Economic Impact Assessment of Public-Private Matching Fund Programs Using Firm-Level Data

Youngkyu Kim, Inha Oh, 이정동 (2015) · Singapore Economic Review 60(4):1550060 · DOI ↗

한국 Components and Materials R&D Program (2000-2006, 정부 보조금 + VC 투자 + 기업 자부담의 3-track 매칭 펀드) 의 additionality 효과 를 성향점수매칭 으로 평가. 198 supported firm × 11,998 control 의 unbalanced 패널에서 5 년 ATT 추정. 결과: 지원 기업이 r-and-d-expenditure · long-term-debt · fixed-asset 에서 unsupported 대비 유의한 양의 효과 (long-term loan +1,334% after year 5), 그러나 매출 · 순이익 에는 비유의. VC 지분 변동의 효과는 자산 · R&D 에 양, 매출 · 고정자산 에 비유의.

• RQ: 한국 부품·소재 R&D 지원 사업이 (i) 참여 기업의 사후 성과를 selection bias 통제 후에도 향상시키는가, (ii) public-private 매칭 펀드 구조에서 VC 지분이 높을수록 additionality 가 커지는가.
• 방법론: 성향점수매칭, Nearest neighbor matching, 부트스트랩 재표본추출, probit-regression
• 데이터: 한국 Components and Materials R&D Program 선정 기업 198 + KIS 비교군 11,998 firm-year (2000-2006), unbalanced 패널 (n=12,196). 산업 코드 (ISIC) 로 부품·소재 산업 한정.
• 주요 발견: ATT (5 년 후) — 자산 +87.3% · 고정자산 +165.1% · R&D level +$24,221 · 장기차입 +1,334.8% · 부채 +184.5% (모두 p<0.05). 비유의: 매출 (+36.7%, p=0.76) · 수출 더미 · 순이익. VC 지분 효과: R&D · 자산에 양, 매출·고정자산에 비유의.
• 시사점: 정부 R&D 지원의 certification effect (자본시장에 신용 신호 전달) 는 입증, 그러나 market failure 보정 효과 (장기 매출·수익 성장) 는 비입증. 매출 비입증 결과는 Czarnitzki & Licht (2006) 의 지원 기업이 더 위험한 R&D 를 선택 가설과 정합. 보완 정책 (commercialization 지원) 필요.

요약

정부 R&D 지원의 additionality (지원이 없었다면 일어나지 않았을 추가 성과) 평가는 selection bias 라는 식별 문제의 정전. 한국 부품·소재 산업은 SME 비중이 높고 intermediate goods 라는 가치사슬 중간 위치 때문에 정보 비대칭 + spillover 가 크고, 정부 개입의 정당성도 강하지만 adverse selection · moral hazard 위험도 동시에 크다. 본 paper 는 2000 년 출범한 Components and Materials R&D Program 을 매칭 펀드 구조 — 정부 보조금 + VC 투자 + 기업 자부담의 3-track — 의 Korean 변형 으로 자리매김하고, 이스라엘 Yozma program 과의 핵심 차이 (한국은 정부 몫이 subsidy, Yozma 는 investment) 를 비교 anchor 로 사용한다.

식별 전략은 성향점수매칭. probit-regression 으로 198 selected firm 과 11,998 control 의 지원 확률 $P(X)$ 를 추정 — 변수는 age · industry · sales · R&D 지출 · long-term debt 비율 · 외부 자본 등. Nearest neighbor matching 으로 control 짝짓고 200 회 부트스트랩 재표본추출 으로 표준오차 계산. 결과는 지원 → R&D 지출 · 장기차입 · 자산 증가 에는 매우 강한 ATT (5 년 후 자산 +87.3% · long-term loan +1,334.8%), 지원 → 매출·순이익 에는 5 년까지 비유의. VC 지분 추가 효과 는 회귀식 (5) 의 추가 단계로, ATT 를 종속변수로 두고 VC 지분율을 explanatory 로 분리 — 자산·R&D 에 양, 매출·고정자산에 비유의.

해석은 두 갈래. 첫째, 정부 인증 효과 이론과 정합 — 정부 선정이 자본시장에 기업이 검증된 R&D 잠재력 보유 라는 신호로 작용해 외부 차입 (특히 long-term debt) 이 폭증. 둘째, market failure 직접 보정 효과 는 비입증 — 매출·순이익 비유의 결과는 R&D 가 사업 성과로 전이되지 못함을 시사. Czarnitzki & Licht (2006) 의 지원 기업이 더 위험한 R&D 를 선택 메커니즘과 정합. 정책적으로는 기술 자체 지원 보다 기술 commercialization 지원 (organizational innovation, supplier-user 연계, spillover 흡수) 의 보완이 필요하다는 Ortega-Argiles et al. (2009) 와 같은 결론. Inha Oh · 이정동 의 PSM 시리즈 — Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching (신용보증), Comparison of Effects from Different Institutions: Public Credit Guarantee in Korea (신용보증 후속) — 와 같은 식별 전략 라인 의 SME R&D 적용판.

