처리량 반응 분석에 의한 대기업과의 협력관계가 기업 성장에 미치는 인과적 효과에 대한 실증분석
- 낙수효과의 존재에 대한 증거 -
조동근
*
·빈기범†
요약
대기업과 중소협력체 간의 거래이익 배분을 둘러싼 논쟁이 일고 있다. 일각에 서는 대기업의 우월적 지위남용으로 협력의 과실이 중소업체로 흘러가지 않는다고 주장한다. 낙수효과가 존재하지 않는다는 것이다. 하지만 기업은 ‘계약의 복합체’
로 그 자체가 부(富)를 쌓고 소비를 하는 주체가 아니다. 기업의 이익은 주주, 근 로자, 협력업체, 주주, 채권자에 배분된다. 상식적 차원에서 낙수효과는 존재한다.
본 연구에서는 ‘처리량반응 분석기법’을 이용해 대·중소기업 간 “낙수효과가 존 재하지 않는다”는 가설을 실증적으로 기각한다. 본 연구에서는 중소기업의 총매출 중 대기업에 대한 납품(매출) 비중을 대기업과의 관계의 강도를 나타내는 ‘연속적 처리변수’로 간주했다. 연속적 처리가 증가함에 따라 해당 중소기업의 “고용 성장 률, 매출액 성장률, 총자산 성장률”이 모두 증가하는 하는 것으로 나타났다. 이는 대기업과의 관계를 강화할수록 중소기업의 성장이 촉진된다는 것으로 낙수효과로 해석할 수 있다.
주요어: 낙수효과, 중소기업, 연속처리, 일반화성향점수, 처리량 반응 JEL: K21, L11
* 제1저자, 명지대학교 사회과학대학 경제학과 교수, dkcho@mju.ac.kr
† 교신저자, 명지대학교 사회과학대학 경제학과 부교수, bink1@mju.ac.kr, 서울 서대문구 거북골 로 34, 전화: 02-300-0683
Ⅰ. 서론
‘나비효과’(butter fly effect)는 정책형성 과정에도 유효하다. 2010년 7월 정치권 의 한 유력인사는 "올해 2분기 삼성전자가 5조 원이라는 사상 최고이익을 냈다는 언 론보도를 보고 가슴이 아팠다"면서 "이를 보고 (삼성전자가) 더불어 함께 하고 있다고 생각하는 사람이 얼마나 될까 생각했다"는 요지의 발언을 했다.
1)
축복 받아야 할 삼 성전자의 성공이 탐욕스런 ‘그들만의 잔치’로 폄훼된 것이다. ‘낙수효 과’(trickle-down effects)가 존재하지 않는 성장이 사회·경제적으로 무슨 의미가 있 겠냐는 것이다. 그의 발언은 후일 반(反)기업정서와 반(反)기업정책의 ‘태풍의 눈’이 되었다.낙수이론(trickle-down theory)에 대한 논의는 미국 레이건 정부 시절부터였다.
당시 레이거노믹스(Reaganomics), 래퍼커브(Laffer curve) 및 공급주의 경제학 (supply-side economy) 등을 뒷받침하는 이론이 낙수이론이었다. 부유층과 중산층 의 ‘세금 인하(tax cut)’를 통해 소비를 촉진시키고 그 혜택이 중산층과 빈곤층으로 확산되기를 기대했던 것이다.
2)
한국에서의 낙수효과는 주로 “대기업과 중소 협력업체 간의”의 이익 배분에 초점이 맞춰졌다. 개인 간의 소득 분배이건 기업 간의 이익배분 이건 분배문제는 감상(感傷)을 떨친 냉정한 분석이 요구된다. 하지만 현실은 그렇지 않다. 반(反)기업정서에 기초한 예단이 정책형성에 영향을 미치고 있다. 위에서 인용 한 유력인사의 발언도 이와 크게 다르지 않다.한국적 현실에서 대·중소기업간 낙수효과는 존재하지 않는 가? 실증적 증거를 떠 나 이론적 관점에서 ‘낙수효과가 없다’는 것은 있을 수 없다. 기업은 자연인(사람)이 아닌 ‘법인’이기 때문에 자연인처럼 부를 축적하면서 소비를 하는 주체가 아니다. 기 업은 이해관계자 간의 ‘계약의 복합체’(nexus of contract)이다. 기업은 주주, 경영 자, 근로자, 채권자 등 다양한 주체에 의한 경제활동의 장(場)이며 제도이다.
기업이 수익을 올리면 그 기여에 따라 참가자에게 배분된다. 주주는 ‘잔여재산 청 구권자’(residual claimant)로서 가장 후순위 청구권을 갖기 때문에 투입 대비 손실 을 입을 수 있다. 하지만 근로자, 협력업체, 은행, 채권자 등은 모두 주주보다 선(先) 순위자이며 기업이 도산하지 않는 한 계약에 따라 투입에 준거해 이익을 분배 받는 다. 기업의 이해관계자 중 “협력업체에 초점을 맞추면” 기업이 정상적으로 운영되는 한 일정부분 낙수효과가 발생하게 된다.
일각에서는 대기업에 종사하는 내부자가 과도한 임금을 받기 때문에 ‘중소협력업 체에의 분배여력’이 떨어져 낙수효과가 실종된 것이 아니냐는 의문을 제기한다. 내부 1) 2010년 2분기에 삼성전자는 명실공이 소니 등 일본 경쟁업체를 따돌리고 글로벌 1위 기업으로
자리매김했다.
2) 글로벌 금융위기 이후 케인지안 경제학자들은 세금을 걷어 정부지출을 통해 유효수요를 창출 하는 것이 낫다고 주장하면서 낙수효과를 둘러싸고 치열한 논쟁이 재연되었다. (Talbott, 2008) 그리고 개인 간 소득분배에 있어 낙수효과에 관한 이론적 논의는 Aghion and Bolton(1997)을 참조.
자는 근로자와 경영진으로 좁혀진다. 이들 비판론자들은 근로자에 대해 문제를 제기 하지는 않는다. 남는 선택지는 경영진이다. 하지만 대기업 경영진의 연봉이 높기 때문 에 분배여력이 작아졌다고 주장하는 것은 설득력이 없다. 현실이 그렇지 않기 때문이 다.
3)
낙수효과 부재 원인으로 대기업의 ‘우월적 지위 남용’이 지목되고 있다. 협력업체 가 대기업과 손해보고 거래할 수밖에 없는 구조이기 때문에 대기업의 과실이 협력 중 소기업에게 흘러가지 않는다는 것이다. 이러한 주장은 현실을 과장한 것이다. 대기업 과 거래하여 손해를 보는 상황이라면, 거래를 안 하면 그만이다. 중소기업의 대기업과 의 거래는 선택이지 의무가 아니다. 안하겠다는 거래를 강제로 하게 할 정도의 ‘우월 적 지위’는 존재하지 않는다. 그렇다면 ‘거래가 아닌 강제’일 것이다. 논리적으로 낙수 효과는 크건 작건 간에 발생할 수밖에 없다. 낙수효과의 크기를 논의하는 것이라면 의미 있는 논쟁일 수 있으나, 낙수효과가 존재하지 않는다는 것은 현실을 비튼 왜곡 이 아닐 수 없다.
본 연구에서는 ‘한국기업데이터’(이하 KED)와 대기업에 대한 납품 비중 자료를 이용하여 낙수효과의 존재를 실증적으로 규명하고자 한다. 대기업과 중소기업간 관계 의 정도를 ‘중소기업의 대기업에 대한 매출 비중’으로 포착하고 이를 바탕으로 그러한 관계의 강화가 중소기업의 성장에 미치는 영향을 차별적으로 추론했다. 이 같은 낙수 효과 존재에 관한 분석은 경제민주화에 편승해 봇물을 이루고 있는 각종 반(反)시장 적 규제에 대한 비판적 논거가 될 수 있다. 비근한 사례로 ‘납품단가 후려치기 방지’
라는 거친 표현의 「하도급거래 공정화에 관한 법률」도 따지고 보면 ‘낙수효과가 존재 하지 않는다’는 예단에서 출발한 것이다.
