• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.220-234
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• 2002

This study examined the impact of preventive environmental management practices on sales growth, manufacturing and environmental performance of the US chemical manufacturing companies. In order to investigate the impact, this study examined the relationship between the degree of preventive environmental programs and sales growth, manufacturing and environmental performances. Using a cross-sectional research design to test three hypotheses. a survey questionnaire was mailed to chemical companies in the USA. To investigate the relationship between the degree of Preventive environmental programs and sales growth, manufacturing and environmental performances. t-tests were used. According to the results of t-tests the higher preventive implementation programs achieved better manufacturing and environmental performances than lower preventive or reactive strategies. But there was no difference in sales growth between tow groups.

• 한국의류산업학회지
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• 제19권3호
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• pp.289-295
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• 2017

This study aims to develop clothing sales forecast system using weather information. As the annual temperature variation affects changes in daily sales of seasonal clothes, sales period can be predicted growth, peak and decline period by changes of temperature. From this perspective, we analyzed the correlation between temperature and sales. Moving average method was applied in order to indicate long-term trend of temperature and sales changes. 7-day moving average temperature at the start/end points of the growth, peak, and decline period of S/S clothing sales was calculated as a reference temperature for sales forecast. According to the 2013 data analysis results, when 7-day moving average temperature value becomes $4^{\circ}C$ or higher, the growth period of S/S clothing sales starts. The peak period of S/S clothing sales starts at $17^{\circ}C$, up to the highest temperature. When temperature drops below $21^{\circ}C$ after the peak temperature, the decline period of S/S clothing sales is over. The reference temperature was applied to 2014 temperature data to forecast sales period. Through comparing the forecasted sales periods with the actual sales data, validity of the sales forecast system has been verified. Finally this study proposes 'clothing sales forecast system using weather information' as the method of clothing sales forecast.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권1호
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• pp.35-42
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• 2022

The paper aims to examine the impact of exports on the growth of Vietnamese manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs) by exploring the information of 36,053 enterprises across 24 manufacturing sectors from the Vietnam Annual Enterprise Survey (VAES) in the period 2014-2019. To deal with the problem of variable variance, autocorrelation, and endogeneity of the model, the paper uses the OLS regression method with a strong standard error method and system GMM. Export participation by SMEs is positively associated with business growth in terms of sales and total assets, according to the findings. The GMM estimate shows that the rate of sales growth among exporters is 36.5 percent greater than that of non-exporting enterprises in the case of the sales growth measure. Exporters' average total asset growth rate is 19% greater than the rate estimated for non-exporting businesses. The study's findings indicate the need of adopting policies that promote SMEs in transition economies like Vietnam to engage in exporting activities. Furthermore, the findings show that financial assistance and suitable ownership would enable SMEs to take advantage of export opportunities to increase sales and total assets.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2017

사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권4호
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• pp.1-21
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• 2023

이 연구는 스타트업이 대기업 및 금융기관 등과의 오픈이노베이션 협업 성과와 관련한 연구이다. 일반적인 기업의 생애주기에서 스타트업의 성장은 예측하기 힘든 위치에 있다. 혁신적인 기술력을 보유하고 있으나 설립된지 얼마되지 않은 스타트업은 대기업 및 금융기관과의 오픈이노베이션 참여를 통해 이들이 보유하고 있는 기술 및 능력에 대해 검증하고자 하며, 더 나아가 기업 성장의 발판을 마련하려고 노력한다. 하지만, 이론적 상생방안으로만 접근한다면 스타트업 입장에서는 막연한 시도로만 여겨질 것이다. 이 연구는 대기업과 중소기업(스타트업)의 오픈이노베이션 참여를 기준으로 매출 성과를 목적으로한 스타트업의 매출 성장 차이를 분석함으로써, 오픈이노베이션의 유익성을 차별성 있게 검증하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 검증하는데 있어 실제 오픈이노베이션 협업 B2C 모델의 매출 결과를 기준으로 분석하였으며, 협업 이전과 이후를 비교함으로써 차이를 확인하고자 하였다. 여기에 성장이론인 기업성장 단계이론을 반영함으로써 연구의 차별성을 더하였다. 기업성장 단계이론 배제한 경우 스타트업의 오픈이노베이션에 의한 매출 성장은 3개월차부터 적용됨이 확인되었으며, 참여 여부에 따른 매출 성장은 유의미한 것으로 확인되었다. 반면, 기업성장 단계이론이 적용된 경우 매출성장은 유의미하게 나타나지 않았으나, 4개월차부터 그 성장 차이를 확인할 수 있었고, 참여 여부에 따른 매출 성장에서도 확인하였다. 결과적으로 이 연구는 스타트업의 오픈이노베이션 참여시 얻을 수 있는 효과를 객관적으로 확인할 수 있는 내용으로써, 대기업, 금융기관 및 정부기관에서 주도하고 있는 오픈이노베이션이 양질의 프로그램 환경으로 발전되길 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권4호
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• pp.115-125
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• 2024

