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문제 정의
- 본 연구는 기술이나 아이디어를 바탕으로 한 중소·벤처기업들에 대하여 공공 또는 민간 금융시장에서 기술사업화 성공 가능성을 적정하게 평가하고, 이를 토대로 원활한 자금공급이 이루어지는지 여부를 분석하고자 하였다.
- 본 연구에서는 기술금융이 기업의 경영성과를 향상시키고 계속기업으로의 성장기반을 확보하는데 유용한 수단으로서 정상적으로 작동되고 있는지 현재 금융시장 현장에서 직접 생성되고 있는 기술보증기금의 현장데이터를 활용하여 기술 평가지표에 의한 평가결과 및 경영성과 간의 판별유의성을 실증분석해 보고자 한다.
- 본 연구에서는 기술보증기금이 수집한 KTRS 기술평가 데이터를 활용하여 기술력 평가결과와 기술평가 이후 2년간에 걸쳐 당해기업의 성장성이나 생산성, 재무건전성 등 경영성과 지표 간의 유의성을 살펴보고자 한다.
제안 방법
- (2015), 송주영·성형석(2015) 등의 선행연구를 바탕으로 기술보증기금이 직접 평가한 현장데이터를 활용하였으며, 핵심 경영주체를 대표자와 기술인력으로 구분하고 타당성분석 및 신뢰성분석을 통해 ‘대표자 역량’, ‘경영진팀웍’, ‘기술집약도’, ‘시장경쟁력’ 그리고‘투자타당성’ 등의 5개 구성개념을 도출하였다.
- 그리고 기술평가를 통해 도출된 기술평가등급은 AAA등급∼D등급까지 10개등급으로 구분하고 있는데 본 연구에서는 이를 비율척도로 지수를 표준화하여 매개변수로 활용하였다.
- 그리고, 경영성과 항목 중 생산성과 노동생산성이 각각 재무건전성에 각각 정(+)의 영향을 미치고 수정계수(modification index)가 39.998(성장성→재무건전성), 164.145(노동생산성→재무건전성)로 높게 나타나는 점을 고려하여 구조방정식 모형 경로를 수정하였다.
- 또한 AMOS(ver.18.0) 프로그램을 이용하여 관측변수와 구성 개념 간의 상관관계를 보여주는 집중타당성(convergent validity) 등을 살펴보기 위해 표준화 계수값(SRW, standard regression weight), 평균분산추출지수(AVE, average variance extracted), 개념신뢰도(CR, construct reliability)를 검토하였다. 5개 구성개념 중 일부 항목은 SRW, AVE, CR 중 최적기준 (0.
- 또한, 경영성과는 이용훈(2017), Shan(2012), 김태호·한봉희 (2009) 등의 선행연구를 바탕으로 중소벤처기업의 결산재무제표를 통해 성장성과 생산성, 종합적인 재무건전성 등 3개항목을 계량화하여 재무적 경영성과 지표로 설정하였다.
- 또한, 재무건전성 지표는 매년 표본기업의 재무제표 정보를 토대로 평가한 재무등급(AAA등급∼D등급, 18등급)을 표준화 확률 변수 산식(X-m)/σ을 활용하여 지수화한 후 종속변수로 사용하였으며 보증지원후 2년간의 평균값을 표준화하여 적용하였다.
- 먼저, 중소·벤처기업의 사업목적이 경영성과를 극대화하는 것인 점을 고려할 때 각 기술평가 지표별로 평가년도(t년도)이후 2년간(t+1년~t+2년) 경영성과 우수기업이 부진기업보다 평가기준시점인 t년도에 우수한 평가를 받았는지 여부를 분석하였다.
- 본 연구에서는 먼저 연구모형에 따라 기술평가지표, 기술평가등급 및 경영성과 간의 구조방정식 모형을 설정하였다. 그리고, 경영성과 항목 중 생산성과 노동생산성이 각각 재무건전성에 각각 정(+)의 영향을 미치고 수정계수(modification index)가 39.
