본 연구는 콕스회귀분석과 누적한계추정법으로 1995년부터 2015년까지 1,084개의 국내 소프트웨어 기업을 분석하고, 생존율과 생존의 결정요인을 밝히는 것이다. 분석 결과 생존율의 경우, IT서비스, 패키지 소프트웨어, 게임 소프트웨어, 인터넷 서비스 각 분야별로 다른 형태를 보였다. 또한 연구개발 투자와 기업의 매출액 및 자산증가율로 나타나는 성장성은 생존에 긍정적이었으며, 여유자원은 부정적인 영향을 미쳤으며, 나이와 규모는 그 영향을 찾을 수 없었다. 이러한 결과는 소프트웨어 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책에 있어서 산업과 기술의 특성을 고려해야 한다는 점을 시사한다. 본 연구는 90년대 말 외환위기라는 특수 상황이나 제조업 중심으로 진행된 국내 생존분석의 영역을 최근 중요성이 커지는 소프트웨어 산업으로 확장했다는 의미가 있다.
본 연구는 콕스회귀분석과 누적한계추정법으로 1995년부터 2015년까지 1,084개의 국내 소프트웨어 기업을 분석하고, 생존율과 생존의 결정요인을 밝히는 것이다. 분석 결과 생존율의 경우, IT서비스, 패키지 소프트웨어, 게임 소프트웨어, 인터넷 서비스 각 분야별로 다른 형태를 보였다. 또한 연구개발 투자와 기업의 매출액 및 자산증가율로 나타나는 성장성은 생존에 긍정적이었으며, 여유자원은 부정적인 영향을 미쳤으며, 나이와 규모는 그 영향을 찾을 수 없었다. 이러한 결과는 소프트웨어 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책에 있어서 산업과 기술의 특성을 고려해야 한다는 점을 시사한다. 본 연구는 90년대 말 외환위기라는 특수 상황이나 제조업 중심으로 진행된 국내 생존분석의 영역을 최근 중요성이 커지는 소프트웨어 산업으로 확장했다는 의미가 있다.
This article analyzes the survival of Korean software firms from 1995 to 2015 by Cox regression model and product-limit method. The results show that survival rates are different for each sector: IT service, package software, game software and internet service. In addition, firm growth and investmen...
This article analyzes the survival of Korean software firms from 1995 to 2015 by Cox regression model and product-limit method. The results show that survival rates are different for each sector: IT service, package software, game software and internet service. In addition, firm growth and investment in research and development positively affect software firm's survival, while slack resources negatively affect the software firm's survival. The implication of this study is that characteristics of the software industry and technologies should be taken into consideration in survival strategy of software firms and government policy. Previous research on survival analysis has been mainly conducted in the manufacturing industry or at the special circumstance such as the foreign exchange crisis of Korea in the late 1990s. The contribution of this study is that expanding the survival analysis to software firms in Korea which are becoming more important recently.
This article analyzes the survival of Korean software firms from 1995 to 2015 by Cox regression model and product-limit method. The results show that survival rates are different for each sector: IT service, package software, game software and internet service. In addition, firm growth and investment in research and development positively affect software firm's survival, while slack resources negatively affect the software firm's survival. The implication of this study is that characteristics of the software industry and technologies should be taken into consideration in survival strategy of software firms and government policy. Previous research on survival analysis has been mainly conducted in the manufacturing industry or at the special circumstance such as the foreign exchange crisis of Korea in the late 1990s. The contribution of this study is that expanding the survival analysis to software firms in Korea which are becoming more important recently.
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문제 정의
이 때문에 IT서비스 기업이 패키지 소프트웨어 기업으로, 게임 소프트웨어 기업이 인터넷 서비스 기업으로 분류된 경우가 있다. 따라서 본 연구에서는 1,084개 기업의 표준산업분류를 복수의 연구자가 검증하는 절차를 진행했다.
