1. 서 론

4차 산업혁명 시대의 디지털 전환은 혁신을 통한 새로 운 가치창조와 더불어 창조된 가치를 효과적으로 전유하 는 가치전유 메커니즘의 균형적 발전을 요구하고 있다 [46]. 이러한 균형의 달성은 기업의 전략적 선택과 밀접하 게 연관된다. Porter는 전략의 본질을 선택(trade-offs)을 통 한 활동시스템(activity system) 구축으로 정의하며, 기업이 전략적 선택을 통해 독특한 활동시스템을 구축하고, 이를 바탕으로 고객에게 차별화된 가치를 제공함으로써 지속가 능한 전략적 포지션을 확보할 수 있다고 주장하였다[38]. 이러한 관점에서 기업의 지속가능한 경쟁우위(Sustainable competitive advantage)는 가치창조 (Value Creation)역량과 가치전유(Value Appropriation) 메커니즘간의 전략적 균형 에 의해 결정된다고 볼 수 있다. 그러나 현실에서의 가치 창조와 가치전유는 자원의 제약으로 인해 상충관계 (trade-off)에 놓이게 되며, 이는 기업의 전략적 의사결정에 서 중요한 고려사항이 된다[39]. 특히 급격한 시장 변화와 치열한 경쟁 환경에서는 이러한 전략적 균형의 중요성이 더욱 부각된다. Mizik and Jacobson은 기업의 가치창조와 가치전유 간의 균형, 즉 전략적 강조(Strategic Emphasis)가 기업의 경쟁우위와 재무성과에 미치는 영향을 체계적이고 실증적으로 분석하였다[34]. 이 후 SE에 관한 연구들은 주 로 한국, 미국, 중국의 대기업을 중심으로 이루어져 왔으 며[7, 15, 21], 한국의 중소기업 및 벤처기업을 대상으로 한 전략적 선택과 그 성과에 대한 실증 연구는 부족한 실 정이다.

본 연구는 Mizik and Jacobson의 SE개념을 코스닥 150 에 적용하여 SE가 기업가치에 미치는 영향과 산업특성에 따른 차별적 효과를 실증적으로 분석함으로써 한국 벤처 생태계의 성장모델을 이해하는데 중요한 통찰을 제공하고 자 한다. 본 연구의 차별성은 기존의 대기업 중심의 SE와 기업 성과 분석에서 벗어나, 벤처기업의 산업별 특성에 주 목하여 가치창조와 가치전유 전략의 효과가 산업 특성에 따라 어떻게 달라지는지를 실증적으로 검증했다는 점에 있다.

2. 이론적 배경

2.1 전략적 강조와 가치전략

기업의 가치전략(Value Strategy)에 대한 논의는 Porter 의 가치사슬(Value Chain) 개념을 통해 기업의 가치 창출 과정에서 내부 활동을 분석한 이후[37], Barney의 자원기 반관점(Resource Based View)과 Teece, Pisano, Shuen의 동 적역량이론(Dynamic Capabilities Theory)으로 발전하였다. 자원기반관점은 기업의 지속가능한 경쟁우위가 희소하고 모방불가능한 자원에서 비롯된다고 주장하였으며[2], 동 적역량이론은 급변하는 환경에서 기업이 내·외부 역량을 통합하고 재구성하는 능력의 중요성을 강조하였다[46]. 특 히, Brandenburger and Stuart는 기업의 가치 기반 전략 (Value-Based Strategy)에서 가치창조와 가치전유의 상호 작용이 기업의 전략적 선택에 중요한 영향을 미친다고 주 장하였으며[4], Lepak, Smith, Taylor는 두 요소 간 균형과 상호작용이 기업의 성과를 결정하는 핵심요인으로 경쟁우 위 유지에 필수적임을 강조하였다[28]. 이러한 논의를 확 장하여, Bowman and Ambrosini는 가치전략을 가치창조와 가치전유로 구분하여 개념화하였다[3]. 가치창조는 사용 가치(use value)를 생산하는 과정으로, 고객이 인식하는 제 품이나 서비스의 가치를 높이는 활동을 의미하며, 가치전 유는 교환가치(exchange value)를 획득하는 과정으로 창출 된 가치의 일부를 기업의 이익으로 확보하는 활동을 의미 한다. Teece는 가치전유 역량이 혁신으로부터 얻을 수 있 는 이익을 결정하는 핵심 요인이라고 강조하였다[43]. Rumelt는 기업이 보유한 자원의 고유성(unique)과 이질성 (heterogeneity)이 특허, 브랜드, 고유의 자원, 인과적 모호 성 등 다양한 격리 메커니즘을 만들어 경쟁자들의 모방을 제한하고 창출된 가치를 전유할 수 있다고 보았다[40]. 그 러므로 가치전유 역량이 부족할 경우 우수한 가치창조 능 력만으로는 지속가능한 경쟁우위 확보가 어렵다. EMI가 CT스캐너를 최초로 출시하여 노벨 의학상까지 수상했음 에도 불구하고 후발주자였던 GE에게 시장을 뺏기고 결국 분할 매각된 사례는 가치창조 뿐만 아니라 기업이 가치전 유 메커니즘 구축이 필수적임을 보여준다[34].

