세를 통제하기 위해 포함된 변수로 각 연도에서 1단계

BK21 사업이 시작되기 전 해인 1998을 차감한 값이다.

독립변수 기술통계

독립변수 평균 표준편차 최소값 최대값 사례수

1999년전임교원 1인당

대학원생수2.09 1.68 0.06 10.89 114

전임 교원수 319.53 248.20 16.00 1304.00 114

외국인 교원수 12.88 14.03 0.00 78.00 114

전임 교원수 대비

박사학위 소지자수0.78 0.15 0.31 1.00 114

전임교원 1인당 주당

수업시간수3.14 1.91 0.13 10.61 114


대학원생수2.18 1.60 0.23 6.42 114

전임 교원수 337.53 252.14 16.00 1291.00 114

외국인 교원수 14.85 16.44 0.00 104.00 114


박사학위 소지자수0.80 0.14 0.34 1.00 114


수업시간수3.36 1.94 0.12 9.69 114


대학원생수2.00 1.50 0.29 8.38 114

전임 교원수 368.40 287.56 13.00 1551.00 114

외국인 교원수 23.45 20.55 0.00 90.00 114


박사학위 소지자수0.81 0.16 0.23 1.00 114


수업시간수3.19 1.95 0.07 9.60 114

3개년BK21 사업에 참여한

기간1.60 2.46 0.00 7.00 336

자료 T 4.00 2.45 1.00 7.00 336


2. 분석방법

본 연구에서는 BK21 사업의 선정 또는 참여에 중요한 역할을 했으리라 판단한 대학

의 역량과 같은 누락된 변수(omitted variable) 또는 관찰할 수 없는 변수(unobservable

variable)를 고려하기 위해 패널분석을 활용하였다(Wooldridge, 2002). 구체적으로 패널

자료 분석은 POLS(pooled ordinary least square), 고정효과(fixed effect)와 임의효과

(random effect) 모형이 적용된다. 이러한 세 가지 분석방법은 누락된 변수, 를 어떻

게 보느냐에 따라 결정되는 데 먼저 POLS 방법은 가 개별 대학의 고유한 값이 아니

라고 보고 모든 관찰치를 서른 다른 개별 대학으로 간주하여 분석한다. 이와는 대조적

으로 고정효과와 임의효과 모형은 가 개별 대학의 고유한 값이라고 보고 고정효과는

이것을 대학별 고정적인 값(fixed constants)으로 포착할 수 있다고 가정하며 임의효과는

이것이 어떤 분포(distribution)로부터 임의적(randomly)으로 결정되었다고 가정한다

(Greene, 2003).

먼저 POLS 방법을 적용한 연구성과와 관련한 모형은 식(1)과 같다. Breusch와

Pagan(1980)의 LM(Lagrange multiplier) 검정4) 결과 의 분산이 존재하지 않는다면,

즉 가 개별 대학의 고유한 값이 아니라 대학별로 동일하다면 POLS 방법으로 추정한

다. 앞에서도 언급하였듯이 POLS 방법은 모든 관찰치를 서로 다른 개별 대학으로 간주

하여 통상적인 OLS를 적용하는 것과 동일하다.

대학별 논문편수it 또는 전임교원 1인당 논문편수it

= + BK21 사업에 참여한 기간it + T + 전임교원 1인당 대학원생수it

+ 전임교원수it + 외국인 교원수it + (박사학위 소지자수/전임교원수)it

+ 전임교원 1인당 주당 수업시간수it + Uit (1)(변수설명: T = 각 연도((2005, 2002, 1999) -1998)

반면에 LM 검정결과 변수의 분산이 존재하는 것으로 확인되었다면 남은 과제는

변수를 오차로 간주할 것인지 아니면 가변수를 활용해 독립변수로 설정할 것인지에

대한 것이다. 이것은 변수가 BK21 사업에 참여한 기간 변수를 포함한 독립변수와

4) LM 검정은 귀무가설 의 분산이 ‘0’인지( )를 검정하는 것이다. 귀무가설을 기각하지 못 하는 경우, 즉 의 분산이 없다면 POLS를 사용하는 것이 적절하다(Wooldridge, 2002). 귀무가설을 기각하는 경우, 즉 의 분산이 존재한다면 고정효과 또는 임의효과 모형을 적용할 가능성이 제기된다.


