기술금융은 금융당국이 금융산업 선진화, 중소기업발전을 위해 강력한 정책적 의지를 가지고 도입하여 시행하고 있는 분야이다. 이러한 배경으로 은행의 자체적인 기술평가가 2016년 9월부터 시행되었다. 기술우수기업은 기술평가과정에서 산출된 높은 기술등급으로 기존 신용등급이 상향되게 되며, 결과적으로 높아진 신용등급만큼 금융거래시 혜택을 받게 된다. 분석대상은 KEB하나은행이 2016년 9월부터 2017년 하반기까지 수행한 기술평가 대상 2,719개 업체를 분석하였다. 2016년 하반기 수행된 406개 업체에 대한 기술력평가 예비 연구에서 기존 신용등급과 산출된 기술등급을 결합한 결과, J58'출판업'의 기술신용등급은 신용등급대비 1.05등급 상향되어 상향정도가 가장 높았으며, C10'식료품 제조업'이 두 번째로 상향정도가 높았다. 이로써 기술력평가를 통한 수혜업종을 가려낼 수 있었으며, 업종별 기술 평가의 유용성을 확인할 수 있었다. 이에, 전체 수행기간동안 평가된 2,719개 업체에 대하여 기술력, 업력, 성장유망업종별 분석을 수행하였다. 분석결과 기술력 T-4이상 등급 업체들의 신용등급 상향정도가 가장 높았으며 5년 기준 업력에 따른 기술력평가의 유효성은 미미한 것으로 파악되었다. 정책지원의 효율성차원에서 지정된 성장유망업종에 해당하는 업체들을 대상으로 분석한 결과 일반기업대비 신용등급의 상향정도가 높아 성장유망업종 지원의 유용성을 확인할 수 있었다. 향후, 은행의 업체 발굴 또는 당국의 정책수립시에 T-4이상의 기술력 우수기업, 성장유망 업종에 집중하면 자금지원 효과를 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 금융기관의 여신심사용 기술력 평가모형의 직접 활용 타당성 및 가능성을 검증하기 위해 첫째, 기술력 평가모형이 기업의 경영성과를 반영하고 있는지, 둘째, 현재의 기술등급 분류체계가 적절한지, 셋째, 그렇다면 기술등급 분류체계를 결정하는 중요 평가항목은 무엇인지를 검증하였다. 분석결과 재무적 성과(안정성), 비재무적 성과(기술환경)는 기술등급을 설명하는데 유의한 변수임이 증명되었다. 기술등급 분류체계는 군집 간 모든 평가항목(대항목 2개, 중학목 8개)에서 유의한 차이가 나타났으며, 평가항목의 상대적 중요도는 큰 차이를 보이지는 않았지만 기술금융 적합여부와 기술력 우수여부를 결정하는 1순위 변수로는 기술개발능력이 선정되었다. 기술금융 적합여부에 있어 2순위 변수로는 기업 경영관련 지표가, 기술력 우수기업 여부는 기술력 기반의 경쟁력 지표가 선정되었다. 종합하면 기술력 평가모형은 기업의 경영성과와 위험을 일정부분 반영한 모형이며, 기본적으로 기술개발능력을 중심으로 경영능력과 기술진보에 의한 경쟁력을 더하여 기술기반 중소기업의 미래를 예측하는 모형임을 의미한다. 이는 '미래진보성(forward-looking)' 기능의 기술력 평가모형이 기존의 신용평가모형과 결합했을 때 평가모형으로서 예측력과 안정성 개선에 긍정적 요인으로 작용할 수 있는 가능성이 있음을 시사한다.
본 고는 국내에 적용할 수 있는 기술등급평가모델을 제시하고 이에 입각하여 이루어진 실제의 평가결과를 제시하였다 이 평가는 중소기업청에 의해 전국규모로 1998년과 1999년 두해에 이루어졌다. 등급평가는 기술의 권리적 측면 환경적측면 등 세가지항목으로 구성된 평점모델을 제시하였다. 이평가결과는 변별력이 약해 평가요소와 실제 경쟁력간의 인과관계등에 대한 보다 집중적인 연구가 필요함을 보여준다.
