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type: paper
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  Economic Impact Assessment of the Government-led Venture Firm Certification
  Policy
authors:
  - '[[chae-yoon-lim]]'
  - '[[youngkyu-kim]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
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  - '[[venture-boom]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Economic Impact Assessment of the Government-led Venture Firm Certification Policy

*[[chae-yoon-lim]], [[youngkyu-kim]], [[jeongdonglee]] (2011)* · [[picmet]] '11 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1109/PICMET.2011.6017795)

> 한국 정부의 *벤처기업 인증 정책* (1997 "벤처기업육성에 관한 특별조치법" 이후 누적 26,000+ 사 certified, 2008 14,398 사 = SME 의 4.5%) 의 *additional effect* 를 [[propensity-score-matching]] + [[probit-model]] + [[nearest-neighbor-matching]] (200 bootstrap) 으로 ex-post 평가. 데이터: KIS 신용정보 + KOVA, 2001-2006 인증 firm: total **3,984 treated / 23,762 controls**, new venture (foundation 후 3 년 이내): **979 treated / 5,590 controls**, 580 KSIC 5-digit 제조업. **Start-up firm 6 년차 ATT**: worker +**54.7%p** (treated 86.5% vs control 31.8%), asset +171.4%p (treated 325.6% vs 154.2%), industrial property **+330.2%p** (369.8% vs 39.6%), total debt +274.4%p, R&D 지출 **+$335,493**. **All firm 6 년차**: worker +24.1%p, asset +55.1%p, industrial property +431.4%p, sales +55.8%p. 단 net profit 과 export 는 음/insignificant. Start-up 의 size·debt·R&D·industrial property 효과가 all firm 보다 압도적으로 큼 — *signaling 효과는 정보 비대칭이 가장 큰 young firm 에서 효과적*. Stiglitz-Weiss (1981) credit rationing + Lerner (1999, 2002) government VC certification 가설의 정량 검증.

- **RQ**: 한국 벤처기업 인증 정책의 *additional effect* (size, finance, business performance, technology enhancement 4 차원) 가 어떻게 측정되며, *start-up firm* (foundation 후 3 년 이내) 에 대한 효과가 *기존 firm* 보다 큰가? 효과의 지속 기간은?
- **방법론**: [[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983, Dehejia-Wahba 1999/2002) + [[probit-model]] (propensity score 추정) + [[nearest-neighbor-matching]] (Becker-Ichino 2002 STATA) + bootstrap SE (200 repetitions). Balancing test (mean equality 1% level, Becker-Ichino procedure). 6 년 follow-up 으로 long-term 효과 측정.
- **데이터**: KIS Credit Service firm-level data (2010 발간, 2000-2009, 약 100,000-250,000 firm/year 의 unbalanced panel, 580 KSIC 5-digit 제조업) + KOVA 벤처 인증 데이터 통합. 2001-2006 인증 firm: total venture **3,984 treated / 23,762 controls**, new venture (foundation ≤ 3 년): **979 treated / 5,590 controls**. 21 covariates: wage, worker, asset (current/fixed/total), capital, debt (current/total/short loan/long loan), interest cost, R&D 지출, sales, age, net profit, export, industrial property, R_fass, R_debt, 4 industry dummies (low/medium-low/medium-high/high tech), 5 region dummies (Seoul/Daejeon-Chungcheong/Gwangju-Jeolla/Busan-Gyeongsang/Gangwon), 6 year dummies. PPI (2005) deflator. Drop-out rate 6 년 후 약 18% (treated) / 13% (controls).
- **주요 발견**: (i) **Start-up firm 6 년차 ATT (treated growth − control growth)**: worker **+54.7%p** (86.5% vs 31.8%), asset **+171.4%p** (325.6% vs 154.2%), wage +59.1%p (250.1% vs 191.0%), **industrial property +330.2%p** (369.8% vs 39.6%), total debt **+274.4%p** (406.8% vs 132.4%), interest cost **+1,821.8%p** (2,644.7% vs 822.9%), sales +125.8%p (326.3% vs 200.4%), R&D **+$335,493**. Long loan +61.4%p (p=0.151, insignificant 6 년), short loan +179.2%p, export +24.0%p (insignificant). (ii) **All firm 6 년차 ATT**: worker +24.1%p (31.7% vs 7.6%), asset +55.1%p, industrial property +431.4%p, total debt +76.0%p, sales +55.8%p, R&D **+$169,818**. (iii) **start-up 의 효과가 all firm 보다 압도적 큼** (worker 54.7 vs 24.1, asset 171.4 vs 55.1, total debt 274.4 vs 76.0). (iv) Net profit 과 export 는 음 또는 insignificant — 성장 단계의 *고위험·고수익* 특성. (v) Probit 의 정부 선별 패턴: R&D 지출 + industrial property + total asset 양 (혁신·규모 큰 firm), total debt + sales + interest cost 음 (재무 건전 firm 우선 — 위험 회피).
- **시사점**: (a) **인증의 *signaling 효과* 는 정보 비대칭 가장 큰 young firm 에서 발현** — Stiglitz-Weiss credit rationing 보정 가설 확인. (b) Start-up 의 size + financing + R&D + industrial property 4 차원 모두 큰 ATT, 단 net profit + export 는 무효 — *size growth ↔ business performance* gap 보완 정책 필요. (c) Mature firm 도 ATT 양 (worker +24.1%p) 이지만 start-up 만큼 dramatic 하지 않음 — *young firm targeting* 강화 권장. (d) 정책의 *long-term commitment* — 6 년차에도 ATT 지속 (특히 size + debt + R&D). (e) sibling [[inha-oh-2009-credit-guarantee-selection-bias]] (신용보증 PSM) 의 *zombie firm risk* 경계.

