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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강성원 (한국환경정책평가연구원) 강희찬 (인천대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제25권 제4호
발행연도
2020.11
수록면
77 - 109 (33page)

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본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive explanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.
#연구개발 #중소기업 #기계학습 #그래디언트 부스팅 #정부보조금 #R& #D #SME #Machine Learning #Gradient Boosting #Government Subsidy

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 검토와 문제 제기
3. 입력자료
4. 분석결과
5. 결론
References

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Bergstra, J. S. / 2011 / Algorithms for hyper-parameter optimization / NIPS’11: Proceedings of the 24th International Conference on Neural Information Processing Systems :2546~2554 google schola Bloom, N. / 2019 / A Toolkit of Policies to Promote Innovation / Journal of Economic Perspectives 33(3):163~184 google schola Chang, W. H. / 2016 / Is Korea’s Public Funding for SMEs Achieving Its Intended Goals? / KDI Focus (63) google schola 최종민 / 2018 / 정부 R&D 지원이 중소기업 혁신성과에 미치는 영향: 기업 특성의 조절효과를 중심으로 / 행정논총 56(2):213~248 Crossref Cin, B. / 2017 / The Impact of Government R&D Subsidy on Firm Performance: Evidence from Korean SMEs / Small Business Economics 48(2):345~360 google schola

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