농식품 산업의 기술평가 영향요인 분석과 시뮬레이션 기반 기술평가 비교 The Influential Factor Analysis in the Technology Valuation of The Agri-Food Industry and the Simulation-Based Valuation Analysis원문보기
2011년 이후 농식품 산업에서 연구개발 기술 자산들에 대한 평가를 수행할 때 주도적으로 활용되고 있는 방법이 현금흐름할인(DCF) 방법이었으며, 최근에 종자기술 등과 같은 기술자산의 경우에는 기술료 사례 정보를 기반으로 하는 기술평가를 병행하여 수행해 오고 있다. 지금까지 알려진 현금흐름할인 방법은 추정되어야 할 입력변수가 많아 기술평가 시에 정교한 추정이 요구되고 있다. 또한 기술료 사례 정보를 근거로 하는 거래사례비교 방법이나 업종별 산업표준(industry norm)을 적용할 때에도 평가대상 기술자산과 보다 근사한 거래사례가 적용되어야 하는 것은 농식품 산업분야에서도 동일하게 고려되어야 하는 문제이다. 농식품 산업에서 기술평가 시 활용되고 있는 주요입력변수는 경제적 수명주기, 농식품업종 관련 재무적 정보, 할인율, 기술기여율 등이며, 해당 평가기관에서는 기반 정보구축과 자료 최신화를 주기적으로 수행해오고 있다. 본 연구에서는 농식품 산업에서의 기존의 기술평가 시 평가결과에 가장 중요한 영향 미치는 주요변수를 탐색하고, 기술평가 입력 정보의 최신화를 통해 도출된 참조 지원정보를 활용하여 기존의 대표 평가사례들의 평가결과가 어떤 변화가 발생하였는지를 분석하였다. 또한 입력자료 최신화가 기술평가 결과에 미치는 단편적 정보제공을 보완하기 위한 방안을 제시하면서 기존평가 결과와 자료 현행화 이후의 기술평가 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석을 수행하기 위해서 과거 농식품 산업에서 수행되었던 기술평가 사례를 선별하고 이를 바탕으로 입력변수들에 대한 민감도 분석 방법과 주요 핵심변수를 활용한 시뮬레이션 분석방법을 적용하였다. 본 연구결과는 농식품 분야에서 기술평가 시에 활용되고 있는 입력변수들에 대한 자료 최신화 필요성과 핵심입력변수 기반 구축에 대한 중요한 정책적 시사점, 그리고 기술가치평가 결과에 대한 보다 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
2011년 이후 농식품 산업에서 연구개발 기술 자산들에 대한 평가를 수행할 때 주도적으로 활용되고 있는 방법이 현금흐름할인(DCF) 방법이었으며, 최근에 종자기술 등과 같은 기술자산의 경우에는 기술료 사례 정보를 기반으로 하는 기술평가를 병행하여 수행해 오고 있다. 지금까지 알려진 현금흐름할인 방법은 추정되어야 할 입력변수가 많아 기술평가 시에 정교한 추정이 요구되고 있다. 또한 기술료 사례 정보를 근거로 하는 거래사례비교 방법이나 업종별 산업표준(industry norm)을 적용할 때에도 평가대상 기술자산과 보다 근사한 거래사례가 적용되어야 하는 것은 농식품 산업분야에서도 동일하게 고려되어야 하는 문제이다. 농식품 산업에서 기술평가 시 활용되고 있는 주요입력변수는 경제적 수명주기, 농식품업종 관련 재무적 정보, 할인율, 기술기여율 등이며, 해당 평가기관에서는 기반 정보구축과 자료 최신화를 주기적으로 수행해오고 있다. 본 연구에서는 농식품 산업에서의 기존의 기술평가 시 평가결과에 가장 중요한 영향 미치는 주요변수를 탐색하고, 기술평가 입력 정보의 최신화를 통해 도출된 참조 지원정보를 활용하여 기존의 대표 평가사례들의 평가결과가 어떤 변화가 발생하였는지를 분석하였다. 또한 입력자료 최신화가 기술평가 결과에 미치는 단편적 정보제공을 보완하기 위한 방안을 제시하면서 기존평가 결과와 자료 현행화 이후의 기술평가 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석을 수행하기 위해서 과거 농식품 산업에서 수행되었던 기술평가 사례를 선별하고 이를 바탕으로 입력변수들에 대한 민감도 분석 방법과 주요 핵심변수를 활용한 시뮬레이션 분석방법을 적용하였다. 본 연구결과는 농식품 분야에서 기술평가 시에 활용되고 있는 입력변수들에 대한 자료 최신화 필요성과 핵심입력변수 기반 구축에 대한 중요한 정책적 시사점, 그리고 기술가치평가 결과에 대한 보다 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Since 2011, DCF(Discounted Cash Flow) method has been used initiatively for valuating R&D technology assets in the agricultural food industry and recently technology valuation based on royalties comparison among technology transfer transactions has been also carried out in parallel when evaluating t...
Since 2011, DCF(Discounted Cash Flow) method has been used initiatively for valuating R&D technology assets in the agricultural food industry and recently technology valuation based on royalties comparison among technology transfer transactions has been also carried out in parallel when evaluating the technology assets such as new seed development technologies. Since the DCF method which has been known until now has many input variables to be estimated, sophisticated estimation has been demanded at the time of technology valuation. In addition, considering more similar trading cases when applying sales transaction comparison or industry norm method based on information of technology transfer royalty, it is an important issue that should be taken into account in the same way in the Agri-Food industry. The main input variables used for technology valuation in the Agri-Food industry are life cycle of technology asset, the financial information related to the Agri-Food industry, discount rate, and technology contribution rate. The latest infrastructure building and data updating related to technology valuation has been carried out on a regular basis in the evaluation organization of the Agri-Food segment. This study verifies the key variables that give the most important impact on the results for the existing technology valuation in the Agri-Food industry and clarifies the difference between the existing valuation result and the outcome by referring the support information that is derived through the latest input information applied in DCF method. In addition, while presenting the scheme to complement fragment information which the latest input data just influence result of technology valuation, we tried to perform comparative analysis between the existing valuation results and the evaluated outcome after the latest of reference data for making a decision the input values to be estimated in DCF. To perform these analyzes, it was first selected the representative cases evaluated past in the Agri-Food industry, applied a sensitivity analysis for input variables based on these selected cases, and then executed a simulation analysis utilizing the key input variables derived from sensitivity analysis. The results of this study is to provide the information which there are the need for modernization of the data related to the input variables that are utilized during valuating technology assets in the Agri-Food sector and for building the infrastructure of the key input variables in DCF. Therefore it is expected to provide more fruitful information about the results of valuation.
Since 2011, DCF(Discounted Cash Flow) method has been used initiatively for valuating R&D technology assets in the agricultural food industry and recently technology valuation based on royalties comparison among technology transfer transactions has been also carried out in parallel when evaluating the technology assets such as new seed development technologies. Since the DCF method which has been known until now has many input variables to be estimated, sophisticated estimation has been demanded at the time of technology valuation. In addition, considering more similar trading cases when applying sales transaction comparison or industry norm method based on information of technology transfer royalty, it is an important issue that should be taken into account in the same way in the Agri-Food industry. The main input variables used for technology valuation in the Agri-Food industry are life cycle of technology asset, the financial information related to the Agri-Food industry, discount rate, and technology contribution rate. The latest infrastructure building and data updating related to technology valuation has been carried out on a regular basis in the evaluation organization of the Agri-Food segment. This study verifies the key variables that give the most important impact on the results for the existing technology valuation in the Agri-Food industry and clarifies the difference between the existing valuation result and the outcome by referring the support information that is derived through the latest input information applied in DCF method. In addition, while presenting the scheme to complement fragment information which the latest input data just influence result of technology valuation, we tried to perform comparative analysis between the existing valuation results and the evaluated outcome after the latest of reference data for making a decision the input values to be estimated in DCF. To perform these analyzes, it was first selected the representative cases evaluated past in the Agri-Food industry, applied a sensitivity analysis for input variables based on these selected cases, and then executed a simulation analysis utilizing the key input variables derived from sensitivity analysis. The results of this study is to provide the information which there are the need for modernization of the data related to the input variables that are utilized during valuating technology assets in the Agri-Food sector and for building the infrastructure of the key input variables in DCF. Therefore it is expected to provide more fruitful information about the results of valuation.
