본 연구는 기술금융에 사용되는 ‘미래 진보성’ 중심의 기술력 평가모형을 이용 하여 기업의 고활동성 여부에 대한 사전적(Ex-ante) 판별력 검증을 목적으로 한다. 분석 대 상기업을 업종(제조업군/非제조업군)과 업력(창업기업군/非창업기업군)으로 구분한 후 해당 군집의 평균 총자산회전율 2배 이상을 달성한 기업을 고활동성 중소기업으로 정의하였다. 의 사결정나무 모형 중 하나인 C5.0 기법을 적용하여 판별모형을 작성한 결과 모든 업종과 업력 에서 99% 이상의 분류정확도를 보였으며, 모형의 판별력이 안정적임을 확인하였다. 분석 결 과 경영진 전문성, 자본참여도, 자금조달능력 항목은 업종⋅업력과 무관하게 고활동성 중소 기업 여부를 결정하는 중요변수로 확인되었으며, 제조업군에서는 기술경영능력과 기술수명 주기 또한 고활동성 중소기업 여부를 결정하는 평가항목임이 확인되었다. 이를 통해 기술력 평가항목을 이용하여 고활동성 중소기업 여부에 대한 사전적 판별 및 정책적 활용에 대한 가 능성을 일정부분 확인할 수 있었다.

기술금융은 금융당국이 금융산업 선진화, 중소기업발전을 위해 강력한 정책적 의지를 가지고 도입하여 시행하고 있는 분야이다. 이러한 배경으로 은행의 자체적인 기술평 가가 2016년 9월부터 시행되었다. 기술우수기업은 기술평가과정에서 산출된 높은 기술등급으로 기존 신용등급이 상향되게 되며, 결과적으로 높아진 신용등급만큼 금융거래시 혜택을 받게 된다. 분석대상은 KEB하나은행이 2016년 9월부터 2017년 하반기까지 수행한 기술평가 대상 2,719개 업체를 분석하였다. 2016년 하반기 수행된 406개 업체에 대한 기술력평가 예비 연구에서 기존 신용등급과 산출된 기술등급을 결합한 결과, J58‘출판업‘의 기술신용등급은 신용등급대비 1.05등급 상향되어 상향정도가 가장 높았으며, C10‘식료품 제조업‘이 두 번째로 상향정도가 높았다. 이로써 기술력평가를 통한 수혜업종을 가려낼 수 있었으며, 업종별 기술 평가의 유용성을 확인할 수 있었다. 이에, 전체 수행기간동안 평가된 2,719개 업체에 대하여 기술력, 업력, 성장유망업종별 분석을 수행하였다. 분석결과 기술력 T-4이상 등급 업체들의 신용등급 상향정도가 가장 높았으며 5년 기준 업력에 따른 기술력평가의 유효성은 미미한 것으로 파악되었다. 정책지원의 효율성차원에서 지정된 성장유망업종에 해당하는 업체들을 대상으로 분석한 결과 일반기업대비 신용등급의 상향정도가 높아 성장유망업종 지원의 유용성을 확인할 수 있었다. 향후, 은행의 업체 발굴 또는 당국의 정책수립시에 T-4이상의 기술력 우수기업, 성장유망 업종에 집중하면 자금지원 효과를 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.

2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정 하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서 를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되 어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결 합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하 반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개 발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상 관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허 수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.