<표 6> 자산효율성이 기업부실예측지수에 미치는 영향 패널 A. K Score(KS)에 대한 회귀분석 결과
20) 설명변수간의 선형관계를 나타내는 다중공선성(multicollinearity)은 분산확대지수(VIF: variance inflation factor)로 검토하였다. 일반적으로 p개의 VIF 중 가장 큰 값이 10을 넘거나 개별 설명변수의 계수가 VIF보 다 클 경우 다중공선성에 심각한 문제가 있다고 판정한다. 본 연구에서 VIF가 가장 높은 값은 2.726으로 다중공선성 문제는 없다고 본다.
21) 본 연구의 선형회귀계수는 표준화된 값이다. 이는 종속변수의 표준편차에 대한 독립변수의 표준편차 비율 을 의미하므로, 각 독립변수 추정계수의 상대적 설명력을 비교할 수 있다. 해석 편의상 상수값은 제시하지 않았다.
OTHERS(n=3,185) SAME(n=287) BUILD(n=104)
회귀계수 t통계량 p값 회귀계수 t통계량 p값 회귀계수 t통계량 p값
TURN 0.171 12.341 0.000 0.113 1.392 0.165 -0.002 -0.014 0.989 SCORE 0.169 10.280 0.000 0.215 2.296 0.022 0.157 0.891 0.375 SIZE 0.280 22.307 0.000 0.013 0.184 0.854 -0.517 -3.362 0.001 DEBT -0.666 -43.91 0.000 -0.165 -1.933 0.054 0.277 1.838 0.069 BLOK 0.023 2.172 0.030 -0.062 -0.960 0.338 -0.034 -0.317 0.752 FOR 0.079 6.678 0.000 0.050 0.658 0.511 -0.104 -0.804 0.423 LONG -0.012 -1.160 0.246 0.017 0.280 0.780 0.010 0.067 0.947 IFRS 0.113 11.021 0.000 0.038 0.673 0.501 -0.280 -2.878 0.005 BIG -0.016 -1.472 0.141 0.029 0.488 0.626 0.417 3.233 0.002 수정R2
(F값,p값)
0.679 (749.3, 0.000)
0.127 (5.6, 0.000)
0.183 (3.5, 0.001) 패널 B. 한국은행 Z Score(KBZ)에 대한 회귀분석 결과
검증모형
<변수의 정의>
BUILD: 건설기업, SAME: 건설기업과 유사규모 기업, OTHERS: 표본 전체기업-BUILD-SAME, TURN: 효율성 비율(efficiency ratios)=총매출/총자산,
DA(discretionary accruals): 수정 Jones(1995)모형으로 추정한 재량적발생액, ROA: 당기순이익/기초총자산,
SIZE: 기업규모 = 총자산의 자연대수, DEBT: 부채비율 = 총부채 / 당기총자산, SCORE: NICE신용평가정보(주)의 신용평점,
BIG: 대형감사법인의 감사를 받으면 1, 그렇지 않으면 0
<표 6>은 총자산회전율로 측정한 자산효율성이 기업부실예측지수에 반영되는 설명 력을 보여준다.
패널 A에서 TURN이 KS에 반영되는 추정계수는 각각 0.168, 0.138, 0.204로 나타나 고 있다. 주목할 사항은, 이들 계수의 표준화된 기울기가 건설기업에서 가장 강함에도 불구하고, 통계적 유의성을 나타내는 t통계량은 가장 낮다는 점이다. 패널 B의 KBZ에 대한 TURN의 반영정도도 패널 A와 유사한 결과를 보이고 있다.
이는 여타 산업의 경우 총자산에 대한 매출액이 많을수록 이에 대한 보유자산의 최 적 투자라고 인식되고 그에 따른 재무건전성이 지수로 평가되는데 반하여, 건설기업의 자산효율성은 상대적으로 낮게 인식된다는 점이다. 실제로 1997년 말에 발생한 IMF
외환위기와 복합불황으로 인하여 대기업들의 시설투자 감소와 부동산 경기가 급격히 침체됨으로써 수주물량이 급격히 줄어들게 되었고 1998년 한 해에만 사상 유례가 없는 522개사의 건설기업들이 도산되었다(허우영 외, 2004). 또한 IMF 외환위기 이후 2008 년에 또 다시 우리나라는 미국발 서브프라임 모기지 사태로 인하여 경기침체를 겪게 되었으며 건설업계에서도 주택 미분양사태로 인한 프로젝트파이낸싱(PF) 부실화 등의 대내외 리스크 요인들로 혼란을 겪게 되었다. 특히 주택시장이 위축되면서 건설업계는 심각한 자금난에 봉착하게 되었다. 이에 따라 건설업체들의 경영환경은 점차 악화되어 부실화가 가속화되고 있는 실정이다(강미, 2009).