낙수효과에 관한 기존의 연구들은 회귀분석에 근거하고 있다. 하지만 회귀식을 이용한 인과관계(causal relationship) 분석에는 흠결이 내재되어 있다. ‘실험 자료’
가 아닌 ‘관찰자료’를 이용한 분석이기 때문에 각 설명변수의 종속변수에 대한 ‘인과 적 영향력(causal impact)’이 편의 없이 추정되었다고 보기 어렵기 때문이다. 회귀분 석의 주요 전제가 엄밀하게 충족되지 않는 한 인과관계가 아닌 “특별한 의미를 부여 하기 어려운 상관관계나 편(偏)상관관계”로 추정되었을 가능성이 높다. 본 연구에서는 회귀분석이 아닌 ‘처리효과’(treatment effect) 방법론을 채택한다. 각 변수들의 특성 을 감안하여 ‘연속적 처리’(continuous treatment)에 입각한 ‘처리량 반응’(dose response) 분석 기법을 사용한다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 관련 기존 연구를 논의한다. 제3장에 서는 연구가설을 구체적으로 설정하여 본 연구의 목적을 명확히 한다. 제4장에서는 연구 방법론을 설명한다. 제5장에서는 본 연구를 위해 확보한 자료를 설명하고 주요 변수의 요약 통계량을 제시한다. 제6장에서는 실증분석 결과를 제시하고, 제7장에서
3) 일부 대기업 생산직 근로자의 높은 연봉은 “특정기업에 속해 있기 때문에” 가능한 것이다.
즉 높은 생산성에 의해 뒷받침되는 고임금이라고 볼 수 없다. 특정 기업 생산직 근로자의 높 은 임금은 낙수효과의 또 다른 범주가 아닐 수 없다.
는 결론 및 시사점을 적기(摘記)한다.
Ⅱ. 기존 연구
본고의 주제는 동반성장, 대·중소기업 상생, 경제민주화, 중소기업 적합업종, 창조 경제 등 정치권의 정책과제와 맞닿아 있다. 이들 주제에 관한 치열한 논쟁이 진행 중 이다.
이병기(2012)는 광범위한 중소기업 자료를 이용해 낙수효과를 분석했다. 동(同) 연구는 수직적 거래관계가 주종을 이루는 자동차 산업, 조선 산업을 대상으로 대기업 협력기업의 “사업체수, 종사자 수, 출하액, 부가가치, 이익률, 매출액 성장률 및 투자”
를 분석하고, 낙수효과의 존재를 강력하게 주장하고 있다. 동 연구는 그 근거로 ‘대기 업과 협력기업 간 관계나 관계의 정도’를 명시적으로 고려하지 못했기 때문에 간접적 분석에 그치고 있다. 학술연구는 아니지만 이상빈(2012)은 컬럼을 통해, 낙수효과가 있다고 하더라도 감소하고 있으며 낙수효과 개념 자체가 불평등이나 부(富)의 양극화 에 대한 변명에 지나지 않는다고 주장했다. 컬럼이기 때문에 체계적인 증거는 제시되 지 않고 있다.
박상용·신현한·홍은주(2013)도 낙수효과에 대해 실증분석을 수행했다. 동 연구는 삼성전자와 이들 협력사의 성과를 분석했다. 분석 결과 성장성 지표와 수익성 지표에 서 삼성전자 협력사 평균이 삼성전자보다 높은 것으로 나타났고, 협력사를 동종 업계 평균과 비교했을 때 성과지표는 열등하지만 자본수익률은 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 이 같은 분석결과에 기초해 “낙수효과에 대한 체계적 연구나 증거 없이 대기 업-중소기업간 대립관계를 과장하지 말 것”을 주장하고 있다. 동 연구는 연구범위를 삼성전자에 국한했기 때문에 일종의 사례연구로 이를 일반화하기는 어렵다.
한편 박승록·최두열(2011)은 ‘적하효과’란 용어를 사용하고 있지만 이는 본고의 낙수효과와 동일한 의미를 갖는다. 동 연구에서는 대기업 투자의 적하효과를 대기업 투자의 중소기업 투자 유발로 보았다. 분석 결과 거시적으로는 그러한 효과에 대한 유의한 증거를 발견하지 못했고, 미시적으로는 대기업 투자가 ‘계열사 중소기업의 당 기 투자’를 유발한다는 증거를 제시하고 있다. 동 연구는 적하효과의 분석 대상이 ‘동 일 기업집단내 중소기업 계열사’로 한정되었다는 점에서 결과에 대한 해석은 매우 제 한적일 수밖에 없다.
민세진·전삼현·신석훈(2013), 이병기·김필헌·김영신·신석훈(2010), 이병기·황인학·김 현종·최원락·이선화·신석훈·임병화·최승재(2012), 이병기(2013), 황인학(2012)은 공통적 으로 정부의 대기업 및 기업집단에 대한 규제 강화를 비판하고 문제점을 적시하고 있 다. 중소기업을 보호하는 정책에서 성장시키는 정책으로 전환하고, 중소기업에 대한 과도한 정책금융을 자제하고, 정치적 이해관계에 따라 생겨나는 대기업에 대한 과도 한 정부의 규제를 축소할 것을 주문하고 있다. 이들 연구의 공통된 정책적 시사점은 낙수효과가 존재하지 않는다고 예단해서는 안 되며 또한 규제를 통해 낙수효과를 제
고시킬 수 없다는 것으로 정리될 수 있다.
<표 1>은 기존 연구를 (i) 대·중소기업 동반성장에 관한 이슈, (ii) 일감몰아주기 이슈, (iii) 납품단가 부당인하 이슈로 구분해 정리한 것이다. 이들 연구는 대기업 또 는 중소기업의 입장이 강조되고 있다.
주제 기존 관련 연구
대기업-중소기업 동반성장
강맹수·이군희(2012), 김범석·하승인·민재형(2013), 김세종(2011), 김영신(2011), 정세은·정승일(2013), 한성안(2010)
납품단가 신석훈(2013), 이건호(2009), 이병기·신석훈·강선민(2010), 하준경(2010)
일감몰아주기 문상원·권형기(2012), 신석훈(2013), 신영수(2013), 안은정(2012), 최보람(2012)
<표 1> 동반성장, 납품단가, 일감몰아주기에 관한 기존 연구
Ⅲ. 연구 가설
대기업 협력업체로서 독립 중소기업이 착취를 당한다거나 약탈적 거래를 강요받 는다면 그 중소기업은 중장기적으로 성장할 수 없다.
4)
기업 성장이 정체되거나 심지 어는 파산에 이르게 될 것이다. 기업관계는 일회적 게임이 아니기 때문에 거래를 연 속적으로 볼 필요가 있다. 협상에서 유리한 고지를 차지하려는 다툼은 있을 수 있어 도 대기업이라고 협력업체의 파산을 원하지는 않을 것이다. ‘장기신뢰 구축’은 서로에 게 도움이 된다.5)
대기업이 중소기업의 기술력을 정확히 알 수는 없다. 따라서 대기업과 중소기업 간 정보비대칭(information asymmetry)으로 중소기업이 대기업과 ‘초기 거래’를 불 리하게 시작할 수도 있다. 하지만 그러한 불리한 거래조건은 연속적 거래를 통해 교 정될 수 있다. 경쟁규율은 경쟁력을 가진 당사자에게 우호적이다.
본 연구에서는 각 거래마다 중소기업의 유·불리를 분석하지 않는다. 하지만 대기 업에 대한 납품 비중이 높아 대기업과의 거래 관계가 긴밀할수록 협력 업체의 성장이 촉진되었다면 대기업과의 거래를 통해 해당 중소기업도 같이 성장하는 낙수효과 즉
‘성장의 공유 및 상생’ 효과가 발생했다고 말할 수 있다.
