Profitability Gains of Korean Defense Firms: Technological Progress or Cost Shifting?

Kyong-ihn Jeong, 이정동, Choonjoo Lee (2010) · Asian Journal of Technology Innovation 18(2):219–239 · DOI ↗

한국 방위산업 firm 의 profitability gain 의 두 가설 — 기술진보 (technological progress) vs 원가 전가 (cost shifting from commercial to defense) — 를 SFA (확률적 프론티어 분석) (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: SFA (확률적 프론티어 분석) (Aigner-Lovell-Schmidt 1977; Battese-Coelli 1995) — 트랜스로그 생산함수 $\ln Y = \beta_0 + \sum \beta_n \ln x_n + \frac{1}{2}\sum\sum \beta_{nm} \ln x_n \ln x_m + \beta_t t + v - u$; 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

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: SFA (확률적 프론티어 분석) (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

SFA (확률적 프론티어 분석) (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 = $TE_{it} = \exp(-u_{it}) \in (0, 1]$.

트랜스로그 생산함수 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) Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors — TEMEP productivity 분해 라인 의 origin. (ii) Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries — 한국 제조업 TFP 분석 의 국가 차원 productivity sibling. (iii) Comparative Analysis of Plant Dynamics by Size: Korean Manufacturing — plant-level dynamics + Cox hazard. (iv) The relevance of DEA benchmarking information and the Least-Distance Measure — DEA 방법론 sibling. (v) A metafrontier approach for measuring Malmquist productivity index — 같은 batch 의 metafrontier Malmquist. (vi) Analysis of product efficiency in the Korean automobile market from a consumer's perspective — 같은 batch 의 consumer-side DEA. 본 paper 는 기술경영경제정책전공 의 productivity 측정 + 정책 평가 라인의 방위산업 특수 응용 — 산업 sector 의 cost-shifting 가설을 technical efficiency framework 으로 검증한 incremental contribution.

See also

• SFA (확률적 프론티어 분석)
• Battese-Coelli inefficiency model
• 트랜스로그 생산함수
• 한국 방위산업
• 원가 전가 가설
• X-efficiency
• 방위 조달
• 전문화·계열화 정책
• Technological Progress versus Efficiency Gain in Manufacturing Sectors
• Total Factor Productivity in Korean Manufacturing Industries
• Kyong-ihn Jeong
• 이정동

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논문 (3)

• Effects of regulation and economic environment on the electricity industry's competitiveness: A study based on OECD countries
• Profitability and productivity changes in the Korean electricity industry
• The Application of Real Options Theory in Defense R&D Projects: An Eight-Fold Sequential Compound Option Model

방법론 (2)

• DEA
• SFA (확률적 프론티어 분석)