Market Performance and Strategy of Program Providers

방송채널사용사업자의 시장 성과와 전략

Abstract

This study examines the performance of program providers(PP) considering various factors. This study employs the panel regression models with the dataset from 2014 to 2019. This study analyzes how various market structural factors and behavioral factors have impact on the performance. The results show that the high proportion of retransmission fees to broadcasting revenue is negatively associated with total media revenue and operating income while advertising revenue is positively associated with these factors. The results imply PPs that have heavily depended on the fees have not showed a superior performance. Current PP markets are evaluated to have low average revenue per users and thus the size of retransmission fees cannot be enlarged. Under such market conditions, PPs focusing on raising advertising revenue show better performance. This study also suggests that PPs that own diverse channel assets have improved their performances.

본 연구는 PP의 시장 성과에 미치는 변인들을 분석하였다. 2014년부터 2019년까지 PP 데이터를 이용하여, PP의 성장에 영향을 미치는 시장 행위, 시장 구조, 자산기반 자원 변인들이, 일반 PP의 성과(방송매출 및 영업이익)에 미치는 영향을 패널 회귀분석을 통해 고찰했다. 분석 결과, 방송사업 수익 대비 프로그램 제공 매출 비중이 클수록 방송매출과 영업이익에 부정적 영향이 있었지만, 광고 매출 비중이 클수록 성과에 정적인 영향을 미쳤다. 이 결과는 PP의 성과 향상을 위해 프로그램 매출이 중요하나, 프로그램 매출 의존도가 너무 큰 PP는 우월한 성과를 달성하지 못했다는 것을 나타낸다. 이는 유료방송의 가입자당 매출(ARPU)이 낮아서 PP 사업자가 충분한 프로그램 제공 대가를 받기 어려운 상황임을 고려한다면, PP가 광고매출에 최우선으로 집중했을 때 성과가 향상된다는 점을 의미한다. 또한 본 연구결과는 PP의 보유채널이 다양하고 많을수록 성과가 향상된다는 점을 시사한다.

I. 서 론

방송채널사용사업자(Program Provider, 이하 PP) 는 지상파와 함께 방송산업에서 핵심적인 역할을 담당하면서 방송콘텐츠 산업의 양대 축을 형성한다. PP는 케이블TV, 위성방송, IPTV 등 유료방송플랫폼사업자에게 콘텐츠를 제공하고 콘텐츠 제작과 유통을 통해 콘텐츠 시장의 다양성을 제고하며 시청자들이 원하는 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있도록 기여하는 등 방송산업에서 중요한 역할을 담당해왔다.

콘텐츠(Content)-플랫폼(Platform)-네트워크 (Network)-디바이스(Device)의 계층구조를 지닌 미디어 생태계 내에서 플랫폼 및 네트워크의 다변화로 콘텐츠의 중요성이 증대되면서 PP의 역할이 중요해졌다[1]. 아울러 글로벌 동영상 Over-the-Top(이하 OTT) 사업자의 국내 진출하면서 동영상 OTT 이용자가 급속히 증가하는 등의 환경 변화가 PP에 미치는 영향을 분석할 필요성이 증대되고 있다.

본 연구는 방송콘텐츠산업에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 PP 시장행위 변인, PP 시장구조 및 환경변인, PP 자산기반 자원변인 등이 일반 PP(종편PP 및 홈쇼핑 PP 제외)의 성과, 즉 PP의 방송매출 및 영업이익에 미치는 영향을 고찰하고 한다. 그간 선행연구는 PP 사업자의 방송매출의 영향 요인에 관한 연구[2-4], PP의 경영전략의 유형화 연구[5][6], PP의 방송수익 구조를 분석한 연구[7] 및 PP의 프로그램사용료 배분 정책에 관한 연구[8] 등이 주를 이루었다. 하지만 선행연구에도 불구하고, PP의 성장에 중대한 영향을 미치는 일반 PP의 시장구조 및 환경변인인 채널경쟁과 동영상 OTT 시장성장이 PP의 성과에 미치는 영향을 분석하거나, PP 전략적 행위 변인인 방송프로그램 제공 매출 비중과 광고매출비중이 PP의 성과에 미치는 영향을 분석한 연구는 매우 드물다. PP 성과를 영업이익으로 측정하고 영향 요인들을 분석한 연구도 드물다. 경영전략의 자원기반 관점(Resource-based view of strategy)에서 PP의 자산기반자원인 보유채널이 PP의 성과에 미치는 영향을 분석한 연구도 거의 없다.