본 논문은 국내 소프트웨어 기업을 대상으로 그 생존율과 생존결정요인에 대한 실증 연구이다. 그간 국내 기업에 대한 생존분석 자체가 주로 90년대 말 외환위기라는 특수 상황에서 제조 산업이라는 특정 산업을 대상으로 진행되었는데, 본 연구는 소프트웨어 산업을 대상으로 장주기 생존분석을 진행했다는 데에 그 의미가 있다.
본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 동력인 소프트웨어 산업을 대상으로 기업의 생존율과 생존에 영향을 미치는 결정요인을 찾는 실증연구이다. 분석의 대상은 1995년부터 2015년까지의 외부회계감사를 받는 국내 소프트웨어 기업 1,084개이다.
가설 설정
본 연구에서 기업의 생존결정요인을 찾기 위해서 시간 가변적 변수를 갖는 콕스 해저드 모형(time varying cox hazard analysis)을 적용한다. 먼저 일반적인 콕스 해저드 모형(cox hazard analysis)은 개별기업의 위험함수가 기저위험함수(baseline hazard function)에 비례한다고 가정한다. 위험함수는 다음의 식과 같이 나타낼 수 있다.
가설 3. 소프트웨어 기업의 여유자원은 생존에 부정적 영향을 미칠 것이다.
가설 1. 소프트웨어 기업의 연령은 생존에 부정적 영향을 미칠 것이다.
가설 2. 소프트웨어 기업의 크기는 생존에 부정적 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
2차적으로 표준산업분류와 주요제품군이 일치하지 않는 나머지 기업에 대해서는 기업의 홈페이지와 전화인터뷰를 통해 기업의 주요제품군을 재확인하는 과정을 거쳤다. 그 중 46개의 기업이 표준산업분류와 실제 영위하고 있는 사업범위가 다른 것으로 추정되어 홈페이지와 전화인터뷰를 통해 확인한 산업분류로 수정했다. 결과적으로 이 중 IT서비스 기업은 197개, 패키지 소프트웨어 기업은 562개, 게임 소프트웨어 기업은 149개, 인터넷 서비스 기업은 176개이다.
설명변수로는 기업의 나이, 크기, 여유자원을 선정했다. 기업의 나이는 기업이 설립된 년도를 1년으로 하여 2015년까지 지속 년도로 계산하였으며, 기업 크기는 자산이나 종사자수가 일반적으로 사용되는데, 본 연구에서는 공장과 같은 설비투자가 적고 개발인력이 중요한 소프트웨어 기업의 특성을 반영하여 해당 년도 종사자수의 로그값을 사용했다.
중도절단이란 연구기간 내에 특정 사건이 관측되지 못하고 연구가 종료되거나 연구대상에서 낙오되어 부분적으로 관찰되는 것을 말한다. 본 연구에서 기업 소멸의 대위변수(proxy)로 해당 기업이 국세청에 폐업 신고 여부를 기준으로 했으며, 폐업 시점은 폐업신고 된 해당 년도를 기준으로 했다. 이 정보는 NICE평가정보가 제공하는 KIS Line을 통해 추가적으로 확인했다.
여유자원은 다양한 방법으로 측정될 수 있는데, Bourgeois(1981)은 재무제표를 활용한 여유자원의 다양한 측정의 방법을 제시했다. 본 연구에서는 이 측정방법을 따라 매출액 대비 수익 비율, 부채비율을 활용했다. 매출액 대비 수익 비율은 활용가능한 여유자원(available slack)을 나타내며, 이는 기업이 아직 사용하지 않은 자원을 말하며, 부채비율은 잠재적 여유자원(potential slack)으로 기업이 주변 환경으로부터 만들어 낼 수 있는 추가적인 자원을 말한다.
소프트웨어 기업의 존속기간에 영향을 미치는 요인을 찾아내기 위해 본 연구에서는 생존분석을 활용했다. 생존분석을 위한 자료는 대부분이 중도절단(censoring)되는 특징을 지니고 있다.