- 본 연구에서는 중소·벤처기업들의 궁극적인 경영목표 또는 지향점이 영업수익을 극대화하면서 계속기업(going-concern)으로 안정적 성장을 추구한다고 할 때, 이를 가장 함축적으로 나타내는 최종적 지표는 성장성, 안정성, 수익성 등의 종합적인 경영성과를 나타내는 개념으로서 결산 재무제표에 의거한 재무건전성에 초점을 맞추었다.
- 성장성 지표는 중소·벤처기업의 규모, 업종별 특성, 표본기업의 금융차입 상황 등을 고려하여 보증지원후 2년간의 평균 매출액을 로그함수로 변환 후 표준화하였다.
- 셋째, 1단계로 5개의 구성개념들이 각각 기술사업성에 미치는 영향과 2단계로 기술사업성이 성장성, 노동생산성, 재무건전성 등의 경영성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 및 와 같이 각각 연구모형 및 연구가설을 설정하고 구조방정식 모델(SEM, structural equational model)을 활용하여 분석하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 우리나라 대표적 기술금융기관인 기술보증기금이 평가·보유하고 있는 중소·벤처기업들의 데이터베이스를 활용하였다.
- 본 연구의 표본기업은 기술보증기금이 2013년∼2014년에 걸쳐 2년간 기술평가시스템(KTRS)을 통해 평가한 후 신규·증액 운전자금보증이 지원된 기업으로서, 2013년∼2017년(총 5년간)까지 결산재무제표 정보를 모두 확보한 3,688개 기업체(2013년 평가업체 2,064개, 2014년 평가업체 1,624개)를 대상으로 하였다.
데이터처리
- 그리고, R 프로그램(ver.3.5.3)에 의한 상자도표(box and whisker plot)를 활용하여 대표자역량 등 5개 독립변수 평균값 (mean)을 기준으로 및 에서와 같이 분포도를 상호 비교분석하였다.
- 따라서 기술평가 이후 2년간의 재무제표를 근거로 산정한 재무등급지수 평균값을 기준으로 재무등급 상위기업군과 하위기업군 2개 그룹으로 구분하였으며, 재무등급 우수·부진기업집단 간에 KTRS 기술평가 결과가 유의미한 차이를 나타내는지 독립표본 t-검증(independent sample t-test)을 실시하였다.
- 본 연구에서는 기술보증기금의 기술평가모형(KTRS) 33개 세부항목을 대상으로 통계패지지 프로그램 SPSS(ver.18.0)를 이용하여 먼저 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)을 통해 구성개념들을 도출하였다.
- 본 연구의 실증분석에서는 사회과학분야의 주요 통계분석프로그램인 SPSS(ver.18.0), R 프로그램(ver.3.5.3) 및 AMOS(ver.18.0)를 활용하였다.
- 아울러, 각 요인별 일관성 또는 동질성을 갖고 있는지 내적 일관성(internal consistency)의 관점에서 크론바흐 알파 계수 (Cronbach’s coefficient alpha)를 이용하여 신뢰성(reliability)을 측정하였다.
- 첫째, 기술평가지표의 세부항목별로 재무건전성(t+2년 평균)이 우수한 기업군과 미흡한 기업군의 2개 기업집단 간에 당초 평가시점(t년도)에 유의미한 차이를 나타내고 있는지 여부 등을 분석하기 위하여 t-검증을 통한 평균차이분석을 실시하였다.
이론/모형
- 그리고, 경영성과를 종합적으로 반영하는 재무건전성을 기준으로 각 변수들의 직·간접적인 영향력 크기와 유의성을 검증하기 위해 반복적 표본추출 방식인 부트스트래핑 (bootstrapping) 방법을 적용하였다.
- 에서와 같이 평가자들은 세부 평가항목별로 정량적·객관적 요소를 고려하여 평가하거나 정성적·주관적인 판단을 근거로 리커트 5점척도(Likert 5 scale) 방식에 의거 평가하고 있으며, 이를 독립변수로 사용하였다.
