절충이론과 순서이론의 비교 *
具本一**․嚴英鎬***․全孝贊****
요 약
기업의 자본구조를 설명하는 대표적인 가설인 절충이론(Trade-off Theory)과 순서이론(Pecking Order Theory)의 우열을 가리기 위한 많은 실증 연구들은 크 게 두 단계로 발전해 왔다. 첫째는 각 이론이 기업의 최적 부채비율 결정에 고려될 것이라고 추천하는 기업 특성변수들이 부채비율을 얼마나 유의적으로 설명하는가를 검증하는 것이다. 둘째는 기업의 부채비율 조정 행태가 목표 부 채비율과 실제 부채비율 간의 차이와 자금부족액 둘 중 어느 것에 의해서 보 다 잘 설명되는지를 검증하는 것이다. 본 연구도 금융업을 제외한 우리나라의 상장기업들을 대상으로 이러한 검증을 실시하였다. 그 결과, 절충이론과 순서 이론을 대변하는 설명변수들이 유의적이기는 하지만 대체로 절충이론의 설명 력이 우수하다는 점을 확인하였다. 목표조정모형을 통한 절충이론의 검증에 서는 조정 속도가 상당히 크게 추정되어 모형에 대한 보다 확실한 지지가 가 능했다. 자금부족액을 이용한 부채비율 조정모형에 대한 검증에서는 전체 표 본이나 소기업 및 비재벌기업에서는 모형이 기각되지만 대기업이나 재벌기업 의 경우에는 지지된다는 점을 확인하였다.
핵심 주제어 : 부채비율, 자본구조, 절충이론, 순서이론, 목표조정모형 JEL 분류기준 : G32
* 최초심사일(2007년 10월 18일), 최종심사일(2008년 4월 8일)
** 연세대학교 경영대학, E-mail: kbi331@base.yonsei.ac.kr
*** 연세대학교 경영대학, E-mail: yeom@base.yonsei.ac.kr
**** 삼성경제연구소, E-mail: serijhc@seri.org
Ⅰ. 서 론
Modigliani and Miller(1958)의 연구에서 비롯된 자본구조 이론은 결국 제 가정 들이 완화되는 현실 세계에서는 최적 자본구조가 존재할 것이라고 주장한다. 이 후의 자본구조 관련 연구들은 최적 자본구조가 존재한다는 가정하에 이의 결정에 영향을 미치는 변수들을 발견하고자 했다. 이제까지의 연구에서 최적 자본구조 의 결정에 영향을 미치는 것으로 주장된 변수들은 대체로 세금 및 비부채성 세 금절감효과, 파산비용, 대리인비용, 정보비용 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 부채수준에 따라 발생하게 되는 모든 이득과 비용을 고려하여 기업이 최적 자본 구조를 선택하게 된다는 정태적 절충이론(Static Tradeoff Theory)으로 집약되었 다. 반면 Myers and Majluf(1984)는 경영자와 주주 사이에 존재하는 정보비대칭 을 가정하여 기업의 현실적인 자본조달 행위를 설명하려는 자본조달 순서이론 (Pecking Order Theory)을 통해 기업들은 자금이 부족할 때 가장 비용이 적게 드 는 조달 방법부터 사용하게 된다고 주장하였다. 이에 따르면 기업은 먼저 내부자 금, 다음으로 위험이 낮은 부채, 위험이 높은 부채, 마지막으로 주식발행을 통해 자금을 조달하게 되므로 최적 자본구조는 의미가 없는 것으로 보았다.
자본구조에 관한 많은 연구들은 두 이론을 대립적인 것으로 인식하고, 실증 분석을 통해 어느 가설이 지지되는가를 검증하였다. 그러나 실증 분석에 사용되 는 변수들의 선택이나 분석 기간 및 대상 기업의 차이에 따라 상이한 결과가 나 오는 등 실증 분석을 통한 이론의 우열 여부는 분명하지 못한 상태이다. 그런데 이 두 가설은 모두 논리적인 타당성이 있어서 기업의 자본 조달 결정에 모두 작 용하고 있을 가능성이 있다. 따라서 두 가설 중에서 어느 것이 옳고 어느 것이 그른가의 시각에서 가설 검증을 하기보다는 어느 가설이 기업의 자금 조달 행태 에 상대적으로 더 강한 설명력을 가지는가를 확인하는 것이 보다 현실적인 접근 일 것이다.
본 연구는 우리나라 기업들의 부채비율이 절충이론과 자본조달 순서이론에 의 해서 설명되는지 검증한다. 실증분석은 크게 두 가지이다. 첫 번째는 전형적인 정태모형의 검증으로써 부채 사용의 손익이나 정보 비대칭성을 반영하는 기업의
재무 변수들이 부채비율의 수준을 설명하는지를 검증한다. 두 번째는 부채비율 의 변동이 목표부채비율과 실제부채비율간의 차이 또는 자금부족액으로 설명되 는지 검증함으로써 기업의 부채비율 조정 행태가 절충이론이나 순서이론에 의해 서 설명되는지를 검증한다. 목표부채비율로서는 과거 3년치 평균 부채비율을 사 용하는 모형과 정태모형에 의한 최적부채비율에 관한 식을 모형에 대입하는 두 가지 대안을 채택하였다. 그리고 보다 정확한 판단을 위해 분석 대상 기업들을 기업규모나 재벌 집단 소속 여부 등에 따라 분류하여 실증 분석에 사용하였다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 제Ⅰ장에서는 본 연구의 목적과 내용 및 구성 을 간략하게 소개한다. 제Ⅱ장에서는 기존 연구들의 요약을 통해서 두 이론의 기 본 주장 및 실증분석에서의 검증 대상이 된 가정들을 소개하고 실증 분석 결과 들의 차이점을 소개한다. 제Ⅲ장에서는 실증분석을 위한 가설과 모형을 제시하 고 실증분석을 통해 어느 가설이 우리나라 기업들의 자본조달 행태를 더 잘 설 명하는지 살펴본다. 마지막으로 제Ⅳ장에서는 분석 결과를 요약하고 연구의 한 계를 지적하였다.
Ⅱ. 선행 연구
정태적 절충이론(Static Tradeoff Theory, 이하 STT)과 자본조달 순서이론(Pecking Order Theory, 이하 POT)의 초기 검증에서는 이 가설들에 따라 기업의 부채 수 준을 잘 설명할 수 있는 기업 특성 변수들을 찾는 데 초점을 맞추었다. 특히 각 설명 변수에 대해 추정된 회귀 계수의 유의성이나 방향성에 따라서 특정의 가설 을 지지하거나 기각하는 평가를 내렸다. 즉, 성장성이나 수익성 관련 변수들의 회귀계수의 부호가 SST에서 기대하는 것과는 반대되는 결과가 나왔을 경우 연 구자들은 이를 STT가 성립하지 않는 증거, 더 나아가 POT가 성립하는 증거로 주장하였다. 그러나 개별 변수와 부채 수준간의 관계가 STT의 예측과 상이하다 고 해서 POT가 성립한다는 충분한 증거는 될 수 없었다. 왜냐하면 상이한 부호 가 도출된 것이 변수 자체의 추정 오차 문제이거나 기업 특성을 제대로 반영하 지 못한 변수 선정에 원인이 있을 수도 있기 때문이다.
