다차원 정책 분석 모형을 활용한 산업교육 및 산학연협력 시행계획의 정책적 진단: 2025년 중앙부처 및 지자체 사례를 중심으로

Policy Diagnosis of the 2025 Industrial Education and University–Industry Cooperation Implementation Plan Using a Multidimensional Policy Analysis Model: Focusing on Central and Local Government Cases

본 연구는 「2025년도 산업교육 및 산학연협력 시행계획」을 대상으로 Cooper, Fusarelli & Randall(2004)의 다차원정책 분석 모형을 적용하여 규범적·구조적·구성적·기술적 차원에서 정책의 정합성과 한계를 통합적으로 진단하였다. 연구자료는 중앙부처·지자체 합동 시행계획(안)과 관련 연구보고서를 중심으로 수집하였고, 텍스트마이닝(전처리–빈도분석)과 코드북 기반 질적 내용분석을 결합하여 상위 키워드를 도출(예: ‘사업화’, ‘RISE’, ‘인재양성’, ‘정주형’)하고 맥락 해석을 수행하였다. 분석 결과, 규범적 차원에서는 ‘지역·현장 중심 고급인재 양성’과 창업·사업화·혁신생태계 조성이 명료하게 제시되었으나 이러한 가치가 성과지표·예산·집행규정으로 충분히 번역되지 않는 단절이 확인되었다. 구조적 차원에서는 범부처–지자체–대학 간 권한·책임 배분의 불일치로 계획–집행–평가–환류의 선순환이 약화되어 범부처 통합 성과관리와 데이터 연계 기반의 거버넌스 개선이 요구되었다. 구성적 차원에서는 대학·기업·지자체 참여가 확대되었지만 중소기업 수요 반영 및 기업 주도형 트랙에 대한 인센티브 정렬이 미흡하였다. 기술적 차원에서는 BRIDGE 3.0, TCC, 기술거래 플랫폼 등 도구가 작동하나 KPI가 단기·정량 성과에 편중되어 창업 생존, 스케일업, 지역 정착 등 질적 효과 포착에 한계가 있었다. 이에 본 연구는 비전–전략–지표의 로직 모델 표준화, 범부처 공통 데이터 모델·성과/예산 통합대시보드 구축, 기업 주도형 트랙의 제도화, BSC 기반 다층 KPI로의 전환을 제안한다. CDM·다층 KPI 적용 시 기대효과(과제·지표·예산 중복·누락 상시 식별, 보고 자동화에 따른 현장 부담 경감, 교육→취·창업→정주 장기 경로 효과 추적)와 제약(개인정보·법제 정합화, 표준화/상호운용 비용, 기관 역량 격차, KPI 게임화)을 구체화하였다. 아울러 규범–기술 간 불일치가 성과 환류 약화를 초래함을 확인하고, 이를 보완하기 위한 구조·구성 차원의 데이터 거버넌스 및 참여 인센티브 정렬의 필요성을 논의하였다. 한계로는 단일 연차와 문헌 의존을 지적하며, 향후 연구로 다년도 추세분석과 부처·지자체 비교분석을 통해 정책 로직의 지속성·변화와 효과의 이질성을 검증할 것을 제안한다.

This study applies Cooper, Fusarelli & Randall’s (2004) multidimensional policy analysis model to the 2025 National Action Plan for Industrial Education and University–Industry–Research Collaboration, diagnosing policy coherence and limitations across the normative, structural, constitutive, and technical dimensions. Using the joint central–local plan and related reports, we combine text mining with a codebook-guided qualitative content analysis to extract salient keywords (e.g., “commercialization,” “RISE,” “talent development,” “settlement pipeline”) and interpret their contexts. Findings show that, while the normative vision—region- and field-based advanced talent development with entrepreneurship, commercialization, and innovation ecosystems—is clearly articulated, translation into indicators, budgeting, and implementation rules is insufficient. Structurally, misaligned authority and accountability among ministries, local governments, and universities weaken the plan–implementation–evaluation–feedback cycle; constitutively, SME demand reflection and incentive alignment for firm-led tracks remain limited. Technically, instruments such as BRIDGE 3.0, TCC, and technology-transfer platforms operate, yet KPI schemes skew toward short-term quantitative outputs, undercapturing qualitative outcomes (startup survival, scale-up, regional retention). We propose standardizing a vision–strategy–indicator logic model, establishing a cross-ministerial Common Data Model (CDM) and integrated performance/budget dashboard, institutionalizing firm-led tracks, and shifting to a BSC-based, multi-layer KPI system. We further specify expected effects of CDM and multi-layer KPIs (continuous detection of task/indicator/budget overlaps and gaps, reporting automation with reduced field burden, longitudinal tracking of the education →employment/entrepreneurship → regional settlement pathway) alongside implementation constraints (privacy and legal alignment, standardization/interoperability costs, institutional capacity gaps, and KPI gaming risks). We also discuss cross-dimensional interactions, showing that normative–technical misalignment can attenuate feedback efficacy, and argue that data governance (structural) and incentive design (constitutive) are required to restore effective feedback loops. Limitations include single-year scope and document dependence; future work should employ longitudinal trend analysis and comparative studies across ministries and local governments to test the persistence and heterogeneity of policy effects.