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문제 정의
Ⅳ장에서는 농식품 산업에서 대표 기술평가 사례 선정에 대한 세부적 내용과 입력변수 추정에 대한 기준과 근거들에 대하서 간략하게 살펴보았다. Ⅴ장에서는 기술평가 영향요인 분석과 자료 현행화에 따른 비교분석 결과를 제시하였다. 마지막으로 Ⅵ장에서는 본 연구의 목적과 연구결과가 제공해주는 시사점에 관해 설명하였다.
따라서 본 연구에서는 농식품 산업 대표 평가사레를 선별하고, 이를 기반으로 민감도 분석을 수행하여 평가사례별 주요 영향변수를 탐색하고자 하였다. 또한 변수의 최신화 이전과 이후로 구분하여 기술평가 결과를 비교분석하여, 향후 주요 영향변수들의 현행화 필요성에 대한 시사점을 도출하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 농식품 산업 대표 평가사레를 선별하고, 이를 기반으로 민감도 분석을 수행하여 평가사례별 주요 영향변수를 탐색하고자 하였다. 또한 변수의 최신화 이전과 이후로 구분하여 기술평가 결과를 비교분석하여, 향후 주요 영향변수들의 현행화 필요성에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 이외에도 주요 영향변수들에 대한 자료 최신화의 결과가 농식품 분야 기술평가 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 평가결과가 제공하는 정보의 한계를 극복하기 위하여 기술, 시장, 사업적 측면에서 미래불확실성과 변동성을 반영할 수 있는 기술평가 방법을 제안하기 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행하였다.
해당기관은 이러한 핵심변수 현행화 사업을 주기적으로 수행해오면서 기술평가에 반드시 중요하게 고려되어야 할 핵심변수들이 무엇이고, 지속적인 자료 갱신이 요구될 가능성이 높은 변수들이 무엇인지에 대한 의문을 갖고 있다. 또한 입력변수 자료의 현행화 이전과 이후의 결과가 기술평가 결과에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지를 살펴보고, 이러한 결과를 토대로 기술평가 방법의 대안을 새롭게 모색해보기 위한 고민을 안고 있다.
향후 가치평가 이해당사자간의 평가결과에 대한 이해의 폭을 넓히고, 평가결과의 신뢰성 제고를 위해서 핵심변수 현행화는 중요한 문제이다. 또한 전반적인 경기불황으로 기업들의 재무적 건전성 악화가 농수산 식품 분야의 가치평가 결과에 있어서도 중요한 영향을 미치고 있어, 본 연구에서는 가치평가 결과에 대한 단편적인 평가결과 정보 이외에 추가적인 정보제공의 필요성 때문에 불확실성이 높은 바이오나 의약산업이 아닌 농수산 식품 산업분야에서도 시뮬레이션 분석을 활용한 가치평가 수행의 필요성을 새롭게 제안하였다.
본 연구에서는 기존의 대표 평가사례 3건을 대상으로 입력변수값 증감분의 폭을 –20% ～ +20%을 정의하면서 이러한 개별적인 입력변수값들이 변화할 때 기술자산 가치가 변화하는 정도를 분석하고자 한다.
본 연구에서는 농림수산식품 관련 대표 평가사례를 바탕으로 입력변수별 민감도 분석을 수행하여 농림수산식품 가치평가 결과에 주요한 영향을 미치는 요인들을 탐색하였다. 농림수산식품에서 활용되고 있는 주도적인 평가모형인 현금흐름할인 모형을 활용하였으며, 이때 활용한 입력변수들은 매출액(매출액 성장률), 기술수명, 매출원가비율, 판관비율, 감가상각비율, 자본적 지출(유무형자산 비율), 운전자본증감액(운전자본소요율), 할인율, 그리고 기술기여도를 대상으로 하였다.
본 연구에서는 농식품 산업에서 기술평가 모형에 활용되는 핵심변수들의 현행화 필요성과 관련 기반 정보 구축의 타당성을 분석하기 위하여, 기술평가 시 평가결과에 중요한 영향을 미치는 주요변수들을 탐색할 수 있는 민감도 분석 방법을 활용하였다. 민감도 분석 방법은 일반적으로 분석모형에 입력되는 단위의 변화량에 따라 분석모형으로 부터 출력되는 단위의 변화량을 탐색하기 위한 방법으로, 순현재가치법을 이용한 기술평가 시 스프레드시트를 활용하는 경우에 분석이 용이한 장점을 보유하고 있다.
본 연구에서는 앞서 분석된 기술평가 주요 영향변수들을 민감도 분석을 통해 확인된 가치평가 결과에 민감하게 영향을 미치는 입력변수들을 대상으로 확률적 모델링을 통해 기존의 확정적 평가방법에 따른 평가결과와 비교분석을 수행하고자 한다. 특히 미래 불확실성이나 변동성을 반영하는 확률적 모델링이 가능한 몬테카를로 시뮬레이션 방법이 많이 활용되고 있으며 이것은 불확실성의 효과를 측정하기 위해 난수를 이용하는 방법으로써, 여러 회수의 모의실험을 통해 매 실행 시 마다 선행적으로 정의된 확률분포 함수로부터 분석모형에 입력하게 될 입력값을 산출하게 된다.
이러한 세 가지 시나리오를 기반으로 설명력이 우수한 평가방법들을 확인하는데 감도분석 방법을 활용하였다. 이 연구에서 감도분석은 공정가치 평가방법의 적절성을 파악하기 위한 목적으로 활용되었다.
이외에도 순현재가치법 기반의 경제성 평가분석에서 기술개발투자비, 사업화 성공률, 그리고 제품생산 기여도에 대한 입력변수를 대상으로 민감도 분석을 수행하였다(심연식, 2015). 이 연구에서는 순현재가치와 내부수익률의 변화를 탐색하면서 사업적 타당성을 확보하기 위해서 입력변수들에 대한 최소요구값을 추정하여 사업적 타당성 확보전략에 대한 필요성을 제시하였다. 이러한 연구결과를 통해서, 요구되는 최소 시장점유율을 달성하기 위해서는 연간 특정금액 만큼의 기술개발 투자가 필요하고 기술개발투자를 통한 사업화 성공률이 현재보다 약간 높아진다면 해당사업의 시장진입이 가능하다는 결론을 확보하였다.
이외에도 주요 영향변수들에 대한 자료 최신화의 결과가 농식품 분야 기술평가 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 평가결과가 제공하는 정보의 한계를 극복하기 위하여 기술, 시장, 사업적 측면에서 미래불확실성과 변동성을 반영할 수 있는 기술평가 방법을 제안하기 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행하였다. 이것은 미래의 기술, 시장, 그리고 사업적 변동성을 일정수준 반영할 수 있는 평가방법으로, 농식품 분야에서 가치평가의 새로운 방향성을 제시하고, 자료 현행화에 따른 단편적인 가치평가 결과와 더불어 기술가치 보유 가능성에 대한 확률적 기대치와 가치평가결과의 범위와 같은 추가적인 정보를 제공하기 위하여 분석을 수행하고자 하였다.
상기 GAP 분석 결과가 제시하고 있는 것은 기존의 확정적 방법에 의한 기술평가 결과가 제공할 수 있는 정보 또는 시사점에는 한계가 있어 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 미래 불확실성을 확률이론에 입각하여 분석할 수 있는 시뮬레이션 분석의 필요성을 제시하였다.
따라서 본 연구에서는 기존에 보유하였던 입력변수 참조정보와 최근 현행화 사업에 따라 갱신된 입력변수 참조정보를 이용하여 기존의 기술평가 사례를 근거로 평가결과 정보를 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 활용하여 입력변수에 대한 자료 최신화의 필요성을 제안하고, 핵심입력변수 기반 구축에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 하였다.
3을 활용하였다(Schwartz, 2000). 특히 기업가치 평가 시 실물옵션 모형에서 요구되는 입력파라미터를 대상으로 감도분석을 수행하면서 유의해야할 입력변수를 판별하는 목적으로 활용하였다. 이 연구에서도 마찬가지로 기초자산의 추정 시 유출 현금흐름과 관련된 추가적인 입력변수들은 고려하지 않았으며 실물옵션에서 요구하고 있는 유출 현금흐름인 투자비용 파라미터를 고려하지 않았다.
