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type: paper
slug: inha-oh-2009-credit-guarantee-selection-bias
title: Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching
authors:
  - '[[inha-oh]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[almas-heshmati]]'
  - '[[gyoung-gyu-choi]]'
year: 2009
venue: '[[small-business-economics]]'
volume: '33'
pages: 335-351
doi: 10.1007/s11187-008-9102-5
categories:
  - '[[productivity-analysis]]'
  - '[[innovation-policy]]'
  - '[[innovation-systems]]'
methods:
  - '[[propensity-score-matching]]'
  - '[[kernel-matching]]'
  - '[[probit-model]]'
  - '[[chained-multilateral-index]]'
themes:
  - '[[credit-guarantee-policy]]'
  - '[[adverse-selection]]'
  - '[[kotec]]'
  - '[[kcgf]]'
  - '[[korean-sme-policy]]'
  - '[[zombie-firms]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching

*[[inha-oh]], [[jeongdonglee]], [[almas-heshmati]], [[gyoung-gyu-choi]] (2009)* · [[small-business-economics]] 33(3):335–351 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s11187-008-9102-5)

> 한국 정부의 [[credit-guarantee-policy]] (KOTEC + KCGF) 의 효과를 [[propensity-score-matching]] (PSM) 로 정량 평가. 한국 통계청 광공업조사 panel (5명 이상 plant, 2000–2003, N≈44,013 firm) 위에서 2001–2002 신규 guarantee 수혜 firm 과 *propensity score matched* 비수혜 firm 의 outcome 비교. 핵심 발견: 신용 보증이 firm 생존 확률 + size 유지에는 *유의 양 효과*, 그러나 R&D · investment · productivity (TFP) 성장에는 *효과 없음*. 더 심각하게 — KOTEC + BOTH 수혜 firm 의 TFP 가 비수혜 firm 보다 *낮은 수준* — *adverse selection* 의 정량 증거. 한국 GDP 의 6–8% (Japan 동등, US 0.1%, UK 0.02% 대비 압도적) 의 신용 보증 정책이 *zombie firm 생존 + 효율 firm 시장 점유 잠식* 의 *crowding-out* 정책 실패 evidence.

- **RQ**: 한국 외환위기 이후 SME 신용 보증 정책 (KOTEC + KCGF) 이 SME 의 어떤 outcome 에 어떻게 영향을 주며, *adverse selection* 의 가능성은?
- **방법론**: [[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983) — [[kernel-matching]] 으로 ATT (Average Treatment effect on the Treated) 추정; [[probit-model]] 로 propensity score $P(X) = \Pr(T=1 \mid X)$ 추정; [[chained-multilateral-index]] (Good 1985) plant-level TFP 결합. CIA (Conditional Independence Assumption) 와 common support 의 PSM 표준 가정.
- **데이터**: 한국 광공업조사 plant-level panel 1993–2002 (KSIC 5-digit 580 산업), 5 명 이상 모든 plant. multi-plant firm 제외 (LSE bias 회피, KOTEC 4.4% / KCGF 5.3%). 4-year balanced panel N=44,013 firm (growth outcome) + 3-year survival panel N=50,584 (survival outcome). 2001–2002 신규 guarantee 수혜 = 처치 그룹, 비수혜 = comparison
- **주요 발견**: 보증 수혜 firm 이 비수혜 대비 **(i) 생존 확률 +**, **(ii) sales · employment 크기 유지 +**, **(iii) wage 성장 +**, *그러나* **(iv) R&D · investment intensity · TFP 성장 효과 없음 또는 음**. 사전 (2000) descriptive — KOTEC + BOTH 수혜 firm 의 TFP 가 비수혜 firm 보다 *낮다* — *adverse selection*; KCGF (corporate credit rating system 채택 1999) 는 상대적으로 약함; nearest neighbor / radius matching 으로 robustness 확인
- **시사점**: (i) 한국 신용 보증 정책의 *finance additionality* 는 양 — SME 가 보증으로 살아남고 규모 유지, (ii) *economic additionality* (R&D · 투자 · productivity) 는 부재 — *zombie firm survival* 의 정량 evidence, (iii) 신용 보증 6–8% GDP 의 *non-selective* allocation 이 KCGF 의 CCRS 같은 정량 screening 의 *post-1999 도입* 으로도 회복 불충분. 정책 제안: *productivity-based selection* + *time-limit* + *technology-based 차별*

