Earticle

본 연구는 국내 모험자본 투자와 기업성과 간의 관계에 관한 정량적 실증연구를 체계적으로 종합·분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 모험자본 투자와 기업성과 간의 관계를 다룬 개별 연구를 대상으로 체계적 문헌 고찰(systematic literature review)과 근거 통합(evidence synthesis)을 수행하였다. 분석 대상 문헌은 2010년 1월 1일부터 2026년 3월 31일까지 KCI, DBpia, RISS, KISS 등 국내 학술 데이터베이스에서 검색된 논문이다. 문헌 선정에는 PRISMA 2020 가이드라인, PICOTS-SD 기준, Weight of Evidence(WoE) 질적 평가 프레임워크를 결합한 3중 방법론 구조를 적용하여, 최종 35편을 선정하였다. 분석 결과, 모험자본 투자는 기업의 성장성, 혁신성, 성공회수(EXIT)와 전반적으로 긍정적인 관련성이 나타났으나, 수익성에서는 일관된 결과가 확인되지 않았다. 이는 모험자본이 단기 수익 창출보다 장기 성장 경로 형성과 더욱 밀접하게 관련되어 있음을 시사한다. 본 연구는 투자자 유형, 투자 유형, 투자 시기, 투자 규모의 4차원 분석 틀을 적용하여 독립변수와 종속변수 간 구조적 관계를 근거 기반으로 통합 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 가진다. 또한 정보 비대칭 이론, 자원기반관점, 대리인 이론, 신호이론을 통해 모험자본 투자와 기업성과 간 관계의 작동 메커니즘을 해석함으로써 후속 연구의 이론적·방법론적 방향을 제시한다.

This study systematically reviews quantitative empirical research on the relationship between venture investment and firm performance in Korea. Studies published from January 1, 2010 to March 31, 2026 were retrieved from KCI, DBpia, RISS, and KISS. Using the PRISMA 2020 guidelines, PICOTS-SD criteria, and the Weight of Evidence (WoE) framework, 35 studies were selected for systematic review and evidence synthesis. The findings show that venture investment is generally positively associated with firm growth, innovation, and successful exits, but not consistently with profitability, suggesting a closer link to long-term growth than short-term profit generation. A four-dimensional framework of investor type, investment type, investment timing, and investment scale was used to synthesize these relationships. The mechanisms were further interpreted through information asymmetry theory, the resource-based view, agency theory, and signaling theory, providing theoretical and methodological directions for future research.

본 연구의 목적은 중소기업의 구성원이 지각한 조직의 디지털전환역량이 혁신행동에 미치는 영향을 검증하고, 이 과정에서 역설지향성이 수행하는 조절효과를 실증적으로 규명하는 데 있다. 디지털전환역량은 디지털동적역량, 디지털리더십역량, 구성원디지털역량, 디지털기술·운영역량, 디지털투자역량의 다섯 차원으로 구성하였으며, 중소기업 재직자 231명을 대상으로 분석한 결과, 디지털동적역량과 디지털투자역량은 혁신행동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 역설지향성은 혁신행동에 직접적인 정(+)의 영향을 미쳤다. 반면 조절효과는 구성원디지털역량과 혁신행동 간의 관계에서만 유의한 상호작용이 관찰되어, 이를 특정 관계에서 발견된 제한적·탐색적 상호작용 효과로 해석하였다. 이러한 결과는 중소기업의 디지털 전환 성과가 단순한 기술 도입 여부에 의해 결정되기보다, 변화에 대한 대응 역량, 전략적 투자, 그리고 상충되는 요구를 통합적으로 수용하려는 구성원의 인지적 성향에 의해 보다 크게 좌우될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 디지털전환역량이 구성원의 혁신행동에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고, 중소기업의 디지털 전환 성과를 제고하기 위한 이론적·실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

