일본기업의 자금제약에 관한 분석

(일본제조업 492사의 실증분석)

강 철구

Ⅰ. 서론

신고전파이후 거의 모든 설비투자이론은, 자금조달시장에 정보의 비대칭성(asymmetric information)이 존재하지 않는다고 가정하기 때문에, 자금조달구조 문제에 대해서는 MM（Modigliani-Miller）이론이 전제가 되어 왔다. 이에 따르면 자금조달은 대부(貸付)시장, 사채(社債)시장, 주식시장등, 어느시장에서 조달하여도 자본코스트는 일정하다. 그러므로 설비투자결정에 있어서 자금조달 문제를 고려할 필요가 없으며, 토빈의 q이론에서는 투자환경에 관한 포괄적인 정보가 변수 q에 모두 집약되어 있기 때문에, 이는 설비투자행동을 설명하기 위한 충분통계량이 된다. 따라서 실증분석에 있어서도 토빈의 q이외에 기업의 투자에 대한 의사결정에 있어 다른 설명변수를 포함할 필요가 없다. 그러나 q이론에 관한 계량분석에 있어서는, 이론적으로는 충분통계량임에도 불구하고 실증상의 결과는 그렇지 않으며, 오히려 q이외의 현금흐름(cash flow)등 자금조달변수를 설명변수로 첨가하면, 그들 변수의 계수가 유의하게 제로와 다른 한편, q자체의 설명력은 저하하는 경우가 많았다. 그것은 내부자금과 외부자금의 조달코스트가 다르다고 하는 자본시장의 불완전성등의 문제와 관련되어 있다는 것을 시사하는 것으로서, 이렇게 되면 신고전파투자이론이 입각한　MM명제가 성립되지 않게 되고,　오히려 내부자금량과 같은 변수가 설비투자활동에 영향을 끼칠 가능성을 나타내고 있다.

이와 같은 흐름에서, 토빈의 q이외에 내부자금량과 같은 변수가 설비투자에 영향을 끼치는가 아닌가를 검증하는 실증분석이 Fazzari, Hubbard and Petersen（1988）（이하, F-H-P）를 시작으로, 80년대 후반부터 증가하기 시작하였다.　F-H-P이후, 자금제약에 관한 거의 모든 실증연구는 토빈의 q형 투자함수를 기본으로, 자금제약을 표현하는 변수로서 현금흐름이 도입되었고 현금흐름을 투자기업이 제약을 받는 내부자금으로 취급하고 있다.

그 외, Hoshi, Kashyap and Scharfstein（1991）（이하, H-K-S）는 일본의 기업집단에 속한 기업（계열기업:메인뱅크와 관계가 깊은 기업121사）와 정보의 비대칭성이 있다고 생각되는 기업（독립계기업:제조업24사）과의 사이에서, 투자의 내부자금에 대한 민감도 (sensitivity) 를 추정하여 비교하였다. 그 결과, 계열기업은 독립계기업과 달리 투자에 대한 의사결정이 현금흐름에 의해 제약되지 않다는 것을 실증적으로 증명하였다. 한편, 정보의 비대칭성 문제가 심각하다고 생각되는 독립계기업의 투자는 현금흐름에 영향을 받는다는 결과를 얻었다. 이후, 몇가지 예외를 제외하고 F-H-P의 어프로치를 채용한 많은 연구에서는, 정보의 비대칭성이나 대리인문제(agency cost)가 심각하다고 여기는 기업그룹에 있어서는, 투자의 내부자금에 대한 강한 민감도가 검출되었다.

그러나 Kaplan and Zingales（1997）는, 투자의 현금흐름에 대한 민감도가 높은 것이 반드시 자금제약이 강하기 때문이 아니라는 것을 이론적, 실증적으로 증명하였고, F-H-P등의 해석에 의문을 던졌다. 즉, F-H-P가 주장한 투자와 현금흐름과의 사이에 강한 상관관계가 있다고 판단되는 저배당(低配當)기업 (49사：F-H-P가 분류한 class1에 속한 기업）을 더욱 상세하게 분석한 결과, 실제로는 자금제약을 받지 않은 그룹이 존재하고 있다는 것을 알았다. 이와 같은 결과로부터, 적어도 설비투자의 내부자금민감도가 높다는 이유로 자금제약에 대한 강약의 기준으로 삼는것에 의문을 던진 것이다.

이 후로도 많은 논쟁은 있었지만, Clearly (1999), Hayashi（2000）등이 Kaplan and Zingales（1997）를 지지하는 연구결과를 발표하였고, Erickson and Whited（2000）는 설비투자와 자금제약의 문제를 토빈의 평균ｑ가 아닌 한계ｑ를 이용하여 검토한 결과, F-H-P의 결과에 의문을 던지게 되었다. 즉, 그들은 설비투자함수의 설명변수로서 토빈의ｑ가 아닌, 보다 이론과 정합적이라고 생각되는 한계ｑ를 이용하여 ｑ의 측정오차를 고려한 새로운 추정방법을 이용하였더니, 현금흐름의 유의성이 감소하는 것을 알았다. 이러한 흐름속에 Cummins, Hassett and Oliner(1999), (이하, C-H-O) 는, 지금까지의 토빈의 ｑ나 현금흐름을 설명변수로 한 많은 연구결과가 주장하고 있는 유동성제약의 검증방법에 의문을 던졌다.

그러나, 자금조달과 설비투자에 관한 많은 신고전파투자모델 실증분석에서 아직도 q이론을 사용하고 있는 것은, q이론이 직접적인 어필이 강하고, 이론적기초가 튼튼하기 때문이며, 추정에러를 제거하면 보다 좋은 설명변수가 된다고 믿기 때문이다.

본 논문의 기본적인 방법론은 C-H-O에서 사용된 모형을 기본으로 하고 있다. 설비투자행동에 대해서 토빈의 ｑ이론과 Real Q를 이용한 분석결과가 유의한 것인가, 또는 그런 결과가 나왔다면, 그것은 무엇을 의미하고 C-H-O의 분석과 어떻게 다른가에 대해서 해석을 한다. 즉, 증권분석가의 수익예상에 착목한 Real Q모델의 방법에 따라서, 일본의 제조업을 대상으로 회사사계보(會社四季報)에 개제된 수익예상으로부터 한계ｑ를 작성하였다.

Real Q에 관한 특징은 종래의 평균ｑ, 한계ｑ의 흐름에 흥미깊은 시점을 제공한다고 할 수 있겠다. 여기에서 사용되는 Real Q모델은 현시점에서 입수가능한 정보로부터 구축할 수 있는 한계q로서는 最上이라고 생각된다. 또한 일본기업이 행하는 설비투자를 이론 ∙ 실증 양면에서 분석하여, 이를 통해 설비투자이론의 체계적인 연구와 일본의 경제, 특히 제조업에 있어서의 설비투자와 자금제약의 모습을 논하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 우선 제Ⅱ장에서는 C-H-O의 연구를 간략하게 소개한다. 제 Ⅲ장에서는 설비투자함수의 정식화에 대해서 언급한다. 제Ⅳ장에서는 일본에 있어서의 토빈의 ｑ, 또는 Real Q모델을 측정하기 위해 필요한 데이터작성과 그 결과를 검토한다. 마지막으로 제Ⅴ장에서는 분석결과를 요약하고 결론을 맺는다.

