이 연구는 2012-2018년 사업체 패널(법인, 개인사업자) 자료를 이용하여 창업기업(업력 7년 이하)을 대상으로 비모수적 및 모수적 생존분석을 수행하였다. 중소기업지원정책이 창업기업의 생존에미친 영향을 실증분석 하였다는 점에 연구의 기여가 있다. 분석결과 첫째, 창업기업의 기간별 순간소멸확률은 창업초기에 높은 경향을 보이며, 특히 창업기업은 5년 이내에 생존확률이 급격하게 감소하는 것으로 분석되어 창업초기 지원 정책의 중요성을 확인할 수 있었다. 둘째, 중소기업지원정책중에서 벤처기업확인과 신용보증이 창업기업의 생존율 제고 효과가 유의하게 높은 것으로 추정되었다. 아울러 창업기업의 생존율 제고 효과성이 떨어지는 정책자금의 집행에는 신중한 선택이 요구되는 것으로 분석되었다. 셋째, 창업지원에 있어 개인창업이 법인창업에 비해 기저위험이 크고 생존확률이 낮으며, 자산규모와 영업이익률 개선을 통해 창업기업의 소멸위험을 감소시킬 수 있다는 사실을 염두에 두어야 한다. 초기 생존확률이 ‘건설업’, ‘교육서비스업’, ‘운수 및 창고업’, ‘제조업’ 등에서 높고, ‘숙박 및 음식점업’의 높은 기저위험과 낮은 생존확률도 정책적 선별 처방의 필요성을 제기한다.
In this study, non-parametric and parametric survival analysis was performed on start-up companies (with 7 years of experience or less) using data from the 2012-2018 business panel. The contribution of this study can be found in the findings that empirically analyzed the effect of SME support policies on the survival of start-ups. First, the probability of instantaneous extinction showed a high tendency in the early stage of start-up. In particular, the survival probability of start-up companies was analyzed to decrease rapidly within 5 years, confirming the importance of the support policy for the early stage of start-up. Second, among SME support policies, it was estimated that venture certification and public credit guarantee had a significantly higher effect on improving the survival rate of start-ups. In addition, it was analyzed that a careful approach is required for the execution of policy funds that are less effective in enhancing the survival rate of start-ups. Third, in support of start-up, it should be borne in mind that individual start-ups have a higher base risk and lower survival probability than corporate start-ups, and that the risk of extinction of start-ups can be reduced by improving asset size and operating profit ratio. The initial survival probability is high in the ‘construction industry’, ‘education service industry’, ‘transport and warehousing industry’, and ‘manufacturing industry’, and the high base risk and low survival probability of the ‘lodging and restaurant industry’ also raises the need for policy selection and prescription.
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