기업 및 지역 특성이 창업 소상공인의 신용보증 부실에 미치는 영향에 관한 연구 : 생존분석 방법을 활용한 업종별 분석
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 행정대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사) -- 연세대학교 행정대학원 , 지방자치·도시행정전공 , 2023.2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
A study on the effect of corporate and regional characteristics on the credit guarantee default of small business start-up companies : analysis by industry using the survival analysis method
형태사항
viii, 130 p. : 천연색삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 배현회
UCI식별코드
I804:11046-000000544725
소장기관
As Korea experienced the 1997 foreign exchange crisis and the 2008 global financial crisis, uncertainties across society and the economy increased. In this situation, as the need to expand jobs along with the economic recovery was raised, the government tried to revitalize business startups as a measure to solve the problem of unemployment, and as a result, the number of Korean businesses increased every year until 2019. As of 2019, the number of businesses was 3.87 million, of which 3.29 million were small businesses, accounting for 84.8% of the total businesses, so the proportion of small businesses in Korea's economy is high.
However, in Korea, the extinction rate of companies is also as high as the high start-up rate. According to the results of Business Life Administration Statistics from the National Statistical Office, the number of startups in 2019 was 997,000, an increase of 77,000 compared to the previous year, and in 2019, the number of extinguished companies was 736,000, an increase of 44,000 compared to the previous year. Among active companies in 2019, the one-year survival rate of start-ups in 2018 was 64.8%, and a five-year survival rate of start-ups in 2014 was 32.1%. In other words, Korea's startup ecosystem has a multi-faceted structure due to the frequent entry and exit of companies with low entry barriers and relatively small size and capital, and a five-year survival rate of start-ups is slightly above 30%.
In the fierce competition of the market, companies that have not responded appropriately will inevitably be eliminated. However, the failure of start-ups can cause social costs not only to founders but also to stakeholders such as financial companies and start-up support institutions and may pose a threat to the national economy in terms of policy failures for the government and local governments.
Therefore, For the start-up support policy to be succeed, it is necessary to sufficiently analyze the factors affecting the failure of start-up companies. Nevertheless, existing studies have limitations, such as focusing on companies larger than a certain size or being somewhat limited to a specific target, and very few studies have analyzed default factors from various angles, especially for small business start-ups.
In response, this study empirically analyzes various factors affecting the credit guarantee default of start-ups by the industry for small business owners who account for the majority of the Korean economy. To this end, The sample was composed of 14,684 small businesses located in Seoul within a year of the establishment that received start-up loan guarantees from the Credit Guarantee Foundation from 2014 to 2016, and regional characteristic variables were linked to the current data of each autonomous district of the Seoul Marketing Area Analysis Service.
In this study, non-financial information and regional information were used in consideration of the difficulty of using financial information due to the characteristics of start-up small business owners. Based on previous studies, variables were divided into founder characteristic factors, corporate characteristic factors, and regional characteristic factors, and a total of 17 factors were used as independent variables, and the occurrence of subrogation by the Credit Guarantee Foundation was an event and the survival period was used as a dependent variable. For the analysis, Kaplanrmeier analysis and Cox's proportional hazard model, which are survival analysis methods, were used, and analysis by industry was conducted together not only for all industries but also by classifying industries with a high proportion of small business owners into five.
As a result of Kaplanrmeier's analysis, it was found that the service industry had the longest survival period and the manufacturing industry had the shortest. In the analysis by characteristics of start-ups, three variables: credit rating, residence ownership status, and amount of loans for start-up guarantees were statistically significant in all industries. There's a difference in significant variables by industry, but whether or not to complete start-up consulting, the growth rate of the working population, the growth rate of the number of franchise stores, and the growth rate of rental prices were not statistically significant in all industries. As a result of Cox's proportional hazard model analysis, three variables: credit rating, the type of a company, and residence ownership status were statistically significant in all industries, and There were some differences in significant variables depending on the industry.
If you categorize them according to their characteristics, gender, age, and credit rating were statistically significant in the case of founder characteristics variables. And In the case of corporate characteristic variables, the type of a company, joint business operator status, workplace ownership status, and residence ownership status were statistically significant, and in the case of regional characteristics variables, the number of the residential population and opening rate was statistically significant. However there was no statistical significance in permanent employee status, amount of loans for startup guarantees, whether or not to complete start-up consulting, the growth rate of the workplace population, the closing rate, the growth rate of the number of franchise stores, and the growth rate of rental prices.
This study attempted to empirically analyze various factors affecting credit guarantee default of small business start-ups by industry using the survival analysis method. Also, it presented meaningful opinions on the policy to support small business start-ups, such as the importance of credit management and differentiated policies based on credit ratings, Systematization of Corporate Support, Strengthening practical non-financial support for prospective CEO and start-up companies, and consideration of industry and regional characteristics.
우리나라는 1997년 외환위기와 2008년 글로벌 금융위기를 경험하면서 사회 및 경제 전반에 걸친 불확실성이 증가하였다. 이러한 상황 속에서 경제 회복과 함께 일자리 확대의 필요성이 제기되면서 정부는 실업 문제 해소를 위한 대책으로 창업을 활성화하고자 하였고, 그 결과 우리나라 사업체 수는 생계형 업종을 중심으로 2019년까지 해마다 증가하였다. 사업체 수는 2019년 기준 387만 개이고, 그중 소상공인 사업체는 329만 개로 전체 사업체의 84.8%를 차지하고 있어 소상공인의 비중은 높은 편이다.