상관이 있느냐 아니면 없느냐 즉, 내생성(endogeneity)이 존재하느냐에 달려 있는 데 이

와 관련한 검정방법으로 Hausman(1978) 검정5)이 있다. Hausman(1978) 검정결과 변

수와 독립변수간에 상관이 존재하는 경우에는 고정효과 모형을 적용하고 상관이 존재하

지 않는 경우에는 고정효과 및 임의효과 모형을 공히 적용할 수 있다.

대학별 논문편수it 또는 전임교원 1인당 논문편수it

= BK21 사업에 참여한 기간it + T + 전임교원 1인당 대학원생수it

+ 전임교원수it + 외국인 교원수it + (박사학위 소지자수/전임교원수)it

+ 전임교원 1인당 주당 수업시간수it + Ci + Vit (2)(변수설명: T = 각 연도((2005, 2002, 1999) -1998), Ci = 개체효과)

고정효과와 임의효과 모형은 식(2)와 같다. 식(2)와 식(1)의 차이점은 대신에 가

추가된 것이며 이는 개별 대학의 특성을 포착하는 기능을 한다. 고정효과와 임의효과

모형은 식(2)와 같이 동일한 모형으로 설정되지만 상기에 언급한 것과 같이 를 어떻

게 바라보느냐에 따라 그 차이점이 있다. 고정효과 모형은 이를 고유한 값으로 간주해

개별 대학마다 가변수를 설정해 분석하고 임의효과 모형은 이를 오차로 간주해 분석하

지만 시점이 다른 동일 대학의 관찰치들 간의 관련성을 고려하여 GLS(generalized least

square) 추정방법을 활용한다6). 임의효과 모형을 적용하기 위해서는 Hausman(1978) 검

정결과를 토대로 독립변수와 오차간에 독립성 가정이 충족되어야 한다.

지금까지 논의된 내용을 간략히 정리하면 [그림 1]과 같다. 먼저 BK21 사업에 참여한

기간 변수를 포함한 독립변수와 관련성이 의심되는 대학의 역량과 같은 변수가 존

재하지 않는다면 POLS 추정방법을 활용하고, 변수가 존재한다면 고정효과와 임의효

5) Hausman 검정은 다음과 같은 논리에 따라 추정된다. 귀무가설( ) 하에서 LSDV(고정효과 모형)와 GLS(임의효과 모형) 추정치는 일관성(consistency)을 갖는다. GLS 추정치는 효율적(efficient)이지만 LSDV 추정치는 효율적이지 않다. 그러나 대립가설( ≠ ) 하에서 LSDV 추정치는 일관성을 갖지만 GLS 추정치는 일관성을 갖지 못한다.

Hausman 검정 통계량은 ≡ ′ ～ 이고 이다. 이면 귀무가설을 받아들여 임의효과 모형을 사용하지만 고정효과 모형을 사용할 수 없다는 것은 아니다. ≫ 이면 대립가설을 받아들여 임의효과 모형을 적용할 수 없지만 고정효과 모형을 적용할 수 있다.

6) 임의효과 모형은 결과적으로 식(2)에서 를 오차로 포함시켜( =오차) 식(1)을 GLS로 추정하는 것과 동일한 형태가 된다. 따라서 여기서는 논의의 편의를 위해 생략했지만 절편(intercept)을 포함하게 된다.


과 모형을 적용하게 된다. 여기에서 BK21 사업에 참여한 기간 변수를 포함한 독립변수

와 변수가 관련이 있다면 임의효과를 적용하는 경우 추정치가 편의되기 때문에 고정

효과 모형을 적용한다. 만약 그렇지 않다면 고정효과와 임의효과 모형을 모두 적용할

수 있으나 추정치의 정밀함에 있어서는 임의효과 모형이 우월하다.

