金融發展 및 成長機會가 産業成長에 미치는 影響*

2004. 1.

신용상** ․ 오완근***

요약:

본고는 Rajan and Zingales(1998) 및 Fisman and Love(2003)에 의해 시도되었던 技術的 外部金融 依存性, 成長機會, 産業成長의 관계에 대한 이론적 토대를 살펴보고 이를 우리나라 산업별 성장에 적용하여 금융발전과 산업성장간의 관계를 분석하였다. 국내 산업별/연도별 패널자료를 이용한 실증분석 결과는 외부금융보다는 성장기회가 국내 산업성장에 더 크게 기여하였으며, 우리나라의 금융발전이 높은 성장기회를 갖고 있는 산업들에 대해 자원을 분배한다는 FL의 가설을 지지할 뿐만 아니라 경제성장단계에 부합하는 산업들에 자본을 배분한다는 RZ의 가설 타당성을 동시에 지지하고 있음을 보여주고 있다고 할 수 있다.

경제학문헌목록 주제분류: G15, G21, O16

핵심주제어: 성장기회, 외부금융, 경제성장

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* 본 논문의 내용은 저자들의 개인의견으로서 저자들이 속한 기관의 공식견해와는 무관하며 논  문에 남아있을지 모르는 오류는 저자들의 책임임을 밝힌다.

** 한국금융연구원 연구위원, Tel: 02-3705-6329, Email: ysshyn@kif.re.kr

*** 한국외국어대학교 경제학과 부교수 031-330-4247, Email: wanoh@hufs.ac.kr

Ⅰ. 序  論

지금까지 금융발전과 경제성장간의 관계에 대해서는 많은 논의가 있어 왔다. 극단적으로 Solow(1957) 성장모형에서 볼 수 있는 바와 같이 금융의 경제성장에 대한 역할은 없거나 극히 미미하다는 주장에서부터 금융발전이 경제성장의 엔진이라는 주장에 이르기까지 매우 다양하다. 경제성장과 관련하여 금융부문의 역할을 논한 초기의 대표적인 연구로는 McKinnon(1973)과 Shaw(1973) 등을 들 수 있는데 이들은 금융자유화가 금융부문의 발달과 경제성장을 촉진한다고 주장하였다.

Solow(1957)는 경제성장의 조건으로 자본, 노동, 기술 세 가지를 들고 있다.

Levine(1997)는 동 분야에 대한 서베이 논문 중의 하나임.

최근의 연구에서는 금융발전과 경제성장간에 강한 상관관계가 존재하며, 특히 금융발전이 경제성장을 선도한다는 연구결과도 제시되고 있다. 예를 들어 King and Levine(1993)은 OLS 추정치를 이용한 각국간의 횡단면 분석을 통해 금융발전 수준이 향후의 경제성장 지표가 된다는 것을 실증 연구결과를 보여주었으며, Levine, Loayza, and Beck(2000)는 GMM 추정치를 이용한 패널데이터 분석을 통해 금융발전과 경제성장간에는 높은 상관관계가 존재하며, 금융발전이 경제성장을 유도한다고 주장하였다.

그리고 Beck, Levine, and Loayza(2000)는 금융중개기관의 발전과 (i) 경제성장, (ii) 총요소생산성 증가, (iii) 물적자본 축적, (iv) 민간 저축율간의 실증관계에 대한 연구를 통하여 금융중개는 총요소생산성증가에 커다란 양(+)의 영향을 미치고 이것이 다시 GDP 성장에 영향을 주지만 금융중개의 발전과 물적자본 증가 및 민간저축율간의 장기관계는 미약하다고 주장하였다. 한편 Laeven, Klingebiel, and Kroszner(2002)는 지난 30년간 금융위기를 경험했던 19개국의 선진국과 개도국 자료를 이용하여 금융위기와 산업성장간의 관련성에 대해 조사하였는데, 금융위기의 발생이 산업성장을 크게 저해하였던 것으로 나타났다.

그러나 Lucas(1998)는 금융과 성장간의 관계는 그리 밀접하지 않으며 금융발달이 경제성장에 미치는 영향이 과대평가되어 있다고 주장하였다. 또한 Favara(2003)는 85개국에 대한 1960～1998의 38년간 데이터를 사용하여 Levine, Loayza, and Beck(2000)의 연구를 확장하여 분석하였는데, 경제성장에 영향을 미치는 가장 중요한 변수는 금융발전이 아니며 금융발전이 경제성장을 촉진하는 것도 아니라고 주장하였다.

금융발전과 경제성장에 관한 국내연구로는 우리나라 금융부문의 자유화 및 발달정도와 경제성장의 관계를 실증적으로 분석한 김한아(2003)를 들 수 있다. 이 논문은 금리자유화, 외환자유화, 법정지급준비율의 인하, 자본자유화 및 은행민영화를 반영하는 금융자유화 지표를 주성분분석(principal component analysis)을 이용하여 도출한 후 이 지표를 이용하여 금융부문과 실물경제의 관련성을 분석하였다. 실증분석 결과 은행부문과 주식부문의 발달 및 금융자유화가 경제성장과 유의적으로 양의 관계를 갖는 것으로 나타나 금융부문이 경제성장을 촉진하는 데에 중요한 역할을 해 왔다고 주장하고 있다. 또한 이태정(2004)은 신흥시장의 금융산업 발전과 중장기 경제성장간의 관계를 살펴봄에 있어 증자와 부채를 통한 자금조달 방식이 신흥시장의 중장기 경제성장에 미치는 효과에 대해 실증분석을 수행하고 있다.

