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[ Article ] | |
Journal of Digital Contents Society - Vol. 20, No. 6, pp. 1243-1255 | |
Abbreviation: J. DCS | |
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online) | |
Print publication date 30 Jun 2019 | |
Received 14 May 2019 Revised 20 Jun 2019 Accepted 25 Jun 2019 | |
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2019.20.6.1243 | |
재창업기업 생존기간에 영향을 미치는 요인에 대한 실증연구 | |
김인수1 ; 오대혁2, *
| |
1KAIST 기업가정신연구센터 | |
2강원대학교 국제무역학과 | |
An empirical study on factors affecting the survival period of re-startups | |
In Sue Kim1 ; Dae-Hyuck Oh2, *
| |
1Center for Science-based Entrepreneurship, KAIST, Daejeon 34141, Korea | |
2Department of International Trade, Kangwon National University, Gangwon 24341, Korea | |
Correspondence to : *Dae-Hyuck Oh Tel: +82-33-250-6180 E-mail: odh000@nate.com | |
Copyright ⓒ 2019 The Digital Contents Society | |
본 연구는 사업 실패를 경험한 재창업 기업인들을 대상으로 지역, 기업형태, 재창업 동기, 외부협력, 사업모델검증이 재창업 기업 생존기간에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 개인기업보다는 법인기업에서, 그리고 실패에 대한 학습효과로 인한 자신감보다는 재창업에 대한 절실함이 재창업 기업 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 외부협력을 통한 아이템 확보 보다는 스스로 아이템을 개발하는 것이, 그리고 성급한 재창업 보다는 사업모델 검증 이후 재창업을 하는 것이 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 그러나 재창업 장소로 수도권의 집적효과의 경우, 생존기간에 긍정적 영향을 줄 것이라는 예상과는 달리 유의하지 않게 나타났다. 본 연구는 창업 선순환 환경 구현에 필요한 창업과 실패, 재창업 그리고, 기업생존에 필요한 정책 제안 뿐 아니라, 기업가정신과 창업에 대한 학술 연구 범위를 실패와 재창업으로 확대시키는데 기여하고 있다.
This study empirically tested the effect of region, firm type, motivation, external cooperation, and business model validation on re-startups after business failure. As a result of the analysis, corporate entrepreneurs rather than individual companies, and the desire for re-startup rather than self-confidence due to the learning effect of failure, positively affect the survival period of re-startups. It was also found that developing business items on their own rather than acquiring the items through external cooperation, and re-starting after verifying the business model rather than hasty re-startups, positively influenced the survival period. However, there is no significant effect with the accumulation effect of the metropolitan area on the survival period as a region of re-startup. This study not only extends the scope of academic research on entrepreneurship and startups to the understanding of business failures, but also contributes to the creation of entrepreneurial ecological systems by understanding start-ups, failures, and re-startups, and suggesting policy proposals for re-startups
Keywords: Failure, Re-startup, Re-challenge, Startup, Survival 키워드: 창업, 실패, 재창업, 재도전, 생존기간 |
정부는 재창업 자금 신설 및 연대보증 부담 경감을 목적으로 2009년 ‘벤처‧창업 및 성장촉진 제도’를 만든 후, 2017년 11월 ‘혁신창업 생태계 조성 방안’과 2018년 9월 ‘혁신성장을 위한 기술재창업 활성화 방안’까지 재창업 활성화를 통한 창업 생태계 안전망을 구축하려는 다수의 정책을 발표하면서, 법과 제도적 문제 뿐 아니라, 실패기업인의 신용회복, 채무조정, 연대보증을 넘어 실패에 대한 인식전환과 창의성과 사업성을 기반으로 한 혁신적 재창업까지 지원범위를 확대하고 있다. 기업인이 실패 할 경우, 신용상의 불이익을 받지 않도록 하며, 법적 제도적인 문제에서 자유로울 수 있도록 하고 있다. 이와 함께 혁신적인 사업모델을 보유하고 있는 경우 적극적 사업 지원까지 제공하고 있다. 한편, 정부는 실패에 대한 인식 전환과 함께 실패의 경험이 자산이 될 수 있도록 실패박람회, 재도전의 날, 실패 컨퍼런스 등을 통해 실패의 경험을 공유함으로써 재창업에 도전하고 성공확률을 높일 수 있는 창업문화를 확산한다는 데 초점을 맞추고 있다.
혁신적 창업 생태계는 진입과 퇴출이 자유로운 창업 생태계를 말한다. 혁신적인 창업생태계를 조성하기 위해서는 창업 진입장벽을 낮추고, 현명한 실패를 통하여 퇴출이 용이하고 재창업으로 연결되는 창업-성장-성숙-실패-재창업의 선순환 창업 생태계 시스템 구현이 필요하다. 먼저 창업의 진입장벽을 낮추려면 양적인 접근이 아닌 질적인 접근이 필요하다. 창업 자체를 교육받은 다수의 창업가를 양산하는 것이 아니라, 창업과 실패에 수반되는 위험을 이해하고 대비 할 수 있는 창업가가 필요하다. 또한, 실패가 자산이 될 수 있는 기업가정신 문화가 구축해야 한다. 창업에서 보이지 않은 문제가 무엇이고, 실패와 동시에 직면하게 되는 어려움은 무엇인지, 그리고, 재창업의 현실은 어떤 것인지 인식 할 필요가 있다. 우리나라는 창업을 단순히 실업대책의 하나로 접근하고 있으며, 창업지원금 확대, 창업실무교육, 신설법인에 대한 혜택 등을 이용하여 창업의 정량적 지표를 높이는데 정책의 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 접근은 창업 생태계를 일시적으로 성장 시킬 수는 있지만, 지속적이며 효율적인 창업 생태계를 조성하지는 못한다. 기업가정신과 창업 안전망에 대한 이해, 실패원인에 대한 학습과 준비가 필요하며, 이러한 준비 없이는 창업 생존율은 필연적으로 지속적으로 낮아지게 될 뿐이다.
본 연구는 실패를 딛고 재창업을 하는 기업인을 대상으로 창업-성장-실패-재창업의 창업생태계 구축에 필요한 요인들 중, 재창업 기업의 생존기간에 영향을 미치는 요인을 중심으로 기업형태, 재창업동기, 사업모델검증(재창업시점), 외부협력과 지역 관점에서 파악하였다. 또한, 실패와 재창업에 대한 실무적 접근과 함께 학술적 접근을 통하여 창업 전반에 대한 이해의 폭을 넓히고 있으며, 재도전1) 뿐 아니라, 창업 정책에 효율적인 방향을 제시하고 있다. 특히, 신용문제, 숙려기간, 채무문제, 실패에 대한 트라우마와 법적‧제도적 문제에 대한 현실적 이해는 실패와 재창업이 일반 창업과 여러 면에서 다름을 알 수 있게 해주고 있다. 마지막으로 재창업 기업의 특성 자료를 제공함으로서 창업 뿐 아니라, 실패 및 재창업과 관련된 후속 연구의 기반을 제공하고 있다.
