ㅇ 벤처기업은 위험부담은 크지만 성공하면 기대수익이 큰 독자적인 신기술이나 아이디어를 가지고 왕성한 기업가 정신을 바탕으로 신규시장을 개척해나가는 신생 중소기업이라고 할 수 있다. 외환위기 이후 우리나라 경제성장의 한축으로서 긍정적인 역할을 수행해 온 벤처기업에 대해 2001년 정책자금지원의 방안으로 벤처 Primary CBO를 발행하게 되었고, 벤처기업에 대한 신용평가가 이루어지게 되었다. 따라서 벤처기업의 신용등급을 결정짓는 재무변수와 비재무변수를 찾아보고자 한다.

ㅇ 본 연구에서는 Primary CBO를 발행한 기업들 중 코스닥에 등록된 53개사의 신용등급을 기초로 위험성, 성장성, 수익성, 활동성, 생산성비율로 크게 대분류한 후 기존 국내외 연구에서 설명력이 있다고 판명된 재무비율들 2가지씩 채택하여 총 10가지의 재무비율을 선정했다. 또한 벤처기업의 특성상 신용등급의 결정에 영향을 미칠것으로 판단되는 창업자 혹은 대표이사의 특성과 기업의 연구개발활동, 기업의 연혁 그리고 시장지표인 E/P 값과 PBR값을 고려했다. 또한 업종별로 표본을 다시 구분해서 실증분석해 보았다.

ㅇ 첨단제조업과 정보통신업종의 표본을 대상으로 한 경우는 석박사를 통합하면 석박사이상과 학사 그리고 고졸이 모두 신용등급 평균3점으로 동일하다. CEO의 학위는 기업의 신용등급과 관계없는 결과를 보여주고 있다. 하지만 전공의 경우는 이공계출신의 경우 기타전공보다 높은 신용등급의 평균을 나타내고 있다. 이것은 첨단제조업과 정보통신서비스업이라는 업종특성을 반영한 결과로 보여진다. 일반제조업과 기타업종을 대상으로 한 경우는 학위가 높을수록 높은 신용등급 평균을 보여주고 있다. 또한 전공은 이공계전공이 아닌 경우가 이공계전공인 경우보다 높은 신용등급의 평균을 보여주고 있다. 전체 표본을 대상으로 한 경우 유의미한 특성은 찾을 수 없었다.

ㅇ 회귀분석 결과로는 먼저 표본 전체를 대상으로 재무비율만을 고려했을 때는 위험성 비율인 유동비율과 부채비율, 수익성 비율인 ROE, 활동성 비율인 재고자산회전율 그리고 생산성비율인 부가가치율이 변수로 포함되었을 때 가장 높은 설명력을 보여주고 있다. 이러한 결과는 무엇보다도 벤처기업의 특성을 고려한 것으로 생각된다. 즉 높은 위험을 부담하고 있기 때문에 부도의 가능성이 낮은 벤처기업들이 높은 신용등급을 획득한 것으로 추론된다.

ㅇ 업종별 구분을 통한 회귀분석 결과 전체를 대상으로 한 결과보다 업종별 분석의 경우 눈에 띄게 설명력이 높아진 것을 알 수 있다. 또한 통계적으로 의미있는 변수가 뚜렷하게 변하였다. 먼저 첨단제조업 및 정보통신서비스업의 경우 전체를 대상으로 한 회귀분석의 결과에서 ROE변수를 제외한 나머지 변수가 그대로 채택되었다. 즉 유동비율, 부채비율, 재고자산회전율, 부가가치율이 의미있는 변수로 채택되었다. 하지만 일반제조업 및 기타업종의 경우 유형자산증가율, 순이익률, 총자산회전율, 재고자산회전율이 채택되었다. 첨단제조 및 정보통신서비스업의 경우와 재고자산회전율만이 중복되고 나머지는 모두 다른 변수이다. 업종의 특성을 반영해서 채택되는 변수 역시 달라진 것으로 보여진다.

ㅇ 벤처기업의 특성을 반영하는 비재무변수들이 모형의 설명력을 증가시켜줄 것이라는 예상과 달리 전체 표본의 경우 산업재산권인 PATENT, 첨단제조업과 정보통신서비스업의 경우 R&D/SAEL이 그리고 일반제조업과 기타업의 경우 E/P변수와 DEGREE(학위)변수가 유의한 결과를 보여주고 있다. 이는 비재무변수의 측정이 잘못 되었거나 코스닥 등록 벤처기업이라는 전체 표본 내에 서도 업종별 특성차이가 뚜렷하기 때문에 그 특징을 불확실성 없이 가시적으로 보여줄 수 있는 변수만이 벤처기업의 신용등급을 잘 설명해줄 수 있다고 해석할 수 있을 것이다. 또는 코스닥에 등록된 기업만을 대상으로 실증분석을했기 때문에 표본이 전체 벤처기업의 특성을 제대로 반영하지 못한 결과로 해석할 수도 있을 것이다.