결국 POT가 성립한다는 것을 주장하기 위해서는 최적 자본구조가 존재하지 않거나 매우 불안정하다는 점을 증명해야 하는데, 이를 위해서는 최소한 POT를 근거로 하는 모형이 STT의 전형적인 모형에 비해 기업의 자금 조달 행태를 더 잘 설명해야 하는 문제로 귀착되었다. 부채비율이 변화하는 것이 STT에서 주장 하는 것처럼 최적 부채비율로의 회귀를 의미하는지, 아니면 POT의 주장처럼 부족 한 현금을 쉬운 수단부터 충당해 가는 과정에서 나타난 결과를 의미하는지를 검 증하는 것이 논의의 핵심이 되었다. 보다 구체적으로 설명하자면 STT에서는 부 채의 평균 - 반전(mean-reverting)현상 여부를 통해 기업이 어떤 목표 부채비율을 의식한 자본 조달을 행하고 있는지를 검증하고 있으며, POT에서는 자금부족액 과 부채비율간의 관계에 대한 실증분석을 통해 이론의 타당성을 검증하고 있다.
1. 주요 이론적 주장과 실증분석
STT에서는 기업의 성장 기회가 낮고 수익성이 높으며 규제 수준이 높고 청산 가치가 높을 때 부채 수준이 증가한다고 주장하였다(Jensen and Meckling 1976;
Kim and Sorensen 1986; Chaplinsky and Nihaus 1990). 먼저 성장성이 높은 기업 은 여러 투자안에 투자할 기회가 많기 때문에 부채를 발행하여 최적 투자안에 투자하기보다는 주주가치를 극대화할 수 있는 투자안에 한정하여 투자하려 할 수 있다. 이와 같은 과소 투자의 결과 주주와 채권자 사이의 대리인 문제로 인해 높은 대리인비용이 발생할 수 있으므로 성장성이 높은 기업은 낮은 부채비율을 유지하게 되는 것이다. 둘째, 수익성이 높은 기업은 현금유입이 많아지고 경영자 들이 유용할 수 있는 자금의 양이 늘어나게 되는데, 이로 인해 지분의 대리인비 용이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해서 수익성이 높은 기업의 경 우 부채 사용을 확대하게 된다(Jensen 1986; Graham 2000).1) 셋째, 규제 수준이 높은 기업은 규제 자체가 일종의 진입장벽으로 작용하므로 상대적으로 경쟁이 제한된다. 따라서 해당 기업들은 파산의 위험이 감소하게 되므로 높은 부채비율
1) 그러나 STT에서 주장하는 수익성과 부채비율과의 관계는 단기수익성의 경우에 국한된다. 따 라서 POT에서 주장하는 수익성과 부채비율과의 역의 관계가 STT의 주장과 반드시 상반되는 것은 아니다.
을 유지할 수 있다(Jensen and Meckling 1976; Bowen, Daly and Huber 1982). 넷 째, 청산가치가 높은 기업은 담보로 사용할 수 있는 자산이 많다는 것을 의미하 므로 이를 토대로 보다 많은 부채를 사용할 수 있을 것이다(Harris and Raviv 1990; Bradley, Jarrell and Kim 1984; Long and Malitz 1985).
POT에서는 기업의 수익성이 낮을수록, 현금유입이 감소할수록, 정보비대칭이 클수록 부채수준이 증가한다고 주장하였다(Myers 1984; Kester 1986; Titman and Wessels 1988).2) 먼저 수익성이 높은 기업은 내부에 축적된 자금이 많은데, 내부 자금 조달비용이 외부자금 조달비용에 비해 상대적으로 낮기 때문에 내부자금을 우선적으로 사용하게 된다. 따라서 수익성이 높은 기업일수록 부채비율이 낮게 된다. 둘째, 현금유입이 많은 기업은 내부 축적 자금도 많아지게 되므로 수익성 이 높은 기업과 같이 부채비율이 낮게 된다(Myers 1984; Long and Malitz 1985;
Titman and Wessels 1988; Rajan and Zingales 1995). 셋째, 정보비대칭이 큰 기업 은 주식을 발행할 경우 정보비대칭이 작은 기업에 비해 높은 비용이 소요된다.
따라서 주식발행보다 부채발행을 선호하게 될 것이므로 부채비율이 높아지게 된 다(Myers and Majuluf 1984). 한편 성장성에 대해서는 단기와 장기에 따라 상이 한 결과가 나타난다. 단기 성장성이 높은 기업은 부채조달에 있어 여타 기업에 비해 상대적으로 유리한 입장에 있고 외부자금이 많이 소요되므로 부채사용이 늘어나게 된다. 반면 장기적으로 볼 때는 성장기회가 많다고 하더라도 내부자금 에 비해 상대적으로 비용이 높은 외부자금을 지속적으로 사용하는 것은 부담이 커지므로 부채사용을 줄이려고 할 것이다. 이에 따라 단기 성장성은 부채비율과 정의 관계가, 장기 성장성은 부채비율과 역의 관계가 나타난다.
두 이론에서는 수익성과 부채수준과의 관계에서 상반된 예측과 실증 결과를 나타내고 있다. 그러나 실증분석을 한 논문들을 비교해 보면 수익성이 두 이론 사이 의 결정적인 차이가 아니라는 것을 알 수 있다. POT에서는 Titman and Wessels (1988)의 경우 매출액 영업이익률과 총자산 영업이익률을 수익성의 대용변수로 사용하였으며, 그 결과 수익성과 시장가 부채수준은 역의 관계를 나타냈으나 장 부가 부채수준과는 유의성있는 역의 관계가 나타나지 않았다. Rajan and Zingales
2) POT는 성장성과 부채수준과의 관계에 대해서 Myers(1984) 등이 지적했듯이 장기와 단기에 있어서 각각 상이한 주장을 하고 있다.
(1995)의 경우에도 자산수익률을 수익성의 대용변수로 사용한 결과 분석대상인 7개 국가 가운데 6개 국가에서 수익성이 부채수준과 역의 관계를 나타냈으나, 1% 유의수준에서 유의성있는 역의 관계가 나타난 국가는 장부가 부채의 경우 3 개국, 시장가 부채의 경우 4개국에 그쳤다. 한편 STT에서 Graham(2000)은 수익 성을 현금흐름(장기)과 유동성(단기)으로 보고 현금흐름은 자산수익률을, 유동성 은 당좌비율과 유동비율을 각각 대용변수로 사용하여 분석하였다. 또한 종속변 수로는 부채수준 대신 한계 이자수익이 하락하는 지점의 이자율을 사용했다. 그 결과 자산수익률은 부채수준과 역의 관계가 있는 것으로 나타났으나 당좌비율이 나 유동비율의 경우 부채수준과 정의 관계가 나타났다.
결국 두 이론의 가장 분명한 차이점이라 할 수 있는 수익성의 경우 대용변수 로 사용된 변수의 성격이나 기간에 따라 상반되는 결과가 도출될 수 있는 것으 로 판단된다. Titman and Wessels(1988)는 이와 관련해서 기업 특성이라는 관찰 불가능한 항목을 측정하는 데는 여러 가지 대안들이 있으며, 연구자가 어떤 변수 를 선택했는가에 따라 결과가 상이할 수 있다고 지적하였다. 또한 한 변수가 다 른 변수들과 완전한 독립성을 갖기 어렵기 때문에 선택된 설명변수들은 기업의 여러 가지 특성들을 동시에 반영할 수도 있다고 주장했다. 결과적으로 POT는 부 채수준과 수익성과의 관계가 STT에서 주장하는 관계와 상이하게 도출된다는 점 을 통해 STT의 이론 및 현실 설명력에 의문을 제기하였으나, 이 같은 사실만으 로 POT의 우위를 입증하는 데까지 이르지는 못하였다.
2. 최적 자본구조로의 회귀 대 정보 비대칭 효과
STT에서는 목표 부채비율이 존재한다고 가정한다. 실제 부채비율이 목표에서 벗어났을 때는 목표 부채비율로 회귀하려는 성향을 갖게 될 것이므로 부채비율 의 평균 - 반전 현상이 관찰될 것이라고 주장한다. POT에서는 자본조달 수단들 간에는 비용의 차이가 있는데, 정보 비대칭 문제가 그 차이를 초래한다고 본다.
