정책효과를 분석하는데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 선택편의(selection bias)를 통제하는데 있다. 효율적으로 선택편의를 통제하기 위하여 성향점수 매칭을 통한 이 중차분분석(PSM-DID)기법이 널리 사용되어오고 있으나, 이는 수혜집단과 비수혜집단에 포 함된 표본들이 집단에 따라 동질적인 정책효과를 지닌다는 과감한 가정을 필요로 한다. 본 연구는 수혜집단 내에서 이질적으로 나타나는 정책효과를 추정해보고자 성향점수 분위에 따 라 수혜집단과 비수혜집단을 매칭하여 정책수혜여부에 따른 매출성장효과를 분석하였다. 이 를 위하여 2020년 수행된 소재부품장비 R&D지원사업에 참여한 239개 중소기업을 수혜집단 으로 선정하였으며, 이들 기업의 성향점수를 산출한 뒤 8개 분위로 나누어 비수혜집단과 성 향점수 매칭을 수행하였다. 이후 분위별 이중차분분석을 통해 정책지원으로 인한 매출성장 률을 산출하였다. 그 결과 가장 낮은 분위의 집단에서 가장 큰 정책효과가 관찰되었으며, 3개 년 매출 성장률과 특허출원건수가 높은 기업집단들이 탁월한 정책효과를 누린 것으로 나타 났다. 연구의 결과는 성향점수 분위에 따른 이질적 정책효과 분석기법이 산업정책기획을 위 한 수혜기업의 선정기준, 지원범위 등을 조정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 한국인 인구집단에서 폭식행동, 음식중독을 식별하고, 해당 증상들이 비만 및 섭식행 동, 정신건강, 인지적 특성과 어떠한 연관성을 보이는지 규명하고자 하였다. 이를 위하여 정상체중 및 비만 체중에 해당하는 한국인 성인 257명을 대상으로 섭식문제(예: 폭식, 음식중독, 음식갈망), 정신건강(예: 우 울), 인지기능(예: 충동성, 정서조절)에 관한 임상심리검사 척도를 측정하였다. 비만 여부와 성별에 따라 그 룹을 나누었을 때, 비만체중 여성에서 폭식행동이 46.6%, 음식중독이 29.3%로 가장 빈도가 높았다. 성향 점수 매칭 후 데이터로 독립성 검정을 수행한 결과, 폭식행동 및 음식중독이 비만체중 집단에서 정상체중 집단보다 더 많이 나타나는 것을 확인하였다. 또한 폭식행동과 음식중독 유무에 각 심리검사 척도 요인이 미치는 영향력을 파악하고자, 전진선택법을 적용한 로지스틱 회귀모델을 구축하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 폭식행동에는 섭식장애, 음식갈망, 상태불안, 정서조절(인지적 재해석) 및 음식중독이 주로 관여하였 고, 음식중독에는 음식갈망, 폭식행동과 함께 비만과 연령의 교호작용, 교육년수가 유의하게 작용하는 것으 로 나타났다. 본 연구는 한국인 성인을 대상으로 한 체계적 연구로서, 폭식행동과 음식중독이 여성 및 비만 인에서 특히 더 많이 나타남을 확인하였다. 폭식행동과 음식중독에는 일부 섭식문제(예: 음식갈망)가 공통되게 관여하나, 정신건강 및 인지적 위험요인에는 차이가 있었다. 따라서 음식중독과 폭식행동은 서로 구 별되는 개념으로 두고, 각각의 기질적·환경적 위험요인을 깊이 있게 탐구하는 것이 필요하다.

혁신조달 제도는 전략적 공공조달 정책의 일환으로 혁신제품 지정 및 우선구매 제도를 활용해 기업의 혁신역량 향상과 공공부문의 사회문제 해결능력 향상을 동시에 추구하는 정책으로 도입됐다. 혁신제품에 대한 시범구매 사업은 2019년에 처음 도입됐으며 2020년부터 정부 부처의 혁신제품 지정·발굴 체계가 확립된 후 혁신제품 우선구매제도가 본격적으로 실시됐다. 이에 본 연구는 혁신조달 제도가 본격적으로 시행된 이후 해당 제도의 기업지원 효과에 초점을 맞춰 정량적 분석을 진행했다. 이를 위해 2017년에서 2021년까지의 기업 재무제표 및 고용 자료를 이용했으며, 분석방법으로 성향점수매칭(PSM) 및 이중차분(DID) 방법을 활용했다. 본 연구를 통해 혁신조달 제도가 기업성장과 고용증대에 기여했으며 추가적인 공공 및 민간판로 개척 효과를 창출했음을 확인할 수 있었다. 한편 혁신조달 참여기업이 제품지정 종료 이후에도 자생성을 갖추기 위해서는 혁신제품 지정기업과 기존의 중소기업 지원정책을 적극 매칭하는 등 혁신조달 제도를 고도화할 필요가 있다.

This study analyzed the performance of the national fishing port development project, which lacked ex-post impact evaluation despite a lot of investment in terms of fishery income opportunities. Using micro data from the Census of Agriculture, Forestry, and Fisheries, the sales amount of fishery products and the proportion of fishery-related businesses were used as performance indicators. The fishery households in the fishing port area (treatment group) and those not in the area (control group) were classified through data pre-processing, and factors unrelated to the fishing ports were controlled using the propensity score matching difference-in-difference method. The analysis target is six fishing ports with large investment in from 2010 to 2014. As a result of the analysis, it was confirmed that the sales of fishery products increased significantly in four of the six fishing ports, and the proportion of fishery-related businesses increased in two fishing ports. The analysis method of this study can be fully utilized in the evaluation of the Fishing Community New Deal 300 Project, which is in need of performance analysis.