CSR·CSV·ESG 연구 동향 분석 - 빅데이터 분석을 중심으로 -
Analysis of CSR·CSV·ESG Research Trends - Based on Big Data Analysis -
Article information
Trans Abstract
Purpose
The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG.
Methods
For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization.
Results
The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field.
Conclusion
Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.
1. 서 론
최근 가장 이슈가 되고 있는 기업의 지속가능전략으로 ESG(환경·사회·지배구조)를 들 수 있다. 이는 이전 CSR(Corporate Social Responsibility, 기업의 사회적 책임)과 CSV(Creating Sharing Value, 공유가치 창출) 등의 기업에 대한 사회적 책임과 관련된 활동이다. 기업의 사회공헌 활동은 1950년에 미국에서 시작된 CSR이 2010년이 되면서 한국에서 ISO26000 가이던스로 제정되면서 연구가 이뤄졌다. 그러나 경제적인 이점이 나타나지 않자 2011년 마이클 포터 미국 하버드대 교수가 언급한 CSV로 발전되면서 사회적 가치 창출이 확정되었다. CSR과 CSV는 기업의 자선활동이나 가치창출을 의미하면서 기업 입장에서는 비용의 측면으로 인식되었으나 최근 ESG의 경우 비재무적 성과를 중심으로 투자자들이 주도하는 지속가능성의 새로운 패러다임으로 여겨지고 있다. CSR은 윤리적 책임의식을 바탕으로 기업이 지역사회나 이해관계자들과 공생할 수 있도록 자선활동, 기부활동이나 환경보호 등 사회공헌을 ‘활동’으로 고려했으나 최근에는 그 범위를 확대하고 있다. CSV는 수익을 창출한 이후의 사회 공헌 활동이 아닌 기업 활동 자체로 사회적 가치 창출과 함께 경제적 수익도 고려하는 ‘방향’을 의미하고 있다. ESG는 기업의 비재무적 요소인 환경(Environment), 사회(Social)와 지배구조(Governance)를 의미하며, 기업가치를 평가하는 주요 지표를 의미한다고 볼 수 있다(https://blog.naver.com/esjpark/222710721362). UN PRI는 전 세계 연기금의 ESG 투자규모가 2006년 6조 5천억 달러에서 2020년 103조 4천억 달러로 16배 증가했다고 제시하고 있다(https://metanomad.tistory.com/entry/ ESG). 국내에서도 2025년부터 자산총액 2조 원 이상의 유가증권시장 상장사에 대한 ESG 공시 의무화가 도입되었으며, 2030년부터 모든 코스피 상장사로 확대될 예정이라고 한다. 비재무적 친환경 사회적 책임 활동이 기업가치를 평가하는 주요 지표로 고려한다고 볼 수 있다.
기업의 CSR 활동에 대해 많은 학자들이 연구를 하였는데, 그 중 Bowen(1953)에 의해서 본격적인 CSR에 관한 연구가 시작되었으며, 통합적으로 학문적 연구를 시작한 것은 조지아 대학의 Carroll(1979)교수에 의해서 연구되었다. Carroll(1979)은 CSR의 개념을 윤리적인 측면과 사회적 이슈에 대한 기업의 재량권 등 현대적인 의미를 정립하였다. 향후 다양한 분야에서 연구되었으며, 특히 경제학적 측면과 법학적인 접근도 시도되었다. 국내에서도 CSR 연구 초반에는 사회적 채임의 개념 및 활동에 대한 연구가 중심이 되었으며, 2000년대 후반에는 다양한 관점에 대한 연구가 이뤄졌으며, 2010년 이후에는 전반적인 연구의 흐름과 동향에 대한 연구가 이뤄졌다(장선구 외, 2007; 김성수, 2009; 김지혜 외, 2010; 배지양 외, 2011; 정예림 외, 2012; 최병권 외, 2017; 곽배성 외, 2019; 허용현, 2022 등). CSV는 기존 CSR의 개념에서 확장된 개념으로 연구가 이뤄졌으며, 사례 연구를 중심으로 진행이 되었다. 2000년대 후반에는 정유정과 조유헌(2016)이 CSV에 대한 개념 뿐 아니라 CSR과의 비교 연구를 통해 공유가치창출(CSV)의 전략 유형을 고찰 및 사례를 제시하였다. 임종혁과 전달영(2018)은 2011년 이후에는 CSV 관련 선행연구를 사회과학분야에서 체계적인 정리를 하였으며, 국내 CSV 연구 흐름과 효과성을 확인하여 제언을 하였다. 2018년 이후 우리나라는 급격하게 ESG경영을 받아들이고 있으며 이에 대한 연구가 증가되고 있다.
ESG는 CSR이나 CSV에 대한 연구에 이슈는 되고 있으나 연구가 많이 부족한 것이 사실이다. 특히 CSR의 경우 활동 및 사례중심으로 연구되어져 있으며, 연구동향의 경우 빅데이터를 사용한 논문이 많이 없었다. CSV에 대한 연구 역시 연구에 비해 연구동향에 관한 연구가 나타나지 않았다. 그리고 ESG의 경우 많은 연구 및 빅데이터를 활용하고 있으나 관광이나 물류 등의 한 분야에 대해 집중으로 연구되었기 때문에 전반적인 동향을 살펴보는 것이 의의가 있다고 볼 수 있다. 그리고 한 개념만을 치중하여 분석하는 것이 아닌 본 연구에서는 세 개념을 동등한 관점으로 비교 분석하여 살펴보려고 한다. 최근 지속가능경영에 대한 화두가 커짐에 따라서 대표적인 이 세 개념을 기반으로 연구 동향을 빅데이터 관점으로 살펴보는 것은 큰 의미가 있다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 CSR, CSV, ESG에 대한 연구를 바탕으로 연구 동향을 살펴보고자 한다. 즉 본 연구의 목적은 첫째, CSR, CSV와 ESG에 대한 전반적인 개념 및 추세를 살펴본다. 둘째, 빅데이터 분석을 활용하여 텍스트분석과 시각적 분석을 실시한다. 셋째, 분야별 연구 현황을 통해 시사점을 제공하고자 한다.