가설 설정
몬테카를로 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 표본추출 방법을 통하여 모집단의 분포를 추정하고 이를 근거로 난수생성방법을 이용하여 입력변수에 대한 확률분포를 설정한다. 따라서 본 분석에서는 현금흐름할인방법에서 요구되는 입력 변수를 확정적인 변수(variable)로 정의하지 않고, 확률변수(random variable)로 정의하면서 입력변수들에 대하여 확률분포를 각각 가정해야 한다. 이때 확률변수의 대상이 되는 변수는 앞서 분석된 민감도 분석의 결과인 상위 5개 영향변수들을 대상으로 하며, 이러한 입력변수들을 대상으로 과거 재무적 정보를 활용하여 모집단의 확률분포를 적합하여 가정해야 할 경험적 확률분포를 탐색한다.
먼저 상기 민감도 분석 결과로 도출된 대표 평가사례별 주요 영향요인들을 대상으로 확률변수로 가정하였다. 결과적으로 확률변수 대상은 매출액(매출액 성장률), 매출원가비율, 판관비율, 자본적 지출(유무형자산 비율), 할인율, 그리고 기술기여도 관련 변수이다.
위와 같은 유사한 방식으로 나머지 평가사례들에 대해서도 각각의 관련 업종들 (C2020, C1074)의 재무정보들을 활용하여 확률변수를 과 같이 가정하였다.
그리고 기존 기술평가 결과와 입력자료 최신화를 통한 평가결과를 비교하기 위한 GAP 분석을 수행하면서 자료 최신화로 인한 평가결과의 변화를 탐색한다. 이때 기존평가와 동일한 조건으로 평가를 수행하기 위해서 모든 입력 변수값 결정에 이용되었던 가정, 근거, 그리고 평가기준들은 동일한 조건을 반영하여 평가를 수행한다.
최종적으로 민감도 분석 결과 주요 핵심입력변수는 결정은 8개의 입력변수 중에서 상위 5개변수를 선별(하위 3개의 변수들이 대체로 매우 미미한 영향을 미치기 때문)하여 핵심입력변수로 정의하며 이러한 핵심입력변수 정보와 GAP 분석 결과정보인 기존 평가 결과와의 차이점에 대한 내용을 바탕으로, 변수 현행화에 따른 확률적 모델링을 통한 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행한다. 이때 핵심 입력변수들은 확정적 변수가 아닌 확률적 변수로 정의하며 이때 필요한 확률분포는 과거 16년간의 기업 재무정보를 분석을 통한 경험적 확률분포로 각각 가정한다.
특히 핵심 입력변수로 선별된 입력변수들에 대해 시뮬레이션 분석에서 요구되는 확률 분포를 정의하기 위하여 2000년부터 2015년까지 확보된 기업데이터의 재무정보를 기반으로 경험적 확률분포를 적합(fitting)하여 분포를 각각 가정하며, 과거 축적된 자료가 존재하지 않는 할인율의 경우에는 비관, 중도, 그리고 낙관적 전망에 따른 시나리오 기반의 삼각확률 분포를 가정한다.
결과적으로 자본적 지출은 투하자본의 규모로써 유출현금흐름으로 인식되기 때문에 사업가치와 기술가치에는 부정적으로 작용하게 된다. 할인율의 경우에는 기술사업화 위험프리미엄 산출시 고려되고 있는 시장 및 사업위험 요소에 따른 평가결과의 최소치와 최대치 점수를 고려하여 최종적인 할인율 산출 시에 적산하여 삼각(Triangular)분포로 가정하였다. 이때 할인율 최소치는 가중평균자본비용에 최소의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술 기술사업화 위험프리미엄 최소값을 적산하여 반영하였으며, 할인율 최빈값은 기존 평가에서 적용하였던 할인율 추정값, 마지막으로 할인율 최대치는 가중평균자본비용에 최대의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술사업화 위험프리미엄 최대값을 적산하여 반영하였다.
제안 방법
국내에서 가치평가와 관련하여 민감도 분석 선행연구 사례를 살펴보면, 생공공학 연구개발 분야에서 옵션트리 모형을 활용하여 기술의 가치를 평가하는 과정에서 기술의 가치에 영향을 미치는 영향요인을 분석하기 위하여 민감도 분석을 수행하였다. 이러한 방법은 옵션트리 모형에서 요구하는 다양한 변수들의 값을 일정 범위 내에서 변화시켜 가면서 기술의 가치에 영향을 미치는 변수를 탐색하였으며 결과적으로 매출액 변수가 기술의 가치에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 제시하였다(박정민 외, 2006).
현금흐름할인 모형을 활용한 농림수산식품 분야 기술평가에서 민감도 분석 대상인 입력변수들은 매출액 성장률, 매출액 대비 매출원가 비율, 매출액 대비 판관비 비율, 매출액 대비 감가상각비 비율, 매출액 대비 유무형자산 비율, 운전자본소요율, 할인율, 그리고 기술기여도인 8개의 입력변수를 대상으로 한다. 그리고 기존 기술평가 결과와 입력자료 최신화를 통한 평가결과를 비교하기 위한 GAP 분석을 수행하면서 자료 최신화로 인한 평가결과의 변화를 탐색한다. 이때 기존평가와 동일한 조건으로 평가를 수행하기 위해서 모든 입력 변수값 결정에 이용되었던 가정, 근거, 그리고 평가기준들은 동일한 조건을 반영하여 평가를 수행한다.
근거 : 농업기술실용화재단에서 제공한 대표적 평가사례들의 현황정보를 재구성.
본 연구에서는 농림수산식품 관련 대표 평가사례를 바탕으로 입력변수별 민감도 분석을 수행하여 농림수산식품 가치평가 결과에 주요한 영향을 미치는 요인들을 탐색하였다. 농림수산식품에서 활용되고 있는 주도적인 평가모형인 현금흐름할인 모형을 활용하였으며, 이때 활용한 입력변수들은 매출액(매출액 성장률), 기술수명, 매출원가비율, 판관비율, 감가상각비율, 자본적 지출(유무형자산 비율), 운전자본증감액(운전자본소요율), 할인율, 그리고 기술기여도를 대상으로 하였다.
따라서 본 연구에서는 기존에 보유하였던 입력변수 참조정보와 최근 현행화 사업에 따라 갱신된 입력변수 참조정보를 이용하여 기존의 기술평가 사례를 근거로 평가결과 정보를 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 활용하여 입력변수에 대한 자료 최신화의 필요성을 제안하고, 핵심입력변수 기반 구축에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 하였다.
또한 국가 R&D 연구개발 사업에서 편익분석을 위해 초기 데이터의 확보 없이도 분석수행이 가능한 시뮬레이션 방법을 활용하여 시장점유율을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며 여기서는 행위자기반 모형 적용을 통해 유통업자 또는 강소기업에 대한 기술이전 교육, 마케팅 지원 등의 다른 변수들을 고려하여 시뮬레이션 분석을 통해 시장 점유율을 예측하는 방법을 새롭게 제시하였다(조재혁, 2016).
상기 입력변수들에 대한 추정값 산출 근거는 매출원가비율, 판관비율, 감가상각비율, 유무형자산비율, 그리고 운전자본소요율 경우에 평가대상기술 관련 농수산식품 업종별 영업이익 기준 상위 25%에 해당되는 재무비율을 2011년～2013까지 고려한 평균값을 적용하였고, 현금흐름기간은 1960년～2011년까지 인용특허수명(TCT)의 중간값을 기준으로 기술의 경제적 수명에 영향을 미치는 요인들에 대한 평가를 바탕으로 조정된 결과를 반영하였으며, 할인율은 2009년～2012년까지 농수산식품 대상 업종의 가중평균자본비용과 추가 적산되는 기술사업화 위험 및 기술성숙도 위험을 근거로 하였다. 또한 기술기여율은 2008년～2012년까지 농수산식품 업종에 따른 무형자산 가치비율과 기술자산비중을 근거로, 개별기술의 영향요인을 추가 고려하여 최종적인 기여율을 산출하였다.
또한 다양한 비상장주식의 공정가치 평가방법들의 타당성을 실증적으로 검증하고 기업특성에 따라 적절한 비상장주식 평가방법을 선택할 수 있는 지침을 개발하기 위하여 현금흐름할인법, 초과이익할인법, 유사기업이용법(이익/순자산 활용, 이익/순자산/매출액 활용)에 의한 추정주가와 실제주가를 실증적으로 비교분석하였다(정창모, 2007). 이 연구에서는 유가증권시장 및 코스닥 시장에서 상장된 기업을 표본으로 활용하여 분석하면서 다양한 입력변수들 중에서 초과이익의 지속기간에 대해 감도분석을 수행하였으며, 세법상 초과이익의 지속기간을 편의상 5년을 인정하는 상황에서 이보다 짧은 3년과 보다 긴 8년을 새롭게 정의하여 평가결과가 어떻게 달라지는지 분석하였다.
