Current Issue

생애주기 모형(life-cycle model)은 일반적으로 가구의 생성, 성장, 축소, 그리고 해체 등 시간의 흐름에 따라 발생하는 변화 양상을 설명하는 하나의 이론이다. 가구뿐만 아니라, 도시를 구성하는 주요한 활동주체라 할 수 있는 기업에서도 시간의 경과에 따른 생애주기 단계(창업, 성장, 쇠퇴, 그리고 폐업 등)의 변화가 나타나며, 이를 인구통계학 관점에서 자료를 조사·정리한 것을 기업생멸통계(business demography statistics)라 한다(안영수, 2013). 세계 각국의 기업생멸통계 관련 자료에 따르면, 매년 대량의 기업들이 시장에 신규로 진입하거나 기존 기업들이 폐업하며(Lὀpez-Garcia & Puente, 2006), 이는 산업활동 변화의 정도 또는 산업활동의 역동성을 나타내는 주요 지표 중 하나로 간주되고 있다(Caves, 1998).

최근, 국가 및 지역경제 활성화를 위한 정책 대안으로 창업에 대한 관심이 증가하고 있다. 창업은 해당지역의 산업활동 성장과 기존 기업과의 경쟁 촉진, 그리고 해당 산업에서의 혁신과 신기술 소개의 주체가 될 수 있다는 측면에서, 산업화된 국가의 경제침체 극복 대안으로 이해되고 있다(Honjo, 2000; Pérez et al., 2004; Colombelli et al., 2016). 경제학자와 정책 결정권자들은 산업 및 경제활동과 관련한 기업, 그 중에서도 소기업의 역할을 강조한다(Gieure & Buendia-Martinez, 2016). 그 이유로, 첫째, 소기업은 대기업에서 제공하지 않는 시장수요를 공급하는 역할을 하며, 기업가적 재능과 창의력을 발휘할 수 있는 장으로서 기능할 수 있기 때문이다(Valencia, 2016). 둘째, 소기업은 일자리 창출, 경제성장 그리고 기술 혁신의 인큐베이터로, 전 세계 다수의 국가에서 경제활동의 중추적 기능을 하는 것으로 이해되기 때문이다(Altman & Sabato, 2007; El Kalak & Hudson, 2015). 신생기업의 경우, 다양한 이유로 인하여 중소규모 기업의 형태로 창업하는 것이 일반적이므로, 국가 및 지역경제 분야에서 창업촉진 정책 관계자들의 주요한 관심 대상이 되고 있다.

창업과 관련한 주요 관심사는 그동안 기업의 시장진입 자체, 즉 창업의 양적 확대에 초점이 맞추어졌다. 그러나 최근에는 신생기업의 시장진입 후 성과 또는 생존 여부의 중요성에 대한 인식이 증대되고 있다(Audretsch, 1991; Gémar et al., 2016). 이는 창업활동 자체의 경우 용이하게 진행될 수 있는 반면, 시장에서 오랜 기간 생존하는 것은 상대적으로 더 어렵기 때문이며(Tveterås & Eide, 2000), 기업의 생존과 지속기간이 기업의 시장 진입 후 성과를 나타내는 중요한 대체변수 중 하나이기 때문이다(Low & Brown, 2016). 창업 후 성과에 대한 관심 증대는 설립된 신생기업이 국가 및 지역경제 활성화에 지속적으로 기여함으로써 고용창출 및 경제성장의 장기적 목표를 달성함과 동시에, 창업지역의 산업발전과 관련한 복잡한 구조를 이해할 수 있는 단초를 제공하기 때문이다(Buenstorf & Guenther, 2007). 이와 관련하여, 그동안 산업조직론(industrial organization)과 조직생태학(organizational ecology) 등 경제학 및 경영학 분야의 이론체계를 기초로 활발한 연구가 진행되었으며, 최근에는 도시 및 지역경제학(urban and regional economics) 분야로 내용적 범위가 확대되고 있다(Low and Brown, 2016). 후자와 관련한 국내·외 선행연구들은 창업지역의 입지적 조건에 대한 검토를 시작으로(Geroski et al., 2010), 최근에는 산업활동의 공간적 특성을 고려한 실증연구가 시도되고 있다.

