부산광역시의 창업지원정책이 신생기업 생존률에 미치는 영향: 전국 시도 패널데이터 비교분석
Abstract
This study examines the effect of local government startup support policies on the survival rates of new enterprises, focusing on Busan Metropolitan City in comparison with other Korean regions. Using panel data from 2018 to 2022, the analysis explores the relationship between policy intensity—measured by program count and budget allocation—and 1-, 3-, and 5-year startup survival rates. The nationwide results show that increased startup support budgets significantly enhance the 5-year survival rate of new firms, whereas the number of programs does not have a significant effect. In Busan, descriptive and time-series analysis suggest that increased budget allocation corresponds with improved long-term survival rates, though robust regression was limited by small sample size. These findings highlight the importance of sustained and qualitative financial support for fostering the long-term sustainability of startups, particularly in metropolitan areas facing demographic and economic challenges. The study concludes with policy implications and acknowledges limitations, recommending that future research incorporate larger datasets and mixed-method approaches to deepen understanding of startup support policy effectiveness.
Keywords:
Startup support policy, Survival rate, Busan, Panel data, Regional innovationⅠ. 서 론
부산광역시는 오랜 기간 대한민국 제2의 도시로서 해양과 제조업 중심의 산업 구조를 통해 국가 경제에 이바지해 왔으나, 최근 들어 급격한 산업구조의 변화와 인구 문제를 경험하고 있다. 특히 청년층의 수도권 유출이 가속화되면서 지역경제 활성화에 필요한 핵심 노동력이 부족해지고, 인구 고령화로 인해 지역경제의 활력이 급격히 저하되고 있는 실정이다. 이와 같은 부산의 현실은 청년층의 유출 방지와 지역경제 활성화를 위한 효과적인 정책적 대응을 요구하고 있다.
최근 지역의 창업지원정책은 신생기업의 생존률을 제고하고 지역경제 활성화와 청년층의 지역 내 정착을 촉진하는 주요 정책 수단으로 자리 잡고 있다. 실제로 다수의 선행연구들은 창업지원정책의 효과성을 입증하고 있다. 예컨대, 창업지원정책이 창업성과에 미치는 영향을 메타분석한 연구(Kim et al., 2020)에 따르면, 정부의 다양한 창업지원정책은 전반적으로 창업 성과를 증진하는 데 긍정적 효과를 나타내고 있다. 또한 정부의 창업지원정책이 창업가의 기업가정신과 창업의지에 긍정적인 영향을 미쳐, 결과적으로 기업의 지속적인 성장과 지역경제 활성화로 연결될 가능성이 크다고 보고하였다(Park et al., 2015). 뿐만 아니라, 서울시의 창업지원정책 사례를 분석한 연구(Cho and Yu, 2021)에 따르면, 창업 초기 기업의 스케일업을 위한 지역 차원의 맞춤형 지원정책이 필수적이며, 단순한 양적 지원이 아닌 질적이고 전략적인 정책이 필요함을 강조하고 있다. 또한, 중소벤처기업부의 TIPS 프로그램과 같은 특화된 창업지원정책이 기업가정신 촉진과 창업 성공률 증대에 기여하고 있음을 실증적으로 입증한 연구(Kim, 2022)도 존재한다.
그러나 기존의 선행연구들은 대부분 전국적 또는 수도권 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 부산과 같은 특정 지역에 대한 심층적이고 종합적인 분석은 상대적으로 부족한 실정이다. 특히 부산광역시는 '노인과 바다'로 비유될 만큼 인구 고령화가 빠르게 진행 중이며, 전통적 제조업 및 해양산업 중심의 산업 구조가 변화하는 시점에서 지역적 특성에 맞는 창업지원정책이 절실히 요구되고 있다.
이에 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자, 전국 시도의 패널 데이터를 이용하여 부산광역시의 창업지원정책이 신생기업의 생존률에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다. 특히 부산의 지역적 특성을 고려한 심층 분석을 통해 창업지원정책이 실제로 부산 지역의 신생기업 생존률을 제고하고, 궁극적으로 청년층의 유출을 방지하며, 나아가 외부 청년층의 유입까지 촉진할 수 있는 효과적이고 실효성 있는 방안을 도출하는 데 초점을 맞추고자 한다.
Choi(2025)는 청년 창업을 통한 지역경제 순환모델을 제안한 바 있으며, 본 연구에서는 이를 더욱 확장하여 부산광역시의 창업지원정책이 지역경제 활성화와 청년 인구 유입에 실질적으로 기여할 수 있는 정책적 개선 방안을 모색하고자 한다. 본 연구의 결과는 부산시뿐만 아니라 정부 부처의 창업지원정책이 지역 발전을 위한 실질적인 도구로 자리 잡는 데 기여할 수 있을 것이다..
