--- type: paper slug: chanyoung-hong-2016-macroeconomic-tax-credits title: Macroeconomic effects of R&D tax credits on small and medium enterprises authors: - '[[chanyoung-hong]]' - '[[jeongdonglee]]' year: 2016 venue: '[[economic-systems-research]]' volume: '28' issue: '4' pages: 467-481 doi: 10.1080/09535314.2016.1240067 categories: - '[[innovation-policy]]' - '[[macroeconomic-modeling]]' methods: - '[[cge-analysis]]' - '[[social-accounting-matrix]]' - '[[knowledge-based-cge]]' - '[[perpetual-inventory-method]]' themes: - '[[r-and-d-tax-credit]]' - '[[sme-vs-le]]' - '[[knowledge-spillover-channels]]' - '[[korean-manufacturing]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00' --- # Macroeconomic effects of R&D tax credits on small and medium enterprises *[[chanyoung-hong]], [[jeongdonglee]] (2016)* · [[economic-systems-research]] 28(4):467-481 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/09535314.2016.1240067) > 한국 제조업 R&D 세액공제 (대기업 LE vs 중소기업 SME) 의 거시 효과를 *firm-size 분할 SAM* 위에 구축한 [[knowledge-based-cge]] 로 비교. 시나리오 1 (SME 만 1%p 추가) vs 시나리오 2 (LE 만 1%p) vs 시나리오 3 (SME 에 2.64%p, LE 와 동일 금액). 동일 *세율 인하* 면 LE 정책이 더 효과적이지만, 동일 *세액 감면 총량* 이면 SME 정책이 GDP 를 시나리오 5 년 후 +0.69% 로 시나리오 2 의 +0.31% 보다 2 배 이상 끌어올림. 결과의 driver 는 [[knowledge-spillover]] 의 *LE 가 SME 지식에서 더 많이 spillover 흡수* 메커니즘. - **RQ**: R&D 세액공제 정책의 거시 효과가 *수혜 firm size* (대기업 vs 중소기업) 에 따라 어떻게 달라지는가, 그리고 그 차이의 원천은 어디인가. - **방법론**: [[cge-analysis]], [[knowledge-based-cge]], [[social-accounting-matrix]], [[perpetual-inventory-method]] - **데이터**: 한국 2009 벤치마크 [[input-output-analysis]] (12 sectors, 제조업 5 sector 가 LE/SME 분할), Bank of Korea *Financial Statement Analysis* 의 SME 산업 점유율 (총매출 · 노동비용 · 영업이익 · 감가상각 · 법인세 · 개발비), KISTEP 2010 R&D 통계. - **주요 발견**: 시나리오 1 (SME 1%p) 시나리오 5 년 GDP +0.16%, 시나리오 2 (LE 1%p) +0.31%, 시나리오 3 (SME 2.64%p = LE 와 동일 금액) +0.69%. 부문별로는 SME 정책이 *모든 5 제조업 부문에 균등* 한 성장, LE 정책은 *S05 (전자·전기) 에 집중*. 장기 (10 년) 에는 모든 시나리오가 S05L 로 수렴. - **시사점**: SME 가 LE 보다 *spillover 의 net 공급자* — SME 의 지식 stock 증가가 LE 의 TFP 까지 끌어올리는 forward linkage. 동일 *fiscal 비용* 기준이면 SME 타게팅이 거시 효율적. SME 가 단지 SME 자체 성장이 아니라 *전체 가치사슬의 spillover engine* 으로 자리매김. ![R&D 세액공제 시나리오 1·2·3 의 GDP (a) 및 소비자 효용 (b) baseline 대비 편차. 시나리오 3 (SME 에 2.64%p, LE 와 동일 금액) 이 GDP +0.69% 로 가장 큰 효과.](/papers/201610_HongC_Macroeconomic_effects_of_RD_tax_credits_on_small_and_medium_enterprises/fig2.jpeg) ## 요약 R&D 세액공제는 한국 정부 R&D 정책의 핵심 *간접* (indirect) 도구지만, *firm-size 별 효과* 의 거시 평가는 빈자리였다. 