본 연구는 일반 PP 관련 패널데이터를 이용하여 PP 의 성장에 영향을 미칠 수 있는 다양한 행위, 시장구조, 환경변인, 내적자원 요인 등이 PP의 성과(방송매출 및 영업이익) 미치는 영향을 분석한다. 본 연구는 PP의 성과와 성장에 관한 산업적·정책적 함의를 제공할 것으로 기대된다.

Ⅱ. 이론적 논의

1. 방송채널사용사업자 성장 및 미디어 환경 변화

방송채널사용사업은 방송미디어 시장에서 콘텐츠 산업의 성장을 견인 중이다. 2019년 PP매출은 약 7조 918억 원으로 총방송사업매출의 40.1%를 차지할 정도로 크고, PP 방송사업매출 중 일반PP 매출은 3조 3, 730억 원으로 총방송사업매출의 약 17.7%를 차지한다. 일반PP의 방송사업매출 중 가장 큰 비중을 차지하는 것은 광고매출 47.1%, 방송프로그램제공매출은 24.6% 순이었다[9]. PP의 성장은 방송시장의 시청점유율으로도 증명된다. PP의 시청점유율은 2014년 약 54.9%에서 2019년 약 70.5%로 15.6%p 성장했으며 동기간 연평균 성장률은 약 5.1% 추정된다[그림 1].

그림 1. 2019년 방송매체별 방송사업매출점유율

PP는 지상파와 함께 방송 한류의 양대 축을 형성한다. 방송산업실태조사보고서에 따르면 2019년 방송사 수출총액은 약 3억 6, 714만 달러였는데, 이중 PP의 수출액이 52.0%이고, 수출총액은 전년대비 22.6% 성장했다[10]. PP의 해외수출액 증가는 2016년 이후 글로벌 동영상 OTT 사업자가 국내 시장에 진입하면서 글로벌 플랫폼을 통한 국내 콘텐츠의 해외 진출이 활발해졌기 때문으로 판단된다. 유튜브(YouTube)를 통한 웹드라마의 해외 노출, 넷플릭스(Netflix)와 같은 글로벌가입형 OTT 플랫폼을 통한 PP의 콘텐츠 수출증대는 최근 방송한류의 중요한 변화이다.

이처럼 글로벌 동영상 OTT 사업자들의 국내 진출과 동영상 OTT 이용 확산 등의 시장 환경변화는 국내 PP 에게 기회요인과 위협요인으로 동시에 작용한다. 2017 년 이후 PP의 수출 편수는 감소했지만 <킹덤>, <아스날연대기>와 같은 대형 콘텐츠 제작 추세는 대형작품 중심의 수출확대로 연결될 수 있다[11]. 한편 동영상 OTT 플랫폼 성장에 따른 OTT에 의한 유료방송 대체 가능성은 기존의 유료방송플랫폼과 결합이 필요한 PP 에게는 위협요인이 될 수 있다. 특히 다수의 중소·개별 PP는 저가프로그램을 구매하여 송출하는 ‘저가편성PP’ 로 평가되어, 제작투자와 규모의 양극화로 인해 CJ 계열, 종편 PP 계열, 지상파 계열 PP와 타 PP 간 성과 격차는 심화되었으며, 해외 OTT 플랫폼으로의 수급을 기대할 수 있는 대형콘텐츠 제작추세가 계속되면 중소규모 영상제작 기회는 줄어들 수 있다[11]. 향후 글로벌 OTT 사업자들의 추가적 국내시장 진입과 다양한 OTT 들의 생성은 PP에게 지속적으로 기회 혹은 위협이 될 것이다.또한 국내 유료방송시장은 사업자 간 갈등이 심화되고 있다. PP 프로그램사용료 배분에 관하여 PP와 유료방송플랫폼사업자 간 갈등이 첨예하다. 프로그램사용료 배분방식은 공정경쟁 측면에서 일정 규모의 프로그램사용료 지급을 강제함으로써 PP의 방송사업매출액증대에 기여했지만 프로그램사용료 배분 기준의 결여로 PP 사업자 별 불균등한 성장이 나타나는 한계에 직면하였다[8]. 이처럼 선행연구와 미디어시장 변화를 고려했을 때 다양한 전략 및 시장환경 요인이 PP의 성과에 어떤 영향을 미치는지 고찰할 필요가 있다.

