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대학 창업 성과에 미치는 영향 요인

An Analysis on the Factors Affecting University Startups

김종운
한국중소기업학회|2020.12|중소기업연구|제42권 제4호|pp. 285-308|DOI 10.36491/APJSB.42.4.11

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사회경제적 특성지식자산창업교육Startup EducationStudent StartupsProfessor Startups학생 창업교수 창업Knowledge AssetSocioeconomic Characteristics
주제분류경영학

초록

본 연구는 우리나라 대학의 교수 및 학생들의 창업 및그 창업기업들의 성과에 영향을 미치는 요인을, 대학의 산학협력조직 및 제도, 대학의연구 및 사업화 자원, 대학의 지식재산 규모 등 대학 특성과 함께 지역의 연구 및 지식자산과지역의 사회경제적 특성을 중심으로 분석하였다. 본 연구에서는 대학알리미 정보와국가통계포털 등의 자료를 활용하여, 대학알리미에 창업 관련 주요실적을 입력한 157개의4년제 대학에 대하여 분석하였다. 본 논문의 분석 결과는 창업휴직 허용기간 등 대학의 제도나 인프라, 그리고 대학이나지역이 보유하는 지식자산의 규모가 교수 창업에 유의하게 긍정적인 영향을 미치지만, 교수 창업기업의 성장에는 대학 보유 특허권 규모 외에는 유의하게 영향을 미치는 요인을찾기 어려워서, 교수가 창업하는 것에 미치는 영향요인과 그 기업들이 성장하는 데 미치는영향은 다르다는 것을 보여준다. 또한, 학생 창업의 경우에는 대학의 재학생 창업에 영향을유의하게 미치는 요인은 창업동아리 및 실습창업강좌였고, 교수 창업 실적도 또한 학생창업 수에 매우 강하게 긍정적인 영향을 미쳤지만, 대학의 창업지원조직 규모나 대학이보유하는 지식재산 규모, 그리고 지역의 자원이나 사회경제 특성 등은 재학생들의 창업에유의한 영향을 미치지 못하였다는 것을 보여준다. 본 논문의 분석 결과는 대학 구성원인 교수와 학생들의 창업 활동에 영향을 미치는 요인은다를 수 있으며, 대학 창업 창업의 활성화를 위하여는 맞춤형 접근이 필요하다는 것을시사한다. 한편, 본 논문은 분석대상 대학의 특정한 해의 창업기업만을 대상으로 대학및 지역의 특성이 미치는 영향을 분석하였으므로, 좀 더 체계적인 분석을 위하여는 대학창업에 대한 패널데이터 구축 등을 통하여 대학 및 지역의 특성이 창업과 성장에 미치는영향을 상세히 분석할 필요가 있다.

Abstract

This paper analyzes the factors which affect University professors and students on their startup activities, such as (a) University factors: their industrial cooperation organization and systems, their resources for startup support, their knowledge assets, and (b) socioeconomic characteristics in which Universities are located. We used the data and information from the University Information System and the National Statistical Office Publication to analyze 157 4-year Universities in Korea who uploaded their startup-related information on the system. Our analysis shows that Universities' systems, such as the term for Professors' leave of absence for startup activities, and their amount of knowledge assets affect the number of Professor startups significantly positively, while there is no significant effect on their performance, in terms of sales, from those factors, except for the amount of patents that the University has. In the meantime, the number of practical startup courses, the number of startup clubs, and the number of professor startups in the University affect the number of student startups, while the size of industrial cooperation body, the amount of knowledge asset, the area's socioeconomic characteristics didn't affect their performance. The result implies that we need to take different approaches to boost University professor startups and their student startups: better system and more knowledge for the former, more practical courses and programs for the latter. Further study is needed to get a more robust result because this analysis used only one year data, and personal trait data was not included in the analysis. A panel data analysis for several years is recommended for further research.

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