IMF사태가 한국 상장기업의 도산확률에 미친 영향

(김유만,  배재대학교 & EMS Korea)

요약 :

근래에 우리 나라가 경험한 IMF체제는 기업은 물론 일반 가정을 포함하여 사회 및 국가경제에 엄청난 고통을 수반하며 여러 가지 구조적 변화를 몰고 왔고, 그 여파는 아직도 지속되고 있다. 특히, IMF체제 이후 수많은 기업들이 급속히 부실화되어 도산하였으며, 대출금융기관들과 투자자들에게 막대한 손실을 초래하고 금융기능과 국가경제에도 심각한 타격을 주게 되었다.

본 논문의 목적은 첫째, 한국 상장기업들의 도산예상확률을 산출하여 IMF체제가 기업도산에 미친 영향을 분석하고자 하며; 둘째, IMF체제 이후 기업들의 급격한 부실화 현상은 우량기업들의 경우에는 근본적으로 IMF충격이 초래한 Overshooting 현상의 결과이었고, 그 이외의 경우에는 치명적이고 지속적인 결과를 초래했는가를 실증적으로 입증하고자 한다.

본 논문에서는 IMF사태가 한국 상장기업들의 평균도산확률에 미친 영향을 분석하고자 한다. 여기서 사용된 방법론은 최근 Crosbie & Bohn(2001),  Jarrow & Deventer (1999) 등이 개발한 옵션모형을 이용하여 한국기업의 도산예상확률 산출에 적용하고자 한다. 이를 통해 1990년대 말 한국 증권거래소에 상장된 전체 기업을 대상으로 부실확률의 시계열을 산출하여 도산예상확률에 미친 영향에 대한 실증분석을 행하고자 한다.

서론 :

근래에 우리 나라가 경험한 IMF체제는 수많은 기업들을 초토화시키며 국내 경제에 엄청난 구조적 변화를 가져왔고, 그 여파는 아직도 지속되고 있다. 특히, IMF체제 이후 수많은 기업들이 급속히 부실화되어 도산하였으며, 대출금융기관들과 투자자들에게 막대한 손실을 초래하고 금융기능에도 심각한 타격을 주게 되었다.

IMF사태 바로 직전인 1997년 당시 대부분의 동남아 국가들에 불어닥친 외환위기속에서도 한국 상장기업들은 기업건전성 및 성장성 등에서 상대적으로 월등히 양호한 국제적 평가를 유지하고 있었다. 국제신용평가사들은 모두 우리 나라 기업들의 신용평점을 꾸준히 상향조정하여 왔었으며, 당시 한국의 국가신용도는 개발도상국가수준에서는 최상급인 투자적격등급 A+를 부여하고 있었다. 그 당시 한보철강 및 삼미의 부도사태를 비롯해 기아자동차 부도위기 등 일부 기업들의 건전성에 문제가 물론 없었던 것은 아니다. 그러나  전반적으로는 IMF 사태 바로 직전인 1997년 10월말까지도 한국 상장기업들의 평균도산예상확률은 6.5% 수준에서 상대적으로 매우 낮은 도산확률을 유지하고 있었다. 1997년 5월 태국 바트화의 대폭락과 함께 당시 대부분의 동남아 국가들에 불어닥친 경제위기에도 불구하고 오히려 우리 나라의 상장기업들의 평균도산예상확률은 1997년 7월, 8월까지도 꾸준히 하락한 것으로 나타났다.  이와 같은 당시의 한국 기업들의 상황을 반영하듯 유수 국제신용평가사들은 모두 우리 나라 기업들의 신용평점을 꾸준히 상향조정하고 있었으며, 당시 한국의 국가신용도는 신흥 공업국가수준에서는 최상급인 투자적격등급 A+를 부여받고 있었다는 점이다.

그러나 1997년 당시 대선정국의 정치와 경제, 사회적으로 총체적인 혼돈상황속에서 지속적으로 누적되었던 무역적자와 그 해 가을 국제핫머니의 급속한 해외유출은 한국 경제에 결정타를 가하며 그 해 말 한국 중앙은행의 외환보유고를 실질적으로 탕진된 상태로 만들어 놓았다. 그럼에도 불구하고 당시의 정치현실속의  식물정부와 복지부동의 눈치행정에 익숙한 정책관료들은 당시 갈급했던 한국 정부의 외환유동성 문제를 간과한 채 결국 그 해 12월 국가적 위기상황과 함께 한국에도 IMF체제를 초래하고 말았다. 이로 인해 우리 나라 기업들의 기업건전성은 예상외로 급속도로 급격히 악화되기 시작했고, 이를 반영하듯, 경제성장률은 마이너스대로 돌입하고 자본시장에서는 종합주가지수가 대폭락하여 1997연말에는 연초 대비 거의 절반 수준인 300포인트대로 곤두박질하며 1997년도를 마감하였다.

지금도 수많은 한국인들의 뇌리에서 지어지지 않는 사항은, 이들 국제신용평가기관들이  IMF직후 사상 초유의 잦은 빈도수와 빠른 속도로, 마치 국제관계의 블랙박스안에서 무슨 작심이라도 한 듯, 경쟁적으로 신흥 공업국가 중 최상의 등급을 유지해왔던 한국의 신용평가등급을 단숨에 국가부도직전 등급인 B-등급으로 추락시켜 놓았다. 우리에게는 한강의 기적을 일구어낸 아시아 호랑이로 불렸던 한국경제가 단숨에 세계인들 앞에 지렁이로 추락하는 처절한 순간이었다.  그 당시 사회 구석구석에 깊이 패인 상처는 4년여 세월이 지난 지금도 아물지 않았고 그때의 끔찍했던 악몽은 많은 한국인들의 뇌리속에 그대로 남아있다.

IMF체제 이후 한국 기업들의 건전성은 급격히 악화되어, IMF체제 첫 해 한국 상장기업들은 사상 초유의 높은 도산률을 나타냈다. 당시 IMF체제는 한국 기업들에게 엄청난 위험부담을 떠 안겨 주었으며, 현대 한국경제개발사에 가장 처참했던 상황을 연출하였다. 곧 이어 한국 기업들은 상장기업이나 비상장기업 모두 화의신청, 부도유예협약 및 워크아웃 등 다소 생소했던 금융정책들속에서 냉혹한 경영현실을 맞게 되었다.

IMF사태 발생 이후 4년이 지난 지금 그 후유증으로 인해 한편으로, 대출자본이 국채와 소수 우량기업 회사채, 담보대출, 보증부대출 등에 집중되며, 상대적으로 신용위험이 높고 담보나 보증이 부족한 일반 기업들은 자금조달과정에서 소외되는 현실을 초래하였다1. 이러한 양극화 현상은 더욱 심화되어 국민경제에 심각한 불균형상태를 초래하고 말았다. 다른 한편, 대출자본에서 얻어지는 수익성은 낮아지고 마땅한 투자처를 찾지 못한 유휴자본이 현재 200조원 대를 돌파하였고 아직도 지속적인 증가추세를 보이고 있으며 전체적으로 자본의 생산성이 떨어지는 등 여러 가지 부정적 현상이 매우 심각한 수준으로 확대되고 있다.

(주: 1) 2000년 1-7월 기간을 비교하여 기업들의 주식 및 회사채 발행을 통한 자금조

달 규모를 보면 4대 재벌의 비중이 28.2%에서 35.3%로 증가한 반면, 중소기업

의 비중은 29.2%에서 6.2%로 급감하였음. 다른  한편, 2001년 1-7월 기간 중

A등급이상 우량기업은 8조원대의 회사채를 순발행했으나 BB급이하의 기업들

은 채권거래가 안되어 2조 8천억을 순상환하게 되었음(출처: 금융감독원 발표

문, 2001, 8월 20일).

IMF사태 이후, 거시적 측면에서의 IMF체제가 초래한 영향에 대한 논의는 간헐적으로나마 이루어져왔으나, 미시적 측면에서 개별기업들에 미친 영향에 대해서는 그다지 많지 않았다. 그러나 최근 이원흠 등(2000년)은 옵션모형을 이용하여 IMF사태를 전후하여 5대그룹에 속한 상장기업들의 도산예상확률을 추정한 결과, 1997년 10월말부터 이들의 도산예상확률이 모두 갑자기 증가하였다는 결과를 산출하였다. 특히 대우그룹의 경우, 다른 정상적인 그룹과는 달리 워크아웃 돌입 2개월 전인 1999년 6월부터 다른 그룹과는 비교가 안될 정도의 높은 수준으로 도산예상확률이 급격히 증가하였음을 규명하였다. 또한 본 논문의 후반부에서 다시 상세히 논의되겠지만, 이들은 도산예상확률과 국가신용등급 변화간의 상관관계를 검증하기 위해 Pearsonian rank order correlation을 계산해 본 결과, Fitch IBCA, Moodys, S&P 등급 모두 한국 상장기업의 도산예상확률과 각각 통계적으로 유의한 마이너스 상관관계를 규명하였다.

좀더 최근에, 송동섭 등(2001년)은 DEA(Data Envelopment Analysis)모형을 이용하여 IMF전후시점의 한국 제조업의 효율성 분석을 행하였다. 이들의 측정결과에 의하면, 비금속광물과 자동차 및 트레일러제조업을 제외하곤 대체적으로 IMF사태 이전보다는 IMF사태 이후의 경영효율성이 향상된 것으로 측정되었다. 단지, 이원흠 등의 경우에는 분석대상을 5대 그룹에 속한 상장기업에만 한정하였고, 송동섭 등의 경우에는 개별기업들의 자료를 사용하는 대신 제조업을 10개의 업종으로 분류하여 업종별 효율성비교에 치중하였다. 특히 송동성 등의 경우에는 효율성을 측정하기 위한 산출변수로 기업의 생산활동의 결과인 물적 단위의 생산량을 사용하는 대신 화폐 단위로 측정한 매출액을 사용하였다. 더욱이 이들의 경우에는 업종별로 개별기업들의 자료를 사용하여 개별기업의 효율성을 측정한 후 이들의 평균을 산출하는 대신 사전적으로 합산된 자료를 사용하여 업종별 효율성를 측정하였다. 그러나 이러한 접근식은 특히 한국 경제구조의 특성이나 GNP에서 재벌그룹사들이 차지하는 비중을 감안할 때 각 업종에 속한 중소기업들이나 전반적인 개별기업들의 역할이나 이들에게 미치는 영향을 전혀 표출시키지 못하고 특정 업종의 측정치속에 묻어버리는 오류를 범할 가능성을 지니게 된다.

본 논문에서는 증권시장정보를 이용하여 1990년대 말 한국 증권거래소에 상장된 전체 기업을 대상으로 이들의 도산확률의 시계열을 산출하여 실증분석을 행하고자 한다. 이를 통해 IMF체제가 한국 상장기업들의 도산확률에 미친 영향을 분석하고자 한다. 나아가서 본 논문에서는 실증분석을 통해 한국 기업들의 급격한 부실화현상이 근본적으로 IMF체제가 초래한 일시적인 현상인지 또는 한국기업들의 근본적인 구조적 취약성이 초래한 장기적 현상인지를 규명하고자 한다. 이를 위해  본 논문에서는 Crosbie & Bohn(2001),  Jarrow & Deventer (1999)  등이 개발한 옵션모형을 적용하여 한국 상장기업들의 도산확률을 추정하고 한다.

