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이러한 모형을 구동하기 위해 사용한 방법론은 3가지로, 임의 효과(RE) 모형에서 GLS(Generalized Least Squares) 추정 방법과 민간의 자원개발 투자 규모는 0 또는 0보다 큰 값을 가지는 특성을 고려해 패널 토빗(Tobit)모형 그리고 성공불융자지원과 확률 오차 간의 내생성 문제를 완화하기 위해 도구 변수 토빗모형(IV-Tobit)을 사용하였다. 실증 분석 결과 성공불융자 지원 규모가 증가하면 그 기업의 자원개발 자체 투자 규모도 증가한 것으로 나타나 융자지원이 민간기업의 투자 촉진에 중요한 요인이 되고 있음을 알 수 있었다. 특히 이러한 양(+)의 효과가 RE나 Tobit 모형에서보다 내생성을 고려한 IV-Tobit 모형에서 상대적으로 더 크게 나타나 내생성을 무시할 경우 성공불융자 지원 효과가 과소평가 될 수 있음을 시사하고 있었다. 하지만, 이러한 성공불융자 지원 효과는 기업 규모에 따라 다를 것이라는 가정과 달리 분석 결과 통계적으로 유의한 결과가 나타나지 않아 기업규모와는 상관이 없는 것으로 나타났다. 그 밖에 유가가 높을수록 그리고 자원개발 탐사 사업 경험이 많을수록 민간 기업의 투자가 확대되는 요인으로 유의한 결과가 나타났다. 마지막으로, 성공불융자 지원 규모가 아닌 단위 사업당 성공불융자 지원 규모에 따른 기업 자체의 투자 영향을 살펴본 결과, 단위 사업당 융자지원에 대한 추정 계수가 단순한 융자지원 규모의 추정 계수보다 크게 나타나 융자지원의 총체적 규모보다는 단위 사업당 지원받는 융자지원 규모가 기업 자체의 자원개발 투자 확대에 더 강하게 영향을 미치고 있음을 시사하고 있었다.
모형을 구동하기 위해 임의 효과 모형에서 GLS 추정 방법, 패널 토빗 모형 그리고 도구 변수 토빗모형을 사용했다. 분석 결과 성공불융자 지원 규모의 증가, 높은 유가 그리고 많은 자원개발 탐사 사업 경험은 민간기업의 투자 촉진에 중요한 요인이 됨을 보였다. 또한 기업규모와 성공불융자 지원 효과는 상관이 없는 것으로 나타났다. 그 밖에 융자지원의 총체적 규모보단 단위사업의 지원받는 융자규모가 더 큰 영향을 주고 있음을 밝혔다.