연구보고서 2000-10
기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석
남 주 하 ․ 홍 재 범
기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석 *
남 주 하**․ 홍 재 범***
1)
* 이 논문은 1999년도 증권학회 정기학술대회에서 발표한 것을 수정․보완한 것입니다.
1999년도 증권학회 정기학술대회에서 좋은 comment를 해 주신 이원흠 박사(LG경제 연구원)께 감사드리며, 이 연구의 완성을 위해 끝까지 수고한 김소현 연구조교에게 감 사드립니다.
** 서강대학교 경제학과
*** Wharton School visiting scholar
기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석
1판1쇄 인쇄/2000년 9월 2일 1판1쇄 발행/2000년 9월 5일
발행처/한국경제연구원 발행인/좌승희 편집인/좌승희 등록번호/제13-53
(150-756) 서울특별시 영등포구 여의도동 28-1 전경련회관 전화(대표)3771-0001 (직통)3771-0057 팩시밀리 785-0270∼1
http://www.keri.org/
ⓒ 한국경제연구원, 2000 한국경제연구원에서 발간한 간행물은 전국 대형서점에서 구입하실 수 있습니다.
(구입문의) 3771-0057
ISBN 89-8031-177-X 3,000원
발 간 사
IMF 경제위기 이후 대규모 기업집단 및 집단소속 개별기업의 부 실화는 그 원인을 차치하고서라도 재벌기업이라 할지라도 이제는 기업이 경쟁력을 상실하면 부도위험에 직면할 수 있다는 교훈을 주 고 있다. 지금까지 기업부도에 관한 연구들도 기업부도가 중소기업 위주로 발생했기 때문에 중소기업의 부도원인과 중소기업을 대상으 로 한 부도예측모형의 분석에 주로 초점을 맞추어 왔다.
이 연구에서는 지금까지의 중소기업 및 독립 대기업에 관한 기업 부도 연구와는 달리 대기업집단에 속해 있는 기업들의 부도원인을 분석하고 기업집단의 부실화가 개별기업의 부실화에 어떠한 파급효 과를 주고 있는지를 실증분석하고자 한다. 대기업집단에 관한 부도 연구는 과거 독립된 중소기업과 대기업의 연구와는 달리 기업내부 상품거래, 내부자본거래 등 국내 대규모 기업집단의 경영특성을 반 영하지 않고서는 기업부도의 원인을 정확하게 분석하기 어렵다.
이러한 그룹 내의 내부시장의 존재가 직․간접적으로 그룹의 부 도 및 그룹에 속해 있는 개별기업의 부도에 영향을 줄 수 있기 때문 에 국내 대규모 기업집단들이 갖고 있는 내부시장의 독특한 성격을 실증분석에 반영할 수 있다면 국내 대규모 기업집단의 부실화 연구 에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 64대 기업집단을 대상으로 과거 기업의 부도원인 분석에 전통적으로 사용되는 주요 재무비율 외에 내부시장 중 최종 재화 및 중간재화의 내부거래(상품시장)와 상호지급보증 등 내부자 본시장에 초점을 맞추어 재화의 내부거래와 상호지급보증이 기업집
단에 속해 있는 개별기업의 부도위험에 영향을 주고 있는지를 분석 하고자 한다.
또한 대규모 기업집단에 속해 있는 기업들의 부도원인 분석 외에 도 국내 대규모 기업집단의 합산재무제표를 이용하여 과거 개별기 업의 부도예측모형 분석연구에서처럼 기업집단을 대상으로 한 부도 예측모형의 분석을 시도하였다. 기업집단의 부실화가 국민경제에 미치는 충격을 감안한다면 기업집단의 부도예측 연구는 매우 중요 한 정책적 의의를 제공해 줄 수 있을 것이다.
이 연구에서 분석된 연구결과들이 국내 대규모 기업집단에 관한 연구에 기여가 있기를 바라며, 나아가 기업구조조정정책 수립에도 미력이나마 도움이 되기를 바란다. 이 연구를 수행한 남주하 교수 (서강대학교)와 홍재범 박사(Wharton School), 그리고 자료분석을 위해 수고를 한 김소현, 이혜진 연구조원에게 감사드리고, 이 보고 서의 내용은 필자들의 개인적인 견해이며 본원의 공식적인 견해가 아님을 밝혀둔다.
2000년 9월 한국경제연구원 원장 좌승희
차 례
제1장 서 론 / 9
제2장 기업집단의 내부시장과 기업집단의 부실화 / 13 1. 추정방정식 설정 / 15
2. 자료data / 19
3. 개별기업의 부실화 원인분석 / 20
4. 기업집단간 부실화와 개별기업 부실화와의 관계분석 / 23 5. 기업집단의 내부시장과 기업부도위험 / 25
6. 상호지급보증과 부채구조 / 30
제3장 기업집단의 부도예측모형 분석 / 33 1. 분석방법론 / 35
2. t-검정 / 36
3. 로짓최우추정법Logit Maximum Likelihood Estimator을 이용한 부도예측모형 분석 / 39
제4장 결 론 / 43 참고문헌 / 47 부 록 / 51 영문초록 / 69
표․그림 차례
<표 1> 기업집단 표본의 정의 / 19
<표 2> 개별기업 표본의 정의 / 20
<표 3> 수정된 표본의 정의 / 20
<표 4> 주요 통제변수 및 내부시장변수 / 21
<표 5> 기초통계(전체) / 22
<표 6> 개별기업의 부도방정식 추정 / 23
<표 7> 부도추정방정식 : 기업집단 변수들을 포함하는 경우 / 24
<표 8> 기업집단의 내부시장과 기업의 부도위험 관계분석 / 28
<표 9> 부채구조 추정방정식 / 32
<표 10> 개별기업의 t-test 분석결과 / 37
<표 11> 기업집단의 t-test 분석결과 / 38
<표 12> 개별기업의 로짓분석 결과 / 40
<표 13> 예측능력 결과 / 40
<표 14> 기업집단의 로짓분석 결과 / 41
<표 15> 예측능력 결과 / 41
<그림 1> 기업집단의 특성 / 29
부표 차례
<부표 1-1> 대기업집단 명단(1996. 8. 1 현재) / 53
<부표 1-2> 대기업집단 명단(1997. 8. 1 현재) / 55
<부표 1-3> 대기업집단 명단(1998. 4. 1 현재) / 58
<부표 2> 기초통계(건전기업군) / 61
<부표 3> 기초통계(부실기업군) / 61
<부표 4> 상관관계 결과(전체) / 62
<부표 5> 상관관계 결과(건전기업군) / 62
<부표 6> 상관관계 결과(부도기업군) / 63
<부표 7> 개별기업의 상관관계 분석결과 / 63
<부표 8> 기업집단의 상관관계 분석결과 / 64
<부표 9> 주요 재무비율 설명 / 64
<부표 10> 건전 및 부실 기업집단의 부도확률 / 66
제1장 서 론
IMF 경제위기 이후 대규모 기업집단 및 집단소속 개별기업의 부 실화는 그 원인을 차치하고서라도 우리 경제에 커다란 부담을 주고 있다. 지금까지 기업부도에 관한 연구들도 기업부도가 중소기업 위 주로 발생했기 때문에, 중소기업들을 대상으로 부도원인을 분석하 고, 부도예측모형의 예측력을 높이기 위한 계량적 접근방법의 정교 화에 많은 노력을 기울여 왔다.