![Fig. 1. 한국 KCGF 와 KOTEC 의 신용 보증 잔액 시계열 — 외환위기 (1997–1998) 후 *steep 증가* 가 visible. 2003 년 신용 보증 잔액 합계 GDP 의 6–8% (Japan 동등, US 0.1%, UK 0.02% 대비 압도적). *대규모 정책 개입* 의 시각적 evidence — 본 paper 의 motivation 의 핵심.](/papers/200910_OhI_Evaluation_of_credit_guarantee_policy_using_propensity_score_matching/fig1.png)

## 요약

한국 정부는 1997 외환위기 후 SME 신용 시장의 system risk (illiquid 하지만 solvent SME 의 contagious failure) 회피 목적으로 [[credit-guarantee-policy]] 을 sharp expansion. 2003 년 한국 신용 보증 잔액 = GDP 의 6–8%, 일본 동등 수준이지만 US (0.1%) · UK (0.02%) · 독일 (0.2%) 의 *50–100 배 규모*. 두 주요 기관 — KCGF (1976 설립, Korea Credit Guarantee Fund — competitive 하지만 collateral 부재 firm 지원) + KOTEC (1989 설립, Korea Technology Credit Guarantee Fund — technology-based SME) — 의 합산 잔액이 2003 년 SME 은행 대출의 35.9%. 본 paper 의 motivation 은 이 *거대 정책* 의 *효과 정량 평가* — 기존의 *qualitative criticism* (Kang 2005, IMF 2005, Lee 2006) 이 *non-selective + crowding out + zombie firm* 의 가설을 제기했지만 정량 실증 부재.

방법론적 challenge 는 *selection bias* — 보증 기관이 *사전에 성공 가능성 높은 firm 을 선별* 할 가능성. 단순 수혜 vs 비수혜 비교는 *효과* 가 아니라 *원래 차이* 를 측정. Rubin (1974) 의 *counterfactual* — *수혜 firm 이 만약 보증을 못 받았다면* — 의 구성 필요. 본 paper 는 [[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983) — propensity score $P(X) = \Pr(T=1 \mid X)$ 가 같은 비수혜 firm 을 matched comparison group 으로 구성해 *unbiased* ATT 추정 — 채택. CIA (Conditional Independence Assumption): $(Y_0, Y_1) \perp T \mid X$ — 관측 변수 X 조건 하에 outcome 과 treatment 가 독립. CIA 만족 시 propensity score 만으로 bias 제거 가능 — $(Y_0, Y_1) \perp T \mid P(X)$. ATT 추정은 Frölich (2004), Caliendo (2006), Heckman-Ichimura-Smith-Todd (1997), Dehejia-Wahba (1999/2002) 등의 lineage 의 [[kernel-matching]] 채택 — Abadie-Imbens (2006) 의 nearest neighbor matching 의 *non-smoothness in bootstrap SE* 문제 회피. nearest neighbor + radius matching 으로 robustness 확인.

데이터는 한국 통계청 광공업조사 unpublished plant-level panel 1993–2002, 580 KSIC 5-digit 산업의 5 명 이상 모든 plant. 2001–2002 신규 guarantee 수혜 firm = treatment, 비수혜 = comparison. multi-plant firm 제외 (KOTEC 4.4%, KCGF 5.3% — LSE bias 회피). KOTEC, KCGF, BOTH 의 3 그룹 분리. Two balanced panels: 4-year (2000–2003) N=44,013 (growth outcome) + 3-year (2000–2002) N=50,584 (2003 survival).

Propensity score 의 설명변수 (모두 사전 2000 시점): sales, fixed capital, employees, investment intensity, age, R&D dummy + 4 management structure dummies + 4 industry sector dummies (low/medium-low/medium-high/high-tech) + TFP (chained multilateral index). Outcome 변수: TFP · employment · sales · wage level · investment intensity 의 2003-2000 log 차이, R&D 상태 변화 (-1/0/1), survival 더미.

핵심 발견은 세 갈래로 정리. **첫째, finance additionality 양** — 보증 수혜 firm 의 *생존 확률* + *sales / employment 크기 유지* + *wage 성장* 가 비수혜 matched 그룹 대비 유의 양. SME 가 보증으로 살아남고 규모 잠식 회피. **둘째, economic additionality 부재** — *R&D · investment intensity · TFP 성장* 효과 없음 또는 약 음. 즉 보증 자금이 *기존 운영 유지* 에 쓰이고 *미래 productivity 향상* 에는 쓰이지 않음. **셋째, adverse selection 의 정량 evidence** — 사전 (2000) descriptive 에서 KOTEC + BOTH 수혜 firm 의 TFP 가 비수혜 firm 보다 *낮은 level* (sales · employment 는 높지만). KCGF firm 은 거의 동등 — 1999 년 KCGF 의 CCRS (Corporate Credit Rating System) 도입의 부분 효과. KOTEC 은 technology assessment 가 2001 보증 공급의 4% 만 — 대부분 *non-rigorous* 선별. 즉 *productive firm 이 우대받는다* 는 정상 시장 가설과 정반대로, *low-productivity firm 이 보증 받는다* 는 inversed selection.