6)
4) 독립중소기업이란 대기업집단에 속하지 않은 중소기업을 의미한다. 본 분석에서도 독립중소기 업만을 표본기업으로 택하였으며 대기업집단에 속한 중소기업 계열사는 분석에서 배제했다.
5) 중소기업은 상대적으로 낮은 협상력으로 거래 조건이 불리함에도 대기업에 납품한다는 의사 (signal)을 밝히거나, 거래조건의 개선을 기대하면서 현재 불리한 거래를 감수할 수는 있다. 하 지만 불리한 거래가 지속적으로 이루어질 수는 없다.
6) 중소기업의 성장이 이루어지거나 촉진되었다는 것만 확인되면 굳이 대기업의 성장 여부까지 확인해 서로 상생하였는가를 검증할 필요는 없다.
중소기업의 성장, 보다 정확히는 ‘성장기회’는 3가지 측면에서 측정 가능하다. 영 업활동 상의 ‘매출액 성장률’이 사용될 수 있고, 기업자산이 실제로 자본스톡화 되는
‘고정자산증가율’이 사용될 수 있다. 그리고 기업고용의 효과를 측정하기 위해 ‘종업 원수 성장률’이 사용될 수 있다. 그 중 ‘사회적’으로 가장 주목받는 낙수효과는 협력 업체의 ‘고용성장률’일 수 있다. 그러나 본 연구에서는 대기업과의 거래에 따른 중소 협력업체의 수익 증가율을 분석하지 않는다. 대·중소기업 간의 협력관계가 ‘이익공유 제’로 해석되는 것을 차단하기 위해서다. 본 연구에서의 가설은 다음과 같이 정리된 다.
1. 대기업에 대한 납품(매출)비중이 커질수록 종업원수 성장률이 증가한다.
2. 대기업에 대한 납품(매출)비중이 커질수록 매출액 성장률이 증가한다.
3. 대기업에 대한 납품(납품)비중이 커질수록 고정자산 증가율이 증가한다.
본 연구에서는 ‘일반화성향점수’(generalized propensity score)를 이용한 ‘처리 량반응’ 분석기법을 통해 협력업체의 대기업에 대한 납품 비중을 연속적인 처리로 간 주하고, 이에 대한 ‘처리량 반응’ 및 ‘연속적 처리 효과’를 추정한다. 이는 통상적인 처리효과(treatment effect)분석의 주요 방법론인 성향점수기법(propensity score method)을 일반화한 것이다. 동 방법론을 통해 대기업에의 납품 정도가 커질수록 인 과적 반응으로 기업 성장률이 어떠한 영향을 받는지 실증적으로 분석하고자 한다.
Ⅳ. 연구방법론 1. 자료
표본기업의 대기업에 대한 매출비중 자료에 대한 기술이 필요하다. 본 연구에서 는 기본적으로 KED가 보유하고 있는 기업DB를 이용하였다. KED의 DB에서 “2011년 KRX 상장기업을 포함한 외감기업 중 대기업(중소기업법상 대기업)으로의 판매 비중 이 0.01%라도 정보가 기록되어 있는 업체”를 특별한 문제가 없는 한 모두를 표본에 포함시켰다.
7)
이렇게 추출된 기업을 NICE신용평가㈜의 회계․재무자료와 연계시켰으7) KED는 신용평가 목적 등으로 조사한 기업들의 자료만을 보유하고 있어, KED가 실사하지 않
며, 표본기간은 2008~2011년에 걸친 4개년이다.
본 연구에서는 대규모기업집단을 ‘공정거래법상 상호출자 및 상호지급보증제한 기 업집단’으로 정의하였다. 이를 다시 “민간기업집단, 공기업집단, 민영화된 기업집단”
으로 구분하였다.
8)
‘민간기업집단’은 흔히 재벌 그룹으로 불리는 기업집단으로 삼성그 룹, SK그룹, LG그룹, 현대차그룹 등이다. ‘공기업집단’은 한국전력공사 그룹, 한국토 지주택공사 그룹 등을 의미한다. ‘민영화된 기업집단’은 KT그룹, POSCO그룹, KT&D 그룹과 같이 과거 국영기업이었으나 현재는 민간 지배주주가 없는 민영화된 대규모 기업집단을 의미한다.9)
본 연구에서는 기업집단에 속한 계열기업을 배제하고 독립 중 소기업의 대기업과의 거래관계에 주목한다.각 독립 개별 중소기업의 대기업에의 매출 비중은 다음과 같이 3가지 방식으로 측정한다. ‘’는 중소기업법상 대기업에 대한 매출 비중을 ‘’는 민간기업집단 계열사 에 대한 매출 비중을 나타낸다. ‘’는 민간기업집단, 공기업집단, 민영화된 기업집단 모두에의 매출 비중을 더한 것이다. 예컨대 특정 독립 중소기업은 중소기업법상 대기 업, 민간기업집단, 공기업집단, 민영화된 기업집단 모두와 거래를 할 수 있다. 이러한 매출 비중 , , 는 본 연구에 있어 매우 중요한 변수이다.
독립중소기업의 3가지 유형의 대기업 매출 비중 ‘, , ’는 연속적 처리를 나타 내는 변수이다. 이에 대한 반응변수로 2008~2011년의 4년간 ‘평균 매출액 증감률, 평 균 고정자산증감률, 평균 고용성장률’ 등 기업의 성장과 관련된 변수를 선택했다.
2. 회귀분석과 인과관계
회귀분석은 잠재적 내생성(endogeneity)의 문제로 그 타당성이 종종 의심 받는 다. 단순회귀분석(simple regression)에서는 1개의 설명변수가 명확하게 외생적으로 주어진 변수이고 종속변수가 이에 대한 반응으로 관측된 변수라면, 추정된 계수는 해 당 설명변수의 1단위 증가가 종속변수에 인과적으로 미치는 순효과를 나타낸다. 이러 한 외생성은 표준적인 회귀분석의 중요한 가정이자 전제이다. 설명변수가 2개 이상인 중회귀분석(multiple regression)에서는 나머지 변수의 값을 통제함으로써 ‘동일한 상황’을 만들려 시도한다. 그럼에도 불구하고 여전히 ‘관찰 자료’ 분석에서는 ‘미관측 요인’에 의한 내생성이 존재하기 때문에 이를 해결하기가 쉽지 않으며, 이를 적절히 감안하지 않으면 추정한 결과가 과연 인과관계인 것인지 확신하기 어렵다.
이는 사회과학 분야의 자료가 실험자료(experimental data)가 아닌 관찰자료
은 업체의 경우 대기업 판매비중이 기재되지 않아 ‘0'으로 표시될 수 있다.
8) 2012년 4월 공정거래위원회의 보도자료를 이용하여 '상호출자 및 상호지급보증제한 기업집단' 을 구분할 수 있다.
9) 이들 기업의 최고위 경영자에 대한 인사도 사실상 정부가 영향력을 미치므로 여전히 공기업적 성격을 지니고 있다고 볼 수 있다.
(observational data)라는데 기인한다. 무작위적이고 강제적인 즉 외생적 실험 (exogenously randomized and controled experiment)을 통해 얻은 실험자료라면 변수간 인과관계를 비교적 명확히 밝혀 낼 수 있다. 자연과학에서 실험을 통해 얻은 자료를 이용한 회귀분석의 결과가 그렇다.