2. 미디어 기업의 전략 분석 관점

2.1. 산업조직론적 관점: 시장구조/시장행위 변인

본 연구는 미디어 기업의 경영전략 이론들에 기초한다. 미디어 기업의 전략연구 관점 중 하나는 기업의 외부환경이 전략에 미치는 영향을 분석하는 산업조직론적 관점(industrial organization view)이다. 이 관점은 산업경제학의 구조-행위-성과 패러다임을 기반으로, 기업의 외부환경과 시장구조가 기업의 전략적 행위과 성과에 영향을 미친다고 설명한다[12]. 이 관점에서는 기업이 처한 외부환경인 시장경쟁이 기업전략의 선택에 영향을 미친다고 가정하고 외부환경의 변화가 시장에서 어떤 전략적 변화와 성과의 차이를 가져오는지를 고찰한다. 산업조직론적 관점에서는 먼저 기업이 외부환경을 점검함으로써 경쟁우위를 발견하고 잠재적 수익률이 높은 산업을 선택한 다음, 외부요인들로부터 얻어낼 수 있는 전략을 형성하고 선택한 전략을 효과적으로 실행하기 위해 자원과 스킬을 개발하는 과정을 거친다고 본다[13]. 전통적인 산업조직론은 산업의 구조 (structure)가 그 산업의 기업 행위(conduct)에 영향을 미치고, 기업의 행위는 기업의 성과(performance) 에 선형적으로 영향을 미친다고 가정한다. 선행연구들은 산업조직론적 관점을 개별시장 성과 분석에 응용해왔다. 예를 들어 쉘러와 로스(Scherer & Ross)(1990) [14]는 경제적 성과에 영향을 미치는 속성과 변수를 파악하고 이러한 속성과 최종성과 간의 관계를 구체화하는 이론을 구축하면서 수정된 구조-행위-성과 모델 및 피드백 효과를 강조했다. 특히 PP의 성과연구의 경우 챈-옴스테드 등(Chan-Olmsted et al.)(2002)[3]은 PP를 전략집단으로 구분하고 가입자수, 이용요금, 수평적·수직적 결합, 사업기간, 경영효율성, 상품차별성, 프로그램 비용, 광고수입과 수신료수입 등이 성과에 미치는 영향을 고찰했는데, 사업기간이 길고 수평적으로 통합된 PP의 성과가 우월했다. 오정호(2007)[4]는 PP의 수평적 다각화는 영업이익을 증가시키지만 수직적 다각화는 영향이 없었고, 제작비중이 낮고 재방영 비율이 높을수록 PP의 수익성이 높았음을 발견하였다. 김선미와 김성태(2015)[2]는 2003년부터 2013년까지의 패널데이터 분석을 통해 PP의 방송매출에 영향을 미치는 요소로 수직·수평·혼합·결합 정책변수와 보유채널 수, 사업 년 수, 영업비용, 프로그램 제작비용 및 프로그램수급 비용 등을 발견하였다.

PP의 성과연구는 전략적 집단 연구를 통해서도 시도되었다. 챈-옴스테드(1997)[6]는 전략적 집단 개념을 다채널 미디어 시장에 적용해 PP의 규모, 수직 결합, 수평 결합, 사업기간, 운영효율성 및 상품차별화 등이 매출과 가입자당 순수입에 영향을 미칠 수 있음을 발견하였다. 권호영(2005)[15]은 PP의 전략적 패턴과 분리된 집단별로 PP의 성과를 분석했는데, 역사가 오래된 PP들이 시장에서 우월한 위치를 차지하였고 PP의 규모가 영업이익에 영향을 미쳤다. 유상호과 김성철 (2017)[5]은 기업들이 추구하는 가치사슬의 방향에 따라 다각화 전략을 수직통합과 수평통합으로 분류한 후 7개의 PP 전략그룹을 도출했는데, 수직통합, 수평통합, 플랫폼 다각화 등이 PP의 핵심경영전략이었으며 국내 PP 시장이 이러한 전략실행으로 양극화되고 있다고 진단하였다.