U(오차)

: 대학역량 등

≠

POLS 패널자료 분석

≠ :

고정 or 임의효과 고정효과

: LM 검정

:Hausman 검정

[그림 1] 패널자료 추정방법

Ⅳ. 연구결과

는 패널자료를 활용해 BKⅠ(과학기술, 인문사회, 특화분야)과 BKⅡ(과학기술,

인문사회, 특화분야, 핵심분야, 신규분야)를 기준으로 BK21 사업에 참여한 기간이 대학

별 논문편수에 영향을 주는지를 분석한 결과를 제시하고 있다. 먼저 BKⅠ(과학기술, 인

문사회, 특화분야)를 기준으로 살펴보면, Breusch와 Pagan(1980)의 LM 검정결과((1)=

174.81**) 귀무가설( )을 기각하여 의 분산, 즉 개체 효과(individual effect)


가 존재하는 것으로 드러났다. Hausman(1978) 검정결과((7)= 36.78) 역시 귀무가설

( )을 기각하여 개체 효과가 독립변수와 상관이 있는 것으로 나타났다.

이 두 검정결과를 토대로 본다면 고정효과를 중심으로 분석결과를 살펴보는 것이 타당

하다.

대학별 논문편수

BKⅠ BKⅡ

POLS 고정효과 임의효과 POLS 고정효과 임의효과

BK21 사업에 참여한

기간17.62 23.30 26.39 -4.66 29.78 27.54

(2.37)** (5.29)** (6.40)** (-0.64) (6.43)** (6.33)**

T 6.38 -3.08 0.94 13.23 -5.57 0.11

(1.08) (-0.89) (0.31) (2.22)* (-1.62) (0.04)


대학원생수50.94 26.04 30.67 56.46 25.96 27.63

(5.56)** (1.91) (3.10)** (6.09)** (1.96)* (2.82)**

전임 교원수 1.00 1.58 0.94 1.05 1.58 0.92

(13.74)** (5.85)** (10.45)** (14.15)** (6.05)** (10.11)**

외국인 교원수 1.71 3.71 3.44 2.34 4.03 3.95

(1.95)* (4.44)** (4.76)** (2.72)** (4.98)** (5.66)**


박사학위 소지자수192.87 -242.67 -31.75 193.08 -248.94 -38.76

(2.12)* (-1.66) (-0.31) (2.11)* (-1.75) (-0.38)


수업시간수28.67 -3.28 9.91 26.09 -3.94 10.42

(3.08)** (-0.35) (1.25) (2.76)** (-0.44) (1.33)

Intercept -595.63 - -314.06 -630.36 - -318.47

(-6.99)** (-3.37)** (-7.41)** (-3.45)**

0.65 0.95 0.61 0.64 0.95 0.57

사례수 336 336 336 336 336 336

주. 1. * : p < 0.05, ** : p < 0.01

2. 괄호 안의 값은 t 값임.

3. BKⅠ은 과학기술, 인문사회, 특화분야를 보유한 대학원을 BK21 참여대학으로 분류한 것을

의미하고 BKⅡ는 3개 분야에 더해 핵심, 신규분야를 보유한 대학원을 BK21 참여대학으로

분류한 것을 의미함.

4. 변수설명(BKT = T = 각 연도((2005, 2002, 1999) -1998))

고정효과의 분석결과를 살펴보면, BK21 사업에 참여한 기간이 늘어남에 따라 대학별

논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 결과는 시간이 흐름(T)에 따라

대학별 논문편수가 대학 전체적으로 증가한 부분을 통제한 상태에서 나온 결과여서 더

욱 의미가 있는 결과라 할 것이다. 그리고 전임 교원수와 외국인 교원수가 늘어날수록

대학별 논문편수는 증가하는 것으로 나타났다. 이외에 POLS와 임의효과 모형을 간략히

살펴보면, 공통적으로 전임교원 1인당 대학원생수가 대학별 논문편수에 긍정적인 영향


을 주는 것으로 보고되었다.

다음으로 BKⅠ(과학기술, 인문사회, 특화분야)에 핵심, 신규분야를 추가하여 BK21 참

여를 BKⅡ로 확대한 분석결과를 살펴보면, LM 검정결과((1)= 150.21**) 귀무가설

( )을 기각하여 의 분산, 즉 개체 효과가 존재함을 알 수 있다. Hausman

검정결과((7)= 59.82) 역시 귀무가설( )을 기각하여 개체 효과가 독립

변수와 상관이 있는 것으로 나타났다.

