본 논문의 목적은 기업의 연구개발투자를 위하여 정부보조금을 지급하는 R&D 정책의 정당성을 확인하고 이러한 직접보조금을 수혜하는 기업들의 특성과 보조금의 정책적인 효과가 어떠한지를 확인하는 것이다. 이를 위하여 정부보조금을 지원하는 단계와 정부보조금을 지원 받은 기업들의 연구개발투자를 결정하는 단계로 구분하여 연구모형을 구축하고 성향점수매칭 방법을 이용하여 실증분석을 하였다. 실증분석에 이용된 기초자료는 2008년도 한국의 기술혁신조사(제조업, KIS2008) 자료이며 Nice 신용평가정보 KIS Value의 재무자료 및 연구개발활동조사의 연구개발투자비를 통합하여 구성한 자료이다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정부보조금을 지원받은 기업의 주요 특성은 기업의 혁신역량, 재무적 특성, 기업이 속한 산업분야에 따라 정부보조금 수혜에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 평균적인 효과를 확인하였을 때 연구개발투자에 대한 보완효과가 일부 있는 것으로 나타났으며, 지속적인 연구개발의 투자효과를 확인할 수 있었다. 산업별 차이를 분석한 결과 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 효과가 산업별로 부분적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 대기업보다는 중소기업이 정부보조금에 대한 민간연구개발투자에 대해 긍정적인 효과를 보였다.
본 논문의 목적은 기업의 연구개발투자를 위하여 정부보조금을 지급하는 R&D 정책의 정당성을 확인하고 이러한 직접보조금을 수혜하는 기업들의 특성과 보조금의 정책적인 효과가 어떠한지를 확인하는 것이다. 이를 위하여 정부보조금을 지원하는 단계와 정부보조금을 지원 받은 기업들의 연구개발투자를 결정하는 단계로 구분하여 연구모형을 구축하고 성향점수매칭 방법을 이용하여 실증분석을 하였다. 실증분석에 이용된 기초자료는 2008년도 한국의 기술혁신조사(제조업, KIS2008) 자료이며 Nice 신용평가정보 KIS Value의 재무자료 및 연구개발활동조사의 연구개발투자비를 통합하여 구성한 자료이다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정부보조금을 지원받은 기업의 주요 특성은 기업의 혁신역량, 재무적 특성, 기업이 속한 산업분야에 따라 정부보조금 수혜에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 평균적인 효과를 확인하였을 때 연구개발투자에 대한 보완효과가 일부 있는 것으로 나타났으며, 지속적인 연구개발의 투자효과를 확인할 수 있었다. 산업별 차이를 분석한 결과 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 효과가 산업별로 부분적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 대기업보다는 중소기업이 정부보조금에 대한 민간연구개발투자에 대해 긍정적인 효과를 보였다.
The purpose of this study is to investigate the effects of public R&D subsidies on private R&D. We have analyzed rationales for the public R&D subsidy from different perspectives. On the basis of literature review, a two step research model is constructed: participation phase (when firms benefit fro...
The purpose of this study is to investigate the effects of public R&D subsidies on private R&D. We have analyzed rationales for the public R&D subsidy from different perspectives. On the basis of literature review, a two step research model is constructed: participation phase (when firms benefit from public subsidies) and decision phase (when firms make decision on additional R&D investments). Using propensity score matching(PSM) method, we compare the potential outcome of the treated group to a matched controlled group of non-subsidized firms. The data used in this paper was collected from various sources. The Korean Innovation Survey 2008(manufacturing sector) is a main source of data. Financial data such as revenue, asset and capital stock, and number of employees were supplemented from the Nice Information Service KIS Value database. The R&D survey, conducted by MEST(Ministry of Education, Science and Technology) each year, was also used for the R&D expenditures of the manufacturing firms. This study comes up with the following empirical results. First, a firm's innovation capability, financial constraints, and sector appear to influence the selection of firms who were benefited from government's financial supports for R&D. Second, empirical results show that public R&D funding complements private investment on average and appear to have perpetual effects on the following year. Finally, sectoral difference in the effect of public subsidies on firms' R&D investment was confirmed. In addition, SMEs show more positive effects than large firms.
