초록 ▼

4. 연구 내용 및 결과
□ ICT 산업 현황 분석
ICT 부문 부가가치 생산은 글로벌 금융위기 이후 2010~2011년 빠른 회복세를 보였으나, 그 이후 2012년부터 성장세가 급격히 줄어드는 추이를 보인다. 하지만 2015년 3분기에는 2013년 수준으로 회복한 모습을 보이고 있다. 구체적으로 ICT부문 성장률을 살펴보면 2014년 3분기 이후 2%대로 급락해 2015년 1~2분기 0.2%씩 성장하는데 그쳤지만 이는 2015년 3분기에 6.3%로 상당부분 회복하였다.
ICT 산업의 생산과 수출은 2000년 이후

4. 연구 내용 및 결과
□ ICT 산업 현황 분석
ICT 부문 부가가치 생산은 글로벌 금융위기 이후 2010~2011년 빠른 회복세를 보였으나, 그 이후 2012년부터 성장세가 급격히 줄어드는 추이를 보인다. 하지만 2015년 3분기에는 2013년 수준으로 회복한 모습을 보이고 있다. 구체적으로 ICT부문 성장률을 살펴보면 2014년 3분기 이후 2%대로 급락해 2015년 1~2분기 0.2%씩 성장하는데 그쳤지만 이는 2015년 3분기에 6.3%로 상당부분 회복하였다.
ICT 산업의 생산과 수출은 2000년 이후 전반적으로 증가세를 보이고 있다. 반면 ICT 산업의 설비 투자는 2000년대 중반 이후 2015년 1분기 16.1% 수준까지 감소하는 추세를 보이며, 이는 최근 ICT 자산에 대한 국내 투자 지출 수요 감소로 인한 것으로 추정된다. 그리고 ICT 산업의 성장률은 최근 감소하는 추세를 보이며, ICT 생산액에서 정보통신기기산업이 가장 큰 비중을 차지하고 있다.
□ ICT 산업의 기업 성과 및 프로파일 분석
고성과 ICT 기업의 프로파일 분석을 위해 먼저 기업의 성과지표에 영향을 주는 원인변수임과 동시에 앞서 구축된 패널데이터셋 내의 정보를 기초로 하여 산출할 수 있는 12가지의 기업특성들을 선정하였다. 분석결과, 산업 전반에서 성장성 지표들과 수익성 지표들이 모두 지속적으로 떨어지고 있는 가운데 특히 수익성 지표의 최근 급격한 하락에 주목할 필요가 있는 것으로 나타났다. 더불어, 성장성 지표의 경우 ICT 기업이 비ICT에 비해 높은 수준을 유지하고 있으나 그 차이는 점차 줄어들고 있으며, 수익성 지표의 경우 2000년대 중반을 기점으로 ICT 기업이 더 낮은 수익성을 보이고 있으며 비ICT와의 격차가 점차 벌어지고 있는 것으로 나타났다.
성과지표의 기업간 편차는 대체로 점차 줄어들고 있는 가운데 ICT 산업군 내의 편차가 일관되게 더욱 크며 이는 ICT 산업군내의 이질성(heterogeneity)이 상대적으로 클 가능성을 시사한다. ICT 내 업종 간의 편차 역시 전반적으로 줄어드는 추세이나, 최근 들어 다시 증가하는 경향을 보이고 있다. ICT 내 분야별로는, 성장성은 제조업분야가, 수익성은 서비스업분야가 상대적으로 높은 것으로 나타나 제조업분야가 ICT 산업의 성장을 견인하고 서비스업분야가 상대적으로 수익을 더 많이 창출한 것으로 분석할 수 있다. 성장성지표와 수익성지표 모두에서, 상위 기업군내 ICT 비중이 전체에서의 ICT 비중에 비해 지속적으로 높은 것으로 나타나며 이는 고성장/고수익 기업군에 ICT 기업들이 상대적으로 많이 집중되어 있음을 의미한다. 이러한 현상은 단순히 ICT 기업이 비ICT 기업보다 평균적으로 성과가 좋다는 것만으로는 설명될 수 없으며 ICT 산업군 내에 성과의 양극화가 상대적으로 클 수 있음을 암시한다. 또한, 이러한 현상은 ICT 산업군의 성과지표의 표준편차가 비ICT 산업군보다 일관되게 높은 현상, 즉 더 높은 이질성(heterogeneity)을 보이는 현상의 원인일 수 있다. 다만, 2000년대 중반을 기점으로 상위 기업군내의 비중이 전체 비중과 수렴하는 추세를 보이는 등 ICT 산업의 이질성이 점차 감소하는 추세임을 유추할 수 있다.