I. 판별분석모형의 한계와 옵션평가모형의 개발배경

현재 우리 나라에서 나타나고 있는 대출자본의 왜곡화 현상은 과거 우리 나라 특유의 금융시장구조에서 생성되었다. 이와 같은 결과에 대한 여러 가지 요인 중 중요한 기술적 요인으로는 기업의 부실화나 도산 가능성에 대한 국내의 신용평가 기능이 낙후된 환경에서 투자주체들이 신용위험을 극단적으로 최소화하려는 보수적 태도를 들 수 있다. 따라서 기업에 대한 신용위험 평가기능의 개선은 기업, 금융기관과 투자자를 포함하여 국가경제의 균형적 발전을 위해서도 중요한 필요요건의 하나라고 할 수 있다.

인터넷시대 이전의 Altman 모형이나 대부분의 판별분석모형은 이미 알려진대로 높은 실용성이나 비교적 양호한 예측능력에도 불구하고 다음과 같은 여러 가지 문제점 때문에 모형사용자와 실무자들로부터 많은 비판을 받아왔다.

첫째, Altman 모형과 같은 전통적인 판별분석모형에서는 우선 독립변수로 투입되는 회계자료에 신빙성이 없다는 점이다. 한국과 같이 고무줄 회계자료나 분식결산과 같은  회계관행이 횡행하고 회계감리제도가 국제 수준에 훨씬 못 미치는 나라에서는 재무비율과 같은 가장 기본적인 자료조차 투명성이 없고 신빙성이 결여되어 있다는 것이다. 설령 회계자료가 완벽하게 정확한 경우에도 기업부실을 예측하기 위해  전통적인 판별모형에서는 몇 개의 선택된 재무비율에만 고정적으로 치중하므로 그 이외에 근본적으로 다른 유형의 변수들을 적시에 감안할 수 없다는 것이다.  현실적으로 다양한 질적 요인들을 비롯해 수시로 변하는 자본시장정보는 궁극적으로 다음 회계기간에 산출될 재무비율에 중요한 영향을 미칠 뿐 아니라, 이들 변수들은 실제로 기업부실에 현재에도 막대한 영향을 줄 수 있고, 특히 인터넷시대의 실시간 공간에서는 미래의 기업부실 가능성에 대해서도 핵심적인 정보를 수시로 제공할 수 있기 때문이다.

둘째, 판별모형에 투입되는 독립변수들의 회계자료들이 설령 완벽한 정확도를 지닌 신빙성 있는 자료일지라도 독립변수 선택에 있어 자의성이 개입될 수밖에 없다. 대부분의 경우 대여섯개의 독립변수에서 많게는 10여개가 넘는 독립변수를 사용하는 판별모형까지 그 형태는 실로 다양하고 또한 제각기 장단점을 지니고 있겠으나, 변수선정과 모형의 형태에 대해서는 각 연구자의 임의성이 필연적으로 선택된 모형에 내포되기 때문이다.

셋째, 전통적인 판별모형은 대부분의 경우, 일단 산출되면 일정 회계기간동안 변하지 않는 재무비율 등을 이용하는 시간-고정적인 정태적(靜態的) 예측모형이라는 것이다. 또한 재무자료가 완벽한 신빙성을 지니고 있더라도. 과거에 간헐적으로 발표되었던 사후적 자료는 인터넷시대의 실시간 공간에서는 선험적으로 적시성을 상실했다는 점이다.  판별모형 자체의 구조적 한계와 상관없이, 재무자료의 정확성만 주장한다면, 이미 현실성이 결여된 가치 없는 자료를 모형에 투입하여 유용한 결과를 기대하는 것은 마치 garbage-in-garbage-out에서와 같이 중대한 우를 범하게 된다는 것이다.  그럼에도 불구하고 이러한 continuous variables들을 전통적인 판별모형에서는 감안할 수 없다는 것이다.  즉 초점이 이미 발표된 정태적 재무비율에 고정되어 있는 상태에서는 현재 실제로 변하고 있는 실시간 신용등급이나 가능성이란 동태적인 타겟을 맞추기는커녕 현실파악조차 가능하지 않다는 것이다.

넷째, 전통적인 판별함수모형에서의 또 다른 구조적 결점은 부실기업과 정상기업에 대한 판단이나 부실의 정도를 예측하는데 기준점이 되는 판별절사점이 실제로 회계기간 중 고정되어 있다는 점이다.  그러나 실제로는 시간이 변함에 따라 독립변수들이 지속적으로 변하므로 개별 기업들의 부실가능성과 부실확률분포가 수시로 변하며, 이에 따라 판별절사점도 필연적으로 수시로 변한다는 것이다.  따라서 현재와 같이 역동적으로 변화하는 인터넷시대의 경영환경 상황속에서는 이미 몇 달 전의 회계자료에 의존해 산출된 판별절사점의 유용성은 그 만큼 제한적일 수밖에 없다는 것이다.  그럼에도 불구하고 판별분석모형에서는 미래에 발생할 수 도산가능성을 예측하기 위해 현재의 판별점사점이나 과거의 회계정보가 미래에도 지속적으로 유효하다는 가정을 기본적으로 깔고 있다. 그러나 이러한 가정은 불합리적일 수밖에 없고 특히 인터넷시대의 실시간 공간에서는 오판을 초래하게 된다는 것이다.

위에서 언급한 한계 외에도 회계정보에 의존하는 판별분석모형에는 다음과 같은 기술적인 문제점들을 안고 있다.

첫째, 판별분석의 독립변수로 활용되는 재무비율을 산출할 수 없는 경우가 발생할 수 있다는 점이다. 예컨대, 자본잠식 상태에 있는 기업들의 경우 부채비율의 분모가 0이 되므로 이러한 경우에는 재무비율을 산출할 수 없기 때문이다.

둘째, 자본시장의 정보를 이용하여 기업의 도산가능성을 미리 예측하고자 하는 노력은 과거 판별분석에서도 시도되었다. 이미 알려진대로 다중판별분석모형 등에서는 주가정보가 포함되어 있는 주가수익배율(PER) 등의 변수를 독립변수로 활용하기도 하였다. 판별분석모형에서 사용된 도산예상기법의 경우, 주가정보와 다른 재무정보간에 다중공선성(multi-colinearity)이 존재할 가능성이 크다는 문제점을 갖고 있다. 더욱이 판별분석에서 증권시장정보를 이용하는 경우에도 여기서 채택된 주가수익배율 등의 변수들이 증권시장의 절대적 주식가격수준에 직접적인 영향을 받기 때문에 주식시장의 효율성과 투자자의 합리성이 뒷받침되어야만 정확한 도산예측이 가능하다는 한계를 지니고 있다

셋째, 판별분석모형은 채택된 변수들을 똑 같이 업종에 상관없이 금융업을 제외한 모든 업종에 속한 기업에 획일적으로 적용한다는 점이다. 예컨대, 첨단기술이나 새로운 상품으로 창업된 특이한 벤처기업 같은 경우에까지도 이들의 기업 특성을 무시하고 이들 기업에게까지 획일적으로 동일한 독립변수들을 적용하는 것은 선험적으로 타당하지 못하기 때문이다. 더욱이, 재무정보는 기업별로 회계처리 방식, 적용항목 및 적용시점 등 다양한 회계기준에 따라 산출될 수 있다는 점이다. 한편으로, 정액법 또는 정율법에 따라 감가상각비율은 엄청난 차이를 나타낼 수 있기 때문이다. 다른 한편, 동일한 기준에서 재무자료가 산출될 수 있는 경우에도 재무비율은 산업별로 각기 다른 의미를 가질 수 있다는 점이다. 예컨대, 동일한 기준을 적용하여 일반 제조업체의 재고자산회전율과 유통업체의 재고자산 회전율을 상호 비교하는 것은 불합리하기 때문이다.

넷째, 많은 벤처기업의 경우 신생기업이기 때문에 회계자료가 불안정할 수밖에 없다. 더욱이, 이들의 경우 급변하는 기업환경에 영향을 받는다는 현실을 무시하고 몇 개의 사후적이고 시간고정적 정태적인 재무비율 변수만으로 이들의 기업부실가능성을 사전적으로 예측하는 것은 도저히 불가능하기 때문이다. 그리고 다수의 계열사를 거느리고 있는 기업의 경우에도 계열사 지급보증이나 국내외에서 발생하는 선물거래 등은 여러 차례  경험했듯이 우발적인 채무발생으로 인해 기업도산에 폭발적인 타격을 가할 수 있으나 이는 단순히 부외항목으로 처리되어 도산확률에 반영되지 못한다는 점등이다.

따라서 기업도산 가능성예측이나 신용평가등급을 통한 신용위험관리는 객관성을 유지하기 위해 모든 기업에 똑 같은 평가기준을 적용하여야 한다는 점에서 판별분석모형은 필연적으로 딜레마에 처할 수밖에 없다. 물론, 한편으로는 어떤 특정기업이 다른 기업보다 기업도산 가능성이 상대적으로 더 높은지 또는 낮은지를  평가하기 위해서는, 상장기업이든 비상기업이든 또는 굴뚝기업이든 첨단기업이든 상관없이 모든 기업을 총망라하여, 오로지 하나의 공통된 기준을 적용해야 한다는 주장은 합리적일 수도 있다.  그러나 다른 한편으로 모든 기업 및 산업이 실제로 제각기 다른 특성을 지니고 있는 상황이라면, 판별분석에서와 같이 오직 회계자료 등과 같은  획일적인 잣대를  적용하는 것보다는 기술수준 등과 같은 평가대상기업의 기업별 산업별 특성에 맞는 평가기준을 적용하는 것이 더욱 현실적일 것이다2.

(주: 2) 만약 산업별로 기업도산가능성을 예측하는 경우이라면, 특정 산업별 평가모

형을 적용하여 그 산업내에서 평가대상기업의 부실가능성이 상대적으로 높은

지 낮은지를 평가할 수 있을 것이다.  그러나 두 개의 기업이 서로 다른 산업

에 속해 있을 경우 평가 방식이 산업별로 서로 다르므로 기업들의 신용평점

의 산업간 비교는 불가능해진다.

이와 같이 판별분석을 통한 신용평점모형이나 기업도산예측은, 한편으로 회계자료의 투명성 및 적시성 그리고 다른 한편 회계자료이외에 질적정보와 같은 실질적으로 다양한 정보를 전혀 감안하지 못했다는 지적을 받아왔다. 그럼에도 불구하고, 과거 발표된 수많은 연구논문에서 도산기업의 신용위험관리를 위해 사용하기에 매우 간편하면서도 상당 수준의 객관성과 예측능력을 지닌 것으로 규명되었다.  물론 판별분석은 거의 모든 모형에서 정태적이고 주로 정량적인 회계정보만을 투입자료로 사용한다는 한계를 갖고 있다는 비판을 극복할 수 없다. 즉 판별분석은 기업도산에 영향을 미치는 여러 가지 요인 중 정성적 자료나 자본시장정보와 같은 다양한 정보를 포괄적으로 활용할 수 없기 때문이다. 따라서 특히 인터넷시대의 스피드경영환경속에서 영위하는 기업이나 기술위주의 IT기업이나 다양한 분야에서의 벤처기업들은 신생기업이라는 이유 때문에 회계자료가 축적되어 있지 않거나  자료내용의 대부분이 안정적이 못한 경우에 판별분석은 기업도산예측이나 신용위험관리에 전혀 도움이 되지 못한다는 것이다.