<그림> 유동성제약에 관한 선행연구

F-H-P：Fazzari, Hubbard and Petersen(1988), H-K-S：Hoshi, Kashyap and Scharfstein(1991), C-H-O：Cummins, Hassett and Oliner(1999), E-W：Erickson and Whited(2000)를 나타낸다.

F-H-P(1988), H-K-S(1991)

투자에 대한 내부자금민감도

투자에 대한 내부자금민감도

현금흐름을 이용하여 투자의 내부자금민감도를 추정

이의제기

Kaplan and Zingales (1997), Cleary(1999)

C-H-O(1999), E-W(2000), Hayashi(2000)

C-H-O(1999)

본논문의  분석대상

(필자 작성)

Ⅱ．C-H-O의 연구

C-H-O의 연구는 토빈의 ｑ나 현금흐름을 설명변수로 한 많은 연구결과가 주장하는 것처럼, 지금까지의 유동성제약의 검증방법에 의문을 갖게 되었다. 종래의 주가(株價)데이터를 이용한 토빈의 q의 퍼포먼스가 바람직하지 못했고, 또한 개선의 여지가 있다고 판단하여, 토빈의 ｑ에 대한 신뢰성에 의문을 갖고, 이에 대한 대체변수로서, 미국의 증권분석가에 의한 기업수익 예상치를 이용하여 새로운 지표로서의 한계ｑ를 이용자는 제안을 하였다. 그리고 그것을 Real Q라고 불렀다.

측정은 2가지 방법으로 다음과 같다. 첫째, 지금까지의 연구와 같은 방법으로 평균q를 이용한 것이고, 또 한가지는 미국의 증권분석가에 의한 기업수익예상치를 이용하여 Real q라고 불리우는 새로운 지표를 이용하는 것이다.

C-H-O에 의한 설비투자함수의 측정결과를 요약하면, Real q의 계수는 유의성이 상당히 높으며, 이는 Real q에 들어가 있는 기대수익이 투자에 대해 유용한 정보를 제공하고 있는 것을 나타낸다. 또한 Real Q에서 펀더멘털을 조정하면, 현금흐름계수는 상당히 작으며, 통계적으로도 유의하지 않았다. 종래의 연구에서는 현금흐름이 토빈의 q에서는 파악할 수 없었던 펀더멘털을 설명하고 있을 가능성이 높고, 현금흐름이 유의하다고 하였지만, 그것이 그대로 내부자금제약의 존재를 의미하고 있다고는 보지 않는다는 결론이 내려졌다. 그리고 설비투자의 펀더멘털로서 설명력이 있는 것은 Real Q이지, 토빈의 q가 아니라는 것이 밝혀졌다.

Ⅲ. 설비투자함수의 정식화

설비투자함수의 실증분석에 이용되는 주된 모델로서는, 가속도원리, 스톡조정원리, 신고전파투자이론, q이론등을 들 수 있다. 토빈의 q이론은, 주식시장이 투자를 일으키는 장래수익의 할인현재가치를 평가해준다는 가정하에, 주가(株價)로 대표되는 기업의 시장가치와 자본의 재조달가격의 비율이라고 하는 비교적 간단하게 관찰할 수 있는 변수를 사용하여 투자를 설명하려고 한 것이다. 본 논문에서는 기업의 설비투자행동을 분석하기위한 기본 모델을 아래와 같이 정리한다.

기본모델은 Hubbard (1998)에서 인용하였다.

(1)

여기에서 π 는 이윤함수, K 는 실질자본스톡, C 는 조정비용함수, ω 는 조정비용함수의 외부쇼크,     I 는 실질설비투자량, p 는 투자재가격등을 나타낸다.

또한, 이하와 같은 자본스톡(K )의 동학방정식이 추가된다.

(2)

여기에서 δ 는 감가상각률이다.

기업은（２）식의 제약하에 （１）식을 최대화하도록 설비투자를 결정한다. 여기에서 설비투자에 관한 일차조건(first-order condition)은 이하와 같다.

(3)

(３)식에 있어 ｑ는 자본의 shadow price이다. 자본의 shadow price가 동학적으로 채워야 할 필요조건을 고려하면, 최종적으로 이하와 같은 형태의 ｑ를 구할 수 가 있다.

(4)

이 식으로부터 q는 신투자(新投資)로부터 얻은 한계이익의 현재할인가치로서 정의된다. 여기에서 이하와 같이 조정비용함수를 정의한다.

(5)

(5)식을 I에 관해서 편미분하고 (3)식을 대입하면,

(6)

이러한 과정을 거쳐 다음과 같은 식을 얻는다.

(7)

(8)

단 b=1/α, Qit=qit - pt 이며 (7)식과 (8)식은 한계q, 또는 평균q에 근거한 투자함수의 기본모델이다.

한편, 본 논문의 검증에는 Real Q를 시작으로 토빈의 q와 그 외, 투자에 유의한 영향을 끼친다고 생각되는 펀더멘털의 대리변수에 첨가하여, 현금흐름이 설비투자에 추가적인 영향을 끼쳤나 그렇지 않은가를 추정하기 위해, 기본모델인 (7)식과 (8)식을 확장한 (9)식을 기본투자함수로 생각한다.

(9)

여기에서 I / K 는 설비투자율이며, 이는 (설비투자/자본스톡)으로 계산한다.  X 는 다음과 같이, 토빈의 평균ｑ(avq)、Real Q (rq)、Long Run Real Q (lrq)、βECF (becf)등의 변수를 나타낸다. 이러한 변수의 괄호에 있는 것들은  <표２>부터 <표６>까지, 그리고 부록에 표시된 각각의 변수를 나타내는 기호로서 사용한다. 또한 CF 는 현금흐름을, 는 오차항을 나타낸다.

Ⅳ. 일본 제조업에 관한 Real Q모델의 추정

1. 데이터작성

실증분석에 이용한 표본은 일본의 제조업 492社를 대상으로 하였고, 추정기간은 일본의 자산가격이 상승하기 시작한 1985년부터 1998년(14년간)에 걸쳐 연속성을 갖는 패널데이터를 사용하였다. 데이터는 표본기간중인 1985년부터  1998년에 이르기까지 도산, 또는 흡수, 합병을 하지 않은 제조업이다. 단, 자본스톡의 추정치가 초기치(初期値)에 의존하지 않도록 하기 위해 표본으로부터 최초 4년간의 데이터를 삭제하였기 때문에, 실제 추정기간은 1989-1998년이 된다.

실증분석에 있어서는 TSP통계프로그램을 사용하였다. 추정방법은 일반화적률추정법(이하 GMM)을 이용하여, 일본제조업의 투자에 대한 내부 현금흐름의 역할을 분석하고, 각각의 투자행동에 대한 정합성, 유의성을 검토하였다. 또한, 모델식에 대해서는 1차 차분모형을 사용하였고 기업더미(firm dummy)는 제거하였다. 그러나 Real Q의 구축에 있어서는 미국의 경우와 달리, 일본에서는 數次年에 걸친 기업수익의 예상치데이터를 구하기가 어렵기 때문에, 기본적인 데이터베이스로서 일본에서 발행하는 『會社四季報』의 재무데이터 가운데, 1년후 수익예상치와 2년후 수익예상치에 관한 데이터를 이용하였다. 그 외, 필요한 데이터는 『日經NEEDS』에서 인용하였다.