본 논문의 구성은 1장에서는 서론과 연구 목적을 제시하고, 2장에서는 선행연구를 살펴보고, 연구모델을 설정하고 있다. 3장에서는 데이터, 변수와 방법론에 대해 설명을 하고 있으며, 4장에서는 실증분석 결과를 보여주고 마지막으로 5장에서는 본 논문의 연구결과 및 시사점 그리고, 한계점을 제시하고 있다.
기업가정신과 창업에 대한 연구는 오랜 시간 동안 경제학, 사회학, 경영학 뿐 아니라, 공학 등 다양한 분야에서 많은 연구 되고 있다. 기본적인 성별, 연령, 경력, 학력, 경험 등 같은 창업자의 인구 통계 자료에서부터 정책, 교육, 협력 등과 같은 외부요인을 활용하여 기업가정신과 창업에 대한 실무적 접근을 하고 있다. 한편, 좀 더 이론적으로는 밀러(Miller) [1]의 혁신성, 진취성, 위험감수성을 확장하여 적극성, 공격성, 자율성 [2] 뿐 아니라, 다양한 창업자의 특성 변수의 기업가정신 경향(entrepreneurial orientation)을 프록시 변수로 하여 창업과 창업 기업을 설명하고 있다 [3]-[6]. 또한, 비재무정보와 재무정보 그리고, 다양한 기업 특성 변수를 이용하여 창업·기업 성과를 직접 또는 간접 효과를 연구하고, 창업의 성공 사례를 수립하고, 분석하여 창업 교육 뿐 아니라, 기업을 운영함에 있어 지표 연구로 하고 있다.
한편, 최근 창업 현장에서는 실패 위험에 대한 경고와 실패 원인에 대한 이해를 바탕으로 한 창업의 중요성이 강조되고 있고, 실패를 반면교사 삼아 실패율을 낮추는데 많은 관심이 나타나고 있다. 그러나 현실은 창업 실패와 재창업에 대한 이해는 다소 부족한 편이다. 여전히 실패 사례가 아닌, 성공 사례가 연구되고 있고, 실패율을 낮추는 것은 필요하나, 창업의 수를 늘리는 정책과 연구가 주목을 받고 있다. 실패를 좋아하는 사람은 없다. 특히 실패라는 부정적인 이미지는 연구자들들 뿐 아니라, 실패를 경험하고 극복한 기업인들도 실패에 관한 연구에 참여하기를 주저하게 만들고 있다. 연구자들은 창업 실패에 대한 데이터의 부족과 연구 환경을 이유로 들고 있고, 실패를 경험한 기업인들은 과거의 실패를 들춰내기를 원하지 않고 있다. 이러한 이유가 실패 사례와 실패를 경험한 기업인에 대한 데이터를 확보하고 연구하는데 어려움이고, 창업에 비하여 실패에 대한 연구가 활발하지 않은 원인이다 [7]-[9].
최근 창업 현장에서는 폐업 및 신용불량 등과 같이 창업 이후에 발생 할 수 있는 다양한 위험을 인지하고, 창업에서 중요한 요소들 중 하나로 이해하고 학습하고 있다. 특히, 창업과 관련한 연구에서도 기업의 생존과 생존기간에 대한 중요성이 부각되고 있지만, 현실적으로 데이터 확보 등의 어려움 등으로 인하여, 창업에 대한 연구는 창업기업의 성과에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하는 것이 주를 이루어왔다[10]-[12]
이에, 본 연구에서는 창업기업의 성과가 아니라, 기업의 근본적 문제인 기업 생존에 대한 접근을 통하여 기업 위험을 이해하고, 실패율을 낮춰 지속경영을 가능하게 하는 요인과 함께 생존 기간에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악하고자 하였다.
창업자와 창업기업 그리고, 산업 인프라는 주로 서울과 경기를 중심으로 집적되어 있다. 주지하는 바와 같이 서울과 경기와 같은 도시는 산업 활동의 집적지로서, 많은 동종・이종 산업의 집적에 의한 경제적 외부효과(economies of agglomeration)로 설명할 수 있다 [13]-[16]. 이는 산업 집적과 성과에 대한 다양한 연구를 통하여 실증되고 있는데, 지역 직접에 근거한 혁신과 다양성이 상당히 밀접한 관계뿐 아니라, 도시의 규모나 산업적 다양성은 지식의 확산과 기술혁신에 대한 경제효과 그리고, 동일업종 집적에 따른 경제적 효과 때문에 단일 업종으로 이루어진 지역과 다양한 업종으로 이루어진 지역 간 기업의 생존율은 차이도 연구되고 있다 [17]-[18]. 이에, 집적의 경제는 노동비와 더불어 오늘날에도 중요한 입지요인으로 작용한다. 한편, [15]는 미국의 기업을 대상으로 국지화경제와 도시화경제가 기업 생존율에 미치는 영향을 분석하였는데, 국지화 경제효과와 도시화 경제효과는 신생기업 생존율에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 실증하였다.
이에, 본 연구에서는 입지요인과 생존기간에 대한 차이를 살펴보고, 본 결과를 통하여 재창업 기업 지원을 위한 정책적 함의를 도출하고자 가설을 아래와 같이 도출하였다.
가설 1 : 산업 밀집 지역 등 입지요인에 따라, 재창업 기업의 생존기간에는 차이가 있을 것이다.
가설 1-1: 수도권과 같은 산업 밀집 지역 입지가 재창업 기업의 생존기간에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
일반적으로 기업형태는 개인기업와 법인기업으로 구분하고 있으며, 이러한 기업형태에 대한 연구는 주로 조세부담 효과에서 [19]-[20] 많이 이뤄지고 있다. 반면, 창업과 관련된 연구에서 기업형태는 일반적으로 통제변수이거나, 소상공인에 대한 연구에서 나타나고 있다.
한편, 본 연구에서는 기업 형태를 통제변수가 아닌, 독립변수로서 기업형태에 따른 생존기간에 대한 영향을 살펴보고자 하였다. 일반적으로 개인기업은 기업의 규모가 커지고, 사업이 확장되면서 신뢰성과 투명성이 요구되고, 세금 등의 이슈가 부각되면서, 개인기업으로 감당할 수 있는 한계를 넘어서기 때문에 법인으로 전환하여 사업을 지속하는 경우가 많다. 그러나 재창업 기업의 경우, 일반 기업과는 다르게, 법적문제, 신용문제, 채무문제, 시급성 등 현실적인 이슈로 법인창업이 아닌 개인기업 창업을 하는 경우가 많이 있다. 이는 개인기업이 법인기업으로 가는 전(前) 단계가 아니라, 재창업에서 개인기업 형태의 창업은 주어진 경제적 및 사회적 상황에서 재창업 기업인이 취할 수 있는 최선의 방법인 것이다.