이와 같은 비판에도 불구하고 기업도산을 예측하기 위해 활용할 수 있는 투입자료로서 회계자료만큼 함축적이면서도 객관적이고 또한 모든 기업에 공통적으로 적용할 수 있는 자료는 증권시장정보이외에는 거의 없다고 볼 수 있다3. 물론 추정재무제표 또는 수정재무제표 등을 통해 회계정보의 투명성 및 적시성을 어느 정도 향상시킬 수는 있겠으나, 실제상황에서는 정량적 분석을 통해서는 표출시킬 수 없는 사항들을 파악하기 위해 여러 측면에서 기업부실을 분석하고 있다. 따라서 회계자료에 근거한 부실예측모형에서 노출된 여러 가지 한계점을 극복하고 정량적 분석의 미비점들을 보완하기 위해 실무차원에서는 질적 정보에 의존하는 정성적 분석을 동시에 활용하는 것이 기업부실예측의 일반화된 분석방식으로 자리잡고 있다. 단지 여기서도 분야별로 담당 분석전문가가 각기 다른 평가기준 및 평가방식을 사용하므로 주관적 판단이 얼마든지 개입될 수 있으므로 평가결과도 경우에 따라서 크게 달라질 수 있다는 단점을 갖고 있다.

(주: 3) 물론, 투명성과 적시성만 확보된다면,  특허 여부나 기술경쟁력 등과 같은

정보는 간접적으로나마 이미 재무자료에 반영되어있기 때문에 굴뚝기업이든,

신생기업이든 상관없이 재무자료가 비교적 안정적인 기업들의 경우 회계자료

는 매우 유용할 것이다.

옵션모형 이용 방안은 위에서와 같은 유형의 한계성을 극복하기 위해 제시되었다. 옵션모형을 이용한 방안은 자본시장의 적시성 및 신뢰성이 높은 증권시장 관련정보를 활용하기 위한 것이다. 이 방안은 주식이 갖는 조건부 청구권적인 성격에 근거하여 기업의 도산가능성을 파악하고자 한다. 이 방안은 주가를 다른 모든 정보를 포함하는 유일한 설명변수로 보기 때문에 변수간의 다중공선성 문제가 제기될 수 없으며, 그 결과가 현시점의 절대적 주가수준보다는 주가의 시계열변동 추세 또는 변동성에 더 큰 영향을 받게 된다는 특성을 가진다.

옵션모형의 이용방안은 Black-Scholes의 옵션가격결정모형을 이용해 기업의 부채가치를 평가하고자 시도되었던 Merton(1974)의 연구에 이론적 기반을 두고 있다. 그리고 이는 다시 KMV, Kamakura 등의 신용위험관리 전문업체들에 의해 실용적 구조로 응용된 결과, 소프트웨어로 개발되어 (Crosbie and Bohn 2001; Jarrow and Deventer 1999) 현재는 한국신용평가사를 비롯한 국내산업에서도 실제로 활용되고 있다.

II. 옵션모형을 이용한 기업도산 예측모형

앞장에서 설명된 판별분석에서는 오로지 비연속적인 회계정보에만 의존하는 정량적 분석을 통해 기업도산을 예측하였으나, 옵션모형에서는 이와 같은 회계정보의 비연속성을 극복하기 위해 주식가격 또는 채권가격 등과 같은 연속적인 증권시장정보를 이용하는 정량적 분석방식을 대안으로 제시하게 되었다. 미국에서는 이미 Moodys사를 비롯해 KMV, Kamakura 등에 의해 옵션모형을 이용한 신용위험관리시스템이 개발되었고(Crosbie and Bohn 2001; Jarrow and Deventer 1999) 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있다4.

(주: 4) 이원흠,이한득, 박상수,"현금흐름형 도산예측 모델과 옵션모델형 도산예상확률

의 실증연구," 증권학회지, 제 27 집 (2000년), pp.35-70.

정완호, 국찬표, "기업도산 예측에 관한 연구," 춘계 공동학술연구발표회

(2001년), pp. 149-186.

부실예측을 위한 옵션모형의 이용방안은 Black-Scholes의 옵션가격결정모형을 이용해 기업의 부채가치를 평가하고자 한 Merton(1974)의 연구에 이론적 기반을 두고 있다. 옵션모형을 이용한 방안은 적시성 및 투명성이 상대적으로 월등히 높은 증권시장 관련정보를 활용하기 위한 것이다.

옵션모형은 앞서 언급되었듯이, 판별분석모형 등과 같이 주로 회계정보를 사용할 경우 나타나는 단점들을 극복하기 위해 제시되었다. 이 방안은 주식이 갖는 조건부 청구권적인 성격에 근거하여 기업의 도산가능성을 파악하고자 한다. 이 방안은 주가를 다른 모든 정보를 포함하는 유일한 설명변수로 보기 때문에 변수간의 다중공선성 문제가 제기될 수 없다. 또한 그 결과가 현시점의 절대적 주가수준보다는 주가의 시계열변동 추세 또는 변동성에 더 큰 영향을 받게 된다는 특성을 가진다.

채권시장의 경우에는 시장참여자가 대부분 정보수집능력 및 정보분석능력이 우수한 소수의 전문가집단으로서 양질의 정보를 생성시키고 있다. 그러나 여기서 형성된 채권가격정보가 주식시장에서 형성된 주식가격정보에 비해 우월하다는 아무런 보장은 없다. 특히 우리 나라와 같이 채권의 유통시장이 극히 발달되지 못했고 발행시장마저 여러 가지 외부적 규제 및 제약 등으로 인해 왜곡되어 있는 상황에서 채권가격정보는 주식가격정보에 비해 그 정확성이나 유용성이 떨어질 수밖에 없다.  이와 같은 이유에서 기업부실예측을 위한 옵션모형을 비롯해 증권시장정보를 사용하는 정량적분석모형에서는 채권가격 대신 모두 주식가격정보를 활용한다.

1. 콜옵션모형과 도산예측모형

Black-Scholes 콜옵션모형을 기업의 부실예측모형에 접목시키기 위해 기업의 주식가치는 자산가치를 기초자산으로, 상환해야 할 부채금액을 행사가격으로 하는 일종의 콜옵션으로 간주하여 기업도산은 기업의 자산을 매각하더라도 부채를 상환하지 못하는 경우에 발생한다고 가정한다.

이와 같이 콜옵션모형을 이용한 부실예측모형에서는 기업의 주식가치(V)로 표현된 자산가치는 기초자산가치(A)에서 모든 부채(L)가 상환된 이후 잔여재산의 시장가치(V=A-L)가 된다고 가정한다. 따라서 옵션모형을 이용한 부실예측모형은 기업의 자산가치가 시간의 경과에 따라 변하는 불확정적인 금액인 반면 부채가치는 고정되어 있는 확정적인 금액이라면 기업의 주식가치(V)를 일종의 콜옵션으로 해석할 수 있다는 것이다. 즉 기업의 주식가치란 모든 부채가 상환된 이후 잔여재산에 대한 청구권행사에 대한 옵션으로 해석할 수 있다는 것이다.

이를 달리 표현하면, 부채의 상환 후 잔여자산이 있을 경우, 주주는 이에 대한 옵션행사를 할 것이다. 반면에 부채의 상환시에 자산가치가 이를 충당할 수 없다면 채권자가 잔여주식에 대한 청구권을 갖고 있으므로 주주는 옵션을 행사할 수 없고 주주에게 주식가치는 0이 된다. 따라서 만기시 주식가치는 (AT-L) 또는 0이 된다.  그러므로 콜옵션의 정의에 따라 부채의 상환만기(T)에 옵션의 기대값은 다음이 된다.

E[V] = E[Max(AT-L), 0]                                                    (1)

2. 콜옵션모형과 도산예측모형

이와 같이 기업의 주식가치를 마치 옵션모형의 콜옵션가치로 간주하여 옵션모형의 콜옵션가치(C), 기초자산(S), 행사가격(X)을 부실예측모형에서는 자기자본가치(V), 자산가치(A)와 부채가치(L)로 각각 대체하여 콜옵션모형에서의 공식으로 표현하면 부채상환 만기시점(T)의 주식가치는 다음이 된다:

V = N(d1)·A - N(d2)·e-rT·L                                              (2)

d1 = [ln(A/L)+(r+□2A/2)·T]/[□A·T1/2]                                (2.a)

d2 = [ln(A/L)+(r-□2A/2)·T]/[□A·T1/2] = d1-[□A·T1/2]                (2.b)

위에서 또한 N(·)은 로그정규분포의 누적확률이며 각 변수의 확률가중치를 뜻한다.  r은 연간기준 무위험 이자율을 뜻하며, 따라서 e-rT·L 는 무위험 이자율로 할인된 부채의 현재가치를 뜻한다. 그리고  □A는 연율로 계산된 기초자산 수익률의 표준편차이다.

위 식에서와 같이 Black-Scholes 옵션공식을 사용하는 많은 모형들에서 수식표현이 예외없이 복잡하고 해석하기가 매우 난해한 이유는 오로지 불확실성의 존재 때문이다. 위의 콜옵션 공식에 대해 독자들의 이해를 돕기 위해 일단 불확실성이 없다고 가정해 보자. 이 경우 기초자산의 수익률(즉 A의 변화율)이 항상 확정적이란 뜻이다. 이 경우 기초자산 수익률의 표준편차는 0이 되고,  위의 옵션공식에서는 □2A=0 임을 뜻한다.

□2A이 0에 접근하면 위의 공식 (2.a)와 (2.b)에서 d1과 d2에 해당하는 공식의 분모 의 값이 0에 접근함에 따라 d1과 d2의 수치는 무한대로 커진다. 따라서 공식(2)에서 정규분포의 누적확률값 N(d1)과 N(d2)는 모두 1이 된다. 이와 같은 특별한 경우(즉 □2A=0)에는 자기자본의 시장가치 즉 주식가치(V)는 다음과 같이 간단히 표현될 수 있다.

V = A - e-rT·L                                                            (3)

이와 같이 자산가치의 변화가 확정적인 경우 위의 옵션공식에서 자기자본의 시장가치는 단순히 현가로 할인된 부채가치를 자산가치에서 차감한 값에 지나지 않는다.  따라서 이와 같은 확실성 상태에서는 기업의 도산예측도 매우 간단할 것이다.

그러나 실제로 자산가치는 시간의 변화에 따라 변할 수밖에 없으므로 고정적일 수 없다. 따라서 자산가치 변화의 분산은 (□2A>0)이 된다. 이로 인해 N(d1)과 N(d2)은 0과 1사이의 값을 갖으며 위의 공식에서는 매우 복잡하게 표현된 가중치로 나타난다.  즉 위의 공식 (3)에서 V = w1·A-w2·e-rT·L 이 되며, 여기서 w1=N(d1), w2=N(d2)이 된다는 뜻이다.

3. 도산예상확률식의 도출

표준정규분포에서 만기시에 기초자산의 가치 A가 내가격 상태(A>L)가 될 확률은 주어진 한계가치인 L값을 상회할 누적확률인 P(A>L)이고 이 값은 단순히 표준정규분포에서 L이상의 누적분포 값이 된다. 반대로 만기시 자산가치 A가 부채를 충당하지 못해 외가격 상태(A<L)가 될 누적확률은 주어진 한계가치인 L에 미달할 누적확률인 P(A<L)이므로 이 값은 단순히 정규분포에서 L이하의 분포값인 1-P(A>L)이 된다. 물론, 외가격 상태(A<L)가 발생하면 이는 곧 자본잠식상태를 뜻하지만, 실제로는 상당수 기업들이 자본잠식상태에서도 기업활동을 지속하므로 이것이 반드시 기업의 도산을 의미하지는 않는다. 단지 자본잠식상태에서는 자본잉여금상태보다 분명히 기업의 경영상태가 부실해질 수밖에 없고 도산할 확률이 커진다는 예상을 부인할 수는 없다.