저자의 *zombie firm* 해석 — Hoshi (2006) 의 개념을 sibling [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]] 의 *higher-productivity SME 의 inverted exit* 발견과 결합. 신용 보증으로 살아남은 *zombie SME* 가 시장에서 효율 firm 의 share 와 profit 을 잠식 → 시장 선택 메커니즘의 *crowding out*. 정책 제안: (i) *productivity-based screening* — 사전 TFP threshold 기반 selection, (ii) *time-limit* — 보증의 영구화 회피, (iii) *technology-based 차별* — KOTEC 의 technology assessment 4% → confirm 강화, (iv) Cressy (2002) 의 criteria — *민간 sector 매력 없지만 미래 잠재력 있는 산업* 집중. 한계는 (i) PSM 의 *unobserved heterogeneity* (CIA 위반 가능) — *qualitative* 변수 (관리 능력, 기술 신뢰성) 부재, (ii) 한 시점 cross-section matching 의 dynamic effect 미관측, (iii) regional CGI 14 곳 미포함.

## 핵심 결과

**한국 신용 보증 정책 규모 (FIG. 1 발췌)**

| 시점 | KCGF + KOTEC 보증 잔액 | GDP 대비 |
|---|---:|---:|
| 1997 (위기 전) | ≈ moderate | 낮음 |
| 2003 (위기 후) | sharp 증가 | **6–8%** |

대비: Japan 동등, US 0.1%, UK 0.02%, 독일 0.2%, Taiwan < 3%.

**Treatment groups (2001–2002 guarantee 수혜)**

| Group | KOTEC | KCGF | BOTH |
|---|---|---|---|
| 정의 | Technology-based SME | Competitive SME 담보 부재 | 둘 다 |
| Screening 방식 | Technology assessment (2001 공급의 4%만) | CCRS (1999 도입, 1999 이후 표준화) | 두 기관 |

**사전 (2000) descriptive 의 adverse selection 증거**

| Firm group | Sales | Fixed capital | Employees | TFP |
|---|---|---|---|---|
| 비수혜 | base | base | base | base |
| KOTEC 수혜 | **+** | (similar) | **+** | **−** |
| KCGF 수혜 | + | (similar) | + | ~ (close to base) |
| BOTH 수혜 | **+++** (much larger) | **+++** | **+++** | **−** |

→ Sales · employment 큰 firm 이 보증 받지만, *TFP 낮은 firm* 이 KOTEC + BOTH 에서 더 자주 보증 받음 — **adverse selection**.

**ATT 추정 결과 (kernel matching, 본 paper 의 정성 요약)**

| Outcome (4-year growth, 2000→2003) | ATT 부호 | 유의성 |
|---|---|---|
| **Survival (3-year, → 2003)** | **+** | 강 유의 |
| **Sales growth** | **+** | 유의 (size 유지) |
| **Employment growth** | **+** | 유의 |
| **Wage level growth** | **+** | 유의 |
| **R&D status change** | ~0 | 무의미 |
| **Investment intensity growth** | ~0 또는 약 음 | 무의미 |
| **TFP growth** | ~0 또는 약 음 | 무의미 |

→ *Finance additionality* 양 (survival + size + wage), *Economic additionality* 부재 (R&D + investment + productivity).

## 방법론 노트

[[propensity-score-matching]] (Rosenbaum-Rubin 1983) — *counterfactual* 구성 idea. Treatment $T \in \{0, 1\}$, outcome $(Y_0, Y_1)$. ATT = $E[Y_1 - Y_0 \mid T = 1]$ — *수혜 firm 이 비수혜 였다면* 의 차이. observable $X$ 조건 하의 CIA:

$$
(Y_0, Y_1) \perp T \mid X
$$

Propensity score $P(X) = \Pr(T = 1 \mid X)$ 만으로 동등 bias 제거:

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

ATT:

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

Propensity score 추정은 [[probit-model]] 위에서. matching 절차:
- **Nearest neighbor matching** (Dehejia-Wahba 1999): 가장 가까운 propensity score 의 1 개 (또는 k 개) comparison 선택. Abadie-Imbens (2006) 가 bootstrap SE 의 non-smoothness 지적.
- **Radius matching**: propensity score 거리 $\le$ caliper 인 comparison 모두 평균. caliper 선택 sensitive.
- **[[kernel-matching]]** (Heckman-Ichimura-Smith-Todd 1997): kernel weight 함수로 모든 comparison 의 weighted average. Frölich (2004) 가 unsupported/supported 비율 큰 sample 에서 우수 precision 증명.