가치창조와 가치전유 활동은 상충관계에 있으면서도 상 호보완적이므로 두 활동의 효과적인 관리는 기업의 장기적 성과를 결정짓는 중요한 요인이 된다. 이러한 가치창조와 가치전유의 문제를 전략적으로 관리하기 위한 개념으로 Mizik and Jacobson은 전략적 강조(Strategic Emphasis, SE) 를 제시하였다. SE 개념은 기업이 가치창조와 가치전유 활 동 간 자원 배분의 상대적 비중을 조정하는 전략적 선택을 의미한다. 이는 자원기반관점에서 강조하는 자원의 이질성 과 동적역량이론의 재구성 능력을 자원배분의 관점에서 통 합한 개념으로 볼 수 있다. Mizik and Jacobson은 <Figure 1>과 같이 마케팅 전략과 지속가능 경쟁우위 프레임워크를 제시하였다[34].

이 프레임워크는 기업의 조직 자원이 가치창조와 가치 전유라는 두 가지 핵심 프로세스를 통해 지속가능한 경쟁 우위를 구축하고 궁극적으로 우수한 재무성과로 이어지는 과정을 보여준다. SE는 이러한 두 프로세스 간의 상대적 강조를 측정하는 지표로, 다음과 같이 정의된다.

여기서 광고선전비는 가치전유의, 연구개발비는 가치 창조의 대리변수(proxy)로 사용되며, SE의 값이 양(+)이면 가치전유에, 음(-)이면 가치창조에 상대적으로 더 중점을 두는 것을 의미한다.

March는 가치창조를 새로운 기회의 탐색 (exploration) 으로, 가치전유를 기존 역량의 활용(exploitation)으로 개념 화하고 두 활동 간의 근본적 차이와 균형의 중요성을 강조 하였다[31]. 광고선전비와 연구개발비는 이러한 활용과 탐 색의 특성을 가장 잘 반영하는 대리변수이다. 기업은 연구 개발을 통해 새로운 가치를 창출하고, 광고를 통해 소비자 에게 지속적으로 인식시키고 이를 통해 시장에서 가치 전 유를 극대화할 수 있다. 특히, 광고 및 마케팅 활동은 브랜 드 자산과 고객 기반을 형성하고[42], 브랜드 인지도와 연 상을 통해 소비자의 가격 민감도를 낮추어, 가치 전유 극 대화에 기여한다[19]. 따라서 광고선전비는 단순한 비용을 넘어 가치 전유를 극대화하는 역할을 한다고 해석할 수 있다.

그러나 가치창조와 가치전유 간의 최적 균형점은 산업 특성, 기업의 자원과 역량, 환경의 불확실성 등 다양한 요 인에 따라 달라질 수 있는데 일반적으로 대부분의 기업에 서 두 전략에 모두 투자하며 두 가지 전략적 방향이 공존 하기 때문이다[11]. 따라서 SE는 단순한 자원배분의 문제 를 뛰어넘는 기업의 장기적 생존과 성과에 핵심적인 전략 적 의사결정이라고 할 수 있다.

2.2 벤처기업과 코스닥의 가치전략

벤처기업은 혁신적인 기술이나 아이디어를 기반으로 하는 고위험-고수익 기업으로, 생존과 성장의 핵심 동력은 기술혁신을 통한 가치창조에 있다[20, 35]. 그러나 초기 기 술 우위를 지속 가능한 경쟁력으로 전환하기 위해서는 창 조된 가치를 효과적으로 전유할 수 있는 메커니즘이 필요 하다[5]. 불확실성이 높은 환경에서 벤처기업의 핵심역량 은 더욱 중요한 경쟁요소가 되며[26] 대기업에 비해 자원 제약이 큰 벤처기업에게는 가치창조와 가치전유 활동 간 의 전략적 균형이 필수적이다[17].

코스닥 시장은 벤처기업의 성장을 지원하는 자본시장 의 역할을 수행해 왔으며, 2015년 도입된 코스닥 150 지수 는 시가총액, 유동성, 재무건전성 등을 기준으로 선정된 대표 우량 기업군을 보여준다[18, 22]. 이들 기업의 성공적 인 가치전략은 다른 벤처기업들에게 유용한 가이드라인이 될 수 있다. 또한 코스닥 150 기업들은 산업 경기 변동에 따라 비용관리, 투자조정, 매출 방어 등 다양한 전략적 대 응을 보여주며, 그 성과는 해당 산업의 경기 민감도에 따 라 달라진다[33]. 이는 벤처기업이 산업 특성에 맞는 차별 화된 가치전략을 수립할 필요가 있음을 시사한다.

결론적으로, 벤처기업의 가치전략은 기업 내부 자원과 산업특성 등 다양한 요인을 고려해야하는 복합적인 의사 결정문제이다. 본 연구는 코스닥 150 기업의 SE가 기업가 치에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써 벤처기업의 효과적인 가치전략 수립에 유용한 시사점을 제공하고자 한다.

3. 연구방법

본 연구는 SE가 기업가치에 미치는 영향을 분석하기 위 해 Mizik and Jacobson의 모형을 코스닥 150 기업의 산업 별 특성을 고려하여 재설계하였다.

3.1 변수 정의

3.1.1 종속변수 : Tobin'sQ

기업가치를 측정하는 대표적인 지표로는 주식수익률과 토빈Q가 있다. 주식수익률은 주가의 움직임을 기반으로 비교적 계산이 간단하며, 단기적인 성과나 투자 수익률을 측정하는데 유용한 지표다. 그러나 시장 변동성과 거시경 제 요인의 영향을 크게 받아 기업 자체의 본질적인 가치나 성장가능성을 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다.

이에 반해, 토빈Q는 기업의 시장가치를 실물자산의 대 체원가로 나눈 비율로 정의되며[47], 기업의 미래 성장성 과 무형자산 가치를 간접적으로 반영할 가능성이 있어 기 업가치 측정에 널리 활용된다. 전통적인 토빈Q는 다음과 같이 계산된다.