따라서 옵션모형을 이용한 도산예상확률은 위의 공식 (2)에서 만기시 외가격(AT<LT)이 발생할 확률로 간주할 수 있다고 가정한다. 즉 자산가치가 부채가치보다 작아질 확률 P[A<L]을 기업의 도산예상확률로 간주할 수 있다는 것이다.  따라서 옵션모형을 이용한 부실예측모형의 핵심은 t시점에서 볼 때 자산가치가 부채의 장부가치에 미치지 못할 확률 P[AT<LT]을 산출해내는 것이다. 도산예상확률을 자산가치가 외가격 상태, 즉 부채 만기시의 부채의 장부가치보다 작아질 확률이라고 정의하면, 현재 시점(t)의 자산가치가 A 라고 주어진 조건하에서, 도산예상확률(EDPT)은 다음이 된다.

EDPT = P[AT<LTAt=A] = P[lnLTlnAT<LnAt=lnA]                           (4)

위의 도산예상확률에서 자산의 시장가치(A)가 Wiener Process (w)를 따른다고 가정할 경우, w의 기대값은 0이고 분산값은 t인 정규확률분포가 된다. 이를 자산가치에 대한 기대수익률이라고 표기하면, T 시점에서의 자산의 시장가치는 다음과 같이 표현할 수 있다.

lnAT = lnAt + (-□2A/2)·T + (□A·T1/2·w)                                  (5)

T 시점에서의 도산예상확률(EDPT)은  다음과 같이 표현할 수 있다.

EDPT = P[{lnLT-lnA-(-□2A/2)·T}/(□A·T1/2)]

= P[{-ln(A/LT)-(-□2A/2)·T}/(□A·T1/2)]                               (6)

Black-Scholes의  콜옵션공식을 통해 위의 공식 (4)에 나타난 기초자산의 가치가 외가격(AT<LT)이 될 확률은 N(-d2)인 것으로 이미 널리 알려져 있다. 즉 자산가치가 외가격이 될 확률은 정규분포상에서 -d2의 누적분포값이다. 따라서 (2.b)로부터 d2를 대입하여 t시점에서 다음과 같이 표현할 수 있으며, 이를 기업의 도산예상확률로 해석할 수 있다.

P*t = N[-d2]

= N[-ln(A/L)-(r-□2A/2)T]/[□A·T1/2]                                   (7.a)

위의 식을 달리 표현하면, 정규분포는 0값을 중심으로 좌우로 대칭적 형태를 지니므로 N(-d2)=1-N(d2) 가 된다. 따라서 위의 도산예상확률은 다음과 같이 표현할 수 있다.

P*t = 1 - N[d2]

= 1 - N[ln(A/L)+(r-□2A/2)T]/[□A·T1/2]

= 1 - N[d1-□A·T1/2]                                                  (7.b)

4. 도산예상확률의 산출

특정 기업이 도산할 예상확률은, 위의 식(7.a) 또는 식(7.b)에서 d1 또는 d2를   구할 수만 있다면, 간단히 산출될 수 있다. 그러나 d1 또는 d2를 구하려면 자산가치의 시장가치(A)와 이 값의 변동성(□A) 등 2개의 변수에 관한 자료가 필요하다. 단지 여기서의 문제는 이들 값을 실제로 관찰하여 직접 산출해 낼 수 없다는 데 있다. 그러므로 현재 사용할 수 있는 유일한 방법은 부실예측을 위한 옵션가격결정공식 (2)이외에 Ito's Lemma를 이용하여 추가적으로 독립적인 방정식을 도출하여 2개의 식으로 구성된 연립방정식을 구축하고 이를 만족시키는 형식으로 문제를 해결할 수밖에 없다5.

(주: 5) John C. Hull, Second Edition, pg.208 and pg.276-277)

추가적인 독립방정식을 도출하기 위해 다음과 같이 옵션가격결정공식 (8.a)에 Ito's Lemma를 적용하여 주식가치와 자산가치의 변동성간의 관계식을 도출하는 방식으로 추가적으로 독립적인 방정식(8.b)을 얻을 수 있다.

V = N(d1)·A - N(d2)·e-rT·L                                            (8.a)

□v = N(d1)·□A·A/V                                                      (8.b)

위의 연립방정식에서 V는 월말기준의 개별 주식의 시가총액이고, L은 기업부채의 장부가액으로서 이미 알려진 값들이다.  주식가치의 변동성(□v)은 미래의 변동성이 과거의 변동성과 동일하다는 가정 하에 주식가치 변동성 대신 주가수익률의 표준편차를 사용할 수 있다. 부채상환의 기간(T)은 단위기간 또는 1년으로 간주할 수 있으며, 할인율에 적용되는 무위험이자율 대신 3년 만기 국고채수익률을 사용할 수 있다.

이 값들을 위의 연립방정식 (8.a) 와 (8.b)에 대입하여 반복적인 최적화법을 적용하여  위에서와 같은 연립방정식을 동시에 충족시키는 자산의 시장가치(A)와 이 값의  변동성(□A)을 도출해 낼 수 있다. 그리고 이 값들을 다시 식(7.a) 또는 (7.b)에 대입하면 기업의 도산예상확률을 산출할 수 있다. 여기서 반복적인 최적화법은 □A값을 □v값에서부터 점진적으로 변경시켜나가는 방식으로 연립방정식을 동시에 충족시키는 A값과 □A값을 추정해 낼 수 있다. 그리고 이 값들을 식(7.a) 또는 (7.b)에 대입하여 기업의 도산예상확률을 산출할 수 있다6.

(주:6)  또 다른 방법으로는 위의 한 방정식에서 한 개의 변수를 나머지 변수들로

표현하여 다른 방정식에 대입하는 방식을 생각할 수 있겠으나 여기서는 이러

한 방식이 실질적으로 가능하지 않다.

III. 기업도산확률의 산출

1. 옵션모형을 이용한 도산예상확률의 추정

위에서 제시된 옵션모형은 Black-Scholes의 기본모형으로서 이를 기업도산예측에 사용시 몇 가지 근본적인 한계 및 문제점들을 지니고 있으며, 옵션모형을 한국 실정에 적용할 때 이러한 문제점들이 더욱 두드러지게 표출될 수도 있다. 이들은 크게 세 가지 범주로 분류될 수 있다: 첫째, 옵션모형 자체의 문제점; 둘째, 부채가치의 산출; 셋째, 옵션모형을 실제 도산예측에 적용할 때의 문제점 등을 들 수 있다. 이와 같은 문제점들은 옵션모형의 장점에도 불구하고 경우에 따라 적정가치의 평가능력에 결정적인 장애요인으로 작용할 수도 있기 때문이다.

첫째, 위에 제시된 옵션모형에서는 배당지급을 고려하는 것이 더욱 현실적일 수 있다는 것이다. 단지, 우리 나라의 경우, 수시배당 또는 중간배당이 일반화되어 있지 않으며, 아직은 배당률산출이 주식의 시장가격 대신 액면가를 기준으로 결정되고 있다는 점이다. 또한 배당금의 지급시기에 있어서도 결산 및 주주총회의 재무제표 승인 이후로 관행화되어 있어 그 유용성이 다소 약화될 수밖에 없다.

둘째,  옵션모형에서는 무위험금리가 고정되어 있으나 무위험금리의 변동성이 고려되어야 한다는 것이다. 단지 국내에서는 아직은 스왑시장이나 국고채시장의 미발달로 변동무위험금리의 적용이 제한적일 수밖에 없다.

셋째,  한국 경제의 대외경제 의존적인 특성상 환율변동이 명시적으로 감안되어야 할 것이다. 특히 상당수 국내 기업들이 외화표시 부채를 보유하고 있는 상황에서 환율변동은 상환해야할 부채규모의 변동을 수반하기 때문이다. 단지, 개별적인 기업별 수준에서 외화자산과 외화부채의 규모 및 현금흐름의 시점이 일치한다면 환율변동은 고려대상에서 제외시킬 수 있겠으나, 이러한 가정은 한국의 기업경영 상황에서 비현실적일 수밖에 없다.

이러한 문제점들에 대처하기 위해 비현실적 전제조건들을 하나씩 현실화시키며 모형의 정확도를 높이려는 노력이 지속되어 왔으며, 도산거리모형 등을 비롯해 국내외에서 다양한 개량모형의 개발이 시도되어 왔다. 단지, 문제는 전제조건의 완화 또는 현실화는 경우에 따라 엄청난 기회비용을 수반한다는 것이다.  따라서 모형의 현실화로 인해 얻을 수 있는 모형의 정확성 증가라는 긍정적 측면과 이에 대비하여 모형의 복잡화로 인해 실제상황에서의 적용가능성 여부, 추가변수의 추정에 따른 비용 및 계산상 오류가능성 증가 등 부정적 측면이 동시에 고려되어야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 위에 제시된 옵션모형을 이용해 기업들의 도산확률을 추정하였다.

2. 도산확률의 추정결과

본 논문에서 분석기간은 IMF 사태 발생 직전인 1997년 1월에서부터 2000년 12월까지이다.  분석대상은 한국 증권거래소시장에 상장된 회사들을 상대로 모든 상장기업들을 분석대상으로 삼아 위의 옵션모형을 적용하였다.  단지 금융업에 속하는 기업들은 이들 업종의 특성상 본 연구에서는 모두 제외시켰다. 그리고 개별 기업별로 월별 도산예상확률을 산출한 후 이들의 평균도산예상확률을 산출하였다.

<표 1>  외환보유고 vs 도산확률

(단위 : 백만불, %)

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1997년              1998년              1999년             2000년

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월   외환보유 도산확률  외환보유 도산확률   외환보유 도산확률   외환보유 도산확률

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1월    30,966.3  7.07      23,515.4  20.81       53,597.8  32.17      76,789.8  23.70

2월    29,756.0  6.92      26,715.2  25.37       55,456.8  30.32      79,726.8  25.26

3월    29,145.8  7.36      29,749.0  29.74       57,450.8  28.49      83,648.2  26.82

4월    29,830.8  7.35      35,544.1  34.28       59,263.9  27.94      84,612.9  26.82

5월    31,900.5  7.26      38,761.2  35.76       61,409.3  26.78      86,819.8  32.09

6월    33,316.2  5.69      40,900.5  37.26       61,987.1  23.83      90,178.6  33.35

7월    33,672.6  5.78      43,022.1  39.77       64,944.5  22.18      90,354.0  33.91

8월    31,140.4  5.50      45,091.3  43.27       64,782.2  22.11      91,434.4  34.20

9월    30,425.7  5.60      46,977.4  44.28       65,480.1  21.40      92,534.9  34.52

10월    30,509.1  6.41      48,833.9  43.89       66,214.0  19.78      92,697.2  33.73

11월    24,404.3  8.46      50,015.2  42.04       69,681.1  20.79      93,343.3  33.22

12월    20,405.5 12.19      52,040.8  40.22       74,054.5  22.43      96,198.1  33.48

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주: 도산확률 계산에서 금융업은  제외되었음.