Ⅱ. 이론적 배경
1. 창업지원정책
창업지원정책은 정부 또는 지방자치단체가 창업을 활성화하고 창업기업의 생존 및 성장을 도모하기 위해 설계·시행하는 일련의 정책적 지원방안을 의미한다. 이러한 정책은 초기 자금 지원, 경영·기술 컨설팅, 창업 교육, 입지 제공, 네트워킹·멘토링, 법률·세무 지원 등 다각적이고 통합적인 방식으로 이루어진다. 최근에는 단순한 재정적 지원을 넘어, 창업생태계 조성, 기술창업 및 혁신 창업 촉진, 글로벌 진출 지원 등 생애주기별 맞춤형 지원이 강조되고 있다.
Kim et al.(2020)은 국내외 다양한 창업지원정책의 효과를 메타분석한 결과, 자금 및 기술지원이 신생기업의 초기 생존률 제고에 가장 효과적임을 실증적으로 제시하였다. 또한, 정책의 체계적 실행과 평가, 지역경제 및 산업 구조와의 연계성, 기업 성장단계별 차별화된 지원체계 구축이 성과 확산의 핵심임을 언급하였다.
Cho and Yu(2021)의 서울시 사례분석에서는, 양적 정책 확대보다 지원 대상 기업의 특성 및 지역의 산업적·인구학적 특성을 반영한 맞춤형 정책 설계가 기업의 장기적 생존과 성장에 더 효과적임을 강조하였다. 이는 중앙-지방간 협력체계 강화, 지역 창업생태계의 역동성 확보, 정책 성과의 지속적 모니터링과 피드백의 중요성으로도 이어진다.
해외에서도 창업지원정책의 패러다임은 단순 양적 확장에서 질적 혁신 및 네트워크 기반 지원으로 진화하고 있다. 유럽연합, 미국 등은 창업 초기 생존율과 고성장 기업 육성을 위한 다양한 인큐베이팅, 액셀러레이팅, 오픈이노베이션 프로그램을 운영하고, 정책 효과의 데이터 기반 평가·환류를 강화하고 있다.
2. 신생기업 생존률
신생기업 생존률은 창업 이후 일정 기간 동안 기업이 시장에서 사업을 유지하는 비율로, 창업지원정책의 실질적 성과와 지역 경제의 역동성을 평가하는 대표적 지표이다. 일반적으로 1년, 3년, 5년 생존률 등 기간별로 측정되며, 해당 지표는 단순 창업 수 증가보다 창업생태계의 질적 성숙도를 나타내는 데 핵심적 역할을 한다.
기존 국내 연구에서는 신생기업의 생존률에 영향을 미치는 주요 요인으로 창업자의 자본력, 경영 역량, 산업 환경, 네트워크 및 지원정책의 수준 등이 제시되어 왔다. 특히, Park et al.(2015)은 정부 및 지방자치단체의 적극적이고 체계적인 지원정책이 신생기업의 생존 가능성 제고에 유의미한 기여를 한다고 보고하였다. Kim et al.(2020) 역시 정책적 자원배분, 창업 환경 개선, 창업자 네트워크 구축 등 정책 다변화가 장기적 생존률에 긍정적 영향을 미침을 실증적으로 확인하였다. 해외에서도 지역별 창업지원체계 및 사회적 자본의 분포가 기업 생존률 격차의 핵심적 결정요인임이 다양한 국가 비교 연구에서 반복적으로 확인되고 있다.
그러나 국내 연구의 다수는 수도권 혹은 산업집적지 중심의 사례분석에 치중되어 있으며, 부산광역시와 같은 비수도권 대도시에 대한 실증적·비교적 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 지방 대도시의 경우, 인구구조 변화, 산업전환, 지역정책의 한계 등 특수한 맥락이 존재함에도 불구하고 이에 대한 정책적 해석과 맞춤형 지원방안 제시가 미흡한 편이다.
본 연구는 이러한 선행연구의 한계를 보완하고자, 부산광역시를 포함한 전국 17개 시도의 신생기업 생존률을 다양한 기간(1년, 3년, 5년)에 걸쳐 비교·분석한다. 이를 통해 지역별 정책 효과의 이질성, 부산광역시만의 구조적·정책적 특성, 그리고 지방 대도시 창업생태계 활성화를 위한 실질적 함의를 도출하고자 한다.
3. 지역경제 변수(GRDP, 인구수, 실업률)
창업지원정책과 신생기업 생존률 간의 관계를 보다 정밀하게 평가하기 위해, 본 연구에서는 지역내총생산(GRDP), 인구수, 실업률을 통제변수로 설정하였다. 이들 변수는 단순한 경제 규모 지표를 넘어, 지역 창업생태계의 구조적 특성과 환경적 여건을 반영하는 중요한 결정요소로 간주된다.