![PSM 절차 — start-up venture firm 의 ATT (treated 인증 firm 의 6 년 성장) vs counterfactual (matched 비인증 firm 의 성장) 의 차이, worker / asset / R&D / industrial property 4 변수.](/papers/201100_LimCY_Economic_impact_assessment_of_the_government_led_venture_firm_certification_policy/fig1.png)

## 요약

[[jeongdonglee]] *2 기 (2004-2015) 산업·국가 적용 + 축적론 형성* 라인의 정책 평가 sub-thread. [[chae-yoon-lim]] (STEPI) 이 1 저자로 [[temep]] 의 PSM 방법론을 한국 벤처 정책에 적용한 PICMET 논문. 한국 벤처 산업의 *Venture Boom (1998-2000) → Bubble & Decline (2000-2003) → Recovery (2003+)* cycle 위에서 정부의 인증 정책이 핵심 도구로 작용 — 1997 "벤처기업육성에 관한 특별조치법" 이후 누적 26,000+ firm certified (2008 14,398 firm, SME 4.5%). 정책의 3 leverage: (i) capital 공급 (벤처 fund 투자 + 세제 혜택), (ii) 사업·인력 공급 (M&A 간소화, 공공 인력 특채), (iii) 위치 공급 (창업 지정 지구).

이론적 기초는 Stiglitz-Weiss (1981, *AER*) 의 *credit rationing* — 정보 비대칭 시장의 *adverse selection + moral hazard* 로 high-tech SME 의 자본 시장 접근이 difficulty 함. 정부의 *credible third party certification* 이 시장에 *quality signal* 전달 (Lerner 1999, 2002). 본 paper 의 정량 검증: 인증의 효과가 young firm 에서 가장 발현되어야 한다는 시그널링 가설.

방법론은 [[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983, Dehejia-Wahba 1999/2002, Heckman-Ichimura-Todd 1998) 의 표준 워크플로. KIS 신용정보 + KOVA 인증 데이터 통합 (2000-2009 unbalanced panel, 580 KSIC 5-digit 제조업). 21 covariates 의 [[probit-model]] 으로 propensity score 추정 → Becker-Ichino (2002) STATA 의 [[nearest-neighbor-matching]] + 200 bootstrap SE. Balancing test (1% level) 통과로 *covariate balance* 확보. *Start-up firm* (≤ 3 년) 과 *all venture firm* 두 그룹 분리, 2-4-6 년 후 ATT 측정. 4 차원 성과: size (worker, asset), finance (debt, loan, interest cost), business performance (sales, export, net profit, wage), technology (R&D, industrial property).

핵심 결과 — start-up firm 6 년차 ATT 가 dramatic: worker +54.7%p (86.5% vs 31.8%), asset +171.4%p, industrial property **+330.2%p** (369.8% vs 39.6%), total debt +274.4%p (debt 접근 양 효과), R&D **+$335,493**. All firm 보다 모든 size/debt 변수에서 약 2-3 배 큰 효과 — *signaling 효과가 정보 비대칭 가장 큰 young firm 에서 발현* 의 가설 확인. 단 net profit 과 export 는 insignificant 또는 음 — *high-risk high-return* 특성의 분포로 인한 noise. 즉 성장은 *물리적 capacity + R&D + 자금 접근* 에서는 견인되나 *수익성· 수출* 의 즉시 결과로 직결되지 않음 — 정책의 *size→performance* 연결 보완 필요. probit 결과: 정부가 *R&D 지출 + industrial property + total asset* 큰 firm 을 선택, *total debt + sales + interest cost* 큰 firm 회피 (재무 건전성 + 위험회피). Sibling [[inha-oh-2009-credit-guarantee-selection-bias]] (신용보증 PSM) 의 *zombie firm risk* 와 대조 — 인증은 양 효과지만 신용보증은 *non-selective* 시 zombie 보호 위험.

caveat: cross-sectional PSM 의 *unobserved heterogeneity* (CIA 가정 의존), certification 의 *self-selection* (firm 의 인증 신청 동기) 미통제, 10 년 이상 *very long-run* 효과 미관측, drop-out rate 가 6 년차에 18% (treated) / 13% (controls) 로 attrition bias 가능.