기업 재무 데이터는 1995년부터 2015년까지 기말결산 자료를 사용하여 데이터를 수집했다. 이상치(outlier)는 사분위법을 사용하여 처리했으며, 25%-75% 구간 길이의 의 4배 미만이거나 초과하는 값은 이상치로 간주하고 결측치로 처리했다. 다음 표는 분석 변수의 요약통계량과 상관관계, 연도별 기업 분포를 나타낸 표이다.
통제변수는 총자산 증가율, 매출액 증가율, 순이익 증가율로 대표되는 기업의 성장성과 연구개발 투자를 선정했다. 성장성은 기업의 생존과 밀접한 영향이 있다고 볼 수 있으며, 전년도 대비 해당년도의 증가율로 측정했다.
대상 데이터
KIS Value는 상장사와 외부회계감사를 받는 국내 기업을 대상으로 기업의 재무 및 일반(설립년도, 임직원수, 소재지 등) 정보를 수록하고 있다. KIS Value의 데이터를 활용하여 1995년부터 2015년 기간 내 폐업기업과 지속기업 모두를 포함하여 1,084개의 소프트웨어 기업 자료를 수집했다.
기업 재무 데이터는 1995년부터 2015년까지 기말결산 자료를 사용하여 데이터를 수집했다. 이상치(outlier)는 사분위법을 사용하여 처리했으며, 25%-75% 구간 길이의 의 4배 미만이거나 초과하는 값은 이상치로 간주하고 결측치로 처리했다.
본 연구의 표본 자료는 NICE평가정보에서 제공하는 KIS Value의 기업정보를 활용했다. KIS Value는 상장사와 외부회계감사를 받는 국내 기업을 대상으로 기업의 재무 및 일반(설립년도, 임직원수, 소재지 등) 정보를 수록하고 있다.
본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 동력인 소프트웨어 산업을 대상으로 기업의 생존율과 생존에 영향을 미치는 결정요인을 찾는 실증연구이다. 분석의 대상은 1995년부터 2015년까지의 외부회계감사를 받는 국내 소프트웨어 기업 1,084개이다. 소프트웨어 산업은 기술변화가 빠르며, 기술의 연속성이 낮고, 초기 R&D(research & development) 투자에 대한 부담이 적으며, 시장에서 제품의 성공가능성은 낮지만 성공하면 높은 네트워크 효과로 인해 보상이 크다는 특성이 있다(Katz & Shapiro, 1999; Giarratana & Fosfuri 2007).
데이터처리
소프트웨어 산업은 기술변화가 빠르며, 기술의 연속성이 낮고, 초기 R&D(research & development) 투자에 대한 부담이 적으며, 시장에서 제품의 성공가능성은 낮지만 성공하면 높은 네트워크 효과로 인해 보상이 크다는 특성이 있다(Katz & Shapiro, 1999; Giarratana & Fosfuri 2007). 기업의 생존결정 요인의 경우 이러한 소프트웨어 산업의 특성을 고려하여 기존의 문헌에서 상반된 결과를 보이는 나이와 규모, 여유자원에 대해서 가설을 수립했으며, 콕스회귀분석(Cox regression analysis)으로 검증했다.
이론/모형
본 연구에서 기업의 생존결정요인을 찾기 위해서 시간 가변적 변수를 갖는 콕스 해저드 모형(time varying cox hazard analysis)을 적용한다. 먼저 일반적인 콕스 해저드 모형(cox hazard analysis)은 개별기업의 위험함수가 기저위험함수(baseline hazard function)에 비례한다고 가정한다.
여기서 공변량 계수 ß는 부분우도함수(partial likelihood)를 최대로 하는 추정치 을 뉴튼-랩슨(Newton-Rapson) 방법으로 추정한다.
평균 생존율에 대해서는 국내 SW기업의 생존기간 자료를 이용하여 Kaplan-Meier의 누적한계추정법을 활용하여 도출했다. 다음 <표 6>과 <그림 1>, <그림 2>는 기간별, 산업 유형별 생존 기간의 분석 결과이다.
