金融危機 傳染效果의 發生原因에 관한 硏究*

宋 致 榮**

(국민대학교 경제학부)

요 약

본 연구에서는 1997년 7월초 발생한 태국 금융위기의 전염효과 발생원인을 실증적으로 고찰하였다.  본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 태국과의 직․간접적인 무역관계와 국제상업은행의 공통대부자 기능이 태국 금융위기의 전염효과 전파에 중요한 역할을 하였다. 이는 또한 태국 금융위기의 전염이 타 지역에 비해 동아시아에서 더욱 심하게 발생한 원인으로 작용하였다. 한편 거시경제의 유사성이 금융위기의 전파에 중요한 역할을 했다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, 국제상업은행중 일본계 상업은행들이 태국 금융위기 전염의 중요한 매개자 역할을 하였다. 셋째, 자본통제, 자유변동환율제도로의 이행, 금융시스템의 안정성 제고 등이 금융위기 전염을 억제하는 효과가 낮음을 발견하였다.

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* 본 논문은 1998년도 한국학술진흥재단의 연구비에 의하여 지원되었음. (KRF-1998-003-C00206)

** 서울시 정릉동 861-1, e-mail: cysong@kmu.kookmin.ac.kr

Ⅰ. 머리말

한 국가의 금융시장에서 발생한 교란이 다른 나라의 금융시장으로 전파되는 것을 金融危機의 傳染效果라고 한다. 금융위기의 전염은 주로 외환시장, 주식시장 또는 국제신용시장을 통하여 전파된다. 금융위기의 전염으로 인하여 여러 국가에서 거의 동시에 또는 약간의 시차를 두고 금융위기가 발생한다. 전염효과는 다음과 같이 크게 두 가지 類型으로 구분할 수 있다.

첫 번째 類型은 국가간 경제적 의존관계(economic interdependence)로 인하여 발생하는 전염효과이다. 이러한 경우 한 국가의 금융위기가 다른 국가의 경제적 기본요인(economic fundamentals)에 영향을 끼침으로서 전염효과가 발생한다. 예를 들어 특정 국가의 통화가 평가절하(devaluation)되면 이 국가와 교역이 많은 국가나 또는 제 3국에서 이 국가와 무역경쟁관계에 있는 국가들의 수출품이 상대적으로 경쟁력을 잃게 되어 이들 국가의 외환시장에서 교란이 발생할 수 있다. 또한 특정 국가의 금융시장에서 교란이 발생하면 이 국가의 금융시장에 투자한 다른 국가들의 금융기관이 유동성 부족으로 인하여 곤란을 겪게 되어 결국 다른 국가들로 금융시장의 교란이 전염된다. Calvo and Reinhart(1996)는 위와 같은 유형의 전염효과를 경제적 기본요인에 기인한 전염효과(fundamental-based contagion effect)라고 부르고 있다.

한편 Masson(1998)은 경제적 기본요인과 관련된 금융위기의 전파는 전염효과라고 할 수 없으며 이는 단지 경제적 교란의 전파(spillover)라고 주장한다. 금융위기의 전염효과는 경제적 기본요인의 변화로는 그 원인을 설명할 수 없으며 시장정서(market sentiments)의 변화나 경제적 기본요인에 대한 기존정보의 재해석 등으로 인하여 발생한다고 설명하고 있다. 이것이 두 번째 類型의 전염효과이며 이를 순수한 전염효과(pure contagion effect)라고 부르기도 한다. 이러한 전염효과는 Radelet and Sachs(1998a)가 주장하는 바와 같이 공황(panic)이 중요한 역할을 할 수 있으며 群衆集團行動(herd behaviour)의 결과로 발생할 수 있다. 또한 순수한 전염효과는 복수균형이 존재하는 상황에서 自己實現的인(self-fulfilling) 기대의 변화로 인하여 발생할 수 있다. 즉, Diamond and Dybvig(1983), Gorton(1985), Chari and Jagannathan(1988) 등에 의한 預金引出事態(bank-run)모형에서와 같이 특정 국가에서의 금융위기 발생으로 인해 다른 나라의 경제가 惡均衡(bad equilibrium)으로 도약한다.

본 연구에서는 1997년 7월초에 발생한 태국 금융위기가 여타 개도국으로 전염된 원인을 實證的으로 고찰한다. 앞에서 설명한 순수한 전염효과의 경우 자료의 부족과 적절한 계량모형 설정의 어려움으로 인하여 그 원인에 대한 실증분석이 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기본요인에 기인한 전염효과의 원인만을 분석한다. 태국 금융위기의 전염효과 발생 원인으로서 본 연구에서는 태국과의 直․間接的인 貿易關係, 國際商業銀行의 共通貸付者 役割, 巨視經濟의 類似性 등을 살펴본다.

Glick and Rose(1998), Kaminsky and Reinhart(1998), Caramazza et al.(1999) 등의 연구자들이 이미 무역관계와 국제상업은행의 공통대부자 관계가 태국 금융위기의 전염효과 발생에 중요한 역할을 하였음을 실증적으로 보여 주었다. 그러나 이들의 연구자들이 二元的 값을 갖는 전염효과 지수(binary contagion index)를 이용한 반면 본 연구에서는 연속적인 값을 갖는 전염효과 지수(continuous contagion index)를 이용한다. 연속적인 전염효과 지수를 이용할 경우 전염효과 발생 여부에 대한 임의적 판단의 어려움을 회피할 수 있다. 또한 기존의 연구는 외환시장간 전염효과만 고찰한 반면 본 연구에서는 주식시장간 전염효과도 살펴보았다. 한편 Kaminsky and Reinhart(1998), Caramazza et al.(1999)는 일본계와 미국계 상업은행들의 공통대부자 역할만을 고려하였으나 본 연구에서는 이들 뿐만 아니라 여타 선진국 상업은행들의 공통대부자 관계도 동시에 고려한다. 따라서 본 연구의 결과는 기존의 연구결과와 보완적인 관계를 갖는다고 할 수 있다.

또한 본 연구에서는 무역관계와 공통대부자 관계가 태국 금융위기의 전염효과에 미친 영향의 중요성이 시기적으로 변화하였는가를 분석한다. 이와 더불어 자본통제, 환율제도의 변화, 금융시스템의 안정성 제고 등이 금융위기 전염효과를 억제할 수 있는 효과적인 정책인가에 대한 실증분석도 시도한다. 또한 태국 금융위기 전염효과의 원인에 대한 본 연구의 실증분석 결과를 우리 나라에 적용하여 각 원인의 중요성을 고찰한다.

본 연구는 Glick and Rose(1998)의 연구와 같이 최초 금융위기 발생국을 중심으로 전염효과의 원인을 분석한다. 즉 1997년중 금융위기 전염효과가 발생한 원인을 피전염국과 최초 금융위기 발생국인 태국과의 경제적 관계에서 찾으며 피전염국가간의 경제적 관계는 고려하지 않고 있음을 밝혀 둔다. 따라서 본 연구에서는 1997년 7월～11월간의 금융위기 전염효과만을 실증분석의 대상으로 포함한다. 그 이후의 기간까지 포함할 경우 1997년말부터 심화된 한국, 러시아, 브라질 금융위기의 파급효과로 인하여 본 연구가 제공하는 실증분석 결과의 신빙성이 낮아질 것으로 예상된다. 한편 본 연구는 실제로 태국의 금융위기 발생으로 인한 전염효과가 존재하였는가에 대한 실증분석을 포함하고 있지 않다. Baig and Goldfajn(1998), Kaminsky and Schmukler(1998), Yoo and Kim(1998), Park and Song(1999) 등이 이에 대한 실증적 증거를 이미 제시하였기 때문에 이에 대한 분석을 생략하였다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. Ⅱ장에서는 본 연구의 실증분석 대상으로 고려하고 있는 세 가지의 전염효과 원인을 논의한다. Ⅲ장에서는 태국 금융위기의 전염효과 발생 원인에 대한 실증분석 모형과 결과를 소개하며 Ⅳ장에서는 전염효과 억제책에 대한 분석결과를 설명한다. Ⅴ장은 본 연구의 맺음말이다.

Ⅱ. 금융위기 전염효과의 원인

1. 무역관계 (Trade Linkage)

국가간 무역관계로 인하여 금융위기가 전염되는 과정을 다음의 두 가지 형태로 구분할 수 있다. 첫째는 무역의 直接的인 연관관계에 의하여 전염되는 경우이다. 예를 들어 A國과 B國이 서로의 상품을 수출하고 수입하는 직접적인 교역관계에 있다고 가정하자. 만약 A國에서 외환위기가 발생하여 통화 가치가 크게 切下되면 A국의 B국에 대한 수출경쟁력이 크게 향상되는 반면 B국의 A국에 대한 수출경쟁력은 저하되는 결과가 발생한다. 이러한 상황에서 B국의 경상수지가 악화되어 결국에는 B국의 통화도 절하될 것이라고 예상하여 A국에서 외환위기가 발생한 후 얼마 안된 시점에서 국제투기자들은 B국 통화에 대한 투기적 공격을 감행하며 국제투자자들은 B국에 투자했던 자산을 일시에 회수하려고 한다. 이에 따라 B국 통화와 금융자산의 가치가 실제로 하락하고 B국에서도 금융위기가 발생하게 된다.

Gerlach and Smets(1995)는 직접적 무역관계에 있는 두 국가간의 외환위기 전염이 화폐시장을 매개로 발생할 수 있음을 이론적으로 보여주고 있다. 이들의 모형에 의하면 A국의 외환위기로 인하여 B국의 수출경쟁력 저하되고 이로 인해 B국의 물가와 실질소득이 하락한다. 또한 이에 따른 화폐수요의 감소로 인하여 이자율이 하락하고 B국 통화의 절하압력이 증가한다. 만약 이러한 경제적 변화 하에서 중앙은행이 환율안정을 위해 외환시장에 개입한다면 외환보유고가 감소할 것이며, 향후 외환보유고의 소진을 예상한 투기자들이 B국 통화에 대해 투기적 공격을 감행함에 따라 B국에도 외환위기가 발생하게 된다.

Eichengreen et al.(1996)은 1992년 9월 투기적 공격으로 영국 파운드화가 크게 절하되자 투기자들이 영국과 직접적인 교역관계가 깊은 아일랜드의 펀트화(punt)에 대하여 1993년초 투기적 공격을 감행하였다고 주장한다. 또한 이들은 1993년 포르투갈 외환위기 역시 무역의 직접적인 연관관계로 인해 스페인으로부터 전염되었다고 설명한다. 즉, 포르투갈의 경제적 기본요인이 뚜렷하게 악화되는 징후가 나타나지 않았으나 스페인이 포르투갈의 가장 중요한 수출시장이었기 때문에 포르투갈의 에스쿠도(escudo)화 역시 스페인 페세타화(peseta)의 급격한 가치 하락으로 인하여 투기적 공격을 받아 급격히 절하되었다는 것이다. 한편, Gerlach and Smets(1995)는 1992년 핀란드의 외환위기가 스웨덴, 노르웨이 순서로 전염된 것은 이들 국가간의 직접적인 무역관계가 깊었기 때문이라고 주장하고 있다.