이에, 본 연구에서는 기업형태 (개인기업과 법인기업)에 따른 재창업 기업의 생존기간에 대한 차이를 살펴보고, 본 결과를 통하여 재창업 지원을 위한 정책을 도출하고자 하였다.
가설 2 : 기업형태에 따라, 재창업 기업의 생존기간에는 차이가 있을 것이다.
가설 2-1: 개인기업으로 재창업을 하는 것이 법인기업으로 재창업을 하는 것보다 재창업 기업 생존기간에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
재창업 동기는 재창업 기업의 성과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되어왔다 [11], [21]. 재창업 동기는 크게 학습효과를 통한 자신감의 발현과 현실적 문제로 인한 절박함으로 설명할 수 있다. 기업은 실패에 대한 학습효과를 통해 미래 신규 시장 진입에 필요한 전략을 수정하고 [22], 실패에 대처하는 방법을 학습하는 등 실패를 자산화함으로 재창업에 대한 자신감[23],[ 24]이 높은 경우가 있는가 하면, 사업 실패로 인한 무기력, 패배의식과 신뢰감 상실, 그리고 창업에 대한 두려움이 나타나는 경우가 있는데, 이러한 경우는 주로 과거 실패로 인하여 현재 경제적인 문제를 격고 있거나, 파산 등 원인으로 신용상 법적·제도적 문제를 겪는 등 매우 현실적인 어려움이 있는 경우 나타나고 있다. 한편, 실제 재창업 현장에서 재창업 기업인들의 재창업 동기를 보면, 신용불량을 포함한 저(低)신용문제, 짧게는 3년 길게는 10년이 넘는 숙려기간에 따른 나이, 법적‧제도적 문제로 인한 취업 또는 사회활동 제한 등으로 재창업 이외 다른 방법이 없는 절박한 상황에 직면해 있는 재창업 기업인들과 지난 실패 경험이 학습효과를 통하여 자산화되어 재창업에 높은 자신감을 보이는 경우가 함께 상존하고 있는 것을 알 수 있다.
이에, 본 연구에서는 선행연구에서 주로 다루고 있는 재창업 동기에 따른 기업성과 [11] 대신, 재창업에 대한 절실함과 학습효과로 인한 자신감이라는 관점에서 재창업 동기와 재창업 기업 생존기간의 차이를 살펴보고, 재창업 및 창업에 대한 정책적 함의를 도출하려고 한다.
가설 3 : 재창업 동기에 따라, 재창업 기업의 생존기간에는 차이가 있을 것이다.
가설 3-1: 재창업에 대한 절실함이 재창업에 대한 자신감보다 재창업 기업의 생존기간에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
일반적으로 내부 자원을 활용하여 기업의 혁신 성과를 도출하기 위해서는 상당한 기간 동안 지속적인 투자가 필요하다. 그러나 벤처기업의 경우, 규모가 작고 내부 자원이 취약해 그 활용에 한계가 있어, 내부 자원을 활용한 자체 개발 보다는 외부조직과의 협력(공동연구 및 개발, 기술이전, 조인트벤처 설립 및 인적 교류 등)을 통해 혁신 성과를 높이고 있으며, 외부 협력 네트워크의 활용이 기술혁신 성과에 효과적[25]-[29]임을 실증하는 연구가 다수 제시되고 있다. 한편, 재창업기업인들은 외부협력 및 기술이전을 통한 새로운 아이템을 개발하기 보다는 내부 자원을 활용하여 독자 개발 하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이는 재창업의 특수성에서 원인을 파악 할 수 있는데, 실패 즉, 폐업으로 인한 외부 네트워크의 단절과 함께, 오랜 기간 동안 축적되고 내부화된 노하우로 인하여 외부협력이 없이도 새로운 아이템 또는 기술을 확보 할 수 있기 때문으로 보여 진다.
이에, 본 연구에서는 재창업의 경우, 새로운 사업 아이템을 내부 자원을 활용하여 독자 개발 및 확보하는 경우와 기업 외부와 협력, 기술이전 또는 공동개발 등을 통하여 새로운 아이디어를 개발하고 사업화하는 경우, 생존기간에 대한 차이를 살펴보고, 재창업 및 창업에 대한 정책적 함의를 도출하려고 한다.
가설 4 : 재창업 아이템 확보 방법에 따라, 재창업 기업의 생존기간에 차이가 있을 것이다.
가설 4-1: 재창업 아이템을 외부 조직과 협력을 통하여 확보하는 것이, 내부 자원을 활용하여 자체 확보하는 것 보다 재창업 기업의 생존기간에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
창업에서도 그렇지만, 재창업에서 사업모델에 대한 객관적인 검증은 매우 중요한 요인들 중 하나이다. 사업모델의 검증은 창업 기회의 포착과 함께, 업종을 선정하고, 기술과 인력을 확보하고, 사업장을 준비하고, 자금을 확보하는 등 체계적인 창업 준비를 의미하며, 창업 이후 사업성공에 중요한 역할을 하고 있다 [30]. 또한, 사업모델 검증과 함께 사업 전반에 걸친 체계적인 자문의 중요성도 필요한데, 기업가정신 함양을 위하여 체계적인 창업교육 및 멘토링 등은 [31] 사업모델 검증과 함께 기업을 성장시키고 성공시키는데 꼭 필요한 요소이다. 특히, 기업가정신 교육과 정부의 창업지원사업 참여는 창업에 필수적 내용을 학습 할 수 있고, 지원을 받을 수 있음으로, 기업의 생존과 성과를 높일 수 있는 매우 중요한 부분이다 [32],[33]. 한편, 현실적으로 재창업 환경에서는 시급한 경제적 문제 등으로 많은 재창업 기업인들이 사업모델에 대한 객관적 검증이나, 정부의 재창업지원 (지원자금, 교육, 멘토링 등)을 받기도 전에 서둘러 재창업을 하는 경우가 많이 있다. 일반적으로 창업단계에서 창업아이템을 포함한 사업모델에 대한 검증과 자금지원 및 멘토링 등 정부 지원을 받은 후, 창업(법인설립)을 하는 단계와는 다소 차이가 있음을 알 수 있다.
이에, 본 연구에서는 사업모델에 대한 객관적이며 전문적 검증과 정부지원을 받은 후 재창업을 한 경우와 사업모델에 대한 객관적 검증을 받기 전 재창업을 한 경우, 생존기간에 대한 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다.
가설 5 : 정부지원을 포함한 사업모델에 대한 객관적 검증 유무에 따라, 재창업 기업의 생존기간에 차이가 있을 것이다.
