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본 연구는 국내 중소기업의 스케일업 성공요인을 도출하기 위해 ERIS 모델을 토대로 머신러닝 분석을 진행하였다. 이를 위해 기업가, 자원, 산업 환경, 경영 전략이라는 ERIS의 네 가지 관점을 머신러닝에 투입, 결과를 분석하였다. 스케일업 예측모형의 정확도를 위해 본 연구는 과학기술정책연구원이 제공하는 제조업에 속한 2020년 중소기업의 데이터를 활용하였다. 분석 결과, 중소기업의 스케일업 성장에 있어 경영자의 기업가적 특성과 조직의 차별화된 경영 전략이 매우 중요한 성공요인이라는 점을 확인할 수 있었다. 기업가적 특성 및 전략에 비해 산업 환경과 자원관리 영역은 중소기업의 스케일업 성장에는 상대적 중요성이 다소 약한 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 본 연구는 중소벤처기업 정책 연구기관, 중소기업을 경영하는 경영진 및 일선 현장에 필요한 실무적 교훈을 제안, 논의하였다.
This research is based on ERIS framework (Entrepreneur, Resource, Industry environment, and Strategy) for scale-up growth model, and attempts to derive the success factors for scale-up Korean SMEs using machine learning analysis. We begin with a comprehensive outlook of the four categories of ERIS model, translating these onto our machine learning analysis. To verify the scale-up predictive model, the present study used parts of the data of manufacturing firms in the 2020 KIS dataset. The empirical results indicated that entrepreneurial capabilities and differentiated business strategy are common success factors of impact on scale-up growth. Compared with the significantly influence of entrepreneurial capabilities and strategy, the activities of both industry environment and innovative resources were only a minor effect to the process of scale-up of Korean SMEs. On the basis of research results, we discuss practical lessons for policy research institutes, practitioners, and SMEs in Korea.
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ERIS Model, SMEs, Scale-Up, Machine Learning
