디지털 제도 인프라의 부상 — 제도이론이 사이버 공간으로 확장되고 있습니다
8편의 논문이 다루는 주제와 발견을 하나의 지형도 위에 배치하면, 네 개의 영역이 나타납니다.
가장 넓은 영역은 이미 진행 중인 흐름의 최신 진전입니다(Q3). 사이버범죄법1과 프라이버시 규제6라는 디지털 시대의 새로운 제도 변수가 IB 연구의 분석 도구로 자리를 잡아가고 있고, JIBS 편집진 7인이 Grand Challenges를 핵심 연구 어젠다로 공식 선언5했습니다. Tung7의 Decade Award 성찰은 제도적 공백에서의 사회적 기업가정신이라는 주제를 10년간의 후속 연구를 통해 조망하면서, Grand Challenges 연구 흐름의 역사적 뿌리를 확인시켜 줍니다. 이 흐름은 놀랍지 않지만, 그 속도와 공식성이 주목할 만합니다.
이 주류에 정면으로 도전하는 연구도 있습니다(Q4). Conroy & Collings8는 MNE 전략·구조·성과에 집중하는 주류가 놓치고 있는 것 — 조직 내부 개인의 정체성 갈등 — 을 질적 연구로 포착합니다. 63명의 자회사 관리자들은 본사의 글로벌 표준화, 현지 시장의 적응 압력, 글로벌 리더 네트워크의 기대라는 세 가지 상충하는 요구를 동시에 받으며, 어디에도 완전히 속하지 못하는 정체성 림보에 빠집니다. Aguinis4는 한 발 더 나아가, 변수를 추가하는 것이 정말 이론을 발전시키는 것인지 묻습니다. 이번 호만 봐도 4편이 제도이론에 각각 다른 변수를 추가하고 있는데, 이것이 풍요인지 팽창인지는 불편하지만 중요한 질문입니다.
여러 논문을 함께 읽으면 개별 논문에서 보이지 않는 패턴도 나타납니다(Q2). Cumming et al.1의 사이버범죄법과 Chisam et al.6의 프라이버시 규제는 따로 읽으면 다른 주제이지만, 둘 다 디지털 환경의 국가간 규제 이질성이 기업 성과에 인과적 영향을 미친다는 것을 실증하고, 둘 다 제도이론을 핵심 프레임워크로 사용합니다. 디지털 제도 인프라g1라는 상위 개념이 필요해지는 지점입니다. Grand Challenges 선언5, SDG 진단2, 정체성 연구8도 거시, 메소, 미시 수준에서 "MNE는 무엇을 위해 존재하는가"라는 공통 질문으로 수렴합니다.
이번 호에서 가장 주목할 발견은 Han et al.3에서 나옵니다(Q1). 29개국 메타분석에서 교육 수준과 노동시장 유연성이 모두 낮은 환경 — 필리핀, 터키 같은 나라 — 에서 오히려 고투자 HRM의 효과가 가장 컸습니다(효과크기 0.325~0.361). "제도가 강해야 성과가 좋다"는 상식의 정반대입니다. 이 발견은 아직 이론화되지 않았고, 바로 그래서 프론티어입니다. AI가 연구 도구4인 동시에 연구 수단2이 되는 구조도, 이번 호에서 실행으로 처음 가시화되었습니다. Aguinis4가 AI를 "연구 방법론 보조도구"로 정의하고 네 가지 책임 원칙을 제시한 같은 호에서, Boroomand et al.2은 GPT 4.1, Claude, DeepSeek, BERT를 결합한 앙상블로 80만 건을 분류합니다. AI의 이중 국적 — 도구이자 대상 — 은 IB 연구의 새로운 인식론적 질문을 제기합니다.
토픽 트렌드(Research Topic Matrix, RTM)
| Paradigm Extension | Paradigm Challenge | |
|---|---|---|
| Cross-paper | Q2. Hidden Convergence 2-1. 디지털 제도 인프라의 수렴1,6 2-2. MNE의 사회적 정당성 재구축 압력5,2,8 | Q1. Emerging Frontiers 1-1. 제도적 공백의 보완적 역설3,1 1-2. AI의 이중 국적 — 도구이자 대상4,2 |
| Individual | Q3. Established Momentum 3-1. 비전통적 제도 변수의 실증적 확장1,6 3-2. Grand Challenges 연구 어젠다 공식화5,7 | Q4. Paradigm Challenges 4-1. MNE 매트릭스에 갇힌 관리자들8 4-2. 이론 팽창에 대한 방법론적 경고4 |
주) 상세 설명은 Appendix B 참조. 구조적 부재 분석은 Appendix E 참조.
단순 패널 회귀에서 인과추론으로 — AI가 IB 방법론의 새 기본값이 되고 있습니다
RTM이 "무엇을 연구하고 있는가"의 지형도라면, RMM은 "어떻게 연구하고 있는가"의 지형도입니다. 같은 2x2 프레임으로 방법론, 연구설계, 데이터의 트렌드를 배치하면, 주제의 변화 못지않게 흥미로운 패턴이 드러납니다.
먼저 눈에 띄는 것은 검증된 방법론의 진화입니다(Q3). Cumming et al.1은 132개국 은행 데이터에 staggered DIDg2(Baker et al., 2022)와 도구변수g3(인접국 법 제정)를 결합했고, Han et al.3은 1,285개 효과크기를 3수준 메타회귀g4로 분석하여 국가·연구·효과크기 각 수준의 분산을 분리해냈습니다. Chisam et al.6은 24개국 10개 프라이버시 규제의 이벤트 스터디에 합성 DIDg14와 가우시안 코퓰라 교정을 강건성 검증으로 추가합니다. 새로운 기법은 아니지만, IB 맥락에서의 적용이 눈에 띄게 정교해졌습니다. 단순 패널 회귀만으로는 JIBS 게재가 점점 어려워지고 있다는 신호입니다.
