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문제 정의
- 특히 본 연구에서는 정보보호 투자 효과에 대해, 인과관계를 이중차분법(Difference-in-Differences)을 이용하여 살펴보는 것을 주제로 삼고 있다. 그 이유는 첫째, 위에서 언급한 정보보호 분야의 특이성에 따라 정보보호 투자가 침해사고의 건수를 감소시킬 것이라는 일반적인 인과관계에 대한 믿음이 과연 실제 데이터에 의해 지지되는지를 살펴보고자 함이다. 둘째, 역시 정보보호 데이터의 특이성 때문에 정보보호 투자를 수행하지 않은 기업과 침해사고를 경험하지 않은 기업이 전체 샘플에서 대다수로 나타나고 있어, 일반적인 실증분석 방법과 차별화하여 이러한 특징을 적절히 통제하는 실증적인 방법이 필요하기 때문이다.
- 마지막으로, 역의 인과관계, 즉 정보보안 침해사고에 대한 경험이 사후적으로 정보보호 투자비율을 증가시키는 성향이 어떠한 업종에서 현저하게 나타나는지를 살펴보도록 한다. 통제변수를 제외하고 총 8개 서비스업의 업종별로 식(10)을 추정한 결과는 Table 7.
- 먼저 통상적인 인과관계의 분석에 대해 살펴보자. 이중차분법을 이용하는 경우 위의 식 (7)과 같은 회귀식을 구성하는데, 만일 사용되는 데이터가 본 연구의 경우와 같이 균형 패널(balanced panel)이면 이를 차분하여 다음과 같이 회귀식을 설정할 수 있다.
- 본 연구에서는 이러한 방법 중에서 이중차분법(Difference-in-Differences)을 이용하여 정보보호 투자의 효과 및 정보보호 투자와 침해사고의 인과관계를 살펴보고자 하였다. 이중차분법을 간단히 설명하면 다음과 같다.
- 본 연구에서는 첫 번째 문제를 우리나라에서 지속적으로 이루어지고 있는 정보보호 관련 기업조사, 즉 한국인터넷진흥원의 “기업의 정보보호 실태조사”의 원자료를 이용하여 해결하고자 하였고, 두 번째 문제는 원자료를 패널데이터로 재구성하여 인과관계 분석에 적절한 이중차분법을 이용하여 분석하고자 하였다.
- 본 장에서는 기업의 정보보호 투자와 정보보안 침해사고에 대한 데이터가 존재하는 경우를 상정하고, 일반적인 실증분석을 행할 경우에 어떠한 문제점이 발생하는지를 살펴보기로 한다. 편의상 정보보호 투자의 정보보안 침해사고에 대한 효과를 분석하기 위해 N 개 기업의 데이터가 있는 경우를 상정하자.
- 본 연구에서는 위의 원자료를 이용하여 한 가지 추가적인 과정을 거쳐서 필요 변수를 추출하였다. 이미 설명한 것처럼 본 연구에서는 정보보호 투자 및 정보보안 침해사고를 두 가지 주요한 변수로 삼고, 통상적인 인과관계 및 역의 인과관계를 이중차분법으로 살펴보고자 한다. 그런데 [9]에 따르면, 이중차분법을 이용하는 경우 처리변수(treatment variable)와 누락변수(omitted variable)간 상관관계(correlation)로 인해 추정결과가 왜곡될 가능성을 고려하여 처리변수의 선택에 유의하여야 한다는 점을 지적하고 있다.
- 이에 따라 본 연구에서는 민간 기업만을 대상으로(전체 기업 중에는 회사외 법인 및 국가기관/지방자치단체도 포함되어 있음) 하고, 서비스업만을 대상으로(전체 기업 중에는 농수산업, 제조업, 건설업 등이 포함되어 있음) 하며, 기업 규모를 종업원 수 기준으로 10∼250명인 경우로 제한하여 분석하고자 한다.
가설 설정
- 본 장에서는 기업의 정보보호 투자와 정보보안 침해사고에 대한 데이터가 존재하는 경우를 상정하고, 일반적인 실증분석을 행할 경우에 어떠한 문제점이 발생하는지를 살펴보기로 한다. 편의상 정보보호 투자의 정보보안 침해사고에 대한 효과를 분석하기 위해 N 개 기업의 데이터가 있는 경우를 상정하자. 이에 부가하여 만일 기업 i(∈[1, N]) 가 정보보호 투자를 수행하였다면 Xi = 1 로, 투자를 하지 않았으면 Xi = 0 으로 나타내며, 정보보호 투자를 수행한 기업의 수를 N1 , 그렇지 않은 기업의 수를 N0 이라고 하자.
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