본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.
무형자산의 거래 활성화는 기업생존 또는 사업성공의 핵심요인으로 정확한 가치평가에 대한 수요가 증가하고 있다. 시장접근법은 유사한 기술에 대한 신뢰성 있는 거래자료 이용이 가능한 경우에 가장 직접적이고 신뢰성이 있는 접근방법이나 비교가능한 거래정보는 기업기밀로 포함되어 관련정보의 확보가 거의 불가능한 것이 현실이다. 따라서 대부분 기술평가는 수익접근법을 통해 관찰 불가능한 투입정보를 이용하여 공정가치를 측정하고 있는 실정이다. 지식경제부는 국내 기술평가시장의 활성화를 위해 기술평가기준 운영지침 제정하고 2011년 9월부터 시행하고 있다. 동 시행령 1항에서 시장접근법을 우선 적용하는 것을 원칙으로 한다고 명시하고 있으며, 제3절 제27조 3항에서 시장접근법외 사용된 평가접근법이나 방법 및 그것들이 적절하다고 인정되는 이유들은 평가보고서에 문서화하도록 요구하고 있다. 하지만 실무에서 유사 기술거래 정보의 존재여부를 파악하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 국제회계기준(IFRS)의 도입에 따른 기술기반의 무형자산평가에 시장접근법 적용을 위한 필수 과정인 유사 기술거래 정보의 관찰여부를 판단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 동시에 기술평가자에게 법에서 요구하고 있는 다른 평가접근법의 적용에 대한 타당성을 제공한다.
본 연구는 최근 대학경영에 있어서 '고객'이라는 개념의 인식과 고객지향적 경영전략의 중요성이 확대됨에 따라 대학산업에 적합한 전사적 CRM 전략을 본격적으로 논의하기위한 토대로써 대학의 유형별 CRM 전략 요소의 차이점을 검증하고자 하였다. 이를 위해 CRM 전략의 핵심 프레임워크인 CRM 프로세스(CRM Process)와 고객자산가치 운영요소(Customer Equity Drivers) 이론을 중심으로 대학경영에 적합한 CRM 전략요소 측정도구를 개발하고, 대학의 평가순위과 대학의 소재 지역에 따라 구분되는 12가지 대학유형간의 차이를 다변량 분산분석 (MANOVA)을 통해 검정하였다. 분석결과, CRM 프로세스 활동과 고객자산가치 요소들의 수준이 대학의 평가순위 그룹유형에 대해서는 유의한 차이가 있지만, 대학의 소재 지역 그룹유형에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않았다. 즉, 관계획득활동과 관계강화활동이 상위권 대학과 하위권 대학에서 유의하게 차이가 나는 것을 알 수 있었고, 고객자산가치 요소 중 상위권 대학의 브랜드가치와 관계가치는 중위권 대학 및 하위권 대학과 유의한 차이가 발견되었으며, 또한 상위권 대학의 제품/서비스 가치(구매가치)는 하위권 대학의 구매가치와, 그리고 중위권 대학의 브랜드 가치는 하위권 대학의 브랜드 가치와도 분명한 차이가 존재한다는 것을 알 수 있다.
사회기반시설물은 국가 발전의 원동력 중 하나이며, 대한민국은 1970년대 이후 집중적인 투자를 통해 오늘날의 성장을 이루어 낼 수 있었다. 국토해양부에 따르면 2004년을 기준으로 전국 도로, 철도, 공항, 항만, 상하수도, 수리치수 등 사회기반시설물의 가격 스톡은 총 515조 2,000억 원에 이른다(국토해양부 2007). 지금까지는 사회기반시설물의 건설에 집중하였으나, 이제는 건설과 아울러 이러한 규모의 사회기반시설물들의 정확한 가치평가를 기반으로 한 종합적 관리가 필요하다. 선진국에서는 이러한 사회기반시설물을 효율적 관리를 위해 자산관리 개념을 환용하고 있으며, 비용절감, 사용성 증대의 효과를 거두고 있으며, 국내의 경우도 자산관리 개념의 도입이 추진 중이다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 보다 효율적인 사회기반시설의 자산관리 수행을 위해 자산관리의 초기 단계인 자산 데이터 수집(Data Collection) 단계에서의 기존 데이터 수집 방법의 문제점을 검토하고 IT 기술(RFID/USN, Radio Frequency IDentification/Ubiquitous Sensor Network)의 활용의 필요성과 도입 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
효율성은 산출물의 가치와 그 산출물을 창출해 내기 위해 생산과정에서 소비한 투입물 가치의 비율로 나타낸다 투입물이나 산출물의 시장가격이 존재하는 경우 이 값을 가중치로 이용하여 산출물과 투입물의 가치를 계산할 수 있다. 그러나 투입물과 산출물의 종류가 다양한 경우에는 투입물의 가치를 적절히 평가하기가 쉽지 않다. Data Envelopment Analysis(DEA)모형은 효율성을 여러 가지 투입물의 가중평균에 대한 여러 가지 산출요소의 가중평균의 비율로 표시하며, 특정 의사결정단위의 효율성 정도는 유사한 투입 산출구조를 가지는 준거집단과 비교하여 상대적으로 측정하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 DEA모형의 구조와 이론적 근거, 그리고 적용상의 장단점에 대해 알아 본 뒤 국내 일선우체국의 운영자료를 토대로 하여 공공적인 성격을 띠는 기관의 운영효율성 측정에의 적용사례를 제시하였다. 투입자료로는 '98년 우정사업자료를 중심으로 공통영업비, 우편영업비, 금융영업비, 직원수, 관할가구수, 관할면적, 고정자산 등 7개 변수와 우편영업수익, 금융영업수익, 보험수지차, 배달 및 중계 우편물량, 현금출납 취급건수, 연평잔실적의 6개 변수를 각각 투입물과 산출물 변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 분석대상으로 삼은 64개 우체국 전체의 효율성 평균은 82.14%으로 나타났으며 DEA모형의 효율성결과와 기존에 이미 발표된 정보통신부 평가결과와의 상관관계는 0.46291로 강하지는 않지만 두 변수간에는 정(正)의 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
