본 연구의 목적은 청년창업보증을 지원 받은 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여 비모수적 방법인 카플란마이어 분석(Kaplanr-Meier Analysis)으로 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였다. 창업자의 연령을 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 분석하였다. 연구대상은 2014년 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원 받은 기업 3825개가 표본으로 선정되었으며, 이중 정상기업는 3242개, 부실기업는 583개이다. 연구대상기간은 2011년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지로 정하여 생존분석을 실시하였다. 분석결과 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다. 또한 생존시간이 긴 창업기업에 대해서는 유망중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 생존시간이 짧은 기업에 대해서는 금융지원과 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다. 본 연구는 청년창업기업의 비재무정보를 이용하여 생존분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있으며, 이와 같은 생존분석결과는 창업지원기관과 창업자에게 창업기업의 생존특성 정보를 제공하여 창업기업의 생존율을 높이는데 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 청년창업보증을 지원 받은 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여 비모수적 방법인 카플란마이어 분석(Kaplanr-Meier Analysis)으로 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였다. 창업자의 연령을 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 분석하였다. 연구대상은 2014년 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원 받은 기업 3825개가 표본으로 선정되었으며, 이중 정상기업는 3242개, 부실기업는 583개이다. 연구대상기간은 2011년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지로 정하여 생존분석을 실시하였다. 분석결과 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다. 또한 생존시간이 긴 창업기업에 대해서는 유망중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 생존시간이 짧은 기업에 대해서는 금융지원과 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다. 본 연구는 청년창업기업의 비재무정보를 이용하여 생존분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있으며, 이와 같은 생존분석결과는 창업지원기관과 창업자에게 창업기업의 생존특성 정보를 제공하여 창업기업의 생존율을 높이는데 기여할 것이다.
The purpose of this study was to analyze the survival rate and survival characteristics of young start-up entrepreneurs supported with public financing, by using non-parametric statistic of Kaplanr-Meier Analysis on non-financial data. Average survival periods of different survival characteristics h...
The purpose of this study was to analyze the survival rate and survival characteristics of young start-up entrepreneurs supported with public financing, by using non-parametric statistic of Kaplanr-Meier Analysis on non-financial data. Average survival periods of different survival characteristics have been estimated by dividing the age groups into 20s and 30s. After then, the main variables affecting the survival period have been analyzed. 3,825 firms guaranteed by Credit Guarantee Institutions in Korea were used as database for the analysis. 3,242 firms have survived while 583 firms have gone insolvent. The study period was from January 1, 2011 to December 31, 2017. Age-based breakdown of the business founders show that 3 variables in the 20s and 5 variables in the 30s are derived as the significant variables, resulting in the significant differences of each age group. In other words, the start-up support agencies and financial institutions need to develop a credit evaluation system that distinguishes the criteria of age range and find information that reflect the characteristics of entrepreneurs in their 20s as well as developing tailor-made financial products. Also, step-by-step support measures are required for the start-ups of high survival times and make them grow into promising SMEs. Meanwhile, non-financial support plans shall be invigorated along with the financial ones to help the start-ups of low survival times. This study is meaningful in that the survival analysis has been conducted by using the non-financial data of young start-up entrepreneurs. It is expected that the results of this analysis contribute to the enhancement of survival rate of start-ups by providing start-up support agencies and start-up business owners with the unique information of the survival characteristics.
The purpose of this study was to analyze the survival rate and survival characteristics of young start-up entrepreneurs supported with public financing, by using non-parametric statistic of Kaplanr-Meier Analysis on non-financial data. Average survival periods of different survival characteristics have been estimated by dividing the age groups into 20s and 30s. After then, the main variables affecting the survival period have been analyzed. 3,825 firms guaranteed by Credit Guarantee Institutions in Korea were used as database for the analysis. 3,242 firms have survived while 583 firms have gone insolvent. The study period was from January 1, 2011 to December 31, 2017. Age-based breakdown of the business founders show that 3 variables in the 20s and 5 variables in the 30s are derived as the significant variables, resulting in the significant differences of each age group. In other words, the start-up support agencies and financial institutions need to develop a credit evaluation system that distinguishes the criteria of age range and find information that reflect the characteristics of entrepreneurs in their 20s as well as developing tailor-made financial products. Also, step-by-step support measures are required for the start-ups of high survival times and make them grow into promising SMEs. Meanwhile, non-financial support plans shall be invigorated along with the financial ones to help the start-ups of low survival times. This study is meaningful in that the survival analysis has been conducted by using the non-financial data of young start-up entrepreneurs. It is expected that the results of this analysis contribute to the enhancement of survival rate of start-ups by providing start-up support agencies and start-up business owners with the unique information of the survival characteristics.
