통제변수로 쓰인 업종구분은 일반적인 용례에 따른 업체의 생산물 및 서비스 제공의 성격에 따른 구분 대신, 직접 제조와 외 주 여부에 따른 분류로 구분하여 더미변수로 활용한다. 이는 정부 의 지원정책의 경우 외주보다 직접 제조하는 기업에 집중되는 일 반화된 경향을 반영하였다.14) 또한, 기업의 성장단계에 따라 창업
14) 이는 본 연구 기초 데이터로 활용된 “벤처기업실태 조사”를 위한 설문지 구성에서 a) 직접 제조 여부, b) 외주 제조 여부를 개별 문항으로 설문하지 않 고 한 문항에서 범주화하여 조사한 부분도 고려되었다.
기, 초기성장기, 고도성장기, 성숙기, 쇠퇴기로 범주화하여 더미변 수로 활용한다. 이는 중소벤처기업부, K-START UP, 중소기업진 흥청 등을 통하여 이루어지는 창업 벤처기업에 대한 주요 정부지 원정책들이 스타트업 등 창업 중소기업을 예비 창업(창업 이전), 초기 창업기(설립 3년 이내), 성장기(설립 7년 이내)로 구분하고 이러한 초기성장기업 중심으로 주요 정책적 지원을 이어가고 있는 것에 기반 한다. 예비창업 창업 유형의 경우 분석대상이 되는 벤 처기업의 태생적 특성을 반영할 수 있기에 독자창업과 기업분사 혹은 계열사 형식, 창업보육과정을 통한 창업으로 구분하여 더미 변수화 하여 분석한다15). 업력의 경우 앞서 살펴본 바와 같이 일 반적으로 업력이 낮은 창업기업들이 정책수혜 대상인 경우가 많으 며, 업력이 일정 이상인 경우 일부 벤처기업 지원정책의 지원 대 상에서 제외 되는 현황을 반영하였다. 이밖에 정부지원 정책의 요 건으로 일정 근로자 수 및 자산총계를 넘어서는 경우 지원 대상에 서 제외됨을 반영하여 상시근로자수와 자산 총계를 종속변수로서 활용하도록 한다.
15) 본 연구에서 활용된 “벤처기업실태 조사 (16‘년~19’년)”에서 예비창업의 유형의 경우, 각주 12의 경우와 같이, 단일 문항을 통해 독자창업 / 기업분사 혹은 계열사 형식 / 창업보육과정을 통한 창업으로 범주화하여 조사한바 이와 같이 분석을 진행하도록 한다.
제 3 절 가설의 설정
1. 연구가설1 (H1)
정책자금 지원 규모(X1, X2, X3)는 벤처기업 재무성과에 영향을 미칠 것이다.
1) 가설(H1-1)
R&D자금 지원 규모(X1)는 벤처기업 재무성과에 영향을 미칠 것 이다.
2) 가설(H1-2)
정책자금융자 지원 규모(X2)는 벤처기업 재무성과에 영향을 미칠 것이다.
3) 가설(H1-3)
신용보증 지원 규모(X3)는 벤처기업 재무성과에 영향을 미칠 것이다.
2. 연구가설2 (H2)
정책자금 지원 규모(X1, X2, X3)는 벤처기업 비재무성과에 영향을 미칠 것이다.
1) 가설(H2-1)
R&D자금 지원 규모(X1)는 벤처기업 비재무성과에 영향을 미칠 것이다.
2) 가설(H2-2)
정책자금융자 지원 규모(X2)는 벤처기업 비재무성과에 영향을 미 칠 것이다.
3) 가설(H2-3)
신용보증 지원 규모(X3)는 벤처기업 비재무성과에 영향을 미칠 것 이다.
3. 연구가설3 (H3)
정책자금 지원 규모(X1, X2, X3)는 벤처기업 장기성장 전망에 영 향을 미칠 것이다.
1) 가설(H3-1)
R&D자금 지원 규모(X1)는 벤처기업 장기성장 전망에 영향을 미 칠 것이다.
2) 가설(H3-2)
정책자금융자 지원 규모(X2)는 벤처기업 장기성장 전망에 영향을 미칠 것이다.
3) 가설(H3-3)
신용보증 지원 규모(X3)는 장기성장 전망에 영향을 미칠 것이다.