## 핵심 결과

| 변수 (Start-up 6 년 ATT %p) | Treated | Control | ATT | p-value |
|---|---|---|---|---|
| Worker growth | 86.5% | 31.8% | **+54.7** | 0.000 |
| Asset growth | 325.6% | 154.2% | **+171.4** | 0.000 |
| Wage growth | 250.1% | 191.0% | +59.1 | 0.095 |
| Industrial property growth | 369.8% | 39.6% | **+330.2** | 0.001 |
| Total debt growth | 406.8% | 132.4% | **+274.4** | 0.000 |
| Interest cost growth | 2,644.7% | 822.9% | +1,821.8 | 0.004 |
| Sales growth | 326.3% | 200.4% | +125.8 | 0.004 |
| Export growth | 105.3% | 81.3% | +24.0 | 0.712 (NS) |
| R&D expenditure ($) | $315,550 | −$19,943 | **+$335,493** | 0 |
| Net profit ($) | −$139,266 | $287,238 | −$426,504 | 0.226 (NS) |

| All venture 6 년 ATT (참고) | Worker | Asset | Sales | R&D | Industrial property |
|---|---|---|---|---|---|
| Treated | +31.7% | +129.2% | +109.4% | $190,358 | +455.4% |
| Control | +7.6% | +74.2% | +53.6% | $20,539 | +24.0% |
| **ATT** | **+24.1** | **+55.1** | **+55.8** | **+$169,818** | **+431.4** |

> 데이터: 2001-2006 인증, total venture 3,984 treated / 23,762 controls, new venture 979 treated / 5,590 controls. Pseudo R² (probit) 0.230 (start-up) / 0.268 (all). 한국 venture 등록 추이: 2000 8,798 → 2001 peak 11,392 → 2003 decline 7,702 → 2008 14,398.

## 방법론 노트

[[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983) — ATT (Average effect of Treatment on the Treated):

$$
\text{ATT} = E[Y_1 - Y_0 \mid D = 1] = E[Y_1 \mid D = 1] - E[Y_0 \mid D = 1]
$$

$E[Y_0 \mid D=1]$ 가 counterfactual 로 관측 불가. Propensity score $P(X) = \Pr(D=1 \mid X)$ 로 식별:

$$
(Y_0, Y_1) \perp D \mid P(X)
$$

$$
\text{ATT} = E_{P(X)}\{E[Y_1 \mid D=1, P(X)] - E[Y_0 \mid D=0, P(X)] \mid D=1\}
$$

[[probit-model]] 로 propensity score 추정 (21 covariates: size, age, finance, R&D, region, industry, year), [[nearest-neighbor-matching]] (Becker-Ichino 2002 STATA) 로 ATT 계산, 200 bootstrap SE. Identification: (i) CIA (Conditional Independence Assumption), (ii) common support, (iii) covariate balance (1% level mean equality test 통과). 한계: unobserved heterogeneity, self-selection (인증 신청 동기) 미통제.

## 연구 계보

[[jeongdonglee]] *2 기 (2004-2015) 산업·국가 적용 + 축적론 형성* 라인의 정책 평가 sub-thread. Direct method predecessor: Rosenbaum-Rubin (1983, PSM), Dehejia-Wahba (1999/2002, PSM for non-experimental causal studies), Heckman-Ichimura-Todd (1998, matching estimator), Becker-Ichino (2002, STATA implementation). Direct theory predecessor: Stiglitz-Weiss (1981, *AER*, credit rationing), Lerner (1999, 2002, government VC certification), Arrow (1962, R&D 자원 배분), Myers-Majluf (1984, asymmetric info). 정책 context: 한국 1997 "벤처기업육성에 관한 특별조치법", STEPI, KIST 정책 평가. Sibling: [[inha-oh-2009-credit-guarantee-selection-bias]] (신용보증 PSM, 한국 SME 정책 paired 평가), [[ej-jeon-2009-asset-composition-strategy]] (VC firm 분석), [[haeyoung-byun-2007-technology-finance-policy]] (기술 금융 framework), [[yoon-jun-lee-2008-strategy-startups-ipo]] (KOSDAQ IPO timing). [[temep]] 의 *한국 SME 정책 평가* 라인의 *venture certification* 특정 응용.

## See also

- [[jeongdonglee]]
- [[chae-yoon-lim]]
- [[youngkyu-kim]]
- [[propensity-score-matching]]
- [[probit-model]]
- [[nearest-neighbor-matching]]
- [[venture-firm-certification]]
- [[korean-sme-policy]]
- [[start-up-firms]]
- [[asymmetric-information]]
- [[venture-boom]]
- [[inha-oh-2009-credit-guarantee-selection-bias]]
- [[picmet]]