한편, 본 연구에서는 기업의 생존확률을 추정하기 위해 Kaplan & Meier(1958)가 제시한 Kaplan-Meier 누적한계추정법(product limit estimator)을 활용한다.
성능/효과
즉. 가설3은 지지됨을 확인할 수 있었다.
그 중 46개의 기업이 표준산업분류와 실제 영위하고 있는 사업범위가 다른 것으로 추정되어 홈페이지와 전화인터뷰를 통해 확인한 산업분류로 수정했다. 결과적으로 이 중 IT서비스 기업은 197개, 패키지 소프트웨어 기업은 562개, 게임 소프트웨어 기업은 149개, 인터넷 서비스 기업은 176개이다.
둘째, 일반적으로 기술 기회가 풍부한 조건에서는 이 기회를 빠르게 선점하여 혁신을 전유하는 전략이 중요한데, 바로 이러한 특성을 가지는 소프트웨어 산업에서 여유자원의 축적이 생존에 불리하다는 점을 실증했다. 이러한 결과를 일반화한다면, 신기술의 출현이 빈번하고 기술기회가 풍부한 산업에서 기업의 생존을 결정하는 요인으로 내부자원의 축적과 활용보다 새로운 기회에 대한 탐색과 투자가 더 중요하다는 점을 다시금 상기시키는 결과이다.
둘째, 정부의 산업정책은 기업의 매출, 수익성과 같은 여유자원의 확보를 중시하는 방향으로 추진되었으나, 4차 산업혁명과 같은 기술의 급격한 변화의 시기에는 여유자원의 축적이 아니라 기업 내의 여유자원을 활용해서 새롭게 등장하는 기술과 시장에 대응하는 전략이 더 중요하다는 것이다. 따라서 여유자원을 적극적으로 활용하도록 규제개선, 신시장 창출, 신기술 개발, 해외지원 등 새로운 투자처를 마련하는 정책적 지원이 필요하다.
마지막으로 여유자원이 기업의 생존에 미치는 요인에 대해 살펴봤다. 매출액 대비 영업이익 비율은 1보다 큰 값으로 유의하게 나타났으며, 부채비율은 1보다 작은 값을 가지며 유의하게 나타났다. 매출액 대비 영업이익은 여유자원과 양(+)의 관계, 부채비율과 여유자원은 음(-)의 관계를 가지는데, 이는 여유자원이 기업의 생존에 부정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.
셋째, 본 연구의 결과를 타 산업 사례와 비교해보면, 우선 제조업과 건설업 등에서는 기업의 규모, 시장 집중도 등을 생존의 결정변수로 취급했으며 ICT 산업에서는 CEO의 특성이나 글로벌 경제위기와 같은 외부변수가 기업의 생존에 영향을 미치는 것으로 분석하고 있다. 본 연구의 분석 결과 소프트웨어 산업에서 기업의 규모는 유의미하지 않았으며 산업의 기술특성과 연결해서 도출한 여유자원은 기존 연구에서는 다뤄지지 않았던 기업 생존의 새로운 결정변수라 할 수 있다.
본 연구의 실무적 차원에서의 시사점으로는 첫째, 소프트웨어 산업에서 분야별로 생존율과 위험함수가 다르게 나타난다는 것은 기업의 생존 전략과 정부의 지원 정책도 각 분야별로 다르게 나타나야 한다는 것을 의미한다. 특히 게임의 경우, 반복된 역U자형 위험함수가 등장하는데 이는 기술 변화 시기에 생존율이 급격하게 낮아지기 때문에 기업 차원에서 새로운 기술변화를 보다 적극적으로 수용하도록 유도하는 연구개발 지원이나 세제해택, 시장창출을 저해하는 규제제거 등이 필요하다는 점을 시사한다.
