□ 연구 배경 및 목적

 ㅇ 최근 재정지출의 효율성 제고와 중소기업 정책의 재구조화 논의가 확대됨에 따라 본 연구는 중소기업 지원사업의 성과를 실증적으로 분석

□ 분석 자료 및 범위

 ㅇ 2018~2023년 기간 중 중소기업 지원사업 빅데이터 플랫폼에 지원 이력이 존재하는 중소기업을 대상으로 한국평가데이터(KoDATA)의 재무제표･기업정보를 연계한 6개 연도 패널 자료를 구축

 ㅇ 주요 성과변수는 매출액 증가율과 종사자 수 증가율이며, 설명변수로는 업종(표준산업분류 대분류), 소재지(17개 광역지자체), 자산 규모, 부채비율, 유동비율, 총자산이익률, R&D강도, 업력 등을 포함

□ 분석 방법

 ㅇ 기존 연구에서 널리 활용되던 성향점수 짝짓기(PSM), 짝짓기 후 이중차분(PSM DiD), 양방향 고정효과(TWFE) 모형은 시차적 처치(staggered adoption) 환경에서 ‘금지된 비교(forbidden comparisons)’로 인해 추정치가 왜곡될 수 있다는 한계가 제기됨

 ㅇ 이를 보완하기 위해 본 연구는 Callaway & Sant’Anna(2021)의 시차 도입 이중차분(staggered DiD, 다기간 DiD) 방법론을 적용

 ㅇ 구체적으로 코호트(최초 지원연도)와 시점별 평균처치효과(ATT)를 추정한 뒤, 음이 아닌 가중치를 활용한 가중평균을 통해 전체 평균 효과를 도출하고, 이벤트 스터디(event study) 형식으로 지원 전･후 상대시점별 효과를 검정

□ 주요 분석 결과

 ㅇ 먼저 단순 기술통계 차원에서 연도별 매출액 증가율을 비교하면, 2018~2019년에는 지원기업의 매출 성장률이 미지원 기업보다 높았으나, 2020년 이후에는 오히려 미지원 기업의 성장률이 상대적으로 높게 나타남

 ㅇ 반면 종사자 수 증가율은 2020년을 제외하면 대부분의 연도에서 지원기업이 미지원 기업보다 높은 성장률을 보임

 ㅇ 시차 도입 이중차분을 이용한 추정 결과 매출액 증가율에 대한 연도별 평균처치효과는 전반적으로 양(+)의 효과를 보였으나, 통계적으로 유의하지는 않음

 ㅇ 종사자 수 증가율의 경우, 코호트･연도별, 연도별, 이벤트 시점별 평균처치효과 모두 대체로 0에 근접한 값이 추정되었고, 전체 효과 역시 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타남

□ 본 연구의 기여도, 한계점 및 시사점

 ㅇ 기존 성과평가 연구들이 특정 사업, 산업 또는 특정 분야에 한정된 것에 반하여 본 연구는 정책금융사업은 물론 보조금 사업까지 포함하는 전체 중소기업 지원사업을 포괄함

 ㅇ 처치 전 평행추세 가정을 충족시키지 못했으며, 일부 코호트･시점에서는 표본 제한(대조군 부족, 중첩조건 미충족 등)으로 인해 추정값이 누락

 ㅇ 분석 방법론이 정부 지원의 효과가 영원하다는 비현실적인 가정을 전제하며, 중복 지원, 연속 지원, 지원 강도(금액)와 같은 중요 쟁점들을 미반영

 ㅇ 중소기업기본법은 중소기업의 육성뿐 아니라 보호를 정책 목적으로 명시하고 있으며, 특히 소상공인의 경우 보호 기능이 더욱 강조되는 것이 현실

 ㅇ 개별 중소기업 지원사업의 본래 정책 목표를 고려하지 않고 경제성(수익성, 성장률 등) 관점에서만 평가하는 것은 부적절하므로 향후 연구에서는 사업별 목적, 대상, 지원 방식을 고려하여 보다 세분화된 성과평가가 이루어져야 함