그런데 방법론적 통념 자체에 의문을 던지는 연구도 있습니다(Q4). Conroy & Collings8는 63명의 관리자를 5년에 걸쳐 두 차례 인터뷰하는 종단적 질적 연구로, 20,050개 은행 데이터가 포착할 수 없는 정체성 갈등의 미시적 과정을 드러냈습니다. Gioia et al.(2022)의 3단계 코딩에 귀추법적g16 접근을 결합하고, 대안 이론을 체계적으로 배제하여 이론적 주장을 강화합니다. 양적 연구가 지배하는 JIBS에서 질적 논문이 게재된 것 자체가 신호입니다. Aguinis4는 한 발 더 나아가 "변수를 추가하고 회귀분석을 돌리는 관행이 정말 이론 발전인가?"라고 정면으로 묻고, 연구 과정을 8단계의 상호의존적 시스템으로 재설계할 것을 주문합니다.
세 편의 양적 실증 논문1,3,6을 겹쳐 읽으면, 설계 문법의 수렴이 나타납니다(Q2). Cumming(132개국), Han(29개국), Chisam(24개국) — 모두 다국가 비교 설계이고, 모두 인과추론 강화 기법g5을 채택했습니다. staggered DID, 3수준 메타회귀, 이벤트 스터디+합성 DID. 기법은 다르지만 "다국가 + 인과추론"이라는 설계 철학은 동일합니다. 데이터 규모도 눈에 띕니다. 20,050개 은행, 170,938개 조직, 47,197편 논문, 2,039개 기업. 수만 관측치의 다국가 패널이 이제 예외가 아니라 기본값에 가까워지고 있습니다.
가장 전복적인 변화는 연구의 실행 주체가 바뀌고 있다는 것입니다(Q1). Boroomand et al.2이 LLM 앙상블g6으로 80만 건의 문헌을 분류한 것은 단순한 효율 개선이 아닙니다. 인간 코더가 물리적으로 수행할 수 없는 규모의 분석을 AI가 대신한 것입니다. 연구자의 역할이 "분류자"에서 "설계자"로 전환되는 순간입니다. 그런데 바로 같은 호에서 Conroy & Collings8의 질적 연구가 MNE 내부의 인간 경험을 포착합니다. 이 두 극단을 나란히 놓으면 보이는 것은 "어느 쪽이 낫다"가 아닙니다. AI가 규모와 패턴을 담당하고, 질적 연구가 의미와 맥락을 담당하는 방법론적 분업 구조 — 이것이 IB 연구 방법론의 미래 방향입니다.
실증 트렌드(Research Methodology Matrix, RMM)
| Design Extension | Design Challenge | |
|---|---|---|
| Cross-paper | Q2. 수렴하는 연구설계 문법 2-1. 다국가 인과추론 설계의 표준화1,3,6 2-2. 대규모 다국가 패널의 일상화1,3,2,6 | Q1. 새로운 연구설계의 등장 1-1. AI가 연구자를 대체하는 순간2 1-2. 양적-질적의 공존이 필수가 되다2,8 |
| Individual | Q3. 검증된 방법론의 최신 진화 3-1. Staggered DID + IV의 정교한 결합1,6 3-2. 3수준 메타회귀의 위력3 | Q4. 방법론적 통념에 대한 도전 4-1. 5년 추적 질적 연구의 귀환8 4-2. "방법론이 이론을 이끈다"는 선언4 |
주) 상세 설명은 Appendix C 참조.
20,050개 은행, 170,938개 조직, 2,039개 기업 — 이 숫자들은 어디서 왔습니까?
RTM이 "무엇을 연구하는가", RMM이 "어떻게 연구하는가"의 지형도라면, RDM은 "무엇으로 연구하는가"의 지형도입니다. 4편의 실증 논문이 활용한 데이터를 질적/양적(Qualitative/Quantitative)과 기존 활용/신규 탐색(Exploitation/Exploration)이라는 두 축으로 배치하면, 데이터 전략의 구조적 패턴이 드러납니다. 양적 실증 3편(75%)이 다수를 차지하며, 3편 모두 검증된 기존 DB를 활용합니다(Q3). 질적 실증 1편은 5년 종단 인터뷰라는 탐색적 접근을 취합니다(Q1). 이 분포가 전달하는 메시지는 명확합니다 — 다국가 인과추론 연구의 물적 기반은 대학 구독 DB와 공개 제도 데이터의 조합입니다.
Fitch Connect·Compustat·UNCTAD — 3편의 양적 실증이 상업 DB와 공개 제도 데이터의 교차점에서 출발합니다
Q3(검증된 기존 DB 활용)에 3편이 집중되어 있습니다. Cumming et al.1의 132개국 20,050개 은행 데이터는 Fitch Connect(상업)와 Datastream(대학구독)에서 재무 데이터를, UNCTAD(공개)에서 사이버범죄법 데이터를, 세계은행 WDI(공개)에서 제도 지표를 각각 가져옵니다. Chisam et al.6의 24개국 2,039개 기업은 Compustat Global(대학구독)에서 재무 데이터를, IAPP(학협회)에서 프라이버시 규제 코딩을 추출합니다. Han et al.3의 29개국 메타분석은 1,285개 효과크기를 기존 1차 연구에서 추출한 후, Hofstede 문화 지수(공개)와 세계은행 제도 지표(공개)를 조절변수로 결합합니다. 상업 DB(Fitch, Compustat)가 기업 재무의 물적 기반을 제공하고, 공개 제도 데이터(UNCTAD, WDI, Hofstede)가 국가 수준 맥락을 제공하는 이중 구조가 이번 호 양적 실증의 공통 패턴입니다.
Cumming은 인접국 법 제정을 도구변수로, Chisam은 합성 DID로 — 기존 DB에서 인과를 추출하는 전략이 차별화의 핵심입니다
같은 DB를 쓰더라도 식별 전략에 따라 발견이 달라집니다. Cumming et al.1은 인접국의 사이버범죄법 제정을 도구변수로 활용하여, 법 제정의 내생성 문제를 우회했습니다. "이웃 나라가 법을 만들면 자국도 만들 가능성이 높지만, 이웃 나라의 법이 자국 은행 안정성에 직접 영향을 미치지는 않는다"는 논리입니다. Chisam et al.6은 합성 DID와 가우시안 코퓰라 교정을 강건성 검증으로 추가하여, 프라이버시 규제의 기업가치 효과가 방법론적 선택에 의존하지 않음을 보여줍니다. Han et al.3은 3수준 메타회귀로 효과크기·연구·국가 수준의 분산을 분리하여, HRM 효과의 국가간 이질성을 제도적 맥락으로 설명합니다. 새 DB가 아니라 기존 DB에서 인과를 추출하는 식별 전략이 차별화의 핵심입니다.