기업이 부족한 자금을 조달할 때 사내 유보금을 우선적으로 사용하고, 모자라는 부분은 우선 부채로 충당할 것이므로, POT는 유보금으로 충당되지 못한 자금 부 족분이 부채비율의 변동을 가장 잘 설명할 것이라고 기대한다.
부채비율의 평균 - 반전 여부를 검증한 연구로는 Jalilvand and Harris(1984), Hovakimian, Opler and Titman(2001) 등이 있다.3) Jalilvand and Harris(1984)는 1966년에서 1978년까지 108개 기업을 대상으로 장기부채, 단기부채, 유동자산, 신주발행, 배당 등이 장기 목표를 향해 조정되는지 여부를 분석하였다. 분석 결 과 장기 목표비율이 존재하는 것으로 나타났으며 기업에 따라 특정한 패턴이 발 견되었다. 즉, 대기업들은 중소기업에 비해 목표 부채비율로의 조정이 더 빨랐으 며 장기부채를 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 또한 대기업들은 중소기업보다 자기자본의 목표수준으로의 조정이 더 늦었으며 보통주나 우선주 발행을 더 적게 하는 것으로 나타났다. 기업들의 자기자본의 목표수준으로의 조정은 주가가 높 을 때 활발한 유상증자를 통해 더 빨리 이루어졌다. Hovakimian, Opler and Titman (2001)은 1979년부터 1997년까지 39,387개 기업을 대상으로 먼저 부채비율을 결 정하는 설명변수들의 회귀분석(1단계)을 통해 목표 부채비율을 구하고, 목표 부 채비율과 기타 변수들을 설명변수로 하여 부채조달 규모를 설명(2단계)하였다.
그 결과 기업들이 자본구조를 조정할 때 목표 부채비율을 고려하는 것으로 나타 나 STT를 지지하고 있다. 기존 연구들과 특별히 다른 점은 기업의 수익성과 주 가에 따라 목표 부채비율이 변한다는 것을 발견하였다는 것이다.
POT에서 주장하는 정보의 비대칭 효과에 대한 연구로는 Narayanan(1988), Cadsby, Frank and Maksimovic(1990, 1998) 등이 있다.4) Narayanan(1988)은 세금 이나 대리인비용이 없더라도 정보의 비대칭 상황을 가정할 경우에는 부채를 사 용하는 것이 개별 기업에 유리할 수 있다는 사실을 증명했다. Cadsby, Frank and Maksimovic(1990)은 Myers and Majuluf(1984)의 이론적 논의를 모의실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 기업 형태에 대한 정보가 알려진 경우(정보의 비대칭이
3) Jalilvand and Harris(1984)의 연구에서는 설명변수로 목표 부채비율과 전기의 부채비율과의 차이를 설정하였고 그 차이가 조정되는 속도를 조정계수로 나타냈다. 한편 전체 외부자금 수 요를 또 다른 설명변수로 설정함으로써 기업의 자금수요는 목표수준과 전기의 수준과의 차 이와 함께 여타 외부자금 수요를 고려하여 이루어진다는 점을 주장했다.
4) POT에서는 정보의 비대칭성을 설명하는 또 다른 방법으로 주식발행 이후 기업들의 주가가 하락하는 실증결과를 제시하였다. 그러나 Harris and Raviv(1991)에 따르면, STT에서도 대리 인 비용 이론을 통해 동일한 실증결과가 주장되고 있어, 두 이론을 구별하는 연구로 소개하 지 않았다.
없는 경우) 균형 투자수준은 이론적 예측치와 일치했으나, 기업 형태에 대한 정 보가 알려지지 않은 경우(정보의 비대칭이 있는 경우)에는 기업의 형태에 관계 없이 단일한 투자수준이 형성되거나 우량기업이 시장에서 이탈하는 현상이 나타 났다. Cadsby, Frank and Maksimovic(1998)은 현실적인 금융시장의 모습을 반영 하기 위해 사전에 보다 단순화된 실험을 경험한 경험자들과 미경험자들로 투자 자를 분리하여 균형 투자수준이 어떻게 결정되는지 분석하였다. 결과적으로 이 들은 정보 신호가 늘어나게 되면 결과들이 복잡성을 띠면서 POT의 예측을 부분 적으로만 지지한다고 수정 발표하였다.
STT와 POT의 논쟁은 최근에 와서 최적 자본구조의 존재 여부나 그 결정요인 을 찾기보다는 자본 조달의 과정을 추적하는 형태로 발전하게 되었다. 즉, 일정 시점에서 재무구조와 기업특성과의 관계를 설명하는 정태적인 연구에서, 자본구 조의 변경을 초래하는 동태적인 자본조달 행태를 설명하려는 연구로 넘어가게 된 것이다. 이는 정태적인 연구만을 통해서는 두 이론의 우열을 가려내는 데 한 계가 있으며, 두 이론의 궁극적인 차이인 부채수준 결정의 가장 중요한 원인을 찾기 위해서도 자본조달 과정에 연구의 초점을 맞춰야 했기 때문이다.
Shyam-Sunder and Myers(1999)는 STT와 POT 모형을 동시에 실증 분석한 결과 STT보다 POT가 기업의 자본조달 행태를 더 잘 설명한다고 주장하였다. 이들은 1971년부터 1989년까지 157개 기업을 대상으로 STT와 POT를 동시에 검증하였 다. 이 연구는 장기부채 조달을 재무부족액의 함수로 설명(POT)하였고, STT보다 는 POT가 기업의 부채조달 행태를 보다 정확하게 설명하는 것으로 결론지었다.
그러나 Chirinko and Singha(2000)은 Shyam-Sunder and Myers(1999)의 검증 방 법론에 의문을 제기하였다. Shyam-Sunder and Myers(1999)에 따르면 POT는 부 채변화와 재무부족액의 회귀계수는 1이 될 것으로 예측하고 있으나, Chirinko and Singha(2000)은 모형이 POT를 따르더라도 계수가 1이 아닌 경우와 모형이 POT를 따르지 않더라도 계수가 1과 유사한 값을 가질 수 있는 경우가 존재할 수 있음을 보임으로써 이를 감안한 새로운 검증방법이 필요하다고 주장하였다.
한편 Frank and Goyal(2000)은 1980년부터 1998년까지 공공산업(전기가스 업종) 과 금융업을 제외한 기업들을 대상으로 Shyam-Sunder and Myers(1999)가 사용한 POT의 검증방법을 사용하여 실증분석하였다. 분석 결과 과거 부채비율이 부채
비율의 변동에 영향을 미치며, 그들 사이에 역의 관계가 있는 것으로 나타나 STT 가 POT에 비해 우세하다고 결론지었다.
Fama and French(2002)는 STT와 POT의 예측에 대해 검증을 실시하였다. 이들 은 부채비율은 평균 반전한다는 STT의 예측과 자본조달 결정은 수익성과 투자 기회의 단기 변동에 반응한다는 POT의 예측을 동시에 검증하였다. 이를 위해 1965년부터 1999년까지 3000개 이상의 기업을 대상으로 수익성(이자 및 세금 지 급전 이익, 이자지급전 및 세후 이익), 투자기회(시장가치 대 장부가, 총자산에 대한 연구개발비 비중, 자산증가율), 변동성(총자산의 장부가) 등을 설명변수로 하여 회귀 분석하였다. 그 결과 POT의 예측처럼 부채비율은 수익성과 역의 관계 가 있으며, 이익과 단기 투자의 변동성이 부채에 의해 흡수되는 현상을 확인하였 다. 그들은 그와 동시에 STT를 지지하는 부채비율의 평균반전 현상도 확인하여 부채비율 결정에 STT와 POT가 동시에 작용하고 있음을 보였다.