이처럼 선행연구들은 시장구조와 기업의 전략이 성과에 영향을 미칠 수 있다는 산업조직론적 관점에서 다양한 변인들을 투입해왔다. 본 연구는 이러한 산업조직론 관점 및 선행연구와 시장환경 변화를 고려하여 PP 시장구조 및 환경변인으로서 채널경쟁 및 OTT 시장성장이 PP의 성과에 미치는 영향을 분석한다. 또한, PP 시장 전략적 행위변인으로 방송프로그램 제공매출비중, 광고매출비중, 프로그램자체제작비용 비중, 프로그램구매 비용을 투입하여 PP의 성과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 기업의 수평적 다각화 전략이 PP의 성과에 미치는 영향도 고찰한다.

2.2. 자원준거관점: PP 자산기반 자원 변인

미디어 기업의 전략적 행동을 설명하는 또 하나의 중요한 관점은 자원준거관점(resource-based view)이다. 자원준거관점은 기업 내부자원의 가치와 기업의 역량을 강조하는 관점으로 내부자원과 핵심역량의 분석에 초점을 맞춘다. 이 관점은 기업이 독특한 자원의 결합체이고 기업의 자원이 전략의 기초를 제공하며 기업 간 성과 차이를 가져온다고 설명한다[13]. 기업의 특수한 자원이 기업의 성공과 경쟁우위에 영향을 미치는 가장 중요한 요소이므로 기업의 자원과 능력 및 특정한 전략 환경에서 창출 가능한 경쟁력에 초점을 둔다[16]. 여기서 자원은 기업이 전략을 실행하기 위해 이용하는 기업의 유·무형 자산으로 정의된다[17]. 자원기반 관점은 기업이 가치 있고(valuable) 희소하며(rare), 모방 불가능하고(inimitable) 대체될 수 없는(non-substitutable) 자원을 보유해야만 경쟁우위를 확보할 수 있다고 가정하고[18], 지속적인 초과수익을 획득할 수 있다고 본다 [19]. 콘텐츠 시장에서 기업의 보유 콘텐츠는 ‘자원’이며, 차별화의 원천이 되고, 희귀하여 대체재가 없으며 모방이 어려워 성과에 영향을 미칠 수 있다[20]. 밀러와 샴시(Miller & Shamsie)(1996)[21]는 자원을 범주화할 때 자원의 네 가지 속성을 활용할 수 있다면 이론적인 측면에서 적용 가능성 및 설명력이 커진다는 점을 강조하면서, 자원을 자산기반 자원(property-based resources)과 지식기반 자원(knowledge-based resources) 으로 범주화하였다. 자산기반 자원은 특허나 계약 등 재산권에 의해 보호받기 때문에 경쟁기업이 모방이 불가능한 자원이다[21]. 기업이 소유하는 합법적 자산인 금융자본, 물리적·인적 자원은 자산기반 자원에 해당된다[22]. 지식기반 자원은 기업의 무형의 내재적인 노하우와 스킬을 의미하며, 주로 지식의 장벽으로 보호되기 때문에 모방이 불가능한 자원이다[20]. 다른 기업이 모방하기 어려운 기술적·관리적 스킬은 지식기반 자원에 해당한다[18]. 방송산업과 관련해서 가맹사 계약, 방송사 소유권, 콘텐츠 저작권, 우수 콘텐츠 등과 같은 자원들은 자산기반 자원이며, 경영 전문성, 기술관리, 콘텐츠의 다목적 활용 전문성, 수용자 전문성, 기타 창의적 전문성 등은 지식기반 자원의 한 예이다[12]. 이처럼 밀러와 샴시(Miller & Shamsie)이 제시한 자산기반 자원과 지식기반 자원으로 기업 자원을 분류하는 접근 방법은 PP의 전략적 행위를 설명하고 성과의 차이를 이해하는데 유용하다. PP가 보유한 채널은 수평통합을 통한 다각화 전략의 일환으로도 볼 수 있지만 PP 내적 자원이기도 하며, 특히 자산기반 자원으로 분류될 수 있다. 따라서 자원준거관점에 기반하여 자산기반 자원인 PP 보유 채널이 PP의 성과에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.

