Preliminary

국내 증권산업에 있어서 구조조정 유인구조 분석

김 자 봉 ․ 이 동 걸

한국금융연구원 금융산업 및 제도연구실 연구위원 jbkim@kif.re.kr

한림대학교 재무금융학과 객원교수 lee.dong.gull@gmail.com

2010. 2. 10

<요    약>

본고는 국내 증권산업의 구조조정 유인구조를 분석하는데 있다. 이를 통해 구조조정을 결정하는 요인을 파악하고, 지난 외환위기 이후 지속적으로 그 필요성과 중요성이 제기되어온 증권산업 구조조정이 제대로 이루어지지 않은 이유를 밝히고자 한다. 구조조정을 유인하는 요인은 내적 요인과 외적 요인으로 구분할 수 있는데, 내적 요인으로는 사전적 및 사후적 규모 및 범위의 경제효과 그리고 사후적 위험분산효과의 실현여부를 들 수 있으며, 본고에서 이러한 효과를 추정한 결과, 중대형증권사와 소형증권사 모두 정도의 차이는 있으나 사전적 규모 및 범위의 경제효과를 지닌 것으로 파악되었다. 또한 시뮬레이션을 통해 사후적 규모 및 범위의 경제효과 역시 존재함을 확인하였다. 다만, 합병 시뮬레이션에서 중대형 증권사 IB부문의 규모 경제효과는 합병시 오히려 감소하는 반면 위탁중개기능의 규모경제효과는 커지는 것으로 나타났다. 이와 같이 IB기능이 합병시 규모경제효과가 감소하는 것은 현재 IB역량의 한계를 반영한 때문인 것으로 보인다. 이러한 결과가 주는  시사점은,  IB역량 제고가 전제되지 않는 한 중대형 증권사의 합병은 바람직하지 않다는 점이다. 소형사의 경우에는 합병이 위탁중개뿐 아니라 IB기능의 규모 및 범위경제효과를 크게 증가시키는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 특히 소형증권사 그룹 내에서 증권사 간 합병이 이루어지지 않는 이유는 증권사 수 대비 주식시장 시가총액이 여전히 증가추세여서 비록 현재의 수익성이 낮더라도 미래에 대한 낙관적 기대가 가능하다는 점, 소형증권사들 역시 규모의 경제효과를 실현하고 있다는 점, 증권시장의 경쟁정도가 낮아 퇴출압력이 낮다는 점 등으로 보인다.

Key words: 증권산업 구조조정 유인구조, 규모의 경제, 범위의 경제, 합병, 대형화

JEL: G21, G28

1. 문제제기

본고는 국내 증권산업의 M&A 유인구조를 분석하는데 있다. 이를 통해 구조조정을 결정하는 요인을 파악하고, 지난 외환위기 이후 지속적으로 그 필요성과 중요성이 제기되어 온 증권산업 구조조정이 제대로 이루어지지 않은 이유를 밝히고자 한다.

구조조정을 초래하는 원인은 크게 내적 원인과 외적 원인으로 나눌 수 있을 것이다. 내적 원인은 자발적인 합병을 유도하는 시너지효과의 존재를 들 수 있고, 외적 요인은 제도적 및 시장환경 등의 요인을 들 수 있다. 합병의 형태(관련-수직적 및 수평적 합병, 비관련-다각화합병 여부 등) 및 M&A방식(주식교부현수, 현금인수 등), 주식시장 상황 등은 후자에 해당한다. 본고의 관심은 내적 요인에 있다.

기업간 합병을 유인하는 시너지효과는 규모/범위의 경제효과 및 위험분산효과 등을 들 수 있다. 본고는 현재 증권사들이 이들 효과를 실현하고 있는지 여부를 추정하였으며, 합병을 통해 이러한 효과를 낳을 수 있는지에 대해서도 시뮬레이션을 행하였다.

본고는 6개 절로 구성되었다. 제2절에서는 구조조정의 유인구조를 살펴보고 제3절에서는 유인구조를 형성하는 규모/범위의 경제효과와 위험분산효과를 추정하였다. 제4절은 합병 시뮬레이션 결과를 담고 있으며, 제5절은 왜 증권사 간 활발한 M&A가 이루어지지 않는지 여부를 검토하였다. 제6절은 결론을 담고 있다.

2. 구조조정의 목적과 유인구조

구조조정은 효율성 및 수익성 제고를 목적으로 이루어지는 기업 중점전략 부문의 재조정, 부실기업 혹은 부실산업의 정리 및 기업 간 결합을 의미한다. 그 결과, 사업구조, 소유구조, 자본구조, 경영구조 및 지배구조 등의 변화가 이루어지며, 새로운 금융기술, 금융기관 및 시장(new financial technologies, institutions, markets) 뿐 아니라 새로운 금융수단(financial instruments)이 창출되는 효과를 수반한다. 여기에서 새로운 금융기술, 기관 및 시장은 금융서비스를 전달하는 프로세스(process)의 개선을 의미하며, 새로운 금융수단은 새로운 상품(product)의 개발을 의미한다.

Tufano(2003), p.310-313

구조조정은 그 자체가 비용을 수반하는 과정이다. 따라서 구조조정이 추진되기 위해서는 구조조정 이후 구조조정의 효과가 분명히 기대되어야 한다. 효과가 기대되지 않는데 비용만을 치루는 구조조정은 당연히 가능하지 않을 것이기 때문이다.  가장 중요한 구조조정의 기대효과로는 규모의 경제효과 및 범위의 경제효과를 들 수 있다. 규모의 경제효과는 동일상품을 생산하는 기업 간 결합으로 더 큰 이윤을 실현할 수 있게 되는 경우를 말하며, 범위의 경제효과는 이종 상품을 생산하는 기업 간 결합으로 비용보완성을 통해 비용을 절감하는 경우를 말한다. 위험분산효과 역시 이종상품을 생산하는 기업간 결합을 통해 결합위험을 감소시킴으로써 적절한 위험관리를 이룰 수 있게 됨을 의미한다.

결합 대상이 되는 기업이 모두 규모의 경제효과를 실현하고 있는 경우에는 결합에 따른 효과가 극대화된다. 생산요소 L, K를 생산요소로 하는 생산함수 f에 대하여, 생산요소가 [eqn: lambda]만큼 증가할 경우, 기업 A와 B의 규모의 경제현상은 다음과 같이 표현된다. 즉,

[eqn: f _{A} ( lambda L _{A} ,` lambda K _{A} )`>` lambda f _{A} (L _{A} ,K _{A} )# # f _{B} ( lambda L _{B} ,` lambda K _{B} )`>` lambda f _{B} (L _{B} ,K _{B} )]

이로부터 다음을 얻는다.

[eqn: f _{A} ( lambda L _{A} ,` lambda K _{A} )`+f _{B} ( lambda L _{B} ,` lambda K _{B} )>` lambda f _{A} (L _{A} ,K _{A} )+ lambda f _{B} (L _{B} ,K _{B} )]

A, B 두 기업이 결합하는 경우, 위의 부등식은 다시 다음과 같이 표현될 수 있다.

[eqn: f _{A+B} ( lambda (L _{A} +L _{B} ),` lambda (K _{A} +K _{B} ))`>` lambda f _{A+B} (L _{A} +L _{B} ,K _{A} +K _{B} )]

생산함수가 [eqn: f'`>0,``f''`>0]인 오목함수이면 합병이후 규모의 경제효과는 합병이전 규모의 경제효과보다 더 큰 규모의 경제효과를 낳을 수 있을 것이다. 즉, [eqn: f _{A+B} ( lambda )- lambda f _{A+B} ````>max`(`f _{A} ( lambda )- lambda f _{A} ,`f _{B} ( lambda )- lambda f _{B} )]이 가능하다.

규모의 경제효과를 실현하고 있는 두 기업의 결합이 이루어질 경우 그에 따른 수익은 다음과 같다. 여기서 [eqn: p]는 시장가격이다.

[eqn: R _{A+B} ``=pf _{A+B} (L _{A} +L _{B} ,`K _{A} +K _{B} )`>`R _{A} =pf _{A} (L _{A} ,K _{A} )]

혹은

[eqn: R _{A+B} =pf _{A+B} (L _{A} +L _{B} ,`K _{A} +K _{B} )`>`R _{B} =pf _{B} (L _{B} ,K _{B} )].

규모의 경제는 [eqn: AC _{A+B} ``<AC _{A}]을 의미하므로

[eqn: pi _{A+B} ``=R` _{A+B} `-`AC _{A+B} ``Q _{A+B} `# # ````````````````````=`(P```-`AC _{A+B} )Q _{A+B} `# # `````````` pi _{A} `=R _{A} ``-AC _{A} ``Q _{A}# # ````````````````````=`(P```-`AC _{A} )Q _{A} `]

그런데 [eqn: p-AC _{A+B} ``>`p-AC _{A}]이고 [eqn: Q _{A+B} ```>`Q _{A}]이므로

[eqn: pi _{A+B} ````>`` pi _{A}]

만일 결합대상 기업이 모두 규모의 불경제에 처해 있는 경우에는 두 기업의 결합은 바람직한 결과를 낳지 못할 것이다. [eqn: AC _{A+B} ``>AC _{A}]이므로 한계비용이 한계수입을 초과하고[eqn: pi _{A+B} ````<`` pi _{A}]을 초래할 수 있다.