하지만 사회적·경제적 현상에 대한 관찰자료에는 변수들이 내생성을 지닐 가능성 이 높다. 무작위적이고 강제적인 즉 외생적 실험에 따른 경제 주체의 반응을 보는 것 이 아니라, 그러한 실험에의 노출 여부와 정도를 경제 주체 스스로 선택하기 때문이 다. 예를 들면 직업교육 프로그램이 임금에 미치는 효과를 추정하는데 있어, 무작위적 이고 강제적으로 직업교육 프로그램을 이수토록 하거나 이수하지 못하도록 한 후 임 금의 차이를 비교하는 것이 아니다. 노동자 스스로 직업교육 프로그램 이수 여부를 선택한다. 따라서 이수 받은 집단과 이수 받지 않은 집단의 임금을 단순히 비교하면, 그 차이에는 직업교육 프로그램이 임금을 상승시킨 효과도 있겠지만 노동자 자체의 능력, 성취욕구, 능동성 등 관찰되지 못한 요인의 효과도 함께 존재한다. 때에 따라 전자의 효과보다 후자의 효과가 클 수도 있다. 결국 직업교육 프로그램의 효과를 상 당히 ‘과대추정’하게 된다. 그러한 상향편의는 내생성 편의(endogeneity bias)의 일종 이다.
10)
최근 인과적 관점에서 원인(cause)과 반응(response)에 따른 처리효과를 최대한 정확히 추정하기 위한 다양한 방법론이 제시되고 있다. 이는 관찰자료를 이용하여 분 석한다고 하더라도 “실험 상황을 최대한 흉내 내어 내생성 편의나 자기선택 편의를 줄이거나 제거하여” 인과관계의 관점으로 분석하는 것이다. 본 연구는 이 같은 방법 론을 따른다.
3. 처리효과의 의미
처리효과 추정기법은 관찰된 자료를 이용하여 원인변수와 결과변수의 인과관계를 규명하는 방법론이다. 통상적으로 관찰 개체의 이질성 및 그것의 처리 여부를 설명함 으로써 궁극적으로 처리를 받고 안 받고의 여부에 대한 무작위화(randomization)가 가능한 경우(selection on observables), DID (difference-in-difference) 또는 성향 점수대응 기법 (propensity score matching)을 이용해 처리 효과를 추정할 수 있다.
이러한 처리효과 추정에 있어 처리를 나타내는 변수는 “처리를 받았으면 1, 아니면 0”의 이항변수(binary variable)가 된다. 궁극적으로 이항처리 변수 하에서 추정하는 분석대상은 아래 식과 같으며 이를 ATT(average treatment effect on treated)라고 한다.
10) 이러한 편의를 종종 자기선택편의(self-selection bias) 또는 표본선택편의(sample selection bias)라고도 한다. 사회과학적 연구에 있어 관찰 자료를 이용하는 한 이러한 편의로부터 자유 롭기는 쉽지 않다.
E
∈
위의 식에서 는 개체를 나타내며,
는 처리집단이며, E⋅∈
는 처리를 받 은 개체에 한정한 조건부 평균을 의미한다.
은 개체 가 처리를 받았을 때 반응 을 의미하며,
는 동일 개체 가 처리를 받지 않았을 때의 반응을 나타낸다. 하 지만 현실적으로 처리집단
에 속하는 개체 에 대해서는
만 관찰되고
는 관찰되지 않는다. 개체 를 복제하여 ′을 만들고 한쪽에는 처리를 가하고 다른 쪽에는 처리하지 않은 상황을 만들어 낼 방법은 현실적으로 불가능하다. 이에 우리는 처리를 받은 개체 에 대해서 "처리를 받지 않았더라면 어떤 반응을 보였을까?"라는 반(反)사실적(counter-factual) 의문과 그러한 상황을 고려해야 한다.
주의해야 할 점은 처리 효과가 처리 집단과 통제 집단의 차이가 아니라는 것이 다. 처리효과란 처리를 받은 개체에 대해서 “처리를 받은 결과와 처리를 받지 않았더 라면 보였을 결과”와의 차이이며 ATT는 처리를 받은 개체에 한하여 그 평균적 차이 를 의미한다. 처리를 받지 않은 경우의 반응을 직접적으로 관찰하지 못하므로 통제집 단을 설정하여 이로부터 그것을 추정 또는 복원하는 과정을 밟아야 한다.
4. 연속적 처리의 문제
앞서 처리효과에 관한 논의는 처리변수가 1 또는 0의 이항변수인 상황을 대상으 로 한 것이다. 하지만 많은 경우 처리의 정도가 다를 수 있다. 즉 “처리를 받았다 또 는 안 받았다”의 이분적 구분으로 단순화하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 약을
“투약했다/안했다”의 상황을 고려한다면 통상적인 이항 처리변수를 이용한 분석이 가 능하다. 본 연구와 같은 논의에서는 “대기업에 납품을 했다/안했다”의 상황을 고려해 야 한다면 통상적인 이항처리 변수에 의한 분석이 가능하다. 하지만 신약의 효과를 실험하는 약물 투여 반응에 있어 “약을 투여하지 않았다와 함께 1알 투약했다, 2알 투약했다, 3.5알 투약했다, …” 등과 같이 처리의 정도가 연속적으로 달라지는 경우가 얼마든지 있을 수 있다.
이러한 연속적 처리의 상황에서는 처리 수준에 따른 반응의 결과 및 처리를 ‘추 가적’으로 1단위 높였을 때 나타나는 반응의 ‘변화’가 관심사가 된다. 이러한 상황을 석하는 계량경제학적 방법론이 “일반화성향점수 대응(generalized propensity score matching)기법 및 처리량 반응(dose response)” 분석이다. 앞서 이항처리의 문제에 서는 이른바 성향점수를 이항 종속변수 모형인 로짓모형(logit model)이나 프로빗 모 형(probit model)으로 추정한다.
11)
성향점수 기법의 중요한 가정은 로짓모형에 들어 11) 성향점수 기법의 중요한 통계학적 가정 중 하나는 이른바 unconfoundedness이며, 본 각주 끝에표시되어 있다. 이 식은 다양한 설명변수
의 스칼라 지표인 성향점수
만 통제되면, 처 리여부
와 결합분포
는 서로 독립이라는 것이다. (Rosenbaum and Rubin,가는 설명변수들이 이항적 처리 여부를 결정하며, 이에 성향점수만 같게 통제한다면 나머지 처리여부는 외생적이고 무작위적이라는 것이다. ‘일반화성향점수 기법’은 이를 이항 처리가 아니라 연속적 처리로 확장한 기법이다. 따라서 일반화성향점수를 추정 함에 있어 이항 종속변수의 모형이 아닌 연속적 종속변수의 모형인 일반적인 회귀모 형을 이용한다. 역시 일반화성향점수만 같다면(통제한다면), 처리를 많이 받고 적게 받는 여부는 ‘무작위적’이라는 것이다.
본 연구에서는 일반화성향점수를 추정하여 이를 통제하면서, 각 처리 수준에 따 른 반응의 결과를 살펴 처리량 반응을 추정한다. 이때 처리 수준의 1단위 증가에 따 른 반응의 변화를 ‘처리효과’라고 한다. 처리를 나타내는 연속변수를
라고 할 때
는 특정 처리량
에 대한 개체 의 반응을 나타낸다. 이는 개체 에 따라 달라지므로 확률변수이다. 처리량 반응 분석을 통해 궁극적으로 얻어지는 것은 아래 의 식과 같으며, 이를 처리량 반응 함수라고 한다. E
상기 식의 그래프를 처리량 반응 곡선이라고 한다. 처리효과는 ′
가 된다.
본 연구에서는 이후 논의하는 , , 와 같은 대기업, 민간기업집단, 모든 기업집 단에 대한 협력업체의 판매 비중을 연속적 처리 변수로 간주한다. 따라서 단순히 “대 기업/민간기업집단/기업집단에 납품을 했다/안했다”의 단순화된 처리를 고려하는 것 이 아니라, 처리의 정도를 , , 로 보아 각 처리의 수준이 다르다는 점을 감안했 다. 대기업에 납품을 많이 하여 강하게 처리를 받은 기업이 있는가 하면, 적게 납품 하여 약하게 처리를 받는 기업도 있다.