먼저, GRDP는 특정 지역에서 일정 기간 동안 산출된 모든 재화와 서비스의 가치를 집계한 지표로, 지역경제의 전반적인 발전 수준과 성장 잠재력을 나타낸다. GRDP가 높은 지역은 산업기반, 소비시장, 투자환경 등에서 유리한 조건을 보유하고 있어, 기업의 창업 및 장기 생존에 긍정적으로 작용하는 경향이 있다(Nha, 2017). 선행연구에서도 GRDP 수준이 높은 지역일수록 창업활동이 활발하고, 신생기업의 생존률 또한 상대적으로 높다는 결과가 반복적으로 제시된 바 있다.
인구수는 해당 지역의 시장 규모와 노동력 공급 수준을 포괄적으로 반영하는 변수로, 지역 내 소비자 기반과 인적자원 풀의 크기를 결정짓는 핵심 요인이다. Kim(2022)은 인구규모가 큰 지역에서 창업기업의 성장과 생존이 더 유리하게 나타나는 현상을 분석하였으며, 이는 내수시장 확장 및 네트워킹 기회 증가 등 다양한 간접적 효과를 통해 기업 생태계에 영향을 미침을 시사한다.
반면, 실업률은 지역의 경제적 역동성, 고용창출력, 사회적 안정성 등을 간접적으로 반영하는 지표이다. Yoon(2010)은 실업률이 높을수록 창업에 대한 심리적 진입장벽과 시장불확실성이 커지며, 이는 신생기업의 초기 성장 및 생존에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 실증적으로 제시하였다. 특히 경기침체기, 인구 고령화 지역 등에서는 실업률 상승이 창업 성공률 저하로 연결될 가능성이 크다.
본 연구는 이러한 지역경제 변수를 통제함으로써, 창업지원정책이 신생기업 생존률에 미치는 순수한 정책효과를 보다 정확하게 식별하고자 한다. 이를 통해 정책개입의 실효성 및 지역경제 특성에 따른 차별적 정책 설계의 필요성을 논의할 수 있을 것으로 기대된다.
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 설계
본 연구는 부산광역시를 포함한 전국 17개 시도를 분석단위로 하여 2018년부터 2022년까지 5개년간의 시도별 패널데이터를 구축하였다. 연구 기간을 2018년부터 2022년까지로 설정한 것은 2018년 이후 창업지원정책과 지역경제 환경에 주요 변화가 발생한 시기라는 점을 고려한 것이다. 정부의 창업지원정책이 양적·질적으로 확대되고 코로나19 팬데믹 등 외부 충격이 신생기업 생존률과 지역경제에 미친 영향이 크게 나타났다. 또한 통계청 및 중소벤처기업부 등 주요 공공데이터의 시계열 자료가 안정적으로 확보되는 시기이기도 하다. 이러한 패널데이터 설계는 단면분석의 한계를 극복하고, 시계열 변화와 지역 간 이질성의 영향을 동시에 고려할 수 있다는 점에서 정책효과 분석의 타당성과 신뢰도를 높이는 방법론적 강점을 지닌다(Kmenta, 1997). 분석단위는 각 시도별·연도별로 구성하였으며 지역 특성에 따라 창업지원정책의 효과가 어떻게 다르게 나타나는지를 비교·분석할 수 있다.
독립변수로는 각 시도의 연도별 창업지원사업 강도를 반영하는 사업건수와 예산액을 설정하였다. 이는 창업지원정책의 양적 및 재정적 투입 수준을 종합적으로 측정한 것으로, 기존 선행연구에서 정책 강도의 대표적 지표로 활용되어 왔다(Kim et al., 2020; Park et al., 2015). 종속변수는 신생기업의 1년, 3년, 5년 생존률로 정의하였다. 이러한 기간별 생존률은 창업 초기 적응 및 장기 지속성 모두를 아우르는 포괄적 성과지표로, 창업지원정책의 단기·중장기 효과를 평가하는 데 적합하다.
지역경제 및 인구구조의 이질적 영향을 통제하기 위해 실질 지역내총생산(GRDP), 인구수, 연평균 실업률을 통제변수로 포함하였다. 이들 변수는 창업환경의 구조적 제약 및 성장기반을 간접적으로 반영하여, 정책효과의 순수한 영향력을 식별하는 데 필수적이다(Nha, 2017; Yoon, 2010).
모든 변수는 국가통계포털(KOSIS), 중소벤처기업부, 지방자치단체, 통계청 등 공신력 있는 정부·공공기관의 공식 통계 및 행정데이터에서 수집하였다. 수집된 데이터는 변수 정의의 일관성, 측정단위, 결측치 및 이상치 점검 등 엄격한 전처리 과정을 거쳐 분석에 활용하였다. 이와 같은 엄밀한 데이터 설계와 전처리 절차는 실증분석의 신뢰도 제고와 정책 제언의 근거 강화를 위한 필수 요건이라 할 수 있다.