가설 5-1: 정부지원을 포함한 사업모델에 대한 객관적 검증을 받기 전 재창업을 서둘러 할수록, 재창업 기업의 생존기간에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
본 연구에서 활용한 자료는 1회 이상 폐업(실패)를 한 기업인 중, 재창업을 준비 중에 있거나, 재창업일로부터 7년이 경과하지 않은 기업 중, 2010년~2014년 동안 중소벤처기업부(중소기업진흥공단)의 재창업지원자금(3년거치 3년 분할 상환)을 받은 685개 기업을 대상으로 2015년 5월 4일 ~ 29일까지 25일 동안 방문조사 (방문설문, 전화 및 e-mail과 FAX)를 실시2)하였고, 총 대상 기업 685개 기업 중, 조사거절/결번/부재 업체인 67개 기업을 제외하여 최종 618개 기업으로부터 설문을 회수하여, 설문회수율은 90.2%였다. 또한 상기 618개 기업에 대하여, 2018년 12월 기준으로 중소기업진흥공단과 함께 생존 여부(자금지원 계약 해지)를 다시 조사하였고, 데이터 결측치와 이상치가 있는 기업을 삭제 한 후, 본 연구에는 총 533개의 재창업기업의 설문결과 그리고, 생존여부와 생존기간을 통계분석에 활용하였다. 표본의 특성 주요 지표는 <표 1>와 같다.
N | Ave, | Median | S.D | |
---|---|---|---|---|
S.P (months) | 502 | 56.17 | 54.00 | 12.72 |
Cred. | 533 | 11.05 | 10.00 | 2.569 |
N.St | 533 | 2.22 | 2.00 | .599 |
Rst.P | 533 | 18.65 | 12.00 | 19.44 |
N.Deb | 533 | 1.153 | 1.000 | .6152 |
Contents | Freq. | Percent | ||
---|---|---|---|---|
C.T | Corporation (Cor.) | 382 | 71.7 | |
sole proprietorship (S.Pro) | 151 | 28.3 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
Ind. | Primary Industry (Pri) | 7 | 1.3 | |
Manufacturing (Manu) | 345 | 64.7 | ||
Construction industry (Cons) | 28 | 5.3 | ||
Wholesale and retail (WnR) | 63 | 11.8 | ||
ICT | 43 | 8.1 | ||
Sci. & Tech. Services (STS) | 34 | 6.4 | ||
Other Services (O.Ser) | 13 | 2.4 | ||
Sum. | 533 | 100.0 | ||
Edu. | Below Mid. School | 14 | 2.6 | |
High School | 156 | 29.3 | ||
College | 62 | 11.6 | ||
University | 257 | 48.2 | ||
Master | 36 | 6.8 | ||
Ph.D. | 8 | 1.5 | ||
Sum. | 533 | 100.0 | ||
T.St or V,BM |
Before Verification of BM (BVB) | 306 | 57.4 | |
After Verification of BM (AVB) | 227 | 42.6 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
Establisment | - 7 years | 2 | 0.4 | |
-6 years | 1 | 0.2 | ||
-5 years | 10 | 1.9 | ||
-4 years | 29 | 5.4 | ||
-3 years | 40 | 7.5 | ||
-2 years | 64 | 12 | ||
-1 years | 130 | 24.4 | ||
0 year | 223 | 41.8 | ||
1 years | 2 | 0.4 | ||
3 years | 1 | 0.2 | ||
Sum | 502 | 94.2 | ||
System Error | 31 | 5.8 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
F.Rst | 2010 | 15 | 192,4 | |
2011 | 75 | 219,6 | ||
2012 | 96 | 242,7 | ||
2013 | 211 | 205,4 | ||
2014 | 288 | 138,3 | ||
Sum (Ave.) | 533 | 183,7 | ||
Cop | In-House Development | 438 | 82.2 | |
Open Innovation | 95 | 17.8 | ||
Sum | 533 | 100 | ||
N.Deb | non | 40 | 7.5 | |
1 | 397 | 74.5 | ||
2 | 70 | 13.1 | ||
3 | 26 | 4.9 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
Area | Seoul | 82 | 15.4 | |
Pusan | 33 | 6.2 | ||
Daegu | 33 | 6.2 | ||
Incheon | 26 | 4.9 | ||
Gwangju | 22 | 4.1 | ||
Daejeon | 21 | 3.9 | ||
Ulsan | 11 | 2.1 | ||
Kyunggi | 121 | 22.7 | ||
Gangwon | 10 | 1.9 | ||
ChungBuk | 21 | 3.9 | ||
Chungnam | 20 | 3.8 | ||
Jeonbuk | 18 | 3.4 | ||
Jeonnam | 22 | 4.1 | ||
Kyungbuk | 37 | 6.9 | ||
Kyungnam | 49 | 9.2 | ||
Jeju | 6 | 1.1 | ||
Sejong | 1 | .2 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
DebRe | Disposition of assets | 277 | 52.0 | |
Credit Recovery Committee(semi-legal) | 103 | 19.3 | ||
Bankruptcy (Legal) | 79 | 14.8 | ||
Sum | 459 | 86.1 | ||
System Eoor | 74 | 13.9 | ||
T.Deb | Non | 38 | 7.1 | |
Taxes | 130 | 24.4 | ||
Financial Sectors | 205 | 38.5 | ||
Other Debts | 160 | 30.0 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
Credit Rating | 4 | 3 | .6 | |
5 | 2 | .4 | ||
6 | 2 | .4 | ||
7 | 14 | 2.6 | ||
8 | 17 | 3.2 | ||
9 | 23 | 4.3 | ||
10 | 289 | 54.2 | ||
11 | 29 | 5.4 | ||
12 | 51 | 9.6 | ||
13 | 19 | 3.6 | ||
14 | 17 | 3.2 | ||
15 | 28 | 5.3 | ||
16 | 6 | 1.1 | ||
17 | 18 | 3.4 | ||
19 | 15 | 2.8 | ||
Sum | 533 | 100.0 | ||
N.St | 2 | 447 | 83.9 | |
3 | 68 | 12.8 | ||
4 | 11 | 2.1 | ||
5 | 4 | .8 | ||
6 | 2 | .4 | ||
8 | 1 | .2 | ||
Sum | 533 | 100.0 |
본 연구에서는 독립변수는 지역, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 사업모델검증으로 하였으며, 종속변수는 재창업기업의 생존기간으로 하였다. 본 연구에서는 신용등급, 대표이사의 학력, 폐업 시 채무 유무와 산업업종을 통제변수로 사용하였다.
