본 연구에서는 연구대상으로 서버운영체계를 선택하였다. 특히 공개소프트웨어인 Linux 서버가 어떻게 전용소프트웨어가 갖고 있는 네트워크 외부성을 극복하면서 국내 시장 점유율을 높였는지를 실증적으로 연구하고자 한다. 이와 더불어 전용소프트웨어는 Unix, Window 및 기타 서버(Netware, Open VMS, z/OS(OS/390), i5/OS(OS/400) 등)로 설정하였 다. 여기에서 서버 전용소프트웨어 중 Netware, Open VMS, z/OS(OS/390), i5/OS(OS/400) 등은 Unix 및 Window 계열에 비해 시장점유율이 매우 낮기 때문에 기타 서버로 구분하 였다. 분석기간은 공개소프트웨어에 대한 자료의 한계로 인해 2000년 1사분기부터 2006 년 2사분기까지 총 6년 2분기로서 총 26분기를 연구대상기간으로 선정하였다.
먼저 4종류의 서버수요함수를 추정하기 위해 분석기간에 해당되는 서버별 소프트웨 어의 매출액과 판매량 자료를 구하였다. 4종류의 서버 소프트웨어의 수요량과 매출량은
IDC(2006)의 자료를 사용하였다. 특히 각 서버 소프트웨어들은 특성이 차별적이고, 다양
하기 때문에 개별 서버 소프트웨어의 가격을 특성별로 구하는 것이 바람직하겠지만 본 연구에서는 개별 서버 소프트웨어의 가격을 평균가격개념으로 사용하였다. 즉 개별 서
버별 소프트웨어의 총 매출액에 대해 판매량을 나누어 개별 서버별 소프트웨어의 평균 가격을 계산하였다. 따라서 4종류의 서버 소프트웨어의 평균가격은 4종류 서버의 매출 액(단위: 10억 원)을 판매량(단위: 1카피)으로 나눈 값을 평균가격(백만 원/1카피)으로 사용하 였다. 또한 서버별 소프트웨어의 가격이 분기별 물가상승에 의존하므로 실질적인 가격 을 계산하기 위해 서버가격에 CPI(Consumer Price Index)를 사용하였다.
국민소득이 증가할수록 공개소프트웨어의 수요가 증가하게 되는데 이를 반영하기 위 해서 본 연구에서는 경상 GDP를 사용하였고, 실질 GDP를 계산하기 위해 GNP deflator 를 사용하였다.
그리고 기존연구처럼 서버운영체계에 대한 소프트웨어 시장에 존재하는 네트워크 외 부성을 고려하기 위해 본 연구에서는 주어진 서버별 소프트웨어 26개 분기자료를 통해 가정적으로 네트워크 효과규모를 추정하였다.22) 여기에서 공개소프트웨어의 경우 네트 워크 외부효과가 전무한 상태에서 어떻게 전용소프트웨어의 네트워크 외부성을 극복하 였는지를 알기 위해 전용소프트웨어의 네트워크 외부성규모를 가정적으로 추정한 것이 다. 물론 각 서버별 소프트웨어의 국내시장 사용실적 자료가 충분히 존재하였다면 이 네트워크 외부성을 쉽게 계산할 수 있었겠지만 한국소프트웨어진흥원에서도 구할 수 없는 자료이기 때문에 가정적인 절차를 통해 네트워크 외부성 효과를 계산하였다. 여기 에서 네트워크 외부성은 Cusumano et. al.(1992), Fichman and Kemerer(1993), Greenstein (1993), Hartman(1989)은 Farrell and Saloner(1985, 1986) 등이 정의한 바 있는 것처럼 “사 용자의 수가 증가함에 따라 제품가치가 증가하는 현상으로” 정의하였다.