3. 국내 연구
1990년대 중반까지 국내 연구는 대부분 정태적인 자본구조 결정모형에 관심 을 두었다. 선우석호(1990), 박성태(1990), 김원기(1994) 등은 다양한 변수들을 대 상으로 기업의 부채비율과의 관계를 검증함으로써 최적 자본구조를 결정하는 요 인들을 도출하고자 했다. 선우석호(1990)의 연구에서는 자산수익률이 부채비율 과 역의 관계를 갖는 것으로 나타나 POT의 주장을 일정 부분 뒷받침하고 있다.
박성태(1990)와 김원기(1994)는 대체로 STT를 지지하는 결과를 얻었다. 또한 신 동령(1990), 신동령(1993), 공재식(1998) 등은 우리 나라의 기업환경 관련 특성을 추가하여 개별기업의 자본구조를 설명하고자 했다. 특히 신동령(1993)은 수익성 과 부채비율간의 역의 관계를 확인하여 부분적으로 POT를 지지하고 있으나, 전 반적인 결과는 두 이론을 동시에 지지하고 있다.
최선호(1990), 황선웅․김종대(1996), 한광환․곽세영(1998), 곽세영․한광환 (2000), 이원흠․이한득․박상수(2001) 등은 주로 POT를 실증분석하거나 STT의 설명력과 비교하기 위해 동태적인 자본조달모형을 제시했다. 최선호(1990)는 여 유자금의 유무가 기업의 자본조달 결정에 영향을 미치지만 자본조달 과정에서
기업들은 부채비율을 고려하는 것으로 나타나 POT와 STT 모두를 부분적으로 지지하고 있다. 황선웅․김종대(1996)는 유형고정자산이 부채비율과 정의 관계 를 가지고, 수익성과 부채비율이 역의 관계임을 보여 POT의 주장을 상당부분 지 지하였다. 한광환․곽세영(1998)은, 기업들은 장기 목표 자본구조를 정하고 이를 달성하기 위해 외부자본을 조달하면서도 추가적인 자본조달이 요구될 때는 POT 에 의해 행동하는 것으로 보아 두 이론이 기업의 자본조달 행태를 상호보완적으 로 설명하고 있다고 주장했다. 이원흠․이한득․박상수(2001)에서는 단기차입, 회사채, 장기차입 모두 자금소요액과 정의 관계를 갖는 것으로 나타나 POT를 지 지하고 있다.
윤봉한(2005)은 Fama and French(2002)의 검증 방식을 활용하여 우리나라 기 업들의 자본조달 행태를 분석하였다. 그 결과, STT와 POT가 모두 어느 정도 설 명력이 있음을 보였으나, 어느 가설이 더 주도적인 역할을 하는가에 대한 판단은 유보하였다. 특히 부채비율의 유의적인 평균반전 현상을 확인하였으나, 목표부 채비율로의 조정 속도가 매우 느려서 SST가 지지되는지는 확언하기 어렵다는 입장을 피력하였다. 김석진․박민규(2005)는 Frank and Goyal(2003)의 실증모형 을 우리나라 기업들에 적용하여 POT에 대한 검증을 시도하였다. 그 결과, 자금 부족액이 부채비율의 변동에 유의적인 설명력을 가지기는 하지만 다른 설명변수 들을 압도할 정도는 아니어서 POT가 확실히 지지된다고 보기는 어렵다는 결론 을 내렸다.
Ⅲ. 실증분석
1. 자료 및 설명변수
본 연구의 분석대상 기간은 1989년부터 2004년까지 16년간이며 이 기간 동안 존속한 금융업을 제외한 전 업종에 소속되어 있는 상장기업들을 대상으로 하였 다. 부채비율은 (유동부채+고정부채) / (부채+자기자본)으로 구했다. 장부가 부채 비율과 시장가 부채비율을 모두 고려하였는데, 장부가 부채비율은 장부가 부채
에 장부가 자기자본을 더하여 부채 및 자본합계를 구하였고, 시장가 부채비율은 장부가 부채에 시장가격으로 평가한 자기자본을 더하여 총자본을 구하였다. 장 부가 또는 시장가 부채비율에 따른 실증분석 결과의 차이는 거의 없어서 본 논 문에서는 시장가 부채비율을 사용했을 때의 분석 결과를 제시하였다.
설명변수는 세 가지 차원에서 선정하였다. 첫째, STT와 POT에서 주장하는 특 성변수들을 고려하였다. STT는 부채비율의 평균 - 반전현상을 통해 최적 자본구 조가 존재함을 설명하고 있다. 이에 따르면 목표부채비율과 실제 부채비율간에 차이가 발생할 경우 기업들은 목표부채비율로 복귀하려고 할 것이며 그 과정에 서 기업의 부채비율은 일종의 평균을 따라 변동하게 된다는 것이다. 평균 - 반전 현상을 분석함에 있어서 발생하는 현실적 제약조건은 한 기업의 목표부채비율을 측정하기 어렵다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 연구에서는 다양한 방법이 사 용되었다. 첫째는 각 기업의 과거 일정기간 동안의 부채비율을 평균하는 것이다.
즉, 과거 부채비율의 이동평균을 구하는 방법으로 최근의 부채비율이 현재의 부 채비율을 설명할 수 있다고 가정하고 있다. Javilvand and Harris(1984)의 경우 3 년간의 이동평균을 목표부채비율로 사용한 바 있으며, Shyam-Sunder and Myers (1999)의 경우 3년 및 5년 이동평균을 목표부채비율로 사용하였다. 반면 Frank and Goyal(2003)은 목표부채비율이 전년도의 기업 특성과 일정한 선형관계를 가 지고 있다는 가정하에 목표부채비율을 추정하는 방법을 사용하였다. 본 연구에 서는 기업별로 과거 2년 및 3년간의 부채비율을 평균한 값을 사용했는데, 두 경 우의 실증분석 결과에 별다른 차이가 없어서 3년간 평균치를 사용한 결과만 소 개한다. 한편 POT에서는 재무부족액이 기업의 부채비율 결정에 있어 가장 큰 변 수라고 주장하고 있다. 따라서 POT가 성립하기 위해서는 재무부족액으로 유의 적인 설명이 가능해야 한다. 재무부족액(DEF)은 (현금배당금+순투자액+순운전 자본 증가액+유동성 장기부채-세후 영업현금흐름)을 총자산으로 나누어 사용하 였다.
둘째, 기업의 특성을 반영하는 변수들로서 자산의 유형성(tangibility), 성장성 (growth), 규모(size), 수익성(profitability), 비부채성 감가상각 요인 등 5가지인데 성장성은 장기성장성과 단기성장성으로 나누어 변수를 선정하였다. 기업 특성에 관한 변수들은 Harris and Raviv(1991), Rajan and Zingales(1995), Frank and
Goyal(2003) 등 많은 연구자들이 선정한 기업의 부채비율 설명 및 최적 자본구 조 결정변수들 가운데 의미 있다고 판정된 변수들을 대상으로 선정하였다.
자산 유형성(TGB)은 담보가 될 수 있는 자산이 어느 정도 되는가 하는 것을 측정하기 위한 것이다. STT에서는 유형자산이 담보의 역할을 하여 부채차입을 용이하게 하므로 유형자산이 많을수록 부채비율이 높을 것으로 예상한다. 반면 POT에서는 유형자산을 적게 가진 기업일수록 정보비대칭의 면에서 더욱 심각한 문제가 발생한다고 가정한다. 따라서 유형자산이 적은 기업은 증자에 비해 정보 비대칭에 의한 비용이 적은 부채로 필요한 자금을 조달하므로 부채비율이 높을 것으로 예상한다. 본 연구에서는 총자산에서 차지하는 고정자산의 비중을 사용 하여 유형성을 측정하였다.
