• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.76-91
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• 2019

그간 진화경제학적 관점에서 산업 고유의 특성에 따라 발생하는 기술혁신 패턴을 고찰하고자 하는 시도가 있어왔다. 본 연구는 국내 제조업을 기술집약도에 따라 고기술산업과 저기술산업으로 구분하고 제품혁신 패턴 및 혁신 성과 결정요인의 산업별 차이를 확인하였다. 기존 연구들은 연구개발 수행에 대한 기업의 의사결정 과정에서 연구개발을 수행하도록 만드는 결정요인을 분석에 반영하지 못했다는 지적이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해서 Heckman 표본선택모형과 허들모형을 대안으로 제시하고, "2014년 중소기업기술통계조사" 자료의 1,637개 기업에 대해 분석을 실시했다. 분석 결과 제조업의 중소기업이 수행하는 제품혁신 패턴과 제품혁신 성과에 영향을 미치는 결정요인들에 있어 고기술산업과 저기술산업 간 뚜렷한 차이가 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 채택한 연구모형의 확장을 통해서 중소기업 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정에서 표본선택편의 문제와 허들로 표현되는 문지방이 있다는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구는 산업별 제품혁신 패턴의 특징과 제품혁신 성과 결정요인을 다각적으로 살펴보았고, 중소기업의 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정을 더 깊이 이해할 수 있었다는 점에서 학술적 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제12권5호
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• pp.13-28
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• 2017

기업가정신은 창업을 위한 중요 요인이기도 하지만 창업 이후 기업의 성장(Scale-up)을 위해서도 마찬가지로 중요하며 창업과 성장이라는 두 가지 측면이 기업가정신을 통해 균형적으로 발현되어야 하는 것으로 볼 수 있다. 그러나, 그간의 연구나 정부의 정책 방향에 있어 기업가정신이 전자에 편향되어 왔던 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 성장 관점에서 우리나라 기업의 기업가정신 특성과 제안성과, 활동성과, 사업성과 등으로 측정된 경영성과간의 인과관계를 실증적으로 살펴보고 작동 기제를 설명하는 모형을 도출하여 이에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 하였다. 연구를 수행함에 있어 (재)한국청년기업가정신재단에서 수행한 '2016년 기업가정신 실태조사(기업편)'의 변인간 관계에 대한 가설을 설정하고 구조방정식모델을 통하여 분석하였다. 또한, 기업 규모에 따른 조절효과와 기업가정신과 경영성과간 매개효과를 분석하였다. 본 연구의 결과로, 사내 기업가정신이 경영성과에 영향을 미치며 이를 위해서는 비전과 전략이 선행되어야 함을 밝혔고, 특히 중소기업의 기업가정신 수준 대비 운영체계 확보 필요성을 확인하였다. 도출된 시사점은 향후 정부가 중소기업의 기업가정신을 제고하는 데 있어 정책적 방향성을 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-8
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• 2011

정보화경영이 성공하려면 정보화혁신에 대한 적극적인 마인드가 형성되어야 하고, 정보화경영체제가 지향하는 바에 대한 변화와 관리가 효과적으로 이루어져야 한다. 그리고 그러한 노력은 지속적으로 이루어질 필요도 있는데, 이를 위해서는 그에 적합한 문화적 특성이 필요할 것이다. 이러한 이유로 정보화경영지향성과 기업문화의 적합도는 중요하다 할 수 있고, 그 적합도가 높을 때 정보화경영활동의 성공확률은 높다고 할 수 있다. 이러한 이유로 이 연구에서는 정보화경영지향성, 기업문화, 정보화경영지향성과 기업문화의 적합도가 전반적인 정보화경영활동의 이행수준에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 또한 정보화경영지향성과 경영성과간의 관계에 정보화경영활동의 이행수준이 매개효과를 가지는지도 검정하고자 하였다. 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업이 적극적으로 정보화경영을 지향하면, 정보화경영활동의 이행수준, 경영성과 등이 개선되는지를 검정하였다. 둘째, 기업문화가 정보화경영활동의 이행수준에 미치는 영향을 검정하였다. 셋째, 정보화경영지향성과 기업문화의 적합도가 정보화경영활동의 이행수준에 미치는 영향을 검정하였다. 넷째, 정보화경영지향성과 경영성과간의 관계에서 정보화경영활동이 이행수준의 매개효과를 가지는지를 검정하였다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.117-127
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• 2017

본 연구는 성장 가능성이 높고 첨단기술을 보유한 기업의 원활한 자금조달 기회를 제공하기 위해 중국 심천증권거래소에서 2009년 10월에 설립한 시장인 차이넥스트(ChiNext) 시장을 대상으로 2012년 1월부터 2015년 1월까지 벤처캐피탈이 기업의 IPO 첫날 수익률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 136개 표본기업을 대상으로 하여 T-검증과 다중회귀분석을 실시하였으며 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 벤처캐피탈 투자를 받지 않은 기업이 벤처캐피탈의 투자를 받은 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 벤처캐피탈 투자를 받은 기업의 경우 벤처캐피탈이 보증역할을 하여 정보 비대칭을 줄여주기 때문인 것으로 사료된다. 둘째, 국외벤처캐피탈이 투자한 기업이 국내 벤처캐피탈이 투자한 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 국외벤처캐피탈이 국내벤처캐피탈과 비교하여 상대적으로 기업과 투자자간의 정보비대칭이 크기 때문인 것으로 생각된다. 셋째, 단독 투자한 기업이 공동 투자한 기업보다 상장 첫날의 수익률이 더 높은 것으로 나타나 벤처캐피탈 공통투자를 받은 기업은 벤처캐피탈 단독투자를 받는 기업보다 투자자 입장에서 위험이 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 넷째, IPO 첫날 수익률을 종속변수로 하여 실시한 다중회귀분석 결과는 벤처캐피탈 투자기업 여부(VCAP), 벤처캐피탈의 수(VCNum), 공모규모(Lnsize)와 주가수익비율(PER)은 IPO 첫날의 수익률에 통계적으로 유의적인 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 벤처캐피탈의 유형(VCType), 거래량회전률(Turn over) 및 첨단기술기업 여부(Tech-firms)는 IPO 첫날 수익률에 통계적으로 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국 심천증권거래소의 차이넥스트 시장의 IPO의 첫날수익률 정도 및 특성에 대한 이해를 제고시킴으로써 투자자에게 유용한 정보를 제공해준다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.