본 paper 는 kernel matching 채택 + nearest neighbor + radius matching 으로 robustness 확인.

[[chained-multilateral-index]] TFP 계산 (Good 1985, Aw et al 2001) — sibling [[inha-oh-2008-time-trend-general-index]], [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]] 의 *방법론 노트* 와 동일. cross-section 평균 plant 와의 비교 + 시계열 reference chain 의 *transitive* TFP level. 본 paper 의 propensity score 계산의 *TFP 사전 통제* 핵심 변수.

식별은 (i) 44K firm 의 cross-section, (ii) 4-year balanced panel 의 사전 (2000) vs 사후 (2003) 비교, (iii) KOTEC/KCGF/BOTH 의 paired treatment 비교, (iv) CIA 가정의 *qualitative variable 부재 한계 의식* 와 그에 대한 저자 주장 (post-crisis Korean credit guarantee 의 *non-rigorous* screening 이 quantitative variable 위주라 CIA 근사 만족) 위에서 식별. 한계는 위에 명시.

## 연구 계보

본 paper 의 *credit guarantee evaluation* lineage 는 두 갈래. (i) *Cross-country survey* — Cowling-Mitchell (1997/2003) UK loan guarantee 분석, Nitani-Riding (2005) Japan credit guarantee 비판 ("weak firm 보호 + creative destruction 저해"), Boocock-Shariff (2005) Malaysia 분석 — *financial additionality vs economic additionality* 의 구조. (ii) *Korea-specific qualitative criticism* — Kang (2005), IMF (2005), Lee Y. (2006a) 의 *non-selective + crowding out + sluggish restructuring* 가설. 본 paper 의 contribution 은 한국에 대한 *최초의 systematic 정량 평가* + PSM 방법론 도입.

*PSM 방법론* lineage 는 Rosenbaum-Rubin (1983 *Biometrika*) 의 표준 + Heckman-Ichimura-Smith-Todd (1997 *Econometrica*) 의 nonparametric matching + Heckman-Ichimura-Todd (1998 *Review of Economic Studies*) 의 evaluation 표준 + Dehejia-Wahba (1999/2002 *JASA*/*Review of Economics and Statistics*) 의 응용 + Frölich (2004 *Journal of Econometrics*) 의 estimator 선택 + Caliendo (2006) 의 STATA 매뉴얼. 본 paper 가 reference 한 firm-level PSM application — Arnold-Hussinger (2005), Yasar-Rejesus (2005), Lööf-Heshmati (2005) — 의 한국 SME 응용.

*Adverse selection* lineage 는 Stiglitz-Weiss (1981 *AER*) 의 credit rationing equilibrium, Cowling (1998) 의 collateral demand, Lerner (2002 *JBV*) 의 public loan support 회의론, de Meza (2002) 의 startup excessive lending, Cressy (2002 *Small Business Economics*) 의 selection criteria. *Zombie firm* lineage 는 Hoshi (2006) 의 zombie firm 개념 + 본 paper 의 직접 sibling [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]] 의 *inverted selection* evidence.

TEMEP 내 sibling cluster: (i) [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]] — 같은 batch 의 plant dynamics 분석 — *zombie firm 가설* 의 plant-level evidence. (ii) [[inha-oh-2008-time-trend-general-index]] — 한국 제조업 TFP 분석 — *firm size polarization* 의 macro 진단. (iii) [[ej-jeon-2009-asset-composition-strategy]] — 같은 batch 의 VC firm efficiency — *non-selective 정책의 efficiency cost* 시각 sibling. (iv) [[haeyoung-byun-2007-technology-finance-policy]] — *technology finance policy framework* 의 conceptual sibling. 본 paper 는 [[temep]] 의 *외환위기 후 한국 정책 평가* 라인의 정량 anchor — non-selective public support 의 long-run 효과 진단.

## See also

- [[propensity-score-matching]]
- [[kernel-matching]]
- [[probit-model]]
- [[chained-multilateral-index]]
- [[credit-guarantee-policy]]
- [[adverse-selection]]
- [[kotec]]
- [[kcgf]]
- [[korean-sme-policy]]
- [[zombie-firms]]
- [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]]
- [[inha-oh-2008-time-trend-general-index]]
- [[ej-jeon-2009-asset-composition-strategy]]
- [[inha-oh]]
- [[jeongdonglee]]