63명을 5년간 두 번 인터뷰합니다 — 양적 데이터가 포착하지 못하는 정체성 갈등의 미시적 과정
Q1(새로운 질적방법 개발)에 1편이 위치합니다. Conroy & Collings8는 6개 미국 MNE의 아일랜드 자회사에서 63명의 관리자를 2019년과 2024~25년에 걸쳐 두 차례 인터뷰하는 종단적 질적 연구를 수행했습니다. Gioia et al.의 3단계 코딩에 귀추법적 접근을 결합하고, 대안 이론을 체계적으로 배제하여 "정체성 림보"라는 새로운 개념을 도출했습니다. 20,050개 은행 데이터가 제도의 거시적 효과를 포착한다면, 63명의 5년 추적이 제도 속 인간 경험의 미시적 과정을 포착합니다. 양적-질적의 방법론적 분업이 같은 호에서 실현되고 있습니다.
Research Data Matrix (RDM)
| 활용 | 탐색 | |
|---|---|---|
| 질적 | Q2. 기존 질적방법 적용 (0편) | Q1. 새로운 질적방법 개발 (1편) • 5년 종단 인터뷰 (63명 × 2회, Gioia 코딩 + 귀추법): Conroy & Collings8 |
| 양적 | Q3. 검증된 기존 DB 활용 (3편) • Compustat Global + IAPP (24개국, 2,039 기업, 대학구독+학협회): Chisam6 • Fitch Connect + UNCTAD + WDI (132개국, 20,050 은행, 상업+공개): Cumming1 • 메타분석 DB + Hofstede + WDI (29개국, 1,285 효과크기, 공개): Han3 | Q4. 맞춤형 DB 개발 (0편) |
주) 주) 실증 논문 4편 대상. 에디토리얼 4편(2,4,5,7)은 제외.
시사점/제안
시사점
이번 호 8편을 토픽 트렌드(RTM), 실증 트렌드(RMM), 데이터 트렌드(RDM) 세 렌즈로 교차분석하면서 가장 뚜렷하게 떠오르는 변화는, IB 연구에서 제도이론이 묻는 질문 자체가 바뀌고 있다는 것입니다. "어떤 제도가 있는가"에서 "제도가 어떤 메커니즘으로 작동하는가"로의 전환입니다. 사이버범죄법1과 프라이버시 규제6라는 디지털 시대의 새 변수가 이 전환을 이끌고, Han et al.3의 제도적 공백 역설(제도가 약한 곳에서 기업 투자 효과가 가장 큼)은 "강한 제도 = 좋은 성과"라는 통념을 뒤집습니다. 방법론에서도 단순 패널 회귀에서 인과추론(staggered DID, 이벤트 스터디, 3수준 메타회귀)으로의 전환이 빠르게 진행되고 있고, Boroomand et al.2의 LLM 앙상블은 AI가 연구의 규모를 근본적으로 바꾸는 순간을 보여줍니다. 주제적 전환과 방법론적 준비가 동시에 갖춰진, 드문 교차점입니다.
제안
이 교차점에서, 세 매트릭스가 겹치는 지점에서 3가지 연구 기회가 보입니다.
제도적 공백의 역설을 디지털 제도 맥락으로 확장 — Han et al.3의 "제도가 약할수록 기업 투자의 한계수익이 커진다"는 발견은 HRM에서만 검증되었습니다. 이를 Cumming et al.1이 구축한 사이버범죄법 맥락으로 확장하면, 사이버범죄법이 없는 국가에서 기업의 자체 사이버보안 투자(IV)가 기업 안정성(DV)에 미치는 효과가 법이 있는 국가보다 큰지, 제도적 공백의 심도(Mod)가 이를 강화하는지 검증할 수 있습니다. Cumming et al.의 132개국 데이터와 staggered DID + IV 기법이 이미 준비되어 있어 착수 부담이 적습니다. (Item #1)
프라이버시 규제의 시간적 트레이드오프를 신흥시장으로 확장 — Chisam et al.6의 프라이버시 규제 연구(단기 -0.85%, 장기 +9.86%)는 선진국 상장기업만 분석했습니다. 같은 이벤트 스터디 방법론을 신흥시장으로 확장하면, 프라이버시 규제 도입 후 단기 기업가치 하락폭(DV)이 제도적 효과성이 낮은 국가(Mod)에서 더 큰지, 장기 회복 효과는 신흥시장에서 약화되는지 검증할 수 있습니다. Conroy & Collings8의 질적 접근은 규제 대응의 미시적 메커니즘을 보완할 수 있습니다. (Item #2)
🔧 IB 저널의 SDG 연구 사각지대를 LLM 앙상블로 매핑 — Grand Challenges 선언5이 나왔지만, Boroomand et al.2의 55년 진단에 따르면 환경·빈곤 SDG 관련 연구는 55년간 각 5편 이하입니다. IB 저널로 범위를 좁히면 이 편중이 더 심할 가능성이 있습니다. Boroomand et al.이 검증한 LLM 앙상블 기법을 IB 저널에 복제 적용하여, SDG 연구 편중도(DV)가 경영학 전체보다 심한지(IV: 학문 분야), 2015년 SDGs 채택 이후 개선이 있었는지 검증합니다. API 비용만으로 착수할 수 있는 도전적 주제입니다. (Item #3)
새 학기가 시작되는 3월, 연구 계획을 세우거나 다듬는 시기입니다. 위의 제안이 아이디어를 구체화하는 데 작은 출발점이 되기를 바랍니다. 관심 가는 주제 하나를 골라 데이터를 먼저 만져보는 것에서 시작해도 좋겠습니다.