The purpose of this study is to investigate the effects of public R&D subsidies on private R&D. We have analyzed rationales for the public R&D subsidy from different perspectives. On the basis of literature review, a two step research model is constructed: participation phase (when firms benefit from public subsidies) and decision phase (when firms make decision on additional R&D investments). Using propensity score matching(PSM) method, we compare the potential outcome of the treated group to a matched controlled group of non-subsidized firms. The data used in this paper was collected from various sources. The Korean Innovation Survey 2008(manufacturing sector) is a main source of data. Financial data such as revenue, asset and capital stock, and number of employees were supplemented from the Nice Information Service KIS Value database. The R&D survey, conducted by MEST(Ministry of Education, Science and Technology) each year, was also used for the R&D expenditures of the manufacturing firms. This study comes up with the following empirical results. First, a firm's innovation capability, financial constraints, and sector appear to influence the selection of firms who were benefited from government's financial supports for R&D. Second, empirical results show that public R&D funding complements private investment on average and appear to have perpetual effects on the following year. Finally, sectoral difference in the effect of public subsidies on firms' R&D investment was confirmed. In addition, SMEs show more positive effects than large firms.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
둘째, 어떤 기업이 정부보조금을 지원하는 사업에 참여하며, 정부보조금을 수혜 받는 기업들의 특성은 무엇인지 또한 과연 정부가 의도한 목표에 부합하게 적절한 대상 기업에게 배분이 되고 있는지에 대한 문제이다. R&D 활동에 관한 과소 투자와 관계된 시장실패를 보완하기 위하여 정부는 사회적 후생이 높은 프로젝트로서 보조금을 지급하지 않으면 민간에서 자체적으로 연구개발투자가 발생하지 않을 그러한 프로젝트에 공공자금을 지원하여야 한다.
이는 특정한 산업이나 기업군에 기반을 두지 않은 자료로서 우리나라 전체 제조기업에 대한 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 관계를 확인하기 위한 적절한 자료라고 할 수 있다. 또한 기업의 혁신노력을 볼 수 있는 혁신비용 및 혁신활동 자료뿐만 아니라 설문자료에는 부족한 기업의 회계적인 자료인 연구개발투자비 자료를 통합하여 좀 더 명확하게 정부보조금과 민간연구개발투자의 관계를 규명하고자 하였다.
본 연구는 정부보조금을 수혜받는 기업들의 특성과 정부보조금이 민간 기업의 연구개발투자에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 정부보조금을 지원하는 단계와 정부보조금을 지원 받은 기업들의 연구개발투자를 결정하는 단계로 구분하여 연구모형을 설정하고 성향점수매칭 방법을 이용하여 실증분석을 수행하였다.
셋째, 정부의 R&D 지원체계 중 기업에 대한 직접적인 보조금을 지급하는 방식의 유효성에 관한 문제이다.
이와 같은 문제에 답하기 위해서 본 연구는 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 관계를 기업수준(firm-level)의 자료를 활용한 실증분석을 실시하여 정부보조금이 민간연구개발투자에 대한 관계 및 효과를 측정하고자 하였다.
가설 설정
우선 KIS2008은 기업수준의 미시적인 횡단면(cross-section) 자료로서 장기적이고 동적인 효과를 고려하기에는 다소 제한적인 자료이다. 또한 본 논문이 채용한 매칭방법은 정부보조금을 지원받은 집단이 만약 그들이 지원받지 않은 경우 어떠한 효과가 발생하는지를 정부보조금을 지원받지 않은 집단을 활용하여 평가하는 방법으로 내재적으로 지원받지 않은 기업에 대해 일출효과(spillovers)가 없는 것을 가정하고 있으며 이는 매우 강한 가정일 수 있다. 또한 당초 표본에서 연구개발투자비 및 기타 재무자료를 통합하는 과정에서 당초 자료에서 관측치가 많이 감소하였다.
제안 방법
이러한 기업의 투자 행위에 관한 기본적인 분석모형은 Howe & McFetridge(1976)에 의해서 제시되었다. (그림 1)과 같이 민간부문의 연구개발 투자 규모는 연구개발 투자에 따른 자본의 한계비용(MCC: marginal cost of capital)과 한계수익률(MRR: marginal rate of return) 곡선으로 최적의 연구개발 투자 규모가 결정되는 이론적인 분석틀을 제시하였다. 기업의 이익을 최대화하는 균형상태의 최적 연구개발투자수준은 한계수익률과 한계자본비용 곡선이 만나는 지점 R*(MRR=MCC)에서 결정된다.