제 4 장 연구 분석 및 결과
제 1 절 분석대상 및 표본 구성
1. 분석 대상
본 연구는 중소벤처기업부와 (사)벤처기업협회에서 매년 12월 말 기준 벤처확인기업의 일반현황과 경영성과 등에 관한 기 초 통계자료를 조사·분석한 벤처기업정밀실태조사 자료를 활용하 여 이루어졌다. 벤처기업정밀실태조사는 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」제3조의3(실태조사)를 근거로 하여, 벤처확인기업에 대한 정확한 실상을 파악하고, 정부 정책 수립을 위한 기초자료로 활용하여 그 효과성을 증대시키고, 벤처확인기업의 경영성과 및 재무현황, 기업 일반 현황 등을 제공하고 시계열 관점에서 벤처확 인기업의 변화 및 추이를 살펴볼 근거자료로 활용되기 위하여 실 시되었다. 1999년 최초로 벤처확인기업을 대상으로 전수조사가 실 시되어 오다가 2008년부터 표본조사로 전환되었다.16) 모집단의 경우 예비벤처기업 및 휴폐업한 벤처확인기업을 제외한 벤처확인 기업이다.
본 연구에서는 2016~2019년 4개년의 데이터를 활용17)하 였으며, 분석대상 기업의 선정을 위한 표본추출 기준은 다음과 같 다.
16) 이에 따라 패널데이터 분석을 통한 연구에서 다중회귀분석을 통한 연구로 설계를 전환하였다..
17) 설문문항 및 응답단위의 변경으로 인하여, 2020년 데이터 등을 활용하기 어려운 점을 반영하여, 설문문항 및 응답단위의 통일성이 유지되는 2016~2019 년 데이터를 활용하였다.
<표 4-1, 표본추출 선정기준>
본 연구의 연구목적에 따라 벤처기업(스타트업)의 고유의 의미에 맞는 기업의 특성에 집중하기 위한 표본의 추출을 진행하 였다. 이는 본 연구가 중소기업 그 중에서도 벤처기업에 대한 정 부 지원정책의 효과성을 분석하는 것에 초점을 두고 있기에 1) 창 업방식을 통하여 대기업 등 기업의 분사방식 혹은 계열사 창업방
1) 창업방식
- 창업자의 독자적 창업
- 국가연구소, 대학교 등 창업보육 과정을 거친 창업 - 위 두 창업유형에 한함(대기업 등 타 기업의 분사
또는 계열사 형식으로 창업한 기업 제외)
2) 창업경험
- 창업 유경험자가 창업한 기업의 경우 배제
3) 기업 업력
- 설립일로부터 설문 조사일 까지 7년 이내인 기업만 포함
2019년 데이터중 창업연도가 2013 이상인 데이터만 활용 2018년 데이터중 창업연도가 2012 이상인 데이터만 활용 2017년 데이터중 창업연도가 2011 이상인 데이터만 활용 2016년 데이터중 창업연도가 2010 이상인 데이터만 활용
식으로 창업된 표본들의 데이터를 제외하였다. 또한, 창업자의 특 성 중 창업경험이 있는 경우 역시 동일한 사유로 제외하였다. 이 밖에도 중소벤처기업부, K-START UP, 중소기업진흥공단 등을 통하여 이루어지는 주요 정책이 창업 중소기업을 예비 창업(창업 이전), 초기 창업기(설립 3년 이내), 성장기(설립 7년 이내)로 구분 하고 각 단계에 맞추어 주요 정책적 지원을 이어가고 있는 것에 기반하여 설립 7년 이내의 기업만을 대상으로 분석하도록 하였다.
<표 4-2, 분석에 사용된 업체 수>
(단위 : 개사)
16~19년 조사대상 8,274개사 중에서 위 표본선정 기준에 따 라 사용된 업체는 1,466개사 이며 이는 약 17.72%에 해당한다. 다 만 설문문항 응답에 따른 결측치가 존재하는 경우 분석에 부적합 할 수 있기에 분석대상에서 제외하였다.
이 연구의 데이터 정리에는 마이크로소프트 엑셀 2016, 분 석에는 SPSS 25 통계패키지가 활용되었다.