핵심 결과

지원 vs 비지원 기업의 ATT (Average Treatment effect on the Treated, 5 년 ex post 관측).

Outcome	1 년 후	3 년 후	5 년 후	p-value (5y)
자산 성장률	+33.6%	+37.6%	+87.3%	0.03
매출 성장률	n.s.	n.s.	+36.7%	0.76
R&D level	+$1,790	+$13,041	+$24,221	0.00
장기차입 성장률	+25.8%	+19.1%	+1,334.8%	0.03
고정자산 성장률	+13.9%	+37.6%	+165.1%	0.00
부채 성장률	+12.4%	+74.7%	+184.5%	0.01
순이익 (5-level)	n.s.	n.s.	n.s.	0.15

n.s. = not significant at 10%. VC 지분 효과 (회귀식 5, additionality 를 종속변수로): 자산 · R&D 에 양, 매출 · 고정자산 에 비유의. 매출은 어떤 통제 변수 조합에서도 비유의 — 한국 정부 R&D 지원의 매출 efficacy 에 대한 핵심 빈 결과.

방법론 노트

성향점수매칭 은 지원 받았더라면 의 counterfactual 을 지원 안 받은 비슷한 기업 으로 대체해 selection bias 를 통제하는 quasi-experimental 도구. Rosenbaum & Rubin (1983) 의 핵심 정리 — propensity score 가 같으면 treatment assignment 와 outcome 이 독립 — 이 식별의 기반.

ATT (Average Treatment effect on the Treated) 정의:

$$ATT = E(Y_1 - Y_0 \mid D = 1) = E(Y_1 \mid D = 1) - E(Y_0 \mid D = 1)$$

여기서 $D$ 는 treatment dummy, $Y_1$ · $Y_0$ 는 treatment 받았을 때 · 안 받았을 때 outcome. Conditional independence 가정 하에:

$$(Y_0, Y_1) \perp D \mid P(X), \quad P(X) = \Pr(D = 1 \mid X)$$

따라서 $ATT = E_{P(X)}\{E[Y_1 \mid D=1, P(X)] - E[Y_0 \mid D=0, P(X)] \mid D=1\}$.

추정 절차: (i) probit-regression 으로 $P(X)$ 추정 — 변수는 firm-level age · industry dummy · sales · R&D dummy 등. balancing test · omitted-variable test 통과한 spec 사용. (ii) Nearest neighbor matching 으로 matched pair 생성 (STATA pscore package, Becker & Ichino 2002). (iii) ATT 를 1~5 년 후 outcome 별로 계산. (iv) 200 회 부트스트랩 재표본추출 으로 표준오차. (v) VC 지분 효과는 ATT 를 종속변수로 둔 2-단계 회귀 — 이는 Aerts (2008), Czarnitzki & Licht (2006) 의 ATT-as-DV 접근의 변형.

식별 핵심은 selection-bias 통제 — Components and Materials Program 이 기술적 타당성 + 상업적 가치 의 2-단계 평가로 선정하므로, 단순 비교는 원래 잘 될 firm 을 선택했을 가능성과 프로그램 효과 를 구분 못함. PSM 은 지원 확률이 비슷한 matched control 을 비교군으로 써서 두 source 를 분리.

연구 계보

본 paper 는 정부 R&D 지원의 additionality 식별 라인의 한국 부품·소재 산업 적용판. 이론적 motivation 은 Arrow (1962) · David, Hall & Toole (2000) · Lerner (2002) 의 R&D 시장 실패 + 정부 개입 정당성 논의. PSM 평가 방법은 Almus & Czarnitzki (2003) 동독, Czarnitzki & Licht (2006) 전환국, Duguet (2004) 프랑스, Lööf & Heshmati (2005) 스웨덴, Görg & Strobl (2007) 아일랜드 — 본 paper 는 이 European 시리즈의 한국 SME intermediate goods 변형. Matching fund 구조 비교 anchor 는 Avnimelech & Teubal (2003) 의 이스라엘 Yozma program. 이정동 author page anchor 제2기 (2) 식별 전략의 일반화 라인 — Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching (PSM 으로 한국 신용보증 평가), Comparison of Effects from Different Institutions: Public Credit Guarantee in Korea (KODIT 신용보증 후속) 의 동일 식별 도구 다른 정책 도구 자매작. Economic Impact Assessment of the Government-led Venture Firm Certification Policy (PSM 으로 한국 NTRM 정부 R&D 평가) 도 같은 라인의 직접 sibling — 매출 비유의 결과의 replication 으로 읽힌다.

See also

• 성향점수매칭
• 매칭 펀드
• SME 혁신
• R&D 보조금 추가성
• 벤처캐피탈 정책
• 정부 인증 효과
• selection-bias
• Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching
• Comparison of Effects from Different Institutions: Public Credit Guarantee in Korea
• Economic Impact Assessment of the Government-led Venture Firm Certification Policy
• Youngkyu Kim
• Inha Oh
• 이정동

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• Can energy service companies promote 'green' growth? The Korean case

방법론 (1)

• 성향점수매칭