Does diversity make collaborative subsidies effective? ICT sector in Korea
Jeongwon Lee, 황준석, Hana Kim (2022) · Industry and Innovation 29:1-24 · DOI ↗
R&D 협력의 파트너 다양성 (기업 + 연구기관, ICT + non-ICT) 이 정부 보조금 효과를 어떻게 조절하는지 한국 ICT 부문에서 검증한다. 커널 성향점수매칭 + 이중차분 hybrid 매칭으로 31,123 관측치 (2012-2018) 를 분석한 결과, 기업 + 연구기관 동시 협력 (firm & institution) 의 보조금이 개별 보조금보다 큰 input/output additionality 를 보이며, cross-sectoral 협력 (ICT × non-ICT) 이 혁신 활동을 추가로 자극한다. 한국 ICT 가 글로벌 ICT 특허 70-80% 를 점유하는 맥락에서, 보조금 정책은 단순 자금 지원이 아니라 파트너 구성을 유도하는 설계로 전환되어야 함을 보인다.
- RQ: ICT 기업의 R&D 협력 파트너 다양성 (영리 vs 비영리, ICT vs non-ICT) 이 정부 보조금의 효과 (input/output additionality) 를 어떻게 조절하는가?
- 방법론: 성향점수매칭 (kernel), 이중차분 (DID hybrid), 패널 회귀
- 데이터: 한국 ICT 부문 14,161 기업, 31,123 관측치 (KED 재무 + NTIS 보조금/협력 + PIPC 특허), baseline year 2013-2015, 2012-2018 패널
- 주요 발견: 단일 협력보다 기업 + 연구기관 동시 협력의 보조금이 사적 R&D·특허·매출에 더 큰 additionality. Cross-sectoral 협력 (ICT × non-ICT) 이 추가로 혁신 활동 자극.
- 시사점: R&D 보조금 정책은 단순 자금 지원에서 협력 파트너 다양성 유도형 설계 (open innovation 기반) 로 전환되어야 한다. 디지털 전환 맥락에서 ICT-비ICT 협력은 새 시장 창출의 핵심 채널.

요약
R&D 보조금 문헌은 두 갈래로 발전해왔다. 첫째 갈래는 보조금이 외부 협력을 자극하는지 (Belderbos et al., 2004; Cerulli et al., 2016), 둘째 갈래는 협력을 포함한 보조금 설계가 성과에 어떻게 작용하는지 (Bellucci et al., 2019; Hottenrott and Lopes-Bento, 2014) 이다. 둘째 갈래는 상대적으로 미발달이며 결과도 일관되지 않다 (Czarnitzki et al. 2007 vs Bellucci et al. 2019). 한국은 ICT 특허 70-80% 를 미·일·중과 공동 점유하고 ICT 가 GDP 10.4% (2018) 를 차지하는 등 ICT 협력 정책의 자연 실험장이다. 협력 프로젝트가 2012년 4,573 → 2018년 12,400 (2.7배 증가) 으로 폭증한 정책 환경에서 파트너 구성별 보조금 효과 분석이 시급하다.
저자들은 open innovation 이론과 지식 이질성 (knowledge heterogeneity) 개념을 결합해 두 차원의 다양성을 구분한다: (i) 파트너 유형 다양성 (영리 기업 vs 비영리 연구기관/대학), (ii) 부문 간 다양성 (ICT vs non-ICT). 분석은 kernel 성향점수매칭 (Bandwidth 0.003) 로 자기선택 편향을 통제한 뒤 이중차분 로 시간 불변 이질성을 차분한다. PSM 변수는 firm age, enterprise group, debt, patent stock, R&D intensity, prior outcome 등. 결과: (i) 개별 보조금보다 기업 + 연구기관 동시 협력 (firm & institution) 보조금이 사적 R&D 지출 (lnR&Dexp) 에 t+0 에서 t+3 까지 일관되게 큰 효과, (ii) cross-sectoral 협력 (non-ICT 파트너 포함) 이 ICT 단일 부문 협력보다 추가 혁신 자극, (iii) 매출·특허·RoA 의 output additionality 도 동일 패턴.