이와 같은 배경 하에, 본 연구의 목적은 도시 및 지역경제학에서 언급되는 집적경제(agglomeration economies) 개념의 이론적 구성요소를 중심으로, 신생기업이 창업한 지역의 산업활동 특성이 기업의 생존에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석하는 것이다. 이 연구의 결과는 최근 국가 및 지역경제 측면에서 정책적 관심의 대상이 되고 있는 소기업의 창업과 관련하여, 기업의 생존이라는 시장진입 후 성과(생존여부 또는 기간)에 대한 한 단계 진전된 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

앞서 언급한 바와 같이, 본 연구는 신생 소기업의 생존에 미치는 창업지역별 산업활동 특성의 영향에 대한 실증을 주요 내용으로 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 서울, 인천 그리고 경기도를 포함하는 우리나라의 핵심 광역경제권인 수도권을 연구의 공간적 범위로 하였고, 시간적 범위는 기업설립의 경우 2007년부터 2014년까지이며, 폐업은 2015년 11월 말로 설정하였다. 해당 기간 동안에 설립, 유지, 그리고 폐업한 기업을 실증분석 수행을 위한 연구의 대상으로 하였다.

연구의 구성은 다음과 같다. 서론에서 연구의 배경과 목적 그리고 연구의 시·공간적 범위와 내용적 구성에 대하여 제시하였고, Ⅱ장에서는 이론 및 선행연구 검토를 통하여 본 연구와 관련이 있는 기업의 설립과 생존에 대한 경제·경영학 분야의 이론과 최근 주목받고 있는 도시 및 지역경제학 분야에 기초한 선행연구를 고찰하였다. Ⅲ장에서는 연구에서 활용한 실증분석 모형과 분석자료에 대하여 기술하고 종속변수 값에 대한 산출 방법과 설명변수 선정 내용에 대하여 제시하였으며, Ⅳ장에서는 Ⅲ장의 분석모형을 토대로 실증분석을 수행한 결과에 대하여 제시하고 그 결과를 해석하였다. 끝으로, 결론에서는 연구결과를 요약하고 본 연구가 지니는 정책적 시사점 도출, 그리고 향후 발전시켜야 할 부분을 언급하였다.

가구의 생성, 변화, 그리고 소멸을 파악하고자 하는 인구통계학(population demography statistics) 연구와 같이, 기업을 대상으로 시장으로의 진입, 성장과 쇠퇴, 그리고 소멸 등의 현상, 즉 동태적인 변화 과정을 연구하는 분야를 기업생멸통계라 한다(Gémar et al., 2016). 이와 관련이 있는 연구는 Marshall(1920)과 Schumpeter(1934)에 의해 시작되었으며, Gibrat(1931)과 Bain(1956) 등에 의한 산업조직론 또는 산업경제학(industrial economics) 연구로 진전되었다. Gibrat(1931) 이후에 수행된 연구들은 기업의 (불)연속성과 관련한 요인에 대하여 창업자의 개인적 특성, 기업 자체의 구조적 특성, 그리고 기업의 혁신역량과 외생적 환경여건 등 다양한 측면으로 확장하였다(Bruderl et al., 1992). 특히, 다수의 실증연구는 기존에 알려진 ‘정형화된 사실(stylized fact)’¹⁾이 상이한 산업구조와 제도적 배경을 가진 세계의 다른 국가에서도 실제 존재하는지의 여부를 확인하고 있으며(Audretsch et al., 2000), 최근에는 기업의 설립 또는 시장 진입에 대한 관심에서 시장 진입 후 성과로 주요 연구 방향이 옮겨가고 있다(Farinha, 2005).

