본 연구의 목적은 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보 분석을 통해 창업자와 창업지원기관에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 성공률을 높여 기업부실로 인한 사회적 비용을 최소화하는데 기여하고자 한다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 하고 있으며 신용보증기관에서 정의하고 있는 창업기업은 일반적으로 설립 5년이내 기업을 말한다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%), 부실기업 559개 (19.8%)이다. 창업기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자산정보, 창업기업 신용정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 경험, 창업기업의 자산의 중요성을 알 수 있었다. 창업지원기관은 이러한 결과를 창업기업 신용평가시스템에 반영하여야 할 것이며, 창업자는 창업교육시 개인신용의 중요성과 관리방안에 대한 연수가 필요하다. 이와 같은 분석결과는 창업자와 창업지원기관에게 유용한 비재무정보를 제공하여 창업기업의 부실을 최소화하는데 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보 분석을 통해 창업자와 창업지원기관에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 성공률을 높여 기업부실로 인한 사회적 비용을 최소화하는데 기여하고자 한다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 하고 있으며 신용보증기관에서 정의하고 있는 창업기업은 일반적으로 설립 5년이내 기업을 말한다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%), 부실기업 559개 (19.8%)이다. 창업기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자산정보, 창업기업 신용정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 경험, 창업기업의 자산의 중요성을 알 수 있었다. 창업지원기관은 이러한 결과를 창업기업 신용평가시스템에 반영하여야 할 것이며, 창업자는 창업교육시 개인신용의 중요성과 관리방안에 대한 연수가 필요하다. 이와 같은 분석결과는 창업자와 창업지원기관에게 유용한 비재무정보를 제공하여 창업기업의 부실을 최소화하는데 기여할 것이다.
The purpose of this study is to contribute to the minimization of the social cost due to the insolvency by improving the success rate of the startups by providing useful information to the founders and the start-up support institutions through analysis of non-financial information affecting the fail...
The purpose of this study is to contribute to the minimization of the social cost due to the insolvency by improving the success rate of the startups by providing useful information to the founders and the start-up support institutions through analysis of non-financial information affecting the failure of the startups. This study is aimed at entrepreneurs. The entrepreneurs that are defined by the credit guarantee institutions generally refer to entrepreneurs within 5 years of establishment. The data used in the study are sampled from the companies that were supported by the start-up guarantee from January 2014 to December 2013 as the end of December 2017. The total number of sampled firms is 2,826, 2,267 companies (80.2%), and 559 non-performing companies (19.8%). The non-financial information of the entrepreneur was divided into the entrepreneur characteristics information, the entrepreneur characteristics information, the entrepreneur asset information and the entrepreneur 's credit information, and cross-tabulations and logistic regression analysis were conducted. As a result of cross-tabulations, univariate analysis showed that personal credit rating, presence in the industry, presence of residential housing, presence of employees, and presence of financial statements were selected as significant variables. As a result of the logistic regression analysis, three variables such as personal credit rating, occupation in the industry, and presence of residential house were found to be important factors affecting the failure of founding companies. This result shows the importance of entrepreneur 's personal credibility and experience and entrepreneur' s assets in business management. The start-up support institutions should reflect these results in the entrepreneur 's credit evaluation system, and the entrepreneurs need training on the importance of the personal credit and the management plan in the entrepreneurial education. The results of this analysis will contribute to the minimization of the incapacity of startups by providing useful non-financial information to founders and start-up support organizations.
