CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability

Won-Sik Hwang, Yeongjun Yeo, Inha Oh, Chanyoung Hong, Sungmoon Jung, Heewon Yang, 이정동 (2021) · Science and Public Policy · DOI ↗

한국 R&D 정책 의 공공 vs 민간 R&D 포트폴리오 배분 효과를 회귀적 동적 CGE 모형 (TEMIP 모형 — Technology and Economy Modelling for Innovation Policy) 로 2014-2030 simulation. 공공 R&D 가 민간 R&D 보다 GDP 성장 효과가 크다 (SCN1 의 2030 GDP +3.03% vs SCN3 의 +0.51%) 라는 결과를 공공 R&D 의 비배제성 (지식 파급 탄력성 0.466 > 민간 0.353) 으로 설명. 반면 전자·전기 산업 집중 시나리오 (SCN4) 는 GDP 효과 최대 (+3.83%) 지만 산업 집중도 (National Average Index 0.0416, EI 3.1837) 가 가장 높아 경제 안정성 측면에서 trade-off 발생. 정책의 경제 성장 vs 안정성 양자택일을 정량 시각화.

• RQ: 한국에서 공공 R&D 와 민간 R&D 의 배분 비율 이 GDP 성장률과 산업 다각화 (경제 안정성) 에 어떻게 다른 영향을 주는가, 그리고 정책 입안자가 어느 목표 를 우선시할 때 어떤 R&D portfolio 가 최적인가.
• 방법론: 연산일반균형 분석, 회귀적 동적 CGE, TEMIP 모형, 사회회계행렬, 몬테카를로 민감도 분석, CES 생산함수, 영구재고법, 엔트로피 지수 (다각화 지표), National Average Index
• 데이터: 한국 2014 I-O 표 (한국은행, SNA 2008 기준) → 27 산업 + 2 R&D 부문 (public 12 조 KRW, private 50 조 KRW) 으로 재분류 + Bank of Korea + KISTEP R&D 통계. R&D 자본 스톡은 영구재고법 (감가율 0.15, BEA 2006 기준) 으로 추정. 4 정책 시나리오 (SCN1-4) + baseline.
• 주요 발견: 2030 GDP 효과는 SCN4 (+3.83%) > SCN1 (+3.03%) > SCN2 (+1.78%) > SCN3 (+0.51%). 공공 R&D 의 spillover 탄력성 0.466 > 민간 0.353, 공공이 spillover 효과 더 큼. 단 SCN4 의 산업집중 NAI 0.0416 vs SCN1 의 0.0017 — 집중 시나리오 가 성장 우위이지만 경제 안정성 손실. 몬테카를로 민감도 분석 10,000 회 simulation 에서 SCN3 만 baseline 과 통계적 유의 차이 없음 — 민간 R&D 단독 확장 의 성장 효과는 통계적으로 모호.
• 시사점: R&D 자원 배분은 경제 성장 vs 경제 안정성 의 양자택일을 명시적으로 다뤄야 함. 공공 R&D 의 spillover 활성화를 위한 기업-공공 R&D 연계 정책 (산학연 협력, 지식 네트워크 등) 필요.

📝 Corrigendum 참조 — 원 publication 에서 Figure 1-6 의 캡션이 한 자리씩 밀려 인쇄되었고 Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability 로 정정되었다.¹

요약

본 paper 는 Won-Sik Hwang 의 knowledge-based CGE 라인 의 정점 작업으로, 공공 vs 민간 R&D 의 거시 효과 비교 를 회귀적 동적 CGE 의 정책 simulation 으로 정량화한다. 기존 R&D-CGE 문헌 (Ghosh 2007, Review of Development Economics; Krístková 2010, 2013; Garau and Lecca 2015, International Regional Science Review) 의 한계 세 가지를 명시적으로 해소: (1) 공공-민간 R&D 분리 modeling, (2) 각 부문의 spillover 탄력성을 데이터로 추정 (pooled OLS, $\beta_{public} = 0.466 > \beta_{private} = 0.353$), (3) 지식 기반 SAM (private/public knowledge capital 계정 + R&D capital formation 계정) 의 신규 구축. 직전 A CGE analysis for quantitative evaluation of electricity market changes 와 Validation of an R&D-based computable general equilibrium model 가 R&D-CGE 한국 적용의 framework 을 다졌다면 본 paper 는 그 framework 을 정책 포트폴리오 의사결정 도구로 격상시킨 작업.