종합하면 본 연구는 산업조직론적 관점에서 강조되었던 관련된 변인들(채널경쟁, OTT 시장성장)과 자원준거관점의 PP기업의 내적자원(보유채널)이 일반 PP의 시장성과에 영향을 주었는가를 고찰한다. 이와 함께, 본연구에서는 PP의 전략적 행위 변인인 방송프로그램 제공 매출 비율, 광고매출비율, 프로그램 자체제작비용 비율, 프로그램구매비용비율 등이 PP의 방송매출과 영업이익으로 측정된 PP의 성과에 미치는 영향을 고찰한다. 연구문제는 다음과 같다.

연구문제 1. PP의 시장행위 변인인 방송 프로그램 제공 매출 비중, 광고매출 비중 요인, 프로그램 자체 제작비용 비중 및 프로그램 구매비용 비중 요인은 PP의 성과에 영향을 주었는가?

연구문제 2. PP의 내부자원 변인인 보유 채널 자원은 PP의 성과에 영향을 주었는가?

연구문제 3. PP의 시장구조 및 환경 변인인 PP 채널 경쟁과 OTT 시장 성장은 PP의 성과에 영향을 주었는가?

Ⅲ. 연구방법

본 연구는 2014년부터 2019년까지 일반 PP관련 패널데이터를 수집하여 회귀분석을 실행한다. 패널 데이터분석을 위해서는 PP의 영업활동 데이터가 모든 연도에 존재하는 것이 바람직하므로 2014년부터 2019년까지 데이터 손실 없이 분석의 안정성을 담보할 수 있는 PP 들의 데이터를 수집했다. 따라서 등록된 전체 PP의 수보다 적은 수의 데이터를 수집했지만 시장 상황을 진단하고 안정적 통계적 분석이 가능할 것으로 판단된다. 분석을 위해서 수집된 PP의 수는 97개이며[표 1] 패널데이터 수는 총 582개였다. 패널데이터 분석을 위해서는 고정효과 모형과 확률효과 모형을 함께 이용했으며, 두 모델 간 적합성을 테스트하기 위해 하우스만 검정 (Hausman Specification Test)을 실시하였다.

표 1. 분석에 이용된 일반PP사업자명

1. 자료수집 및 측정

본 연구는 일반PP 성과를 방송매출액과 영업이익으로 측정하고 PP 시장행위 변인, PP 시장구조 및 환경변인(PP 간 채널경쟁 및 OTT의 성장) 및 PP 자원 변인 등의 독립변인들이 종속변인인 PP의 성과에 영향을 미쳤는지를 고찰한다. 이를 위해 다음의 두가지 연구모델이 이용한다([그림 2] 연구모형 참조).

그림 2. 연구모형

(1) 연구모델 I: PP 방송매출 모델

\(\begin{aligned} &P P_{-} R E V_{i t}=\beta_{0}+\beta_{1}{ }^{*} \text { Program }_{i t}+\beta_{2}{ }^{*} \mathrm{ADV}_{i t}+\beta \\ &3^{*} \text { Production }_{i t}+\beta_{4}{ }^{*} \text { Purchase }_{i t}+\beta_{5}{ }^{*} \mathrm{PP}_{-} \mathrm{CH}_{i t}+\beta \\ &6^{*} \mathrm{OTT}_{-} \text {Growth }_{i t}+\beta_{7}{ }^{*} \mathrm{COM}_{-} \mathrm{HHI}_{i t}+a_{i}+\delta_{t}+\varepsilon_{i t} \end{aligned}\)       (1)

연구모델 I인 PP 방송매출 모델에서 i는 개별 PP를 t는 시간 변수를 의미한다. 종속변인 PP_REVit는 특정 PP i의 t년도 방송매출액이며, 독립변인은 방송프로그램 제공 매출 비중(Program), 광고매출비중(ADV), 프로그램 자체제작비용(Production), 프로그램구매비용(Purchase), 채널 경쟁(COM_HHI), OTT시장성장(OTT_Growth) 및 보유채널(PP_CH) 등이다. β0는 상수이고 αi는 각 기업별 특징을 통제하는 더미변인이며, δt는 시간을 통제하는 더미변인이다. 통제되지 않은 연도변인은 시계열 기법으로 처리했다.

