표본기업 전체에 대한 정부지원제도와 혁신성과와의 이항로짓 분석을 수행한 결과 정부 및 공공구매에 따른 제품혁신성과의 효과가 유의미한 것으로 나타났으나, 효과의 방향이 반대로 나타나게 되어, 표본전체기업에 있어서 공공구매의 효과는 없는 것으로 판단할 수 있었다. 그러나 혁신기업으로 분류되는 벤처 및 이노비 즈기업을 대상으로 혁신성과별 이항로짓 분석 결과에서는 제품혁신성과에서 양(+)의 효과를 보이고 있는 것으로 분석되었으며, 베타계수(Coef.) 값이 1 이상으로 상대적으로 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
한편, 이항로짓 분석과 별도로 혁신성과 측정 결과를 모두 반영하기 위해 다항로짓 분석을 추가 수행하였으며, 표본에 대한 구분은 이항로짓 분석과 마찬가지로 표본전체기업과 혁신기업을 대상으로 각각 분석하였다.
표본 기업전체를 대상으로 다항로짓 분석을 실시한 결과 이항로짓 분석결과와 마찬가지로 공공구매의 효과는 혁신성과 전체에 음(-)의 효과를 보이고 있으며, 이는 공공구매의 효과는 오히려 혁신성과와 상반되는 반응을 보이는 것으로 해석되었다.
하지만, 벤처 및 이노비즈기업을 대상으로 분석한 결과에서는 혁신성과 전체에서 양(+)의 효과를 보이고 있으며, 4대 혁신성과 중 제품혁신성과에서 긍정적인 영향을 주고 있고, 베타계수가 1 이상으로 나타나는 것을 볼 때 상대적인 효과의 크기가 높음을 알 수 있었다.
이러한 분석 결과를 통해 본 연구에서는 혁신기업에 대한 정부의 공공구매 지원이 혁신성과를 견인하는데 효과가 있으며, 특히 제품혁신성과에 상대적으로 큰 효과를 보일 수 있을 것으로 잠정적인 판단을 하였다. 다만 이러한 분석결과는 단위기업에 대한 효과를 바탕으로 한 정부지원제도의 혁신성과를 분석한 것으로 정부지원이 거시경제 전반에 어느 정도의 파급효과를 미치는지에 대한 결과로 보기에는 미흡한 측면이 있다. 따라서 공공구매 지원제도가 GDP 또는 기술혁신수준 전반에 미치는 효과를 추가로 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.
제3절 CGE 모형을 활용한 공공구매제도 파급효과 분석
1. 공공구매제도와 혁신성과 분석개요
공공구매제도의 혁신유도효과는 크게 개별기업 단위에서 나타나는 효과와 거시경제 전반에 나타나는 효과로 구분할 수 있다. 개별기업의 혁신활동이 혁신 성과에 유의한 영향을 미친다고 하더라도 이러한 효과가 거시경제 전반에 대한 파급효과로 이어지는지에 대한 분석은 정책평가 관점에서 매우 중요한 문제이다.
본 절에서는 정부의 공공구매제도가 경제전반에 미치는 효과를 분석하고, 개별기업에 대한 혁신지원이 경제전반의 기술진보에 어느 정도의 파급력을 행사하는지 분석하였다. 이러한 분석은 개별 단위기업에 대한 지원이 경제전반으로 확산되는 효과의 크기를 분석함으로서 해당 정책이 가지는 상대적 중요도에 대한 판단 근거로 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 공공구매제도가 가지는 정책적 중요도를 판단하기 위해 정책파급효과를 조세지원 제도와 비교하고 시사점을 도출하고자 하였다.
[그림 3-5] 기술혁신 공공구매제도 파급효과 분석개요
[그림 3-6] CGE 모형의 주요특징
파급효과 분석을 위해 본 연구에서는 우수제품 기업에 대한 공공구매 실적을 바탕으로 거시경제효과 및 기술진보효과를 도출하였으며, 분석모형은 일반균형 모형에 근거한 CGE(Computable General Equilibrium) 모형을 사용하여 분석의 이론적 정합성을 제고하였고, 분석결과를 바탕으로 공공구매 지원정책의 정책효과를 판단하였다.
2. 분석모형의 이해
공공구매제도의 파급효과 분석을 위해 본 연구에서는 CGE 모형을 사용하였다.
CGE 모형은 경제의 일반균형 상태에서의 외생적 충격 효과 분석을 위한 모형으로 생산, 소비, 투자 등 경제의 산업부문 구조와 시장균형구조 및 수요자의 행태방정식 구조가 모형 내에 포함되는 것을 특징으로 한다. CGE 모형은 기존 파급효과 분석모형인 산업연관분석 보다 경제구조를 정체하게 나타낼 수 있다는 장점이 있으며, 생산함수 구조를 직접 설정함으로서 외생적 충격에 의한 기술진보 효과를 도출할 수 있다는 것 또한 장점이라 할 수 있다. CGE 모형의 주요 특징은 [그림 3-6]과 같다.
CGE 모형은 시간구분에 따라 정태모형과 동태모형으로 구분되며, 본 연구에서는 공공구매의 동태적 기술진보효과를 고려하기 위해 동태모형을 설정하였다.
3. 분석방법 및 자료구성
본 연구에서는 CGE 모형을 통해 공공구매의 GDP 상승효과와 기술진보효과를 도출하고, 조세감면제도의 시나리오 비교분석 모형을 적용하여 공공구매의 상대적 파급효과를 분석하고자 하였다.
이를 위해 먼저, 산업연관표를 활용하여 투입(Input)-산출(Output)에 대한 연관구조를 함수구성에 포함하였으며, 비선형 생산/효용함수와 시장균형식을 바탕으로 CGE 모형을 구성하였다.