핵심 modeling 혁신은 지식 기반 SAM 의 구축이다. 한국 2014 I-O 표의 384 sector 분류 중 sector 346-347 (공공/비영리 연구기관) 과 sector 349 (기업 내 R&D) 를 2 개의 R&D 부문 으로 분리 추출. 27 산업 부문에 추가해 (27+2)-sector SAM 으로 재구성. 자본 계정도 물적 자본 (CS_i × K_i) 과 지식 자본 ((1-CS_i) × K_i) 으로 분리 — Bank of Korea + KISTEP 의 자본 스톡 데이터로 산업별 분할 비율 계산. 기업 (corporation) 도 별도 institution 으로 추출해 지식 자본의 수익이 기업에만 귀속 됨을 명시. CES 생산함수 의 nested 구조는 지식 자본 - 물적 자본+노동 - 중간재 의 3-level. 탄력성은 WorldScan (Lejour et al. 2006) parameter 와 Kmenta (1967) 의 linear approximation 으로 한국 panel 추정 결합.

R&D capital stock 의 spillover 효과 추정은 민간/공공 R&D 자본 스톡 → 산업별 TFP 의 pooled OLS regression: $\ln A(i,t) = \beta_0 + \beta_1 \ln \text{SRP}(i,t) + \beta_2 \ln \text{SRG}(i,t) + \varepsilon(i,t)$ 에서 $\beta_1 = 0.353^{**}, \beta_2 = 0.466^{**}$. 공공 R&D 의 비배제성 · 비경합성 으로 인한 섹터 간 spillover 강도가 민간보다 약 32% 크다는 결과 — Guellec and de la Potterie (2004) 의 OECD panel stylized fact 와 정합. 4 정책 시나리오 비교: SCN1 (공공 R&D intensity +6%/2020), SCN2 (공공 +3% + 민간 동일액), SCN3 (민간 +6%), SCN4 (공공 +6% + 전자전기 산업 집중 +5%p). 2030 GDP 차이는 baseline 대비 SCN4 +3.83% > SCN1 +3.03% > SCN2 +1.78% > SCN3 +0.51% 의 순서.

핵심 trade-off 가 산업 다각화 지표로 surface 된다. National Average Index (NAI) = 산업 구조의 baseline 대비 이탈 정도. 2030 NAI: SCN4 0.0416 (가장 큰 이탈) > SCN1 0.0017 > SCN2 0.0005 > SCN3 0.0004. 엔트로피 지수 (다각화 지표) (EI, 산업 분산도) 도 SCN4 3.1837 (가장 낮음, 즉 집중) < SCN1 3.1873 (가장 높음, 균형). SCN4 는 전자전기 (sector 12) 의 output +8.30% 와 R&D 투자 +3.75% 로 고기술 manufacturing 집중 패턴 — Korea 의 재벌·반도체 모델 의 CGE 정량화. 반면 SCN1 의 R&D inducement 효과는 전 산업 균형 확산 — 저기술 산업의 innovation capability 부족 을 보완하는 균형 성장 패턴. 정책 시사점: 경제 성장 극대화 목표면 SCN4 가 최적이나 경제 안정성 (외부 충격 회복력) 목표면 SCN1 이 우선. 몬테카를로 민감도 분석 10,000 회 simulation (Equation 20 의 $\beta_1, \beta_2$ vector 의 joint normal 분포로 random draw) 으로 ANOVA test 결과 SCN1, SCN2, SCN4 만 baseline 과 95% CI 에서 GDP 유의 차이 — SCN3 는 민간 단독 확장 효과의 통계적 모호성 노출.

핵심 결과

📝 Corrigendum 참조 — 원 publication 의 Table 1 (“Construction of SAM”) 제목이 “Construction of SAM: knowledge capital formation (a) and knowledge capital account (b)” 로 정정되었다.