<그림 1>  도산예상확률 vs 외환보유고 추이

<표 1>에서는 위의 절차에 따라 추정된 한국 상장기업들의 월별 평균도산예상확률과 외환보유고를 보여주고 있다.  여기에서 보여주듯이 IMF체제 이전 1997년에는 우리 나라 상장기업들은  평균적으로 10%이하의 매우 낮은 수준의 도산확률을 가진 건전한 기업들로 나타났다. 물론 당시 한보철강 및 삼미의 부도사태를 비롯해 기아자동차 부도위기 등 일부 기업들의 건전성에 문제가 없었던 것은 아니지만,  전반적으로는 IMF 사태 바로 직전인 1997년 11월말까지도 한국 상장기업들의 평균도산예상확률은 8.5% 수준에서 상대적으로 낮은 도산확률을 유지하고 있었음을 나타내고 있다. 놀라운 사실은, 그해 5월 태국 바트화의 대폭락과 함께 당시 대부분의 동남아 국가들에 불어닥친 경제위기에도 불구하고 오히려 우리 나라의 상장기업들의 평균도산예상확률은 1997년 7월, 8월까지도 꾸준히 하락한 것으로 나타났다.  이와 같은 당시의 한국 기업들의 상황을 반영하듯 유수 국제신용평가사들은 모두 우리 나라 기업들의 신용평점을 꾸준히 상향조정하고 있었으며, 당시 한국의 국가신용도는 신흥 공업국가수준에서는 최상급인 투자적격등급 A+를 부여받고 있었다는 점이다.

그러나 1997년 당시 대선정국의 정치, 경제, 사회적으로 총체적인 혼돈상황에서 그 해 가을 국제핫머니의 급속한 해외유출과 지속적으로 누적되었던 무역수지적자는 당시 한국 중앙은행의 외환보유고를 실질적으로 고갈시켜 놓았다. 그럼에도 불구하고 당시의 정치현실속의 식물정부와 복지부동의 행정관료들은 당시 갈급했던 한국 정부의 외환유동성 문제를 간과한 결과 결국 한국에도 그 해 12월 국가적 위기상황속에서 IMF체제를 초래하고 말았다. 이로 인해 우리 나라 기업들의 도산예상확률은 급격히 높아지게 되었고 도산예상확률이 10%를 상회하기 시작하여 결국 그 해 12월 말 12.5%를 기록하였다. 증권시장에서는 이를 반영하듯, 1997년 1월 경제성장률 6.2%를 유지하던 한국 경제가 연말에는 마이너스대로 추락하기 시작했으며, 1997년 7월에 700포인트대를 상회하던 종합주가지수는 그해 말 300포인트대로 대폭락하며 1997년도를 마감하였다.

1998년에 들어와 1997년 1월 7.1%에 지나지 않았던 한국 상장기업들의 평균도산확률은 1998년 1월 20%를 넘어서게 되었다.  또한 1997년 1월 경제성장률 6.2%를 기록했던 한국경제는 1998년 1분기에는 -4.6%로 추락하였다. 상황은 1998년 급속히 악화되어 그 해 한국 기업들의 평균도산확률이 천정부지로 치솟으며 40%대를 상회하게 되었다. 즉 당시의 상황은 한국의 상장기업들이 평균적으로 도산할 확률이 40%이상이라는 엄청난 위험부담을 떠 안으로 기업을 운영해야 했던 최악의 상황에 처했으며, 현대 한국경제개발사에 가장 처참했던 위기상황을 연출하였다.  결국 우리 나라 상장기업들은 평균적으로 40%이상의 도산예상확률을 떠 안으며 당시 쏟아져 나왔던 화의신청 및 work-out 등 다소 생소했던 금융정책들 속에서 1998년 12월을 마감하였다7.

(주: 7) 물론, 이같이 한국 상장기업들의 도산예상확률을 확대시켜놓은 IMF사태의 원

인에 대해서는, 여기서 국제관계상의 Black Box 요인을 거론하지 않더라도,

한국 상장기업들의 내부적인 미시적 요인을 비롯해 국내 정치, 경제, 사회적

거시적 요인 등 한국 내부적 요인들을 들 수 있을 것이다. 단지, IMF체제

이후 1998년 한국 기업들의 도산확률의 확대의 원인에 대해서는, 일차적으로

기업들에게 직격탄을 날리며 이들을 순식간에 위기상황으로 내몰았던 IMF의

고금리 처방에 기인하였으며, 이차적으로 IMF가 강요했던 고금리 정책이

물가와 환율을 비롯해 경제 전반에 미친 부정적 영향이 궁극적으로 기업들의

도산예상확률을 더욱 확대시켜놓는 결과를 초래했다고 볼 수 있을 것이다.

1999년에는 IT관련 벤처기업들의 활성화와 더불어 기업퇴출 및 기업구조조정이 본격적으로 시작되면서 평균도산예상확률은 현저하게 하락하기 시작했다. 특히 그 해 10월에는 19.8%를 기록하며 전년 대비 절반이하로 떨어지며 우리 나라 금융시장과 한국 기업들의 극히 불투명했던 위기상황은 다소 진정세를 나타내기 시작했다.  그러나 2000년대에 들어오면서 한국 정부의 미진한 구조조정이 고비를 맞으며 기업들의 경영상황이 또 다시 악화되기 시작했다. 당시 서울 강남의 테헤란로를 누비던 이른바 무늬만 벤처인 신생기업들의 줄지은 도산과 함께 벤처대란설이 현실화되면서 당시 향상되기 시작했던 상황이 다시 악화되었다. 결국 2000년 한국 기업들의 도산예상확률은 지속적으로 재상승하며 또 다시 30% 이상으로 악화되었던 것으로 나타났다.

3. 대형기업과 소형기업의 도산확률

<표 2>에서는 상장기업 중에서 대형기업군에 속하는 50개사와 소형기업군의 50개사를 선정하여 위에서와 같은 방식으로 도산예상확률을 산출하였다. <표 2>의 결과에서 보여주듯이 IMF체제 이전 1997년도 우리 나라 대형기업이나 소형기업의 경우, 적어도 수치상으론  평균적으로 모두  매우 낮은 도산확률을 가진 건실한 기업들로 나타났다.

IMF체제 이전 우리 나라 대형기업들은  오히려 소형기업들보다 상대적으로 부실했으며, 그 해 거의 모든 기간에 걸쳐 소형기업들보다 현저하게 높은 도산예상확률을 나타내고 있다는 점은 특기할 사항이라 하겠다. 그러나 그 같은 상황은 1998년 IMF체제 이후부터 급속히 반전되기 시작하여 2000년 12월까지 지속되었다.   특히 대형기업군의 경우, 1999년도에는 기업들의 자구노력 및 정부의 구조조정노력 등에 힘입어 도산확률이 10%대 이하로 떨어지며 적어도 수치상으로는 의외로 빠른 속도로 IMF체제 이전 수준으로 회복되었다는 사실을 <그림 2>는 보여주고 있다.

이와는 대조적으로, 소형기업들은 IMF체제 이후 극도로 악화된 경영상태를 반영하듯, 도산확률이 지속적으로 치솟았으며 드디어 2000년도에는 60%를 상회하게 되었다. 즉 평균적으로 보았을 때 한국의 소형기업들은 60%이상의 도산확률이란 엄청난 위험부담을 안고 기업경영에 임하고 있었다는 것이다.  <표 2>에 나타난 수치에 의하면 적어도 한국에서는 2000년 소형기업들의 도산확률이 대형기업들에 비해 대략 10배 정도가 되는 것으로 나타났다.

<그림 2>에서 보여주듯이, 대형기업의 경우 도산확률이 1998년 9월을 정점으로 최악의 상태에 이른 후 지속적으로 향상되는 추세를 나타내고 있음을 확인시켜주고 있다. 그러나 소형기업들의 경우에도 최악의 상황에서 벗어나며 소생의 기미를 보이다 2000년에 들어와 다시 악화되는 추세로 돌아섰다.

단지, 소형기업들의 경우, 2000년도 기업도산 확대의 원인은 국제경쟁력의 부재 및 부실기업에 대한 정부의 강력한 퇴출정책 등 IMF사태를 초래했던 외환위기와는 본질적으로 다른 정치, 경제, 사회적 측면에서의 2차적인 충격을 반영하는 변수들에 의해 설명되어야 할 것이다. 여기에 나타난 결과에 의하면 소형기업군의 경우 IMF체제 이후 2000년에도 그 여파는 2000년에도 지속되었다.  더욱이 그와 같은 추세는 그 이후에도 지속될 것으로 나타났다는 점은 소형기업들이 경우 극히 우려해야 할 사항이라 하겠다.

<표 2>  대형기업군 vs 소형기업군의 도산확률

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1997년도 도산확률   1998년도 도산확률   1999년도 도산확률   2000년도 도산확률

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월     대기업  소기업      대기업  소기업      대기업    소기업    대기업   소기업

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1 월       4.9    4.5          19.0    15.6          27.6     41.3          3.3    33.6

2 월       4.6    4.4          23.1    21.5          25.3     38.2          4.2    36.1

3 월       4.7    4.8          25.5    28.3          24.6     34.2          5.0    39.7

4 월       4.6    4.3          27.4    33.9          19.8     29.5          5.0    39.7

5 월       4.4    4.1          27.6    39.3          17.0     26.7          8.0    56.7

6 월       3.4    2.4          29.2    41.9          12.9     21.6          8.5    59.5

7 월       3.4    2.1          31.8    45.7          10.7     18.6          8.4    60.1

8 월       3.2    1.6          35.3    50.0           9.1     20.5          7.8    61.5

9 월       3.0    1.4          37.5    51.7           5.2     19.6          7.9    63.7

10 월       3.5    2.1          37.0    50.7           4.7     19.5          8.1    57.4

11 월       5.0    4.0          34.3    47.6           4.2     22.7          7.0    59.1

12 월       9.2    7.7          31.5    44.3           5.0     25.8          6.5    60.7

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<그림 2>  대형기업군 vs 소형기업군의 도산확률 추이

4. 우량기업과 불량기업의 도산확률

<표 3>에서는 거래소 상장기업들 중 가장 건실한 기업 50개를 선정하여 이들의 평균도산확률을 계산하였다. 그리고 관리종목에 지정된 기업들을 불량기업으로 간주하여 이들의 평균도산확률을 같은 방식으로 추정하였다. 여기서 우리의 주목을 끄는 사항은 <표 3>에 나타났듯이, 최우량 기업들의 경우, IMF체제 이전 도산확률이란 제한된 관점에서는 1%대 수준에도 미달하는 매우 건전한 기업들이었다. 그러나 이들도 IMF사태 이후 도산확률이 10%대를 상회하는 기업들로 추락하였다. 그러나  단지 이들의 경우에는 다른 어떤 업종이나 기업군과는 달리 불과 몇 달만에 회복세를 보이기 시작했던 것으로 나타났다. 그리고 2000년대에 들어와 도산확률이 거의 없는 매우 건전한 기업들로 완전히 회복되었다. 이들의 경우에도  1998년 초기의 도산확률의 급격한 증가를 IMF체제를 전후하여 수년간의 추세의 장기적 관점에서 볼 때, 특히 우량기업들의 경우에 이런 현상은 근본적으로 IMF충격이 초래한 매우 일시적인 Overshooting Effect 현상으로 볼 수밖에 없을 것이다.