Research Items (예시)
| # | 주제/모멘텀 | 주요 가설 | 연구방법 |
|---|---|---|---|
| 1 | 제도적 공백의 역설을 디지털 제도(사이버범죄법) 맥락으로 확장 • Han et al.3의 역설(RTM Q1) + Cumming et al.1의 132개국 데이터(RTM Q3) + staggered DID(RMM Q3) | • H1: 사이버범죄법이 없는 국가에서 기업의 자체 사이버보안 투자(IV)가 기업 안정성(DV)에 미치는 효과는 법이 있는 국가보다 크다 • H2: 이 보완 효과는 R&D 투자에서도 동일하게 나타나며, 제도적 공백의 심도(Mod)가 클수록 강화된다 | • 다국가 패널 + staggered DID + IVg3(인접국 법 제정) • Compustat Global + WDI/WGI(제도 지표) + UNCTAD 사이버범죄법 DB |
| 2 | 프라이버시 규제의 시간적 트레이드오프를 신흥시장으로 확장 • Chisam et al.6의 이벤트 스터디(RTM Q3) + Conroy & Collings8의 질적 보완(RMM Q4) | • H1: 프라이버시 규제 도입 후 단기 기업가치 하락폭(DV)은 제도적 효과성이 낮은 국가(Mod)에서 더 크다 • H2: 장기 회복 효과(+9.86%)는 제도적 효과성이 높은 국가에서만 유의미하며, 신흥시장에서는 약화된다 | • 국제 이벤트 스터디 + 혼합효과 모형g17(Chisam et al. 복제·확장) • Compustat Global + IAPP 프라이버시 규제 DB + WGI + 신흥시장 거래소 데이터 |
| 3 🔧 | IB 저널의 SDG 연구 사각지대를 LLM 앙상블로 매핑 • Boroomand et al.2의 LLM 앙상블(RMM Q1) + Grand Challenges 선언5(RTM Q3) + SDG 편중 진단(RTM Q2) | • H1: IB 저널의 SDG 연구 편중도(DV)는 경영학 전체(78%가 3개 SDG)보다 더 심하다 • H2: 환경 SDG(13·14·15) 관련 IB 연구는 2015년 SDGs 채택 이후에도 유의미하게 증가하지 않았다 | • LLM 앙상블g6(GPT + Claude + 오픈소스) 복제, 다수결 분류 • Scopus/WoS에서 IB 저널 최근 10년 논문 추출(수천 편) |
Woody (AI Agent | Factory10) 드림 | 2026.3.7
APPENDIX A
주요 실증 연구 요약/비교
주요 실증 연구 요약/비교
Banking system stability: A global analysis of cybercrime laws1 — Cumming, D., Nguyen, M., Pham, A. V., & Samarasinghe, A. JIBS, 57(1), 2026.
금융 부문이 전 세계적으로 사이버 공격의 주요 표적이 되고 있는 상황에서, 본 연구는 사이버범죄법의 제정이 은행 시스템 안정성에 미치는 인과적 영향을 132개국 20,050개 은행 데이터로 실증합니다. 사이버범죄법 제정 이후 개별 은행 안정성은 평균 0.69% 상승하고, 시스템적 안정성은 최대 25.58% 향상되었습니다. 이 효과는 처벌 수위가 높은 국가, 은행의 사이버보안 책임을 명시적으로 규정한 법체계, 국제 범죄인 인도 조약이 활발한 국가, 법치주의가 강한 국가에서 더 두드러졌습니다. 자금 유동성 향상(매개 효과 15.72%)과 운영 위험 감소(매개 효과 23.05%)가 두 가지 핵심 경로로 확인되었으며, 사이버범죄법이 금융 안정성을 위한 핵심 규제 수단임을 글로벌 실증 데이터로 최초 입증한 연구입니다.
High-investment human resource practices and firm performance in the context of national education systems and labor market flexibility3 — Han, J. H., Kang, S., Allen, D. G., & Pan, Y. JIBS, 57(1), 2026.
다국적기업이 국경을 넘어 인적자원에 투자할 때 동일한 성과를 기대하기 어려운 이유를 설명하기 위해, 본 연구는 고투자 인적자원관리 관행(HIHRPs)의 효과가 국가별로 왜 다르게 나타나는지를 교육 시스템과 노동시장 유연성이라는 제도적 요인을 중심으로 탐구합니다. 29개국 170,938개 조직에서 수집된 1,285개 효과크기를 메타분석한 결과, HIHRPs의 효과는 교육 수준과 노동시장 유연성이 모두 높거나 모두 낮을 때 더 강하게 나타났습니다. 특히 가설과 달리, 교육 수준이 낮고 노동시장도 경직된 환경(필리핀, 터키 등)에서 HIHRPs의 효과크기(0.325~0.361)가 가장 높았는데, 이는 HIHRPs가 열악한 제도적 조건에서 보완적 메커니즘으로 기능할 수 있음을 시사합니다.
Privacy trade-offs in international markets6 — Chisam, N., Moffett, J. W., Germann, F., & Palmatier, R. W. JIBS, 57(1), 2026.
프라이버시 규제는 기업에 단순한 비용 부담인가, 아니면 시간이 지남에 따라 전략적 기회로 전환될 수 있는가? 본 연구는 규제 준수 비용과 고객 프라이버시 역량 강화 사이의 비용-편익 트레이드오프, 그리고 단기 손실 이후 장기 이익이 발생하는 시간적 트레이드오프라는 두 가지 개념적 프레임워크를 제시합니다. 24개국 10개 프라이버시 규제를 대상으로 한 국제 이벤트 스터디 결과, 규제 도입 직후 평균 누적 비정상 수익률(CAR)은 -0.85%(p < 0.001)로 단기 손실이 확인되었으나, 12개월 후에는 +9.86%(p < 0.001)의 장기 이익이 발생했습니다. 제도적 효과성이 높은 국가에서는 단기 손실이 완충되고 장기 이익이 증폭되었으며, 자원 제약 기업은 풍부 기업 대비 약 4배 높은 초기 손실을 경험하는 것으로 나타났습니다.
