2016-02-28

(보고서) 정책금융 잘못은 낭비 정도가 아니라 피해를 끼친다

(※ 한국개발연구원(KDI)가 발간한 『중소기업 정책금융은 소기의 성과를 거두고 있는가?』라는 보고서 내용 중 주요 부분을 소개한다. 보고서 전체는 KDI 홈페이지에서 구할 수 있다.)

요약: 중소기업지원정책은 자주적인 중소기업의 성장을 도와 국민경제적 목표에 기여하도록 설계되고 운용되어야 한다. 그러나 대표적인 중소기업지원정책인 중소기업 정책금융에 대한 평가 결과, 공적자금을 지원받은 중소기업은 총요소생산성의 증가가 지원받지 않은 가상 상황에 비해 낮았지만 오히려 잔존율은 높아 국민경제 차원에서 우려스러운 결과가 도출되었다. 정책당국이 중소기업지원정책을 통해 소기의 성과를 거두기 위해서는 중소기업지원정책의 목적을 생존율 제고로부터 생산성 향상으로 명확히 전환하고, 적절한 성과지표를 선정하여 정책에 대한 과학적 평가를 상시화하는 한편 정책평가 결과에 기초하여 정책을 재구조화하고 효율화할 필요가 있다.

▣ 정책금융이 사업체의 생산성과 국민경제 부가가치에 미친 영향

중소기업 정책금융은 담보대출 위주의 금융환경하에서는 자금을 공급받을 수 없었던 사업성이 유망한 기업에 제공되어 지원기업의 수익성과 생산성을 향상시킬 수 있다. 그러나 만일 정책금융이 미래 사업성이 없는 비생산적인 기업에 제공된다든지, 지원받은 기업들로 하여금 지원에 안주하여 생산성 향상 노력을 줄이는 도덕적 해이 현상을 일으키도록 작용할 경우 오히려 정책금융을 지원받은 중소기업의 생산성은 지원받지 않은 상황에 비해 더 악화될 수도 있다.

정부의 지원이 있으면 기업은 시장에서 살아남기 위한 치열한 노력 없이도 생존할 수 있기 때문이다. 따라서 정책금융이 과연 중소기업지원정책의 본래 목적에 맞게 지원기업의 생산성을 향상시켰는지, 아니면 오히려 생산성을 낮추고 잔존율만을 높였는지에 대해 확인하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 장에서는 정책금융이 개별 사업체의 생산성과 부가가치에 미친 영향을 산출해 보기로 한다.

이를 위해 본고에서는 우선 사업체의 생산성과 부가가치를 측정하기 위한 정책평가지표로서 총요소생산성(Total Factor Productivity: TFP)을 선택하였다. 총요소생산성은 개별 사업체의 투입요소 대비 부가가치 산출 효율성을 보여주는 종합지표로서, 사업체의 생산성 변화가 부가가치에 미치는 영향을 측정하기에 적합한 지표이다. 총요소생산성의 실제 추정을 위해서는 2007년부터 2011년까지의 「광업·제조업조사」 자료를 이용하여 레빈슨-페트린(Levinsohn-Petrin)의 방법론에 따라 개별 사업체의 생산함수를 추정하고 총요소생산성을 도출하였다.

레빈슨-페트린 생산함수 추정법은 사업체들의 패널 자료를 기반으로 중간재 투입정보를 활용하여 생산함수와 총요소생산성 추정의 편의를 해결하는 방법론으로, 중간재 투입 정보와 투입요소 정보가 충실하게 갖춰진 통계청의 「광업·제조업조사」에 적용하기에 적합한 생산함수 추정방법론이다.

다음으로 본고에서는 추정된 총요소생산성을 활용하여 2009년의 정책금융 지원이 2008년부터 2011년까지의 총요소생산성 차이에 미친 영향을 분석하기 위해 성향점수 짝짓기 추정법(Propensity Score Matching Estimation: PSME)을 적용하였다. 성향점수 짝짓기 추정법은 지원받은 사업체(실험군)와 지원받을 확률이 지원사업체와 가장 유사한 비지원사업체(대조군)를 짝지어 그 성과 격차를 계산하여 정책의 효과를 판별하는 과학적 방법론이다.

성향점수 짝짓기 추정법의 적용에 있어서는 정책금융 지원과 기업 특성 간의 내생성을 통제하기 위해 2009년 정책금융 지원 여부가 결정되기 직전인 2008년의 사업체 특성과 소속 산업의 특성을 활용하여 실험군과 대조군을 구성하고, 성향점수 짝짓기 추정법의 가정이 만족됨을 확인한 후 실험군과 대조군의 2008년부터 2011년까지의 평균 성과의 증분 차이를 비교하였다. 분석 결과, 특정 사업체가 2009년에 정책금융기관의 지원을 수혜한 경우 2011년까지의 사업체 총요소생산성의 증분은 2008년 기준 사업체 특성이 가장 유사했던 대조군 사업체에 대비하여 평균 2.73 가량 낮게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.