이를 토대로 고정효과를 중심으로 살펴보면, BK21 사업의 참여범위를 확대하였음에

도 불구하고 BK21 사업에 참여한 기간은 대학별 논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것

으로 나타났다. 그리고 전임교원 1인당 대학원생수, 전임 교원수와 외국인 교원수 역시

대학별 논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

는 패널자료를 활용해 BKⅠ(과학기술, 인문사회, 특화분야)과 BKⅡ(과학기술,

인문사회, 특화분야, 핵심분야, 신규분야)을 기준으로 BK21 사업에 참여한 기간이 전임

교원 1인당 논문편수에 영향을 주는지를 분석한 결과를 제시하고 있다. 먼저 BKⅠ(과학

기술, 인문사회, 특화분야)를 기준으로 살펴보면, LM 검정결과((1)= 238.26**) 귀무가

설( )을 기각하여 의 분산, 즉 개체 효과가 존재함을 알 수 있었고

Hausman 검정결과((7)= 26.90) 역시 귀무가설( )을 기각하여 개체 효

과가 독립변수와 상관이 있는 것으로 나타났다.

이 두 검정결과를 토대로 고정효과를 살펴보면, BK21 사업에 참여한 기간이 늘어남

에 따라 전임교원 1인당 논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 1999년에

서 2005년까지 7년간의 시간이 변화함(T)에 따라 대학 전체적으로 전임교원 1인당 논문

편수가 늘어난 것을 알 수 있다. 그리고 전임교원 1인당 대학원생수는 전임교원 1인당

논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 전임 교원수와 외국인 교원수 역시

통계적으로 유의미하였다. 이외에 POLS와 임의효과 모형을 간략히 살펴보면, 두 모형에

서 공히 전임교원 1인당 주당 수업시간수로 파악한 강의부담은 전임교원 1인당 논문편

수에 부적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

다음으로 BKⅠ(과학기술, 인문사회, 특화분야)에 핵심, 신규분야를 추가하여 BK21 참

여를 BKⅡ로 확대한 분석결과를 살펴보면, 먼저 LM 검정결과((1)= 236.19**) 귀무가

설( )을 기각하여 의 분산, 즉 개체 효과가 존재함을 알 수 있다. Hausman

검정결과((7)= 29.66) 역시 귀무가설( )을 기각하여 개체 효과가 독립

변수와 상관이 있는 것으로 나타났다.


전임교원 1인당 논문편수

BKⅠ BKⅡ

POLS 고정효과 임의효과 POLS 고정효과 임의효과

BK21 사업에

참여한 기간0.04 0.03 0.04 0.03 0.04 0.04

(4.03)** (7.48)** (8.37)** (2.33)* (7.69)** (8.23)**

T 0.01 0.02 0.01 0.02 0.01 0.01

(1.22) (4.51)** (4.50)** (1.85) (3.77)** (4.02)**


대학원생수0.09 0.04 0.06 0.09 0.03 0.05

(6.87)** (2.54)** (4.81)** (7.02)** (2.44)** (4.46)**

전임 교원수 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

(2.00)* (2.18)* (4.44)** (2.17)* (2.50)** (4.18)**

외국인 교원수 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00

(3.53)** (2.30)** (3.13)** (4.26)** (2.94)** (4.00)**


박사학위 소지자수0.60 -0.24 0.05 0.06 -0.24 0.04

(4.77)** (-1.59) (0.39) (4.78)** (-1.56) (0.33)


수업시간수-0.05 -0.01 -0.02 -0.05 -0.01 -0.02

(-3.85)** (-1.43) (-2.49)** (-3.71)** (-1.50) (-2.35)**

Intercept -0.42 - -0.09 -0.48 - -0.11

(-3.54)** (-0.84) (-4.00)** (-0.93)

0.54 0.96 0.48 0.52 0.96 0.50

사례수 336 336 336 336 336 336

주. 1. * : p < 0.05, ** : p < 0.01

2. 괄호 안의 값은 t 값임.

3. BKⅠ은 과학기술, 인문사회, 특화분야를 보유한 대학원을 BK21 참여대학으로 분류한 것을

의미하고 BKⅡ는 3개 분야에 더해 핵심, 신규분야를 보유한 대학원을 BK21 참여대학으로

분류한 것을 의미함.