범위의 경제효과는 서로 다른 두 상품을 따로 생산하는 것보다는 같이 생산하는 것이 비용보완성(cost complementarity)으로 인해 더 저렴해지는 효과를 말한다. 범위의 경제효과가 존재하는 경우, 두 금융상품 x와 y에 대하여 비용함수는 다음과 같은 조건을 충족하게 된다.

[eqn: c( theta x+(1- theta )y)`<` theta c(x)+(1- theta )c(y)]

이러한 효과가 실현되는 이유는 x와 y를 생산하는 전문지식과 기계설비가 상호 공유되기 때문이다. 이 경우에도 범위의 경제효과는 기업의 이윤을 증가시키는 효과를 낳게 된다. 따라서 이와 같은 비용보완성은 x와 y를 각각 따로 전문적으로 생산하는 기업들에게 M&A를 통한 기업결합의 유인구조를 형성하게 될 것이다.

사업구조의 결합을 통해 얻는 또 하나의 효과는 위험분산효과이다. 금융상품 x와 y에 대하여 생산함수를 각각 [eqn: f _{X} `,`f _{Y}]라고 할 때, 결합수익과 결합수익의 분산은 각각 다음과 같이 정의된다.

[eqn: R _{X+Y} = theta p _{X} f _{X} (L _{X,`} K _{X} )`+(1- theta )p _{Y} f _{Y} (L _{Y,`} K _{Y} )# # sigma _{{} _{X+Y} `} ``=`E(R _{X+Y} ``- mu _{X+Y} `) ^{2}]

이때 위험분산효과는 다음을 의미한다.

[eqn: R _{X+Y} ^{prime } ``>`R _{X} ,``R _{Y} ``;`` sigma _{X+Y} ``< sigma _{X} `,` sigma _{Y} ````# # {R _{X+Y}} over {sigma _{{} _{X+Y}}} `>` {R _{X}} over {sigma _{{} _{X}}} `,` {R _{Y}} over {sigma _{{} _{Y}}}]

즉, 한 단위 위험 대비 수익의 비율이 기업결합 이전에 비하여 더 증가하게 되는 것을 의미한다. 만일 원스톱쇼핑이 가능해 짐에 따라 이에 따른 교차판매가 추가적으로 증가할 경우, 결합이윤도 더욱 커질 수 있을 것이다. 교차판매가 이루어지는 경우의 결합수익과 분산을 각각 [eqn: R`' _{X+Y} ``,` sigma ' _{R _{X+Y}}] 이라고 한다면, 다음과 같은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

[eqn: {R` prime _{X+Y}} over {sigma ` prime _{{} _{X+Y}}} `>` {R _{X+Y}} over {sigma _{{} _{X+Y}}}]

이러한 위험분산효과는 기업 간 M&A의 또 다른 유인구조를 형성한다. 만일 사업구조 간 상관계수가 1보다 작은 값을 갖는 상이한 사업부문을 지닌 기업들이 다수 존재한다면 이들 기업 간 결합은 위험분산효과를 낳게 될 것이다.

이러한 논의에 비추어 볼 때, 국내 증권산업의 경우에 기업 간 결합을 통한 구조조정의 유인체계가 존재하는지 여부를 판단하기 위해서는 규모 및 범위의 경제효과와 위험분산효과가 M&A를 통해 실현될 수 있는지의 여부를 판단하는 것이 필요하다.

다음 절에서는 규모의 경제와 범위의 경제효과를 추정하는 방법론을 살펴보고, 이에 이용하여 국내 증권산업 내에 규모의 경제현상이 실현되고 있는지 여부에 대하여 실증분석을 하고자 한다.

3. 최근 국내 증권산업의 economies of scale/scope 추정

가. 추정방법론

Benston(1965)과 Bell and Murphy(1968)은 콥-더글러스(Cobb-Douglas) 생산함수를 이용하여 추정한 비용함수를 통해 규모의 경제 및 범위의 경제효과를 논의하였다. 콥-더글러스 생산함수는 다음과 같은 비용극소화 문제의 해로서 도출된다.

[eqn: C(w,r,y)=min _{L,K} `wL+rK``````s.t.```L ^{a} K ^{1-a} =y]

비용극소화문제의 해로서 도출되는 비용함수는

[eqn: C(w,r,y)= theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y,```` theta =a ^{-a} (1-a) ^{-(1-a)}]

이며, 로그를 취함으로써 다음과 같은 추정식을 얻을 수 있다.

Cobb-Douglas 생산함수를 이용한 규모의 경제 비용함수를 추정하기 위해서는 [eqn: y=0]인 경우에도 0보다 큰 값을 갖는 비용함수를 가정해야 한다. 이를 위해 [eqn: C(w,r,y)= kappa + theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y,```` kappa SIMEQ 0]을 가정한 후 로그를 취하여 [eqn: ln`C(w,r,y)=ln`( kappa + theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y)]를 [eqn: kappa _{0} SIMEQ 0]에 대하여 Taylor근사를 전개하면 [eqn: ln`C(w,r,y)=ln`( kappa _{0} + theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y)+ {1} over {kappa _{0} + theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y} ( kappa - kappa _{0} ) SIMEQ ln( theta w _{} ^{a} r ^{1-a} y)]이 되어 근사 추정식 [eqn: ln`C SIMEQ alpha _{0} + alpha _{1} ln`y+ alpha _{2} ln`w+ alpha _{3} ln`r+e]을 얻을 수 있다. 여기에서 [eqn: y]는 상대적으로 큰 값을 갖는다.

[eqn: ln`C= alpha _{0} + alpha _{1} ln`y+ alpha _{2} ln`w+ alpha _{3} ln`r+e]

여기에서 규모경제효과를 판단하는 기준은 비용함수에서 추정된 [eqn: alpha _{1}]이 1보다 작은 값인지의 여부이다. 만일 1보다 작다면 이는 규모의 경제효과가 존재함을 의미한다. w는 가변자본에 대한 비용이며, r은 고정자본에 대한 비용을 나타낸다.

하지만, Cobb-Douglas생산함수는 U-자형 비용함수를 배제하는 한계를 지니고 있으며 이에 따라 보다 Cobb-Douglas 생산함수를 보다 확대한 로그전환비용함수(multi-product translog cost function)를 이용한 연구가 Benston, Hanweck and Humphrey(1982) 등으로부터 이루어지게 된다. 이후 로그전환비용함수를 이용한 연구가 크게 이루어져 왔으며, 여기에서는 Goldberg et al(1991), Mester(1992) 등 가급적 최근의 주요 연구를 대상으로 간단히 정리하고자 한다.

Mester(1992)는 규모 및 범위의 경제효과를 추정함에 있어서 하이브리드 변동로그(hybrid translog) 비용함수를 이용하였다. 이 경우 로그함수인 경우와 달리 생산수준이 0인 경우에도 추정이 가능하다. 비용함수에서 산출물은 Box-Cox 변환을 통해 표현되며 구체적인 형태는 다음과 같다.

[eqn: lambda =0]이면 [eqn: {y ^{lambda } -1} over {lambda } = {exp( lambda `log``y)-1} over {lambda } = {Partial `(exp( lambda `log``y)-1)/ Partial lambda } over {Partial lambda / Partial lambda } = {`log``y``exp( lambda `log`y)} over {1} =log``y`.`]

[eqn: ln`C=a _{0} `+` sum _{i=1} ^{} a _{i} LEFT ( {y _{i} ^{lambda } -1} over {lambda } RIGHT ) + sum _{i=1} ^{} b _{j} `ln`w _{j} `+ {1} over {2} sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} s _{ij} LEFT ( {y _{i} ^{lambda } -1} over {lambda } RIGHT ) LEFT ( {y _{j} ^{lambda } -1} over {lambda } RIGHT )# # `````````````````````````+ {1} over {2} sum _{j} ^{} sum _{k} ^{} g _{jk} `ln`w _{j} `ln`w _{k} `+ sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} d _{ij} ` LEFT ( {y _{i} ^{lambda } -1} over {lambda } RIGHT ) ln`w _{j} ``+ epsilon]

이 비용함수를 전제로 Mester가 정의하는 규모의 경제효과는 다음과 같다.