시나리오	2020 GDP 차이	2025 GDP 차이	2030 GDP 차이	2030 NAI	2030 EI
Baseline	0	0	0	0	3.1873
SCN1 (공공 +6%)	-0.00	+1.81	+3.03	0.0017	3.1873
SCN2 (공공+민간 각각 +3%)	-0.00	+1.07	+1.78	0.0005	3.1871
SCN3 (민간 +6%)	-0.00	+0.32	+0.51	0.0004	3.1869
SCN4 (공공 +6% + 전자전기 집중)	-0.00	+2.44	+3.83	0.0416	3.1837

핵심 통계: spillover 탄력성 $\beta_{private} = 0.353$ (SE 0.173, p<0.05) vs $\beta_{public} = 0.466$ (SE 0.184, p<0.05). MC sensitivity 의 GDP CV: 2020 8.03% → 2030 18.89% (장기로 갈수록 추정 불확실성 누적). SCN1 의 R&D investment inducement: 전 산업 +1.07~+7.23% 의 균형 분포. SCN4 는 전자전기 +3.75% 만 두드러지고 다른 산업은 +0.58~+1.42% 로 왜곡 분포. SCN4 의 고기술 manufacturing 의 factor input demand 는 capital +8.44%, labour +6.06%, knowledge +12.00% — 지식 집약 산업의 압도적 흡수.

방법론 노트

TEMIP 모형 의 핵심 특징은 지식 자본을 production factor 로 명시 도입 한 nested CES 생산함수 구조다. 일반 CGE 의 labor + capital 2-factor 구조에 지식 자본 을 추가해 3-factor + 중간재의 4-input 산업 생산함수를 구성. 공공 지식 자본은 비배제성 가정으로 부문별 production factor 가 아니라 부문별 TFP 의 shifter 로 작동 — 즉 모든 산업에 동시 spillover. 민간 지식 자본은 해당 산업의 production factor 로 직접 투입 + spillover 채널 의 dual role.

핵심 식:

$$\text{VA}(i,t) = A(i,t) \left[ \theta^{\text{VA}}(i) K(i,t)^{\rho^{\text{VA}}(i)} + (1 - \theta^{\text{VA}}(i)) L(i,t)^{\rho^{\text{VA}}(i)} \right]^{1/\rho^{\text{VA}}(i)}$$

여기서 $A(i,t)$ 는 산업 $i$ 의 시간 $t$ 의 TFP, $K(i,t), L(i,t)$ 는 물적 자본·노동, $\rho^{\text{VA}}(i)$ 는 산업별 CES 대체 탄력성. R&D 자본 스톡의 spillover 효과:

$$\ln A(i,t) = \beta_0 + \beta_1 \ln \text{SRP}(i,t) + \beta_2 \ln \text{SRG}(i,t) + \varepsilon(i,t)$$

여기서 $\text{SRP}(i,t) = \sum_j w(j,i) \text{RP}(j,t)$ 는 산업 $i$ 가 흡수 하는 민간 R&D 스톡 (I-O input coefficient $w(j,i)$ 로 weighted), $\text{SRG}(i,t)$ 는 공공 버전. R&D 자본 스톡 자체는 영구재고법 로 누적: $\text{RP}(i, t+1) = (1 - \delta^R) \text{RP}(i,t) + \text{RPI}(i,t)$, $\delta^R = 0.15$ (BEA 2006 기준).

식별은 (i) Lybbert and Zolas (2014) IPC-NAICS 변환표로 technology field ↔ industry sector 매핑의 외생성, (ii) Wooldridge (2005) initial condition 해결, (iii) MC sensitivity 의 parameter uncertainty 명시화로 robust 확보.

연구 계보

직접 선조 셋: (1) Validation of an R&D-based computable general equilibrium model (Economic Modelling) 의 R&D-CGE 한국 적용 framework 검증 — 본 paper 가 그 framework 의 공공-민간 분리 와 지식 SAM 구축 으로 확장. (2) Krístková (2010, 2013) · Ghosh (2007) · Garau and Lecca (2015) 의 R&D 외부효과 CGE 시리즈 — 본 paper 가 공공-민간 분리 + spillover 탄력성 데이터 추정 으로 정밀화. (3) Guellec and de la Potterie (2001, 2003, 2004) 의 공공 R&D 의 더 큰 spillover OECD panel stylized fact — 본 paper 가 한국 single-country CGE 로 정량 검증. 보조 선조로 BEA (2006) 의 R&D satellite account 와 Klump, McAdam, and Willman (2012) 의 normalised CES + Romer (1986) 의 endogenous growth 이론.