4. 변수설명(T = 각 연도((2005, 2002, 1999) -1998))

고정효과를 중심으로 살펴보면, BK21 사업에 참여한 기간은 전임교원 1인당 논문편

수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. BK21 사업이 시작된 후 7년에 시간(T)이

흐르는 동안 전체적으로 전임교원 1인당 논문편수는 증가한 것으로 나타났다. 그리고

전임교원 1인당 대학원생수, 전임 교원수와 외국인 교원수는 전임교원 1인당 논문편수

에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이외에 POLS와 임의효과 모형을 간략히 살

펴보면, 공통적으로 전임교원의 강의부담은 전임교원 1인당 논문편수에 부적인 영향을

주는 것으로 나타났다.

이를 종합해 보면, BK21 사업에 참여한 대학은 참여기간이 늘어나면서 상대적으로

BK21 사업에 참여하지 않은 대학에 비해 대학별 논문편수와 전임교원 1인당 논문편수

로 파악한 연구성과에 있어 우위를 나타내었다. 1999년부터 2005년까지 7년이 지나면서

전임교원 1인당 논문편수는 전체적으로 증가한 것으로 나타났다. 그리고 연구물을 생산

하는 데 중요한 투입요소인 전임교원 1인당 대학원생수와 전임 교원수 및 외국인 교원


수는 일관되게 연구성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 보고되었다.

Ⅴ. 논의 및 결론

이상의 연구결과를 토대로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 1단계 BK21 사업

은 대학의 연구성과를 향상시키는 데 기여한 것으로 판단된다. BK21 참여대학을 과학기

술, 인문사회 특화분야(BKⅠ)로 한정하여 분석한 결과는 물론이고 핵심과 신규분야로

확대(BKⅡ)한 분석한 결과에서도 공히 BK21 사업에 참여한 기간은 대학별 논문편수와

전임교원 1인당 논문편수에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

정부가 추후 대학의 연구성과를 개선하기 위한 사업을 추진하는 경우 참여대학의 선

정 및 평가에 있어 전임교원 대비 대학원생수가 일정규모 이상 확보되도록 요구해야 할

것이다. 전임교원 1인당 대학원생수가 늘어날수록 대학의 연구성과는 일관되게 증가하

는 것으로 나타났다. 이는 Golden과 Carstensen(1992), 백일우와 박경호(2007b) 등의 연

구와 유사한 결과로서 연구물 생산에 있어 교수와 대학원생이 공동으로 작업하는 경향

이 반영된 것으로 생각된다.

외국인 교원확보는 대학의 연구성과를 개선하는 데 관련이 있는 것으로 판단된다. 분

석결과 외국인 교원수가 늘어날수록 대학별 논문편수 및 전임교원 1인당 논문편수가 증

가하는 것으로 나타났다. BK21 사업이 강조하고 있는 국제학술대회 참여, 영어강좌 개

설 등과 대학의 연구성과간의 관련성에 대해 추가적인 후속연구가 요구된다 할 것이다.

본 연구의 경험을 통해 패널자료를 활용한 접근방식의 의의를 논의하면 다음과 같다.

패널자료를 활용한 접근방식은 BK21 사업을 포함한 정책효과 분석에서 종종 제기되는

정책변수 이외에 평가지표에 영향을 주는 변수가 적절히 통제되었는가라는 의구심을 해

소하는 기여할 수 있다. BK21 사업의 경우에는 연구역량이 높은 대학이 선정되어 결과

적으로 높은 연구성과를 내고 있는 것이 아닌가 하는 점인데, 이는 대학의 연구성과에

영향을 주면서 BK21 참여기간과 관련이 있는 관찰할 수 없는 변수가 연구모형에 포함

되지 못 함으로 인해 BK21 참여기간의 모수의 추정치가 편의될 수 있음을 의미한다. 본

연구에서는 Hausman(1978) 검정을 통해 BK21 참여기간과 오차항에 포함되어 있는 관

찰할 수 없는 변수간에 독립성을 검증하여 관련이 있는 경우 고정효과(fixed effect) 모

형을 적용하고 관련이 없는 경우에는 고정효과 또는 임의효과(random effect) 모형을 적

용하여 이를 해소하였다.