2. 이론적 배경 및 선행연구
2.1 CSR, CSV, ESG에 관한 선행연구
세계적으로 산업의 변화가 가속화되면서 기업이 추구해야 하는 가치와 전략에 대한 패러다임 전환이 필요한 시점이며, 이러한 패러다임으로 지속가능한 미래를 고려하고 있다. 지속가능발전에 대한 관심은 1987년 WCED(World Commission on Environment and Development)가 ‘우리의 공통된 미래’ 선언문에 나타나있듯이, ‘세계 경제 주체로서 각국이 상호 의존하고 협력하여 다자주의에 입각한 공생적 발전을 도모하며, 나아가 미래 세대가 자신들의 필요를 충족시킬 수 있는 능력을 훼손하지 않으면서, 현재 세대가 자신들의 필요를 충족시키는 지속가능한 발전이 중요하다는 것’이라고 하였다(문성후, 2021; 이선미 외, 2022).
CSR(Corporate Social Responsibility, 사회적 책임)은 기업윤리, 기업의 사회공헌, 기업의 사회적 성과, 기업 시민 등에 의미로 제시하고 있다(류문찬, 2012; 정예림 외, 2013). CSR의 학계 논의는 Bowen(1954)에 의해서 시작되었고, CSR을 통합적으로 학문적 연구를 시작한 것은 조지아 대학의 Carroll(1979)에 의해서이다. Carroll(1979) 교수는 법적인 규범에 관한 부분과 경제적인 관점에서의 가치에 초점을 둔 것을 윤리적인 측면과 사회적 이슈에 대한 기업의 재량권 등으로 CSR의 개념을 현대적인 의미에서 정립하였다고 할 수 있다. Carroll(1979) 이후에는 본격적으로 경영·경제학 분야에서 연구가 이뤄지기 시작하였다. 초반 CSR 활동은 좋은 의도를 가지고 시작되었으나 기업의 궁극적인 목표인 이윤 창출과는 일부 갭이 있어 한계점에 대한 논의가 이뤄졌었다(Porter et al., 2011).
이를 보완하기 위해 Porter와 Kramer(2011)는 CSV라는 가치창출을 기반으로 한 사회적 책임 개념을 제시하였다. 이는 지역 사회의 사회 및 경제적 조건 향상뿐만 아니라 동시에 기업의 경쟁력까지 강화시킬 수 있는 전략 ‘공익적 가치와 경제적 가치 모두를 동시에 창출하는 것이다’고 주장하였다. 공유가치 성장은 기존의 사회적 책임 관점의 CSR에서 더 나아가 경제적 가치와 사회적 가치를 동시에 달성하기 위한 새로운 방식으로서 기업이 전략적으로 사회의 발전과 비즈니스의 성공을 함께 연계시켜야 한다는 것이다. 이전의 기업의 이윤을 고려하지 않았던 관점에서 활동한 CSR 활동과는 달리 CSV활동은 기업과 사회가 하나의 공동체로 상호의존성을 가지고 사회적 가치와 경제적 가치를 동시에 창출하는 것으로 볼 수 있다(박병진 외, 2013; 이은지 외, 2018). 즉, 기존의 CSR 활동에서 더 나아가 새로운 가치를 창출하여 사회적인 욕구를 만족시키는 것이라고 볼 수 있다. 따라서 CSV를 적극적으로 실현한다면 사회문제 해결에서 더 나아가 지속가능한 기업 성장의 토대를 마련할 수 있다는 것을 의미하며 윤각, 이은주(2014)는 차별화된 기업 전략으로 발전시켜나갈 수 있다고 보고 있다. 조형래, 전중양와 정선양(2011)은 CSV가 CSR의 개념에서 도출된 개념이긴 하지만 상생을 통한 가치 창출과 기업의 적극성을 강조하는 것이 차별적 특징이라고 보고 있으며, CSV는 기존의 CSR 형태에서 더 진화한 개념으로 일방적으로 후원하는 형식이 아닌 소비자의 적극적인 참여를 통하여 기업과 소비자 간 서로 동반 성장할 수 있는 전략이라고 할 수 있다.
최근, 이러한 지속가능발전과 지속가능경영을 바탕으로 ESG 경영활동이 강조되고 있다. 많은 기업들이 CSR 활동은 기업의 목적인 ‘이윤추구’와 갭이 있다는 부분에서 기업의 자원과 사회적 가치 창출을 효과적으로 하지 못했다는 인식이 강해왔으며, 이러한 상황에서 ESG는 자본주의의 흐름을 바꾸고 투자자의 관점에서 기업의 지속가능성과 관련하여 비재무적 성과를 판단하는 지표가 될 수 있다고 제시하였다(김명서 외, 2014; 유순미 외, 2016; Ben-Amar et al., 2017; 황재호 외, 2022; 이선미 외, 2022). ESG 활동은 환경적 책임(Environment), 사회적 가치(Social), 그리고 투명한 기업지배구조(Governance)와 관련된 활동을 의미하며, 과거보다 기업을 둘러싼 이해관계자의 범위가 더욱 넓어지면서, 오늘날 기업들은 기업의 사회적 책임활동(CSR), 또는 ESG 경영활동에 대해 이슈가 되고 있다(Berman et al., 1999; 이철우, 2022). 향후 ESG 경영은 기업들에게 기업의 지속가능한 발전과 성장을 위한 핵심 요소로 고려되고 있다. 기관 투자자들이 ESG 요인을 투자 지분에 반영하기 시작하면서 더 많은 관심을 기울이고 있다(문성후, 2021). Ben-Amar et al.(2017)은 ESG 활동이 환경오염 예방(환경)과 노동관행(사회), 이사회 구조 및 다양성(지배구조)을 통해 기업의 지속가능성을 증가시킨다고 하였으며, ESG 활동은 기업의 재무적 위험을 감소시키는 것으로 알려져 있다(Broadstock et al., 2021). 이는 기업들에게 불리한 위험을 줄여주는 것으로 보고 있다(Hoepner et al., 2019). 박윤나와 한상린(2021)에 의하면, 기업의 ESG 활동 중 환경은 기업에 대한 따뜻한 이미지 형성, 그리고 사회는 기업에 대한 따뜻한 이미지와 유능한 이미지 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기업의 지배구조는 기업에 대한 유능한 이미지 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 김수연 등(2021)의 연구에서 ESG 경영을 유통업계를 중심으로 한 중 소비자 인식을 비교하였다. 연구결과 한국 소비자들은 ESG 세 차원에 대해 ‘환경’, ‘사회’와 ‘지배구조’를 중요하게 여기는 것으로 나타났으며, 중국 소비자들은 ‘사회’, ‘환경’, ‘지배구조’를 중요하다고 보는 것으로 분석되었다. 그리고 한국과 중국 소비자들의 인식차이에서도 ESG 세부 지표별 모두 ESG 경영을 중요하게 인식하는 것으로 분석되었다. 또한 최정혁(2021)의 연구도 지배구조(G)를 제외한 환경(E), 사회(S), 종합(ESG) 에 대한 성과가 기업 가치와 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 지속가능경영의 기본이 되는 CSR, CSV, ESG에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다.