그러나 IMF 경제위기 이후로는 기업부도가 대기업뿐만 아니라 소위 재벌로 불리어지고 있는 대규모 기업집단으로까지 확산되어 이제 기업부도는 모든 기업들에게 일반적인 현상으로 받아들여지게 되었으며, 기업부실화의 원인분석에 대한 체계적인 연구가 더욱 필 요하게 되었다.
이 연구에서는 지금까지의 기업부도 연구와는 달리 대기업집단에 속해 있는 기업들의 부도원인을 분석하고, 기업집단의 부실화가 개 별기업의 부실화에 어떠한 파급효과를 주고 있는지를 실증분석하고 자 한다. 지금까지 부도가 난 기업들은 대부분 중소기업이면서 독립 기업들이기 때문에 부도원인과 부도예측모형에 관한 연구들은 사실 상 통계적 분석에 그치고 있다.1) 그러나 대규모집단에 속해 있는 기 업들의 부실화는 우리나라 대규모 기업집단의 특성을 반영하지 않 고서는 기업부도의 원인을 정확하게 분석하기 어렵다.
재벌그룹들의 가장 중요한 특징은 재화나 자본거래, 그리고 생산 요소들이 거래되는 외부시장 외에 각 그룹에 속해 있는 기업들간에 내부적으로 거래하는 각각의 생산요소시장, 자본시장, 상품시장이 존재한다는 것이다.
이러한 그룹 내의 내부시장의 존재가 직․간접적으로 그룹의 부 도 및 그룹에 속해 있는 개별기업의 부도에 영향을 줄 수 있다는 것 이다. 국내 대규모집단들이 갖고 있는 내부시장의 독특한 성격을 실
1) 남주하․김동수․김명정(1995), 남주하(1998)
증분석에 반영할 수 있다면 국내 대규모 기업집단의 부실화 연구에 기여할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 내부시장 중 최종재화 및 중간재화의 내부거래(상 품시장)와 상호지급보증 등 내부자본시장에 초점을 맞추어 재화의 내부거래와 상호지급보증이 기업집단에 속해 있는 개별기업의 부도 위험에 영향을 주고 있는지를 분석하고자 한다.
기업의 부도는 기업의 경영성과를 나타내는 변수들 중에서 가장 포괄적인 개념이며, 최종적인 경영성과를 나타내고 있기 때문에 대 규모 기업집단의 내부시장과 기업의 부도와의 관계분석은 국내 대 규모 기업집단의 연구에 있어서 또 다른 기여가 될 수 있을 것이다.
더욱이 국내 대규모 기업집단의 합산재무제표를 이용하여 과거 개별기업의 부도예측모형 분석연구에서처럼 기업집단의 부도예측 모형의 분석을 시도하였다. 기업집단의 부실화가 국민경제에 미치 는 충격을 감안한다면 기업집단의 부도예측 연구는 중요한 정책적 의의를 지니고 있다.
이 논문의 구성을 살펴보면, 제2장에서는 대규모 기업집단의 부실 화 원인을 살펴보기 위해 기업집단의 내부시장과 부도위험과의 관 계를 살펴보았다. 제3장에서는 부도예측모형 분석을 실증분석을 통 하여 시도하였으며, 제4장에서는 이 연구결과의 요약과 문제점, 그 리고 향후 연구방향에 대해서 논의한다.
제2장 기업집단의 내부시장과
기업집단의 부실화
1. 추정방정식 설정
기업집단의 내부시장이 기업부도에 미치는 관계를 실증분석하기 위해서는 추정방정식의 설정이 필요하다. 단순히 부도예측모형을 추정하기 위해서는 종속변수를 부도기업군 또는 건전기업군으로 질 적 변수로 차별화하고 설명변수로는 기업경영성과를 설명하는 재무 비율들을 대상으로 하여 판별분석 또는 로짓분석을 사용하여 부실 기업과 건전기업을 차별화해 주는 통계적으로 유의성있는 재무비율 들을 찾으면 된다.
대규모 기업집단을 대상으로 하는 부도예측모형 연구에서도 부실 기업집단과 건전기업집단으로 분류한 후에 기존의 모형분석에서와 같은 방법으로 통계적 유의성이 있는 변수들을 추출한다. 그러나 이 연구에서처럼 대규모 기업집단의 부실화 원인과 부도위험과의 관계 분석을 위해서는 추정방정식이 필요하고, 추정방정식에는 기업부도 를 이론적 또는 논리적으로 설명할 수 있는 설명변수들을 결정하는 것이 필요하다. 즉 대규모 기업집단에 속해 있는 개별기업 및 기업 집단 차원에서의 부도결정 방정식을 설정한 후에 부도원인과 관계 되는 주요 변수들을 설명변수로 사용하여 실증분석을 하게 된다.
이 연구의 주요 목적인 기업집단의 부실화가 개별기업의 부실화 에 영향을 주는지를 분석하기 위해서는 개별기업 차원에서의 부도 결정방정식에 사용되는 주요 재무비율들을 통제변수로 사용하고, 대규모 기업집단 차원에서의 부도원인과 관련이 있는 변수들을 설 명변수로 사용하여 개별기업에서와 마찬가지로 실증분석을 한 후, 기업집단 차원에서 설정된 주요 설명변수들의 통계적 유의성 정도 를 살펴보면 된다.
그리고 대규모 기업집단의 내부시장이 집단 개별기업의 부실화에 미치는 파급효과를 분석하기 위해서는 개별기업 및 그룹차원에서의 부도원인을 설명하는 주요 설명변수들을 통제하고, 내부시장을 설
명하는 변수들을 추가적으로 추정방정식에 포함한 후에 내부시장의 존재가 개별기업 또는 그룹차원에서의 부실화에 파급효과가 있는지 를 살펴보면 된다.
우선 기업집단에 속해 있는 개별기업들의 부도결정 방정식에 사 용되는 주요 설명변수들을 살펴보면, 첫째로 총자본경상이익률 (ROIC)을 들 수 있을 것이다. 수익성이 높은 기업들은 기업 내부의 현금흐름이 안정되어 있고, 경제침체기나 외부 경제여건의 악화에 도 수익성이 낮은 기업에 비해 부도위험이 적을 것이다. 수익성이 높은 기업들은 투자수익률이 높고, 주식가치 등이 높아 기업환경 변 화에 대해서도 안정적인 현금흐름을 유지할 수 있어 부도위험과 음 (-)의 관계를 갖게 된다.
둘째, 기업부도와 밀접한 관계를 갖고 있는 변수로는 부채비율 (DE)을 들 수 있다. 부채비율이 높다면 그만큼 기업이 부도위험에 노출되고 기업의 투자수익률이 뒷받침되지 못한다면 결국 부도에 직면하게 된다. 부채비율이 높은 기업들은 금융비용 부담이 증가하 여 경기변동이나 외부로부터 발생하는 경제적 충격에 대해 현금흐 름이나 주식가치의 불안정성을 초래하게 된다. 이러한 부채비율과 기업부도위험과의 양(＋)의 관계에 대해서는 과거 기업부도 연구에 서 이미 밝혀진 바 있다(Hambrick and D’Aveni, 1988; Altman, 1984).