무역의 연관관계로 인하여 금융위기가 전염되는 두 번째 과정은 해당국가들이 제 3국에서 수출경쟁 관계에 있을 경우에 발생한다. 예를 들어 A국과 B국이 北美市場에서 치열한 수출경쟁을 벌이고 있다고 가정하자. 만약 A국에서 외환위기가 발생하여 자국 통화가 크게 절하되면 A국은 북미시장에서 B국에 비하여 상대적으로 수출경쟁력이 향상된다. 따라서 상대적으로 수출경쟁력이 저하된 B국의 경상수지 악화가 심화될 것을 예상한 투기자들이 B국 통화에 대하여 투기적 공격을 감행함에 따라 B국 통화가 크게 절하되고 B국 역시 외환위기를 경험하게 된다. 이는 금융위기국과 직접적인 무역관계가 존재하지 않더라도 간접적인 국가간 무역관계로 인하여 금융위기가 전염될 수 있음을 보여준다.

한편, 제3국에서의 수출경쟁관계가 해당 국의 경상수지에 미치는 영향이 지대할 경우 소위 競爭的인 平價切下(competitive devaluation) 또는 이것의 가능성 자체가 외환위기의 전염에 중요한 역할을 할 수도 있다. 즉, 제3국에서 외환위기국과 무역경쟁 관계에 있는 다른 국가들의 중앙은행이 제3국에서 자국 수출품의 경쟁력 저하를 우려하여 경쟁적으로 자국 통화의 평가절하를 유도하거나 또는 유도하려는 의도가 있는 것으로 나타나면 국제투기자들이 이들 국가의 통화를 대량으로 매도하거나 국제투자자들이 이들 국가의 통화로 표시된 자산을 매도하고 이들 국가의 금융기관, 기업에 대한 여신을 중단하게 된다. 이에 따라 금융위기가 이들 국가로도 파급되는 결과가 발생한다.

Corsetti et al.(1998)은 경쟁적 평가절하가 1997년 동아시아의 외환위기 전염에 중요한 역할을 하였다고 주장한다. 특히 거시경제적으로 매우 건실하였던 대만과 싱가포르 역시 자국 통화가 급격히 절하되는 외환위기를 한 동안 겪었던 원인을 경쟁적 평가절하에서 찾을 수 있다는 것이다. 그 당시 두 국가는 충분한 외환보유고를 유지하고 있어 투기적 공격을 적절히 방어할 수 있었음에도 불구하고 자국 수출품의 경쟁력 하락을 우려하여 이들 국가의 중앙은행이 자국 통화의 절하를 용인하였다는 것이다.

2. 국제상업은행의 공통대부자 (Common creditor) 역할

국가간 금융시장의 통합이 급속하게 진전됨에 따라 여러 국가의 금융시장에서 동시에 활동하는 국제투자가들이 국제금융시장에 미치는 영향력이 크게 증가하였다. 이는 한 국가의 금융시장에서 발생한 攪亂이 이들 국제투자가들을 매개로 하여 다른 국가의 금융시장으로 전파될 가능성이 증가였음을 의미한다. 즉 한 국가의 금융위기가 이들 국제투자가들을 통하여 다른 국가로 전염될 수 있는데, 이러한 경우 국제투자가들의 流動性 不足이 핵심적인 역할을 할 수 있다.

예를 들어 국제투자가들이 특정 국가의 금융시장에 투자한 자금을 금융위기의 발생 때문에 회수하기 어려운 상황이 발생하였다고 가정하자. 즉, 금융위기국 은행의 도산, 영업정지 등으로 인하여 은행에 예치한 자금의 인출이 정지되거나 또는 주식시장의 붕괴로 인하여 주식거래가 위축되어 금융위기국의 株式에 투자한 자금을 회수하기가 용이하지 못한 경우를 가정하자. 이러한 경우 국제투자가들은 유동성 부족 문제에 직면하게 된다. Goldfajn and Valdes(1995)에 따르면 국제투자가들은 유동성 부족문제를 해결하기 위해 금융위기가 발생하지 않은 다른 국가의 금융시장에 투자한 자산을 매도하고자 한다. 만약 이때 자산의 매도가 대규모로 이루어진다면 同 국가에서도 금융위기가 발생하며 결국 금융위기가 최초의 발생국가로부터 전염된 것이 된다.

Kaminsky and Reinhart(1998), Caramazza et al.(1999), Pritsker(1999) 등은 국제투자가의 유동성 부족으로 인한 금융위기의 전염은 국제투자가가 대형 상업은행일 경우 더욱 심각하게 발생할 수 있다고 주장한다. 특히 여러 국가들의 차입이 특정한 국가의 상업은행에 편중되어 있을 경우, 즉 특정 국가의 상업은행이 共通貸付者(common creditor)로서 강하게 기능하고 있을 경우 동 은행에 대한 차입의존도가 높은 국가들간에 금융위기가 쉽게 전염된다. 예를 들어 한 국가에 대한 대출이 금융위기로 인하여 부실화되었을 경우 또는 대출의 부실화로 인하여 금융위기가 발생하였을 경우 共通貸付者들은 유동성 문제를 해결하고 대출자산의 전체적인 위험을 줄이기 위하여 다른 국가에 대한 대출중 위험성이 높다고 판단되는 대출을 대부분 회수한다. 이에 따라 한 국가에서 발생한 금융위기가 다른 국가로 곧바로 전파될 수 있다.

Kaminsky and Reinhart(1998), Caramazza et al.(1999) 등은 태국에서 금융위기가 발생하기 이전 동남아시아 국가들의 일본계 상업은행에 대한 차입비중이 여타 선진국 상업은행에 비해 높았기 때문에 동남아시아에서 일본계 상업은행들의 공통대부자 역할이 상당히 강했으며, 이에 따라 이들 국가간 위기전염의 가능성이 매우 높았다고 강조한다. 이는 금융위기의 전염효과가 국제상업은행을 통하여 발생할 수 있음을 시사한다.

3. 거시경제의 유사성 (Macroeconomic Similarities)

금융위기 전염효과의 원인을 논의함에 있어서 여러 국가들의 거시경제가 서로 유사하다는 것은 이들 국가들 모두가 공통적으로 어려운 거시경제상황에 처해있다는 것을 의미한다. 즉 이들 국가의 주요 거시경제 변수들이 거시경제상황을 악화시키는 방향으로 변화하는 추세를 보이고 있다는 것을 나타낸다. 이는 추가적으로 산업구조, 노동시장 구조, 금융시장 구조 등의 경제구조와 거시경제정책의 운용이 서로 유사한 것을 포함하기도 한다.

Sachs et al.(1996), Corsetti et al.(1998), Radelet and Sachs(1998b) 등의 연구자들이 멕시코 금융위기와 태국 금융위기의 전염효과 발생원인으로서 거시경제의 유사성을 분석하였다.

그러나 일반적으로 두 국가간의 거시경제 상황이 유사한지를 정확히 판단하기가 어렵다. 왜냐 하면 거시경제 변수나 시기의 선택에 따라 이에 대한 판단이 자의적일 수 있기 때문이다. 일반적으로 거시경제지표의 중복성 때문에 모든 거시경제 변수를 고려하지 않고 경제성장률, 물가상승률, 외환보유고, 장․단기외채 규모, 경상수지적자 규모, 실질환율, 재정적자 규모 등 몇 가지 주요 거시경제 변수들의 추세를 분석하여 거시경제의 유사성에 대한 판단의 근거로 이용하지만 이중 어떠한 변수를 택하고 제외하느냐에 따라 그 분석의 결론이 완전히 상이할 수도 있다.

국가간 거시경제의 유사성에 대한 판단이 정확히 내려질 수 있다는 가정 하에서 거시경제의 유사성으로 인해 금융위기가 전염되는 과정을 설명하면 다음과 같다. 거시경제의 운용 미숙과 거시경제상황의 악화로 인하여 한 국가에서 금융위기가 발생했다고 가정하자. 국제투기자들이나 국제투자가들은 최초 금융위기 발생국과 비슷한 경제구조를 갖고 있는 가운데 거시경제적 기본요인의 악화로 인하여 경제적 어려움을 겪고 있는 국가들도 향후 자국 통화의 환율을 안정적으로 유지하기가 어려울 것으로 기대한다. 이들은 이러한 기대 하에 최초 금융위기발생국과 유사한 거시경제 상황에 처한 이들 국가의 통화에 대하여 투기적 공격을 단행하던가 또는 이들 국가에 투자한 자금을 대량으로 회수하게 된다. 이에 따라 이들 국가에서도 금융위기가 발생한다.

Ⅲ. 전염효과 발생원인에 대한 실증분석

1. 분석모형 및 자료

본 장에서는 전장에서 설명한 무역관계, 상업은행의 공통대부자 역할, 거시경제의 유사성 등의 요인이 1997년 7월 태국에서 발생한 금융위기가 다른 개발도상국으로 전파되는 과정에서 실제로 중요한 역할을 하였는가를 실증적으로 고찰한다. 이를 위하여 본 연구에서는 다음의 橫斷面分析 計量模型을 이용한다.

[eqn: CI_i = c~+ alpha`*TRADE_i + beta`*CREDITOR_i~ +~ gamma* MACRO_i + e_i]

(1)

식 (1)에서 [eqn: CI_i`]는 傳染效果 指數로서 태국 금융위기가 開發途上國 [eqn: i``]에 미친 전염효과의 정도를 나타내는 변수이다. [eqn: TRADE_i`]와 [eqn: CREDITOR_i]는 각각 태국과 [eqn: i``]국간 직․간접적인 무역관계와 국제상업은행들의 태국과 [eqn: i``]국에 대한 공통대부자 역할의 정도를 나타내는 변수이다. 한편, [eqn: MACRO_i]는 태국에서 금융위기가 발생하기 이전 [eqn: i``]국의 거시경제 상황을 나타내는 변수들을 포함하는 벡터이다. [eqn: c```]는 상수항이며 [eqn: e_i`]는 교란항이다.