이에 더하여, 기업의 설립과 생존 측면에서 관심의 초점이 되고 있는 것은 도시 및 지역경제학적 관점에서의 접근이다. 도시 및 지역경제학은 주로 공간의 경제현상을 분석하여 문제점을 도출하고, 지역 내 경제활동에 기초하여 지역 간 경제 환경의 상호관계를 규명하며, 지역경제 활성화를 위한 정책적 수단을 도출하고자 하는 학문분야이다. 기업의 창업 및 생존과 관련하여 검토된 대표적 요인으로는 물리적 입지특성과 함께, 산업활동의 공간적 집중과 그에 따른 경쟁 등 창업지역에서의 산업활동 특성이 있다(Görg & Strobl, 2000; López-Garcia & Puente, 2006; Buenstrof & Guenther, 2007). 그러나 기업 생존의 중요한 결정요인 중 하나인 창업지역의 입지 특성에 대해서는 더 폭넓고 면밀한 추가적인 연구가 필요하다는 점을 선행연구(Falck, 2007; Christie & Sjoquist, 2012 등)에서는 언급하고 있다.

기업의 생존과 관련하여, 기존에 수행된 연구들은 내용적 측면에서 폐업률과 소멸률, 그리고 특정 시점의 생존율(또는 생존기간)에 대한 기업통계 관련 부문 그리고 기업의 생존에 미치는 영향요인의 실증분석 부문 등 두 가지 유형으로 구분할 수 있다. 초기 선행연구들은 1980년대 후반과 1990년대 초반부터 미국의 기업을 대상으로 시작되었고(Valencia, 2016), 북미지역 국가와 영국, 독일, 포르투갈, 스페인, 이탈리아 등 유럽지역 국가의 기업에 대한 연구로 이어졌으며(Audretsch et al., 1997; Pérez et al., 2004), 최근에는 한국, 중국, 일본, 인도 등 아시아지역을 포함한 호주, 가나 등 세계 각국에서의 연구로 확대되고 있다. 연구의 대상 역시 다양해지고 있다. 미국에서 수행된 초기 연구들은 주로 제조업 분야의 기업에 국한하였으나(Das & Srinivasan, 1997; López-Garcia & Puente, 2006; Nunes & Sarmento, 2010), 점차 다른 산업에 초점을 맞추거나 산업유형 간 비교연구가 진행되고 있다. 연구 방법론 측면에서는 기업의 생존율 변화와 생존함수 추정을 위해 생명표법, Kaplan-Meier법 등 생존분석 기법이 활용되었으며, 기업 생존의 영향요인 도출을 위해서는 로짓(logit)과 프로빗(probit)모형 등 이항로짓모형, 그리고 Cox-비례위험모형(Cox-proportional hazard model)이 대표적 분석방법론으로 적용되었다(Tvetrås & Eide, 2000). 적용된 분석방법론이 복잡하고 세밀해지면서 선행연구의 분석결과는 점차 일관성을 보이고 있다(Audretsch et al., 2000). 그러나 아직까지 기업의 생존에 미치는 영향요인에 대하여 체계적으로 구조화한 연구는 많지 않다(Pakes & Ericson, 1998).