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문제 정의
첫째, 청년창업기업의 생존에 영향을 미치는 다양한 특성에 대한 실증분석으로 학문적 체계를 마련하며, 연령대를 20대와 30대로 구분하여 각각의 생존특성을 분석한다. 본 연구는 청년창업기업에 생존에 영향을 미치는 특성을 실증 분석하여 기존 선행연구와 차별화된 창업기업의 생존에 관한 학문적 체계를 마련하고자 한다.
창업기업의 생존은 창업자, 창업지원기관, 금융기관 등이해관계자에게 부실에 따른 사회적 비용을 감소시키는 중요한 요인이다. 본 연구에서는 창업기업의 생존특성 실증분석을 통해 이해관계자에게 유용한 정보를 제공하고 정책제언을 통해 창업기업의 생존율을 높이는데 기여하고자 한다.
본 연구의 사건은 청년창업기업이 창업 이후 부실이 발생하는 것을 말하며 부실이 발생할 때까지의 시간을 생존시간이라 한다. 부실까지 걸리는 시간이 길면 생존율이 높고 짧으면 생존율이 낮다.
본 연구의 차별성은 청년창업기업의 생존에 영향을 미치는 비재무요인을 20대와 30대로 구분하여 청년창업자와 창업지원기관에 실무적으로 유용한 정보를 제공하고, 정책제언을 통해 청년창업기업의 생존율을 높이는데 기여하고자 한다. 청년 창업기업의 생존은 청년창업자 및 창업지원기관 등 이해관계자에게 부실에 따른 사회적 비용을 감소시키는 중요한 요인이다.
분석결과 지점, 업종, 기업규모, 연대보증, 재산소유, 부분보증, 보증금액별 생존율은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 생존율 제고를 위한 개선 방향을 제시하였다.
가설 설정
개인등급신용별 생존분포에 대한 귀무가설은 다음과 같다. Ho: 개인신용등급별 생존기간의 분포가 동일하다. 유의수준 10%에서 로그순위(Mantel-Cox) 검정통계량은 20대 0.
거주주택보유 유무별 생존분포에 대한 귀무가설은 다음과 같다. Ho: 거주주택보유 유무별 생존기간의 분포는 동일하다. 유의수준 10%에서 로그순위(Mantel-Cox) 검정통계량은 20대 0.
Ho: 기업형태별 생존기간의 분포가 동일하다. 유의수준 10%에서 로그순위(Mantel-Cox) 검정통계량은 20대 0.
여신거래실적 유무별 생존분포에 대한 귀무가설은 다음과 같다. Ho: 여신거래실적별 생존기간의 분포가 동일하다. 유의 수준 10%에서 로그순위(Mantel-Cox) 검정통계량은 20대 0.
창업자 성별 생존분포에 대한 귀무가설은 다음과 같다. Ho: 창업자 성별 생존기간의 분포가 동일하다. 유의수준 10%에서 로그순위(Mantel-Cox) 검정통계량은 20대 0.
마다 생존확률이 단계적으로 감소하는 계단함수(step function)가 된다. 중도절단 여부는 ni에 의해서만 영향을 받고, 부실과 중도절단이 동시에 일어난 경우에는 부실이 중도 절단보다 먼저 관측되었다고 가정하고, 마지막 생존시간 y(n)이 중도절단된 경우에는 y(n) 이상의 기간에 대해서는 누적한계추정치를 정의하지 않는다.
즉, 청년창업기업은 연령대와 관계없이 개인기업이나 법인기업의 생존율에 차이가 없다고 할 수 있다. 청년창업 시 기업형태를 결정할 때 개인사업자, 법인사업자의 선택은 창업자에게 편리하고 유리한 사업자로 선택하는 것이 좋을 것이다.
제안 방법
독립변수는 창업기업의 생존에 영향을 미치는 비재무정보를 변수의 특성에 따라 과 같이 기업 기본정보, 창업자 특성정보, 기업 자원정보, 기업 신용정보로 분류하였고 다음과 같은 기준으로 세분화하였다.