본 연구에서는 外換市場壓力指數와 株價變動率을 전염효과 지수([eqn: CI_i])로 사용하였다. 즉, 태국에서 발생한 금융위기의 전염효과가 각국의 외환시장과 주식시장에 반영되었다고 가정하였다. 태국에서 외환위기가 발생한 이후 1개월, 3개월, 5개월 동안의 外換市場壓力指數 累積値와 株價指數의 變動率을 전염효과 지수로 이용하였다. 각국의 외환시장압력지수는 대미달러화 환율의 月別變動率에서 외환보유고의 월별변화율을 차감하여 구하였다. 환율 변화율과 외환보유고 변화율중 변동성이 큰 변수가 외환시장압력지수의 변동성을 지배는 것을 억제하기 위하여 태국 금융위기 발생 이전 24개월 동안(1995년 7월～1997년 6월)의 월별변화율 표준편차의 역수를 각 변수에 곱하여 외환시장압력지수를 추정하였다.

1997년 7월 2일부터 태국에서 외환위기가 시작되었지만 외환보유고의 일별 자료가 존재하지 않기 때문에 1997년 6월말 이후 1개월, 3개월, 5개월간의 외환시장압력지수의 누적치를 추정하였다.

이자율의 변화를 포함할 경우 더 정확한 외환시장압력지수를 추정할 수 있으나 개발도상국의 경우 일반적으로 시장이자율에 대한 자료를 구하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 환율의 변화와 외환보유고의 변화율만을 이용하여 외환시장압력지수를 추정한다.

한편, 태국과 i국간의 무역관계를 나타내는 [eqn: TRADE_i`] 변수는 Glick and Rose(1998)의 방식을 응용한 아래의 식을 이용하여 추정하였다.

[eqn: TRADE_i = & SUM from { k } { (x_{ik}+x_{0k})} over {(x_i +x_0 ) }․(1-{{│({x_{ik}/ x_{i}}) - ({x_{0k} / x_{0}})│} over {({x_{ik} / x_{i}}) + ({x_{0k} / x_{0}})}}) ###&+ {(x_{i0}+x_{0i})} over {(x_i +x_0 )}․(1-{{│({x_{i0} / x_{i}}) - ({x_{0i} / x_{0}})│} over {({x_{i0} / x_{i}}) + ({x_{0i} / x_{0}})}})]

(2)

식 (2)에서 [eqn: x_{0}``]와 [eqn: x_{i}``]는 각각 태국과 [eqn: i``]국의 총수출액을 나타내며 [eqn: x_{0k}``]와 [eqn: x_{ik}``]는 [eqn: k``]국 [eqn: (k `≠o,` i)``]에 대한 태국과 [eqn: i``]국의 수출액을 표시한다. [eqn: k``]국은 태국이나 [eqn: i``]국과 무역관계를 맺고 있는 모든 국가를 포함한다. 한편 [eqn: x_{0i}``]와[eqn: x_{i`0}``]는 태국의 [eqn: i``]국에 대한 수출과 [eqn: i``]국의 태국에 대한 수출을 나타낸다. 식 (2)의 첫째 항은 제 3국 시장에서의 태국과 i국간 輸出競爭度를 나타낸다. 즉 첫째 항은 제 3국 수출시장의 태국과 [eqn: i``]국에 대한 중요도의 가중평균치인데, 이는 두 국가(태국과 [eqn: i``]국)의 제 3국에 대한 수출비중이 서로 비슷할수록 그 값이 상승한다. 한편, 둘째 항은 태국과 [eqn: i``]국간의 직접적인 무역관계를 반영한다. 이는 상대 국가에 대한 수출의 비중이 서로 비슷할수록 태국과 i국간의 직접적인 무역관계가 중요하다는 것을 나타내고 있다. 따라서 [eqn: TRADE_i`]의 값이 높을수록 태국과 [eqn: i``]국간 직․간접적인 무역관계가 밀접하다는 것을 의미한다.

국제상업은행의 태국과 [eqn: i``]국에 대한 공통대부자 역할을 나타내는 변수인 [eqn: CREDITOR_i]는 식 (2)와 유사한 방법을 이용하여 추정하였다. 이를 표시하면 다음과 같다.

[eqn: CREDTOR_i = SUM from { k } { (l_{ik}+l_{0k})} over {(l_i +l_0 ) }․(1-{{│({l_{ik} /l_{i}}) - ({l_{0k} / l_{0}})│} over {{(l_{ik} / l_{i}}) + ({l_{0k} / l_{0}})}})]

(3)

식 (3)에서 [eqn: l_0``]와 [eqn: l_i``]는 각각 태국과 개도국 [eqn: i``]가 국제대출시장에서 차입한 금액의 총규모를 표시한다. 또한 [eqn: l_0k``]와 [eqn: l_ik``]는 태국과 [eqn: i``]국이 [eqn: k``]국의 상업은행으로부터 차입한 금액을 나타낸다. 여기서 [eqn: k``]국은 태국과 [eqn: i``]국에 대출을 제공한 선진국을 의미한다. 본 연구에서는 국제결제은행(Bank for International Settlements)이 발간하는 『The Maturity, Sectoral and Nationality Distribution of International Bank Lending』에 수록된 銀行間 貸出의 國家間 分布資料에 의존하여 [eqn: CREDITOR_i] 변수의 값을 추정하였다. 따라서 식 (3)에서의 [eqn: k``]국은 同 자료에서 다루고 있는 17개의 선진국만을 포함한다.

오스트리아, 벨기에, 캐나다, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 아일랜드, 이태리, 일본, 룩셈버그, 네덜란드, 노르웨이, 스페인, 스웨덴, 영국, 미국.

식 (3)의 방식으로 추정된 [eqn: CREDITOR_i]의 값은 貸出提供國  構成의 유사성을 나타낸다. 태국과 [eqn: i``]국의 각 선진국에 대한 차입비중이 비슷할수록 [eqn: CREDITOR_i]의 값은 상승한다. 즉, 각 선진국이 태국과 [eqn: i``]국에게 공통적으로 중요한 貸付者 역할을 할 경우 동 변수는 높은 값을 취하며 그렇지 않을 경우 낮은 값을 갖게 된다.

식 (1)의 [eqn: MACRO_i``]는 거시경제의 유사성이 금융위기의 전염에 유의한 영향을 미쳤는가를 추정하는 변수이다. 즉, 태국에서 금융위기가 발생하기 이전 각국의 거시경제 상황이 금융위기의 전염과  관련이 있는가를 조사하기 위해 [eqn: MACRO_i``]를 식 (1)에 포함하였다. 본 연구에서는 경상수지적자([eqn: CAD_i`]), 재정수지적자([eqn: GOVD_i`]), 경제성장률([eqn: GDP_i`]), 물가상승률([eqn: CPI_i`]), 민간부분의 대출증가율([eqn: CLAIM_i`]), 자본유입([eqn: INFLOWS_i`]), 단기외채([eqn: DEBT_i]) 등 7개 변수의 조합을 [eqn: MACRO_i``] 변수로 이용하였다. 경상수지적자 변수, 재정수지적자 변수, 자본유입 변수로서는 각각 경상수지의 음수값, 재정수지의 음수값, 증권투자순유입의 국민총생산에 대한 비중을 이용하였으며 물가상승률의 추정에는 소비자물가지수를 사용하였다. 경제성장률 변수는 실질 국민총생산의 증가율을, 단기외채 변수는 외환보유고에 대한 비중을 이용하였다. 한편 [eqn: i]국과 태국간의 차이를 각 거시경제 변수의 값으로 이용하였다.

1994년-96년간의 년 평균치를 거시경제 변수들의 값으로 이용하였다. 단, 단기외채 변수는 태국에서 금융위기가 발생하기 직전인 1997년 6월말의 자료를 사용하였음을 밝혀둔다. 한편,[eqn: TRADE_i] 변수의 추정에는 1996년의 국가간 수출자료를 이용하였으며 [eqn: CREDITOR_i] 변수의 추정에는 1997년 6월말의 國家間 銀行貸出資料를 사용하였다. 식 (2)와 (3)에 따르면 [eqn: TRADE_i]와 [eqn: CREDITOR_i] 모두 최대치는 1이며 최소치는 0이 된다.

대만을 제외한 개도국의 거시경제자료는 국제통화기금(International Monetary Fund)이 발간한 『International Financial Statistics』로부터 구하였으며 대만의 거시경제자료는 대만 중앙은행의 인터넷 웹사이트(http://www.cbc.gov.tw)로부터 구하였다.

대만을 제외한 開途國의 國別 輸出資料는 국제통화기금이 발간한『Direction of Trade Statistics』에서, 대만의 수출자료는 대만 財政部가 발간한『中華民國․臺灣地區 進出國貿易統計月報』에서 구하였다.

2. 실증분석 결과

전 절에서 설명한 바와 같이 본 연구에서는 외환시장압력지수의 누적치([eqn: EP_i^t ,``t=1,3,5])와 주가변화율([eqn: SP_i^t ,`` t=1,3,5])을 전염효과 지수([eqn: CI_i``])로 이용하여 식 (1)을 추정한다. 외환시장압력지수(주가변화율)를 전염지수로 사용하여 식 (1)을 추정한 결과 [eqn: alpha`]와 [eqn: beta`]의 추정치가 양수(음수)이면서 통계적으로 유의하면 무역관계와 공통대부자 관계가 태국 금융위기의 전염효과 발생에 중요한 역할을 하였다고 판단할 수 있다.

[eqn: t =1, 3. 5]는 1개월, 3개월, 5개월을 나타낸다.

한편 거시경제상황이 전염효과에 유의한 영향을 미치는 경우 경제성장률을 제외한 나머지 거시경제 변수의 값이 큰 국가일수록 외환시장압력지수의 누적치가 높고 주가하락률(주가상승률)이 높을(낮을) 것으로 예상할 수 있다. 따라서 외환시장압력지수(주가변화율)를 종속변수로 이용하여 식 (1)을 추정한 결과 경제성장률을 제외한 거시경제 변수의 계수에 대한 추정치가 양수(음수)이면서 통계적으로 유의하면 거시경제의 유사성이 태국 금융위기의 전염에 중요한 영향을 미친 것으로 간주할 수 있다.

식 (1)의 추정결과를 <표 1>에 수록하였다. 실증분석에 이용 가능한 [eqn: TRADE_i] 와 [eqn: CREDITOR_i]의 표본 수는 120개 이상이나 거시경제변수에 대한 자료의 부족으로 인해 실제로 추정에 이용한 표본의 수는 이보다 훨씬 적다. [eqn: EP_i^t ``]를 종속변수로 이용하였을 경우 표본 수가 64개이며 [eqn: SP_i^t] 의 경우에는 株價 資料의 부족으로 표본 수가 더욱 줄어들어 28개에 불과하다. 이에 따라 [eqn: SP_i^t ``]를 종속변수로 이용하여 식 (1)을 추정할 경우에는 自由度를 높이기 위하여 거시경제 변수중 [eqn: CPI_i`]와 [eqn: CLAIM_i`]를 제외하였다.

