(1) 추정모형
<부록: 배당의 이론적 모형>에서 도출한 식(5)와 식(13)으로 표 시한 배당모형을 추정가능한 계량모형으로 재정리한 것이 아래에 나타난 식(2)와 식(3)이다. 이 식에서 기업의 배당은 기업이윤, 소 유구조 및 기업규모의 함수로 가정하였다. 계량경제학적인 방법을 이용하여 배당모형을 추정하는 경우 총자산으로 표준화하여 모형 을 추정하였다. Bond et al.(1996), Aivazian(2003)은 총자산으로 배당과 이익을 표준화한 후 배당모형을 추정하는 방법을 사용하 고 있다.6) 이 같은 기본적인 배당모형에 Short et al.(2002)이 주 장한 외국인지분율과 대주주지분율 변수를 포함하여 배당모형을 다시 정리하면 다음과 같다.
(2)
6) 이윤 등과 같은 변수를 이용하는 것보다는 총자산이나 매출액을 이용하는 것이 바람직하다. 왜냐하면, 총자산과 같은 변수는 0이 되거나 음이 될 가능성이 적 은 변수이기 때문이다. 외환위기 전후 기간에 이윤을 분모로 하는 배당비율을 구할 때 이윤이 0이거나 음인 경우가 다수 발생하여 경제학적으로 의미 있는 배당비율을 구할 수 없는 문제점이 있다.
(3)
여기서, D는 총배당액/총자산이고, E는 이윤/총자산으로 이윤은 세후이익과 현금흐름을 각각 사용하였으며, 는 외국인지분율,
는 대주주지분율을 의미하고 LL은 근로자 수의 로그값으 로 기업규모를 의미한다.
이 모형에서 유의 깊게 보아야 할 것은 전형적인 동태적 패널 데이터(Dynamic Panel Data; DPD)모형이라는 점이다. 이 모형의 특 징은 종속변수의 시차변수가 독립변수로 포함되어 있다는 점이다.
통상 많은 실증분석에서 이 모형을 보통최소자승법으로 추정하고 있으나, 이러한 추정법을 적용하는 경우 계량경제학상 편의가 발 생하는 문제점이 발생한다. 따라서 배당모형을 분석하는 데 있어 서 Goergen and Renneboog, and da Silba(2004), Renneboog and Trojanowski(2005)는 GMM추정법을 이용하여 추정하였다. 본 연 구에서 이용하는 자료는 불균형패널자료이고 종속변수의 시차변 수가 독립변수의 하나로 포함되는 동태적인 모형이기 때문에 최 근에 논의되고 있는 동태적인 패널모형추정법을 이용하여 추정하 는 것이 바람직하다. 이 같은 모형의 추정에는 GMM을 이용함으 로써 효율적이고 일관성 있는 추정치를 얻을 수 있다. 배당모형을 추정하는 경우, 일반적인 패널자료추정기법으로 충분하지 않은 이 유는 배당모형 내에 도입되는 요인들이 미시적 재무변수에 의해 결정되는 변수로서 본질적으로 내생적일 가능성이 높다는 특성 때문이다. 이 경우 OLS는 변수의 수준자료를 이용하여 추정하는 것으로 관찰되지 않은 기업고유효과를 통제하지 못하며 따라서
기업고유효과가 중요하다면 자기회귀계수의 추정치의 상향편의를 가져올 가능성이 크다. DIF_GMM은 방정식들을 차분함으로써 기업 특정효과를 제거하고 또 내생변수의 시차변수를 수단변수로 사용 하는 방식이다. 이와 같은 상태에서 DIF_GMM은 배당모형 내 모 수들의 일치 추정치를 얻는 추정량으로 폭넓게 사용되고 있다.7)
(2) 자료
이 보고서에서는 기업의 배당자료와 기업의 소유구조자료를 구 하기 용이한 상장기업을 대상으로 분석하며, 분석기간은 1990～
2005년까지의 기간이다. 이 분석을 위한 기초자료로는 한국신용평 가(주) 재무자료 및 상장회사협의회의 기업소유구조자료를 이용하 였다. 또한 실증분석과정에서는 비금융 전체기업을 대상으로 분석 하였다. 금융기업을 분석할 표본에서 제외한 이유는 이들 기업들 은 재무기준이 달라 다른 기업들과 같은 선상에서 비교하기가 어 렵기 때문이다. 총 390개 기업에 대한 5,129개 기업의 관찰치를 이용하여 분석하였는데, 기본적으로 불균형패널자료(Unbalanced Panel Data)를 이용하여 배당모형이 추정되었다.