셋째, 기업의 부도 위험은 유동부채대비 유동자산이 얼마나 있는 지, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성자산이 얼마나 되는가를 나타내는 유동비율과 음(-)의 관계를 갖는다. 이 유동비율은 대표적 인 안정성 지표로서 여신취급시 단기 지급능력을 판단하는 대표적 인 지표로서 이용되어 은행가비율Banker’s ratio로도 불리고 있다.2)
넷째, 기업부도를 설명하는 변수로는 자본집약도capital intensity(CI)
2) Chang․Hong(1999) 역시 기업수익성 추정방정식의 설명변수로 유동비율을 사용하 였음.
를 들 수 있다. 예를 들어 자산이 일정분야에 치우쳐 있다면 기업의 경제환경 변화에도 적응이 어려울 뿐만 아니라 조정비용의 증가, 그 리고 현금흐름이 고정자산운용에 치우치게 되어 기업의 환경변화에 적응이 어려워져 기업의 부도위험은 커지게 된다.
이 연구에서는 기업이 보유하고 있는 설비자산의 적정여부를 판 단하는 데에 유용한 재무지표인 유형고정자산회전율을 자본집약도 의 대용변수로 사용한다. 이 비율이 높으면 고정자산의 유지를 위하 여 지출되는 상각비, 보험료, 수선비 등의 고정비가 제품단위당 체 감적으로 배분되어 원가절감이 효율적으로 이루어지고 있음을 나타 낸다.3)
다섯째, 기업의 부도를 설명하는 주요 변수로는 산업에 차지하는 그 기업의 매출비중, 즉 시장지배력market share과 기업규모SIZE를 들 수 있다. 기업의 시장지배력이 높은 기업이라면 경기변동이나 기업 경제환경 변화에 대해서 기업의 부도위험을 줄일 수 있을 것이다.
기업규모가 큰 기업의 경우 시장지배력이 높다면 기업부도위험으로 부터 어느 정도 안전하다는 것은 기존의 연구에서 밝혀진 바와 같 다.
기업부도를 설명하는 위의 다섯개의 주요 변수들을 설명변수로 하는 개별기업의 부도추정방정식은 다음과 같이 설정할 수 있다.
⑴ yi= f(α0, ROIC,D E,LIQ,CI,SIZE,MS)
단, α0 = 상수항, ROIC = 총자산경상이익률, DE = 부채비율, LIQ = 유동비율(유동자산/유동부채)
CI = 유형고정자산회전율(총매출/유형고정자산), SIZE = Log(총자산), MS = 시장지배력market share
yi = 부도 또는 건전
3) D’Aveni and Ilinitch(1992) 역시 기업의 부도를 설명하기 위해 자본집약도 변수로서 유형고정자산회전율을 사용하였음.
ROIC,DE,LIQ,CI,SIZE,MS,GROIC,GDE, 대규모 기업집단의 부실화가 개별기업의 부실화에 미치는 영향분 석을 위한 추정방정식은 식⑵로 표시될 수 있다.
⑵ yi= f( α0,ROIC,DE,LIQ,CI,SIZE,MS,GROIC,GDE, GLIQ,GCI)
단, GROIC = 그룹 내에 있는 다른 기업들의 가중평균된 총자 산경상이익률
GDE = 그룹 내에 있는 다른 기업들의 가중평균된 부채비율 GLIQ = 그룹 내에 있는 다른 기업들의 가중평균된 유동비율 GCI = 그룹 내에 있는 다른 기업들의 가중평균된 총매출
대비 유형고정자산 나머지 변수들은 식⑴과 같다.
식⑵에서 그룹차원의 설명변수들의 통계적 유의성이 있다면 기업 집단의 부실화가 개별기업의 부실화에 영향을 줄 수 있다는 사실을 시사한다.
끝으로 기업의 집단 내의 내부상품시장과 내부자본시장의 존재가 개별기업의 부실화에 미치는 실증분석을 위해서는 중간 및 최종재 화의 내부거래규모와 기업간 상호지급보증정도 등을 식⑵에 추가적 으로 포함한다.
⑶ yi= f(α0,
GLIQ,GCI,IT,DG)
단, IT = 매출액 대비 중간재 및 최종재화의 매입 및 매출 DG = 그룹내 다른 기업들로부터 받은 상호지급보증규모 식⑶에서 기타 다른 변수들에 대한 설명은 식⑴과 식⑵에서와 같 다. 식⑶에서 만약 내부거래와 상호지급보증의 설명변수들이 통계 적으로 유의하다면 기업집단 내의 내부시장이 기업집단에 소속해 있는 개별기업들의 부실화에 영향을 주고 있으며, 부도위험을 높이 는 것으로 해석할 수 있다.
2. 자료data
이 연구에서 사용된 자료는 여신 2,500억원 이상 쓰고 있는 64개 대규모 기업집단을 대상으로 하고 있다. IMF 발생 시점을 중심으로 1997년과 1998년, 그리고 1999년에 화의나 법정관리 대상기업집단, 협조융자를 받거나 구조조정 대상이 되는 대규모 기업집단은 일반 부실기업집단으로 간주하고, 그렇지 않은 기업집단들은 건전기업집 단으로 표본처리하였다.4) 1997년과 1998년에 걸쳐 표본추출을 하였 기 때문에 표본기업집단 수는 70개에 이르며, 부실기업집단 수는 33 개, 그리고 건전기업집단 수는 37개에 이르고 있다. 이러한 부실기 업집단과 건전기업집단에 속해 있는 부실기업들의 수는 120개, 그리 고 건전그룹에 속해 있는 기업의 수는 466개에 이르고 있어 개별기 업의 총표본은 586개에 달한다.
<표 1> 기업집단 표본의 정의
구 분 기 업 집 단
건 전
금강, 금호, 대동, 대림, 대상, 대한전선, 동국제강, 동부, 동 양, 동양화학, 동원, 두산, 롯데, 사조산업, 삼성, 삼양, 삼환기 업, 새한, 성신양회, 성우, 신화건설, 애경, 영풍, 제일제당, 코 오롱, 태광산업, 태평양, 풍산, 하이트맥주, 한국타이어, 한국 합섬, 한솔, 한진, 현대, 효성, LG, SK
부 실 (화의나 법정관리, 협조융자, 구조조정)
강원산업, 동국무역, 벽산, 쌍용, 신동방, 아남, 대우, 갑을, 거 평, 고합, 극동건설, 기아, 나산, 뉴코아, 대농, 대구백화점, 동 아건설, 삼미, 성원건설, 세풍, 수산중공업, 신원, 신호, 우방, 진로, 청구, 통일, 한화, 한라, 한보, 한일, 해태, 화승
4) 1996년, 1997년, 그리고 1998년의 대기업집단의 명단은 <부록>의 <부표 1>을 참조 할 것.