혁신형 중소기업 기술금융의 지속적인 확대와 발전을 위해서 기술금융 지원사업의 적절성이 요구된다. 본 연구에서 기술금융 수혜기업의 선정이 사업 목적과 취지에 적합한지 여부를 실증 분석하였다. 기술금융 여신이 발생될 확률은 기술력등급이 높을수록, 영업이익률이 높을수록 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 자본금과 업력이 증가할수록 기술금융 여신 승인이 발생될 확률은 점진적으로 감소하는 것으로 나타났다. 로지스틱 분석결과 기술력 등급과 기업의 주요 특성이 기술금융 수혜기업 선정에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 그러나 모형의 적합성인 정분류율이 높지 않기 때문에, 기술금융의 적절성을 높이기 위한 개선을 제안하였다. 그리고 회귀분석 결과 대출금 규모와 기술력 등급사이에 연관성은 유의하지 않게 나타났다. 본 연구결과와 제안은 기술금융 결정의 적절성과 신뢰성을 확보하는 데 기여할 것이다.
기술력평가는 기술사업화 주체가 기술을 사용하여 수익을 창출할 수 있는 능력을 평가하기 위한 것으로, 국내 기술평가 전문기관들이 각자 독자적인 평가체계를 구축하고 수행해오고 있다. 특히 최근 개발된 해양수산 분야의 기술력평가모형은 타 산업 대비 열악한 기술개발 환경을 반영하지 못함으로써, 투자적정으로 여겨지는 T4 등급을 통과하지 못하고 있다. 이는 타 산업에서 활용되는 공통적인 평가지표와 평가척도, T1~T10 등급별 구간 점수체계를 유사 또는 동일하게 사용하면서 발생되는 문제점으로 인식된다. 따라서 본 연구를 통해 9개 해양수산 특수 산업분류 체계에 맞는 기술력평가모형 및 지표 개발을 통해, 종합등급 산출결과의 적정성 및 신뢰성을 확보하고자 하며, 동 모형 및 평가지표가 영세한 해양수산 기업 및 업종의 특수성을 반영할 수 있도록 기업데이터(KED) 및 기술력평가 사례 데이터를 기반으로 하고, AHP기반 지표 가중치, 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 등급구간 체계를 도출하고 시범사례 적용 결과를 분석하였다. 본 제안 모형을 통해 향후 기술력평가 건에 대해 적용하여 손쉽고 객관적인 평가결과를 기반으로 R&D 및 사업화 지원 프로그램의 효과성 및 활용성을 제고하고자 한다.
본 논문에서는 국방 R&D기술 평가에 적용 가능한 기술등급평가 방법론을 제시하였다. 국방 R&D기술 등급평가를 위해서 첫째, 다중회귀분석을 활용한 기술료수입 예측 모델을 설계하여 기술수익지수가 도출되도록 하였다. 모델을 통해 예측된 기술료수입이 커질수록 기술수익지수도 커진다. 둘째, 계층분석방법을 이용하여 기술에 대한 전문가 의견을 다각적으로 반영하는 기술력평가지수가 산출되도록 하였다. 기술력평가지수 평가항목 개발을 위해 델파이기법을 사용하여 전문가 의견을 종합하였고, 요인분석 및 AHP를 사용하여 평가항목을 구조화하였다. 마지막으로 기술수익지수와 기술력평가지수의 가중평균의 크기에 따라 적절한 기술 등급이 도출되도록 하였다. 각 지수별 가중치는 전문가 의견을 종합하여 설정하였다. 본 연구를 통해 개발된 국방 R&D기술 등급평가 방법론은 국방기술을 등급으로 평가가능하게 한 최초의 방법론이다. 다른 분야와 마찬가지로 국방 분야에서도 기술의 연구개발 초기단계에는 불확실성이 크기 때문에 화폐단위로 표시되는 가치평가결과의 정확성이 매우 떨어진다. 따라서 특히 실무적인 관점에서 볼 때 R&D기술 부문에서는 기술등급평가 기법이 긴요할 것으로 판단된다. 본 방법론을 실무에 적용하게 되면, 국방 연구개발 관련 정책담당자에게 과학적이고 정량적인 기술의 가치 판단 기준을 제공하여 효율적인 R&D예산 배분에 기여할 수 있으며, 국방 R&D분야의 기술이전 활성화 업무에도 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