The purpose of this study is to contribute to the minimization of the social cost due to the insolvency by improving the success rate of the startups by providing useful information to the founders and the start-up support institutions through analysis of non-financial information affecting the failure of the startups. This study is aimed at entrepreneurs. The entrepreneurs that are defined by the credit guarantee institutions generally refer to entrepreneurs within 5 years of establishment. The data used in the study are sampled from the companies that were supported by the start-up guarantee from January 2014 to December 2013 as the end of December 2017. The total number of sampled firms is 2,826, 2,267 companies (80.2%), and 559 non-performing companies (19.8%). The non-financial information of the entrepreneur was divided into the entrepreneur characteristics information, the entrepreneur characteristics information, the entrepreneur asset information and the entrepreneur 's credit information, and cross-tabulations and logistic regression analysis were conducted. As a result of cross-tabulations, univariate analysis showed that personal credit rating, presence in the industry, presence of residential housing, presence of employees, and presence of financial statements were selected as significant variables. As a result of the logistic regression analysis, three variables such as personal credit rating, occupation in the industry, and presence of residential house were found to be important factors affecting the failure of founding companies. This result shows the importance of entrepreneur 's personal credibility and experience and entrepreneur' s assets in business management. The start-up support institutions should reflect these results in the entrepreneur 's credit evaluation system, and the entrepreneurs need training on the importance of the personal credit and the management plan in the entrepreneurial education. The results of this analysis will contribute to the minimization of the incapacity of startups by providing useful non-financial information to founders and start-up support organizations.
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문제 정의
본 연구는 신용보증기관에서 창업보증을 지원 받은 설립 5년 미만인 창업기업의 비재무정보를 대상으로 교차분석과 로지스틱회귀분석을 이용하여 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 창업기업의 부실요인에 관한 본 연구의 목적은 다음과 같다.
본 연구는 중소기업 지원기관인 신용보증기관이 보유하고 있는 설립 5년이내 창업기업의 비재무정보를 중심으로 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석 하였다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개(80.
그 원인은 중소기업의 비재무정보와 관련된 자료를 구하기 어렵고(유원종, 2017) 개인정보보호법이 강화되면서 개인식별정보가 포함된 개인기업의 자료는 연구용으로 사용 하기 어렵기 때문이다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 설문조사 방식이 아니라 신용보증기관의 실증자료를 기반으로 창업기업의 부실에 영향을 미칠 것으로 예상되는 비재무정보를 중심으로 분석하였다.
본 연구는 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 실증분석하여 창업자, 창업지원기관, 금융기관 등 창업기업 관련 이해관계자에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 부실률을 낮추는 것을 목적으로 한다. 선행연구(김종은, 2015; 이근우 외, 2015; 추인수‧김경숙, 2015; 윤상용 외, 2016; 이상래, 2016)를 바탕으로 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자원정보, 창업기업 관련 특성정보를 독립변수로 창업기업의 부실여부를 종속변수로 하여 다음 <그림 1>과 같이 연구모형을 설정하였다.
창업기업의 부실은 창업자, 창업지원기관, 금융기관 등 이해관계자에게 사회적 비용을 발생시킨다. 본 연구에서는 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 실증분석하여 이해관계자에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 부실률을 낮추는데 기여하고자 한다.
창업기업은 재무자료 등 기존 신용평가시스템에서 사용될 수있는 자료의 수집이 어려워 비재무정보의 중요성이 증대되고있다. 본 연구에서는 창업기업의 비재무정보를 활용하여 실증분석하였는 바, 향후 창업기업 신용평가시스템 개발에 기초자료를 제공하고자 한다.
상기의 선행연구에서 보는 바와 같이 기업부실의 개념을 명확히 정의하기 어려우며 기업부실이라는 개념의 통일성과 자료수집의 수월성 등 연구의 편의를 위하여 본 연구에서는 신용보증기관의 부실관리요령에서 정하고 있는 부실사유가 발생한 기업을 부실기업으로 정의하였다.
이 연구는 비상장중소기업을 대상으로 신용보증 지원이후시기별 부실예측모형을 추정하였으며, 시기별 부실에 영향을미치는 변수의 변화를 보여주는데 의의가 있다.