(2) 연구모델 II: 영업이익 모델

\(\begin{aligned} &\text { PP_RRO }_{i t}=\beta_{0}+\beta_{1}{ }^{*} \text { Program }_{i t}+\beta_{2}{ }^{*} \mathrm{ADV}_{i t}+\beta \\ &{ }^{*} \text { Production }_{i t}+\beta_{4}{ }^{*} \text { Purchase }_{i t}+\beta_{5}{ }^{*} \mathrm{PP}_{-} \mathrm{CH}_{i t}+\beta \\ &6{ }^{*} \mathrm{OTT}_{-} \text {Growth }_{i t}+\beta_{7}{ }^{*} \mathrm{COM}_{-} \mathrm{HHI}_{i t}+a_{i}+\delta_{i}+\varepsilon_{i t} \end{aligned}\)       (2)

연구모델 II인 PP 영업이익 모델에서 i는 개별 PP를 t는 시간변수를 의미한다. 종속변인 PP_RROit는 특정 PP i의 t년도 방송영업이익이며, 독립변인은 방송프로그램 제공 매출 비중(Program), 광고매출비중(ADV), 프로그램 자체제작비용(Production), 프로그램구매비용 (Purchase), 채널경쟁(COM_HHI), OTT시장성장 (OTT_Growth) 및 보유채널(PP_CH) 등이다. β0는 상수이고 αi는 각 기업별 특징을 통제하는 더미변인이며, δt는 시간을 통제하는 더미변인이다.

2. 데이터와 측정

본 연구는 2014년부터 2019년까지 97개의 일반 PP 의 시장현황 및 매출액에 대한 패널 데이터를 수집하여 분석한다. 종속변인인 PP의 성과는 개별 PP의 방송매출액(PP_REV)과 영업이익(PP_PRO)으로 측정했다. 그간 선행연구에서는 PP 성과는 PP의 매출액으로 측정했다[2][5][7]. 본 연구는 방송매출액과 영업이익을 성과 변인으로 이용한다. 방송프로그램제공매출비중 (Program)은 개별 PP 방송프로그램제공매출액을 개별 PP 방송매출액으로 나눈 후 100을 곱한 값을 이용했고, 광고매출비중(ADV)은 개별 PP 광고매출액을 개별 PP 방송매출액으로 나눈 후 100을 곱한 값을 이용했다. 프로그램자체제작비중(Production)은 프로그램 제작비를 개별 PP 방송매출액으로 나눈 후 100을 곱한 값을 이용했고, 프로그램구매비중(Purchase)은 프로그램 구매비용을 개별 PP 방송매출액으로 나눈 후 100을 곱한 값이 이용했다. 채널경쟁(COM_HHI)은 PP 채널 시장의 HHI지수(허핀달-허쉬만 지수)를 이용했고, OTT 시장성장(OTT_Growth)는 국내에서의 OTT 매출액 성장률로 측정했으며, 보유채널(PP_CH)은 PP의 보유 채널 수로 측정했다. 데이터 출처는 [표 2]에 제시되었다.

표 2. 기초통계 및 데이터출처

Ⅳ. 연구결과

회귀분석에 이용된 변수들의 기초통계량은 [표 2] 에제시되었다. 종속변인인 방송매출의 경우 2014년부터 2019년 간 연평균 225억원 수준이었고, 동기간 영업이익은 연평균 26.2억원이었다. 독립변인의 기초통계량의 경우 동기간 방송사업수익 대비 프로그램 제공 매출 비중은 연평균 44.6%, 광고수익 비중은 28.16%, 프로그램 제작 비중은 49%, 프로그램구입 비중은 13%이었다. 채널 경쟁을 나타내는 PP시장 HHI 지수는 연평균 1056, OTT 시장성장률은 연평균 29%였으며, PP 별 보유 채널 수는 연평균 2.11개였다.

분석에 투입된 독립변인들 간 다중공선성을 확인하기 위해 상관관계 분석과 분산팽창요인(variance inflation factor, VIF)을 확인하였다. 다중공선성을 판단하는 기준인 VIF 값이 10이 넘는 변인이 없었고, 또한 상관계수 .80을 초과하는 변인이 없었다. 따라서 프로그램 제공 매출 비중, 광고매출비중, 프로그램제작비, 프로그램구입비, 채널경쟁, OTT시장성장, 보유채널 등 모든 독립변인이 분석에 투입되었다. 종속변인인 PP 방송매출액의 경우 분포가 정적으로 비대칭되어 있어 해결을 위해 로그 연산을 통해 데이터를 변환시켰다. 독립변인인 프로그램제공매출비중, 광고매출비중, 프로그램제작비 중, 프로그램구입비중 역시 정적으로 비대칭 되어 있어 로그함수로 변환시켰다.

