정교한 데이터 기반 분석이 기업 지원 정책과 지역 산업 전략의 핵심 변수로 떠올랐다. 한국평가데이터(이하 KODATA)가 3일 서울 여의도 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 개최한 제3회 혁신포럼(빅데이터 기반 기업 지원 정책 및 지역산업 활성화 방안)에서 이같은 분석이 나왔다.

이번 포럼은 최근 정부의 ‘생산적 금융’ 활성화 방침에 따라, 보다 정밀한 데이터를 토대로 효율적인 기업 지원 정책의 필요성이 높아지면서 대응 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 우선 김민호 한국개발연구원(KDI) 선임연구위원이 ‘데이터 기반 기업 지원 정책 전환: 선별에서 성과까지’를 주제로 기조 발표를 진행했다. 

◆ "기업지원, ‘데이터 기준’으로 재설계해야"

김민호 선임연구위원은 "우리나라 지원 정책이 데이터 기반 정책으로 적극 전환하지 못하고 있다"며 "교육, 의료, 치안, 국방, 기업지원 등 예산 규모가 크고 정책의 효과성 제고가 절실한 부문을 중심으로 데이터 기반 정책체계로의 전환을 위한 국가적 전략이 수립되어야 한다"고 강조했다. 

국내 중소기업 지원사업은 연간 약 1700개로 정책의 효과성·선정 객관성에 대한 요구가 높아졌지만, 선별 방식은 여전히 담당자·전문가 평가 중심이다. 이에 비해 매출, 기술 수준, 네트워크 등 기업 데이터를 활용하면 대상을 더 정교하게 선정할 수 있다.

또 지원 이후에도 행정데이터·민간데이터를 연계해 지원 효과를 계량적으로 측정 가능하다. 김민호 선임연구위원은 "성장 잠재력은 높지만 자금력이 부족한 기업에게 정부 신용·재정 지원이 정확히 도달해야 한다"고 밝혔다. 

이어 "중소기업 신용프로그램 지원 대상 선별에 머신러닝 모델을 적용, 분석한 결과 적합한 대상을 선정함으로써 프로그램 효과를 크게 향상시킬 수 있음을 확인했다”고 덧붙였다. 특히 KODATA의 ‘성장 잠재력 지수’가 정책 대상 분별과 기업 선발에 활용 가능성이 높은 것으로 평가했다.

‘성장 잠재력 지수'는 기업의 3년 이후 고성장 여부를 예측한다. 김민호 선임연구위원은 실제로 이를 적용해 본 스케일업 지원 프로그램의 선정기업이 일반 중기업 대비 확연히 높은 성장 잠재력 값을 보였다고 소개했다. 

◆ "표준산업분류 한계 넘어 ‘혁신성장 기준’ 구축"

서용환 KODATA 공공사업부 부장은 ‘데이터 기반 지역산업 활성화 의사결정지원 분석: 기업 전입/전출 중심으로’을 주제로 발표했다. 서용환 부장은 지역 산업 활성화 전략이 데이터 기반 기업 선별과 품목 단위 산업 분석, 가치사슬 중심의 투자 유치 방식으로 바뀌어야 한다고 제안했다. 

KODATA가 기업 전입·전출 데이터를 분석한 결과, 수도권으로의 기업 집중이 장기적으로 강화되고 있는 것으로 나타났다. 기업들은 인근 지역으로 1차 이동한 뒤 수도권으로 향하는 패턴을 보였다. 이런 흐름이 지속되면 지방 소멸과 지역 산업 기반 약화를 넘어 내수 위축·재정 악화로 이어지는 악순환으로 번질 수 있다.

그는 “지역 정책을 위해 성장잠재력이 높은 고성장 기업과 첨단산업 기업, 투자 유치 수요기업 등을 정확히 선별하는 데이터 기반 접근이 필수적이다"고 말했다. 그러나 기존 표준산업분류는 삼성전자와 소규모 부품업체를 동일 업종으로 분류하는 등 기업의 실제 기술 수준과 제품 구성을 반영하지 못하고 있다. 

결국 정책 타깃을 정확히 설정하는 데 한계가 있다는 것이다. 이런 문제를 보완하기 위해 KODATA는 기업이 실제 생산하는 품목을 기준으로 업종 체계를 재정비한 ‘혁신성장 공동기준’을 구축했다. 이 기준은 9개 테마·31개 분야·240개 품목으로 세분화했다.

또 기업의 기술 수준, 시장 역할, 가치사슬 내 위치까지 식별할 수 있게 돕는다. 서용환 부장은 "특정 기업과 매출 관계가 있거나 가치사슬 상 밀접하게 연결된 기업일수록 동일 지역에 유치했을 때 효과가 크다”며 "연관 기업을 식별해 가치사슬 중심으로 투자 유치 전략을 설계할 필요가 있다"고 제안했다.