문맥 (context)
또한 데이터의 유형에서도 각 지수들은 차이를 보였다. GEM은 정성적 설문조사로만 구성되어 있는 반면, 세계은행의 창업환경 지수와 OECD의 한눈에 보는 기업가정신 지수는 정량적 통계 데이터로만 구성되어 있으며, GEDI와 EY 바로미터는 정성적 설문조사와 정량적 데이터를 모두 포함하고 있다. 정성적 설문조사는 정량적인 통계 데이터가 없는 지표에 대해 설문을 통해 측정값을 도출할 수 있다는 장점이 있으나, 설문 응답자의 주관적 견해가 개입된다는 단점이 있고, 글로벌 수준의 설문조사는 시간, 비용, 주체 등의 측면에서 쉽게 추진하기 어려운 한계도 있다. 반면 정량적 데이터는 설문조사에 비해 객관적 자료를 제공해주고, 국제기구의 데이터들을 활용할 경우 조사가 용이하다는 장점도 있으나, 확인이 필요한 여러 지표 중 국제적으로 비교 가능한 데이터가 있는 지표는 매우 제한적이라는 문제가 있다. 마지막으로 각 지표 값들을 합산하여 종합 및 부문별 지수를 산출하고 국가별 순위를 제시하는 것도 정책적으로는 중요한 측면이다. OECD 한눈에 보는 기업가정신 조사를 제외한 4종의 지수들이 모두 종합 지수와 순위를 산출했다.
또한 5종의 지수들은 지수 체계와 조사 방법론의 측면에서도 차별성을 보였는데, 그러한 차이들을 정리해 보았다. 우선, 기업가정신의 발현은 기업가 개인의 의지 및 자원과 그를 둘러싼 환경의 상호작용 결과이며, 이 상호작용에 의해 창업이라는 성과가 나타난다고 할 수 있다. 따라서 기업가정신 수준을 측정하는 데는 기업가 개인에 관련된 요인과 그를 둘러싼 환경 요인이 모두 고려될 필요가 있다. 또한 기업가의 의지와 자원을 일종의 투입 요소로 보고 창업 성과를 산출 요소로 본다면, 기업가정신 수준의 종합적인 측정을 위해서는 투입과 산출 요소를 모두 고려할 필요도 있다. 이런 관점에서 보면 이 모든 요소를 공평하게 고려한 조사는 없었다. 기업가정신의 환경 요인은 5가지 조사가 모두 반영하였지만, 기업가 개인에 관련된 요인은 GEM과 GEDI만 조사하였다. 또한 창업자 수와 같은 직접적인 성과 지표를 포함한 것은 GEM 밖에 없었다. 기업가정신의 수준을 측정할 때 무엇보다도 창업 건수 자체가 중요한 지표가 될 텐데, 다른 조사들은 이보다는 환경 요소에 더 관심을 기울였다.
한편, 국가별 전문가조사(NES) 결과를 보면, 우리나라 기업가정신의 환경 요소들 중에서 시장 역동성, 물리적 인프라, 경제 관련 정책 입안 과정에서 기업가정신을 중요하게 고려하는 점 등에서는 높은 평가를 받았으나, 기업가정신 교육, 기업가들을 위한 금융, 상업화 및 법적 인프라, 시장 개방성 등에서는 낮은 평가를 받았다. GEM의 기업가정신 조사는 기업가의 개인적 요소와 환경 요인을 동시에 고려한다는 점, 통계가 없는 정보를 글로벌 규모의 설문조사로 얻어낸다는 점에서 장점을 지닌다. 그러나 설문조사에만 의존하기 때문에 응답자의 주관성이 개입하는 문제가 있다. 특히 국가별 전문가조사(NES)의 경우 각국의 학계, 업계, 공공부문의 기업가정신 전문가에게 설문이 이루어지는데, 이들은 대부분 특정 분야(예: 창업 지원, 기업가정신 교육 등)에만 전문성을 지니는 사람들이라 다른 환경 요소들에 대해서는 정확한 판단을 내리기 어려운 경우가 많다. 이로 인해 전문가 설문조사 결과에 대해서는 그 신뢰성에 대한 문제제기가 항상 있어 왔다. 또한 상대적으로 초기 기업가적 활동에 관련된 환경 요소들에 초점이 맞추어져 있어서 성장 단계 이후와 관련되는 환경 요소들을 파악하고 판단하는 데는 한계가 있다.
위와 같은 방식으로 모은 데이터를 가지고 지수를 산출하는 첫 번째 단계는 모든 데이터를 정규화(normalizing)하는 것이다. 62개 대리지표별로 다루는 값의 종류가 다르고 측정치의 범위도 천차만별일 것이므로, 이를 합산하기 위해서는 모든 지표 값들을 동일한 범위 안의 숫자로 변환시키는 것이 필요하다. 이 과정을 정규화라고 하는데 데이터의 정규화에 사용되는 방법에는 최소값(Min)-최대값(Max) 구간을 어떤 특정한 구간(예를 들어 0~1)으로 변환하여 모든 데이터들이 동일한 범위에 들어오도록 하는 방법, 데이터의 평균이 1이 되도록 변환하는 방법, 정규분포를 따르는 통계량으로 변환하는 방법, 이 중 두 가지 방법을 동시에 적용하는 방법 등 여러 가지가 있다. 본 연구에서는 각 지표별 데이터들이 정규분포를 따르도록 변환한 다음 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식으로 정규화하였다.