통제변수 중, ‘신용등급’은 중소기업진흥공단에서 적용하는 신용등급 (1등급부터 20등급)을 그대로 활용하였다. ‘학력’은 중학교 졸업은 1, 고등학교 졸업은 2, 전문대 졸업은 3, 대학교 졸업은 4, 석사 학위는 5, 박사 학위는 6으로 구분하여 사용하였으며, ‘채무’에 대한 항목은 법인 폐업 시 채무를 모두 정리한 경우 0을 채무를 정리하지 못한 상태로 폐업을 한 경우 1로 표기를 하였다. ‘산업업종’은 한국표준산업분류 9차 개정의 대분류를 분석에 활용하였으며, 농축산업, 제조업, 건설, 도소매, 정보통신, 과학기술, 기타 서비스를 4가지의 주요항목으로 재구분(제조, 도소매, 정보통신과학, 기타 서비스)하였으며, 제조업을 기준으로 더미변수(더미1_도소매, 더미2_정보통신과학, 더미3_서비스)로 처리하였다. 일반적으로 다수 사용되는 종업원 수는 재창업 기업에서는 종업원 수가 매우 적어, 의미가 없기에 사용하지 않았다.
독립변수 중, ‘지역’은 명목척도로서, 재창업기업 주소를 기준으로 서울, 인천, 경기를 수도권으로 하여 1을 표기하고, 그 외의 지역을 비수도권으로 2로 표기하였다. ‘기업 형태’도 명목척도로 표기하였으며, 재창업기업이 법인사업자인 경우 1로 표기하고, 개인사업자인 경우 2로 표기를 하였다. ‘재창업 동기’는 연속척도이며, 창업이외 다른 선택이 없는 절실함을 1로 표기하고, 절실함과 자신감이 절반씩 있을 경우 2로 표기하고, 과거 실패 경험을 바탕으로 재창업에 자신감 있는 경우 3으로 표기하였다. ‘외부협력’ 항목은 명목척도로 표기하였고, 재창업 아이템을 독자개발을 하였을 경우 1로 표기하고, 외부 협력 및 기술이전 등을 통하여 확보하였을 경우 2로 표기하였다. ‘사업모델검증’의 경우, 연속척도로 중소기업벤처부로부터 사업모델 검증을 받아, 정부지원금을 받은 시점을 기준 (0년)으로 사업모델을 검증 받기 전에 법인설립을 한 경우와 사후 법인설립 한 경우를 구분하여, 법인설립년도 기준 (0년)을 계산하였다.
종속변수는 ‘재창업기업의 생존기간’을 계산하여 적용하였다. 2010년부터 2014년까지 재창업지원자금(융자)을 받은 기업을 대상으로, 재창업지원자금을 받은 일자(월)부터 생존 기준일(2018년 12월)까지 생존해있는 기업은 생존기준일까지의 개월수를 개산하였고, 사망한 기업은 사망시점까지를 생존일로 계산하여 적용하였다. 재창업기업의 생존기간을 산출하는데 사용한 생존과 사망의 기준은 재창업지원자금(융자)의 사고(해지) 여부를 기준으로 하였다 [34]-[35].
본 연구에서는 재창업 기업의 생존기간에 대하여 상기 독립변수들에 대한 영향 분석을 하였다. 실증분석을 위하여 통계패키지인 SPSS 18.0의 다중회귀분석을 실시하여, 각 변수의 생존기간에 대한 영향을 살펴보았다. 한편, 추가분석으로 중도절단을 고려하기 위하여, 생존과 사망의 상태변수를 함께 고려하여 상기 5개의 요인에 대하 각 변수별로 생존분석을 시행함으로써 각 변수가 생존율과 어떠한 연관이 있는지를 살펴보았다. 이를 위하여 생존함수의 그룹 간 비교를 할 수 있는 카플란-마이어 분석(Kaplan-Meier Analysis) 로그순위 검정법을 이용하여 간단하게 살펴보았고, 생존율을 그림으로 나타내었다. 각 변수의 기술통계량과 상관관계는 <표 2>와 같다.
Ave. | S.D. | S.P. | Cred | Edu | E.Debt | InDum1 | InDum2 | Indum3 | Area | C.T. | M.Re | Cop | V.BM | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 56.17 | 12.73 | 1.00 | |||||||||||
. | ||||||||||||||
2 | 11.05 | 2.57 | .257 | 1.00 | ||||||||||
.000 | . | |||||||||||||
3 | 3.32 | 1.09 | .061 | .018 | 1.00 | |||||||||
.086 | .348 | . | ||||||||||||
4 | 1.15 | 0.62 | .071 | .099 | -.076 | 1.00 | ||||||||
.057 | .013 | .045 | . | |||||||||||
5 | 0.12 | 0.32 | .037 | .022 | .039 | -.044 | 1.00 | |||||||
.203 | .309 | .191 | .160 | . | ||||||||||
6 | 0.14 | 0.35 | .121 | -.011 | .228 | .027 | -.149 | 1.00 | ||||||
.003 | .403 | .000 | .273 | .000 | . | |||||||||
7 | 0.08 | 0.27 | -.090 | -.005 | .023 | -.004 | -.106 | -.121 | 1.00 | |||||
.022 | .456 | .300 | .467 | .009 | .003 | . | ||||||||
8 | 1.57 | 0.50 | -.047 | -.009 | -.124 | .087 | -.002 | -.145 | -.058 | 1.00 | ||||
.145 | .423 | .003 | .026 | .482 | .001 | .099 | . | |||||||
9 | 1.28 | 0.45 | -.183 | .024 | -.250 | -.052 | .041 | -.129 | -.018 | .059 | 1.00 | |||
.000 | .297 | .000 | .121 | .180 | .002 | .346 | .094 | . | ||||||
10 | 1.04 | 0.19 | -.119 | -.085 | -.086 | -.038 | -.058 | -.055 | .035 | -.077 | -.007 | 1.00 | ||
.004 | .029 | .026 | .195 | .097 | .108 | .217 | .042 | .437 | . | |||||
11 | 1.18 | 0.38 | -.110 | -.027 | -.138 | .048 | -.021 | -.103 | -.040 | .117 | .004 | .067 | 1.00 | |
.007 | .274 | .001 | .141 | .320 | .011 | .184 | .004 | .463 | .067 | . | ||||
12 | 1.11 | 1.40 | .119 | .020 | .044 | .137 | -.055 | .017 | .019 | .028 | -.150 | .011 | -.022 | 1.00 |
.004 | .326 | .162 | .001 | .108 | .349 | .339 | .269 | .000 | .405 | .312 | . | |||
※ S.P(생존기간), Cred(신용등급), C.T.(기업형태), E.Debt (부채유무), InDum1,2,3(업종더미1,2,3), 학력(Edu), Cop(외부협력), Area(지역), M.Re(재창업동기), V,BM (사업모델검증) |
연구가설 검증을 위하여 본 연구에서 다중회귀분석을 실시하였다. 모델1에서는 통제변수의 효과를 분석한 후, 모델 2에서는 통제변수와 독립변수인 지역, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 사업모델검증을 투입하여 재창업기업 생존기간에 대한 가설을 검증하였다. 또한 중도절단을 고려하여, 생존과 사망이라는 요인과 기간요인을 함께 고려하여 생존기간에 대한 영향 유무도 추가분석을 통하여 함께 분석하였다.