[eqn: S(y)= {c(y)} over {sum _{i} ^{} y _{i} ( Partial c(y)/ Partial y _{i} )}# # S _{i} (y)= {c(y)-c(y _{-i} )} over {y _{i} ( Partial c(y)/ Partial y _{i} )}]

여기서 [eqn: S(y)]는 전체 금융상품을  대상으로 하는 규모의 경제효과를 나타내고 [eqn: S _{i} (y)]는 특정한 금융상품 [eqn: i]에 대한 규모의 경제효과를 나타낸다. 규모의 경제효과는 위의 두 값이 1보다 큰 경우에 해당한다. 범위의 경제효과는 다음과 같다. 편의상 금융상품의 유형이 [eqn: y=(y _{1} ,y _{2} ,y _{3} ,y _{4} )]일 때,

[eqn: SC(y)= {c(y _{1} ,0,0,0)+c(0,y _{2} ,0,0)+c(0,0,y _{3} ,0)+c(0,0,0,y _{4} )-c(y _{1} ,y _{2} ,y _{3} ,y _{4} )} over {c(y _{1} ,y _{2} ,y _{3} ,y _{4} )}# # SC _{T} (y)= {c(y _{T} )+c(y _{N-T} )-c(y)} over {c(y)}]

여기에서 전자는 4가지 유형의 모든 금융상품을 대상으로 하는 경우이며, 후자는 N=4의 금융상품 가운데 특정한 부분집합의 금융상품을 대상으로 하는 경우이다. 위의 두 값이 0보다 크면 범위의 경제효과를 의미하며, 0보다 작으면 범위의 비경제효과를 나타낸다.

Goldberg et al(1991), Jagtiani(1995), Jagtiani et al(1996)는 Christensen et al (1973)을 따라 로그전환 비용함수(translog cost function)을 다음과 같이 정의하였다.

[eqn: ln`C=a _{0} `+` sum _{i=1} ^{} a _{i} ln`y _{i} + sum _{i=1} ^{} b _{j} `ln`w _{j} `+ {1} over {2} sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} s _{ij} `ln`y _{i} `ln`y _{j}# # `````````````````````````+ {1} over {2} sum _{j} ^{} sum _{k} ^{} g _{jk} `ln`w _{j} `ln`w _{k} `+ sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} d _{ij} ``ln`y _{i} ``ln`w _{j} ``+ epsilon # # S _{j} `=b _{j} `+` sum _{k} ^{} g _{jk} ``ln`w _{k} + sum _{i} ^{} d _{ij} ``ln`y _{i} ``+ epsilon _{j}]

이를 전제로 규모의 경제효과 및 비용보완성(cost complementarity)은 다음과 같이 정의하였다.

[eqn: S(y)= sum _{i} ^{} {Partial `ln``C} over {Partial `ln`y _{i}} =` sum _{i=1} ^{} (a _{i} + sum _{j} ^{} s _{ij} ``ln`y _{j} + sum _{j} ^{} d _{ij} ``ln`w _{j} )``# # COMP _{ik} = {Partial ^{2} `C} over {Partial y _{i} Partial y _{k}}# # ````````````````````````````````= {C} over {y _{i} y _{k}} LEFT ( {Partial ^{2} `ln`C} over {Partial `ln`y _{i} `` Partial `ln`y _{k}} + {Partial `ln`C} over {Partial `ln`y _{i}} {Partial `ln`C} over {Partial `ln`y _{k}} RIGHT ) ,``i != k# # `````````````````````````````` PROPTO ```s _{ik} `+(a _{i} + sum _{j} ^{} s _{ij} ``ln`y _{j} + sum _{j} ^{} d _{ij} ``ln`w _{j} )``(a _{k} + sum _{j} ^{} s _{kj} ``ln`y _{j} + sum _{j} ^{} d _{kj} ``ln`w _{j} )``]

여기에서 [eqn: S(y)`<1]이면 규모의 경제효과가 존재하는 것이며, [eqn: COMP _{ik} `<0]이면 k의 생산이 I의 생산비용을 낮추는 비용보완성(cost complementarity)이 존재한다. 이와 같은 비용보완성을 통하여 범위의 경제효과를 추정하는 것은 Mester의 방법론인 [eqn: SC(y)]가 지닌 한계를 극복할 수 있다. Jagtiani에 따르면, Mester의 방식은 [eqn: c(0,0,...,y _{i} ,...0)]와 같이 사실은 대리변수를 이용해야 하는 문제점을 지닌다. 단일 금융상품을 생산하는 금융기관과 다양한 금융상품을 생산하는 금융기관의 비용함수가 비교 가능하도록 동일한 구조를 지닌 것으로 가정해야 하기 때문이다.

Schmiedel et al(2006) 은 Berndt(1991)을 따라 로그전환비용함수를 정의하고 있는데, 시간에 비례하여 금융상품생산 규모가 증가함에 따라 규모의 경제효과가 달라질 수 있다는 점 이외에는 사실상 Jagtiani와 동일한 구조를 지니고 있다.

[eqn: ln`C=a _{0} `+` sum _{i=1} ^{} a _{i} ln`y _{i} + sum _{i=1} ^{} b _{j} `ln`w _{j} `+ {1} over {2} sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} s _{ij} `ln`y _{i} `ln`y _{j}# # `````````````````````````+ {1} over {2} sum _{j} ^{} sum _{k} ^{} g _{jk} `ln`w _{j} `ln`w _{k} `+ sum _{i} ^{} sum _{j} ^{} d _{ij} ``ln`y _{i} ``ln`w _{j} ``+ tau T+ epsilon]

여기에서 변수 T는 시간에 비례하여 증가하는 생산수준을 나타낸다.

Toivanen(1997)은 Christensen et al(1973)와 같은 로그전환비요함수는 그 모형의 특성에 따라 특정 금융상품이 영(zero)이 되는 것을 허용할 수 없다는 한계가 있다고 지적하면서 대신 다음과 같은 2차식(quadratic specification) 비용함수를 가정한다.

[eqn: C= alpha + beta _{i} x _{i} + sum _{i} ^{} gamma _{ii} x _{i} ^{2} `+ sum _{i != i} ^{} gamma _{ij} x _{i} x _{j}]

이식을 전제로 규모의 경제 및 범위의 경제효과는 다음과 같이 정의된다.

[eqn: S _{N} `= {C(x)} over {sum _{} ^{} x _{i} C _{i}} ,````C _{i} = {Partial C} over {Partial x _{i}}# # S _{E} `= {C(x _{N-i} )+C(x _{i} )-C(x _{N} )} over {C(x _{N} )}# # S _{E-portfolio`management} `=HHI ^{`-1} = sum _{i} ^{} LEFT ( {sum _{i} ^{} x _{i}} over {x _{i}} RIGHT ) ^{2}]

여기에서 [eqn: S _{N} ,``S _{E} ,`S _{E-portfolio`}]는 각각 규모의 경제효과, 범위의 경제효과 및 포트폴리오 관리(portfolio management)에 있어서의 범위의 경제효과를 나타낸다.

기업결합을 통한 위험분산효과는 Saunders and Walter(1994)와 김자봉(2009)을 이용할 수 있다. 위험분산효과의 존재유무는 다음과 같이 정의되는 결합위험 최소화하는 해(solution)로서 결정될 수 있다.

[eqn: ````min _{theta } `` sigma _{} ^{2} =E LEFT ( sum _{i=1} ^{2} theta _{i} (R _{i} - mu _{R _{i}} ) RIGHT ) ^{2}# ```# `````````````````````````````````= sum _{i=1} ^{2} theta _{i} ^{2} sigma _{i} ^{2} + sum _{i=1} ^{2} sum _{eqalign{j=1# j != i}} ^{2} theta _{i} ^{} theta _{j} ^{} rho _{ij} sigma _{i} ^{} sigma _{j} ^{} `,```# # ````````````````````````R= sum _{i=1} ^{2} theta _{i} R _{i}]

여기에서 [eqn: theta _{i}]는 금융기관 [eqn: i]가 차지하는 결합비중으로서 예를 들면 지주회사 내에서 결합 후 차지하는 규모의 비중을 나타내고, [eqn: R _{i}]는 금융기관 [eqn: i]의 수익률, [eqn: sigma _{i} ^{2}]는 수익률의 분산을 나타내며, [eqn: mu _{R}]는 수익률의 평균, [eqn: rho _{ij}]는 두 금융기관 [eqn: i,`j]의 수익률 공분산을 나타낸다.

이 목적함수의 해로서 다음과 같은 결합비중을 도출할 수 있으며, 이를 이용하여 위험분산효과의 유무를 추정함으로써 M&A를 통한 기업결합의 유인구조가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

[eqn: theta _{1} ^{*} = {sigma _{2} ^{2} - rho _{12} sigma _{1} sigma _{2}} over {sigma _{1} ^{2} -2 rho _{12} sigma _{1} sigma _{2} + sigma _{2} ^{2}}# # theta _{2} ^{*} =1- theta _{1} ^{*}]

나. 자료 및 변수

추정 대상 증권사는 중형증권사, 소형증권사 및 전체 증권사를 대상으로 구분하였다. 중형증권사는 전체 증권사 수수료수익 가운데 차지하는 비중이 4.0% 이상으로 대상으로 하였으며, 여기에 포함된 증권사로는 삼성, 굿모닝신한, 대신, 대우, 동양종합금융, 미래에셋, 우리투자, 한국투자, 현대 증권사 등 9개사이고, 그 이외에 나머지는 모두 소형증권사로 분류하였으며 17개사가 포함되었다. 분석기간은 2000년 2분기부터 2007년 1분기까지를 대상으로 한다. 추정방정식은 크게 세 가지이다. 첫째, Cobb-Douglas 생산함수로부터 도출된 비용함수에 대한 추정, 둘째, 변동로그 비용함수(translog cost function)에 대한 추정, 셋째, quadratic 비용함수에 대한 추정 등이다.