Chung and Pruitt는 전통적인 토빈Q가 근사 토빈Q로 대 체 가능함을 실증적으로 입증하였으며[6], 본 연구에서는 데이터 가용성과 계산의 용이성을 고려하여 보다 간소화 된 측정 방식을 채택하였다.

이러한 간소화된 측정 방식은 전통적 토빈Q에 비해 부 채와 우선주 가치가 반영되지 않아 기업가치를 과소평가 할 수 있다는 한계가 있으나 기업 간 상대적 비교에는 유 용하게 활용될 수 있다.

토빈Q가 1보다 크다는 것은 시장이 기업을 장부상 자산 가치 이상으로 평가하고 있음을 의미하며, 이는 기업의 전 략적 선택과 무형자산이 시장평가에 일부 반영된 결과로 해석할 수 있다. Lang and Stulz는 다양한 산업과 기업의 다각화할인효과를 분석하는 과정에서 토빈Q를 기업가치 평가의 주요 지표로 사용하여 다각화의 부정적 영향을 실 증적으로 입증하였다[24]. 따라서 토빈Q는 기업의 상대적 가치 비교에 유용한 지표로 활용될 수 있다.

이러한 맥락에서 본 연구는 SE의 효과를 측정하는 종속 변수로 토빈Q를 활용하였다. 기존 Mizik and Jacobson의 연구에서는 SE의 효과를 주식수익률로 측정하였으나 본 연구에서 동일한 방법을 적용한 결과 유의미한 결과를 도 출하지 못하였다. 이는 코스닥 시장이 미국 주식 시장 대비 거래 규모가 작고, 기업의 SE보다 시장 심리나 거시경제 요인에 따른 변동성이 상대적으로 커서 주식수익률로는 SE의 장기적 효과를 충분히 반영하기 어려울 수 있기 때문 이다. 따라서 무형자산의 가치를 보다 효과적으로 반영할 가능성이 있는 토빈Q가 코스닥 150 기업들의 SE효과와 기업가치를 평가하는데 더 적절한 지표가 될 수 있다.

3.1.2 독립변수

본 연구모형의 독립변수는 Mizik and Jacobson의 연구 방법론에 준하되, 토빈Q를 종속변수로 사용하는 본 연구 특성에 맞게 수정하여 정의하였다. 각 독립변수의 변화량 은 다음과 같이 측정하였다.

(1 ) 총 자 산 수 익 률 의 변 화 (Δ R O A )

ROA는 기업의 수익성을 측정하는 대표적인 지표로 영 업이익을 총자산으로 나누어 산출하며, ΔROA는 t시점과 t-1시점의 ROA 차이로 산출한다.

(2） S E의 변 화 (Δ S E )

SE는 가치전유와 가치창조 간의 상대적 비중을 나타내 는 지표로, ΔSE는 t시점의 SE와 t-1시점의 SE의 차이로 산출한다.

(3 ) 산 업 섹 터 (S E C T O R )

산업 섹터는 S&P와 MSCI가 공동 개발한 GICS(Global Industry Classification Standard) 분류 체계를 기반으로 개 발된 코스닥 150 섹터 지수 방법론에 따라 <Table 1>과 같이 분류된다.

3.1.3 상호작용변수

1) 수익성과 SE의 상호작용(ΔROA_t × ΔSE_t)

기업의 수익성 변화가 SE변화의 효과를 어떻게 조절하 는지를 포착한다.

2) 과거 전략과 SE의 상호작용(SE-1 × ΔSEt)

이전 시점의 전략적 포지션이 현재의 전략 변화효과를 조절하는 정도를 측정한다.

3) 산업별 차별효과(SECTORi × ΔSEit)

산업 특성에 따른 SE변화의 차별적 효과를 분석한다.

3.2 SE의 직접효과 및 상호작용 효과 모형

Mizik과 Jacobson은 전략적 강조(SE)의 효과는 기업의 상황 및 환경적 요인에 따라 달라질 수 있다고 주장하였 다. 본 연구에서는 먼저 수익성과 SE변화의 상호작용의 관점에 주목하고자 한다. Ghemawat는 높은 수익성이 잠 재적 경쟁자들의 시장 진입을 촉진시켜 기업이 가치전유 전략을 강화해야 하는 락인(lock-in) 효과를 발생시킬 수 있다고 주장한 반면[8], Grant는 기존 경쟁 우위가 침식되 기 전에 새로운 가치창조를 통해 이를 갱신해야 한다고 보았다[9]. 이처럼 상반된 이론적 관점은 수익성이 기업의 전략적 방향을 결정하는 중요한 상황요인임을 시사하며, 고수익 기업은 가치전유 전략을, 저수익 기업은 새로운 가 치창조 활동에 더 많은 자원을 투자할 가능성이 있음을 보여준다.

다음으로, 과거 전략과 SE변화의 상호작용 효과에 대해 고찰하고자 한다. Marshall의 한계효용체감(Diminishing Marginal Returns) 관점에 의하면 특정 방향의 전략적 강조 가 이미 높은 수준에 도달한 경우 추가적인 강화 효과는 체감할 것이다[32]. 반면, Lei, Hitt, Bettis는 전문화 (Specialization)를 통한 경쟁우위 강화 관점에서 지속적인 SE 강화가 모방하기 어려운 전문성을 구축하여 경쟁우위 를 높일 것이라고 설명한다[27].

이러한 이론적 논의를 바탕으로, 기존의 연구모형(1)에 토빈Q를 종속변수로 대체하여 SE의 효과에 수익성과 과 거 SE수준의 상호작용을 반영하여 모형(3)을 도출하였다.