[eqn: SP_i^t]의 추정에 이용된 28개국은 아르헨티나, 브라질, 칠레, 콜롬비아, 코스타리카, 파나마, 페루, 멕시코, 베네주엘라, 중국, 한국, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 싱가포르, 대만, 인도, 파키스탄, 스리랑카, 헝가리, 폴란드, 러시아, 이스라엘, 케냐, 가나, 모리티우스, 모로코, 남아프리카 공화국 등이다. [eqn: EP_i^t]의 추정에 이용된 64개국은 위의 28개국과 볼리비아, 바하마, 벨리즈, 에콰도르, 엘살바도르, 도미니카 공화국, 니카라구아, 구아테말라, 우루과이, 바베도스, 아이티, 온두라스, 사이프러스, 체코, 라트비아, 리투아니아, 이집트, 에스토니아, 피지, 요르단, 바레인, 쿠웨이트, 마다스카르, 모리타니와, 네팔,  세이첼리스, 시에라리온, 슬로베니아, 세인트 빈센트, 탄자니아, 튜니지아, 트리니나드 토바고, 에티오피아, 카메룬, 우간다, 예멘 등의 36개국으로 구성되어 있다.

그러나 추정결과는 7개의 거시경제 변수를 모두 포함한 경우와 거의 동일하다.

<표 1>에 따르면 [eqn: EP_i^t] 와 [eqn: SP_i^t] 추정식 모두에서 [eqn: TRADE_i] 변수가 통계적으로 유의하나 [eqn: CREDITOR_i] 변수는 유의하지 않은 것으로 나타났다. [eqn: TRADE_i]의 경우 태국과 직․간접적인 무역관계가 높은 국가일수록 외환시장압력지수가 높으며 주가하락률(주가상승률)이 높은(낮은) 것으로 나타났다. 이는 무역관계와 금융위기 전염과의 관계에 대한 이론적인 결론과 일치한다.

[eqn: MACRO_i] 변수의 경우에는 [eqn: EP_i^t] 와 [eqn: SP_i^t] 추정식 모두에서 통계적으로 유의한 거시경제 변수를 발견할 수가 없었다. 이는 거시경제의 유사성이 금융위기의 전염에 중요한 역할을 하지 않았음을 의미한다. 추정식에 이용한 거시경제 변수중 단지 재정수지적자 변수가 [eqn: EP_i^1 ``]와 [eqn: EP_i^5``]의 추정식에서, 증권투자순유입 변수가 [eqn: SP_i^1 ``]와 [eqn: SP_i^5 ``]의 추정식에서, 경제성장률 변수가 [eqn: SP_i^1 ``]의 추정식에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났을 뿐이다. 더욱이 이들중 증권투자순유입 변수만이 추정계수의 부호가 예상과 일치하고 있다. 즉 [eqn: SP_i^1 ``]와 [eqn: SP_i^5 ``]의 추정식에서 증권투자순유입 변수의 추정계수가 음수인 것으로 나타났는데, 이는 금융위기가 발생하기 이전 자본유입이 많았던 국가일수록 주가하락률(주가상승률)이 높았던(낮았던) 것을 의미한다. 이는 외국인 증권투자의 순유입이 많았던 국가에서 태국의 금융위기 이후 외국인 투자가가 주가변동에 미치는 역할이 더욱 중요하였음을 시사한다고 할 수 있다. 그러나 [eqn: EP_i^t]의 추정식에서는 증권투자순유입 변수가 통계적으로 유의하지 않은 것을 감안하면, 태국의 금융위기 발생 이후 주식시장에서의 외국인의 투자행위 변화가 외환시장까지는 심각하게 파급되지 않았던 것으로 판단된다.

한편 [eqn: EP_i^1 ``]와 [eqn: EP_i^5``]의 추정식에서 재정수지적자 변수가 통계적으로는 유의하나 추정계수의 부호가 예상과는 반대로 나타났음을 알 수 있다. 즉 재정적자의 규모가 큰 국가일수록 외환시장압력지수가 낮았음을 의미한다. 이는 태국 금융위기에 심각한 영향을 받았던 동남아시아 국가들 대부분이 건전하게 정부재정을 운영하였다는 Radelet and Sachs(1998b)의 주장과 일치한다. [eqn: SP_i^1]의 추정식에서 통계적으로 유의한 것으로 나타난 경제성장률 변수 역시 추정계수의 부호가 예상과는 반대로 음수이다. 이러한 추정결과는 과거 경제성장률이 높았던 국가일수록 주가하락률(주가상승률)이 태국 금융위기 발생 초기에 높았다(낮았다)는 것을 의미한다. 이는 경제성장률이 높았던 개도국들의 경우 경제의 거품현상에 대한 우려가 상대적으로 강하게 주식시장에 반영되어 나타난 것으로 추측된다.

이와는 반대로 1994년에 발생한 멕시코 금융위기와 이의 파급효과는 남미국가들의 재정적자 증가에 크게 영향을 받았다는 것이 기존 연구자들의 일치된 의견이다.(예를 들어 Sachs et al.(1996), Radelet and Sachs(1998b) 참조.)

이미 언급한 바와 같이 <표 1>에 의하면 [eqn: CREDITOR_i] 변수는 태국 금융위기 발생 이후 각 국의 外換市場壓力指數와 株價變化率에 영향을 미치지 않은 것으로 해석할 수 있다. 그러나 아래의 <그림 1>은 [eqn: CREDITOR_i] 변수의 낮은 통계적 유의성이[eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: CREDITOR_i] 변수간의 다중공선성(multicollinearity)으로 부터 비롯되었을 가능성을 보여주고 있다. 이에 따르면 [eqn: TRADE_i]와 [eqn: CREDITOR_i]간의 상관관계가 매우 높은 것으로 나타나고 있는데, 이는 태국과의 무역관계가 깊은 개도국이 공통대부자 관계도 높았음을 의미한다.

그러나 이러한 관계가 두 변수간의 직접적인 연관관계가 높다는 것을 의미하는 것은 아니다.

따라서 본 연구에서는 다중공선성의 문제를 완화하기 위하여 [eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: CREDITOR_i] 변수를 분리하여 [eqn: EP_i^t ``]식과 [eqn: SP_i^t ``]식을 다시 추정하였다. [eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: MACRO_i] 변수만을 獨立變數로 이용하여 실증분석한 결과와 [eqn: CREDITOR_i] 변수와 [eqn: MACRO_i] 변수만을 獨立變數로 이용하여 추정한 결과를 <표 2>와 <표 3>에 각각 수록하였다. <표 2>에 나타난 결과는 <표 1>의 결과와 거의 동일하  다. 즉, 태국 금융위기 발생이후 개도국 외환시장압력지수의 변화와 주가변화율이 [eqn: TRADE_i] 변수에 중요한 영향을 받았던 것으로 나타났다. 또한 [eqn: MACRO_i] 변수중 재정수지적자 변수가 [eqn: EP_i^t` ``(t`=`1,`3,`5)`]식에서, 증권투자순유입 변수가 [eqn: SP_i^1]식과 [eqn: SP_i^3]에서, 경제성장률 변수는 [eqn: SP_i^1]식에서 통계적으로 유의한 것으로 추정되었다. 이들 변수들의 추정계수 역시 <표 1>과  동일한 부호를 보여주고 있다.

<표 3>을 살펴보면, [eqn: CREDITOR_i] 변수를 [eqn: TRADE_i]와 분리하였을 경우 <표 1>의 결과와는 달리 [eqn: CREDITOR_i]가 통계적 유의성을 나타내고 있음을 알 수 있다. 외환시장압력지수 누적치의 경우 [eqn: EP_i^3 ``]와 [eqn: EP_i^5 ``]가, 주가변화율의 경우 [eqn: SP_i^5 ``]가 [eqn: CREDITOR_i] 변수에 유의한 영향을 받은 것으로 추정되었다. 또한 同 변수의 추정계수도 예상과 일치하는 부호를 나타내고 있다. 즉 국제상업은행들의 공통대부자 역할이 강할수록 외환시장압력지수의 누적치가 크고 주가하락률(주가상승률)이 높은(낮은) 것으로 추정되었다. 그러나 [eqn: EP_i^3 ``],[eqn: EP_i^5 ``],[eqn: SP_i^5 ``]식에서만 [eqn: CREDITOR_i] 변수가 통계적으로 유의한 것으로 나타난 것은 태국 금융위기 발생 이후 초기에는 국제상업은행의 공통대부자 기능이 여타 개도국의 외환시장이나 주식시장에 거의 영향을 미치지 않았음을 의미한다. 즉 이 기간에는 태국의 금융위기가 국제은행들의 심각한 流動性 問題를 아직은 초래하지 않았음을 간접적으로 시사한다고 할 수 있다.

한편 [eqn: MACRO_i] 변수의 경우 <표 1>과 <표 2>와는 달리 [eqn: EP_i^t]의 추정식에서 재정수지적자 변수의 통계적 유의성을 발견할 수 없었으나, [eqn: SP_i^t]식에서 증권투자순유입 변수와 경제성장률 변수의 유의성은 그대로 유지되고 있는 것으로 나타났다. [eqn: SP_i^5] 식에서 새로이 단기외채/외환보유고 변수가 통계적 유의성이 있은 것으로 나타났으나 추정계수의 부호가 이 경우 역시 예상과는 반대이다. 즉 단기외채가 많은 국가일수록 주가하락률이 높았을 것으로 예상되나 실제로는 이와는 반대로 추정되었다.

<표 1>-<표 3>에 수록한 실증분석의 결과에 대한 지금까지의 논의를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 직․간접적인 무역관계뿐만 아니라 국제상업은행의 공통대부자 역할이 태국 금융위기의 전염에 중요한 원인으로 작용하였다. 이는 국제상업은행이 태국 금융위기의 전파에 중요한 역할을 하였음을 의미한다. 그러나 본 연구의 실증분석 결과는 공통대부자 역할이 태국 금융위기가 발생한 직후에는 중요하지 않았으나 시간이 지나감에 따라 금융위기전염의 중요한 요인으로 작용하였음을 보여주고 있다. 이는 국제상업은행들이 태국 금융위기 발생후 곧바로 다른 개도국에서 자금을 회수하지 못하고 단기대출의 만기를 기다려 자금을 회수한 결과 발생한 것으로 추측된다. 둘째, 거시경제의 유사성이 태국 금융위기 전염의 원인으로 작용했다는 강력한 증거를 발견하지 못하였다. 단, 태국 금융위기 발생 이전의 증권투자의 순유입 규모와 경제성장률이 부분적으로 금융위기 전염에 영향을 준 것으로 추정되었다.