불량기업들로 간주되는 관리종목기업군의 경우에도 IMF사태 이전에는 평균도산확률이 10%대를 넘지 않았었다. 그러나 IMF사태 직후에는 이들의 도산확률이 폭발적으로 상승하며 1998년 60%를 상회하게 되었다. 단지 1999년 초반 일시적으로나마 이들의 도산확률이 향상되었지만, 결국 이들의 도산확률은 그 후 지속적으로 악화되어 2000년 말에 이르러서는 거의 모든 관리종목기업들의 도산확률이 90%를 웃돌며 퇴출 일보직전의 한계기업들로 추락한 것으로 표출되었다.

<표 3> 우량기업과 불량기업의 도산확률

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1997년도 도산확률    1998년도 도산확률    1999년도 도산확률    2000년도 도산확률

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월   우량기업 불량기업    우량기업 불량기업    우량기업 불량기업    우량기업 불량기업

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1 월      0.6     8.9         1.5     38.1          2.1     75.3          0.7      78.6

2 월      0.5     8.8         2.2     43.9          2.1     73.3          0.9      80.4

3 월      0.5     9.6         2.6     49.3          5.7     70.8          0.7      81.1

4 월      0.4     9.9        12.3     53.9          7.3     68.4          0.7      81.1

5 월      0.4     9.9        11.8     55.6          6.6     67.0          1.3      84.2

6 월      0.1     8.0        11.9     57.7          5.8     65.0          1.3      86.0

7 월      0.1     8.3        15.3     61.3          5.4     63.9          0.8      87.3

8 월      0.1     7.6        15.6     65.2          5.1     63.4          0.5      88.8

9 월      0.1     7.9         6.1     68.2          4.4     66.5          0.3      90.2

10 월      0.1     9.3         5.8     68.8          0.8     67.8          0.1      92.1

11 월      0.1    12.9         5.2     67.3          0.7     69.3          0.1      93.1

12 월      0.5    19.1         2.5     65.4          0.9     71.3          0.1      93.4

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<그림 3>  우량기업과 불량기업의 도산확률 변화추이

IV.  외환보유고가 도산확률에 미친 영향

1. IMF체제 이전기간 외환변수에 대한 도산확률 변화의 탄력도

IMF체제를 전후하여 외환보유고와 도산확률 수치들의 관계를 살펴보기 위해 1997년도 자료를 다음 식(9)의 Translog모형을 통해 회귀분석을 행하였다.

Ln(도산확률)t+i = a + b·Ln(외환보유고)t + et                            (9)

도산확률: 한국 상장기업들의 월별 평균도산확률

외환보유고: 한국은행의 월별 외환보유고

<표 4>에서는 위의 식 (9)를 통해 IMF체제 이전 외환보유고가 도산확률에 미친 영향에 대한 분석결과를 보여주고 있다.

<표 4>      IMF체제 이전기간 외환보유고에 대한 도산확률 변화의 탄력도

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1997        Lag      b     Std Error(b)      t(b)       Corr       R2

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Model 1  :  i=0     -0.5707      0.0860       -6.636      0.9027      0.8149

Model 2  :  i=1     -0.3535      0.0266      -13.268      0.9727      0.9462

Model 3  :  i=2     -0.2461      0.0364       -6.749      0.9055      0.8200

Model 4  :  i=3     -0.1733      0.0448       -3.864      0.7738      0.5989

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여기에 나타났듯이 IMF체제 이전 외환보유고는 도산확률에 반대 방향으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 시차가 없을 경우(Model 1),  외환보유고 영향력의 탄력도를 나타내는 계수값(b 값)이 -0.5737인 것으로 드러났다. 즉 외환보유고가 100% 하락(상승)할 때 한국 상장기업들의 평균도산확률은 57%정도 높아지는(낮아지는) 것으로, 즉 도산확률이 악화(향상)되는 것으로 나타났다. 단지 영향력의 시차를 두었을 때에는 탄력도가 다소 떨어지지만 영향력의 방향성은 계속 유지되었던 것으로 나타났다. 즉 외환보유고가 떨어지면 예상대로 평균도산확률은 높아지는 상황이 유지되었다.

<표 4>의 결과에 의하면, 외환보유고의 설명력은 매우 높은 것으로 나타났으며, 특히 1개월간의 시차를 두었을 때에는 더욱 증가하는 것으로 나타났다.  단지 시차가 2개월 이상일 경우 외환보유고의 설명력을 급격히 하락하는 것으로 나타났다.  그리고 여기서의 결과는 시차와 상관없이 모든 모형에서 1% 수준 이하에서 통계적 유의성을 지닌 것으로 나타났다.

본 연구결과에서 주지해야 할 사항은  단순히 기업의 도산예상확률이란 제한된 관점에서 본다면 한국 기업들의 부실상태 또는 경영투명성 등등의 문제점들은 1997년 IMF체제 이전에는 표출되지 않았다는 점이다. 적어도 한국의 IMF 관리체제는 한국 기업들의 도산가능성에 기인했다고 볼 수는 없다는 것이다.  따라서 1997년말 우리나라 중앙은행의 외화부족상태나 이로 인한 IMF체제의 도래와 같은 국가경제차원의 문제는 개별 기업 각자가 처해 있던 Microeconomic 수준의 문제와는 하등의 상관성이 없는 Macroeconomic 수준의 별도의 문제이었다는 점이다.

2. IMF체제 이후기간 외환보유고에 대한 도산확률 변화의 탄력도

<표 5>에는 IMF체제 이후 1998과 2000년 사이 외환보유고가 도산확률에 미친 영향에 대한 연도별 분석결과를 보여주고 있다.

<표 5> IMF체제 이후기간 외환보유고에 대한 도산확률 변화의 탄력도

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1998        Lag      b     Std Error(b)      t(b)      Corr        R2

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Model 1  :  i=0      1.0554      0.0900       11.723      0.9655      0.9322

Model 2  :  i=1      1.1577      0.3015        3.839      0.7718      0.5958

Model 3  :  i=2      0.6516      0.5342        1.220      0.3598      0.1295

Model 4  :  i=3     -0.2212      0.5429       -0.407      0.1276      0.0163 ______________________________________________________________________

1999        Lag      b     Std Error(b)      t(b)      Corr        R2

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Model 1  :  i=0     -0.5128      0.0864       -5.935      0.8825      0.7789

Model 2  :  i=1     -0.5210      0.1398       -3.726      0.7624      0.5813

Model 3  :  i=2     -0.4312      0.2127       -2.027      0.5397      0.2913

Model 4  :  i=3     -0.1576      0.2660       -0.593      0.1841      0.0339

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2000        Lag      b     Std Error(b)      t(b)      Corr        R2

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Model 1  :  i=0      0.4705      0.0531        8.856      0.9417      0.8869

Model 2  :  i=1      0.5123      0.0793        6.454      0.9068      0.8223

Model 3  :  i=2      0.5869      0.1192        4.921      0.8670      0.7517

Model 4  :  i=3      0.6223      0.2099        2.964      0.7460      0.5566

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IMF체제 직후 1998년 1년간은 외환보유고가 도산확률에 같은 방향으로 영향을 주었던 것으로 나타났다. 즉 1997년 12월을 고비로 1998년 1월부터 외환보유고 상태는 그 후부터 즉각 향상되기 시작하였으나 도산확률은 이와는 상관없이 오히려 지속적으로 악화되었다는 것이다. 더욱 놀라운 사실은 IMF체제 직후에는 외환보유고의 탄력도(b값)가 1을 상회했다는 점이다. 1998년도 Model 1의 경우, 외환보유고가 1% 상승하면, 도산확률은 1%이상 높아지므로 더욱 악화되는 결과를 초래한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 물론 이론적으로 용납될 수도 없을 뿐 아니라 쉽게 이해되지 않을 수도 있는 사항이다. 그러나 이 결과는 IMF체제 이후 당시의 기업도산의 도미노현상이  외환보유고에 의해 설명될 수 없다는 사실을 시사하고 있다 것이다. <그림 1> 또는 <그림 2>에서 볼 수 있듯이, 1998년도의 도산확률의 급격한 증가를 IMF체제를 전후하여 수년간의 추세의 장기적 관점에서 본다면 근본적으로 IMF충격이 초래한 Overshooting Effect 현상으로 볼 수밖에 없을 것이다. 따라서 IMF체제의 1차적인 충격에 따른 1998년도의 기업도산은 역설적으로 외환보유고변수 이외에 비정상적으로 높았던 금리부담을 포함하여 다른 심리적 또는 정치, 경제, 사회적 측면에서의 2차적인 충격을 반영하는 다른 변수들에 의해 설명되어야 한다는 점을 시사하는 것으로 보아야 할 것이다.

<표 5>에서 1999년도의 결과에 의하면, IMF체제 직후인 1998년도의 상황은 번복되어 외환보유고의 향상은 기업도산확률을 낮추는데 다시 기여했던 것으로 나타났다.  단지 설명변수의 설명력은 다소 떨어졌으나 설명변수의 탄력도는 거의 IMF체제 이전의 수준을 회복했던 것으로 나타났다. 그러나 IMF체제 이전의 상황과는 달리 여기서는 분석결과의 통계적 유의성은 단기화되어 시차가 2개월 이내인 경우에만 유효했던 것으로 드러났다.

<표 5>의 2000년도 회귀분석 결과에 나타났듯이, 우여곡절 끝에 회생기미를 보이던 한국 기업들은 2000년도에 들어와 본격적인 구조조정의 회오리속에서 상황이 다시 악화되면서, 특히 중소기업의 경우, 기업도산은 또 한번 대폭 증가하기 시작했다.  이를 반영하듯 2000년도에도 지속적으로 향상하던 외환보유고에도 불구하고 도산확률은 오히려 대폭 악화되었다.  2000년도의 결과는, 1998년도 경험에서와 같이, 외환보유고가 1% 상승하면 도산확률은 1%이상 높아지므로 오히려 더욱 악화되는 결과를 초래한 것으로 나타났다. 따라서 2000년도의 도산확대 추세는, 1998년도 IMF 최초 충격에 의한 영향에서와 같이, 외환보유고의 증감과는 본질적으로 다른 원인에 기인하였다고 볼 수 있다.  즉 2000년도의 기업도산은 부실기업에 대한 정부의 강력한 퇴출정책 등 외환보유고 변수와는 다른 정치, 경제, 사회적 측면에서의 2차적인 충격을 반영하는 변수들에 의해 설명되어야 한다는 점을 시사하는 것으로 보아야 할 것이다.

V.  기존 연구결과의 재고찰

위의 III에서의 결과와는 대조적으로, 최근 송동섭과 김재준(2001년)의 연구에서는 한국 제조업의 효율성 분석을 행한 결과 오직 비금속광물과 자동차 및 트레일러제조업을 제외하곤 대체적으로 IMF사태 이전보다는 IMF사태 이후의 경영효율성이 향상된 것으로 측정되었다8. 외견상으론 이들의 결과가 위의 결과와 상충되는 것으로 보일 수 있으나 문제는 이들이 사용한 DEA(Data Envelopment Analysis)모형에서 개별기업들의 자료를 사용하는 대신 제조업을 10개의 업종으로 분류하여 업종별로 합산된 자료를 사용한데 기인한 것으로 드러났다. 그러나 이들의 연구에서는 기업의 효율성을 측정하기 위해 산출변수로서 기업의 생산활동의 결과인 물적 단위의 생산량을 사용하는 대신 화폐 단위로 측정한 매출액을 사용했다는 점에서 고전적인 지수문제(Index Number Problem)와 단위문제(Unit Problem) 등 여러 가지 문제에 노출되어있다. 특히 이들은 효율성의 실질적인 증가와 물가상승으로 인한 명목상 효율성 증가를 구별해야 할 부담을 안고 있다.

