國內市中銀行 專門 經營者들의 賃金決定에 關한 實證分析*

*  본 논문은 창원대학교 2003년도 연구지원비에 의해 작성되었음.

백자욱

창원대학교 경상대학 금융보험학과 부교수

(jwbaek@changwon.ac.kr)

송신근

창원대학교 경상대학 회계학과 조교수

(ssgeun@sarim.changwon.ac.kr)

국내 시중은행의 전문경영자들의 임금이 어떻게 결정되는지에 대해서 국내에서 처음으로 심도 있게 이루어진 실증분석으로써 98년부터 2003년까지의 임금자료와 은행실적변수에 대한 자료를 발췌하여 패널분석기법을 통하여 분석하였다. 국내 시중은행임원에 대한 정확한 지급자료가 없는 관계로 사업보고서에 나와 있는 임원에 관한 임금사항 란에서 개괄적인 자료를 발췌하였고 기업실적자료는 결산보고서에 나와 있는 자료를 이용하였다. 이 논문에서 밝히고자 하는 핵심내용은 2가지인데 첫째는, 국내 상장회사의 대표이사를 포함한 임원에 대한 임금지급공시내역이 선진국에 비해 너무 부족하여 이해관계자들에게 많은 의심을 주고 있다는 것이고, 두 번째는, 국내 시중은행의 임원의 임금은 실증분석결과 실적보다는 회사의 규모변수, 즉 자산의 규모와 밀접한 관계를 맺고 있다는 내용이다. 패널분석을 통해서 은행전문경영자들의 임금은 은행별, 시간별 제약변수의 영향을 또한 받고 있다는 것을 알 수 있었다.

핵심주제어: 은행, 전문경영자, 임금결정, 패널분석, 간접최소자승법, 자산, 자본, 매출

I. 序 論

일년에 여러 수십억 원에 달하는 보수를 받는 은행임원들이 은행을 얼마나 효율적으로 경영하느냐에 대해서 학계는 물론이고 일반 세인들의 많은 관심이 되고 있다. 최근(2004년 3월), 국내 시중은행의 한 은행장에 대하여 무려 16억 원에 달하는 상여금성 임금 지급사건이 주주총회에서 큰 논란을 빚은 일이 그 한 예라 할 수 있다. 이와 같이 극히 높은 액수의 임금은 당연히 주주의 눈에는 가시로 비춰질 것이며, 더 더구나 회사의 경영실적이 부진한데도 높은 임금을 지급한 경우에는 임금체계에 대한 많은 의구심을 야기하지 않을 수 없다. 외국의 경우는 임원들의 임금이 주주의 이익과 서로 맞물려 지도록 정해져 있는 경우도 있어(Joyce et al., 2000) 일방적으로 임금을 인상하는 것은 사실 어렵게 되어있다. 그러나 국내은행의 경우 아직 임원은 물론이고 은행장 개인에 대한 정확한 지급내역이 공시가 되지 않고 있어서 이들에 대한 임금이 어떻게 결정되는지에 대한 부분은 아직 수수께끼와 같다. 이에 대해서 많은 연구가 이루어지고 있는 외국의 경우와 큰 대조를 보이고 있다. 은행의 총 인건비 중에서 겨우 1%를 차지하고 있는 임원에 대한 임금이 적다고 볼 수 있으나 일반직원의 평균 임금 액과 절대금액을 비교할 경우는 적게는 5배에서 많게는 30배에 달할 정도로 그 지급액이 많음을 알 수 있고, 중요한 것은 이들에 대한 임금체계가 어떻게 결정되는지 알려진 바가 없고 액수가 정확히 얼마가 지급되는지에 대해서도 공식적으로 알 수 있는 방법이 없다는 것이다. 반기보고서 및 사업보고서에 보고 되고 있는 임원에 대한 임금지급현황은 말 그대로 매우 개괄적인 내용으로써, 임원개개인별로 지급된 액수를 알 수 없음은 물론이고, 임원도 상근이사, 사외이사, 등기이사, 비 등기이사 등 여러 임원이 있음에도 이에 대한 임금지급에 대한 아무런 구분도 없이 지급합계액만이 두루 뭉실하게  표시가 되어져 있어서, 은행경영에 대해 상대적으로 많은 책임이 있는 은행장이나 핵심 임원에 대한 임금지급 내용이 전혀 없다. 이는 결과적으로 높은 임금에 비해 실적이 미비할 경우 책임을 회피할 수도 있는 기회가 된다. 그러므로 현재와 같은 임금공시방법은 핵심 임원에 대한 고액 임금정보를 일반인들의 관심으로부터 은닉하기에 매우 적당한 방법이라 볼 수 있다. 이 마저도 증권거래법 제 186조 2에 근거하여 이 조항을 만족하기 위해 겨우 흉내만 내고 있는 것이다. 이 조항에 의하면 “…임원보수에 관한 사항을 제출하여야 한다.”라고만 하고 있기 때문에 개별적인 자료에 대한 내용공시가 되지 않고 있는 것이다. 미국의 경우는 SEC규정에 의거, CEO는 물론이고 중요 임원에 대한 임금내역이 Proxy Statement에 자세히 공시되고 있는 상황과 비교해 볼 때, 국내의 경우는 매우 낙후된 관행이라 할 수 있다. 특히, 소액주주나 은행채권자들의 입장에서는 은행경영자에 대한 많은 관심에 비해 내부정보에 접근할 수 있는 Mechanism이 거의 없기 때문에 불만사항이 있어도 이를 어찌 할 수 없는 입장에 있다고 할 수 있다. 은행 경영실적이 특히 좋지 못할 경우에 책임을 묻는 차원에서도 정확한 임금지급액에 관한 자료공시요구는 더 절실해진다.

1)일부시중은행의 2003년 기준 임원지급총액 (제일은행(91억), 국민은행(91억), 우리은행(25억), 신한은행(39))을 직원인건비총액(2,549억, 14,443억, 6442억, 2815억 각각)으로 나눈 수치임.

우리나라의 경우 증권거래법 제186조의2의 규정에 의거 사업보고서를 작성하도록 되어 있고, 第186條의2 (사업보고서등의 제출<개정 1999.2.1>)는 “ ①株券上場法人, 協會登錄法人 기타 大統領令이 정하는 法人은 그 사업보고서를 각 事業年度 경과 후 90日내에 金融監督委員會와 證券去來所 또는 協會에 제출하여야 한다. 다만, 大統領令이 정하는 경우에는 그러하지 아니하다.<改正 1998.1.8>

②第1項의 사업보고서에는 그 會社의 목적ㆍ상호ㆍ사업내용ㆍ임원보수(제189조의4의 규정에 따라 부여하는 주식매수선택권을 포함하되, 대통령령이 정하는 것에 한한다)ㆍ재무에 관한 사항 그밖에 대통령령이 정하는 사항을 기재하여야 한다. <개정 1998.5.25, 2000.1.21, 2003.12.31> “라고 하고 있다.

상법에는 第388條 (理事의 報酬)에 ”理事의 報酬는 定款에 그 額을 定하지 아니한 때에는 株主總會의 決議로 이를 定한다“라고 하고 있다.

참고로 미국의 경우 경영진의 과다한 보수에 대한 사회적 비판여론이 높아지자 SEC는 1992년 경영진의 보수에 관한 공시제도를 대폭 개선하였다. SEC Regulation S-K Item 402조에 의하면, i)최고경영자에 보수지급에 관한 사항, ii)최고경영자이외에 연봉총액과 상여금을 합하여 10만 달러를 초과하는 보수를 받는 상위4인의 임원에 관한 사항, iii)임원들에 대한 보수에 관한 사항에 관한 공시를 요구하고 있으며, 또한 임원보수와 기업실적간의 관계에 중점을 두고 있다. 보수공시에 관한 종전의 규정에서는 보수내용이 서술식으로 표현하도록 되어 있었다. 그러나 보수의 종류가 점차 다양해지고 복잡해 짐에 따라 서술식으로 표현하는 것은 주주들에게 많은 혼란을 초래한다고 해서 좀 더 분명하고 간결하게 표현하는 도표식 공시를 요구하고 있다. 새로운 도표식 공시는 임원보수내역에 관하여 아래와 같은 4개의 표를 작성할 것을 요구하고 있다.

① 최고경영자와 최근 3년간 보수수준이 상위 4위에 해당하는 임원들에게 지급된 보수를 나타내는 요약보수표

② 최고경영자와 최근 3년간 보수수준이 상위 4위에 해당하는 임원에게 부여하는 스톡압션 및 주식평가차액교부권(SARs)

③ 장기 인센티브 보수계획부여표

요약보수표는 가능한한 경영진의 보수를 정확하게 나타내는 것이 중요한데 여기에는 급여, 상여금, 기타 년단위 보수, 스탁압션 등 기타 모든 보수를 기재하도록 하고 있다. 이와 같은 일을 보수위원회가 그 역할을 맡고 있는데 보수위원회는 주로 독립적인 위치가 보장되는 사외이사로 구성되어 있는 것이 일반적이다. 실제로 임원에 대한 임금 내역은 Proxy statement를 통해 자세히 보고 되고 있다.