금융과 경제성장과의 관계를 논함에 있어 금융기관이 자원배분에 있어 중요한 역할을 수행한다는 주장은 일찍이 Schumpeter(1934)에 의해 제기되었다. Schumpeter에 따르면 은행을 비롯한 금융기관은 성장가능성이 높은 기업을 식별하고, 이에 기초하여 자금조달을 시행함에 따라 가장 생산적인 부문에 자원을 배분하는데 기여할 수 있다는 것이다. 따라서 금융기관의 발전은 효율적 자원배분을 통해 성장기회(growth opportunities)를 실제성장으로 연결시키는데 핵심적인 역할을 수행하게 된다. 특정기업이나 특정산업 또는 특정국가가 성장하지 못하는 이유를 살펴보면 크게는 성장기회가 원천적으로 봉쇄되어 있거나, 비록 성장기회는 있을지라도 이러한 기회를 실제성장으로 연결시키기 위해 필요한 자금조달이 용이하지 않은 경우가 그것이다. 따라서 성장기회, 금융시장 발전 및 산업성장간의 관계를 밝히는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다.

이러한 맥락에서 Rajan and Zingale(1998, 이하 RZ)은 금융시장 발전, 자금조달, 산업성장간의 관계를 분석하였다. 특별히 이들은 금융시장을 통한 자원의 배분이 산업특성에 따라 차별적으로 이루어진다고 보았다. 즉, 일반적으로 대규모의 선행적 R&D 투자가 요구되는 제약분야나 생명공학과 같은 산업부문에서는 이를 충족시키기 위해 대규모 외부자금조달(outside financing)을 필요로 하게 되며, 이에 따라 동 산업들은 총자본지출에서 외부차입수요(desired external finance) 비중인 ‘외부금융의존성(external finance dependency)’이 여타 산업에 비해 높은 경향이 있다고 주장하였다. 또한 외부금융의존성이 높은 금융의존적 산업(financially dependent industries)들은 일반적으로 투자가 현금창출로 이어지는 기간이 길기 때문에 자본시장의 발전은 이러한 산업의 성장에 필수적인 역할을 수행한다고 주장하였다. 따라서 자본시장이 낙후된 경제의 경우, 금융의존적 산업들은 투자가 상대적으로 짧은 기간내에 현금창출로 이어지는 다른 산업들에 비해 불충분한 자금조달로 인해 주어진 성장기회를 상실할 수 있는 가능성이 높다고 보았다. RZ는 이러한 산업별 차별성이 外部金融 依存性의 차이를 유발한다고 보고, 이러한 차이로 인해 금융시장의 발전정도가 산업의 발전단계에 영향을 미친다고 주장하였다. 이에 따라 RZ는 자본시장 발전단계가 낮은 국가에서는 외부금융 의존성이 높은 제약, 생명공학 등과 같은 산업들의 발전 가능성이 상대적으로 낮은 반면에, 자본시장의 발전단계가 높은 국가일수록 그 가능성이 높다고 보았다.

한편 Fisman and Love(2003, 이하 FL)는 대외적 성장충격(global growth shocks)으로 대리된 성장기회(growth opportunities)가 기술적 외부금융의존성(technological external finance dependency)보다 산업들의 성장을 보다 잘 설명한다고 주장하였다. FL(2003)은 RZ(1998)가 사용하였던 데이터들을 그대로 사용하여 “技術的 外部金融 依存性 假說"을 재분석한 결과, 분포상 outlier들을 제거한 후에는 RZ가 주장하였던 가설은 기각되고 성장기회가 산업성장을 더욱 잘 설명한다는 것을 발견하였다.

따라서 본고에서는 RZ와 FL이 검증하고자 했던 가설, 즉 산업별 외부금융의존도, 성장기회, 금융시장 발전 및 산업성장간의 관계들을 우리나라에 적용하여 실증분석을 시도한다. 본고의 실증분석을 위해 우리는 세계시장 수요 및 요소가격의 변동에 따라 발생하는 대외적 충격(global shocks)이 국내산업의 성장기회에 영향을 준다고 가정한다. 이러한 가정에 따라 주요 교역국들의 경제성장이 국내산업 성장기회의 대리변수로 사용할 수 있다고 가정한다. 또한 지역별 수출비중으로 가중평균된 세계경제 성장으로 대리된 성장기회에 우리나라 산업성장이 반응하는 정도, 즉 우리나라 산업성장과 주요 교역국의 성장간의 상관관계는 우리나라의 금융시장 발전정도에 의존한다고 가정한다.

앞에서 지적하였다시피 자금조달을 주로 금융시장에 의존하는 산업은 현재의 현금창출보다는 미래의 불확실한 기회에 미래의 성장을 의존하는 경향이 있다. 따라서 우리는 다음 장에서 성장기회, 외부금융 의존성, 금융시장 발전, 산업성장간의 관계를 나타내는 모형을 도입하여 특정산업의 성장이 금융시장의 발전단계와 기술적으로 연계되어있다는 소위 ‘技術的 外部金融 依存性’이 우리나라의 경우에도 적용되는지와 금융시장의 발전이 이러한 성공기회를 실제성장으로 연결되는데 기여하는가를 분석한다. 이러한 본고의 실증분석은 금융시장 발전과 산업성장간의 관계, 특히 외부금융 및 성장기회와 산업성장간의 관계에 대한 새로운 시도라는 점에서 국내의 기존연구를 보완하는 연구자료로서의 역할을 수행할 것으로 보인다.

이후 본고의 구성은 다음과 같다. 즉, Ⅱ장에서는 본고에서 도입되는 모형의 이론적 체계를, Ⅲ장에서는 실증분석에서 사용되는 자료와 실증분석 결과에 대한 설명을 하고 있으며, Ⅳ장은 결론 및 정책적 함의를 담고 있다.

Ⅱ. 금융발전과 산업성장

1. 이론적 접근

FL(2003)은 外部金融과 成長간의 관계에 대한 模型을 다음과 같은 단순한 이윤극대화 모형을 통해 유도하였다.

