• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권1호
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• pp.63-101
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• 2013

우리나라의 '벤처기업'은 법적 용어로서 벤처캐피털 투자기업('벤처투자기업')뿐만 아니라 연구개발기업과 정책자금 지원기업('기술평가 보증 대출 기업')들을 포괄한다는 특징을 지닌다. 본 논문은 벤처확인유형에 따른 우리나라 벤처기업의 성장에서의 차이를 분석하였다. 실증분석을 위해서 중소기업청의 1998~2010년 벤처확인기업 명단을 '한국기업데이터'(KED) 재무 데이터와 연계하여 사용하였다. 실증분석 결과, 벤처투자기업은 기업공개 확률이나 최초 벤처확인 이후 3년 및 5년이 경과한 시점에서의 매출 고용 성장률 모두에서 기술평가 보증 대출 기업에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 2003년 이후 신규 인증된 연구개발기업 역시 기술평가 보증 대출 기업에 비해 우수한 성장성을 보이고 있다. 이 결과는 '벤처기업'이라는 단일한 명칭에도 불구하고 이들 기업군은 상이한 속성을 지닌 기업들로 구성되어 있으며, 기업 성장 면에서 정책적 선별이 시장에 의한 선별에 상응하는 효과를 도출하지 못하고 있다는 점을 시사하고 있다. 이를 감안할 때 벤처지원정책은 벤처확인유형별로 상이한 기업군의 지원수요를 적극적으로 고려할 필요가 있으며, 명목상의 벤처기업 수 증가보다는 벤처캐피털 시장의 활성화에 정책의 초점을 맞추는 것이 바람직하다.

• 한국경영공학회지
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• 제23권4호
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• pp.105-123
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• 2018

The purpose of this study is to verify whether the technology grade, which is the result of technology appraisal by Technology Credit Bureau, can be extended and applied to the venture certification system. We confirmed that there was a significant difference in the average financial performance for three years after the certification and appraisal of the two groups after matching the venture certification enterprise group and the technology appraisal enterprise group in 2015 through the propensity score matching method. As a result, there was no significant difference in the financial performance of venture certified firms and technology appraisal firms, so we confirmed that the technology grade can be expanded and applied to the venture certification system. As a result of estimating the technology grade conforming to the venture certification system, it was concluded that technology outstanding firm(T1-T4) is a technology grade suitable for the venture certification system.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.1-20
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• 2021

코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.