성장성의 대용변수로 시장가 대 장부가 비율(MTB: market-to-book ratio)과 총 자산증가율 및 매출액증가율이 고려되었다. 시장가 대 장부가 비율이 높은 기업 은 장기적으로 많은 투자기회를 가진 것으로 간주하여 STT나 POT 모두에서 부 채를 많이 사용하지 않을 것으로 예상한다. 또한 기업들은 현재의 수익성이나 장 부가에 비해 주가가 높은 시기(높은 시장가 대 장부가비율)에 주식을 발행하는 경향이 있다. 주식을 발행하면 부채비율이 낮아지게 되므로 시장가 대 장부가 비 율과 부채비율이 역의 관계를 가질 것으로 예상된다. 한편 단기 성장성도 의미 있는 설명변수가 될 수 있다. 단기 성장성이 높은 기업은 신속한 투자를 위해 차 입에 의존할 가능성이 크므로 POT에서는 정의 관계를 가질 것으로 예측한다. 이 는 장기 성장성의 경우와는 상반된 것이어서 장기 및 단기 성장성 변수들을 모 두 고려하는 것이 필요하다. 이에 따라 2년간의 총자산증가율이나 매출액증가율 을 단기 성장성의 대용변수로 고려했는데 이들 간의 상관관계가 매우 밀접하여 최종적으로는 매출액증가율(GS)을 단기 성장성 변수로 채택하였다.
기업규모는 파산가능성의 대용치로 사용된다. 우리나라의 경우 대기업들은 파 산에 의해 이해 관계자들뿐만 아니라 해고 등에 따른 사회적 비용이 많이 발생 하므로 파산의 가능성이 낮았고 이로 인해 높은 부채비율을 유지할 수 있었다고 간주된다. 또한 대기업들은 일반적으로 유형성에서 반영된 것 이상으로 고정자 산이 많아 부채를 확보할 수 있는 능력이 높으며, 중소기업에 비해 은행 등 금융 기관과의 관계가 밀접하므로 더 많은 부채를 조달할 수 있다. 결국 규모가 큰 기
업일수록 부채비율이 더 높을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 각 기업의 매출액 또는 총자산에 자연로그를 취한 변수를 고려하였는데, 매출액 변수(LnS)가 다른 변수들과의 상관성이 낮아서 이를 채택하였다.
수익성(PRF)은 다양한 해석이 가능한 변수이다. SST에 따르면 수익성이 높은 기업들은 법인세를 절감하기 위해 부채비율을 높게 유지한다. 반면 POT에서는 수익성이 높은 기업의 경우 발행비용이 저렴한 내부유보를 늘릴 것으로 간주하 여, 부채비율과 수익성이 역의 관계를 가질 것이라고 주장한다. 하지만 Frank and Goyal(2003)에 따르면 현재의 수익성이 투자기회에 대한 대용변수이므로 부 채비율과 수익성이 역의 관계를 가질 수 있을 것으로 보고 있다. 투자기회에 대 한 대용변수로는 일반적으로 시장가 대 장부가 비율이 사용되나 오차가 발생할 수 있으므로 수익성이 그 역할을 할 수 있다는 것이다. 둘째는 Fischer, Heinkel and Zechner(1989)의 주장대로 부채비율을 변경하는 데 고정비용이 든다는 점을 들 수 있다. 기업들이 수익을 얻을 경우 단기적으로 부채를 갚게 되는데 이 때 부채비율이 자동적으로 낮아지게 되는 것이다. 따라서 STT가 성립하는 경우에 도 부채 조정비용을 고려할 때 수익성이 높은 기업의 부채비율이 낮아질 수 있 다는 것이다. 본 연구에서는 일단 수익성과 부채비율간의 역 상관성이 POT를 지 지하는 것으로 해석하였다. 수익성 변수로 매출액경상이익률과 총자본경상이익 률을 고려하였는데, 역시 다른 변수들과의 상관성이 낮은 매출액 경상이익률을 최종적으로 선택하였다.
마지막으로, 비부채성 세금효과를 초래하는 변수를 고려하였다. 비부채성 세 금효과가 큰 기업일수록 부채사용에 따른 세금효과를 얻을 필요성이 감소하게 되므로 부채비율과는 역의 관계가 있을 것으로 예상된다. 비부채성 세금효과 (DP) 변수는 각 기업의 감가상각액을 총자산으로 나눈 수치를 사용하였다.
한편 기업들의 정보비대칭 정도 및 파산가능성의 차이 등을 고려하기 위해 규 모별로 대상 기업을 분류하였다. 전체 기업을 매출액 크기 순으로 3등분하여 가 장 큰 규모집단을 대규모기업, 가장 작은 규모집단을 소규모기업으로 분류하였 다. 기업을 규모별로 나누는 이유는 소규모기업일수록 정보의 불투명성이 높아 정보비대칭이 상대적으로 더 높을 것으로 판단되었기 때문이다. 반면 대규모기 업의 경우 파산의 위험성이 상대적으로 낮은 데다 정부의 각종 지원정책으로 인
해 잠재적인 파산비용이 상대적으로 작게 발생한다. 따라서 소규모기업 및 대규 모기업으로 나누어 분석한 모형에서는 전체 기업을 대상으로 한 모형에 비해 POT의 특성이 보다 잘 나타날 것으로 예상할 수 있다. 그리고, 10대 기업집단(재 벌)에 속한 기업들의 경우에도 파산가능성이 상대적으로 낮기 때문에 이를 기준 으로 표본기업들을 재벌기업과 비재벌기업으로 분류하여 분석하였다.
실증분석에 사용된 변수들에 대한 기초통계량은 <표 1>에 요약되어 있다. N은 표본의 수, L은 부채비율이며, 앞에서 소개한 설명변수들의 정의는 다음과 같다.
TGB MTB GS LnS PRF DP
: : : : : :
고정자산비율
시장가 대 장부가 비율 매출액증가율
매출액의 자연로그 매출액경상이익률 감가상각률
<표 1> 기초통계량
N L
(시장) L
(장부) TGB MTB GS LnS PRF DP
전 체 5592 0.685 0.653 0.536 0.971 0.155 18.815 0.187 0.029 대기업 2771 0.734 0.667 0.577 0.923 0.168 19.838 0.007 0.029 소기업 2821 0.637 0.640 0.496 1.019 0.142 17.810 0.378 0.029 재 벌 1050 0.741 0.687 0.627 0.964 0.288 20.599 0.0004 0.033 비재벌 4542 0.672 0.646 0.515 0.973 0.124 18.403 0.230 0.029
다음으로 다중공선성의 문제 여부를 살펴보기 위해 설명변수들 사이의 상관관 계를 구해 보았다. 앞에서 이미 설명했듯이 매출액증가율과 총자산증가율, 매출 액 자연로그와 총자산 자연로그, 경상이익/매출액과 경상이익/총자산 사이에는 각각 높은 상관관계가 있어서 이들 각각에 대해서는 매출액 대비 설명변수들을 채택한 결과를 제시하였다. 시장가/장부가 비율과 매출액증가율은 모두 성장성
관련 변수이지만, 각각 장기 및 단기 성장성을 대표한다고 볼 수 있으며 둘 사이 의 상관관계가 높지 않아서 모두 설명변수로 사용하였다. 이 밖에 다른 설명변수 사이에도 상관관계가 크게 높지는 않아 회귀분석에 있어 다중공선성 문제가 심 각하지는 않을 것으로 판단된다. 다만 MTB와 PRF간의 음의 상관성이 높은데, 수익성이 높은 기업의 경우에 오히려 주식의 시장가치에 비해 장부가치가 높다 는 점은 의외로 보이지만, 수익성은 단기의 실현 수익성이고 주식의 시장가치는 현재에 대비한 미래의 이익 성장을 반영한다고 보면 이해될 수도 있는 현상이다.
