본 연구는 중소기업에 대한 정부지원의 직접효과(과제성공)와 간접효과(매출성장)를 재무적으로 어려운 한계기업과 정상기업간의 차이에 초점을 두어 실증적으로 분석하였다. 한계기업이 기술개발 역량(과제성공)에도 문제가 있고 과제 후의 자립적 방식의 경제적 회생역량(매출성장)에도 문제가 있다면, 정부재원의 효율적, 효과적 운용과 정부R&D과제의 관리측면 효율성을 위해서도 이러한 기업을 지원에서 배제하는 것이 마땅할 것이다. 만약 그렇지 않다면, 정부R&D가 자본시장의 실패를 보완하여 가능성 있는 한계기업의 회생에 도움을 주는 긍정적 역할을 수행할 수도 있을 것이다. 본 연구는 중소벤처기업부의 2013년 및 2014년 총 7개 R&D지원사업에 참여한 7,575개 수혜기업을 분석대상으로 하였다. 로지스틱 회귀분석의 결과, 한계기업의 과제성공확률은 정상기업과 차이가 없었지만, 과제 후의 매출성장경향은 정상기업보다 작다는 점을 확인하였다. 한계기업에 한해서는 정부과제에 성공한 기업이 실패한 기업보다 매출성장 경향이 더 크다는 결과도 도출하였다.
본 연구는 중소기업에 대한 정부지원의 직접효과(과제성공)와 간접효과(매출성장)를 재무적으로 어려운 한계기업과 정상기업간의 차이에 초점을 두어 실증적으로 분석하였다. 한계기업이 기술개발 역량(과제성공)에도 문제가 있고 과제 후의 자립적 방식의 경제적 회생역량(매출성장)에도 문제가 있다면, 정부재원의 효율적, 효과적 운용과 정부R&D과제의 관리측면 효율성을 위해서도 이러한 기업을 지원에서 배제하는 것이 마땅할 것이다. 만약 그렇지 않다면, 정부R&D가 자본시장의 실패를 보완하여 가능성 있는 한계기업의 회생에 도움을 주는 긍정적 역할을 수행할 수도 있을 것이다. 본 연구는 중소벤처기업부의 2013년 및 2014년 총 7개 R&D지원사업에 참여한 7,575개 수혜기업을 분석대상으로 하였다. 로지스틱 회귀분석의 결과, 한계기업의 과제성공확률은 정상기업과 차이가 없었지만, 과제 후의 매출성장경향은 정상기업보다 작다는 점을 확인하였다. 한계기업에 한해서는 정부과제에 성공한 기업이 실패한 기업보다 매출성장 경향이 더 크다는 결과도 도출하였다.
This study empirically analyzes the direct effects of government support for SMEs (project success) and indirect effects (sales growth) focusing on the differences between financially difficult firms (so-called 'zombie' firms) and 'normal' firms. If the zombie firm has a problem in technology develo...
This study empirically analyzes the direct effects of government support for SMEs (project success) and indirect effects (sales growth) focusing on the differences between financially difficult firms (so-called 'zombie' firms) and 'normal' firms. If the zombie firm has a problem in technology development (success of the project) and the economic resilience capability (sales growth), then excluding them from the government's R&D support programs would enhance the overall efficiency of the programs. If not, government R&D could complement the market failure and play a positive role in revitalizing marginal firms. In this study, we collected data about 7,575 firms who participated in seven government R&D programs in 2013 and 2014. As a result of the logistic regression analysis, we did not find evidence that the likelihood of success for zombie firms was lower than that for the normal firms. However, the tendency of sales growth after the project was smaller for the zombie firms than for the normal firms. For zombie firms, we also found that firms that succeeded in the project were more likely to increase sales than those that failed.
