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This study investigates how digital platform proliferation reshapes industrial structure by influencing entrepreneurial entry dynamics. Drawing on organizational ecology theory, we distinguish two subgroups of Platform-Dependent Entrepreneurs (PDEs): Emerging Platform Entrepreneurs (EPEs)—new entrants without prior business experience—and Conventional Businesses on Platforms (CBPs)—incumbent firms utilizing platforms as additional channels. Using Airbnb data from Florida (2008–2020), we find that the density of EPE entry follows a U-shaped pattern: initially slow due to uncertainty, rapidly accelerating with platform maturity, and plateauing upon saturation. In contrast, CBP entry exhibits an inverse U-shaped relationship, initially signaling market legitimacy but subsequently limiting entry as competition intensifies. The findings clarify entrepreneurial entry patterns, density-dependence dynamics, and competitive interactions within digital platform ecosystems.

한국은 중동건설붐으로 한국 경제가 발전해왔고 2025년 현재는 반도체, 자동차, 조선산업으로 해외수출이 성장하고 있다. 이러한 모든 산업의 기초는 중소제조사의 지속적인 성장과 경쟁력에서 연결된다고 볼 수 있다. 본 연구는 한국 중소제조사의 해외진출역량이 수출지원 활용도와 수출성과에 미치는 영향에 대하여 글로벌 PM역량의 조절효과 중심으로 연구를 하였다. 중소기업이 전체 기업 수의 99%와 고용의 88%를 책임지고 있으며. 국가의 정책 관심도도 높아져 2017년 ‘중소기업청’을 ‘중소벤처기업부’로 격상시켰다(중소벤처부, 2022). 그만큼 중소기업은 경제의 성장과 확대 그리고 고용창출 측면에서 한국 경제에서 차지하는 역할이 매우 크다.
대형 EPC를 통한 프로젝트 입찰이 현저하게 줄어 들었으며, 한국플랜트 산업협회는 중소·중견기업 맞춤형 지원을 통해 플랜트 대기업과의 상대적 격차를 해소함으로써, 중소·중견기업들의 해외 수주를 실질적으로 확대하는 것이 가장 큰 목표가 되어야 한다고 산업통상자원부에서는 강조하고 있다.
중소제조사는 해외진출역량과 해외영업 책임자의 역량이 글로벌 PM역량에 충족하여 수출성과에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 이루어져 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소제조사의 해외진출역량이 수출성과의 관계 요소를 정의하고, 수출지원활용과 수출성과 관계에 관한 검정한 후, 해외진출역량과 수출지원활용도 관계가수출성과에 대한 글로벌 PM역량의 조절효과를 확인하였다. 이 결과를 토대로 중소제조사에게 해외진출역량 과 수출지원활용 및 수출성과의 관계와 중소제조사의 글로벌 PM역량 의 효과에 대한 학문적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

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본 연구는 중소기업을 대상으로 동태적 역량이 인공지능(AI) 역량을 매개로 시장 대응력에 영향을 미치는지, 그리고 이 관계가 업종에 따라 집단 간 차이를 보이는지를 실증적으로 분석하였다. 30대 이상 경영 관리자 및 혁신 실무자를 대상으로 모바일 설문을 실시해 188부의 유효 응답을 확보하였고, SPSS 23과 AMOS 23을 활용해 분석하였다. 구조방정식 모형 분석 결과, 동태적 역량은 시장 대응력에 긍정적 영향을 미쳤으며, AI 역량은 이 관계를 매개하는 변수로 확인되었다. 업종에 따라 AI 역량과 시장 대응력, 동태적 역량과 시장 대응력 간에는 집단 간 차이가 일부 있었으나, 동태적 역량과 AI 역량 간 관계에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 경로별로 보면, ‘동태적 역량 → AI 역량’에서 업종 간 유의한 차이가 나타나지 않은 것은, 산업 전반의 디지털 전환(DX) 진전에 따라 기술 수용 격차가 줄어들면서 AI 역량으로의 전이 과정에서 업종 간 차이도 감소했기 때문으로 해석된다. 반면, ‘AI 역량 → 시장 대응력’에서는 업종별 차이가 나타났는데, 비정보통신업종은 물리적·구조적 제약으로 인해 전략적 AI 역량의 영향력이, 정보통신업종은 기술의 사업 전환 역량으로 실행적 AI 역량의 영향력만이 통계적으로 유의하게 나타났다. 이는 DX가 전 산업에 걸쳐 진행되며 기술 수용 격차는 줄어들고 있으나, AI 전환은 아직 초기 단계에 있어 업종의 고유 특성에 따라 동태적 역량과 AI 역량이 시장 대응력에 미치는 영향 경로와 정도에 차이가 존재함을 시사한다. 이에 따라, 중소기업이 AI를 효과적으로 도입하고 활용하기 위해서는 자사의 산업 내 위치와 업종 특성을 진단하고, 이에 기반한 전략적 우선순위 설정이 필요하며, AI 전환과 관련된 정부 정책의 경우, 산업 내 업종별 AI 적용 수준과 기술 수용력을 면밀히 진단하고, 이에 기반한 맞춤형 지원 체계를 마련함으로써 정책의 실효성을 높일 필요가 있다.

