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영어

This study develops and validates the Industry-Region Fit (IRF) framework through simulation-based analysis of entrepreneurial ecosystem interactions affecting startup performance. Unlike previous research focusing on individual factors, this study emphasizes dynamic interactions between industry specialization, network strength, and institutional support specialization. We adopted simulation methodology to isolate multilayered interactions difficult to observe in real-world settings. Analyzing 1,000 startups across five major U.S. hubs (Silicon Valley, Boston, New York, Pittsburgh, Austin) during 2019-2023, we found higher industry specialization significantly increases startup survival probability (hazard ratio=0.65, p<.001), with network strength positively moderating this relationship (interaction hazard ratio=0.61, p<.001). Institutional support specialization enhanced growth rates (β =0.062, p<.01). High-level combinations across all dimensions showed 30 percentage points higher survival rates, demonstrating synergistic effects. Effects were strongest in knowledge-intensive industries like IT and biotechnology (IT hazard ratio=0.58, p<.001). This study contributes by integrating cluster, network, and institutional theories into a cohesive framework. Findings suggest the importance of integrated approaches considering ecosystem complementarities rather than single-factor interventions in regional entrepreneurship policy formulation.

한국어

본 연구는 산업-지역 적합성(Industry-Region Fit, IRF) 이론적 프레임워크를 개발하고 시뮬 레이션 기반 접근법을 통해 검증함으로써, 창업생태계 구성요소 간 상호작용이 스타트업 성과에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다. 그간 창업생태계 연구들이 단일 요인 중심이었던 것과 달 리, 본 연구는 산업 특화도, 네트워크 강도, 제도적 지원 특화도 간의 역동적 상호작용에 초점을 맞춘 통합적 분석 틀을 제시한다. 현실에서 이러한 다층적 상호작용을 분리하여 관찰 관찰하기 어렵다는 점을 고려하여 시뮬레 이션 방법론을 채택하였다. 미국 5개 주요 창업 허브(실리콘밸리, 보스턴, 뉴욕, 피츠버그, 오스 틴)를 대상으로 2019-2023년 기간의 1,000개 스타트업 합성 데이터를 분석한 결과, 산업 특화 도가 높을수록 스타트업 생존 확률이 유의미하게 증가하였으며(위험비=0.65, p<.001), 네트워크 강도가 이를 긍정적으로 조절하는 것으로 나타났다(상호작용 위험비=0.61, p<.001). 제도적 지원 특화도는 스타트업 성장률을 유의하게 향상시켰다(β=0.062, p<.01). 세 차원 모두 높은 수준일 때 생존율이 약 30%p 높게 나타나 생태계 요소들의 시너지 효과를 실증하였다. 특히 정보기술, 바이오기술 등 지식집약적 산업에서 효과가 더욱 강하게 나타났다 (정보기술 위험비=0.58, p<.001). 본 연구는 클러스터 이론, 네트워크 이론, 제도 이론을 통합한 프레임워크를 제시하고, 지역별 창업 정책 수립에 있어 생태계 요소 간 상호보완성을 고려한 통합적 접근의 중요성을 시사한다.