Earticle

본 연구는 규제자유특구(RFSZ) 재정지원사업이 기업 수준의 성과에 미치는 인과적 효과를 통합 성향점수매칭(Propensity Score Matching, PSM) 이중차분법(Difference-in-Differences, DID) 분석틀을 적용하여 평가하였다. 2018년부터 2022년까지 10개 산업에 걸친 포괄적인 기업 패널 데이터를 활용함으로써, 지역기반 산업정책 평가의 주요 실증적 공백을 보완하고자 하였다. 규제자유특구 사업은 상당한 정부 투자가 수 반되는 규제혁신 및 지역발전의 중대한 정책 실험으로, 엄밀한 효과 검증이 필수적이다. 분석 결과, 지원기업은 고용 측면에서 유의미한 개선을 경험하였으며, 이는 사업이 고용수요를 자극하고 인력 확충을 지원하는 효과가 있었음을 시사한다. 매출과 자산규모의 증가율 상승에도 유효한 영향을 미치는 것으로 나타나 참여기업의 시장 경쟁력과 성장잠재력이 강화되었음을 나타낸다. 다만, 수익성에 미치는 영향은 통계적으로 유효 하지 않은 것으로 나타났다. 영업이익과 당기순이익, 영업이익률 및 매출액 순이익률 등 4개의 지표 중 당기순이익을 제외한 모든 지표에서 통 계적으로 유의하지 않은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 본 사업이 단기적으로는 일자리 창출과 매출 증대에 기여하였으나, 특히 자본 집약적 산업의 경우 수익성 개선 효과를 확인하기 위해서는 보다 장기적인 관찰이 필요함을 시사한다. 나아가 본 연구는 정책평가에 서 PSM과 DID를 결합한 분석 접근법이 인과추론의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 본 연구의 결과는 규제자유특구 사업의 성 과와 한계를 균형 있게 제시함과 동시에, 유사한 지역혁신정책 평가에 적용 가능한 재현성 높은 방법론적 틀을 제공한다.

This study evaluates the causal impact of Korea’s Regulatory Free Special Zone (RFSZ) financial support program on firm-level performance by applying an integrated Propensity Score Matching (PSM) Difference-in-Differences (DID) analytical framework. Using comprehensive firm-level panel data spanning ten industries from 2018 to 2022, the analysis addresses a key empirical gap in the evaluation of place-based industrial policy. The RFSZ initiative represents a major policy experiment in regulatory innovation and regional development, involving substantial government investment, thereby necessitating rigorous impact assessment. The results indicate that participating firms experienced significant improvements in employment, suggesting that the program successfully stimulated labor demand and facilitated workforce expansion. Moreover, the program exerted positive effects on sales and asset growth, reflecting enhanced market competitiveness and growth potential among treated firms. In contrast, profitability outcomes measured by operating profit, net income, operating margin, and net return on sales were generally statistically insignificant, except for a modest effect on net income. These findings imply that while the program has contributed to short-term job creation and sales expansion, longer observation horizons may be required to detect profitability gains, particularly in capital-intensive sectors. Furthermore, this study demonstrates that combining PSM and DID enhances the credibility of causal inference in policy evaluation. Overall, the results offer a balanced assessment of the RFSZ program’s achievements and limitations, while providing a reproducible methodological framework applicable to similar regional innovation policy evaluations.

본 연구는 공공기관 지방 이전 및 혁신도시 정책이 민간사업체 매출에 어떠한 영향을 미쳤는지를 실증적으로 분석하였다. 우선 선행연구와 의 연속성을 확보하기 위해 지역내총생산(GRDP)을 검증한 결과, GRDP 증가에 유의한 정책 효과가 확인되었다. 그러나 GRDP는 공공부문 성과가 포함된 지표이므로, 본 연구는 공공부문 매출을 제외한 순수 민간 부문 총매출액을 별도로 분석하였다. 그 결과 전체 표본에서는 유의 한 효과가 나타나지 않았으나, 광역시(구)에서는 장기적으로 뚜렷한 총매출액 증가가 관측되었다. 나아가 정책 효과의 귀속과 확산 경로를 확 인하기 위해 사업체 규모별 매출액(중견기업·중기업·소기업·소상공인)을 분석한 결과, 광역시(구)에서는 중기업, 광역도(시·군)에서는 소기업 의 매출 증가가 확인되었다. 이는 정책 효과가 단순한 총량 확대에 그치지 않고, 사업체 규모와 지역 유형에 따라 차별적으로 발현되었음을 보 여준다. 분석에는 통계청 「기업통계등록부」 전수자료(2010~2021년, 시·군·구 단위)와 다기간 이중차분(DID) 모형을 활용하였다. 본 연구는 GRDP, 총매출액, 사업체 규모별 매출액이라는 다층적 분석 흐름을 통해 정책 효과를 세밀하게 실증적으로 분석하였으며, 향후 혁신도시 시즌 2 등 균형발전 정책은 지역별 산업구조와 수용 역량을 반영해야 함을 제안한다.

