스마트농업 펀드 도입이 투자 구조에 미친 영향: 농식품 모태펀드를 중심으로
Impact of Smart Agriculture Fund Introduction on Investment Structure: Focusing on the Agricultural and Food Industry Master Fund
이소유(영산대학교); 서성수(영산대학교)
11권 12호, 237~251쪽
초록
본 연구는 농식품 모태펀드의 투자 성과를 실증적으로 분석하여 정책적 효과와 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구 자료는 2011년부터 2024년까지의 농식품 모태펀드 연도별 투자실적, 자펀드 결성현황, 지역별 투자 자료를 활용하였다. 우선 기술통계 분석을 통해 연도별·지역별·산업별 투자금액과 건수의 평균 및 표준편차를 산출하고, 교차표와 카이제곱 검정을 통해 지역과 산업 간 투자 편중 여부를 검증하였다. 회귀분석 결과, 2016년 스마트농업 펀드 도입 이후 총 투자금액이 전반적으로 증가하였으며, 이는 정책 시행이 시장 전체 투자 규모 확대에 긍정적인 영향을 미쳤음을 보여준다. 그러나 농업 투자 비율 변수는 통계적으로 유의하지 않아, 농업 중심 투자 구조가 직접적으로 총 투자금액 증가로 이어지지는 않았다. 또한 차분의 차분(DID) 분석에서는 스마트농업 분야를 실험군으로, 일반 농식품 분야를 통제군으로 설정하여 정책효과를 추정한 결과, 정책 이후 전체 투자 규모의 증가는 유의하게 나타났으나, 농업 중심 집단의 추가적 효과는 통계적으로 뚜렷하지 않았다. 이는 정책효과가 특정 산업에 국한되지 않고, 전체 펀드 규모의 확장과 민간자본 매칭을 통한 보편적 성장 효과로 작용했음을 시사한다. 결론적으로, 농식품 모태펀드는 투자 총량 확대라는 1차적 정책 목표를 달성하는 데 기여하였으나, 특정 목적 분야(스마트농업·그린바이오 등)에 대한 선택적 집중 효과는 제한적으로 나타났다. 한편 본 연구는 연도 단위의 집계자료(14개 표본)를 기반으로 분석이 수행되었기 때문에, 표본 수의 제약으로 인한 통계적 검정력의 한계가 존재한다. 또한 개별 기업의 경영성과나 고용·혁신성과와 같은 미시적 변수를 반영하지 못하였다는 점에서도 제한이 따른다. 따라서 향후 연구에서는 기업 단위의 미시자료와 지역별 산업 구조 데이터를 결합한 패널 분석이나 공간계량모형(spatial econometric model)을 적용하여, 정책효과의 지역적·산업별 이질성을 보다 정밀하게 검증할 필요가 있다. 나아가 정량분석과 질적 사례연구를 병행함으로써, 농식품 모태펀드가 실제로 산업혁신과 민간투자 활성화에 어떠한 경로로 기여하는지를 심층적으로 규명할 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to empirically analyze the investment performance of the Agri-Food Fund of Funds to derive policy implications and insights. The research data utilized annual investment performance, sub-fund formation status, and regional investment data from the Agri-Food Fund of Funds from 2011 to 2024. First, descriptive statistics were used to calculate the mean and standard deviation of investment amounts and deal counts by year, region, and industry. Cross-tabulation and chi-square tests were used to assess whether investment was skewed across regions and industries. Regression analysis results show that total investment amounts increased overall after the introduction of the Smart Agriculture Fund in 2016, indicating that the policy implementation positively influenced the expansion of the overall market investment scale. However, the agricultural investment ratio variable was not statistically significant, suggesting that an agriculture-focused investment structure did not directly increase total investment. Furthermore, the Difference-in-Differences (DID) analysis, which set the smart agriculture sector as the experimental group and the general agri-food sector as the control group to estimate policy effects, showed that while the overall increase in investment scale after the policy was significant, the additional effect of the agriculture-focused group was not statistically clear. This suggests that the policy effect was not confined to specific industries but acted as a universal growth effect through the expansion of the overall fund size and private capital matching. In conclusion, the Agri-Food Fund contributed to achieving the primary policy goal of expanding total investment volume. Still, its limited concentration in specific target sectors (such as smart agriculture and green bio) was a constraint. Meanwhile, this study used annual aggregate data (14 samples), limiting statistical power due to sample size constraints. It also faces limitations in failing to reflect micro-level variables, such as individual firms' business performance, employment, or innovation outcomes. Therefore, future research should apply panel analysis or spatial econometric models combining firm-level microdata with regional industrial structure data to more precisely verify the regional and sectoral heterogeneity of policy effects. Furthermore, by combining quantitative analysis with qualitative case studies, it will be possible to deeply elucidate the pathways through which the Agri-Food Fund actually contributes to industrial innovation and the activation of private investment.
- 발행기관:
- 사단법인 한국융합기술연구학회
- 분류:
- 학제간연구