해마다 수십조 원의 예산이 기업의 연구개발을 지원하는 데 투입됩니다. 그 돈은 정말 혁신을 만들어내고 있는가? 기술경영과 혁신정책 연구가 오랫동안 다루어 온 주제인 정부 R&D 지원의 효과성 평가에 대해서 소개를 드리겠습니다.
“보완인가 대체인가?: 반세기를 이어 온 구축효과 논쟁”
정부가 민간의 연구개발을 지원하는 논리는 시장실패에서 출발합니다. 지식은 새어 나가기 마련이어서 혁신의 성과를 기업이 온전히 독점하기 어렵고, 그 결과 사회가 필요로 하는 수준보다 연구개발의 투자가 부족해진다는 것입니다. 보조금과 지원 과제는 그 간극을 메우려는 정책의 응답입니다. 그러나 지원이 곧 효과를 보장하지는 않습니다. 정부의 돈이 민간의 투자를 추가로 이끌어내는 보완의 역할을 하는지, 아니면 어차피 하려던 투자를 대신 치러주며 민간의 돈을 밀어내는 대체, 곧 구축효과(crowding out)에 그치는지가 이 분야의 근본적인 논쟁입니다. David et al.(2000)은 이 질문을 다룬 다수의 계량 연구들을 탐색하였는데, 연구의 결과들이 서로 엇갈려 있어 보완의 결론도 대체의 결론도 확정할 수 없다는 진단을 내놓았습니다.
- David, P. A., Hall, B. H., & Toole, A. A. (2000). Is public R&D a complement or substitute for private R&D? A review of the econometric evidence. Research Policy, 29(4-5), 497-529.
이에 대해서 Zúñiga-Vicente et al.(2014)은 논쟁이 갈리는 이유의 상당 부분이 방법의 문제에 있다는 점을 짚었습니다. 핵심은 선택 편의(selection bias)입니다. 지원 사업은 추첨이 아니라 심사를 통해 대상을 고르며, 심사는 애초에 유망하고 역량 있는 기업을 선택하기 마련입니다. 지원 기업이 비지원 기업보다 좋은 성과를 낸다면, 그것이 지원의 효과인지 아니면 원래 잘할 기업을 골라낸 심사의 결과인지가 뒤섞여 버립니다. 이 편의를 통제하지 못한 평가는 지원의 효과를 부풀리기 마련이며, 따라서 효과성 연구의 신뢰도는 곧 선택 편의를 어떻게 통제하는가의 문제로 귀결됩니다.
- Zúñiga-Vicente, J. Á., Alonso-Borrego, C., Forcadell, F. J., & Galán, J. I. (2014). Assessing the effect of public subsidies on firm R&D investment: A survey. Journal of Economic Surveys, 28(1), 36-67.
“PSM-DID: 실험 없이 인과에 다가가는 설계”
무작위 배정의 실험이 불가능한 정책의 세계에서, 인과관계의 답을 구하는 방법은 준실험의 설계입니다. Rosenbaum & Rubin(1983)이 제시한 성향점수의 방법론(PSM)은 관찰된 특성들을 하나의 점수로 요약하여, 지원을 받은 기업과 조건이 닮은 비지원 기업을 서로 짝지어 비교의 공정함을 확보합니다. 이중차분입니다. 그리고 지원 전후의 변화를 지원 집단과 비교 집단와 서로 비교하여 시간의 흐름과 경기의 변동처럼 모두에게 닥친 요인을 걷어내는 방법인 이중차분(DID) 방법을 고려할 수 있습니다. 이들 두 도구를 결합한 PSM-DID는 닮은 기업들끼리 변화의 차이를 비교함으로써, 관찰 자료의 한계 안에서 선택 편의와 시간의 효과를 함께 통제하는 효과성 평가의 표준 설계로 자리를 잡았습니다. 우리나라는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 과제 정보와 기업의 재무/특허 자료를 잇는 데이터 환경이 갖추어져 있습니다.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
프라임 컨설팅을 방문한 의뢰인은 연구개발 정책 기관에서 근무하는 기술경영학 박사과정 수료생이었습니다. 의뢰인은 지원 사업 참여 기업의 성과 자료에 접근할 수 있다는 강점을 가지고 있었습니다. 하지만 지원 기업과 비지원 기업의 성과를 비교한다면 선택 편의가 가져오는 연구 결과의 신뢰도에 흠집이 생길 수밖에 없었습니다. 프라임은 평가의 신뢰를 확보하기 위해서는 기업의 규모와 업력, 재무 상태와 기술 역량을 반영한 성향점수매칭으로 짝을 지은 후에 지원 전후의 변화를 이중차분으로 비교하는 PSM-DID 설계를 제안하였습니다. 아울러 매칭 품질의 진단과 평행추세 가정의 확인, 결과변수의 시차 구조를 반영한 분석 계획을 설계하도록 가이드하였습니다.
분석을 수행한 결과, 지원을 받은 기업들은 조건이 닮은 비지원 기업들과 비교하여 연구개발 투자와 혁신 산출의 측면에서 유의한 개선을 보인 것으로 나타났습니다. 그리고 공공의 지원이 민간의 노력을 밀어내기보다 이끌어내는 방향으로 작동하였음이 확인되었습니다. 또한, 효과의 크기가 기업의 특성에 따라 같지 않다는 점도 드러났습니다. 자원의 제약이 큰 기업군에서 지원의 효과가 상대적으로 뚜렷하게 나타났으며, 같은 예산이라도 어디에 배분되는가에 따라 정책의 성과가 달라질 수 있다고 해석될 수 있습니다.