This study examines how Korea’s policy of relocating public agencies and developing Innovation Cities affected private-sector business sales. To ensure continuity with prior work, we first validate effects on regional gross domestic product (GRDP) and find a statistically significant policy-induced increase. Because GRDP embeds public-sector output, we then exclude public entities and analyze private-sector total sales. In the full national sample the average treatment effect is not statistically significant; however, metropolitan-city districts (gu) exhibit a significant long-run increase in total private sales. To identify appropriation and diffusion patterns, we further estimate effects on firm-size– specific sales (mid-sized enterprises, medium enterprises, small enterprises, and microbusinesses). The results show heterogeneous impacts: sales rise significantly for medium enterprises in metropolitan-city districts (gu) and for small enterprises in provincial cities and counties (si/gun), while microbusiness effects are not statistically significant and mid-sized enterprises display short-run positives that do not survive pre-trend (parallel-trends) checks. The empirical strategy uses multi-period difference-in-differences (DID) on the universe of establishments from Statistics Korea’s Statistical Business Register (SBR) (2010–2021) at the si/gun/gu level. By first examining GRDP, then analyzing private-sector total sales, and finally assessing sales by firm size, this paper isolates the policy effects, shows how they are distributed across firm-size categories, and clarifies how the outcomes vary by regional context. The findings imply that subsequent rounds of place-based policy, such as ‘Innovation City Season 2’, should tailor instruments to local industrial structures and absorption capacities rather than relying on uniform interventions.

여러 학자, 정책입안자, 투자자에게 과신이라는 것에 대한 관심이 그 역할 때문에 대두되고 있다. 일례로 특히 청년 계층의 사람들은 투자 관련 의사결정을 내릴 때 지나칠 정도로 자신만만한 경향을 보이기도 한다. 이러한 상황에서 몇몇 적절한 재무적 상담은 과열된 투자 의향을 완 화하는 효과를 가지기도 한다. 본 연구는 과신과 시장 효율성 사이의 관계가 젊은 투자자들 사이에서 어떻게 기능하는지를 확인하는 데에 초점 을 맞추어 진행되었다. 아울러 이러한 관계에서 금융이해력이 어떠한 조절효과를 가지는지에 대해서도 조사해 보았다. 연구결과 과신은 시장 효율성을 설명하는 주요 요인이면서, 시장 효율성에 부정적인 영향을 미치고 있었다. 또한 이러한 관계는 금융이해력에 의해 조절되는 것을 발 견할 수 있었다. 구체적으로 보면, 과신 상태가 높고 금융이해력이 낮으면, 그만큼 시장 효율성이 낮게 나타나고 있는 것을 알 수 있었다. 결론 적으로 금융이해력이 과신과 시장 효율성의 부정적 관계를 조절하는 역할을 수행할 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 특히 청년 계층 의 투자자들에게 있어서 그들의 장래와 재무관련 의사결정에 있어서 금융이해력이 도움이 될 수 있음을 나타내고 있다.

Overconfidence has drawn much attention among scholars, policymakers and other investors due to its role. In the same context, especially young adults tend to be excessively confident when they make investment decisions. In this situation, some proper financial advice can mitigate their overheated willingness to invest. This paper examines the relationship between overconfidence and market efficiency among Korean young investors with the moderating effect of financial literacy. The authors used data from the survey that was collected from ample respondents in youth in South Korea. The authors find that overconfidence is a significant determinant and negatively associated with market efficiency. Also, the results show that this relationship is moderated through financial literacy. Specifically, the higher an individual’s overconfidence and the lower financial literacy, the less likely market efficiency can occur. In conclusion, financial literacy affects the relationship between overconfidence and market efficiency. Those results document that young investors need the help of financial literacy for their future and financial decision-making.

본 연구는 시·도교육청 평가에서 학부모 참여 지표가 정량 중심으로 운영되어 참여의 질과 정책 효과를 반영하지 못하는 한계를 개선하고 자 하였다. 이를 위해 17개 시·도교육청과 지역학부모지원센터 담당자 106명을 대상으로 설문조사와 초점집단면담을 실시하고, 정책 중요성 과 평가 가능성을 통합한 IEF 분석을 통해 핵심 지표를 도출하였다. 분석 결과, 평가 범위는 단위학교를 넘어 지역학부모지원센터와 교육청 단 위로 확대되어야 하며, 자녀성장지원·학교참여지원·정책소통 영역이 우선 고려되어야 함이 확인되었다. 또한 상대평가보다 절대평가 방식이 정책 안착에 적합하다는 실무자 인식이 나타났다. 본 연구는 학부모 참여 활성화 지표의 질적 전환 방향을 제시하고, 참여적 평가이론의 적용 을 통해 공공조직 평가의 실효성과 정책 실행력을 강화했다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to improve the evaluation framework for parental participation in metropolitan and provincial offices of education by addressing the limitations of existing quantitative, performance-oriented indicators. A survey and focus group interviews were conducted with 106 officials from 17 regional education offices and local parent support centers. Using Importance–Evaluation Feasibility (IEF) analysis, the study identified key indicators and policy priorities. Results indicate that the evaluation scope should extend beyond schools to include local parent support centers and education offices, focusing on three main areas: child growth support, school participation, and policy communication. Moreover, absolute evaluation—rather than competitive ranking—was deemed more appropriate for ensuring policy stabilization. This study contributes to enhancing the qualitative direction of parental participation indicators and applies participatory evaluation theory to strengthen the effectiveness and accountability of public-sector educational evaluations.