성장성 지표들의 경우, 대체적으로 ICT 산업군의 성과지속성이 높게 나타났다. 반면, 수익성 지표의 경우엔, ICT 산업군의 성과지속성이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 1기에 높은 영업이익률을 보였던 ICT 기업들 중 특히 규모가 상대적으로 작은 기업들은 높은 수익성을 2기에도 유지하는 비율이 낮았으며 1기에 높은 자본수익률을 보였던 ICT 기업들이 2기에도 고수익을 유지하는 비율은 매출규모와 상관없이 대체로 낮았다. 이는, 2008년 글로벌 금융위기 이후 경기침체의 영향이 ICT 산업군의 수익성에 상대적으로 더 크게 작용했을 가능성을 암시한다.
고성장/고수익 기업군은 공통적으로 업력 20년 미만, 고용규모 100인 미만의 청년기업이며 수출주력형이며 혁신강도가 높은 것으로 나타났다. 이 외에, 고성장 기업은 제조업종기업, 주력상품이 3종 이상인 다각화 기업, 개인보다는 기업을 대상으로 영업하는 기업, 독립연구소를 운영하며 자체적인 연구개발을 하는 연구주력형 기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 반면 고수익 기업은 서비스업종 기업, 주로 해외시장을 상대로 영업을 하는 기업, 시장점유율 10% 이상의 시장주도적 기업, 주력상품이 6종 미만인 집중형 기업, 연구개발 집중도가 5% 이상인 연구개발 주력형 기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로, 기업의 특성에 따라 성장성과 수익성 모두에 정의 영향을 미치는 특성이 있는 반면, 성장성과 수익성에 미치는 영향의 방향성이 서로 다른 특성도 존재한다는 결론을 내릴 수 있다.
ICT 산업군 내 고성장 기업군과 고수익 기업군의 기업특성을 정리하면 아래와 같다.
□ ICT 산업의 성과지속성 분석: 기업동학 측면
각 산업군/업종 내 상대적 성과의 변동성을 계량하기 위한 수단 중 하나로서 추이확률 (transition probability)을 측정하고 이를 통해 각 산업군/업종 별로 기업들의 성장성과 수익성의 부침을 비교분석했다. 먼저, 5가지 성과지표별로 각 기업의 1기(2005년~2009년) 평균치와 2기(2010~2014년) 평균치를 구한 후 각 기에서 상위그룹과 중하위 그룹으로 분류하였다. 그 다음, 1기에 상위그룹에 속한 기업들 중 2기에도 상위그룹을 유지(retain)한 비율과 2기에 중하위기업으로 이탈(exit)한 비율, 1기에는 중하위그룹에 속한 기업들 중 2기에 상위그룹으로 진입(enter)한 비율과 2기에도 중하위그룹에 남은(neither) 비율을 각각 측정했다. 유지비율이 높다는 것은 고성과 기업들이 꾸준히 성과를 유지하고 있다는 의미이며 유입비율과 이탈비율이 높다는 것은 산업군/업종 내 상대적 성과의 역동성이 크다는 것을 의미한다.