<표 2> 개별기업 표본의 정의
건전기업 부실기업
정 의 대규모 기업집단에 속해 있는 기업들 중 건전기업
대규모 기업집단에 속해 있는 기업들 중 부실기업
합 계 466 120
그러나 부실기업이나 건전기업군에 속해 있는 극단치를 가진 기 업들이 있다면 실증분석 결과를 왜곡시킬 수 있기 때문에 이 연구에 서는 부채비율이 5000% 이상이나 0% 미만인 기업들은 표본에서 제 외한 수정된 표본을 실증분석에 사용하였다. 극단치를 제외한 수정 표본의 건전기업군에 속해 있는 업체수는 386개, 부실기업군의 업체 는 95개로 전체표본의 수는 481개에 이르는 것으로 나타났다.
또한 실증분석에서 사용되는 주요 통제변수들과 내부시장을 나타 내는 변수들에 대한 설명은 <표 4>에 요약되어 있다.
<표 3> 수정된 표본의 정의
건전기업 부실기업
정 의 대규모 기업집단에 속해 있는 기업들 중 건전기업
대규모 기업집단에 속해 있는 기업들 중 부실기업
합 계 386 95
주 : 수정된 표본에는 부채비율이 5000% 이상, 0% 미만인 기업들은 제외되었음.
3. 개별기업의 부실화 원인분석
개별기업의 부도방정식을 추정하기에 앞서 1996년도 결산재무제 표에 근거한 전체표본의 관련변수들과 통제변수들의 평균과 표준편
차 등 기초 통계치가 <표 4>와 <표 5>에 각각 실려 있다.5) <부표 1>과 <부표 2>에 있는 건전기업군과 부실기업군의 기초통계치에 의하면 수익성은 건전기업군이 정(+)인 반면에 부실기업군의 평균 은 음(-)으로 나타나고 있으며, 부채비율의 경우에는 부실기업군이 건전기업군에 비해 300% 이상 높은 것으로 드러나고 있다.
<표 4> 주요 통제변수 및 내부시장변수
변수명 재무비율 산 식
<개별기업변수>
SIZE 기업규모 log(총자산)
ROIC 총자산경상이익률 경상이익/(전기말총자본+당기말총자본)/2×100
DE 부채비율 총부채/자기자본×100
LIQ 유동비율 유동자산/유동부채×100
CI 유형고정자산회전율 매출액/유형고정자산 MS Market Share
(시장지배력)
개별기업의 매출액/각 산업의 매출액×100 (소산업분류(4digit)에 근거)
D30 30대 기업집단 더미
<그룹변수>
GROICi 총자산경상이익률 ∑
i ≠j
(경상이 익)j/ ∑
i ≠j
{ (전기말총자본+ 당기말총자 본)/2}j×100
GDEi 부채비율 ∑
i ≠j
(총부채)j/ ∑
i≠j
(자기자본)j×100
GLIQi 유동비율 ∑
i ≠j
(유동자산)j/ ∑
i≠j
(유동부채)j×100
GCIi 유형고정자산회전율 ∑i ≠j(매출액)j/ ∑i≠j(유형고정자산)j
주 : ∑i≠j(경상이익)j의 의미는 자기 자신을 제외한 자신이 속한 그룹의 경상이익을 말함.
다른 변수들도 마찬가지임.
5) 건전기업군과 부실기업군에 대한 기초 통계치는 <부록>의 <부표 2>와 <부표 3>을 참조할 것. 그리고 각 변수들간의 상관관계 결과는 <부표 4>, <부표 5>, 그리고 <부 표 6>을 참조.
<표 4> 계속
변수명 재무비율 산 식
<내부시장변수>
IT 내부상품거래규모 그룹내 기업들의 매출액대비 중간재 및 최종재화의 매입, 매출
DG 상호지급보증규모 log(그룹내 다른 기업들로부터 받은 상호지급보증규모)
<표 5> 기초통계(전체)
Variable Mean Std Dev Minimum Maximum
SIZE 18.9124 1.7140 15.5403 23.4857
ROIC 1.2458 7.1854 -76.7670 24.6715
DE 588.1 642.1 11.2 4635.5
LIQ 105.9 90.99 3.3590 1323.5
CI 16.4819 72.9278 0.0811 864.3469
MS 27.6507 33.9471 0.0152 100.0000
D30 0.6237 0.4850 0.0000 1.0000
GROIC 1.2234 2.1239 -19.9960 10.1459
GDE 391.9 254.3 90.4 2684.6
GLIQ 95.45 22.54 36.73 172.21
GCI 3.6775 11.0674 0.4223 165.7049
IT 0.1588 0.1862 0.0000 0.8312
DG 17.7058 1.9831 9.1050 22.6192
먼저 개별기업들을 대상으로 한 부도방정식(식(1))의 추정결과를 살펴보면, 부채비율(DE)과 시장지배력(MS)은 대규모 기업집단에 속해 있는 기업부도를 설명하는 데에 통계적으로 유의한 것으로 분 석되었으며, 안정성지표(LIQ), 자본의 집중도(CI) 등의 변수들은 통
계적 유의성이 없는 것으로 나타났다.6) 더욱이 기업규모가 큰 기업 의 부도가능성은 높은 것으로 분석되었으며, 수익성(ROIC)이 높은 경우에는 부도위험이 낮은 것으로 분석되고 있다.
<표 6> 개별기업의 부도방정식 추정
설명변수 추정계수 표준오차 Chi-Square Pr>Chi-Square
상수항 -5.5128 1.4867 13.7490 0.0002***
SIZE 0.2524 0.0784 10.3585 0.0013***
ROIC -0.0304 0.0178 2.9019 0.0885*
DE 0.00063 0.000166 14.4321 0.0001***
LIQ -0.00257 0.00249 1.0669 0.3016
CI -0.00055 0.00166 0.1095 0.7407
MS -0.0108 0.00409 6.9924 0.0082***
D30 -0.9777 0.2616 13.9669 0.0008***
주 : *** 추정된 계수가 1%의 유의수준에서 유의함.
** 추정된 계수가 5%의 유의수준에서 유의함.
* 추정된 계수가 10%의 유의수준에서 유의함.
Concordant : 71.3%
4. 기업집단간 부실화와 개별기업 부실화와의 관계분석
이 절에서는 기업집단의 부실화가 기업집단에 속해 있는 개별기 업들의 부실화에 영향을 줄 수 있는지를 실증분석하기 위해 <표 6>
에 있는 개별기업의 부도추정방정식에 그룹차원의 설명변수들을 추
6) 부도방정식에 사용된 분석방법론으로는 관련 재무비율들이 정규분포가 아닌 것으로 판명되어 로짓최우추정법이 사용되었다.
가하였다. 기업집단의 차원에서의 설명변수들은 그룹에 속해 있는 다른 기업들의 부도위험과 관련된 경영성과들을 가중평균한 변수들 이기 때문에 만약 통계적 유의성이 있다면 기업의 부실화가 개별기 업의 부실화에 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. <표 7>은 기 업집단의 재무비율들을 부도추정방정식에서 추가적으로 포함하여 분석한 실증분석 결과이다. <표 7>의 개별기업의 변수들 중에서 부 채비율과 시장지배력은 여전히 부도위험과 관련이 깊은 것으로 분 석되었으며, 그룹차원에서의 설명변수들 중 부채비율과 유동비율, 그리고 유형고정자산회전율 등 세 변수들은 통계적 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 결국 대규모 기업집단에 속해 있는 개별기업들 의 부도위험과 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 그룹차원의 재무지 표들을 부도추정방정식에 포함하면 부도설명력 또한 <표 6>의 71.3
%에서 81.1%로 크게 높아진 것을 알 수 있다.
