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Macroeconomic effects of R&D tax credits on small and medium enterprises

Chanyoung Hong, 이정동 (2016) · Economic Systems Research 28(4):467-481 · DOI ↗

한국 제조업 R&D 세액공제 (대기업 LE vs 중소기업 SME) 의 거시 효과를 firm-size 분할 SAM 위에 구축한 지식 기반 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 지식 파급 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: 연산일반균형 분석, 지식 기반 CGE, 사회회계행렬, 영구재고법
  • 데이터: 한국 2009 벤치마크 투입산출분석 (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.

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 지식 기반 CGE + firm-size 분할 사회회계행렬. 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. 영구재고법 변형 — Hi,t+1=(1−δ)Hi,t+IRi,tHi,t−γH_{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 계수 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: %).

시나리오정책5 년 GDP10 년 GDP5 년 효용
1SME 1%p 추가+0.16+0.10+0.13
2LE 1%p 추가+0.31+0.40+0.27
3SME 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

지식 기반 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:

Zi=g(VAi,Xi),VAi=f(Li,Ki,Hi)Z_i = g(VA_i, X_i), \quad VA_i = f(L_i, K_i, H_i)

여기서 ZiZ_i 는 sector i 의 final output, VAiVA_i 는 가치 추가, HiH_i 는 own knowledge stock, LiL_i · KiK_i 는 노동·물리 자본. Spillover 채널 (외부 productivity 증대):

SPLi=aspli[HG]grds[HOTHERi]rdsi,HOTHERi=∑j≠iintindwtj,iHjSPL_i = aspl_i [HG]^{grds} [HOTHER_i]^{rds_i}, \quad HOTHER_i = \sum_{j \ne i} intindwt_{j,i} H_j

여기서 HGHG 는 정부 지식 stock, HOTHERiHOTHER_i 는 i 외 다른 sector 의 transaction 가중 지식 흐름, intindwtj,iintindwt_{j,i} 는 j → i intermediate 거래의 점유율. Knowledge stock accumulation 은 영구재고법 의 firm-size 차등 변형:

Hi,t+1=(1−rdep)Hi,t+IRi,tHi,t−γH_{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

지식 기반 CGE 의 직접 ancestor 는 Validation of an R&D-based computable general equilibrium model (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. 이정동 author page anchor 제3기 (1) CGE 모델의 등장 라인의 직접 sibling — The Impact of Korea's Green Growth Policies on the National Economy and Environment (한국 EPAK), Assessing the Socio-Economic Effects of Korea's Nuclear Power Policy (EPPA-Korea), Arms or butter: The economic effect of an increase in military expenditure (defense CGE), A CGE analysis for quantitative evaluation of electricity market changes (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.

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