3.3 산업 특성을 고려한 확장모형

Bain의 (SCP: Structure-Conduct-Performance) 구조-행동 -성과 패러다임에 따르면, 산업의 구조적 특성이 기업의 전략적 선택과 성과에 영향을 미칠 수 있다[1]. 따라서, 산 업과 같은 그룹 수준의 이질성을 고려하지 않을 경우, 기 업 전략과 성과 간의 관계를 추정하는 과정에서 편향이 발생할 가능성이 있다. 이는 산업별로 서로 다른 기술 수 준, 경쟁 강도, 규제 환경 등이 기업의 전략적 의사결정과 성과에 차별적인 영향을 미치기 때문이다. 또한, Lawrence and Lorsch의 상황적합이론(Contingency Theory)에 따르 면, 조직의 효과성은 환경 특성과 조직 구조 간의 적합성 에 의해 결정된다[25]. 이러한 이론을 산업 환경으로 확장 하면, 산업 환경의 특성에 따라 조직의 구조와 운영 방식 이 달라져야 하며, 이는 기업의 전략적 선택에도 적용될 수 있다.

따라서, 본 연구에서는 SE의 효과가 산업 수준의 특성 에 따라 차별적으로 나타날 것이라 가정하고, 코스닥 150 산업 섹터를 적용하여 확장 모형을 도출하였다.

3.4 연구가설

본 연구는 <Figure 2>의 Research Model을 바탕으로 SE 가 기업가치에 미치는 직접효과와 함께, 수익성 수준과 과 거 전략과 산업특성에 따른 조절효과를 검증하기 위해 다음과 같이 가설을 설정하였다.

3.5 자료수집 및 분석방법

분석 대상은 2024년 12월 코스닥 150 지수 정기변경일 기준 코스닥 150 기업이며, 이들 모두 12월 결산 법인으로 주가 데이터의 기준 시점도 12월 종가로 일치시킴으로써 분석의 일관성을 확보하였다. 주가정보는 한국거래소의 KRX 정보데이터시스템, 기업별 재무정보는 NICE평가정 보㈜의 VALUE SEARCH를 통해 수집하였다. 연구개발비 의 경우, K-IFRS 기준에 따라 개발단계 지출은 자산화 요 건 충족 시 무형자산으로 계상되나, 본 연구에서는 기업의 실제 연구개발 활동 규모를 더 정확하게 반영하기 위해 금융감독원 전자공시시스템의 연구개발현황에서 당기 비 용처리 된 경상연구개발비를 사용하였다. 이는 회계정책 차이로 인한 왜곡을 최소화하고 기업 간 비교 가능성을 높이기 위함이다. 분석기간은 2014-2023년의 10년간이며, 시계열 분석의 신뢰성 확보를 위해 표본의 데이터를 확인 한 결과, 5년 이상의 연속된 주가 데이터를 보유하고 있는 118개 기업을 최종 분석 대상으로 선정하였다.

본 연구는 SE와 기업가치 간의 관계를 실증적으로 분석 하기 위해 패널 회귀분석(Panel Regression) 방법론을 채택 하였다. 패널 회귀분석은 시간적 변동성과 기업 간 차이를 효과적으로 통제할 수 있다는 장점이 있다[16]. 본 연구에 서 패널 회귀분석을 선택한 주요 이유는 다음과 같다. 첫 째, 종속변수가 토빈Q로, 기업의 단기적 주가 변동보다 장 기적 기업가치를 해석하는 것이 핵심이므로 시계열적 접근 이 필요하다. 둘째, 코스닥 150 기업은 다양한 산업 섹터로 구성되어 있어 산업별 구조적 차이를 고려해야한다. 셋째, 10년간의 시계열 데이터를 활용하기 때문에 개별 기업의 변화뿐만 아니라 시간에 따른 SE효과를 반영할 필요가 있 다. 넷째, 코스닥 150 기업들은 기업 규모, 성장 단계, 재무 구조 등이 다르게 나타날 가능성이 크므로 기업 간 이질성 (Heterogeneity)을 통제할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 패널 회귀분석을 활용하여 시간적 변화(Time Effects)와 기 업 간 차이(Firm Effects)를 동시에 고려하여 SE가 기업가 치에 미치는 영향을 보다 정교하게 분석하였다.

패널데이터 사전 검정 결과, Wooldridge 검정을 통해 자 기상관(z = 4.123, p <0.001)이 확인되었으며, Breusch-Pagan 검정에서도 이분산성(BP = 29.588, p <0.001)이 통계적으 로 유의하게 나타났다. 또한 Hausman 검정(χ² = 8.744, df = 2, p <0.05)과 이원고정효과 검정(F = 6.887, p <0.001)을 통해 패널의 개체특성과 시간특성을 모두 고려해야 함이 입증되었다. 이러한 검정 결과는 코스닥 시장의 구조적 특 성, 특히 산업 섹터별 상이한 성장 단계와 경영환경의 이 질성을 반영하는 것으로 해석된다. 이러한 데이터의 특성 을 고려하여 일반화최소제곱법(Generalized Least Squares, GLS)과 제한적 최대우도법(Restricted Maximum Likelihood, REML)을 추정방법으로 채택하였다. GLS는 이분산성과 자기상관 문제를 효과적으로 통제할 수 있으므로 기업 간 구조적 차이가 큰 코스닥 150 데이터의 이분산성으로 인 해 발생할 수 있는 추정량의 왜곡을 보완하여 추정의 불편 성(unbiasedness)과 효율성(efficiency)을 높일 수 있다[10].