Cobb-Douglas 생산함수로부터 도출된 비용함수 추정식의 경우, 비용 C는 판매비와 관리비만을 이용한 경우와 판매비와 관리비 및 이자비용을 포함한 경우로 나누어 추정하였으며, [eqn: y]는 증권사의 총자산, w는 1인당 판관비, r은 차입이자비용을 나타낸다. 증권사 차입금은 단기차입금, 콜머니, 환매조건부채권매도를 합한 금액이다. 이와 같이 [eqn: y]를 증권사의 총자산으로 한 예는 Mester(1992)를 들 수 있다.

변동로그비용함수, quadratic-비용함수의 경우에는 [eqn: y]는 서비스유형별 수수료수익(=수수료율 × 서비스총량)을 대상으로 하였다. 즉, 수수료수익 중 위탁중개수수료수입, 인수주선수수료수입, 수익증권 및 신종증권판매수수료, 자산관리 수수료 등이다. 이원흠(1992), 박경서(1994), 정운찬 등(2000)은 서비스유형별 수수료수익 대신 위탁중개실적, 자기매매실적 및 인수주선실적을 이용하였다. 본고에서는 이들과 달리 유형별 수수료수익을 이용하였는데, 그 이유는 구체적인 수익구조와 비용 간의 관계 즉 수입과 비용의 상관관계를 분석하고자 하였기 때문이다. 더구나 위탁중개와 인수주선보다 최근 크게 증가하고 있는 수익/신종증권판매서비스 및 자산관리서비스와의 관계를 분석에 포함시킬 수 있는 이점을 가질 수 있다. 이에 따라 본고는 증권사가 자본시장에서 제공하고 있는 위탁중개서비스, 인수주선서비스, 수익/신종증권판매서비스, 자산관리서비스 등 서비스유형을 중심으로 규모 및 범위의 경제효과를 살펴보고자 한다. 이는 Goldberg et al(1991)이 취한 방법론과 동일한 것이다.

정운찬 등(2000)도 이와 같은 점을 지적하고 있다.

분석대상이 된 중형 및 소형증권사 간 자산 비교는 아래 표에 정리되어 있으며, 중형증권사의 평균 자산규모는 소형증권사 자산의 약 4배에 이르는 것으로 파악된다. 중형 및 소형 증권사 간에는, 중형증권사의 평균자산규모가 약 3조5천원으로 소형증권사 9천7백원의 3.6배에 이르는 규모이며, 참고로 국내 은행의 평균자산은 약 80조원으로 전체 증권사 평균 자산 2조4천억원의 34배에 이르는 규모이다.  이와 같은 자산규모의 차이는 규모의 경제효과 추정결과를 비교하는 데 참고할 필요가 있다.

<표 1>        증권사와 은행의 평균 자산 비교    (단위: 백만원, 배수)

	평균자산	중형증권사 자산기준 소형증권사 및 은행자산의 상대적 크기
중형증권사*	3,498,790	1
소형증권사**	973,332	1/3.59
전체증권사	2,350,854	1/1.49
은행***	78,917,765	22.56

주: * 삼성, 굿모닝신한, 대신, 대우, 동양종합금융, 우리투자, 한국투자, 현대, 미래에셋 등

** 소형증권사는 중형증권사를 제외한 17개사

*** 우리, SC제일, 하나, 외환, 한국씨티, 국민, 신한, 산업, 기업은행 등 9개 은행

자료: 금융감독원

<표  2>                각 변수에 대한 평균 및 표준편차

증권사		BC	UC	SC	W	R
우리투자	평균	69,648	6,973	10,752	44.44	39,349
	표준편차	21,967	5,414	4,765	29.26	19,133
미래에셋	평균	19,624	1,564	7,791	41.44	3,365
	표준편차	10,294	1,315	9,706	6.48	3,183
한국투자	평균	27,046	2,278	38,876	34.03	38,628
	표준편차	25,469	1,655	11,240	8.62	24,489
삼성	평균	77,583	5,110	39,686	45.39	20,072
	표준편차	21,233	3,224	12,185	5.93	4,838
현대	평균	77,827	4,204	12,799	35.45	21,080
	표준편차	28,889	5,357	13,315	10.14	17,944
동양종금	평균
	표준편차
대우	평균	75,653	6,095	13,913	37.90	28,612
	표준편차	28,902	2,856	9,148	9.17	9,916
대신	평균	67,720	1,590	3,152	37.78	8,300
	표준편차	18,456	1,464	2,582	13.08	3,269
굿모닝신한	평균	53,839	2,143	5,213	34.95	8,445
	표준편차	19,269	1,103	1,107	7.16	2,761

(단위: 백만원)

주: BC=중개수수료수입, UC=인수주선수수료수입, SC=자산관리수수료수입, W=1인당 판관비, R=자본비용. 분석기간은 2000년 2/4분기부터 2007년 1/4분기.

<표 3>        증권사별 수수료수익 시장점유율(07년2/4분기)       (단위:%)

	수수료 수익						이자수익
		수탁 수수료	인수주선 수수료	수익증권판매 수수료	신종증권판매 수수료	자산관리 수수료
회사계	100	100	100	100	100	100	100
국내사계	85.3	83.1	97.9	99.7	100	100	94.7
대우	9.3	10.2	9.5	2	10.2	19.5	7.7
삼성	9	7.7	6.8	14.4	29.8	10.9	7.7
한국투자	6.5	5.5	11.2	13.6	8.5	15.6	9.6
우리투자	6.4	6.8	8.4	2.5	8.1	11.7	14.2
현대	6.3	7.7	1.8	1.4	7	9.1	6.4
굿모닝신한	5.7	6.4	3.6	1.6	2.5	4.1	5.9
대신	5	6.4	3.1	0.7	2.4	0.5	4
미래에셋	4.4	2.6	7.2	17.6	1.9	11.7	5
동양종합금융	4	3.1	2.5	6.8	0	3.5	10.1
대한투자	3.1	2.4	0.7	10.9	0.1	3.5	2.4
메리츠	2.4	1.4	4.4	1	20.6	0	0.8
SK	2	2.3	3.3	1	0	0.8	2.3
교보	1.9	2	3.3	1.1	0.4	0	1.3
푸르덴셜투자	1.8	0.7	0.3	13	0	0	0.8
한화	1.7	2	1	1.7	0	0.1	2.4
CJ투자	1.5	1.1	2.1	5.5	0	0	0.9
키움닷컴	1.5	1.9	1.4	0	0	0.2	3.2
씨티그룹글로벌마켓	1.4	1.5	0	0	0	0	0.2
서울	1.3	1.3	3.1	0.9	0	0	0.9
신영	1.3	0.9	3.1	1.3	6.4	8.8	1.5
도이치	1.2	1.6	0	0	0	0	0.5
동부	1.2	1.2	2.1	1.2	0	0	1
CLSA코리아	0.9	1.2	0	0	0	0	0.1
NH투자	0.7	0.7	1.6	0.5	0	0	1.1
맥쿼리	0.7	0.9	0	0	0	0	0.2
부국	0.6	0.4	3.2	0.1	0	0	0.7
신흥	0.6	0.4	1.8	0.2	0	0	0.4
한양	0.6	0.6	2.5	0.2	0	0	0.5
하나	0.5	0.1	5.1	0.1	2.1	0	0.6
이트레이드	0.4	0.6	0.5	0	0	0	0.6
한누리투자	0.4	0.1	2.9	0	0	0	0.4
브릿지	0.3	0.3	1.3	0.1	0	0	0.2
비엔피파리바	0.3	0.4	0	0	0	0	0
리딩투자	0.1	0.1	0	0	0	0	0
비엔지	0.1	0.1	0	0	0	0	0
유화	0.1	0.2	0	0	0	0	0.6
코리아RB	0.1	0.1	0	0	0	0	0
KGI	0.1	0.1	0.2	0.2	0	0	0.2
케이아이디비채권	0.1	0.1	0	0	0	0	0
흥국	0.1	0.1	0	0	0	0	0
외국사계	14.7	16.9	2.1	0.3	0	0	5.3
크레디트스위스	2.8	3.4	0	0	0	0	0.7
유비에스리미티드	2.8	3.6	0	0	0	0	0.5
모간스탠리	2.1	2.2	0	0	0	0	0.6
골드만삭스	1.9	2.3	0	0	0	0	0.5
메릴린치	1.4	1.8	1.3	0.3	0	0	0.8
리먼브러더스	1.2	1.2	0	0	0	0	0.8
제이피모간	1.1	1.2	0	0	0	0	0.9
에스지	0.3	0.4	0	0	0	0	0
홍콩상하이	0.3	0.1	0.4	0	0	0	0
노무라	0.2	0.2	0	0	0	0	0.1
다이와SMBC	0.2	0.2	0.4	0	0	0	0.1
에이비엔암로아시아	0.2	0.3	0	0	0	0	0
바클레이즈캐피탈	0	0	0	0	0	0	0
크레디아그리콜슈브르	0	0	0	0	0	0	0.3

