Key Value Drivers of Startup Companies in the New Media Industry: The Case of Online Games in Korea

유창석, 양동우, 김휘강, 허은녕 (2012) · Journal of Media Economics 25(4):244-260 · DOI ↗

신생 뉴미디어 스타트업의 시장가치는 매출·영업이익이 없어 전통적 DCF·시장비교법으로 평가가 어렵다. 한국 온라인 게임 개발사 56개 (2001-2010 투자·M&A 사례, 퍼블리셔 제외) 의 실투자 시점 시장가치를 종속변수로 OLS 회귀 으로 resource-based-view + 고기술 산업 불확실성 framework 의 가설을 검정. 제품개발 단계 (mass production · CBT), 시장 규모, lock-in (MMORPG 장르), 그래픽 기술 역량, 핵심 인재 (key talent) 의 5 요인이 시장가치를 robust 하게 설명 (최종 모형 adj- $R^2$ = 0.76). 전통 평가 (PSR adj- $R^2$ = 0.04, PBR = 0.32) 대비 압도적 설명력.

RQ: 신생 뉴미디어 스타트업 — 매출·이익이 미흡한 초기 단계 — 의 시장가치는 어떤 비재무 요인에 의해 결정되는가? RBV 와 고기술 산업 불확실성 framework 가 어떤 요인 set 을 예측하는가?
방법론: OLS 회귀 (log-market value 종속변수, heteroskedasticity 통제), resource-based-view 기반 변수 설계. Moriarty-Kosnik (1989) 의 4분법으로 뉴미디어를 high-tech (기술·시장 양측 불확실성 모두 높음) 로 분류. Multicollinearity VIF max 4.47 < 10.
데이터: 한국 온라인 게임 개발사 56개 (퍼블리셔 56개 중 제외 후), 2001-2010 투자·M&A 케이스. 시장가치 = 사전 발행주식 수 × 투자시점 주가. 변수: 개발단계 (Proto/MP/CBT), 시장 규모 (USD m), lock-in (MMORPG dummy), CEO 역량·경력, 게임 디자인·프로그래밍·그래픽 역량 (Likert 5점, 산업 전문가 3인 패널), key talent (보유 여부 dummy). Control: firm age, 투자자 유형 (전략 vs 재무), 투자 vehicle (CB·우선주 vs 보통주).
주요 발견: (i) 단계별 평균 시장가치 (USD k): Proto-type 2,333 → Mass production 6,515 → CBT 11,080 (분산 동시 증가 → 로그변환). (ii) Mass production (β=0.42**) + CBT (β=0.61**) dummy 모두 1% 유의 → H1 (기술 불확실성 감소 → 가치 ↑) 지지. (iii) Market size (β=0.06~~0.15) + Lock-in (β=0.18~~0.40**) 유의 → H2 (시장 불확실성 감소 → 가치 ↑) 지지. (iv) CEO 역량 비유의, CEO 경력 negative (β=-0.04~-0.07*) — 투자자는 공격적 젊은 entrepreneur 선호 (Beaton 2010). (v) 그래픽 역량 (β=0.34~0.42**) 만 유의, 게임 디자인·프로그래밍 비유의 → 외부 관찰 가능한 visual 만 평가 가능. (vi) Key talent (β=0.39**) 강력 유의 — 핵심 인재 보유 시 valuation 부스트. (vii) 최종 7변수 모형 adj- $R^2$ = 0.72-0.76 vs 전통 PSR 0.04 · PBR 0.32.
시사점: 뉴미디어 스타트업 평가는 비재무 정보 (개발단계 + 시장구조 + 무형자원) 결합이 필수. 정책·재무 결정: prototype 단계 투자는 underestimation 위험 (key talent 보유 시는 예외), mass production 이후가 optimal financing timing. 핵심 인재 보유가 유일한 측정 가능한 RBV intangible 인 만큼 인재 보유 신호를 명시적으로 가격에 반영.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 중 기술·산업 valuation 라인의 비-에너지 응용작으로, 그의 1기 (1998-2008) real options · CVM · MAUA 기반 가치평가 방법론 (Heo 2000 자체 인용) 의 뉴미디어 산업으로의 transfer. 선행 valuation 연구 (Vogel 2001 entertainment, Damodaran 2001 dark side, Trueman-Wong-Zhang 2001 internet revenues) 는 매출·영업이익 보유 기업에 적용 가능한 시장비교법·DCF 가 주력. 그러나 뉴미디어 startup 은 매출 부재 + 미래 cash flow 의 불확실성 (hedonic + winner-takes-all + 짧은 product life cycle) 으로 전통 도구가 무력. RBV (Barney 1991, Dierickx-Cool 1989, Nelson 1991) 의 무형 자원이 지속가능 경쟁우위 source 명제와 Moriarty-Kosnik (1989) 의 high-tech 산업 = 기술·시장 양측 불확실성 framework 를 결합해 5개 가설 (H1-H5) 을 도출.