(1)	[eqn: max. ``````PI (K)``-``r⋅K]

여기서 [eqn: K]는 자본스톡을 의미하며 생산함수 [eqn: PI (K)]의 유일한 생산요소로서 투입된다. [eqn: r]은 이자율을 의미하며 일반적으로 외부금융에 대한 대출이자율로 표시된다. 상위의 모형에서는 감가상각은 없다고 가정하며, 최종산출물 가격은 1로 표준화되어 있다.

상위의 생산함수가 다음과 같은 규모에 대한 수확체감형 Cobb Douglas 생산함수 형태를 갖는다고 가정하자.

(2)	[eqn: PI (K)``=`` theta { K}^{ alpha }]  ,  [eqn: alpha <1]

따라서 기술진보[eqn: theta]의 증가는 성장기회의 증가로 간주할 수 있다.

이윤극대화를 위한 1차 조건은 다음과 같이 표시된다. 즉,

(3)	[eqn: r``=`` alpha theta { K}^{ alpha -1 } ``=`` alpha PI (K)/K]

상위 조건은 이윤극대화를 위해서 한계편익이 한계자본비용과 일치하는 수준에서 생산이 이루어져야 한다는 것을 나타낸다. 기업이 초기시점에 최적의 자본스톡을 운전하고 있으며 진입장벽이 없다고 가정하면 이윤(profit)은 0이 된다. 이와 같은 상황에서 최적자본스톡은 다음과 같이 표시될 수 있다.

(4)	[eqn: { K}^{* }``=`` { ({ alpha theta } over {r }) }^{ { 1} over {1- alpha } }]

본 모형에서 새로운 성장기회(growth opportunity)는 파라미터[eqn: theta]로 표시된다. 이때 요구자본스톡(즉, 필요투자)은 다음과 같이 구해진다.

(5)	[eqn: { { PARTIAL K}^{* } } over { PARTIAL theta } ``=``{ 1} over { theta }⋅( { 1} over { 1- alpha } ) ⋅ { K}^{* }]

이상의 관계를 이용하여 최적자본스톡 상태에 있는 수익함수(revenue function)를 다음과 같이 획득할 수 있다.

(6)	[eqn: PI ( { K}^{* } )``=`` LEFT ({ r} over { alpha } RIGHT )⋅{ K}^{* }]

이때 현금흐름(=수익-이자비용)은 다음과 같다.

(7)	[eqn: CF( {K }^{* })``=`` PI ( { K}^{* } )-r { K}^{* } ``=`` LEFT ({ r} over { alpha } RIGHT )⋅ { K}^{* }-rK^{* } = r⋅ LEFT ( { 1-alpha} over {alpha } RIGHT )K^*]

파라미터들이 합리적인 수치를 갖기 위한 조건 [eqn: alpha > { r} over {r+1 }]을 만족하기 위한 조건은 [eqn: r ⋅LEFT ( {1- alpha } over { alpha }RIGHT ) <1] 이며, 따라서

[eqn: {PARTIALCF( { K}^{* }) } over {PARTIAL theta } ``=``r ⋅LEFT ( {1- alpha } over { alpha } RIGHT )⋅ { PARTIAL {K }^{* } } over {PARTIAL theta } <{ PARTIAL {K }^{* } } over {PARTIAL theta }]

의 조건이 충족되어야 한다. 즉, 현금흐름의 증가는 필요투자보다 적은 값을 갖는다. 이에 따라 외부차입에 대한 수요가 발생하게 되는데, 그 규모는 자본스톡의 증가에 비례한다.

(8)	[eqn: 외부금융(EF)``=``{ PARTIAL {K }^{* } } over {PARTIAL theta }-{ PARTIALCF( {K }^{* }) } over {PARTIAL theta }``=``LEFT [1-r⋅LEFT ({ 1- alpha } over { alpha } RIGHT ) RIGHT ]⋅ { PARTIAL {K }^{* } } over {PARTIAL theta }]

위와 같은 단순모형에서 신규투자는 성장(즉, 자본스톡 증가)에 비례하기 때문에 결국 외부차입은 외부금융(external finance) = c ․성장(growth)의 관계에 따라 이루어지게 된다.

2. 실증적 접근

RZ(1998)는 일부 개별산업들은 외부자금조달(external finance)에 대한 기술적 수요(technological demand)관계로 말미암아 외부금융에 대한 내재적 수요가 발생한다고 보았다. 그들은 이와 같이 외부금융에 대해 기술적 수요관계로 인해 높은 외부자금 의존성을 갖는 산업들을 “金融依存的 産業(financially dependent industries)"이라 불렀다. 만일 금융시장 발전이 외부자금조달 비용을 감소시킨다면 이러한 금융의존적 산업들은 상대적으로 잘 발달된 금융시장을 통해 상대적인 이익을 향유할 수 있다고 주장하였다. RZ는 이상의 가설을 다음의 함수적 관계를 사용하여 모형화하였다.

(9)

여기서 하첨자 [eqn: i]는 산업, [eqn: c]는 국가를 각각 나타내며, [eqn: EF_iUS]는 미국의 산업별 데이타를 기초로 해서 작성된 산업 [eqn: i]의 기술적 외부금융의존성 지표를 나타낸다. 또한 [eqn: g_ic]는 특정국가 c의 산업별 성장률, [eqn: FD_c]는 특정국가 c의 금융시장발전 정도를 나타내는 지표를 각각 나타낸다. 이와 같은 축약형 함수의 이론적 배경을 살펴보기 위해서는 어떤 요인이 산업의 외부자금조달의 필요성을 결정하는 지와 왜 이러한 요인들이 금융시장 발전에 의해 영향을 받는지를 좀 더 명확히 알아야 할 필요가 있다.