기술력평가는 기술사업화 주체가 기술을 사용하여 수익을 창출할 수 있는 능력을 평가하기 위한 것으로, 국내 기술성 평가기관들이 각자 독자적인 평가 모형을 활용하여 평가를 수행해오고 있다. 특히 최근에 개발된 해양 및 수산 산업 분야의 기술력 평가모형은 타 산업 대비 열악한 기술개발 환경과 연구개발 성과를 대상으로 평가를 수행해오면서 기존의 평가체계 내에서는 많은 평가대상 기술들이 부적합 판정을 받아오고 있었다. 이러한 것은 기존 평가체계가 타 산업에서 활용되고 있는 공통적인 평가지표와 평가척도를 유사 또는 동일하게 사용하면서 발생되는 문제점으로 인식되었고, 또한 해양 및 수산 산업의 특수성이 반영되지 않은 평가체계에서 비롯된 것으로 파악되고 있다. 따라서 본 연구를 통해 기존 평가체계를 해양수산 산업의 특수성을 반영할 수 있는 평가체계로 개선하여 해당 산업에 특화될 수 있는 평가체계를 새롭게 제안하고자 하며, 이를 위해서 기존 평가지표의 개선, 시뮬레이션 기반의 평가척도의 재설정 방법과 평가등급 산출방법에 대한 새로운 제안을 하고자 한다. 마지막으로 개선된 기술력평가 체계를 활용하여 시범사례평가를 수행하여 기존 평가체계를 통한 평가결과의 Gap분석을 수행하고자 한다.
본 논문에서는 해양 및 수산 분야의 투자용 기술력평가모형 개발을 위하여 민간 VC투자 활성화를 위한 평가기법 선행조사를 수행하며, 국내 관련 전문기관 등의 기술투자 관련 기술력평가 모형개발과 활용수준 등을 조사하고, 해외 관련 전문기관의 기술평가모형 현황에 대한 조사·분석을 수행하였다. 또한 투자용 기술력평가 모형의 용도와 방향 설정을 위하여 국내 기술투자 관련 전문가 그룹을 활용하여 기술공급자와 수요자 관점에서의 견해를 반영한 투자모형의 용도와 방향설정을 제시하였다. 결과적으로 기술투자 목적의 평가요인을 도출하고, 기술투자자 입장의 평가결과 유효성 검증을 통해 평가결과의 실무적 활용성을 제고시키고자 한다. 기술보증기금에서 개발한 기존의 투자용 기술력평가 모형이 많은 타 기관에 파급되어 운영되고 있지만, 활용수준이 미미한 점을 검토하여 VC의 투자의사결정 요소에 관한 연구결과를 기반으로 해양수산분야 투자용 기술력평가 신규모형을 설계하였다.
2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.
웰빙 중시의 소비패턴으로 변화하고 있는 이때 소비자 트렌드 변화에 부응하고 한우 산업 발전을 견인할 수 있는 소 도체 등급기준 보완이 축평원의 hot한 이슈가 되고 있다. 그래서 이번 KAPE인(人)의 주인공으로 축평원 핵심부서의 팀장인 연구개발팀 강세주 팀장을 만나 보았다. 강세주 팀장은 1993년 입사로 올해로 25년 차를 맞이하는 베테랑급 축산전문인이다 그는 '이론과 기술'을 함께 갖추어야겠다는 인생 목표하에 강하고도 듬직하며 동시에 따뜻한 포용력을 겸비한 내유외강의 리더십을 발휘하는 팀장이다. 또한, 1999년 축산기술사 자격과 2003년 8월에는 (식품)공학박사 학위를 취득한 축평원의 인재이기도 하다. 그는 연구개발팀 근무경력이 두 번에 걸쳐 6년으로 소 도체 등급기준 보완 개편 작업부터 모든 과정을 같이 하였다. 그런 그에게 소 도체 등급기준 보완(안) 마련과 검증 및 실험과정까지 상세한 설명을 들어보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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