본 연구에서 먼저 가설1, 가설2, 가설3, 가설4 그리고 가설5를 검증하기 위하여 지역, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 사업모델검증을 독립변수로하고, 재창업기업의 생존기간을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하여 지역, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 사업모델검증과 생존기간에 대한 영향을 검증하였다. 분석결과 <표 3>에 보는 바와 같이, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 그리고 사업모델검증은 각각 유의수준 0.000과 0.037, 0.035 그리고, 0.039 수준에서 재창업기업의 생존기간에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 수도권 지역에서 재창업을 하는 것이 집적효과로 인하여 재창업기업 생존기간에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 가설 1은 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 결과적으로 가설 2, 가설 3, 가설 4, 가설5는 지지되었지만, 가설 1은 기각되었다.
Model 1 | Model 2 | Multicollinearity | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
B | t | Sig. | B | t | Sig. | Tolerance | VIF | |
(constant) | 40.214 | 13.720 | .000 | 57.750 | 11.089 | .000 | ||
Cred | 1.289 | 5.989 | .000 | 1.240 | 5.859 | .000 | .980 | 1.020 |
Edu | .354 | .688 | .492 | -.371 | -.708 | .479 | .859 | 1.164 |
E.Debt | 2.307 | 1.082 | .280 | 1.262 | .598 | .550 | .950 | 1.053 |
InDum1 | 1.585 | .909 | .364 | 1.714 | 1.005 | .316 | .946 | 1.057 |
InDum2 | 4.137 | 2.543 | .011 | 3.059 | 1.899 | .058 | .873 | 1.146 |
InDum3 | -3.330 | -1.627 | .104 | -3.745 | -1.870 | .062 | .957 | 1.045 |
Area(metropolitan) | -.827 | -.748 | .455 | .940 | 1.064 | |||
C.T. | -4.916 | -3.945 | .000 | .905 | 1.105 | |||
M.Re | -1.563 | -2.096 | .037 | .966 | 1.036 | |||
Cop | -3.007 | -2.117 | .035 | .957 | 1.045 | |||
V.BM | .803 | 2.069 | .039 | .956 | 1.046 | |||
F. Value | 9.770 (p = 0.000) | 7.662 (p = 0.000) | Dubin-Watson 1.912 |
|||||
adjusted R2 | 0.080 | 0.128 (ΔR2 0.048) | ||||||
N | 501 | 501 |
즉, 재창업기업의 생존기간은 개인기업보다 법인기업 형태로 운영하는 것이 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 재창업 동기는 재창업에 대한 절실함이 재창업에 대한 자신감보다 재창업기업의 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, 사업 아이템과 같은 혁신역량 확보의 측면을 보면, 외부 협력을 통한 재창업 아이템 확보보다 기업 내부의 자원을 활용하여 자체적으로 재창업 이이템을 개발하는 것이 생존기간에 긍정적으로 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, 재창업 시기에서는 재창업 사업모델에 대한 객관적인 검증 후, 재창업을 하는 것이 재창업 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 그러나 지역 요인에서 다양한 업종과 산업이 몰려 있는 수도권과 같은 곳에서 창업을 하는 것이 집적효과로 인하여 재창업에 긍정적인 효과를 줄 것이라는 가설은 맞지 않은 것으로 나타났고, 지역 요인은 재창업기업의 생존기간에 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다.
통제변수 산업더미에서 의미 있는 내용이 있어, 이를 세부적으로 검토하였다. <표 4>의 업종 더미변수는 제조업을 기준으로 서비스와 정보통신 그리고 도소매업종의 생존기간 영향으로, 제조업 대비 서비스업의 경우, 유의수준 0.062에서 생존기간에 부정적 (-3.754) 영향이 있음을 알 수 있고, 정보통신과학은 제조업 대비 재창업기업 생존기간에 유의수준 0.058에서 긍정적 (3.059) 영향이 있음을 알 수 있었다.
Levene | df1 | df2 | Sig. |
---|---|---|---|
2.502 | 3 | 498 | .059 |
SS | df | MS | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|
Between | 1837.23 | 3 | 612.41 | 3.84 | .010 |
Within | 79308.68 | 498 | 159.25 | ||
합계 | 81145.92 | 501 |
Industry | Ave.Difference | S.Error | Sig. | |
---|---|---|---|---|
Manu | WnR | -1.896 | 1.796 | .774 |
ICT/STS | -4.331 | 1.631 | .072 | |
O.Ser | 3.286 | 2.112 | .491 | |
WnR | Manu | 1.896 | 1.796 | .774 |
ICT/STS | -2.435 | 2.219 | .752 | |
O.Ser | 5.182 | 2.593 | .264 | |
ICT /STS |
Manu | 4.331 | 1.631 | .072 |
WnR | 2.435 | 2.219 | .752 | |
O.Ser | 7.617 | 2.482 | .025 | |
O.Ser | Manu | -3.286 | 2.112 | .491 |
WnR | -5.182 | 2.593 | .264 | |
ICT/STS | -7.617 | 2.482 | .025 |
이에, 산업더미(4업종)에 대한 분산분석(ANOVA)을 실시하여 생존기간 차이 유무와 사후분석 (Scheffe)의 다중비교결과값으로 생존기간에 대한 업종별 비교를 하였다. <표 4>은 유의수준 0.05 이하에서 정보통신과학과 기타서비스가 생존기간에서 차이가 있고, 유의수준 0.1 이하에서 정보통신과학과 제조업에서 생존기간 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 생존기간을 종속으로 생존기간에 영향을 주는 요인을 다중회귀분석으로 분석하였다. 그러나 생존기간이란, 과거에 생존이 멈춘 경우, 그 시작과 끝을 계산하여 생존기간으로 할 수 있으나, 본 연구에서는 2018년 12월을 기준으로 생존기간을 계산하였기 때문에, 현재에도 생존해있는 기업 즉, 중도절단된 자료를 고려하지 못하는 문제가 있을 수 있다. 이는 생존‧사망이라는 상태 요인이 연구결과에 영향을 줄 수 있는 정보임에도 불구하고 기간 요인인 생존기간만을 반영 한 채, 생존‧사망이라는 요인을 동시에 고려하지 못함으로 발생할 수 있는 편의 (systemic error)가 예상된다.
