초록
본 연구에서는 제조창업의 공간적 맥락에 대한 고찰과 함께 DID모형을 활용하여 기술수준별 제조창업의 연차별 고용증가 효과 추이를 분석하였다. 분석 결과 수도권과 비수도권, 대도시 지역에서의 특성이 다르게 확인되었다. 특히 고기술 제조창업은 수도권에서 단기에 걸쳐 고용증가 효과가 두드러진 반면 비수도권에서는 중고기술 제조창업이 장기에 걸쳐 고용증가 효과가 높게 나타났다. 대도시 지역에서는 기술수준별 제조창업의 고용증가 효과가 뚜렷하게 발견되지 않았다. 이러한 분석 결과가 제공하는 함의는 다음과 같다. 먼저 수도권의 고기술 제조창업은 비교적 단기에 고용증가 효과가 높게 나타나므로 그 효과가 장기간 지속될 수 있도록 창업 후 일정 기간이 지난 생존기업의 스케일업에 정책지원이 집중될 필요가 있을 것이다. 반면 비수도권 및 지방 대도시 지역에서는 창업지원 인프라의 수도권 쏠림현상과 인재유출 등의 현실적인 상황을 감안하여 실제적인 고용증가 효과가 확인되는 중고기술 창업, 즉 전통적 제조기반을 토대로 한 산업영역에 창업지원 역량을 집중할 필요가 있으며 고용창출 효과가 드러나는 시차를 고려하여 장기적인 안목에서 정책지원, 평가 등이 이루어져야 할 것이다.
This study contemplates spatial context of startup in manufacturing, mainly analyzing job creation effects of time lag of startups in manufacturing at different technology levels. Using DID model, we found that each region including capital, non-capital and metropolitan area shows different job creation effects of time lag. In capial region, startup cohort in high R&D intensity manufacturing was found to show short-term job creation effects, but in non-capital region, long-term job creation effects was found with the one in medium-high R&D intensity manufacturing. In case of metropolitan area, we couldn't find much evidence of job creation effects that was statistically significant. The result of analysis implied that, in capital region, startup support policies, targeting at high R&D intensity manufacturing, ought to be focused on scale-up of startups that survived for a certain period. And non-capital area and some of metropolitan areas in non-capital region that have comparatively inferior infrastructure and brain-drain problems as well should focus on fostering startups in medium-high R&D intensity manufacturing in a long-term perspective and utilize their traditional manufacturing base.