또한 분산 구조의 추정을 위해 Patterson and Thompson 의 제한적 최대우도법(REML)을 적용하였다[36]. REML 은 고정효과 모수 추정과정에서 발생하는 자유도 손실을 보정할 수 있어, 특히 표본 크기가 제한적인 산업별 분석 에서 보다 정확한 분산추정을 가능하도록 하였다. 이를 통 해 산업 간 이질적 분산구조를 보다 정교하게 반영하여 연구 결과의 해석력을 높이는 데 기여한다.

이러한 방법론적 접근은 코스닥 150의 산업 섹터별 구 조적 특성을 체계적으로 반영하며, 기존 연구가 충분히 다 루지 못한 산업 간 이질성의 영향을 고려할 수 있다는 점 에서 의의가 있다.

4. 실증분석

본 연구의 기술통계량 분석, 패널데이터 검증, 패널회귀 분석 등의 모든 통계분석은 R프로그램(버전 4.4.2)을 사용 하여 실시하였다.

4.1 기술통계분석

<Table 2>는 주요변수들의 기술통계량을 보여준다. 코 스닥 150의 토빈Q 평균은 2.397로 <Table 3>의 2015-2021 년의 코스피(0.799)보다 높고 나스닥(2.587)과 유사한 수 준이다. 그러나 표준편차(3.031)가 크고 최소값(0.067)과 최대값(31.93) 간 격차가 크게 나타나, 기업 간 가치 차이 가 상당함을 알 수 있다. ROA는 평균 5.6%의 수익률을 보였으며, SE 평균은 -0.031로 나타나 코스닥 150 기업들 이 전반적으로 가치창조에 주력하고 있음을 알 수 있다.

4.2 상관관계 분석

변수들의 VIF 값이 모두 1.136으로 나타나 심각한 다중 공선성 문제는 없는 것으로 확인되었다.

<Table 4>의 상관관계 분석 결과, 다음과 같은 주요 패턴이 발견되었다. 첫째, 토빈Q와 SE간에는 유의한 음(-)의 상관관 계(r = -0.328, p <0.001)가 나타났다. 이는 가치창조 중심 전략이 기업가치와 상관관계가 크다는 것을 의미한다. 둘째, ROA와 SE 간에는 유의한 양(+)의 상관관계(r = 0.346, p <0.001)가 관찰되었다. 이는 가치전유 전략이 수익성과는 긍정적 관계를 가질 수 있음을 시사한다. 셋째, 토빈Q와 ROA 간에는 SE보다는 약한 음(-)의 상관관계가 존재한다(r = -0.214, t = -7.134, p < 0.001). 이는 수익성은 기업가치와 부정적 관계에 있으며 ROA보타 SE가 기업가치와의 관계성 이 더 강하다는 것을 뜻한다. 이러한 패턴은 수익성 개선보다 기술 혁신 중심의 성장을 지향하는 코스닥 시장의 특성이 반영된 결과라고 해석할 수 있다. 그러나 이러한 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하지 않으므로 산업특성 등의 요인 들의 영향을 고려한 더 정교한 분석이 수반될 필요가 있다.

4.3 산업섹터별 분석

<Table 5>에서 보듯이, 코스닥 150의 산업 섹터별 구성 은 정보기술 섹터가 51개사, 43.22%로 가장 큰 비중을 차 지하며, 헬스케어 21.19%, 커뮤니케이션서비스 11.02%, 산업재 6.78%, 소재, 자유소비재, 필수소비재가 각각 5.93%로 구성된다.

산업별 특성을 살펴보면, 헬스케어 섹터는 가치창조 전 략(SE = -0.05)으로 높은 토빈Q(4.42)를 기록한 반면, 커뮤 니케이션서비스는 가치전유 전략(SE = 0.02)으로도 상대 적으로 높은 토빈Q(2.68)를 보였다. 이는 SE의 효과가 산 업특성에 따라 차별적으로 나타날 수 있음을 시사한다. 이 는 SE와 기업가치의 관계가 산업의 기술적, 경쟁적 특성 등의 산업특성에 의해 조절될 수 있음을 의미하며, 후속 회귀분석을 통해 통계적 검증이 필요함을 시사한다.

4.4 SE효과 패널회귀분석

SE효과모형의 패널회귀분석 결과 <Table 6>과 같이 나 타났다.

분석 결과, SE의 직접효과(가설 1)는 통계적으로 유의하 지 않았다(β = -1.411, p = 0.616). 이는 SE변화 자체만으로는 기업가치에 유의한 영향을 미치지 않음을 의미하며, SE가 가치전유 방향으로 변화할수록 기업가치에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 가설1은 기각되었다. ROA와의 상호작용 효 과(가설 2)는 매우 강한 양(+)의 효과를 보였다(β = 73.659, p <0.001). 이는 수익성이 높은 기업에서 가치전유 방향으로 의 SE변화가 기업가치에 더 큰 긍정적 영향을 미친다는 락인효과를 지지하는 것으로, 가설 2a가 채택되었다. 반면, 경쟁우위 갱신 효과를 지지하는 가설 2b는 기각되었다.

과거 전략의 조절효과(가설 3)는 통계적으로 유의하지 않았다(β = 20.635, p = 0.229). 이러한 결과는 기업의 현재 의 전략적 선택이 과거의 전략적 포지션에 구속되지 않음 을 나타내며, 한계효용체감(가설 3a)과 전문화효과(가설 3b) 모두 지지되지 않았다. 특히, 이는 코스닥150 기업의 전략적 의사결정이 과거의 경로에 제약받지 않고 환경 변 화에 따라 유연하게 조정될 수 있음을 실증적으로 보여주 는 의미있는 발견이다. 이러한 전략적 유연성은 급변하는 기술 환경에서 벤처기업의 경쟁우위 확보에 중요한 요소 가 될 수 있음을 시사한다.

