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type: paper
slug: kyong-ihn-jeong-2010-technological-progress-cost-shifting
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  Profitability Gains of Korean Defense Firms: Technological Progress or Cost
  Shifting?
authors:
  - '[[kyong-ihn-jeong]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[choonjoo-lee]]'
year: 2010
venue: '[[asian-journal-of-technology-innovation]]'
volume: '18'
issue: '2'
pages: 219-239
doi: 10.1080/19761597.2010.9668699
categories:
  - '[[productivity-analysis]]'
  - '[[industrial-organization]]'
methods:
  - '[[stochastic-frontier-analysis]]'
  - '[[battese-coelli-inefficiency-model]]'
  - '[[translog-production-function]]'
themes:
  - '[[korean-defense-industry]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00'
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# Profitability Gains of Korean Defense Firms: Technological Progress or Cost Shifting?

*[[kyong-ihn-jeong]], [[jeongdonglee]], [[choonjoo-lee]] (2010)* · [[asian-journal-of-technology-innovation]] 18(2):219–239 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/19761597.2010.9668699)

> 한국 방위산업 firm 의 *profitability gain* 의 두 가설 — *기술진보 (technological progress)* vs *원가 전가 (cost shifting from commercial to defense)* — 를 [[stochastic-frontier-analysis]] (SFA) 의 *기술효율* 비교로 검증. 1990–2005 unbalanced panel N=602 방위산업 firm (KMND 지정 의 95% cover) 에 Battese-Coelli (1995) translog SFA + 7-factor inefficiency model. 핵심 발견: *defense part 의 mean TE 가 commercial part 보다 *유의하게 더 높지 않음** — *cost shifting 가설 (지원)* 기각. 즉 mixed-type firm 의 superior 생산성은 *cost shifting 의 회계적 manipulation 결과* 가 아니라 *기술 진보 + 관리 우수* 에 기인. 그러나 *pure cost padding 또는 cost misreporting* 같은 *다른 manipulation channel* 까지 배제하지는 못함 — 본 paper 는 *indirect test*.

- **RQ**: 한국 방위산업 firm 의 *높은 profitability* 가 (1) *기술 진보 + X-efficiency* 의 결과인가, (2) 미국 lineage 의 *cost-shifting hypothesis* (commercial-to-defense cost transfer) 의 회계적 manipulation 결과인가?
- **방법론**: [[stochastic-frontier-analysis]] (Aigner-Lovell-Schmidt 1977; Battese-Coelli 1995) — [[translog-production-function]] $\ln Y = \beta_0 + \sum \beta_n \ln x_n + \frac{1}{2}\sum\sum \beta_{nm} \ln x_n \ln x_m + \beta_t t + v - u$; [[battese-coelli-inefficiency-model]] 의 7-factor inefficiency 변수 (rate of operation, year in defense, defense factory, firm size, specialization, serialization, R&D); *commercial vs defense part* 분리 sample 의 *mean TE 비교 test*
- **데이터**: 한국 방위산업 unbalanced panel 1990–2005, N=602 firm (KMND 지정의 95% cover). 70–86 사 per year, 31–45 mixed-type firm. Output = 매출 (Y), Inputs = labor + capital + material. Defense part vs commercial part 분리 데이터
- **주요 발견**: (i) *Defense part mean TE* vs *commercial part mean TE* — 통계적으로 유의한 차이 없음 — *cost shifting 가설 기각*. (ii) 7-factor inefficiency model — *firm 의 specialization 여부 + R&D 투자* 가 efficiency 양 효과, *rate of operation 낮음* (capability utilization 20% 수준) 이 inefficiency 의 핵심 source. (iii) *Specialization and Serialization Policy (SSP)* 의 정책적 함의 — 정책의 *competition + R&D incentive* 가 효과적이지만, *demand 부족* 의 macro 제약이 efficiency 의 cap. (iv) Mixed-type firm 의 *superior 효율* 은 *cost shifting* 이 아닌 *기술 + scope economies* 의 결과
- **시사점**: (i) 학술적 — 미국 방위산업의 *cost-shifting hypothesis* (Lichtenberg 1992, Rogerson 1992 등) 의 한국 적용 결과 *negative*. 한국의 *cost accounting 의 9–16% 이익 cap* 의 제도적 disincentive. (ii) 정책 — *capability utilization 률 향상* (방위 budget 안정성) + *R&D incentive* + *Specialization 정책 지속* 이 효율의 dominant lever. (iii) DAPA 의 *2006 통합* 같은 institutional reform 이 *cost manipulation 회피의 추가 안전망*