[표 3]은 독립변인들이 PP방송매출액에 미치는 영향을 고정효과모형과 확률효과모형으로 추정한 결과를 나타낸다. 회귀분석을 실행하기에 앞서 고정효과 모델과 확률효과 모델 중 어떤 모델이 적합한지를 판별하는 하우스만 검정을 시행했다. 그 결과 고정효과 모형이 확률효과 모형보다 유효한 모델로 나타났다. 따라서 고정효과모형을 활용하여 통계적 유의성을 추정한 결과프로그램 제공 매출 비중, 광고매출비중, 프로그램 자체 제작 비중, 보유채널수(10% 유의성) 등이 통계적으로 유의미했다. 우선 방송사업수익 대비 프로그램 제공 매출 비중은 방송매출에 부(-)적 영향을 미쳤다. 즉 방송사업수익 대비 프로그램제공매출비중이 증가할수록 방송 매출은 감소했다. 반면 방송사업수익 대비 광고 비중이 증가할수록 방송매출이 증가했다. 한편 프로그램 자체제작비가 클수록 방송매출은 감소했다. 프로그램 자체 제작 투자가 당해연도 방송매출에 부(-)적 영향을 미친 것이다. 보유채널수의 경우 채널 수가 많을수록 방송 매출이 크게 나타났다.

표 3. 패널 회귀분석 결과: 방송매출 모델 (연구모델 I)

* p<.10 ; **p<.05 ; ***p<.001

[표 4]는 독립변인들이 영업이익에 미치는 영향을 고정효과모형과 확률효과모형으로 추정한 결과를 나타낸다. 영업이익 분석의 경우, 하우스만 검정 결과 확률효과 모형이 고정효과 모델보다 유효하게 나타났다. 따라서 확률효과모형을 활용하여 통계적 유의성을 추정한 결과 광고매출비중, 프로그램자체제작비(10%유의성), 보유채널 수 등이 통계적으로 유의미했다. 방송사업수익 대비 광고매출비중은 영업이익에 정(+)적 영향을 미쳤는데 광고매출비중이 증가할수록 영업이익이 증가했다는 의미이다. 반면 프로그램자체제작비가 증가할수록 영업이익은 감소했다. 프로그램자체제작 투자가 당해연도 영업이익에는 단기적으로 부(-)적 영향을 미친 것이다. 보유채널의 경우 보유채널 수가 많을수록 영업이익이 크게 나타났다.

표 4. 패널 회귀분석 결과: 영업이익 모델 (연구모델 II)