4.5 산업특성 효과 패널회귀분석

<Table 7>의 산업섹터더미 분석과 <Table 8>의 산업섹 터와 SE의 상호작용효과 분석은 정보기술 섹터를 기준 (baseline)으로 실시하였다.

산업 섹터의 직접효과(가설 4-1)는 모든 산업 섹터가 기 업가치에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인 되었다. 특히 헬스케어 섹터가 가장 강한 긍정적 영향을 보였으며(β = 2.442, p <0.001), 커뮤니케이션서비스(β = 0.841, p <0.005)와 필수소비재(β = 1.295, p <0.01) 섹터도 유의한 양(+)의 영향을 나타냈다. 반면 자유소비재, 산업 재, 소재 섹터는 정보기술 섹터 대비 기업가치가 낮게 평 가되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기술혁신성 과 성장잠재력, 브랜드가치가 높은 기업이 속한 산업은 기 업가치가 높게 평가된 반면, 상대적으로 성장 기대가 낮고 시장의 경쟁강도가 높은 산업에서는 기업가치가 낮게 평 가된 것으로, 코스닥 시장이 기술·성장 중심 시장이라는 구조적 특성이 반영된 것으로 해석된다.

SE와의 상호작용효과(가설 4-2)는 산업별로 SE의 효과 가 상이하게 나타났다. 자유소비재 섹터에서는 가치전유 방향의 SE변화가 강한 양(+)의 효과를 보인 반면(β = 29.381, p = 0.046), 헬스케어 섹터에서는 음(-)의 효과(β = -11.948, p = 0.055)를 나타냈다. 따라서 “산업 섹터에 따른 SE변화가 기업가치에 미치는 영향은 다르다”는 가설 4-2는 자유소비재 섹터와 헬스케어섹터에서만 부분적으 로 채택되었다. 특히 주목할 만 한 점은 자유소비재 섹터 의 경우, 산업 자체는 정보기술 대비 낮은 기업가치를 보 였으나(β = -0.886, p <0.001), SE와의 상호작용은 강한 긍 정적 효과를 나타냈다는 것이다. 이는 경쟁이 치열한 산업 환경에서도 적절한 전략적 선택을 통해 기업가치를 제고 할 수 있음을 실증적으로 보여준다. 반면, 헬스케어 섹터 는 산업효과와 일관되게 가치창조 중심의 전략이 더 효과 적인 것으로 나타났다.

그 외 섹터들에서는 통계적으로 유의한 영향이 없었다. 이는 해당 산업에서 기업가치에 영향을 미치는 주요 요인 이 SE 외에도 외부의 환경적 요인(예: 글로벌 공급망, 원 자재 가격 변동 등)에 크게 좌우될 가능성이 있음을 시사 한다.

5. 결 론

본 연구는 SE가 기업가치에 미치는 영향을 토빈 Q를 활용하여 실증적으로 분석하고, 산업 수준의 조절 효과를 검증하였다. 분석 결과를 통해 SE와 기업가치 간의 관계 가 단순한 선형관계에서 동일한 방식으로 작동하지 않으 며, 기업의 수익성과 산업 특성에 따라 복합적으로 결정됨 을 확인하였다.

첫째, 기업의 전략적 강조가 독립적으로 작용하지 않으 며 기업의 재무적 성과와 연계될 때에만 기업가치에 유의 미한 영향을 미치며, 특히 수익성이 높은 기업에서 현재의 성공을 견고히 하는 방향으로의 가치전유 전략 수립이 효 과적이라는 것이다.

둘째, 과거 SE수준은 현재의 SE변화에 통계적으로 유 의미한 영향을 미치지 않는다. 따라서 기업은 과거의 전략 에 구속되지 말고 시장 환경과 상황 변화에 따라 유연하게 전략적 강조점을 조정할 수 있어야 한다.

셋째, 가치창조 과정에 있어서 산업 특성이 중요한 결정 요인으로 작용되고 있으나, 더 주목할 만한 발견은 전략적 강조의 차별적 효과이다. 자유소비재 섹터를 통해 높은 경 쟁강도로 인한 산업의 구조적 한계를 적절한 전략적 선택 을 통해 극복할 수 있음을 확인했다. 따라서 산업 특성을 고려하되, 경쟁우위를 확보할 수 있는 차별화된 전략적 자 원 배분이 이루어 져야 한다.

5.1 학술적 시사점

본 연구는 Mizik and Jacobson의 SE이론을 코스닥이라 는 새로운 시장에 적용하면서 다음과 같은 학술적 시사점 을 도출하였다.

첫째, 코스닥 시장에서 주식수익률로는 확인되지 않은 SE의 유의한 영향이 토빈Q로 확인됐다는 것은 코스닥 시 장에서 기업가치 평가 메커니즘이 미국과 코스피 시장과 는 다르게 작동할 가능성을 보여준다. 이는 코스닥 시장에 서는 단기성과보다 장기적 가치창조능력이 더 중요한 평 가기준이 될 수 있다는 것을 의미한다[13]. 특히 자본시장 연구원에 따르면 코스닥의 소액주주비율(51.06%)이 코스 피(42.33%)보다 높은데 이는 코스닥 시장에서는 소액주주 들에 의한 투자행태와 정보효율성이 기업가치 평가에 미 치는 영향이 더 클 가능성을 시사한다[23]. 이러한 시장 구조의 차이가 가치평가 메커니즘에 미치는 영향을 규명 하기 위한 추가 연구가 필요하다. 이를 위해서는 투자자의 구성에 따른 거래행태 분석과 SE변화 공시 전후의 비정상 수익률 패턴 분석을 통한 시장의 정보효율성에 대한 검증 이 필요하다.