부실예측에 관한 초창기 연구에서 통계적 기법이 활용된 것은 1966년 Beaver가 단일 재무비율에 의한 예측능력을 분석하면서 시작되었다. 이후 Altman(1968)이 재무정보를 가지고 판별력 있는 재무비율을 종합적으로 결합시킨 판별함수 모형을 통해 기업부실을 예측하고자 하였다. Altman의 연구는 다변량판별분석을 이용하여 재무비율을 과학적으로 종합하였고 연구방법상 여러 검증표본을 도입하여 모델의 예측력을 높이는데 기여하였다.
첫째, 창업기업의 부실예측에 실무적으로 유용한 정보를 찾아내어 창업자와 창업지원기관 등 이해관계자에게 유용한 정보를 제공하고자 한다. 창업기업의 부실은 창업자, 창업지원기관, 금융기관 등 이해관계자에게 사회적 비용을 발생시킨다.
가설 설정
4-2: 창업기업의 재무제표보유유무는 기업의 부실에 영향을 미칠 것이다.
가설 1: 창업자의 특성정보는 기업의 부실에 영향을 미칠 것이다.
가설 2: 창업기업의 기업정보는 기업의 부실에 영향을 미칠 것이다.
가설 3: 창업기업의 자원정보는 기업의 부실에 영향을 미칠 것이다.
가설 4: 창업기업의 신용정보는 기업의 부실에 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
Ohlson(1980)의 연구는 로지스틱회귀분석을 사용하여 부실위험을 평가하고, 표본선정에 있어서는 비쌍대표본추출법을 이용하여 분석하였다. 1970년부터 1976년을 연구기간으로 하여정상기업 2,085개, 부실기업 105개를 선정하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과 기업규모, 총부채/총자산, 운전자본/총자산, 자본잠식더미변수 등이 중요한 부실예측변수임을 확인하였다.
독립변수는 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보에대한 선행연구를 분석하여 변수의 특성에 따라 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자원정보, 창업기업 신용정보로 분류하였으며 다음 와 같은 기준으로 세분화하였다.
박원근(2017)의 연구는 국내 시중은행이 보유하고 있는 비상장 중소기업의 재무자료와 산업 관련 자료로서 정상기업 100개, 부실기업 100개를 대상으로 로지스틱회귀분석으로 실증분석하였다, 분석결과 중소기업의 부실 발생과 관련이 있는 재무비율은 대기업과 차이가 있는 것으로 분석되었다. 또한 미시적인 재무비율과 거시적인 산업 관련 변수를 통합적으로 반영하여 기업부실을 예측함으로서 예측의 시간, 공간적 범위를 확대하였다.
선행연구(김종은, 2015; 이근우 외, 2015; 추인수‧김경숙, 2015; 윤상용 외, 2016; 이상래, 2016)를 바탕으로 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자원정보, 창업기업 관련 특성정보를 독립변수로 창업기업의 부실여부를 종속변수로 하여 다음 과 같이 연구모형을 설정하였다.
판별분석과 로지스틱 회귀분석으로 모형을 비교한 결과 로지스틱 회귀모형이 판별분석모형 보다 판별력이 높게 나왔으며, 부실초기에는 수익성지표가 부실후반에는 더미변수를 포함하여안정성지표와 현금흐름지표들이 유의한 지표로 채택되었다. 이 연구는 부실 5년 전 자료까지 분석함으로써 부실징후의 조기예보차원에서 부실을 예측하여 기존 연구와 차별화하고있다.
대상 데이터
본 연구는 신용보증기관에서 보유하고 있는 중소기업 자료를 바탕으로 ① 2011년 1월 이후 창업된 기업 ② 2014년 1월부터 12월까지 1년 동안 신용보증기관에서 창업보증을 지원받은 창업기업 중 2017년 12월말 기준으로 정상기업, 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였다. 정상기업은 2011년 1월설립이후 신용보증을 지원 받아 2017년 12월말까지 정상운영중인 기업을 말하며, 부실기업은 2011년 1월 설립이후 신용보증을 지원 받아 운영 중 2017년 12월까지 부실사유가 발생하여 부실처리되어 대위변제가 발생한 기업을 말한다.