이중 기업의 연구개발투자비 등의 자료가 없는 경우를 제외하고 정리한 결과 총 700개의 표본이다.4) 이 표본을 사용하여 주요 분석을 실시하였으며 기업이 속한 산업분야(sector)별 차이 및 기업유형에 따른 차이를 분석하기 위하여 산업별, 기업유형별로 하위집단으로 구분한 후 구분한 하위집단 표본을 비교하여 추가적으로 분석을 실시하였다.
분석의 절차는 먼저 성향점수를 추정하기 위해서 정부보조금을 지원받을 확률에 대한 프로빗 추정을 수행하고 이를 통해서 모형에 포함된 모든 표본에 대하여 성향점수를 구한다. 그리고 추정된 성향점수를 nearest neighbour matching 알고리즘을 통하여 공통영역가정(common support)을 만족하는 비교집단을 구성한다. 여기에서 매칭의 선택조건(option)은 대체가 없이(no replacement) 허용범위(caliper)는 0.
또한 여기에서 혁신지출액은 내외부 R&D 활동만을 포함한 혁신지출과 R&D를 제외한 혁신활동을 하면서 지출한 기타 혁신지출액을 성과변수로 선정하였다.
우선 성향점수매칭의 방법을 적용한 선행연구에서 도출된 주요변수들을 참고하였다. 또한 우리나라에서 기업에 대한 직접 지원을 주로 담당하고 있는 산업자원부(현 지식경제부)의 기업에 대한 보조금을 지원하는 사업의 기준을 확인하였다. 주요 지표로 기술성 및 개발능력과 경제성 및 사업화 가능성을 주요 평가항목으로 제시하고 있다(산업자원부, 2006).
본 논문은 이러한 방법들 중 매칭방법을 적용하였는데 노동시장의 성과를 평가할 때 많이 사용(Dehejia & Wahda, 1999)되었으며 최근에 정책평가 및 정부보조금의 유효성을 평가할 때 많이 사용되는 성향점수 매칭(Propensity Score Matching)방법2)을 주요한 분석방법으로 채택하였다.
분석의 절차는 먼저 성향점수를 추정하기 위해서 정부보조금을 지원받을 확률에 대한 프로빗 추정을 수행하고 이를 통해서 모형에 포함된 모든 표본에 대하여 성향점수를 구한다. 그리고 추정된 성향점수를 nearest neighbour matching 알고리즘을 통하여 공통영역가정(common support)을 만족하는 비교집단을 구성한다.
그리고 추정된 성향점수를 nearest neighbour matching 알고리즘을 통하여 공통영역가정(common support)을 만족하는 비교집단을 구성한다. 여기에서 매칭의 선택조건(option)은 대체가 없이(no replacement) 허용범위(caliper)는 0.01로 처리집단과 비교집단을 매칭하였으며 매칭한 결과에 대하여 타당한지 검토한 후 두 집단의 성과변수를 비교하였다. 사용된 통계 패키지는 STATA 11의 psmatch27)이다.
본 연구에 사용된 독립변수(공변량)는 다음과 같이 선정되었다. 우선 성향점수매칭의 방법을 적용한 선행연구에서 도출된 주요변수들을 참고하였다. 또한 우리나라에서 기업에 대한 직접 지원을 주로 담당하고 있는 산업자원부(현 지식경제부)의 기업에 대한 보조금을 지원하는 사업의 기준을 확인하였다.
본 연구는 정부보조금을 수혜받는 기업들의 특성과 정부보조금이 민간 기업의 연구개발투자에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 정부보조금을 지원하는 단계와 정부보조금을 지원 받은 기업들의 연구개발투자를 결정하는 단계로 구분하여 연구모형을 설정하고 성향점수매칭 방법을 이용하여 실증분석을 수행하였다.
<표 3> 독립변수(공변량)의 정의 및 측정
정부보조금의 효과만을 확인하기 위하여 정부보조금의 수혜여부를 지시자 변수(indicator variable)로 포함하였다
.