셋째, 본 연구의 결과를 타 산업 사례와 비교해보면, 우선 제조업과 건설업 등에서는 기업의 규모, 시장 집중도 등을 생존의 결정변수로 취급했으며 ICT 산업에서는 CEO의 특성이나 글로벌 경제위기와 같은 외부변수가 기업의 생존에 영향을 미치는 것으로 분석하고 있다. 본 연구의 분석 결과 소프트웨어 산업에서 기업의 규모는 유의미하지 않았으며 산업의 기술특성과 연결해서 도출한 여유자원은 기존 연구에서는 다뤄지지 않았던 기업 생존의 새로운 결정변수라 할 수 있다.
의 분석결과를 보면 통제변수인 자산 증가율(Asset Growth), 매출 증가율(Revenue Growth), 영업이익 증가율(Profit Growth), 매출액 대비 연구개발 투자(R&DIntensity)는 모두 유의하게 나타났으며, 자산 증가율, 매출 증가율, 매출액 대비 연구개발 투자가 생존에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
이러한 결과는 PC→온라인→모바일로 넘어가는 소프트웨어 기술 패러다임의 변화가 타 분야보다 특히 게임 소프트웨어 산업에서 생존에 미치는 영향이 더 크다는 것을 알 수 있다.
첫째, 생존율의 경우, 2015년까지 소프트웨어 기업 전체의 생존율은 62%로 분석되었으며, 같은 소프트웨어 산업이라 하더라도 분야별로 차이가 나타난다는 점을 구명했다. 즉, IT서비스가 가장 높은 생존율(67%)을 보이고 인터넷 서비스가 가장 낮은 생존율(58%)을 보였으며 그 차이는 9%에 가까웠다. 위험함수의 경우 IT서비스, 패키지 소프트웨어, 인터넷 서비스는 역U자 모양을 공통적으로 보였으나, 그 형태는 다소 차이가 있었다.
본 연구의 요약과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 생존율의 경우, 2015년까지 소프트웨어 기업 전체의 생존율은 62%로 분석되었으며, 같은 소프트웨어 산업이라 하더라도 분야별로 차이가 나타난다는 점을 구명했다. 즉, IT서비스가 가장 높은 생존율(67%)을 보이고 인터넷 서비스가 가장 낮은 생존율(58%)을 보였으며 그 차이는 9%에 가까웠다.
후속연구
2% 수준이다. 나머지 26.8%에 해당하는 기업들은 외부회계감사와 상장기업에 속하지 않는 부분으로 이에 대한 추가 분석이 필요하다.
첫째, 본 연구는 생존 결정요인의 관점에서 소프트웨어 산업을 분석했지만 다른 산업과 비교 연구는 수행하지 못했는데, 향후 동일한 시계열 자료와 방법론의 적용이 가능하다면 소프트웨어 산업이 타 산업과 가지는 차별성에 대해서 연구는 의미가 크다고 할 수 있다. 둘째, 재무적 요인 이외에 기업의 생존에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못했는데, 특히 기업의 혁신전략과 이와 관련된 다양한 역량이 생존에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 일례로 과학기술정책연구원에서 실시하는 한국기업혁신조사의 경우, 국내 기업의 혁신 노력과 역량을 담고 있는데, 기업 재무자료와 이러한 혁신활동에 대한 조사 내용을 통합하여 기업 생존의 결정변수를 연구한다면 더욱 풍부한 이론적, 실무적 시사점을 도출할 수 있을 것으로 보인다.
일례로 과학기술정책연구원에서 실시하는 한국기업혁신조사의 경우, 국내 기업의 혁신 노력과 역량을 담고 있는데, 기업 재무자료와 이러한 혁신활동에 대한 조사 내용을 통합하여 기업 생존의 결정변수를 연구한다면 더욱 풍부한 이론적, 실무적 시사점을 도출할 수 있을 것으로 보인다. 마지막으로 본 연구의 분석 범위가 외부회계감사 및 상장기업을 대상으로 한정되었다는 점이다. 실제 IT서비스와 패키지 소프트웨어 기업의 매출액은 2015년 3조 8,894억 원인데6), 본 논문의 분석 대상의 IT서비스와 패키지SW기업의 매출액은 2조 8,490억 원으로 약 73.