<표 7>의 실증분석 결과는 대규모 기업집단에 속해 있는 개별기 업의 부도위험은 개별기업의 경영성과 외에 기업집단의 경영성과에 의해 영향을 받는다는 사실을 뒷받침하고 있다.
<표 7> 부도추정방정식 : 기업집단 변수들을 포함하는 경우
설명변수 추정계수 표준오차 Chi-Square Pr>Chi-Square
상수항 -7.9097 1.7796 19.7554 0.0001***
SIZE 0.1887 0.0860 4.8160 0.0282**
ROIC -0.0322 0.0189 2.9204 0.0875*
DE 0.000662 0.000175 14.3581 0.0002***
LIQ -0.00186 0.00244 0.5784 0.4469
CI -0.00112 0.00175 0.4082 0.5229
D30 -0.6352 0.3047 4.3456 0.0371**
MS -0.0129 0.00450 8.2386 0.0041***
GROIC 0.00373 0.0611 0.0037 0.9513
<표 7> 계속
설명변수 추정계수 표준오차 Chi-Square Pr>Chi-Square
GLIQ 0.0210 0.00638 10.8485 0.0010***
GDE 0.00373 0.00067 31.0241 0.0001***
GCI -0.0604 0.0184 10.7381 0.0010***
주 : *** 추정된 계수가 1%의 유의수준에서 유의함.
** 추정된 계수가 5%의 유의수준에서 유의함.
* 추정된 계수가 10%의 유의수준에서 유의함.
Concordant : 81.1%
<표 7>에서 보듯이 국내 대규모 기업집단의 경영성과는 개별기 업의 경영성과에 직․간접적으로 영향을 줄 수 있음을 시사하고 있 으며, 특히 그룹의 부채비율이나 유동비율, 그리고 유형고정자산회 전율 등이 파급효과를 지니고 있는 것으로 나타났다.
5. 기업집단의 내부시장과 기업부도위험
앞서 분석된 <표 7>의 실증분석 결과는 단지 그룹차원의 재무비 율들의 변화가 개별기업들의 부도위험에 영향을 줄 수도 있다는 사 실을 시사할 뿐이지 파급효과의 크기나 파급과정, 그리고 원인에 대 해서는 시사하는 바가 없다. 한국 대규모 기업집단의 특성은 그룹내 기업들이 독립기업으로 존재하기보다는 자본 및 상품, 생산요소의 내부거래를 통해 기업경영이 이루어지고 있다는 것이다. 이러한 내 부거래의 형성원인으로 여러 이유들이 있을 수 있겠지만 외부시장 의 경쟁 및 효율성 정도, 거래비용 정도 등에 따라서 내부거래의 필 요성과 내부시장의 상대적 효율성이 결정될 수 있을 것이다.
또한 개별기업의 부도위험이 그룹 내의 다른 기업들의 경영성과
에 의해 영향을 받는다는 것이 확실하다면 기업집단 내의 내부시장 을 통해 개별기업의 부도위험을 증가시키는지를 분석할 필요가 있 다.
이 연구에서는 대규모 기업집단 내의 내부시장 중에서 중간재와 최종재화의 내부거래, 상호지급보증규모 등 주로 내부상품시장과 내부자본시장의 존재가 개별기업의 부도위험에 영향을 줄 수 있는 지에 초점을 맞추고자 한다.7)
내부시장의 필요성 여부와 효율성 문제는 외부시장의 상대적 효 율성에 의해 결정되기 때문에 단정적으로 결론짓기 어려운 문제이 다.8) 우선 내부자본시장의 필요성을 살펴보면, 외부자본시장의 발전 이 미흡하여 비효율적이라면 정보의 비대칭이 심각하여 기업의 자 본조달이 제약되고, 기업감시기능이 제대로 제공되지 못한다면 내 부자본시장은 기업의 효율성을 증가시키는 효과를 가질 수 있다. 내 부자본시장에서는 외부시장에 비하여 낮은 비용으로 정보의 생산과 전달이 가능하므로 정보비대칭을 완화하여 역선택 등의 문제를 최 소화할 수 있을 뿐 아니라 자금조달의 집중․전문화를 통해 비용을 낮추고 기업경영에 대한 감시기능을 적은 비용으로 제공할 수 있다.
그러나 효율적인 외부시장이 존재한다면 정보의 비대칭성 문제가 적고 거래비용을 낮출 수 있을 것이다. 이러한 경우에는 내부자본시 장은 외부시장의 감시기능을 차단하여 경영자의 도덕적 해이문제 등이 심화될 수 있을 뿐 아니라, 외부시장에서의 효율적인 자원배분 을 저해하고 조직 내에서의 관료화 등으로 인해 기업의 효율성이 저
7) 대규모 기업집단에 속해 있는 개별기업의 부도위험에 영향을 줄 수 있는 변수로는 그 룹 내의 내부시장의 존재 외에도 소유지배구조(통제구조 포함), 다각화 정도 등 다른 요인들을 들 수 있으나 이 연구에서는 내부시장에 초점을 맞추고 있다. 예를 들어 황 인학(1999)의 연구에서 보듯이 최근 9개 부실계열의 경우 지나친 사업구조의 다각화 가 경영성과(수익성)의 악화원인으로 작용되고 있음을 밝히고 있다.
8) 내부시장의 효율성과 비효율성의 이론적․논리적 논의에 대해서는 이우관(1999)을 참조.
해될 수 있다.
대규모 기업집단 내에서 상품내부시장 또한 이론적으로 논란의 여지가 있다. 이 연구에서 사용된 중간재 및 최종재화의 거래가 수 직적 결합의 한 형태로 볼 수 있다면 결국 수직적 결합이 기업의 부도위험에 어떠한 관계를 갖는지를 살펴보게 되는 것이다. 수직적 결합이 기업의 위험과 부(-)의 관계를 갖는다는 견해는 거래비용이 론Transaction Cost Theory에서 찾아볼 수 있다(Coase, 1937). 이론적 으로 외부시장의 불확실성이 있다면 그러한 불확실성으로 인한 비 용과 위험을 줄이기 위해 생산요소와 재화의 거래를 내부시장에서 하려고 한다. 이러한 경우에 수직적 결합은 기업의 핵심적인 경영 활동들을 외부생산요소 및 재화시장의 변화fluctuation로부터 격리시 킬 수 있기 때문에 생산요소와 재화의 안정적인 수요를 확보할 수 있다.
수직적 결합에 있어서의 거래비용의 경제적 이득은 불완전한 경 쟁시장의 존재에 달려 있다. 거래비용이론은 불확실성이 있는 경우 불확실성을 줄이기 위해서는 수직적 결합이 일어날 수 있다는 것이 다. 과거 몇몇 실증분석에서도 거래비용이론에 부합되는, 소위 수직 적 결합과 위험은 부(-)의 관계를 갖는다는 사실을 보고한 바 있다 (Helfat & Teece, 1987).