과거 官治 금융이 이루어지던 때에는 은행장이나 핵심임원의 발탁은 능력보다는 정부의 영향력으로 주로 이루어졌고, 또한 은행경영도 정부의 일정한 규제 틀 속에서 이루어졌기 때문에 전문경영자의 경영능력이 비교적 중시되지 않았고 또한 은행장의 능력에 대해서도 의심하는 자가 없는 것이 일반적이었다. 이 때문에 외환위기를 맞이했을 때 각종 은행경영과 관련된 위험대비가 전무했던 국내은행들은 한 두 은행을 제외하고는 부실이 자본잠식의 정도를 넘어 공적자금의 투입 없이는 재생이 불가능할 정도로, 거의 도산 상태에 이르게 되었는데, 이것은 전문경영자의 경영능력부재가 그와 같은 위기를 자초한 한 요인이라 할 수 있다. 하지만 IMF 이후 국내 금융산업 경영여건은 그 이전과는 완전히 달라졌다고 볼 수 있다. 97년 국내은행수가 33개이던 것이 2002년 말 현재는 19(특수은행포함)개로 줄어들었다. 지금은 또한 완전 금융자유화가 이루어졌고, 외국계자본이 대거 국내에 유입된 상황은 과거와는 전혀 다른 양상을 보이고 있다. 어느 때보다 책임경영과 투명경영을 앞 다투어 실천하는 시대로 바뀌었으며, 은행경영도 官治보다는 능력과 책임을 중시하는 풍토로 바뀌었다. 이러한 시점에서 경영실적은 비교적 자세히 공시가 되고 있지만 실적의 대가라 할 수 있는 보수부분에 대한 정보는 아직도 안개 속에 있다는 것은 매우 개탄할 만하다. 선진국처럼 임원들의 임금부분이 자세히 공시되어져야하는 것은 매우 절실하고 중요한 의미를 지닌다. 전문경영인은 은행경영에 대해 절대적 책임이 뒤따르기 때문에 일반적으로 직원들의 임금보다도 월등히 많은 액수를 받는 것이 일반적이지만 정확하게 얼마의 보수를 받는가에 대한 부분도 지금처럼 내부정보로만 남겨져서는 안 되고 이해관계자모두가 알 수 있는 형태로 바뀌어져야 한다. 그렇게 될 때, 주주는 물론이고 채권자나 정부관계자를 비롯한 이해당사자들은 은행을 선두지휘하고 있는 전문경영인들에 대해 보다 객관적인 요구를 할 수 있는 근거를 확보할 수 있게 된다.

실제로 미국의 경우 1980년대에 저축대부조합이라 불리는 S&L산업이 엄청난 부실로 무려 1,700개에 달하는 서민금융기관이 자․타의에 의해 도산․인수․합병․정리되었는데 이 때 주 원인은 금리위험과 신용위험을 제때 대처하지 못한 경영자의 경영미숙이 가장 큰 도산의 원인이라고 발표하였음(Sprague, 1986).

예를 든다면 국민은행이 2001년 주택은행과 합병당시 김정태 은행장은 년봉 ZERO를 외치며 책임경영을 해서 그 결과로 적정한 임금을 스탁압션(Stock Option)으로 받겠다고 한 것이 국내 은행의 책임전문경영시대를 연 첫 사례라 사료된다.

여기서는 은행임원들의 임금부분에 대해서만 논의를 한정하고 있지만 국내 임원임금에 대한 정보공시문제는 은행산업에만 한정하는 것이 아니고 전 산업에도 적용될 수 있는 부분이다. 즉 여타산업의 경우도 임원에 대한 정확한 임금내역이 공시되지 않고 있는 실정이다.

이러한 시점에서 본 논문의 목적은 다음과 같은 2가지 부분에 초점을 맞추고 있다. 첫 번째는, 미국의 경우 임원들의 임금이 어떻게 결정되는가에 대한 선험연구부문을 구체적으로 살펴봄으로써, 국내 은행임원들에 대한 임금공시의 중요성과 필요성을 고찰해보고, 두 번째는, 비록 개인에 대한 정확한 임금지급자료는 아니지만 임원에 대한 총액과 1인 평균에 관한 지급자료가 결산 보고서에 명시되어져 있으므로, 이를 자료로 하여 앞서 살펴본 미국의 임금관련변수를 참고하여 국내 임원들의 임금 지급액이 어떤 실적변수와 통계적 유의성을 맺고 있는지를 알아보고, 이를 통해 향후 효율적 임금관리에 그 이론적 근거를 제공하고자 하는데 그 의의를 두고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 II장에서는 전문경영인의 임금결정에 대한 선행연구를  미국의 사례를 중심으로 고찰하고, 제 III장에서는 자료수집에 대한 설명과 그리고 분석모델에 대해서 간략히 설명한다. 여기서는 간접최소자승법과 패널분석기법에 대해서 논의한다. 그리고 제 IV장에서는 분석결과를 가지고 임금결정에 영향을 미치는 변수에 대해서 심도 있게 다루고, 제 V장에서는 논문의 결론을 제시하는 것으로 구성된다.

II. 專門經營人의 賃金에 대한 旣存硏究의 考察

외국에서는 대기업의 전문경영인 또는 최고경영자들의 임금시스템이 기업성과를 나타내는 제변수와 어떤 관계를 이루고 있는지에 대하여 많은 연구가 이루어져 왔고 지금도 학계의  많은 연구대상이 되고 있다. 하지만 기업에서 제공 혹은 공개하고 있는 자료의 한계성으로 인하여, 지금까지 이루어진 많은 연구에 비하여 임금체계에 관한 일치된 결론을 낼 수 있는 것은 아직 없다. 임금체계는 여전히 밝혀지지 않은 숙제이며 단지 기업들이 밖으로 제공하고 있는 Corporate Proxy Statement를 통해서 추정 해 낼뿐이다. 정확한 추정을 하기 위해서는 개별회사에 대한 임금자료와 그 기업의 실적을 담은 시계렬자료(Longitudinal data)로 분석할 때만이 그 관계를 어느 정도 알 수 있다. 하지만 그 동안 이루어진 연구에 의하면 어느 정도는 최고경영자 혹은 임원들의 임금과 기업의 실적을 나타내는 몇몇 변수들 간의 관계가 서로 微弱하나마 상관이 있다고 보는 것이 지배적이다. 최근의 연구 동향을 보면 최고경영자의 임금수단으로 쓰이는 도구는 크게 두 가지로 구성되어져있다고 볼 수 있다. 임금을 구성하는 첫 번째는, 연봉형태로 지급하는 현금이고, 두 번째는 최근 많이 사용되고 있는 스톡압션이다. 전자는 주로 단기적인 유인요소(incentives)로 활용되고 있고, 후자는 주로 장기적인 유인요소로 많이 활용되고 있다. 企業이 안정적이고 저 성장정책을 채택하는 기업은 현금을 많이 쓰는 편이고 기업이 초창기에 있고 또한 고성장정책을 쓰는 기업은 현금 외에 해당기업의 주식으로 현금정책을 보완하는 임금정책을 쓰고 있다 (Thornburg 1992). 일반적으로 많은 기업이 임원의 임금과 회사의 업적이 정의 상관관계를 맺도록 하기 위해 stock option 정책을 많이 채택하고 있지만 (Joyce et al., 2000), stock option을 이용한 인센티브정책도 임원들에 대한 충분한 동기부여수단이 되지 못한다고 주장하는 자도 있다. 이와 관련된 연구를 보면, Hall and Murphy (2000)는 CEO가 소유하고 있는 미실행 스톡압션 수와 회사업적과는 정의 상관관계가 있다고 하였으나, Oker and Yermark (2000)가 주장하기로는 스톡압션 행사에 제약을 줄 경우 그와 같은 주식들을 자주 팔아버리기 때문에 성과 촉진을 위한 인센티브로써 역할을 제대로 수행하지 못한다고 한다. Hall (2001)도 CEO들에게 동기부여을 제공하기 위해 사용하는 stock option정책이 별로 소용이 없다고 하면서 그 이유로 드는 것이 stock option을 실행하기 전에 일부나 전부를 처분하기 때문이라고 하고 있다.

7) 임금체결은 고용주와 사용자간의 은밀한 계약 하에 이루어지기 때문에 자세한 계약내용을 들추어 보기 전에는 단지 지급되어진 과거 자료를 이용하여 추정할 뿐이다.

스톡압션(Stock option)제도는 기업이 경영자들에게 보다 장기적인 측면에서 자기직무에 대한 동기부여를 심어주기위해 외국에서는 오래전에 실시하고 있는 제도이나 우리나라에서는 최근에야 임금시장분야에서 관심이 되고 있다. 이 제도는 임금 계약시 현금으로 지급하는 대신 일정조건하에서 자기회사주식을 약정한 금액으로 매입할 수 있는 권리를 가진 유가증권의 일종임.