표준적계량분석소프트이다. TSP에 관한 대표적인 일본어 참고문헌으로 和合 肇 ∙伴金美（1995）이 있다.

구체적으로는 대기업과 중견기업으로 분류하여 추정하였고, 또한 업종을 기계계산업과 소재계산업으로 분류하였다. 그 결과, 이용샘플은 대기업이 246사, 중견기업이 246사, 소재계산업이 219사(그 중, 화학73사, 철강59사, 비철금속29사, 섬유28사, 그 외 30사), 기계계산업은 273사 (그 중, 전기85사, 기계98사, 운송기기47사, 그 외43사), 총 합계 492사이다.

한편 기업을 기계계와 소재계로 분류한 것은, 양산업간에 생산기술이나 시장구조의 차이를 인정하기 때문이다. 이하 설비투자함수를 추정하는데 있어, 실제 어떠한 변수를 사용하였는가, 데이터작성순서에 대해서 논하기로 한다.

(1) 자본스톡

자본스톡은, 초기시점인 1985년을 벤치마크(bench mark)로 하는 恒久棚御法(Perpetual  Inventory Method)에 근거하여 작성하였다. 여기에서 각 명목투자액은 유형고정자산의 증가액에 감가상각액을 추가한 것으로서 계산할 수 있는데, 이것을 실질화하기 위해서, 투자재디플레이터 (Pi) 로 나누어 실질투자액으로 하였다. 자본스톡의 벤치마크나, 실질설비투자액, 상각률을 구하게 되면, 다음식에 따라서 실질치의 자본스톡을 계산할 수 있다.

여기에서, 는 기업 i 의 t 期 실질자본스톡, 는 기업i 의 t 期 실질설비투자액이며, 는 상각률을 나타낸다.

또한 모델의 독립변수와 종속변수 모두에 대해, 표본평균을 중심으로 상한＋３, 하한－３, 즉 ＋３＊표본표준편차의 범위를 넘는 표본은 과거의 문헌에 따라 이상치(異常値)로서 제거하였다. 그 결과, 당기(當期), 또는 전기(前期)의 데이터가 이상치일 경우에는 상당수의 표본을 잃게 되어, 부록에 나와 있는 각각의 표의 표본수가 다르다.

(2)  : 토지스톡

지가(地價)의 기본이 되는 데이터는 『市街地價格指數』（일본부동산연구소）의 6대도시를 포함한 전국시가토지지수를 이용하여, 토지의 실질치(實質値)를 구하였다. 토지스톡은 다음과 같다.

(10)

(11)

(12)

여기에서 는  순토지투자액이며,  는 t 期토지스톡이고, 는  t 期토지증가액,  는 t 期 토지감소액,  는  실질 순토지투자액,   는 t 期토지가격을 각각 나타낸다.

(3) (節稅효과) : 당기(當期)의 투자1단위에 대해 당기 이후에 발생하는 감가상각에 의해 절약할 수 있는 법인세액의 할인현재가치

투자를 함으로 장래에 걸쳐 절약할 수 있는 법인세의 할인현재가치는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(13)

단, 에서 ≡1이며, 는 t 시점에서 1단위의 투자에 대한 감가상각계획 (s> t) 이다. 여기서 정률법을 가정한다면, 회계상의 상각률을 δt 로서 다음의 관계가 성립한다. 또한,

라고 바꾸어 쓸 수 있기 때문에, 법인세율을 일정하게 상정한 후에 다음과 같은 과정을 거친다.

(14)

한편, 할인률 의 데이터는 <표1>과 같다.

연도	r	연도	r
1985	0.053	1992	0.044
1986	0.049	1993	0.038
1987	0.046	1994	0.037
1988	0.043	1995	0.030
1989	0.047	1996	0.026
1990	0.043	1997	0.024
1991	0.043	1998	0.023

<표１> 할인률 데이터

(4)  : 當期이전에 행해진 투자1단위에 대해 장래발생하는 감가상각에 의해 절약할 수 있는 법인세액의 할인현재가치

At 계산에 필요한 법인세율은   『財政金融統計月報』(大藏省) 에서 인용했다.

단, Hoshi and Kashyap(1990)는 에 관해서 다음과 같은 관계가 성립하는 것을 나타내었다.

(15)

여기에서 Bt 는 이하의 (16)식을 만족한다.

(16)

여기에서 는  감가상각률이며,  n 는 설비투자의  실시시기, t 는 상각시기를 나타낸다.

이러한 (16)식에서,  제1항목 마이너스 제2항목은 t 期 이전에 실시한 설비투자로부터 발생하는 상각 중에 t +1이후에 대해서의 분이다. 제2항목은 t 期 이전의 설비투자로부터 발생한 상각중,  t 期에 상각한 부분, 즉, t 期의 상각액을 나타낸다. 제3항목은 t 期의 설비투자로부터 발생한 t 期 이후의 상각액이다.

(5) δ : 상각률은 1/상각년율로서 계산하였다. 상각년율은 상각대상 유형고정자산을 유형고정자산 감가상각비로 제한 것이다.

(6) CF : 현금흐름은 경상이익과 감가상각비의 합계로서 구하였다.

2. 토빈의 평균q

토빈의 평균q의 산출방법은 小川/北坂(1988)에 근거하여 작성하였다.

본 논문에서 인용한 실증분석 모델은 小川/北坂 (1998) 에서 사용한 세제를 고려한 Q의 정식화를 채용하였다. (pp 211-220).

(17)

여기에서 는 기업가치의 시장평가 를 나타내며,  는 부채총액 ,  는 유동자산, 는 건설가감정, 는 무형고정자산, 는 투자 외 자산, 는 이월 자산, 는 토지스톡을 나타낸다.

V=VP*VS / PP、VP：주가（회계연도내의 최고치와 최저치의 평균치）, VS：발행주식,  PP：생산물가격(기업이 속한 산업에 대응하는 국내도매물가))

단기차입금/장기차입금/사채/할인수표의 시장가치.)

또한, 는 당기이전에 행한 투자1단위에 대해 장래 발생하는 감가상각에 의해 절약할 수 있는 법인세액의 할인현재가치이며, 는 절세효과 (당기의 투자1단위에 대해 당기이후에 발생하는 감가상각에 의해 절약할 수 있는 법인세액의 할인현재가치)를, 는 투자재가격 을 나타낸다.

투자재가격은 『國民所得統計』를 이용하였다. 명목투자액 합계 / 실질투자액의 합계에 의해 계산하였다.

데이터로부터 작성한 평균 q의 움직임은 <그림２>와 <그림３>에 나타나 있다. 제조업 전체, 기계계산업, 소재계산업 모두가 1990년에 정점에 달 한 후, 91년경부터 저하하기 시작해서 97, 98년도에 안정된 곡선을 그리고 있다. 이는 규모별로 분류한 대기업과 중소기업에 있어서도 같은 움직임을 보이고 있다.

<그림2> 산업별 평균q 추이                                <그림3> 규모별 평균 q 추이

3.  Real Q

Real Q의 산출방법은 이하와 같다.