- 요인분석에서의 핵심요인 추출은 주성분 분석방법(principal component analysis), 요인회전은 배리맥스 회전법(vari-max rotation)을 각각 이용하였으며, 요인고유값(Eigen-value)은 1.0이상을 기준으로 선정하였다.
성능/효과
- 1단계로 기술사업성에 영향을 주는 각 구성개념의 표준화 계수(β)를 살펴보면, 대표자역량은 β=0.468(p<0.001), 경영진 팀웍은 β=0.196(p<0.001), 기술집약도는 β=0.282(p<0.001), 시장경쟁력은 β=0.202(p<0.001) 그리고 투자타당성은 β=0.334(p<0.001) 등 5개 기술평가항목은 모두 기술사업성에 정 (+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다(가설H1 채택).
- 구조방정식 모형(structural equation model)을 통하여 주요 기술평가 구성개념과 재무건전성 간의 인과관계를 살펴보면, 5개항목 모두 재무건전성에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 재무건전성에 대한 영향력의 크기는 대표자역량이 12.2%, 투자타당성 8.7%, 기술집약도 7.3%, 시장경쟁력 5.2% 및 경영진팀웍이 5.1%의 순으로 나타났다.
- 구조방정식 모형의 핵심지수인 GFI 등 절대적합도 지수가 최적기준을 충족하고 있고 자유도(degree of freedom)가 137로써 100을 훨씬 초과하는 등 모형 복잡성을 고려할 때 본 구조방정식 모형은 수용 가능한 것으로 판단된다.
- 그리고, 각 요인별 요인적재값(FLV, factor loading value)은 최소 0.599∼최대 0.875으로 대부분의 항목이 0.6이상 해당되어 각 요인구성에 유의한 항목으로서 내용타당성이 있음을 확인하였다.
- 양동우(2005)에 따르면 업력 3년을 기준으로 초기 중소벤처 기업 및 성장 중소벤처기업으로 구분하고, 기술평가지표와 정상·부실기업 여부 등 경영성과 간의 관계에 대해 t-검증분석 및 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 기술성, 경제성 및 생산성 등은 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 초기 중소벤처기업의 경우 외부환경요소인 시장성은 경영성과에 유의한 영향을 미치지 않는다는 사실을 확인하였다.
- 기술평가 지표별 특이사항을 살펴보면, 평가지표 대부분이 정성적·비계량적 특성을 갖고 있어 기술평가 담당자들의 일관성과 객관성 등을 유지하기 위하여 세밀한 판단기준을 규정하고 있으나 재무건전성 우수기업집단과 부진기업집단 간의 평가결과가 오히려 반대로 나타나 평균값의 차이가 부(-)의 값(‘X’표시)인 항목이 4개항목(12.1%)으로 확인되었다.
- 기술평가결과와 기업의 재무적 성과(수익성 & 안정성) 및 비재무적 성과(기술환경 & 기술개발 생산성) 간에는 각각 유의한 상관관계가 있었으며 기술평가모형이 재무적·비재무적 경영성과를 반영하고 있다고 주장하였다.
- 대표적 경영성과지표인 재무건전성의 경우 각 변수들과의 상관관계가 최소 0.072∼최대 0.234로 나타나 대표자 역량, 경영진팀웍 등 각 변수들과의 상관성이 전반적으로 낮게 나타나는 것으로 확인되었다.
- 대항목별로는 ① 사업성 항목의 경우 총 6개항목 전 항목 (100%), ② 대표자를 비롯한 경영주 항목은 총 9개항목 중 8개항목(88.9%), ③ 시장성 항목은 7개항목 중 5개항목(71.4%), ④ 기술성 항목은 11개항목 중 6개항목(54.5%) 순으로 재무건전성을 판별하는 유의성이 높은 것으로 확인되었다.
