01 서론

□ 새로운 정부는 스타트업･벤처 육성과 스케일업 지원을 주요한 국정 과제로 제시

 ㅇ ‘글로벌 벤처 4대 강국’을 과제로 제시하였으며, ‘벤처투자시장 조성’과 ‘혁신 유니콘 육성’을 목표로 설정

 ㅇ ‘딥테크 스타트업에 대한 성장단계별 맞춤형 집중 육성투자’ 등을 구체적인 실행 계획으로 제시

 ㅇ 국내 정부 차원에서 스타트업에 대한 기술개발, 사업화, 멘토링･컨설팅･교육, 인력, 글로벌 등 다양한 맥락의 정책 지원이 이루어지고 있음

□ 스타트업의 성장은 기업 생태계와 같은 환경적 요소에 영향을 받으며, 기업의 고유한 특성인 보유 역량에 의해 결정된다고 볼 수 있음

 ㅇ 그간의 스타트업 성장을 둘러싼 논의와 정책적 관심은 스타트업 생태계 관점에서 투자 환경, 규제 개선 등 환경적 요소에 집중되어 오고 있음

 ㅇ 특히 최근의 COVID-19, 저성장 기조와 같이 불확실성이 커진 경제 환경하에 스타트업의 성과와 본질적 성장은 내부 역량과 관련성이 크며, 이에 대한 관심의 필요성이 제시되고 있음

  - COVID19 이후의 상황 복합적인 비즈니스 환경에서 기업의 내부 자원, 역량을 통해 이러한 장벽을 극복할 수 있으며 이의 중요성이 더욱 강조될 필요가 있음

ㅇ 이러한 맥락에서 기업의 어떠한 역량 측면에 관심을 두고 정책적 역량을 집중할 것인가에 대한 관점에서 관련한 논의를 더욱 확대하는 것이 필요함

□ 이에 본 연구는 기업 역량의 관점에서 스타트업 성장에 대한 이의 역할을 탐색하고 스타트업의 성장 잠재력을 높일 수 있는 방안을 모색하고자 하였음

