이 논문은 정부의 스타트업지원에 대한 대규모 투자지원 정책이 해외 벤처캐피탈의 투자를 활성화하는지(trigger), 아니면 구축하는지(crowd-out)를 중국의 대중창업 만중혁신 캠페인의 맥락을 통해 연구한다. 벤처 투자 및 창업 생태계의 역사가 얼마 되지 않아 민간 투자자가 선뜻 투자를 시도하기 어려운 초창기 단계에서는, 정부의 이른바 뉴딜과 같은 대규모 지원이 마중물로 작용할 수 있다. 그러나, 스타트업의 투자가치에 대한 신중한 고려없이 무 작정 큰 금액을 전망이 낮은 스타트업에 무분별로 살포하는 방식은 자칫 투자타당성조사를 토대로 협상을 통해 투자를 결정하려는 민간 벤처투자자의 시도를 무력화함으로써, 합리적인 민간 투자자로부터의 투자를 감소시킬 위험이 있다. 2008년부터 2018년에 이르기까지 중국의 35개 지역에서 일어난 벤처투자의 동향을 분석한 결과, 2015년 정부의 대대적인 지원 정책 이후 국내투자자의 투자 증가폭은 해외 투자로부터의 투자 증가폭을 크게 상 회하며, 정책실시 이후 국내 투자가 크게 증가한 지역일수록, 해외 투자의 증가폭이 감소하는 구축효과(crowdout effect)가 나타난다. 해외투자자의 중국에서의 투자 이탈 현상은 중국 내에서도 비교적 자본주의 시장 제도 가 잘 구축되어 있던 지역에서 더 크게 관측되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 정부의 대규모 벤처투자지원 정책에는 장점 만큼이나 정부실패의 위험 또한 존재하므로 각 지역별 혹은 산업별로 창업생태계의 조성단계와 산업별 특성을 고려하지 않은 소위 One-size-fits-all의 천편일률적인 정책에 한계가 존재할 수 있음을 시사한다.

본 연구는 기존 연구와는 다른 새로운 관점에서 중국 민간기업들의 해외직접투자 입지의 결정요인에 대하여 분석하였다. 이를 위해 먼저 중국경제에서 큰 비중을 차지하고 있는 국영기업의 민영화 과정에 주목하여 현재의 민간기업들을 국영기업에서 완전한 민영기업으로 전환한 기업 (PSEs)과 설립 초기에서부터 민간기업인 기업 (POEs) 으로 분류하였다. 이어 이 두 가지 유형의 민간기업들의 속성을 분석한 후 이들이 해외직접투자를 실시함에 있어서 입지결정에 영향을 미치는 요인들, 즉 천연자원, 전략적 자산, 위험부담, 현지 중국인 네트워크 등의 변수들을 중심으로 두 유형의 기업 간 차이에 관한 가설을 설정하고 관련 2차 자료를 바탕으로 통계분석을 통하여 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, PSEs는 POEs보다 천연자원과 전략적 자산이 풍부하고 중국인 네트워크가 덜 구축된 국가들에 더 활발히 투자하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 민간기업들을 동일한 속성을 가진 기업들로 간주하였던 기존의 연구들과는 달리 민간기업들도 유형에 따라 그 속성이 서로 다르며 해외직접투자에서도 서로 다른 입지선정 행태를 보인다는 점을 입증한 것으로 사료된다. 이 연구는 향후 갈수록 세계경제에 대한 영향이 커지고 있는 중국 민간기업의 해외직접투자에 대해 더욱 심도 있는 연구를 실시하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

The study examines the magnitude of economic spillover and the impact of foreign direct investment (FDI) inflows on the efficiency of the bank industry in China. This study employs unit root tests, cointegration tests and cointegrating regression analysis, including fully modified ordinary least squares (FMOLS), canonical cointegrating regression (CCR) and dynamic OLS (DOLS) to test the proposed hypotheses. The sample is restricted to the period of time in which monthly data is available and comparable among variables for the period from January 2002 to October 2013 (142 observations). All of the time series data was collected and retrieved from the People’s Bank of China, China Monthly Statistics from the National Bureau of Statistics of China, and International Financial Statistics database from International Monetary Fund. The results of the Johansen cointegration test suggest that there is a long-run equilibrium relationship between FDI inflows, foreign exchange rate and banks performance in China. The results of cointegrating regression analysis using FMOLS, CCR and DOLS suggest that M2 supply and FDI inflows are significant at the 0.01 level. The results confirm that FDI inflows in the banking sector are positively related to the increase of banks productivity and performance and short-term loans in China. However, the results suggest that Chinese Yuan currency exchange rate to U.S. dollar is not significant in the banking and financial industry of China.

FDI in China begins in 1979 with China's reform and opening-up, which has brought China a great progress in the economic development up to now. For the sake of attracting FDI to China, Chinese government has built several special economic zones around coastal areas and the scale of FDI in China has been greeting its prosperous time since China's entry into WTO in 2001. In 2002, China firstly surpassed the USA and ranked as the first in the world with 52.7 billion dollars of annual FDI. More recently, the actual FDI in 2012 in China was 111.7 billion dollars, making a great contribution to China's economic development. With the guidance of government, most of the FDI focused on the coastal areas in east of China during the past 30 years. However, in order to reduce the regional differences, narrow the wealth gap, the FDI in major eastern cities and coastal areas has been gradually transferred to the central and western regions of China. This study makes a positive analysis on the determining factors of FDI site selection in China, according to the data provided by 29 provinces in the past 28 years. This analysis focuses on all the east, central and west regions of China. The results of regression analysis indicate that: 1. In a national scope, the FDI in China is proportional to the GRDP and export, but inversely proportional to salaries and students percentage.2. In the eastern, central and western local scope, the FDI in this three regions is all proportional to the GRDP and the percentage of secondary industry, but inversely proportional to salaries and students percentage. Additionally, the FDI is proportional to the export in east of China, while that is not obvious in central and western regions.3. The study on the three-region interactions shows that the FDI in three regions are proportional and the closer the locations are, the deeper the influence is. Therefore, the conclusion is that relationship of the three regions is not competitive but mutually promotive.