2.2 빅데이터 분석을 활용한 CSR, CSV, ESG 선행연구
빅데이터(Big Data: BD)는 디지털 환경에서 생성되는 데이터를 의미한다. 그 규모가 방대하고 생상 주기가 짧기 때문에 수치 데이터인 정형데이터를 포함하지만 문자와 영상 데이터 등 비정형데이터를 포함한 테라바이트(Terabyte) 이상의 대규모 데이터양을 모두 포함하고 있다. McKinsey(2011)는 “빅데이터를 일반적인 데이터베이스 소프트웨어가 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 대규모이 데이터”라고 정의하였고 IDC(2011)는 빅데이터 기술을 “다양한 데이터로 구성된 방대한 양의 데이터로부터 고속 캡처, 데이터 탐색 및 분석을 통해 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술과 아키텍처‘라고 정의하고 있다. 김성현 외(2017)와 Wang et al.(2018)은 “대용량(Volume) 데이터를 다양한 형태(Variety)와 빠른 속도(Velocity)로 가치(Value) 있는 정보를 만들어 낼 수 있는 데이터”로 정의한다. 김계수(2015)는 “다양한 데이터, 많은 양, 저장 속도 등이 기존과 완전히 다른 새로운 정보환경”을 의미하였다. De Mauro, Greco, and Grimaldi(2016)은 ”가치로의 전환을 위해 특정 기술과 분석 방법을 요구하기 위해 그러한 높은 볼륨, 속도 및 다양성으로 특징지어지는 진실성 있는 정보 자산“이라고 정의하였다. 빅데이터의 특징은 4V1C로 볼 수 있다. Volume(데이터의 양), Velocity(데이터 생성 속도), Variety(형태의 다양성), Value(데이터의 가치) 그리고 Complexity(복잡성)으로 기술한다. 빅데이터 관련 시장이 큰 폭으로 성장하면서 빅데이터에 대한 중요성도 지속적으로 부각되고 있다. 국내 빅데이터 시장은 2020년까지 9억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 2016년 이후 매년 20% 이상의 높은 성장세를 보일 것으로 전망된다(김강원, 2017). 빅데이터가 생산효율을 중대시킬 수 있다면 어떤 부분에서 활용 가능한지 확인이 필요하다. 우선 제조 현장에서 취합할 수 있는 센서와 기계, 장비 간의 방대한 데이터 수집에 활용할 수 있다(이유미, 2017). 현재 센서기술의 발달로 제조 설비 및 부품, 제품에 센서를 부착하여 제품이 생산되는 전 과정을 모니터링 할 수 있고 이를 통해 방대한 데이터를 수집 및 분석하여 생산에 활용이 가능하다(이훈혜, 2013).
본 연구에서 선행 연구논문들을 바탕으로 시사점을 제시하는 데 빅데이터가 활용되어졌다. 이와 같이 빅데이터와 관련된 연구는 최근까지 활발하게 이뤄지고 있으며, 다양한 분야에서 이뤄지고 있다. 초기에는 기술 위주의 연구가 대부분이었으며 최근에는 통합된 연구로 이뤄지고 있다. CSR의 연구동향에 관한 연구는 2006년 노동, 사회 측면에서 진단한 CSR의 실태와 발전방향(이장원, 2006)에 대한 연구가 있으며, 김지혜, 김인희와 조상미(2010)는 2000년도 이후 CSR 활동에 대해 연구한 논문 67편을 분석함으로써 CSR 활동에 관한 연구의 주요 관점과 흐름을 파악하고, 향후 연구를 위한 제언을 했다. 김진욱, 변선영(2009)은 CSR 활동에 대한 논의들을 중심으로 관련 이론과 국제적 동향을 고찰하였다. 김대영(2014)은 평판 분야의 국내 연구에 대한 내용분석을 실시하였다. 정예림과 배지은(2014)은 국내 CSR 연구에 대한 내용 분석을 실시하였다. 김선화, 이계원(2013)은 지금까지 연구된 기업의 사회적 책임(CSR: Corporate Social Responsibility) 활동에 관련된 국내외의 연구들을 포괄적으로 검토하고 문제점 및 향후 연구 방향을 제시하였다. 허용현(2015)은 한국의 CSR 활동에 관한 연구 동향을 추세분석, 논문의 수, 분야별로 분석해보았다. 안소영과 한진수(2017)는 환대산업을 중심으로 한 CSR에 관한 연구 동향분석을 실시하였다. 최병권, 문형구와 주영란(2017)은 CSR인식을 종업원을 중심으로 국내 연구동향과 향후 연구방향을 연구하였다. 홍의, 김영민과 전호진(2020)은 무역 및 물류 등재(후보)지를 바탕으로 국내 CSR연구의 동향을 분석하였다. 강윤지 외 3인(2021)은 빅데이터분석을 활용하여 의미연결망과 토픽모델링을 활용하여 2003년부터 2020년까지의 광고홍보학 분야의 CSR 연구 동향을 분석하였다.