본 연구의 대상인 창업기업은 규모도 작고 업력도 일천하여재무제표를 작성하지 않는 기업이 많고 재무제표를 작성하더라도 1~2개년 재무제표를 보유하고 있어 재무등급 산출이 어렵기 때문에 비재무정보를 중심으로 표본을 선정하였으며 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%),부실기업 559개 (19.8%)이다.
자료의 일관성을 위해 보증금액 3억원이하인 기업으로 한정하였으며, 개인기업에서 법인기업으로 포괄양수도한 기업은 제외하였다. 본 연구의 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였다.
본 연구는 중소기업 지원기관인 신용보증기관이 보유하고 있는 설립 5년이내 창업기업의 비재무정보를 중심으로 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석 하였다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개(80.2%), 부실기업 559개(19.8%)이다.
데이터처리
교차분석 결과 선정된 5개의 변수를 대상으로 각 변수의 상호작용을 반영한 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 오즈비 (odds ratio)는 교차비로서 사건이 일어날 확률을 의미하며 종속변수는 부실화될 위험이 몇 배 증가하였는지를 의미한다.
각 독립변수의 수준에서 종속변수의 반복적인 관측이 있으면 가중최소자승법을 사용하고 반복적인 관찰이 없거나 작은 경우에는 최대우도추정을 사용한다(김남호‧남기정, 2004). 변수로 선정된 비재 무요인중에서 다중공선성 문제를 해결하고 예측력을 높이기 위해 단계별 회귀분석중 전진선택법을 사용하였으며 실행방법은 SPSS통계프로그램을 사용하였다.
창업기업의 부실을 예측하기 위한 방법으로 로지스틱회귀분 석을 사용하였다. 로지스틱회귀분석은 종속변수가 0과 1을 갖 는 이분형 척도로 측정된 경우에 독립변수와 종속변수간의 관계를 분석할 수 있다.
통계분석을 위한 자료가 도수로 주어진 분할표에 대한 분석을 범주형 자료분석이라 하며, 분할표에 대한 검증은 X2-검정을 사용한다. X2-검정은 두개 이상의 다항분포가 동일한지 여부를 검정하는 것이다.
성능/효과
X2-검정 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유 유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무 변수가 유의한 변수로 선정되었다.
동업계종사유무 또한 창업자가 위기상황에 대처할 수 있는 능력과 신속한 의사결정에 영향을 미쳐 기업의 생존을 높이는 요인으로 볼 수 있다. 거주주택을 보유한 창업기업은 임차인 기업에 비해 부실화 될 확률이 낮아 부실에 영향을 미치는 변수로 확인되었다. 기업의 물적자원은 창업초기사업의 안정화에 기여하고 신용평가시 추가 담보로 활용될 가능성이 높아 기업신용도에 긍정적인 영향을 미치고 있다.
808-1)] 감소하는 것으로 나타났다. 거주주택을 소유한 창업기업은 임차인 기업에 비해 부실화될 확률이 40.6%[100x(0.594-1)] 낮아 부실에 영향을 미치는 변수로 확인되었다.
또한 김종은(2015)의 연구도 기업형태는 기업의 부실에 영향이 없는 것으로 연구되었다. 기업형태인 법인기업이나 개인기업은 창업기업의 부실에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 보면 창업자가 기업의 설립을 고민할 때 법인을 설립할 것인가 개인사업자로 등록을 할 것인가의 결정은 본인의 창업여건을 고려하여 결정해야 할 것이다.
넷째, 창업기업 신용정보인 여신거래실적은 거래실적이 없는 기업과 있는 기업으로, 재무제표 작성유무에 따라 재무제표가 없는 기업과 있는 기업으로 분류하였다.
단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다.
780-1)] 증가하는 것으로 나타나 개인신용등급은 기업부실을 예측하는 유의한 변수라고 할 수 있다. 동업계종사유무는 동업계 종사경험이 있는 경우 기업이 부실화될 확률이 19.2%[100x(0.808-1)] 감소하는 것으로 나타났다. 거주주택을 소유한 창업기업은 임차인 기업에 비해 부실화될 확률이 40.