통상적 연속 변수를 설명변수로 사용하는 회귀분석에 비해 일반화성향점수 대응 및 처리량 반응 분석은 주요한 장점이 있다. 처리의 정도에 영향을 미치는 변수를 충 분히 통제하는 한 처리량 반응과 이에 따른 처리효과는 인과관계(causal relationship)로 해석할 수 있다는 것이다.
5. 처리량 반응의 도출 단계
처리량 반응의 도출 단계는 다음과 같다. (Hirano and Imbens, 2004; Imbens, Rubin and Sacerdote, 2001) 이하에서
는 연속적 처리 변수,
는 연속적 처리
에 대한 외생적 결정요인,
는 반응(결과) 변수라고 하자.12)
그리고,
는 일반화1983)
⊥
12) 이항처리의 경우
로부터 성향점수를
를 계산하여, 조건부 평균 처리효과(ATT:average treatment effect on the treated)를 아래와 같이 도출하게 된다.
성향점수를 나타낸다.
1단계:
에 대한 적당한 변환 ⋅으로
가 주어졌을 때 조건부로 정규분포를 따 르도록 한다.13)
그리고 자료
와
로 MLE(maximum likelihood estimation, 최 우추정법)을 이용하여 와
을 추정한다.
∼
′
2단계: 1단계의 추정치인 와
을 이용하여 일반화성향점수
를 추정한다.
exp
′
3단계:
를 추정한다. 최대한 유연하게 아래의 회귀식을 이용해 자료를 적합시킨다.
⋅
4단계: 마지막으로 주어진 에서 처리량 반응
를 도출한다. 이는 아래와 같 이 구해진다.
⋅
5단계: 부스트래핑(bootstrapping)을 이용하여 표준오차를 계산한다.
Ⅴ. 자료의 요약
∈
∈
∈
여기서 는 처리집단, 는 통제집단,
는 처리집단의 표본크기, ⋅는 가중치부여를 위한 핵함수(kernel function)를 의미한다. (Imbens, 2000)13)
가 양수라면 ⋅로서 자연대수함수를 종종 사용한다.우리나라의 상장사를 포함한 외감기업은 약 35,000개이다. 여기에는 KRX 유가증 권시장 상장사 약 600여개 기업, KRX 코스닥시장 상장사 약 1,000여개 기업이 포함 된다. 본 연구에서는 KED 자료에 기초해 외감기업 중 ‘중소기업상 대기업’에의 매출 비중이 0.01% 이상인 중소기업을 기준으로 자료를 전수 조사한 결과, 8,345개의 기 업을 추출할 수 있었다. 연도는 2008~2011년의 4개 연도로 불균형 패널 자료 (unbalanced panel data)를 확보하였다.
이 자료를 기초로 육안으로 보기에 명백하게 이상한 자료나 기업에 대한 식별자 인 사업자등록번호가 결측(missing)된 경우를 제외하였다. 여기에 더해 종자및묘목생 산업, 콩나물재배업, 양돈업, 양계업, 원양어업, 연근해어업, 석탄광업, 철광업, 석회석 광업, 건설용석재채굴업, 건설용쇄석생산업, 모래및자갈채취업, 기타광업지원서비스업 등의 1차, 2차 산업을 제거하였고, 금융기업 1개를 제외하였다. 이렇게 데이터를 1차 적으로 확정하고 다음 기준에 부합하는 ‘이상치(outlier)’를 상기 자료에서 순차적으로 제거하였다. 최종적으로 기업수 8,113개, 기업-연도수 30,073개의 패널자료를 얻을 수 있었다.
총자산이 결측: 5개 기업-연도 제거
총자기자본이 0원보다 작음: 1,127 기업-연도 제거
기업연령(=해당연도-설립연도+1)이 0이하: 28개 기업-연도 제거 ROA의 절대치가 100% 이상: 42개 기업-연도 제거
ROE의 절대치가 100% 이상: 911개 기업-연도 제거 현금이 0원보다 작음: 1개 기업-연도 제거
현금성자산이 0원보다 작음: 6개 기업-연도 제거 매출액이 0원보다 작음: 1개 기업-연도 제거 고정부채가 0원보다 작음: 4개 기업-연도 제거
자본지출(=고정자산의 연간 증감)이 -100% 이하: 27개 기업-연도 제거 유동 자산이 0원보다 작음: 1개 기업-연도 제거
한편 앞서 논의한 성향점수기법, 일반화성향점수기법 등의 처리효과 분석 기법은 기본적으로 ‘횡단면적’ 분석기법이다. 따라서 자료를 횡단면화할 필요가 있다. 가장 중요한 변수인 기업의 대기업에 대한 납품 비중 자료는 2011년에 관찰된 것이다. 이 에 맞춰 분석에 사용되는 변수는 ‘2008~2011년에 대해 평균값’을 취하였다. 이 같은 절차를 통해 일반화성향점수 기법에 쓰일 횡단면 자료를 구했다.
그런 다음 “독립중소기업”의 표본만을 유지하기 위해 독립중소기업이 아닌 기업 은 모두 제거하였다. 즉 기업집단에 속한 계열기업과 대기업을 제외시켰다. 최종적으 로 얻어진 횡단면 자료는 독립중소기업 5,853개의 표본이다. 그리고 2008~2011년에 걸친 평균 고용 연간 성장률, 평균 매출액 연간 성장률, 평균 총자산 연간 성장률의 자료가 존재하는 독립중소기업은 각각 5,579개, 5,750개, 5,759개 이다. 한편 처리량
반응 분석의 1단계 즉 각 처리 변수(본고에서는 s, c, k)에 대한 ML 추정에 의한 회 귀분석에서 설명변수가 결측인 경우가 있어 1단계 회귀분석의 표본은 이보다 줄어들 어, 처리량 분석에 실제 사용된 표본의 크기는 5,152개이다. (부록 <표 A.1> 참조)
<표 2>는 2011년에 측정된 “s, c, k, 연평균 고용성장률, 연평균 매출액성장률, 및 연평균 총자산성장률”의 표본에 대한 기초통계량이다. 여기서 연평균 성장률은 2008~2011년 시계열 평균을 의미한다. 그리고 이들 기업의 중소기업법상 대기업, 민 간기업집단, 민간기업집단/공기업집단/민영화된 공기업집단에 대한 납품 비중, 즉 s, c, k의 평균은 각각 44.41%, 21.39%, 24.96%이다.
14)
변수 N 평균 표준편차 최소 최대
s (%) 5,853 44.41 31.40 0.08 100.00 c (%) 5,853 21.39 27.70 0.00 100.00 k (%) 5,853 24.96 29.34 0.00 100.00 평균 고용 연간
성장율 (%) 5,579 3.86 20.01 -359.27 225.13 평균 매출액
연간 성장률 (%) 5,750 12.22 28.30 -389.99 461.26 평균 총자산
연간 성장률 (%) 5,759 13.85 18.09 -93.78 217.46
<표 2> 주요 변수 요약 통계량
<표 3>은 각 주요 변수 간 상관계수를 나타내고 있다. 계산에 사용된 관측치수는 5,574개이다. 표에서 보듯 s와 연평균 고용성장률 간 상관계수는 5.64%로 연평균 매 출액 성장률 및 연평균 총자산성장률 각각의 상관계수(3.29%, 4.89%)보다 그 값이 크다. 이는 중소기업법상 대기업과의 거래 비중 s가 높을수록, 이 같은 거래를 충족시 키기 위해 고용을 늘린다는 것을 의미한다. 한편 고용증가를 유발하는 경로로서 ‘s, c, k’를 고려한다면 s의 경로가 가장 유효할 것으로 판단된다. 그 이유는 s의 평균 고용 연간 증가율과의 상관계수(5.64%)가 c(4.34%)와 k(3.70%)의 그것보다 크기 때 문이다.
c를 보면 민간기업집단과의 거래비중이 높을수록 해당 기업은 높은 총자산성장률 을 올릴 것(5.39%의 상관계수)으로 판단된다. 종합하면 s의 경우 고용증가 형태로, c 의 경우에는 고용과 매출액 및 총자산에 비교적 고르게 낙수효과가 나타날 것으로 예 측된다. 이 같은 낙수효과는 ‘간접 경로’를 통해서도 나타날 수 있다. 예컨대 s의 증 가는 매출액을 증가시키고, 증가한 매출액은 고용을 증가시킨다. 같은 논리로 s의 증 가는 총자산을 증가시키고, 증가된 자산은 고용을 증가시킨다.