또한 미래 현금흐름을 할인하기 위한 할인율을 결정해야 하며 통상적으로 자본조달 원천에 따른 각각의 자본비용을 산출하고, 각 자본의 구성 비율로 가중 평균한 기대수익률인 가중평균자본비용(WACC)을 추정한다. 자기자본비용은 통상 자본자산가격결정모형(CAPM)을 활용하여 산출하게 되고 타인자본비용은 평균 금융조달비용에 의해 산출 되는데 농림수산식품 기술평가를 위한 할인율은 이러한 가중평균자본비용에 기술사업화 위험 프리미엄과 기술성숙도 위험 프리미엄을 적산하여 산출한다.
또한 본 연구에서는 민감도 분석을 통해 확인된 주요 입력변수를 토대로 확률변수로 설정하고, 확률변수의 모수값 추정을 위해서 평가대상기술의 관련 대표업종의 과거 16년간의 재무적 정보를 활용하였다. 이를 토대로 적합 분포와 경험적 분포를 각각 가정하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 확정적 방법에 의한 가치산출 결과가 상황에 따른 발생가능성 측면에서 가치결과 획득 가능성이 희박할 수 있다는 사실을 발견하였다.
민감도 분석을 위한 상기의 입력변수들을 대상으로 최대 20%에서 최소 –20%까지 각각 변화시켜가면서 기술가치 결과에 영향을 미치는 정도를 분석한다.
벤처기업의 가치평가에서 사용된 실물옵션평가방법을 활용하여 입력파라미터 변화에 의해 기업가치가 어떻게 영향을 받는지 살펴보기 위하여 민감도 분석을 수행하였다(이보형, 2010). 이 분석에서는 각각의 입력파라미터(산업평균성장율, 성장률의 수렴속도, 변동률, 할인율)를 –10%와 +10%로 변화시켰을 때 기업가치의 변화를 측정하였으며, 기업 가치에 가장 민감한 파라미터는 성장률 수렴속도이며, 다음으로 할인율, 변동률, 산업 평균성장율 순으로 분석되었다.
변수현행화에 따른 핵심변수의 산출 근거는 비교분석 결과의 타당성을 확보하기 위하여 기존에 각 변수별로 적용되었던 동일한 기준을 적용하였으며, 재무비율과 할인율, 그리고 기술기여율의 경우 자료 분석기간은 2011년～2015년이며, 현금흐름기간은 1960 년～2015년까지 인용특허수명 중간값을 기준으로 활용하였다.
상기 입력변수들에 대한 추정값 산출 근거는 매출원가비율, 판관비율, 감가상각비율, 유무형자산비율, 그리고 운전자본소요율 경우에 평가대상기술 관련 농수산식품 업종별 영업이익 기준 상위 25%에 해당되는 재무비율을 2011년～2013까지 고려한 평균값을 적용하였고, 현금흐름기간은 1960년～2011년까지 인용특허수명(TCT)의 중간값을 기준으로 기술의 경제적 수명에 영향을 미치는 요인들에 대한 평가를 바탕으로 조정된 결과를 반영하였으며, 할인율은 2009년～2012년까지 농수산식품 대상 업종의 가중평균자본비용과 추가 적산되는 기술사업화 위험 및 기술성숙도 위험을 근거로 하였다. 또한 기술기여율은 2008년～2012년까지 농수산식품 업종에 따른 무형자산 가치비율과 기술자산비중을 근거로, 개별기술의 영향요인을 추가 고려하여 최종적인 기여율을 산출하였다.
또한 다양한 비상장주식의 공정가치 평가방법들의 타당성을 실증적으로 검증하고 기업특성에 따라 적절한 비상장주식 평가방법을 선택할 수 있는 지침을 개발하기 위하여 현금흐름할인법, 초과이익할인법, 유사기업이용법(이익/순자산 활용, 이익/순자산/매출액 활용)에 의한 추정주가와 실제주가를 실증적으로 비교분석하였다(정창모, 2007). 이 연구에서는 유가증권시장 및 코스닥 시장에서 상장된 기업을 표본으로 활용하여 분석하면서 다양한 입력변수들 중에서 초과이익의 지속기간에 대해 감도분석을 수행하였으며, 세법상 초과이익의 지속기간을 편의상 5년을 인정하는 상황에서 이보다 짧은 3년과 보다 긴 8년을 새롭게 정의하여 평가결과가 어떻게 달라지는지 분석하였다. 이러한 세 가지 시나리오를 기반으로 설명력이 우수한 평가방법들을 확인하는데 감도분석 방법을 활용하였다.
할인율의 경우에는 기술사업화 위험프리미엄 산출시 고려되고 있는 시장 및 사업위험 요소에 따른 평가결과의 최소치와 최대치 점수를 고려하여 최종적인 할인율 산출 시에 적산하여 삼각(Triangular)분포로 가정하였다. 이때 할인율 최소치는 가중평균자본비용에 최소의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술 기술사업화 위험프리미엄 최소값을 적산하여 반영하였으며, 할인율 최빈값은 기존 평가에서 적용하였던 할인율 추정값, 마지막으로 할인율 최대치는 가중평균자본비용에 최대의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술사업화 위험프리미엄 최대값을 적산하여 반영하였다. 마지막으로 기술기여율은 2011～2015까지 해당 업종의 무형자산 가치비율과 기술자산비중을 곱한 산업기술요소의 자료를 적합하여 최소 0.
따라서 본 분석에서는 현금흐름할인방법에서 요구되는 입력 변수를 확정적인 변수(variable)로 정의하지 않고, 확률변수(random variable)로 정의하면서 입력변수들에 대하여 확률분포를 각각 가정해야 한다. 이때 확률변수의 대상이 되는 변수는 앞서 분석된 민감도 분석의 결과인 상위 5개 영향변수들을 대상으로 하며, 이러한 입력변수들을 대상으로 과거 재무적 정보를 활용하여 모집단의 확률분포를 적합하여 가정해야 할 경험적 확률분포를 탐색한다. 또한 주요 영향변수로 확인되지 않은 변수들(하위 3개 영향변수들)에 대해서는 기존과 동일하게 확정적 변수로 정의하며 이때 변수 현행화에 따른 입력정보를 동일하게 적용한다.
이를 위해서 Ⅱ장에서는 농식품 산업 기술평가 모형과 농식품 가치평가 핵심변수, 그리고 가치평가의 영향요인 분석에 활용되었던 민감도 분석과 주요 영향요인들에 대한 확률적 모델링과 관련된 시뮬레이션 분석에 대한 선행연구 현황을 살펴보았다. Ⅲ장에서는 농식품 분야 기술평가 대표사례 선정에서부터 영향요인 분석, GAP 분석, 그리고 시뮬레이션 분석에 관한 연구수행 방법, 연구범위, 연구조건에 관해 제시하였다.
이를 위해서 먼저 농식품 산업의 대표성을 갖는 과거 기술평가사례를 선별하였으며, 최근에 농업기술실용화재단을 통해 관련 대표사례 3건을 확보하였다.
이외에도 순현재가치법 기반의 경제성 평가분석에서 기술개발투자비, 사업화 성공률, 그리고 제품생산 기여도에 대한 입력변수를 대상으로 민감도 분석을 수행하였다(심연식, 2015). 이 연구에서는 순현재가치와 내부수익률의 변화를 탐색하면서 사업적 타당성을 확보하기 위해서 입력변수들에 대한 최소요구값을 추정하여 사업적 타당성 확보전략에 대한 필요성을 제시하였다.
또한 변수의 최신화 이전과 이후로 구분하여 기술평가 결과를 비교분석하여, 향후 주요 영향변수들의 현행화 필요성에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 이외에도 주요 영향변수들에 대한 자료 최신화의 결과가 농식품 분야 기술평가 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고, 평가결과가 제공하는 정보의 한계를 극복하기 위하여 기술, 시장, 사업적 측면에서 미래불확실성과 변동성을 반영할 수 있는 기술평가 방법을 제안하기 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행하였다. 이것은 미래의 기술, 시장, 그리고 사업적 변동성을 일정수준 반영할 수 있는 평가방법으로, 농식품 분야에서 가치평가의 새로운 방향성을 제시하고, 자료 현행화에 따른 단편적인 가치평가 결과와 더불어 기술가치 보유 가능성에 대한 확률적 기대치와 가치평가결과의 범위와 같은 추가적인 정보를 제공하기 위하여 분석을 수행하고자 하였다.
