머신러닝을 활용한 중소기업 성장 예측: 재무와 정책지원 요인을 중심으로
Predicting SME Growth Using Machine Learning: Focusing on Financial and Policy Support Factors
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초록
중소기업의 성장과 이에 영향을 끼치는 요소에 관한 오랜 논의에도 불구하고 가장 영향력 있는 요소를 이해하기 위한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 더욱이 기존의 실증적 접근에도 불구하고 중소기업의 성장에 관한 정확한 예측에 대해 관심이 커지고 있는 실정이다. 이러한 선행 논의의 간극을 메우기 위해 본 연구는 재무, 정책지원 요소에 관심을 두고 머신러닝 기법을 적용한 분석을 통해 중소기업의 성장 예측에 대한 새로운 시사점을 마련하고자 하였다. 제조 및 서비스업의 중소기업 자료를 기반으로 의사결정나무 기반 머신러닝 모형을 활용하여 중소기업 성장에 대한 예측 성능을 비교하였다. 또한 각 예측 요소에 대한 상대적 중요도를 분석하였다. 분석 결과, 랜덤 포레스트의 예측 성능이 비교적 우수한 것으로 나타났으며, 매출 및 고용 성장 예측에 대해 총자산증가율과 영업이익률, 자기자본이익률, 그리고 총자산회전율 등이 중요한 것으로 나타났다. 이는 지속적인 중소기업의 성장을 위해 기업의 수익적 요인이 개선되어야 함을 의미한다. 정책지원 요인의 경우 중소기업 성장에 대한 영향이 상대적으로 적으나, 긍정적 역할을 가지는 것으로 나타났다. 기업의 특성을 구분하여 분석한 결과, 정책지원 요인의 중요도 순위가 다소 상이하게 나타났다. 이는 중소기업에 대한 정책 지원에 있어 특성을 고려한 맞춤형 시행이 더욱 효율적일 수 있음을 시사한다.
Abstract
Despite the longstanding discussions on the growth of small and medium-sized enterprises(SMEs) and the factors influencing it, there remains a need for research to understand the most impactful elements. Moreover, there is growing interest in predicting SME growth within the research field. To bridge the gaps in previous discussions, this study focuses on the role of financial status and policy support for SMEs, applying machine learning algorithms to provide new evidence for predicting SME growth. Utilizing decision tree-based machine learning techniques on microdata for SMEs including manufacturing and service sectors, this paper compares predictive performance across different models and analyzes the importance of the features associated with the growth of SMEs.. We find that the random forest exhibits relatively superior predictive performance, with total asset growths, operating margin, return on equity, and total asset turnover rate proving significant role for predicting sales and employment growth, meaning that for sustained growth of SMEs, profitability factors must be improved. While the contributions of the number of policy support to SME growth are relatively small, they play a crucial role in ensuring positive growth for SMEs. We also find that the ranking of relative importance of policy support factors varies based on the firms’ characteristics, suggesting that an implementation considering specific characteristics for SMEs could be more effective.