대상 데이터
우선 기업 회계상 직접적인 효과가 나타나는 2007년의 연구개발지출액, 연구개발지출액의 변화 등 동태적 특성을 확인하기 위한 2008년 연구개발지출액, 3년간의 연구개발지출액의 변화를 확인하기 위한 2005～2007년 연구개발지출액, 정부보조금을 지원받은 기업의 혁신활동을 위한 노력의 변화를 확인하기 위하여 KIS2008 설문을 통하여 확인된 2005～2007년간 혁신지출액과 기술적 성과를 확인하기 위한 2005～2007년간 특허출원수를 성과변수로 선정하였다. 또한 순수한 연구개발지출액의 변화를 확인하기 위하여 2005～2007년간 조사된 정부보조금 금액을 제외한 순수한 3년간의 연구개발지출액과 혁신지출액을 성과변수로 선정하였다. 또한 여기에서 혁신지출액은 내외부 R&D 활동만을 포함한 혁신지출과 R&D를 제외한 혁신활동을 하면서 지출한 기타 혁신지출액을 성과변수로 선정하였다.
본 연구는 실증분석을 위하여 2008년 기술혁신조사자료(제조업)를 기본 자료로 사용하고 있다. 2008년 기술혁신조사자료(제조업)는 2005년 이전에 설립된 전국의 상시종사자 10인 이상의 제조업체로 표준산업분류코드(KSIC) 15-37에 속하는 기업을 대상으로 하고 있다.
01로 처리집단과 비교집단을 매칭하였으며 매칭한 결과에 대하여 타당한지 검토한 후 두 집단의 성과변수를 비교하였다. 사용된 통계 패키지는 STATA 11의 psmatch27)이다. 이들에 대한 기술통계량은 <표 6>과 같다.
마지막으로 정부보조금에 대한 기업의 연구개발지출액의 변화를 확인하기 위해서 다음과 같은 성과변수를 선정하였다. 우선 기업 회계상 직접적인 효과가 나타나는 2007년의 연구개발지출액, 연구개발지출액의 변화 등 동태적 특성을 확인하기 위한 2008년 연구개발지출액, 3년간의 연구개발지출액의 변화를 확인하기 위한 2005～2007년 연구개발지출액, 정부보조금을 지원받은 기업의 혁신활동을 위한 노력의 변화를 확인하기 위하여 KIS2008 설문을 통하여 확인된 2005～2007년간 혁신지출액과 기술적 성과를 확인하기 위한 2005～2007년간 특허출원수를 성과변수로 선정하였다. 또한 순수한 연구개발지출액의 변화를 확인하기 위하여 2005～2007년간 조사된 정부보조금 금액을 제외한 순수한 3년간의 연구개발지출액과 혁신지출액을 성과변수로 선정하였다.
원 표본은 전체기업에 대하여 대표성을 갖도록 추출된 3,081개의 기업을 포함하며 무응답 표본을 제외하고 재무정보 및 기업의 연구개발투자비에 대한 정보를 보완하기 위하여 KIS Value 및 연구개발활동조사 자료를 통합한 결과 총 1,025개의 표본이 1차적으로 정리되었다. 이중 기업의 연구개발투자비 등의 자료가 없는 경우를 제외하고 정리한 결과 총 700개의 표본이다.4) 이 표본을 사용하여 주요 분석을 실시하였으며 기업이 속한 산업분야(sector)별 차이 및 기업유형에 따른 차이를 분석하기 위하여 산업별, 기업유형별로 하위집단으로 구분한 후 구분한 하위집단 표본을 비교하여 추가적으로 분석을 실시하였다.
이론/모형
성향점수(Propensity Score) 추정을 위하여 우선 정부보조금을 수혜하는 기업의 특성을 프로빗 추정을 통하여 확인하였다. 그 결과는 <표 7>과 같다.
성능/효과
결론적으로 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 평균적인 효과를 확인하였을 때 연구개발투자에 대한 보완효과가 일부 있으며 지속적인 연구개발의 투자효과도 있는 것으로 확인할 수 있었다.