(주: 8) 송동섭, 김재준, □IMF전후시점의 제조업의 효율성 분석과 기술변화 측정□,

중소기업연구, 제23권 제4호, 2001년 12월, pp.265-290.

더욱이 이들의 연구에서는 업종별로 각 업종에 속한 개별 기업들의 자료를 사용하여 이들 기업들의 효율성을 측정한 후 이들의 효율성 평균치를 산출하는 대신 사전적으로 합산된 자료를 사용하였다는 측면에서, 이들의 연구결과가 기여하는 바가 큼에도 불구하고 오판을 일으킬 소지를 다분히 지니고 있다고 하겠다.  왜냐하면 특히 한국 경제구조의 특성이나 GNP에서 재벌그룹사들이 차지하는 비중을 감안할 때, 이러한 접근식은 대기업과 같은 업종에 속한 다수의 중소기업들의 역할이나 IMF사태가 이들에게 미치는 영향을 전혀 표출시키지 못하고 특정 대기업이 지배하는 업종의 전체 효율성 측정치속으로 묻어버리는 오류를 범하기 때문이다.

다른 한편, 이원흠 등(2000년)의 연구에서는 본 논문에서와 같이 옵션모형을 이용하여 기업의 도산예상확률과 국가신용도 변화와의 관계를 분석한 결과, □국제신용평가회사의 국가신용등급 조정이나 변경은 기업의 도산예상확률의 변화 추이를 잘 반영하고 있으며□,  나아가서 □국제신용평가기관의 등급하향 조정은 기업도산확률에 후행하는 것으로 나타났으므로, 등급하향조정뉴스가 국가신용위기를 초래한다는 속설은 오해라는 점을 확인할 수 있었다9.□라고 결론 짓고 있다.

(주: 9) 이원흠 등의 65쪽을 보시오. (이원흠, 이한득, 박상수, □현금흐름형 도산예측모

델과 옵션모델형 도산예상확률의 실증연구□, 증권학회지, Vol. 27, 2000년,

pp.35-70). 여기서 이원흠 등은 설명변수에 12개월 시차를 둔 Granger

Causality Test를 실행한 결과 □한국기업의 도산예상확률은 국제적인 신용평가

회사의 국가신용등급의 변화를 유발하는데 통계적으로 유의한 영향을 주었으

나, 그 반대방향으로는 영향이 없었다.□라고 주장하고 있다. 이러한 주장은 단순

히 □Fitch IBCA 등급과 Moody's 등급은 도산예상확률에 의해 영향을 받았으

나, 이들 신용등급의 변화가 도산예상확률에는 영향을 미치지 못하였고, S&P

등급과 한국기업의 도산예상확률간에는 통계적으로 유의한 상호작용이 없는 것

으로 나타났다.□는 이유에 근거한다는 것이다.

물론, 이와 같은 이원흠 등의 결론이 외관상으론 일단 아무 하자가 없는 것 같으나, 이들의 주장을 한국 근대사의 가장 중대한 국가적 사건이었던 IMF사태라는 관점에서 보았을 때, 다음과 같은 이유에서 논리의 비약으로 간주될 수 소지를 다분히 지니고 있다.

첫째, 한국 IMF사태를 전후하여 기업의 도산예상확률과 국가신용등급 변화간에 관계를 분석함에 있어 저자들의 분석대상기간인 (1996.1-1999.12)기간을 어떻게 세분화시키느냐에 따라 상당 통계적 수준의 신뢰도 수준에서 방향성과 통계적으로 유의한 통계결과치를 추출해 낼 수 있기 때문이다. 따라서 각 세부기간에 따라 유추되는 결론은 표피상으로  얼마든지 달라질 수 있기 때문이다. 둘째, 저자들은 기업의 도산예상확률과 국가신용등급 변화간에 관계에서 선후행성을 규명하기 위해 1996년 1월부터 1999년 12월사이의 4년간기간을 분석대상기간으로 삼아 설명변수에 12개월의 시차를 두어 Granger Causality Test를 실행하였다. 그러나 여기서도 첫 번째에서와 같이 4년간의 분석기간을 어떻게 세분화키느냐에 따라 선후행성 결과는 얼마든지 뒤바뀔 수 있을 뿐 아니라 설명변수에 12개월 대신 시차를 어떻게 두느냐에 따라 선후행성 결과는 전혀 달리 나타날 수 있다.  이러한 사항들을 위의 IV부문에서 <표 3>과 <표 4>는 확연히 보여주고 있다. 특히 IMF사태 이후 시시각각으로 변하던 불균형상태에서 4년간의 세월이 마치 변하지 않는 ceteris paribus 조건하의 정태적 균형상태에서 경제변수들간에 상관관계가 이루어졌다는 가정하의 방법론은 IMF사태의 본질을 이해하거나 그 영향을 파악하는데 별 도움이 안될 뿐더러 오해의 소지를 불러일으킬 수도 있을 것이다.

특히, 이들이 선정한 분석대상기간이나 설명변수의 시차를 비롯한 연구방법론에 대해 설령, 대다수 연구자들의 동감과 통계치의 신빙성을 확보한 경우에도, 이들의 주장대로 오로지 국가신용등급의 변화가 기업 도산예상확률 변화 추이를 잘 반영하고 또한 국제신용평가기관의 등급하향 조정이 기업도산확률에 후행했다는 사실만으로 □등급하향조정뉴스가 국가신용위기를 초래한다는 속설은 오해□라는 결론은 다음과 같은 이유에서 논리전개상 오류를 범했다고 볼 수 있다.

첫째, 국가신용등급이 기업도산예상확률 변화를 잘 반영하고 또한 이에 후행한다는 통계적 결과는 국가등급의 하향조정뉴스가 국가신용위기를 초래한다는 속설에 대한 긍정적이거나 부정적인 결론도출을 위한 충분조건도 아니고 필요조건도 될 수 없기 때문이다. 즉 이들이 결론의 도출을 위해 제시한 미시적 분석상의 통계적 증거는 국가신용위기라는 거시적 변수와는 전혀 별개의 문제이라는 것이다.

둘째, 위에서 언급되었듯이, 한국 IMF사태 당시의 상황은 전형적인 ceteris paribus 조건들이 모두 파괴되어버린 상태하의 극심한 불균형상태이었다. 이러한 상황에서는 전쟁이나 천재지변 등의 돌발적인 변수들도 하나의 국가를 국가적 신용위기상태로 몰아넣을 수 있을 것이다. 한국 IMF사태 당시, 한국이 처했던 국가적 신용위기상태의 본질에 있어, 국내 금융기관들의 단기 외화차입 및 무분별한 해외투자 등에 기인했건 또는 암흑속에 가려진 국제적인 외부세력에 의한 급속한 외화유출에 기인했건 상관없이, 그것은 궁극적으로 국가 수준의 외환유동성 상실이 문제의 근원이자 IMF사태의 발단이었다는 사실이 간과돼서는 안될 것으로 판단되기 때문이다.

VI.  결론

본 논문에서는 특히 IMF체제가 한국 기업들의 도산확률에 미친 영향을 분석하기 위해  Crosbie & Bohn(2001),  Jarrow & Deventer (1999)  등이 개발한 옵션모형을 이용하였다. 이를 통해 IMF체제를 전후하여 한국 증권거래소에 상장된 전체 기업을 대상으로 IMF사태가 이들의 부실확률에 미친 영향에 초점을 맞추어 분석하였다.  본 논문의 연구결과는 다음과 같이 정리될 수 있다.

첫째, IMF체제 이전 1997년 우리 나라 상장기업들은 평균적으로 도산확률이 대체로 매우 낮은 건전한 기업들이었던 것으로 나타났다. 단순히 기업의 도산예상확률이란 제한된 관점에서 본다면, 적어도 외견상으론 한국 기업들의 부실징후 등의 문제점들이 1998년 IMF체제 이전에는 전혀 표출되지 않았다. 이와 같은 당시의 한국 기업들의 현황을 반영하듯 Moodys를 비롯한 유수 국제신용평가사들은 모두 우리 나라 기업들의 건전성이나 성장성에 칭찬을 아끼지 않았으며 IMF사태 발발 바로 직전까지도 한국의 국가신용도에 투자적격 등급인 A+등급을 부여했었다. 이 같은 사실을 감안한다면 IMF체제의 도래는, 그 원인과 상관없이, 과히 역설적인 결과이었다고 사료된다.

둘째, 본 연구결과에 나타났듯이 IMF사태 이전에는 대체로 한국 기업들의 부실징후가 평균적으로 매우 낮았었다는 사실을 감안한다면, IMF사태 당시 한국을 국가부도위기 일보직전의 상태로 치몰았던 근본적인 원인은 사태발발 직전까지 대선정국과 식물정부의 정책부재속에서 지속적으로 누적되었던 무역적자와 국제 핫머니의 해외유출에 의해 거의 고갈되어버린 외환보유고에 기인했다고 추론될 수밖에 없을 것이다.  회귀분석결과는 이를 뒷받침 해주고 있다. IMF체제 이전 외환보유고는 도산확률에 반대방향으로 부정적인 영향을 주었던 것으로 나타났기 때문이다. 즉 외환보유고가 낮아지면 도산확률은 높아지는 것으로 나타났다. 외환보유고가 100% 하락(상승)하면 한국 상장기업들의 평균도산확률은 57%정도 높아지는(낮아지는) 것으로, 즉 기업들의 도산확률이 확대(축소)되는 것으로 나타났다.  따라서 IMF사태 당시 한국을 국가부도위기 일보직전의 상태로 치몰았던 근본적인 원인은 사태발발 직전까지 지속적으로 누적되었던 무역적자와 국제 핫머니의 해외유출에 의해 거의 고갈되어 갔던 외환보유고에 기인한 것으로 볼 수 있을 것이다.

따라서 1997년 말 우리 나라 중앙은행의 외환유동성 결핍문제나 이로 인한 IMF체제의 도래와 같은 국가경제적 차원의 문제는 개별 기업 각자가 처했던 Microeconomic 수준의 문제와는 하등의 상관성이 없는 순전히 Macro 수준에서 별도의 문제이었던 것으로 결론지을 수 있을 것이다.  특히, 동남아 국가들을 휩쓸던 1997년도 외환위기에도 불구하고, 한국의 경우 상장기업들의 도산예상확률은 실제로 꾸준히 하락하였다. 이러한 이유에서 적어도 한국의 경우에는 IMF사태의 발발원인을 당시 한국 기업들의 부실상태에 초점을 맞추어야 한다는 주장은 불합리한 것으로 판단된다.

더욱이 IMF체제 이후에도 한국 기업들의 도산확률 확대의 원인이, 한국 기업들에게도 내부적으로 전혀 문제가 없었던 것은 물론 아니지만, 한국 기업들의 근본적인 취약성에 기인했다는 주장은 성립될 수 없다고 본다. 당시 IMF체제가 한국에 강요했던 고금리 처방은 대부분의 기업들에게 직격탄을 날리며, 이들의 기업건전성과는 아무 상관없이, 순식간에 이들을 위기상황으로 내몰았기 때문이다. 또한 IMF체제에서의 고금리 정책이 장기적으로는 한국 기업들의 체질강화에 기여했을 가능성은 충분히 이해되는 부문이지만, 당시의 고금리 처방은 곧이어 물가와 환율을 비롯해 경제 전반에 미친 부정적 영향을 초래하였고, 궁극적으로 기업들의 도산예상확률을 더욱 확대시켜놓는 결과만을 가져왔기 때문이다.