본 연구의 설계는 창업지원정책이 신생기업의 생존률에 미치는 영향을 지역·시계열 복수 차원에서 분석함으로써, 기존 연구의 한계였던 수도권 집중, 단기효과 편향, 통제변수 미반영 문제를 보완하고, 지역맞춤형 정책의 실질적 효과성과 시사점을 도출하는 데 중점을 두고 있다.
2. 자료 분석
자료 분석은 우선 각 변수의 분포와 특성을 파악하기 위해 평균, 표준편차, 최댓값, 최솟값 등의 기술통계량을 산출하는 것으로 시작하였다. 이를 통해 창업지원정책 강도(사업건수, 예산), 신생기업 생존률(1년, 3년, 5년), 그리고 통제변수(GRDP, 인구수, 실업률) 간의 기초적 관계와 지역 간 변동성을 확인하였다. 다음 단계에서는 변수 간 상관분석을 실시하여, 주요 변수들 사이의 기초적 상관성 및 다중공선성 위험 여부를 점검하였다.
이후, 종속변수로 설정된 신생기업 생존률(1년, 3년, 5년)에 대해 다중회귀분석을 적용하였다. 분석모형에는 독립변수(창업지원사업 건수, 예산)와 통제변수(GRDP, 인구수, 실업률)를 동시에 투입함으로써, 창업지원정책의 순수 효과를 식별하고자 하였다. 특히 본 연구는 시도별·연도별 패널자료의 종단적 특성을 반영하기 위해 고정효과(fixed effects) 및 랜덤효과(random effects) 모형을 모두 적용하였다. 고정효과 모형은 시도별 불변 특성과 시간의 영향을 통제함으로써 내적 타당도를 높일 수 있고, 랜덤효과 모형은 집단 간 변동성과 일반화 가능성을 확장하는 장점이 있다(Kmenta, 1997). 최종적으로 두 모형의 적합성을 비교·판단하기 위해 Hausman 검정(Hausman test)을 실시하였으며, 이를 통해 가장 타당한 분석모형을 선정하였다.
통계분석은 기술통계, 상관분석, 회귀분석 등 전통적 통계절차에 적합한 SPSS V.27.0 소프트웨어를 활용하여 수행하였다. 분석 결과의 신뢰성과 타당성 확보를 위해 다중공선성 진단(VIF, Tolerance), 오차항의 등분산성 및 정상성 검정, 잔차분석 등 데이터 진단 절차도 병행하였다. 이러한 방법론적 엄밀성을 통해 분석 결과의 해석 가능성과 정책적 시사점 도출의 신뢰도를 제고하고자 하였다.
최종적으로, 연구 결과는 각 변수의 통계적 유의성과 회귀계수의 방향·크기를 중심으로 제시하였으며 부산광역시의 특수성 및 전국 시도 간 정책효과의 차별적 양상에 대한 해석도 함께 논의하며 이를 통해 창업지원정책의 효과성, 지역 간 이질성, 그리고 지방 대도시 맞춤형 정책 방향에 대한 실질적 함의를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
Ⅳ. 연구 결과
<Table 1>은 2018년부터 2022년까지 부산광역시와 전국(17개 시도 전체)을 대상으로 창업지원정책 강도(사업건수, 예산), 신생기업 생존률(1년/3년/5년), 지역경제 변수(GRDP, 인구수, 실업률) 현황을 연도별로 비교한 결과를 제시하고 있다.
Descriptive Statistics of Key Variables for Busan and Nationwide (2018–2022)
첫째, 창업지원사업의 연간 사업건수와 예산규모는 부산이 2018년 85건, 2020년 111건, 2022년 108건 등 연도별로 변동이 있으나, 평균적으로 전국 시·도 단위와 유사하거나 다소 높은 수준을 보이고 있다. 특히 부산의 예산액은 2018년 1,404억 원, 2020년 1,986억 원, 2022년 1,210억 원으로, 전국 평균 대비 지역규모에 상응하는 집행이 이루어지고 있다. 부산은 2020년에 창업지원 예산이 크게 확대되었으나, 2022년에는 다소 감소하는 추이를 보인다.
둘째, 신생기업의 1년, 3년, 5년 생존률을 보면, 부산은 1년 생존률이 63~65%로 전국 평균(64~65%)과 매우 유사한 양상을 보이고 있다. 3년 및 5년 생존률도 전국(3년: 44~47%, 5년: 32~34%)과 비교할 때, 부산(3년: 45~46%, 5년: 32~35%)이 거의 같은 수준이거나 오히려 일부 연도에서는 소폭 더 높은 결과를 나타낸다. 이는 부산의 창업지원정책이 전국과 견주어도 신생기업의 생존에 긍정적으로 기여하고 있음을 시사한다.