마지막으로 Pavitt(1984)의 산업분야에 따라 표본을 하위집단으로 구분하여 산업별 차이를 분석한 경우 정부보조금의 민간연구개발투자에 대해서 부분적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 공급자주도형 산업의 경우 기술적 성과인 특허출원수가 유의한 수준으로 차이가 있었으며 규모집약형 산업의 경우 연구개발투자의 보완성을 확인할 수 있었지만 혁신노력이나 기술적 성과의 유의성을 찾을 수 없었다. 과학기반형 산업의 경우 연구개발투자의 보완성과 혁신성과 및 기술적 성과의 차이를 확인할 수 없었다.
정부보조금을 지원받을 확률은 벤처인증을 받은 기업, 이노비즈 인증을 받은 기업, 매출액 대비 수출액비중이 높은 기업, 연구전담조직 또는 연구소를 보유한 기업이 높았다. 그리고 산업분야에서는 공급자주도형 산업에 비해서 규모집약형, 전문공급자형, 과학기반형 산업에 속하는 기업이 상대적으로 정부보조금을 수혜할 확률이 높았다.
기업유형별 결과를 살펴보면 대기업보다는 중소기업이 정부보조금에 대한 민간연구개발투자에 대해서 연구개발지출과 차후년도의 연구개발지출에 보완적인 효과를 보이는 것으로 나타났다. 대기업의 경우 통계적으로 유의미한 결과를 찾을 수 없었으며 순연구개발지출과 내외부 R&D 활동에 대한 순혁신지출이 음의 값을 가지므로 부분적인 대체가능성이 있지만 통계적으로 유의미하지는 않다.
이는 동일한 KIS2008 자료를 사용하고 있으나 분석을 위한 세부모형을 구성할 때 표본에 대한 편의가 부분적으로 발생한 결과로 추측된다. 따라서 본 결과를 일반적인 결과로 해석하기에는 다소 무리가 있으나 상기에 제시한 특성들은 정부보조금 수혜에 매우 밀접한 연관성이 있다고 할 수 있다.
또한 대기업보다는 중소기업이 정부보조금에 대한 민간연구개발투자에 대해서 긍정적인 효과를 보이며 중소기업의 경우 보완적인 결과를 확인할 수 있었다. 하지만 혁신노력이나 기술적인 성과는 모두 통계적으로 유의한 수준의 차이를 확인할 수 없었다.
마지막으로 Pavitt(1984)의 산업분야에 따라 표본을 하위집단으로 구분하여 산업별 차이를 분석한 경우 정부보조금의 민간연구개발투자에 대해서 부분적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 공급자주도형 산업의 경우 기술적 성과인 특허출원수가 유의한 수준으로 차이가 있었으며 규모집약형 산업의 경우 연구개발투자의 보완성을 확인할 수 있었지만 혁신노력이나 기술적 성과의 유의성을 찾을 수 없었다.
원 표본은 전체기업에 대하여 대표성을 갖도록 추출된 3,081개의 기업을 포함하며 무응답 표본을 제외하고 재무정보 및 기업의 연구개발투자비에 대한 정보를 보완하기 위하여 KIS Value 및 연구개발활동조사 자료를 통합한 결과 총 1,025개의 표본이 1차적으로 정리되었다. 이중 기업의 연구개발투자비 등의 자료가 없는 경우를 제외하고 정리한 결과 총 700개의 표본이다.
정부보조금이 민간연구개발투자에 미치는 영향은 아래 <표 8>과 같다. 정부보조금을 지원받은 집단과 통계적으로 구성된 비교집단의 기업 연구개발투자지출에 대한 성과변수의 차이에 대해 유의한 처리효과를 확인할 수 있었다. 2007, 2008년의 연구개발투자 및 2005년에서 2007년까지 연구개발투자 및 혁신투자 비용이 모두 통계적으로 유의한 수준으로 양의 값을 가지고 순수한 연구개발지출 및 혁신지출의 값이 유의한 수준은 아니지만 양의 값을 가지므로 보완적인 효과가 있다.
그 결과는 <표 7>과 같다. 정부보조금을 지원받을 확률은 벤처인증을 받은 기업, 이노비즈 인증을 받은 기업, 매출액 대비 수출액비중이 높은 기업, 연구전담조직 또는 연구소를 보유한 기업이 높았다. 그리고 산업분야에서는 공급자주도형 산업에 비해서 규모집약형, 전문공급자형, 과학기반형 산업에 속하는 기업이 상대적으로 정부보조금을 수혜할 확률이 높았다.