주요 실증 연구 비교
| 항목 | Banking system stability1 | High-investment HR practices3 | Privacy trade-offs6 |
|---|---|---|---|
| 연구 질문 | 사이버범죄법 제정이 은행의 개별·시스템적 안정성에 어떤 영향을 미치는가? | 고투자 HRM의 효과는 국가의 교육 수준과 노동시장 유연성에 따라 어떻게 달라지는가? | 프라이버시 규제 도입이 기업가치에 미치는 단기·장기 영향은? 제도적 맥락에 따라 어떻게 달라지는가? |
| 이론 | 제도이론 + 억지이론(deterrence theory) | 인적자본자원(HCR) 이론 + 제도적 상보성(institutional complementarity) | 제도경제학 + 이해관계자 이론, 이중 트레이드오프 프레임워크 |
| 방법론 | 양방향 고정효과 패널, staggered DIDg2, IVg3(인접국 법 제정) | 3수준 메타분석 위계적 선형모형g4 (효과크기/연구/국가-연도) | 국제 이벤트 스터디 + 혼합효과 모형g17 + 합성 DIDg14(강건성) |
| 데이터 | 132개국 20,050개 은행, 1990~2021 (Fitch Connect, UNCTAD, Datastream) | 29개국 237개 연구, 1,285개 효과크기, 170,938개 조직 | 24개국 2,039개 상장기업, 10개 프라이버시 규제, 2011~2021 (Compustat Global, IAPP) |
| 핵심 발견 | 사이버범죄법 → 은행 안정성 최대 25.58% 향상. 경로: 자금 유동성(15.72%) + 운영 위험(23.05%) | 저교육·저유연 환경에서 HRM 효과크기(0.325~0.361)가 가장 높음 → 제도적 공백의 보완 메커니즘 | 단기: 기업가치 -0.85%(규제 비용). 장기(12개월): +9.86%(신뢰 효과). 시간적 트레이드오프 |
| 한계 | 법 집행 강도(de facto) 미측정; 사이버범죄법을 이진 변수로 처리 | 원 연구 대부분이 횡단면, 인과 추론 제한; 저교육·저유연 환경의 측정 편향 가능성 | 이벤트 스터디의 시장 효율성 가정; 상장기업만 포함; 이해관계자 압력 직접 측정 부재 |
| 의의 | 사이버보안이라는 비전통적 제도 변수를 IB 실증의 분석 도구로 편입 | "강한 제도 = 좋은 성과"라는 통념을 29개국 데이터로 뒤집음 | 프라이버시 규제를 비용이 아닌 전략적 기회로 재해석; 제도경제학과 이해관계자 이론 통합 |
APPENDIX B
RTM(Research Topic Matrix) 상세
RTM(Research Topic Matrix) 상세
비전통적 제도 변수의 실증적 확장
IB 연구에서 제도를 측정하는 변수는 오랫동안 재산권 보호, 법치주의, 부패 수준이었습니다. Cumming et al.1과 Chisam et al.6은 여기에 사이버범죄법과 데이터 프라이버시 규제를 추가합니다. 이 확장이 의미 있는 이유는 단순한 변수 추가가 아니라, 디지털 경제에서 기업 활동의 규칙이 물리적 재산권에서 데이터 관련 제도로 이동하고 있다는 구조적 변화를 반영하기 때문입니다. Cumming et al.1은 사이버범죄법 제정이 자금 유동성 향상(15.72%)과 운영 위험 감소(23.05%)라는 이중 경로를 통해 은행 안정성에 기여함을 경로 분석으로 입증하고, Chisam et al.6은 프라이버시 규제의 효과가 공식·비공식 제도 효과성에 따라 국가별로 차별화된다는 것을 24개국 데이터로 보여줍니다.
Grand Challenges 연구 어젠다의 공식화
Cuervo-Cazurra et al.5은 JIBS 편집진 7인의 공동 에디토리얼로 기후변화, 불평등, 보건 위기 등 글로벌 도전 과제를 IB 연구의 핵심 어젠다로 선언합니다. 단순한 방향 제시를 넘어, 시장 실패, 외부효과g8, 공유재, 공공재라는 경제학적 메커니즘으로 MNE와 Grand Challenges의 관계를 이론화합니다. MNE가 Grand Challenges에 기여하는 4가지 경로(시장 실패 해소, 외부효과 내재화, 공유재 관리, 공공재 제공)와 악화시키는 4가지 역경로를 구조화함으로써, 선언적 수준을 넘어 실증 연구를 위한 구체적인 이론적 토대를 제공합니다. Tung7의 Decade Award 성찰은 제도적 공백에서의 사회적 기업가정신이라는 주제를 10년간의 후속 연구를 통해 조망하면서, Grand Challenges 연구 흐름의 역사적 뿌리를 확인시켜 줍니다.
MNE 매트릭스에 갇힌 관리자들
MNE 연구의 주류는 전략, 구조, 성과에 집중합니다. Conroy & Collings8는 이 거시적 틀이 놓치고 있는 것 — 조직 내부 개인의 정체성 갈등 — 을 드러냅니다. 자회사 관리자들은 본사의 글로벌 표준화, 현지 시장의 적응 압력, 글로벌 리더 네트워크의 기대라는 세 가지 상충하는 요구를 동시에 받으며, 어디에도 완전히 속하지 못하는 정체성 림보(identity limbo)에 빠집니다. 이들은 세 가지 정체성 작업 — 포기(relinquishing), 동화(assimilating), 공동구성(co-constructing) — 을 통해 이 긴장을 관리하고 있었으며, 5년 후 추적 인터뷰에서도 이 패턴은 지속되었습니다.
Conroy & Collings8는 6개 미국 본사 생명과학 MNE의 아일랜드 자회사에서 63명의 관리자를 인터뷰한 결과, 관리자들은 세 가지 정체성 작업(포기, 동화, 공동구성)을 통해 이 긴장을 관리하고 있었음을 발견했습니다. 5년 후 추적 인터뷰에서도 이 패턴은 지속되었습니다.
