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정부지원 연구개발사업에 대한 예비타당성 평가는 예산의 낭비와 비효율성 등을 방지하고 연구개발에 대한 자원배분의 왜곡을 방지할 수 있다는 점에서 중요한 정책적 의미를 지닌다. 본 연구는 예비타당성 평가 중 경제성 평가의 핵심을 이루는 시장수요 예측에 대한 방법론을 살펴보고, 이의 적용 방안을 모색한다. 특히 기존의 시장수요예측에 주로 사용되었던 연평균 성장률(CAGR) 모형을 BASS 모형, Logistics 모형에 의한 수요예측 결과와 비교하고, 이를 국내 로봇 산업의 수요예측에 적용하여 각 모형이 지니는 장단점을 비교한다. 분석 결과 CAGR 모형은 사용의 편리성에도 불구하고 시장수요에 대한 과대추정(overestimation)의 위험이 매우 높은 것으로 나타났으며, BASS 모형은 과소추정(underestimation)의 가능성이 존재할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 현재 대부분 정부 연구개발 과제의 경제성 평가에 사용되고 있는 CAGR 모형이 사업의 성공가능성을 지나치게 낙관적으로 전망하도록 함으로써 정부 R&D 사업의 비효율과 자원배분의 왜곡을 초래할 가능성이 높음을 의미한다.
The feasibility evaluation of Government R&D investment has important implications in that it improves the potential inefficiency of Government investment decisions and associated distortion of R&D resource allocations. This paper provides empirical evidences that the cumulative average growth rate model(CAGR), which has been widely adopted at the feasibility evaluation, tends to overestimate the future market demand and is likely to cause inefficient resource allocation of Government R&D expenditure. We compare the predictive power of CAGR model with BASS model and Logistic model using domestic robot industry data, and find that BASS model has overall better predictabilities on the future market demand. Even though BASS model has the possibility of underestimation, the study suggests that BASS model is better than CAGR model for the future market demand predictions.
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Market Demand Prediction, the Feasibility Evaluation of Government R&D Investment, BASS model