직접 보조금은 selection bias · 무역분쟁 · crowding-out 우려로 정부 부담이 크고, *세제 인센티브* 가 시장친화적 대안. 그러나 SME 대 LE 의 효과 차이를 평가하려면 (i) firm-size 분할 SAM 과 (ii) knowledge spillover 메커니즘이 모두 필요한데, 둘을 결합한 CGE 는 본 paper 가 처음. Madsen & Jensen-Butler (2003), USITC (2010) 의 firm-size 분할 I-O 시리즈와 Schumpeter (1942) → Cohen & Klepper (1996) → Ortega-Argiles et al. (2009) 로 이어지는 *firm-size 와 R&D* 논쟁 라인을 macro 수준에서 통합한다. 방법은 [[knowledge-based-cge]] + firm-size 분할 [[social-accounting-matrix]]. SAM 구성은 2 단계. 1단계 — 한국 I-O 표의 R&D 부문 row 를 *knowledge factor* (R) 로 분리, R&D 부문 column 을 *private knowledge capital formation* (RH) + *public knowledge capital formation* (RG) 로 이중화. 2단계 — Bank of Korea *Financial Statement Analysis* 의 매출·노동·영업이익·감가상각·법인세·개발비 SME 점유율로 5 제조업 sector 를 LE/SME 분할 (S02 food/textile/wood: 64.9%, S03 chemicals: 31.0%, S04 metals: 56.4%, S05 electronics: 32.5%, S06 precision: 31.5% — SME 매출 점유율). CGE 핵심은 두 spillover 채널 — *own knowledge stock* 이 sector-specific TFP 끌어올리고, *other sectors' knowledge stock* 이 input-output transaction 가중치로 흐름. [[perpetual-inventory-method]] 변형 — $H_{i,t+1} = (1-\delta)H_{i,t} + IR_{i,t} H_{i,t}^{-\gamma}$ — 가 *large firm 의 R&D 투자 효율 체감* (γ=0.05) 을 식별. 핵심 결과는 정책 디자인의 prescription: 동일 *세율 인하* 면 LE 가 절대량 R&D 가 더 크므로 LE 시나리오가 GDP 효과 (+0.31%) > SME 시나리오 (+0.16%). 그러나 *fiscal 비용* 을 똑같이 맞춰 SME 세율을 2.64%p 로 올린 시나리오 3 은 GDP +0.69% 로 시나리오 2 의 2 배 이상. 메커니즘은 fig3 의 [[spillover-coefficient]] 분석 — 한국 제조업에서 LE 는 *external spillover 의존도* 가 높고 (특히 S03, S05, S06), SME 는 *spillover 의 net 공급자*. 즉 SME R&D 투자 증가가 LE 의 TFP 까지 끌어올리는 *positive externality* 효과가 큰 것이다. 장기 (10 년) 부문별 결과는 모든 시나리오가 S05L (전자·전기 LE) 로 수렴 — SME 타게팅 정책이 *역설적으로 LE 의 최대 수혜자* 를 만든다. 본 paper 의 한계는 (i) Cobb-Douglas elasticity 비현실성, (ii) γ=0.05 의 ad hoc 설정 (sensitivity 분석 부재), (iii) 완전 고용 가정. ## 핵심 결과 R&D 세액공제 3 시나리오의 GDP · 소비자 효용 baseline 대비 편차 (Unit: %). | 시나리오 | 정책 | 5 년 GDP | 10 년 GDP | 5 년 효용 | |---|---|---:|---:|---:| | 1 | SME 1%p 추가 | +0.16 | +0.10 | +0.13 | | 2 | LE 1%p 추가 | +0.31 | +0.40 | +0.27 | | 3 | SME 2.64%p (= LE 1%p 금액) | **+0.69** | +0.40 | **+0.55** | 부문별 단기 (2014 년) 산출 deviation 핵심 패턴: 시나리오 1·3 (pro-SME) 은 5 제조업 부문 *모두에 균등 성장*, 시나리오 2 (pro-LE) 는 S05L (전자·전기 LE) 에 집중. 장기 (2024 년) 에는 *모든 시나리오가 S05L 단일 최대 수혜* 로 수렴 — knowledge-intensive 산업의 자기증폭. ## 방법론 노트 [[knowledge-based-cge]] 는 일반 CGE 에 두 가지 추가 — (1) value-added 의 primary input 으로 *knowledge factor* H 도입, (2) sector 간 knowledge spillover 를 productivity 증대 채널로 모델링. Garau & Lecca (2015) 의 regional R&D subsidy CGE 골격을 firm-size 분할로 확장. 