RZ(1998)는 임의의 산업(기업)이 성장하지 못하는 이유를 기본적으로 ⅰ) 성장기회(growth opportunity)가 존재하지 않는 경우와 ⅱ) 성장기회는 존재하지만 금융제약(financial constraints)으로 인해 성장기회를 실제성장(actual growth)으로 연결시킬 자금조달이 불가능한 경우로 구분하였다. 논의의 단순화를 위해 외부금융의존도는 특정산업이 성장기회를 실제성장으로 실현하기 위해 요구되는 총자금수요중 금융시장에서 조달할 수 있는 외부자금의 비중으로 측정될 수 있다고 가정한다. 이러한 가정에 따라 특정산업(기업)의 실제성장은 동 산업의 성장기회()와 동 산업이 금융시장에서 획득가능한 외부자금조달 비중()의 곱의 함수로 표시가 가능해진다.

(10)

위의 함수에서의 하첨자 [eqn: i]와 [eqn: c]는 각각 산업 및 국가를 나타내는 것으로써 성장기회()와 외부자금 의존도()가 산업별/국가별로 달라질 수 있음을 표시하고 있다. 한편 외부자금 의존도 는 특정산업이 자체 성장기회를 실현하기 위해 소요되는 필요자금중 실제로 금융시장에서 외부조달을 통해서 동원할 수 있는 자금의 비중으로 표시된다.

금융시장 발전(FD)이 금융제약을 완화시켜 산업들로 하여금 그들의 성장기회에 따라 투자를 가능하도록 한다는 가설은 다음의 관계로 표시할 수 있다.

상위의 식은 금융시장의 발전단계가 높을수록 산업들은 필요 자금조달 수준(desired finance)의 더 많은 부분을 금융시장에서 조달할 수 있다는 것을 나타내고 있다. 따라서 금융시장 발전이 자본의 배분을 증진시키는지의 여부를 검증하는 것은 금융시장 발전이 금융제약을 완화시켜 기업 및 산업들로 하여금 그들의 성장기회에 따라 투자할 수 있는 가능성이 확대되었는지의 여부를 검증하는 것이 된다. 상위의 식을 식(10)에 대체하고 와 간의 선형관계를 가정하면 다음의 관계를 얻을 수 있다.

(11)

FL(2003)은 성장기회()에 대한 관찰 가능한 대리변수를 유도하기 위해 두 가지 가정을 도입하였다. 첫째로 FL은 미국의 자본시장이 완전하게 작동하다고 가정하였다. 이러한 가정 하에서 미국내 산업은 부족한 자금수요 전체를  금융시장에서 완벽하게 조달할 수 있게 되며, 이에 따라 [eqn: OF_US =1]의 관계가 성립하게 된다. 이러한 관계와 식(10)으로 부터 우리는 다음의 관계를 얻을 수 있다.

(12)

두 번째 가정은 세계시장에서의 요소가격 및 수요변동으로 인해 발생하는 특정산업의 성장기회에 특화된 대외적 충격(global industry-specific shocks)이 존재하고, 이러한 특정산업에 특화된 대외적 성장충격은 모든 국가들의 산업별 성장 에 대해 일반적인 영향(general impacts)을 미친다고 가정하였다. 이러한 가정에 의해 다음의 관계가 성립한다.

(13)

여기서 는 특정산업 에 특화된 대외적 성장충격(global shocks)으로 FL은 미국 산업의 매출증가율을 대리변수로 도입하였다. 한편 는 특정국가 c의 산업 에 대한 자국내 충격(domestic shocks)을 의미한다. 이러한 가정을 바탕으로 FL은 미국내 산업별 매출액 성장을 여타국가 동종산업 성장기회의 대리변수로 사용하였다. 식(12)와 식(13)을 식(11)에 대체하고 오차항을 결합하면 우리는 다음의 관계를 얻을 수 있다.

(14)

미국 산업들의 실제성장은 관찰될 수 있는 변수이므로 식(14)를 통해 FL은 금융시장 발전이 금융제약을 완화시키는 정도를 반영하는 계수 를 추정하였다.

FL이 도입한 모형이 식(9)의 형태로 주어진 RZ 모형과 잠재적으로 어떻게 관련되어 있는지를 이해하기 위해서는 무엇이 외부자금조달에 대한 기업의 필요를 유발하는지를 좀 더 잘 이해할 필요가 있다. 어떤 기업의 외부자금조달의 필요수준이 동 기업의 성장기회의 선형함수인 경우에는 다음의 관계가 성립한다.

임의의 특정산업 c의 미래수요가 증가할 것으로 예상된다면, 이에 따른 미래수익 창출을 위해 산업 c는 현재 R&D 및 설비투자를 실행하게 된다. 그러나 현재의 현금흐름만으로 필요투자를 전부 조달할 수 없는 경우에는 동 산업은 금융시장을 통한 외부자금조달을 희망하게 된다. RZ가 말했던 ‘技術的 依存性(technological dependency)'이란 특정산업이 자체 성장기회를 실현시키기 위해 요구되는 선행투자가 산업별로 특화적으로 이루어지기 때문에 필요 외부자금  의존성(desired external finance dependency, )이 산업별로 일정한 수준을 유지한다는 것을 의미한다. FL은 상위의 함수형태가 이러한 기술적 의존성을 반영하여 産業特化的 형태를 취하고 있다고 가정하였다.