DEF는 부채비율 조정모형의 검증에 사용될 자금부족액을 나타낸다.
<표 2> 설명변수들 간의 상관관계
MTB GS LnS PRF DP DEF
TGB ‐-0.078 ‐-0.014 0.222 ‐-0.010 0.266 0.007
MTB 0.003 ‐-0.183 ‐-0.351 0.096 0.048
GS 0.023 0.045 ‐-0.004 -0.004
LnS 0.093 0.115 -0.076
PRF ‐-0.071 -0.003
DEF 0.041
기업들이 가격 순응자라면 증자의 시점에 대한 고려(market timing)는 불필요 하겠지만 현실적으로 기업들은 증시가 활황일 때 활발한 유상증자를 통해 자금 을 조달한다. 이러한 행태가 순전히 부채비율의 조정을 의도한 것일 수도 있고 투자에 필요한 자금을 고평가된 주가를 활용하여 저렴하게 확보하려는 동기를 반영할 수도 있다. 증시 활황에 편승한 증자가 이 두 가지 목적을 모두 추구하고 있을 가능성이 있지만, 그러한 증자 활동이 부채비율의 조정을 의도한 것이 아니 라는 가정하에서 보수적으로 부채비율 조정모형의 타당성을 검증해 볼 필요도 있다. 본 연구에서는 표본기간 동안 주식시장의 연도 별 주가상승률과 유상증자 규모를 비교하여 그 활동이 가장 활발하였던 연도에는 더미 변수를 부과한 조정 모형도 검증하였으며, 타이밍이 고려되지 않은 모형의 추정 결과와 비교하였다.
연도 별 주가상승률과 증자규모는 <표 3>에 제시되어 있으며, 더미 변수가 부과 된 기간은 1998, 1999, 2001, 2003년이다.
실증분석 기간은 1997년도의 경제위기와 이어진 정부의 부채비율 강제 조정 기간이 포함되어 있다. 그러한 강제 조정이 아니더라도 경제위기 이후 우리나라 기업들의 재무정책이 공격적인 기업 확장을 뒷받침하던 것에서 안정과 수익성을 중시하는 쪽으로 선회하였다는 평가가 있다. 이러한 구조적 변화가 실증 분석에 미칠 수 있는 영향을 감안하여 표본기간을 1997년을 기준으로 전과 후로 나누어 동일한 모형들을 추정해 보았다.
<표 3> 연도별 주가상승률과 유상증자 규모
연도 유상증자
규 모
KOSPI 상승률
유상증자 규모 순 위
KOSPI 상승률 순 위
1990 83,818 -0.223 14 14
1991 220,742 -0.122 8 12
1992 83,708 0.111 15 8
1993 149,326 0.277 11 6
1994 410,087 0.186 6 7
1995 153,526 -0.141 10 13
1996 192,254 -0.262 9 15
1997 120,540 -0.422 13 16
1998 2,715,993 0.495 1 3
1999 1,996,436 0.828 2 1
2000 419,043 -0.509 5 17
2001 812,997 0.375 4 4
2002 409,812 -0.095 7 11
2003 1,164,055 0.292 3 5
2004 42,844 0.105 17 9
2005 135,185 0.540 12 2
2006 63,841 0.040 16 10
2. 모형의 설정과 추정 결과
가. 기본 정태 모형
기업의 자본구조 결정을 설명하려는 초기의 실증 연구들은 다양한 설명변수들 을 사용했지만, 가장 보편적으로 사용된 것들은 앞 절에서 소개한 자산 유형성, 장기 및 단기 성장성, 기업규모, 수익성, 비부채성 감가상각비 등 여섯 개의 기업 특성변수들이다. 본 연구에서도 아래의 식(1)과 같은 회귀식을 추정하여 정태적 STT와 POT의 유의성을 검증한다.
Lt = β0 + β1 TGBt + β2 MTBt + β3 GSt + β4 LnSt + β5 PRFt + β6 DPt + εt (1)
실증분석의 결과는 <표 4>에 요약되어 있다. 전체 표본을 대상으로 한 추정식 의 결정계수는 0.071로 설명력이 높지 않은데, 이 점은 이 주제에 대한 대부분의 실증 연구들이 공통적으로 보여주는 현상이다. 변수들의 유의성을 보면 단기성 장성을 제외하고는 모두 유의적이다. 자산의 유형성이 높을수록 부채비율이 높 고, 장기성장성이 높을수록 부채비율이 낮고, 규모가 큰 기업일수록 부채비율은 높다. 이러한 결과는 STT의 예측에 매우 잘 부합되는 것이다. 감가상각비가 많 은 기업일수록 부채비율이 낮은 점도 STT에 부합된다. 그리고 수익성이 높을수 록 부채비율이 낮아서 단순한 의미의 POT도 지지된다. 그러나 POT의 검증을 위 해 사용된 매출액 증가율로 파악한 단기 성장성에 대해 부채비율의 정의 유의성 을 보이지 않아 POT가 강하게 지지되지는 않는다. 높은 수익성에 의한 낮은 부 채비율이 과연 POT를 지지하는 증거로 간주될 수 있는가에 대한 논란을 감안 하면 이 분석 결과는 대체로 STT를 강력하게 지지하는 쪽으로 해석되어야 할 것이다.
표본을 집단 별로 나눈 분석 결과에서 주목할 만한 점은 다음과 같다. 각 집단 별 추정식의 결정계수 값을 보면 대기업과 재벌기업들의 경우가 소기업이나 비 재벌기업들의 그것에 비해 상당히 높아서 이러한 기업들이 이론에 좀 더 부합하 는 자본구조 결정 행태를 보인다고 해석할 수 있다. 매우 특이한 점은 대기업이
나 재벌기업의 경우에는 자산 유형성과 부채비율의 관계가 STT의 예측과 어긋 난다는 점이다. 이 점은 이들 기업은 신용도가 높거나 지급보증을 통한 신용보완 이 가능하여 담보가 차입 능력을 결정하는 중요한 요인이 아닐 것이라는 추측과 부합한다. 추정된 계수가 유의적인 음의 값을 가지는 이유를 추측하자면, 대기업 이나 재벌기업들은 고정자산 비중이 높아서 영업레버리지가 높을수록 낮은 부채 비율을 유지하여 자기자본의 총위험 수준을 통제하고 있다는 해석이 가능하다.
<표 4> 기본 정태모형의 추정 결과
전 체 대기업 소기업 재벌 비재벌
0.075 -0.077 0.196 -0.084 0.102
(4.61) (-3.78) (7.90) (-2.75) (5.54)
-0.021 -0.129 -0.007 -0.252 -0.004
(-4.98) (-13.26) (-1.38) (-17.66) (-0.78)
-0.0004 0.001 -0.010 0.001 -0.013
(-0.29) (0.64) (-2.64) (1.13) (-3.61)
0.029 0.017 0.033 0.013 0.039
(16.41) (6.5) (7.58) (4.13) (15.12)
-0.002 -0.220 -0.001 -0.333 -0.002
(-6.70) (-15.89) (-4.50) (-11.82) (-4.94)
-0.516 -0.952 0.056 -0.871 -0.342
(-5.89) (-8.53) (0.44) (-6.14) (-3.38)
0.071 0.140 0.053 0.340 0.068
추정모형 : Lt = β0+β1 TGBt +β2 MTBt +β3 GSt +β4 LnSt + β5 PRFt + β6 DPt + εt
나. 부채비율 조정 모형 (a) : L*t = (Lt-1+Lt-2+Lt-3) / 3
기업의 자본조달행동을 설명하는 두 이론인 STT와 POT를 동시 검증하기 위 해 부채비율의 조정모형을 설정하였다. Shyam-Sunder and Myers(1999) 및 Frank and Goyal(2003)에 따르면 STT에서 개별기업의 부채비율 변동은 목표부채수준 과 과거 부채수준과의 차이와 정의 관계를 나타낸다. 이러한 모형은 목표조정모
형(Target Adjustment Model) 혹은 부분조정모형(Partial Adjustment Model)으로 지칭된다. 반면 POT에서 부채 조달액은 자금부족액과 정의 관계를 가지게 된다.