This study empirically analyzes the direct effects of government support for SMEs (project success) and indirect effects (sales growth) focusing on the differences between financially difficult firms (so-called 'zombie' firms) and 'normal' firms. If the zombie firm has a problem in technology development (success of the project) and the economic resilience capability (sales growth), then excluding them from the government's R&D support programs would enhance the overall efficiency of the programs. If not, government R&D could complement the market failure and play a positive role in revitalizing marginal firms. In this study, we collected data about 7,575 firms who participated in seven government R&D programs in 2013 and 2014. As a result of the logistic regression analysis, we did not find evidence that the likelihood of success for zombie firms was lower than that for the normal firms. However, the tendency of sales growth after the project was smaller for the zombie firms than for the normal firms. For zombie firms, we also found that firms that succeeded in the project were more likely to increase sales than those that failed.
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문제 정의
그러나 한계기업은 부채비율과 다르게 영업이익과 이자비용을 중심으로 구분하기 때문에, 본 연구를 통해 과거에 지원된 한계기업 지원비중과 더불어 R&D지원 효과에 대해 실증분석을 진행하고자 한다.
대상 기간을 2013~2014년으로 설정한 사유는 지원사업의 동질성을 확보하여 관측되지 않은 이질성(unobserved heterogeneity)에 의한 편의를 줄이려는 목적과 더불어 지원 후 기업의 성장에 관한 데이터를 확보하기 위한 목적이다. 분석대상 R&D사업은 기술혁신 및 신제품 개발을 중점적으로 지원한 총 7개 주요 R&D사업3)으로 설정하였으며, 연구장비 및 사업기획 컨설팅 등을 지원하는 사업들은 제외하였다.
본 연구에서는 일반적으로 정부과제의 실패가 희소하다는 점을 고려하여 R&D과제에 임하는 적극성이 성공이냐, 실패냐에 큰 영향을 주지는 않으리라 전제한다.
마찬가지로 판단불가 기업(ddk)도 정상기업과 과제성공 경향성에 유의한 차이가 있다는 증거를 발견하지 못했다. 판단불가 기업의 유무 또는 정상이나 한계기업에 더 많이 포함되는지에 따라 한계기업과 정상기업 간 과제성공 여부 경향성의 차이가 달라지는지 확인하기 위해 판단불가 기업을 제외한 회귀분석과 판단불가 기업을 정상기업에 합쳐서 분석한 회귀분석도 별도로 수행해 보았다. 이 결과에서는 모두 <표 5>에 제시한 결과와 질적으로 유사하게 한계기업과 정상기업간 차이를 발견할 수 없었다.
가설 설정
가설 1에서 기술한 바와 같이 한계기업이 재무적 역량뿐만 아니라 기술역량 역시 부족하다면 한계기업일수록 R&D사업에 성공할 확률은 낮을 것이다.
가설 2와 3에서는 정상기업과 정부지원과제를 성공적으로 수행한 중소기업이 한계기업과 정부지원과제를 성공적으로 수행 못한 중소기업보다 매출성장 효과가 더 크다고 상정하였다. 이의 검정을 위해 종속변수를 지원시점부터 2017년까지의 매출성장 여부(salesGrowth)로 설정하였다.
가설1에서는 한계기업 여부가 중소기업 지원 R&D과제의 성공여부에 영향을 미칠 것이라고 설정하였다.
다른 조건이 동일할 때, 정부지원 R&D과제에 성공한 기업의 매출성장률이 실패한 기업의 매출성장률보다 높을 것이다.
본 연구에서는 일반적으로 정부과제의 실패가 희소하다는 점을 고려하여 R&D과제에 임하는 적극성이 성공이냐, 실패냐에 큰 영향을 주지는 않으리라 전제한다. 이 전제하에서는, 첫 번째 요인인 경영능력과 관리능력 차원에서 상대적으로 미흡한 한계기업의 과제 실패확률이 정상기업보다 높게 될 것이다. 이는 다음의 가설로 정리했다.
제안 방법
그 중 R&D활용에 직접적으로 영향을 미치는 출연 및 보조금 형태인 R&D지원에 따른 효과중심으로 살펴보았다.
독립변수로는 한계기업/정상기업 여부와 R&D사업 성공/실패 여부를 범주화하여 더미 변수 세 개를 설정하였다.
매출성장 여부를 이산변수로 두어 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과를 에 제시하였다.