패널자료 분석은 관찰할 수 없기 때문에 연구모형에 포함하지 못 한 고유한 개체효과

(individual effect) 즉, 분석방법에서 언급한 를 통제할 수 있다. 개체효과는 개체가


갖고 있는 관찰할 수 없는 이질성(heterogeneity)이라고 표현할 수 있는 데, 패널자료는

횡단자료와 달리 동일 개체를 2회 이상 측정해 구축된 자료로서 이를 통제 할 수 있다.

고정효과 모형의 경우에는 통상적으로 개체별로 가변수를 설정해 분석하는 LSDV(least

square dummy variable) 추정방법을 적용하고 임의효과 모형에서는 여러 번 조사된 동

일 개체의 관찰치들 간에 관련성(serial correlation)을 조정하기 위해 GLS((generalized

least square) 추정방법을 활용한다.

패널자료 분석은 횡단자료를 활용한 분석방법에 비해 모수 추정치의 정밀함

(precision)에서 앞선다. 동일한 N개의 표본을 사용하는 경우 횡단자료를 활용한 분석방

법에서는 N개의 관찰치를 사용하지만 패널자료를 활용한 분석방법에서는 최소 2N개의

관찰치를 사용하게 된다. 이는 패널자료 분석방법이 모수 추정치의 정밀함에 영향을 주

는 자유도(degree of freedom)를 상대적으로 더 많이 확보할 수 있음을 의미한다.

본 연구의 경험을 통해 후속연구에 대한 제언을 하자면 다음과 같다. 본 연구는 BK21

사업의 참여대상과 실제 분석대상 간에 불일치가 존재한다. BK21의 참여대상은 학과 등

과 같은 사업단(팀) 수준이지만 본 연구에서의 분석대상은 대학 수준이다. BK21 사업이

궁극적으로 연구중심 대학구축을 지향한다는 측면에서 평가대상을 대학 수준에서 결정

하였다 하더라도 사업주체가 사업단(팀)임을 감안할 때 이러한 문제점은 여전히 남아있

다. 따라서 후속연구에서는 대학별 BK21 참여교수 및 대학원생 규모, 지원액 등과 더불

어 BK21 사업 선정 및 중간평가에서 활용한 평가준거와 관련한 자료를 구축해 대학의

연구성과 개선을 위해 정부와 대학이 어느 부분을 더욱 강화해야 할 것인지, 설정한 평

가준거는 적절하였는지에 대한 심층적인 논의가 요구된다 할 것이다.

또한 본 연구는 자료제약으로 인해 선행연구에서 제시된 대학의 연구성과와 관련 있

는 다양한 변수와 교수, 학생 등 구성원들의 개별 특성이 사업성과에 영향을 주는 측면

을 고려하지 못하고 있다. 후속연구에서는 대학의 연구성과에 상대적으로 관련성이 높

을 것으로 판단되는 연구비, 실험설비비, 장서수 등의 요소들과 더불어 교수, 학생 개인

수준의 변수들을 연구모형에 포함해야 할 것이다.


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□ 논문접수 : 2008년 8월 30일 / 심사완료 : 10월 17일 / 수정본 접수 : 10월 20일


Abstract

New Approaches to the Effect Analysis of the BK21 Project

on Research Achievements of Universities

Park, Kyoungho(Kyungwoon University)

Paik, Ilwoo(Yonsei University)

This study discusses whether the participation in BK(Brain Korea)21 project

has a significant influence on research achievements of universities with panel

data of 1999, 2002, and 2005 each consisted of the number of publication, the

number of publication per professor. The first stage of BK21 is estimated to

have made a substantial contribution to elevating the level of research

achievements of universities. The participation in the BK21 project including

science & technology, humanities & social science, specialization, additional fields

had a positive influence on research achievements. Aside from the participation

in BK21, the number of graduates per a full-time professor has a positive

impact on research achievements. It was found that the larger the number of

foreign professor was, the more productive the research became.

[Key Words] Brain Korea 21, Human Resource Development, Policy Analysis

패널자료를 이용한 bk21 사업과 대학의 연구성과 분석을 위한...

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