산업에 대한 분류는 산업연관표의 기본분류 28개를 기준으로 다음과 같이 30개 산업으로 구분하였으며, 해당 산업에 대한 구분은 아래와 같다.
번호 산업 번호 산업
1 농림수산품 16 기타제조업제품
2 광산품 17 전력
3 음식료품 18 증기 및 온수공급업
4 섬유 및 가죽제품 19 수도업
5 목재 및 종이제품 20 건설
6 인쇄 및 복제 21 도소매
7 석유 및 석탄제품 22 음식점 및 숙박
8 화학제품 23 운수 및 보관
9 비금속광물제품 24 통신 및 방송
10 제1차 금속제품 25 금융 및 보험
11 금속제품 26 부동산 및 사업서비스
12 일반기계 27 공공행정 및 국방
13 전기 및 전자기기 28 교육 및 보건
14 정밀기기 29 사회 및 기타서비스
15 수송장비 30 기타
자료: 한국은행(2014)의 2010년 산업연관표를 활용하여 재구성
<표 3-7> 산업분류 구분
CGE 모형의 경우 분석을 위한 사회계정행렬 구축을 선행하고, 산업연관표와 국민계정 자료를 바탕으로 작성하였으며, 가계가 납부하는 조세는 소득세, 법인세
및 지방세를 합산하였다.
분석기간은 2014년을 벤치마크 연도로 지정하고 기술혁신의 중장기 효과를 보기 위해 2050년까지 설정하였다. 할인율은 2001~2013년 평균시장금리(CD금리) 4.4%를 사용하였으며, 성장률은 산업연구원의 장기 전망치인 3.7%로 설정하였다.
대체탄력성은 부가가치 함수. 소비함수 및 정부구매함수의 콥-더글라스함수를 가정하여 1을, Armington 대체탄력성과 CET 대체탄력성은 3을, 그 외 함수는 레온티에프 함수를 가정하여 0을 적용하였다.
한편, 투입되는 자료는 2010년 산업연관표를 활용함에 따라 2010년 우수제품 공급금액 자료를 정책시나리오 기준으로 하고, 해당 금액은 아래와 같다.
품목 금액(백만원)
건설환경 333,028
과기의료 2,493
기계장치 78,157
사무기기 62,261
전기전자 336,910
정보통신 70,632
화학섬유 38,045
합계 921,526
자료: 정부조달우수제품협회 제공자료
<표 3-8> 2010년 우수제품 공급금액
상기 설명한 분석방법과 자료를 바탕으로 본 연구에서는 첫 번째, 우수제품 제도를 통한 GDP의 상승효과를 분석하고자 하였으며, 두 번째, 총요소생산성(TFP: Total Factor Productivity)7)을 도출하여 우수제품제도를 통한 기술진보효과를 확인 하고자 하였다. 또한, 조세지원제도와 우수제품제도의 GDP 상승효과 비교를 통하여 상대적 크기를 가늠해 보고자 하였고, 시나리오 분석을 통해 조세지원제도와의 기술진보 효과를 분석하여 경제적 파급효과에 비교 시사점을 도출해 보고자 하였다.
7) 총요소생산성이란 노동 생산성뿐 아니라, 근로자의 업무능력, 자본투자금액, 기술도 등을 복합적으로 반영한 생산효율성을 의미하며, 흔히 기술혁신을 설명하는 지표로 활용됨. 본 연구의 총요소생산성은 모든 산업의 총요소생산성의 가중평균으로 정의하였으며, 가중치는 전 산업 대비 생산액 비중을 사용함.
연도 공공구매 기준해 증가율(%) 기준해와의
차이(%p) 조세지원
2014 1.00040622 1 0.0406% 0.0406% 1.0954%
2015 1.03742125 1.037 0.0424% 0.0421% 1.1360%
2016 1.07580584 1.075369 0.0442% 0.0437% 1.1780%
2017 1.11561065 1.115158 0.0461% 0.0453% 1.2216%
2018 1.15688825 1.156418 0.0481% 0.0470% 1.2668%
2019 1.19969311 1.199206 0.0502% 0.0487% 1.3137%
2020 1.24408176 1.243577 0.0523% 0.0505% 1.3623%
2021 1.29011278 1.289589 0.0546% 0.0524% 1.4127%
2022 1.33784696 1.337304 0.0569% 0.0543% 1.4649%
2023 1.38734729 1.386784 0.0593% 0.0563% 1.5191%
2024 1.43867914 1.438095 0.0619% 0.0584% 1.5754%
2025 1.49191028 1.491304 0.0646% 0.0606% 1.6336%
2026 1.54711095 1.546483 0.0673% 0.0628% 1.6941%
2027 1.60435406 1.603703 0.0702% 0.0651% 1.7568%
2028 1.66371516 1.66304 0.0733% 0.0676% 1.8218%
2029 1.72527262 1.724572 0.0764% 0.0701% 1.8892%
<표 3-10> 공공구매의 GDP 상승효과 분석결과
구분 설명 분석 방법
분석모형 1 GDP 상승효과 시나리오해/기준해 –1(기준해 대비 증가율)
분석모형 2 기술진보효과 시나리오*TFP(총요소생산성)/기준TFP –1(기준해 대 비 증가율)
분석모형 3 GDP 상승효과제도 비교 시나리오 적용 시 GDP해(공공구매/조세지원)를 비교 (기준년도(2014년)의 기준해=1)
분석모형 4 기술진보효과제도 비교 기술진보효과(기준해 대비 증가율)에 대한 공공구매와 조세지원간의 상호 비교
<표 3-9> 산업파급효과 분석 모형분류