기술금융정책이 업종별 창업에 미치는 영향: 통제집단합성법을 활용한 순효과 추정
The Impact of Technology Finance Policies on Startups: Estimation of Net Effects Using the Synthetic Control Method
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본 연구는 기술금융정책이 중소벤처기업과 창업생태계에 미치는 순효과를 추정하기 위한 다양한 연구방법론 개발이 필요하다는 인식 아래 2016년 1월 - 2023년 1월 기간 동안 특정 업종을 대상으로 시행된 기술보증제도를 분석 대상으로 제도 시행 전후 창업기업 수 증가 효과에 관한 실증 분석을 수행하고 기술금융정책 분야에 시사점을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Abadie와 Gardeazabal(2003)의 아이디어인 통제집단합성법(Synthetic Control Method)를 기술금융 정책 분야에 적용하여 업종별 창업 추세에 관한 비교연구를 수행한다. 이를 통해 기술금융정책, 중소벤처기업, 창업생태계 분야 연구방법론으로서 통제집단합성법의 의의를 제시한다. 분석 결과 분석 대상이 된 18개의 사례 중 16개 사례에서 기술보증제도 시행 후 창업기업 수가 통제집단에 비해 유의미하게 증가하였다. 업종별로 살펴볼 경우 기술기반업종, 정보통신업에서 두드러진 성과가 나타났으며 특히 기술기반업종과 정보통신업의 경우 모든 사례에서 기술보증제도 지원 이후 합성통제집단에 비해 높은 창업기업 수 증가 추세를 보였는데 이는 기술금융정책의 순효과가 존재함을 실증하는 결과이다. 반면 기계･금속업과 예술･스포츠 및 여가관련 서비스업은 제도 시행 후 합성통제집단에 비해 창업기업 수 증가 추세가 거의 없거나 비교집단보다 오히려 낮게 나타났다. 이는 기술금융정책이 다양한 업종을 대상으로 창업을 촉진하는 데 효과적임을 실증하는 결과인 동시에 산업의 특성을 고려한 기술금융정책 운영이 필요함을 시사한다. 한편 본 연구 설계가 임의의 요인이나 관찰되지 않은 개입이 아닌 기술보증지원제도의 영향을 포착하는 정도를 검증하기 위해 시행한 84번의 위약 테스트(Placebo Test)를 시행한 결과, 정책집단에서 나타난 효과보다 큰 위약 효과가 추정될 확률은 4.76%로 통계적 유의성 기준을 충족하였다. 중소벤처기업과 스타트업을 대상으로 한 기술금융정책의 효과는 그동안 높은 정책 변동성과 표본의 이질성, 연구 데이터 확보와 비교집단 설정의 어려움을 이유로 정책시행 전후 성과에 관한 단순 비교 연구가 주를 이루었는데 이러한 제약들은 상호 연관되어 있다. 따라서 경제학적 관점에서 실증적으로 중소벤처기업과 스타트업을 대상으로 한 기술금융정책의 순효과를 포착할 수 있는 방법을 개발하려는 시도는 기술금융과 중소벤처기업 정책 연구의 범위를 보다 확장시키고 기술금융제도와 정책의 지속성을 제고하는 증거기반(Evidence-based) 정책을 수립하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to empirically analyze the net effect of technology finance policies on small and medium-sized enterprises(SMEs) and the startup ecosystem by examining the impact of a specific technology guarantee program implemented in certain industries from January 2016 to January 2023. The study applies the Synthetic Control Method(SCM), inspired by Abadie and Gardeazabal(2003), to conduct a comparative analysis of startup trends across different industries, demonstrating the SCM’s relevance as a research methodology in this field. The findings show that in 16 out of 18 cases, the number of startups significantly increased following the implementation of the technology guarantee program compared to the synthetic control group. Particularly strong growth trends were observed in technology-based and information and communication sectors, confirming the positive impact of the policy. In contrast, industries such as machinery and metal, and arts, sports, and leisure services showed little or no increase, indicating that the effectiveness of technology finance policies may vary by industry. To ensure the robustness of these findings, 84 placebo tests were conducted, revealing a probability of 4.76% for a placebo effect exceeding the observed policy impact, which meets the standard threshold for statistical significance. These results highlight the importance of developing robust methods to measure the net effect of technology finance policies on SMEs and startups, contributing to the establishment of evidence-based policies that enhance the sustainability and effectiveness of technology finance systems. The effectiveness of technology finance policies for SMEs and startups has largely been assessed through simple comparative studies pre and post policy implementation, constrained by high policy variability, sample heterogeneity, and challenges in obtaining research data and setting comparison groups. Attempts to empirically capture the net effects of technology finance policies on SMEs and startups can broaden the scope of research in technology finance and SME policy, aiding in the establishment of evidence-based policies that enhance the sustainability of technology finance systems and policies.
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