참고로 총요소생산성의 절대수치 자체로는 그 격차의 국민경제적 영향을 가늠하기 쉽지 않으므로, 이 수치를 금액으로 환산하기 위해 해당 차이를 정책금융 지원사업체에 적용하여 계산해 보기로 한다. 즉, 만일 지원받은 사업체가 지원받지 않은 유사 사업체와 동일한 수준의 생산성 향상을 이뤘다는 전제하에서의 가상적 부가가치를 계산하여, 이 부가가치와 실제 도출된 부가가치의 차이를 계산하면 본고에 포함된 자료로만 국한해도 2009년 정책금융 지원에 따른 2011년의 잠재적 GDP 손실은 2010년 화폐가치로 총 2조 4,770억원에 달한다.

보다 구체적으로 살펴보면, 2009년 기준으로 총 19조 6천억여 원의 정책금융 지원을 받았던 사업체들의 2011년의 실제 부가가치 창출액은 2010년 화폐가치로 47조 8,335억원에 그치는데, 만일 정책금융을 지원받은 사업체들이 정책금융을 지원받지 않은 유사한 사업체들과 같은 수준의 생산성 향상을 달성했다면 이 금액은 50조 3,105억원에 달했을 것으로 계산된다. 다시 말해 정책금융이 제공된 결과 부가가치 생산이 약 4.92% 낮아진 것으로 볼 수 있다.

다음으로는 정책기관 전부의 지원이력을 기준으로 하여 역시 성향점수 짝짓기 추정법에 따라 지원사업체의 잔존율을 분석한 결과를 살펴보자. (중략) 2009년에 제공된 정책금융의 경우 지원받은 사업체가 2011년까지 잔존할 확률은 지원받지 않은 가상 상황에 대비하여 5.32%p 유의하게 높다는 사실을 보여준다.


이상의 분석 결과를 한 장의 인포그래픽으로 요약하면 [그림 2]와 같다. 2009년에 19조 6천억원 규모의 정책금융을 지원받은 사업체들은 지원받지 않은 가상 상황에 대비하여 2011년 생산성이 4.92% 낮아진 결과 잠재적으로 2조5천억원의 부가가치를 상실한 반면, 이들의 잔존율은 오히려 지원받지 않은 가상 상황에 비해 5.32%p 높아진 것이다.

2010년의 부가가치 2조 5천억원은 GDP의 0.2% 수준으로서 경제성장률의 0.1% 제고가 아쉬운 현실을 고려할 때 그 자체로도 결코 작다고 볼 수 없다. 그러나 실제 국민경제적 차원에서의 비용은 더욱 클 것으로 추정할 수 있다는 사실에도 주목할 필요가 있다. 비록 자료의 제약으로 본고에서는 분석하지 못했지만 광업과 제조업 이외의 산업에서도 유사한 손실이 발생했을 수 있기 때문이다. 전체 산업 기준으로 본다면 정책금융에 따른 중장기 GDP의 손실은 더욱 크게 나타났을 개연성이 있다.

이는 정책금융을 통한 정부개입이 시장의 효율화 과정에 역행한 결과로 해석할 수 있다. 시장에서는 치열한 경쟁을 통해 여러 사업체들 중 보다 효율적인 사업체들이 존속하게 되며, 시장의 선택에 따라 상대적으로 비효율적인 사업체들은 규모를 줄이거나 철수하게 된다. 철수한 사업체들이 사용하던 투입요소들은 보다 효율적인 존속사업체 혹은 새로운 아이디어와 사업모델을 구성한 진입사업체에서 사용되어 사회 전체의 생산성이 개선된다. 이와 같은 효율성 개선은 시장 시스템의 주요한 장점 중 하나로서, 이를 통해 경제 전반의 부가가치가 보다 효율적인 수준에서 창출될 수 있다. 그러나 정부의 개입에 의해 사업체들이 충분한 효율성 개선 없이도 생존할 수 있게 된다면 이와 같은 효율화 과정이 저해될 수 있다.

시장에서 치열하게 경쟁하는 기업들이 시장에서 철수하거나 재정비하는 것은 자연스러운 현상이며, 이는 시장실패가 아니다. 특정 기업의 경영이 어렵다고 해서 정부가 지원하는 것은 시장의 힘에 역행하는 방향으로 정책이 수행되는 것이며, 이에 대한 정부개입의 정당성은 이론적·정책적으로 찾기가 어렵다. 중소기업 정책금융은 지원기업의 생존율을 증가시켰으나 해당 기업들의 생산성 향상은 상대적으로 낮게 나타났다는 실증분석 결과를 종합 검토해 볼 때, 기존의 정책은 이와 같은 점에 있어 부족함이 있었다고 평가할 수 있다.



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