Comparison of Effects from Different Institutions: Public Credit Guarantee in Korea

Inha Oh, 이정동 (2011) · Asian Economic Journal 25(3):331-353 · DOI ↗

한국 정부가 운영하는 두 거대 신용보증기금 KOTEC (기술기반 NTBF 대상) 과 KCGF (일반 SME 대상) 의 역할 차이 와 중복 지원 의 효과를 Lechner 다중처치 의 다중처치 PSM (KOTEC · KCGF · BOTH 3 mutually exclusive state) 로 평가한다. 한국 제조업 plant-level panel (~95K–109K plants/year, 1999–2003) 에 편향보정 매칭 (Abadie et al. 2004) 을 적용해 6 outcome (TFP · 고용 · 매출 · R&D · 투자 · 임금 · 생존) 의 pair-wise ATT 를 추정. KOTEC 과 KCGF 는 역할 분화 가 통계적으로 입증 (KOTEC 이 더 어린 R&D 집약 high-tech firm 을 target, KOTEC 의 R&D 효과가 KCGF 보다 우월), 그러나 중복 지원 은 매출만 증가 — 낮은 TFP firm 의 매출 확대로 creative destruction 의 비효율 을 유발. 정책 함의: 두 기관 공존 가능, 단 중복 지원 점진 폐지.

RQ: KOTEC 과 KCGF 라는 두 공적 credit guarantee 기관이 역할 분화 되어 있는가, 그리고 중복 지원 이 firm 성과에 어떤 효과를 주는가 — KMOSF 의 기관 통합 안 의 정량적 근거 평가
방법론: 성향점수매칭, 다중처치 PSM, Lechner 다중처치, 편향보정 매칭, Nearest neighbor matching, Mahalanobis 거리, 프로빗 모형
데이터: 한국 제조업 plant-level Annual Survey on Mining and Manufacturing (1999–2003), 균형 panel 8,714 firm (성과 분석) + 9,811 firm (생존 분석), 2001–2002 PCG 수혜자, single-plant firm 만
주요 발견: KOTEC firm 이 더 어림 (7.4 vs 9.3 년) · R&D propensity 더 높음 (0.197 vs 0.141) · high-tech 비중 더 높음. R&D 효과: KOTEC 단독 → KCGF 단독으로 받았다면 R&D 증가가 더 컸을 것 (ATT 0.022** ~ 0.023**). 매출 효과: BOTH 가 KOTEC 단독 +9–11%*** 매출 추가 증가, KCGF 단독 +11–14%*** 추가 증가. R&D · 생존 률 차이 미미. BOTH 의 ex-ante TFP 는 KOTEC · KCGF 보다 낮음 (1.188 vs 1.207 / 1.237).
시사점: 두 기관 공존은 정당화 (역할 분화 확인), 단 overlapping 지원 은 낮은 TFP firm 의 매출 확장만 가져와 시장 재구조화 (creative destruction) 를 저해 — 점진적 폐지 권고. KMOSF 의 통합 안에 대한 부분적 반대 근거

(이 paper 는 PCG 평가의 방법론적 논문으로 figure 없음. 본문 Table 4 (descriptive)와 Tables 6–12 (ATT estimates) 가 핵심 결과 carrier.)

요약

본 paper 는 한국 정부의 공적 신용보증 (PCG) 정책 평가 에 대한 기관 간 비교 의 첫 시도다. 1997–98 외환위기 이후 PCG balance 가 GDP 의 6–8% (한국, 2004) 로 치솟으면서 — 비교적으로 미국 0.10%, 영국 0.02%, 독일 0.20% — IMF 는 매년 1%p 감축을 권고했고, 2008 년 KMOSF (기획재정부) 는 KOTEC (1989 설립, 기술기반 신생 firm 대상) 과 KCGF (1976 설립, 일반 SME 대상) 의 통합 안 을 발표했다. 통합 근거는 두 기관의 operation 유사성 (정부가 동일한 default ratio 가이드라인 적용) 과 overlapping 지원 (2001–04 KOTEC 의 48–62%, KCGF 의 26–30% 가 중복 수혜) 의 비효율. 본 paper 는 이 통합 안의 정량 근거를 검증한다 — 두 기관이 실제로 역할 분화 되어 있는지, 그리고 중복 지원이 firm 성과에 어떤 incremental 효과를 갖는지.

