전동기의 절전운전 방안에는 신규투자 없이 기존설비의 운전방법 개선이나 유지보수 강화만으로 간단히 얻어질 수 있는 것과 투자비를 수반하는 절전설비의 채용 등을 통하여 얻어지는 경우로 나누어 볼 수 있다. 이 중에서 절전설비 채용의 경우에는 사전 기술검토 결과에 의거 투자비 회수에 따라 경제성이 있어야 한다.
기존의 재무적 성과 측정 방법은 IT 투자의 가시적 효과를 설명할 수 없기 때문에 IT 투자 성과를 산정하는데 만족스러운 결과를 보여주지 못하고 있다. 정보시스템 분야에서 IT 성과를 산정하기 위한 보다 더 포괄적이고 비 재무적 방법에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구는 가치 사슬 내의 본원적 활동들에 미치는 IT 효과를 평가하기 위해서 프로세스 중심의 효과 측정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 IT에 대한 기업 목표와 전략적 조정을 IT 효과 측정의 핵심 측정 변수로 사용하였다. 국내의 137개 기업의 경영진들로부터 수집된 데이터를 통해 IT에 대한 기업 목표에 따라 4 개의 그룹으로 분류할 수 있었다: 무 집중, 운영 집중, 시장 집중, 이중 집중. 실증 분석을 통해 보다 더 집중된 기업의 경영진이 IT투자에 대해서 보다 더 높은 성과를 지각하고 있다는 것을 입증할 수 있었으며, 이는 IT에 대한 기업 목표가 IT 투자 효과의 유용한 지표임을 의미한다. 본 연구는 또한 전략적 조정이 IT 투자 효과를 지각하는데 있어서 긍정적으로 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다.
생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.
포스트 교토체제에서는 A/R CDM 등 산림 분야의 중요성이 증대할 것으로 전망된다. A/R CDM에 대한 정확한 경제성 평가는 투자의사결정에 유용한 정보를 제공하여 투자 활성화로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 전통적 경제성 평가 방법이 간과한 의사결정자의 의사결정권의 가치 내지 기다림의 가치를 반영한 실물옵션 방법에 의해 모형을 구축하고 실제 A/R CDM 사례를 적용하여 실증분석을 하였다. 그 결과 적용 사례의 경우 최적투자분기점이 추정된 l-CER의 가격보다 낮게 나타남으로써 적절한 투자의사결정이 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 할인율의 수준과 적용 범위에 따라 최적투자분기점과 투자의사결정이 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.
철도시설 투자를 위한 경제성 평가에서 수요가 차지하는 비중이 상당히 높음에도 불구하고 기존의 철도투자 평가에 반영되는 수요는 철도 투자이후에 발생되는 유발수요에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 수요를 반영할 수 있는 기초연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 철도 투자에 따른 투자이후 전환수요(diverted) 및 유발수요(induced demand)를 계량화하기 위한 조사방법론을 검토하도록 한다. 특히, 유발수요는 전환수요에 비해 조사 및 계량화 방안에 대한 연구가 미흡하므로 유발수요를 중심으로 조사 및 계량화 방법들을 외국의 사례와 국내사례를 비교 검토하여 제시하도록 한다. 이러한 연구 결과는 국내에 철도에 대한 전환수요 및 유발수요에 대한 연구가 미흡한 실정이므로 향후 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 논문은 해외직접투자가 임금에 미치는 효과를 1987년부터 1992년에 걸쳐 미국 내 제조업 자료를 통해 살펴보았다. 기존 연구들은 주로 산업별 혹은 기업별 평균임금 자료를 이용함으로써 임금에 영향을 미치는 개인의 특성을 반영하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 개인별 데이터를 이용하여 개인의 특성이 임금에 미치는 효과를 고려하고 난 후의 해외직접투자의 효과를 추계하기 위하여 두 가지의 서로 다른 추정방법을 채택하였다. (1) 첫 번째 방법은, 개인별 서베이 자료인 CPS 데이터를 이용해 미국 내 제조업의 지역별 산업별 단위 해외직접투자 수준을 직접 임금방정식의 설명변수로 사용하는 방법이고, (2) 두 번째 방법은, 2단계에 걸쳐서 추계되는데, 1 단계에서 CPS 데이터를 이용해 개인의 특성이 배제된 산업별 임금프리미엄을 추정한 후, 이렇게 추정된 산업별 입금프리미엄을 2단계에서 종속변수로 사용하여 해외직접투자 수준을 다른 산업특성변수와 함께 설명변수에 포함시켜 추정하는 방법이다. 기존의 연구들이 일반적으로 해외직접투자 수준과 근로자 임금 사이에 유의미한 양의 관계를 발견하고 있는 것과는 달리, 본 논문의 분석에서는 두 자지 방법 모두에서 이러한 관계가 관찰되지 않는다. 특히 두 번째 방법을 사용하여 고졸 이상의 학력을 취득한 노동자의 임금만을 따로 분석한 경우, 해외직접투자 수준과 임금프리미엄 사이에는 오히려 부의 관계가 존재하는 것으로 나타났다.