둘째, 창업자 특성정보인 개인신용등급과 동업계종사유무는 중요한 부실요인임을 알 수 있다. 정부는 2018년 4월 책임경영심사제도를 도입하여 법인기업에 대한 연대보증제도를 전면 폐지하였다.
둘째, 창업자 특성정보인 개인신용등급은 1~5등급으로, 동업계종사유무는 경험이 없는 경우와 있는 경우로 분류하였다.
둘째, 표본으로 추출된 창업기업은 신용평가를 통해 보증지원을 받은 기업으로 일반기업에 비해 신용도가 양호하다고 할 수 있다. 일반기업의 자료수집의 어려움으로 인해 일반기업과 비교하지 못한 점과 보증지원의 정책효과를 분리하지 못한 한계가 있다.
여신거래실적유무 변수의 경우 김종은(2015)의 연구에서 기각되어 본 연구와 동일한 결과를 보여 주고 있으며, 재무제표보유유무 변수의 경우 이상래(2016)의 연구에서 기각되어 본연구와 동일한 결과를 보여 주고 있다. 본 연구와 기존 연구의 결과로 볼 때 여신거래실적유무와 재무제표보유유무는 창업기업의 부실에 영향을 미치지 않는다고 판단할 수 있다.
(1992) 등 창업기업의 부실에 대한 선행연구들은 창업자가 조직 성공의 열쇠이며, 창업기업 성과의 차이를 만드는 것은 대표자 개인이라고 주장하였다. 본 연구의 결과에서도 창업자 특성정보인 개인신용등급과 동업계종사유무가 유의한 변수로 선정되었다.
이상래(2016)의 연구는 N기금이 보유하고 있는 농수산관련창업기업 자료 10,012개를 바탕으로 창업기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석결과 기업 자원정보중 사업장보유유무와 거주주택보유유무가 유용한 정보로 분석되었다. 향후 연구로 국내 다수의 금융기관자료를 가지고 산업간비교 연구를 제안하였다.
1970년부터 1976년을 연구기간으로 하여정상기업 2,085개, 부실기업 105개를 선정하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과 기업규모, 총부채/총자산, 운전자본/총자산, 자본잠식더미변수 등이 중요한 부실예측변수임을 확인하였다.
Zavgren(1985)의 연구는 1972년부터 1978년을 연구기간으로하여 정상기업 45개, 부실기업 45개를 선정하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과 총부채/총자산은 전체모형에서재고자산/매출액은 부실 3년전부터 5년전까지의 모형에서, 당좌자산/유동부채는 부실 1년전부터 3년전까지의 모형에서 유의한 변수로 선정되었다.
(2000)의 연구는 정상기업 23,089개, 부실기업 1,621개의 비상장기업을 표본으로 추출하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과 총자산/CPI, 재고자산/매출원가, 총부채/총자산, 순이증가율, 순이익/총자산, 당좌비율, 이익잉여금/총자산, 이자보상배율 등이 유의한 변수로 선정되었다.
셋째, 창업기업 자원정보인 물적 자원은 거주주택의 소유권을 기준으로 임차와 자가로 분류하였고, 종업원보유유무를 기준으로 종업원이 없는 기업과 있는 기업으로 분류하였다.
첫째, 창업기업 특성정보로 사용된 변수인 기업형태는 개인기업과 법인기업으로 업종은 도소매업, 제조업, 건설업, 기타업으로 분류하였다.
첫째, 창업자 특성정보 중 개인신용등급은 다른 요인들에 비해 의미 있는 시사점으로 제공한다. 중소기업 경영에 있어 대표자의 경영능력이 차지하는 비중은 매우 크기 때문에 대표자의 개인신용등급은 기업 신용평가의 중요한 항목으로 자리 잡고 있다.