ㅇ 본 연구의 목적을 달성하기 위해 세 가지를 주요한 내용으로 수행함 

  - 스타트업의 역량 향상 관련 정책, 지원 프로그램 동향을 조사

  - 기업 관점에서 내부 역량에 대한 중요도 인식을 분석

  - 스타트업의 성장 예측을 분석하고 내부 역량 요소의 역할 탐색

02 스타트업 내부 역량 강화 정책 동향

□ 주요국은 스타트업의 본질적 성장, 자생력 강화를 위한 측면에서 역량 제고에 관심을 두고 있음

ㅇ 스타트업의 역량 측면에서 이를 지원하기 위한 정책, 전략 등이 제시되고 있는 실정

ㅇ 금융 지원(투자･융자 등)을 통해 해결하기 어려운 부분에 대하여 역량 강화 프로그램 방식으로 지원하며 역할을 구분

- 멘토링･컨설팅, 오픈이노베이션, 창업･직무 교육, 인재 확보･교육, 기술이전 및 사업화 등 지원

03 내부 역량의 중요도 인식 분석

□  글로벌 스타트업 지수 발표, 관련 연구문헌 내용 등을 토대로 스타트업 내부 역량의 주요 항목을 도출

ㅇ 스타트업 내부 역량 항목(19개)을 도출하였으며, 이는 개념적으로 혁신, 마케팅, 인적자원, 조직운영, 네트워킹 요소 등 포괄

- 글로벌 지수의 경우 스타트업 생태계 관점에서 투입 자원, 기업 역량･경험, 비즈니스 환경 등에 대한 요소를 주요하게 고려

- 국내･외 연구문헌의 경우 여러 개념적 차원에서 접근이 이루어지며, 스타트업의 성장을 설명하기 위한 역량 측면의 역할을 탐색

□ 기업을 대상으로 내부 역량 요소의 중요도 인식 조사를 수행하고 요소별 우선순위 및 상대적인 위치를 파악

 ㅇ 벤처기업 인증을 획득한 기업을 대상으로 구조화된 설문조사 실시

 ㅇ 내부 역량 항목(19개)에 대해 사업 초기 단계의 성장에 있어 중요도(성장 경험 이전), 성취도(성장 경험 이후)에 대해 평가하도록 설계

 ㅇ 기업체가 인식하는 중요도와 성취도의 순위는 전반적으로 유사한 맥락으로 나타남

  - 중요도의 경우 ‘제품/서비스 품질’, ‘연구개발 활동’, ‘재무적 여건’, ‘제품/서비스 차별화’, ‘인재(직원) 확보’, ‘가격 전략’, ‘지식재산권 확보’, ‘고객 커뮤니케이션’ 등이 높은 순위로 도출

  - 성취도는 ‘제품/서비스 품질’, ‘제품/서비스 차별화’, ‘연구개발 활동’, ‘재무적 여건’, ‘인재(직원) 확보’, ‘가격 전략’, ‘고객 커뮤니케이션’, ‘지식재산권 확보’ 등 순

  - 중요도와 성취도 간의 응답 값 차이(대응표본 t 검정)를 분석한 결과 ‘재무 여건’, ‘해외 시장 접근’, ‘인재(직원) 확보’, ‘제품･서비스 품질’, ‘연구개발 활동’, ‘지식재산권’, ‘고객 커뮤니케이션’, ‘가격 전략’ 순으로 도출

   ※ 이는 기업에서 높은 우선순위로 인식하였으나 기대하는 수준으로 실제 성취가 나타나기 어려운 것을 의미

ㅇ 응답 결과를 토대로 역량 항목별 상대적 중요도와 성취도를 분석하고 상대적인 위치를 확인

- 중요도 및 성취도가 모두 높은｢지속 유지 강화｣영역과 중요도와 성취도가 모두 낮은｢낮은 우선순위｣영역이 도출됨

□ 기업 특성을 고려한 하위 분석 실시 결과, 상대적 중요도-성취도에 대한 하위 그룹별 특성이 뚜렷하게 드러남

 ㅇ 제조업의 경우 전체 샘플 분석 결과와 유사하게 도출

 ㅇ 非제조업은 ‘투자 유치’, ‘조직 적응성’ 요소에 대해 중요도는 낮고 성취도가 높은 영역으로 도출

 ㅇ 투자유치경험이 있는 경우 ‘투자 유치’, ‘연구개발 활동’, ‘제품･서비스 차별화･희소성’, ‘재무적 여건’, ‘제품･서비스 품질’, ‘인재 확보’, ‘지식재산권 확보’ 요소가 높은 중요도, 성취도로 도출

 ㅇ 유치경험이 없는 경우 ‘가격 전략’, ‘고객 커뮤니케이션 관리’ 항목이 추가적으로 포함됨

 ㅇ 딥테크 기업의 경우 ‘제품･서비스 품질’, ‘제품･서비스 차별화･희소성’, ‘연구개발 활동’, ‘재무적 여건’, ‘인재 확보’, ‘가격 전략’, ‘지식재산권 확보’, ‘고객 커뮤니케이션 관리’, ‘제품생산(제조)’이 높은 중요도와 성취도로 도출됨

 ㅇ 한편, ‘투자 유치’, ‘국내 기관 연결’, ‘규제･인증 대응’, ‘자체 브랜드 보유’, ‘조직 적응성’은 중요도는 낮고 성취도가 높은 영역에 위치함