그 동안 이루어진 주요 연구는 어떤 특정한 산업을 대상으로 한 연구보다는 全 産業(Cross-sectional)을 대상으로 한 것이 대부분이다.  이 연구들의 공통된 특징은 임원의 임금수준이 시간 또는 물가수준의 인상에 따라 일정액이 매년 자동 인상되고 있는 우리의 관행과는 달리 일정한 성과변수와 관련을 가지고 있다는 것이다. 즉, 일정한 업적달성기준을 설정해 놓고 이 기준을 초과 달성했을 때 상여금이 증가되고 미달하였을 경우에는 적게 지급한다는 것이다. 최근에는 많은 업적변수들이 연구의 관심이 되어왔는데 가장 많이 언급되었던 변수들은 당기순이익, 매출액, 자산규모, 부채비율, 자기자본비율 등이고 근자에 와서는 현금흐름(Cash Flow)도 임금의 결정시에 관련이 있는지에 대해 상당한 연구의 대상이 되고 있다. 임원의 임금과 회사의 수익성과 어떤 관계를 가지고 있느냐 하는 데는 이견이 분분하다. Hall and Liebman (1998)은 임금과 회사의 실적간에는 부의 상관관계를 가진다고 발표하였는데, Sigler and Porterfield (2001), Perry (1999)는 그들의 논문에서 임원의 임금과 회사의 수익성간에 강한 상관성이 있음을 발표한 반면, Agarwal (1987)과 Guay and Core (1999)은 아주 약한 상관성(weak correlation)을 그리고 Lambert and  Larcker (1987), 그리고 Banker and Datar (1989)는 유동자산 또는 총부채와 같은 회계적 측정변수와 임원의 임금간에는 어떤 확실한 관계를 발견할 수 없음은 물론, 주가나 배당금과 같은 시장수익률과 임금간에도 확실한 상관관계가 희박하다고 밝혀냈다.

Holmstrom (1979)과  Kerr and Bettis (1987)는 대리인이론으로 임금문제를 해결하려고 시도하였는데, 전자는 위임자가 대리인의 기업에 대한 기여도를 관찰할 수 있는 능력이 임금을 형성하는데 영향을 미친다고 보았다. 이 연구에 의하면 대리인의 기여도를 정확히 관찰할 수 있을 때 위임자는 대리인에게 고정급을 주고 대신 적당한 성과(Sub-optimal behavior)를 요구하고 그와 반대로 대리인의 행위를 관찰할 수 없을 때는 임금을 고정급으로 하는 대신 임금이 그 업적에 따라 연동하게 함으로써 기업의 가치를 올릴 수 있다고 보았다. Kerr와 Bettis는 주주의 이익과 은행임원의 이익이 일치 되도록 하여 임원의 임금체계를 설정함으로써 효과적인 임금계획을 수립할 수 있다고 보았다.

이 외에도 Ross (1973), Mirrlees (1976), Diamond and Verrechia (1982) and Murphy (1984)가 회사의 업적이 개별적 관찰이 불가능한 전문경영인의 노력여하에 달려있을 경우의 최적성과 보상급에 대해서 연구를 하였으며, 유사하게 Freeman (1977), and Harris et al. (1982)도 전문경영인의 경영능력이 알려지지 않은 상태에서 단지 오랜 기간 그들의 업적을 관찰함으로써 임금관계를 어렴풋이 알 수 있는 그러한 연구를 하였다. 초기의 임금연구가들은 전문경영인의 임금이 회사의 영업실적, 즉 利益性보다는 회사의 영업규모와 상호밀접한 관련이 있다고 주장하고 있는데 (Baumol, 1959), 이는 그 다음에 이루어진 McGuire, Chiu, and Elbing (1962) 연구에 의해 증명되었다가 1970년대에 들어와서 Lewellen and Huntsman (1970)에 의해 전문경영인의 보상은 매출액이 아니라 당기순이익과 더 통계적 중요 의미를 가진다는 연구결과로 반박되다가, 비교적 최근에는 어느 한 변수에 의해서 전문경영인의 임금이 결정되기보다는 모든 상황에 의해서 종합적으로, 즉 영업이익, 매출액, 매출액과 이익의 성장률, 총자산이익률, 자본이익률, 시장가격성장률 등 복합적인 요소에 의해서 임원의 임금이 결정된다는 새로운 연구가 등장하게 되었다.

Ciscel and Carroll (1980)은 회사의 규모, 즉 賣出額이 專門經營人의 임금을 결정하는 가장 중요한 요소이며, 회사의 업적을 나타내는 변수, 예를 들면 자기자본이익률이나 당기순이익 등은 단지 부가적 요소에 불가하다고 하였다. 이에 대해 Murphy (1984)는 다음과 같은 批判을 가하고 있다. 첫째, Ciscel et al. (1980)의 연구는 임금의 가시적인 측면 즉 현금으로 지불되는 임금과 보너스만 가지고 연구했다는 것이다. 이 방법은 업적과 보상관계가 밀접한 관련을 맺고 있는 스탁압션, 이연보상(Deferred Compensation), 그리고 주식수여(Stock Awards)와 같은 부분을 빼고 있으므로 정확한 연구라고 볼 수 없다는 것이다.  둘째, 대부분의 기존연구는 임금과 업적연구를 위해 橫斷的 分析(Cross-sectional Analysis)에 기초하고 있다는 것이다.  이 횡단적 분석에 의하면 개별기업에서 찾아볼 수 있는 기업가적 자질이라든가 전문경영인의 책임성, 회사의 규모에서 오는 특성 그리고 특수한 과거의 업적 등과 같은 중요한 변수들을 업적 평가시에 빠뜨리는 그러한 문제점을 안고 있다고 지적하고 있다. 이러한 個別的인 전문경영인의 특성은 오랜 기간을 두고 불변한다고 가정하고 경향분석(Time-series)형태로 분석해야만 보다 정확한 결과를 예측할 수 있다고 지적하고 있다.

Stock과 관련된 보상은 회사의 업적과 연계해서 현금임금정책의 보완책으로 쓰이는 경우가 많음.

많은 연구에도 불구하고 분명한 것은 임원들의 임금 지급액이 증가하면 증가할수록 이에 대한 관심은 증가하고 관심이 증가하면 이에 대해서 연구도 많이 이루어진다는 것이다. 만약 임원에게 지급된 임금과 은행실적이 어우러져서 주식가격을 인상시킬 경우에는 임원의 임금이 상향 지급된다고 하더라도 이에 항의할 사람은 없을 것이다. 하지만 그렇지 않을 경우에는 많은 비판은 물론이고 항의가 줄을 이을 것이다. 이렇듯 아직 까지 임금체계는 회계적 및 재무적 업적에 초점을 두고 있다고 볼 수 있다. 하지만 회계자료나 주식자료가 능사가 아니라고 하는 사실을 우리는 알고 있다. 예를 든다면 회계적 자료는 때로는 조작이 가능하다는 단점을 내포하고 있고, 또한 과거 지향적(backward-looking focus)이고, 미래의 성장가능성과 같은 회사의 실적을 나타내기 위해 기초가 되는 질적인 평가요소를 결여하고 있다는 맹점을 내포하고 있다. 이 외에도 경기의 흐름이 심하게 요동칠 경우 회계적 자료는 돌발적 변수로 인하여 때로는 나쁘게 또 어떤 경우에는 더 좋게 나타날 경우가 있기 때문에 경영자의 경영능력을 평가하는 자료로써는 부족하다는 주장이 제기되고 있다. 주가 또한 기업의 실적 외에 경영자의 통제범위를 벗어난 일반적인 경제상황이나 시장의 갑작스런 변화 (market fluctuations)에도 엄청난 영향을 받기 때문에 진정으로 기업 경영실적을 대변하는 변수로 대용되기에는 한계가 있다 (Madura et al., 1996). 주가는 이 외에도 주로 단기적인 성과자료로써 사용되고 장기적인 측면에서 주가의 사용은 문제가 있다는 지적이 일기도 한다. 예를 든다면, R&D투자나 신기술개발의 효과가 회계적 자료 및 주가에 정확히 영향을 미치는 데는 일정한 시간이 경과된 후에 발생하기 때문에 오늘 형성된 주가로써 이러한 신기술을 개발한 경영자의 능력을 평가하는 것은 다소 부적절할 수도 있다는 것이다. 재무적․회계적 자료가 회사의 경영실적을 평가하는 중요한 요소임에는 이의가 없지만 절대적인 수단이라는 데는 문제가 있다는 것이다. 이러한 이유로 최근에 임금 결정시 고려해야하는 변수로 지적되고 있는 것이 비재무적 측정변수(non-financial measures)이다. 이에 해당하는 변수로는 고객과 직원의 만족도(customer and employee satisfaction), 제품이나 서비스의 질, 전략적 목표, 기업혁신정도, 시장점유율, R&D투자, 효율적 경영 등등이 이에 해당한다. 이와 같은 변수는 단기적인 면도 있지만 주로 장기적인 성격을 띠고 있기 때문에 경영자의 업적을 장기적 관점에서 평가하는데 사용될 수 있는 매우 바람직한 평가지표라고 한다(Jesuthasan & Barrett, 2000). 포천(Fortune)지 50대 기업 가운데 52%가 비재무적 측정변수를 임원의 성과급 측정시에 반영한다고 한다. 하지만 비재무적 성과급 측정자료도 전혀 문제가 없는 것은 아니다. 이러한 변수의 측정은 매우 주관적이고 조작이 가능하기 때문에 객관적 평가를 하기가 어렵다는 단점을 안고 있다.