CSV는 이남희와 이제우(2020)가 관광분야 공유가치창출(CS)에 관한 연구동향을 실시하였다. 전반적으로 CSV에 관한 선행연구는 사례와 성과를 중심으로 연구되어 있으며, 사실상 연구동향에 대한 분석은 부족하다는 것을 알 수 있었다. ESG 최신인와 윤천성(2022) 빅데이터 분석을 활용하여 키워드 네트워크 분석을 활용하여 ESG 연구 동향을 분석하였다. 김진성과 정대현(2022)은 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 ESG 학술연구 트렌드 변화 분석에 관한 연구를 실시하였다. 황재호, 박병진과 공윤엽(2022)은 빅데이터를 활용한 ESG의 키워드 연구를 실시하였다. 김진배와 김주일(2021)은 빅데이터를 활용한 금융권 ESG 이슈에 대한 분석을 연구하였다. 변영조와 우승한(2022)은 기업의 ESG 경영에 대한 국내외 연구 동향을 살펴보았다. 박재현, 한향원과 김나라(2022)는 2012년부터 2021년 진행된 국내 학술연구를 중심으로 핵심주제어와 논문 제목을 활용한 텍스트마이니 기법으로 ESG 연구 동향을 탐색하였다. 김호석과 강지은(2021)은 ESG 관련 국내외 동향 및 환경정책에 미치는 영향을 연구하였다.
연구결과, 연구동향에 대한 연구가 지속적으로 이뤄지고 있지만 연구가 다소 미흡한 것이 사실이다. CSR에 대한 연구 기간은 길지만 연구동향에 대한 연구는 최근 몇 년간 이뤄지고 있었으며 빅데이터 활용이 아닌 연구에 대한 전반적인 흐름을 살펴보고 있는 것으로 나타났다. CSV 연구의 경우 실제 사례나 공유가치에 대한 개념으로 접근을 하여 CSR이나 ESG에 비해 상대적으로 연구가 부족한 것이 사실이다. 특히 CSV에 대한 연구동향은 거의 없다고 볼 수 있다. ESG의 연구는 CSR이나 CSV에 비해 기간이 얼마되지 않았다는 것을 알 수 있었으며, 늦게 연구가 시작된 만큼 CSR이나 CSV에 비해 상대적으로 빅데이터 분석이 많이 이뤄지고 있다는 것을 파악할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 CSR, CSV, ESG에 대한 관점을 바탕으로 빅데이터 분석을 기반으로 연구동향을 살펴본다면 기존에 이러지지 않았던 연구동향에 있어서 의미가 있을 것으로 판단되며, 체계적으로 정리가 될 것으로 사료된다.
3. 연구방법
본 연구는 CSR, CSV, ESG의 연구를 바탕으로 빅데이터 분석을 통해 현황을 파악하고 시사점을 제시하고자 한다. 분석 데이터는 학술연구정보서비스(www.riss.kr)사이트의 통합검색에서 딥러닝을 사용하여 “CSR", "CSV”, “ESG"를 검색어로 수집하였으며, 추출된 논문에서 제목과 국문초록을 scraping하여 EXCEL로 정리하였다. 2022.02.31일 기준으로 검색되어진 논문을 중심으로 수집하였다. 수집된 논문은 CSR의 경우 총 3,828건의 논문이 CSV는 548건이, ESG는 818건이 도출되었으며, 논문이 중복되거나 연관성이 없거나, 한글초록이 없거나 출처가 불분명한 경우를 삭제하여 1차 정리하였으며, 최종적으로 CSR은 2,847건, CSV는 395건, ESG는 555건의 논문을 선정하였다. CSR 관련 논문들은 1999년도에, CSV는 1998년도에, ESG 연구는 2000년도 처음 등장하였으며, CSV나 ESG는 논문의 수가 CSR 연구 주제에 비하여 많지는 않았다. 하지만 10년 이상 지속된 이슈를 바탕으로 최신 연구까지 포함하여 연구를 한다는 것은 의의가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서 분석방법은 다음과 같다.
CSR, CSV 그리고 ESG 논문유형별 현황을 살펴보고 분야별 논문 동향을 분석하였으며, 연도별 논문유형의 변화를 분석하여 연구 동향을 파악하였다. 분석패키지는 R x64 4.0.2프로그램과 Rstudio를 사용하였으며 KoNLP, gplot, wordcloud 등 패키지로 분석하였다. TEXCOM분석도구를 활용하여 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 방법은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트마이닝(Text Mining)을 적용하여 분석을 실시하였으며, 시각화를 위해 워드클라우드(Word Cloud)를 사용하였다. 텍스트 형태인 초록과 키워드에서 특수문자, 숫자 등의 불필요한 부분을 제거하였고 명사만을 추출하였다. 초록과 키워드의 명사별 출현 빈도를 텍스트 마이닝 분석을 통해 분석하였다. 이를 통해 현재 CSR, CSV, ESG에 대한 연구의 동향을 살펴보고 주제 분야별과 연도별 분석을 다음과 같은 연구주제를 바탕으로 향후 연구방향을 제시해보고자 한다.
연구주제1. CSR, CSV, ESG에 대한 선행연구와 논문 현황을 살펴본다.
연구주제2. 연구된 논문의 국문초록과 키워드의 빈출키워드분석과 워드클라우드, 네트워크분석을 분석한다.
연구주제3. 연구된 논문의 국문초록에 대한 분야별/연도별 빈출키워드분석과 워드클라우드를 분석한다.
4. 분석결과
CSR, CSV, ESG에 대한 연구의 동향을 살펴보고 유용한 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구의 주제에 대한 주요 결과는 다음과 같다.
