데이터 기반 정책지원 대상 우수 중소기업 발굴 방법론 연구: 국내 수산산업을 대상으로 = Data-based Method of Selecting Excellent SMEs for Governmental Funding Policy: Focused on Fishery Industry in Korea

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Korean fisheries industry is a traditional business, the majority of which are small and medium-sized enterprises (SMEs). It has played an important role in the South Korean economies in the past several decades, but it currently faces the limitations of growth potential and profitability due to declining workforce, aging populations, deteriorating fishery environments, climate changes, and rapid changes in the global industrial ecosystem. Many studies have suggested solutions for the fisheries industry in macro perspective, but there are rarely any studies taking the strategic approaches for the problem. If it is possible for governments to support the companies that are likely to increase their value-added selectively, it will break through the current situation more effectively. This paper introduces a study on the selection method utilizing data envelopment analysis (DEA) to find SMEs with potentials to increase profits and growth. We suggest selecting SMEs with high management efficiency and ability to utilize intangible assets as the target companies. We also suggest policy objectives for SMEs in the domestic fisheries industry based on the results of DEA analysis and propose a data-based method for the policy decisions.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 수산산업 대상으로 하는 정부정책의 효율성 강화를 위한 정부지원 대상 우수기업 선정방법에 대한 연구로서, 미래의 이익의 질이 높을 것으로 예상되는 경영효율성을 지니면서, R&D를 통한 혁신역량을 보유한 것으로 여겨지는 무형자산성과가 높은 수산산업 내 중소기업을 지원 대상으로선정하기 위하여 DEA 방법론을 사용하였다. 선정을 위해 KIS-Value DB의 2014~2016년 재무정보를사용하였고, 해양수산부(2015)가 제시한 수산산업 분류기준을 통해 국내 수산산업에 속한 543개 기업을 분류하였으며, DEA를 사용하여 국내 수산산업의 경영성과와 무형자산성과를 분석하였다. 본 연구에서는 수산업의 대분류기준으로 분석 범위를 설정하여 수산산업 전반의 상황을 살펴볼 수 있었으나, 수산업 내 중분류 기업들 간에 이질성이 높을 가능성이 존재한다. 이에 향후 연구에서는 각 중분류별로 분석한 후 전체를통합하는 접근이 필요할 것이다.

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