본 연구는 생존분석 기법인 카플란마이어 분석(Kaplan-Meier Analysis)을 이용하여 청년창업기업의 연령대(20대, 30대)별 생존율과 생존특성별 생존기간을 비교하였다.
본 연구는 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원받은 3825개 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여, 생존분석 방법론인 카플란마이어법으로 창업기업의 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였으며, 창업자의 연령대를 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 확인하였다.
첫째, 청년창업기업의 생존에 영향을 미치는 다양한 특성에 대한 실증분석으로 학문적 체계를 마련하며, 연령대를 20대와 30대로 구분하여 각각의 생존특성을 분석한다. 본 연구는 청년창업기업에 생존에 영향을 미치는 특성을 실증 분석하여 기존 선행연구와 차별화된 창업기업의 생존에 관한 학문적 체계를 마련하고자 한다.
대상 데이터
연령별 분석결과는 <표 14>과 같다. 20대 청년창업기업의 유의한 변수는 개인신용등급, 거주주택 보유유무, 재무제표 보유유무 등 3개 변수가 선정되었다. 30대 청년창업기업의 유의한 변수는 개인신용등급, 거주주택 보유유무, 종업원 보유유무, 여신거래실적유무, 재무제표 보유유무 등 5개 변수가 선정되었다.
본 연구는 청년창업기업의 생존특성을 분석하기 위해 와 같이 비재무정보인 기업기본정보, 창업자 특성정보, 기업자원정보, 기업신용정보를 대상으로 분석하였다.
부실에 대한 정의는 연구자의 관점이나 이용 분야에 따라 다양하여 명확하게 정의할 수 없지만 수익성 악화, 부채과다로 인한 지급불능, 신용관리정보 등록, 법률적 파산의 상태를 의미한다. 본 연구에서 사용된 자료는 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원받은 기업을 대상으로 하고 있으며, 신용 보증기관의 부실관리요령에서 정하고 있는 부실사유가 발생한 기업을 부실기업으로 정의하였다. 즉 정상기업과 정상해지 기업 0, 부실기업 1로 정의하였다.
본 연구의 분석대상은 신용보증기관으로부터 청년창업자금을 지원받은 기업인데, 신용보증기관은 2008년 8월 창업 유도를 통한 청년실업 문제 해소를 위하여 청년창업특례보증을 실시하였다. 만 20세 이상 35세 이하 청년이 대표자로 있는 창업 1년 이내 기업에게 5,000만원 범위 내에서 보증비율 및 보증료 등을 우대하여 지원하였다.
신용보증기관에서 보유하고 있는 중소기업 자료를 바탕으로 ① 2011년 1월 1일 이후 창업된 청년창업기업 ② 2014년도 청년창업보증을 지원받은 창업기업 중 2017년 12월말 기준으로 정상기업, 정상해지기업, 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였다.
<표 1>은 청년창업기업의 연령대별 요인 현황을 정리한 표로서 정상기업 3,242개, 부실기업 583개, 총 3,825개 기업을 대상으로 분석하였다.
데이터처리
또한 생존특성 집단 간의 차이를 통계적으로 검토하기 위해 로그순위검정을 활용하였으며, 통계패키지는 SPSS 21.0 모듈을 이용하여 분석하였다.
본 연구는 생존분석 기법인 카플란마이어 분석을 이용하여 청년창업기업의 생존율을 파악하고, 20대와 30대로 연령을 구분하여 생존특성별 생존기간을 비교하였으며, 생존특성 집단 간의 차이를 통계적으로 검토하기 위해 로그-순위 검정을 이용하였다. 청년창업기업의 생존특성을 분석한 본 연구의 목적은 다음과 같다.
본 연구에서는 청년창업기업을 대상으로 생존율 추이를 분석하고 창업자의 연령대를 구분하여 생존특성에 따라 집단 간에 어떤 차이가 있는지 분석하고, 이러한 집단 간의 차이를 통계적으로 검토하기 위해 로그순위(Mantel-Cox)검정을 활용하여 분석한다.
설명변수를 고려하지 않은 분석대상 변수에 대해 생존시간만을 대상으로 정상기업과 부실기업의 생존시간에 차이가 있는지를 검정하는 방법으로 로그순위검정, 윌콕슨 검정 등을 사용한다. 이는 비모수적 검정방법으로 모수적 방법인 t-검정과 유사한 결과를 얻을 수 있다(이영찬, 2011).