그러나 우리나라는 높은 창업률만큼 기업의 소멸률 또한 높은 편이다. 통계청의 기업생멸행정통계 결과에 따르면, 2019년 신생기업은 99만 7천 개로 전년 대비 7만 7천 개 증가하였고, 2019년 소멸기업은 73만 6천 개로 전년 대비 4만 4천 개 증가하였으며, 2019년 활동기업 중 2018년 신생기업의 1년 생존율은 64.8%, 2014년 신생기업의 5년 생존율은 32.1%이다. 즉, 우리나라 창업 생태계는 진입장벽이 낮고, 규모와 자본이 상대적으로 영세한 기업의 잦은 진입과 퇴출로 인해 다산다사(多産多死)형 구조를 가지며, 창업기업의 5년 생존율이 30%를 다소 상회하는 수준에 그치고 있다.
시장의 치열한 경쟁 속에서 적절하게 대응하지 못한 기업이 도태되는 것은 불가피한 부분이 있다. 하지만 창업기업의 실패는 창업자뿐만 아니라 금융회사, 창업 지원기관 등 이해관계자에게 사회적 비용을 발생시키고 정부나 지자체에는 정책 실패의 측면에서 국가 경제에 위협요인이 될 가능성이 있다.
따라서 창업지원 정책이 성공을 거두기 위해서는 창업기업의 실패에 영향을 미치는 요인에 대해 충분하게 분석하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 기존 연구들은 일정 규모 이상이거나 다소 특정 대상에 한정된 기업 위주로 진행되는 등 한계를 가지고 있으며, 특히 소상공인 창업기업을 대상으로 부실 요인을 다각도로 분석한 연구는 극히 드물다.
이에 본 연구는 우리나라 경제에서 대부분을 차지하고 있는 소상공인을 대상으로 창업기업의 신용보증 부실에 미치는 다양한 영향 요인을 업종별로 실증분석하였다. 이를 위해 표본은 서울시 소재의 설립 1년 이내 소상공인 중 신용보증재단에서 2014년부터 2016년 사이에 창업보증을 지원받은 14,684개 기업으로 하였으며, 지역 특성 변수는 서울시 우리마을가게 상권분석서비스에서 제공하는 자치구별 현황 자료들과 연계하였다.
본 연구에서는 창업 소상공인의 특성상 재무정보의 활용이 어려운 점을 고려하여 비재무 정보와 지역 정보를 활용하였다. 변수는 기존 선행연구를 기반으로 창업자 특성 요인, 기업 특성 요인, 지역 특성 요인으로 유형화하여 총 17개 요인을 독립변수로 하였으며, 신용보증재단의 대위변제 발생을 사건(event)으로 하고 생존기간을 종속변수로 하였다. 분석을 위해 생존분석 방법인 카플란마이어 분석과 콕스의 비례위험모형을 활용하였으며, 전체업종뿐만 아니라 소상공인 비중이 높은 업종을 5개로 분류하여 업종별 분석을 함께 실시하였다.
카플란마이어 분석 결과 업종별 분석에서 서비스업의 생존기간이 가장 길고 제조업이 가장 짧은 것으로 나타났다. 창업기업의 특성별 분석에서는 신용등급, 거주지소유여부, 창업보증 대출금액의 3개 변수는 모든 업종에서 통계적으로 유의했으며, 업종별로 유의한 변수에 다소 차이가 있지만 창업컨설팅 이수여부, 직장인구증가율, 프랜차이즈점포수증가율, 임대시세증가율은 모든 업종에서 통계적으로 유의하지 않았다. 콕스의 비례위험모형 분석 결과 신용등급, 기업형태, 거주지소유여부의 3개 변수는 모든 업종에서 통계적으로 유의했으며, 업종에 따라 유의한 변수에 다소 차이가 있었다. 이를 특성에 따라 분류해보면 창업자 특성변수의 경우 성별, 연령, 신용등급이, 기업 특성변수의 경우 기업형태, 공동사업자여부, 사업장소유여부, 거주지소유여부가, 지역 특성변수의 경우 주거인구수와 개업률이 통계적으로 유의했으나 상시종업원유무, 창업보증 대출금액, 창업컨설팅 이수여부, 직장인구증가율, 폐업률, 프랜차이즈점포수증가율, 일반점포수증가율, 임대시세증가율은 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못하였다.
본 연구는 생존분석 방법을 활용하여 소상공인 창업기업의 신용보증 부실에 미치는 다양한 영향 요인을 업종별로 실증분석하고자 시도한 연구로서 분석 결과를 토대로 신용관리의 중요성 및 신용등급에 따른 지원정책 차별화, 법인기업 지원의 체계화, 예비창업자와 창업기업에 대한 실질적인 비금융지원 강화, 업종 및 지역적 특성의 고려 등 소상공인 창업지원 정책에 대한 의미 있는 의견들을 제시하였다.
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