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주요동향
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스타트업의 직업 창출 역랑에 관한 분석 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관
- 주제분류 기술이전및창업
- 원문발표일 2015-08-10
- 등록일 2015-09-07
- 권호 53
□ 카우프만 재단*은 OECD에서 발간된 ｢스타트업 다이내믹스의 국가별 현황 보고서**｣에 대한 분석을 실시
(2015.8.10)
* Kauffman Foundation : 기업가정신의 육성을 목표로 한 세계에서 가장 큰 비영리재단으로 혁신형 창업을 보급하고 확산
하는 데 주력
** Flavio Calvino, Chiara Criscuolo, Carlo Menon (2015. 6), Cross-country evidence on start-up dynamics, OECD
□ 분석 데이터
○ OECD의 최신 DynEmp* 데이터베이스를 활용
* Dynamics of Employment: OECD 과학기술혁신국(DSTI)의 진행형 프로젝트로 고용의 역동성에 관련된 조화롭고, 국가간
비교가 가능한 미시적인 통합 DB로서 주요 데이터원은 기업 미시 수준부터 국가 기업현황까지 아우름
○ 대부분의 국가에서 2000년도 초기부터 2011~2012년까지 약 10년간의 데이터를 보유
○ 본 보고서에 포함된 국가는 오스트리아, 벨기에, 브라질, 코스타리카, 덴마크, 핀란드, 헝가리, 이탈리아, 룩셈부르크, 네덜란드,
뉴질랜드, 노르웨이, 포르투갈, 스페인, 스웨덴, 터키
□ 주요 내용
○ 신규 고용 창출의 관점에서 신생기업의 기여는 4가지 요소의 결합으로 설명가능
4가지 요소 | 측정방법 및 특징 |
스타트업 비율 (start-up ratio) | • 국가 전체 고용 대비 신생기업의 수로 측정 • 이를 한 국가 내 기업가정신의 상대적 비중으로 간주 |
생존율 (survival share) | • 전체 창업기관 수 중 3년 혹은 이상 살아남는 기관의 수로 측정 • 국가 내 신생기업의 선택 프로세스의 강도를 반영 |
진입시점의 평균 기업 규모 (average size at entry) | • 신생기업의 평균 고용자 수로 계산 • 진입 장벽, 경쟁 등에 영향을 받음 |
생존기업의 평균 성장률 (average post-entry growth) | • 생존 신생기업의 최초 대비 최종 고용률 • 생존 스타트업의 잠재력과 성장률을 반영 |
○ 국가별 분석 결과
- 국가별 고용창출에 스타트업이 기여하는 정도를 위의 4가지 요소로 설명
- 그러나 총 스타트업 기여도가 비슷한 국가 간에도 4가지 요인은 전혀 다른 방식으로 상호작용하며, 특히 스타트업 비율과 진입
이후의 성장률 평균 간 차이가 존재
- 이는 개별 요인이 고용 창출에 미치는 영향력 정도가 국가별로 다름을 의미
※ 벨기에는 스타트업율은 매우 낮으나 진입이후 생존율은 최고 높고, 반대로 뉴질랜드나 터키의 스타트업율은 매우 높으나
진입 이후 성장률 평균은 훨씬 더 낮음
○ OECD 분석 결과 주요 트렌드
- 국가 간 가장 동질적 요소는 생존율로 3년 후 60%, 5년 후 50%, 7년 후 약 40%로 나타남
- 기업의 운명에 있어 초기 2년의 활동이 가장 중요. 대부분의 국가에서 초기 2년의 활동이 생존 신생기업의 높은 평균 고용률로
나타남
- 대부분의 국가에서 퇴출가능성은 2년차에 가장 높게 나타나고, 그 이후에는 선형적으로 하락
- 생존기업의 고용률을 보면, 대부분의 마이크로 스타트업 생존기업은 성장하지 않으나 약 5%의 성장하는 소규모 스타트업은
엄청난 직업을 창출
※ 전체 직업 창출 중 차지하는 비중은 네덜란드 21%, 스웨덴 52%에 이름
- 이런 소규모 그룹을 변혁적 기업가(transformational entrepreneurs)로 명명하였는데, 이처럼 성장하는 변혁적 기업가의
스타트업은 국가 평균적으로 약 3%
○ 기업가정신 관련 기존 연구는 젊은 기업은 5년 이내로 상당한 고용을 창출한다고 간주하며, OECD도 젊은 기업이 직업 창출의
엔진임을 강조
- 대부분의 연구는 기업연도나 규모가 고용창출에 중요요소임을 밝히고자 했으나, 데이터 분석결과 기업이 연도가 지날수록
확대된다는 신화는 깨지고 사실상 연도가 지날수록 총 공급은 감소
□ 시사점
○ 신생기업의 순수한 고용 창출 효과를 4가지 요소로 분해해 봄으로써 각 국가별 4가지 요소의 상대적 가중치에 맞춰 미세 조정된
정책 개입을 통한 정책결정자의 역량 개선이 가능
- OECD 보고서가 강조하는 바와 같이 하나의 방식이 모두에 적용되지는 않음(one size does not fit all)
○ 데이터셋 자체도 정책 영향력 평가의 새로운 경로를 개척한 것으로 평가
- 국가․산업․연도별 차별화된 통계는 신생기업과 기존 기업에 따른 차별화된 정책 영향력을 이해할 수 있는 기반을 제공
○ 스타트업 지원정책이 단순한 창업기업 수의 확대가 아닌 우리나라 특성에 맞춰 초기단계 위기를 잘 극복해 다수의 고용을
창출하는 변혁적 기업가로 성장할 수 있도록 세밀한 정책 설계가 필요
출처 : 카우프만 재단 (2015.8.10) / OECD (2015.7.3)
http://www.kauffman.org/blogs/policy-dialogue/2015/august/deconstructing-job-creation-from-startups
http://www.oecd.org/eco/growth/Cross-country-evidence-on-start-up-dynamics.pdf