성능/효과
우리나라의 기업 생존요인을 처음으로 분석한 이상호(1998) 의 연구는 중소전자기업의 생존기간에 영향을 미치는 요인을 분석하고 기업경영에 미치는 영향을 분석하였다. 1992년 기업 총람에 등재된 전자산업 내 기업을 기준으로 1992~95년 4년간의 252개 기업자료를 이용하여 Cox비례위험모형으로 추정한 실증분석 결과 여러 가지 재무변수 중 부가가치 인건비 비율, 자기자본비율, 고정장기적합률 등이 중요한 기업 생존요인으로 나타났으며, 기업이 생존하기 위해서는 노동생산성이 향상되어야 한다고 지적하고 있다.
20대 청년창업기업의 유의한 변수는 개인신용등급, 거주주택 보유유무, 재무제표 보유유무 등 3개 변수가 선정되었다. 30대 청년창업기업의 유의한 변수는 개인신용등급, 거주주택 보유유무, 종업원 보유유무, 여신거래실적유무, 재무제표 보유유무 등 5개 변수가 선정되었다.
이영찬(2010)은 기술보증기금에서 보증 받은 기업의 생존분석에 관한 연구를 보면 다음과 같다. 기술보증기금에서 보증을 받은 중소기업에 대한 기술평가 자료를 이용하여 관심 있는 개별집단 간의 생존율 차이를 검증하였으며, 그 결과 보증 기업의 평균 생존율은 48.6개월, 기술등급비교에서는 A등급을 받은 기업이, 업종 간 비교에 있어서는 환경업종이, 업력은 10년 초과 기업이 생존율이 높은 것으로 분석되었다.
넷째, 기업 신용정보인 여신거래실적은 거래실적이 있는 기업과 없는 기업으로 분류하였으며, 재무제표 작성여부에 따라 재무제표가 있는 기업과 없는 기업으로 분류하였다.
둘째, 개인신용등급별 등급에 따른 평균 생존시간의 차이가 매우 크다. 생존시간의 차이, 로그순위검정의 p-값, 실무경험에 비추어 가장 중요한 변수는 “개인신용등급”이라 할 수 있다.
둘째, 창업자 특성정보인 성별은 남자와 여자로 분류하였으며, 개인신용등급은 1~5등급으로 분류하였다.
분석결과 문화 콘텐츠산업의 중소기업들 평균 생존율은 74개월이며 방송산업, 엔터테인먼트산업, 인쇄출판업의 생존기간이 큰 것으로 나타났다. 또한 본사 소재지별은 영남권, 재무등급이 양호한 기업, 동업종 종사경력이 많은 기업의 생존기간이 긴 것으로 나타났다.
김태훈(2012)의 연구는 문화콘텐츠산업 소속기업들의 생존율과 특성별로 생존기간 차이분석을 수행하였다. 분석결과 문화 콘텐츠산업의 중소기업들 평균 생존율은 74개월이며 방송산업, 엔터테인먼트산업, 인쇄출판업의 생존기간이 큰 것으로 나타났다. 또한 본사 소재지별은 영남권, 재무등급이 양호한 기업, 동업종 종사경력이 많은 기업의 생존기간이 긴 것으로 나타났다.
이근우 외(2015)의 연구는 2008~2012년 기간에 강원신용보증재단에서 보증 받은 34,465개 소기업․소상공인을 대상으로 생존분석을 실시하였다. 분석결과 지점, 업종, 기업규모, 연대보증, 재산소유, 부분보증, 보증금액별 생존율은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 생존율 제고를 위한 개선 방향을 제시하였다.
셋째, 기업 자원정보인 물적 자원은 거주주택의 소유권을 기준으로 자가와 임차로 분류하였고, 종업원의 보유여부는 상시종업원이 있는 경우와 없는 경우로 분류하였다.
셋째, 평균 생존시간이 길고 생존율이 높은 창업기업에 대해서는 유망 중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 평균 생존시간이 짧고 생존율이 낮은 기업에 대해서는 금융지원과 더불어 비금융부문의 지원도 중요하다. 상대적으로 경영 노하우가 부족하고 애로점도 많은 창업기업에 대한 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다.
청년창업기업은 수도권이나 비수도권이나 생존율에 차이가 없다고 할 수 있다. 위 결과로 볼 때 청년창업기업의 창업지역은 수도권만 고집할 필요가 없으며 창업자가 창업환경을 고려하여 결정하여야 할 것이다.