전체적으로 보면, ICT 기업의 매출증가율 지속성은 전체 평균과 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는, 1기에 높은 매출증가율을 보인 기업들이 2기에도 높은 성과를 보이는 비율이 두 산업군(ICT와 비ICT) 간에 큰 차이가 없었음을 의미한다. 한편 ICT 기업의 고용증가율 지속성은 전체 평균보다 높은 것으로 나타났다. 이는, 1기 동안에 고용증가율이 높았던 기업들 중에서 2기 동안에도 높은 고용증가율을 유지한 기업들이 상대적으로 ICT 산업에 많았다는 것을 의미한다. 반면 ICT 기업의 영업이익률 지속성이 전체 평균보다 낮은 것으로 나타났다. 이는, 1기 동안에 영업이익률이 높았던 기업들 중에서 2기 동안에도 높은 영업이익률을 유지한 기업들이 상대적으로 ICT 산업에 적었다는 것을 의미한다.
□ 성장회계 분석을 통한 ICT 기업 성장의 원천
정보통신(Information Communication Technology, ICT) 산업은 1990년대 말 한국의 금융위기와 최근 2008년 세계 경제위기를 극복하는 견인차 역할을 하고 있다. 동시에 ICT 기술은 이용 측면에서 최근 스마트화 논의로 대변되는 기존 전통산업의 기술 혁신에도 기여하고 있다. 최근 경제 환경이 빠르게 변화하고, 불확실성이 커지는 상황에서 생산성 향상이 기업의 지속적인 성장을 유지하기 위한 필수적인 요건으로 인식되고 있다. 따라서 기술혁신 활동과 관련한 무형 자산(intangible asset)의 축적으로서 연구개발투자(이하 R&D)와 조직자본의 중요성이 점차 커지고 있다. 무형 자산 투자는 기술혁신의 동인(driver)으로 요소투입을 통한 양적 성장에서 질적 성장으로 넘어가는 연결고리가 되기 때문이다(정현준 ․ 나경연, 2013).
Corrado, Hulten and Sichel(2005, 2009, 이하 CHS)는 무형 자산에 대한 추정 방법 및 무형 자산과 경제성장 간의 관계에 대한 연구를 시행한 바 있다. 본 연구는 무형자산 데이터 구축을 위해 Corrado, Hulten and Sichel(2005, 2009, 이하 CHS)의 방법론을 따라 그리고 CHS 무형 자산 투자는 CHS(2005)에서 무형 자산을 분류하는 컴퓨터화된 정보(Computerized information, CI), 혁신자산(Innovative property, IP), 경제적 역량(Economic competencies, EC)을 이용해 구분했다. 그리고 본 연구에서 이용한 산업 분류는 제9차 표준산업분류(KSIC9)를 기반으로 산업을 재분류했으며, ICT 산업은 제조업과 서비스업으로 세분화했다. 분석에 사용한 데이터는 NICE 신용평가정보의 1995년~2014년 전 산업 KISVALUE의 기업재무제표 데이터이다.
우선 전기간 전산업을 대상으로 성장회계를 수행했다. 분석결과 전 기간, 전 산업의 부가가치 증가율은 19.49%로 나타났다. 그리고 노동기여도는 5.59%p, 유형 자본기여도는 6.98%p로 나타났다. 유형 자본 기여도는 노동 기여도 대비 약 1.2배에 달한다. CHS 무형자본 기여도는 혁신자본(IP)의 경우 3.40%p, 조직자본(CI&EC)은 4.65%p로 나타났다. 즉, 혁신자본(IP)는 주로 R&D이고 조직자본(CI&EC)은 주로 컴퓨터화된 정보 및 조직 자산이라는 측면을 감안하면, 컴퓨터화된 정보 및 조직 자산의 기여도가 R&D의 기여도 보다 큰 것으로 나타났다. 전체 CHS 무형 자본의 기여도는 8.05%p로 유형 자본보다 더 큰 것으로 나타났다. 이는 CHS (2005)에서 미국 기업을 대상으로 분석한 결과와 유사하게 한국 기업에서도 무형 자본의 역할이 중요함을 시사한다.