결국 거시경제변동 전후 건설기업의 부실화는 급격한 변화과정을 가질 것으로 판단 된다. 또한 거시경제변동 전후의 변화과정 속에서 개별 기업별로 거시경제변동의 충격 에 대한 회복이 각각 다르게 이루어질 것으로 판단된다. 즉, 거시경제변동 이후 건전한 재무구조로의 개선속도가 어느 정도인지를 파악할 수 있다면 투자자들에게는 효과적인 투자지표를 제공할 수 있으며, 개별 기업들은 성과측정의 지표로도 활용할 수 있을 것 으로 판단된다(최재규 외, 2012). 선영귀(2014)도 국내 건설수주가 2008년 이후 지속적 인 감소세를 보이고 있다고 보고하였다. 2013년에도 공공부문이 2010년 이후 3년 연속 감소에서 벗어나 소폭 증가하였으나, 민간부문이 전년대비 18%의 감소를 기록하며 극 심한 침체 양상을 보였다. 계속사업 위주의 예산집행 등에도 불구하고, SOC예산 증가 로 공공부문이 소폭 증가를 기록한데 반하여 민간부문은 지방권의 주택 경기 회복세 둔화와 수도권의 침체 지속으로 신규수주가 크게 감소한 것으로 분석하였다.
한편, 건설업은 유형자산 투자소요가 미미하여 자산의 대부분이 재고자산, 공사/분양 미수금, 대여금, 선급금 등 영업관련 유동자산으로 구성되어 있어 총자산에서 영업 관 련자산의 비중이 제조업에 비해서 상대적으로 높은 수준이다. 또한 이들 영업자산이 공사진행에 따라 3～4년을 주기로 선투입과 회수가 반복됨에 따라 영업 관련자산의 변 동성이 타 업종에 비하여 매우 크게 나타나고 있어 건설업에서 영업 관련자산의 변동 및 관리가 중요한 요인으로 작용하고 있다(선영귀, 2014). 이러한 요인으로 건설기업의 자산효율성이 낮게 산출되었다고 본다.
한국기업평가(주)에 의하면, 2009년 건설업체들의 현금흐름은 개선되었으나 영업 및 투자활동이 아닌 자금차입이나 회사채 발행 등 재무활동에서 기인된 지표개선으로, 내 용적 측면에서는 근본 문제가 해결된 것은 아니었다. 즉, 미분양 해소나 신규사업이라 는 영업활동이나 투자활동에 의한 현금확보가 아니라 단순히 재무적 활동에 의해 현금 을 확보한 것에 불과하다. 따라서 건설업이 근본적으로 영업상황을 호전하지 못한다면,
금융비용 부담이 가중되어 보다 크고 연쇄적인 부실이 우려된다고 보고 있다. 한국신 용정보(주)도 건설업의 위험을 “높은 수준”으로 판단하고 있다. 이는 상대적으로 큰 시 장규모와 향후 안정적인 성장성에도 불구하고, 낮은 진입장벽과 수많은 시장참여자 간 의 경쟁구조, 정부의 발주제도 및 부동산 정책을 통한 제도적인 규제 등 위험요인이 상존하고 있기 때문이다(이삼영․곽노경, 2006; 김문태․윤기호, 2013 재기술).
Ang et al.(2000)의 대리인비용 산출모형의 관점에서 보자면, 건설기업의 자산효율성 을 제고시키기 위해서는 분자요소인 매출수익을 늘리고, 분모요소인 불필요한 자산을 줄이는 전략을 모색해야 할 것으로 보인다. 특히, 건설기업은 건설자재가 공사 현장마 다 분산되어 있고 그 물량의 흐름을 파악하는 것이 용이하지 않기 때문에 자산의 효율 적인 관리가 절대적으로 요구된다. 한진택(2013)은 경영성과에 영향을 미치는 요인의 실증분석 종합결과 재무적인 요인 중에서 건설업과 제조업의 가장 큰 차이점은 재화를 생산하는 설비투자가 필요한 제조업과 달리 보유하고 있는 자금을 얼마나 효율적으로 운용하는가가 건설업 경영성과에 상당한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 일반 적으로 인식하고 있는 건설업의 영업비 요인이 경영성과에 영향을 미치지 않는 것으로 도출되었다. 그러나 이러한 결과는 사업보고서 상에 수치화 할 수 없는 건설기업 경영 환경에 따른 것이라고도 해석할 수 있으며 건설업과 제조업 모두 생산된 물품을 팔기 위한 광고선전비 요인 역시 경영성과에 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 나아 가 R&D투자는 경영성과에 부정적일 수는 있으나 장기적으로는 이익률 개선에 긍정적 인 영향을 미칠 수 있다고 하였다. 이와 같은 결과로 비추어 볼 때 비용효율성을 제고 하고 건설업의 경쟁력 강화 및 영업비용 내역의 투명성을 위해 영업에 의존하는 형태 에서 벗어나야 한다. 또한 다양한 마케팅 수단과 기술경쟁력 강화로 인한 품질향상에 주력하여 시대의 변화에 능동적으로 대처하고 시장에서 경쟁우위를 확보하여야 한다고 주장한 바 있으며, 이는 본 연구가설을 지지하는 결과이다.