도시화와 산업화, 그리고 인구 증가 등은 우리사회에 기후변화라는 재앙으로 다가오고 있다. 그리고 이러한 기후변화는 기업에 영향을 미치어 경영환경의 불확실성을 높이고 있다. 즉, 기후변화는 기업이 경영함에 있어 물 공급의 부족 등과 같은 물리적 리스크를 제공하는가 하면 요구 기술의 변화, 시장의 변화 등 전환 리스크(transition risk)로 작용하여 기존 제품 및 서비스의 생존을 어렵게 하는가 하면 기업의 자산 가치에 변화를 주고 있다. 이에 본 연구는 기후변화로 인한 시장환경 변화에 글로벌 기업들이 어떻게 대응하고 있는가를 검토·시사점을 제시하였다. 기후변화가 기업에 미치는 영향은 단순히 위기로만 다가오지 않는다. 기후변화는 기업에게 물부족 등의 물리적 위험과 사회적 규제, 새로운 기술 수요 등 리스크로써 영향을 미치는 한편 탄소 시장 형성 등의 기회로도 작용하고 있다. 이에 글로벌 기업들은 위기이자 기회인 환경의 변화에 대응하여 'ESG 성과 측정'을 도입, 대응하는 사례가 증가하고 있다. 사례로는 투자기관인 골드만삭스에서 기후변화 대응을 정부규제, 이해관계자, 경쟁환경 변화 등 3가지 관점에서 대응하는가 하면 독일계 화학회사인 BASF는 기업의 사회적 가치를 ESG 요소의 관점에서 평가하여 매년 발표하고 있다. 한편 국내 기업으로는 SK그룹이 대표적인데, 동사는 사회적 가치 평가 결과를 임직원 핵심성과지표(KPI)에 반영함으로써 경영현장에서도 사회적 가치를 고려하도록 시스템화하고 있다.
금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 신규공개기업의 공모가격 결정 시 이미 자본화된 무형자산과 자본화되지는 않았으나 미래 초과수익의 창출과 관련이 있다고 생각되는 유사(類似)무형자산이 신규공개 기업의 공모주에 대한 공모가격 결정과 시장가격 형성에 있어 어떠한 역할을 하는지를 실증분석하는 것이다. 실증분석을 위해 1992년과 1998년에 걸쳐 신규공개를 한 거래소 시장의 125개 기업을 대상으로 연구를 시도하였다. 회귀분석결과, 광고비는 주간사회사나 발행회사가 공모가격 결정 시 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나고 있으며 상장이후 공모주의 시장가격 형성에도 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나고 있다. 이에 비하여 연구개발비나 인적자원과 관련된 지출은 최종공모가격을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있으며 상장이후 시장가격 형성에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 자본화된 무형자산의 경우 최종공모가격을 결정 시 거의 무시되는 것으로 나타나고 있으나 시장가격 형성 시에는 큰 역할을 하는 것으로 나타나고 있다. 영업권의 창출과 관련이 있는 초과수익의 경우, 공모가격 결정 시에는 유의하게 공모가격에 반영되기는 하나 상장이후 형성된 시장가격에 반영된 정도와 비교할 때 그 크기가 적은 것으로 본 연구의 실증분석 결과는 보여주고 있다.
기업의 경제적 성과측정 또는 경제적 척도로서 토빈의 Q는 가치에 대해 산출된 경제적 가치를 계산함으로써 이론적인 경제적 효율성의 개념에 가장 근접한 개념으로 평가되고 있다. 그러나 정확한 계산이 어려운 토빈의 Q대신 실제로는 회계적 수익률, 주가 수익률 및 장부가격 대비 시장가치 비율(MB)등이 편의상 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 성과 측정 변수들간의 상관관계를 실증적으로 검증함으로써 이들 세 유형의 변수들이 토빈 Q의 대용적(代用的) 변수(變數)로서 신뢰성과 유용성이 있는지를 판정하고자 하였다. 연구 결과는 MB를 제외하고는 이들 변수들이나 또는 이들의 조합이 토빈 Q비율을 충분히 설명하기에는 너무 미흡하여 토빈 Q의 대용변수로서 경제적 효율성의 판단기준으로 사용될 경우에 그 신뢰성에 의문이 제기될 여지가 있음을 시사하고 있다. 특히, 회계적 수익률은 토빈 Q비율에 대한 설명력이 현저히 낮을 뿐 아니라, 이러한 결과는 수익률의 이동평균을 사용하거나, 연구개발비나 계열기업집단의 소속여부에 의해 잠재적인 무형자산의 영향을 반영할 수 있도록 수익률을 보완하여 사용하더라도 그 설명력이 크게 개선되지 않는 것으로 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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