셋째, GRDP(지역내총생산)는 부산이 2018년 99조 177억 원에서 2022년 102조 4,978억 원으로 연도별 약간의 변동을 보이며, 전국 총계의 약 7~8%를 차지한다. 이는 부산이 단일 지역으로서 전국 경제에서 차지하는 비중이 상당함을 보여준다.
넷째, 인구수는 부산이 2018년 3,441,453명에서 2022년 3,317,812명으로 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다. 반면, 전국 인구는 대체로 5,180만 명 내외로 큰 변동 없이 유지되고 있다. 부산의 인구감소는 지역의 고령화 및 청년 인구 유출 등 구조적 변화와 밀접하게 연결될 수 있다.
다섯째, 부산의 실업률은 2018년 4.10%에서 2022년 3.0%로 낮아졌으나, 이 수치는 같은 기간 전국 평균(2018년 3.38%, 2022년 2.72%)에 비해서는 여전히 높은 수준이다. 이는 부산의 노동시장이 전국 대비 상대적으로 구조적 어려움을 안고 있음을 시사하며, 창업활성화 정책의 지역적 중요성이 더욱 강조된다.
이상과 같이 <Table 1>은 분석 기간 동안 부산광역시가 창업지원정책, 신생기업 생존률, 지역경제 및 인구구조 측면에서 전국과 유사한 흐름을 보이면서도, 일부 변수(예산, 인구, 실업률)에서 부산만의 특수성이 존재함을 보여준다. 특히, 부산은 전국 평균에 비해 실업률이 높고 인구 감소가 뚜렷하지만, 신생기업 생존률은 오히려 전국 평균과 비슷하거나 다소 높게 유지되어, 창업지원정책의 효과가 일정 부분 실현되고 있음을 시사한다.
이러한 결과는 후속 회귀분석 및 패널분석에서 부산만의 정책효과 및 지역경제 환경의 상호작용을 해석하는 데 중요한 근거자료로 활용될 수 있다. 또한, 부산과 전국 간의 차별적 구조를 바탕으로 한 정책적 대응 전략 도출의 필요성도 제기된다.
<Table 2>는 연구에 포함된 주요 변수들 간의 피어슨 상관계수 행렬을 제시함으로써, 창업지원정책의 강도(사업건수, 예산), 신생기업 생존률, 그리고 지역경제 변수 간의 상호 연관성을 구조적으로 조망한다. 우선, 창업지원사업 건수와 예산은 .403(p< .01)의 중간 정도 정적 상관을 보여, 양적으로 더 많은 사업이 시행되는 지역일수록 예산 규모 또한 확대되는 경향이 있음을 시사한다. 특히, 예산과 GRDP 간의 상관계수는 .943(p< .01)로 매우 높게 나타나, 경제 규모가 클수록 정책 예산이 비례적으로 투입되는 국내 창업지원 정책의 현실을 반영한다.
Pearson Correlation Matrix among Key Variables
특히 주목할 부분은, 예산과 신생기업 5년 생존률의 상관관계가 .208(p< .05)로 통계적으로 유의하게 도출된 점이다. 이는 기존 연구들(Kim et al., 2020; Park et al., 2015)이 강조한 바와 같이, 정책적 재정 투입이 단기 성과(1년, 3년)보다는 중·장기 성과(5년 생존률)에 더욱 본질적인 영향을 미침을 시사한다. 즉, 예산 확대는 신생기업의 지속가능한 성장과 장기적 생존에 있어 실질적인 촉진 요인으로 작동할 수 있다. 한편, 사업건수와 생존률 간의 직접적 상관성은 1년(.159), 3년(.011), 5년(.126) 모두 낮은 값으로 나타나, 단순한 양적 확장보다는 예산을 포함한 질적 측면의 정책투입이 보다 중요하다는 점을 시사한다.
생존률 변수들 간에는 강한 정적 상관(1년-3년: .491, 3년-5년: .730, 모두 p< .01)이 관찰되어, 기업의 초기 생존이 중장기 성과와 밀접하게 연결되어 있음을 확인할 수 있다. 또한, 실업률은 생존률(-.353 ~ -.479, 모두 p< .01), GRDP(.338, p< .01) 등 여러 변수와 유의한 상관성을 보인다. 이는 지역 고용환경이 신생기업의 장기적 존속과 밀접한 관계가 있음을 뒷받침한다. 이러한 상관구조는, 후속 회귀 및 패널모형 분석에서 정책 예산의 효과성, 지역 경제환경의 영향, 그리고 정책의 양적·질적 측면을 동시에 통제하여, 창업생태계의 복합적 메커니즘을 체계적으로 검증할 필요성을 제기한다.