결과적으로 확률변수 대상은 매출액(매출액 성장률), 매출원가비율, 판관비율, 자본적 지출(유무형자산 비율), 할인율, 그리고 기술기여도 관련 변수이다. 첫 번째 평가사례의 매출액 성장률은 2000년～2015년까지의 플라스틱제품 제조업(C222)의 매출액을 근거로 평균성장율에 대한 경험적 확률분포를 적합(fitting)하여 로그정규 (Log-normal) 분포로 가정하였고, 이와 유사한 방식으로 2000년～2015까지 16년간의 해당 업종 매출원가비율 및 판관비율 데이터를 활용하여 분포적합한 결과 각각 베타(Beta) 분포와 로지스틱(Logistic) 분포로 분석되었다. 이처럼 매출원가비율과 판관비율은 과거 16년 동안 각각 최소 77.
최종적으로 민감도 분석 결과 주요 핵심입력변수는 결정은 8개의 입력변수 중에서 상위 5개변수를 선별(하위 3개의 변수들이 대체로 매우 미미한 영향을 미치기 때문)하여 핵심입력변수로 정의하며 이러한 핵심입력변수 정보와 GAP 분석 결과정보인 기존 평가 결과와의 차이점에 대한 내용을 바탕으로, 변수 현행화에 따른 확률적 모델링을 통한 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행한다. 이때 핵심 입력변수들은 확정적 변수가 아닌 확률적 변수로 정의하며 이때 필요한 확률분포는 과거 16년간의 기업 재무정보를 분석을 통한 경험적 확률분포로 각각 가정한다.
현금흐름할인모형에서 요구되는 입력변수별 개별적인 증감분에 따라 기술자산 가치의 증감분을 알아보기 위한 방법인 민감도 분석을 수행한다. 본 연구에서는 기존의 대표 평가사례 3건을 대상으로 입력변수값 증감분의 폭을 –20% ～ +20%을 정의하면서 이러한 개별적인 입력변수값들이 변화할 때 기술자산 가치가 변화하는 정도를 분석하고자 한다.
대상 데이터
먼저 상기 민감도 분석 결과로 도출된 대표 평가사례별 주요 영향요인들을 대상으로 확률변수로 가정하였다. 결과적으로 확률변수 대상은 매출액(매출액 성장률), 매출원가비율, 판관비율, 자본적 지출(유무형자산 비율), 할인율, 그리고 기술기여도 관련 변수이다. 첫 번째 평가사례의 매출액 성장률은 2000년～2015년까지의 플라스틱제품 제조업(C222)의 매출액을 근거로 평균성장율에 대한 경험적 확률분포를 적합(fitting)하여 로그정규 (Log-normal) 분포로 가정하였고, 이와 유사한 방식으로 2000년～2015까지 16년간의 해당 업종 매출원가비율 및 판관비율 데이터를 활용하여 분포적합한 결과 각각 베타(Beta) 분포와 로지스틱(Logistic) 분포로 분석되었다.
첫 번째 사례는 농업용 플라스틱제품 제조업 관련 기술로 IPC A01G, 농림수산식품 업종분류 0223에 해당되는 기술이다. 두 번째 사례는 비료 및 질소화합물 제조업 관련 기술로 IPC C12P, 농림수산 식품 업종분류 0221에 해당되는 기술이다. 마지막 사례는 조미료 및 식품 첨가물 제조업 관련 기술로 IPC A23L, 농림수산식품 업종분류 0794에 해당되는 기술이다.
두 번째 사례는 비료 및 질소화합물 제조업 관련 기술로 IPC C12P, 농림수산 식품 업종분류 0221에 해당되는 기술이다. 마지막 사례는 조미료 및 식품 첨가물 제조업 관련 기술로 IPC A23L, 농림수산식품 업종분류 0794에 해당되는 기술이다. 상기 3건의 사례들은 농업기술실용화재단에서 수익접근법 기반 하에 대표적인 평가사례를 선별하여 관련 자료를 제공하였고, 핵심변수 현행화에 따른 가치결과의 변화에 대해서 많은 관심을 갖고 있다.
농림수산식품 분야의 기술평가 방법에는 수익접근법 기반의 현금흐름할인법과 시장 접근법 기반의 로열티절감법이 존재하며, 모든 경제행위와 경제적인 가치를 현금흐름으로 표현할 수 있다는 특징 때문에 현금흐름할인 방법이 주도적으로 활용된다. 이처럼 주도적인 평가방법을 통해 기술평가가 이루어진 농림수산식품 분야의 대표 3건 사례를 대상으로 분석을 수행한다.
최근까지 농업기술실용화재단에서는 농림수산식품 관련 기술 자산들을 대상으로 다양한 목적의 기술평가를 수행해오고 있으며, 이러한 사례 중에서 수익접근법 평가방법을 활용한 대표적인 사례 3건을 선정하여 본 연구에서 활용하였다. 첫 번째 사례는 농업용 플라스틱제품 제조업 관련 기술로 IPC A01G, 농림수산식품 업종분류 0223에 해당되는 기술이다. 두 번째 사례는 비료 및 질소화합물 제조업 관련 기술로 IPC C12P, 농림수산 식품 업종분류 0221에 해당되는 기술이다.
최근까지 농업기술실용화재단에서는 농림수산식품 관련 기술 자산들을 대상으로 다양한 목적의 기술평가를 수행해오고 있으며, 이러한 사례 중에서 수익접근법 평가방법을 활용한 대표적인 사례 3건을 선정하여 본 연구에서 활용하였다. 첫 번째 사례는 농업용 플라스틱제품 제조업 관련 기술로 IPC A01G, 농림수산식품 업종분류 0223에 해당되는 기술이다.
데이터처리
본 분석에서는 분포적합을 위한 분석도구로 Crystal Ball 버전 11.1.2.4.000 도구를 활용하였고, 1순위 적합분포를 우선적으로 반영하였으며 적합성 검증결과인 A-D 검정통계량과 P-value를 에 제시하였다.
이 연구에서는 유가증권시장 및 코스닥 시장에서 상장된 기업을 표본으로 활용하여 분석하면서 다양한 입력변수들 중에서 초과이익의 지속기간에 대해 감도분석을 수행하였으며, 세법상 초과이익의 지속기간을 편의상 5년을 인정하는 상황에서 이보다 짧은 3년과 보다 긴 8년을 새롭게 정의하여 평가결과가 어떻게 달라지는지 분석하였다. 이러한 세 가지 시나리오를 기반으로 설명력이 우수한 평가방법들을 확인하는데 감도분석 방법을 활용하였다. 이 연구에서 감도분석은 공정가치 평가방법의 적절성을 파악하기 위한 목적으로 활용되었다.
확보된 대표사례 3건을 대상으로 핵심변수 현행화에 따른 참조지원 정보를 활용하여 기술평가를 수행하였으며 기존평가결과와 현행화 이후 평가결과를 비교분석하였다. 현금흐름할인법 기반의 농식품 산업 가치평가 핵심변수 현행화 자료 활용은 가치평가 시점에서 비교적 가장 근접한 과거의 확정적 입력정보를 활용하게 되어 미래에 발생될 수 있는 다양한 변수들을 반영하지 못하는 한계를 갖고 있다.
이론/모형
이처럼 민감도 분석 방법을 활용한 선행연구들은 평가모형에서 요구되는 다양한 변수들이 평가결과에 영향을 주는 정도가 어떤지를 분석하기 위한 방법으로 활용 되었고, 이를 통해 유의해야할 입력변수들을 인식하기 위한 방법으로 활용되었다. 또한 사업적 타당성을 분석하면서 전략적 타당성을 확보하기 위한 중요한 시사점을 얻기 위해서도 민감도 분석방법이 활용되었다.
특히 초기단계 뿐만 아니라 미래의 불확실성을 반영하고자 확률분포에 의한 성장률 개념을 도입하여 미래 현금흐름에 무작위성을 이용한 확률분포를 반영한 평가방법을 제시하였다(정영배, 2013; 이성수 외 2007). 이외에도 소규모의 금광개발을 위한 사업의 재무적 타당성 평가를 위하여 현금흐름할인법과 실물옵션 위험가격결정(real option risk pricing) 기법을 이용한 몬테카를로 시뮬레이션 분석을 수행하였다(Michael and Graham, 2014).