연도별로 분석에 이용된 기업 수는 <표 3>에 정리되어 있는
7) 패널자료의 분석에서는 내생성이 고려되어야 하며 외생변수를 가정하는 OLS 등의 추정량은 적합하지 않다. 본 연구는 추정과정에서 수단변수로 독립변수들 의 일정한 시차변수를 이용할 수 있다. 이 경우 수단변수의 타당성은 과도식별 제약(Over-Identifying Restrictions)에 대한 Sargan검증법을 사용하여 검증할 수 있다. 또한 회귀 잔차항에 대한 계열상관 검정이 필요하다. 수단변수로 사용 되는 내생변수의 이용은 오차항과 계열상관되지 않을 때만 유효하므로 고차 계 열상관의 존재를 검증하는 것이 중요하다. 계열상관이 없다는 것은 모든 시차 설명변수가 수단변수로 사용될 수 있음을 의미한다. 오차항의 고차의 계열상관 여부를 밝히기 위해 m2검정치를 이용할 수 있다.
바와 같다. 이 표에서 알 수 있는 바와 같이 이 분석에서 이용하 고 있는 자료는 연도별로 기업 수가 다른 불균형패널자료이다.
<표 3> 분석에 사용될 기업의 연도별 분포
(단위: 사)
연도 기업 수
1990 271
1991 293
1992 304
1993 313
1994 318
1995 334
1996 347
1997 359
1998 351
1999 346
2000 338
2001 332
2002 321
2003 317
2004 303
2005 282
전체 5,129
<표 4>는 산업별 대상기업의 분포를 보여 준다. R&D투자함수 추정에는 제조업뿐만 아니라 최근 R&D투자의 증대를 통해 생산 성 향상의 필요성이 증가하고 있는 비금융 서비스업까지를 포함 하여 분석하였다.8) 금융업은 회계기준이 상이하여 이 연구에는 포함하지 않았다. 최근 서비스업 분야의 R&D투자율이 매우 낮고
8) 배당모형을 분석하는 대부분의 연구는 전 산업을 대상으로 분석하고 있으며, 배당모형분석과 동일한 자료를 이용하여 분석하려고 하는 R&D모형에 있어서 도 서중해(2005a, b)는 비금융 서비스업을 모두 포함한 전 산업의 R&D투자모 형을 추정하고 있다.
또 이 분야의 생산성이 낮다는 논의가 많이 제시되고 있으며, 최 근 제조업 분야보다도 서비스업 분야의 외국인지분투자가 급증하 고 있는 부문이기도 하다.
<표 4> 분석에 사용될 기업의 산업별 분포
(단위: 사)
산업구분 기업 수
제 조 업
음․식료품 제조업 30
섬유제품 제조업(봉제의복 제외) 17
봉제의복 및 모피제품 제조업 8
가죽․가방․신발 2
목재 및 나무제품 제조업(가구 제외) 3
펄프, 종이 및 종이제품 제조업 11
출판․인쇄 및 기록매체 제조업 1
코크스․석유정제품 및 핵연료 제조업 5
화합물 및 화학제품 제조업 75
고무 및 플라스틱제품 제조업 9
비금속광물제품 제조업 21
제1차 금속산업 29
조립금속제품 제조업: 기계 및 가구 제외 4
기타 기계 및 장비 제조업 16
컴퓨터 및 사무용기기 제조업 3
기타 전기기계 및 전기변환장치 제조업 14
전자부품, 영상, 음향 및 통신장비 제조업 31
의료, 정밀, 광학기기 및 시계 제조업 2
자동차 및 트레일러 제조업 22
기타 운송장비 제조업 2
가구 및 기타 제품 제조업 5
합계 310
도소매․숙박업 8
운송․통신업 30
사업서비스업 23
기타 산업 19
전체 합계 390
<표 4>에서 알 수 있는 것은 분석대상기업의 대부분이 제조업 에 속하고 있으며, 전체 분석대상기업 중 약 79.4%를 차지하고 있다. 제조업 중에서는 화합물 및 화학제품 제조업이 전체 분석대 상기업 중 가장 높은 비중을 차지하는 19.2%였고, 전자부품 제조 업 및 음식료품 제조업의 비중이 그 다음으로 높은 것으로 나타 났다. 서비스업에 속한 기업은 80개 기업으로 전체 분석대상기업 390개 기업 중 약 20.5%를 차지하고 있다. 서비스업 중에서는 운 송․통신업의 비중이 가장 높은 것으로 나타났다.