 ㅇ 非딥테크의 경우 ‘투자 유치’와 ‘규제･인증 대응’이 낮은 중요도와 성취도 항목으로 도출되어 차이 존재

04 스타트업 성장 예측 분석

□ 머신러닝 방법을 활용하여 스타트업의 성장 예측 분석을 실시

ㅇ 기업 수준의 데이터를 수집, 활용하였으며, 기업의 기본 정보와 재무 관련 정보들을 분석 모형에 반영

   ※ 2009-2023년 동안 기업 단위의 불균형 패널 데이터

   ※ 최근 5년(2019-2023년) 간 벤처기업인증을 획득(재지정 포함)한 경험이 있는 관측 기간 동안의 업력 7년 이내 제조업, 지식기반서비스업에 해당하는 기업

ㅇ 기술혁신, 마케팅, 인적자원, 네트워크, 재무 여건에 관한 요소를 예측 변수로 반영하였으며, 매출 성장을 목표 변수로 적용

ㅇ 의사결정 기반의 머신러닝 방법론을 활용하였으며, 예측 성능을 평가하기 위해 전통적 통계 분석인 고정 효과 모형을 벤치마크로 적용

   ※ 앙상블 기법인 랜덤 포레스트와 XGBoost, LightGBM 적용

   ※ 2019년도를 기준으로 훈련 데이터와 시험 데이터 구분하고 데이터 비율은 약 7:3

□ 분석 결과 랜덤 포레스트 모형의 예측 성능이 가장 우수하며, 머신러닝 모형이 전반적으로 벤치마크 모형 대비 우수한 예측 성능을 보임

   ※ 예측 성능을 비교하기 위해 평균제곱근오차(RMSE)와 평균절대오차(MAE) 적용

□ 설명 가능한 AI의 대표적 방법인 SHAP(SHapley Additive exPlanations)를 활용하여 결과변수 예측에 대한 예측변수의 중요도를 파악

 ㅇ 머신러닝 기법을 통한 분석 시 변수 중요도에 대한 해석 가능성이 가지는 한계로 인해 이를 극복하기 위한 방안인 ‘설명 가능한 AI’에 대한 논의가 활발함

 ㅇ SHAP는 예측에 대한 기여도가 높은 설명변수를 도출하고 해당 설명변수의 값 변화에 따라 결과에 끼치는 영향을 확인할 수 있도록 함

  - SHAP 분석에 있어 중요한 사항은 ‘SHAP value’이며, 이는 머신러닝 모형의 조건부 기댓값 함수로 정의

  - 특정 설명변수의 중요도를 파악하기 위해 여러 설명변수들의 조합을 구성한 후 특정한 설명변수의 포함 여부에 따른 평균적인 결과값의 변화를 통해 산출

 ㅇ 분석 결과, 연구개발비 변수의 중요도가 가장 크며, 다음으로 고용, 제조원가, 부채, 자기자본, 고객 커뮤니케이션, 차입의존도 등 순으로 중요도가 높은 것으로 나타남

 ㅇ 예측 성능이 우수하게 도출된 랜덤 포레스트 결과를 바탕으로 Shapley 값을 개별 관측치에 대하여 도출

  - 목표변수의 예측에 활용된 개별 특성과 매출 성장 간 관련성, 각 특성 요소가 목표변수 예측에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있음

   ※ 연구개발비, 제조원가, 부채, 고객 커뮤니케이션, 특허 등은 높은 수준에서 매출 증가의 긍정적(+) 예측에 기여

   ※ 자기자본, 유동비율, 수출의 경우 높은 수준에서 매출 증가의 부정적인(-) 예측에 기여

   ※ 제조원가의 경우 많은 사례에서 매출 증가에 부정적인 예측에 기여하는 것으로 나타났으나, 일부 높은 수준을 가지는 사례에서 부정적(-) 매출 성장 예측에 기여하는 것으로 도출되어 다소 혼재된 결과

 ㅇ 기업 특성(규모, 업력)을 고려한 하위 분석을 실시하였으며, 전체 샘플을 대상으로 분석한 결과와 전반적으로 유사하게 도출됨

05 스타트업 성장 잠재력 제고를 위한 방안 제언

 

