ICT 융합 생태계 내 세부 산업별 혁신의 발생과 전이 메커니즘을 메타프론티어 방법론을 통해 분석하는 연구 doc_id PCY_201509110425316271_2

첫 번째 계층은 ‘networked elements’로 새로운 ICT 생태계의 진화 양상의 근본적인 특성은 섹터 내의 모든 요소들이 점차 인터넷 내에서 통합되고, 네트워크로 연결(networked)된다는 것이다. 이 층위에는 컴퓨터, 소비자 전자 장비, 반도체, 하드웨어의 동작을 위한 시스템 소프트웨어 등의 요소들이 포함된다. 두 번째 계층은 ‘network operating’이다. Layer 1에서 생산된 요소들은 Layer 2에서 정보 통신 네트워크 형태로 통합되며, 네트워크 사업자(network operators)에 의해 작동하는데, 이러한 네트워크 사업자는 이동통신 사업자(telecom operators)(fixed and mobile), 케이블TV 사업자(cable TV operators), 위성 및 방송 사업자(satellite operators and broadcasting operators)를 포함한다. 네트워크와 그들의 사업자는 처음에는 분리되어 있었으나, 1990년대 이후 점차 상호 연결되고 있다. 세 번째 계층은 ‘connectivity’이다. TCP/IP의 확산과 함께 신규 기업들이 Layer 3에 진입하여 인터넷 연결(Internet connectivity)을 공급하게 되었다. Layer 2를 지배하던 이동통신 사업자들이 Layer 3에도 진입하긴 했지만, Layer 3에서 성공한 대부분의 기업은 신규 진입자들이다. 시장 구조라는 관점에서 볼 때, Layer 3의 핵심적인 특성은 새로운 경쟁적인 시장에의 신규 기업 진입이라고 볼 수 있다. Layer 3에 의해 인터넷 연결의 기능이 제공되었으나, 이는 사람들이 월드 와이드 웹에 연결된 방대한 양의 호스트를 이용하도록 하기에는 충분치 않다. 가령 월드 와이드 웹을 구성하는 급격하게 증가하는 수많은 호스트들을 통과하며 정보를 찾기 위해서는 브라우저가 요구된다. 더욱 필수적인 기능성들은 인터넷 상호작용을 보호하는 보안 소프트웨어와 같은 것을 포함하는데, 이러한 기능성들은 ELM 내에서 ‘미들웨어(Middleware)’로 불린다. 또한 방대한 양의 서버에서 특정한 정보를 찾기 위해서는 ‘검색(search)’ 능력이 요구된다. 검색 기능에만 초점을 맞추고 이를 위한 수학적 알고리듬을 개발했던 구글이 그 예시이다. 현재 ICT 산업에서 논쟁이 되는 망중립성 정책 등 다양한 정책적 이슈들을 해결하고 ICT 융합 생태계 전체의 발전을 위해서는 생태계 안에서 어떤 세부 산업에서 혁신이 발생하고, 발생된 혁신이 어떠한 방향으로 전이가 되는지 분석할 필요가 있다. 망중립성 정책은 여러 방향에서 논의가 이루어지고 있는데 그 가운데 혁신과 관련된 논의에서는 ICT 생태계 전체의 발전을 위해서는 인터넷 서비스 사업자와 애플리케이션 서비스 사업자의 혁신 가운데 어떤 혁신이 더 중요하고 우선시되어야 하는지가 핵심이라고 할 수 있다. 그런 의미에서 ICT 산업 내에서 혁신의 발생과 전이 메커니즘을 밝혀내는 것은 망중립성 정책을 포함하여 ICT 정책 수립에 큰 시사점을 줄 것으로 여겨진다. 그러나 기존 연구들을 보면 혁신의 발생을 정확하게 측정하는 연구조차 부족한 것이 현실이며, 특히 혁신의 전이를 분석한 연구는 거의 존재하지 않는다. 특히 ICT 산업에서는 산업 내 세부 사업들끼리 서로 많은 영향을 주고받으며 생태계의 형태로 진화하고 있기 때문에 산업 내에서 혁신의 전이에 대한 연구는 큰 의의를 가질 수 있다. ICT 산업에서는 특정 요소의 발전 뿐 아니라 전체 생태계의 조화로운 발전이 반드시 필요함에도 불구하고 우리나라는 네트워크와 하드웨어의 발전에 의존하는 경향이 강하다. 본 연구에서는 ICT 융합 기업들을 세부 산업으로 분류하고 세부 산업 내 기업들의 생산성 분석을 연도별 혹은 분기별로 시행한다. 메타프론티어 방법론을 통해 TGR을 추정하여 이를 혁신의 지표로 활용하고, 특정 기업에서 발생한 혁신이 동종 산업 혹은 이종 산업의 다른 기업 생산성 향상에 어떠한 영향을 주는지에 대해 계량 분석을 수행한다. 