둘째, 재무적 요인 이외에 기업의 생존에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못했는데, 특히 기업의 혁신전략과 이와 관련된 다양한 역량이 생존에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 일례로 과학기술정책연구원에서 실시하는 한국기업혁신조사의 경우, 국내 기업의 혁신 노력과 역량을 담고 있는데, 기업 재무자료와 이러한 혁신활동에 대한 조사 내용을 통합하여 기업 생존의 결정변수를 연구한다면 더욱 풍부한 이론적, 실무적 시사점을 도출할 수 있을 것으로 보인다. 마지막으로 본 연구의 분석 범위가 외부회계감사 및 상장기업을 대상으로 한정되었다는 점이다.
본 연구는 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 본 연구는 생존 결정요인의 관점에서 소프트웨어 산업을 분석했지만 다른 산업과 비교 연구는 수행하지 못했는데, 향후 동일한 시계열 자료와 방법론의 적용이 가능하다면 소프트웨어 산업이 타 산업과 가지는 차별성에 대해서 연구는 의미가 크다고 할 수 있다. 둘째, 재무적 요인 이외에 기업의 생존에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못했는데, 특히 기업의 혁신전략과 이와 관련된 다양한 역량이 생존에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
여유자원 확보가 기업의 생존에 부정적 영향을 미치는 이유는 무엇인가?
반면 여유자원 확보가 오히려 기업의 생존에 부정적 영향을 미칠 수 있다는 주장도 있다. 부정적 영향은 여유자원의 보유가 수익을 보장해 주던 사업과 전략에 대한 의존성을 높이고 결과적으로 기업의 진화 과정을 방해하여 새로운 기술기회의 탐색적 활동(exploration)보다 기존 기술의 활용적 혁신 활동(exploitation)을 증가시키기 때문에 발생한다(Voss, Sirdeshmukh & Voss, 2008). 또한 대리인 이론(agency theory)의 관점에서는 여유자원이 기업의 발전보다는 경영진의 이익에 활용되는 경향이 있어 대리인 문제를 심화시키고 결과적으로 기업의 경영에 부정적인 영향을 미친다는 주장도 있다(Jensen & Meckling, 1976; Tan & Peng, 2003).
전 세계 소프트웨어 시장 규모는 어떠한 수준인가?
‘소프트웨어가 세상을 먹어치운다’는 말처럼 소프트웨어는 과거 기업의 업무 전산화 수준을 넘어 제조, 유통, 서비스 등 전체 산업과 경제구조를 혁명적으로 탈바꿈 시키고 있다. 전 세계 소프트웨어 시장 규모는 1,300조 원을 돌파했으며, 이는 반도체 시장의 2.8배, 휴대폰 제조 시장의 2.4배에 달하는 수준이다2). 독일, 일본, 중국 등 해외 각국도 인더스트리 4.
기업에서 여유자원이 외부 환경 변화에 따른 위험에 대비할 수 있는 이유는 무엇인가?
한편, 기업 내 여유자원3)의 관점에서 이 여유자원의 확보가 생존에 긍정적 영향을 미치는 것으로 인식되어왔다(Alchian, 1950; Winter, 1964). 여유자원은 외부 환경 변화에 완충역할을 하기 때문에 기업에서는 여유자원의 전략적인 축적을 통해 외부 환경 변화에 따른 위험에 대비할 수 있다. 결과적으로 여유자원의 축적은 기업으로 하여 외부 환경 변화라는 위험에 더욱 과감하게 대응하게 하고 궁극적으로는 기업가치 증대의 기회를 보다 많이 창출하게 된다(Wiseman & Bromiley, 1996; Opler et al.
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