본 연구는 의료 데이터 분석에서 단순모형과 복잡모형의 방법론적 우수성을 비교하였다. 두 모형의 우수성 비교를 위한 실증분석을 위해 피 마 인디언 당뇨(Pima Indians Diabetes) 자료를 사용해 0값을 결측으로 처리하고 중앙값 대치·표준화를 거친 뒤 70:30 분할 및 동일 전처리 파 이프라인으로 로지스틱 회귀(단순), 랜덤포레스트, 다층퍼셉트론(MLP)을 학습·평가하였다. 두 모형의 성능평가를 위해서는 임계값 의존 지표 (정확도, 민감도, 특이도, 정밀도(PPV), 음성예측도, 조화평균(F1), 균형정확도, 매튜스 상관계수(MCC))와 임계값 무관·보정 지표(ROC-AUC, PR-AUC, Brier(↓), 보정 절편/기울기, Hosmer-Lemeshow(HL), 임상 순이득(DCA))를 적용하였다. 실증분석 결과, 로지스틱 회귀는 정확도 0.7662, 민감도 0.7160, F1 0.6824, 균형정확도 0.7547, MCC 0.4995로 전반적으로 가장 견조했으며 ROC-AUC 역시 0.8365로 최고였다. 반면 랜덤포레스트는 특이도 0.8733과 PPV 0.6885로 확증 성능이 우수했고, 보정 품질에서도 Brier 0.1594, 보정 절편 0.1356, 기울기 0.9914, HL p=0.7606으로 이상적 수준에 근접했다. 다층퍼셉트론은 동일 조건에서 상대적으로 열세를 보였다. 한편 DCA 차원에서는 전 구간 공통으로 모형 간 격차는 크지 않되, 임계값 선택에 따라 승자가 바뀌었다(0.10: 랜덤포레스트, 0.20~0.30: 로지스틱 회귀). 따라서 실제 적용 시 목표 pt 와 FN/FP 비용구조를 먼저 정하고, 그 범위에서 순이득이 가장 큰 모형-컷오프 조합을 선택하는 것이 합리적이다. 종합하자면, 특정 모형의 방 법론적 우수성은 절대적이지 않고 상대적이며, 분석목적에 따라 선택이 필요하다. 구체적으로 선별(미탐 최소화)이 목표일 때는 로지스틱 회 귀가 적합하며, 확증(위양성 최소화)이나 확률 기반 의사결정에는 보정이 우수한 랜덤포레스트가 적합하다. 따라서 분석모형의 최적 선택은 유병률·FN/FP 비용·임계확률을 반영한 DCA와 함께 이뤄져야 한다.

This study compared the methodological superiority of simple models and complex models in medical data analysis. For an empirical analysis to compare the superiority of the two model classes, we used the Pima Indians Diabetes dataset, treated zeros as missing, performed median imputation and standardization, split the data 70:30, and trained/evaluated logistic regression (simple), random forest, and multilayer perceptron (MLP) under an identical preprocessing pipeline. For performance evaluation of the two model classes, we applied threshold-dependent metrics (accuracy, sensitivity, precision, specificity, F1, balanced accuracy, MCC) and threshold-independent and calibration metrics (ROC-AUC, PR-AUC, Brier, calibration intercept/slope, Hosmer–Lemeshow, clinical net benefit (DCA)). In the empirical results, logistic regression was overall the most robust, with accuracy 0.7662, sensitivity 0.7160, F1 0.6824, balanced accuracy 0.7547, and MCC 0.4995, and also achieved the highest ROC-AUC of 0.8365. By contrast, random forest showed superior rule-in performance with specificity 0.8733 and PPV 0.6885, and was close to an ideal level in calibration quality, with Brier 0.1594, calibration intercept 0.1356, slope 0.9914, and HL p=0.7606. The MLP was relatively inferior under the same conditions. Meanwhile, in the DCA dimension, the gaps between models were not large across the range, but the winner changed with the choice of threshold (0.10: random forest; 0.20–0.30: logistic regression). Therefore, in practical application, it is reasonable to first specify the target pt and the FN/FP cost structure, and then choose the model–cutoff combination that yields the largest net benefit within that range. In sum, the methodological superiority of a given model is not absolute but relative, and selection should depend on the analytic objective. Specifically, when the goal is screening (minimizing missed positives), logistic regression is appropriate, whereas for rule-in (minimizing false positives) or probability-based decision making, random forest with superior calibration is suitable. The optimal choice of analysis model should be made together with DCA that reflects prevalence, FN/FP costs, and the threshold probability.