셋째, 1998년 1월 IMF체제가 시작되면서부터 외환보유고는 곧 바로 향상되기 시작하였으나 도산확률은 이와 상관없이 오히려 폭발적으로 악화되었다. 회귀분석결과에 의하면, IMF사태 직후 1998년 1년 동안은 외환보유고가 도산확률에 같은 방향으로 영향을 주었던 것으로 나타났다. 더욱 놀라운 사실은 IMF사태 직후에는 외환보유고의 탄력도(Translog의 계수값)가 1을 상회했다는 점이다. 그 결과 1997년 12월을 고비로 그 후부터 외환보유고는 곧 이어 향상되기 시작하였으나 도산확률은 이와는 상관없이 오히려 폭발적으로 악화되었다. 이러한 결과는 물론 이론적으로 쉽게 이해되지 않을 수도 있겠지만, 이것은 IMF사태 이후 발생한 기업도산의 도미노현상이 외환보유고변수만으로 설명될 없다는 사실을 입증하고 있다. 따라서 회귀분석결과는 IMF체제 이후 1998년도 연쇄적인 기업도산이 IMF의 고금리 정책과 외환변수 이외의 다른 변수들에 의해 설명되어야 한다는 점을 시사하고 있다.

그럼에도 불구하고,  IMF사태 발발 직전까지도 국내 신용평가기관은 물론, 세계 유수 신용평가기관들조차, 이유가 무엇이었던간에, 이와 같이 곧 이어 전개될 상황을 전혀 감지하거나 예측하지 못했다.  아직도 수많은 한국인들의 뇌리에서 지워지지 않는 악몽은, 이들 국제신용평가기관들이  IMF사태 직후 사상 초유의 잦은 빈도수와 경쟁적으로 빠른 속도로 신흥 공업국가 중 최상의  평가등급을 유지해왔던 한국의 신용평가등급을 단숨에 국가부도직전 등급인 B등급으로 추락시켜 놓았다는 점이다. 한국의 IMF사태의 경험에서 볼 때, 한국의 국내 신용평가기관을 포함하여 Moodys 및 Standard & Poors 등과 같은 세계적인 신용평가기관들은 결국 자신들이 부여하는 평가등급이나 부실예측능력에 의구심만 남겨놓은 결과를 자초했다고 볼 수밖에 없을 것이다.

넷째, IMF사태 이전 우리 나라 대형기업들은 우량기업에 비해서는 물론, 오히려 소형기업들보다도 부실했던 것으로 드러났다. 대형기업들의 경우, 이들의 부채상환 등의 자구노력을 비롯해, 구조조정노력 및 퇴출 등에 힘입어 도산확률이 적어도 수치상으로는 의외로 빠른 속도로 IMF체제 이전 수준으로 회복되었던 것으로 나타났다.  1998년도의 도산확률의 급격한 증가를 IMF체제를 전후한 수년간의 장기적 관점에서 본다면, 적어도 대형기업들의 경우, 당시의 현상은 근본적으로 IMF충격이 초래한 일시적인 Overshooting Effect 현상이었던 것으로 나타났다.  이와는 대조적으로, 소형기업들의 경우 IMF체제 이후 극도로 악화된 이들의 경영상태를 반영하듯, 지속적으로 향상되던 외환보유고에도 불구하고, 이들의 도산확률은 계속 치솟았으며 드디어 2000년도에는 60%를 상회하게 되었다. 즉 평균적으로 보았을 때 한국의 소형기업들은 60%이상의 도산확률이란 엄청난 위험부담을 떠 안게 되었다.  본 논문의 결과에 의하면, 적어도 2000년도 한국에서는 소형기업들의 도산확률이 대형기업들에 비해 10배 정도 높은 것으로 나타났으며, 결국 IMF사태는 한국의 소형기업들을 IMF충격의 희생양으로 만들어버린 결과를 초래하였다.

다섯째, 50개 최우량 기업들의 경우, IMF체제 이전 기업의 건전성을 도산예상확률이란 제한된 관점에서 본다면, 도산예상확률이 1% 수준에도 미달하는 매우 건전한 기업들이었다. 그럼에도 불구하고 IMF사태 이후 이들의 도산확률이 잠시나마 10%대를 상회하는 삼류 기업들로 추락하였다. 그러나  단지 이들의 경우에는 어떤 특정 업종이나 기업군과는 달리 불과 몇 달만에 회복세를 보이기 시작했던 것으로 나타났다. 그리고 2000년대에는 도산확률이 거의 없는 매우 건전한 기업들로 완전히 회복된 것으로 나타났다.  IMF사태의 영향을 IMF체제를 전후한 수년간의 장기적 관점에서 볼 때, 특히 우량기업들의 경우, IMF사태 직후의 현상은 근본적으로 IMF충격이 초래한 매우 일시적인 Overshooting Effect 현상으로 볼 수밖에 없을 것이다.  더욱이, 불량기업들로 분류되었던 관리종목기업군의 경우에도 IMF사태 이전에는 평균도산확률이 10%대를 넘지 않았었다. 그러나 IMF사태 직후부터 이들의 도산확률은 폭발적으로 상승하며 불과 1년 사이에 60%를 상회하게 되었다. 이러한 상황은 그후에도 지속적으로 악화되어 2000년 말에 이르러서는 거의 모든 관리종목기업들의 도산확률이 90%를 웃돌며 퇴출 일보직전의 한계기업들로 추락한 것으로 표출되었다.

여섯째, 논문에서는 IMF사태를 발생시킨 요인보다는 IMF사태가 도산예상확률에 미친 영향에 분석의 초점을 두었다.그럼에도 불구하고 본 논문의 결과에 의하면, 한국의 부실 대형기업들은 IMF사태를 초래한 중요한 국내요인으로 지목되었다. 물론, 이들 기업의 취약성이,  IMF사태 발발과 관계없이, 필연적으로 한국경제발전에 거대한 걸림돌로 작동될 것은 시간문제이었을지도 모른다. 단지, 이들의 역사적 배경에 부패한 정치권과 정경유착이 항상 배후의 중심부를 차지하고 있었다는 사실이 궁극적으로 이들 기업과 한국 경제의 중요한 부실요인으로 작용했다는 점을 간과해서는 안될 것으로 생각된다. 부실 대형기업들이 IMF사태를 초래한 국내요인 중 하나로 작용한 이상, 정치권은 부실 대형기업들을 실제로 기업도산으로 몰아 넣은 허점 투성이의 만신창이 제도를 방치하고 양적 팽창에만 몰두하였던 부실 대형기업들을 정경유착의 대표적인 부패구조의 상징물로 만들어 놓은 장본인이란 점에서, 정치권이야말로 간접적으로나마 IMF사태를 초래한 가장 근원적인 원인제공자라는 결론을 유추해볼 수 있는 여지가 충분하다고 판단되기 때문이다.

마지막으로, 세계경제가 올해 하반기 이후에는 완만한 회복세를 보일 것으로 예상되고 있지만, 2002년 벽두부터 아르헨티나뿐만 아니라 브라질을 비롯해 말레이시아, 인도네시아 등, 특히 외채가 많고 금융시스템이 취약한 여러 나라에서는, 또다시 외환위기 의 재연가능성을 우려하며 이를 경계하는 목소리가 지구촌 곳곳에서 흘러나오고 있는 실정이다.  한국의 경우 IMF사태가 발생한지 4년이 지난 지금, 한국 경제는 회복세를 보이고 있지만, 아직도 이 같은 국민적 우려의 중심에는 여전히 □반성할 줄 모르는 정치권□이 자리잡고 있기 때문일 것이다. 또한 과거 □나사빠진 사회□라는 당시의 우리 자화상이 재현되지나 않을까 우려되기 때문일 것이다. 더욱이 대선정국이 또다시 찾아온 지금, IMF사태 바로 직전 1997년 11월 IMF 구제금융협상이 공공연히 진행되고 있던 과정에서도 선거를 한달 앞둔 상태에서 투표수의 득실계산만을 위한 정치논리를 앞세워, 한국 정부가 마지막 묘안으로 내놓았던 □금융개혁법안□조차 정치권은 이를 무참히 무산시키며 국민적 통탄을 자아냈던 기억을 우리의 뇌리에서 지워버릴 수 없기 때문일 것이다.  특히 IMF사태 당시 김영삼정부의 개혁, 민주화, 세계화, 국제화 등이 모두 뒤범벅이 되어 버린 정치이념과 정치적 순환주기 말기의 레임덕 상태에서 사회전반에 걸쳐 만연되어 있었던 극단적인 집단이기주의나 정권말기의 전형적인 줄서기와 고질적인 복지부동으로 눈치행정에 능숙한 한국 관료집단이 혹시나 김대중정권하에서도 또다시 국가위기관리에 소홀하지 않을까 우려되기 때문일 것이다. 지금과 같이 급변하고 있는 세계경제와 한국호 주변에는 IMF사태 당시와 같은 국가적 위기상황의 돌발가능성이 지금도 상존하고 있어 언제라도 예고없이 또다시 찾아올 수 있는 현실이건만, 아직도 우리 나라 재벌기업들의 과다한 부채비율 수준이나 낙후된 금융시스템을 비롯해 금융위험관리전문가의 부재 및 국가권력층 핵심부에서마저 만성화되어버린 부정부패는 많은 국민들의 우려를 자아내기 때문일 것이다.

한국 상장기업들의 도산예상확률을 확대시켜놓은 IMF사태의 원인에 대한 논의는 다른 기회에 심층적으로 다루겠지만, 한국 내부적 요인으로는 상장기업들의 미시적 요인을 비롯해 정치, 경제, 사회적 거시적 요인 등 국내 요인을 들 수 있고, 한국 외부적 요인으로는 국제금융변수 및 국제관계상의 Black Box 등을 들 수 있을 것이다, 이것들이 한국 경제발전사적 관점에서 볼 때 중대한 과제임에는 이론의 여지가 없을 것이나 여기서는 이를 지면관계상 전혀 다루지 못하고 향후 연구과제로 미루는 아쉬움을 남겨 놓았다. 그러나 IMF사태로부터 의미있는 국가적 교훈을 얻기 위해선 특히 한국의 정치권이 당시 어떤 역할을 했으며 어떤 변수로 작용했는지 등에 대한 여러 가지 중요한 질문들이 심층 분석을 통해 체계적으로 규명되어야 할 것으로 사료된다.  다른 한편으론, 한국의 IMF사태가 문명의 새로운 전환점과 세계 경제구도의 재편성과정에서 발생했다는 사실이 우연이 아니었다면, 풍문으로만 떠돌던 외부적 Black Box 요인의 실제 존재여부와 이것의 실체가 과연 무엇이었고 이것이 어떻게 작용했는지에 대한 연구도 수반되어야 할 것으로 사료된다.  한국 경제사에 또다시 IMF사태와 같은 엄청난 국가적 재앙의 발생을 미연에 예방한다는 측면에서 볼 때,  IMF사태 발생원인의 본질에 대한 논의를 비롯해 본 연구에서 다루지 못했던 여러 가지 사항들은 향후 심층연구를 통해 다양한 측면에서 체계적으로 분석되어야 할 것으로 사료된다.

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