![Fig. 1. 한국 방위산업 *cost accounting and profit rules*: 총비용 = 직접비 + 간접비 + 일반관리비. 노동비가 간접비·일반관리비의 함수 (Direct labor cost → indirect labor + expenses). 이익 = 9–16% of 총비용 (capital · effort · risk · management 의 4 요인). 본 paper 가 검증한 *cost-shifting incentive* 의 institutional context — 노동비 oriented cost calculation 이 *cost transfer* 의 incentive 를 만든다.](/papers/201001_JeongKi_Profitability_gains_of_Korean_defense_firms_Technological_progress_or_cost_shifting/fig1.png)

## 요약

미국 방위산업 라인의 *cost-shifting hypothesis* — 방위 contractor 가 commercial part 의 cost 를 defense part 로 전가해 *excessive profit* 을 얻는다는 가설 — 는 GAO confirmed (Carrington 1986, Trueger 1991), Lichtenberg (1992) 의 1983–1989 US data 에서 *government contract ROA 가 commercial 보다 68–82% 높음* 을 확인. Rogerson (1992), Thomas-Tung (1992) 의 이론적 + 실증적 lineage. 한국에서도 *방위산업 의 16% 이익 상한* 의 cost accounting 제도 (Fig. 1) 와 *cost plus 계약 dominant* (Korean 방위 계약의 60% +, 대규모 사업의 대부분) 가 cost transfer 의 *incentive* 를 만든다. Ahn-Heo (2003) 가 한국 방위 contractor 의 *직접 노동비 + 간접비 의 inverted U-shape* 패턴으로 cost shifting 의 *간접 신호* 를 documenting.

본 paper 의 motivation: *cost shifting* 의 *직접 정량 검증* — *기술효율* 의 *commercial vs defense* 비교. 가정: cost shifting 이 일어난다면 *commercial part 의 인력·자본 이 defense part 로 이전* → *commercial part 의 TE 가 더 높고*, *defense part 의 TE 가 더 낮다*. 본 paper 는 *역 방향* 으로 검증 — *defense part 의 TE 가 commercial 보다 유의하게 높지 않음* 을 확인.

**방법론**: [[stochastic-frontier-analysis]] (Aigner-Lovell-Schmidt 1977; Meeusen-van den Broeck 1977) 의 표준 form:

$$
\ln Y_{it} = \beta_0 + \sum_{n} \beta_n \ln x_{n,it} + \tfrac{1}{2}\sum_n \sum_m \beta_{nm} \ln x_{n,it} \ln x_{m,it} + \beta_t t + v_{it} - u_{it}
$$

$v$ ~ N(0, σ_v²) statistical noise, $u \ge 0$ inefficiency. Battese-Coelli (1995) 의 inefficiency 변수화: $u_{it} = z_{it} \delta + w_{it}$, $w$ ~ N(0, σ_w²) truncated at $-z\delta$. 7 inefficiency 변수:
1. Rate of operation (capability utilization)
2. Year in defense (firm age)
3. Defense factory (commercial 또는 defense)
4. Firm size
5. Specialization (Specialization Policy 지정 여부)
6. Serialization (Serialization Policy 지정 여부)
7. R&D investment

추정은 maximum likelihood (Coelli's FRONTIER 4.1 또는 Stata sfa).

**데이터**: 한국 KDIA (1991–2006) 의 unbalanced panel — KMND 지정 방위산업 firm 의 95% cover. 1990–2005 year 별 sample 70–86 사. *mixed-type firm* (commercial + defense 둘 다 운영) 31–45 사. Output = 매출, Inputs = 노동 (L) + 자본 (K, 유형고정자산) + 자재 (M). Defense ratio 별 분류 (10% / 20% / 30% / 50% / 100%) 로 *pure commercial* vs *pure defense* sample 구성.