따라서 첫 번째 모형에서는 두 이론에서 제시한 두 설명변수 즉, 목표부채비율과 과거부채비율과의 차이와 재무부족액이 부채비율의 변동을 각각 얼마나 설명하 는지 검토한다. 이를 통해 두 이론의 기본적인 유의성을 비교하게 된다. 이어서 Shyam-Sunder and Myers(1999)에서와 같이 두 설명변수를 동시에 회귀분석함으 로써 상대적인 설명력을 비교한다.
본 연구의 실증 분석은 앞에서 선정된 설명변수와 부채수준과의 관계를 분석 하기 위해 회귀분석을 사용하였다. 첫 번째 단계로 STT와 POT 가설을 검증하는 데 필수적인 역할을 하는 목표부채비율과 실제부채비율 간의 차이를 나타내는 (L*t-Lt-1)변수와 자금부족액을 의미하는 DEFt 변수만을 설명변수로 하는 단순회 귀분석을 통해 두 가설의 타당성을 검증한다. STT와 POT에 대한 각각의 검증식 은 아래의 식(2)와 (3)과 같다. 만일 βST나 βPO가 유의적인 양의 값을 가지면 STT 나 POT가 지지되는 것으로 간주한다. 그리고 βST는 한 기간 동안 목표부채율과 실제 부채비율 간의 차이를 좁혀 나가는 속도로 해석된다. 비록 STT가 성립한다 고 하더라도 부채비율 조정에 따르는 조정 비용이 크면 βST의 값이 1이 될 수 없 다. 그 이유는 기업들의 실제 부채비율이 목표부채비율에서 벗어나 있더라도 그 정도가 심각하지 않으면 조정비용의 부담 때문에 그 상태를 방치하는 것이 유리 할 수 있기 때문이다. 따라서 추정된 βST는 조정을 감행한 기업들에 의해 실현된 시장 전체의 평균적인 조정비율 또는 한 기간 동안의 조정 속도를 의미하게 된 다.
ΔLti = α+βST(L*ti-Lt-1i)+εti (2) ΔLti : i기업의 t기 부채비율 변동분, (Lti-Lt-1i)
L*ti : i기업의 t기 목표부채비율, Lt-1i : i기업의 t-1기 부채비율
ΔLti = α+βPODEFti+εti (3) DEFti : i기업의 t기 자금부족액
이와 함께 STT와 POT의 상대적인 설명력을 비교하기 위해서 두 설명변수를 동시에 고려한 회귀식(4)도 추정하여 어느 변수가 주도적인 설명력을 가지는지 평가한다.
ΔLti = α+βST(L*ti-Lt-1i)+βPODEFti+εti (4)
STT를 검증하는 많은 연구들은 목표부채비율로서 과거 부채비율들의 평균을 사용하므로 이에 따른 변수 추정오차 문제에서 자유로울 수 없다는 한계를 안고 있다. 만일 βST가 유의적인 양의 값을 가진다면 부채비율이 랜덤워크하지 않고 과거 평균을 향해 반전하는 행태를 보인다는 것이므로, 기업이 부채비율을 일정 한 수준으로 유지하려는 노력을 의식적으로 하고 있다고 해석할 수 있다. 이런 점에서 결과적으로는 과거 평균부채비율이 목표부채비율로 간주될 수도 있겠으 나, 목표부채비율이라는 표현을 바람직한 장기 균형보다는 단기적으로 유지하고 자 하는 수준 정도의 의미로 받아들이는 것이 안전하다.
회귀식의 추정 결과는 <표 4>에 정리되어 있다. 식(2)의 추정 결과를 보면 설 명변수가 모든 경우에 1% 수준에서 유의적이어서 STT가 지지된다. 식(3)의 추 정 결과를 보면 대기업과 재벌기업에서는 POT가 지지되고, 전체 표본과 소기업 및 비재벌 기업에서는 기각된다. 식(4)의 추정 결과도 식(2)와 식(3)의 것과 대동 소이하다. 즉 STT는 모든 집단에서 작동하고 POT는 대기업과 재벌기업에서만 유효하다. 이러한 결과는 대기업이나 재벌기업이 상대적으로 쉽게 부채에 접근 할 수 있기 때문에 나타날 수 있는 현상이다. 결정계수의 값들은 대체로 낮은데, 전체 표본과 소기업 및 비재벌 기업에서는 STT만이 유효하지만, 대기업과 재벌 기업에서는 STT와 POT가 거의 대등한 설명력을 가지고 있음을 보여준다.
목표부채비율로 과거 평균 부채비율을 사용한 경우에 βST가 모두 양의 값을 보인 것은 부채비율이 평균반전하는 현상을 보여준다. 그리고 추정된 값이 의미 하는 조정 속도는 소기업의 경우가 0.325로 가장 빠르고, 대기업의 경우가 0.145 로 가장 느리다. 시장 전체로는 0.253으로 1년에 편차의 약 4분의 1 정도가 조정 되는 것으로 해석된다.
<표 4-A> 부채비율 조정 모형(a) 회귀분석 결과
집단별 Coefficients (2) (3) (4)
전 체
‐0.002(‐0.99) 0.253(12.59)
‐ 0.031
‐0.002(‐1.45)
‐
‐0.001(‐0.01) 0.001
‐0.002(‐1.32) 0.253(12.59)
‐0.001(‐0.37) 0.031
대기업
‐0.004(‐2.06) 0.145(5.25)
‐ 0.011
‐0.005(‐2.47)
‐ 0.055(8.36)
0.025
‐0.005(‐2.39) 0.184(6.71) 0.064(9.28)
0.045
소기업
0.001(0.34) 0.325(11.24)
‐ 0.049
0.0001(0.02)
‐
‐0.001(‐0.11) 0.001
0.0004(0.15) 0.344(9.08) 0.001(0.27)
0.049
재 벌
‐0.006(‐1.61) 0.209(4.54)
‐ 0.022
‐0.006(‐1.71)
‐ 0.059(4.42)
0.019
‐0.006(‐1.67) 0.243(5.30) 0.074(5.39)
0.053
비재벌
‐0.001(‐0.37) 0.262(11.71)
‐ 0.033
‐0.002(‐0.84)
‐
‐0.001(‐0.04) 0.001
‐0.001(‐0.70) 0.262(11.71) 0.001(0.33)
0.033 식(2) : ΔLti = α+βST(L*ti-Lt-1i)+εti,
식(3) : ΔLti = α+βPODEFti+εti
식(4) : ΔLti = α+βST(L*ti-Lt-1i)+βPODEFti+εti
동일한 모형에 타이밍 더미(timing dummy) 변수를 포함한 추정 결과는 <표 4-B>
에 나와 있다. 타이밍 더미가 추가됨으로써 증시 활황에 따른 기업의 활발한 증 자와 그에 따른 부채비율 감소 효과가 유의적으로 확인된다. 하지만 이로 인해서 부채비율 조정 속도를 의미하는 βST의 값이 여전히 유의적이기는 하지만 더 작 게 추정되었다. 더미 변수의 효과가 전부 마켓 타이밍 효과만을 반영한다고 가정 하면 이것을 제외했을 때에는 절충이론에 입각한 조정 활동은 <표 4-A>의 추정
결과가 의미하는 것보다는 약한 것으로 해석된다. βST 추정치의 감소의 정도를 비교해 보면 대기업과 재벌기업의 경우에서 더 두드러지는데, 이는 이들 기업들 의 더미 계수의 추정치가 더 큰 음의 값을 가지며 유의성도 더 높은 것과 관련이 있다. 대기업과 재벌기업이 증시 활황을 이용한 증자에 더 적극적이며, 이러한