이 외에도 경영자의 개별적 특성, 예를 든다면, 학력, 근무년수, CEO 경력, 나이(age) 등을 독립변수로 포함하여 임금결정에 영향을 미치는가에 대한 연구도 있었는데(Gregoriou and Rouah, 2003; Sigler and Porterfield, 2001), 이와 같은 개인의 특성은 임원으로 발탁하는 데는 중요한 요소가 되지만 임금을 결정하는 데는 아직 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

아래에서는 임원의 임금과 많은 관련을 가지고 있는 중요변수들에 대해서 요약을 한 것이다.

<표-> 임원의 임금결정과 관련된 변수의 연구내용

관련 변수명 (사용된 변수명)	연구자	결과
자본 (ROE)	Murthy Salter (1975); Akhigbe, Madura & Tucker (1995); Aupperle, Figler, & Lutz (1991); Madura, Martin & Jessel (1996); Attaway (2000);	유의성 희박
	Veliyath and Bishop (1995)	유의성 있음
주식가격 (시장주식가격)	Kerr & Bettis (1987)	유의성 없음
	Lewellen & Huntsman (1970); Coughlan & Schmidt (1985)	유의성 있음
수익성 (EPS, 총이익)	Murphy and Salter (1975); Aupperle, Figler, & Lutz (1991); Madura, Martin, & Jessel (1996); Miller (1995)	유의성 없음
	Veliyath & Bishop (1995); Jensen and Murphy (1990); Sigler (2001)	유의성 있음
자기주식 (Stock option)	Hall & Murphy (2000) Joyce et al. (2000)	미실행주식이 많을 경우만 유의성 있음
	Oker & Yermark (2000); Hall (2001)	유의성 없음

III. 資料蒐集 및 硏究模型

1. 샘플선정과 변수선정

본 연구에 사용된 금융기관선정에 특별한 예외규정을 두지 않았고 상장법인의 사업보고서에 임금에 관한 자료가 공시되어 있는 금융기관은 모두 다 포함시켰다. 98년 상업․한일이 한빛으로 합병하여 경남․광주은행을 흡수하여 우리지주로 민영화하였고, 신한은행이 동화은행을, 한미은행이 경기은행을 하나은행이 충청은행을 흡수하였고, 그리고 국민․대동 장기신용은행이 국민은행으로, 주택․동남이 주택으로 합병되어 2001년 주택․국민은행이 국민으로 통합되었고, 99년에는 조흥․충북․강원․현대종금이 조흥은행으로, 외환․한외종금이 외환으로 합병되었고, 2002년에는 하나은행이 서울은행을 흡수하였다. 그 결과 2003년 말 현재 우리나라 제1금융권 시중은행8개과 지방은행 6개로 구성되어져 있고 일부특수은행가운데서 중소기업은행은 주식회사형태로 되어 있고 취급하는 업무도 일반 시중은행과 비슷하여 포함시켰다. 그 결과 모두 15개의 시중은행을 1998년부터 2003년까지의 자료를 Cross-section과 time-series 형태로 정리하여 패널 분석하였다.

여기에서 금융기관이라 함은 제 1 금융권인 은행만을 이 연구에서 지칭함. 그러므로 이 연구에서 금융기관은 은행과 동일한 표현임.

여기에 포함된 은행은 조흥, 우리, 제일, 외환, 국민, 한미, 신한, 하나, 지방은행 6개(전북, 대구, 부산, 경남, 제주, 광주)와 특수은행(중소기업)은행이다.

그리고 이 연구의 본래의 취지는 은행장의 임금에 대해서만 연구의 초점을 맞추려 하였으나, 은행장에 관한 임금 자료는 일반인에게 접근이 불가하여 은행장보다는 임원급 이상의 전문경영인을 대상으로 상장보고서에 나타나 있는 임원들의 임금내용에 초점을 두어 은행산업에서 중역(이사급) 이상 전문경영인에게 지급된 총액임금과 평균임금액을 종속변수로 사용하였다. 여기서 임원의 임금은 급여(Salary), 보너스(Bonus) 및 장기보상(long-term compensation)으로 구성되어져 있다. 장기보상내역에는 연금, 이익분배(profit sharing), stock options 등이 포함되어 있다. 하지만, 본 연구에서 임원의 임금이라 함은 급여와 보너스를 합한 현금보상만을 사용토록 한다. 비현금성 보상내역은 자료가 비미한점도 있지만, 장기급여의 수치화 과정에 많은 애로사항이 있으므로 현금보상만을 사용하는 것이 바람직 한 경우도 있다고 한다. Kerr and Bettis (1987), Finkelstein & Hambrick (1989), Lewellen & Huntsman (1970), Agarwal (1981), Lambert & Larcker (1987) 등도 현금보상만을 사용하였고, 이를 통해 다른 연구결과들과 비교가능성을 가진다는 점에서는 장점으로 간주되고 있다. 본 연구에서도 현금만을 사용하되, 사업보고서에 명시하고 있는 임원의 임금은 총액과 1인당 평균자료를 공시하고 있기 때문에 종속변수로 사용되게 될 임금자료로써는 이 두 변수를 사용하고자 한다. 사업보고서의 “임원 및 직원 등에 관한 사항“란에 ‘임원들에 관한 보수’에 나와 있는 자료를 이용하였다. 여기에 공시되어 있는 보수총액은 정상적인 인건비 외에 상여금, 체력단련비, 연월휴가 보상금, 그리고 중식비등이 이 보수액에 포함되어져 있다.

2. 연구모델

이 연구에서는 全산업의 임원에 관한 임금분석이 아니라 은행산업 하나에만 연구의 초점을 맞추어 임원의 임금과 은행의 업적변수와의 관계를 알아보기로 하였다. 사용되어진 업적변수로는 총자산, 총매출액, 총자본액, 당기순이익, 주당순이익(EPS), 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE), BIS비율 등이다. 이 자료 세트는 금융 감독원 자료실인 한국상장회사의 데이타베이스에서 추출되었다. 이 연구에 사용된 횡단적 분석방법은 장점과 단점을 각각 내포하고 있는데 여기서 이 방법을 사용한 근본적인 취지는 임금 계약시에 지속적으로 영향을 미친 변수들을 알아보기 위해서이다. Kuh(1963)는 언급하기로 시계열분석기법은 단기업적에 대한 성과를 주로 반영하는 대신 횡단자료 분석기법은 장기업적을 성과에 주로 반영한다고 하였다. 이 주장이 가능한 가정은 회사가 균형상태에서 잘 운영되고 있다고 하는 것이다. 즉 균형이란 말은 하나의 변수가 크게 변동되지 않고 일정한 범위 내에서 움직이고 있음을 말이다.  여기에서는 임원의 임금과 해당기업의 자산, 매출 및 자본 등과 균형 관계를 이루고 있다는 설명이 되겠다.  한편으로 이 횡단적 자료 분석기법에 흔히 볼 수 있는 문제는 변수들 간의 강도 높은 다중 공선성(Multi-collinearity)문제이다. 총자산과 매출액, 매출액과 자본, 그리고 총자산과 자본 등의 관계에서 다중공선성의 문제를 예상할 수 있다. 변수간의 높은 공선성이 발생할 경우에는 모수(Parameters)의 계수 값은 불편추정량이 되지 못하므로 이는 결과적으로 측정된 계수 값을 왜곡시킬 수 있다. 이런 공선성문제를 해결하기위해 Ciscel and Carroll(1980)이 적용한 공선성 분리방법을 도입하기로 하였다. 먼저 이 연구에 사용되어진 변수들 간의 상관 분석을 실시하고 변수들 간 서로 밀접한 관련이 있는 변수들을 이용하여 Ciscel and Carrolld(1980)의 연구에서처럼 독립변수는 변형하지 않은 원래의 값을 패널분석에 포함하고 종속변수는 이미 예상된 값만큼은 상관성이 높은 변수 간에의 영향력으로 인하여 바로 앞의 독립변수부분에서 반영이 되었다고 이론상 전제함으로써 이 종속변수에 대해서는 예상하지 않은 부분에 대해서만 별도의 값을 구하여 패널분석에 포함하여 분석모델을 구성하기로 한다. 이렇게 하였을 경우 밀접한 두변수간의 다중 공선성으로 인한 통계상의 왜곡을 줄일 수 있기 때문이다.  이 방법을 Ciscel and Carroll(1980)은 間接最小自乘法接近方法(Indirect Least Squares Approach)이라하였다. 독립변수들 간의 상간분석을 실시한 결과 자산과 매출, 자산과 자본 및 자본과 매출간의 관계에 상호밀접한 상관이 있음을 확인하고, 이 관계에서 오는 다중공선성의 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 내용의 모형을 만들었다.