그리고 산업별 성장회계를 수행한 결과 제조업에 비해 서비스업에서 부가가치증가율, 노동기여도, 무형자본 기여도, TFP 증가율이 더 큰 것으로 나타났으며, 제조업은 서비스업에 비해 유형자본 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 무형자본 기여도는 조직자본(CI&EC)의 기여도가 혁신자본(IP)의 기여도보다 제조업, 서비스업 모두 더 큰 것으로 나타났다. ICT 산업의 경우에 ICT 제조업은 혁신자본(IP)의 기여도가 조직자본(CI&EC)의 기여도보다 더 큰 반면에 ICT 서비스업은 조직자본(CI&EC)의 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. ICT 제조업의 CHS 무형 자본 기여도는 11.ICT제조업－전자부품 9.42%p, 12.ICT제조업－컴퓨터 및 주변장치11.29%p, 13.ICT제조업－통신, 방송장비 및 영상, 음향기기 11.30%p로 분석되었다. 그리고 ICT 서비스업의 CHS 무형 자본 기여도는 25. ICT서비스업－출판, 영상, 방송법 11.14%p, 26. ICT 서비스업－통신업 5.92%p, 27. ICT서비스업－IT서비스 및 정보서비스업 8.91%p로 분석되었다.
□ 기업가치와 무형자산간의 관계 분석
기업 성과로서 기업의 시가총액 분석과 관련하여 Hulten and Hao(2008)에서는 미국 2006년 기업 데이터를 이용해 주식의 장부상 가치(book value)가 시가 총액의 31%만을 설명하는 반면 무형자산을 추가할 경우 75%까지 증가함을 보였다. 본 연구에서도 Hulten and Hao(2008)의 방법을 이용하여 회귀 분석을 수행한 결과 시가총액을 설명하는데 있어 유형 자산만 있을 때에는 56.3%만을 설명하는 반면 무형 자산을 추가할 경우 62.7%까지 증가하는 것으로 나타났다. 한편 기업 성과로서 기업의 시가총액 대신 부가가치를 이용하여 추가로 분석했고, 여기서도 동일한 결과를 도출했다.
□ 기업의 노동생산성 결정요인 분석
기업의 부가가치(Y), 자본(K) 그리고 노동(L)으로 구성된 일반적인 콥－더글라스 생산함수를 기반으로 도출된 노동생산성에 관해 실증 분석을 시도했다. Oliner et al. (2008)은 ICT 자본과 ICT 관련 무형 자산을 CES(Constant Elasticity of Substitution) 함수로 설정하여 이것이 TFP에 영향을 미치는 요소로 설명하고 있다. 즉, ICT 투자는 기업 특유의 보완적 무형 자산 투자와 결합하여 기업 내부의 정보 처리 능력의 혁신을 가능하게 한다고 밝히고 있다. 따라서 본 연구의 추정 모형은 Oliner et al.(2008), Corrado and Hulten(2010) 등에서 논의한 무형 자산의 보완효과에 대해서 실증적 결과를 도출하는 모형으로 구축했다. 분석방법론은 내생성을 통제하기 위해 동태적 패널 데이터 모형, 구체적으로 Arellano and Bover(1995), Blundell and Bond(1998)의 system GMM 추정 방법을 이용했다.
분석결과 자본 관련 추정 계수 및 ICT 투자와 CHS 무형 자본의 교차항 모두에서 비ICT 산업의 추정계수가 ICT 산업에 비해 상대적으로 더 큰 것으로 도출되었다. 내생성을 통제한 System GMM 추정 방법을 이용한 추정 결과에서도 ICT 산업보다 비ICT 산업에서 ICT 투자와 무형 자본간 보완 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 추정 방법론을 다르게 이용해도 보완 효과에 관해서 일관성 있는 추정 결과를 보인다. 이는 ICT 활용을 통한 생산성 개선효과가 ICT 생산산업에서 나아가 일반 산업으로 확산되고 있음을 의미한다.