한국건설기업연구원(2013)의 브리핑 자료에서는 해외 건설투자를 통한 건설기업의 활성화 방안을 제시하면서, 경영자의 공격적이고 능동적인 의사결정을 촉구하고 있다.
이에 따르면, 최근 해외 건설시장에서 단순 도급사업보다 고도의 기술력과 관리능력을 요구하는 대규모 사업의 수요가 급증하고 있는 시점에서 종합사업관리 뿐만 아니라 리 스크 관리역량의 향상이 요구된다. ‘일회성’ 성격이 강한 국내 건설 업체들의 리스크 관리 모델을 특정 사업 및 수주 단계에 국한하지 않고, 글로벌 기업들과의 경쟁이 가 능한 수준까지 도달할 수 있는 프로세스의 표준화가 불가피하게 요구된다. 리스크 관 리의 실질적인 운영을 위해서는 ‘조직+절차+프로그램’의 시스템화와 함께 의사결정을
지원하는 결과물의 ‘요약’기능을 강화시킬 필요가 있다. 리스크 감수라는 과거의 해외 사업 진출전략에서 벗어나 사업관리 역량을 향상시킬 수 있는 표준화된 리스크 관리 프로세스 구축과 리스크의 정량화 방안 모색은 발주요건을 만족시키고 글로벌 기업과 의 경쟁에서 우위를 선점할 수 있는 준비 단계이다. 리스크 관리의 역량이 글로벌 수 준까지 도달하기 위해서는 경영진의 의지뿐만 아니라 훈련된 전문 인력의 확보를 위한 교육 프로그램의 구축이 글로벌 경쟁이 심화되는 해외 건설시장에 사전 대비할 수 있 어야 한다고 주장하고 있다.
또한 한국건설기업연구원(2013)은 불확실한 경영환경에 대응하는 ‘유연한 경영’과 저 성장의 장기화에 대응하는 ‘핵심 경쟁력 육성’을 강조하였다. ‘유연한 경영’은 사업에서 조직운영에 이르기까지 전반적인 유연성을 확보하는 경영체제이다. 불확실성이 높은 경영 환경하에서는 속도경영 및 의사결정의 민첩성도 중요하지만 사업 수행에 있어 발 생하는 예기치 못한 상황 변화에 대응하는 다양한 옵션을 확보하는 사업전략이 더욱 요구된다. 다음으로 원가경쟁력 제고 등 경영 위기에 대응하는 동시에 저성장 시대의 장기화에 따른 ‘핵심 경쟁력 확보’를 중요한 경영 계획의 방향으로 설정할 필요가 있 다. 저성장의 지속에 따른 기존 사업들의 경쟁 심화로 수익성 저하가 나타날 가능성이 높다. 따라서 새로운 사업에 대한 참여 기회의 포착도 중요한 경영계획 수립의 요소가 되어야 한다. 이를 위해서는 새로운 사업진출에 필요한 경쟁 요소의 파악과 함께 전략 적 참여를 위해 그에 부합하는 인력․재무․전략․경영관행 등 경영자원들의 핵심역량 을 파악, 적극적으로 육성할 필요가 있다.
통제변수에서도 건설기업과 여타 산업은 다소 다른 결과로 기업부실예측지수에 반영 되는 결과를 보였다. 종속변수 KS를 중심으로 살펴보면, 우선 SCORE는 전체기업과 유사기업은 매우 유의한 양(+)의 값으로 기업부실예측지수에 반영되지만, 건설기업의 SCORE는 유의하지 않는 결과로 나타났다. 이는 건설기업의 신용평점이 기업부실과 밀접한 설명관계를 가지지 못한다고 해석할 수 있다. 또한 건설산업의 SIZE와 DEBT 는 KS에 유의하게 반영되지 않았으며, 건설기업의 높은 소유집중도는 KS에 강한 양 (+)의 설명력을 보였다.
OTHERS(n=3,185) SAME(n=287) BUILD(n=104)
회귀계수 t통계량 p값 회귀계수 t통계량 p값 회귀계수 t통계량 p값
PERK -0.033 -3.088 0.002 0.025 0.420 0.675 -0.223 -2.417 0.018 SCORE 0.294 22.824 0.000 0.311 4.547 0.000 0.098 0.740 0.461 SIZE 0.233 18.699 0.000 0.010 0.140 0.888 -0.508 -3.473 0.001 DEBT -0.564 -44.05 0.000 -0.095 -1.349 0.178 0.282 2.146 0.035 BLOK 0.014 1.280 0.201 -0.071 -1.088 0.277 -0.027 -0.259 0.796 FOR 0.083 6.782 0.000 0.024 0.320 0.749 -0.122 -0.981 0.329 LONG -0.017 -1.579 0.114 0.012 0.199 0.842 -0.049 -0.331 0.741 IFRS 0.116 11.046 0.000 0.039 0.682 0.496 -0.337 -3.486 0.001 BIG -0.014 -1.257 0.209 0.033 0.550 0.583 0.410 3.287 0.001 수정R2
(F값,p값) 0.665(702.0, 0.000) 0.121(5.4, 0.000) 0.232(4.4, 0.000)