여기서 매출액이란 대출에서 발생하는 이자수익과 비이자수익을 합한 수치를 말한다.

이 연구에서 상기에서 언급한 업적변수 외에 더 많은 변수를 포함하여 pilot test실시한 결과 이 세변수가 가장 높은 통계적 유의성을 나타내었는바 이 연구에서는 이 변수만 취하여 분석하기로 하였음을 밝힘.

=	(1)

단,  는 오차항을 나타냄.

식 (1)의 해석은 자본이 크기 때문에 자산이 증가한 것이 아니라 자산이 크기 때문에 거기에 맞게 자본이 증가한 것으로 보고 자산과 자본의 밀접성을 제거하기 위해 자본을 자산의 종속변수로 취하였다. 식 (1)을 통해 구해진 계수를 이용하여 주어진 자산의 증가로 예상되어진 자본액을 구하고 그런 다음 아래공식을 이용하여 예상하지 못한 자본(이하 잔여자본이라 칭한다.)을 구한다.

이런 주장은 본 저자들의 주관적 판단에 근거하여 설정한 것임을 밝힘. 그러나 국제결제은행(BIS)의 자기자본 산출의 근거도 총위험자산에 근거하여 자기자본을 산출하도록 되어있으므로 자본을 종속으로 본 것 임.

=  -	(2)

여기에서  과 β1은 식 (1)로부터 구해진 계수(Coefficients)이다. 이 식에서 은 추정된 잔여자본을 나타내는데 이 식에서 보는바와 같이 이 잔여자본은 자산에서 자본규모에 의해서 예측된 자본을 뺀 부분이 된다. 이와 같이 되었을 때 잔여자본액과 자산변수와의 관계는 직각(Orthogonal)의 관계를 이루게 되며 이는 서로 전혀 상관관계를 이루지 않은 형태를 취하게 됨을 말한다. 이 식에서 잔여자본(Residual Capital)은 자산규모와 전혀 상관없이 형성된 자본이므로 만약 이 잔여자본이 임원의 임금과 높은 유의성을 가질 경우 이 부분만큼은 특별한 경영자의 자본조달 능력을 인정하는 것으로 해석될 수 있을 것이다. 이렇게 함으로써 자산변수와 자본 변수 간에 발생하는 다중 공선성문제는 해결될 수 있다.

다음은 자산과 매출액과의 관계에서 오는 다중공선성의 문제를 해결하기 위해서는 역시 식 (1)과 유사한 공식을 유도하여야 한다.

(3)

단, 는 에러텀을 나타냄.

식 (3)를 통해서 자산과 매출간의 회귀분석을 할 수 있고 이를 통해서 의 모수를 추정할 수 있고, 다시 다음 식을 통해

식(4) 또한 자산과 매출 간에는 매우 높은 상관관계를 나타내고 있는데, 매출이 크기 때문에 자산이 크다고 볼 수도 있지만 일반적으로 자산이 크기 때문에 대출도 늘어나고 거기에 따라 이자수익도 늘어난다고 보고 본 저자들은 매출을 자산의 종속변수로 본 것임. 실제로 표 <?  >에서 보는 바와 같이 이 분석에 사용된 전 표본의 자산평균액은 39조원인데 비하여 매출평균액은 3조5천억 원임.

(4)

자산의 크기에 여향을 받지 않고 발생한 매출액을 식 (4)를 통해 구할 수 있다. 식 (4)에서는 말하는 는 자산의 크기에 영향을 받지 않는 것으로, 이를 우리는 잔여 매출 (Residual sales)이라 칭하도록 한다. 일반적으로 은행의 자산이 크면 클수록 매출액도 증가한다고 볼 수 있고 실제로 원자료의 상관분석에서 나타났듯이 두 변수간의 상관성은 매우 높았다. 그러므로 잔여매출액은 자산의 크기와 관계없이 추가적으로 발생한 대출이나 비전통적 방식에 의해 조달된 영업수익이라고 볼 수 있으며, 만약 잔여매출과 임원의 임금 간에 유의적인 상관성이 발견될 경우 이는 일상적인 대출업무와는 다소 성격이 다른 경영자의 탁월한 매출능력 또는 비전통적 이익창출능력과 관계된 부분이라 해석될 수 있을 것이다.    식 (1)에서 식(4)까지를 이용한 잔여자본()과 잔여매출 (), 그리고 원자료인 자산()변수를 이용하여 아래의 패널 분석을 하였다.

상기 식은 단지 자료를 산출하기 위해 사용된 식이며 아래 식은 본 논문의 실증분석에 사용된 식을 설명하는 것이다. 본 논문에서는 횡단면 분석자료와 시계열자료를 모두 사용한 패널분석(Panel analysis)자료를 사용하여 다음의 추정방정식을 설정하였다.

[eqn: y_{i t} = α_{i t} + β'x_{i t k} + ε_{i t}]	(5)

[eqn: i] = 1, 2, ...N,  [eqn: t] = 1, 2, .....T

여기서 [eqn: y _{i t}] 는 N개의 횡단면자료와 T개의 시계열자료가 결합된 종속변수이며, [eqn: x_{i t}] 도 N개의 횡단면자료와 T개의 시계열자료가 결합된 K개수의 설명변수(독립변수)이다. [eqn: α_{i t}]는 상수항(constant term)이며 [eqn: ε_{i t}]는 평균이 0이고, 분산(variance)이 [eqn: σ^2]인 임의오차(random error)를 나타낸다. 패널분석을 이용함으로써 개별 횡단면자료의 특성과 연도별 자료의 특성을 모두 고려할 수 있고, 또한 각각의 효과를 분리하여 추정할 수 있는 이점이 있기 때문에 패널분석기법을 적용하기로 한다.

패널자료를 사용하여 방정식 (5)을 추정하는 방법은 [eqn: α_{i t}]를 어떻게 가정하는가에 따라 달라진다. 만약 [eqn: α_{i t}]가 그룹에 걸쳐서 공통된 값, 즉 고정된 계수라고 한다면, 방정식 (5)은 고정효과모형 (Fixed effect model)이 된다. 이 경우 [eqn: α_{i t}]값은 모든 단위에 대해 같은 값을 가지기 때문에 통상최소단자승법(ordinary least squares, OLS), 또는 간단히 최소자승법을 이용해도 일관된 그리고 효율적인 α와 β의 모수 추정이 가능해진다. 이를 대상 ⅰ에 대해 [eqn: y_i] 와 [eqn: X_i]를 T관찰치라 하고 [eqn: ε_i]를 [eqn: T×1]교란항 벡터라고 하면, 식 (5)을 다음과 같이 다시 작성할 수 있는데,

[eqn: y_i = iα_i + X_i β+ε_i]	(6)

으로 나타낼 수 있다. 풀어서 다시 정리하면

[eqn: y = [d_1 ~ d_2~ ~.~ .~ .~ d_n~~ X]~bmatrix {{α}#{β}} ~ + ε]	(7)

로 표시되는데 여기서 [eqn: d_i]는 대상 [eqn: i]를 나타내는 더미변수인데, 이를 [eqn: nT×n] 갖는 행렬을 D=[eqn: [d_1~ d_2~.~.~.~d_n ]]로 표시하기로 하고 이를 nT행 모두를 결합하면

[eqn: y = Dα + Xβ + ε]	(8)

로 나타낼 수 있는데, 식 (8)에서 보는 것처럼 이 모델은 많은 더미 변수를 가지므로 이 모델을 또한 최소자승더미변수모형(lest squares dummy variable model (LSDV)이라고도 한다. 이는 식 (8)에서 보는 바와 같이 또 다른 장점은 횡단(cross-sectional)샘플수가 작아도, K만큼의 설명변수 X를 그리고 n수만큼의 샘플수 D를 이용하여 모두 nT(time-series) 만큼의 샘플수를 pooling할 수 있고 또한 각각의 분석대상 샘플을 시간과 분석대상표본별로 통제할 수 있다는 잠정을 지니고 있다.