4.1 전체 분석결과
4.1.1 ‘CSR’, 'CSV', 'ESG' 논문 일반 현황
Figure 2와 Table 1을 살펴보면, 연도별 ‘CSR’, 'CSV', 'ESG'에 관한 논문현황을 살펴보았다. 약 15년 이상 국내 주요 학술지에 게재된 관련 연구는 다음과 같다. ‘CSR' 연구의 경우 1999년부터 시작되었으며, 2005년부터 활성화되면서 2010년부터 활발해지기 시작했다. ’CSV'는 1998년부터 시작되었으며, 2010년부터 연구가 활발히 이뤄지기 시작했다. ‘ESG'의 경우 2000년부터 연구는 되었지만 이에 관한 연구는 2015년부터 증가되고 있다는 것을 알 수 있다. 전반적으로 2010년부터 연구가 이어져 오다가 2015년에 급격히 증가하는 것을 알 수 있다. 코로나로 인해 지속가능경영에 대한 이슈가 더욱 더 강조되는 이 시점에서 ’CSR', 'CSV', 'ESG'에 대한 연구는 지속될 것으로 예상된다.
status of papers by year
Number of papers by year
분야별 논문을 연구한 결과 다음 Table2.와 같이 나타났다. 전반적으로 사회과학 분야가 가장 많이 나타났으며(CSR은 2,282건, CSV는 285건, ESG는 445건), 예술체육학과 공학분야가 두 번째로 많이 나타났으며, 복합학과 경영경제 순으로 나타났다. 따라서 논의 후 최종적으로 사회과학(Social Science), 예술체육학(Art and Physical Education), 공학(Engineering), 경제경영(Management and Economy), 그리고 복합학(Interdisciplinary Science)을 대상으로 살펴보았다.
4.1.2 ‘CSR’, 'CSV', 'ESG' 논문 연도별 현황
연도별 주제분야에 따른 논문을 분석한 결과는 Figure3에 나타났다.
CSR과 CSV는 2010년부터 연구가 활발해지는 것을 알 수 있으며, CSR의 경우 지속적으로 사회과학 분야에 많은 비중의 연구가 이뤄지고 있는 것을 볼 수 있다. 2012년부터는 예술체육학과 복합학에 관한 연구가 뚜렷이 증가되고 있는 것을 볼 수 있으며, 인문학에서도 연구가 나타나고 있다. CSV의 경우에서도 사회과학 연구의 비중이 크게 나타났으며, 예술체육학 연구가 2014년부터 나타나고 있었다. 2015년과 2019년에는 인문학 분야에서 연구가 진행되었다. ESG의 경우 연구가 2010년 초반부터 이뤄지고 있었으므로 뚜렷한 차이가 나타나지는 않았지만 2020년과 2021년에 사회과학 분야 연구가 급격히 증가되고 있음을 알 수 있다. 특히 2021년 공학분야의 연구도 이뤄지고 있음을 볼 수 있다.
4.2 CSR, CSV, ESG 빅데이터 전체 분석결과
4.2.1 국문초록 및 주제어 키워드 및 워드클라우드 분석
(1) CSR 국문초록 및 주제어 분석
국문초록 분석 결과 ‘기업’, ‘CSR’, ‘사회’, ‘책임’, ‘가치’, ‘효과’, ‘전략’, ‘조직'등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 CSR에서는 ‘윤리’, ‘행동’, ‘이익’, ‘선행’ 의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
키워드(주제어) 분석 결과는 Figure 5와 같다. ‘CSR’, ‘기업’, ‘책임, ‘사회’, ‘조직’, ‘브랜드’, ‘가치’, ‘공헌’, ‘경영’, ‘Value' 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 CSR에서는 ‘윤리’, ‘KEJI’, ‘CEO’, ‘중국’, ‘Global'의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
frequency keyword analysis and wordcloud about keyword on CSR
(2) CSV 국문초록 및 주제어 분석
국문초록에 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘사회’, ‘CSV’, ‘가치’, ‘공유’, ‘가치창출’, ‘CSR’, ‘경제’, ‘전략’, ‘창출’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 CSV에서는 ‘협력’, ‘문화’, ‘공헌’, ‘지역’, ‘혁신’ 의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
키워드(주제어)에 관련 분석 결과 ‘CSV’, ‘공유’, ‘가치창출’, ‘CSR’, ‘기업’, ‘가치’, ‘책임’, ‘경영’, ‘브랜드’, ‘사회’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 CSV에서는 ‘협력’, ‘상생’, ‘공공’, ‘BOP’의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
(3) ESG 국문초록 및 주제어 분석
국문초록 분석 결과 ‘기업’, ‘ESG’, ‘사회’, ‘경영’, ‘책임’, ‘가치’, ‘투자’, ‘지배구조’, ‘환경’, ‘CSR’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 ESG에서는 ‘위험’, ‘의무’, ‘보고’, ‘제도’, ‘지표’ 의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
키워드(주제어)에 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘책임’, ‘CSR’, ‘경영’, ‘지배구조’, ‘사회’, ‘지속가능’, ‘투자’, ‘가치’, ‘학술’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 특히 ESG에서는 ‘공시’, ‘의무’, ‘주주’, ‘평가’, ‘등급’, ‘정보’, ‘환경’ 의 키워드가 상대적으로 나타난 것으로 분석되었다.
4.2.2 주제어 네트워크 분석
네트워크 분석은 주요 키워드들이 서로 어떻게 연결되어 있는가를 각 키워드들 간의 근접 중심성(closeness centrality)를 활용해 분석하는 것이다. 보통 키워드별 원들과 이들을 연결한 선들의 집합의 그림으로 표현된다. 키워드의 원이 클수록 여러 키워드와 연결이 되어 있다는 것이고, 키워드들 간의 상대적인 거리에 따라 얼마만큼 서로 가깝게 나타났는가를 보여준다. 특히 CSR, CSV, ESG의 주제를 중심의 네트워크 분석인 에고네트워크를 실시하였다.
(1) CSR 네트워크 분석
에고네트워크 분석에서는 CSR 키워드를 중심으로 ‘사회’, ‘기업’, ‘책임’이 키워드와 크게 연결이 되어 있다는 것이며, ‘개인활동’, ‘사회공헌활동’, ‘브랜드’와 연결이 되어 있다는 것을 분석해볼 수 있다. 오른쪽의 네트워크 분석의 경우에도 ‘책임’, ‘사회’, ‘공유가치창출’, ‘지속가능’간에 연관성이 나타나있으며, 책임과 연관된 키워드들이 많이 나타나 있으며, 공유가치창출과 사회에 연관된 키워드들이 많이 나타났다.