다. 추정결과

우선, Cobb-Douglas 생산함수로부터 도출된 비용함수에 대한 추정결과에 따르면, 중형과 소형증권사 모두에게서 규모의 경제효과가 실현되고 있음을 확인할 수 있다. 다만, 추정 결과가 다소 복합적이다. 비용을 판관비로 하는 경우에는 중형증권사가 소형증권사에 비해 좀 더 큰 규모경제효과를 나타내는 것으로 파악된 반면, 비용을 판관비에 이자비용을 더하는 경우에는 소형증권사의 규모경제효과가 중형증권사에 비하여 더 큰 것으로 파악되었다. <표 5>에서 보는 바와 같이, 총비용이 판매비와 관리비로 이루어지는 경우, 확률효과(random effect)모형에 따른 분석의 결과, [eqn: epsilon = {Partial `log(TC)} over {Partial `log(TA)}]에 대한 추정치는 중형증권사 0.222이며, 소형증권사는 0.398이다. 그런데 탄력성은 [eqn: epsilon = {Partial `log(TC)} over {Partial `log(TA)} = {TRIANGLE TC} over {TRIANGLE TA} `/ {TC} over {TA} = {MC} over {AC}]로서 평균비용 대비 한계비용의 비율을 나타내므로 중형증권사의 경우 [eqn: MC=0.222` TIMES AC]로서 한계비용이 평균비용의 22%에 불과한 값임을 의미하고, 소형증권사의 추정치 [eqn: epsilon =0.398]는 소형증권사의 한계비용이 평균비용의 38% 수준임을 의미한다. 이 결과는 중형증권사의 규모경제효과가 소형증권사에 비하여 더 큼을 의미한다. 하지만, 총비용이 판매비, 관리비 및 이자비용으로 이루어진 경우, 중형증권사 및 소형증권사의 탄력성은 각각 0.491, 0.481로, 소형증권사의 규모경제효과가 중형증권사의 그것보다 더 큰 모습을 보인다. 참고로 은행의 경우, 비용이 판관비인 경우 평균비용 대비 한계비용의 추정치는 [eqn: epsilon =0.690]인 반면 비용이 판관비에 이자비용이 더해지는 경우 평균비용 대비 한계비용 비율의 추정치는 0.923으로 크게 증가한다.

그런데, 중형증권사, 소형증권사 및 은행 간에는 자산규모에 있어서 큰 차이를 보이므로 이를 반영하여 추정된 파라미터를 해석할 필요가 있다. 예를 들어, 중형증권사의 평균 자산은 소형증권사 평균 자산의 3.6배에 이르고 은행의 평균 자산규모는 중형증권사 평균 자산의 23배에 이르며, 소형증권사 평균자산에 비해서는 81배에 이른다. 따라서 총비용이 판관비로 이루어지는 경우, <표 5>에서 보는 바와 같이, 소형증권사의 자산이 중형증권사의 자산수준으로 증가할 때를 가정하면 [eqn: epsilon =0.398 TIMES 3.59=1.43]이 되어 규모의 비경제(diseconomies of scale) 상황에 놓이게 된다. 만일 소형증권사의 자산이 은행자산 수준으로 확대되는 경우를 가정할 경우에는 [eqn: epsilon =0.398 TIMES 81=32.24]가 되어 규모의 비경제가 훨씬 더 심각해진다. 은행자산이 중형증권사 자산과 동일한 수준일 때를 가정할 경우 [eqn: epsilon =0.923 TIMES {1} over {23} =0.04]인 반면, 중형증권사의 자산규모가 은행자산규모로 확대되는 경우에는 [eqn: epsilon =0.491 TIMES 23=11.29]로 규모의 비경제 상황에 놓이게 된다. 총비용인 판관비에 이자비용이 더해지는 경우, 소형 및 중형증권사의 규모의 비경제는 더욱 심각해지고, 은행의 경우에도 규모경제효과 실현정도가 다소 낮아질 것이다.

<표 4>            추정 파라미터(random effect)와 조정 파라미터

	추정치	자산규모 차이 조정
중형증권사	0.491	-
소형증권사	0.481	1.43
은행	0.923	0.04

주) 자산규모 조정 파라미터는 중형증권사를 기준으로 하여 소형증권사 자산을 중형으로 증가시키는 경우, 은행자산을 중형증권사 자산 규모로 감소시키는 경우를 반영한 파라미터 추정치

변동로그 비용함수에 대한 추정결과는 <표 6>~<표 8>에서 볼 수 있다. 표에서 보는 바와 같이, 9개 중형 증권사만을 대상으로 한 변동로그 비용함수의 추정결과에 규모의 경제효과가 존재함을 확인할 수 있다. 중형증권사만을 대상으로 한 이유는 로그함수의 특징 때문에 분석대상 서비스유형을 모두 영위하는 증권사만이 분석에 포함될 수 있으며, 여기에서 대상으로 하는 서비스유형을 모두 영위하는 증권사는 소수의 중형증권사로만 제한되고 있기 때문이다. 더구나 자산관리서비스의 경우 수수료수익이 영(zero)인 경우가 있어서 자산관리서비스 유형은 분석에 포함되지 않았고 이로 인해 평균비용 대비 한계비용 비율의 추정에 있어서 과소평가가 다소 개입되었을 가능성이 있다는 점은 추정결과의 해석에 있어서 고려될 필요가 있다. <표 7>을 보면, 규모의 경제효과는 모델1~모델5 전반에서 실현되고 있음을 알 수 있다. <표 8>은 범위의 경제효과를 보여주는데, 추정결과에 따르면 규모경제효과와는 달리 범위경제효과는 제한된 범위에서만 나타나고 있음을 알 수 있다.  즉, 범위 경제효과를 결정하는 비용보완성은 모델3~모델5에서 위탁중개와 인수주선서비스의 경우 그리고 모델5에서 위탁중개와 수익/신종증권판매의 경우에서만 나타나고 있음을 알 수 있다. 그 이외의 모델과 서비스 간 조합에서는 오히려 겸업이 비용을 증가시키는 범위의 비경제효과가 나타나고 있다.

Quadratic 비용함수에 대한 추정결과는 <표 9>~<표 14>에서 볼 수 있다. 표에서 보는 바와 같이, 전 증권사를 대상으로 한 추정결과에서는 규모의 경제효과가 존재하지 않는 것으로 분석되었다. <표 10>에서는 모든 모델의 분석결과에서 규모경제효과 추정치가 1을 넘어서고 있음을 확인할 수 있다. 하지만, 규모의 경제효과와는 달리 <표 11>에서는 범위의 경제효과가 실현되고 있음을 보여주고 있다. 다만 네 가지 서비스유형으로 이루어지는 6가지 겸업조합 모두가 비용보완성을 실현하는 것은 아니고, 단지 3가지 겸업조합의 경우에서만 비용보완성이 나타나고 있다. 예를 들어, 위탁중개업무와 인수주선업무, 인수주선업무와 자산관리업무, 자산관리업무와 수익증권 및 신종증권판매업무 등이다. <표 12>와 <표 13>은 중형증권사와 소형증권사를 구분하여 quadratic 비용함수를 추정한 결과를 담고 있다. <표 14>에 정리된 결과에 따르면, 중형증권사의 평균비용 대비 한계비용 비율의 추정치는 0.85로서 크지는 않지만 어느 정도의 규모경제효과가 실현되고 있음을 보여준다. 반면 소형증권사의 경우에는 비율 추정치가 0.96으로 규모의 경제효과가 거의 없거나 약간 가능성이 있는 수준임을 알 수 있다. <표 10>에서 증권사 전체를 대상으로 할 경우 규모의 경제효과가 없는 것으로 나타난 까닭은 추정치가 거의 1에 가까운 값을 갖는 소형증권사 그룹이 분석에 포함되었기 때문인 것으로 추론할 수 있다.

