이제는 위에서 구한 기본적인 통계자료를 이용하여 식(8)과 식(9)로 나타난 식을 실증분석하기로 한다. 이 결과는 위험흡수를 나타내는 종속변수의 변동 요인들을 나타낸 것으로 환경적 불확실성, 위험회피, 수탁업자의 도덕적 해이 의 정도가 위험흡수에 미치는 영향이 어떤가를 계량경제학적인 방법을 이용하 여 추정하는 것이다. 이 같은 분석에서 고려해야 할 것은 위험공유 변수는 비 용변동과 매우 밀접히 연관된 내생변수일 가능성이 있다는 점이다. Camuffo et al.(2005)를 제외하면 이 같은 내생성 문제(endogeneity)를 다룬 이 분야의 연구는 없다. 이러한 내생성의 존재가능성을 검토해 보기 위해 OLS 추정과 함께 도구 변수를 사용한 2단계최소자승법(TSLS)을 사용하여 분석하였다. 그는 수탁기업 의 비용변동의 또 다른 측정치인 원재료의 비용의 분산을 사용하였다. 따라서 이들 간의 내생성을 검증하는 Wu-Hausman-Durbin 검증결과 비용변수는 내생 변수라고 할 수 없었다.40)
본 연구에서는 생산비용의 변동 및 원재료 비용의 변동이 위험공유도에 어 떤 영향을 미치는가를 식(8)과 식(9)를 이용하여 실증분석하였다. <표 16>과
<표 17>은 OLS 추정결과를 보여준다. 모형추정결과 는 대체적으로 0.2 내 외인 것으로 나타나고 있다. F값으로 나타낸 모형적합도 분석결과, 모형이 적 절히 설정되어 있음을 보여준다. 또한 제조원가 분산의 역수의 로그값으로 나 타낸 비용불확실성 회귀식과 원재료비의 분산의 역수의 로그값으로 나타낸 원 재료 비용불확실성 회귀식 모두 거의 유사한 결과를 보여주고 있다.
다음으로는 개별변수별로 위험공유도에 어떤 영향을 미치는가를 검토해 보 기로 한다.
40) 이번 추정에서 비용변동의 내생변수는 당해 내생변수와는 상관관계가 높지만 오차항 과는 관련되어 있지 않은 외생변수를 사용하는 것이 바람직하다. 그러나 현실적으로 그러한 내생변수를 구하는 것은 매우 힘들다. 따라서 본 연구에서는 전체 비용을 사용 한 추정식을 추정할 때 Camuffo et al.(2005) 연구에서 사용한 바 있는 원재료 비용의 분산을 사용하여 분석하였다. 내생성을 교정하기 위한 계량경제학적인 방법은 도구변 수를 사용하여 2SLS 분석을 하는 것이다. 본 연구에서는 설명변수의 내생성을 검정하 기 위해 Davidson-MacKinnon test를 실시하였다. Camuffo(2005) 및 계량경제학적인 문제 에 대해서는 Woodldridge(2006)를 참조.
첫째로 수탁기업의 비용변동이 커지면, 위험공유 파라미터는 커진다. 분석에 포함된 위탁기업은 수탁기업의 비용불확실성이 커지는 경우보다 많은 위험을 흡수한다는 것을 보여준다. 제조원가의 분산의 역수로 나타낸 변수() 의 추정계수는 0.13 내외의 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 변수인 것으 로 나타나고 있다. 수탁기업이 직면하는 비용변동이 크면 클수록 부품구매자 인 위탁기업은 수탁기업과 함께 위험을 공유한다는 것을 의미하는 것이다.
둘째로 기업규모를 나타내는 변수로 분석에 포함된 기업규모를 나타내는 변 수()는 통계적으로 유의하지 않으며 기대한 바와는 반대로 음의 추정계수를 나타내었다. Okamuro(2001)가 지적한 바와 같이 근로자수로 나타낸 규모변수가 위험회피도를 나타내는 적절한 변수인가에 대해서는 의문이 제기되고 있다.41)
셋째로 상위 3사 사업집중도 변수()는 기대한 바와 같은 음의 추정 계수를 일관성 있게 보여주고 있고, 일부 식에서 10% 유의수준에서 통계적으 로 유의한 변수로 나타나고 있다. 위탁기업과 수탁기업 간 밀접한 관계를 바탕 으로 한 관계적인 거래계약이 이루어지는 경우 수탁기업의 위탁기업에 대한 하청의존도가 커질수록 위험공유의 수준은 더 커진다는 것을 보여준다.
