Since the dawn of 21st century, corporations’ competitive environment has been getting harder. Mainly due to the advancement of high technology, coupled with unprecedented economic fluctuation, we encounter the discontinuous change that has never been before. In this context, accounting information, as a language of business is losing its relevance. So, in this paper, an alternative idea to address this problem was developed based on qualitative & quantitative index. These index represents future readiness level of a firm in terms of 4As: Alert, Agility, Alignment, Adaptability.
For the index development, Professors and researchers, including me, in KAIST Graduate School of Future Strategy, took the leading role, gathering index development committee with review committee and making new index system for evaluating future readiness of firms. Finally, the developed index, Enterprise Future Index(EFI), is composed of 16 Enterprise Future Index of Capability((EFIC) and 9 Enterprise Future Index of Expectation(EFIE). As soon as developed in 2013, EFI is applied to 42 KOSPI & KOSDAQ companies. The result was that the companies ranked differently compared to their market price rank. One year later, in 2014, a substantial number of evaluated firm are relocated seemingly according to the rank of EFI evaluation result of 2013. This result were verified to have statistical significance(p<5%) using regression model, which was utilizing stock price and PER(Price Earning Ratio). Especially PER is thought to be better than stock price to show the every phases from the unexpected shock to recovery in economies. At every phase, firms with high score of EFI showed high PER at a given statistical significance.
After development of EFI, its proxy indicators were searched among financial ratios using logistic regression. Such proxy indicators are thought to be necessary when it comes to secure objectiveness & reliability in evaluation process, because EFI is basically designed for self-evaluation. The key strategy is to find out statistically significant financial indexes which are different in two groups: Up-group and down-group in terms of Tobin’s Q after financial crisis around 2008.
Consequently, the developed model showed 63.3% hit rate in forecasting future direction of Tobin’s Q. However, the model had only two statistically significant variables. So, with much bigger sample, an additional analysis on this should be tried in future work.
21세기 기업의 경쟁환경은 계속 치열해지고 있다. 기술의 진보와 급격한 경제변동이 가장 큰 원인으로 대두되는 가운데 우리 기업은 예전에 경험해보지 못한 불연속적인 변화를 직면하고 있다. 이러한 상황 속에서 기업의 언어라고 불리는 회계정보는 목적적합성(relevance)을 상실하고 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 기업의 미래대비능력을 강화하고자 기업미래지수(EFI: Enterprise Future Index)를 개발하고 그 타당성을 평가하였다, 기업미래지수는 인지력, 대응력, 복원력, 적응력 등 4가지 관점에서 정량적 또는 정성적으로 기업의 미래준비역량을 측정하도록 개발되었다. 총 25개의 측정지표로 구성된 기업미래지수는 16개의 기업미래준비지수(EFIC: Enterprise Future Index of Capability)와 9개의 미래기대지수(EFIE: Enterprise Future Index of Expectation)로 세분화되어 있다.
필자를 포함한 KAIST 미래전략대학원의 교수 및 연구진들은 각계각층 미래전략 전문가로 구성된 지수개발위원회와 자문위원회를 구성하여 기업미래지수개발을 주도하였으며, 2013년 지수개발이 완료된 이후, 42개 상장사를 대상으로 하여 평가를 실시하였다. 평가 결과, 상당수 기업에서 기업미래지수 평가에 의한 기업서열과 시가총액에 의한 기업서열 양자 간에 큰 차이를 보였다.
이러한 차이를 통계적으로 검증하기 위하여, 평가 1년 뒤인 2014년에는 시가총액 기준 기업서열과 한 해 전인 2013년의 미래지수평가결과를 비교하여보았다. 그 결과 통계적으로 유의한 수준에서 관련성이 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 아울러 2014년의 PER에서도 2013년의 기업미래지수 평가결과와 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다(p<0.05).
다만, 개발된 기업미래지수는 정성적 지표가 상당수 포함되어 있고, 평가대상 기업이 자가평가를 하는 구조이므로 객관성 확보가 필요하다. 이를 해결하고자 대리지표(proxy indicator)를 탐색 작업을 실시하였다. 시장에 공시된 주요 재무지표를 독립변수로, 주가상승 여부를 종속변수로 하는 탐색적 로지스틱회귀분석을 실시한 결과, 63.3%의 분류율(hit rate)을 가지는 기업가치(Tobin의 Q)변동 예측 모형을 개발하였다. 다만, 모형에서 통계적으로 유의성이 있는 대리지표(독립변수)는 2개에 불과하였다.
따라서 결측치 대체를 통해 더 많은 데이터를 확보하여 대리지표를 추가 발굴하고, 기존의 재무비율을 다른 각도에서 조합하여 새로운 지표를 개발하는 등 후속연구가 필요하다고 본다. 이를 통해 더욱 타당성이 높은 지표가 개발되고 꾸준하게 기업평가에 활용되어 우리나라 기업의 미래대비능력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