<표 5>  Cobb-Douglas 생산함수로부터 도출된 비용함수에 대한 추정결과

	c	log(TA)	log(w)	log(r)	R2
중형증권사: 총비용=판매비+관리비
PLS_log(TC)	0.385	0.472	0.969	0.116	0.829
	(1.42)	(24.45)	(17.44)	(7.13)
Fixed_log(TC)	4.388	0.204	0.972	0.055	0.952
	(15.12)	(9.99)	(29.8)	(4.65)
Random_log(TC)	4.134	0.222	0.968	0.061	0.803
	(14.3)	(11.13)	(29.71)	(5.19)
소형증권사: 총비용=판매비+관리비
PLS_log(TC)	-2.762	0.798	0.499	0.198	0.735
	(-5.81)	(26.28)	(6.58)	(7.27)
Fixed_log(TC)	2.248	0.382	0.685	0.113	0.945
	(5.40)	(12.38)	(12.26)	(7.66)
Random_log(TC)	2.075	0.398	0.676	0.116	0.602
	(4.80)	(13.06)	(12.18)	(7.89)
은행: 총비용=판매비+관리비
PLS_log(TC)	-2.623	0.760	0.305	-0.526	0.557
	(-2.55)	(12.73)	(2.52)	(-4.58)
Fixed_log(TC)	-3.222	0.690	0.829	0.175	0.973
	(-5.10)	(17.69)	(21.26)	(4.89)
Random_log(TC)	-3.236	0.692	0.824	0.170	0.908
	(-5.16)	(18.06)	(21.26)	(4.77)
중형증권사: 총비용=판매비+관리비+이자비용
PLS_log(TC)	-0.457	0.588	0.798	0.146	0.913
	(-2.27)	(41.05)	(19.37)	(12.05)
Fixed_log(TC)	1.374	0.451	0.857	0.129	0.943
	(4.17)	(19.37)	(23.11)	(9.51)
Random_log(TC)	0.821	0.491	0.845	0.139	0.832
	(2.83)	(24.01)	(23.00)	(10.94)
소형증권사: 총비용=판매비+관리비+이자비용
PLS_log(TC)	-3.168	0.850	0.458	0.208	0.768
	(-6.90)	(28.97)	(6.24)	(7.89)
Fixed_log(TC)	1.367	0.468	0.648	0.129	0.953
	(3.42)	(15.78)	(12.09)	(9.13)
Random_log(TC)	1.215	0.481	0.640	0.132	0.661
	(2.92)	(16.46)	(12.01)	(9.35)
은행: 총비용=판매비+관리비+이자비용
PLS_log(TC)	-3.499	0.936	0.063	0.659	0.925
	(-11.64)	(53.56)	(1.77)	(19.64)
Fixed_log(TC)	--3.771	0.922	0.206	0.854	0.989
	(-13.34)	(52.89)	(11.80)	(53.44)
Random_log(TC)	-3.770	0.923	0.203	0.851	0.954
	(-13.79)	(54.99)	(11.80)	(53.77)

<그림1>      Cobb-Douglas 생산함수로부터 도출된 비용함수 추정

TA

AC, MC

TA

AC은행

MC은행

TA

0.97

3.5

AC중형증권사

MC중형증권사

AC소형증권사

MC소형증권사

AC, MC

79

AC, MC

<표 6>  중형증권사에 대한 변동로그 비용함수(translog cost function) 추정결과

변수	계수	Parameter estimates
		Model1	Model2	Model3	Model4	Model5
LN(BC)	a1	0.4712***	-1.6936**	-1.0407	-1.1058	-0.9499
		(12.86)	(-2.28)	(-1.34)	(-1.58)	(-1.19)
LN(UC)	a2	0.0805**	0.0628	-0.3473	0.1970	0.4275
		(2.74)	(0.47)	(-1.02)	(0.61)	(0.89)
LN(SC)	a3	0.2753***	2.1545***	2.9614***	2.0841***	2.4394***
		(10.60)	(5.55)	(6.73)	(5.00)	(3.99)
LN(BC)*LN(BC)	s11		0.1048**	0.1093**	0.0878**	0.0729
			(2.89)	(2.63)	(2.34)	(1.65)
LN(UC)*LN(UC)	s22		-0.0014	0.0015	-0.0120	-0.0194
			(-0.15)	(0.08)	(-0.72)	(-1.12)
LN(SC)*LN(SC)	s33		-0.1027***	-0.0982***	-0.0955***	-0.0790**
			(-4.86)	(-4.24)	(-4.63)	(-2.09)
LN(BC)*LN(UC)	s12			0.0202	-0.0090	0.0022
				(0.46)	(-0.22)	(0.05)
LN(BC)*LN(SC)	s13			-0.0995***	-0.0269	-0.0740
				(-3.40)	(-0.93)	(-1.20)
LN(UC)*LN(SC)	s23			0.0190	0.0082	0.0189
				(0.58)	(0.28)	(0.45)
LN(W)	b1				0.4629***	-0.0570
					(5.09)	(-0.03)
LN(R)	b2				0.2577***	-1.4959**
					(6.83)	(-1.98)
LN(W)*LN(W)	g11					-0.0624
						(-0.32)
LN(R)*LN(R)	g22					0.0143
						(0.30)
LN(W)*LN(R)	g12					0.2474
						(1.36)
LN(BC)*LN(W)	d11					-0.0267
						(-0.18)
LN(UC)*LN(W)	d21					-0.2081
						(-1.54)
LN(SC)*LN(W)	d31					0.0479
						(0.29)
LN(BC)*LN(R)	d12					0.0622
						(0.97)
LN(UC)*LN(R)	d22					0.0415
						(0.91)
LN(SC)*LN(R)	d32					-0.0410
						(-0.62)
C		3.7621	6.6076	1.0636	0.5993	6.5895
		(10.75)	(1.77)	(0.27)	(0.17)	(1.18)
R-squared		0.7338	0.7612	0.7748	0.8225	0.8337

주: OC=영업비용, BC=수탁수수료수입, SC=수익증권 및 신종증권 판매 수수료수입, UC=인수주선 수수료수입, w=1인당 판관비용, r=이자비용

분석 대상: 삼성, 대우, 미래, 우리, 한투, 신한, 대신, 현대, 신영 등 9개 증권사

<표 7> 변동로그 비용함수(translog cost function) 추정 결과를 이용한           규모의 경제효과 추정

	Model1	Model2	Model3	Model4	Model5
[eqn: {Partial LN(OC)} over {Partial LN(BC)}]	0.47117	0.510554	0.513046	0.429786	0.427095
[eqn: {Partial LN(OC)} over {Partial LN(UC)}]	0.08045	0.042101	0.058993	-0.004520	-0.02549
[eqn: {Partial LN(OC)} over {Partial LN(SC)}]	0.27531	0.305547	0.290425	0.144389	0.165971
규모 경제효과 추정치	0.72693	0.858202	0.862424	0.569555	0.59017

주: 규모의 경제효과 [eqn: sum _{i} ^{} {Partial LN(OC)} over {Partial LN(y _{i} )} <1]

<표 8> 변동로그 비용함수(translog cost function) 추정 결과를 이용한           규모의 경제효과 추정

	Model1	Model2	Model3	Model4	Model5
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BC) Partial (UC)}]	0.0379	0.0207	-0.0747	-0.0173	-0.0141
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BC) Partial (SC)}]	0.1297	0.1303	0.0235	0.0197	-0.0188
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (UC) Partial (SC)}]	0.0221	0.0134	0.3322	0.0112	0.0148
범위 경제효과 추정치	0.1897	0.14644	0.2810	0.0126	-0.0181

주: 범위의 경제효과 [eqn: sum _{i != j} ^{} {Partial ^{2} C} over {Partial y _{i} Partial y _{j}} <0]

<표 9>                 Quadratic-비용함수 추정결과

	Panel OLS	Fixed Effect (Cross section, Period)	Fixed Effect (Cross section)	Two way random Effect
BC	2.8959	2.2957	2.3117	2.7230
	(10.60)	(4.97)	(5.67)	(9.10)
MC	5.7879	-2.7202	6.0218	2.1864
	(0.96)	(-0.44)	(1.05)	(0.37)
SC	2.2481	4.0568	4.6361	2.3255
	(6.48)	(5.39)	(6.39)	(5.43)
UC	5.4813	3.4358	3.7629	4.5827
	(2.35)	(1.39)	(1.58)	(1.94)
BC*BC	-1.42E-05	-1.00E-05	-1.19E-05	-1.25E-05
	(-4.42)	(-2.92)	(-3.58)	(-3.97)
MC*MC	0.000230	-0.0003	-0.0010	7.92E-06
	(0.37)	(-0.50)	(-1.76)	(0.01)
SC*SC	-9.99E-06	-2.34E-05	-2.78E-05	-1.14E-05
	(-2.32)	(-3.95)	(-4.77)	(-2.58)
UC*UC	-7.10E-05	0.000311	0.0003	0.0001
	(-0.42)	(1.92)	(2.02)	(0.71)
BC*MC	0.0007	0.0007	0.0007	0.0007
	(8.23)	(8.09)	(7.84)	(8.24)
BC*SC	2.31E-07	2.97E-05	3.14E-05	1.42E-05
	(0.03)	(3.23)	(3.37)	(1.61)
BC*UC	-0.0001	-0.0002	-0.0002	-0.0001
	(-0.99)	(-3.17)	(-3.30)	(-2.15)
MC*SC	-0.0013	-0.0010	-0.0010	-0.0011
	(-7.51)	(-6.38)	(-6.47)	(-6.91)
MC*UC	-0.001991	-2.27E-05	-0.0002	-0.0012
	(-1.95)	(-0.02)	(-0.19)	(-1.22)
SC*UC	0.0004	0.0003	0.0003	0.0004
	(3.59)	(3.14)	(3.14)	(3.74)
C	2512.2	2040.4	-1940.1	4891.7
	(0.66)	(0.22)	(-0.24)	(0.87)
R-squared	0.714917	0.804567	0.785095	0.707886