기업생존과 관련한 초기 연구는 생존율 또는 위험률의 변화에 관한 것으로, 가장 정형화된 사실로 알려진 것 중 하나는 기업의 규모와 연령에 따른 위험률의 감소이다. 그러나 최근의 핵심 쟁점은 ‘기업이 시장에 진입한 이후에 기업활동을 장기간 유지하기 위한 요인은 무엇인가?’ 즉, 생존에 미치는 유의미한 영향요인 도출과 관련한 것이다. 기업생존의 영향요인은 내적 요인과 외적 요인으로 구분할 수 있다. 전자에는 기업의 규모, 연령, 산업유형, 소유구조, 재무적 상황, 그리고 기술혁신 역량 등 기업 자체가 지니고 있는 속성과 기업을 운영하는 창업자의 성별, 교육수준, 기존의 기업운영 경험 등의 속성이 포함된다(전용석 외, 2002; 정영순·송연경, 2008; 강미·이재우, 2009; 김태훈, 2009; 송동섭·심재우, 2010; 이영찬, 2010; 송치승·노용환, 2011; Tveterås & Eide, 2000; Helfat & Lieberman, 2002; Cefis & Marsili, 2005; Buenstorf & Guenther, 2007; Gieure & Buendia-Martinez, 2016; Kim & Lee, 2016). 이에 더하여, 기업의 창업지역 입지선택에 대한 중요성이 강조되면서, 기업이 속한 산업 관련 특성과 기업이 입지한 지역적 환경, 그리고 거시적 경제여건 등 외적 요인의 영향이 관심의 초점이 되고 있다(김경숙 외, 2014; 이윤숙·문성욱, 2016; Farinha, 2005; Geroski et al., 2010; Nunes & Sarmento, 2010; Christie & Sjoquist, 2012; Low & Brown, 2016). 이러한 2000년대 이후의 선행연구들에서는 기업이 지니고 있는 내적 요인의 영향에 비하여 상대적으로 작은 영향력을 나타내지만 외적 요인 역시 기업생존에 영향을 미친다는 점을 확인하였다.

전통적으로, 산업활동의 공간적 집중과 생산활동의 특화 현상은 도시 및 지역경제학 분야의 주요 관심의 대상이었다. 이를 경제학적 개념으로 집적경제라 하며, 집적경제를 통해 외부효과(externalities)를 획득할 수 있는 것으로 이해된다(이상호, 2014). 이와 관련한 이론으로는 지역적으로 특정 산업의 특화(specialization)에 초점을 맞춘 Marshall-Arrow-Romer(MAR) 외부효과, 산업의 다양성(diversity)을 강조한 Jacobs 외부효과, 그리고 산업 특화와 다양성에 대한 중요성을 모두 수용하면서 경쟁(competition)적인 환경을 더욱 중시해야 한다는 Porter 외부효과가 있다. 기존 선행연구에서는 기업의 도시지역 입지 여부, 창업기업의 수, 산업의 특화도와 다양성 등을 활용하여, 집적경제와 관련한 외부효과의 일부 요소들의 영향에 대하여 분석하였다(류준영 외, 2014; 신혜원·김의준, 2014; 최열·박성호, 2014; Fotopoulos & Louri, 2000; Falck, 2007; Geroski et al., 2010; Wennberg & Lindqvist, 2010; Renski, 2011). 그러나 이러한 외부효과에 대하여, 기업 생존에 미치는 영향요인을 체계적으로 분석한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 공간적 차원의 산업 특화도, 다양성, 그리고 경쟁 등 집적경제의 외부효과와 관련한 요소를 종합적으로 고려하여 기업의 생존에 미치는 영향을 파악한다는 점에서 기존 선행연구와 차별화된다.

생존분석(survival analysis)은 특정 상태(state)에 머물러 있는 시간(time)의 길이를 분석하여 이 시간에 영향을 미치는 요인을 도출하고 그 효과의 강도를 추정하는 통계적 방법론으로(박재빈, 2006), 사건(events)의 발생 여부가 불확실한 중도절단된 자료(censored data)²⁾를 분석에 포함할 수 있는 장점이 있다(송경일·안재억, 2006; 최막중·고진수, 2006). 이는 연구결과에 영향을 줄 수 있는 중요한 정보를 갖고 있는 자료를 제외하지 않음으로써, 분석과정에서 발생할 수 있는 편의(system error)를 제거할 수 있다(최은선·남진, 2011). 생존분석은 보건·의학 분야의 연구에서 주로 활용되었으나, 최근에는 가구의 주거이동, 주택 점유형태별 거주기간과 같은 주택 및 토지이용 분야의 연구방법론으로 적극 도입되고 있다(김태경, 2009; 최은선·남진, 2011; 이창효·이승일, 2012). 뿐만 아니라, 선행연구 검토에서 확인한 바 있는 산업과 기업 분야의 연구에서도 생존분석의 활용은 일반화되어 있다. 본 연구에서는 신생기업의 생존과 관련하여 산업활동의 공간적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위한 방법론으로 생존분석을 적용하였다.