본 연구는 이와 같은 맥락에서 한계기업에 대한 정부 R&D지원성과와 지원 후의 경제적 성과 향상 정도를 정상기업과 비교하여 분석한다.
본 연구는 중소기업에 대한 정부지원의 직접효과(과제성공)와 간접효과(매출성장)를 한계기업과 정상기업간의 차이에 초점을 두어 실증적으로 분석하였다. 한계기업이 기술개발 역량(과제성공)에도 문제가 있고 과제 후의 자립적 방식의 경제적 회생역량(매출성장)에도 문제가 있다면, 정부재원의 효율적, 효과적 운용과 정부R&D과제의 관리측면 효율성을 위해서도 이러한 기업을 지원에서 배제하는 것이 마땅할 것이다.
본 연구를 위해 중소벤처기업부의 2013년 및 2014년 총 7개 R&D지원사업에 참여한 9,499개 수혜기업을 분석 모집단으로 설정하였다. 이들에 대한 중소벤처기업부의 지원사업 관련 정보와 한국기업데이터(KED)의 기업재무정보를 결합하여 새로운 분석자료를 구축하였다. 이렇게 구축된 분석자료는 7,575개 수혜기업을 포함한다.
판단불가 기업이라는 세 번째 범주가 한계기업과 성향 상 가까운지 정상기업과 성향 상 가까운지, 아니면 둘과 다른 어떤 것인지에 따라 분석모델의 설정과 결과의 해석에 영향을 끼칠 수 있다. 이를 이해하기 위해 몇 가지 가용한 지표를 활용해 한계-정상-판단불가 기업간 특성적 차이가 존재하는지 살펴보았다. 여기에 활용한 지표는 벤처기업 여부, 이노비즈기업 여부, 평균매출액, 제조업 여부, 경기권 소재 여부 등 다섯 개이다(<표 3>).
벤처기업 또는 이노비즈기업으로 인증된 기업은 그렇지 않은 기업보다 경영적, 기술적으로 우수하거나 다른 정부지원 혜택을 받음으로써 자원적 관점의 이득을 볼 수 있다. 이에 따라, 벤처기업(venture) 또는 이노비즈기업(innobiz) 여부인지를 각각 통제하였다. 분석대상 기업 전체의 45%가 벤처기업이고 38.
R&D사업의 성공과 기업의 성장은 업종과 기술분야에도 영향을 받는다. 이와 같은 요소를 통제하기 위해 기업의 업종을 제조업(dbc_man), 정보통신업(dbc_it), 서비스업(dbc_ser), 기타(준거그룹)로 나누어 통제하였다. 기술분야도 각 기업이 과제 지원 당시 기재한 정보를 활용하여 산업기술표준분류 상 기계소재(dtc_mac), 전기전자(dtc_elec), 정보통신(dtc_it), 기타(준거그룹)으로 나누어 통제변수에 포함하였다.
이는 R&D과제의 성공에 기여하는 요인이 될 것이다. 이와 같은 요소를 통제하기 위해 기업의 창업년도로부터 업력(est_age)을 산출하여 모델에 추가하였다. 창업년도로부터 업력(est_age)을 산출하여 모델에 추가하였다.
가설 2와 3에서는 정상기업과 정부지원과제를 성공적으로 수행한 중소기업이 한계기업과 정부지원과제를 성공적으로 수행 못한 중소기업보다 매출성장 효과가 더 크다고 상정하였다. 이의 검정을 위해 종속변수를 지원시점부터 2017년까지의 매출성장 여부(salesGrowth)로 설정하였다. 해당 기간 매출이 성장한 기업은 1, 그렇지 않은 기업은 0으로 두었다.
이는 R&D과제의 성공에 기여하는 요인이 될 것이다. 이와 같은 요소를 통제하기 위해 기업의 창업년도로부터 업력(est_age)을 산출하여 모델에 추가하였다. 창업년도로부터 업력(est_age)을 산출하여 모델에 추가하였다.
한계기업 및 정상기업의 여부에 따라 R&D사업 성공여부에 영향을 미치는가에 대해 분석하였다.
