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이중차분분석의 ‘금지된 비교’ 넘어서기: 이중차분분석의 최신 동향을 반영한 산정특례제도 효과 분석
김진환 한국보건경제정책학회 2022 보건경제와 정책연구 Vol.28 No.4
Difference-in-difference (DID) analysis is the most widely used research design to evaluate policy effects on public health. Recent literature poses the risk of forbidden comparison, which occurs when heterogeneities of treatment effects between time and population groups. The estimates of DID using a Two-way fixed effect estimator (TWFE) tend to be biased. The TWFE estimate is the sum of the variance-weighted average of the average treatment effect of the treated (VWATT), the variance-weighted average of parallel trend (VWPT), and the variation within the treatment effect (△ATT) over time. Research design, which includes a long post-treatment period as a treatment period, can capture the lag of policy effects and increase the data. Because of its usefulness, it is necessary to review the research design in a way that captures the treatment effect at multiple time points with a single coefficient and to identify the estimation problem in the process. In this study, the recent development in the DID was briefly reviewed, and the research design of the previous study was modified to explain the biasing of the estimates generated in the forbidden comparison. The estimates from TWFE should be interpreted with caution because the DID is not the same as TWFE. It is necessary to accurately identify the estimand to be estimated and connect it with the appropriate estimator. Efforts should be made to reevaluate the design and estimates of previously conducted studies based on the rapidly developing discussions on the DID and to improve the quality of future policy analysis studies.
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권세훈,최성호,한상범 한국경제발전학회 2023 經濟發展硏究 Vol.29 No.2
This paper provides an overview of Korea's competitiveness-strengthening policy for materials, parts, and equipment (PME policy), which was implemented in response to Japan's export regulations on strategic materials in 2019. The study conducts empirical analysis and case studies to evaluate the policy's effects and derive policy implications. Specifically, panel data from 2,165 companies, including policy beneficiaries and non-beneficiaries, are collected for the period from 2017 to 2021. Using a two-way fixed effects (TWFE) model, the analysis reveals positive policy outcomes in terms of profitability, employment, and patent registration for the policy beneficiary companies. The paper proposes policy improvement measures, such as upgrading through the restructuring of the PME policy, expansion of PME technical workforce, and tailored support based on company characteristics, including R&D support. Furthermore, the study discusses the establishment of an effective data management strategy and a continuous policy performance evaluation system. However, due to data limitations, only four specific support policies were analyzed, and the small number of companies studied is a limitation of this research. 본 논문은 2019년 일본의 전략물자 수출규제에 대응하여 시행된 소재·부품·장비(이하 “소부장”) 경쟁력강화 정책을 개관하고, 그 효과를 평가하기 위하여 소부장 전문기업 데이터에 대한 실증분석과 4개 기업의 사례연구를 시행하여 정책적 시사점을 도출하였다. 구체적으로 본 논문은 정책수혜 전문기업과 비수혜 전문기업 총 2,165개기업에 대해 2017년부터 2021년 기간의 패널자료를 구성하고, 2요인 고정효과 모형(TWFE)을 이용하여 분석한 결과, 정책수혜기업의 수익성, 고용, 특허등록 등에 긍정적인 정책 성과를 확인할 수 있었다. 그리고 R&D 지원을 포함한 소부장 정책의 재구조화를 통한 업그레이드, 소부장 기술인력 확충, 기업특성별 맞춤형 지원 등의 정책개선 방안을 제안하였으며, 효과적인 데이터확보·관리 방안과 함께 실증분석을 포함한 지속적 정책성과 평가체계를 구축할 방안에 대해 논하였다. 다만 자료의 제약으로 인해 소부장 지원정책 전부가 아닌 4개 지원정책만을 대상으로 분석하였으며, 사례조사 대상 기업의 수가 충분하지 못한 것은본 연구의 한계이다.
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대학 기술이전의 공간적 특성과 지역 내 기술이전에 대한 LINC+ 효과 분석
이은혜 한국산학기술학회 2024 한국산학기술학회논문지 Vol.25 No.3
이 연구는 2015-2018년 ‘대학 산학협력 실태조사’를 비롯한 다양한 출처의 자료를 사용하여 4년제 대학의 기술이전 현황 및 공간적 특성과 함께 사회맞춤형 산학협력 선도대학(LINC+: Leaders in INdustry-university Cooperation+, 이하 LINC+) 1단계 산학협력고도화 유형이 대학의 지역 내 기술이전에 미치는 효과를 분석하였다. 대학의 기술은 대학 소재지 기관으로 이전된 비율이 가장 높아 지리적 근접성이 기술이전의 공간적 패턴을 형성하는데 중요하게 작용하는 것으로 나타났다. 또한, 수도권 산업체에 대한 의존도가 높은 강원권 및 충청권 대학과는 달리, 대경권과 동남권은 권역을 중심으로 지역 대학과 지역 산업 간의 기술이전 네트워크 결속이 강한 것으로 나타나 지역별로 기술이전의 공간적 구조에 차이를 보였다. LINC+ 산학협력 고도화형은 수도권 대학의 기술이전에는 통계적으로 유의한 영향을 주지 않으나, 비수도권 참여대학의 권역 내 기술이전 건수는 평균 47.4%, 시·도 내 기술이전 건수는 35.5% 증가시킨 것으로 추정된다. 수도권 대학에서는 LINC와 네트워크 자산이 지역 내 기술이전에 긍정적 영향을, 교원의 학술활동은 부정적 영향을 주고, 비수도권 대학에서는 민간 연구비와 특허출원, 기술이전·사업화 전담인력이 긍정적인 영향을, 기술지주회사는 부정적 영향을 주는 것으로 나타났다.
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