- 대항목을 기준으로 평가결과를 살펴보면, 대표자 등 경영주 관련 항목이 총 9개 평가항목 중 경영관리능력 항목을 제외한 8개항목(88.9%)이 재무건전성 우수기업집단과 부진기업집단 간의 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 따라서 기술을 기반으로 하는 중소·벤처기업이 경영성과를 제고하기 위해서는 무엇보다도 대표자의 풍부한 동업계 경험과 기술지식을 요구하고 있으며, 사업규모에 맞추어 적정한 수준의 재무관리 계획 수립 및 R&D투자 등이 뒷받침 될 때 경영성과가 극대화되는 것으로 확인되었다.
- 따라서 기술평가에 대한 최신 전문지식과 현장경험 등을 필요로 하는 점을 고려할 때 해당기술을 충분히 이해하고 정확하게 판단할 수 있는 평가자의 전문역량과 고도화된 평가모델 이 무엇보다도 중요하며, 앞으로 지속적인 기술평가기법 향상 및 전문가 양성을 위해 배전의 노력이 필요하다는 사실을 재차 확인하였다.
- 따라서 기업의 대표자를 비롯한 경영주의 역량 강화, 기술 개발 투자를 통한 인프라 확충, 제품인지도 제고 등을 통한 시장경쟁우위 확보 및 합리적 재무관리 시스템 구축 등은 기업의 기술사업화 성공가능성을 향상시키고 나아가 매출액 및 부가가치 증가 등 재무구조가 건실한 기업으로 성장하는 것을 확인하였다(가설H3 채택).
- 따라서 변별력이 높은 항목 순으로 살펴보면 ① 사업성(100%), ② 대표자 등의 경영주(88.9%), ③ 시장성(71.4%), ④ 기술성(54.5%) 등의 순서로 평가지표별 유의성이 높은 것으로 나타났다.
- 또한 기술평가지표별 평가결과를 종합적으로 반영하는 기술 사업성의 경우 대표자 역량과의 상관계수 0.537, 기술집약도와의 상관계수가 0.507로써 각각 0.5를 초과하여 높은 정(+)의 상관성을 보여주고 있으며, 경영진팀웍의 상관계수는 0.396으로 비교적 낮은 상관관계를 나타내고 있다.
- 또한, 구조방정식 모형의 구성개념에 적용된 15개의 기술평가지표 중 14개의 지표가 평균차이 t-검증에서도 경영성과에 따라 기술평가 결과가 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 이들 지표들은 여타 지표들보다 평가지표의 유용성이 높은 것으로 판단되며, 지속적인 기술평가지표의 피드백을 통하여 유의성 높은 지표들을 많이 발굴하고 그 비중도 확대해 나가야 할 것이다.
- 또한, 기술성 관련 항목은 11개 평가항목 중 6개항목(54.5%), 시장성 항목은 7개항목 중 5개항목(71.4%), 그리고 사업성 항목은 6개항목 중 6개항목(100%) 모두가 재무건전성이 우수기업집단과 부진기업집단 간의 유의미한 차이가 있는 것으로 확인되었다.
- 먼저, 대표자역량 및 경영진팀웍 등 5개 독립변수들 간의 상관관계를 살펴보면 절대값을 기준으로 최소 0.010∼최대 0.277로 나타나 각 구성개념들 간의 상관성은 비교적 낮아 독립적인 것으로 확인되었다.
- 및 에서와 같이 대표자역량 등 5개 구성개념의 속성은 1차적으로 모두 기술사업성에 정(+)의 유의한 영향을 미치고, 2차적으로 기술사업성은 기업의 성장성, 노동생산성 및 재무건전성 등 경영성과에 각각 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
- 셋째 시장경쟁력 항목의 사분위범위는 3.3~3.7, 투자타당성 항목의 사분위범위는 3.7~4.0으로 나타나 시장경쟁력 및 투자타당성에 대한 대부분의 평가는 B등급(4점) 또는 C등급(3점) 에 집중된 것으로 나타나고 있다.