둘째, SE 이론의 적용이 기업 특성과 시장 환경에 따라 다르게 작동될 수 있음을 확인하였다. 특히 자유소비재 산 업의 경우, 산업 자체는 낮은 기업가치를 보였으나 가치전 유 전략 강화가 기업가치에 매우 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 산업의 구조적 제약이 전략적 선택 의 효과를 제한하지 않으며 오히려 적절한 전략적 강조를 통해 기업가치를 제고할 수 있음을 실증적으로 보여준다.

둘째, 코스닥 시장에서 SE의 효과가 기업의 수익성 수 준에 따라 조절된다는 발견은 SE 이론을 Teece의 동적역 량(DC) 관점으로 확장 가능성을 제시한다[44]. 동적역량 이론은 기업이 시장의 기회와 위협을 감지(Sensing)하고 이를 포착(Seizing)하며 자원을 재구성(Transforming)하는 과정을 통해 경쟁우위를 확보할 수 있다고 강조한다. 본 연구의 실증 분석 결과 SE는 수익성 수준에 따라 그 효과 가 달라지는 것을 확인하였다. 이는 SE가 고정된 것이 아 니라 성장단계와 자원역량에 따라 동적으로 조정되어야 한다는 것을 입증한다. 예를 들어, 벤처기업의 성장초기에 는 시장 기회를 감지하고 포착하기 위해 R&D 중심의 가 치창조에 중점을 두고, 성숙단계에서는 브랜드 구축과 같 은 가치전유 활동에 중점을 두고 자원 재구성을 통해 기업 가치를 향상시킬 수 있다. 이러한 경로를 확인하기 위해서 는 성장 단계별로 수익성과 SE의 관계가 어떻게 변화하 는지 실증적인 분석이 필요하다. 이러한 연구는 전략적 선 택과 자원역량 간의 동적 관계를 설명하는 이론적 프레임 워크 구축의 기틀을 마련할 수 있다.

5.2 실무적 시사점

본 연구를 통해 코스닥 기업과 벤처기업이 실무적으로 자원을 배분 할 때에 중요하게 고려해야할 요소들을 확인 할 수 있었다.

첫째, 전략 수립과 평가에 있어서 적절한 성과지표의 선 택은 매우 중요하다. 대부분의 상장기업들이 기업가치 평 가 기준으로 주식수익률을 적용한다. 하지만 주식수익률 은 벤처기업의 가치를 충분히 측정하지 못한다. 따라서 벤 처기업에서 배분된 자원의 효과를 주익수익률과 같은 단 기의 수익으로 평가하고 이 결과를 바탕으로 전략을 수립 하는 것은 타당한 방법이 아니다. Lev and Sougiannis는 무 형자산이 기업가치에 중요한 영향을 미친다고 주장했으며 [29], 이는 토빈Q와 같은 지표를 통해 무형자산 가치를 효 과적으로 반영할 수 있음을 시사한다. 따라서 벤처기업의 혁신역량과 성장잠재력과 미래가치를 충분히 측정할 수 있는 토빈Q와 같은 지표를 기준으로 전략을 수립하고 그 효과를 평가하는 것이 바람직하다. 적절한 성과지표의 선 택은 벤처기업이 성공적인 가치전략을 수립하는 출발점이 될 것이다.

둘째, 산업의 구조적 특성이 전략적 선택의 제약 요인이 되지 않을 수 있다는 중요한 시사점을 제공한다. 특히, 자 유소비재 산업의 사례는 높은 경쟁강도로 인한 낮은 산업 가치에도 불구하고 적절한 가치전유 전략을 통해 기업가 치를 크게 제고할 수 있음을 보여준다. 벤처기업은 자원의 제약과 R&D 집약적 특성을 가지고 있으나[12], 속한 산업 의 특성에 따라 자원 배분의 방식을 차별화할 필요가 있 다. 헬스케어 산업에서는 R&D 중심의 가치창조 전략이, 자유소비재 산업에서는 가치전유 전략이 더 효과적임을 확인하였다. 이는 긴 R&D 주기와 높은 진입장벽의 헬스 케어산업과 빠른 시장 변화와 브랜드 파워가 강한 자유소 비재 산업의 특성이 반영된 결과이다. 따라서 벤처기업의 지속성장의 핵심은 각 산업의 특성을 고려한 가치창조와 가치전유 간의 최적의 균형점의 전략적 선택이 필요하며, 이를 통해 산업의 구조적 제약을 극복하고 경쟁우위를 확 보할 수 있다.

셋째, 벤처기업의 수익성은 전략에 투입할 수 있는 자원 의 양에도 영향을 미치지만 본 연구의 결과를 통해 전략의 방향에도 영향을 미친다는 것을 알게 되었다. 기업의 수익 성이 SE의 효과를 조절하기 때문이다. 특히 본 연구의 분 석결과 수익성이 높은 시기에 가치전유에 대한 투자를 강 화하는 것이 기업가치 제고에 효과적임을 확인하였다.