태국과의 무역관계와 국제상업은행의 공통대부자 역할을 반영하고 있는 [eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: CREDITOR_i] 변수의 값을 면밀히 살펴보면 다른 지역에 비해 동아시아 지역의 국가들이 태국 금융위기의 영향을 상대적으로 크게 받은 이유를 이해할 수 있다. <표 4>는 크기 순서에 따라 [eqn: TRADE_i] 값과 [eqn: CREDITOR_i] 값의 상위 10개국을 열거하고 있다. 이에 따르면 각 변수 모두 상위 10개국중 7개국이 동아시아에 속한 국가임을 알 수 있다. 따라서 무역관계와 공통대부자 역할이 금융위기 전염의 중요한 요인으로 작용했다면 당연히 태국의 금융위기가 [eqn: TRADE_i]와 [eqn: CREDITOR_i]가 상대적으로 높은 동아시아 국가에 큰 충격을 주었을 것으로 예상할 수 있다. 이는 <표 5>에 수록된 실증분석 결과에서 확인할 수 있다.

<표 5>는 [eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: CREDITOR_i] 변수를 제외하고 地域을 나타내는 더미변수인 [eqn: R＿Dummy_i]를 추가하여 식 (1)을 추정한 결과를 보여주고 있다. [eqn: i``]국이 동아시아 지역에 속할 경우 [eqn: R＿Dummy_i]는 1의 값을 가지며 다른 지역에 속할 경우 0의 값을 취한다. 추정 결과에 따르면 동 변수가 모든 추정식에서 통계적으로 유의할 뿐만 아니라 동아시아 지역 국가들의 외환시장압력지수 누적치가 다른 지역의 국가들에 비해 크고 주가하락률이 높았음을 알 수가 있다. 이러한 결과는 이들 국가들의 태국과의 무역관계가 상대적으로 깊었으며 상업은행의 공통대부자 기능이 다른 지역에 비해 강하였기 때문에 발생했다고 할 수 있다. Glick and Rose(1998)는 금융위기의 전염효과가 금융위기 최초 발생국가가 속한 지역에서 특히 심하게 발생하는 것이 무역관계에 주로 기인한다고 주장한다. 본 연구의 결과는 국제상업은행의 공통대부자 역할 역시 또 다른 요인임을 시사한다.

전 장에서 이미 언급한 바와 같이 Kaminsky and Reinhart(1998)는 공통대부자 역할이 태국 금융위기 전염의 매우 중요한 원인으로 작용하였으며, 특히 일본이 태국의 가장 중요한 대출국이었기 때문에 국제차입의 일본계 상업은행에 대한 依存度가 높은 동남아시아 국가들에게의 금융위기 전염효과가 쉽게 발생했다고 주장한다. 실제로 태국 금융위기가 발생하기 직전인 1997년 6월말 현재 태국이 국제상업은행으로부터 차입한 총잔액은 약 694억달러이었으며 이중 일본계 상업은행으로부터의 차입한 금액의 비중이 약 54%에 달하였다. 또한 태국의 금융위기가 빠르게 전파된 말레이시아, 인도네시아의 경우 그 비중이 각각 36%, 39%를 기록하였다.

본 연구에서는 앞의 실증분석에서 이용한 개도국 자료를 사용하여 Kaminsky and Reinhart(1998)의 주장대로 국제상업은행중 일본계 상업은행들의 공통대부자 역할이 태국 금융위기의 전염에 핵심적인 기여를 하였는가를 조사하였다. 이를 위해 일본이 가장 중요한 대출국인가를 나타내는 더미 변수인 [eqn: C＿Dummy_i]를 이용하였다. 1997년 6월 현재 [eqn: i]국의 총 차입금중 일본계 상업은행으로부터의 비중이 가장 높으면 [eqn: C＿Dummy_i]는 1의 값을 가지며 그렇지 않을 경우 0의 값을 취한다.

한편 본 연구에서는 위의 論理를 무역관계에도 적용하여 보았다. 금융위기 발생 이전 태국의 가장 중요한 수출국은 미국과 일본이었다. 1996년 태국의 총 수출중 미국과 일본에 대한 수출이 각각 18.8%, 17.6%를 차지하고 있었다. 즉 태국의 총 수출중 약 1/3 이상을 미국과 일본이 수입하고 있었다. 따라서 제 3국에서의 수출경쟁이 금융위기의 중요 원인으로 작용했다면, 특히 미국과 일본에 대한 수출 비중이 높은 개도국의 경우 태국의 금융위기가 더 쉽게 전파되었을 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 미국이나 일본이 개별 개도국의 가장 중요한 수출시장이었다는 사실이 태국 금융위기의 전염에 중요한 역할을 하였는가를 조사하였다. 이를 위해 [eqn: TRADE_i] 변수 대신에 미국이나 일본이 1996년 해당 개도국에게 가장 중요한 수출시장이었는가를 나타내는 더미변수인 [eqn: T＿Dummy_i]를 이용하였다. [eqn: i]국의 총수출중 미국이나 일본에 대한 수출 비중이 가장 높을 경우 [eqn: T＿Dummy_i]는 1이며 그렇지 않을 경우 0의 값을 취한다.

국제대출시장에서의 日本系 商業銀行의 역할과 국제수출시장에서의 美國과 日本의 역할을 동시에 검증하기 위해 사용한 식은 다음과 같다.

[eqn: CI_i = c~+ alpha`*T＿Dummy_i + beta`*C＿Dummy_i~ +~ gamma* MACRO_i + e_i]

(4)

식 (4)는 식 (1)의 [eqn: TRADE_i]와 [eqn: CREDITOR_i]를 각각[eqn: T＿Dummy_i], [eqn: C＿Dummy_i]로 대체한 식이다. [eqn: T＿Dummy_i]와 [eqn: C＿Dummy_i]간에는 다중공선성 문제가 발생하지 않기 때문에 두 변수를 분리하여 따로 추정하지는 않았다.

본 연구의 표본중 파나마, 바레인, 중국, 피지, 인도, 인도네시아, 한국, 말레이지아, 싱가포르 등의 경우[eqn: C＿Dummy_i``]가 1의 값을 가지며, 바하마, 벨리즈, 브라질, 칠레, 콜롬비아, 코스타리카, 도미니카 공화국, 구아테말라, 아이티, 온두라스, 멕시코, 니카라구아, 트리니나드 토바고, 베네주엘라, 이집트, 세이첼레스, 인도, 인도네시아, 한국, 파키스탄, 필리핀, 스리랑카, 대만 등의 경우 [eqn: T＿Dummy_i``]가 1의 값을 취한다.

<표 6>의 추정 결과에 따르면 [eqn: T＿Dummy_i] 변수의 통계적 유의성은 전혀 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이는 [eqn: i]국의 수출이 태국과 유사하게 미국이나 일본 시장에 크게 의존하고 있다는 사실이 [eqn: i]국에로의 금융위기 전염에 중요하게 작용하지 않았음을 시사한다.

[eqn: T＿Dummy_i]와 [eqn: C＿Dummy_i]와 분리하여 추정해도 [eqn: T＿Dummy_i] 변수의 통계적 유의성은 발견할 수 없었다.

이와는 반대로 [eqn: C＿Dummy_i] 변수는 [eqn: EP_i^3 ``], [eqn: EP_i^5 ``], [eqn: SP_i^5 ``]식에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 더욱이 [eqn: C＿Dummy_i]의 추정계수는 태국의 금융위기 발생 이후 일본계 상업은행의 대출에 주로 의존했던 국가들의 외환시장압력지수 누적치와 주가하락률이 상대적으로 높았음을 보여주고 있다. 이를 <표 3>의 실증분석 결과와 종합하면 국제상업은행들의 공통대부자 역할이 태국 금융위기의 전염효과 발생에 중요한 원인으로 작용하였으며 특히 일본계 상업은행들이 위기 전염의 중요한 媒介者 역할을 하였다고 추측할 수 있다. 이는 동남아시아 몇 개국만의 자료를 이용하여 분석한 Kaminsky and Reinhart(1998)의 결과와 일치한다. 추가적으로 본 연구의 실증결과는 일본계 상업은행의 이러한 역할이 태국 금융위기 직후에는 미약했던 반면 수개월 후에는 활발하게 이루어졌음을 보여주고 있다.

Ⅳ. 전염효과 억제정책의 유효성 분석

전 장의 실증분석 결과는 국가간 무역관계를 축소하고 국제상업은행의 공통대부자 기능을 약화시키면 한 국가에서 발생한 금융위기가 다른 국가로 전파되는 것을 억제하는 데에 도움이 될 수 있다는 것을 간접적으로 시사한다고 할 수 있다. 그러나 무역관계와 공통대부자 역할은 정책변수가 아니라 복잡한 과정을 거쳐 내생적으로 결정되는 변수이므로 정책의 변화를 통하여 그 크기를 조절하기가 상당히 어렵다. 단, 정책당국이 이들 변수의 추정값을 항시 모니터링하는 가운데 일정 수준 이상으로 과도하게 상승할 경우 특별히 주의를 기울이는 경고시스템을 운영하여 전염효과의 위험을 축소할 수 있을 것이다.

資本自由化로 인해 국가간 자본이동성이 증가함에 따라 금융위기의 전염가능성 역시 증가한다는 주장이 그 동안 자주 대두되었다. 이에 따르면 資本移動性 증가로 인한 국가간 금융시장의 통합이 강화됨에 따라 외국에서 발생한 경제적 충격이 이전보다 빠르게 국내 금융시장에 전파될 수 있으며, 따라서 資本統制(capital control)가 금융위기 전염효과를 축소할 수 있는 효율적인 수단이 될 수 있다는 것이다. 실제로 칠레, 말레이시아, 브라질, 콜롬비아 등 여러 국가들이 자본의 급격한 유출입에 따른 문제점을 완화할 목적으로 과거 강력한 자본통제를 실시하였음은 주지의 사실이다.

Ariyoshi et al.(2000)은 각국의 자본통제에 대한 사례를 자세히 소개하고 있다.

한편 일부 경제학자들은 환율변동이 신축적일수록 외부충격이 국내 외환시장에 미치는 효과가 미약하다고 주장한다. 즉 固定換率制度나 管理變動換率制度를 채택하고 있는 국가에 비해 自由變動換率制度를 채택하고 있는 국가의 외환시장이 종국적으로 외부충격을 원만히 흡수할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 관리변동환율제도를 채택하고 있는 국가의 외환시장에 외부로부터의 충격이 지속적으로 유입될 경우 이에 따른 자국화폐의 절하․절상 압력이 즉시 환율변동에 반영되지 못하고 누적된다. 이는 중앙은행의 외환시장개입이 환율 변동을 제한하고 있기 때문이다. 그러나 만약 경제가 감내할 수 있는 수준 이상으로 절하․절상 압력이 누적되면 중앙은행 외환시장개입의 실효성이 약화되고 환율은 급격히 변동할 수 있다. 이 때 환율의 변동폭이 자유변동환율제도 하에서의 변동폭보다 훨씬 클 수 있다는 것이다. 이는 환율변동의 경직성이 통화가치의 지나친 과소․과대평가를 초래하여 투기적인 외환거래를 증가시킬 수 있기 때문이다. 따라서 위기의 전염효과가 관리변동환율제도의 경우 상대적으로 클 것으로 예상되며, 이를 완화하기 위해서는 자유변동환율제도를 허용하는 것이 필요하다는 것이다.