핵심 식 — value added 의 Cobb-Douglas 와 knowledge spillover 정의: $$ Z_i = g(VA_i, X_i), \quad VA_i = f(L_i, K_i, H_i) $$ 여기서 $Z_i$ 는 sector i 의 final output, $VA_i$ 는 가치 추가, $H_i$ 는 own knowledge stock, $L_i$ · $K_i$ 는 노동·물리 자본. Spillover 채널 (외부 productivity 증대): $$ SPL_i = aspl_i [HG]^{grds} [HOTHER_i]^{rds_i}, \quad HOTHER_i = \sum_{j \ne i} intindwt_{j,i} H_j $$ 여기서 $HG$ 는 정부 지식 stock, $HOTHER_i$ 는 i 외 다른 sector 의 transaction 가중 지식 흐름, $intindwt_{j,i}$ 는 j → i intermediate 거래의 점유율. Knowledge stock accumulation 은 [[perpetual-inventory-method]] 의 *firm-size 차등* 변형: $$ H_{i,t+1} = (1 - rdep) H_{i,t} + IR_{i,t} H_{i,t}^{-\gamma} $$ γ = 0.05 가 *기존 stock 이 큰 firm 일수록 동일 투자의 marginal stock 증가가 작음* 을 식별 — 이는 SME 가 LE 보다 R&D 효율이 높다는 stylized fact (Cohen & Klepper 1996) 의 모델 내 반영. 식별 핵심은 *firm-size 분할 SAM* (Bank of Korea 통계) + *spillover 가중치* (intermediate 거래) — 두 입력이 시나리오 1 vs 3 의 0.16% → 0.69% 차이를 모두 설명. ## 연구 계보 [[knowledge-based-cge]] 의 직접 ancestor 는 [[chanyoung-hong-2014-validation-rdbased-computable]] (한국 R&D-CGE 모델 validation) — 본 paper 가 사용하는 spillover 모델의 *empirical 정합성 검증* 을 같은 저자가 미리 수행했음. 이 의미에서 본 paper 는 Hong et al. (2014) 의 *직접 application*. R&D CGE 의 더 넓은 ancestry 는 Sue Wing (2003) MIT, Ghosh (2007) 캐나다, Lecca (2009) 박사 학위 논문, Garau & Lecca (2015) 의 regional R&D subsidy 시리즈. Firm-size 분할 I-O 는 Madsen & Jensen-Butler (2003) 덴마크, Romero & Santos (2007) 스페인, USITC (2010) 미국 무역위원회 보고서. [[jeongdonglee]] author page anchor *제3기 (1) CGE 모델의 등장* 라인의 직접 sibling — [[won-sik-hwang-2014-korea-green-technologies]] (한국 EPAK), [[won-sik-hwang-2014-nuclear-power-policy-eppa-korea-model]] (EPPA-Korea), [[heewon-yang-2015-economic-growth-military-expenditure]] (defense CGE), [[won-sik-hwang-2015-cge-quantitative-evaluation]] (전력 reform hybrid) 와 같은 *2014-2016 한국 정책 CGE 클러스터*. 본 paper 는 그 중 *R&D 정책 + firm-size 차원* 의 unique 입지를 차지한다. ## See also - [[knowledge-based-cge]] - [[cge-analysis]] - [[social-accounting-matrix]] - [[r-and-d-tax-credit]] - [[sme-vs-le]] - [[knowledge-spillover-channels]] - [[spillover-coefficient]] - [[perpetual-inventory-method]] - [[chanyoung-hong-2014-validation-rdbased-computable]] - [[won-sik-hwang-2014-korea-green-technologies]] - [[won-sik-hwang-2014-embodied-knowledge-disembodied-knowledge]] - [[chanyoung-hong]] - [[jeongdonglee]]