다음으로 외부자금조달의 실제규모(actual level of external finance, )는 산업내 현금흐름을 포함한 내부금융으로 조달할 수 없는 자금부족 규모, 즉 외부금융 수요와 금유제약의 정도에 의해 결정된다. 그러나 RZ에 의해 완전한 금융시스템을 갖고 있다고 가정된 미국의 경우에는 금융제약이 전혀 존재하지 않기 때문에 실제(actual) 외부자금조달 규모는 적어도 이론적으로는 외부자금 수요와 정확히 일치하게 되고, 이에 따라 실제 외부자금조달 규모는 성장기회만의 함수로 전환된다. 만일 경제내에 금융제약이 존재하지 않고 성장기회가 체계적으로 실제성장으로 연결된다면, 외부자금조달은 실제성장과 正(+)의 상관관계를 갖게 된다. 이러한 시나리오 하에서 식(9)는 곧바로 식(14)로 전환될 수 있다. 이에 따라 FL은 식(9)가 외부자금조달에 대한 기술적 또는 산업특화적 연관관계를 보여줄 뿐만 아니라, 나아가 성장기회에 대한 대외적 충격의 존재와 금융시장 발전이 외부자금조달을 보다 용이하게 함에 따라 성장기회를 실제성장으로 연결시키는 관계를 반영하고 있다고 보았다. 따라서 식(9)의 교차변수에 대한 유의적인 正(+)의 계수치는 금융시장 발전이 외부금융 의존적 산업들의 성장에 기여하고 있다는 측면보다는 대외적 충격의 형태로 발생하는 성장기회에 금융시장을 비롯한 경제시스템이 효과적으로 반응하고 있다는 사실을 반영하는 측면이 강하다고 주장하였다.

FL는 식(9)의 우변에 미국기업들의 판매량 증가율로 대리된 성장기회 변수를 포함시킨 다음의 추정방정식을 통해 RZ의 기술적 외부의존성과 함께 이상에서 제시된 가설들을 실증적으로 검증하였다.

(15)

만일 RZ의 외부금융의존성 척도가 전세계적으로 모든 국가들에게 일반적인 영향을 미치는 성장기회 충격(대외적 충격)을 전적으로 반영하고 있는 경우에는 외부금융 의존성이 산업에 미치는 효과 가운데에서 성장기회(대외적 충격)의 효과를 제거한다면, 외부금융의존성 척도의 효과는 더 이상 유효하지 않을 수도 있다. 반대로 만일 RZ의 척도가 금융의 기술적 관계만을 반영하고 있다면 성장기회의 대리변수를 포함시킨 이후에도 여전히 유효한 추정치를 갖게 될 것이다.

Ⅲ. 실증분석을 위한 자료 및 분석결과

1. 실증분석을 위한 자료

본고의 실증분석에서 우리는 1990～2001년기간 동안의 34 산업부문별 데이터를 이용하여 산업별 패널자료를 구축하였다. 종속변수인 산업별 성장의 대리변수로는 산업별 실질부가가치를 사용하였다. 설명변수로서는 실질 국내총생산(GDP)에서 각 산업이 차지하는 비중, 산업별 외부금융 의존도의 대리변수는 총자본지출에서 외부자금조달이 차지하는 비중을 나타내는 산업별 외부자금의존비율, 성장기회의 대리변수는 지역별 수출비중으로 가중 평균한 세계경제성장률을 각각 사용하였다. 한편 금융시장 발전의 척도로는 GDP대비 총국내신용과 시장자본화의 척도인 GDP대비 주식시장규모를 합한 총자본화(total capitalization)의 비중을 사용한다.

1990년 이전 데이터의 접근도 가능하였으나 컴퓨터 및 사무용기기, 통신기기 및 방송장비, 방송수신기-기타영상 및 음향기기, 통신업 등의 산업의 raw data는 1990년부터 추계되었기 때문에 이들 산업부문 제약 때문에 동기간으로 분석을 한정하였다.

국내산업의 성장기회의 대리변수로 사용한 세계경제 성장률은 우리나라의 수출의 지역별 비중을 지역별 성장률로 곱한 가중평균 세계경제 성장률을 사용하였다. 즉,

,

여기서 는 우리나라 수출의 지역별 비중, 는 지역별 실질 GDP성장률을 각각 의미한다.

2. 금융시장 발전과 산업성장 : 추정결과(1)

우리는 식(9), 식(14) 및 식(15)로 표시된 RZ형 및 FL형의 국가별/산업별 패널모형을 국내 산업별/연도별 패널모형으로 변형하여 이상에서 제시된 가설들을 우리나라 산업별 성장에 적용하여 검증한다. 이를 위해 본 실증분석에서 사용하는 금융발전-산업성장간의 기본 추정방정식은 다음과 같다.

(16)

(17)

(18)

여기서 는 산업특화적(industry-specific) 상수항으로서 패널분석에서는 산업별로 상이한 값을 갖는다. 또한 는 국내 실질GDP에서 각 산업별 부가가치가 차지하는 비중을 나타낸다. 동 변수를 통해 우리는 국내 실질GDP에 대한 산업별 기여도로 표시된 산업규모가 동 산업성장에 기여하는 정도, 즉 산업규모와 산업성장간의 관계를 추정할 수 있다.

다음 <표 1>은 식(16), 식(17) 및 식(18)의 기본 회귀방정식을 고정효과(fixed effect)모형 및 이분산일방오차요인모형(heteroskedastic one-way error component model)에 기초한 가중회귀(weighted least square; WLS)에 의한 실증분석 결과를 정리한 것이다. <표 1>에서의 추정결과 (1)과 추정결과 (2)는 금융시장발전 변수를 외부금융의존도 변수와 산업별 성장기회 변수에 대해 각각 별개로 교차시켜 회귀방정식(16)과 회귀방정식(17)에 따라 산업별 성장변수를 회귀분석한 것이고, 추정결과 (3)은 회귀방정식(18)에 따라 두 개의 교차변수를 동시에 포함시켜 회귀분석한 결과이다.

패널자료의 고정효과(fixed effect)모형 분석에서는 교란항 가 통상적으로 관찰되지 않는 산업특화효과(unobservable industrial effects)  및 순수교란항(idiosyncratic disturbance) 만을 포함하며 시간특화효과(time specific effects)은 포함시키지 않은 일방오차요인회귀모형(one-way error component regression model)을 사용하였다. 이에 따라 오차항은 다음의 형태를 갖게 된다.