본 장에서는 자본통제와 신축적인 환율변동을 허용하는 환율제도로의 이행이 금융위기 전염효과를 억제하는 데에 유효한 정책인가를 실증분석을 통해 조사한다. 또한 이와 더불어 금융시스템의 안정성 제고가 금융위기의 전염효과 축소에 유효한 역할을 할 수 있는가를 분석한다.

자본통제가 금융위기 전염효과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 식 (1)에 각국의 자본통제 상황을 반영하는 변수인 [eqn: C＿Control_i]를 추가하여 계량분석을 하였다. [eqn: C＿Control_i] 변수는 IMF(1999, 7장)에 따라 다음의 방식으로 추정하였다.

[eqn: C＿Control_i`` =``CC_i over 42]

(5)

식 (5)의 分母는 국제통화기금이 1997년에 발간한 『Exchange Arrangements and Exchange Restrictions』에 제시된 자본이동 규제종류의 總小項目 數를 나타낸다. [eqn: CC_i]는 총 42개 자본통제 항목중 1996년말 현재 [eqn: i`]국이 실시하고 있는 자본통제의 數를 나타낸다. 따라서 [eqn: C＿Control_i``]의 값이 클수록 자본통제의 강도가 높다고 할 수 있다. 그러나 위의 방법은 모든 종류의 자본통제에 동일한 가중치를 부여함으로서 각 종류에 따라 資本移動性 制限效果가 다르다는 사실을 고려하지 않고 있다는 단점을 내포하고 있다.

각국에 대한 식 (5)의 비율을 구하기 위해 각각의 소항목이 투자금지조항, 물량제한, 허가 및 등록 요구조건, 투자종목 제한요건 등의 조건중 하나라도 포함할 경우 자본통제가 존재하는 것으로 간주하였으며, 이외의 경우에는 자본통제가 없는 것으로 간주하였다. 그러나 42개 소항목에 대한 자료가 모두 존재하는 국가는 거의 없으며, 대부분의 경우 일부 소항목에 대한 자료가 생략되어 있다. 따라서 생략된 소항목이 모두 자본통제에 해당한다고 가정하여 구한 식 (5)의 비율과 생략된 소항목이 모두 자본통제와 관련이 없다고 가정하여 구한 식 (5)의 비율을 평균하여 자본통제 변수로 이용하였다.

소항목에 대한 자료의 수가 15개 미만인 국가는 표본에서 제외하였다.

자본통제 변수를 추가하여 식 (1)을 추정한 결과를 <표 7>에 수록하였다. 식 (1) 추정시 전 장에서 이미 설명한 이유로 인해 [eqn: TRADE_i] 변수와 [eqn: CREDITOR_i] 변수를 분리하여 추정하였으며, [eqn: MACRO_i] 변수중 증권투자순유입 변수는 자본통제 변수와 관련이 깊을 것으로 예상하여 이를 제외하였다. 또한 [eqn: MACRO_i] 변수의 추정결과는 <표 2>와 <표 3>의 결과와 거의 동일하여 <표 7>에 수록하지 않았음을  밝혀 둔다. 추정결과에 따르면 12개의 추정식중 11개의 식에서 [eqn: C＿Control_i``] 변수가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 자본통제와 태국 금융위기 전염효과간의 관계가 매우 미약하였음을 의미한다. 따라서 본 연구의 실증분석 결과는 자본통제가 금융위기 전염을 완화하는 효과적인 수단이 될 수 없음을 보여주고 있다.

換率變動의 伸縮性과 金融危機 傳染效果간의 관계를 조사하기 위하여 <표 7>의 추정식에서 자본통제 변수 대신에 환율제도를 나타내는 변수를 이용하였다. 환율제도 변수는 [eqn: E＿Regime_i]로 표현하였는데, [eqn: i``]국이 1996년말 현재 자유변동환율제도를 채택하고 있는 경우에는 [eqn: E＿Regime_i]가 1의 값을, 관리변동환율제도의 경우에는  2의 값을 취한다. 또한 개별 선진국 통화 또는 통화바스켓에 대한 페그제도를 운영하고 있는 경우에는 [eqn: E＿Regime_i]의 값은 3이다. 즉 [eqn: E＿Regime_i]의 값이 증가할수록 환율변동의 신축성이 감소한다고 가정한다. 한편 환율변동의 신축성 차이가 주식시장에서의 위기전염에는 크게 영향을 미치는 않을 것이라는 가정 하에 [eqn: E＿Regime_i] 변수는 [eqn: EP_i^t```(t=1, 2,3)]식에만 포함하여 추정하였다.

각 국의 환율제도에 관한 자료 역시 자본통제 변수와 마찬가지로 국제통화기금이 1997년에 발간한 『Exchange Arrangements and Exchange Restrictions』으로부터 구하였다.

<표 8>에 수록된 결과에 따르면 태국 금융위기 이후 개도국의 외환시장압력지수의 누적치가 환율제도에 따라 차이를 보이고 있다라는 가정을 기각할 수 없다. 그러나 예상과는 반대로 환율변동의 신축성이 낮은 환율제도를 운영하고 있는 국가의 외환시장압력지수가 오히려 신축성이 높은 환율제도를 운영하고 있는 국가에 비하여 낮은 것으로 나타났다. 이는 외환위기 전염효과의 강도가 자유변동환율제도, 관리변동환율제도, 페그시스템의 환율제도를 채택하고 있던 국가 順으로 미약했다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구의 실증분석 결과는 신축적인 환율제도로의 이행이 외환위기의 전염효과를 완화시킬 수 있는 적절한 정책수단이 될 수 없음을 시사하고 있다. 오히려 중앙은행이 강력한 외환시장개입을 통해 환율안정에 힘쓰는 것이 적어도 단기적으로는 외환위기의 전염효과를 완화하는 데 효과적임을 의미한다.

[eqn: MACRO_i] 변수에 대한 추정결과 역시 <표 8>에서 생략하였다.

한편, 금융시스템이 안정적일수록 금융위기의 전염효과가 낮다라는 가정을 검증하기 위하여 금융시스템의 안정성을 나타내는 3가지 지표와 금융위기 전염효과와의 관계를 조사하였다. 본 연구에서 이용한 지표는 태국 금융위기가 발생하기 이전 각 국의 금융시스템의 건전성([eqn: F＿Sound_i]), 금융시스템의 위험도([eqn: F＿Risk_i]), 금융시스템에 대한 규제․감독의 적정성([eqn: F＿Regul_i])을 나타내는 지표이다. 이에 대한 자료는 1997년 세계경제포럼(World Economic Forum)이 발간한 『세계 경쟁력 보고서(The Global Competitiveness Report)』에서 구하였다. 본 자료에 의하면 [eqn: F＿Sound_i]와 [eqn: F＿Regul_i]가 높을수록 [eqn: i]국의 금융시스템이 건전하고 규제․감독이 적절하며 [eqn: F＿Risk_i]의 값이 높을수록 금융시스템의 위험도가 낮다.

1997년판 『세계 경쟁력 보고서』는 1997년 하반기에 출간되었지만 태국에서 금융위기가 발생하기 2개월 전인 1997년 5월에 작성되었기 때문에 태국의 금융위기 발생과 전파로 인한 경제 상황의 변화가 고려되어 있지 않다. 동 자료에 의하면 [eqn: F＿Risk_i]는 1996년 금융시스템의 여건을, [eqn: F＿Sound_i]와 [eqn: F＿Regul_i]는 1997년 초반의 여건을 반영하고 있다.

본 연구에서는 위의 지표들을 추가한 식 (1)을 추정하여 태국의 금융위기 발생이후 금융시스템의 안정성과 외환시장압력지수, 주가변화율간의 관계를 조사하였다. 그러나 금융시스템 안정성과 관련된 지표의 표본 수가 작기 때문에 자유도를 높이기 위해 [eqn: MACRO_i]에 포함된 7개의 거시경제 변수중 3개만을 추정식에 포함하였으며 3개의 금융시스템 안정성 지표도 서로 분리하여 추정하였다. <표 2>와 <표 3>에 나타난 변수의 통계적 유의성에 따라 3개의 거시경제 변수를 선택하였는데, [eqn: EP_i^t``]식 추정의 경우 경상수지적자, 경제성장률, 재정수지적자 변수를 포함하였으며 [eqn: SP_i^t]식의 경우에는 재정수지적자, 단기외채, 증권투자순유입 변수를 포함하였다.

<표 9>에 수록된 추정결과에 따르면 금융위기 전염효과가 금융시스템의 안정성에 따라 차이를 보인다는 주장에 대한 실증적 증거를 발견할 수 없다. 금융시스템의 안정성 지표로 이용한 3개의 변수가 모든 추정식에서 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한 추정계수의 부호가 예상과 일치하는 변수도 [eqn: F＿Risk_i] 뿐이다. 표본의 수가 작기 때문에 이와 같은 결과에 대한 신뢰성이 낮기는 하지만 금융시스템의 안정성 제고 역시 금융위기의 전염을 억제하는 데 효과가 낮다고 할 수 있다.

Ⅴ. 맺음말

본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 태국과의 직․간접적인 무역관계와 국제상업은행의 공통대부자 기능이 태국 금융위기의 전염효과 전파에 중요한 역할을 하였다. 이는 또한 태국 금융위기의 전염효과가 타 지역에 비해 동아시아에서 더욱 심하게 발생한 원인으로 작용하였다. 한편 거시경제의 유사성이 금융위기의 전파에 중요한 역할을 했다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, 국제상업은행중 일본계 상업은행들이 태국 금융위기 전염의 중요한 매개자 역할을 하였다. 셋째, 자본통제, 자유변동환율제도로의 이행, 금융시스템의 안정성 제고 등이 금융위기 전염을 억제하는 효과가 낮음을 발견하였다.

본 연구에서는 금융위기의 원인으로서  무역관계, 공통대부자 역할, 거시경제의 유사성만을 고려하였으나 이외에 여러 가지 다른 원인이 존재할 수 있다. 대표적으로 群衆集團行動(Calvo(1998), Calvo and Mendoza(1998), Radelet and Sachs(1998a), Kaminsky and Schmukler(1999), Ruffer(1998)), 追加證據金 納付要求(Kodres and Pritsker(1998), Pritsker(1999)), 金融市場統合의 深化(Bhattacharya et al.(1998)) 등을 들 수 있다. 그러나 자료의 부족과 계량모형 설정의 어려움으로 인하여 이러한 요인이 실제로 전염효과의 원인으로 작용하였는지를 실증적으로 분석하기가 매우 어려운 실정이다. 향후 이에 대한 보다 심층적인 연구가 필요하다.