주: OC=영업비용, BC=수탁수수료, MC=자문 및 자산관리 수수료, SC=수익증권 및 신종증권 판매 수수료, UC=인수주선 수수료. 분석에 포함된 증권사는 27개

<표 10>        Quadratic-비용함수 추정결과에서 도출된 규모의 경제효과

	Model1 (OLS)	Model2 (Cross section, Period Fixed Effect)	Model3 (Cross section Fixed Effect)	Model4 (Two way Random Effect)
[eqn: {Partial OC} over {Partial BC} / {OC} over {BC}]	0.6405	0.5466	0.5251	0.6190
[eqn: {Partial OC} over {Partial MC} / {OC} over {MC}]	0.0391	0.0197	0.0525	0.0318
[eqn: {Partial OC} over {Partial SC} / {OC} over {SC}]	0.2213	0.3883	0.5023	0.2676
[eqn: {Partial OC} over {Partial UC} / {OC} over {UC}]	0.1296	0.0666	0.0702	0.1029
규모 경제효과	1.0305	1.042	1.1501	1.0202

주: 규모의 경제효과 [eqn: sum _{i} ^{} {Partial OC} over {Partial y _{i}} / {OC} over {y _{i}} <1]

<표 11>         Quadratic-비용함수 추정결과에서 도출된 범위의 경제효과

	Model1 (OLS)	Model2 (Cross section, Period Fixed Effect)	Model3 (Cross section Fixed Effect)	Model4 (Two way Random Effect)
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BC) Partial (MC)}]	0.00072	0.00067	0.00065	0.00069
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BC) Partial (SC)}]	2.31E-07	2.97E-05	3.14E-05	1.42E-05
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BC) Partial (UC)}]	-0.0001	-0.00017	-0.00017	-0.00011
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (MC) Partial (SC)}]	-0.00126	-0.00100	-0.00103	-0.00110
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (MC) Partial (UC)}]	-0.00199	-2.27E-05	-0.00018	-0.00118
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (SC) Partial (UC)}]	0.00037	0.00030	0.00031	0.00036
범위경제효과	-0.00216	-0.0020	-0.00045	-0.00034

주: 범위의 경제효과 [eqn: sum _{i != j} ^{} {Partial ^{2} C} over {Partial y _{i} Partial y _{j}} <0]

<표 12>            중형증권사:quadratic-cost function 추정

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
BC	2.741175	0.589153	4.652741	0.0000
MC	8.311547	12.04741	0.689903	0.4909
SC	1.234326	1.351976	0.912980	0.3621
UC	7.022524	5.303370	1.324163	0.1866
BC*BC	-1.63E-05	5.86E-06	-2.786415	0.0057
MC*MC	8.63E-05	0.001040	0.082995	0.9339
SC*SC	-8.16E-06	2.47E-05	-0.330974	0.7409
UC*UC	-8.10E-05	0.000264	-0.306587	0.7594
BC*MC	0.000752	0.000140	5.388814	0.0000
BC*SC	1.43E-05	1.47E-05	0.973320	0.3313
BC*UC	-5.67E-05	9.28E-05	-0.611025	0.5417
MC*SC	-0.001351	0.000270	-4.998641	0.0000
MC*UC	-0.002334	0.001568	-1.488327	0.1379
SC*UC	0.000322	0.000168	1.920074	0.0559
C	26637.63	15495.61	1.719044	0.0868
R-squared	0.568664
Adjusted R-squared	0.545877

<표 13>          소형증권사 quadratic-cost function 추정

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
BC	0.784419	0.461460	1.699864	0.0898
MC	9.792986	9.212129	1.063054	0.2883
SC	1.994522	0.301691	6.611146	0.0000
UC	13.56614	2.925457	4.637272	0.0000
BC*BC	2.42E-05	1.55E-05	1.560714	0.1193
MC*MC	-0.001776	0.003142	-0.565301	0.5721
SC*SC	-9.23E-06	2.43E-06	-3.805461	0.0002
UC*UC	-0.001009	0.000692	-1.457116	0.1458
BC*MC	-0.000260	0.000373	-0.696209	0.4866
BC*SC	2.74E-05	2.45E-05	1.118171	0.2641
BC*UC	-0.000294	0.000153	-1.923572	0.0550
MC*SC	-0.000194	0.000436	-0.446089	0.6557
MC*UC	0.001354	0.004587	0.295240	0.7679
SC*UC	0.000543	0.000154	3.525669	0.0005
C	9451.428	2687.572	3.516716	0.0005
R-squared	0.613117
Adjusted R-squared	0.601368

<표 14>          중형 및 소형증권사 규모의 경제효과 추정결과

중형증권사
BC	UC	SC	MC	합계
0.521046	0.108907	0.11511	0.109544	0.854608
소형증권사
BC	UC	SC	MC	합계
0.255332	0.286481	0.405356	0.014853	0.962023

<표 15>    위탁거래, 자기거래 및 인수주선 거래 실적 기준 quadratic 비용함수 추정결과

	Panel OLS	Fixed Effect (Cross section, Period)	Fixed Effect (Cross section)	Two way random Effect
BR	0.001199	0.000384	0.000459	0.000865
	(6.63)	(1.64)	(2.00)	(4.21)
PI	0.000555	0.000224	0.00016	0.000296
	(5.17)	(2.27)	(1.58)	(2.96)
UW	-0.001781	-0.008306	-0.008263	-0.005728
	(-0.66)	(-3.12)	(-3.12)	(-2.17)
BR*BR	-4.47E-12	-3.99E-13	-5.75E-13	-2.04E-12
	(-4.94)	(-0.44)	(-0.63)	(-2.35)
PI*PI	-2.87E-13	-2.92E-13	-2.16E-13	-2.68E-13
	(-1.16)	(-1.44)	(-1.03)	(-1.28)
UW*UW	-6.27E-11	1.41E-10	2.23E-10	1.01E-10
	(-0.27)	(0.72)	(1.12)	(0.50)
BR*PI	-1.09E-12	5.59E-13	7.32E-14	5.41E-16
	(-0.80)	(0.45)	(0.06)	(0.00)
BR*UW	2.26E-10	1.20E-10	1.22E-10	1.34E-10
	(7.63)	(4.78)	(4.70)	(5.17)
PI*UW	-8.31E-13	4.54E-11	4.93E-11	3.64E-11
	(-0.03)	(2.00)	(2.10)	(1.56)
C	13090.04	59722.26	59619.84	39401.1
	(2.32)	(8.20)	(8.42)	(4.54)
R-squared	0.508111	0.730220	0.691103	0.266239

주: OC=영업비용, BR=수탁거래, PI=자기거래, UW=인수주선실적. 분석에 포함된 증권사는 29개.

<표 16>                실적기준 추정결과에 따른  규모의 경제효과

	Model1 (OLS)	Model2 (Cross section, Period Fixed Effect)	Model3 (Cross section Fixed Effect)	Model4 (Two way Random Effect)
[eqn: {Partial OC} over {Partial BR} / {OC} over {BR}]	0.5597	0.2780	0.2969	0.4356
[eqn: {Partial OC} over {Partial P`I} / {OC} over {P`I}]	0.2563	0.1645	0.1287	0.1827
[eqn: {Partial OC} over {Partial UW} / {OC} over {UW}]	0.1575	-0.0196	-0.0049	0.0386

<표 17>               실적기준 추정결과에 따른 범위의 경제효과

	Model1 (OLS)	Model2 (Cross section, Period Fixed Effect)	Model3 (Cross section Fixed Effect)	Model4 (Two way Random Effect)
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BR) Partial (P`I)}]	-1.09E-12	5.59E-13	7.32E-14	5.41E-16
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (BR) Partial (UW)}]	2.26E-10	1.20E-10	1.22E-10	1.34E-10
[eqn: {Partial ^{2} (OC)} over {Partial (P`I) Partial (UW)}]	-8.31E-13	4.54E-11	4.93E-11	3.64E-11

<표 17>      증권사별 유가증권 거래 및 인수실적 점유율(2007년 2/4분기)