본 연구는 투자용 기술평가 모형을 바탕으로 고성장기업은 매출액 고성장기업, 영업이익 고성장기업, 매출액 및 영업이익 고성장기업으로 구분하였으며, 가젤기업의 개념을 준용하여 평가연도 이후 3개년 평균 증가율이 20% 이상인 기업으로 정의하였다. 투자용 기술평가 모형의 평가항목 대항목을 혁신 특성을 정의하고, 고성장기업 예측에 대한 결정요인을 도출하여 투자용 기술평가 모형 개선에 필요한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 분석에는 2016년~2019년 기술투자를 받은 기술투자 적합기업(TI1등급~TI6등급) 1,214개의 2017년~2022년 재무정보가 사용되었다. 분석 결과 기술성 평가항목의 경우 매출액 고성장기업, 매출액 및 영업이익 고성장기업 예측에 유의한 결정요인으로 확인되었다. 따라서 향후 투자용 기술평가 모형의 개선에 있어 기술성 평가항목의 강화를 통해 예측에 대한 변별력의 견인이 가능할 것이다. 반면, 사업성 평가항목의 경우 매출액 고성장기업, 매출액 및 영업이익 고성장기업 예측에 유의한 결정요인으로 도출되었지만, 부(-)의 방향임이 확인되었다. 이는 현재 사업성 평가항목의 구성 및 기준에 원인이 있으며, 향후 투자용 기술평가 모형 개선에 있어 해당 항목에 대한 구성 및 기준의 변경이 필요하다는 결론을 도출하였다.

• 기술혁신연구
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• 제23권3호
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• pp.373-396
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• 2015

본 연구는 기술보증기금의 기술평가자료를 활용하여 고성장기업의 결정요인에 대하여 분석하였다. 본 연구가 기존 연구와 다른 점은 3가지이다. 첫째, 현재 고성장 기업이 아닌, 향후 고성장기업으로 성장할 기업의 결정요인을 분석하였다. 둘째, 고성장기업을 매출과 고용 2가지 측면에서 각각 구분하여 분석하였다 즉, 매출증가와 고용창출에서 모두 고성장을 달성한 경우, 고용창출 측면에서는 고성장을 기록했지만 매출증가 측면에서는 저성장인 경우, 그리고 매출증가만 고성장을 달성하고 고용창출은 저성장을 기록한 경우의 세 가지 유형으로 구분하여 분석하였다. 셋째, 기술보증기금 기술평가모형(KTRS)의 기술평가지표를 설명변수로 적용하였다. 분석결과, 기술의 수명주기상 위치가 적절하고 기술의 완성도가 높을 경우에는 향후 매출과 고용이 모두 고성장하고 있다. 기술인력관리가 잘 되는 기업은 고용측면에서는 고성장을 하지만 매출측면에서는 오히려 저성장하고 있다. 이러한 결과는 고용고성장기업이 주로 기술인력관리가 중요한 하이테크산업에서 발생될지도 모른다는 추론을 가능케 한다. 이에 하이테크산업 여부를 나타내는 더미변수를 추가하여 분석한 결과, 하이테크산업에 속한 기업은 고용고성장의 가능성이 높은 것으로 나타나 이러한 추론을 뒷받침하는 결과를 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.1-13
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• 2018