최근 한국의 노동생산성 증가에 무형 자본과 ICT 투자가 미치는 효과가 광범위하게 영향을 미치고 있음을 실증적으로 분석했다. 추정 결과로 ICT 투자와 무형 자본은 노동생산성에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 특히 ICT 산업이 아닌 비ICT 산업에서 무형 자본의 노동생산성 증대효과가 큰 것으로 나타났다. 그리고 ICT를 많이 이용하는(ICT 집약도가 큰) 기업의 경우에 무형 자본의 노동생산성 증대효과가 더 증가하는 것으로 나타났으며, 나아가 이들 기업에서는 ICT 투자와 무형 자본의 축적은 상호 보완적인 관계에 있다는 시사점을 제공한다.
□ ICT 기업과 ICT 산업간 성과의 연관관계 분석
기업과 산업간의 성과는 서로 밀접히 연관되어 있다. 기업의 성과가 산업으로 집계되고, 산업의 성과는 정보의 확산이나 집적의 이득 혹은 산업기반 강화를 통한 스필오버 등의 효과를 통해 기업으로 전달될 수 있다. 정부의 경제정책은 R&D, 중소벤처, 인력, 생태계 활성화 등 기능적 측면으로 수행되는 반면 경제정책의 성과는 개별 기업단에서 나타난다. 특히 WTO 등으로 인해 정부의 정책대상은 개별 기업에서 특정 기술 혹은 기능에 대한 지원으로 변화했다. 이에 특정 기업에 대한 조세지원 등에서 벗어나 특정 분야나 기술에 대한 R&D나 인적자원 개발, 그리고 벤처 생태계 강화 등 보다 포괄적인 기능을 지닌 수단으로 정부 정책수단이 변화한 것이다. 이러한 관점에서 R&D, 중소벤처, 인력, 생태계 활성화등을 통해 산업이 활성화되는 것이 어떻게 개별 기업의 성과로 나타나며, 규제개선 등을 통해 개별 기업의 경쟁을 활성화하는 것이 산업 발전에 어떻게 나타나는가는 흥미로운 연구주제가 된다. 여기서는 간단한 상관관계 분석을 통해 우리 경제에서 기업과 산업간 연관관계를 간략히 살펴봤다.
전 산업의 경우 기업 성과와 산업 성과 간 상관계수는 2008년 글로벌 외환위기를 기점으로하여 0.11에서 0.13으로 증가했다. 반면에 동기간 ICT 산업은 0.13에서 0.09로 감소했으며, 비ICT 산업은 0.09에서 0.14로 증가했다.
상관계수 분석은 다음과 같은 가능성을 제기한다. 비ICT 산업은 시간이 지남에 따라 기업과 산업간 성과의 관계가 강해지는데 이는 기업 성과와 산업성과가 동조화됨을 시사한다. 반면 ICT 산업은 기업과 산업간 성과의 관계가 약화되는데, 이는 기업의 성과가 산업으로 전달되고, 산업의 성과가 기업으로 전달되는 관계가 시간이 지남에 따라 약화되었음을 의미한다. 글로벌 경쟁에 노출되어 있는 ICT 기업은 산업의 스필오버를 통한 외생적 (exogenous)인 성과 향상보다는 기업 스스로 내생적(endogenous)인 성과 향상을 도모하고 있다고 볼 수 있다. 한편, 최근의 ICT 기업은 글로벌 ICT 기업들이 주도하는 다양한 기업생태계에 포함되어 생태계간 경쟁을 하고 있다. 위 분석결과는 국내에서 생태계화가 잘진행되었다면 기업과 산업간 성과가 동조화되어야 할 것이나, 국내에서 ICT 기업 생태계화가 원활히 이루어지고 있지 않음을 보여주는 결과로 해석될 여지도 있다.