그러나 수직적 결합과 위험간의 관계분석에 관한 다른 연구들은 반드시 두 변수간의 음(-)의 관계를 갖는다는 것은 아니며, 수직적 결합형태에 따라 결과가 달라질 수도 있음을 보여주고 있다.
이 연구에서는 기업집단의 내부시장이 기업의 부도위험에 미치는 관계를 실증적으로 분석하기 위해서 수직적 결합의 의미를 갖고 있 는 중간재 및 최종재화의 내부거래규모와 한국 기업집단에 있어서 내부자본시장의 특수한 형태인 상호지급보증규모 등을 부도추정방 정식에 사용하였다.
<표 8> 기업집단의 내부시장과 기업의 부도위험 관계분석
설명변수 추정계수 표준오차 Chi-Square Pr>Chi-Square
상수항 -9.4962 2.0716 21.0133 0.0001***
SIZE 0.1366 0.1310 1.0875 2.2970
ROIC -0.0297 0.0214 1.9360 0.1641
DE 0.000621 0.000195 10.1758 0.0014***
LIQ -0.00004 0.00208 0.0004 0.9841
CI -0.00116 0.00177 0.4279 0.5130
D30 -0.8074 0.3442 5.5011 0.0190**
MS -0.0140 0.0050 7.8300 0.0051***
GROIC 0.0184 0.0654 0.0792 0.7784
GLIQ 0.0197 0.00696 7.9773 0.0047***
GDE 0.00406 0.000788 26.5652 0.0001***
GCI -0.0656 0.0187 12.3137 0.0004***
IT 1.0811 0.7488 2.0844 0.1488
DG 0.1362 0.1058 1.6561 0.1981
주 : *** 추정된 계수가 1%의 유의수준에서 유의함.
** 추정된 계수가 5%의 유의수준에서 유의함.
* 추정된 계수가 10%의 유의수준에서 유의함.
Concordant : 80.7%
기업부도를 설명하는 주요 재무비율들을 통제변수로 사용한 실증 분석 결과가 <표 8>에 실려 있다. 실증분석 결과에 의하면 상품의 내부거래와 개별기업 부도위험과는 통계적 유의성을 갖지 않는 것 으로 분석되었다. 그룹 내의 상품내부거래가 기업의 부도위험을 증 가시킨다면 국내그룹의 상품내부시장은 외부시장에 비해 효율적이 지 못하다는 해석이 가능하다. 그러나 <표 8>의 결과에 의하면 외
부시장에 비해 내부시장이 상대적으로 비효율적이라는 사실을 발견 하기는 어렵다.
내부자본시장의 한 형태로 볼 수 있는 상호지급보증을 대리변수
proxy로 이용한 내부자본시장과 기업부도위험과의 관계 역시 통계적
유의성이 없는 것으로 밝혀져 일단 상호지급보증이 그룹 내의 개별 기업의 부도위험에는 직접적인 영향은 미치지 않는 것으로 해석할 수 있다.9)
다만 상호지급보증이 기업부도위험과는 직접적인 관계는 없다 하 더라도 상호지급보증이 부채비율의 증가원인으로 작용한다면 아래 의 <그림 1>에서 보듯이 상호지급보증이 부채구조 악화를 통하여 부도위험을 증가시키는 간접적인 효과는 있을 수도 있기 때문에 상 호지급보증과 부채비율과의 관계분석이 필요하다.
<그림 1> 기업집단의 특성
9) 상호지급보증의 필요성과 찬반논의에 대한 논리적ㆍ이론적 설명에 대해서는 이원흠 (1994)과 이병기(1998)를 참조할 것.
기업집단의 특성 (성장성, 수익성, 기업규모,
담보가치)
내부금융시장 (상호지급보증, 상호출자,
금융기관보유)
부채구조 악화 부도위험
(Bankruptcy Risk)
6. 상호지급보증과 부채구조
앞 절의 실증분석 결과에서 보듯이 상품의 내부거래와 기업집단 에 속해 있는 개별기업의 부도위험과는 정(+)의 관계가 있으나 상호 지급보증은 기업의 부도위험에 통계적 유의성이 없는 것으로 분석 되었다.
상호지급보증이 기업의 부도위험과는 직접적 관계는 없다 하더라 도 상호지급보증이 국내 대규모집단에서 오랜 금융관행으로 유지되 어 왔기 때문에 기업의 부채구조에 영향을 끼칠 수 있다. 만약 상호 지급보증이 부채구조에 부정적인 영향을 미친다면 상호지급보증은 부채구조의 악화를 통해 기업의 부도위험을 증가시키는 간접적인 효과를 갖게 된다.
먼저 부채구조를 결정하는 주요 변수들로는 기업의 성장성, 수익 성, 고정자산비율, 기업규모 등을 들 수 있다. 기업의 성장성이 높으 면 기업이 미래투자에서 얻을 수 있는 이윤기회가 더 많아질 수 있 기 때문에 성장성과 부채는 음의 관계를 갖게 된다. Titman and Wessels(1998)에서 보듯이 수익성이 높은 기업은 사내유보를 많이 하기 때문에 거래비용이 낮고, 부채비율도 낮아진다. 그러므로 수익 성 역시 부채비율과는 음(-)의 관계를 갖게 된다. 고정자산은 담보 로서의 가치를 지니고 있기 때문에 고정자산비율이 높으면 부채비 율이 높아진다. 그리고 기업규모의 증가는 내부유보와 자기자본에 의한 자금조달을 가능하게 하므로 부채비율은 낮아진다. 이러한 부 채구조를 결정하는 주요 재무비율 외에 상호지급보증을 설명변수로 추가하여 상호지급보증이 대규모 기업집단에 속해 있는 개별기업의 부채구조에 어떠한 관계를 갖고 있는지를 알아본다.10)
10) 이 연구의 부채구조 결정방정식에 세제변수는 생략하기로 한다. 부채구조에 관한 과 거 연구들로는 선우석호(1991), 신동령(1991), 이병기(1998) 등을 들 수 있으나 이병 기(1998)의 연구만이 채무보증변수를 부채구조 결정방정식의 설명변수로 사용하였
f
상기 주요 설명변수들을 감안한 부채구조방정식은 다음과 같이 설명될 수 있다.