자료는 한국 온라인 게임 산업의 2001-2010 투자·M&A 케이스 56개 (developer만, 퍼블리셔 제외). 한국 온라인 게임은 1996 Nexus (Nexon) 의 최초 상용 MMORPG 부터 2007 세계시장 점유율 30% 초과 (2010 시장 $5b) 로 대표적 뉴미디어 산업 의 지위. 시장가치 = (사전 발행주식 수) × (투자시점 주가) — venture capital 표준 산법 (Beaton 2010). 개발단계 (prototype/mass production/closed beta), 시장 규모, MMORPG 장르 (lock-in proxy), CEO 역량·경력, 게임 디자인/프로그래밍/그래픽 (Likert, 전문가 3인 패널), key talent 의 비재무 변수 + age, 투자자 유형, 투자 vehicle 의 control. 로그 변환으로 heteroskedasticity 처리, VIF 최대 4.47 로 multicollinearity clear.

회귀 결과의 5 key driver 확인 — 개발단계 (MP/CBT dummy 모두 1% 유의), 시장 규모, lock-in, 그래픽 역량, key talent — 가 robust. CEO 역량은 비유의 (Cooper et al. 1994 의 “성공·성장·실패 3단계 중 성장 에서는 CEO 영향 미미” 와 일치, 그리고 미디어 산업은 “talent goods” 이므로 producer/director 가 founder 보다 중요) . CEO 경력은 negative — 투자자는 신선·공격적 entrepreneur 선호. 게임 디자인·프로그래밍이 비유의한 것은 외부에서 측정 어려운 quality 차원이라 해석. 최종 7변수 모형 (adj- $R^2$ = 0.76) 이 전통 시장비교 (PSR 0.04, PBR 0.32) 보다 압도적 — 비재무 valuation 의 정당성 입증. 허은녕 그룹의 후속 Economic effects by merger and acquisition types in the renewable energy sector: An event study approach (재생에너지 M&A event study) 가 동일한 비재무 기반 가치평가 라인의 산업 확장.

핵심 결과

회귀 모형별 결과 (Table 4, 로그-시장가치 종속변수, 56 obs):

변수	Base	M1	M2	M3	M4	M5
Investment vehicle (dummy)	0.56***	0.47***	0.27**	0.26**	0.31***	0.32***
Mass production stage	—	0.42***	0.35**	0.44***	0.42***	0.42***
Closed beta test stage	—	0.57***	0.47***	0.59***	0.61***	0.61***
Market size	—	—	0.15***	0.14***	0.08*	0.06
Lock-in (MMORPG)	—	—	0.40***	0.38***	0.24**	0.18***
CEO competency	—	—	—	0.06	0.01	0.01
CEO experience	—	—	—	-0.07**	-0.07***	-0.04*
Graphic competency	—	—	—	—	0.42***	0.34***
Key talent	—	—	—	—	—	0.39***
adj- $R^2$	0.25	0.41	0.58	0.62	0.72	0.76

비교 (Table 5): 최종 optimal model adj- $R^2$ = 0.72 vs PSR (매출 기반) 0.04, PBR (자본 기반) 0.32 — 비재무 모형이 압도적.

방법론 노트

OLS 회귀 specification (로그-변환 시장가치):

\ln(MV_i) = \alpha + \beta_1 \text{Stage}_i + \beta_2 \text{Market}_i + \beta_3 \text{Lockin}_i + \beta_4 \text{Tech}_i + \beta_5 \text{Talent}_i + \gamma \mathbf{X}_i + \varepsilon_i

여기서 $\text{Stage}_i$ = (MP dummy, CBT dummy), $\mathbf{X}_i$ = 통제 (firm age, 투자자 유형, 투자 vehicle). RBV 변수는 5점 Likert (전문가 3인 패널 평균, Joshi et al. 2010 coding procedure) 와 dummy (key talent 보유). Identification: (i) heteroskedasticity 통제 → log 변환, (ii) multicollinearity 검정 → VIF max 4.47 < 10 (Neter et al. 1985 기준), (iii) Durbin-Watson 1.59-2.12 → 자기상관 없음. F-stat 14-21, $p < 0.01$ . 5점 Likert 의 reliability 는 산업 전문가 3인 (10년+ 투자 경력) 패널 합의.

연구 계보

Valuation 직계: Vogel (2001) entertainment industry economics + Damodaran (2001) dark side of valuation + Trueman-Wong-Zhang (2001) internet revenues + Beaton (2010) venture-backed valuation. RBV 직계: Barney (1991, 2001) firm resources → Dierickx-Cool (1989) asset stock accumulation → Nelson (1991) why do firms differ. 고기술 산업 불확실성: Moriarty-Kosnik (1989) 의 4분법 → Yoon-Lilien (1985) industrial product 성과. Startup 성과 문헌: Cooper-Bruno (1977), Cooper-Gimeno-Gascon-Woo (1994), Roure-Keeley (1990), Lin (1998), Yang (2000-2006), Gompers-Lerner (2001). 허은녕 자신의 Heo (2000) “CVM, MAUA and real option pricing” 의 기술·투자 valuation 방법론적 전사가 본 paper 의 직접 motivation 으로 인용된다 (RBV 변수의 신뢰성 평가 부분). 후속 Economic effects by merger and acquisition types in the renewable energy sector: An event study approach 가 동일한 비재무 valuation 라인을 재생에너지 산업으로 확장.

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Economic effects by merger and acquisition types in the renewable energy sector: An event study approach

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