문종건(2015)의 연구는 2009년부터 2012년까지 코스닥시장에서 상장폐지된 제조기업 83개와 정상기업 83개를 선정하고 그중에서 무작위로 100개사를 추출하여 훈련표본으로, 66개사를 검증표본으로 사용하여 부실예측모형을 분석하였다. 판별분석과 로지스틱 회귀분석으로 모형을 비교한 결과 로지스틱 회귀모형이 판별분석모형 보다 판별력이 높게 나왔으며, 부실초기에는 수익성지표가 부실후반에는 더미변수를 포함하여안정성지표와 현금흐름지표들이 유의한 지표로 채택되었다. 이 연구는 부실 5년 전 자료까지 분석함으로써 부실징후의 조기예보차원에서 부실을 예측하여 기존 연구와 차별화하고있다.
후속연구
둘째, 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무요인에 대한실증분석을 통해 주요 요인을 찾아내어 창업지원기관의 창업기업 신용평가시스템 개발에 유용한 기초자료를 제공한다. 창업기업은 재무자료 등 기존 신용평가시스템에서 사용될 수있는 자료의 수집이 어려워 비재무정보의 중요성이 증대되고있다.
분석결과 기업 자원정보중 사업장보유유무와 거주주택보유유무가 유용한 정보로 분석되었다. 향후 연구로 국내 다수의 금융기관자료를 가지고 산업간비교 연구를 제안하였다.
향후 이러한 한계점을 극복하기 위해서는 창업기업의 다양한 특성을 도출하고, 부실기업에 대한 정보관리와 외부환경요인에 대한 심도 있는 분석를 통해 중소기업의 부실요인에 대한 다양한 연구가 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Vesper가 정의하는 창업이란?
창업이란 “새로운 기업을 설립하는 것”으로 정의할 수 있다. Vesper(1980)는 창업을 노동, 자원, 원자재, 자산을 결합시켜가치를 창출할 수 있는 조직을 구성하여 수익을 창출하는 활동으로 정의하였다. 또한, Dolinger(1995)는 창업을 불확실성과위험이 존재하는 상황에서 성장과 이윤을 추구하는 혁신적인경제 조직의 탄생이라고 정의하면서, 자원의 확보와 경제 조직체의 설립, 창의성과 혁신, 이윤 추구 등을 핵심 요소라고주장하였다.
기업부실이 무엇인가?
기업부실의 개념은 국가의 경제적, 사회적 환경이 서로 다르고, 부실이 시간적 간격을 두고 장기적으로 진행됨에 따라개념에 대한 포괄적인 정의가 어렵기 때문에 학자마다 다양하게 정의되고 있다. 기업부실이란 기업수명주기에 따라 시대환경과 시장환경에 적절히 대응하지 못하고 쇠퇴해지는 과정을 말한다. 부실은 매우 다양하고 복잡하게 진행되어 개념을명확하게 정의하기 어려우며 기업의 활동을 중단해야하는 법률적 파산의 의미로 사용되기도 한다.
신용보증기관의 주요 부실 사유는?
신용보증기관의 주요 부실사유는 다음과 같다. ① 주채무이행의무를 위반한 때, ② 폐업하였거나 3개월 이상 계속하여영업을 하지 아니한 때, ③ 어음교환소로부터 거래정지처분을받을 사유가 발생한 때, ④ 한국신용정보원의「일반신용정보관리규약」에 따른 신용관리정보 등록사유가 발생한 때, ⑤「채무자 회생 및 파산에 관한 법률」에 의한 회생절차, 파산절차, 개인회생절차 개시의 신청이 있거나 청산에 들어간 때, ⑥ 신용회복위원회에 신용회복지원을 신청하였거나 절차가진행 중인 때, ⑦ 사업장 (임자사업장의 경우에는 임차보증금)에 대하여 권리침해 (류, 가압류, 가처분, 경매)가 있는때, ⑧ 채권자로부터 부실사유발생통지 또는 보증채무이행청구를 받은 때.
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