선물가격의 변동으로 손실이 발생하여 증거금이 유지증거금에 미달할 경우 추가적으로 요구되는 증거금 납부요구(margin call)를 의미한다.

실증분석 결과가 내포하고 있는 우리 나라에 대한 함축성을 살펴보기 위하여 본 연구의 실증분석에서 전염효과 지수로 이용한 외환시장압력지수 누적치와 주가변화율의 분포를 <표 10>에 수록하였다. 이에 따르면 우리 나라의 경우 태국 금융위기가 발생한 이후 1개월 후에는 외환시장압력지수 누적치가 64개국 평균치보다 낮은 0에 근접한 수치를 보였으나 3개월 이후에는 평균보다 높게 나타났다. 그러나 株價變化率의 경우 태국 금융위기가 발생한 이후 지속적으로 음수를 기록하였으며 평균치에 비해 훨씬 낮았음을 알 수 있다. 이는 태국 금융위기가 우리 나라의 외환시장과 주식시장에 미친 전염효과가 시기적으로 차이가 있었음을 시사한다. 즉 태국 금융위기가 발생 초기에는 우리 나라의 외환시장에는 거의 영향을 미치지 않았던 반면 주식시장에는 초기부터 중요한 영향을 미쳤음을 의미한다. 또한 발생 초기 주식시장에서의 불안정성 증가가 외환시장의 불안정성 증가로 연결되지는 않았음을 나타낸다.

<표 2>의 실증분석 결과는 태국 금융위기의 발생 초기부터 줄곧 태국과의 무역관계가 개도국 외환시장에서의 전염효과 발생에 중요한 역할을 하였음을 나타내고 있으며, <표 4>는 우리 나라와 태국간 무역관계가 매우 높았음을 보여주고 있다. 그럼에도 불구하고 태국 금융위기가 발생 초기 우리 나라의 외환시장에 미친 영향이 미약했다는 사실은 우리 나라 외환시장에의 전염효과 전파에는 태국과의 무역관계가 그다지 중요한 역할을 하지 못했을 가능성을 보여주는 것이다.

그런데, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 공통대부자 역할이 태국 금융위기 발생 이후 1-2개월 기간동안 외환시장에서의 전염효과 발생에 중요한 역할을 하지 못했던 반면 그 이후에는 중요한 요인으로 부상했으며 국제상업은행의 태국과 우리 나라에 대한 공통대부자 기능이 상대적으로 강하였음을 알 수 있다.(<표 3>, <표 4> 참조.) 따라서 <표 10>에서 살펴본 바와 같이 우리 나라의 외환시장압력지수가 태국 금융위기 이후 수개월이 지난 후에 크게 상승한 것은 태국과의 무역관계가 아니라 국제상업은행의 공통대부자 역할에 일부 기인하고 있다고 추측할 수 있다. 한편, <표 2>-<표 4>와 <표 10>에 따르면 우리 나라 주식시장에의 전염효과 발생에는 태국과의 무역관계와 공통대부자 역할 모두 중요했던 것으로 판단된다.

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『표, 그림』

<표 1>          금융위기 전염효과 원인의 실증분석 결과 (Ⅰ)

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
상수항	-1.566	-9.954	-13.778	-12.257	11.715	24.935
	(-0.617)	(-1.320)	(-1.460)	(-1.536)	(1.030)	(1.574)
[eqn: TRADE_i]	14.093**	38.903**	57.539*	13.819	-42.809**	-76.250*
	(2.456)	(2.283)	(2.708)	(1.058)	(-2.300)	(-2.942)
[eqn: CREDITOR_i]	-2.000	0.229	9.749	3.414	6.436	-0.115
	(-0.381)	(0.481)	(0.502)	(0.198)	(0.261)	(-0.003)
[eqn: CAD_i]	0.076	0.229	0.267	0.424	0.117	0.458
	(0.745)	(0.751)	(0.704)	(0.955)	(0.185)	(0.520)
[eqn: GOVD_i]	-0.341***	-0.907	-1.208***	0.648	0.735	1.451
	(-1.853)	(-1.660)	(-1.775)	(1.515)	(1.205)	(1.708)
[eqn: GDP_i]	-0.344	-1.117	-1.339	-1.979**	-0.938	1.771
	(-0.920)	(-1.006)	(-0.967)	(-2.799)	(-0.930)	(1.262)
[eqn: CPI_i]	-0.011	-0.040	-0.035
	(-0.335)	(-0.400)	(-0.279)
[eqn: CLAIM_i]	-0.007	-0.007	-0.013
	(-0.522)	(-0.175)	(-0.277)
[eqn: DEBT_i]	6.00×10-9	-1.92×10-5	-3.39×10-5	0.009	0.011	0.029
	(1.13×10-4)	(-0.122)	(-0.173)	(0.926)	(0.741)	(1.448)
[eqn: INFLOWS_i]	0.063	0.199	0.313	-1.761***	-1.997	-3.511***
	(0.694)	(0.733)	(0.924)	(-1.882)	(-1.481)	(-1.900)
R2	0.209	0.250	0.316	0.482	0.607	0.567
표본 수	64	64	64	28	28	28

주: 1) [eqn: EP_i^t```]=외환시장압력지수의 t개월 누적치, , [eqn: SP_i^t``]= t개월간의 주가변화율, [eqn: TRADE_i``]=무역관계, [eqn: CREDITOR_i]=공통대부자 역할,[eqn: CAD_i]=-(GDP 대비 경상수지), [eqn: GOVD_i]=-(GDP 대비 재정수지), [eqn: GDP_i]=경제성장률, [eqn: CPI_i]=소비자물가 상승률, [eqn: CLAIM_i]=민간부문의 대출증가율, [eqn: DEBT_i``]=외환보유고 대비 단기외채 비율, [eqn: INFLOWS_i``]=GDP 대비 증권투자순유입

2) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

3) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 2>        금융위기 전염효과 원인의 실증분석 결과 (Ⅱ)

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
상수항	-1.621	-9.749	-13.462	-11.474	13.190*	24.909***
	(-0.644)	(-1.304)	(-1.443)	(-1.696)	(1.366)	(1.856)
[eqn: TRADE_i]	12.641*	44.350*	64.617*	15.411	-39.807**	-76.304*
	(2.970)	(3.506)	(4.096)	(1.536)	(-2.781)	(-3.836)
[eqn: CAD_i]	0.079	0.221	0.682	0.409	0.088	0.459
	(0.773)	(0.731)	(0.682)	(0.957)	(0.144)	(0.542)
[eqn: GOVD_i]	-0.332***	-0.939***	-1.251***	0.638	0.716	1.451***
	(-1.834)	(-1.745)	(-1.864)	(1.538)	(1.230)	(1.763)
[eqn: GDP_i]	-0.333	-1.160	-1.394	-1.948*	-0.879	1.770
	(-0.900)	(-1.055)	(-1.017)	(-2.893)	(-0.915)	(1.326)
[eqn: CPI_i]	-0.010	-0.043	-0.039
	(-0.311)	(-0.440)	(-0.318)
[eqn: CLAIM_i]	-0.007	-0.006	-0.013
	(-0.529)	(-0.172)	(-0.275)
[eqn: DEBT_i]	1.11×10-6	-2.34×10-5	-3.93×10-5	0.011	0.013	0.029**
	(0.021)	(-0.150)	(-0.202)	(1.588)	(1.381)	(2.149)
[eqn: INFLOWS_i]	0.067	0.186	0.296	-1.734***	-1.925	-3.512***
	(0.741)	(0.694)	(0.885)	(-1.917)	(-1.492)	(-1.959)
R2	0.207	0.247	0.313	0.481	0.605	0.567
표본 수	64	64	64	28	28	28

주: 1) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

2) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 3>         금융위기 전염효과 원인의 실증분석 결과 (Ⅲ)

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
상수항	2.124	0.234	1.341	-9.723	3.865	10.953
	(0.993)	(0.037)	(0.167)	(-1.274)	(0.325)	(0.621)
[eqn: CREDITOR_i]	6.561	31.134**	44.702*	14.705	-28.542	-62.416**
	(1.600)	(2.575)	(2.913)	(1.079)	(-1.342)	(-1.981)
[eqn: CAD_i]	0.067	0.203	0.229	0.414	0.149	0.515
	(0.625)	(0.642)	(0.570)	(0.930)	(0.215)	(0.500)
[eqn: GOVD_i]	-0.281	-0.742	-0.966	0.675	0.652	1.303
	(-1.477)	(-1.322)	(-1.353)	(1.576)	(0.976)	(1.316)
[eqn: GDP_i]	0.096	0.096	0.456	-1.700**	-1.805***	0.226
	(0.279)	(0.095)	(0.355)	(-2.583)	(-1.760)	(0.149)
[eqn: CPI_i]	0.006	0.008	0.036
	(0.180)	(0.081)	(0.284)
[eqn: CLAIM_i]	-0.004	-393×10-4	-0.004
	(-0.331)	(-0.010)	(-0.078)
[eqn: DEBT_i]	4.43×10-6	-7.04×10-6	-1.59×10-5	0.005	0.023	0.051**
	(0.080)	(-0.043)	(-0.077)	(0.564)	(1.594)	(2.379)
[eqn: INFLOWS_i]	0.056	0.180	0.285	-1.764***	-2.039	-3.621***
	(0.591)	(0.639)	(0.796)	(-1.855)	(-1.393)	(-1.710)
R2	0.121	0.178	0.223	0.453	0.503	0.379
표본 수	64	64	64	28	28	28

주: 1) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

2) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 4>         무역관계와 공통대부자 역할의 중요도 순위

순 위	국가명([eqn: i])	[eqn: TRADE_i]	순 위	국가명([eqn: i])	[eqn: CREDITOR_i]
1	말레이지아	0.840	1	파나마	0.837
2	인도네시아	0.788	2	인도네시아	0.735
3	한국	0.740	3	말레이지아	0.708
4	대만	0.715	4	중국	0.673
5	중국	0.714	5	싱가포르	0.618
6	필리핀	0.704	6	인도	0.568
7	싱가포르	0.696	7	한국	0.559
8	인도	0.688	8	바레인	0.534
9	칠레	0.627	9	필리핀	0.485
10	파키스탄	0.622	10	대만	0.461