고정효과(fixed effects)로 불리는 는 회귀방정식에 포함된 설명변수들로는 충분히 설명할 수 없는 산업별 정상상태(steady state)의 대리변수의 역할을 수행한다.

본고의 분석에서 사용된 패널자료의 가중회귀(WLS)모형 분석은 Fuller and Battese(1974) 및 Baltagi(2001)에 의한 이분산 일방오차요인 방법(heteroskedastic one-way error component method)을 사용하였다. 이는 오차항 가운데 산업특화효과를 반영하는 교란항(unobservable industrial disturbance) 의 분산이 산업별로 상이한 경우에 사용하는 패널가중회귀모형으로서, 이 경우의 순수교란항  는 다음의 형태를 갖게 된다. 즉,

.

<표 1> 금융발전과 산업성장간의 관계

설병변수		고정효과(FE)모형					이분산일방오차(WLS)모형
		(1)	(2)	(3)	(4)		(1)	(2)	(3)	(4)
SH		0.7056*** (0.0872)	0.6903*** (0.0863)	0.6888*** (0.0867)	0.6984*** (0.0859)		0.4478*** (0.0568)	0.4374*** (0.0555)	0.4467*** (0.0552)	0.3824*** (0.0584)
OF*FD		0.0242*** (0.0556)		-0.0115 (0.0569)			0.0109*** (0.0016)		-0.0036 (0.0041)
GO*FD			0.8316*** (0.3152)	0.8474** (0.3251)	0.3907 (0.3656)			0.4671*** (0.0619)	0.6054*** (0.1578)	0.3585*** (0.0806)
GO*FD의 IT산업 더미					1.6595** (0.7096)					0.6619*** (0.2023)
[eqn: barR^2]		0.148	0.163	0.161	0.177		0.160	0.182	0.204	0.189
DW 통계량		2.35	2.35	2.35	2.35		2.10	2.11	2.08	2.24
이분산성 검정		56.03	61.72	61.75	66.25

주 : 1) 산업특화적(country-specific) 상수항의 추정치는 표에 포함되지 않았음.

2) ( )안의 수치는 표준오차를 나타내며 ***, **, *는 추정치가 1%, 5%, 10% 유의수준 범위내에서 각각 유의미한 값을 갖는 것을 의미함.

3) 이분산성(heteroskedasticity) 검정은 White방식에 따라 분포에 따라서 이루어짐. 이에 따른 상위 3개 고정효과(FE) 추정식(1)~(4)의 이분산성 검정을 위한 99% 유의수준의 임계치는 각각 9.21, 9.21, 11.34, 11.34임.

<표 1>에서 고정회귀(FE)모형에서 회귀방정식(16)～(17)에 따른 추정결과 (1)～(2)에서는 산업별 실질부가가치비중, 산업별 외부금융의존도, 성장기회, 금융시장 발전 등 추정방정식 내에 포함된 모든 설명변수가 산업별 부가가치 성장에 대해 정(+)의 유의적인 계수값을 갖는 것으로 추정되었으나, 이 모든 설명변수를 동시에 포함시킨 회귀방정식(18)에 따른 추정결과 (3)의 경우에는 의 계수가 비유의적으로 나타났다. 그러나 이러한 추정식의 이분산성(heteroskedasticity) 검정결과에 따르면 3개 추정결과 모두 산업간의 이분산성이 존재하는 것으로 나타나 추정결과가 심각하게 왜곡될 수 있음을 보여주고 있다.

한편 이러한 이분산성 문제를 해결하기 위해 도입된 이분산일방오차요인모형에 기초한 가중회귀(WLS)에 따르면 추정결과 (1)과 추정결과 (2)에서와 같이 각각의 교차변수가 독자적인 설명변수로 포함된 회귀분석에서는 두 교차변수가 모두 정(+)의 유의적인 계수값을 갖는 것으로 나타났다. 여기서  추정계수가 0.0109 인데 반하여 추정계수는 이보다 약 43배가 큰 0.4671로 추정되었다. 즉, 외부금융과 성장기회 각각을 독립변수로 하여 추정하였을 때 성장기회가 산업성장에 미치는 영향력이 외부금융에 비해 절대적으로 큰 것을 알 수 있다.

다른 한편으로 추정결과 (3)에서와 같이 두 교차변수가 동시에 포함된 경우에는 고정효과(FE)모형에서의 결과와 같이 의 계수가 비유의적으로 나타났다. 이러한 추정결과는 외부금융의존도()가 이미 성장기회의 영향을 상당부분 반영하고 있어 외부금융이 산업성장에 미치는 효과에서 성장기회가 산업성장에 미치는 효과를 제거하는 경우에는 성장기회 이외의 요인으로 인한 외부금융의존도의 변동효과는 무시할 수 있을 만큼 작을 수 있음을 나타내는 결과로 해석할 수 있다.

한편 추정결과 (4)는 추정결과 (3)에 따라 비유의적 변수인 를 모형에서 제거하고 에 대한 정보통신(IT)산업 더미변수를 포함시켜 다시 추정한 결과이다. WLS에 의한 추정결과는  IT산업 더미변수의 추정계수가 양(+)의 유의치를 갖는 것으로 나타났다.