한편, GEDI 연구진들은 본 연구의 신뢰성 및 적용 가능성을 향상하기 위해, GEM, 세계은행의 창업환경 지수, OECD의 ‘한눈에 보는 기업가정신’ 등의 선행연구들과 비교해서 개념, 이론, 측정 항목, 적용 방법론 등에서의 유사점과 차이점을 설명하고, 본 연구의 우수성을 입증하는데 매우 적극적인 태도를 보이고 있다(Acs & Szerb, 2009; Szerb et al., 2013). Acs & Szerb(2009)에 따르면, GEDI는 지난 2006-2010년의 5년 동안 세계경제포럼의 글로벌경쟁력지수(Global Competitive Index)와는 0.86의 상관관계를 보이며, 세계은행의 창업환경 지수나 경제자유 지수(Index of Economic Freedom), 부패지수(Corruption Perception Index)와도 0.79 이상의 높은 상관관계를 보여준다. 또한 국내총생산(GDP)과는 양의 상관관계를 보이지만, 경제성장률이나 총 초기 기업가적 활동(TEA) 지수와는 음의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다(Szerb et al., 2013).
GEDI의 2014년 발표에 따르면, 우리나라의 지수는 121개국 중 33위로 전년도의 43위에서 10계단 상승했다(GEDI website). 미국, 캐나다, 호주, 스웨덴, 덴마크가 1~5위를 차지하였으며, 대만이 7위로 아시아 국가 중 가장 높은 순위를 기록했다. 세부 부문의 순위가 공표된 2013년의 경우 우리나라의 기업가적 태도, 능력, 열망에 관한 순위는 각각 36위, 59위, 33위로 나타났으며, 기회 인지, 경쟁자, 기술 수준이 기업가정신 증진의 주요 제약 요인으로 나타났다(Acs et al.,2013). 이와 같이 GEDI는 GEM의 분석틀과 기업가정신의 구성 및 환경 요소 등 이론적 배경을 수용하면서도, 기업가정신의 개인적 차원과 제도적 차원의 변수들을 통합하고 구성 요소별로 지수화하여 국가 간 비교가 가능한 최종 점수를 산출해냈다는데 의미가 있다. 비교 가능한 국가별 최종 점수와 순위는 국가별 기업가정신 환경의 취약점을 분석하고 기업가정신 증진을 위한 정책적 시사점을 도출하는데 유용하다.
세 그룹의 특징을 비교하면 다음과 같다. 우선 ‘비즈니스 친화형’ 국가들은 지리적으로는 북유럽의 선진국들이 많았다. 성장 단계로는 성장과 실패/재도전 단계에 서 높은 기업가정신 수준을 보였고, 구성 요소 측면에서는 창업가, 규제, 시장, 금융환경 분야에서 높은 수준을 보였다. 세부 지표를 보면, 규제 부문에서는 정리해고 시 기업가가 부담하는 비용 수준이 낮고, 파산 시 구제 절차 등으로 회복까지 걸리는 시간과 비용이 낮게 나타났다. 지식재산권 보호에 대한 인식이 매우 높게 나타났으며, 시장 담합 등 공정 경쟁을 저해하는 행위에 대한 감독이 엄격하였다. 금융 부문에서는 벤처캐피탈, 무담보 창업 지원 대출 등 자금 조달이 상대적으로 용이한 편이었으며, 채권·채무자의 법적 권리 수준도 높게 나타났다. 문화 부문에서는 부패 수준이 낮아 상식적 기업 활동이 가능한 환경을 보유하고 있었다. 이러한 세부 지표상의 특징들은 전체적으로 ‘비즈니스 친화적인’ 환경을 나타내는데, 이는 모든 기업에게 공통적으로 적용되지만 현재 사업을 진행 중인 기존 기업들에게 특히 더 관련된다고 볼 수 있다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
본 연구에서 데이터의 정규화를 위해 사용한 구체적인 방법은 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation본 연구에서 수행한 데이터 정규화의 구체적인 절차와 방법을 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction문맥 내에서 정규화 방법론을 설명하는 부분을 추출한다.
- 본 연구에서는 각 지표별 데이터들이 정규분포를 따르도록 변환한 다음 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식으로 정규화하였다.
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3근거 선택
evidence_selection연구에서 실제로 적용한 두 가지 단계의 정규화 방식을 선택한다.
- 각 지표별 데이터들이 정규분포를 따르도록 변환한 다음
- 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식
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4논리 통합
logical_integration추출된 정보를 결합하여 정규화가 두 단계의 과정을 거쳐 이루어졌음을 정리한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation데이터를 정규분포를 따르도록 변환한 후, 이를 다시 0에서 1 사이의 구간으로 점수화하는 방식을 사용했음을 결론짓는다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대한 최종 답변을 작성한다.
근거 (evidence)
- 본 연구에서는 각 지표별 데이터들이 정규분포를 따르도록 변환한 다음 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식으로 정규화하였다.
- 각 지표별 데이터들이 정규분포를 따르도록 변환한 다음
- 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식
최종 답변 (final_answer)
각 지표별 데이터가 정규분포를 따르도록 변환한 후, 변환된 데이터를 0~1 구간에 들어오도록 점수를 부여하는 방식을 사용하였다.