정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연 구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정 부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내․외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적․체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국․내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원 방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점 에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신 과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부 부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신․서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이 터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.

ICT 기술이 급속도로 발전하면서 금융산업에도 많은 영향을 끼치고 있다. 금융산업 및 관련 기술이 빠르게 변화하고 있는 데 비하여 관련 규제 및 법령의 발전 속도가 이를 따라가지 못하는 현상이 발생하자, 이러한 문제를 보완하기 위해 세계 각국에서는 금융규제 샌드박스를 도입하고 있다. 우리나라의 경우 2019. 4. 1.부터 시행된 「금융혁신지원 특별법」(이하 “금융혁신법”)에 의해, 본격적으로 금융규제 샌드박스가 도입되었다. 금융혁신법은 금융규제 샌드박스 제도의 기틀을 마련했고, 금융시장 및 사업자들에게 정부가 금융혁신을 장려하고자 한다는 긍정적인 시그널(signal)을 주고 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 다만 현재 시행되고 있는 금융혁신법을 살펴보면 몇 가지 점에서 아쉬움이 남는다. 금융 규제당국이 혁신금융서비스를 장려하기 위한 ‘조력자’로서 적극적인 역할을 하도록 규정되어 있지 않은 점, 사업자들이 복잡한 규제와 제재의 위험을 감수하고 혁신적인 금융서비스를 과감히 출시하기에는 여전히 현실적으로 많은 부담이 있는 점, 그리고 규제 샌드박스를 통해 얻은 경험을 입법에 반영하도록 강제하는 관련 규정이 부족하다는 점을 고려하면 개선이 필요해 보인다. 본고에서는 금융혁신법의 내용을 비판적으로 검토해 보면서, 우리나라에 도입된 금융규제 샌드박스가 향후 실질적으로 금융혁신을 장려하는 효과적인 틀로 자리 잡기 위해서는 어떠한 보완이 필요할지에 대해서 고찰해 보고자 한다.

기초연구 분야는 정부의 적극적인 지원으로 양적 확대가 큰 폭으로 이루어지는 반면, 체계적인 투자계획이나 데이터에 기반한 재정소요를 제시하는 연구 및 정책자료가 전 무하여 관련 연구가 요구되는 시점이다. 이에 본 연구는 시계열 예측모형을 활용하여 기초연 구지원사업의 향후 재정소요를 전망하였다. 기초연구분야의 특성을 포함한 다양한 요인들을 종합적으로 고려하기 위하여 시간에 따른 단일 종속변수의 값을 예측하는 ARIMA 모형이 아닌, 다변수의 영향을 반영할 수 있는 ARIMAX 모형을 선택하였다. 모형 적합성 판단을 위 해 ARIMAX 모형과 ARIMA 모형의 예측값을 비교한 결과 ARIMAX 모형에서 예측오차율 이 개선됨을 확인하였다. ARIMAX 모형에 기반하여 2017년에서 2021년까지 5년 간의 기초 연구지원사업 재정소요를 전망하였다. 본 연구는 기초연구지원사업의 재정소요를 통계적 접 근방법인 시계열모형을 적용해 전망한 시범적 연구를 수행하였다는 점과, 단변량이 아닌 다 변량을 고려하여 예측력을 개선했다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 현 정부 국정과제인 ‘기 초연구 예산 2배 확대’ 등 기초연구 투자의 중요성이 꾸준히 강조되는 정책기조를 고려할 때 향후 기초연구 투자전략 수립 시 참고자료로 활용 될 수 있다.

현대 경제사회에서 정부는 시장의 원활한 작동을 돕기 위한 룰의 제정이나 경쟁 촉진 뿐 아니라 소득 재분배, 나아가 시장 질서로는 해결하기 어려운 다양한 정책적 보완 활동을 한다. 그 중 가장 중요한 것이 민생경제의 원활한 작동을 지원하기 위한 공공서비스의 제도적 강구이고, 특히 금융생활에서 소외되기 쉬운 서민 대중을 포용하기 위한 금융지원정 책이다. 정부가 금융생활 정상화가 어려운 서민 계층의 금융생활 안정을 앞장서 지원하는 제도적 노력은 지원 대상이 되는 금융취약 계층을 위한 재생 프로그램이 될 뿐 아니라. 국민 각층의 성숙된 경제 환경을 조성하기 위한 필수적 인프라 역할을 하는 것이다. 이를 위하여 정부는 다양한 정책 자금을 활용하여 금리 등의 거래 조건을 지원함으로써 서민 금융생활의 어려움을 줄여주려 노력하고 있다. 서민 생활과 밀접한 관계가 있는 공공기관 과 금융회사를 통해 저소득 자영업자나 근로자 등 금융생활 소외계층을 대상으로 사업자 금이나 생활자금, 주거안정자금, 교육비 등을 저리로 빌려주거나 특례 보증해주고, 고금 리 대출을 저금리 대출로 바꿔주는 한편, 불입금에 일정비율의 액수를 더해 주는 매칭형 적금 상품과 소액 보험, 소액 신용카드 상품도 제한적으로 지원하고 있는 것이다. 현재의 서민금융지원제도는 대부분 대출상품 위주로 구성되어 있다. 그러나 대출은 서민 가계경 제의 구조적 결함을 메워주지는 못한고 경제적 자립의 기회를 놓치게 만들기 쉽다. 향후 의 서민금융지원제도는 부채의존형에서 저축지향형으로 바뀌어야 하며, 서민 계층의 생활 환경에 특화된 보험 기능과 안정성이 강화된 투자 상품 지원 기능도 보완되어야 할 것이다. 또한 정보 제공 및 지원 채널을 단순ㆍ일원화하고 금융교육과 상담을 의무화하여 올 바른 금융습관 조성에 집중할 필요가 있다. 정책당국은 금융소외계층의 생활 안정이 사회 적 갈등 해소와 건전한 시장형성으로 안정 성장의 기틀을 형성한다는 관점에서 무엇보다 도 먼저 예산 배분의 패러다임을 적극적으로 바꾸어야 할 것이다.