 ㅇ 주요국의 사례는 스타트업의 역량 강화를 위해 교육, 멘토링, 인큐베이팅 등의 방식이 주요하게 이루어지고 있음

 ㅇ 스타트업에 대한 재무적 지원을 넘어 기업 활동에 대한 핵심적 역량 측면을 고려하는 ‘이니셔티브 전략’을 통해 지원하는 방향이 바람직할 것

  - 국내 스타트업의 역량을 체계적으로 측정, 모니터링하고 DB화하려는 노력 필요 (지표 개발 및 검증 등)

 ㅇ 이는 여러 (민간) 기관들이 참여하는 형태로 대･중견기업, 벤처기업 등의 노하우를 공유할 수 있는 방식을 검토

  - 특히 이를 통해 스타트업의 역량 강화를 중요하게 고려하는 정책 방향성을 확산할 수 있음

 ㅇ 스타트업 성장에 대한 내부 역량의 역할에 있어 연구개발 활동, 재무적 여건, 고객 커뮤니케이션 관리 그리고 정성적 측면에서 제품･서비스 품질과 차별화, 가격 전략 등이 긍정적 역할을 수행

 ㅇ 이들은 스타트업의 성장을 위한 핵심적인 요소로서 바람직한 정책 설계를 위해 우선적 고려사항으로 삼는 것이 바람직

  - 스타트업 성장 예측 시 각 요소들의 기여 결과를 고려하면 이러한 주요 측면에 대한 선택과 집중이 더욱 효율적일 것 (정책 포트폴리오 설계 시 예산 반영, 프로그램 기획 등 고려)

 ㅇ 스타트업 특성에 따라 성장에 있어 내부 역량 측면의 역할 차이가 존재함

  - 제조 기업에서 중요하면서 성취도가 높은 요소로 인식하는 ‘투자 유치’, ‘조직 적응성’이 非제조업의 경우 중요도는 낮으면서 성취도가 높은 영역으로 도출

  - ‘투자 유치’에 대한 역량 강화를 지원하는 경우 제조업에 대한 비중을 상대적으로 높게 고려하는 것이 바람직

  - 딥테크 기업의 경우 ‘투자 유치’와 ‘규제･인증 대응에 대해 내부자원 투입이 상당하게 이루어지고 있는 것에 반해 성취도는 상대적으로 낮게 인식

  - 이는 해당 활동을 수행하는 중요성에 비해 실제적 성과로 연결되는 것에 어려움이 있는 것으로 볼 수 있음

 ㅇ 인재 확보, 직원 교육의 경우 스타트업 성장에 대한 기존 논의에서 주요하게 다루어지고 있는 측면

  - 인재 확보는 스타트업의 특성을 막론하고 중요도와 성취도가 높은 역량 요소로 인식됨

  - 직원 교육의 경우 인식 분석을 통해 초기 성장에서 중요도와 성취도가 낮은 요소로 도출

 ㅇ 업력 3년 이하의 경우 매출 성장에 대한 교육 훈련의 역할이 다소 불명확하며, 4년 초과의 경우 교육 훈련의 영향이 보다 뚜렷하게 드러남 (인재 확보, 교육에 대한 two track 접근)

 ㅇ 기업 초기 단계의 매출 성장 측면에서 다른 내부 역량 요소들에 비해 상대적으로 미미한 역할을 가지는 것으로 드러남

  - 국내 스타트업의 경우 기업 초기 단계에서 해외 시장을 통한 성과 창출이 활발하지 않은 상황으로 볼 수 있음

  - 글로벌 가치사슬에서 아직 주요 역할을 하지 못하는 상황으로 볼 수 있음

 ㅇ 정책적 관점에서 이에 대한 급진적인 추구보다는 점진적으로 스타트업의 다른 역량들에 대한 관점과 연계하여 점진적으로 지원을 강화하는 방식이 바람직할 것