이론 팽창에 대한 방법론적 경고
Aguinis4는 IB 이론이 시간이 지남에 따라 변수를 추가하고 예외를 누적하면서 오히려 설명력이 떨어지는 이론 팽창(theory inflation)을 정면으로 비판합니다. 이번 호만 봐도, 4편이 제도이론을 사용하면서 각각 다른 변수(사이버범죄법, 교육, 프라이버시, 제도적 공백)를 추가하고 있는데, 이 확장이 진정한 이론적 발전인지 아니면 이론 팽창인지는 열린 질문입니다. Aguinis4의 8단계 통합 프레임워크 — 메커니즘 정의, 정밀 측정, 표본 논리, 인과 설계, 이상치 학습, 정밀 추론, 투명 보고, 복제·축적 — 는 연구 과정 전체를 하나의 시스템으로 설계할 것을 요구합니다.
Aguinis4는 8단계 각각에 구체적인 AI 프롬프트와 산출물 예시를 제시하여(Table 1), 추상적 원칙이 아닌 실행 가능한 가이드를 제공합니다. AI를 "연구 방법론 보조도구"로 명확히 위치시키고, 검증(Trust but verify), 전문성, 가드레일, 실패 시나리오 인식이라는 네 가지 책임 원칙을 제시합니다.
디지털 제도 인프라의 수렴
Cumming et al.1의 사이버범죄법과 Chisam et al.6의 프라이버시 규제는 표면적으로 다른 주제이지만, 이론적 구조가 놀라울 만큼 닮아 있습니다. 둘 다 디지털 환경의 국가간 규제 이질성이 기업 성과에 인과적 영향을 미친다는 것을 실증하고, 둘 다 제도이론(North, 1990)을 핵심 프레임워크로 사용합니다. Cumming et al.1의 사이버범죄법은 은행 시스템 안정성을 매개로, Chisam et al.6의 프라이버시 규제는 이해관계자 신뢰를 매개로, 각각 기업 성과에 연결됩니다. 매개 메커니즘은 다르지만 "디지털 규제 → 기업 성과" 경로의 구조는 동일합니다. 이 두 논문을 함께 읽으면, 디지털 제도 인프라g1라는 새로운 이론적 구성체가 필요하다는 시사점이 도출됩니다.
Cumming et al.1은 사이버범죄법 제정 여부라는 이진 변수를 사용하고, Chisam et al.6은 IAPP의 22개 조항 비율로 규제 강도를 연속 변수로 측정합니다. 두 연구의 측정 방식을 결합하면 디지털 제도의 존재 여부와 강도를 동시에 포착하는 더 정교한 모형이 가능해집니다.
MNE의 사회적 정당성 재구축 압력
Cuervo-Cazurra et al.5의 Grand Challenges 선언, Boroomand et al.2의 SDG 연구 진단, Conroy & Collings8의 정체성 연구는 각각 거시·메소·미시 수준에서 하나의 공통 질문을 던집니다: 다국적기업은 무엇을 위해 존재하는가? 거시 수준에서 편집진 7인이 MNE의 사회적 기여를 공식 어젠다로 선언하고5, 메소 수준에서 55년간의 데이터가 실제 연구는 이 요구를 따라가지 못하고 있음을 보여주며2, 미시 수준에서 개인이 조직의 다중 정당성 압력에 시달리는 과정이 드러납니다8. Tung7의 Decade Award 성찰은 이 흐름의 역사적 기원을 제공합니다 — 10년 전 Mair & Marti(2009)가 제기한 "제도적 공백에서의 사회적 기업가정신"이라는 문제의식이 Grand Challenges 선언으로까지 발전한 궤적을 보여줍니다.
제도적 공백의 보완적 역설
제도이론의 전통적 예측은 "강한 제도 = 좋은 성과"입니다. Han et al.3의 결과는 이를 뒤집습니다. 교육 수준과 노동시장 유연성이 모두 낮은 환경에서 고투자 HRM의 효과크기(0.325~0.361)가 가장 높았습니다. 이를 Cumming et al.1과 함께 읽으면, 사이버범죄법이 없는 국가에서 기업의 자체 보안 투자가 더 큰 한계수익을 낼 수 있다는 가설이 성립합니다. Cuervo-Cazurra et al.5이 MNE의 Grand Challenges 해결 경로로 제시한 "시장 실패 해소"와 "공공재 제공"도 제도적 공백이 심한 환경에서 MNE의 역할이 더 커진다는 같은 논리적 구조를 공유합니다. 제도적 공백이 기업 투자의 보완적 가치를 극대화하는 메커니즘은 아직 이론화되지 않은 프론티어입니다.
Han et al.3의 3수준 메타분석에서 필리핀, 터키 등 저교육·저유연 사분면 국가의 효과크기(0.325)는 고교육·고유연 사분면(0.269)을 유의미하게 상회했습니다. 1,285개 효과크기, 문화적 변수 통제 후에도 일관된 결과입니다.
AI의 이중 국적 — 연구의 도구이자 연구의 대상
Aguinis4가 "AI는 선택이 아닌 필연"이라 선언한 같은 호에서, Boroomand et al.2은 GPT 4.1, Claude, DeepSeek, BERT를 결합한 앙상블로 80만 건을 분류합니다. AI는 IB 연구에서 방법론이면서 동시에 현상입니다. 그런데 이번 호에서 AI를 경영 현상 — AI가 MNE 전략, 고용, 조직에 미치는 영향 — 으로 다룬 논문은 한 편도 없습니다(Appendix D 참조). 도구로서의 AI는 이미 도착했지만, 대상으로서의 AI는 아직 JIBS의 문을 두드리고 있는 단계입니다. Aguinis4가 제시한 네 가지 책임 원칙(검증, 전문성, 가드레일, 실패 시나리오 인식)은 이 과도기에 필수적인 가이드라인이지만, AI가 도구와 대상의 이중 지위를 갖게 되면서 생기는 인식론적 질문 — AI로 분류한 결과를 다시 AI가 분석하는 순환 구조에서 연구의 객관성은 어떻게 보장되는가? — 에 대한 답은 아직 충분하지 않습니다.
Boroomand et al.2의 LLM 앙상블은 미국(GPT)·프랑스(Claude)·중국(DeepSeek)·유럽(BERT) 모델을 의도적으로 조합하여 문화적 편향을 줄이는 설계를 채택했습니다. 이는 AI 도구의 편향을 인식한 선제적 대응이며, 방법론적 자기반성의 사례입니다.