본 연구는 기존연구들을 분석하여 벤처기업의 성공개념을 정리하고 통합적 성공요인 모형을 도출하였다. 성공요인으로는 크게 창업자/팀 요인과 기업요인, 환경 요인 및 창업과정 요인으로 구분하여 각 요인들의 하위 구성요인들을 규명하였고, 기업성과로는 지표의 계량화 여부에 따라 정성/정량적 성과를 측정하거나 응답자의 주관적 평가 여부에 따라 주관/객관적 성과를 측정하는 것으로 통합모형을 설계하였다. 한국 벤처기업에 대한 실증분석으로는 성공 요인 중 하나인 벤처기업의 일반적 특성(업종, 규모, 소재지, 발전단계, 업력)을 주변에서 용이하게 수집할 수 있는 2차 자료를 활용하여 살펴보았다. 분석결과, 2016년 동안 기업의 평균 매출액이 가장 많은 업종은 음식료/섬유/(비)금속이며, 당기순이익이 가장 큰 업종은 컴퓨터/반도체/전자부품, 매출액 증가율이 가장 큰 업종은 정보통신/방송서비스와 소프트웨어 개발, 매출액 당기순이익률이 가장 큰 업종은 에너지/의료/정밀이었다. 종사자규모 측면에서 100인 이상 종사자의 벤처기업이 매출액과 당기순이익이 가장 많았으나, 일반적으로 종사자수와 매출액 및 당기순이익은 높은 상관관계를 보이기 때문에 이러한 결과는 큰 의미가 없으며, 오히려 매출액 증가율이나 매출액 당기순이익률이 의미가 있을 수 있는데, 특히 50~99인의 벤처기업이 이들 지표가 높았다. 소재지 측면에서 매출액이 가장 많은 지역은 서울/인천/경기였고, 당기순이익이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주와 서울/인천/경기가 거의 비슷하였다. 매출액 증가율과 매출액 당기순이익률이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주였다. 기업의 발전단계와 기업성과와의 관계에서는 예상대로 성숙기와 쇠퇴기의 매출액이 가장 많았다. 당기순이익도 성숙기가 가장 많았으며, 매출액 증가율은 창업기, 초기성장기, 고도성장기, 성숙기, 쇠퇴기의 순으로 전형적인 패턴을 보이고 있었다. 업력 측면에서는 매출액과 당기순이익이 가장 많은 업력은 21년 이상이었고, 창업 3년 이하가 가장 높은 매출액 증가율을 보였으며, 4~10년이 가장 높은 매출액 당기순이익률을 보였다. 연구의 논의사항에서 이들 분석결과에 대한 해석과 시사점들을 제시하였다. 본 연구는 벤처기업의 통합적 성공요인 모형을 제시하고, 한국 벤처기업의 경영성과를 분석함에 있어서 2차 자료의 활용방안을 실증적으로 보여줌으로써 여러 가지 유용한 시사점을 제시하고 있다.

• 유통과학연구
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• 제14권11호
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• pp.83-90
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• 2016

Purpose - During the last two years, convenient stores (CS) are emerging as one of the most fast-growing retail trades in Korea. The goal of this work is to forecast and to analyze sales at CS using ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at supermarkets in South Korea. Considering that two retail trades above are homogeneous and comparable in size and purchasing items on off-line distribution channel, individual behavior and characteristic can be detected and also relative superiority of future growth can be forecasted. In particular, the rapid growth of sales at CS is regarded as an everlasting external event, or step intervention, so that IM with season variation can be examined. At the same time, Winters ESM can be investigated as an alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially decreasing weights over time. In case of sales at supermarkets, the marked intervention could not be found over the underlying periods, so that only Winters ESM is considered. Research Design, Data, and Methodology - The dataset of this research is obtained from Korean Statistical Information Service (1/2010~7/2016) and Survey of Service Trend of Korea Statistics Administration. This work is exploited time series analyses such as IM, ESM and model-fitting statistics by using TSPLOT, TSMODEL, EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0. Results - By applying seasonal ARIMA-Intervention model to sales at CS, the steep and persisting increase can be expected over the next one year. On the other hand, we expect the rate of sales growth of supermarkets to be lagging and tied up constantly in the next 2016 year. Conclusions - Based on 2017 one-year sales forecasts for CS and supermarkets, we can yield the useful information for the development of CS and also for all retail trades. Future study is needed to analyze sales of popular items individually such as tobacco, banana milk, soju and so on and to get segmented results. Furthermore, we can expand sales forecasts to other retail trades such as department stores, hypermarkets, non-store retailing, so that comprehensive diagnostics can be delivered in the future.

• 유통과학연구
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• 제18권1호
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• pp.5-13
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to examine the growth and change process of Korean cosmetic market that has grown more than three times since 2000. It also examined how the growth and decline of the cosmetics brands are related to the change of the cosmetic distribution structure. Research methodology: This study tried to classify the change of the Korean cosmetics market into four stages based on the market sales information. It analyzed the sales information of Korean cosmetic companies and the relationship with the sales of the brands by distribution channel. Results: One-brand store channel had played a leading role in the market growth, and multi-brand stores have grown and a number of brands also grew through that channel since 2013. Since 2016, multi-brand stores have continued to grow and have dominated the market beyond one-brand store channel. Conclusions: The changes in sales of domestic cosmetics companies have been classified based on the distribution channel type in four stages: the emergence of one-brand store, the growth of one-brand store channel, the growth of multi-brand store channel, and the decline of one-brand store channel. In conclusion, multi-brand store channels have recently grown in the Korean cosmetics market, and this trend is expected to continue.