(2) CSV 네트워크 분석
에고네트워크 분석에서는 CSV 키워드를 중심으로 ‘공유가치창출’, ‘기업’, ‘사회’, ‘책임’이 키워드와 크게 연결이 되어 있다는 것이며, ‘브랜드’, ‘공유가치’, ‘전략’, ‘창출’과 연결이 되어 있다는 것을 분석해볼 수 있다. 오른쪽의 네트워크 분석의 경우에도 ‘기업’, ‘사회’, ‘공유가치’, ‘소비자’간에 연관성이 나타나있으며, ‘공유가치’와 연관된 키워드들이 많이 나타났다.
(2) ESG 네트워크 분석
에고네트워크 분석에서는 CSR 키워드를 중심으로 ‘사회’, ‘기업’, ‘학술저널’, ‘경영’이 키워드와 크게 연결이 되어 있다는 것이며, ‘기업지배구조’, ‘기업가치’, ‘환경’, ‘지속가능’과 연결이 되어 있다는 것을 분석해볼 수 있다. 오른쪽의 네트워크 분석의 경우에도 ‘사회’, ‘기업’, ‘책임’ 간에 연관성이 나타나있으며, 사회와 연관된 키워드들이 많이 나타나 있으며, 책임과 사회에 연관된 키워드들이 많이 나타났다.
4.3 CSR, CSV, ESG 빅데이터 분야별/연도별 분석결과
분야별의 경우 총 11개의 분야 중에서 Top 5인 사회과학(Social Science), 예술체육학, 공학, 경제경영, 복합학을 중심으로 국문초록을 중심으로 분석하여 살펴보도록 한다.
4.3.1 분야별 분석결과
(1) CSR 분야별 분석결과
사회과학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘CSR’, ‘책임’, ‘사회’, ‘가치’, ‘효과’, ‘성과’, ‘전략’, ‘조직’, ‘긍정적’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 사회과학은 전체 결과와 유사하게 도출되었다. 예술체육학 관련 분야 분석 결과 ‘기업’, ‘CSR’, ‘책임’, ‘디자인’, ‘브랜드’, ‘사회’, ‘구단’, ‘소비자’, ‘효과’, ‘스포츠’ 등의 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘자료’, ‘스포츠’, ‘디자인’, ‘구단’, ‘야구’ 와 같은 키워드가 도출되었다. 공학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘CSR’, ‘책임’, ‘사회’, ‘성과’, ‘신뢰’, ‘효과’, ‘브랜드’, ‘고객’, ‘긍정적’ 등의 키워드빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘신뢰’, ‘검증’, ‘제품’과 같은 키워드가 도출되었다. 경제경영 관련 분석 결과는 ‘기업’, ‘CSR’, ‘책임’, ‘사회’, ‘조직’, ‘경영’, ‘성과’, ‘가치’, ‘CEO’, ‘효과’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘CEO’, ‘종업원’, ‘윤리경영’, ‘지속가능’, ‘수행’과 같은 키워드가 도출되었다. 복합학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘CSR’, ‘책임’, ‘사회’, ‘가치’, ‘디자인’, ‘브랜드’, ‘경영’, ‘소비’, ‘공헌’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘문화’, ‘기부금’, ‘구매’, ‘산업’, ‘고객’과 같은 키워드가 도출되었다.
(2) CSV 분야별 분석결과
사회과학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘CSV’, ‘가치’, ‘공유’, ‘사회’, ‘CSR’, ‘가치창출’, ‘경제’, ‘전략’, ‘경영’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 사회과학은 전체 결과와 유사하게 도출되었다. 예술체육학 관련 분야 분석 결과 ‘기업’, ‘디자인’, ‘CSV’, ‘가치’, ‘공유’, ‘사례’, ‘공공’, ‘참여’, ‘사회’, ‘CSR’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘디자인’, ‘스포츠’, ‘문화’, ‘데이터’와 같은 키워드가 도출되었다. 공학 관련 분석 결과 ‘CSV’, ‘기업’, ‘가치’, ‘전략’, ‘공유’, ‘사회’, ‘창출’, ‘환경’, ‘측정’, ‘클럽’ 등이 키워드빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘환경’, ‘측정’, ‘정보’, ‘파워’, ‘해결’, ‘시스템’, ‘산업’과 같은 키워드가 도출되었다. 경제경영 관련 분석 결과는 ‘기업’, ‘가치’, ‘CSV’, ‘공유’, ‘창출’, ‘경제’, ‘사회’, ‘지속’, ‘문화’, ‘사례’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘방식’, ‘SK’, ‘그룹’, ‘윤리경영’, ‘공급자’와 같은 키워드가 도출되었다. 복합학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘가치’, ‘CSV’, ‘공유’, ‘디자인’, ‘가치창출’, ‘소비자’, ‘조직’, ‘사회’, ‘긍정적’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘디자인’, ‘통계’, ‘검증’, ‘방향’과 같은 키워드가 도출되었다.
(3) ESG 분야별 분석결과
사회과학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘ESG’, ‘사회’, ‘책임’, ‘경영’, ‘가치’, ‘투자’, ‘지배구조’, ‘환경’, ‘CSR’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 사회과학은 전체 결과와 유사하게 도출되었다. 예술체육학 관련 분야 분석 결과 ‘기업’, ‘경영’, ‘전략’, ‘소비’, ‘사회’, ‘디자인’, ‘환경’, ‘브랜드’, ‘친환경’, ‘활용’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘디자인’, ‘친환경’, ‘통계’, ‘뉴딜’, ‘섬유’, ‘검증’, ‘골프장’과 같은 키워드가 도출되었다. 공학 관련 분석 결과 ‘기술’, ‘데이터’, ‘분석’, ‘기업’, ‘제조’, ‘산업’, ‘도입’, ‘관리’, ‘모델’, ‘산업혁명’ 등이 키워드빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘재무’, ‘탄소’, ‘요소’, ‘재생’, ‘플라스틱’, ‘에너지’, ‘기술’, ‘디지털’, ‘원료’와 같은 키워드가 도출되었다. 경제경영 관련 분석 결과는 ‘창업’, ‘교육’, ‘요구’, ‘역량’, ‘중소기업’, ‘기업’, ‘투자’, ‘효과’, ‘검증’, ‘스타트’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 나타났다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘창업’, ‘교육’, ‘중소기업’, ‘스타트업’, ‘기업가정신’, ‘푸드’, ‘대기업’, ‘물류센터’, ‘스마트’와 같은 키워드가 도출되었다. 복합학 관련 분석 결과 ‘기업’, ‘책임’, ‘경영’, ‘시장’, ‘투자’, ‘인권’, ‘환경’, ‘평가’, ‘검증’, ‘공매도’ 등이 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 타 분야에 비해 상대적으로 ‘공매도’, ‘국가’, ‘이익조정’, ‘건설산업’과 같은 키워드가 도출되었다.