- 수정후 구조방정식 모형의 경우 절대적합도 지수(absolute fit index)인 chi-square = 3,468.979 (df=137, p=0.000), GFI=0.927(최적기준≥0.9), AGFI=0.899(최적기준≥0.9), RMR=0.053(최적기준≤0.05)으로 나타났으며, 증분적합도 지수(incremental fit index)인 NFI=0.814(최적기준≥0.9) 등으로 나타났다.
- 신뢰성 판단의 기준으로서 크론바흐 알파 계수는 에서와 같이 최소 0.518∼최대 0.709로써 시장경쟁력 등 일부 구성개념의 경우 일반적 신뢰수준인 0.6을 하회하는 것으로 나타났다.
- 실증연구 결과의 핵심내용을 요약해 보면, t-검증을 통해 평균차이를 분석한 결과 총 33개항목 중 25개항목 (75.8%)에서 재무건전성이 우수한 기업집단과 부진한 기업집단 간에 기술 평가의 유의미한 차이가 있는 것으로 나타나 기술평가지표의 유의성이 비교적 높은 것으로 판단된다.
- 업종별로는 표본기업의 86.9%가 제조업이나 SW·닷컴업종 등을 영위하고 있으며, 전체기업의 76.0%가 벤처기업이나 이노비즈기업으로 인증을 받은 기업으로서 우수한 기술력을 보유하고 있는 것으로 확인되었다.
- 박순철·양동우(2010)는 한국산업은행에서 중소·벤처기업의 R&BD(research & business development) 투자목적으로 사용중인 기술평가지표와 기술사업화 성공·실패 간에 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 연구결과 정확도가 77%로 비교적 양호한 것으로 나타났으며, 기술평가 점수와 연계하여 투자배수가 높을수록 그리고 사업화기간이 짧을수록 사업화 성공률이 높다고 하였다.
- 요인모형의 표본적합도 측정 결과, KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 의 MSA(measure of sampling adequacy)는 0.717로 일반적 허용 기준인 0.6을 상회하며, Bartlett’s test의 p=0.000(<α=0.05)로나타나 변수들 간의 상관구조가 요인분석에 적합한 것으로 확인되었다.
- 요인분석 결과 에서와 같이 5개항목의 구성개념을 추출하여 ①대표자역량, ② 경영진팀웍, ③ 기술집약도, ④ 시장 경쟁력, ⑤ 투자타당성으로 명명하였다.
- 재무건전성에 대한 기술평가항목들의 영향력 크기를 살펴보면, 기술사업성을 매개로 하여 대표자역량이 12.2%, 투자타당성 8.7%, 기술집약도 7.3%, 시장경쟁력 5.2% 및 경영진팀웍이 5.1%의 순으로 영향력이 큰 것으로 나타났다.
- 첫째 경영진팀웍(median=3.0) 및 기술집약도(median=2.3)의경우 중위수(median)를 중심으로 50%에 해당하는 사분위범위 (inter-quartile range)가 경영진팀웍 2.3~4.0, 기술집약도 1.7~3.3으로 각각 나타나고 있고, 최상위(A등급=5점) 및 최하위(E등급=1점)까지 비교적 정규분포의 형태를 보이고 있는 것으로 확인되었다.
- 평균값의 차이는 최소 0.04∼최대 0.20으로 나타나 세부 평가항목별로 비교적 차별성이 있게 평가가 이루어지고 있다는 점을 확인할 수 있다.
후속연구
- 그러나 재무적·비재무적 위험 등 다양한 경영상 어려움으로 인해 사업이 실패할 확률도 높게 나타나고 있으며, 이러한 생존과 실패에 대한 원인규명 등에 대하여는 다양한 관점에서의 연구를 필요로 한다.