종합하면, 예산 등 질적 측면의 정책투입이 신생기업 장기 생존에 핵심적 역할을 하며, 고용환경 개선 또한 중장기 창업성과의 선결조건임을 시사한다. 이 결과는 창업지원정책 설계시 예산 규모의 확보와 정책의 질적 내실화, 지역별 맞춤형 고용정책이 병행되어야 함을 정책적으로 시사한다.
<Table 3>은 전국 패널 데이터를 활용하여 신생기업 5년 생존률에 미치는 영향을 분석한 다중회귀분석 결과를 제시한다. 분석 결과, 창업지원 예산은 5년 생존률에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며(β= .919, t= 3.287, p< .01), 이는 예산 투입이 많을수록 장기적으로 신생기업의 생존 가능성이 높아진다는 점을 시사한다. 반면, GRDP는 유의한 부(-)의 영향을 나타냈다(β= -.607, t= -2.217, p< .05). 일반적으로 지역의 GRDP가 높을수록 경제적 환경이 좋다고 볼 수 있지만, 창업 생존율과는 다른 관계가 나타났다. GRDP가 높은 지역은 경쟁이 치열해 창업 기업이 생존하기에는 어려울 수 있음을 의미할 수 있다. 또한, 실업률은 5년 생존률에 매우 유의한 부(-)의 영향을 보였으며(β= -.500, t= -5.236, p< .001), 이는 고용상황이 악화될수록 창업기업의 장기 생존이 저해될 수 있음을 나타낸다. 사업건수와 인구수는 유의한 영향력을 보이지 않았다.
Results of Multiple Regression Analysis for Nationwide Startup Survival Rate (5 years)
모형의 설명력은 R²= .324, 모형적합도(F= 8.144, p< .01), 더빈-왓슨 값은 1.235로 자기상관 문제는 없음을 시사한다. 공선성 진단 결과(VIF)는 모두 10 이하로, 다중공선성의 문제는 없는 것으로 보인다(Lee, 2003).
요약하면, 전국 단위에서 창업지원정책의 질적 측면(예산 투입)이 신생기업의 장기 생존률을 높이는 데 효과가 있음을 확인하였으며, 고용상황의 개선 또한 장기적 창업성과에 중요한 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.
[Fig. 1]은 2018년부터 2022년까지 부산광역시에서 시행된 창업지원 프로그램 사업건수의 연도별 추이를 시계열로 보여준다.
![[Fig. 1]](/xml/46006/KSFME_2025_v37n4_888_f001.jpg "[Fig. 1]")
Trends in the Number of Startup Support Programs in Busan (2018–2022).
그래프를 보면 2018년 85건에서 2019년 122건으로 사업 건수가 급증한 이후, 2020년 111건, 2021년 103건으로 점진적으로 감소세를 보인다. 2022년에는 108건으로 소폭 반등하여, 전반적으로 연평균 100건 이상의 정책 프로그램이 꾸준히 운영된 것으로 나타난다. 이러한 결과는 부산시가 단순한 일회성 정책이 아니라, 지속적으로 창업생태계의 저변을 넓히기 위해 정책적 노력을 장기적으로 투입해 왔음을 의미한다.
Kim et al.(2020)은 창업지원정책의 양적 확장, 즉 프로그램 수 증가가 창업 활성화의 필수 기반을 조성하며, 일정 수준 이상의 정책적 연속성이 창업자원의 집적과 네트워크 효과를 촉진한다고 언급하였다. 실제로 부산광역시는 수해양·제조·서비스 등 다양한 산업 생태계와 연계한 다층적 창업지원사업을 통해 지역별 산업특성에 맞춘 정책 설계를 시도해 왔다. 이는 프로그램 수 변화가 단순한 등락에 그치지 않고, 지역 경제구조·인구구조 등 외생 변수를 반영한 전략적 정책 운용의 결과임을 시사한다. 또한, 창업지원사업의 연속적 운영은 창업생태계의 역동성과 지속성 측면에서 매우 중요하다. 정책의 단절 또는 급격한 변동이 창업자의 진입 장벽을 높이고 생태계 내 자원의 단기적 소실로 이어질 수 있기에, 부산의 사례는 이러한 위험요소를 최소화하면서 지역 특성에 부합하는 창업지원정책을 실험적으로 운영하고 있다는 점에서 정책적 의의가 있다고 평가할 수 있다.
이상과 같이 [Fig. 1]은 부산광역시의 창업지원정책이 단순히 양적으로 증가하거나 감소한 것이 아니라, 지속적이고 전략적으로 운영되어 온 점을 시각적으로 보여주며, 향후 정책 효과성 분석 및 성과 해석의 출발점이 된다는 점에서 학문적 가치가 크다.