(18)

여기에서,

β : 1/(1+r) : 할인 요인,  는  i 기업의 세금공제후 이익(t +1는 증권분석가에 의한 1년                후 예상치)를 로 제한 값

: i 기업의 세금공제후 이익(t+2는 증권분석가에 의한 2년후 예상치)를 로 제한값

: i 기업의 세금공제후 이익의 장래에 걸친 성장률

Long Run Real Qit  = Real Qit - βECFit                                                                   (19)

Long Run Real Q란, Real Q로부터 단기기대치를 나타내는 증권분석가에 의한 1년후 예상치인 （βECF）를 뺀  변수이며, 장기기대치만으로 투자에 끼치는 영향을 추정할 수 있다.

한편 본 논문에서는, ①증권분석가에 의한 2년후 기업수익의 예상치와 장기성장을 나타내는 Long Run Real Q, ②증권분석가에 의한 1년후 기업수익의 예상치인 βECF를 분리해서, 각각의 변수가 투자에 끼치는 영향을 추정한 것이 C-H-O에서 볼 수 없는 본 논문의 특징이라고 할 수 있다.

데이터로부터 작성된 Real Q의 움직임은 〈그림４〉와 〈그림５〉에 나타나 있다. 또한, 〈그림６〉과 〈그림７〉은 투자비율을 나타내고 있다. 〈그림４〉와 〈그림５〉를 보면, 제조업중에서 소재계산업이 기계계산업보다 투자비율과 Real Q가 낮은 것을 알 수 있으며, 투자비율은 1995년부터 상승으로 바뀌었다. 또한 각 산업 역시 Real Q는 1989년도부터 하강하기 시작하여, 1994년도에 상승으로 전환되었으며, 전체에 걸쳐 투자비율의 움직임과 동일한 움직임이 보인다. 평균q의 경우, 91년도부터 일방적으로 하강해 버려, 투자비율의 모습을 제대로 반영하지 못하고 있다.

〈그림４〉산업별 Real Q                                  〈그림５〉규모별 Real Q

〈그림６〉산업별 투자비율                 　            〈그림７〉규모별 투자비율

4. 기본통계량

〈표2〉는 각 변수의 평균치와 표준편차를 나타내고 있다. 주된 특징은 다음과 같다. 기본통계량으로부터 실질설비투자액을 전기말 실질자본스톡으로 나눈 설비투자비율（ik）의 평균치를 보면, 대기업은 21.35%수준으로, 중견기업의 19.48%보다 높다. 한편 평균ｑ（avq）는, 대기업이 0.0699수준이고 중견기업의 1.3430보다 낮다. 투자비율을 제외하고는 중소기업의 변수가 대기업을 웃돌고 있다. 기계계산업과 소재계산업의 투자비율은 기계계산업이 보다 높으며, 중견기업보다 대기업(기계계, 소재계산업 모두)이 높다. 이러한 비율은 부록의 기본통계량에서도 알 수 있듯이, 제조업에서는

〈표２〉기본통계량 : 1989―98년도 평균치와 표준편차

1) 제조업&기계계산업&소재계산업                                             (   )는 표준편차

	ik	rq	becf	lrq	avq	cfk	No
제조업	0.2043 (0.146)	1.4539 (1.213)	0.2526 (0.225)	1.1975 (1.075)	0.6470 (3.689)	0.3549 (0.260)	4587
기계계 산업	0.2101 (0.157)	1.5452 (1.403)	0.2839 (0.258)	1.2953 (1.202)	0.5964 (3.242)	0.3751 (0.298)	2163
소재계 산업	0.1742 (0.146)	1.3140 (1.011)	0.2247 (0.193)	1.0868 (0.868)	0.6709 (3.302)	0.3326 (0.215)	2361

2) 대기업&중견기업                                                                  (   )는 표준편차

	ik	rq	becf	lrq	avq	cfk	No
대기업	0.2135 (0.130)	1.0718 (0.799)	0.1987 (0.159)	0.8736 (0.672)	-0.0699 (3.232)	0.3424 (0.179)	2196
중견기업	0.1948 (0.172)	1.8407 (1.521)	0.3135 (0.307)	1.5272 (1.313)	1.3430 (3.854)	0.3703 (0.328)	2369

1989년도의 경우 0.2296으로 높은 수준이며, 1992년도까지 상승하여 그 후 급격하게 저하하였으며, 1995년도에는 0.1254까지 떨어졌다.

기계계산업은 1990년도의 0.3079에서 1995년도의 0.1221수준까지 경기순환에 민감하게 반응하여 변동하고 있는 반면, 소재계산업은 1990년도의 0.2487에서 1995년도의 0.1317범위를 완만한 형태로 변동하고 있다. 이러한 현상은 대기업과 중견기업에 대해서도 거의 변하지 않는 결과이다.

5.  설비투자함수의 추정결과

여기에서는 토빈의 ｑ, Real Q, 현금흐름등이 설비투자의 변동에 대해 통계적으로 유의한 설명력을 갖고 있는가를 검증하기 원한다. 만일 이들 변수의 통계적 유의성이 확인이 되고, 특히 Real Q계수가 유의하다면,  C-H-O의 연구결과에서처럼, 일본의 장래수익의 예상치가 설비투자의 변동을 설명하는 것으로서 Real Q가 가치있는 정보를 제공한다는 것이 밝혀질 것이다. 설비투자함수의 추정결과는 <표3>에서부터  <표5>까지, 그리고 부록에 나타나 있다.

한편, 구체적인 조작변수 리스트는 다음과 같다.

ik(-2), ik(-3), cfk(-2), cfk(-3), rq(-2), rq(-3), becf(-2), becf(-3), lrq(-2), lrq(-3), avq(-2), avq(-3).

단, 각 식에 공통으로 사용되는 변수는 ik, cfk뿐이며, 그 외의 펀더멘털 지표에 대해서는 추정식에 따라 사용을 달리 하였다.

<표３>은 제조업 전체의 설비투자함수를 GMM에 의해 추정한 결과를 나타낸 것이다. 일본의 제조업전체를 보면, rq의 유의성은 높고, 이는 펀더멘털을 충분히 반영하고 있다고 평가할 수 있지만, cfk의 경우는 그렇지 않다. 이와 같은 결과로부터 Real Q에 포함되어 있는 기대수익이 투자에 대해 유용한 정보를 제공하고 있다는 것을 나타낸다고 볼 수 있다. 또한 becf, lrq도 유의성이 높은 것을 알 수

변수	(1)	(2)	(3)	(4)
rq	0.1819 (3.104)
becf		0.3574 (2.324)
lrq			0.2085 (3.410)
avq				0.0168 (1.705)
cfk	-0.0291 (-0.202)	-0.0294 (-0.367)	0.2699 (0.551)	0.1148 (2.302)
P-value T.O.R	0.2133 5.317	0.3213 4.722	0.4298 3.828	0.5497 3.049

〈표３〉　제조업전체(4587)에 대한 GMM추정결과 (1989～1998)

제조업전체의 샘플과 〈표4〉의 대기업과 중견기업의 셈플수의 합계가 다른 것은 이상치를 각각 제거한 방법이 다르기 때문이다.

주 : 1.피설명변수는 투자율이다.

2.T.O.R(Test of overidentifying restrictions：과잉식별제약).

3.추정치하의 ( )는 ｔ값(t-value),  year dummy 추정치는 생략하였다.