생존분석 적용을 위하여, 기업설립 이후 시장에서 경제활동을 종료하고 폐업신고를 완료한 것을 ‘사건 발생’으로 정의하였고, 기업설립 이후 폐업신고까지의 시간을 생존기간으로 설정하였다. 그리고 기업의 생존기간을 고려한 생존여부 또는 생존확률에 유의미한 영향을 미치는 요인을 검토하기 위해, 생존분석의 일종인 Cox-비례위험모형을 적용한 실증분석모형을 구성하였다. 이를 통하여, 기업이 설립된 시점에서의 제반요소들이 기업활동 지속에 미치는 영향력의 정도를 정량화하여 통계학적으로 분석하였다.

생존분석모형에서 위험함수 h(t)는 시점 t에서의 사건발생 위험도로 시점 t까지 생존하였다는 조건 하에서의 위험도를 의미하며, 시점 t까지 생존한 개체에 대한 위험도로 산정된다. 위험함수는 다음의 수식으로 표현할 수 있으며, 사건과 관련하여 단기간의 Δt에서 관찰된 사건발생 건수를 이용하여 추정하게 된다.

단, S(t) : 시점 t의 생존함수
  h^t : 추정 위험함수
  e(t,t+∆t) : 시점 t의 단기간 사건수
  nS(t)∆t : 시점 t의 생존 개체수

Cox-비례위험모형은 특정한 분포를 가정하지 않는 비모수적(non-parametric) 분석 방법론으로, 생존기간에 대한 분포를 정확히 알지 못할 때에도 적용이 가능하다(Archer et al., 2010). 본 연구에서 구축한 실증분석모형은 신생기업 i에 대한 t시점에서의 위험 h_i(t)와 이에 영향을 미치는 요인을 나타내는 공변량 x_q 사이의 관계에 대하여 다음의 수식으로 표현할 수 있다. 이때, 위험비 h_i(t)/h₀(t)는 시점 t에서 i번째 기업의 위험과 기저선 위험 h₀(t)의 상대적 차이를 의미한다. 따라서 x_q의 값 한 단위 변화에 따른 로그-위험비의 증감이 β_q이다.

단, h₀(t): 기저선 위험(baseline hazard)
  x_q: 공변량(covariate)
  β_q: 생존회귀계수

실증분석을 위한 자료는 전국기업체총람 자료의 설립일 정보를 기준으로 2007년부터 2014년까지의 신생기업과 2015년 11월 말 기준의 폐업기업정보 자료 간 상호 연계를 통하여 구축하였다. 기업의 규모 측면에서는 소기업(업종별로 근로자수 50인 또는 10인 미만의 기업), 그리고 산업부문에서는 수도권이라는 공간적 범위를 고려하여 2차 및 3차 산업부문의 기업으로 한정하였다. 최종적으로 도출된 실증분석 자료의 표본 수는 10,108개이다. 이들 기업에 대한 생멸현황을 지도 상에 표현하면 그림 2와 같다. 회색 점은 신생기업이 위치한 지점이고, 검은색 점은 신생기업 중 폐업한 기업을 표현한 것이다.

Figure 2. 
Foundation and Closure of small-sized start-ups in the SMA

표 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 수도권 전체에서 2007년부터 2014년까지 설립된 2, 3차산업 부문의 10,108개 소기업 중 약 21.23%가 폐업신고를 통한 실제 폐업이 이루어진 것으로 확인되었다. 반면, 중도절단된 비율이 약 78.77%였으며, 이 중 추적조사 종료로 인한 중도절단은 8.51%, 그리고 추적조사 실패로 인한 중도절단은 70.26%였다.⁶⁾ 서울권역과 인천 및 경기권역으로 구분한 경우, 서울권역에서의 폐업신고(사건발생)가 인천 및 경기권역보다 3.5% 이상 높은 값을 나타냈다. 이는 서울권역과 인천 및 경기권역 간 신생기업의 생존률에 차이가 있을 수 있으므로(이창효, 2015), 수도권 내 지역을 구분한 실증분석 수행이 필요함을 시사한다.