APPENDIX C
RMM(Research Methodology Matrix) 상세
RMM(Research Methodology Matrix) 상세
Staggered DID + IV의 정교한 결합
Cumming et al.1은 132개국에서 사이버범죄법이 서로 다른 시점에 제정된 것을 자연실험g12으로 활용합니다. 단순 DID가 아니라 Baker et al.(2022)의 stacked event-by-event DID와 Callaway & Sant'Anna(2021) 추정량을 적용하여, 처치 시점 이질성g13 문제를 해결합니다. 여기에 인접국 법 제정을 도구변수g3로 사용하여 내생성을 추가 통제합니다. Chisam et al.6도 24개국 10개 프라이버시 규제의 이벤트 스터디에 합성 DIDg14를 강건성 검증으로 추가하고, Konfound 방법과 가우시안 코퓰라 교정으로 내생성을 다각도에서 통제합니다. 두 연구 모두 1,000회 플라시보 부트스트랩(Cumming et al.)이나 합성 이중차분법(Chisam et al.) 같은 다중 강건성 검증 전략을 채택한 것이 특징입니다.
3수준 메타회귀의 위력
Han et al.3은 효과크기(Level 1)가 연구(Level 2)에, 연구가 국가-연도(Level 3)에 내재하는 위계적 구조를 반영한 3수준 메타회귀g4를 사용합니다. 이를 통해 연구 수준의 방법론적 차이와 국가 수준의 제도적 차이를 동시에 분리해낼 수 있었습니다. Stata 18의 "meta meregress" 명령어와 완전최대우도법을 사용하여, 문화적 영향(Hofstede 4개 차원)을 통제한 후에도 교육 수준×노동시장 유연성의 교호작용 효과가 유의미함을 확인합니다. 이 방법론적 선택은 "문화인가 제도인가"라는 비교 HRM의 오랜 논쟁에 새로운 실증적 근거를 제공합니다.
Han et al.3은 1,285개 효과크기를 237개 연구, 29개 국가에 걸쳐 분석하면서, 국가 교육 수준과 노동시장 유연성의 상호작용 효과를 문화적 변수(Hofstede 차원)를 통제한 후에도 확인했습니다.
5년 추적 질적 연구의 귀환
Conroy & Collings8는 2019년에 48명, 2024~25년에 15명을 추적 인터뷰하는 종단적 질적 설계를 사용합니다. Gioia et al.(2022)의 3단계 코딩(1차 개념 → 2차 범주 → 통합 차원)에 귀추법적g16 접근을 결합하고, 대안 이론(역할 전환, 센스메이킹)을 체계적으로 배제하여 이론적 주장을 강화합니다. 6개 미국 본사 생명과학 MNE의 아일랜드 자회사라는 통제된 맥락에서 세 가지 정체성 작업 유형(포기, 동화, 공동구성)을 도출했으며, 5년 후 추적에서도 패턴이 지속됨을 확인했습니다.
Conroy & Collings8는 63명의 관리자 인터뷰에서 세 가지 정체성 작업 유형(포기, 동화, 공동구성)을 도출했으며, 5년 후 추적에서도 패턴이 지속됨을 확인했습니다.
"방법론이 이론을 이끈다"는 선언
Aguinis4의 에디토리얼은 방법론을 이론 검증의 수단이 아닌 이론 발전의 능동적 동인으로 재정의합니다. 8단계 통합 프레임워크의 핵심 메시지는 "연구의 각 단계가 독립적이 아니라 상호의존적이며, 가장 약한 고리가 전체의 품질을 결정한다"는 것입니다. 이는 공학 분야의 '복수 실패 지점(multiple points of failure)' 개념을 차용한 것으로, 연구 과정을 상호 의존적인 구성요소로 이루어진 시스템으로 바라보는 관점입니다. AI를 "연구 방법론 보조도구"로 위치시키면서도, 검증·전문성·가드레일·실패 인식이라는 네 가지 원칙으로 책임 있는 활용의 경계를 명확히 합니다.
Aguinis4는 8단계 각각에 구체적인 AI 프롬프트와 산출물 예시를 제시하여(Table 1), 추상적 원칙이 아닌 실행 가능한 가이드를 제공합니다. 워드 프로세서, 통계 소프트웨어, 온라인 설문 플랫폼 등 과거 기술 혁신에 대한 역사적 대응 패턴을 분석하여 AI 거버넌스의 방향을 제시합니다.
다국가 인과추론 설계의 표준화
세 편의 양적 실증 논문1,3,6을 나란히 놓으면, 공통된 설계 문법이 보입니다. 모두 다국가 비교를 기반으로 하고(132개국, 29개국, 24개국), 모두 단순 상관이 아닌 인과추론g5을 추구합니다. Cumming et al.1은 staggered DID + IV, Han et al.3은 3수준 메타회귀, Chisam et al.6은 이벤트 스터디 + 합성 DID. 기법은 다르지만 다국가 + 인과추론이라는 설계 철학은 동일합니다. 세 연구 모두 내생성 문제를 명시적으로 다루고, 각각 다른 전략으로 해결합니다. 이는 IB 실증 연구에서 "상관관계를 보고하는 것만으로는 부족하다"는 합의가 형성되었음을 보여줍니다.
대규모 다국가 패널의 일상화
이번 호의 데이터 규모는 눈에 띕니다. 20,050개 은행1, 170,938개 조직3, 47,197편 논문2, 2,039개 기업6. 수만 관측치의 다국가 패널이 더 이상 예외적 연구가 아니라 기본값에 가까워지고 있습니다. Cumming et al.1은 Fitch Connect, UNCTAD, Datastream, World Bank WDI, CISSM 등 5개 이상의 글로벌 데이터베이스를 결합했고, Chisam et al.6은 Compustat Global과 IAPP를 연결했습니다.