마지막으로 2003년부터 정부가 본격적으로 추진해 온 공개SW 활성화정책이 서버 소 프트웨어 시장에 어떤 산업적 영향을 미쳤는지를 실증적으로 분석하기 위해 정부가 수
22) 서버 소프트웨어의 사용기간을 5년으로 가정하였고, 2단계로 2000년 1사분기부터 2005년 4사분기까지 의 총 누적 판매량을 2005년 말 서버별 네트워크 외부성이라고 가정하였다. 문제는 2000년 이전의 네 트워크를 계산할 수 없기 때문에 본 연구에서는 가정적으로 2000년부터 2004년까지의 소프트웨어의 판매량 성장률을 고려하여 1999년 말 각 서버 소프트웨어의 네트워크 효과규모를 추산하였다. 마지막 으로 계산된 1999년 말 네트워크 효과를 이용하여 매 분기별 판매량과 5년의 사용연수를 고려하여 2000년 이후 매 분기별 네트워크 외부효과를 추산하였다. 이 같은 추산과정은 실측치를 근거로 계산된 것이 아니기 때문에 논란의 여지가 있지만 전용소프트웨어가 갖고 있는 네트워크 외부성을 추산하기 위해 사용한 접근이다. 물론 공개소프트웨어는 2000년 이후부터 사용되었기 때문에 1999년 이전의 네 트워크 외부성은 고려하지 않았다.
행한 정책변수를 더미변수로 처리하여 분석하고자 하였다.
본 연구에서 사용되는 주요 변수들의 계량적 특성의 분포도를 살펴보면 <표 1>과 같 다.
<표 1> 주요변수들의 통계값
변 수 평 균 표준편차 최소값 최대값
D1(개수) D2(개수) D3(개수) D4(개수) RP1(백만 원) RP2(백만 원) RP3(백만 원) RP4(백만 원) N1(개수) N2(개수) N3(개수) N4(개수) NT(개수) RY(억 원)
3,263.3 3,648.6 12,354.2 969.2 5.6 54.2 7.0 57.5 37,033.9 63,827.9 176,225.4 18,699.2 258,752.7
164,524.2
1,750.5 889.5 2,348.9 412.9 1.9 9.9 2.2 11.8 23,659.9 26,961.2 90,896.4 7,539.0 125,062.3 14,210.1
1,380.6 2,564.0 9,663.7 267.0 3.0 37.1 2.9 37.8 5,461.9 16,722.0 31,841.4 4,156.5 52,720.0 143,436.0
7,082.7 6,559.0 19,158.0 1,537.3 9.4 72.0 11.2 82.5 88,565.6 105,028.7 342,684.0 27,903.1 475,615.8 189,107.0
각 서버별 소프트웨어 중에서 Linux 수요(D1)는 2000년 1사분기부터 2006년 2사분기 에 이르기까지 총 26분기 동안 평균적인 Unix 서버수요(D2)와 비슷한 수준에 머물고 있 다는 사실이 발견되었다. 또한 Window 서버의 약 3분의 1 수준에 머물고 있음을 알 수 있었다. 그러나 Netware, Open VMS, z/OS(OS/390), i5/OS(OS/400) 등을 포함한 기타 서버 소프트웨어의 수요(D4)는 Linux의 3분의 1 수준보다 적게 나타났다. 소비자 물가지수로 평가된 Linux 실질가격(RP1)은 평균적으로 Unix 서버가격(RP2)의 약 10분의 1 수준에 머 물고 있었지만 Window 서버의 가격보다 조금 저렴한 것으로 나타났다. 한편 기타 서버 소프트웨어의 실질가격(RP4)은 Unix 가격에 비해 조금 높게 나타났다.
마찬가지로 각 서버 소프트웨어 중에서 Linux 서버의 네트워크 효과규모(N1)는 동기 간 중에 평균적으로 Unix 서버의 네트워크 효과(N2)의 절반수준보다 적게 나타났으며, Window 서버의 약 5분의 1 수준에 머물고 있음을 알 수 있었다. 또한 기타 서버 소프트
웨어의 네트워크 규모(N4)는 Linux의 2분의 1 수준보다 적게 나타났는데 실제 기타 서 버들 중에 개별적인 서버들의 네트워크 효과는 더 적은 것으로 예상된다.