<표 1>의 추정결과를 설명변수별로 살펴보면, 먼저 산업별 실질부가가치비중의 경우 산업별 부가가치 성장률에 대해 모든 추정식에서 정(+)의 유의적인 계수값을 갖는 것으로 추정되었다. 이는 국내 실질GDP에 기여하는 비중이 높은 산업일수록 부가가치 성장률도 높다는 것을 의미한다. 즉 산업규모가 클수록 산업성장도 크다는 것을 보여주는 결과로서 산업별 양극화 현상을 일부 반영하는 결과라 할 수 있다. 한편 추정결과 (1)과 추정결과 (2)에서 알 수 있듯이 와 가 별개로 포함된 추정식에서는 추정방식과 상관없이 양 교차변수 모두 산업별 부가가치 성장률을 잘 설명하는 것으로 추정되었다. 그러나 추정결과 (3)에서와 같이 두 교차변수를 동시에 포함시킨 경우, 산업별 성장기회변수는 99% 유의수준에서 여전히 정(+)의 유의적인 결과를 보여주는 반면에 외부자금조달 변수는 고정효과(FE) 모형과 이분산성을 제거한 가중회귀(WLS)모형 모두에서 그 유의성을 상실한다는 것을 보여주고 있다.

이상의 실증분석 결과를 요약하면 금융시장의 발전은 금융제약을 완화시켜 산업성장에 기여하였음을 보여주고 있다. 또한 지역별 수출비중으로 가중평균한 세계경제성장률이 국내 산업별 성장기회의 유효한 대리변수라는 가정 하에서 금융시장 발전은 성장기회를 실제성장으로 실현시키는 데 기여하여 왔음을 보여주는 결과라 할 수 있다. 그러나 성장기회의 교차변수와 외부금융의존도의 교차변수가 동시에 포함되는 경우에는 외부금융의존도의 교차변수가 유의성을 상실하였는데, 이러한 결과는 외부금융을 통해 성장을 실현시킨 산업들은 동시에 높은 성장기회를 가졌던 산업일 가능성이 높다는 개연성을 반영한다. 즉, 높은 외부금융의존도는 높은 성장기회를 반영하여 외부차입을 증가시킨 결과일 가능성이 높다는 것이다. 이러한 실증분석 결과는 국내산업의 외부차입이 산업별 성장기회를 주로 반영하고 변화한다는 것을 의미한다.

한편 의 IT더미변수의 추정치가 정(+)의 유의치를 갖는다는 것은 국내 정보통신(IT)산업들이 여타산업들보다 외부 성장기회를 실제성장으로 연결시키는데 있어서 국내 금융시장을 더욱 효과적으로 활용하여 더 높은 생산성을 유인하였음을 나타내는 결과이다. 이러한 추가적인 회귀분석 결과는 금융발전이 경제성장단계에 부합하는 산업들에 자본을 배분한다는 RZ의 가설을 지지하는 결과라 할 수 있다.

RZ(1998)의 "기술적 외부금융 의존성"은 Dornbush, Fisher and Samuelson(1977)의 이론과 Chenery(1960)의 가설에 의해 설명될 수 있다. 이들에 따르면 특정산업이 적용하고 있는 기술이 성숙되어감에 따라 이들 기술을 적용하고 있는 산업들은 선진국으로부터 개도국으로 이전된다. 또한 Chenery에 따르면 비슷한 경제개발단계에 있는 국가들은 유사한 산업이 발전하게 된다고 주장하였다. 따라서 경제발전단계가 높을수록 일반적으로 금융발전단계도 높다고 가정한다면 한 국가의 경제발전단계가 높아질수록, 미국 등과 같은 선진국의 산업구조로 수렴하는 산업발전단계를 경험하게 된다는 것이다. 따라서 한 국가의 경제성장단계에 따라 동 국가의 산업구조가 선진국형태의 산업구조로 진화하며, 금융시장(또는 금융기관)은 이러한 산업구조 진화에 부합하는 방향으로 자본을 배분하는데 중요한 역할을 담당한다는 것이다.

3. 금융시장 발전과 성장기회 : 추정결과(2)

소규모 개방경제인 한국경제의 특성상 국내산업은 국내의 성장기회보다는 외부의 성장기회에 따라 더욱 민감하게 반응할 것이라는 견해가 일반적이다. 또한 금융기관의 자금중개도 이러한 경제인식에 기초하여 이루어질 가능성이 높다. 여기서는 금융시장 발전이 산업성장에 기여하는 방향이 국내 성장기회와 외부 성장기회 중 어느 성장기회에 민감하게 반응하는 지를 알아보기 위해 외부 성장기회와 금융시장 발전간의 교차변수(즉, )와 내부 성장기회와 금융시장 발전간의 교차변수(즉, , 는 국내 1인당 실질GDP 성장)를 포함시킨 다음의 회귀방정식에 따라 분석을 시도하였다.

(19)

(20)

여기서, 는 국내 성장기회의 대리변수로 사용되는 국내 1인당 실질GDP 성장을 나타낸다. 회귀방정식(19)는  교차변수를 설명변수로 도입한 회귀방정식이며, 회귀방정식(20)은 식(17)에  교차변수를 추가적인 설명변수로 포함시킨 회귀방정식이다.

<표 2>는 회귀방정식(19)～(20)에 따른 실증분석 추정결과를 보여주고 있다. 앞의 경우에서와 마찬가지로 고정효과(EF)모형에 따른 회귀분석 결과는 추정계수들의 유의성과는 상관없이 모든 경우의 추정결과에서 이분산성(heteroskedasticity) 문제가 발생하였다. 따라서 이분산성에 따른 추정왜곡을 피하기 위해 우리는 이분산일방오차요인모형에 기초한 가중회귀(WLS)방식을 도입하여 상위의 회귀식을 다시 분석하였다. 회귀방정식(19)에 따른 분석에서는 국내 성장기회를 반영하는 는 정(+)의 유의값을 갖는 것으로 추정되었다(가중회귀(WLS)모형 추정결과 (4) 참조). 또한 회귀방정식(20)에 따른 회귀분석의 경우에는 와 의 추정계수 모두 정(+)의 유의한 값을 가지나 전자의 탄력성이 후자의 탄력성을 크게 능가하는 것으로 나타났다.

