<개요>

 

□ 본 연구는 COVID-19 충격이 기업에 큰 타격을 주었지만, 고성장 기업과 저성장 기업 간에 어떻게 다른 영향을 미쳤는지 분석

o 기업 성장율의 전체 분포를 분석하기 위해 그래픽 기법과 분위수 회귀를 사용하여 기업 성장 분포 영향을 관찰

- 매출, 부가가치, 고용 및 노동 생산성 증가의 4가지 종속 변수에 대한 기업 성과를 살펴봄

□ 본 연구는 기업 성장률 분포 전반에 걸쳐 COVID-19 충격의 이질적인 영향에 대한 세부적 정보 제공에 기여

o 분위수 회귀와 같은 통계 기법을 사용하여 COVID-19 충격이 평균 기업에 어떤 영향을 미쳤는지에 대한 관심 뿐만 아니라, 충격이 하위 분위수(저성과기업)와 상위 분위수(고성과기업)에서 얼마나 불균형적으로 타격을 입혔는지에 대한 인사이트를 제공

o 또한 기업업력, 디지털화 및 재정적 제약 등 회사 특성을 통제하면서 정책지원 수혜기업 및 산업 부문에 따라 COVID-19 영향과 관련된 이질성을 조사

- 2016-2020년간 EIBIS/ORBIS 기업연간조사 데이터셋을 이용. 5-249인 종사자 규모 중소기업과, 250인 이상 종사자 규모의 대기업에 대한 정성적, 정량적 기업정보와 기업성과를 담고 있으며, 4개 산업부문(제조업, 건설업, 서비스업, 사회간접자본)을 포함

 

 

<주요 내용>

 

가. COVID-19 충격에 대한 정책지원 개입

 

□ 외부 충격으로 인한 부정적인 영향에도 불구하고, 그 영향은 개별기업차원에서 크게 다르며, 일부 기업은 기회를 포착하고 혼란 속에서 성장

o 교통, 숙박, 식음료 서비스 활동 등 사회 집약적 부문이 정보 통신 기술 부문보다 더 큰 영향을 받는 것으로 나타남

o 반면 온라인 디지털 비즈니스 모델을 보유한 기업은 일반적으로 오프라인 비즈니스 모델을 보유한 기업보다 더 나은 성과를 거두었음

 

□ COVID-19 지원은 수혜기업의 생존 가능성을 면밀히 검토하기 보다 개입 속도를 우선으로 하여 조치를 추진

o COVID-19 충격이 기업성과가 하위권에 있는 취약 기업에 특히 치명적일 것이라는 우려가 있었음. 외부 영향에 취약한 기업을 지원하기 위해 광범위한 지원 패키지가 마련되었음

- 그러나 일부 생존 불가능한 기업을 지원하여 인공 생명 유지 장치를 제공하고, 이러한 지원 패키지가 단계적으로 폐지하게 되면 기업이 한꺼번에 퇴출될 수 있음(Gourinchas et al., 2021)

o 한편 불리한 거시경제 충격이 성과가 좋은 잠재력이 높은 기업에 타격을 줄 수 있다는 우려도 존재

- COVID-19 충격은 기업에 대한 씨드투자 및 초기 금융이 불균형적으로 심각한 타격을 주었고, 추가 생산 능력에 고위험 투자를 했으나 갑작스런 수요 감소로 기업에 피해를 입힐 수 있음(Benedetti Fasil et al., 2021)

- 고성장기업(high-growth firms)이 잠재력을 발휘하기 위해 이러한 금융 소스에 의존할 수 있다는 점을 고려하면 이는 고성장기업에 특히 피해를 줄 수 있음

- 또한 위험을 회피하는 R&D 투자자와 신중한 소비자로부터 예상치 못한 냉담한 반응을 받으면 성과가 높은 기업에 불균형적으로 영향을 미칠 수 있음. 고성장기업(HGF)은 R&D 투자자의 투자에 대한 기대, 내·외부 자금 가용성 측면에서 특히 코로나19 충격으로 큰 타격을 받은 것으로 나타남(Coad et al., 2022b)

 

 

나. COVID-19 충격에 대한 기업성장율 분포

 