성능/효과
농식품 업종 분류체계에 따른 업종별 기업베타, 무위험이자율, 시장위험프리미엄 변수를 활용하여 자본자산가격결정모형(CAPM)을 근거로 자기자본비용을 산출하며, 손익계산서 상의 지급이자와 할인료, 회사채 이자를 합산하여 이러한 금융비용을 근거로 타인 자본비용을 산출하고 있다. 결과적으로 이러한 두 가지 유형의 자본비용을 가중 평균한 가중평균자본비용(WACC)을 기본적으로 사용하고 있으며, 이러한 자본비용에 기술사업화 위험과 기술성숙도 위험에 따르는 프리미엄(할증률)을 추가 적산하여 최종적인 할인율을 산출하고 있다.
이를 토대로 적합 분포와 경험적 분포를 각각 가정하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 확정적 방법에 의한 가치산출 결과가 상황에 따른 발생가능성 측면에서 가치결과 획득 가능성이 희박할 수 있다는 사실을 발견하였다. 결과적으로 이러한 사실 도출을 위해서는 입력변수 현행화에 따른 자료의 최신성 유지가 반드시 필요하며, 이와 더불어 미래 불확실성에 대한 추가적 정보제공을 위해 시뮬레이션 분석의 필요성과 이러한 분석결과가 제시하는 정보제공의 중요성을 인식하였다. 향후 가치평가 이해당사자간의 평가결과에 대한 이해의 폭을 넓히고, 평가결과의 신뢰성 제고를 위해서 핵심변수 현행화는 중요한 문제이다.
결과적으로 입력변수 현행화에 따른 가치평가 결과가 8천4백만 원에서 –6천 8백만 원으로, 1억 7천 7백만 원에서 –3억 7천 2백만 원으로, 그리고 5억 1천 7백만 원에서 8천만 원으로 각각 181.3%, 310.4%, 84.5% 감소하는 결과를 초래하였다.
따라서 유출현금흐름인 매출원가 비율이나 판관비 비율이 영업이익 비율보다 높은 경우에는 반드시 매출액 요인에 비해 첫 번째 우선순위가 될 가능성이 높다. 결과적으로 현금흐름할인 모형을 활용한 기술평가에서는 매출액을 기준으로 하는 유입 및 유출현금흐름 관련 재무비율의 크기에 따라 평가결과가 민감하게 반응하고 있어 매출액 기준의 유입 및 유출현금흐름과 관련된 재무적 비율에 의한 효과가 크다고 볼 수 있다.
결과적으로 현금흐름할인 방법을 주도적으로 활용하고 있는 농림수산식품 분야 기술 평가에 있어서, 대표업종의 상위 25%에 해당되는 재무적 구조를 반영한 평가결과가 사업적 타당성(또는 기술가치)이 존재하지 않는 상황이 빈번하게 초래될 가능성이 높아 향후 핵심변수 현행화에 따른 농림수산식품 분야 기술자산의 가치는 전반적으로 감소할 가능성이 존재하고 있는 것으로 예상되었다.
<그림 7> 농식품 분야 기술평가 대표사례 민감도 분석결과
결과적으로, 농림수산식품 분야의 기술평가 영향요인 상위 5개 변수로는 매출원가, 매출액, 판관비, 할인율, 그리고 자본적 지출 순으로 도출되었으며, 그 외 변수인 운전자본과 기술기여도, 그리고 감가상각비 요인은 극히 미미하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다
.
이외에 운전자본 증감액과 감가상각비 요인은 세 건의 사례에서 모두 극히 미미하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 이와 같은 결과는 현금흐름할인모형이 갖고 있는 공통적인 현상으로 볼 수 있으며, 특히 매출원가비율과 판관비율이 영업이익율 보다 높은 비율 값을 갖게 될 때 가치결과에 우선적으로 민감한 영향을 준다는 사실을 확인하였다.
이와 같은 문제는 상위 25%의 재무적 구조가 과거에 비하여 전반적으로 나빠진 상황이었고, 이에 따라 유출현금흐름이 기존 평가대비 상대적으로 높게 추정되었으며, 미래 불확실성에 따른 할인율도 기존 대비 모두 증가된 결과로 볼 수 있다. 기술기여율 또한 전반적으로 기존대비 감소하였던 상황으로, 핵심변수 현행화에 따른 농림수산 식품 분야 기술자산의 가치는 향후 전반적으로 감소할 것으로 예상되었다.
농림수산식품 분야 기술가치평가 핵심변수들에 대한 자료 최신화 결과를 활용하여 기존 평가사례에 대해서 재평가를 수행한 결과, 기존 대비 상당히 큰 폭으로 감소하는 경향이 나타났다. 이와 같은 문제는 상위 25%의 재무적 구조가 과거에 비하여 전반적으로 나빠진 상황이었고, 이에 따라 유출현금흐름이 기존 평가대비 상대적으로 높게 추정되었으며, 미래 불확실성에 따른 할인율도 기존 대비 모두 증가된 결과로 볼 수 있다.
농림수산식품 분야의 대표 3개 사례를 통해 분석된 결과에서 네 번째와 다섯 번째로 민감하게 반응하고 있는 영향요인으로는 매출액과 자본적 지출로 분석되었다. 이것이 의미하는 것은 매출액이 매출원가와 판관비를 차감한 영업이익과 직결되어 있어 영업이익률과 매출액 대비 유무형자산 비율이 두 요인간의 일정 수준의 상관관계 때문일 것으로 추정된다.
두 번째 사례의 경우에 유의수준 5%로 가정할 때 기술가치 추정구간은 –6억 9천 5백만 원에서 1억 3천 7백만 원으로 추정되었고, 기술가치가 존재할 가능성은 11.71%로 역시 낮게 분석되었다.
이때 기대되는 미래의 현금흐름이란 총현금유입액에서 총현금유출액을 차감한 순현금유입액 즉, 기업이 영업활동을 유지 또는 확대하면서도 자유롭게 사용이 가능한 현금을 의미하게 되며, 이를 여유현금흐름(Free Cash Flow)이라 한다. 따라서 기술의 가치는 미래에 실현될 여유현금흐름을 자본의 기회비용으로 할인한 현재의 가치로 측정될 수 있는 것으로, 이 평가방법에서 기술의 가치는 모든 미래의 여유현금흐름을 적정한 할인율로 할인한 현재가치로 추정할 수 있다고 전제한다.
이것이 의미하는 것은 유입 및 유출현금흐름을 모두 반영한 최종적인 여유현금흐름이 클 때 기술기여도는 민감하게 반응할 수 있으며 작을 때에는 둔감하게 반응한다. 또한 유입현금흐름보다 유출현금흐름이 커지게 되면 기술기여도의 민감도는 둔감해지는 것으로 분석되었다.
변수 현행화에 따른 차이는 <표 2>에서와 같이 매출원가비율, 판관비율, 운전자본소 요율, 할인율이 기존에 비해 모두 증가한 것으로 분석되었으며, 이러한 사실은 가치평가 결과의 감소를 초래하게 된다. 또한 현금흐름기간, 감가상각비율, 기술기여율이 기존보다 모두 감소한 것으로 분석되었으며, 이 또한 가치평가 결과의 감소를 초래하게 된다. 결과적으로 입력변수 현행화에 따른 가치평가 결과가 8천4백만 원에서 –6천 8백만 원으로, 1억 7천 7백만 원에서 –3억 7천 2백만 원으로, 그리고 5억 1천 7백만 원에서 8천만 원으로 각각 181.
마지막 사례의 경우는 유의수준 5% 가정할 때 기술가치 추정구간이 –5천 2백만 원에서 2억 2천 7백만 원으로 추정되었고, 기술가치가 존재할 가능성은 76.07%로 비교적 높게 분석되었다.
첫 번째 사례인 농업용 플라스틱제품 제조업 관련 기술은 매출원가비율, 매출액, 할인율, 자본적 지출, 판관비 순으로 민감하게 가치결과에 반응하였고, 두 번째 사례인 비료 및 질소화합물 제조업 관련 기술은 매출원가, 판관비, 할인율, 매출액, 자본적 지출 순으로 민감하게 반응하였다. 마지막 사례인 조미료 및 식품첨가물 제조업 관련 기술은 매출 원가, 매출액, 판관비, 할인율, 기술기여도, 자본적 지출, 운전자본, 감가상각비 순으로 민감하게 가치결과에 영향을 주었다.