이에, 중도절단된 자료를 포함하여, 상태요인과 기간요인을 동시에 고려할 수 있는 생존분석을 추가분석으로 사용하여, 각 변수별로 생존율에 차이가 있는지를 살펴보았다 [34]-[35]. 이를 위하여 생존함수의 그룹 간 비교를 할 수 있는 카플란-마이어 분석(Kaplan-Meier Analysis) 로그순위 검정법을 이용하여 간단하게 살펴보았고, 생존율을 그림으로 나타내었다. 각 변수에 대한 생존율 로그순위 검정표와 생존율 그림은 <표 5>와 같다
(1) KM graph of survival by the type of company | (2) KM graph of survival by the motivation of re-startup | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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(3) KM graph of survival by the area (metropolitan) | (4) KM graph of survival by the cooperation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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(5) KM graph of survival by the verification of Business Model | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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<표 5> 각 변수에 대한 단일분석결과로부터 생존율을 영향을 주는 공변수는 기업형태 (카이제곱 6.585, 유의확율 0.010), 재창업동기 (카이제곱 8.114, 유의확률 0.017), 사업모델검증 (카이제곱 11.238, 유의확율 0.001)인 것으로 나타났으며, 지역과 외부협력에 따른 생존율은 그 차이가 발견되지 않았다. 이에, 생존율의 차이가 발견되지 않은 지역과 외부협력만을 다시 재확인하고자 두 변수에 대하여 생존유무와 생존기간에 대하여 각각 독립표본 T 검정을 통하여, 두 변수의 차이를 검정하였다. 분석결과 지역에 따른 생존유무와 기간은 독립표본 T 검정에서도 유의하지 않게 나왔으나, 외부협력은 등분산이 가정되지 않음에서 0.005 유의수준에서 유의함이 확인되었다. T 검정과 생존분석에서 외부협력 차이가 다르게 나온 것은 외부협력 변수가 등분산이 가정되지 않았기 때문으로 추정할 수 있다.
본 연구는 재창업의 생존에 영향을 주는 여러 가지 요인들 중, 지역, 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 사업모델검증이 생존기간에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 기업형태, 재창업동기, 외부협력, 그리고 사업모델검증은 재창업기업의 생존기간에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지역 요인은 재창업기업 생존기간에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 생각과는 다르게 유의미하지 않은 것으로 나타났다.
신용, 채무 및 경제적 시급성 그리고 소송과 같은 현실적인 이슈로 재창업 기업인들이 법인이 아닌 개인기업을 창업의 플렛폼으로 사용하고 있는 것은 주어진 상황에서 재창업 기업인이 선택할 수 있는 최선의 방법임은 충분히 이해할 수 있다. 그러나 본 연구의 기업형태에 따른 생존기간에 대한 실증연구 결과를 보면, 개인기업보다 법인기업이 재창업 기업의 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이는 재창업 후, 사업의 지속성을 고려한다면 개인기업 형태의 창업보다는 시간과 비용이 소요되고, 법과 제도적 문제로 재창업이 쉽지는 않겠지만 법인 형태의 창업이 보다 효과적인 창업 형태가 될 수 있다는 것을 알 수 있다.
한편, 기존 재창업 관련 선행연구는 실패 경험의 학습효과로 인한 실패의 자산화와 기업성과에 미치는 영향에 대한 연구와 정책 도출이 주를 이루었다 [9], [11]. 그러나 현실적으로는 재창업은 신용 및 법적 문제로 인하여 실패 경험에 대한 학습효과와 기업성과에 대한 이슈 보다는 재창업에 대한 절실함과 생존이라는 현실적인 이슈가 보다 중요하다는 것을 알 수 있었다. 이에, 본 연구에서는 기존 선행연구에서 주로 다루었던 기업 성과를 대신하여 기업의 생존이라는 시각으로 접근하였고, 재창업을 유발하는 동기에서 절실함 높은 재창업자가가 학습효과로 인한 자신감을 보이는 재창업자보다 생존기간에서 더 유의미한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 이는 재창업이 절실하게 필요한 창업가는 높은 사업성과 도출하기 위하여 노력하기 보다는 우선 생존과 지속성장을 위해 많은 노력을 하기 때문인 것으로 추정할 수 있다. 이에, 기업의 성과 극대화를 위한 정책적 노력도 중요하지만, 기업이 생존과 지속성장을 할 수 있도록 하는 정책적 노력도 필요하며, 기업의 지속성장과 생존전략에 필요한 기업가의 역량은 자신감도 중요하지만, 절실함이 정책적 포인트가 될 수 있을 것이다.
또한, 선행연구에 따르면, 벤처기업은 규모가 작고 내부 자원이 취약해 그 활용에 한계가 있어, 외부조직과의 협력을 통해 혁신 성과를 높일 수 있다[25]-[29]. 그러나 본 연구의 결과에 따르면, 규모나 외형적 면에서는 창업기업과 유사한 재창업 기업의 경우, 외부 협력을 통한 기술혁신보다는 내부 자체적 기술개발이 생존기간에 긍정적으로 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 혁신성과와 생존기간을 단순 비교하는 것에는 한계가 있을 수 있지만, 재창업 기업의 경우, 일반 벤처기업과는 그 특성이 다를 수 있다는 것을 추정할 수 있다. 이러한 재도전 기업의 특성 (실패로 정신적 스크레스 및 채무와 신용 등 경제적 문제 등에 기인한 네트워크 단절, 오랜 동안 축적되고 내부화된 기술‧영업 노하우, 학습효과로 인한 특정 분야에서 자신감)을 명확하게 이해를 한다면 재도전정책에 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.
본 연구를 통하여, 재창업 시점은 객관적으로 사업모델을 검증하고, 이를 기반으로 정부의 재창업 지원을 받은 후, 재창업을 하는 것이 생존기간에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 이는 사업모델에 대한 객관적인 검증과 사업전반에 체계적인 지원은 창업 성과에 중요하게 작용하고 있다는 선행연구와 유사한 결론을 제시하고 있다 [30]-[32]. 현실적으로 경제적 시급성 및 자존감 등으로 시간과 노력이 요구되는 사업모델에 대한 검증과 정부지원 등을 받지 않고 성급하게 창업하는 경우, 내부자원의 한계와 법적·제도적 문제 그리고 신용 등의 문제로 인하여 지속성을 담보할 수 없게 될 수 있다.
이에, 재창업을 시작함에 있어, 사업모델에 대한 검증과 정부의 지원이 있다면 적극적으로 지원을 받는 것이 필요하다. 또한, 경영자문 등을 통하여 사업 모델과 아이템을 검증하고, 필요하면 피봇팅(pivoting)을 하거나, 재창업 이외의 재취업, 소상공업 및 비영리활동 등 다양한 경제 활동을 할 수 있는 방법도 고려할 필요가 있다. 이는 재도전기업인들 뿐 아니라, 정책적으로도 재창업이 아니라, 재도전을 지원 함으로 반복될 수 있는 실패의 위험을 줄일 수 있을 것이다.