14) 독자의 요청 시 각 변수에 대한 히스토그램을 제공할 수 있다.
s (%) c (%) k (%) 평균 고용 연간 성장률
(%)
평균 매출액 연간 성장률
(%)
c (%) 57.93 - - - -
k (%) 63.66 90.86 - - -
평균 고용 연간
성장율 (%) 5.64 4.34 3.70 - -
평균 매출액 연간
성장률 (%) 3.29 4.26 2.46 32.25 -
평균 총자산 연간
성장률 (%) 4.89 5.39 4.27 35.74 53.97
<표 3> 주요 변수 간 상관계수
다만 이상의 해석은 상관계수에 근거한 것으로 원인-결과가 있는 인과적 관점의 논의와는 다소 거리를 둘 필요가 있다. 인과관계가 아닌, 다양한 요인이 혼재되어 나 타난 단순한 상관관계일 수도 있다. 이는 회귀분석을 해석할 때도 마찬가지다. 본 연 구에서는 인과관계 분석에 보다 적합한 ‘처리효과’ 방법론을 채택하고 있다.
Ⅵ. 실증 분석 결과
이 장에서는 독립중소기업이 “대기업, 민간기업집단 및 전체 기업집단에 대한 납품 비중을 나타내는 변수 , , ”를 각각 연속적 처리 변수로 간주하고, 일반화성 향점수 및 처리량 분석 기법으로 “연속적 처리에 따른 기업 성장의 반응 및 추가적 처리에 따른 반응의 변화”를 살펴보고자 한다.
앞서 언급했듯이 본 연구에서는 “연평균 종업원수 성장율, 연평균 매출액성장률, 연평균 총자산 성장률의 3가지 지표”를 계산하고 이를 처리량 반응에 있어 ‘반응 변 수’로 보았다. 일반화성향점수 기법은 횡단면분석 기법이므로, 이들 성장률의 2008~2011년 4개년 평균과 2011년 , , 및 기타 설명변수들을 결합해 분석을 진 행했다. 구체적으로 연도별 매출액성장률을 기업단위로 계산하고 2008~2011년의 자 료를 평균해 해당 기업의 연평균 매출액성장률로 삼았다. 연평균 총자산증감률 및 연 평균 고용증가율도 마찬가지다.
연속 처리 변수 , , 각각에 일반화성향점수를 계산하기 위해서는 회귀모형을 설정하고 연속처리 , , 의 요인이 되는 관찰가능한 변수를 설명변수로 최대한 활 용해야 한다. 본 연구에서의 일반화성향점수 계산을 위한 회귀모형의 설명변수는
“KRX 상장더미, 로그 평균 부채비율, 평균 연령, 평균 연령 제곱, 로그 평균 자산회
전율, 로그 평균 총자산, 평균 자본지출, 평균 유동비율, 로그 평균 종업원수, 로그 평 균 매출액, 로그 평균 총자산” 등이며 산업별(중분류)로 더미변수가 포함되었다. 다만 자료를 횡단면화한 관계로 연도더미는 생략했다. 이들을 설명변수로 선형회귀모형을 추정하면 일반화 성향점수가 계산된다.
15)
일반화 성향점수를 계산하기 위해서는 처리 변수의 변환치를 정규선형회귀모형에 MLE를 이용하여 적합해야 한다.16)
부록의 <표 A.1>는 , , 를 종속변수로 하여 각 MLE에 의한 회귀분석 결과를 나타낸 것이다.다음으로 처리량 분석 결과를 처리량 반응 함수를 중심으로 살펴본다. 일반화성 향점수 및 처리량 분석 기법의 장점 중 하나는 처리량 반응 함수의 그래프를 통해 처 리효과를 육안으로 쉽게 살펴볼 수 있는 데 있다. 각 처리 수준별로 반응 및 반응의 변화가 추정되며, 처리량 반응 함수는 모수적 가정과 무관하게 자유롭고 유연하게 추 정되는 장점이 있다.
<표 4>는 종업원수 증감률에 대한 처리량 반응 분석 결과를 나타낸 것이다. 한편 부록의 <그림 A.1>은 처리량 반응과 처리 효과를 그래프로 나타낸 것이다. 왼쪽 그림 은 ‘처리량 반응’의 그래프이며, 오른쪽 그림은 미분 계수(기울기)를 나타내는 ‘처리효 과’의 그래프이다.
17)
표와 그림에서 보듯 c와 k의 처리변수에 대해서 종업원수 증감 률 반응함수 값은 단조적(monotone)으로 증가해 처리효과는 모두 양(+)이다. 그러나 그 처리효과는 c의 경우 50분위 이내, k의 경우 60분위 이내에서만 통계적으로 유의 한 것으로 나타났다. 이는 동 영역에 자료가 많기 때문에 통계적 신뢰도가 높게 나타 난 것으로 판단된다. 한편 s에 대해서 초기 20분위 이전까지는 하락하고 그 이후로는 단조증가 한다. 하락하는 부분에서 처리효과는 음(-)의 값으로 유의하고, 상승하는 부 분에서 처리효과는 30~60분위의 영역에서 양(+)의 값으로 유의하다. 종합하면 c와 k 에 대해서는 예외 없이 고용성장률이 증가하나 s에 대해서는 그렇지 않은 구간도 존 재한다.종업원성장률에 대한 처리량 반응 곡선의 기울기기 양(+)이라는 것은 대기업에 대 한 납품 비중 변수 s, c, k가 커질 때 인과적으로 평균 종업원성장률이 높아진다는 것이다. 본 연구 결과 s, c, k 모든 변수에 있어 전반적으로 양의 처리효과를 나타내 지만 s의 경우 고용증가율이 하락하는 구간도 존재한다. 민간기업집단 및 민간기업집 단/공기업집단/민영화된기업집단으로 대기업의 범위를 한정했을 때 고용상의 낙수효 과가 분명해지는 것으로 나타났다.
15) 통상적인 이항 처리 변수에서 성향점수를 계산하는 모형으로 로짓 모형이 사용된다.
16) 본 연구에서는 ‘로그 왜도 0 변환’(logarithm zero-skewness transform)을 취하였다. 로그 왜도 0 변환은 변수 x에 대해서 적당한 c가 결정되어 ln(x-c)의 왜도가 0이 되게 하는 변환이 다.
17) 종업원수 증감율에 대한 처리량 반응 분석에서 처리량 반응은 연평균 종업원수증감률이며, 처리 효과는 처리 수준 상승에 따른 추가적 처리량 반응의 증감으로 이는 ‘연평균 종업원수 증감률의 증감’이 된다. 여기서 증감율은 연간 평균 증감율로서 시계열적 개념이다. 반면 증 감은 처리수준이 다른 기업간 차이로서 횡단면적 개념이다. 물론 동일 기업에 대해 적용한다 면 시계열적 개념이 되어 증감율의 증감 즉 가속도 개념이 된다.
<표 5>와 <그림 A.2>는 연평균 매출액증감률에 대한 처리량 반응 분석 결과이다.