* p<.10 ; **p<.05 ; ***p<.001

Ⅴ. 논의 및 결론

본 연구는 2014년부터 2019년까지 일반 PP 관련 데이터를 이용하여, PP 성장에 영향을 미칠 수 있는 PP 시장 행위변인, PP 시장구조 및 환경변인 및 PP 자산기반 자원변인이 PP성과(방송매출 및 영업이익)에 미치는 영향을 패널 회귀분석을 통해 고찰하였다. 분석 결과는 다음과 같은 이론적·실제적 함의를 가진다. 첫째, 연구모델 I의 분석결과는 방송사업 수익 대비프로그램 제공매출비중이 높을수록 방송매출에 부정적인 영향을 미치는 한편, 연구모델 I과 II에서 방송사업수익 대비 광고매출 비중이 높을수록 방송 매출과 영업이익에 정(+)적인 영향을 미쳤음을 보여준다. 이 결과는 전통적으로 PP의 성과를 위해 프로그램 제공 매출은 중요하지만, PP시장에서 프로그램 매출에 대한 의존도가 너무 큰 PP는 우월한 성과를 내기 어려웠다는 것을 의미한다. 특히 프로그램제공매출과 광고 매출 비중을 동시에 증가시킬 수 있었던 PP가 시장성과 측면에서 성공적이었다. 이 결과는 일반 PP들이 광고 매출에 크게 의존하고 있다는 것을 반영하기도 한다. 일반PP 의 방송사업 매출은 2019년 광고매출이 47.1%로 가장 큰 비중을 차지했지만, 방송프로그램제공매출은 24.6% 로 광고매출의 절반 수준이다[9]. 이 상황은 현재 유료방송산업 생태계가 직면한 문제와 관련된다. 정책적 관점에서 국내 유료방송시장은 가입자당 매출(ARPU)이 다른 OECD 국가에 비해 상대적으로 매우 낮으므로 PP가 충분한 방송프로그램 제공 대가를 받기 어려운 상황이다. 이와 같은 저가 유료방송 수신료의 고착화 현상은 일반 PP가 제공하는 방송콘텐츠에 대하여 유료방송플랫폼사업자에 의한 프로그램사용료를 통한 충분한 콘텐츠 대가 지불을 어렵게 하는 구조와도 연결된다. 따라서 PP 시장의 성장을 위해서는 자금의 원천인 유료방송시장의 저가 요금구조를 장기적으로 변화시킬 정책수단을 모색할 필요가 있다. 마케팅 관점에서, 높은 채널 시청률을 바탕으로 광고 매출 증진에 집중한 PP 가 우월한 성과를 보였다는 연구 결과는 방송 프로그램 제공을 통한 매출 외에 적극적인 광고 매출 증진 전략을 실행하는 등 비즈니스 모델을 다변화할 때 성과 개선에 도움이 될 수 있음을 함의한다. 특히 최근 유료방송사업자들이 가구맞춤형 광고(어드레서블 광고) 기술에 집중하고 있으므로 유료방송사업자들의 광고 기술과 연계한다면 광고 수익을 더 증진시킬 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구결과는 경영전략 관련 이론 중 시장구조와 행위가 시장성과에 미치는 영향을 강조하는 산업조직론적 관점이 PP의 성과를 분석할 수 있는 이론적 토대가 될 수 있음을 지지한다. 시장행위 변인인 방송프로그램매출비 중, 광고매출비중, 프로그램 자제제작비용이 PP의 성과에 영향을 미쳤다. 특히 연구모델 I에서 당년도 매출액대비 프로그램 자제제작비용이 높을수록 같은 해 PP의 매출액에 부(-)적 영향을 미쳤다. 이 결과는 프로그램 자제제작에 대한 투자는 단기적으로 매출액 성과를 떨어뜨리지만 장기적으로 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 부분은 새롭게 진단해야 할 필요성을 시사한다. 이에 대한 후속 연구를 제언한다. 또한 본 연구는 최근 영향이 증대되는 동영상 OTT가 일반 PP 시장의 성과에 영향을 미치는지를 고찰했다. 연구 결과 외부환경 변인으로서 OTT 시장성장은 PP의 성과에 통계적으로 유의미한 영향이 없었지만 연구모델 I에서 두 변인이 부(-)적 연관이 발견되었다. 이는 향후 동영상 OTT가 유료방송을 대체하면서 PP 시장에 어떠한 영향이 있는지를 지속적으로 모니터링할 필요가 있음을 함의한다.

셋째, 이 결과는 경영전략 이론 중 자원준거 관점도 PP의 성과를 설명할 수 있는 주요 이론적 토대가 될 수 있다는 점을 지지한다. PP의 자산기반 자원인 채널이 다양하고 많을수록 더 큰 PP의 성과로 연결되어 PP 산업에서도 자산기반자원이 경쟁우위를 확보하는 토대가 될 수 있다. 자원기반관점은 다른 채널보다 차별성이 강하고 대체불가능한 채널을 보유한 PP가 우월한 성과를 낼 수 있었다고 설명한다. 다른 한편으로 다양한 채널 보유를 통한 수평적 다각화전략이 기업규모의 확대를 통해 시장점유율과 시장지배력 확대에 기여하고 범위의 경제(economies of scope)를 통해 생산비용이 절감될 수 있음을 함의한다[4].

본 연구는 다음과 같은 한계를 갖는다. PP의 성과에 영향을 미치는 중요 변인들(정책 등)에 대한 데이터 수집이 어려워 분석에 포함시키지 못했다. 또한 PP의 최근 시장 상황 분석에 집중했기 때문에 패널데이터 분석을 위한 충분한 데이터의 수를 확보하지 못했다. 후속 연구는 PP의 성과와 성장과 관련된 더 다양한 관련 독립 변인들이 PP시장에 미치는 영향을 더 다양한 방법론과 이론적 관점을 통해 분석함으로써 다양한 산업적·정책적 함의를 도출할 수 있을 것이다.