4.이하의 〈표4〉, 〈표5〉도 위와 같다.

변수	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업
rq	0.2258 (2.245)	0.1015 (2.490)
becf			0.2820 (1.997)	0.2159 (2.456)
lrq					0.2698 (2.218)	0.1092 (1.822)
avq							-0.0016 (-1.183)	0.0274 (2.078)
cfk	0.1675 (1.212)	0.0549 (0.547)	-0.0923 (-0.319)	0.0486 (0.612)	0.1776 (1.482)	0.0924 (1.322)	0.2166 (4.142)	0.1328 (2.328)
P-value T.O.R	0.5704 2.925 (4)	0.6526 2.455 (4)	0.1012 7.749 (4)	0.4327 3.807 (4)	0.6392 2.529 (4)	0.7048 2.168 (4)	0.1010 7.753 (4)	0.2279 5.637 (4)

〈표４〉　대기업(2196)과 중견기업(2369)의  GMM추정결과 (1989～1998)

주 : 〈표３〉의 （주）를 참조할 것

있다. avq계수는 현금흐름보다 작으며(0.0168) 유의하지 않고, 오히려 현금흐름 계수가 avq보다 큰 0.1148이며, 유의하였다. 또한 전체적으로 현금흐름 계수는 상당히 작은 -0.0291~0.2699범위였으며, 통계적으로도 유의하지 않았다.

이상을 요약하면, 펀더멘털을 명확히 측정할 수 있는 한계ｑ를 Real Q로서 구축하였을 때 현금흐름의 유의성이 삭감된다라는 결과는, 현금흐름이 내부자금을 설명하는 것이 아니라, 평균 ｑ가 설명하지 못했던 펀더멘털을 설명한다는 것을 시사하는 것이다. 이것은 종래의 평균q를 이용한 유동성제약에 대해서의 연구에 의문을 던지는 결과이다. 모델전체의 타당성을 나타내는 J통계량에 근거하여 계산된 P-value를 보면 0.2133~0.5497이 되며, 통상의 유의수준에서 귀무가설을 기각할 수 없다.

〈표５〉　기계계산업(2163)과 소재계산업(2361)의 GMM추정결과 (1989～1998)

변수	기계계	소재계	기계계	소재계	기계계	소재계	기계계	소재계
rq	0.1257 (2.187)	0.2424 (2.297)
becf			0.4580 (2.629)	0.1256 (1.793)
lrq					0.0119 (2.088)	0.2679 (2.027)
avq							-0.0089 (-1.229)	0.0232 (1.903)
cfk	-0.1002 (-1.265)	-0.2623 (-1.027)	-0.1038 (-0.941)	0.0985 (0.907)	0.1196 (1.485)	-0.1331 (-0.567)	0.1453 (2.831)	0.1623 (2.254)
P-value T.O.R	0.1651 6.494 (4)	0.8128 1.587 (4)	0.1584 6.602 (4)	0.2931 4.943 (4)	0.1660 6.480 (4)	0.6281 2.592 (4)	0.2427 5.466 (4)	0.2561 5.332 (4)

주 : 〈표３〉의 （주）를 참조할 것

〈표４〉는 제조업을 대기업/중견기업으로 분류하여, 설비투자함수를 GMM에 의해 추정한 결과를 나타낸 것이다. 대기업과 중견기업의 분할기준은 최종연도（1998년도）의 자본스톡의 중간치(median)에 의해 행해졌다. 그 결과, 대기업246사와 중견기업246사를 분할하였다.

대기업의 경우, rq, becf, lrq는 전부의 경우에 유의하며, 펀더멘털을 충분히 설명한다고 평가할 수 있다. 게다가 대기업은 중견기업보다 그 계수치가 크다. 중견기업의 경우, 특히 lrq의 유의성은 약간 부족하며, 그 계수치도 낮다. 이에 따라 투자에 대한 장기예측치보다 단기적 예측치가 유효할 가능성을 엿볼 수 있으며, 설비투자를 단기적인 경기변동에 맞춰, 보다 유난하게 신축시킨다고 예측 할 수 있다.

전체적으로는 투자에 대한 장기적예측치, 또는 단기적예측치가 유효하며, 현금흐름이 유의하지 않다는 결과는 Ｆ-Ｈ-Ｐ의 결과와 대조적이다. 이러한 결과로부터 얻을 수 있는 해답은 어느변수에 대해서도 본 연구의 모델의 추정결과가 C-H-O의 결과와 비교해서 양호하다는 것을 알 수 있다. 또한 중견기업에서는 avq의 유의성은 확인되었지만, 대기업과 같이 cfk와 비교하였을 때 그 계수치는 상당히 낮다. 대기업에서는 avq의 계수가 유의하지 않으며, cfk의 ｔ값이 크다. 이는 avq가 펀더멘털의 대리변수로서 충분히 기능하고 있지 않기 때문에 cfk가 그것을 대체하고 있을 가능성이 시사된다.

p-value는 대기업의 경우 0.1010부터 0.6392, 중견기업의 경우에는 0.2279에서 0.7048의 범위를 표시하고 있다. 즉, 거의 모든 경우, 통상의 유의수준에서는 모델을 기각 할 수 없다는 것을 알게 되었다. 이는 C-H-O에서의 분석결과와 정합적이다.

〈표５〉는 제조업 전체를 기계계산업과 소재계산업으로 분류해서, 설비투자함수를 GMM에 의해 추정된 결과를 표시한 것이다. 일년후 예상치를 나타내는 becf는 특히 기계계산업에서 유의성이 높고, lrq와 비교해서 그 계수치도 크다. 한편, 소재계산업에서는 오히려 장기예상을 대리로 하는 lrq가 becf보다 유의성이 높고, 계수치도 기계계산업과 비교해서 크다. 이는 소재계산업의 설비투자가 보다 장기적인 시점에서 실시되고 있는 것을 시사하는 것이라 할 수 있다. 이것을 보다 엄밀하게 검토하기 위해, becf와 lrq에 관한 설비투자 탄력성을 계산해 보면, 기계계산업의 경우 becf가 0.6189, lrq가 0.1620이며, 소재계산업에서는 becf가 0.0734, lrq가 1.6713이었는데, 이러한 결과는 상기의 추론을 증명하는 결과가 되었다.

〈표6〉 rq、curr、cfk의 설명력 비교

		제조업전체 (4587)	대기업 (2196)	중견기업 (2369)	기계계산업 (2163)	소재계산업 (2361)
rq	계수 t값 p-value T.O.R	0.2081 (4.413) 0.7621 (0.871)	0.1841 (3.877) 0.1798 (4.892)	0.1392 (2.146) 0.5258 (2.231)	0.1515 (2.631) 0.7330 (1.284)	0.2189 (2.794) 0.7987 (1.010)
curr	계수 t값 p-value T.O.R	0.2716 (3.551) 0.4454 (2.669)	0.2003 (4.119) 0.1767 (4.934)	0.1697 (3.363) 0.2593 (4.019)	0.2103 (3.142) 0.6483 (1.649)	0.1516 (2.765) 0.2009 (4.631)
cfk	계수 t값 p-value T.O.R	0.2106 (3.114) 0.4239 (2.798)	0.1920 (4.259) 0.1362 (5.541)	0.1520 (2.633) 0.3670 (3.164)	0.1357 (2.578) 0.7162 (1.354)	0.1738 (2.577) 0.2161 (4.456)

마지막으로, ①Real Q(rq) 가 과연 현재수익률 (curr：영업이익을 전기자본스톡시가인  으로 나눈것) 이 갖고 있는 것 보다 더 많은 장래수익에 관한 정보를 갖고 있는가 아닌가, ②현금흐름（cfk）이 수익률에 관한 정보 이외의 것, 즉 자금제약에 관한 정보를 갖고 있는가 아닌가를 검토할 필요가 있다고 생각한다. 여기에서 간단한 방법이긴 하지만, 설명변수로서 rq, curr, cfk를 각각 단독으로 도입한 투자함수를 추정하고 3개의 변수에 관한 설명력을 비교하였다.