결론적으로 정부보조금의 민간연구개발투자에 대한 평균적인 효과를 확인하였을 때 연구개발투자에 대한 보완효과가 일부 있으며 지속적인 연구개발의 투자효과도 있는 것으로 확인할 수 있었다.
후속연구
기업의 규모에 따른 효과를 일반화할 수 없지만 국내외사례를 종합하면 대체적으로 소기업에는 보완적인 효과가 나타나지만 대기업의 경우에는 효과가 미약하거나 통계적인 유의성이 없는 것으로 나타나며 본 연구도 이와 같은 결과와 부합하는 것으로 볼 수 있다. 다만, 추후 연구에는 단순한 기업규모에 따른 기계적인 분류보다는 기업이 속한 산업분야와 연계하여 세부적으로 구분하여 분석할 필요가 있을 것으로 추정된다.
둘째, 정부보조금과 민간연구개발투자의 관계와 같이 분석하고자 하는 주요내용이 공공정책의 영향이나 특정한 결과들에 대한 민간의 결정 변수들일 때 계량경제학적 모델에서 인과관계 추론(causal inference)은 필수적으로 필요하다. 그런데 많은 경우 인과변수들 자체가 개인의 결정을 반영하며 그래서 잠재적으로 내생적이다.
이러한 결과들을 통해 정부보조금을 수혜하는 기업의 일반적인 특징, 민간연구개발투자에 대한 정부보조금의 효과 및 산업과 기업규모별 차이를 확인할 수 있었으며 이러한 내용은 정책 담당자들이 기업의 연구개발투자에 대한 지원 확대 또는 축소 등에 대한 정책의 수립과 당면한 연구개발지원체계의 수립 등에 도움이 될 것으로 믿는다.
세부적으로 살펴보면 혁신역량 중 연구소 보유여부, 벤처 및 이노비즈 인증여부, 재무적 특성 중 매출액 대비 수출액 비중, 산업적 특성에 따른 차이가 나타난다. 이러한 경향성을 토대로 세부적인 개별사업수준에서 추가적인 분석이 이루어진다면 해당사업의 정책적인 의도나 개입논거에 근거한 정책적인 시사점 도출이 가능할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2009년 우리나라의 GDP 대비 연구개발비 비중은 세계 몇위 수준인가?
68%에서 지속적으로 증가하여 2009년에는 3.57%로 세계 4위권이다. 2009년 기준으로 우리나라의 연구개발비 약 37.
최적 연구개발투자수준은 어떻게 결정되나?
(그림 1)과 같이 민간부문의 연구개발 투자 규모는 연구개발 투자에 따른 자본의 한계비용(MCC: marginal cost of capital)과 한계수익률(MRR: marginal rate of return) 곡선으로 최적의 연구개발 투자 규모가 결정되는 이론적인 분석틀을 제시하였다. 기업의 이익을 최대화하는 균형상태의 최적 연구개발투자수준은 한계수익률과 한계자본비용 곡선이 만나는 지점 R*(MRR=MCC)에서 결정된다. 또한 정부의 자금지원은 기업의 MRR이나 MCC곡선의 일부 또는 전부가 이동하는 것으로 나타날 수 있다.
Buisseret et al은 부가성 문제를 어떻게 표현하였나?
(1995)은 부가성 문제를 다음과 같이 표현하였다. 정부의 개입이 어떠한 차이를 만들며 이러한 차이가 국가개입을 정당화하는가? 오랫동안 과정으로부터 산출을 얻는 혁신과정에 투입물을 제공하는 수단으로서 정책행위를 분석하는 방법에 대하여 논란의 여지가 있었으나 부가성 관점은 정책행위가 혁신과정에 투입을 제공하는 형태를 가질 때 적절하다. 일반적으로 두 가지 형태의 부가성이 가장 많이 인용되는데 그것은 투입부가성(input additionality)과 산출부가성(output addtionality)이다. 아울러 과정 그 자체에 집중할 필요가 있는데 이는 행동부가성(behavioural additionality) 개념을 제시하고 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.