하지만 식 (5)에서 [eqn: α_{i t}]값이 임의적 (random) 확률변수라면, 식 (5)는

[eqn: y_{i t} = α + β'x_{i t} + μ_i + ε_{i t}]	(9)

으로 다시 쓸 수 있다. 식 (6)은 식 (9)와 다 같지만 여기서는 [eqn: α_{i t}]가 시간(t)이나, 대상(ⅰ)에 따라서 이 값이 달라지는 경우를 나타내므로 [eqn: α_{i t}]는 다시 [eqn: α_{i t}= barα_i + μ_t] 로 다시 쓸 수 있다. 여기서 [eqn: barα_i] 는 알려지지 않은 계수이고, [eqn: μ_t] 는 평균이 0이고, 분산이 상수로써 독립적으로 분포하는 임의 변수이다. 이러한 가정 하에 방정식 (9)을 일반화 최소자승법(generalized least squared method, GLS)에 의하여 추정하는 것을 임의 효과 모형(Random effect model)이라 한다. 방정식 (9)을 임의 효과모형으로 추정하면 추정치의 효율성(efficiency)을 개선할 수 있는 장점이 있기 때문에 고정효과모형으로 추정하는 것보다 우월하다고 볼 수 있다. 그러나 임의 효과 모형은 [eqn: μ_t]가 독립변수 x와 독립적이라는 가정 하에 추정하는 것이므로 만약 이러한 가정이 성립하지 않는다면 변수생략으로 인한 모형식별오차문제(model specification error)가 발생할 수 있다 (Hausman and Taylor, 1981). 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고정효과모형과 임의효과모형으로 각각 추정한 후 Hausman 검정방법으로 [eqn: μ_t]와 [eqn: x_t]에 대한 상관관계를 검정하고 상관관계가 유의하지 않을 경우 임의효과모형의 추정결과를 사용하며, 만약 상관관계가 유의할 경우에는 고정효과모형의 추정결과를 사용한다.

V. 연구결과

본 연구에서 종속변수로는 임원의 총임금과 평균임금이 사용되었고, 업적변수인 종속변수로 처음에는 자산, 매출액, 자본액, 당기순이익, 주당순이익(EPS), 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE), BIS비율, 주식년 수익률 등 모두 9개의 변수가 적용되었지만 Pilot test결과 자산, 매출, 자본을 제외한 모든 다른 변수들은 종속변수와 특별한 통계적 유의성을 보이지 않아 제외시키고 어느 정도 상관성을 나타내 보인 이 세변수를 중심으로 패널분석한 결과를 중심으로 검토해 보았다. <표-2>에서 알 수 있는 바와 같이 실제로 임원들의 임금지급액이 외국의 경우 수익성 실적변수 예를 든다면, 자기자본이익률, 자산이익률, 주식수익률 등과 같은 지표와는 별 상관성이 없었다. 이에 대한 이유로써는 개별 은행의 자료를 자세히 검토해보면, 아직 국내 은행들이 정상적으로 당기순이익을 꾸준하게 산출하는 은행의 사례가 없다는 것을 알 수 있다. 대부분의 은행들이 연속해서 또는 격년제로 당기순이익과 순손실을 번갈아 초래하고 있어서 일정한 통계적 값을 갖기가 어렵게 되어 있음을 알 수 있다. 그러므로 당기순이익을 분자로 하고 있는 수익성실적변수들이 일관성을 유지하지 않고 들쭉날쭉하기 때문에 ROE, ROA, 주식수익률과 임금과의 관계는 유의적이지 못한 결과를 초래하고 있다. 이를 제외한 회계적 실적변수인 자산, 자본 그리고 매출액과의 관계만을 가지고 분석한 결과는 다음과 같다.

<표-3>의 다중회귀분석결과표를 보면 자산, 매출, 자본을 제외한 실적변수들에 대한 통계적 유의성이 거의 없는 것으로 나타나 본 연구에서 제외 시켰다.

우선 <표-3>를 보면 은행장을 포함한 전체 임원에게 가장 많이 지급한 은행은 년간 91억5천만 원까지 지급한 시중 J은행이었으며, 반면 가장 적은 액수를 지급한 은행은 2000년 지방은행의 137백만 원을 지급한 G은행이었다. 그리고 평균임금액을 기준으로 검토해 보았을 때, 가장 큰 액수를 지급한 은행은 1인당 6억 5천8백만 원을 지급한 J 시중은행이었고, 반면에 가장 적은 금액을 지급한 은행은 시중 S은행의 98년도 지급금 3천만 원이었다. 전체적으로 보면 국내은행들은 지난 5년 동안 임원들에게 년 평균 20억원의 임금을 현금으로 지급하였고, 개인별 평균임금지급액은 1억 4천만 원에 달하였다. 하지만 이 금액은 어디까지나 사업보고서에 나타나 있는 실제지급액의 최소부분이고, 장기 비현금성 급여부분과, 각종 부대서비스부분을 포함한다면 임원에 대한 보상액은 이보다 훨씬 더 높을 것으로 사료된다. 또한 사업보고서에 보고 된 임금지급액은 등기, 비등기, 상근, 비상근, 사내이사, 사외이사 정확한 구분 없이 임원들에게 지급한 총액을 임원수로 나눈 금액을 총액과 평균액수로만으로 구분하여 공시한 것이므로 은행을 책임지고 있는 핵심임원에 대한 부분만 별도로 뽑아서 자료를 본다면 실제 지급한 보수는 여기에 나타나있는 지급액 보다 훨씬 더 많을 수 있다.

<표-> 임금추정 다중회귀방정식

	추정방정식		추정방정식
	추정계수	t - 값 (p값)	추정계수	t -값
상수항	879.758	3.27 (0.0016)	105.28	6.86 (<.0001)
자산(a)	0.0000325	6.86 (<.0001)	9.431E-7	3.49 (0.0008)
매출(s)	-.0002076	-1.1 (.2732)	-.0000179	-1.67 (0.0988)
자본(e)	0.000641	2.2 (.0308)	0.0000179	1.08 (0.2832)
당기순이익(n)	-.00035	-.89 (.3784)	-.0000185	-.82 (0.4122)
주당순이익(eps)	-.10047	-.88 (.3760)	0.00242	0.38 (0.7084)
자산이익률(roa)	1.57157	1.51 (.1339)	2.27098	0.17 (0.8665)
자본이익률(roe)	-.21836	-.53 (.5977)	0.00635	0.27 (0.7878)
기술통계량	Adjusted R=37.1% F-값(p값) = 8.49 (<.0001)		Adjusted R=11.7% F-값 (p값) =2.69 (0.0147)

예를 든다면, 저리융자금, 자동차서비스제공, 판공비, 활동비 등을 포함할 경우 실제 지급금액은 이 금액을 훨씬 능가할 것이다.

<표-3>  Simple Statistics

(단위: 백만, EPS: 원, ROA,ROE;%)

Variable	N	Mean	Std Dev	Sum	Minimum	Maximum
총액임금(Gross)	90	2,075	2,108	186,752	133	9,151
평균임금(Average)	90	140	101.5	12,599	30	658
A(자산)	90	39,267,576	38,496,811	3,534,081,797	1,396,800	184,052,506
S(매출)	90	3,504,989	3,379,179	315,448,973	113,650	15,584,501
N(당기순이익)	90	-79,992	701,161	-7,199,305	-3,006,414	1,332,185
E(자본)	90	1,738,460	1,966,268	156,461,425	48,540	10,049,396
EPS (주당순이익)	90	-812	3,932	-73,112	-20,016	4,123
ROA (자산이익률)	90	-0.58587	2.08204	-52.72824	-9.04379	1.28951
ROE (자본이익률)	90	-82.59071	571.26380	-7433	-5387	34.66480

<표-> 변수간 상관계수표 (다중공선성 수정전)

피어슨 상관계수, N=90 H0: Rho= 0 검정에 대한 Prob > ｜r｜
변수명	자산	매출	자본
자산	1.00000	0.95393 (<.0001)	0.93137 (<.0001)
매출I		1.00000	0.90638 (<.0001)

우선, 이런 분석에 자주 등장하는 현상이 다중공선성의 문제이다. <표-4>에서 보는 바와 같이 자산과 매출, 자산과 자본 간에는 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 이는 자산이 많으면 그 만큼 대출도 많고, 또한 BIS자기 자본비율규제로 자본 또한 자산의 증가함수관계에 있기 때문으로 보여 진다. 이를 해결하기 위해 자산과 자본 간의 회귀분석을 실시하였다. <표-6>에서 보는 바와 같이 두 변수간의 밀접한 상관관계를 반영하듯 회귀모델의 는 매우 높게 나타났다. 식 (1)을 이용하여 추정된 모수로 간접최소자승법(Indirect least squares approach)을 이용하여 자산의 크기와 상관없는 잔여 자본을 구하고, 같은 방법으로 식 (3)을 이용하여 매출과 자산 간의 회귀분석을 통하여 (<표-7> 참조) 자산의 크기에 영향을 받지 않는 잔여 매출액을 구하였다.