결과는 앞서 제시한 종업원수 증감율 분석과 질적으로 유사하다. c와 k에 대해서는 연평균 매출액 증감율이 상승한다. 즉 모든 처리효과가 양(+)이다. 예외적으로 k의 경 우 10분위 이하에서 음(-)의 처리효과를 나타내지만 통계적으로 유의하지는 않다. 한 편 s에 대해서는 20분위 이하 구간과 70분위 이상 구간에서 하락한다. 즉 음(-)의 처 리효과를 나타내며 80분위에서는 미약하지만 통계적으로도 유의하다. 따라서 종업원 수 증감율 분석과 마찬가지로 매출액 증감율에서도 대기업의 범위를 민간기업집단 및 민간기업집단/공기업집단/민영화기업집단으로 한정했을 때 낙수효과가 명확해지는 것 으로 나타났다. 이들 대기업과의 관계가 강화될수록 매출액이 가속적으로 증가한다.
아울러 그러한 낙수효과는 k보다 c에서 더욱 크게 나타난다. 이는 독립중소기업 이 민간기업집단과 거래를 할 경우 그만큼 거래단가가 높아서 나타나는 현상으로 추 측된다. 이는 재벌의 납품단가 후려치기라는 주장이 과연 ‘진실’인가를 판단하는데도 도움이 될 수 있는 증거라고 여겨진다. 한편 s의 경우에는 그 값이 일정수준 이만(20 분위)이거나 그 이상(70분위)이면 매출액 증가가 정체되는 것으로 나타났다. 전자는 매출의 규모가 작아서 그리고 후자의 경우 구매자(중소기업법상 대기업)의 협상력이 커져서 일 수 있다.
18)
18) 앞서 고용 성장률과 마찬가지로 모든 처리 수준에서 처리 반응이 양(+)이라는 것은 매출액 수준은 성장한다는 것을 의미한다. 처리효과마저 양(+)이 되면 매출액이 가속적으로 성장하는 것이고, 음(-)이 되면 성장하되 성장세는 저하된다는 것을 의미한다. 따라서, 처리효과가 음(-) 이라 하여 매출이 하락하는 것으로 해석하면 아니 된다.
(a) 처리량 s에 대한 반응 처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차
(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
3.0439**
-0.1420 0.2997 0.0599 20***
2.2002 -0.0172 0.3223 0.0257 30***
2.4200***
0.0573 0.3692 0.0205 40***
3.1025***
0.0736 0.4006 0.0154 50***
3.7981***
0.0621 0.4200 0.0202 60***
4.3421**
0.0451 0.4716 0.0198 70***
4.7275 0.0314 0.5170 0.0200 80***
4.9985 0.0228 0.5330 0.0278 90***
5.2058 0.0190 0.6060 0.0389 100***
5.3943 0.0193 0.8562 0.0503 (b) 처리량 c에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
2.3613**
0.0685 0.4255 0.0302 20***
3.0459**
0.0601 0.3551 0.0271 30***
3.5608**
0.0424 0.4460 0.0169 40***
3.9369**
0.0332 0.5281 0.0153 50***
4.2549*
0.0311 0.5802 0.0193 60***
4.5757 0.0340 0.6361 0.0252 70***
4.9424 0.0404 0.7428 0.0319 80***
5.3853 0.0494 0.9396 0.0391 90***
5.9262 0.0601 1.2413 0.0466 100***
6.5813 0.0723 1.6466 0.0545 (c) 처리량 k에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
2.2176 0.0057 0.3833 0.0340 20***
2.6809**
0.0663 0.4238 0.0270 30***
3.3089**
0.0555 0.5203 0.0234 40***
3.7954**
0.0411 0.6568 0.0185 50***
4.1619**
0.0324 0.7596 0.0156 60***
4.4686*
0.0295 0.8055 0.0174 70***
4.7673 0.0310 0.8020 0.0239 80***
5.0972 0.0359 0.7913 0.0329 90***
5.4866 0.0431 0.8612 0.0431 100***
5.9563 0.0520 1.1024 0.0539<표 4> 연평균 고용증감율에 대한 처리량 반응 분석 결과
(a) 처리량 s에 대한 반응 처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차
(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
11.4240***
-0.3329 0.8785 0.0717 20***
9.4396 -0.0431 0.6879 0.0512 30***
9.8791***
0.1192 0.8181 0.0408 40***
11.2439***
0.1380 0.8823 0.0305 50***
12.4339**
0.0899 0.7439 0.0427 60***
13.0625 0.0305 0.6605 0.0362 70***
13.1332 -0.0191 0.6789 0.0222 80***
12.7712*
-0.0546 0.6522 0.0297 90***
12.1126 -0.0775 0.6566 0.0487 100***
11.2740 -0.0900 0.9505 0.0664 (b) 처리량 c에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
9.4117**
0.1033 0.5427 0.0489 20***
10.6539**
0.1167 0.4896 0.0474 30***
11.6324***
0.0766 0.7032 0.0295 40***
12.2718**
0.0513 0.8517 0.0207 50***
12.7204*
0.0389 0.8959 0.0230 60***
13.0854 0.0348 0.8707 0.0313 70***
13.4341 0.0357 0.8485 0.0417 80***
13.8082 0.0399 0.9508 0.0531 90***
14.2343 0.0462 1.2722 0.0651 100***
14.7297 0.0538 1.8096 0.0776 (c) 처리량 k에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
9.4307 -0.0307 0.5428 0.0359 20***
9.9843**
0.1044 0.4341 0.0420 30***
11.0176***
0.0942 0.5121 0.0276 40***
11.8404***
0.0680 0.5784 0.0210 50***
12.4187*
0.0468 0.5694 0.0257 60***
12.8172 0.0326 0.5602 0.0338 70***
13.1010 0.0241 0.6731 0.0423 80***
13.3202 0.0199 0.9641 0.0509 90***
13.5115 0.0187 1.4036 0.0596 100***
13.7010 0.0196 1.9618 0.0684<표 5> 연평균 매출액증감율에 대한 처리량 반응 분석 결과
(a) 처리량 s에 대한 반응 처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차
(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
11.9039**
-0.1370 0.5366 0.0644 20***
11.2640 0.0181 0.3453 0.0345 30***
11.8687***
0.0943 0.3297 0.0280 40***
12.8429***
0.0910 0.3923 0.0185 50***
13.6033***
0.0556 0.4161 0.0169 60***
13.9890 0.0190 0.4316 0.0129 70***
14.0461 -0.0087 0.4430 0.0144 80***
13.8690 -0.0272 0.4720 0.0229 90***
13.5419 -0.0383 0.5898 0.0311 100***
13.1292 -0.0440 0.8221 0.0378 (b) 처리량 c에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
11.7498**
0.0621 0.2577 0.0311 20***
12.3596**
0.0556 0.2403 0.0229 30***
12.8650***
0.0451 0.3568 0.0131 40***
13.2851***
0.0391 0.4163 0.0114 50***
13.6649**
0.0372 0.4313 0.0156 60***
14.0401*
0.0384 0.4481 0.0214 70***
14.4371 0.0417 0.5298 0.0277 80***
14.8754 0.0467 0.7181 0.0344 90***
15.3696 0.0529 1.0126 0.0413 100***
15.9305 0.0601 1.4009 0.0484 (c) 처리량 k에 대한 반응처리량분위수
(%) 처리량반응
(%) 처리효과
(% p)
처리량반응 표준오차(%)
처리효과표준오차 (% p) 10
***
11.8973**
0.0373 0.2861 0.0207 20***
12.3579**
0.0489 0.2364 0.0237 30***
12.8284***
0.0442 0.3079 0.0167 40***
13.2448***
0.0385 0.3912 0.0109 50***
13.6069***
0.0336 0.4248 0.0128 60***
13.9247 0.0298 0.4345 0.0187 70***
14.2103 0.0272 0.4827 0.0255 80***
14.4749 0.0257 0.6324 0.0325 90***
14.7282 0.0251 0.8975 0.0395 100***
14.9786 0.0251 1.2631 0.0465<표 6> 연평균 총자산증감율에 대한 처리량 반응 분석 결과
<표 6>은 연평균 총자산증감률에 대한 처리량 반응 분석 결과를 나타내고 있다.