이때 할인율 최소치는 가중평균자본비용에 최소의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술 기술사업화 위험프리미엄 최소값을 적산하여 반영하였으며, 할인율 최빈값은 기존 평가에서 적용하였던 할인율 추정값, 마지막으로 할인율 최대치는 가중평균자본비용에 최대의 시장 및 사업위험 요소 평가결과를 반영한 기술사업화 위험프리미엄 최대값을 적산하여 반영하였다. 마지막으로 기술기여율은 2011～2015까지 해당 업종의 무형자산 가치비율과 기술자산비중을 곱한 산업기술요소의 자료를 적합하여 최소 0.24%에서 최대 82.17%사이의 변동성을 반영하였다.
변수 현행화에 따른 차이는 에서와 같이 매출원가비율, 판관비율, 운전자본소 요율, 할인율이 기존에 비해 모두 증가한 것으로 분석되었으며, 이러한 사실은 가치평가 결과의 감소를 초래하게 된다.
가치평가 결과에 가장 큰 영향을 줄 수는 있지만, 가치평가에 가장 민감하게 반응하지는 않는다는 사실이다. 본 연구를 통해 일반화할 수 사실은 유입현금흐름과 유출현금흐름 중에서 매출액 기준 높은 비율을 갖는 영향요인이 비율이 높은 순서대로 가치결과에 민감하게 반응 한다는 것이다. 즉, 유출현금흐름인 매출원가 비율이나 판관비 비율이 영업이익 비율보다 높은 경우에는 반드시 매출액 요인에 비해 첫 번째 우선순위가 될 가능성이 높다는 것이다.
이 분석에서는 각각의 입력파라미터(산업평균성장율, 성장률의 수렴속도, 변동률, 할인율)를 –10%와 +10%로 변화시켰을 때 기업가치의 변화를 측정하였으며, 기업 가치에 가장 민감한 파라미터는 성장률 수렴속도이며, 다음으로 할인율, 변동률, 산업 평균성장율 순으로 분석되었다.
일반적으로 자본적 지출은 사업화 주체의 미래의 자산획득 계획에 따른 자본투하로 결정되는데, 가치평가에서 자산획득에 대한 구체적 계획이 수립되지 않은 경우에는 매출액 대비 유무형자산규모의 비율을 추정 하여 이를 매출액에 근거하여 추산하고 있다. 이러한 구조 속에서 매출액 규모에 비례하여 유무형자산 규모가 결정되는데 유사한 방식으로 과거 16년 동안의 해당업종의 매출액 대비 유무형자산의 비율을 분포를 분석한 결과 최소 44.9%에서 최대 70.0%에서 변동성을 보이며 파레토 분포로 적합된 것이다. 결과적으로 자본적 지출은 투하자본의 규모로써 유출현금흐름으로 인식되기 때문에 사업가치와 기술가치에는 부정적으로 작용하게 된다.
이 연구에서는 순현재가치와 내부수익률의 변화를 탐색하면서 사업적 타당성을 확보하기 위해서 입력변수들에 대한 최소요구값을 추정하여 사업적 타당성 확보전략에 대한 필요성을 제시하였다. 이러한 연구결과를 통해서, 요구되는 최소 시장점유율을 달성하기 위해서는 연간 특정금액 만큼의 기술개발 투자가 필요하고 기술개발투자를 통한 사업화 성공률이 현재보다 약간 높아진다면 해당사업의 시장진입이 가능하다는 결론을 확보하였다. 이처럼 민감도 분석 방법을 활용한 선행연구들은 평가모형에서 요구되는 다양한 변수들이 평가결과에 영향을 주는 정도가 어떤지를 분석하기 위한 방법으로 활용 되었고, 이를 통해 유의해야할 입력변수들을 인식하기 위한 방법으로 활용되었다.
이러한 입력변수들을 대상으로 대표 평가사례 3건에 대하여 민감도 분석을 수행한 결과, 매출원가, 매출액, 판관비, 할인율, 그리고 자본적 지출 순서로 가치평가 결과에 민감하게 반응하고 있는 것으로 분석되었으며, 이외에 운전자본, 기술기여도, 감가상각비는 극히 미미하게 반응하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 우선순위는 농림수산식품 분야의 기술가치평가에서 정확하게 일반화 할 수는 없지만, 지금까지 일반적 사실로 이야기되어 왔었던 현금흐름할인 모형에서 매출액이 가치평가에 가장 큰 영향을 줄 것이라는 사실에 약간의 주의를 환기시킬 수 있는 결과가 도출되었다는 점이다.
또한 본 연구에서는 민감도 분석을 통해 확인된 주요 입력변수를 토대로 확률변수로 설정하고, 확률변수의 모수값 추정을 위해서 평가대상기술의 관련 대표업종의 과거 16년간의 재무적 정보를 활용하였다. 이를 토대로 적합 분포와 경험적 분포를 각각 가정하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 확정적 방법에 의한 가치산출 결과가 상황에 따른 발생가능성 측면에서 가치결과 획득 가능성이 희박할 수 있다는 사실을 발견하였다. 결과적으로 이러한 사실 도출을 위해서는 입력변수 현행화에 따른 자료의 최신성 유지가 반드시 필요하며, 이와 더불어 미래 불확실성에 대한 추가적 정보제공을 위해 시뮬레이션 분석의 필요성과 이러한 분석결과가 제시하는 정보제공의 중요성을 인식하였다.
이와 같은 사실은 최근의 국내외 경기불황으로 인해 농림수산식품 산업 분야에서의 기업 건전성 악화로 관련 기업들의 재무적 구조가 나빠지고 있는 상황이 반영되고 있는 것으로 판단되고 있다. 이에 따라 유출현금흐름이 기존 평가에 비해서 상대적으로 높게 추정된 것으로 보이며, 불확실성에 따른 할인율도 기존대비 모두 증가된 결과로 보인다. 기술기여율 또한 전반적으로 감소하고 있는 상황으로 나타난 결과로 분석되었다.
이때 사용된 입력변수들은 연구개발의 과정에 투입된 비용 및 기간, 개발된 신약의 매출액 합계인 기초자산의 가치, 도출된 후보물질의 수, 각 단계의 성공확률, 그리고 할인율 정보였다. 이연구의 결과는 매출액 규모가 기술의 가치에 정량적으로 가장 큰 영향을 미치는 입력변수인 것을 규명하였다. 옵션트리 모형에서 매출액 규모는 대표적인 유입현금흐름이며, 매출액 규모에 비례하여 유출되는 현금흐름과 관련된 입력변수들이 존재하고 있지 않아 감도분석의 결과를 통한 영향요인들에 대한 분석은 일정수준 직관적 파악이 용이할 수 있다.
농림수산식품 분야 기술가치평가 핵심변수들에 대한 자료 최신화 결과를 활용하여 기존 평가사례에 대해서 재평가를 수행한 결과, 기존 대비 상당히 큰 폭으로 감소하는 경향이 나타났다. 이와 같은 문제는 상위 25%의 재무적 구조가 과거에 비하여 전반적으로 나빠진 상황이었고, 이에 따라 유출현금흐름이 기존 평가대비 상대적으로 높게 추정되었으며, 미래 불확실성에 따른 할인율도 기존 대비 모두 증가된 결과로 볼 수 있다. 기술기여율 또한 전반적으로 기존대비 감소하였던 상황으로, 핵심변수 현행화에 따른 농림수산 식품 분야 기술자산의 가치는 향후 전반적으로 감소할 것으로 예상되었다.
이와 같은 주요 입력변수별로 확률분포를 가정하여 기술 가치를 도출한 결과, 첫 번째 사례의 경우에 유의수준 5%로 가정할 때 기술가치 추정구간이 –1억 6천 3백만 원에서 4천만 원으로 추정되었으며, 기술가치가 존재(>0)할 가능성은 10.63%로 대단히 낮게 분석되었다.
하지만 본 연구에서는 자본적 지출과 유무형자산 비율이 미래 발생기간 동안 동일한 비율이 각각 적용되지 않고, 점진적으로 감소되는 형태의 비율로 적용되고 있어 두 요인간의 정확한 수치적 해석에는 어려움이 존재하였다. 이외에 운전자본 증감액과 감가상각비 요인은 세 건의 사례에서 모두 극히 미미하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 이와 같은 결과는 현금흐름할인모형이 갖고 있는 공통적인 현상으로 볼 수 있으며, 특히 매출원가비율과 판관비율이 영업이익율 보다 높은 비율 값을 갖게 될 때 가치결과에 우선적으로 민감한 영향을 준다는 사실을 확인하였다.