다음으로 배당을 측정하기 위해 사용할 수 있는 변수는 배당률 과 배당성향변수이다. 배당성향은 배당액을 당기순이익으로 나눈 값을 의미하지만, 배당성향은 수익률이 음수인 경우 경제적 의미 를 찾기가 매우 어려워진다. 더구나 우리나라는 외환위기 이후 많 은 기업이 당기순이익이 음수인 경우로 나타나고 있음을 감안한 다면 배당성향을 계산하여 종속변수로 사용하는 것은 편의를 발 생시킬 가능성이 매우 높다. 더구나 배당액의 크기는 기업규모에 따라 상당한 편차가 존재하므로 절대액보다는 총자산이라든가 매 출액등과 같은 변수를 이용하여 표준화시켜 추정하는 것이 바람 직하다.9)
또한 이윤변수를 무엇으로 사용할 것인가의 문제가 있다.
Goergen and Renneboog, and da Silba(2004)는 이익의 지표로 두 가지를 고려하고 있다. 첫째는 영업이익률이고, 둘째는 현금흐름 이다. 현금흐름은 영업이익에 감가상각액을 합계한 것을 의미한
9) 또한 한 주당 배당액을 사용할 수 있으나, 개별 기업별로 한 주당 액면가가 모두 다르고 수시로 변하므로 주당 배당액을 사용하는 것도 역시 측정상의 문제점을 내포하고 있다.
다. 이 연구에서는 세후수익과 현금흐름 지표를 모두 고려하여 분 석하였다. 마찬가지로 이윤변수도 총자산으로 표준화하여 실증분 석에 사용하였다. 마지막으로 기업규모는 기존의 연구에서 사용한 것과 같이 근로자 수의 로그값을 사용하였다.
본 연구에서는 총자산변수로 표준화한 다음과 같은 변수를 이 용하여 실증분석에 사용하였다.
총배당액/총자산 (4)
세후순이익/총자산 (5)
현금흐름/총자산 (6)
(종업원 수) (7)여기서, 현금흐름은 영업이익과 감가상각을 합한 값인 현금흐름 이며, 는 외국인지분율, 는 대주주지분율을 의미하는 것으로 전체 지분율 중 외국인보유지분율과 대주주지분율을 구한 값을 이용하였다.
<표 5>는 배당모형을 추정하기 위해 사용한 배당률, 이윤율, 현금흐름비율의 기초통계를 정리한 것이다. 배당비율(총배당액/총자 산)을 보면, 첨단산업이 전통산업에 비해 높은 것으로 나타났으며, 재벌기업에 비해 비재벌기업의 경우가 높았다. 대주주지분율은 첨 단산업보다 전통산업의 경우에 더 높았으며 재벌기업보다 비재벌 기업의 경우가 높았다. 마지막으로 외국인 투자비중은 첨단산업이 전통산업에 비해 높았으며, 재벌기업이 비재벌기업보다 훨씬 높았다.
<표 5> 분석에 이용한 자료의 기본통계치
변수명 평균 표준편차 최소값 최대값
전체평균
0.008 0.009 0.000 0.281
0.019 0.079 -2.564 0.410
0.055 0.084 -2.527 0.437
0.297 0.156 0.000 0.957
0.067 0.117 0.000 0.930
6.593 1.246 2.398 11.297
전통산업
0.007 0.009 0.000 0.281
0.018 0.078 -2.564 0.410
0.053 0.083 -2.527 0.437
0.309 0.161 0.003 0.878
0.066 0.117 0.000 0.930
6.668 1.282 2.398 10.899
첨단산업
0.009 0.007 0.000 0.047
0.021 0.080 -0.696 0.334
0.058 0.086 -0.660 0.381
0.264 0.135 0.000 0.957
0.070 0.114 0.000 0.604
6.389 1.118 2.773 11.297
비재벌기업
0.008 0.009 0.000 0.281
0.020 0.086 -2.564 0.410
0.054 0.091 -2.527 0.437
0.311 0.152 0.000 0.957
0.052 0.097 0.000 0.856
6.206 0.988 2.398 10.494
재벌기업
0.006 0.007 0.000 0.051
0.017 0.054 -0.452 0.313
0.055 0.064 -0.411 0.420
0.261 0.160 0.003 0.809
0.103 0.148 0.000 0.930
7.546 1.302 3.555 11.297