**핵심 결과**:
- **Translog frontier 추정**: 모든 input elasticities 양 유의, time trend 양 (기술 진보).
- **Inefficiency model**: *Rate of operation* 강 음 (capability utilization 향상 → inefficiency 감소), *Specialization* 강 음 (지정 firm 이 더 효율), *Serialization* 약 음 (부품 production 이 효율 향상), *R&D 투자* 음 — 즉 정책의 *competition + R&D incentive + utilization 안정* 이 효율의 dominant driver.
- **Cost-shifting test**: pure commercial sample 의 mean TE vs pure defense sample 의 mean TE 비교 — *defense part 의 TE 가 commercial 보다 유의하게 높지 않음* (오히려 약하게 낮거나 동등). *Cost shifting 가설 기각*. Mixed-type firm 의 superior 효율 (raw 통계) 은 *cost shifting 의 회계 manipulation* 이 아니라 *scope economies* + *기술적 성취* 의 결과.

저자의 정책 함의:
- *Specialization and Serialization Policy (SSP)* 의 효과적 작동 확인 — 정책의 *competition + R&D incentive* 가 산업 효율의 핵심 leverage.
- *Capability utilization 20% 수준* 의 chronic underutilization 이 efficiency cap — *방위 demand 안정성* 개선 필요.
- *2006 DAPA (Defense Acquisition Program Administration) 통합* 같은 institutional reform 이 *cost manipulation 의 자연 회피*.
- Mixed-type firm 의 *superior 효율* 이 *cost shifting 의 결과 아님* — *대규모 commercial-defense scope economies* 의 evidence — defense firm 정책의 *spinoff vs spin-on* 의 *positive interaction* 시사.

한계: (i) *Indirect test* — cost shifting 의 *다른 manipulation channel* (pure cost padding, misreporting) 까지 배제 못함, (ii) *Capability utilization* 의 *외생성 가정* — 실제로는 firm strategic timing 일 가능성, (iii) *Defense vs commercial 분리* 의 *내부 accounting 정확성* 의존.

## 핵심 결과

**Data summary (Table 2 발췌)**

| 변수 | Mean | SD | Min | Max |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Sales Y (백만원) | 42,283 | 97,318 | 5 | 986,542 |
| Labor L (명) | 352 | 645 | 2 | 6,509 |
| Capital K (백만원) | 155,489 | 590,535 | 11 | 10,372,019 |
| Material M (백만원) | 22,184 | 56,734 | 1 | 709,922 |
| Defense ratio (%) | 32.8 | 34.9 | 0.1 | 100 |
| **Rate of operation (%)** | **60.5** | 20.1 | 0.1 | 100 |
| Specialization (%) | 27.2 | 44.5 | 0 | 100 |
| Serialization (%) | 50.9 | 50.0 | 0 | 100 |
| R&D for Defense (%) | 68.1 | 46.6 | 0 | 100 |

**Cost-shifting 가설 검증 결과**

| Group | Sample | Mean TE | 비교 |
|---|---|---|---|
| Pure commercial | (defense ratio < 10%) | high | base |
| Pure defense | (defense ratio > 70%) | similar 또는 약간 낮음 | **NOT significantly higher** |

→ **Cost-shifting 가설 기각** (defense TE 가 commercial 보다 유의하게 더 높지 않으므로 cost 가 commercial → defense 로 이전됐다고 보기 어려움).

**Inefficiency model 의 7 factor 효과 (정성 요약)**

| Factor | 효과 on inefficiency | 해석 |
|---|---|---|
| Rate of operation | − 강 | 안정적 활용이 efficiency 향상 |
| Year in defense | 약 − | learning curve |
| Defense factory (vs commercial) | 약 + 또는 0 | factory type 자체 효과 약 |
| Firm size | 효과 약 | scope 보다는 specialization |
| **Specialization** | **− 강** | 지정 firm 의 우수 |
| Serialization | − 중 | 부품 firm 의 효율 |
| **R&D for Defense** | **−** | innovation 이 efficiency 향상 |

## 방법론 노트

[[stochastic-frontier-analysis]] (SFA, Aigner-Lovell-Schmidt 1977, Meeusen-van den Broeck 1977):

$$
\ln Y_{it} = f(X_{it}; \beta) + v_{it} - u_{it}
$$

$v \sim N(0, \sigma_v^2)$ symmetric noise, $u_{it} \ge 0$ technical inefficiency. *Technical efficiency* = $TE_{it} = \exp(-u_{it}) \in (0, 1]$.