독립변수로는 한계기업/정상기업 여부와 R&D사업 성공/실패 여부를 범주화하여 더미 변수 세 개를 설정하였다. 한계기업 중 사업성공으로 판정된 그룹을 준거집단으로 삼고 한계기업 중 사업실패 그룹(dmgf_fail), 정상기업 중 사업성공 그룹(dnorm_suc), 정상기업 중 사업실패그룹(dnorm_fail)에 해당하는 더미변수를 각각 만들어 추정모형에 포함하였다. 이는 한계기업 여부와 사업성공 여부라는 두 더미변수의 교호작용 효과(interaction effects)룰 확인하는 것과 같은 의미이다.
매출성장 여부를 이산변수로 두어 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과를 <표 6>에 제시하였다. 한계기업이면서 과제에 성공한 기업을 준거집단으로 하여 한계기업여부, 과제성공여부를 각각 범주형 변수로 만들어 계수를 추정하였다.
대상 데이터
본 연구는 2013년과 2014년 중소벤처기업부의 지원과제에 선정된 7,575개 기업을 분석하였다. 이 중 한계기업은 3.
본 연구를 위해 중소벤처기업부의 2013년 및 2014년 총 7개 R&D지원사업에 참여한 9,499개 수혜기업을 분석 모집단으로 설정하였다.
본 연구의 실증분석은 중소벤처기업부에서 지원한 R&D사업 데이터를 활용하였다.
분석대상 R&D사업은 기술혁신 및 신제품 개발을 중점적으로 지원한 총 7개 주요 R&D사업3)으로 설정하였으며, 연구장비 및 사업기획 컨설팅 등을 지원하는 사업들은 제외하였다.
이에 따라, 벤처기업(venture) 또는 이노비즈기업(innobiz) 여부인지를 각각 통제하였다. 분석대상 기업 전체의 45%가 벤처기업이고 38.4%가 이노비즈기업이다.
1%로 두 번째를 차지했다. 분석모형에서는 이 밖에 기술혁신개발사업(dpt_1), 상용화기술개발사업(dpt_3), 제품공정개선기술개발사업(dpt_5) 등 5개 사업을 통제변수에 포함하였다.
추정모형과 분석표본은 가설 1에 대한 부분과 가설 2, 3에 대한 부분을 나누어 설정하였다. 분석에 필요한 독립변수와 통제변수에 누락된 값들을 제거한 후 가설 1에 대해서는 7,575개 기업을 분석표본으로 삼았고, 매출성장을 분석하는 두 번째 모형에서는 매출정보가 누락된 기업과 한계기업여부를 판단할 수 없는 기업을 추가로 제외하여 총 3,140개 기업을 분석대상으로 하였다.
산업연구원에서는 2009년부터 2015년까지의 총 18,577개 외부감사대상 기업을 대상으로 2011년부터 2015년까지의 한계기업 현황을 분석하였다. 그 결과 2011년 한계기업 비중은 9.
정부부처 및 공공기관 총 21개 시행기관()에서 2016년에 총 2조 7백억원을 지원함으로써 전년대비 0.1% 증가하였지만, 제도도입 이래 최초로 2조원 이상의 실적을 기록하였다.
중소벤처기업부의 2013~2014년 R&D사업을 중심으로 2013년 4,590개, 2014년 4,909개 등 총 9,499개 수혜기업에 대한 정보를 수집하였다.
데이터처리
종속변수가 이산변수이므로 로지스틱 회귀분석모형으로 계수를 추정하였다.
이론/모형
대부분의 기준은 3개년 또는 2개년 간 재무적으로 손실을 본 기업으로 한계기업을 구분하고 있다(최현경･박진, 2016). 본 연구에서는 국내에서 통용되는 정의와 인식에 일치하도록 한국은행의 기준을 적용하였다.
성능/효과
한편, 과제 수행 전과 과제 수행 후 매출이 성장했는지를 로지스틱 회귀분석법으로 추정한 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다. 1) 정상기업이 한계기업보다 매출성장 경향은 우세하지만, 2) 정상기업에 있어 매출성장 경향성과 과제성공여부는 관계가 없거나 약하고, 3) 한계기업에 있어서는 과제에 성공한 기업의 매출성장 경향성이 실패한 기업대비 월등히 크다는 것이 확인되었다.