<표-> 변수간 상관계수표 (다중공선성 수정후)

피어슨 상관계수, N=90 H0: Rho= 0 검정에 대한 Prob > ｜r｜
변수명	자산	매출 2	자본 2
자산	1.00000	0.00016 (0.9988)	0.00003 (0.9998)
매출 II		1.00000	0.16405 (0.1223)

<표-5>에서 보는 바와 같이 다중공선성문제를 해결한 후, 각각의 상관계수를 보면 그 값이 거의 영(zero)에 가깝다는 것을 알 수 있다.

<표-> 자본과 자산 간의 회귀분석

기간	α1	β1	F-Value	R2	DF
1998～2003	-129.519	0.04757	575.86	86.7	89
t값	-1.19 (0.23)	24 (<.0001)	Pr>F : <.0001
추정방정식	(식 (1))

<표- >매출과 자산 간의 회귀분석

기간	α21	β21	F-Value	R2	DF
1998～2003	216.954	0.08373	889.56	91	89
t값	1.41 (0.16)	29.83 (<.0001)	Pr>F : <.0001
추정방정식	(식 (3))

한편, 임의효과모형과 고정효과모형의 선택을 위해 Hausman 검정결과를 실시하였는데, <표-8>에서 보는 바와 같이 횡단자료를 통제하고 평균임금을 종속변수로 한 부분에서만 5%의 유의수준에서 중요한 것으로 나타났다. 이를 제외한 모형에는 임의변수와 독립 변수들 간의 상관관계가 있다는 귀무가설이 기각되어, 임의효과모형을 적용하고주로 적용하고, 기각할 수 없는 모형에 대해서는 고정효과모형을 동시 적용하여 분석하였다.

<표-8>  Hausman Test

통제변수	모델	DF	값	Pr>
은행별 (Cross-Section)	총액임금(Gross) 평균임금(Average)	3 3	- 10.38	- 0.015
은행별 시간별 (Cross-Section Time Series)	총액임금(Gross) 평균임금(Average)	3 3	3.75 2.57	0.289 0.4622

<표-9> 은행별 특성을 고려한 임금추정방정식

통제변수:

변 수	Gross		Average
	임의효과모델	고정효과모델	임의효과모델	고정효과모델
자산	0.000039** (5.22)	0.000056** (4.01)	1.163E-6** (3.20)	2.783E-6** (2.90)
매출II	-0.00037** (-2.58)	-0.0003* (-1.84)	-0.00002** (-2.53)	-0.00002 (-1.61)
자본II	0.000708** (3.49)	0.000626** (2.82)	0.000023 (1.72)	0.000016 (1.07)
Adj-R2	40.6%	72.9%	19.9%	45%
추정방정식	임의효과모형: [eqn: y_{i t} = α + β'x_{i t} + μ_i + ε_{i t}] (GLS) 고정효과모형: [eqn: y_{i t} = α_{i t} + β'x_{i t k} + ε_{i t}] (OLS)
*:5%, **:1%,에서 통계적으로 유의한 것을 의미함.

<표-10> 은행별․시간별 특성을 고려한 임금추정방정식

통제변수:

변 수	Gross		Average
	임의효과모델	고정효과모델	임의효과모델	고정효과모델
자산	0.000036** (4.93)	0.000029 (1.68)	1.113E-6** (3.28)	2.234E-6 (1.83)
매출II	-0.00031* (-2.13)	-0.00022* (-1.35)	-0.00002* (-2.42)	-0.00001 (-1.14)
자본II	0.000664** (3.26)	0.000619** (2.69)	0.000022 (1.64)	8.88E-6 (0.56)
Adj-R2	35.2%	75.7%	19.2%	49.2%
*:5%, **:1%,에서 통계적으로 유의한 것을 의미함.

<표-9>와 <표-10>을 통해서 알 수 있는 바와 같이 임의효과모형으로 분석한 결과와 고정효과모형으로 분석한 결과가 별 차이가 나지 않음을 알 수 있다. 그리고 횡단별 및 시계열별, 즉 은행별․시간별 특성이 있는지 알아보기 위해 통제변수를 은행별․시간별로 하고 분석해보았다. 이를 차례대로 검토해보기로 한다.

우선, 종속변수로 총액 임금과 평균임금 두 변수를 사용하였으나 앞에서도 언급한바와 같이 평균임금은 사외이사․사내이사․상근․비상근에 대한 구분 없이 전체지급액을 전체 등록 이사수로 나눈 수치에 불과하므로 평균임금보다는 총액임금변수가 회사의 규모를 나타내는 회계변수와 더 밀접한 관계를 맺고 있다고 보고 임의효과모델을 사용한 총액임금변수모델을 중심으로 결과수치를 검토하기로 한다.

이 모델이 설명하는 설명력은 조정 [eqn: R^2]가 40.6%로써 매우 높게 나타났고, 종속변수인 총액임금변수와 설명변수인 자산 및 잔여자본변수와는 정(+)의 관계를 나타내고 있다. 즉 자산과 자본의 규모가 클수록 임원의 평균 총액 임금은 증가함을 알 수 있고, 통계적 유의수준도 매우 높게 나타났다. 자산 한 단위가 증가(여기서는 한 단위가 백만 원)함에 따라 전체임금은 평균 39원 증가하였고, 잔여자본 한 단위가 (역시 한 단위는 백만 원)증가함에 따라서 또한 평균 708원의 총액임금이 증가함을 알 수 있다. 하지만 잔여 매출과는 부(-)의 관계를 나타내고 있다. 이는 주어진 일정한 자산규모에서 추가적인 매출액증가는 임원의 총액임금에 역효과로 작용한다는 것을 알 수 있다. 이는 초기의 Baumol (1959)연구결과와는 전혀 상반된 결과이며 이는 국내금융기관 경영악화에 따른 현상으로 보인다. 지난해 SK사태, 하이닉스부실, 가계대출부실, 그리고 카드부실 등으로 국내 금융기관들이 많은 적자를 입게 되었는데 이와 같은 상황이 반영된 것이 아닌가 보여 진다. 본 연구의 최종분석모델에 포함되진 않았지만 각 은행의 당기순손실 발생액이 많은 것도 이와 무관하지 않다고 보여 진다. 그러므로 국내 시중은행의 임원들에 대한 임금시스템은 일정한 실적변수와 전혀 관계가 없다고는 할 수 없겠지만 수익성지수보다는 회사의 외형적 규모와 더 많은 관련을 맺고 있다고 볼 수 있다. 즉 자산이 크면 임원에 대한 임금지급액도 많고 자산규모가 적으면 지급액도 작다고 할 수 있겠다. 또 다른 해석은 자산 규모가 크다는 것은 회사의 임원수가 많다는 것이고 임원수가 많다는 것은 그만큼 임금지급액이 더 많기 때문에 자산규모와 임원임금총액과 정의 유의적 관계를 띠고 있다고도 할 수 있겠다.

2003년 기준 각 시중은행의 임원 현황을 상근, 비상근, 그리고 합계 순으로 살펴보면, 조흥(10, 7, 17), 우리(12,6,18), 제일(14,15,29), 외환(11,8,19), 국민(15,12,27), 신한(9,5,14), 한미(10,8,18), 하나(5,10,15), 대구(9,4,13), 부산(8,6,14), 광주(5,4,9), 제주(4,5,9), 전북(6,4,10), 경남(2,4,6), 중소기업(9,4,13)명이며 평균은15.4명임.

<표-9>의 결과는 은행별 특성을 중심으로 분석한 내용이고, <표-10>의 은행별․시계열별 특성을 모두 고려하여 분석한 모델인데, 이 두 결과를 보면 약간의 계수차이는 나지만  크게 차이가 나지 않는다는 것을 알 수 있다. 이 계수차이를 보기 위해 고정효과모델로 분석하였다. <표-11>에서 알 수 있는바와 같이 은행별․시계열별 특성을 모두 고려하였을 때  전혀 차이가 없는 것은 아니지만, CS1, CS3, 그리고 CS7의 t값에서 알 수 있는바와 같이 몇몇 은행들은 다른 은행들이 가지고 있지 않은 특수한 효과가 임원보수에 영향을 미치고 있다는 사실을 알 수 있다. 또한  시간별로도 TS1, TS2, 그리고 TS3에서는 뭔지는 모르지만 임금결정에 영향을 미치는 특별한 시간별 효과가 있다는 것도 알 수 있다.