[[translog-production-function]] specification:

$$
\ln Y = \beta_0 + \sum_n \beta_n \ln x_n + \tfrac{1}{2}\sum_n\sum_m \beta_{nm} \ln x_n \ln x_m + \beta_t t + \tfrac{1}{2}\beta_{tt}t^2 + \sum_n \beta_{nt} \ln x_n \cdot t + v - u
$$

[[battese-coelli-inefficiency-model]] (1995): inefficiency $u_{it}$ 를 firm characteristics $z_{it}$ 의 함수로:

$$
u_{it} = z_{it}\delta + w_{it}, \quad w_{it} \sim N(0, \sigma_w^2) \text{ truncated at } -z\delta
$$

MLE 로 frontier ($\beta$) + inefficiency model ($\delta$) 동시 추정.

**Cost-shifting test**:
- $H_0$: $\bar{TE}_{\text{commercial}} = \bar{TE}_{\text{defense}}$
- $H_1$: $\bar{TE}_{\text{commercial}} < \bar{TE}_{\text{defense}}$ (cost-shifting 시 commercial 이 더 효율적이고 defense 가 비효율적이면 cost 가 transfer 된 신호)

본 paper 의 결과: $H_0$ 기각 못함 — *cost-shifting 가설 지지 안 됨*.

식별은 (i) 1990–2005 panel 의 firm-level variation, (ii) commercial vs defense ratio 의 cross-section 분포, (iii) 7-factor inefficiency variables 의 firm-level heterogeneity. 한계는 위에 명시.

## 연구 계보

본 paper 의 *cost-shifting hypothesis* lineage: Carrington (1986) 와 Trueger (1991) 의 GAO confirmed 통계 → Lichtenberg (1992 *Annual Review of Economics*) — US 1983–1989 government vs commercial contract ROA 비교 → Rogerson (1992 *RAND Journal of Economics*), Thomas-Tung (1992) 의 cost-shifting 이론. 한국 lineage: Ahn-Heo (2003), Moon (1991), Jeong-Heshmati (2008), Lee et al (2009) 의 한국 방위산업 효율성 분석. 본 paper 의 *직접 predecessor* 는 동일 저자 Jeong-Heshmati (2008) 의 한국 방위 firm SFA.

*Stochastic Frontier Analysis* lineage: Aigner-Lovell-Schmidt (1977 *Journal of Econometrics*), Meeusen-van den Broeck (1977 *International Economic Review*) origin → Kumbhakar (1990) panel 확장 → Battese-Coelli (1995 *Empirical Economics*) inefficiency model — 본 paper 의 추정 표준. *Translog* 함수 — Christensen-Jorgenson-Lau (1973).

TEMEP 내 sibling: (i) [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]] — TEMEP productivity 분해 라인 의 origin. (ii) [[inha-oh-2008-time-trend-general-index]] — 한국 제조업 TFP 분석 의 *국가 차원 productivity* sibling. (iii) [[inha-oh-2009-comparative-plant-dynamics]] — plant-level dynamics + Cox hazard. (iv) [[chulwoo-baek-2009-data-envelopment-analysis-benchmarking]] — DEA 방법론 sibling. (v) [[dong-hyun-oh-2010-efficiency-change-technical-change]] — 같은 batch 의 metafrontier Malmquist. (vi) [[inha-oh-2010-dea-product-efficiency]] — 같은 batch 의 consumer-side DEA. 본 paper 는 [[temep]] 의 *productivity 측정 + 정책 평가* 라인의 *방위산업 특수 응용* — 산업 sector 의 *cost-shifting* 가설을 *technical efficiency* framework 으로 검증한 incremental contribution.

## See also

- [[stochastic-frontier-analysis]]
- [[battese-coelli-inefficiency-model]]
- [[translog-production-function]]
- [[korean-defense-industry]]
- [[cost-shifting-hypothesis]]
- [[x-efficiency]]
- [[defense-procurement]]
- [[specialization-serialization-policy]]
- [[jeongdonglee-1998-malmquist-decomposition]]
- [[inha-oh-2008-time-trend-general-index]]
- [[kyong-ihn-jeong]]
- [[jeongdonglee]]