과제관리 측면에서 보자면, R&D사업에 대한 컨설팅이나 멘토링 지원을 통해 중소기업의 R&D과제 수행역량을 향상시키면 기업의 경쟁력에도 긍정적 영향을 미쳐 결과적으로 정부 R&D사업의 효과성을 높일 수 있다는 시사점도 도출할 수 있다.
과제에 실패한 한계기업의 매출 성장경향성은 과제에 성공한 한계기업의 매출 성장 경향성보다 월등히 낮다는 점도 확인되었다(dmgf_fail의 회귀계수=-1.488, p<0.01).
그 결과, 정부R&D지원 이후 정상기업의 매출이 증가하는 경향성은 한계기업보다 크다는 것이 확인 되었다(dnorm_suc 및 dnorm_fail의 회귀계수가 모두 양수이며 통계적으로 유의).
여기에 활용한 지표는 벤처기업 여부, 이노비즈기업 여부, 평균매출액, 제조업 여부, 경기권 소재 여부 등 다섯 개이다(<표 3>). 기업구분 별로 벤처기업 비중은 한계기업이 52.2%로 가장 높았으며, 정상기업이나 판단불가 기업과 T검정 결과 유의한 수준이었다. 이노비즈 기업 비중은 정상기업보다 낮았다.
또한, 원래 매출규모가 컸던 기업의 성장경향은 상대적으로 작은 기업에 보다 작았다(l_sales의 계수=-0.254, p<0.01).
마지막으로 기업의 시장경쟁력과 자원동원력의 대리변수로 사업 참여 직전 3개년의 평균 매출액의 로그값(l_sales)도 통제하였다.
이노비즈 기업 비중은 정상기업보다 낮았다. 매출액은 정상기업보다는 낮았지만 판단불가기업보다는 높았고 제조업 비중이 세 유형의 기업 중 가장 높았다. 경기권 소재 여부는 세 유형의 기업 간 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
성향점수매칭법(Propensity Score Matching, PSM)을 통해 분석한 결과, 정부의 R&D지원사업 수혜기업은 수익성 측면은 통계적으로 유의하지 않지만 기업의 성장성인 매출증가율, 자산증가율, 부채증가율에서 모두 양의 성과가 나타났다.
경기권 소재 여부는 세 유형의 기업 간 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 요약하자면, 판단불가 기업의 경우 정상기업이나 한계기업과 여러 특성에서 차이가 있으므로 이를 별도의 더미변수로 통제하는 것이 타당하다고 결론지었다.
통제변수를 살펴보면, 벤처기업과 이노비즈기업의 매출성장 경향성이 모두 그렇지 않은 기업보다 크다는 결과를 얻었다. 업종별 차이도 일정 부분 존재하는 것으로 나타났다.
통제변수를 살펴보면, 벤처기업이 그렇지 않은 경우보다 과제성공확률이 높고(로그승산비=0.344, p<0.01), 사업참여 직전의 기업의 매출규모가 과제성공 경향성에 일정 부분(l_sales의 로그승산비=0.082, p<0.05) 기여하는 것으로 나타났다.
즉, 재무적 여건만 가지고 정부과제에서 배제해야 할 이유는 없어 보인다. 특히 과제를 성공적으로 수행한 한계기업은 재무적으로도 개선의 가능성이 크다는 사실을 확인하였다. 재무적으로는 곤궁하지만, 기술적, 경영적 역량이 있는 중소기업에게 정부의 R&D지원이 긍정적 효과를 창출할 수 있다는 점은 본 연구에서 발견한 흥미로운 지점이라고 생각한다.