<표 2> 성장기회와 산업별 성장간의 관계

설명변수		고정효과(FE)모형					가중회귀(WLS)모형
		(5)	(6)	(7)	(8)		(5)	(6)	(7)	(8)
SH		0.7755*** (0.0878)	0.7572*** (0.0881)	1.1745*** (0.1062)	0.7660*** (0.0876)		0.4866*** (0.0629)	0.5122*** (0.0596)	0.6212*** (0.0769)	0.4680*** (0.0632)
			0.5791* (0.3225)	-0.4201 (0.3643)	0.1301 (0.3711)			0.3724*** (0.0599)	0.2652*** (0.1053)	0.3118*** (0.0796)
GO*FD
		0.1793*** (0.0495)	0.1558*** (0.0510)	0.4382*** (0.0661)	0.1571*** (0.0507)		0.1373*** (0.0280)	0.1196*** (0.0268)	0.2012*** (0.0357)	0.1127*** (0.0267)
1인당GDP*FD
GO*FD의 IT산업더미				3.1072*** (0.7063)	1.6821** (0.7015)				0.6979*** (0.2520)	0.5936*** (0.2173)
1인당GDP*FD의 IT산업더미				-0.8400 (0.8217)					-0.3657 (0.8155)
[eqn: barR^2]		0.107	0.181	0.266	0.198		0.107	0.187	0.199	0.197
DW 통계량		2.33	2.34	2.17	2.33		2.01	2.10	2.18	2.20
이분산성 검정		66.73	69.38	102.60	74.04

주 : 1) 산업특화적(country-specific) 상수항의 추정치는 표에 포함되지 않았음.

2) ( )안의 수치는 표준오차를 나타내며 ***, **, *는 추정치가 1%, 5%, 10% 유의수준 범위내에서 각각 유의미한 값을 갖는 것을 의미함.

3) 이분산성(heteroskedasticity) 검정은 White방식에 따라 분포에 따라서 이루어짐. 이에 따른 상위 고정효과(FE)모형에 따른 4개의 추정식 (4)~(7)의 이분산성 검정을 위한 99% 유의수준의 임계치는 모두 9.21, 11.34, 15.09, 13.28임.

한편 <표 2>의 추정결과 (7)은 추정결과 (6)에 기초하여 각각의 교차변수에 정보통신(IT)산업 더미변수를 추가로 도입하여 추정한 결과이며, 추정결과 (8)은 추정결과 (7)에서 비유의적 변수인  의 IT더미변수를 제거하고 다시 추정한 결과이다. 추정결과 (8)은 두 교차변수외에 추가로 도입된 의 IT더미변수도 정(+)의 계수값을 갖는 것을 보여주고 있다.

이러한 회귀분석 결과는 국내산업이 국내의 성장기회보다는 외부의 성장기회에 따라 더욱 민감하게 반응하며, 또한 금융기관의 자금중개도 이러한 경제인식에 기초하여 이루어져 왔다는 것을 보여주는 결과라 할 수 있다. 특히 국내 정보통신(IT)산업들이 여타산업들보다 외부 성장기회를 실제성장으로 연결시키는데 있어서 국내 금융시장을 더욱 효과적으로 활용하여 더 높은 생산성을 유인하였음을 보여주고 있다.

이상의 실증분석으로부터 우리는 국내의 금융발전이 산업들의 금융제약을 꾸준히 완화시키면서 성장기회에 따른 산업들의 외부차입 수요를 효과적으로 충족시켜 산업성장에 기여하여 왔으며, 동시에 경제성장단계(또는 금융발전단계)에 부합한 성장산업에 보다 적절한 자본배분을 해왔다는 것을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 금융발전이 높은 성장기회를 갖고 있는 산업들에 대해 자원을 배분한다는 FL의 가설을 지지할 뿐만 아니라 부분적으로나마 경제성장단계에 부합하는 산업들에 자본을 배분한다는 RZ의 가설을 동시에 지지하고 있음을 보여주는 결과라고 할 수 있다.

4. 결론 및 시사점

본고에서 우리는 Rajan and Zingales(1998) 및 Fisman and Love(2003)에 의해 시도되었던 技術的 外部金融 依存性(technological external finance dependency), 成長機會(growth opportunity), 産業成長의 관계에 대한 이론적 토대를 살펴보고 이를 우리나라 산업별 성장에 적용하여 금융발전과 산업성장간의 관계를 분석하였다. 본고의 산업별/연도별 패널자료를 이용한 실증분석 결과는 외부금융보다는 성장기회가 국내 산업성장에 더 크게 기여하였으며, 우리나라 금융발전이 성장기회에 따른 적절한 자금배분을 통해 실제성장을 실현하고, 경제성장단계에 부합한 산업구조의 선진화에 기여하였다는 주장을 동시에 지지한다. 즉, 본고의 실증분석은 우리나라의 금융발전이 높은 성장기회를 갖고 있는 산업들에 대해 자원을 분배한다는 FL의 가설을 지지할 뿐만 아니라  경제성장단계에 부합하는 산업들에 자본을 배분한다는 RZ의 가설의 타당성을 동시에 지지하고 있음을 보여주고 있다고 할 수 있다.

특별히 본고에서는 RZ와 FL이 사용하였던 국가별/산업별 자료대신에 개별국가 분석에 적합한 산업별/연도별 패널자료를 이용하여 국내 금융발전이 성장기회에 따른 자본배분 기능과 경제발전단계에 따른 자본배분 기능을 동시에 부합시키면서 산업성장에 기여하여 왔다는 사실을 발견하였다는 점에서 RZ와 FL의 주장과 차별화되며, 또한 본 분석은 그 동안 국내에서는 충분치 못하였던 금융발전-산업별 성장간의 관계에 대한 실증분석 결과를 제시하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 판단된다.

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