4.3.2 연도별 분석결과
(1) 2015년 이전(시작년도-2014)
각 주제어의 시작년도부터 2014년까지의 분석 결과 CSR, CSV, ESG 모두 ‘기업’과 ‘사회’가 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 다만 CSR에서는 ‘소비자’, ‘공헌’, ‘성과’, ‘조직’에 대한 키워드가 나타났으며, CSR에서는 ‘가치’, ‘발전’, ‘사례’, ‘가치창출’이 나타났다. ESG에서는 ‘투자’, ‘지배구조’, ‘환경’, ‘정보’, ‘평가’, ‘등급’ 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다.
워드클라우드 분석 역시 유사한 결과가 나타났으며, CSR에서는 주제에 맞게 사회책임에 대한 키워드가 중심으로 나타났다. 그리고 CSV의 주제에 맞게 가치창출에 대한 키워드가 나타났으며, ESG는 지배구조, SRI, 투자 등에 대한 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다.
(2) 2015년 이후
각 주제어의 2015년부터 2022년까지의 분석 결과 CSR, CSV, ESG 모두 ‘기업’과 ‘사회’, ‘책임’ 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 다만 CSR에서는 ‘소비자’, ‘성과’, ‘인식’, ‘긍정적’에 대한 키워드가 나타났으며, CSR에서는 ‘가치’, ‘창출’, ‘사례’, ‘가치창출’이 나타났다. ESG에서는 ‘투자’, ‘지배구조’, ‘환경’, ‘정보’, ‘평가’, ‘지속가능’ 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다.
워드클라우드 분석 역시 유사한 결과가 나타났으며, CSR에서는 주제에 맞게 사회책임과 가치에 대한 키워드가 중심으로 나타났다. 그리고 CSV의 주제에 맞게 가치창출에 대한 키워드가 나타났으며, ESG는 지배구조, 환경, 투자 등에 대한 키워드 빈도가 높은 것으로 분석되었다.
5. 결 론
본 연구는 CSR, CSV, ESG 연구를 기반으로 빅데이터 분석을 통해 유용한 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. ‘연구주제1. CSR, CSV, ESG에 대한 선행연구와 논문 현황을 살펴본다.’에서 선행연구가 진행되었으며, 논문현황을 살펴보면, CSR, CSV, ESG 연구가 2010년 전에는 다소 연구가 주춤하다가 2013년 이후부터 전반적으로 증가하는 것으로 분석되었으며, 2019년 최근까지 급격하게 연구가 증가하는 것으로 나타났다. 특히 ESG 연구의 경우 2019년부터 급격하게 증가하고 있는 것을 알 수 있었다. 분야별 논문 결과 CSR, CSV, ESG 연구는 사회과학(Social Science)과 예술체육(Art and Physical Education), 공학(Engineering) 분야에서 연구가 많이 되고 있다는 것을 알 수 있었다. 분야별 연구는 대부분 '사회과학'이였으며, 2010년 이후 다양한 분야로 확대되고 있는 것을 알 수 있었다. 특히 ESG의 경우 2020년 이후 다양한 학문으로 연구되었다.
‘연구주제2. 연구된 논문의 국문초록과 키워드의 빈출키워드분석과 워드클라우드, 네트워크분석을 분석한다.’ 의 연구결과 전반적으로 키워드 분석에서 ‘기업’, '사회', '책임'의 키워드가 많이 나타났으며, 이는 워드클라우드 분석에서도 유사하게 나타났다. 'CSR', 'CSV', 'ESG'가 부분적으로 각각의 활동들이 후속개념으로 나타났다는 것을 알 수 있다(안태욱 외, 2021). 이는 김진성과 정대현(2022)와 황재호 외 2인(2022)의 연구와 유사하게 나타났다. 다만 CSR에서는 ‘CEO', '선행’, ‘의미’, ‘윤리’, ‘KEJI', ’중국‘, ’Global'과 같은 키워드가 ‘CSV'와 ’ESG' 연구와 다르게 나타났다. 이는 CSR이 ‘활동’을 중심으로 지속가능경영을 진행하였으며, ‘윤리’를 바탕으로 ‘CEO’의 강력한 의지가 필요했기 때문이라고 볼 수 있다. 특히 연구가 오래된 만큼 타국의 사례들이 많이 나타났으며, 타 혁신활동과의 비교도 나타남에 따라 ‘중국’이나 'Global'에 관련된 키워드가 도출되었다고 판단된다. CSV에서는 ‘상생’, ‘문화’, '공공’, ‘혁신’, ‘협력’, 'BOP'와 같은 키워드가 다르게 도출된 것으로 분석되었다. CSV의 경우 공유가치적인 관점을 중요시 여기고 있으며, CSR에서 더 나아간 의미로 접근한 만큼 지속가능경영으로 함께 성장한다는 것을 파악할 수 있었다. ESG의 경우 CSR이나 CSV와 달리 ‘기관투자’, ‘공시’, ‘정보’, ‘환경’, ‘금융’, ‘위험’, ‘회피’, ‘보고’, ‘제도’, 'SDGs'와 같은 키워드가 도출된 것을 알 수 있다. 이는 최근 ESG활동을 통해 기업의 정보공시, 친환경 규제, 연기금 등의 투자자에게 기업의 리스크 관리 상태나 미래 가치에 대한 판단기준으로 활용되는 경우가 많기 때문이라고 볼 수 있다. 네트워크 분석에서도 전반적 도출 키워드가 ‘기업’, ‘사회’, ‘책임’, ‘공유’ 등을 바탕으로 연관성을 제시하였다.