그 결과도 앞서 종업원수 증감률이나 매출액 증감률에 대한 분석 결과와 질적으로 크 게 다르지 않다.
19)
중소기업법상 대기업으로의 납품 비중이 커질수록 총자산증가율에 대한 긍정적인 효과가 구간에 따라 달라지는 반면, 대기업 범위를 민간기업집단 및 민간기업집단/공기업집단/민영화된기업집단으로 한정했을 때 낙수효과가 보다 명확해 지는 것으로 나타났다. 즉 이들 대기업에 대한 납품 비중이 커질수록 총자산증감률은 증가한다.일반화성향점수에 기초한 처리량 반응 분석은 통상적 회귀분석에 비해 “대기업에 납품 많이 하는 기업이 동시에 성장세를 구가하고 있는 기업”이라는 내생성 또는 역 인과성의 문제로부터 상대적으로 자유롭다. 본 연구에서 처리량반응 분석을 채택한 것도 회귀분석으로는 그러한 비판을 피하기 어렵다고 판단했기 때문이다. 본 연구결 과 , , 의 증가에 따른 각종 성장률의 변화는 “대기업과의 거래관계에 따른 인과 적 낙수효과”로 해석가능하다. 따라서 이들 기업이 대기업에 납품하지 않았어도 애당 초 성장세가 높은 기업이었다는 반론은 본 연구의 결과에 대해서는 적용되기 어렵다.
본 연구결과를 아무리 보수적으로 해석하더라고, “대기업과의 거래에 따른 낙수효과 가 존재하지 않는다”는 가설은 기각될 수 있다.
Ⅶ. 결론
본 연구의 목적은 일반화성향점수 및 처리량반응 분석 기법을 통해 협력 업체의 대기업에 대한 납품 비중을 연속적 처리 변수로 간주하여 그러한 처리가 납품 기업의 성장성에 미치는 인과적 효과를 실증적으로 규명하는 데 있다. 본 연구는 회귀분석이 갖는 내생성의 문제를 우회해 낙수효과의 존재를 ‘인과적’으로 규명했다는 점에서 의 미를 찾을 수 있다. 분석결과 독립중소기업이 대기업에 납품을 많이 할수록, 즉 대기 업과의 관계가 강할수록, 매출, 총자산, 고용 등에서 성장기회를 갖는 것으로 나타났 다. 특기할만한 것은 독립중소기업이 “중소기업법상 대기업 보다 민간기업집단과 거 래를 많이 할수록” 성장기회, 그 중에서도 매출증가율과 총고정자산 증가율로의 낙수 효과가 더욱 가시화된다는 것이다. 이는 재벌일수록 단품단가 부당인하 등을 통해 협 력업체를 쥐어짠다는 일반적인 인식에 반(反)하는 것이다. 낙수효과 부재 주장은 대기 업과 거래를 트지 못한 중소기업의 입장을 반영한 것이다. 거래는 쌍방 간에 이익이 되기 때문에 거래가 유지되는 한 낙수효과는 존재하며, 대기업과 거래관계를 유지한 기업은 그렇지 않은 기업보다 경쟁력이 높아서일 것이다. 대기업이 특정 중소기업에
‘우월적 지위’를 남용해 그 중소기업이 납품기회를 갖지 못한 것은 아닐 것이다.
낙수효과의 존재 여부에 대한 실증분석은 어떤 면에서는 ‘동의반복’일 수도 있다.
기업이 발생한 이익을 해외로 빼돌리거나, 기업 경영진이 배임, 횡령 등으로 불법적으
19) 총자산 증감률은 s가 60% 분위 이상을 상회하면서 반응은 감소하고 처리효과는 통계적으로 유의미하지는 않지만 음(-)의 값을 가진다. 하지만 처리량 반응 값이 모두 양(+)이므로 총자산 증감률의 감소가 총자산의 감소를 의미하는 것은 아니다.
로 빼돌리지(tunneling) 않는 한
20)
그리고 기업이 실현한 이익을 버리지 않는 한 낙 수효과는 발생하기 때문이다. 거래 상대방(독립중소기업)에게 많이 배분되고 적게 배 분되는 문제는 있을 수 있으나 낙수효과 자체가 없다는 주장은 현실을 과장한 것이 다. 이 같은 관점에서 본 연구의 기여는 “낙수효과가 존재하지 않는다‘는 예단을 실증 적으로 기각한 것이다.낙수효과 제고를 명분으로 하는 규제는 오히려 역작용을 일으킬 수 있다. 정부가 의도적으로 개입한다고 낙수효과가 커지는 것은 아니다. 납품단가 부당인하를 방지하 기 위한 「하도급법 공정화에 관한 법률」은 사전적 기대와 달리 납품업자에게 불리하 게 작용할 수 있다. 거래는 ‘사적자치’이기 때문에 공정거래법 그 이상 관여해서는 안 된다. 거래가 위축되면 그만큼 중소협력 업체의 성장기반이 잠식되기 때문이다. ‘을의 눈물’을 닦아 주겠다는 ‘가맹점법 개정’도 마찬가지다. ‘갑’으로 여겨지는 가맹본부를 옥조이는 것이 능사는 아니다. 가맹점주가 선택할 수 있는 ‘또 다른 갑’이 많이 만들 어지는 것이 ‘을의 이익’에 부합된다. 경쟁을 촉진시키는 것만큼 낙수효과를 극대화하 는 것은 없다. 낙수효과는 거래에 수반되는 자연스런 현상이다.
본 연구에서는 협력업체의 성장 측면에서 ROA로 대표되는 ‘이익률 변수’를 배제 했다. 낙수효과에 이익률을 포함시키면 협력관계가 ‘이익공유제’로 까지 확대·변질될 수 있기 때문이다. 이익은 스스로 실현하는 것이지 다른 기업에 의존할 수 있는 성질 이 아니다. 대기업과의 협력관계가 협력업체의 ‘수익성’에 긍정적인 효과를 미칠 수 있지만 이는 낙수효과가 아닌 별도의 과제로 접근해야 한다. 본 연구에서는 같은 중 소기업이더라고 ‘민간기업집단 계열사’이면 표본에서 배제시켰다. 같은 식구이기 때문 에 또는 일감몰아주기 차원에서 여타 비(非)계열 중소기업에 비해 유리한 거래조건을 제시해 경쟁력에 관계없이 성장했다는 비판을 원천적으로 봉쇄하기 위해서다.
최근 대기업의 낙수효과가 존재하지 않기 때문에 그럴 바에는 법인세를 인상하는 편이 낫다는 주장이 정치권 일각에서 제기되고 있다. 법인세를 올리면 이를 부담하는 주체는 기업이 아니라 기업의 다양한 이해관계자, 즉 소비자, 근로자, 협력업체, 채권 자, 주주, 경영진 등일 수밖에 없다. 법인세를 높이면 그만큼 이해관계자에게 돌아가 는 편익이 줄게 된다.
21)
법인세 인상은 그만큼 낙수효과를 정부가 중간에 채가는 것 에 다름 아니다.//20) 기존 기업재무 분야 연구에서 터널링이나 잉여현금흐름에 대한 경영진의 대리인 문제를 지적 한 것이다. (Jensen(1986), Jensen and Meckling(1976), La Porta, Lopez-de-Silanes, and Shleifer(1999), La Porta, Lopez-de-Silanes, Shleifer, and Vishny(1998), Johnson(2000)) 하지만 이는 ‘경영자와 주주’ 또는 ‘지배주주와 소수주주’ 간의 대리인 문제에 관한 것이다. 따라서 이러한 기존 논의가 본고의 대기업-협력업체의 논의에 적확하게 들어맞지는 않는다.
21) 세금 혜택은 대기업만 받는 것이 아니다. 중소, 중견 기업은 대기업이 받을 수 없는 면세 혜 택을 받기도 한다. 중진공, 신보, 기보, 모태펀드 등의 중소기업 정책금융수단을 통해 다양한 투융자, 보증 지원을 받는다.
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