방법론은 Rosenbaum and Rubin (1983) 의 성향점수매칭 을 Lechner (2001) 의 multiple, mutually exclusive treatment 확장 (Lechner 다중처치) 으로 일반화한다. 세 mutually exclusive state (KOTEC 단독 · KCGF 단독 · BOTH) 를 두고 모든 pair-wise ATT 6 개 ( $ATT^{KOTEC,KCGF}$ , $ATT^{KCGF,KOTEC}$ , $ATT^{KOTEC,BOTH}$ , $ATT^{BOTH,KOTEC}$ , $ATT^{KCGF,BOTH}$ , $ATT^{BOTH,KCGF}$ ) 를 추정. PS 는 probit regression 으로 추정하고, treated–untreated 간 closeness 는 Mahalanobis 거리 (PS + 4 산업 dummy) 로 계산 후 Abadie et al. (2004) 의 편향보정 매칭 estimator (NNM 4 또는 16 nearest neighbors) 로 ATT 산출. Heterogeneous variance 가정. 6 outcome (TFP · 고용 · 매출 · R&D · 투자 · 임금 · 생존) 각각 평가. Probit 변수는 Gerfin and Lechner (2002) 의 score test + Dehejia and Wahba (2002) 의 balancing test 로 선택.

결과는 정책적 함의의 부분적 정당화 + 부분적 반대 다. 첫째, 역할 분화 확인: KOTEC firm 은 KCGF firm 보다 어림 (7.4 vs 9.3 년, p<0.01), R&D 강도 높음 (0.197 vs 0.141, p<0.01), high-tech 산업 (Tl4) 비중 높음. KOTEC 단독 → KCGF 단독으로 받았다면 R&D 가 0.022–0.023** 더 증가했을 것 (KCGF firm 입장에서 KOTEC 으로의 reallocation 효과). 둘째, 중복 지원의 비효율: BOTH firm 의 ex-ante TFP 는 1.188 로 KOTEC 1.207 · KCGF 1.237 보다 낮음 (adverse selection). 그럼에도 BOTH 는 매출 +35.8% 성장 (KOTEC 38.1%, KCGF 24.0%) — 매출만 의미있게 추가 증가 (ATT 0.11**–0.14***). 투자 (BOTH → KOTEC 0.33** 증가) 도 일부 의미 있지만, TFP · 고용 · R&D · 임금 · 생존에는 추가 효과 없음. 결론은 “낮은 TFP firm 이 두 기관의 중복 지원으로 매출만 확장 → 창조적 파괴 의 시장 재구조화 mechanism 저해” 라는 adverse selection 의 정량적 진단. 정책 함의 (i) 두 기관 공존 가능 (역할 분화 확인), (ii) 중복 지원 점진 폐지. 또한 KOTEC 이 KCGF 와 동일한 default ratio 가이드라인 을 따르면서 결과적으로 NTBF 회피 + KCGF 와 비슷한 firm 선택의 제도적 distortion 진단 — KMOSF 의 통합 결정이 아닌 guideline 차별화 가 더 근본 해결.

본 paper 는 이정동 의 제2기 (2006–2012) 도구의 확산 의 PCG 정책 평가 라인 의 자매·확장 paper 다. 직전 Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching (KOTEC vs KCGF 통합 평가 + 일반 unsupported firm 과 PSM) 의 기관 내부 분화 후속이고, Comparative Analysis of Plant Dynamics by Size: Korean Manufacturing (plant-level Griliches-Regev decomposition) 의 시장 재구조화 mechanism 진단의 정책 응용. 오인하 (Oh I.) 의 author page anchor 가 “초기-중기의 핵심 저자, 제조업 TFP · 식물 동학 · 신용보증 정책 등 실증 분석의 주축” 으로 분류한 그 라인의 제3 작업.

핵심 결과

Outcome	$ATT^{KOTEC,KCGF}$ (4NN)	$ATT^{KCGF,KOTEC}$ (4NN)	$ATT^{BOTH,KOTEC}$ (4NN)	$ATT^{BOTH,KCGF}$ (4NN)
TFP 성장	−0.010 (n.s.)	0.013 (n.s.)	0.031*	0.017 (n.s.)
매출 성장	0.006 (n.s.)	−0.025 (n.s.)	0.112*	0.143*
R&D 변화	0.022**	−0.034***	0.010 (n.s.)	0.035**
투자 성장	−0.082 (n.s.)	0.032 (n.s.)	0.326*	0.194 (n.s.)
고용 성장	0.012 (n.s.)	−0.019 (n.s.)	0.008 (n.s.)	0.024 (n.s.)
임금 성장	0.001 (n.s.)	−0.006 (n.s.)	−0.004 (n.s.)	0.006 (n.s.)
생존 률	−0.007 (n.s.)	0.014*	−0.017 (n.s.)	−0.016 (n.s.)