반면, 다양한 업종과 지원기관, 기업 활동이 집적되어 있는 수도권과 같은 지역에서 기대했던 시너지 효과는 발견하지 못하였다. 이는 기존 연구에서 집적효과로 인한 기업성과에 긍정적 영향을 미친다는 연구와 다소 차이가 있는데, 이것이 기업성과와 생존기간을 단순 비교하는 것이 부적절 한 것일 수 있을 것이다. 다만, 생존기간과 기업생존의 인과관계가 없다는 가정 하에서, 본 연구를 통하여 추정할 수 있는 것은 재도전 기업의 경우, 이미 네트워크의 대부분을 잃어버렸고, 신용불량 및 여러 법적·제도전 문제 등으로 인하여 외부 협력이 쉽지 않을 수 있기 때문에, 지역에 따른 산업 집적효과의 영향이 미치는 것에 것은 한계가 있을 수 있다는 것을 추정할 수 있다. 이는 본 연구의 외부협력과 생존기간에 대한 분석에서도 유의미한 영향이 있음을 알 수 있기에, 재창업의 현실을 보다 명확하게 설명하고 있다고 생각 할 수 있다.
본 연구를 통하여, 창업 뿐 아니라, 재창업에 있어서도 사업모델의 신중하고 객관적 검증과 함께 기술과 경영 전반에 걸쳐 전문적인 자문을 받는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다. 특히, 재창업의 경우 현실적 이유로 사업모델에 대한 검증과 기술 및 경영 지원 없이 서둘러 재창업을 하는 경우가 많음을 알 수 있다. 그러나 창업이라고 하지만, 개인기업 형태의 회사이거나, 1인 법인 또는 공동창업으로, 우선 회사를 설립 한 후, 사업모델 또는 아이템을 검토·확보하고, 사업모델과 아이템을 근거로 자금과 인력 등을 조달하는 것이 다수를 이루고 있다. 이러한 방법은 재창업을 빨리 시작 할 수는 있으나, 기업의 지속성이라는 면에서 문제가 심각함을 알 수 있었다. 가장 중요한 생존이 어려울 수 있으며, 특히 재창업 후 다시 실패를 하는 경우가 그렇다. 비공식적이지만 재창업을 하는 사람들의 80% 이상이 다시 실패위험에 처해있다는 것을 재창업 기업인들의 인터뷰 (2016년~2018년 재도전성공패키지에 참여하는 재창업기업)를 통하여 알 수 있었다.
이에, 정부는 재창업에 있어, 지금보다 엄격하고, 신중하고, 객관적인 방법으로 사업모델을 검증하고, 이를 기반으로 재창업지원사업(재도전성공패키지, 재창업지원자금 등)을 운영 할 필요가 있다. 더하여, 재창업 기업인들도 재창업에 대한 자신감도 중요하지만, 재창업에 대한 절실함이 함께 고려되어야 할 것이다. 그러나 강화된 사업모델 검증과 엄격한 재도전지원대상 선발 절차는 다수의 재창업을 희망하는 기업인들이에게 진입장벽으로 다가올 수 있다. 당장은 어렵고 안타깝고 힘들겠지만 재창업 후, 다시 실패를 하는 위험과는 비교할 수 없다. 이에, 사업모델을 피봇팅(pivoting)하고 창업이 아닌 다른 방법으로 경제 활동에 참여 할 수 있는 기회로 삼을 필요가 있다. 정부 또한 재창업이 아닌, 재도전에 정책의 초점을 두고 서로 다른 부서와 연계 협력을 통해 다양한 재도전 지원 정책 (재취업, 재교육, 비영리 활동, 자문 및 교육 활동 등)을 개발해야 할 것이다.
이와 더불어, 재창업과 재도전에 대한 깊이 있는 이해와 연구 없이, 재창업 지원 정책을 예비창업 또는 벤처창업의 정책에서 차용하는 것은 지양해야 할 것이다. 이는 재창업과 창업이 단어가 유사하기 때문에 생기는 오해일 것이다. 재창업은 창업과 매우 다른 특징과 배경을 갖고 있다. 재창업은 소상공인, 예비창업, 벤처창업 및 중소기업과 중견기업을 모두 합쳐 놓은 매우 범위가 넓고, 수년부터 수십년까지 사업 경험을 보유하고 있는 실제 기업인들이 참여하고 있다. 다만, 넓은 범위와 다양한 경험에도 불구하고, 크고 작은 실패로 인한 트라우마, 냉혹한 사회 인식, 잃어버린 신뢰와 동료애 그리고 현장에서 쌓아온 자신만의 노하우가 스스로를 지킬 수 있다는 믿음과 이로 인한 부정적인 외부협력과 공유는 공통적인 특징일 것이다. 이러한 특징과 배경을 직시하여 일반창업정책을 차용할 것이 아니라, 재창업을 하는 기업인들에게 최적화된 재도전 정책을 개발해야 하고, 재창업 관련 공공데이터를 구축 제공[36]해야는 이유가 여기에 있을 것이다.
본 연구에서는 기업의 실패와 재창업을 살펴보았다. 창업 생존과 생존기간에 영향을 미치는 요인을 분석함으로 창업에 대한 막연한 두려움을 이겨낼 수 있는 방법을 찾아보고, 창업 생태계에서 매우 중요한 재창업을 효과적으로 할 수 있는 정책적 제안과 함께, 기업가정신과 창업에 대한 학술연구 범위를 실패에 대한 이해까지 확장시키고 있다.
본 연구에서 활용한 재창업 기업은 중소기업진흥공단의 재창업지원자금을 지원받은 재창업기업을 대상으로 하였다. 현재, 재창업을 연구 할 수 있는 방법이 많지 않은 상황에서는 최선의 방법이라고 보여 지지만, 이것이 우리나라 전체 재창업 기업을 대표한다고 할 수 없기에 한계점으로 볼 수 있다. 또한, 본 연구에서 언급된 생존기간은 사망기간을 조작적으로 정의하여 활용하였다. 이는 일반적으로 연구에서 사용하는 생존 추정 방식3)으로 은행, 보증보험 등에서 추정 사망을 조작적으로 추정할 때 적용하고 있다고 하지만, 실제 기업의 폐업 자료를 확보 할 수 없는 상황에서는 차선의 선택일 수 있을 것이다.
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저자소개
2013년 : KAIST 기술경영전문대학원 (공학박사-기술경영)
2016년~2017년: 뉴욕주립대학교 방문교수
2013년~현 재: KAIST 기업가정신연구센터 연구조교수
2019년~현 재: 한국거래소 코스닥시장 상장심의위원
※관심분야:기술경영, 기술가치평가, 기업가정신
2009년 : 고려대학교 일반대학원 (경영학박사-국제경영)
2007년~현재 : 고려대 강남대 강원대 외래교수
2017년~현재 : 일류기업연구소 부소장
※관심분야:경영전략, 국제경영, 창업, 기업가정신, 재무