우선, 설명변수로서 rq를 단독도입한 모델과 curr을 단독도입한 모델을 <표６>에 의해 비교하여 보면, 제조업전체, 기계계산업, 소재계산업에서 양자의 계수치와 ｔ값은 거의 일치한다. 더욱이 기업규모별로 보아도 중견기업에서는 양자의 계수치와 ｔ값은 거의 일치한다. 이상, 전체적으로 평가하자면, rq가 갖고 있는 정보량이 curr이 갖고 있는 정보량을 뛰어넘는 것은 없으며, 장래수익률의 예상치인 rq의 상당한 정도가 현재수익률인 curr의 수준에 의존하고 있다는 것을 짐작할 수 있는 결과가 되었다.

다음에, 설명변수로서 cfk를 단독도입한 모델과 curr를 단독도입한 모델을 비교해서, 현금흐름이 갖고 있는 정보량이 현재의 수익률이 갖고 있는 정보량을 뛰어 넘는가 아닌가를 검토한 결과를 보자. 제조업전체, 기계계산업, 소재계산업에서 양자의 계수치와 ｔ값은 거의 일치한다. 그것은 기업규모별로 보아도, 대기업∙중견기업 모두 양자 계수치와 ｔ값이 거의 일치하는 것을 알았다. 그러므로 이상의 간단한 방법을 통해, 현금흐름 (cfk)이 현재 수익률(curr), 나아가서 장래의 수익률(rq)의 대리변수가 될 가능성도 시사한다. 단, 현재의 수익수준이 내부자금량을 결정하는 중요한 요소인 것도 사실이며, 현재의 수익률(curr)중에서도 자금제약에 관한 정보가 들어있다는 것도 부정할 수 없다. 그러나 현금흐름이 순수하게 자금제약에 한정된 정보를 갖고 있다고는 말할 수 없으며, 이것을 자금제약의 변수로서 이용하기에는 한계가 있다고 말하지 않을 수 없다.

여기에서 <표7>에 의해, 會社四季報의 수익예상치의 경향을 알아보자. <표7>에서는 당기의 이익수준을 기준으로 1년후 예상치, 2년후 예상치의 이익이, 각각 증가하는 기업과 감소하는 기업의 비율이 나타나 있다.

1년후 예상치의 수익예상에 대해서, 우선 1985-90년간을 보면, 수익증가를 예상한 기업이 68％임에 비해, 수익감소를 예상한 기업은 32％에 머물렀다. 이 비율을 일본의 버블경제가 붕괴된 후인 1991-98년과 비교해 보면, 수익증가를 예상한 기업의 비율이 1할 미만(61％)감소한 것을 알게 된다. 그러나 버블경제가 붕괴한 후의 심각한 불황을 감안한다면, 마일드하게 감소하고 있다는 것을 알

<표7> 會社四季報의 수익예상의 경향　　　　　　　　　　　　　　　　　（단위 : %)

주)

	85-90년		91-98년		85-98년
	1년후 예상치	2년후 예상치	1년후 예상치	2년후 예상치	1년후 예상치	2년후 예상치
	67.62(+)	82.62(+)	61.44(+)	76.34(+)	63.84(+)	85.54(+)
		7.83(0)		13.23(0)		9.07(0)
		9.55(-)		1043(-)		7.39(-)
	0.30(0)	86.14(+)	0.28(0)	73.49(+)	0.29(0)	79.33(+)
		13.86(0)		26.51(0)		20.67(0)
		0.00(-)		0.00(-)		0.00(-)
	32.66(-)	71.42(+)	38.28(+)	67.78(+)	35.87(-)	71.33(+)
		14.12(0)		13.06(0)		11.35(0)
		14.46(-)		19.16(-)		17.31(-)

당해연도의 이익을 100%로 하였다.

수 있다.

한편 여기에서 주의할 점은, curr를 수익률 개념으로 바꾸자면, 분모인 자본스톡시가의 증가를 웃도는 수익증가가 예상되지 않는 한, 수익률 자체는 증가하지 않는다. 그러므로 수익증가라고 회답한 기업중에는 수익률 베이스에서는 횡적으로 크게 변동하지 않고 있거나, 감소를 염두에 두고 있기 때문에, 수익증가라고 회답한 기업수가 많을 것이라고 생각 할 수 있다. 더욱이, 2년후 예상치의 수익예상에 대해서는 1985-90년대에서도 알 수 있듯이, 1년후 예상치를 수익증가라고 회답한 기업의 83%, 변동이 없을 것이라고 회답한 기업의 86%, 수익감소라고 회답한 기업의 71%가, 2년후 예상치에는 수익증가라고 회답하고 있다. 또한, 버블 붕괴 후에는, 2년치 예상치에 수익호전을 예상한 비율이 버블상승기와 비교해서 감소하고 있지만, 여전히 수익증가에 편향된 것을 알 수 있다.

Ⅴ. 결론

지금까지 살펴본 바와 같이, 본 연구의 목적은 일본경제에 있어서 설비투자와 자금제약간의 관계를 검정하고, 그 경제적 함의를 찾는 것이다.

미국에 있어 C-H-O에 의한 실증결과는, 증권분석가에 의한 기업수익의 예상치로부터 작성된 Real Q를, 펀더멘털을 설명하는 변수로서 설비투자함수에 도입하면, 많은 경우 현금흐름의 유의성이 감소해 버리는 것을 보고하고 있다. 이에 따라 C-H-O는 현금흐름을 내부자금제약변수로서 채용하는 위험성에 대해 주의를 환기하였다.

일본제조업을 대상으로 한 Real Q모델의 실증분석으로부터도 같은 결론을 얻을 수가 있었다. 즉, 설비투자함수를 추정한 결과를 간결하게 요약하면 다음과 같다.

①　평균q의 설명력이 Real Q보다 현저히 낮다.

②　Real Q로 펀더멘털을 조정하면 Real Q계수는 유의성이 상당히 높고, 또한 Real Q를 모델로 도          입하면 현금흐름의 유의성이 감소한다. 그러므로 현금흐름이 순수히 자금제약에 한정된 정보를          갖고 있다기 보다는 수익성의 증가에 따른 투자의 증가를 반영한다고 볼 수 있다.

③　장래의 수익률을 표현하는 Real Q는 상당히, 현재의 수익률에 의존하고 있으며 펀더멘털의 지          표로서 현재수익률을 이용해도 큰 변함이 없다.