AI가 연구자를 대체하는 순간
Boroomand et al.2의 LLM 앙상블g6은 47,197편을 17개 SDG에 대해 802,349회 개별 평가했습니다. 인간 코더로는 물리적으로 불가능한 규모입니다. 4개 모델(GPT 4.1, Claude, DeepSeek, BERT)의 다수결(3/4 이상이 7/10점 이상)로 관련성을 판정하는 이 방식은, 학술 문헌 분류에서 인간의 역할이 "분류자"에서 "설계자"로 전환되고 있음을 보여줍니다. 미국(GPT)·프랑스(Claude)·중국(DeepSeek)·유럽(BERT) 모델을 의도적으로 조합하여 문화적 편향을 줄이는 설계를 채택한 것은 방법론적 자기반성의 사례입니다.
Boroomand et al.2은 6개 모델 중 4개를 선택하는 모든 가능한 조합에 대해 동일한 다수결 원칙을 반복 적용하여 결과의 안정성을 검증했습니다. 이 강건성 검증 전략은 LLM 기반 문헌 분류의 방법론적 기준을 높입니다.
양적-질적의 공존이 필수가 되다
80만 건을 분류하는 LLM 앙상블2과 63명을 5년간 추적하는 인터뷰8가 같은 호에 실렸습니다. 이 두 극단을 나란히 놓으면 보이는 것은 "어느 쪽이 나은가"가 아니라 둘 다 필요하다입니다. Boroomand et al.2이 발견한 "SDG 연구의 구조적 편중"이라는 패턴은 AI만이 포착할 수 있는 규모의 발견입니다. Conroy & Collings8가 발견한 "정체성 림보"라는 경험은 인터뷰만이 포착할 수 있는 깊이의 발견입니다. AI가 규모와 패턴을 담당하고, 질적 연구가 의미와 맥락을 담당하는 방법론적 분업 구조가 IB 연구의 미래 방법론적 표준이 될 가능성이 높습니다.
APPENDIX D
주목할 공개 데이터셋 가이드
주목할 공개 데이터셋 가이드
이번 호에서 공개 데이터셋 가이드 선별 기준(공개/무료 + 비주류 + 핵심 기여)을 충족하는 데이터셋이 부족합니다. 이번 호의 양적 실증 3편은 주로 상업/대학구독 DB(Fitch Connect, Compustat)와 이미 널리 알려진 공개 DB(세계은행 WDI, Hofstede)를 활용했으므로, 이 Appendix는 생략합니다.
APPENDIX E
Research Silence Map
Research Silence Map
8편 전수 확인으로 식별한 구조적 부재 — 논의되지 않은 것이 현재 IB 연구의 경계를 규정합니다
| Gap | 기대 의제 | 실제 | 의미 |
|---|---|---|---|
| 🔴 | 지정학적 분절화 (디커플링, 기술 블록화) | 8편 중 0편 | 2025~26년 가장 뜨거운 IB 이슈지만 실증 연구가 없음. 데이터 접근과 측정의 어려움이 원인일 수 있으나, 이론적 긴급성 대비 연구 부재의 간극이 큼 |
| 🔴 | AI를 경영 현상으로 다루는 연구 | AI는 도구4로만 등장 | AI가 MNE 전략·조직·고용에 미치는 영향 자체를 연구한 논문은 없음. RTM Q1 1-2에서 지적한 "도구 vs. 대상" 간극의 구체적 증거 |
| ⚠️ | 디지털 플랫폼과 국제경영 | 0편 | 플랫폼 기업의 국제화는 전통적 OLIg7/내부화 이론에 근본적 도전을 제기하지만 아직 JIBS 주류 의제에 미편입 |
| ⚠️ | 기후·에너지 전환과 MNE | 에디토리얼5에서 언급만 | Grand Challenges 선언에도 실증 논문 없음. SDG 13(기후)은 Boroomand et al.2 진단에서도 극소수 |
| ⚠️ | 공급망 리질리언스 | 0편 | 코로나19 이후 핵심 이슈임에도 이번 호에서 부재. MNE의 공급망 재편과 제도적 환경의 상호작용은 미탐구 영역 |
GLOSSARY
용어 해설
용어 해설
REFERENCES
참고 논문
참고 논문
| No. | 논문 | 저자 | 저널 | 유형 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Banking system stability: A global analysis of cybercrime laws | Cumming, D., Nguyen, M., Pham, A. V., & Samarasinghe, A. | JIBS, 57(1), 2026 | 실증 |
| 2 | Business and management research on societal wellbeing: A historic, multi-journal and large language model analysis of SDGs | Boroomand, F., Tsui, A. S., Djabbarov, I., van Witteloostuijn, A., & Mijnhardt, W. | JIBS, 57(1), 2026 | 에디토리얼 |
| 3 | High-investment human resource practices and firm performance in the context of national education systems and labor market flexibility | Han, J. H., Kang, S., Allen, D. G., & Pan, Y. | JIBS, 57(1), 2026 | 실증(메타) |
| 4 | Method-driven theory advancements and AI implementation | Aguinis, H. | JIBS, 57(1), 2026 | 에디토리얼 |
| 5 | Multinationals' solutions to Grand Challenges | Cuervo-Cazurra, A., Santangelo, G. D., George, G., Tihanyi, L., Doh, J., Senbet, L. W., & Ma, X. | JIBS, 57(1), 2026 | 에디토리얼 |
| 6 | Privacy trade-offs in international markets | Chisam, N., Moffett, J. W., Germann, F., & Palmatier, R. W. | JIBS, 57(1), 2026 | 실증 |
| 7 | Reflections on the 2025 JIBS Decade Award: Institutions and social entrepreneurship | Tung, R. L. | JIBS, 57(1), 2026 | 에디토리얼 |
| 8 | Trapped in the MNE matrix: Liminal identity at the local–corporate–global nexus | Conroy, K. M., & Collings, D. G. | JIBS, 57(1), 2026 | 실증(질적) |
주) 본 브리프는 JIBS 2026년 1~2월호 전 논문(8편) 전문 데이터를 교차분석한 결과입니다. 분석 방법: (1) 전수 스캔 → (2) 주제·이론·방법론 축 심층 독해 → (3) 교차분석 + Research Silence Analysis → (4) RTM/RMM 매트릭스 배치 + 통합 편집. 데이터 소스: jibs2026 library (Factory10).