[Fig. 2]는 부산광역시 신생기업의 1년, 3년, 5년 생존률이 2018년부터 2022년까지 어떻게 변화하였는지를 시계열적으로 나타낸 것이다. 그래프에 따르면, 1년 생존률은 약 63~65% 범위 내에서 연도별로 큰 등락 없이 안정적으로 유지되는 모습을 보인다. 반면, 3년 생존률은 2020년 이후 소폭 상승하였고, 5년 생존률 역시 2020년을 기점으로 32%에서 35%로 점진적인 개선을 보였다.
![[Fig. 2]](/xml/46006/KSFME_2025_v37n4_888_f002.jpg "[Fig. 2]")
Trends in Startup Survival Rates (1year, 3year, 5year) in Busan (2018–2022).
이러한 결과는 정책적 지원의 효과가 단기 생존률보다는 장기 생존률에 보다 뚜렷하게 반영될 수 있음을 시사한다. 기존 연구에서 Park et al.(2015)은 정부의 창업지원정책이 창업자의 기업가정신 및 창업의지 강화뿐만 아니라, 기업의 중·장기적 생존 가능성에도 긍정적 영향을 준다고 강조하였다. 실제로 창업 초기(1년 이내) 생존은 주로 창업자의 개인적 역량, 사업 아이템의 시장 적합성, 초기 자본력 등 개별기업 내부요인에 의해 좌우되지만, 중장기(3~5년) 생존률은 정책적 지원, 시장환경, 네트워크 구축 등 외부요인의 영향을 더 크게 받는다. 부산광역시 사례에서도 2020년 이후 3년·5년 생존률이 동반 상승한 것은 코로나19 등 외부 충격에도 불구하고 지역 창업정책의 실질적 효과가 일정 시차를 두고 누적적으로 나타났을 가능성을 시사한다. 즉, 정부 및 지자체의 재정투입, 경영컨설팅, 네트워킹 지원 등이 장기적으로 창업기업의 사업 지속성을 강화시키는 데 기여하고 있음을 해석할 수 있다. 이와 같이 단기 생존률 중심의 성과지표에서 벗어나, 중장기적 관점에서 정책효과를 평가할 필요성을 보여주며, 정책설계자 및 실무자에게 중요한 시사점을 제공한다.
[Fig. 3]은 부산광역시의 창업지원 예산과 신생기업의 5년 생존률이 2018년부터 2022년까지 어떻게 변화해왔는지 이중축 그래프로 제시하고 있다. 2020년을 기점으로 창업지원 예산이 전년 대비 대폭 증액되었으며, 이에 발맞추어 5년 생존률 또한 동일 시기에 상승 전환을 보인다는 점이 주목할 만하다. 이후 예산이 점진적으로 감소함에도 불구하고 5년 생존률은 일정 수준(35%)을 안정적으로 유지하는 경향을 나타낸다.
![[Fig. 3]](/xml/46006/KSFME_2025_v37n4_888_f003.jpg "[Fig. 3]")
Trends in Startup Support Budget and 5Year Survival Rate in Busan (2018–2022).
이러한 결과는 정책적 재정투입의 규모와 신생기업의 장기적 생존 간에 일정한 시간차를 두고 정책효과가 반영될 수 있음을 시사한다. 기존 연구에서도 Kim(2022)은 창업지원정책의 재정투입이 단기적 성과보다는 장기적 기업성장 및 지속가능성에 유의미하게 작용한다고 지적하였다. 이는 예산의 일시적 증액이 곧바로 생존률로 연결되는 것이 아니라, 정책 집행, 지원 프로그램 운영, 기업 수혜 후 내부 역량 강화 등 정책효과의 누적·지연 메커니즘이 작동하기 때문임을 의미한다. 특히, 예산이 감소한 2022년에도 5년 생존률이 유지되는 현상은 정책효과의 지속성, 즉 내실화와 지속가능성이 정책의 양적 투입 못지않게 중요함을 방증한다. An and Lee.(2020)은 창업지원의 양적 확대뿐 아니라, 지원내용의 질적 고도화, 기업 맞춤형 멘토링, 네트워킹 지원 등 정성적 지원전략의 중요성을 강조한 바 있다.
따라서 [Fig. 3]은 창업정책의 예산 규모가 단순한 양적 증가만으로는 충분하지 않으며, 정책의 질적 내실화와 지속적 모니터링이 장기 성과에 결정적 역할을 할 수 있음을 학술적으로 시사한다. 또한, 정책 평가 시 단기성과에만 치우치지 않고, 정책효과의 시차 및 장기적 지속성을 고려하는 다층적 분석이 필요함을 보여준다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 2018년부터 2022년까지 전국 17개 시도와 부산광역시를 대상으로 시도별 패널데이터를 구축하여, 창업지원정책의 강도(사업건수, 예산)가 신생기업 생존률에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구 과정에서는 창업지원정책의 양적·질적 투입과 지역경제 환경, 인구 구조 등 복합적 요인들이 창업생태계에 미치는 상호작용을 다층적으로 고찰하였다.
