정부의 기술혁신 재정지원 정책효과에 대한 체계적 문헌연구 = Systemic literature review on the impact of government financial support on innovation in private firms

국문 초록 (Abstract)

정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내·외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적·체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국·내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신·서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The government has supported the innovation of private firms by intervening the market for various purposes, such as preventing market failure, alleviating information asymmetry, and allocating resources efficiently. Although the government's R&D budget increased rapidly in the 2000s, it is not clear whether the government intervention has made desirable impact on the market. To address this, the current study attempts to explore this issue by doing a systematic literature review on foreign and domestic papers in an integrated way. In total, 168 studies are analyzed using contents analysis approach and various lens, such as policy additionality, policy tools, firm size, unit of analysis, data and method, are adopted for analysis. Overlapping policy target, time lag between government intervention and policy effects, non-linearity of financial supports, interference between different polices, and out-dated R&D tax incentive system are reported as factors hampering the effect of the government intervention. Many policy prescriptions, such as program evaluation indices reflecting behavioral additionality, an introduction of policy mix and evidence-based policy using machine learning, are suggested to improve these hurdles.