- 다양한 관점에서의 실증적 심층분석 결과가 피드백이 이루어져 기술평가지표가 지속적으로 개선되고 기술금융의 활성화가 이루어지는 경우 중소벤처기업의 생태환경 인프라도 더욱더 공고해지는 긍정적 효과도 기대할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 중소·벤처기업들의 궁극적인 경영목표 또는 지향점이 영업수익을 극대화하면서 계속기업(going-concern)으로 안정적 성장을 추구한다고 할 때, 이를 가장 함축적으로 나타내는 최종적 지표는 성장성, 안정성, 수익성 등의 종합적인 경영성과를 나타내는 개념으로서 결산 재무제표에 의거한 재무건전성에 초점을 맞추었다.
- 둘째 대표자역량의 경우 중위수가 4.3, 사분위범위가 3.7~4.7로 각각 나타나 대다수 기업의 대표자 평가가 높게 평가된 것으로 나타나 평가자의 주관적 평가로 인한 관대화 현상이 발생하고 있는 것으로 판단되며, 상하위 등급간에 정규분포 형태로 나타날 수 있도록 등급구별별 개념을 재검토할 필요가 있다.
- 본 연구의 실증분석을 통해 측정한 영향력의 크기는 기술평가모형을 설계할 때 각 지표의 중요성, 변별력 등에 따라 분석적 계층화기법(analytic hierarchy process) 등에 의거 항목별로 부여된 가중치와 유사한 개념으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구의 구성개념 영향력 비중과 기술평가모형의 항목별 가중치를 상호비교 검토할 필요가 있는 것으로 판단된다.
- 또한, 본 연구에서는 기술보증기금이 평가한 데이터를 활용 하여 실증분석을 하는데 그치고 있으나, 분석대상 기업의 범위를 확장하여 시중은행이나 민간 기술평가 전문회사에서 평가한 기업들에 대한 다양한 연구도 활성화되어야 한다. 특히, 민간 금융시장에서도 보수적 운영방식과 정보의 폐쇄성에서 벗어나 축적된 기술평가 정보의 공유와 제도의 실효성 등에 대한 활발한 연구 및 토론이 뒷받침될 경우 기술금융제도는 스타트업과 같은 중소벤처기업에 보다 유용한 정책적 수단으로서 시장에 안착할 것으로 판단된다.
- 앞으로 기업의 기술경쟁력을 바탕으로 미래 성장가능성에 초점을 맞추고 기술금융 지원을 확대해 나가기 위해서는 기술평가 전문가의 양성 및 기술정보의 데이터베이스 확충 등 인적·물적 측면의 양적요소뿐만 아니라 기술평가지표의 적합성 연구 및 판별타당성 분석 등을 통해 지속적으로 기술평가 기법을 고도화하는 질적 측면의 노력도 더욱 강화되어야 할 것이다.
- 최근 양질의 일자리 창출을 위해 스타트업 지원 중요성이 강조됨에 따라 최대한 실제 현장데이터를 활용하여 R&D 투자가 미래의 구체적 경영성과 창출에 이르기까지 어느 정도의 기간이 소요되는지 그리고 프로세스상 중소·벤처기업이 어떠한 특성을 보이고 어려움을 겪게 되는지 시계열적 연구가 활성화되어야 할 것이다.
- 특히, 본 연구가 기술보증기금이 기술금융시장 현장에서 생성하고 있는 실제데이터를 활용한 기술평가지표의 실증적 연구라는 관점에서 이러한 연구결과가 피드백이 이루어져 기술 평가지표 지속적 개선과 동시에 기술금융 활성화가 이루어진다면 금융산업계와 학계의 상호 연계성도 제고되는 효과를 기대할 수 있다.
- 특히, 본 연구는 기술보증기금이 우리나라 기술금융시장 현장에서 생성한 실제데이터를 활용하여 기술정보의 비대칭성을 해소하고 미래 성장유망기업을 선별할 수 있도록 유용한 기술평가기법을 정책적 대안으로 제시함으로써 금융산업 현장과 대학교 등 학계의 산학연계성을 높이는 효과를 기대할 수 있다.
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