□ COVID-19는 성장율 분포 전반에 걸쳐 성장에 부정적인 영향을 미쳤으며, 특히 매출 증가와 부가가치 증가에 대해 부정적 영향을 관찰

o COVID-19 부정적 효과는 낮은 분위수에서 약간 더 크고, 성장기업보다 쇠퇴기업에 더욱 부정적 영향

- 50% 중위값을 기준으로 분위 50% 이하로 내려갈수록 쇠퇴기업이고, 50% 분위 이상에 분포할수록 고성장 기업 분포를 나타냄(그림1)

o 고용성장이 0에 해당하는 기업이 넓게 분포. 고용은 Covid 충격과 관련이 적으나 쇠퇴기업은 부정적인 영향을 더욱 받는 것으로 관찰

o COVID-19 영향이 노동생산성 증가에 있어서 매출액 증가와 부가가치 증가에 비해 상대적으로 적었고 분위수 전반에 걸쳐 상당히 균일하게 나타남

 

<그림> 분위수 회귀분석(quantile regression) 결과

 

다. 정책지원 수혜기업, 디지털화된 기업, 산업부문별 기업에 대한 영향

 

□ 정책 지원 수혜 기업 분석에 따르면, 낮은 분위에 있는 기업(즉, 급격한 하락세를 겪고 있는 기업)에 대해 부정적 영향이 ​​더 큰 것으로 분석

o <그림1>의 전체기업 표본과 패턴이 전체적으로 일치하고 있으나, 매출성장에서 쇠퇴기업의 상관계수(Coefficient)의 크기가 두배 정도 큼. 이로써 정책지원을 받은 기업에서 Covid에 대한 타격을 입은 것으로 나타남

□ 완전히 디지털화된 기업 분석에 따르면, 이 기업들은 COVID-19 충격으로 인해 피해를 덜 입은 것으로 관찰

o 이는 온라인 비즈니스 모델이 사회적 거리두기 및 봉쇄 조치로의 갑작스런 전환에 더 잘 적응할 수 있기 때문

o 다만 완전히 디지털화된 기업에 대한 관찰 건수는 기업의 수가 적고 디지털화에 대한 계수가 정확하게 추정되지 않음

 

□ 산업부문별 분석에 따르면 서비스 업종 기업에서 낮은 분위수에 위치한 쇠퇴기업에 대한 매출 성장의 강한 영향이 관찰

o 또한 전체 기업과 비교해 쇠퇴하는 서비스기업은 부가가치, 고용성장에서 Covid 영향에 더욱 부정적인 것으로 나타남

<그림 2> 산업부문별 분위수 회귀분석 결과: 매출 증가

□ 결과적으로 이 분석은 정책지원 수혜기업과 서비스 부문 기업이 상대적으로 COVID-19 충격에 더 큰 영향을 받았다는 점을 강조

o 이는 정책목표인 외부충격에 취약한 기업에 대한 지원이 이루어졌음을 확인

o 반면 디지털화된 기업, 재정적으로 열악한 기업, 신생 기업의 경우, 예년에 관찰된 것에 비해 COVID-19로 인해 영향을 받았는지 여부는 불분명

 

라. 조사의 시사점

 

□ COVID-19 충격의 기업 성장률 분포에 영향에 대한 데이터 생성의 의미

o 기업 수준 성과에 대한 고품질 데이터가 제공되는 데 수년이 걸리고 이후 COVID-19가 기업 수준 성과에 어떤 영향을 미쳤는지에 대한 연구가 후속적으로 진행되기 때문

□ 이 연구는 추가 작업을 위한 몇가지 제안

o COVID-19가 여러 부문에 걸쳐 현저하게 불균등한 영향을 미쳤다는 점을 감안할 때, 보다 세분류된 산업을 조사할 수 있음

o 또한 현재 논문을 보완하기 위해 기업의 성장 속도에 초점을 맞춘 대체 종속 변수를 사용하여 COVID-19 충격의 결과로 다양한 유형의 기업에서 생존 기회가 어떻게 달라지는지 조사할 수 있음

 

 

마. 시사점

 

□ COVID-19 충격에 대한 기업의 탄력성과 성과를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 경제위기 동안 정책 지원의 최적 설계에 대한 이해를 높이는 데 기여

□ 디지털화된 기업이 외부충격으로부터 영향을 덜 받은 것으로 나타나, 경영전략 및 경제정책에 대한 정책방향성을 기업의 디지털 역량 강화에 둘 필요가 있음을 시사