후속연구
이 경우, 한계기업은 정상기업보다도 R&D수행에 보다 더 적극적으로 임할 인센티브가 있다고 볼 수도 있다. 또한, 재무적으로 곤경에 처한 기업은 외부에서 주어지는 자금의 상대적 가치를 그렇지 않은 기업보다 더 높게 평가할 것이다. 이 경우도 한계기업이 동일한 금액의 외부지원금에 대해 더욱 적극적으로 반응함으로써 R&D 사업의 성공가능성을 높이는 요인이 될 것이다.
또한, 본 연구에서의 정의는 일반적으로 자원의 제약이 있는 기업에 대한 특수한 일부만을 포착하는 것이다. 본 연구를 확장하면, 자원과 재무적 조건에 따른 정부지원과제나 일반적 기술개발과제의 수행역량에 관해서도 논의를 전개할 수 있을 것이다. 이는 향후 연구과제로 남겨 둔다.
또한, 정부R&D의 매출성장 측면의 기여를 수혜기업 대상으로만 분석하여 일반적으로 한계기업에 대해 정부R&D의 효과가 얼마나 어떻게 발생하였는지는 다루지 못한 점도 한계이다. 이밖에도 본 연구에서는 한계기업을 한 가지 정의에 따라서만 파악하여 분석에 활용하였지만, 이를 다양한 관점에서 재무적 제약을 포착할 수 있도록 확장하여 적용할 필요도 있다. 이와 같은 약점과 한계는 추후의 연구에서 보완되기를 바란다.
이밖에도 본 연구에서는 한계기업을 한 가지 정의에 따라서만 파악하여 분석에 활용하였지만, 이를 다양한 관점에서 재무적 제약을 포착할 수 있도록 확장하여 적용할 필요도 있다. 이와 같은 약점과 한계는 추후의 연구에서 보완되기를 바란다.
이와 같은 한계기업1)이 기술개발 역량에도 문제가 있고 과제 후의 자립적 방식의 경제적 회생역량에도 문제가 있다면, 정부재원의 효율적, 효과적 운용과 정부R&D과제의 관리측면 효율성을 위해서도 이러한 기업을 지원에서 배제하는 것이 마땅할 것이다.
한계기업이 기술개발 역량(과제성공)에도 문제가 있고 과제 후의 자립적 방식의 경제적 회생역량(매출성장)에도 문제가 있다면, 정부재원의 효율적, 효과적 운용과 정부R&D과제의 관리측면 효율성을 위해서도 이러한 기업을 지원에서 배제하는 것이 마땅할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
정부지원의 양적 팽창의 결과는 무엇인가?
이와 같은 정부지원의 양적 팽창은 투자의 효과성과 효율성 등 지원의 질적 성과에 대한 관심을 더욱 고조시킨다. 그 중 한 가지 문제로 자생력 없이 정부지원만으로 생존을 영위하는 한계 상황에 처한 기업에 대한 지원문제가 대두된다.
지난 10년간 한국의 지속적 정책방향은 어떠했는가?
, 2017), 투자의 효율성과 효과성을 증진시키는 방안에 대해서는 여전히 다양한 논의가 분출되고 있다. 특히, 대기업 위주의 혁신과 성장 모델에서 탈피해 중소기업의 혁신역량을 강화하고자 하는 것이 지난 10년간 한국의 지속적 정책방향이다. 이에 따라, 한 해 정부의 R&D지원을 받는 중소기업의 수는 점차 확대되고 있으며, 2016년 기준 지원과제 수는 1만2천여 개이며,지원액도 2조 9천억 원(이윤빈･유현지, 2017)에 이르게 되었다.
본 논문에서 실시한, 중소기업에 대한 정부지원의 효과를 회사의 재무적 차이에 초점을 두어 분석한 결과는 어떠한가?
본 연구는 중소벤처기업부의 2013년 및 2014년 총 7개 R&D지원사업에 참여한 7,575개 수혜기업을 분석대상으로 하였다. 로지스틱 회귀분석의 결과, 한계기업의 과제성공확률은 정상기업과 차이가 없었지만, 과제 후의 매출성장경향은 정상기업보다 작다는 점을 확인하였다. 한계기업에 한해서는 정부과제에 성공한 기업이 실패한 기업보다 매출성장 경향이 더 크다는 결과도 도출하였다.
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