KOTEC vs KCGF 의 역할 분화 는 R&D 에서 가장 뚜렷 (KOTEC 우월). BOTH 의 추가 효과 는 매출 · 투자 에 집중 — TFP · 고용 · R&D · 생존은 추가 효과 없음. ex-ante 평균 firm 특성: KOTEC firm 평균 sales 3,766M won · age 7.4 yr · R&D 0.197, KCGF 3,970M · 9.3 yr · 0.141, BOTH 6,591M · 9.4 yr · 0.256. N: KOTEC 3,996 / KCGF 3,818 / BOTH 900.

방법론 노트

Lechner 다중처치 은 Rosenbaum and Rubin (1983) 의 binary 성향점수매칭 을 multiple, mutually exclusive treatment 로 일반화한다. $(M+1)$ states $\{Y_0, Y_1, \ldots, Y_M\}$ 가 있을 때 binary CIA $(Y_0, Y_1) \perp T \mid X$ 는 다음으로 확장:

Y_0, Y_1, \ldots, Y_M \perp T \mid X

Pair-wise ATT 는 Lechner (2001) 의 sub-population conditional probability $P^{m|ml}(X) = P(T=m \mid T=l \text{ or } T=m, X)$ 위에 정의:

ATT^{m,l} = E\{Y_{mi} - Y_{li} \mid T_i = m\} = E_{P^{m|ml}(X_i)}\{E(Y_{mi} \mid T_i = m, P^{m|ml}(X_i)) - E(Y_{li} \mid T_i = l, P^{m|ml}(X_i)) \mid T_i = m\}

여기서 $ATT^{m,m} = 0$ 이지만 $ATT^{m,l} \neq -ATT^{l,m}$ — symmetry 가 깨지는 것은 두 sub-population 이 다른 자기선택 distribution 을 갖기 때문. 실제 추정은 PS 의 continuous nature 때문에 정확한 매칭이 0 확률 — Abadie et al. (2004) 의 편향보정 매칭 으로 Nearest neighbor matching 의 잔여 bias 를 local linear regression 으로 보정. 거리 metric 은 PS 단독이 아닌 Mahalanobis 거리 (PS + 4 산업 dummy) — 같은 산업 내 매칭 강제. NNM 4 와 NNM 16 의 paired 비교로 robustness check. CIA 의 critical 가정은 공통 support (treated 와 untreated 의 PS distribution overlap) 와 omitted variable 부재 — 본 paper 는 sales · 자본 · 노동 · 투자 · 연령 · R&D · 수출 · 4 management 구조 · 5 지역 · 4 산업 dummy 의 광범위한 covariate 세트로 후자에 대처. 한계는 unobservable 동기 자기선택 (firm 의 PCG 신청 의지) 의 식별이 어렵다는 점.

연구 계보

선행 작업: Rosenbaum and Rubin (1983) Biometrika 의 PSM 정초, Lechner (2001) Springer 의 multiple treatment 확장, Abadie et al. (2004) Stata Journal 의 bias-corrected matching estimator, Dehejia and Wahba (2002) RESTAT · Caliendo (2006) Springer 의 PSM 표준 절차, Carpenter and Peterson (2002) Economic Journal 의 NTBF capital market imperfection, Beck et al. (2008) World Bank 의 국가별 PCG 비교, Berger and Udell (2006) JBF 의 SME finance framework. 한국 PCG 평가 선행: Kang et al. (2008) SBE 의 pseudo-panel PCG 평가, Lee (2006) Korea J Public Finance 의 통합 안 비판, Chung and Kwon (2008) KOSBI 의 default ratio 가이드라인 비판. TEMEP 내 직접 sibling: Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching (PCG 의 supported vs unsupported PSM, 통합 평가) — 본 paper 가 기관 분화 에 집중한 직접 후속. 또한 Comparative Analysis of Plant Dynamics by Size: Korean Manufacturing (한국 제조업 plant dynamics decomposition + zombie firm 가설) 가 본 paper 의 creative destruction 저해 narrative 의 method 적 ancestor. The Role of FDI on Transferring Technology to Korea (한국 제조업 spillover 위기 전후 반전) 도 위기 후 한국 제조업 dynamics 라인의 sibling. 이정동 의 제2기 도구의 확산 분류에서 PCG 평가 라인 의 제3 작업.

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