D/E = ( , GS,RO IC,FCR,SIZE ,CG,CC )
단, D/E=부채비율, GS=매출액증가율, ROIC=총자산경상이익률 FCR=고정자산비율, SIZE=log(총자산), CG=log(지급보증수혜액) CC=log(담보수혜액)
1994∼1996년까지 3개년 동안 대규모 기업집단에 속해 있는 부실 기업군과 건전기업군들을 pooling한 자료를 사용하여 Fixed Effect Model에 근거한 실증분석 결과가 <표 9>에 실려 있다. 먼저 상호지 급규모를 로그취한 값을 사용하고 부채비율을 종속변수로 사용한 경우(추정방정식Ⅰ)를 살펴보면 지급보증수혜와 담보수혜는 개별기 업의 부채비율을 높이는 데 유의한 것으로 분석되었다. 기업규모변 수(log총자산)와 총자산경상이익률의 추정계수는 음(-)의 부호를 갖 고 있어 기존의 연구와 일치하고 있을 뿐더러 각각 유의수준 5%와 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
부채비율 대신 차입금의존도를 종속변수로 사용한 실증분석(추정 방정식Ⅱ)에서도 지급보증수혜는 차입금의존도를 높이는 것으로 분 석되었으며, 다만 담보수혜의 경우에는 통계적 유의성이 없는 것으 로 나타났다.11) 이와 같이 부채구조방정식의 추정결과에서 보듯이 상호지급보증이 개별기업의 부도위험에 직접적인 효과는 없다 하더 라도 부채비율을 높이는 방법을 통하여 부도위험을 높이는 간접적 인 효과는 있는 것으로 해석할 수 있을 것이다.12)
음. 그러나 이 연구처럼 기업집단 내의 개별기업의 지급보증규모를 사용하여 개별기 업 차원에서의 부채구조방정식을 추정하는 연구는 지금까지 없는 것으로 보여짐.
11) 김준경(1999)은 1990∼1997년 사이의 pooling data를 사용한 실증분석 결과에서 제2 금융기관 소유기업군이 미소유기업군에 비해 차입금의존도가 높은 것으로 보고하고 있어 금융기관보유 역시 국내 대기업의 차입금의존도를 높이는 하나의 원인이 될 수 있음을 보여주고 있음.
12) IMF 경제위기 이후 정부가 대기업 구조조정정책의 일환으로 추진 중인 부채비율
α0
<표 9> 부채구조 추정방정식
추정방정식Ⅰ (종속변수: 부채비율)
추정방정식Ⅱ (종속변수 : 차입금의존도2 ))
변 수 명 추정계수 t-value 추정계수 t-value
상수항 70.3881 3.282*** 46.3626 1.884*
Log(총자산) -3.4439 -1.980** -2.7114 -1.359
매출액증가율 0.0020 0.090 -0.0234 -0.913
총자산경상이익률 -1.0313 -6.432*** -1.2536 -6.815***
유형고정자산/총자산 4.1046 0.693 1.5482 0.228
담보수혜 2.0002 2.689*** 0.3048 0.357
지급보증수혜 3.0348 3.084*** 3.2400 2.870***
부실유무더미 8.3417 2.667*** 3.5163 0.980
5대기업집단더미 1.4763 0.251 6.1284 0.908
30대기업집단더미 4.4921 1.391 -4.8758 -1.316
D1995 -1.3800 -0.423 -2.9072 -0.777
D1996 -2.5216 -0.753 -4.4435 -1.157
상장여부더미 -15.0803 -4.141*** -0.5011 -0.120
R-square 60.24% 43.66%
Adj R-square 56.36% 38.16%
주 : 1) *는 추정된 계수가 10%, **는 추정된 계수가 5%, ***는 추정된 계수가 1% 유의수준 에서 유의함.
2) 차입금의존도=(단기차입금+유동성장기부채+사채+장기차입금-유동성장기미지급금 및 선수금-기타 유동성장기부채)/총자본×100임.
3) 담보수혜=log(그룹내 다른 기업들로부터 받은 담보규모)임.
4) 지급보증수혜=log(그룹내 다른 기업들로부터 받은 상호지급보증규모)임.
자료 : 한국신용평가(주) DB
200% 축소정책은 기업의 부채비율이 축소되어야 한다는 입장에서는 정책의 타당성 은 인정되나 업종에 따른 부채비율의 다양성을 차치하고서라도 200%라는 구체적인 수치에 의해 직접적인 규제를 하는 것은 시장원리에 위배될 뿐만 아니라 경영성과 에 대한 금융기관 및 금융시장의 감시기능의 발전을 저해하고 있음. 부채비율이 높 다 하더라도 수익성이 높다면 기업의 부도위험은 낮을 수 있기 때문에 기업의 재무 구조에 대한 최종적인 판단은 개별기업 단위에 의해 이루어지는 것이 바람직하며, 취약한 재무구조를 가진 기업에 대한 여신축소 또는 고금리 부과 등의 조치도 정부 의 직접적인 개입보다는 금융기관 또는 금융시장에서 시장원리에 따라 이루어져야 함. 그러므로 정부는 부채비율 200%와 같은 직접적인 규제보다는 금융기관 및 금융 시장의 감시기능을 발달시키는 제도적인 개선에 노력을 기울이는 것이 경제적 부작 용을 최소화할 수 있을 것임.
3) 4)
제3장 기업집단의 부도예측모형 분석
ob ob 1. 분석방법론
종속변수가 범주 혹은 명목척도인 경우에 분석하는 계량분석방법 으로서 판별분석방법 외에 로짓logit분석방법을 들 수 있다. 로짓분 석은 판별분석에 비해 관련변수들이 정규분포여야 한다는 가정이 전제될 필요가 없으며, 다만 선택확률이 로지스틱 함수를 취한다는 가정이 필요하다. 통계적으로 오차항이 정규분포일 때에는 판별분 석에 의한 추정방법이 로짓최우추정logit maximum likelihood estimator에 비해 효율성efficiency 측면에서는 우월하나 정규분포가 아니며 판별 분석방법은 일관성consistency이 없다는 문제점이 있다. 또한 로짓분 석은 일반적인 선형회귀식의 추정에 비해 특이한 관찰치가 모수추 정에 미치는 영향력이 적은 장점robustness을 갖고 있다.
로짓분석방법을 이용한 기업부도방정식의 추정을 위해서는 아래 와 같은 추정방정식이 필요하다.
⑷ y* i = β'xi + ui
단, y*i> 0인 경우에는 yi=1이고, 기타는 yi=0가 된다. 즉 기업 i(xi)가 부실기업군에 속해 있으면 yi=1이고, 건전기업군에 속해 있으면 yi= 0가 된다. 확률함수P ( yi= 1)와 우도함수likelihood function
를 각각 정의하면,13)
⑸ Pr (yi= 1) = Pr ( ui>- β'xi)
= 1-F (- β' xi)
⑹ L =πyi= 0F (-β'xi)πyi= 1[1-F (-β'xi)]
식⑹의 실제 추정을 위해서는 잔차 ui에 관한 가정이 필요한데,
13) 로짓분석에 대한 자세한 설명은 Amemiya(1978)를 참조할 것.
이 연구에서는ui의 누적분포함수가 로지스틱logistic으로 가정하면 누적확률함수 F는 식⑺의 형태로 표시될 수 있다.14)
⑺ F (- β'Xi)= exp (- β'xi)
1+ exp (-β 'xi) = 1 1+ exp (β' xi) 추정계수 β의 추정을 위해서는 최우추정법maximum likelihood esti-
mator이 적용되고, 우도함수⑹을 최대화시키는 β를 찾는 과정을 위
해 최우추정법에서 피셔점수법Fisher’s scoring method을 사용한다.