조사년도 2016년 2017년 2018년 2019년 합계
조사대상 2,049 2,114 2,059 2,052 8,274
분석대상 403 355 324 384 1,466
제 2 절 기술통계 분석
앞선 기준에 따라 선정된 기업들에 대한 기술적 통계분석 결과는 <표4-3>~<표4-5>와 같다.
1. 종속변수
<표 4-3 > 종속변수의 기술통계량
1) 재무성과
재무성과의 경우, 매출액 증가율은, 평균 133% 상승하는 결과를 보였으나, 영업이익 증가율과 순이익의 경우
–43%와 –
14.9%로 각각 감소함을 보이고 있다.이는 앞선 살펴본 일부 선행연구 결과에서 정책자금지원의 효과가 유의미하지 않거나 부정으로 나타남을 확인하는 연구들과 유사한 결과로 보인다.
변수 N 평균 표준편차 최소 최대
재무성과
(매출액 증가율, %) 1,441 133.0 1047.9 -93 25,790 재무성과
(영업이익 증가율, %) 1,440 -43.0 2295.3 -74,500 12,900 재무성과
(순이익 증가율, %) 1,440 -14.9 1828.6 -58,250 11,900 비재무성과
(신규채용) 791 4.2 9.2 1 200
장기성장 전망 1389 3.8 0.59 1 5
2) 비재무성과
다만, 비재무성과(신규채용 예정 인원)의 경우 정책자금 수 혜여부에 따라 증가하는 것으로 나타났으며, 장기성장 전망 역시 정책자금 수혜 시 증가하는 것으로 확인되고 있다.
2. 독립변수
<표 4-4> 독립변수의 기술통계량
3. 통제변수
<표 4-5> 통제변수의 빈도표 및 기술통계량
변수 N 평균 표준편차
정부지원 경험 없음
(빈도/%)
정부지원 경험 있음
(빈도/%) R&D 자금
지원 여부 829 0.31 0.46 571 (69%) 285 (31%) 정책자금 융자
지원 여부 829 0.25 0.43 624 (75%) 205 (25%) 신용보증
지원여부 829 0.49 0.50 423 (51%) 406 (49%)
범주형 변수 N 평균 표준편차 독자창업
(빈도/%)
국가연구소 등 창업보육과정
(빈도/%)
범주형 변수 N 창업기 초기성장기 고도성장기 성숙기 쇠퇴기
성장단계 1,466 86
(5.9%)
757 (51.6%)
537 (36.6%)
82 (5.6%)
4 (0.3%)
범주형 변수 N 비제조 외주 외주+제조 제조
업종 1,466 377
(25.7%)
83 (5.6%)
554 (37.8%)
452 (30.8%)
변수 N 평균 표준편차 최소 최대
연속형 변수
업력(년) 1,466 4.5 1.3 1 6
근로자(명) 1,466 31.7 49.8 1 629
자산(백만원) 698 3,854 16,074 15 298,925
창업유형 1,466 0.05 0.22 1387
(95%) 79
(5%)
제 3 절 상관분석
상관분석은 두 변수간의 상관관계를 분석하는 것으로, 변수 상호간 영향을 주고받는 상관관계에 대하여 분석하는 것이다. 피 어슨 상관계수는 0에서 ±1 사이의 값을 가지며 ±1 가까울수록 변 수 상호간 미치는 영향이 크다는 것을 의미하게 된다. (+)의 경우 정의 관계, (-)는 부의 관계를 나타낸다.
변수 간의 상관관계는 다음 <표 4-5>에서 나타내었으며, 범주형 변수인 업종, 기업성장단계, 창업유형 변수는 상관분석에서 제외하였다. 일반적으로 피어슨 상관계수의 절대 값이 0.7 이상인 경우 다중공선성 문제가 발생할 수도 있으나, 본 연구에서는 피어 슨 상관계수의 절대 값이 0.7을 넘는 변수간의 관계는 확인되지 않은 바 다중공선성의 문제는 발생할 여지가 적다고 판단된다.
종속변수 중 재무성과를 구성하는 변수 사이에서는 유의미 한 정의 상관관계가 확인되며, 이를 통하여 재무성과를 측정함에 있어 3가지 지표를 통하여 분석하기로 한 본 연구의 변수 설정에 큰 문제는 없는 것으로 보인다.
한편 본 분석에서 통제변수 중 범주형 변수인 업종, 기업성 장단계, 창업유형 변수는 상관분석에서 제외하였다.