실증분석 자료에 포함된 변수의 기초통계량 분석 결과는 표 4와 같다. 신생기업에 대한 생존기간 산정 기준(그림 1 참조)에 기초하여 산출한 생존기간은 수도권에서 설립한 소기업 전체적으로 평균 15.6개월 간 생존한 것으로 확인되었다. 지역적으로는 서울권역에서 설립한 기업의 생존기간이 그 이외지역에서 설립한 기업에 비해 상대적으로 긴 것으로 나타났으나(16.357) 표준편차는 상대적으로 큰 값이 도출되어(17.752), 서울권역 내에서도 기업 간 생존기간의 차이가 있다는 점을 확인하였다. 설명변수와 관련하여, 기업속성 부문의 변수 중 기업별 평균 근로자수는 인천 및 경기권역에서 설립한 기업이 약 1인정도 더 많았으며, 벤처기업은 인천 및 경기권역(24.02%) 그리고 외국인 투자기업은 서울권역(2.17%)에서 상대적으로 많았다. 산업활동 특성 부문의 집적경제 세부요소와 관련하여, 수도권 전체적으로 해당 산업이 집적된 지역(1.637)에서 동종산업의 기업을 설립하는 것으로 나타났고, 이러한 현상은 인천 및 경기권역이 더 크게 작동함을 확인하였다(1.893). 반면, 신생기업의 설립 입지는 서울권역에서 상대적으로 높은 다양성을 나타냈다(0.729). 그리고 경쟁과 관련하여 기업설립 지역에서의 해당 산업 내 경쟁 수준을 표현하는 창업기업비율은 평균 12% 수준으로 유사했으나 인천 및 경기권역에서의 표준편차는 상대적으로 큰 값이었다(0.076). 그리고 경쟁의 유형 측면에서, 신생기업은 서울권역에서 상대적으로 기존의 소수 대규모 기업과 경쟁(3.744)이 필요한 곳에 입지한 것으로 확인되었다. 집적경제 이외의 설명변수 중, 접근도는 예상할 수 있는 바와 같이 서울권역에 입지한 신생기업에서 상대적으로 더 높았다(15.453). 산업활동 규모는 서울권역(9.972), 그리고 산업성장률은 인천 및 경기권역에서 설립한 신생기업에서 더 큰 값이 도출되었다(0.043). 끝으로, 거시경제 부문 설명변수와 관련하여, 서울권역에서 기업설립이 이루어진 시점의 평균 종합주가지수는 낮았고(1,690.2), 금리(5.205)와 실업률(4.487)의 평균치는 인천 및 경기권역에서 기업을 설립할 때보다 상대적으로 높았다.

신생 소기업의 생존에 영향을 미치는 산업활동 특성, 특히 집적경제 관련 요인의 영향에 대한 실증분석을 위하여, ‘Ⅲ. 연구방법론’의 실증분석 모형을 적용한 결과는 표 5와 같다. 실증분석은 수도권 전체와 권역별 분석으로 구분할 수 있다. 실증분석의 종속변수는 신생 소기업의 폐업 여부와 생존기간으로 설정하였으며, 이에 대해서는 설명변수에 따른 특정 시점에서의 폐업 확률로 해석할 수 있다. 따라서 설명변수의 생존회귀계수(B)가 양(+)의 값인 경우는 폐업 확률의 증가(즉, 생존기간 감소 가능성)를 나타내고, 음(-)의 값은 이와 반대의 해석이 가능하다.