<표 5>     금융위기 전염효과의 지역별 차이에 대한 실증분석 결과

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
상수항	2.319	4.182	6.474	-4.673	-6.107	-12.339
	(1.458)	(0.881)	(1.099)	(-1.380)	(-1.173)	(-1.604)
[eqn: R＿Dummy_i]	5.259*	18.211*	27.340*	5.919	-11.072**	-20.594**
	(2.866)	(3.324)	(4.022)	(1.710)	(-2.083)	(-2.622)
[eqn: CAD_i]	0.058	0.149	0.154	0.396	0.191	0.667
	(0.573)	(0.491)	(0.408)	(0.944)	(0.296)	(0.700)
[eqn: GOVD_i]	-0.330***	-0.929***	-1.241***	0.501	0.981	1.945***
	(-1.812)	(-1.711)	(-1.842)	(1.204)	(1.532)	(2.056)
[eqn: GDP_i]	-0.159	-0.530	-0.546	-1.835*	-1.581	0.363
	(-0.463)	(-0.516)	(-0.429)	(-3.062)	(-1.715)	(0.267)
[eqn: CPI_i]	-7.22×10-5	-0.007	0.012
	(-0.002)	(-0.071)	(0.101)
[eqn: CLAIM_i]	0.002	0.022	0.029
	(0.123)	(0.587)	(0.630)
[eqn: DEBT_i]	2.56×10-6	-1.84×10-5	-3.18×10-5	0.011	0.013	0.027***
	(0.048)	(-0.117)	(-0.162)	(1.590)	(1.229)	(1.802)
[eqn: INFLOWS_i]	0.032	0.063	0.117	5.920***	-2.794***	-5.157**
	(0.354)	(0.236)	(0.352)	(1.712)	(-2.039)	(-2.548)
R2	0.200	0.233	0.307	0.410	0.553	0.445
표본 수	64	64	64	28	28	28

주: 1) [eqn: R＿Dummy_i``]= 동아시아지역 더미변수

2) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

3) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 6>           금융위기 전염효과와 미국․일본의 역할

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
상수항	3.905	5.634	7.150	-4.781	-7.391	-12.578
	(2.124)	(1.041)	(1.062)	(-1.138)	(-1.103)	(-1.276)
[eqn: T＿Dummy_i]	0.657	4.333	7.568	4.318	1.507	1.933
	(0.638)	(1.062	(1.490)	(1.510)	(0.331)	(0.288)
[eqn: C＿Dummy_i]	1.218	12.925***	22.150**	-0.282	-10.427	-23.416**
	(0.560)	(1.904)	(2.623)	(-0.058)	(-1.335	(-2.317)
[eqn: CAD_i]	0.052	0.151	0.164	0.325	0.154	0.510
	(0.478)	(0.467)	(0.409)	(0.730)	(0.217)	(0.479)
[eqn: GOVD_i]	-0.273	-0.623	-0.734	0.664	0.737	1.476
	(-1.381)	(-1.068)	(-1.018)	(1.561)	(1.087)	(1.478)
[eqn: GDP_i]	0.222	0.275	0.600	-1.315***	-1.784	0.352
	(0.620)	(0.263)	(-0.967)	(-1.957)	(-1.665)	(1.223)
[eqn: CPI_i]	0.011	0.027	0.062
	(0.323)	(0.259)	(0.482)
[eqn: CLAIM_i]	-0.003	0.005	0.003
	(-0.252)	(0.116)	(0.051)
[eqn: DEBT_i]	3.59×10-6	-3.49× 10-6	-4,24×10-6	0.014	0.021	0.046**
	(0.063)	(-0.021)	(-0.020)	(1.688)	(1.562)	(2.348)
[eqn: INFLOWS_i]	0.049	0.257	0.447	-1.537	-2.420	-4.454**
	(0.466)	(0.834)	(1.168)	(-0.679)	(-1.658)	(-2.073)
R2	0.088	0.151	0.229	0.482	0.509	0.395
표본 수	64	64	64	28	28	28

주: 1) [eqn: T＿Dummy_i```]=무역관계의 더미변수, [eqn: C＿Dummy_i```]=공통대부자 역할의 더미변수

2) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

3) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 7>                자본통제와 금융위기 전염효과

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: TRADE_i]	11.069*	42.829*	60.544*	5.347	-53.969*	-93.747*
	(2.267)	(3.059)	(3.408)	(0.494)	(-3.671)	(-4.093)
[eqn: C＿Control_i``]	0.074	-4.420	-4.010	8.774	17.259***	8.704
	(0.022)	(-0.458)	(-0.327)	(1.333)	(1.930)	(0.625)
R2	0.154	0.220	0.263	0.459	0.634	0.518
표본 수	59	59	59	28	28	28

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: CREDITOR_i]	3.953	24.881***	36.066**	6.205	-35.002***	-76.024**
	(0.873)	(1.890)	(2.149)	(0.499)	(-1.728)	(-2.441)
[eqn: C＿Control_i``]	1.048	-0.354	1.765	9.287	9.734	-3.069
	(0.300)	(-0.035)	(0.136)	(0.157)	(0.945)	(-0.194)
R2	0.081	0.137	0.169	0.459	0.474	0.325
표본 수	59	59	59	28	28	28

주: 1) [eqn: C＿Control_i``]=자본통제 변수,

2) [eqn: MACRO_i] 변수의 계수에 대한 추정치는 표에서 생략하였음.

3) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

4) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 8>                환율제도와 외환위기의 전염

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]		[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]
[eqn: TRADE_i]	9.821**	37.696*	55.160*	[eqn: CREDITOR_i]	5.146	27.582**	38.472**
	(2.234)	(3.072)	(3.554)		(1.305)	(2.395)	(2.601)
[eqn: E＿Regime_i]	-1.632***	-3.337	-4.095	[eqn: E＿Regime_i]	-1.930**	-4.915***	-6.252***
	(-1.858)	(-1.313)	(-1.259)		(-2.082)	(-1.814)	(-1.797)
R2	0.194	0.226	0.278	R2	0.141	0.180	0.211
표본 수	66	66	66	표본 수	66	66	66

주: 1) [eqn: E＿Regime_i] = 환율제도 변수

2) [eqn: MACRO_i] 변수의 계수에 대한 추정치는 표에서 생략하였음.

3) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

4) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 9>          금융시스템의 안정성과 금융위기의 전염효과

가. 금융시스템의 건전성과 금융위기 전염효과

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: TRADE_i]	23.247***	90.648**	131.173*	-12.691	-62.816*	-63.762*
	(1.878)	(2.623)	(3.086)	(-1.135)	(-5.106)	(-3.405)
[eqn: F＿Sound_i]	0.198	-0.266	-3.183	-1.693	-0.666	3.495
	(0.128)	(-0.062)	(-0.601)	(-1.016)	(-0.363)	(1.252)
R2	0.242	0.357	0.416	0.345	0.780	0.651
표본 수	24	24	24	20	20	20

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: CREDITOR_i]	15.309	83.668***	115.212**	-19.944	-66.801*	-50.086***
	(1.029)	(2.017)	(2.180)	(-1.503)	(-3.676)	(-1.792)
[eqn: F＿Sound_i]	0.833	1.992	0.138	-2.225	-3.890***	-0.106
	(0.526)	(0.450)	(0.024)	(-1.543)	(-1.969)	(-0.034)
R2	0.144	0.275	0.293	0.385	0.708	0.481
표본 수	24	24	24	20	20	20

나. 금융시스템의 위험도와 금융위기 전염효과

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: TRADE_i]	23.542***	89.271**	123.849*	-19.322***	-66.361*	-57.221*
	(1.976)	(2.709)	(2.999)	(-1.843)	(-5.939)	(-3.294)
[eqn: F＿Risk_i]	-0.134	-0.830	-0.506	0.209	0.242	0.789
	(-0.286)	(-0.642)	(-0.313)	(0.444)	(0.482)	(1.011)
R2	0.245	0.371	0.407	0.307	0.801	0.638
표본 수	24	24	24	20	20	20

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: CREDITOR_i]	17.517	93.831**	123.399***	-24.600	-72.956*	-53.913***
	(1.162)	(2.296)	(2.346)	(-1.700)	(-3.508)	(-1.926)
[eqn: F＿Risk_i]	-0.278	-1.549	-1.460	0.166	0.009	0.520
	(-0.550)	(-1.129)	(-0.827)	(0.351)	(0.013)	(0.567)
R2	0.146	0.316	0.319	0.286	0.627	0.493
표본 수	24	24	24	20	20	20

다. 금융시스템 규제․감독의 적정성과  금융위기 전염효과

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: TRADE_i]	25.022***	92.669**	131.452*	-17.304	-62.517*	-62.561*
	(2.044)	(2.704)	(3.120)	(-1.573)	(-5.374)	(-3.590)
[eqn: F＿Regul_i]	-0.918	-1.549	-1.460	0.166	0.009	0.520
	(-0.449)	(-0.308)	(-0.687)	(-0.189)	(-0.548)	(1.501)
R2	0.146	0.316	0.319	0.286	0.627	0.493
표본 수	24	24	24	20	20	20

변 수	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
[eqn: CREDITOR_i]	16.540	86.034***	119.722**	-21.820	-66.734*	-54.382***
	(1.084)	(2.025)	(2.233)	(-1.506)	(-3.370)	(-1.937)
[eqn: F＿Regul_i]	-0.385	-0.525	-3.012	-1.002	-3.838	2.574
	(-0.177)	(-0.087)	(-0.393)	(-0.448)	(-1.255)	(0.594)
R2	0.133	0.267	0.299	0.290	0.665	0.494
표본 수	24	24	24	20	20	20

주: 1) [eqn: F＿Sound_i]=금융시스템의 건전성, [eqn: F＿Risk_i``]= 금융시스템의 위험도, [eqn: F＿Regul_i``]= 금융시스템규제․감독의 적정성

2) [eqn: MACRO_i] 변수의 계수에 대한 추정치는 표에서 생략하였음.

3) 괄호안의 값은 t-통계량을 나타냄.

4) *, **, ***: 각각 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의함을 나타냄.

<표 10>       외환시장압력지수 누적치와 주가변화율의 분포

(단위: %)

구 분	[eqn: EP_i^1]	[eqn: EP_i^3]	[eqn: EP_i^5]	[eqn: SP_i^1]	[eqn: SP_i^3]	[eqn: SP_i^5]
평 균	2.103	4.641	7.420	3.901	0.508	-10.242
중간값	0.838	1.066	2.091	1.777	-0.537	-11.384
표준편차	5.116	15.602	20.369	8.535	13.968	18.527
최대값	33.932	85.161	121.018	27.066	24.427	18.308
최소값	-4.818	-7.904	-11.855	-9.330	-26.763	-49.370
표본 수	64	64	64	28	28	28
한 국	0.861	5.405	33.302	-2.587	-13.186	-45.283

<그림 1>             [eqn: TRADE_i]와 [eqn: CREDITOR_i]의 분포