④ 현금흐름이 갖고 있는 정보량과 현재수익률이 갖고 있는 정보량도 상당히 비슷하다. 그러므로           현금흐름도 수익성을 표현하는 변수의 하나라고 생각할 수 있다. 더욱이 현금흐름이 순수하게           자금제약에 한정한 정보를 갖고 있다고 말하기는 힘들며, 이것을 자금제약의 변수로서 이용하는         것에는 한계가 있다고 말하지 않을 수 없다.

물론 아직 남아있는 문제점도 있다. Real Q를 작성하기 위해 이용한 회사사계보의 예상치에 바이어스가 있을 가능성이 높으며, 기업의 장래수익성을 예상한 데이터이지만, 데이터를 작성한 기업측에서 그렇게 되길 바라는 예상치를 장래수익성으로 나타낼 수 있을 가능성도 있기 때문이다. 이후로 이보다 더 정확한 예상치가 있을 경우, 이를 대치할 필요가 있다고 생각된다.

<부록>

	ik	rq	avq	lrq	becf	cfk
1989	0.2296 (0.1336)	2.0377 (1.4267)	2.8177 (3.3650)	1.6583 (1.2028)	0.3793 (0.2679)	0.4957 (0.2862)
1990	0.2845 (0.2010)	1.8248 (1.2924)	3.5979 (3.4369)	1.4369 (1.0520)	0.3879 (0.2771)	0.5038 (0.2791)
1991	0.3022 (0.1861)	1.6274 (1.1368)	2.3545 (3.0793)	1.2735 (0.9188)	0.3539 (0.2551)	0.4864 (0.2922)
1992	0.2701 (0.1708)	1.1989 (0.9109)	1.0565 (2.5745)	0.9700 (0.7630)	0.2288 (0.1822)	0.4006 (0.2360)
1993	0.1985 (0.1322)	1.1858 (0.9493)	0.2867 (2.6780)	0.9911 (0.8131)	0.1947 (0.1749)	0.2976 (0.2345)
1994	0.1612 (0.1378)	1.1317 (1.0722)	0.0993 (2.4776)	0.9515 (0.9046)	0.1654 (0.1679)	0.2568 (0.2378)
1995	0.1254 (0.1003)	1.2894 (1.1628)	-0.5927 (2.4358)	1.1018 (1.0520)	0.1876 (0.1720)	0.2739 (0.2339)
1996	0.1482 (0.1094)	1.3852 (1.1932)	-1.0545 (2.8641)	1.1764 (1.0521)	0.2087 (0.1969)	0.2975 (0.2260)
1997	0.1565 (0.1114)	1.4906 (1.4632)	-1.7450 (3.1981)	1.2721 (1.3638)	0.2185 (0.1959)	0.3300 (0.2304)
1998	0.1746 (0.1080)	1.2915 (1.1692)	-2.1000 (3.4596)	1.0933 (1.0542)	0.1982 (0.1877)	0.3206 (0.2240)

(1) 제조업 전체의 기본통계량 (1989-1998년)

주) : 괄호안의 숫자는 표준편차

(2) 대기업과 중견기업의 기본통계량 (1989-1998년)

연도	No	ik		rq		avq		cfk
		대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업
1989	(187) (276)	0.2484 (0.1161)	0.2167 (0.1450)	1.5593 (0.9274)	2.3746 (1.6690)	3.1394 (3.0975)	4.3271 (3.5459)	0.4547 (0.1797)	0.5185 (0.3395)
1990	(199) (271)	0.2816 (0.1421)	0.3041 (0.2859)	1.3759 (0.8185)	2.2048 (1.5864)	3.9233 3.0427)	5.0884 (3.7114)	0.4575 (0.1945)	0.5521 (0.3443)
1991	(216) (247)	0.3055 (0.1256)	0.2869 (0.2145)	1.2322 (0.7802)	1.9664 (1.3056)	2.4952 (2.7158)	4.2212 (3.3530)	0.4277 (0.1851)	0.5278 (0.3487)
1992	(233) (239)	0.3002 (0.1529)	0.2431 (0.1948)	0.8707 (0.6081)	1.6155 (1.1810)	0.9119 (2.2351)	2.5269 (2.7837)	0.3726 (0.1598)	0.4447 (0.3131)
1993	(238) (226)	0.2141 (0.1193)	0.1771 (0.1413)	0.9015 (0.6556)	1.4716 (1.1335)	-0.2703 (2.4072)	0.9640 (2.9379)	0.2894 (0.1462)	0.2952 (0.2973)
1994	(233) (234)	0.1659 (0.0999)	0.1430 (0.1464)	0.8127 (0.5843)	1.4273 (1.3064)	-0.7130 (2.2752)	0.6089 (2.5689)	0.2509 (0.1514)	0.2638 (0.3028)
1995	(228) (223)	0.1346 (0.0935)	0.1127 (0.0914)	0.9269 (0.6557)	1.6059 (1.4676)	-1.2028 (2.3261)	-0.0141 (2.4989)	0.2695 (0.1571)	0.2616 (0.2691)
1996	(230) (227)	0.1511 (0.0905)	0.1405 (0.1221)	1.0527 (0.7638)	1.6508 (1.3823)	-2.0037 (2.7242)	-1.0728 (2.9051)	0.2873 (0.1460)	0.2939 (0.2704)
1997	(231) (230)	0.1703 (0.1023)	0.1474 (0.1272)	-1.0726 (0.8030)	1.9247 (1.8894)	-2.5876 (2.9973)	-1.8429 (3.3508)	0.3255 (0.1542)	0.3384 (0.3228)
1998	(236) (228)	0.1857 (0.0943)	0.1575 (0.1148)	0.9904 (0.7546)	1.6024 (1.4708)	-2.3844 (2.6180)	-2.1365 (3.1885)	0.3212 (0.1686)	0.3044 (0.2843)

주  (1) No.밑의 괄호는 대기업, 중견기업 순의 표본수이다.

(2) 계수치의 밑의 괄호는 표준편차이다.

(3) 기계계산업의 기본통계량 (1989-1998년)