<표 4>의 생존율 결과를 보면 20대 청년창업기업의 1년 미만 생존율은 98.6%, 4년 미만 생존율 81.3%, 7년 미만 생존율 71.3%이며, 30대 청년창업기업의 1년 미만 생존율은 99.5%, 4년 미만 생존율 87.7%, 7년 미만 생존율 79.6%이다. 연령대별 생존율을 비교해보면 30대에 비해 20대의 생존율이 더 낮게 나타난다.
첫째, 기업정보로 사용된 변수인 기업형태는 개인기업과 법인기업으로 창업지역은 수도권과 비수도권으로 분류하였다.
첫째, 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 즉, 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대, 30대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대, 30대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다.
본 연구는 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫째, 표본으로 선정된 청년창업기업은 신용평가를 통해 보증지원을 받은 기업으로, 일반창업기업에 비해 신용도가 양호한 기업이다. 따라서 연구결과를 전체 청년창업기업으로 확대하기는 어렵다.
류준영 외(2014)의 연구는 2007~2011년 창업한 서울지역 기업의 생존기간 및 생존에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 카플란마이어법을 이용한 생존율 분석에서 서비스업의 5년 생존율이 55.5%, 제조업 50.4%로 나타나 서비스업의 생존율이 높게 나타났으며, 규모별로는 중기업 62.6%, 소기업 54.2%의 5년 생존율을 나타냈다.
후속연구
둘째, 비보증기업의 자료수집(부실정보) 어려움으로 인해 비보증기업과 비교하지 못한 점과 보증지원의 정책효과를 분리하지 못한 한계가 있다. 셋째, 창업기업에 대한 자료수집의 한계로 인하여 창업기업의 부실에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하지 못한 한계가 있다.
둘째, 생존특성을 분석한 카플란마이어법은 단변량 분석방법으로 로짓분석이나 Cox비례위험모형을 통한 추가적인 다변량 분석이 필요하다. 셋째, 창업기업의 부실에 영향을 주는 경제환경, 산업 환경 등 외부환경에 대한 심층적 후속 연구가 필요하다.
향후 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 창업기업의 다양한 특성을 도출하고, 부실기업에 대한 정보관리와 외부환경요인에 대한 심도 있는 분석을 통해 중소기업의 생존요인에 대한 다양한 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라 신규 일자리의 상당수는 어디서 발생하는가?
우리나라 신규 일자리의 상당수는 창업기업에서 발생하고 있으며, 정부는 창업 활성화를 위해 누구나 창업할 수 있는 플렛폼으로 창조경제타운(온라인), 창조경제혁신센터(오프라인)을 구축하여 청년창업을 지원하고, 창업경진대회, 창조경제 박람회 등을 개최하여 대학생, 여성, 군인 등 다양한 계층의 창업 활동을 지원하고 있다. 창업은 일자리 창출의 핵심 동력으로 기업 활동에 혁신을 도입하며, 경제성장을 촉진하여 국가 경제의 성장과 발전에 기여하기 때문에 세계적으로 창업을 촉진하는 것은 각 국가의 최우선 과제로 진행하고 있다(김서호‧변상해, 2018).
정부의 창업 지원정책이 성공하기 위해서는 어떻게 해야하는가?
정부의 창업 지원정책이 성공하기 위해서는 창업기업의 성공과 실패에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 검토와 이를 바탕으로 정책을 수립해야 한다. 창업지원기관은 창업기업에 대한 철저한 분석을 통해 창업 성공률을 높여 실패로 인한 사회적 비용을 최소화하고 정책자금을 효율적으로 운용해야 한다.
청년취업‧청년창업을 통한 일자리 창출을 위해 다양한 지원 사업을 추진하고 있으나 어떠한 문제점이 있는가?
정부는 청년취업‧청년창업을 통한 일자리 창출을 위해 다양한 지원사업을 추진해 오고 있으나, 체계적인 지원제도의 운용이라는 측면에서 미흡한 실정이다. 특히 창업교육, 청년창업 지원사업 간 연계성 미흡, 청년창업기업에 대한 사업화 자금 지원 부족, 창업 이후 사후관리 부족 등의 문제점이 지적되고 있다(곽동철 외, 2016). 또한 우리나라 창업기업 실패의 원인은 자금조달의 어려움과 마케팅 기획 실패, 전문지식, 경험 부족 등으로 인한 창업 준비 부족이 실패의 원인으로 여러 조사 연구에서 밝혀지고 있다(강선자‧변상해, 2017).
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