즉, ICT 산업에서 혁신의 발생과 전이를 분석함으로써 어떤 세부 산업에서 혁신이 부족하고, 어떤 세부 산업이 전체 생태계의 혁신을 이끌고 있는지를 분석하고자 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 우선 문헌연구, 전문가 자문 등을 통해 ICT 산업 내 혁신체계를 검토 및 분석한다. 문헌연구의 경우 DEA(Data Envelopment Analysis) 및 메타프론티어 등의 방법론과 관련된 문헌연구들도 이루어져야 하지만 산업 진화론 관련 문헌에 대한 연구도 함께 진행한다. 또한 DEA와 메타프론티어 방법론을 통한 ICT 기업들의 생산성을 분석한다. DEA를 통해 생산성을 분석하기 위해서는 산출물로 기업의 매출액이 일반적으로 사용되며, 투입물로는 일반적으로 자본금, 매출원가, 종업원 등이 사용되었다. 본 연구의 가설은 다음과 같다. 첫째, 특정 산업 내에서 특정 기업이 기존의 산업 내 패러다임을 바꿀 정도의 혁신을 일으킬 경우 이 혁신은 동일 투입 대비 해당 기업의 매출액을 대폭 상승시킬 것이다. 이 혁신은 해당 기업의 투입 대비 산출이 대폭 증가할 뿐 아니라 해당 산업의 생산함수까지도 상향 이동시키는 효과를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 산업의 생산함수를 상향 이동시키는 정도의 혁신을 ‘급진적 혁신’이라 정의한다. 본 연구에서 사용하는 효율성의 개념은 ‘상대효율성’의 개념이며 따라서 사용하는 생산함수 프론티어(Frontier)로부터의 거리를 통해 산업 내 기업들의 효율성 값을 계산하게 된다. 그런데 특정 기업의 급진적 혁신을 통한 생산함수의 상향 이동은 나머지 기업들의 효율성 값을 하락시키게 되고, 따라서 해당 산업의 효율성 평균값은 하락할 수밖에 없다. 물론 소수 기업의 혁신에 의해 생산함수가 상향 이동되지 않더라도 효율성 값은 하락할 수 있다. 프론티어 근처에 있는 기업들을 제외한 나머지 기업들의 투입 대비 산출량이 하락하여도 그룹의 효율성 평균은 하락할 수 있다. 둘째, 산업 내에서 한 기업의 급진적 혁신은 동일 산업 내의 다른 기업들에 영향을 준다. 다른 기업들 역시 정보를 탐색하여 급진적 혁신을 한 기업의 성공 요인을 분석할 것이고 그 요인들을 자신의 기업에 적용하기 위해 노력할 것이다. 본 연구에 서는 생산함수를 상향시키지는 못하지만 기업의 효율성 값을 증진시키는 행위를 ‘점진적 혁신’이라 정의한다. 급진적 혁신에 성공한 기업은 투입 대비 산출량을 유지한 상태에서 나머지 기업들이 점진적 혁신을 통해 투입 대비 산출 양을 급진적 혁신에 성공한 기업 수준 가까이 끌어올릴 경우 해당 산업의 효율성 평균값은 상승하게 될 것이다. 이 경우 역시, 프론티어로부터 멀리 떨어져 있던 기업들이 점진적 혁신을 함으로써 그룹의 효율성 평균이 올라가는 경우와 함께, 프론티어 근처에 있던 기업들의 효율성 값이 하락함으로써 생산함수 자체를 하향 이동시켜 그룹의 효율성 평균이 올라갔다는 분석 역시 가능하다. 따라서 메타프론티어 분석 방법론의 TGR 값을 활용하여 그룹의 효율성 평균이 올라갔음에도 TGR 값에는 큰 변동이 없거나 오히려 값이 줄어들었다면, 이는 생산함수는 유지되거나 상승하였음에도 불구하고 프론티어로부터 떨어져 있던 기업들의 점진적 혁신을 통해 효율성 값이 상승하였다는 결론에 도달할 수 있을 것이다. ‘효율’은 자원이나 노력의 투입(input)에 대비하여 거두어들인 산출(output)의 비율을 의미한다. 즉, 효율이 높다는 것은 동일한 자원을 투입하였을 때 더 많은 산출을 거두었다거나 또는 동일한 산출을 얻기 위해 더 적은 자원을 투입하였다는 것을 의미한다. 더 ‘효율’적이다 혹은 덜 ‘효율’적이다를 나타내는 지표로 효율성(efficiency) 이라는 개념이 사용되는데, 효율성은 일반적으로 절대효율성(absolute efficiency)와 상대효율성(relative efficiency)으로 나뉜다. 경제활동에서는 상대적으로 얼마나 잘하였는지가 관심대상이기 때문에 통상적으로 절대효율성에 비해 상대효율성의 개념이 더 많이 사용된다. 효율성에 관한 연구는 Koopman(1951), Debreu(1951), Farrell(1957) 등을 시작으로 그동안 매우 다양한 연구들이 진행되어 왔으며 특히 ICT 산업을 분석한 연구들도 Giokas & Pentzaropoulos(2008), Thompson & Garbacz(2007), Tsai et al.(2006) 등 다양하게 존재한다.