중소기업의 성장 예측에 대한 머신러닝 활용 방안 탐색 연구(Ⅱ): 중소기업 성장성 예측 | 국내연구자료

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중소기업의 성장 예측에 대한 머신러닝 활용 방안 탐색 연구(Ⅱ): 중소기업 성장성 예측

중소벤처기업연구원

2025.04.15

중소벤처기업연구원은 「중소기업의 성장 예측에 대한 머신러닝 활용 방안 탐색 연구(Ⅱ): 중소기업 성장성 예측」보고서를 발표하였다.

[연구의 필요성 및 목적]
- (연구의 필요성) 최근 정책의 수립과 계획, 시행에 있어서 데이터에 기반한 과학적인 분석을 통한 정책적 의사결정의 중요성이 강조됨에 따라 머신러닝 기법 적용 시도가 활발히 이루어지고 있지만 머신러닝을 활용한 중소기업 관련 연구는 아직 부족한 상황
- (연구의 목적) 중소기업 성장의 촉진과 관련된 데이터 기반 정책 설계를 위한 기초연구로써 중소기업 관련 연구에 머신러닝 모형의 활용 방안을 모색

[연구의 범위 및 방법]
- 주요 머신러닝 모형의 개념과 특징에 대한 고찰 등 머신러닝 모형의 개관
- 머신러닝 기법을 적용한 기존 연구사례 검토
- 중소기업통합정보시스템(SIMS) 기반 주요 머신러닝 알고리즘에의 적용 및 분석

[중소기업 마이크로데이터를 활용한 예측 연구 시 머신러닝 모형의 적극적 활용 검토]
- 중소기업의 매출액 수준을 예측하는 데에 있어서 다양한 예측모형을 탐색해본 결과 의사결정나무 기반 머신러닝 알고리즘이 우수한 성능을 보이는 것을 확인
- 중소기업 성장성 예측 이외에 중소기업 관련 다양한 분야(중소기업의 생존, 고성장기업군 예측 등)에 대한 예측과 전망에도 머신러닝 기법을 적극 활용하여 데이터 기반 정책 수립 및 결정 등에 효율적이며 과학적인 근거를 마련할 필요

[가용 데이터 주기의 확장과 관리 등을 통해 효율적인 예측연구의 기반을 마련할 필요]
- SIMS 내 데이터의 빈도와 주기가 월·분기·반기 단위 등 보다 높은 수준으로 제공된다면 머신러닝 모형을 활용하여 정확한 장·단기 예측치 추정이 가능
- 예측치에 대한 검증 및 모형의 개선·보완을 통해 추후 시의성 있는 정책의 수립과 설계에 필요한 신속한 예측치를 추정할 수 있을 것

[SIMS 내 가용 가능한 변수의 다변화 및 중소기업 이질성 고려 필요]
- 본 연구의 한계로는 개별기업의 특성을 반영하는 타 설명변수가 많지 않은 점, 그리고 개별 특성별 중소기업군·정책지원 분야별 수혜 중소기업군 등 기업 간 이질성을 충분히 고려하지 못한 점 등이 존재
- 향후 후속연구를 통해 가용 가능한 변수를 다변화하는 한편 업력별·혁신형 및 수출형 기업별·정책지원 수혜 분야별 등 중소기업의 이질성을 고려할 필요

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