정부는 국가의 지속적 성장과 경쟁력 확보를 위해 산학협력의 중요성을 인지하고 산학협력 활동을 촉진하는 다양한 정책 및 지원 등을 추진해오고 있지만 의도한 성과를 충분히 달성하지 못하고 있다는 비판이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 성향 점수매칭(Propensity Score Matching) 방법을 이용하여 산학협력 선도대학(LINC) 육성사업이 산학협력의 성과에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 분석결과 산학협력 선도대학(LINC) 육성사업의 지원 여부가 대학의 기술이전 건수와 교원창업자 수에는 유의한 영향을 주었지만 기술이전 수입료와 학생창업자 수에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 산학협력 선도대학(LINC) 육성사업이 산학협력 활성화를 위한 기반을 조성 하고 있지만 성과의 확산을 위해서는 정부의 지속적인 노력이 필요함을 시사하고 있다.

This paper aims to propose a Comprehensive Decision Support Model to evaluate retail companies’ financial performance traded on the Vietnam Stock Exchange Market. The financial performance has been examined in terms of the valuations ratios, profitability ratios, growth rates, liquidity ratios, efficiency ratios, and leverage ratios. The data of twelve companies from the first quarter to the fourth quarter of 2019 and the first quarter of 2020 were employed. The weights of 18 chosen financial ratios are calculated by using the Standard Deviation method (SD). Grey Relational Analysis technique was applied to obtain the final ranking of each company in each quarter. The results showed that leverage ratios have the most significant impact on the retail companies’ financial performance and gives some long-term investment recommendations for stakeholders and indicated that the Taseco Air Services Joint Stock Company (AST), Mobile World Investment Corporation (MWG), and Cam Ranh International Airport Services Joint Stock Company (CIA) are three of the top efficient companies. The three of the worst companies are Viglacera Corporation (VGC), Saigon General Service Corporation (SVC), and HocMon Trade Joint Stock Company (HTC). Furthermore, this study suggests that the GRA model could be implemented effectively to ranking companies of other industries in the future research.

한국에서 1970년대에 시작된 새마을운동은 국제적으로 농촌개혁의 하나의 모범으로 여겨진다. 새마을 운동이 성공한 첫 번째 중요한 원인으로는 농촌에 금융 제공을 지원했다는 점이다. 중국공산당의 19차 당 대회에서는 2050년까지 농업강화, 아름다운 농촌건설, 농민의 재산증대를 위한 농촌진흥을 전면적으로 실시하자는 의견이 나왔다. 농촌진흥전략의 성공을 위해서 한국 새마을운동의 성공적인 경험을 참고해 농촌 금융을 지원하는 정책이 룽요하다.

Purpose – The goal of this study is to analyze the differences in education performances between students of the government's financial support program and those who do not receive support at a local university in Korea. Research design, data, and methodology - The questionnaire used was NASEL. NASEL is considered a highly suitable survey tool for professors, courses, and performances in Korean universities. The 290 students who participated and 44 students do not participate in the financial support program were surveyed for 10 days. The characteristics of students were investigated by frequency analysis and technical statistics. The analysis of student collective characteristics used independent t and f-tests,and one-way ANOVA with IBM SPSS Statistics 22.0 for statistical purposes. Results – The p-value of the group receiving financial support and the group without financial support in active-collaborative learning is 0.167. The p-value of the economically supported group and the non-supported group of the faculty-student interaction is 0.281. The confidence coefficient of the active-collaborative learning questionnaire is 0.861. The reliability coefficient of the questionnaire for the faculty-student interaction questionnaire is 0.871. Conclusions – There are no clear differences in active-collaborative learning and faculty-student interaction between participating and non-participating students in the economic program.