이정동 author page anchor 가 본 paper 를 제3기 (2014-2021) 거시 도구로의 도약 + CGE 라인의 정책 application 정점 으로 분류. 축적의 시간 (2015) 의 대중적 narrative 와 Growth versus equity: A CGE analysis for effects of factor-biased technical progress on economic growth and employment (knowledge-based CGE 의 분배 차원) 와 본 paper (R&D portfolio 차원) 가 CGE 라인의 3 부작 을 형성. Won-Sik Hwang 의 energy + R&D + CGE 라인 (2011, 2013, 2014, 2015, 2020, 2021) 의 정책 application 정점. 공공 R&D 의 우위 명제가 이정동 의 국가 혁신 시스템 (NIS) + catching-up 관점과 정합 — 후발국이 공공 R&D 의 spillover 로 system-wide capability 를 빠르게 구축할 수 있다는 명제의 CGE 정량화. sibling 으로 Macroeconomic effects of R&D tax credits on small and medium enterprises · Revitalizing the race between technology and education: Investigating the growth strategy for the knowledge-based economy based on a CGE analysis · Revitalizing the Concept of Public Procurement for Innovation (PPI) from a Systemic Perspective: Objectives, Policy Types, and Impact Mechanisms 가 innovation policy CGE 의 cohort.

See also

• Won-Sik Hwang
• Yeongjun Yeo
• Inha Oh
• Chanyoung Hong
• Sungmoon Jung
• Heewon Yang
• 이정동
• 연산일반균형 분석
• 회귀적 동적 CGE
• TEMIP 모형
• 사회회계행렬
• 몬테카를로 민감도 분석
• CES 생산함수
• 영구재고법
• R&D 정책
• R&D 포트폴리오 설계
• 공공 R&D vs 민간 R&D
• 지식 파급
• 지식 자본 스톡
• 산업 다각화
• 경제 안정성
• National Average Index
• 엔트로피 지수 (다각화 지표)
• 한국 경제
• Validation of an R&D-based computable general equilibrium model
• Macroeconomic effects of R&D tax credits on small and medium enterprises
• Growth versus equity: A CGE analysis for effects of factor-biased technical progress on economic growth and employment
• Revitalizing the race between technology and education: Investigating the growth strategy for the knowledge-based economy based on a CGE analysis
• Revitalizing the Concept of Public Procurement for Innovation (PPI) from a Systemic Perspective: Objectives, Policy Types, and Impact Mechanisms
• Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability
• Science and Public Policy

Corrigendum

본 paper 는 Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability 로 정정 사항이 출판되었다. Table 1 제목 정정 + Figure 1-6 캡션이 한 자리씩 밀려 인쇄된 것을 원래 의도된 매핑으로 일괄 복원하는 정정.

• 정정 대상: Table 1 제목 (“Construction of SAM” → “Construction of SAM: knowledge capital formation (a) and knowledge capital account (b)”), Figure 1-6 캡션 전체 (한 자리씩 밀려 인쇄됨)
• 정정 사유: Science and Public Policy publication-process 의 typesetting 단계 라벨 오류
• 결과 영향: 본문 수식·시뮬레이션 결과·정책 결론 불변. 정정은 figure 와 본문 설명의 매칭 정합성 확보 목적.
• 정정 발행: Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability (Science and Public Policy 2021)

Footnotes

1. 본 paper 의 Table 1 제목과 Figure 1-6 캡션이 publication-process 단계의 라벨 오류로 한 자리씩 밀려 인쇄되었으며, Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability 로 정정되었다. Corrigendum 참조. ↩

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• Corrigendum to: CGE analysis of R&D investment policy considering trade-offs between economic growth and stability
• Revitalizing the race between technology and education: Investigating the growth strategy for the knowledge-based economy based on a CGE analysis

개념 (1)

• 지식 파급

방법론 (2)

• 사회회계행렬
• 연산일반균형 분석

주제 (1)

• 환경경제학