<표 4-B> 부채비율 조정 모형(a) 회귀분석 결과(타이밍 더미 포함)
집단별 Coefficients 식(2) 식(3) 식(4)
전 체
δ
0.013(6.16) 0.208(10.57)
- -0.064(-17.14)
0.086
0.019(10.11) - 0.00002(0.32) -0.075(-20.92)
0.075
0.013(6.15) 0.208(10.58) 0.00004(0.64) -0.064(-17.15)
0.086
대기업
δ
0.014(5.53) 0.083
- -0.075(-16.72)
0.112
0.014(6.13) - 0.056(9.00) -0.082(-19.48)
0.146
0.008(3.26) 0.122(4.63) 0.062(9.50) -0.074(-16.84)
0.144
소기업
δ
0.012(3.69) 0.291(10.16)
- -0.054(-9.14)
0.080
0.020(6.47) - 0.00001(0.16) -0.069(-11.92)
0.050
0.012(3.67) 0.291(10.17) 0.00003(0.46)
-0.054(-9.15) 0.080
재 벌
δ
0.020(4.96) 0.134(3.16)
- -0.100(-13.35)
0.184
0.016(3.64) - 0.053(4.38) -0.108(-15.15)
0.204
0.008(1.76) 0.165(3.91) 0.065(5.14) -0.098(-13.23)
0.207
비재벌
δ
0.011(4.69) 0.223(10.10)
- -0.056(-13.22)
0.073
0.108(8.26) - 0.00002(0.25) -0.068(-16.57)
0.059
0.011(4.68) 0.223(10.10) 0.00003(0.56) -0.056(-13.22)
0.073 식(2) : ΔLti = α + βST(L*ti-Lt-1i) + δ D + εti,
식(3) : ΔLti = α + βPODEFti+ δ D + εti
식(4) : ΔLti = α + βST(L*ti-Lt-1i) + βPODEFti+ δ D + εti
D = 1 : 1998, 1999, 2001 그리고 2003년도
부분을 제외하면 이들이 소기업이나 비재벌 기업에 비해 상대적으로 더 늦은 조 정 속도를 보인다고 할 수 있다. 사실 대기업과 재벌기업의 조정 속도는 약 8%
와 13% 정도에 불과할 정도로 너무 느려서 추정치의 유의성에도 불구하고 과연 의도적 조정을 행하고 있는지를 의심하게 만드는 수준이다.
다. 부채비율 조정 모형(b) : L*t = β0+ β1TGBt-1+ β2MTBt-1+ β3GSt-1+ β4LnSt-1
+ β5PRFt-1 + β6DPt-1
Frank and Goyal(2003)은 목표부채비율로서 과거 평균부채비율을 사용하는 방 법의 대안으로 정태모형에 입각한 추정식을 대입하는 방식을 제시하였다. 이 대 안은 정태모형이 옳다는 전제 하에서 가능한 것인데, 앞 절에서 본 결과처럼 비 록 결정계수의 값은 높지 않으나 사용된 설명변수들은 상당한 유의성을 보여 대 안으로서 충분히 고려해 볼 만하다. 목표부채비율에 대한 이러한 접근법의 장점 은 이론적 근거를 토대로 한다는 점이며, 과거 평균부채비율을 과연 목표부채비 율이라고 볼 수 있는가 하는 논란에서 벗어날 수 있다.
목표부채비율 L*t는 전년도의 기업 특성에 의해 결정된다고 보고 식(5)와 같이 설정한다.
L*ti = β0+β1TGBt-1i+ β2MTBt-1i+ β3GSt-1i+ β4LnSt-1i+ β5PRFt-1i+ β6DPt-1i+ εti (5)
이것을 식(2)의 L*ti에 대입하고 좌변의 Lt-1을 우변으로 넘겨 정리하면 식(6)이 되고, 동일한 방식으로 식(4)를 정리하면 식(7)이 된다. 여기서 Lt-1의 추정 계수 에서 1을 빼면 βST로 시장의 평균적인 조정 속도가 된다. 실증분석에서는 식(6) 과 (7)에 모형(a)에서와 마찬가지로 타이밍 더미를 추가한 식도 같이 추정하여 매우 보수적으로 평가된 조정 속도도 구해 보았다. 식(8)은 식(7)에서 설명변수 Lt-1을 뺀 것인데, 회귀식의 결정계수에서 Lt-1이 차지하는 역할을 알아보기 위해 참고로 추정한 것이다.
Lti= β0+ (1-βST)Lt-1i+ β2TGBt-1i+ β3MTBt-1i+ β4GSt-1i+ β5LnSt-1i+ β6PRFt-1i+ β7DPt-1i+ εti (6)
Lti= β0+ (1-βST)Lt-1i+ β2TGBt-1i+ β3MTBt-1i+ β4GSt-1i+ β5LnSt-1i+ β6PRFt-1i+ β7DPt-1i+ βPODEFti+ εti (7)
Lti = β0+ β2TGBt-1i+ β3MTBt-1i+ β4GSt-1i+ β5LnSt-1i+ β6PRFt-1i+ β7DPt-1i+ βPODEFti+ εti (8)
전체 표본에 대한 검증 결과는 <표 5>에 정리되어 있다. 식(6)과 (7)에 대한 추 정 결과를 보면 (1-βST)가 0.81 정도여서 목표조정모형에 따른 조정 속도는 약 0.19이다. 이 값은 전체 표본에 대한 식(2)의 추정에서 얻은 약 0.25에 비해 조금 작으나 비교적 유사한 값이다. 계수의 유의성도 매우 높아서 STT에 기반을 둔 조정모형이 지지된다. 식(7)에 포함된 βPO의 추정치는 거의 0에 가까운 비유의적 인 값이어서 전체 표본에 대한 식(3)의 추정 결과와 일관되게 POT가 지지되지 못하며, 이 변수가 추가되어도 모형의 결정계수가 개선되지도 않는다. 식(8)은 Lt-1을 제외한 추정식인데, 결정계수의 값이 식(6)과 (7)의 0.645에 비해 0.065로 대폭 하락하는 것이 주목된다. 이 점만 보면 식(6)과 (7)이 단순히 시차를 둔 기 본 정태모형에 Lt-1만 추가해 본 것인데, 단지 부채비율의 시계열 상관성이 매우 높다는 점을 확인한 결과라고 소극적으로 해석할 여지도 있다. 다만 βST가 식(2) 와 유사하게 추정되었기 때문에 조정 모형(b)의 신뢰성이 크게 의심받지는 않을 수 있게 되었다.
타이밍 더미를 추가한 모형의 추정 결과를 보면 더미 변수의 계수 값이 유의 적인 음을 가져 활발한 증자로 인한 부채비율의 감소 현상을 포착하고 있다. 이 로 인해서 (1-βST)가 식(6)과 (7)에서 모두 약 0.03 정도 증가하였다. 이는 조정 속 도가 약 3% 정도 하락한 것으로 해석된다. 물론 이러한 해석은 더미가 부여된 연도의 증자가 부채비율 조정 동기와 무관하다는 매우 보수적인 전제하에서 가 능한 것이므로, 실제로는 조정 속도가 크게 줄었다고 보기는 어렵다. 더미 변수 의 추가로 인해 달라지는 또 다른 점은 비유의적이던 DP 변수의 추정 계수가 유 의적인 양의 값을 가지게 된 것인데, 왜 이러한 현상이 발생하는지는 추측하기 어렵다.
