◈ 논문 정보
•Burtch, G., Carnahan, S., & Greenwood, B. N. (2018). Can you gig it? An empirical examination of the gig economy and entrepreneurial activity. Management Science, 64(12), 5497-5520.
◈ 요약
긱 이코노미는 on-demand 형식의 플랫폼으로 유연하게 근무할 수 있는 특징을 가지고 있다. 긱 이코노미 플랫폼의 효과에 대해서는 상반된 의견이 존재한다. 유연한 고용 형태로 인해서 지역의 기업 활동이 활성화될 것이라고 보는 의견이 있으며, 한편으로는 현재 고용 형태의 대안으로 받아들여지면서 기업 활동이 축소될 것이라는 주장도 있다. 이 연구에서는 이 질문에 대한 해답을 제공하기 위해서 분석했다.
기업 활동을 측정하는 변수로는 Kickstarter에 등록된 크라우드펀딩 캠페인 관련 정보와 CPS의 각 지역의 자영업자 수를 사용했다. 킥스타터 데이터는 기업 활동을 프로젝트 단위에서 파악할 수 있으며, CPS 데이터는 개인 단위에서 파악할 수 있다. 주요 독립 변수로는 긱 이코노미 플랫폼의 대표인 우버의 서비스 시작 여부를 사용하였다.
분석 방법으로는 DID를 사용하였으며, location-specific fixed effect와 time-varying characteristic을 고려하였다. 사용 데이터의 기간은 2012~2015년이고 총 123,569개의 킥스타터 캠페인에 대한 정보를 수집했다. 분석 대상이 되는 Economic Area는 144개이다. Fixed-effects Poisson pseudo-maximum likelihood 방법을 사용하였다.
Model 1~3은 킥스타터 캠페인에 대한 분석 결과이고, Model 4~6은 CPS의 자영업자 수에 대한 결과이다. 모두 우버 진입 이후 시간이 지남에 따라서 유의미하게 감소했음을 알 수 있다.
Robustness Check 과정에서 매칭을 실시하고 분석을 실시하였으며 유사한 결과를 확인할 수 있었다. Serial correlation 효과를 파악하기 위해서 Random Implementation Test를 진행했다. 1440개의 treatment indicator를 랜덤으로 할당했으며, DID 분석을 실시하는 과정을 1000회 반복했다. 그 결과 기존 결과를 신뢰할 수 있음을 확인했다. 또한, 다른 ridesharing 플랫폼의 진입의 영향을 배제하기 위해서, 경쟁 플랫폼이 진입한 시기를 나타내는 변수를 포함하여 분석을 진행하였으며 기존 결과가 그대로 유의함을 확인했다. 마지막으로 각 EA의 idiosyncratic time trends를 통제하기 위해서 EA-specific linear time trends를 반영하였고, 유의미한 결과를 확인했다.
◈ 장점 및 의의
• Robustness Check를 다방면으로 진행해서 연구의 유의성을 확보했다. 특히 이 연구처럼 연구의 대상이 되는 지역의 범위가 넓거나 시간대가 길 경우에는 내생성 문제를 정교하게 해결하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 최대한 많은 요소를 통제하기 위해서 추가 분석을 실시하였다.
• 최근 우버 관련된 논문들이 굉장히 많이 나오고 있음.
◈ 한계점 및 추가 연구 아이디어
• 다른 형태의 긱 이코노미 플랫폼에 대해서도 연구를 진행할 수 있을 것이라고 생각한다. 우버의 경우 개인이 차량을 소지하고 있어야 하기 때문에, 비교적 진입장벽이 높은 편이다.
• 지역의 기업/ 창업 활동을 크라우드 펀딩으로 측정하는 것이 옳은 방법인지에 대한 고민이 필요하다. 대부분의 사람들은 크라우드 펀딩이 아닌 다른 형태로 지역 비즈니스에 참여할 것이고, 크라우드펀딩 참여자들은 대부분 젊은 세대와 새로운 아이디어에 친숙한 사람들로 한정되어 있다. 특히, 이전에 펀딩 경력이 있는 사람들이 계속해서 펀딩을 시도한다는 것을 고려할 때, 이것이 지역 전체를 대표하기는 어렵다고 볼 수 있다.
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