This study aims to examine the effect of organizational digital transformation capability, as perceived by employees in small and medium-sized enterprises (SMEs), on innovative work behavior and to empirically investigate the moderating role of paradox mindset in this relationship. Digital transformation capability was conceptualized as a multidimensional construct consisting of five sub-dimensions: digital dynamic capability, digital leadership capability, employee digital capability, digital technology and operational capability, and digital investment capability. A survey was conducted with 231 SME employees. The results showed that digital dynamic capability and digital investment capability had significant positive effects on innovative work behavior. In addition, paradox mindset had a direct positive effect on innovative work behavior.However, a significant interaction was observed only inthe relationship between employee digital capability and innovative work behavior, and this was interpreted as a limited, exploratory interaction effect found in a specific relationship. These findings suggest that the outcomes of digital transformation in SMEs are shaped not merely by the adoption of digital technologies, but more importantly by an organization’s ability to respond to change, make strategic investments, and foster employees’ cognitive capacity to embrace and integrate contradictory demands. This study contributes to the literature by identifying the behavioral effects of digital transformation capability and by offering theoretical and practical implications for promoting innovative work behavior in SMEs.

본 연구는 2014~2023년 TIPS 프로그램 지원 과제 3,018건을 분석하여 TIPS 생태계 내 딥테크 과제의 구성·비중 변화 추이를 실증적으로 분석하고, 이를 Isenberg(2011)의 창업생태계 이론과 Rogers(1962)의 기술 확산 S곡선 이론으로 해석하였다. 원천 데이터에 기술 키워드가 없는 제약을 극복하기 위해 과제명 텍스트에서 딥테크 키워드를 직접 추출하고 12대 국가전략기술 체계를 준거로 삼는 분류 방법론을 자체 개발하였다. 분석 결과 TIPS 과제 내 딥테크 비율은 2014년 29.6%에서 2023년 50.8%로 증가하였고, 세대별 평균이 도입기·성장기·성숙기의 S곡선 패턴과 유사한 궤적을 보였다. 2015년 급락은 프로그램 급속 확장기의 초기 확장 역설로, 2019년 급등은 AI 국가전략 및 TIPS 운영사 AI 우대 정책과 시기적으로 연동된 결과로 해석된다. 기술 유형은 초기 소프트 딥테크(AI·SW)에서 후반기 하드 딥테크(반도체·에너지·소재)로 확장되는 구조적 전환을 보였다. Isenberg의 정책·자금·지원·시장 4개 영역은 딥테크 기술혁신과 밀접히 연동되는 기제로, 문화·인적자본은 그 파급효과로 해석하였다. 다만 본 연구의 딥테크 비율 지표는 생태계의 기술 지향성 변화를 보여주는 대리 지표로, 개별 기술의 고도화를 직접 측정한 것은 아니다.

This study analyzes 3,018 project records from Korea's TIPS program (2014?2023) to trace the evolution of deep tech, drawing on Isenberg's entrepreneurial ecosystem theory and Rogers' S-curve diffusion theory. Deep tech was identified by extracting keywords from project titles and matching them against Korea's 12 National Strategic Technologies. The deep tech share rose from 29.6% to 50.8%, with generational averages (23.7%→44.6%→50.2%) following the S-curve's introduction, growth, and maturity stages. The 2015 drop reflects a paradox of early expansion, while the 2019 surge aligns with the National AI Strategy. Focus also shifted from soft (AI, software) to hard deep tech (semiconductors, energy, materials). Among Isenberg's domains, policy, finance, supports, and markets acted as institutional mechanisms, whereas culture and human capital appeared as spillovers. The findings suggest aligning technology policy with ecosystem direction, diversifying beyond AI, and using the deep tech ratio as an indicator of ecosystem maturity.