‘연구주제3. 연구된 논문의 국문초록에 대한 분야별/연도별 빈출키워드분석과 워드클라우드를 분석한다.’ 결과를 살펴보면, CSR에서는 전반적으로 ‘사회과학’과 ‘공학’ 분야의 키워드는 전체 키워드와 유사하게 도출되었다. 다만 예술체육학의 경우 ‘디자인’, ‘스포츠’의 키워드가 나타났으며, 경제경영에서는 ‘CEO', '종업원’ 의 키워드가 복합학에서는 ‘문화’, ‘기부금’, ‘산업’ 키워드가 다르게 도출되었다. CSV에서 ‘사회과학’의 키워드는 전체 키워드 분석결과와 유사하게 나타났다. 다만 예술체육학의 경우 ‘디자인’, ‘스포츠’, ‘데이터’, ‘문화’ 키워드가 나타났으며, 공학에서는 ‘환경’, ‘측정’, ‘정보’, ‘시스템’, ‘산업’ 의 키워드가 도출되었다. 경제경영에서는 ‘방식’, ‘윤리경영’, ‘공급자’ 키워드가 도출되었으며, 복합학에서는 ‘디자인’, ‘통계’, ‘검증’, ‘방향’ 키워드가 도출되었다. ESG는 분야별 특성이 뚜렷이 나타났는데 사회과학 분야는 전체 키워드와 유사하게 나타났다. 다만 예술체육학에서는 ‘디자인’, ‘친환경’, ‘스포츠’, ‘섬유’ 가 나타났으며, 공학에서는 ‘탄소’, ‘재생’, ‘플라스틱’, ‘에너지’, ‘디지털’, ‘원료’가 다르게 분석되었다. 경제경영에서는 ‘창업’, ‘교육’, ‘중소기업’, ‘스타트’, ‘기업가정신’, ‘대기업’, ‘물류센터’, ‘스마트’가 도출되었으며, 복합학에서는 ‘공매도’, ‘국가’, ‘이익조정’, ‘건설산업’ 등이 도출되었다. CSR과 CSV의 경우 유사하게 도출되었으며, 지속가능경영의 특성이 다소 다른 ESG의 경우 분야별 특성이 매우 다르게 나타난 것을 알 수 있다. 연도별 키워드를 살펴보면, 2015년을 기준으로 CSR, CSV, ESG 모두 전반적으로 유사하게 도출되었다. 다만 CSR의 경우 연구 초기에는 공헌이나 활동중심으로 연구가 진행되었으나 2015년 이후에는 성과나 조직을 중심으로 연구가 되었다는 것을 알 수 있다. CSV의 경우 초반 연구는 일반적인 활동이나 사례 중심으로 연구가 되었으나 2015년 이후에는 가치창출을 중심으로 전략이나 브랜드에 연구를 한 것으로 나타났다. ESG의 경우 초기 연구는 ESG의 지표나 등급을 중심으로 관리하기 위한 연구로 진행되었으나 2015년 이후 이를 지속가능을 할 수 있는 연구로 진행된 것을 알 수 있다.
전략적 시사점으로는 다음과 같다. 첫째, 지속가능경영의 연구가 지속될 것으로 판단되며, 이를 위해서는 정부 및 전문가의 관심이 활성화되어야 한다. 연구결과를 살펴보면 지속가능연구인 CSR, CSV, ESG 연구가 지속적으로 연구되고 있으며, 최근 코로나 시대와 과학의 발전으로 이에 대한 연구는 더 증가될 것으로 예상된다. 또한 단순한 활동을 넘어서 전략과 방향성을 제시할 수 있도록 해야하며, 지속가능할 수 있는 연구들이 지속되는 만큼 이에 대한 구체적인 정부의 지원과 전문성이 발전될 수 있도록 노력할 필요가 있다. 둘째, 지속가능경영에 대한 분야를 다양하게 접근해볼 필요가 있다. 현재까지는 기업, 사회, 책임의 테두리 안에서 연구가 이뤄지고 있는 것이 사실이며, 사회과학이나 공학분야에서 연구가 진행되고 있다. 하지만 지속가능경영에 대한 이슈가 지속되는 만큼 환경, 에너지 등의 다양한 측면과 복합학, 농수해양학 등 다양한 분야에서의 연구가 필요하다. 셋째, 전략적 관점에서 방향제시와 함께 운영되어야 한다. 지속가능경영의 초기 연구에서는 단발적인 활동이나 한 분야에서만 활동이 되었다는 것을 알 수 있다. 하지만 연구가 진행될수록 이에 대한 전략을 세우고 방향성을 제시하여 거시적인 접근에서 미시적인 활동으로 연계되고 이를 통해 재무적/비재무적 성과가 날 수 있도록 체계화 할 필요가 있다. ESG의 연구가 급격하게 이뤄지는 만큼 재무적/비재무적 활동들이 균형을 이룰 수 있도록 연구가 시행될 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 CSR, CSV, ESG 각각의 연구가 아닌 이를 통합적으로 살펴보았다는 점에서 큰 의의가 있으며, 특히 기존의 연구동향분석에서 나아가 빅데이터 분석을 이용하여 경향을 살펴보았다는 점에서 의미가 있다. 또한 이를 분야별/연도별로 키워드를 분석하였다는 점에서 차이를 살펴볼 수 있었다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 키워드 분석은 실시하였지만 분석의 다양화가 부족하다. 향후 연관성 분석 및 군집분석을 통해 지속가능경영에 대한 영향력의 요인을 함께 살펴본다면 더 의의가 있을 것으로 판단된다. 또한 국내연구만 분석해보았기 때문에 향후 해외연구를 포함한다면 더 많은 트렌드와 흐름을 살펴볼 수 있으며 전략적 시사점을 비교 및 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
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