1970년대 이후 급격한 경제성장과 함께 교통SOC 투자 또한 지속적으로 이루어졌으나, 최근 중복 및 과투자 논란에 따른 합리적 투자규모 산정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 적정 투자규모 산정관련 국내 외 다양한 연구를 검토하고, 국제비교, 국내 SOC 투자재원규모, 내생적 경제성장모형 등 3가지 방법을 통해 투자규모를 산정하였다. 각각의 투자규모 산정방법은 규모의 적정성, 정책성, 경제성 등을 고려하여 산정하였기 때문에 이를 종합할 수 있는 AHP 기법을 활용하여 합리적인 수준의 투자규모를 제시하고자 하였다. AHP분석결과 내생적 경제성장모형의 가중치가 0.4433으로 가장 높게 도출되었으며, 다음으로 국내 SOC 투자재원규모(0.3666), 국제비교(0.1901) 순으로 나타났다. 가중치를 이용하여 산정된 적정 교통 SOC 투자규모는 2019년 기준 19.51조원~24.49조원으로 산정되었으며, 국가재정운용계획대비 약 4.28조원~9.26조원 높게 도출되었다. 이는 경제적 측면의 가중치가 높게 반영되어 투자규모 산정이 이루어졌기 때문인데, 향후 국내 외 여건 및 정책변화에 부응하기 위하여 적절한 투자규모산정 방안이 필요하며, 예산이 한정된 상황하에서 합리적인 투자계획조정을 통한 체계적인 투자가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 금융투자기관의 효율성 분석을 위해 코참비즈에서 제공하는 재무데이터를 이용하여 2009년도 영업이익순위 30위이하의 금융투자기관을 중심으로 DEA분석방법을 적용한 CCR-I, BCC-I 효율성과 규모수익성(RTS)평가를 통해 금융투자기관의 효율성을 분석함으로써 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 국내 금융투자기관을 확인하고, 비효율적인 기업을 위한 각 기업이 개선시켜야하는 투사 값을 제시함으로써 기업의 효율성을 위한 수치를 제공함과 동시에 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 금융투자기관을 제시하고자 한다.
비용편익분석은 어떤 사업으로 인하여 자연배분의 변화가 생길 때 그에 따른 경제적 편익을 측정하게 되며 사업을 시행하여 생기는 편익과 비용을 비교하여 경제성을 평가하고 대안 중에서 우선순위를 결정할 때 유용하다. 따라서, 본 논문은 자본에 관한 투자기준을 마련하기 위해서 분석용 모델인 "비용편익분석"을 활용 하여 제조기업의 어떤 사업계획에 의하여 생겨나는 자본요소가 어떻게 투자되어야 생산비용을 최소화 할 수 있는지를 자본투자에서 가장 핵심적인 생산설비투자와 기술개발투자에 대한 비용편익분석을 통하여 그 방법론을 제시함으로써, 자본투자에 있어서 "비용효과분석"의 활용성을 확인하고자 한다.
최근 기업들은 증가하는 IT 투자가 기업 가치 증대에 얼마나 기여하고 있는지를 합리적으로 검증 할 수 있는 방법을 모색하고 있다. 이사회 및 최고 경영자는 IT 투자 대상의 우선 순위 결정이 투명하고 합리적인 기준에 기반하여 결정하고자 하나. IT 투자 대상의 우선 순위 결정을 위한 기준은 매우 다양하고 표준화 되어 있지 않기 때문에 합리적인 투명한 결과를 얻기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 기업들이 IT 투자 우선순위를 선정하기 위한 기준은 어떠한 것들이 있으며, 각각의 기준들에 대한 가중치를 어떠한지를 계층적으로 분석하여 IT 투자 대상의 우선 순위 평가 모델을 제시한다. 이 평가 모델을 활용하여 다양한 이해 관련자들이 IT 투자 우선 순위를 결정함에 있어 합리적이고 투명한 의사 결정이 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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