창업은 혁신과 창조적 파괴를 통한 산업과 경제 성장의 동인이며, 이러한 창업에 관한 연구는 수십 년 동안 다양한 주제에 대해서 이루어졌다. 연구에서는 한국창업학회지 전체 논문의 메타데이터를 분석하여 학술지의 계량서지적 특징과 연구주제의 추세 그리고 저자 네트워크를 기술통계분석과 사회네트워크분석을 이용하여 분석하였다. 한국창업학회지는 산업계 제1저자 비중이 다소 높은 전형적인 사회과학 학술지의 특징을 나타내고 있었으며, 연구자 간의 연결성이 높은 네트워크 형태로 분석되었다. 저자키워드 분석 결과, ①중소·벤처기업 기술혁신 및 R&D, ②기술스타트업 역량, 성장 및 성과, ③창업교육과 의도 및 자기효능감, ④서비스품질과 만족, ⑤사회적기업 특성과 가치로 구분되었다. 기간별 추세 분석에서도 핵심 주제가 확장된 11개의 연구 주제 클러스터가 도출되었고, 사회적기업/고객만족·서비스·품질 주제는 감소하고, ESG, CSR, SD 등 시대변화를 반영하는 주제들이 새롭게 나타났다. 연구를 통해 창업 관련 연구주제의 실증적 변화 양상을 제시하였으며, 주제 구조와 연구자 협업 구조의 특징을 확인하였다. 선행 학술지 분석과의 비교를 통해 공통적 주제와 본 학술지의 특징적 주제를 함께 제시하였다

In the study, the metadata for all papers from Journal of Korean Entrepreneurship Society was analyzed, and the characteristics of the academic journal, research topic trend, and author network were analyzed using descriptive statistics and social network analysis. The journal was characterized by a typical social science academic journal with a slightly high proportion of industrial researchers, and was analyzed in the form of a network with a fairly high degree of connectivity among researchers. As a result of the thematic analysis with the author keyword applied with standardized preprocessing, ① technological innovation and R&D of SME ② technology start-up capability, growth and performance, ③ start-up education and intention and self-efficacy, ④ service quality and satisfaction, and ⑤ social enterprise characteristics and values were classified. In the trend analysis by four periods, 11 research topic clusters with expanded core topics were derived, and new topics reflecting the changes such as ESG, CSR, and SD appeared. This study provides empirical evidence on how entrepreneurship research topics have evolved and identifies the thematic structure and collaboration patterns. By comparing these findings with a similar prior study, it also highlights themes shared across domestic entrepreneurship research as well as themes distinctive to this journal.

재창업기업의 5년 생존율은 83.5%로 일반 신생기업(34.7%)의 2배 이상으로 잠재력을 지니나, 과거 부실 이력에 따른 낙인효과와 정보비대칭으로 인해 자금 조달에 심각한 제약을 겪으면서 공공 정책보증이 핵심 수단으로 활용되고 있다. 선행연구는 창업자 경험 등 인적자본과 부채, 신용도 등 재무적 자본에 주목해 왔으나, 대체로 단일 시점의 성과 측정에 치중하여 시간 경과에 따른 동태적 변화를 추적하지 못했고, 객관적 공공 재무데이터를 활용한 시계열 분석도 부족한 실정이다. 본 연구는 2020년 정책보증을 수혜한 재창업기업 유효 표본 125개사를 대상으로, 보증 직전(2019년)의 재무적 기초 체력이 보증 이후 3개년(2021∼2023년) 재무성과(총자산·매출액·순이익 증가율)와 맺는 시차적 관련성을 기준년도(2019년) 대비 연도별 OLS 회귀분석으로 추적하였다. 분석 결과, 지원 초기(2021년)에는 부채비율이 매출액 증가율과 유의미한 정(+)의 시차적 관련성을 보였으나 연차가 경과할수록 희석되었고, 장기(2023년)에는 유동자산과 자기자본비율이 순이익 증가율과 유의한 정(+)의 시차적 관련성을 나타냈다. 본 연구는 보증 전 재무특성이 지원 이후 연차별 성과와 맺는 관련성의 변화를 관찰하여 동태적 경향성을 실증적으로 확인했다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 이를 바탕으로 지원 연차별 특성을 고려한 차별화된 보증심사 모형 및 단계별 사후관리 정책 설계의 필요성을 제안한다.