2. t-검정
부도예측모형의 실증분석을 위해서 우선 분석대상이 되는 20여개 의 주요 재무비율들 중 건전기업집단과 부실기업집단을 차별해 주 는 재무비율들을 추출하기 위해 t-검정에 의한 유의성 검정을 시도 하였다.15)
기업집단에 속해 있는 개별기업들을 대상으로 분석한 <표 10>의 t-검정결과에 의하면 총자본경상이익률(FS2010), 금융비용대매출액 비율(FS2250), 부채상환계수(FS2320), 자기자본비율(FS3010), 고정 비율(FS3040), 부채비율(FS3060), 재고자산회전율(FS4080), 그리고 차입금의존도(FS3090) 등이 유의한 것으로 드러나고 있다.16)
기업집단을 대상으로 분석한 결과에 의하면(<표 11> 참조), 금융
14) 잔차 ui가 로지스틱분포를 가진다는 가정은 누적확률분포 F가 0과 1 사이에 있어야 하는 제약조건을 만족하기 위한 것임.
15) 주요 재무비율들의 설명에 대해서는 <부표 9>를 참조하고, t-검정에 의해 유의성이 있는 주요 재무비율들의 상관관계 결과는 개별기업의 경우에는 <부표 7>을, 기업집 단의 경우에는 <부표 8>을 각각 참조할 것.
16) 이 절에서 사용된 건전기업군과 부실기업군, 그리고 건전기업집단과 부실기업집단 의 표본은 <표 3>과 <표 1>에 실려 있는 자료들을 사용하였음.
비용대매출액비율(GFS2250), 부채상환계수(GFS2320), 재고자산회전 율(GFS4080), 매입채무회전율(GFS4130), 차입금의존도(GFS3090) 등 이 기업집단의 부실화를 설명하는 데에 중요한 변수로 판명되었다.
금융비용대매출액비율, 부채상환계수, 자기자본비율, 부채비율, 재 고자산회전율, 그리고 차입금의존도 등은 개별기업 차원에서뿐만 아니라 기업집단의 경우에도 부실화를 예측하는 데에 통계적 유의 성이 있는 것으로 분석되어 기업집단의 부실원인과 예측을 위해서 는 앞의 6개 변수가 중요한 역할을 하리라는 것을 예상할 수 있다.
다만 상기 기술된 재무비율들이 단일변수 검정결과에 의해 추출 된 변수들이기 때문에 중복되거나 상충되는 변수들간의 관계를 고 려한다면 다변량검정stepwise을 통하여 최종 설명변수들을 선정하는 과정이 필요하다.17)
<표 10> 개별기업의 t-test 분석결과
17) 부도예측모형 분석을 위한 통계적 과정에 대한 자세한 설명은 남주하․김동수․김 명정(1995)을 참조.
변수명 부실기업수 우량기업수 부실기업 평균 우량기업 평균 T-값 Prob>|T|
FS1060 95 386 36.98 84.91 -0.5777 0.5637
FS2010 95 386 -0.19 1.60 -2.1797 0.0298
FS2100 95 386 -1.33 0.28 -0.7853 0.4327
FS2230 95 386 13.33 56.75 -0.4923 0.6227
FS2250 95 386 11.14 6.22 7.6654 0.0000
FS2320 95 386 23.05 82.02 -2.0252 0.0434
FS3010 95 386 16.72 25.25 -5.1827 0.0000
FS3020 95 386 95.26 108.57 -1.2775 0.2020 FS3040 95 386 409.73 305.26 2.7486 0.0062 FS3060 95 386 837.36 526.73 4.3004 0.0000
FS4010 95 386 0.83 1.29 -1.6390 0.1019
<표 10> 계속
변수명 부실기업수 우량기업수 부실기업 평균 우량기업 평균 T-값 Prob>|T|
FS4080 95 386 10.13 42.89 -2.1462 0.0324
FS4120 95 386 25.40 22.95 0.1034 0.9177
FS4130 95 386 8.08 23.96 -1.4264 0.1544
FS5010 95 386 62585.8 74350.7 -0.9215 0.3573 FS5020 95 386 348862.3 522120.6 -0.9698 0.3326 FS5050 95 386 25047.7 29663.4 -1.2826 0.2002 FS5060 95 386 107003.3 135370.6 -1.1080 0.2684
FS3090 95 386 56.67 42.07 7.0784 0.0000
<표 11> 기업집단의 t-test 분석결과
변수명 부실기업수 우량기업수 부실기업 평균 우량기업 평균 T-값 Prob>|T|
GFS1060 33 37 21.01 15.99 1.2395 0.2194
GFS2010 33 37 0.57 1.29 -1.5544 0.1247
GFS2100 33 37 0.46 1.44 -1.5058 0.1368
GFS2230 33 37 12.39 11.74 1.3986 0.1665
GFS2250 33 37 9.54 6.79 3.1926 0.0021
GFS2320 33 37 23.24 36.33 -5.0885 0.0000
GFS3010 33 37 19.22 25.09 -3.4522 0.0010
GFS3020 33 37 99.41 95.54 0.6315 0.5298
GFS3040 33 37 290.49 242.17 1.4848 0.1422 GFS3060 33 37 499.18 336.52 3.1005 0.0028
GFS4010 33 37 0.80 0.93 -2.1659 0.0338
GFS4080 33 37 6.91 9.19 -2.1416 0.0358
GFS4120 33 37 4.98 5.74 -1.2033 0.2330
<표 11> 계속
변수명 부실기업수 우량기업수 부실기업 평균 우량기업 평균 T-값 Prob>|T|
GFS4130 33 37 7.54 10.10 -2.6017 0.0114
GFS5010 33 37 70208.6 66952.3 0.4019 0.6890 GFS5020 33 37 344225.2 304531.0 0.9452 0.3479 GFS5050 33 37 29501.0 29459.3 0.0145 0.9885 GFS5060 33 37 116112.1 117091.5 -0.0445 0.9646
GFS3090 33 37 55.89 48.60 3.5464 0.0007
GS1 33 37 0.17 0.11 0.0134 0.0643
GS2 33 37 0.11 0.09 0.7587 0.4506
GS12 33 37 0.14 0.10 1.5035 0.1373
GM2 33 37 0.05 0.03 0.5668 0.5727
GG2 33 37 0.74 0.61 1.1348 0.2604
3. 로짓최우추정법Logit Maximum Likelihood Estimator을 이용한 부도예측모형 분석
단계적 선택stepwise방법에 의해 선정된 설명변수들과 로짓최우추 정법을 이용하여 부도예측모형을 분석한 결과가 <표 12>와 <표 14>에 실려 있다. 우선 기업집단에 속해 있는 개별기업을 대상으로 분석한 결과에 의하면, 금융비용대매출액비율, 자기자본비율, 총자 본회전율, 그리고 재고자산회전율 등 4개의 변수가 기업집단에 속해 있는 기업들의 부도예측에 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났으 며, 추정치들의 부호 역시 올바른 방향으로 분석되었다. 부도예측력
concordant은 78.3%로 추정되어 기존의 부도예측모형 결과에 비해 조
금 낮은 예측력을 보여주고 있다.18) 기업집단에 속해 있는 기업들의
18) 예를 들어 남주하․김동수․김명정(1995)의 경우 중소제조업체들을 대상으로 한 예