Abstract ▼

4. Research Results
The analysis this study performs provides several results. First, the growth and profit indicators of the overall industries are deteriorating, especially with profit indicators recently showing a rapid downturn. The growth indicators for ICT firms are more positive than those

4. Research Results
The analysis this study performs provides several results. First, the growth and profit indicators of the overall industries are deteriorating, especially with profit indicators recently showing a rapid downturn. The growth indicators for ICT firms are more positive than those for non-ICT firms, but the gap between the two groups are narrowing. Additioally, in the case of profit indicators, ICT firms have shown lower performances than non-ICT firms starting from the mid 2000s, and the level of difference between them keeps increasing. Second, this study catagorizes factors of growth into labor, capital, innovation assets, organizational assets and competitive assets, and analyzes how these factors affect the performance of ICT firms.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 7
• 목차 ... 9
• 표목차 ... 12
• 그림목차 ... 14
• 요 약 문 ... 17
• SUMMARY ... 29
• CONTENTS ... 31
• 제 1 장 서 론 ... 33
• 제 2 장 ICT 산업 현황 분석 ... 36
• 제 1 절 ICT 산업 현황 ... 36
• 1. ICT 산업의 경제성장 기여도 ... 36
• 2. ICT 산업의 경기 동향 ... 39
• 3. ICT 산업의 수출 추이 ... 40
• 4. ICT 투자 추이 ... 41
• 5. ICT 산업의 고용 현황 ... 43
• 6. ICT 부문 성장 요인 ... 43
• 7. ICT 생태계 현황 ... 46
• 8. ICT 생태계 현황 국제 비교 ... 48
• 제 3 장 ICT 산업별 기업 성과 및 프로파일 분석 ... 51
• 제 1 절 ICT 기업 재무성과 및 추이 ... 51
• 1. 선행연구 ... 51
• 2. 데이터 및 분석방법 ... 54
• 3. 기업 성과 측정 지표 ... 56
• 4. 기업 성과지표 분석 결과 ... 58
• 5. ICT 업종별 기업의 성장성 지표와 수익성 지표 현황 ... 67
• 6. 성과지표 상위그룹 내 ICT 기업 비중 ... 68
• 제 2 절 ICT 세부 산업별 고성장기업의 기업 프로파일 분석 ... 70
• 1. 데이터 및 분석방법 ... 70
• 2. ICT 고성장 기업의 기업 프로파일 분석 결과 ... 70
• 제 3 절 ICT 산업의 성과지속성 분석 ... 81
• 1. ICT 산업의 성과지속성 분석 ... 82
• 2. ICT 세부 산업별 성과지속성 분석 ... 89
• 제 4 절 ICT 기업 프로파일 분석의 시사점 ... 97
• 제 4 장 ICT 기업 성장요인 분석 ... 100
• 제 1 절 데이터 및 분석방법 ... 100
• 1. 개요 ... 100
• 2. 데이터 및 구축 방법 ... 100
• 제 2 절 ICT 산업의 성장회계 분석 ... 107
• 1. 성장회계 ... 107
• 2. 성장회계 분석 결과 ... 108
• 제 3 절 기업가치와 무형자산의 관계 분석 ... 112
• 1. 시장가치 결정요인 분석 ... 112
• 2. 부가가치 결정요인 분석 ... 114
• 제 4 절 기업의 노동생산성 결정요인 분석 ... 116
• 1. 노동생산성 결정요인 실증 분석 모형 ... 116
• 2. 노동생산성 결정요인 추정 결과 ... 118
• 3. 분석결과 및 시사점 ... 120
• 제 5 절 기업과 산업간 성과의 연관관계 ... 121
• 제 5 장 ICT 기업 사례 연구를 통한 성장 요인 분석 ... 124
• 제 1 절 해외 사례연구 ... 124
• 1. 애플 ... 124
• 2. 구글 ... 125
• 3. 아마존 ... 127
• 제 2 절 국내 사례연구 ... 130
• 1. 삼성전자 ... 130
• 2. 네이버 ... 132
• 3. 카카오 ... 134
• 제 6 장 결 론 ... 136
• 1. 기업 분석의 필요성 ... 136
• 2. 기업 프로파일 분석 결과 ... 137
• 3. 경제구조 변화와 성장의 원천 ... 138
• 4. 기업 성장요인으로 무형자산의 역할 ... 140
• 5. ICT 통계체계 강화 ... 141
• 참 고 문 헌 ... 143
• 부록 ... 150
• 끝페이지 ... 152