중소기업의 ESG 경영활동과 경영성과 간의 구조적 관계 분석 - 기업가정신의 매개효과를 중심으로 -
Structural Relationship between ESG Management Activities and Business Performance in SMEs - Focusing on the Mediating Effect of Entrepreneurship -
강태균(새롬경영자문(주))
45권 1호, 1~19쪽
초록
[연구목적] 본 연구는 최근 기업의 지속가능성을 위한 핵심 지표로 부상한 비재무적 요소인 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance) 경영활동이 기업의 종합적인 경영성과에 미치는 영향을 분석하고, 이 과정에서 혁신성과 진취성을 포괄하는 기업가정신이 어떠한 매개 역할을 수행하는지 실증적으로 규명하는 데 있다. 전 세계적으로 ESG 경영의 중요성이 날로 커지고 있으나, 대기업에 비해 재무적·비재무적 가용 자원과 경영 여건이 상대적으로 여의치 않은 중소기업의 관점에서 접근하여 그 실질적인 성과 창출 구조를 확인하고자 하였다. [연구방법] 이를 위해 전북특별자치도에 소재한 중소기업 근무자 215명을 연구 대상으로 설정하여 구조화된 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 통계 프로그램(SPSS)을 활용하여 타당성 및 신뢰도 분석, 다중회귀분석, 그리고 3단계 매개효과 검증을 실시하여 분석하였다. [연구결과] 실증 분석 결과, 첫째, ESG 활동 하위 요인 중 '환경'과 '지배구조'는 기업의 경영성과에 직접적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기업가정신의 매개효과를 분석한 결과, '사회' 요인은 경영성과에 직접적인 영향을 주지 못하나 기업가정신을 거칠 때 성과로 이어지는 완전 매개효과를 보였고, '지배구조' 요인은 부분매개효과를 나타냈다. 반면, '환경' 요인은 기업가정신의 매개효과가 없는 것으로 확인되었다. [연구의 시사점] 본 연구는 현실적인 자원 제약이 있는 중소기업이 ESG 경영을 도입하고 추진할 때, 단순한 제도의 적용을 넘어 조직 리더의 기업가정신을 중점적으로 결합하고 활용해야 함을 보여준다. 특히 기업가정신을 고취할 수 있는 사회 및 지배구조 활동에 집중한다면, 더 낮은 경제적·시간적 비용 투자만으로도 최적화된 경영성과를 달성할 수 있음을 시사한다.
Abstract
[Purpose] This study aims to develop a corporate bankruptcy prediction model using financial synthetic data from AI-Hub and to address the “black box” problem of complex machine learning models by applying the explainable artificial intelligence (XAI) technique SHAP (SHapley Additive exPlanations). The goal is to achieve high predictive performance while identifying major bankruptcy risk factors to enhance the transparency and reliability of predictions. [Methodology]A LightGBM-based prediction model was constructed, and hyperparameter optimization was conducted using Optuna. After modeling with consideration for the imbalanced data characteristics, SHAP values were utilized to quantitatively analyze the influence of key variables and to perform risk group clustering. [Findings]Experimental results showed that the recall for bankrupt firms was 74.53%, and the precision was 38.96%. The F₂-score, which emphasizes recall, was 0.6302. Five-fold cross-validation yielded an average F₂-score of 0.6845 with a standard deviation of 0.0049, demonstrating stable generalization performance. Variable importance analysis revealed that corporate credit rating and the number of employees were the most influential factors. [Implications]This study provides a practical case for researchers facing data scarcity by conducting empirical bankruptcy prediction on a realistic scale using publicly available domestic financial synthetic data. Furthermore, the SHAP-based model interpretation demonstrates that AI models can secure transparency and explainability in financial institutions’ risk management. Future research should validate the model using actual corporate data, integrate unstructured data such as news texts, and apply various XAI techniques to ensure diverse interpretability.
- 발행기관:
- 대한경영정보학회
- 분류:
- 경영학