The five-year survival rate of re-established enterprises is 83.5%, more than twice that of ordinary start-ups (34.7%), indicating high potential. However, the stigma of past failure and information asymmetry severely limit their financing, making public policy guarantees a key funding channel. Prior studies have focused on human capital, such as founder experience, and financial capital, such as debt and credit ratings, but mostly measured performance at a single point and could not trace dynamic changes over time. Time-series studies using objective public financial data remain scarce. This study examines 125 restarted firms that received policy guarantees in 2020. Using year-by-year OLS regressions against the 2019 base year, it traces the lagged relationship between pre-guarantee financial fundamentals (2019) and post-guarantee performance over three years (2021-2023), measured by growth in total assets, sales, and net income. In the early stage (2021), the debt ratio showed a significant positive lagged relationship with sales growth, which faded over time. In the long term (2023), current assets and the equity ratio showed a significant positive lagged relationship with net income growth. By observing how these relationships change over time, this study empirically confirms year-specific dynamic tendencies of post-support performance according to pre-support financial characteristics, an academic contribution. It proposes a differentiated guarantee screening model and stage-by-stage post-management policies that reflect year-specific characteristics after support.

생성형 AI의 확산은 개인 창업자의 조직 기능과 노동투입 구조를 변화시키고 있지만, 기존 1인 창업·솔로프러너(solopreneur) 연구는 AI 활용이 사업 프로세스, 시장검증, 사업모델 확장성과 성과로 이어지는 과정을 충분히 설명하지 못한다. 본 연구는 목적지향적 개념 문헌검토와 이론 각색 설계를 통해 이 공백을 다룬다. 본 연구에서 생성형 AI 기반 솔로프러너는 생성형 AI와 자동화 시스템을 핵심 운영자원으로 활용하고, 전담 상시인력이나 기능별 조직에 의존하지 않고 이를 반복 가능한 사업 프로세스에 통합하는 개인 창업자를 의미한다. 생성형 AI 활용역량은 AI 과업 식별, AI 산출물 평가 및 AI 프로세스 통합으로 구성되는 것으로 보며, 자동화 기반 운영으로 구현되는 경로와 빠른 시장검증에 직접 기여하는 경로를 통해 사업모델 확장성과 사업체 수준 성과로 연결될 것으로 본다. 자동화 기반 운영은 반복 업무에 대한 창업자의 노동시간 의존도를 낮추는 한편, 생성형 AI 활용역량이 빠른 시장검증에 미치는 효과를 강화할 수 있다. 다중 실험은 적정 수준에서는 빠른 시장검증과 사업모델 확장성의 관계를 강화하지만, 과도해지면 그 효과를 약화시킬 수 있는 조절조건으로 본다. 본 연구는 이러한 관계를 분석수준별로 구분한 일곱 개의 이론적 명제로 제시하고, 자동화 기반 운영효율, 창업자 노동시간 대비 사업체 산출 및 장기 수익성을 사업체 수준 성과지표로 제안한다.

Generative AI is reshaping the organizational functions and labor-input structures of individual entrepreneurs. Yet solo entrepreneurship and solopreneurship studies have not fully explained how AI use translates into business processes, market validation, business model scalability, and performance. Through a purposive conceptual literature review and theory-adaptation design, this study defines a generative AI-enabled solopreneur as an individual entrepreneur who integrates generative AI and automation systems into repeatable business processes as core operating resources without relying on dedicated full-time staff or functional departments. Generative AI utilization capability comprises AI task identification, AI output evaluation, and AI process integration. This capability may contribute to business model scalability and firm-level performance through two pathways: integration into automation-based operations and direct support for rapid market validation. Automation-based operations may reduce founder labor-time dependence in repetitive tasks and strengthen the effect of AI capability on rapid market validation. Multiple experimentation may moderate the relationship between rapid market validation and business model scalability, strengthening it at appropriate levels but weakening it when excessive. The study presents seven theoretical propositions across levels of analysis and proposes automation-based operating efficiency, firm output relative to founder labor time, and long-term profitability as firm-level performance indicators.