함의는 R&D 보조금 정책의 설계 전환이다. 동일 액수의 보조금이라도 단일 파트너 협력엔 효과가 제한적이고, 영리·비영리 파트너 동시 + 부문 간 협력을 유도하는 설계가 혁신 성과 극대화에 핵심이다. 디지털 전환 맥락에서 ICT 와 non-ICT 간 협력은 지식 이질성을 활용해 새 시장을 창출하는 채널이다. 황준석 의 ICT 정책·산업 진화 연구 라인에서, 자매 작업 Different government support effects on emerging and mature ICT sectors (부문 성숙도 차원) 와 협력 파트너 다양성 차원을 함께 보면 한국 ICT 보조금 정책의 2차원 설계 권고가 도출된다.
핵심 결과
| 보조금 유형 | t (lnR&Dexp) | t+1 | t+2 | t+3 |
|---|---|---|---|---|
| Individual | 1.602*** | 2.096*** | (감소 추세) | (감소) |
| Collaboration (전체) | 1.602*** | 1.838*** | (지속) | (지속) |
| Firm & Institution | 큰 양 | 최대 효과 | 최대 | 최대 |
| Firm only | 중간 | 중간 | 중간 | 중간 |
| Institution only | 작음 | 작음 | 작음 | 작음 |
| Non-ICT cross-sector | 양 | 양 | 양 | 양 |
(전체 4 outcome: lnR&Dexp, Patent, lnSales, RoA — 7개 보조금 유형 × 4년 후속.)
방법론 노트
PSM-DID hybrid 는 (i) kernel PSM 으로 관측 가능 자기선택 편향을 weighting 으로 제거, (ii) DID 로 관측 불가능 시간 불변 이질성을 차분으로 제거. 이중 통제로 보조금의 외인적 처리 효과를 식별한다.
여기서 는 매칭된 비처리 기업 의 커널 가중치, / 는 사후기 의 처리/통제군 (t, t+1, t+2, t+3). 처리 기업과 통제 기업 모두 t-1 기에 보조금 미수령. PSM probit 모델: prior outcome (lnSales, lnR&Dexp, RoA, Patent, LnPATA), firm characteristics (age, firm group, debt, R&D intensity), funding history, region, ICT sector, time. Patent Stock 감가율 . 동일 연도 다른 유형 보조금 동시 수령 기업은 분석에서 제외 (Hottenrott and Lopes-Bento 2014 와 일관).
연구 계보
Chesbrough (2003) 의 개방형 혁신 이론과 Adner and Levinthal (2001), Huang et al. (2018) 의 지식 이질성 개념을 결합. R&D 보조금-협력 관계 문헌 (Belderbos et al., 2004; Cerulli et al., 2016; Chapman et al., 2018; Ahn et al., 2020) 의 첫 갈래와 협력 보조금 설계 문헌 (Bellucci et al., 2019; Hottenrott and Lopes-Bento, 2014; Engel et al., 2016) 의 둘째 갈래를 결합한다. Malerba and Nelson (2011) 의 한국 통신 부문 공공 연구기관 역할 분석을 ICT 전반으로 확장. Beck et al. (2016) 의 cross-sectoral 협력 입력 추가성 부재 결과를 파트너 다양성 조합에서 양으로 뒤집은 결과. 황준석 의 4기 (2020-2023) 스마트시티·AI·지속가능 전환 시기의 ICT 정책 라인에 위치하며, 자매 작업 Different government support effects on emerging and mature ICT sectors 와 함께 한국 ICT 보조금 정책의 2차원 설계 (부문 성숙도 × 파트너 다양성) 권고를 완성한다.
See also
- 황준석
- Jeongwon Lee
- Hana Kim
- R&D 협력
- 파트너 다양성
- 개방형 혁신
- Industry and Innovation
- Different government support effects on emerging and mature ICT sectors
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