넷째로 한 특정산업에 대한 집중도가 높은 기업에 대한 위험공유의 문제는 어떤가를 검토해 보기 위해 자동차산업 집중도 변수()를 추가하여 분석해 보았다. 이 변수는 1% 유의수준에서 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타나고 있을 뿐만 아니라 기대한 대로 음의 추정계수를 나타내고 있다. 자동 차산업에 대한 수탁기업의 사업집중도가 커질수록 수탁기업이 위험을 다각화 할 능력이 제한되고 위탁기업이 수탁기업에 위험을 전가할 위험은 더욱 증대 할 것이다. 그렇지만 특정산업에 전문화된 수탁기업의 경우 위탁기업과의 관 계적인 거래계약이 이루어질 가능성이 크고, 이러한 관계적인 거래관계가 커 질수록 특정산업에 대한 의존도가 큰 수탁기업과 위탁기업 간의 위험공유 수
41) 본 분석에서는 제조원가 변수와 원재료 비용을 구분하여 분석하여 <표 16>과 <표 17>
에 보고하고 있으나 <표 17>에는 고용변수를 포함하는 식을 보고하지 않았다. 왜냐하 면 <표 16>에 보고된 식에서 제조원가의 분산으로 측정된 변수()를 제외하 면 두 표의 식이 동일해지기 때문이다. 더구나 상관분석에 의하면 고용변수()와 제조원가의 분산 간에 높은 상관관계 때문에 이 두 변수를 함께 분석하는 것은 계량경 제학적인 다중공선성의 문제를 야기할 가능성이 높다.
준은 커진다고 할 수 있다. 따라서 수탁기업이 자동차산업에 사업을 집중할수 록 위탁기업의 위험공유는 증대하게 되고 우리의 추정식에서 추정계수는 음으 로 나타나게 될 것이다.
다섯째로 기술능력을 나타내는 변수인 연구개발비율 변수( )와 엔지니 어비율 변수()는 일부식에서 통계적으로 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 음의 추정계수를 나타내고 있다. 이것은 위탁기업이 기술적인 능력이 있는 수탁기업과 더 많이 위험을 공유하려 한다는 것을 의미할 수도 있지만, 많은 추정식에서 일관성 있는 음의 추정계수를 나타내고 있지만, 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다. 따라서 위탁기업이 기술적으로 높은 수 준에 있는 수탁기업과 위험을 공유한다는 가설은 한계적으로 뒷받침되고 있다 고 할 수 있다.
<표 16> 위험공유도(ln(1/-1)) 변동요인의 추정결과: 비용변동의 경우
구 분 식(1) 식(2) 식(3) 식(4) 식(5)
Constant 2.625***
(2.67)
-0.522 (-.0.93)
2.532***
(2.49)
4.395***
(4.22)
4.298***
(3.90)
0.134***
(4.17)
0.132***
(4.01)
0.139***
(4.87)
0.141***
(4.83)
-0.165
(-1.63)
-0.407 (-0.98)
-0.787*
(-1.81)
-0.406 (-0.95)
-2.084***
(-3.64)
-1.982***
(-3.28)
0.607
(0.10)
3.903 (0.68)
-0.444 (-0.33)
-1.502 (-1.07)
-0.602 (-0.48)
R 0.2211 0.1036 0.1981 0.3093 0.2758
F값 8.99
(0.0000)
3.66 (0.0151)
7.49 (0.0002)
14.18 (0.0000)
11.55 (0.0000) 주: ***는 1%, **는 5%, *는 10% 유의수준에서 통계적으로 유의함을 의미
<표 17> 위험공유도(ln(1/-1)) 변동요인의 추정결과: 원재료 비용변동의 경우
구 분 식(1) 식(2) 식(3) 식(4)
Constant 2.459**
(2.58)
2.674***
(2.60)
4.363***
(4.31)
4.245***
(3.79)
0.129***
(4.09)
0.129***
(3.91)
0.137***
(4.85)
0.142***
(4.62)
-0.492 (-1.22)
-0.758*
(-1.80)
-2.231***
(-3.96)
-1.983***
(-3.25)
-12.705
(-1.70)
-7.316 (-1.04)
-1.808 (-1.35)
-2.120*
(-1.70)
R 0.2323 0.2147 0.3325 0.2729
F값 9.38
(0.0000)
8.02 (0.0001)
15.44 (0.0000)
11.01 (0.0000) 주: ***는 1%, **는 5%, *는 10% 유의수준에서 통계적으로 유의함을 의미