인공지능 대전환의 시대에 한국 중소기업 생태계의 혁신 전략 방향은 다음과 같은 핵심 요소들을 포함해야 한다. 현재 한국 중소기업의 AI 도입률이 아직 낮은 수준임을 고려할 때, 이를 극복하고 AI를 통한 경쟁력 강화를 위한 다각적인 접근이 필요하다.

1. AI 도입 및 활용 인식 전환 및 단계적 접근 : •인식 전환: AI를 단기적인 비용이 아닌, 중장기적인 투자 관점에서 "없으면 도태될 핵심 경쟁력"으로 인식하도록 유도해야 한다. CEO 및 경영진 대상 AI 교육을 통해 AI의 가치와 중요성을 인지시키는 것이 중요하다. •단계적 도입: AI를 한 번에 대규모로 도입하기보다, 데이터 수집 → 소규모 자동화 → 고도화된 예측 모델 순으로 단계적 도입 전략을 수립하도록 지원해야 한다. •AI 활용 사례 공유 및 확산: 성공적인 AI 도입 및 활용 사례를 적극적으로 발굴하고 공유하여 다른 중소기업들이 AI 도입의 필요성과 효과를 체감할 수 있도록 해야 한다.

2. 인프라 및 기술 역량 강화 : •AI 기술 인프라 구축 지원: AI 도입을 위한 클라우드 인프라, 데이터 저장 및 처리 시스템 등 기본적인 IT 인프라 구축을 위한 지원을 확대해야 한다. 특히, 제조 중소기업의 경우 스마트공장을 통해 축적된 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 데이터 정교화 작업 및 연동 지원이 필요하다. •AI 전문 인력 양성 및 확보: 중소기업의 AI 역량 강화를 위해 AI 전문 인력 양성 프로그램을 확대, 외부 AI전문가와의 협력 기회를 제공하여 중소기업이 AI 기술을 내재화할 수 있도록 지원해야 한다. •AI 기술 개발 및 응용 지원: 중소기업의 특성을 고려하여 범용 AI 기술보다는 특정 산업 분야에 적용 가능한 AI 응용 기술 개발에 집중하도록 지원하고, 이종 산업 간 융복합 AI 거버넌스를 통해 기술 경쟁력을 확보할 수 있도록 유도해야 한다. •오픈 이노베이션 활성화: 대기업, 연구기관, 스타트업 등과의 개방형 협력을 통해 AI 기술 및 솔루션을 중소기업이 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 생태계를 조성해야 한다.

3. 맞춤형 정책 지원 및 제도 개선: •재정 지원 확대: AI 솔루션 도입 및 개발에 필요한 자금 지원(AI 바우처 등)을 확대하고, AI 도입의 초기 비용 부담을 완화해 줄 수 있는 정책적 지원이 필요하다. •규제 개선 및 유연성 확보: AI 기술 개발 및 상용화에 걸림돌이 되는 규제를 개선하고, 신기술의 빠른 시장 진입을 위한 유연한 규제 환경을 조성해야 한다. •정보 제공 및 컨설팅 강화: 중소기업의 AI 도입 및 활용에 대한 정보를 쉽게 접할 수 있도록 가이드라인, 체크리스트 등을 제공하고, 기업별 맞춤형 AI 도입 전략 수립을 위한 전문 컨설팅을 지원해야 한다. •지역 주도형 AI 전환: 지역별 특성을 고려한 AI 전환 정책을 추진하여 지역 중소기업의 AI 활용 및 확산을 촉진　한다.


4. 데이터 기반 혁신 생태계 조성: •제조 데이터 확보 및 활용: 제조 현장의 데이터를 기반으로 유·무료 데이터셋을 확보하고, 라이브러리를 통해 제조 데이터 공유·거래 시장을 형성하여 중소기업이 AI 학습에 필요한 데이터를 쉽게 확보할 수 있도록 해야 한다. •데이터 활용 역량 강화 교육: 중소기업이 데이터를 수집, 분석, 활용할 수 있는 역량을 키울 수 있도록 데이터 리터러시 교육 등을 제공해야 한다.

5. 스타트업과의 연계 강화: •AI 스타트업 육성 및 협력: 혁신적인 AI 기술을 가진 스타트업을 적극적으로 육성하고, 이들 스타트업의 AI 기술이 지역 주력산업 등 중소기업에 적용 및 확산될 수 있도록 연계 프로그램을 강화해야 한다. •AI 기반 서비스형 모델 확산: 중소기업이 직접 AI 솔루션을 구축하기 어려운 현실을 고려하여, AI 기반의 서비스형(SaaS) 모델 도입을 촉진하고 관련 스타트업을 지원해야 한다.　결론적으로, 한국 중소기업 생태계의 AI 혁신 전략은 단순히 AI 기술 도입을 넘어, AI에 대한 인식 전환, 인프라 및 인력 확보, 맞춤형 정책 지원, 데이터 기반의 생태계 조성, 그리고 AI 스타트업과의 유기적인 협력을 통해 중소기업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 목표로 해야한다.

　본 연구에서는 인공지능 대전환 시대의 성공적인 한국　스타트업　생태계혁신전략　방향은 개인, 기업, 국가의 공동 노력을 통해 이루어질 수 있음을　제시하고　끊임　없는 학습과 혁신을 통해 우리는 미래 사회를 주도할 핵심 인재를 육성하고, 대한민국의 지속 가능한 성장을 이끌어낼 수 있는　스타트업　생태계　혁신방향을 제시했다.