연구결과, 전국 단위 분석에서는 창업지원 예산의 규모가 신생기업 5년 생존률에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 단순히 창업지원 프로그램의 수를 늘리는 양적 확대보다는, 예산이라는 질적·재정적 투입이 장기적인 창업기업 생존에 결정적인 역할을 함을 시사한다. 선행연구(Kim et al., 2020; Park et al., 2015)와 마찬가지로, 본 연구에서도 정책의 양적 팽창보다 실질적인 자원 배분과 재정적 내실화가 지역 창업생태계의 지속성 확보에 중요함을 실증적으로 확인하였다. 또한 GRDP와 실업률도 신생기업의 장기 생존과 유의한 상관관계를 보여, 지역경제의 구조적 기반과 고용환경이 창업기업의 존속 가능성에 실질적으로 영향을 미친다는 점이 드러났다. 특히 실업률의 부(-)의 영향은, 고용환경의 안정성이 창업 성과와 지속성에 매우 중요한 선결조건임을 시사한다.
부산광역시에 대한 분석에서는, 연도별 시계열 데이터를 활용하여 정책 변화와 신생기업 생존률의 동향을 세밀하게 추적하였다. 2020년 창업지원 예산이 전년 대비 대폭 증액된 이후, 부산의 5년 생존률이 32%에서 35%로 점진적으로 개선되는 양상을 보였으며, 이후 예산이 소폭 감소함에도 장기 생존률은 일정 수준 이상을 유지하는 특징이 관찰되었다. 이는 정책의 재정적 투입 효과가 단기적 성과(1년 생존률)보다는, 누적적·지연적 메커니즘을 통해 중장기적 창업기업의 지속가능성에 더 본질적으로 작용함을 보여준다. 이와 같은 결과는, 창업기업의 초기 생존은 기업가의 역량, 자본, 시장 적합성 등 내부적 요인에 의해 크게 좌우되나, 중장기 생존은 정부의 정책적 지원, 지역경제 환경, 네트워크 구축 등 외부 환경에 더 민감하게 반응한다는 기존 연구의 이론적 통찰(Park et al., 2015; Kim, 2022)과 일치한다. 또한, 부산의 경우 인구 감소와 실업률 등 구조적 한계 속에서도 전국 평균과 비슷하거나 다소 높은 신생기업 생존률을 유지하였다는 점에서, 지역 맞춤형 창업정책의 유효성과 부산 창업생태계의 내생적 역동성을 확인할 수 있다.
종합적으로, 본 연구는 창업지원정책의 질적·재정적 내실화와 지역경제 기반의 강화, 그리고 정책의 지속성과 시차효과에 대한 고려가 신생기업의 장기적 성공에 필수적임을 실증적으로 보여주었다. 특히, 단순한 양적 사업 확대가 아니라, 지역의 산업 구조와 인구 특성을 반영한 맞춤형 정책 설계, 재정 투입의 지속성과 정책효과의 누적적 작동 메커니즘에 대한 전략적 접근이 중요함을 강조한다. 부산의 사례는 이러한 접근이 실제로 정책효과로 이어질 수 있음을 보여주는 경험적 근거로, 다른 대도시 혹은 지역 맞춤형 창업정책 개발에도 중요한 시사점을 제공한다.
정책적 측면에서, 첫째, 창업지원 예산의 효율적·지속적 투입이 신생기업의 중장기 생존률 향상에 핵심적임을 확인하였다. 둘째, 창업정책의 효과를 높이기 위해서는 성장단계별 맞춤형 프로그램 운영, 질적 내실화, 네트워크 지원 등 정책의 다양화와 세밀화가 필요하다. 셋째, 지방 대도시의 청년 유입 및 지역 정착을 위해 창업지원정책과 일자리·주거·복지 등 종합적 혁신정책의 연계가 필수적이다.
연구의 한계로는, 부산광역시의 연도별 관측치가 5개에 불과하여 통계적 추정의 한계가 있었고, 정책의 질적 내용 및 창업기업의 개별 특성 등 비계량적 요인을 충분히 반영하지 못했다는 점이 있다. 또한, 분석 기간과 지역 범위의 한정성으로 인해 장기적·광역적 정책효과에 대한 일반화에 제한이 있었다. 향후 연구에서는 장기간의 시계열 데이터와 산업별·사업유형별 미시적 분석, 질적 연구의 병행을 통해 창업정책 효과와 한계를 보다 입체적으로 조명할 필요가 있다.
Acknowledgments
이 논문은 2022학년도 진주교육대학교 교내연구비 지원을 받았음.
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