이처럼 기술가치가 존재하지 않은 단편적 정보 이외에 미래 불확실성 요인을 고려하여 시뮬레이션 분석한 결과는 첫 번째 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치 (Expected value)가 –6천 2백만 원이며, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 10% 정도이고, 두 번째 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치가 –2억 6천 3백만 원이며, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 11%정도이며, 마지막 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치가 2천 9백만 원으로, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 76%로 예상 된다는 추가적 사실을 제공할 수 있어 기술평가 이해당사자들에게 유용한 정보를 제공 한다.
첫 번째 사례인 농업용 플라스틱제품 제조업 관련 기술은 매출원가비율, 매출액, 할인율, 자본적 지출, 판관비 순으로 민감하게 가치결과에 반응하였고, 두 번째 사례인 비료 및 질소화합물 제조업 관련 기술은 매출원가, 판관비, 할인율, 매출액, 자본적 지출 순으로 민감하게 반응하였다. 마지막 사례인 조미료 및 식품첨가물 제조업 관련 기술은 매출 원가, 매출액, 판관비, 할인율, 기술기여도, 자본적 지출, 운전자본, 감가상각비 순으로 민감하게 가치결과에 영향을 주었다.
후속연구
이처럼 기술가치가 존재하지 않은 단편적 정보 이외에 미래 불확실성 요인을 고려하여 시뮬레이션 분석한 결과는 첫 번째 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치 (Expected value)가 –6천 2백만 원이며, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 10% 정도이고, 두 번째 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치가 –2억 6천 3백만 원이며, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 11%정도이며, 마지막 사례의 경우에 기술가치의 평균적 기대치가 2천 9백만 원으로, 적어도 기술의 가치가 존재할 가능성은 76%로 예상 된다는 추가적 사실을 제공할 수 있어 기술평가 이해당사자들에게 유용한 정보를 제공 한다. 결과적으로 핵심변수 입력자료 현행화에 따른 시뮬레이션 기반 기술평가 결과가 제시하는 시사점은 핵심입력변수의 자료 현행화가 반드시 필요하며, 이러한 최신 자료를 활용하여 확정적 변수 값으로 활용할 뿐만 아니라 지금까지 축적된 입력변수의 자료들을 활용하여 미래변동성을 반영하기 위한 확률변수분포를 추정하는 자료로 활용될 필요성이 존재하여 반드시 관련 입력 자료들의 현행화와 해당 데이터베이스를 구축하는 것이 중요할 것으로 판단된다.
이것이 의미하는 것은 매출액이 매출원가와 판관비를 차감한 영업이익과 직결되어 있어 영업이익률과 매출액 대비 유무형자산 비율이 두 요인간의 일정 수준의 상관관계 때문일 것으로 추정된다. 그러나 본 분석에서는 정확한 상관관계를 분석하기에는 한계가 존재하였다. 그 이유로 자본적 지출 추산을 위하여 매출액 대비 유무형자산 비율을 결정함에 있어서 미래 발생기간 동안 동일한 비율이 각각 적용되지 않고, 점진적으로 감소되는 형태의 비율로 적용되고 있어 영업이익율과 유무형자산 비율간의 정확한 수치적 비교해석이 어려운 상황인 때문인 것으로 판단되었다.
본 연구의 한계는 농식품 산업 대표 사례 3건을 분석한 결과이며, 향후 추가적인 대표 사례 분석을 통해 이번 연구에서 제안하는 사실들에 대해 합리적 타당성을 제고해야 할 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
농식품 산업의 기술평가에 활용되고 있는 현금흐름할인모형이란?
농식품 산업의 기술평가에 활용되고 있는 주도적인 모형은 현금흐름할인모형으로, 이모형은 미래 현금흐름을 적정한 할인율로 할인하여 구한 현재가치로 농식품 산업 관련 기술의 가치를 측정하는 방법이다. 즉, 기술이 접목된 제품이나 서비스를 활용하여 사업화 주체가 미래에 창출 가능한 경제적 부가가치를 현재가치로 할인하는 것이다. 이때 기대되는 미래의 현금흐름이란 총현금유입액에서 총현금유출액을 차감한 순현금유입액 즉, 기업이 영업활동을 유지 또는 확대하면서도 자유롭게 사용이 가능한 현금을 의미하게 되며, 이를 여유현금흐름(Free Cash Flow)이라 한다.
현금흐름할인모형에서 미래의 현금흐름이란?
즉, 기술이 접목된 제품이나 서비스를 활용하여 사업화 주체가 미래에 창출 가능한 경제적 부가가치를 현재가치로 할인하는 것이다. 이때 기대되는 미래의 현금흐름이란 총현금유입액에서 총현금유출액을 차감한 순현금유입액 즉, 기업이 영업활동을 유지 또는 확대하면서도 자유롭게 사용이 가능한 현금을 의미하게 되며, 이를 여유현금흐름(Free Cash Flow)이라 한다. 따라서 기술의 가치는 미래에 실현될 여유현금흐름을 자본의 기회비용으로 할인한 현재의 가치로 측정될 수 있는 것으로, 이 평가방법에서 기술의 가치는 모든 미래의 여유현금흐름을 적정한 할인율로 할인한 현재가치로 추정할 수 있다고 전제한다.
민감도 분석 선행연구 중 옵션트리 모형을 활용하여 기술의 가치를 평가한 연구의 한계점은?
옵션트리 모형에서 매출액 규모는 대표적인 유입현금흐름이며, 매출액 규모에 비례하여 유출되는 현금흐름과 관련된 입력변수들이 존재하고 있지 않아 감도분석의 결과를 통한 영향요인들에 대한 분석은 일정수준 직관적 파악이 용이할 수 있다. 일반적으로 기초자산의 가치를 산출함에 있어, 매출액에 비례하여 유출되거나 유입되는 현금흐름이 존재할 수 있음에도 불구하고 이 연구에서는 유입되는 현금흐름인 매출액 규모를 근거로 기초자산의 가치를 산출하고 있어 보다 세부적인 평가변수들에 대한 감도분석 결과를 제시하지 못하고 있는 문제점이 존재하고 있다.
참고문헌 (19)
김정훈 (2009), "확률론적 시뮬레이션을 이용한 내수륙로 교통안전시설의 경제성 분석: 캄보디아의 프롬펜과 총크니아스항 구간을 대상으로", 한국항만경제학회지, 제25집 제4호.
지식경제부 (2011), 기술가치평가 실무가이드.
산업통상자원부 (2014), 기술가치평가 실무가이드.
농업기술실용화재단 (2011), 농식품 기술가치평가 모델 개발.
농업기술실용화재단 (2013), 농식품 업종분류체계 및 기술평가 핵심변수 개선.
농업기술실용화재단 (2016), 농식품 기술평가 핵심변수 현행화.
박성환.이도희 (2014), "민감도분석을 활용한 대학 등록금 산정 방안: 국립 A대학의 교육원가를 중심으로", 재무와회계정보저널, 제14권 제2호, 한국회계정보학회.
정창모 (2007), "실무의견서 2006-2005 적용을 위한 비상장주식의 평가방법에 관한 연구", 가천대학교.
조재혁 (2016), 국가 연구개발사업 예비타당성 조사 편익사례조사분석과 개선방안의 도출: IT 분야를 중심으로, 한국과학기술기획평가원.
Charles T. Horngren, Srikent M. Datar & George Foster (2007), Cost Accounting, PEARSON Prentice Hall.
Copeland, Thomas E, Antikarov, Vladimir (2003), Real Options: A Practitioner's Guide, New York, Texere, pp. 322.
Johnathan Mun (2002), Real Options Analysis; Tools and Techniques for Valuing Strategic Investments and Decisions, John Wiley & Sons, Inc.
Schwartz, E. S., M. Moon (2000), "Rational Pricing of Internet Companies", Financial Analysis Journal, No. 3. pp. 62-75.
Michael Samis, Graham A. Davis (2014), Using Monte Carlo Simulation with DCF and Real Options Risk Pricing Techiques to Analyse a Mine Financing Proposal, International Journal of Finalcial Engineering and Risk Management, Vol. 1, No. 3.
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