	ik(기계계전체)		rq(기계계전체)		avq(기계계전체)		cfk(기계계전체)
	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업
1989 (219) (92) (129)	0.2519 (0.1333)		2.3198 (1.7014)		2.3876 (3.2943)		0.4863 (0.3051)
	0.2939 (0.1201)	0.2189 (0.141)	1.6446 (1.2185)	2.9606 (2.1377)	2.3556 (2.9336)	4.1067 (3.3844)	0.4372 (0.2022)	0.5505 (0.4348)
1990 (222) (103) (118)	0.2818 (0.2593)		2.0105 (1.5485)		3.2780 (3.6537)		0.5534 (0.3138)
	0.3170 (0.1421)	0.3371 (0.3252)	1.3310 (0.8005)	2.6464 (1.9027)	3.7323 (3.425)	4.7977 (3.7874)	0.4749 (0.2063)	0.6125 (0.3586)
1991 (223) (107) (113)	0.3079 (0.1822)		1.7641 (1.3104)		2.4305 (3.3764)		1.4123 (0.1826)
	0.3417 (0.1233)	0.3063 (0.2254)	1.1523 (0.7552)	2.2728 (1.4700)	2.4588 (3.1271)	4.3386 (3.3639)	0.4512 (0.2044)	0.6303 (0.3990)
1992 (222) (113) (109)	0.2840 (0.1463)		1.2551 (0.9730)		1.5150 (3.0349)		0.4314 (0.2654)
	0.3177 (0.1365)	0.2477 (0.1523)	0.8032 (0.5759)	1.8891 (1.3100)	1.0034 (2.6311)	3.0196 (3.0464)	0.3864 (0.1596)	0.5180 (0.3545)
1993 (222) (114) (110)	0.2000 (0.1289)		1.1868 (1.0242)		0.7721 (3.3085)		0.3003 (0.2752)
	0.2216 (0.1207)	0.1719 (0.1203)	0.8229 (0.6147)	1.7135 (1.4720)	0.0608 (3.0596)	1.7830 (3.4400)	0.2959 (0.1747)	0.3270 (0.3778)
1994 (221) (112) (111)	0.1449 (0.1071)		1.1685 (1.1414)		0.0842 (2.9833)		0.2532 (0.2672)
	0.1598 (0.0898)	0.1347 (0.1377)	0.7833 (0.5726)	1.6776 (1.6556)	-0.0829 (2.8885)	1.0009 (2.8238)	0.2558 (0.1686)	0.2519 (0.3569)
1995 (217) (111) (108)	0.1221 (0.0837)		1.2998 (1.2613)		-0.7532 (2.9124)		0.2672 (0.2496)
	0.1377 (0.0787)	0.1031 (0.0829)	0.9019 (0.7728)	1.8505 (1.8212)	-0.3882 (2.9929)	0.0170 (2.8954)	0.2858 (0.1680)	0.2534 (0.3265)
1996 (223) (115) (105)	0.1612 (0.1210)		1.4925 (1.3551)		-1.2596 (3.3351)		0.2976 (0.2393)
	0.1721 (0.1076)	0.1326 (0.1062)	1.0527 (0.9251)	1.9407 (1.5702)	-1.2796 (3.4633)	-0.2632 (3.1266)	0.2981 (0.1721)	0.2922 (0.3107)
1997 (219) (111) (107)	0.1657 (0.1162)		1.6906 (1.5745)		-2.5828 (3.6698)		0.3186 (0.2478)
	0.1860 (0.1009)	0.1392 (0.1194)	1.1409 (0.7962)	2.1737 (1.9586)	-1.3045 (3.7573)	-1.8437 (3.6663)	0.3319 (0.1427)	0.2935 (0.3429)
1998 (221) (115) (109)	0.1906 (0.1149)		1.4662 (1.3532)		-2.0981 (3.5161)		0.3008 (0.2536)
	0.2061 (0.1074)	0.1778 (0.1248)	1.0211 (0.8248)	2.0129 (1.7183)	-2.2109 (3.4721)	-1.8589 (3.4539)	0.3225 (0.1608)	0.2851 (0.3602)

주）(1) 연도 밑의 괄호는 기계계전체, 기계계대기업, 기계계중견기업의 순의 표본수이다.

(2) 계수치 밑의 괄호는 표준편차이다.

(4) 소재계산업의 기본통계량 (1989-1998년)

	ik(소재계전체)		rq(소재계전체)		avq(소재계전체)		cfk(소재계전체)
	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업	대기업	중견기업
1989 (238) (96) (145)	0.2113 (0.1241)		1.7461 (0.9995)		3.3433 (3.5015)		0.4577 (0.2157)
	0.2193 (0.1119	0.2065 (0.1324)	1.5298 (0.7314)	1.9357 (1.1985)	2.8258 (3.2976)	3.4079 (3.8600)	0.4561 (0.1599)	0.4629 (0.2494)
1990 (239) (98) (140)	0.2487 (0.1590)		1.6372 (1.0057)		3.8151 (3.2793)		0.4456 (0.2225)
	0.2579 (0.1356)	0.2355 (0.1729)	1.4056 (0.7275)	1.7998 (1.1768)	3.2556 (2.9471)	3.7255 (3.4558)	0.4267 (0.1550)	0.4590 (0.2732)
1991 (238) (114) (129)	0.2477 (0.1728)		1.4847 (0.9119)		2.2706 (2.7863)		0.4197 (0.2232)
	0.2736 (0.1209)	0.2820 (0.2160)	1.3090 (0.7981)	1.6561 (1.0327)	1.4369 (2.3966)	3.0451 (2.9341)	0.4168 (0.1725)	0.4355 (0.2866)
1992 (238) (113) (128)	0.2447 (0.1957)		1.1530 (0.8748)		0.8982 (2.1393)		0.3800 (0.2115)
	0.2613 (0.1457)	0.2679 (0.2667)	0.9308 (0.6632)	1.3257 (0.9609)	0.8901 (1.9115)	0.2017 (1.9072)	0.3655 (0.1570)	0.3916 (0.2512)
1993 (238) (116) (125)	0.1988 (0.1499)		1.1716 (0.8623)		-0.1096 (1.9421)		0.2957 (0.1909)
	0.2025 (0.1095)	0.1885 (0.1578)	0.9703 (0.7324)	1.3531 (0.9420)	0.5391 (1.8328)	0.7830 (3.4400)	0.28262 (0.1426)	0.31238 (0.2292)
1994 (238) (118) (120)	0.1710 (0.1517)		0.9952 (0.7553)		-0.3630 (1.8661)		0.2527 (0.1708)
	0.1643 (0.1018)	0.1525 (0.1382)	0.8137 (0.5713)	1.2317 (0.9406)	-0.8029 (1.9209)	0.2015 (1.8861)	0.2437 (0.1383)	0.2813 (0.2287)
1995 (234) (120) (113)	0.1317 (0.1170)		1.1711 (0.8868)		-0.6035 (1.9977)		0.2656 (0.1791)
	0.1254 (0.0887)	0.1330 (0.1354)	0.9699 (0.6713)	1.3211 (0.9576)	-1.0520 (2.0537)	-0.1642 (1.7626)	0.2527 (0.1486)	0.2632 (0.2061)
1996 (236) (121) (114)	0.1370 (0.0948)		1.2471 (0.9822)		-0.8589 (2.3798)		0.2710 (0.1751)
	0.1385 (0.0825)	0.1293 (0.1002)	1.1131 (0.8730)	1.3496 (1.0372)	-1.4088 (2.3376)	-0.9794 (2.5828)	0.2656 (0.1477)	0.2661 (0.2025)
1997 (238) (120) (119)	0.1489 (0.1073)		1.2756 (1.2327)		-1.4427 (2.6121)		0.2857 (0.1835)
	0.1535 (0.0970)	0.1532 (0.1404)	1.1299 (0.7962)	1.4047 (1.4127)	-1.9737 (2.6029)	-1.3437 (3.6663)	0.2833 (0.1514)	0.2844 (0.2023)
1998 (240) (117) (121)	0.1601 (0.0875)		1.1039 (0.9363)		-1.5410 (2.3266)		0.2694 (0.1557)
	0.1648 (0.0827)	0.1560 (0.0926)	0.9455 (0.7409)	1.1904 (0.9534)	-1.7526 (2.3323)	-1.4107 (2.3461)	0.2727 (0.1428)	0.2622 (0.1585)

주）(1) 연도 밑의 괄호는 소재계전체, 소재계대기업, 소재계중견기업의 순의 표본수이다.

(2) 계수치 밑의 괄호는 표준편차이다.

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