Teece는 동적역량 관점에서 기업의 자원배분이 환경 변 화와 기업 상황에 따라 유연하게 조정되어야 함을 강조하 였다[43]. 벤처기업의 경우 성장 초기 낮은 수익성에도 불 구하고 R&D 중심의 가치창조 전략이 불가피하나, 이후에 는 가치전유 메커니즘 구축에도 적절한 자원을 배분할 필 요가 있다. 이 때, 수익성은 벤처기업의 가치전략의 전환 점을 판단하는 지침으로 활용될 수 있다.

이상의 실무적 시사점을 벤처기업의 자원 배분의 전략 수립과 실행에 활용한다면 가치창조와 가치전유의 균형을 통한 지속 가능한 성장과 경쟁우위 확보에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

5.3 정책적 시사점

본 연구의 결과를 바탕으로 현재 정부에서 지원하고 있 는 다양한 벤처기업의 지원 정책을 수립하고 실행하는데 다음과 같은 개선점을 제공할 수 있다.

첫째, 현행 벤처기업 지원사업의 균형 있는 재설계가 필 요하다. 현재 중소벤처기업부에서 지원하는 사업내용을 살펴보면 다음과 같다[41]. 창업성장기술개발, 재도전기술 개발, 중소기업기술혁신개발, 농식품벤처창업 R&D, 글로 벌 협력 R&D 기획프로그램, 연구인력 지원 등 R&D 중심 의 가치창조 지원은 체계적으로 이루어지고 있는 반면, 가 치전유를 위한 지원은 TIPS프로그램, 창업성공패키지 등 창업 초기 지원 사업과 글로벌 현지화, 신 시장 진출 지원 등의 수출화 사업, 공공조달 연계를 위한 중소벤처기업부 혁신제품 지정 사업이 있으나, 기업의 실질적인 가치전유 역량을 개발할 수 있는 체계적 지원이라고 보기 어렵다. Teece는 동적역량 이론에서 기업의 지속가능한 성장이 R&D와 함께 상업화(Commercializaion) 과정에서의 역량 에 달려있다고 주장하였다[45]. 벤처기업의 지속가능한 성 장을 위해서는 가치창조와 가치전유 역량의 균형적 발전 이 중요함을 알 수 있다. 따라서 연구개발 단계(1단계)의 지원에서 머무르지 않고, 상업화 단계(3단계)까지의 지원 이 이뤄지는 미국의 SBIR(Small Business Innovation Research) 프로그램과 같은 체계를 벤처기업에 도입하여, 가치전유 역량 강화를 위한 지원 프로그램의 확대와 체계 화가 필요하다.

둘째, 벤처기업의 지원사업에 있어서 진단에 기반한 맞 춤형 지원체계 구축이 필요하다. 본 연구 결과에 따르면 기업의 수익성 수준과 산업특성에 따라 최적의 전략적 강 조점이 달라질 수 있음을 알 수 있다. 그러나 벤처기업들 은 산업특성, 재무상황, 가치창조 및 가치전유 역량의 수 준에 대해 자체적인 분석과 평가가 어려울 수 있다. 따라 서 기업의 산업과 SE 분석을 통해 전략적 강조점을 진단 하고 진단 결과에 기반하여 필요한 역량을 처방하고 맞춤 형 지원을 제공하는 것이 벤처기업의 지속가능 성장과 정 부 지원사업의 효율성과 효과성 향상도 도모할 수 있을 것이다.

셋째, 기술혁신과 사업모델 혁신을 지원하는 제도적 기 반의 구축과 활용이 필요하다. 규제 샌드박스나 실증특례 의 실효성 있는 운영을 통해 기업들이 새로운 가치창조 시도와 혁신적인 가치전유 메커니즘을 실험할 수 있는 환 경을 조성할 필요가 있다. 이를 통해 코스닥 기업들의 혁 신 역량을 강화하고 글로벌 경쟁력을 제고 할 수 있을 것 이다.

5.4 연구의 한계 및 향후 연구 방향

본 연구는 코스닥150 섹터 구성 특성상 산업별 표본 크 기의 차이가 존재한다는 구조적 한계는 결과의 통계적 유 의성에 영향을 미쳤을 수 있다. 이러한 한계점들을 바탕으 로 다음과 같은 후속 연구를 이어가고자 한다.

첫째, 비록 GLS와 REML추정을 통해 산업간 이질성을 통제하고자 했으나 제한된 표본 크기로 인해 산업별 차별 적 효과를 완전히 포착하는데 한계가 있었다. 이는 코스닥 150의 산업구성 특성에 기인하지만 향후, 베이지안 계층 모델(Bayesian Hierarchical Model)과 같은 방법을 활용하 여 더 정교한 분석을 수행할 필요가 있다.

둘째, Hirschey and Weygandt가 지적한 바와 같이 R&D 와 광고선전비는 무형자산 성격의 지출로서 장기적 효과 를 가질 수 있다[14]. 따라서 SE의 효과가 당기뿐만이 아 니라 장기에 걸쳐 영향을 미칠 가능성이 있다. 그러나 본 연구에서는 SE가 기업가치에 미치는 장기적 효과를 충분 히 분석하지 못하였다. 향후에는 장기 시계열 분석(βΔ SEit-1 + βΔSEt-2)이나 누적효과 분석(Σ(βΔSEit-k, k = 0,1,2)을 활용해 전략적 선택의 시차적인 효과(time lag effect) 가 있는지에 대한 분석이 필요하다.

셋째, 산업별 SE변화의 최적 수준이나 임계점을 구체적 으로 제시하지 못했다. 향후 연구에서는 회귀트리 (regression tree) 분석 등을 활용하여 산업별로 기업가치를 극대화하는 SE의 임계점을 도출하고, 이를 바탕으로 보다 실천적인 전략적 시사점을 제시하고자 한다.