마지막으로 총액임금(Gross)과 평균임금을 종속변수로 하고 설명변수인 자산, 매출, 및 자본을 포함하여 다중회귀분석 하여보니 절대값(Constant Term)이 785백만 원과 101백만 원으로 각각 산출되었다. 이는 우리금융기관에 종사하고 있는 임원들의 최저 임금수준(Minimum Value)으로 볼 수 있겠다. 모든 조건이 영(Zero)인 상태에서, 즉 자산 규모나 매출 및 자본규모와 전혀 상관이 없는 상태에서 국내 한 금융기관이 임원들에게 평균 7억8천5백만 원을 전체 급여로 지급하고 있고 1인당 평균금액으로는 약 1억1백만 원을 임금오 지급하는 것으로 나타났다. 여기에서 자산이 증가함에 따라서 또는 자본이 더 늘어남에 따라서 추가적으로 은행에 따라 임금지급액이 일정한 금액씩 늘어나는 것으로 나타났다. 우리의 금융인력 시장이 건전하고 정상적인 상태에 있다고 가정하면 금융기관에서는 최소 이 금액만큼 지급해주어야지 금융기관 임원들을 계속 고용할 수 있을 것이란 해석도 가능해진다. 또한 이 절대 값은 금융기관의 고급인력시장이 존재한다고 가정하면 이 시장에서 수요와 공급에 의해서 결정된 균형가격이라고 볼 수도 있다. 이 최소보상금액과 <표-2>에서 나타난 년 평균 임금액의 차이는 바로 이 연구에서 사용되어진 자산규모, 매출액 그리고 자본규모의 영향 때문에 생겨난 것이라 볼 수 있다.

에서 값은 785, (t값은 3.13 Pr>ltl .0024)

에서 값은 101, (t값은 7.2 Pr>ltl <.0001)

하지만 이 연구에서는 선험 연구에서 많이 지적되고 있는 매출액과 당기순이익 간에 발생하는 높은 상관관계는 나타나지 않았다. 이는 우리금융기관의 당기순이익이 매출액과는 아직 큰 관계가 없다고 하는 것이 되고 또 한편으로는 우리금융기관이 안고 있는 부실채권과도 관련이 있다 하겠다.

V. 결론 및 향후 연구방향

이 연구는 부족한 자료와 아직 체계적이지 못한 국내은행산업의 임금시스템에 대해서 기업의 모든 부문에 걸쳐서 透明性이 절실히 요구되고 있는 이 시점에서 보다 더 투자자를 포함한 여러 금융기관을 둘러싼 이해관계자에게 유익한 정보를 신속하게 제공하게 함으로써 국내외 투자활동을 활성화함에 기여하고자하는 목적으로 시작되었고 동시에 현재 어려운 구조조정이란 큰 과제를 안고 있는 금융기관 및 전산업 전문경영자에게 과거 어느 때 보다도 더욱더 엄격한 책임경영이 요구되는바 능력 있는 최고경영자를 포함한 전문경영인은 그 만큼 대우를 받고 그렇지 못한 경영자에게 합당한 보수가 지급되게 되는 결과가 세상에 알려지게 함으로써 투명한 책임경영시대의 틀을 조성하는데 일조코자하는 바램이다.

이와 같이 시대는 전산업 전 분야에 걸쳐 능률급시대가 오고 있음을 예고함에도 우리의 현실은 은행산업 뿐만이 아니라 우리 전 산업에 걸쳐서 책임을 맡고 있는 전문경영인 개개인에 대한 임금계약이 어떻게 체결되는지는 물론이고 개개인에 대한 정확한 임금내용의 추정이 사실상 불가능한 상태에 있다. 이는 선진외국에서는 이미 오래전에 시행해 오고 있고 세계시장에 선 우리의 경제규모와 비교할 때 너무나 낙후된 현상이라 아니할 수없다. 이 연구를 통하여 우리 금융기관전문경영인의 임금시스템을 분석하여 알림으로써 우리전문경영인의 임금시스템이 어떠한 범주에서 이루어지고 있는지 그 이론적 기초를 밝히고자함이 이 연구가 가지고 있는 또 다른 意義라 하겠다.

비교적 짧은 기간동안의 횡단․시계열 자료를 이용하여 분석한 결과 우리금융기관의 임원들은 년 평균 1억 원 정도의 임금을 받고 있는 것으로 나타났는데 이는 외국의 비슷한 금융기관과 비교 할 때 극히 적은 금액이라 할 수 있다. 하지만 외국의 경우는 임원 1인당 정확한 현금 및 비 현금 보상지급자료가 정확히 보고 된 상태에서 분석된 결과이고 국내 은행 임원의 경우 매우 개괄적인 자료로 분석된 것 이므로 단순 비교하는 것은 큰 의미가 없는 것으로 생각된다. 종합적인 분석내용은 임원에 대한 임금총액은 자산과 자본이 증가함에 따라 임금이 상승하는 결과를 나타내보이고, Ciscel & Carroll (1980)의 결과와는 정반대로 매출액과는 오히려 부의 관계를 나타내는 임금구조를 가지고 있었는데 이는 국내 은행산업이 아직은 특정 실적변수와 연계되어 움직인다고 보기에는 미흡하다는 사실을 증명하고 있다. 하지만, 이는 장기적이고 보다 더 정확한 자료에 의해서 차후 검증되어져야할 부분이라 보여 진다. 그리고 시장자율과 채산성에 입각한 경영을 추구하고 그 결과로 지금과 같이 당기순이익과 당기순손실이 심하게 요동치는 경영이 아니라 안정된 정상 영업이 이루어질 경우, 궁극적으로는 실적과 연계된 임금제도가 등장하게 되리라 예상된다.

미국 SEC왭사이트(www.sec.햎)의 2003년부터 2001년 사이에 지급된 미국 상업은행의 임원임금자료조사에 의하면 141명에 해당하는 CEO 평균지급액(여기서는 현금과 보너스부분만 포함하고 장기성급여는 제외)은 395천달러, CEO를 제외한 주요임원 446명에 해당하는 년 평균급여액은 281만 달러로 조사됨.

향후 이 분야에 대한 연구는 임원이라고 하는 總體的 연구가 아니라 개별화되고 객관화할 수 있는 연구가 필요하다고하겠다. 즉 은행업을 예로 든다면 은행장, 전무, 상무 및 이사 등 개별적인 임금지급자료의 이용이 가능하여 단계별․직위별 실질적인 연구가 이루어져야하며 또한 현금을 위주로 한 임금의 단기성보다는 長期成果와도 밀접한 관련이 있는 주식압션 등을 포함한 비현금보상부분도 포함된 모델이 보다 현실적인 賃金결정모델이 될 것이다.

이를 가능하게 하기위해서는 하루빨리 법을 제정하여 은행 경영에 많은 책임이 있는 은행장과 핵심 부행장 등에 대한 임금지급내역이 미국처럼 아주 쉬운 방법으로 모든 이해관계자가 이해할 수 있도록 정확히 공시되도록 해야 한다. 특히 지급처럼 보상위원회가 구성되어져 있지만 경영진의 임금은 은행의 실적과도 맞물리는 그런 방법으로 결정되도록 객관적이고 독립적인 보상위원회를 구성하여 임금을 책정하고 그리고 공시할 수 있는 시스템을 도입하는 것이 은행경영을 보다 더 책임감 있게 하는 기초가 될 수 있게 하는 것이다.

또한 본 논문이 국내 은행의 전문경영인의 임금지급내역에 대한 정확한 공시의 필요성과 공시의 중요성을 국내에서 처음으로 학계논문을 통해 주장했다는 점과 은행전문경영자를 대상으로 국내 처음으로 임금결정에 관한 연구를 했다는 점에서 상당한 의미가 있다고 본다. 이는 시대의 흐름에 부응하는 것이며 책임 경영과 경영에 대한 객관적인 보상시스템을 구축하는 중대 사항으로 간주된다. 이를 실천에 옮기는 데는 자료공시에 크게 관여하고 있는 증권거래소와 금융감독원을 위시한 기타 관계기관의 적극적인 검토가 전제되어야 한다.

끝으로 이 연구에서는 은행산업을 중심으로 전문경영인의 임금에 관한 연구가 이루어졌지만 전산업의 전문경영인의 기본임금을 결정하는데 영향을 미치는 외생변수(Exogenous Variables)의 확인작업은 또한 향후 더 연구되어져야할 과제라고 보여 진다.

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A Cynical Approach to the Mysterious Relationship between Executive Compensation and Performance in the Korean Bank Industry

Baek, Ja wook*

Song, Shin Geun**

* Associate professor, Dep. of Fiance and Insurance, Changwon National University

** Assistant professor, Dep. of Accounting, Changwon National University

Abstract

This study investigates the relationship between bank executives compensation and performance based on Korean banks covering from 1998 to 2003 through panel analysis and indirect least square regression. Data both on compensation and on performance attributes come from the annual reports on the financial supervisory service's web-site. The results of this study are summarized in two ways. First, remuneration data of CEO including executives in Korean stock companies are not announced to the public at right place in the right time. This creates a lot of misconception on how executives of the corporations are paid. To remove this problem, more accurate information of executive pay system should be revealed through SEC regulation revision. Second, panel analyses indicate that Korean banks executives compensation are not correlated to performance measures commonly encountered in corporate finance, such as EPS, ROA, ROE, and stock performance, but correlated to accounting measures, such as total asset assets, total equity, and total revenue.

Key words : bank CEO, executives compensation, bank industry, panel data, EPS, ROA, total assets, equity, total revenue, indirect least square regression.