	합계	수탁거래	자기거래	인수주선
국내증권사계	100	100	100	100
메리츠	10.4	5.1	16.6	0.6
신한	8.5	12.9	3.9	6.0
대우	8.5	6.9	10.1	10.4
우리투자	6.8	9.1	4.4	4.8
키움	6.2	6.3	6.4	0.1
동양종합금융	5.6	4.7	6.1	13.2
삼성	4.6	6.5	2.7	1.6
미래에셋	4.4	8.1	0.5	1.2
한국투자	4.2	5.3	3.1	4.1
SK	3.9	3.2	4.2	11.8
현대	3.6	4.4	2.8	1.8
부국	3.0	0.3	5.8	5.4
대신	2.9	4.6	1.0	3.2
교보	2.6	1.8	3.3	4.6
동부	2.4	2.7	2.2	1.9
HMC투자	2.4	0.3	4.6	1.8
하이투자	2.2	1.0	3.5	2.2
유진투자	2.0	1.0	3.2	1.7
한양	1.9	0.4	3.6	2.0
한화	1.6	0.9	2.2	5.0
신영	1.5	1.0	1.9	2.4
이트레이드	1.4	2.2	0.5	0.5
하나대투	1.2	0.7	1.8	0.7
푸르덴셜투자	1.1	0.2	1.9	1.7
NH투자	1.0	0.6	1.5	2.0
비엔지증권중개	1.0	1.9	0.0	0.0
솔로몬	0.9	0.0	1.9	0.9
리딩투자	0.7	0.3	1.2	0.0
케이아이디비채권중개	0.7	1.4	0.0	0.0
도이치	0.7	1.4	0.0	0.0
씨티그룹글로벌마켓	0.6	1.1	0.1	0.0
CLSA코리아	0.5	1.1	0.0	0.0
맥쿼리	0.2	0.4	0.0	0.0
코리아RB증권중개	0.2	0.4	0.0	0.0
KB투자	0.2	0.1	0.2	1.3
흥국	0.2	0.3	0.0	0.0
골든브릿지	0.1	0.2	0.0	0.0
유화	0.1	0.1	0.0	0.1
비엔피파리바	0.0	0.1	0.0	0.0
IBK투자	0.0	0.0	0.0	0.0
ING	0.0	0.0	0.0	0.0
LIG투자	0.0	0.0	0.0	0.0
바로투자	0.0	0.0	0.0	0.0
애플투자	0.0	0.0	0.0	0.0
케이티비투자	0.0	0.0	0.0	0.0
토러스투자	0.0	0.0	0.0	0.0
한국스탠다드차타드	0.0	0.0	0.0	0.0
한맥투자	0.0	0.0	0.0	0.0

4. 증권사 간 합병에 따른 효과 시뮬레이션

가. 규모 및 범위의 경제효과

지금까지의 추정결과에서 보듯이, 규모 및 범위의 경제효과가 전체적이고 명확하게 존재하는 것으로는 나타나지 않았으나 대체적으로는 그리고 제한된 범위 내에서는 존재하는 것으로 분석되었다.

이러한 결과를 전제로 기업 간 결합이 이루어질 경우, 규모 및 범위의 경제효과가 어느 정도 창출될 것인가? 이를 알아보기 위해서 여기에서는 증권사 간 결합을 전제로 규모 및 범위의 경제효과를 추정하기로 한다. 결합시뮬레이션을 위한 증권사 간 합병방식은 현재의 상태를 그대로 수용하는 1:1방식을 가정하였으며, 결합방법은 세 가지를 고려할 수 있다. 첫째, 중형증권사 간 결합, 둘째, 소형증권사 간 결합, 셋째, 중형증권사와 소형증권사의 결합 등이다. 여기에서는 첫째와 둘째 방법을 이용하기로 한다. 셋째 방법은 첫째와 둘째 방법의 시뮬레이션 결과의 중간적인 성격을 가질 것으로 추측할 수 있다. 중형증권사 간 합병시나리오는 9개 중형증권사를 임의로 선택해서 3개 증권사 간 단순결합이 이루어지는 경우를 가정하였다. 소형증권사 간 합병시나리오는 17개 소형증권사를 임의로 6개, 6개, 5개씩 선택해서 이들 증권사 간 단순결합이 이루어져 3개 증권사로 합병되는 경우를 가정하였다. 합병 후 서비스유형별 수수료수익은 상각이나 정리 없이 결합대상 증권사의 수수료수익을 부문별로 단순 합하여 구하였다.

<표 15>~<표 16>은 중형증권사를 대상으로 한 합병의 시뮬레이션 결과를 담고 있다.  <표 13>을 보면, 합병이전에는 규모의 경제효과 추정치가 0.855인 반면, 합병이후에는 0.753으로 감소하여 규모경제효과 추정치가 더욱 개선되고 있음을 알 수 있다. 추정치는 평균비용 대비 한계비용 간 비율을 나타내는 탄력성을 의미하므로 작은 값일수록 규모경제효과가 큰 경우를 나타낸다. 서비스유형별로 규모경제 추정치를 보면, 위탁중개의 경우 합병이전에는 0.52에서 합병이후 0.35로 감소하는 반면 나머지 서비스유형에서는 모두 합병 이후 추정치가 다소간 증가하는 모습을 보인다. 따라서 중형증권사간 합병이 이루어지는 경우 단지 위탁중개기능의 확대가 크게 기대될 뿐 나머지는 부분은 합병이전에 비해 오히려 감소할 수 있음을 나타낸다. IB기능 및 자산운용부문의 측면에서 보면 합병이 별로 바람직하지 않을 수 있음을 의미한다고 해석할 수 있다. 비용보완성을 나타내는 추정치의 경우, 합병이전을 대상으로 하는 <표 11>에서는 위탁중개와 인수주선, 자산관리와 수익증권/신종증권판매, 자산관리와 인수주선 등 3가지 조합의 경우에서 비용보완성이 나타났으나, 합병이후에는 <표 12>에서 보는 바와 같이 자산관리와 인수주선 간 비용보완성이 사라짐을 알 수 있다. 범위의 경제측면에서도 중형증권사 간 합병이 별로 바람직하지 않을 수 있음을 의미한다고 해석할 수 있다.

<표 14>~<표 16>은 소형증권사를 대상으로 quadratic 비용함수를 이용하여 합병효과에 대한 시뮬레이션 결과를 담고 있다. 추정결과는 <표 16>을 보면, 합병이전에는 규모의 경제효과 추정치가 0.962로 규모의 경제효과가 거의 없는 상황이었으나, 합병이후에는 0.529로 크게 감소하여 규모경제효과가 실현됨을 알 수 있다. 서비스유형별로 미시적으로 추정치를 살펴보면, 모든 서비스유형에서 규모경제효과가 증가함을 알 수 있다. 규모경제효과는 인수주선업무의 경우에 가장 크게 개선되고 있으며, 수익증권/신종증권 판매업무와 위탁중개업무의 경우에도 규모경제효과가 개선되고 있음을 알 수 있다. 범위의 경제효과를 결정하는 비용보완성의 경우, 소형증권사들의 합병이전에는 위탁중개와 자산관리, 위탁중개와 인수주선, 자산관리와 수익증권/신종증권판매 등 3가지 조합에서 비용보완성이 실현되었다. 하지만, 합병이후에는 비용보완성이 합병이전의 3가지 조합에 더하여 추가적으로 3가지 조합에서도 실현된다. 즉, 위탁중개와 수익/신종증권판매, 자산관리와 인수주선, 수익/신종증권판매와 인수주선 등이다. 이는 범위의 경제효과 측면에서도 소형증권사간 합병이 의미 있음을 시사한다고 볼 수 있다.

중형증권사와 소형증권사 간 합병에 따른 효과에 대한 추정결과를 비교하면 다음과 같다. 첫째, 소형증권사의 위탁중개업무에 대한 규모경제추정치가 중형증권사의 추정치보다 더 크다는 점이다. 합병이전 중형사의 추정치는 0.521인 반면 소형증권사의 추정치는 절반이하인 0.255로 분석되었다. 합병이후에는 중형증권사의 경우 0.352인 반면 소형증권사의 경우 0.155로 분석되었다. 이러한 결과는 위탁중개업무의 효율성 개선을 위해서는 중형증권사보다는 소형증권사 간 합병이 더 바람직함을 시사한다. 둘째, 인수주선업무 등 IB기능을 발전시키기 위해서는 중형증권사 간에는 합병보다는 현상유지가 더 바람직하고, 소형증권사 간에는 합병이 더 바람직함을 알 수 있다. 셋째, 범위의 경제효과 측면에서도 중형증권사 간 합병은 별로 바람직하지 않은 반면 소형증권사 간 합병은 바람직하다는 점을 알 수 있다.

<표 15>          중형증권사 합병 시뮬레이션: quadratic-cost function 추정

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
BC	2.754683	1.434173	1.920747	0.0589
MC	-1.037947	29.06375	-0.035713	0.9716
SC	-2.560158	3.003902	-0.852277	0.3970
UC	35.69646	15.32138	2.329847	0.0227
BC*BC	-6.08E-07	4.50E-06	-0.134991	0.8930
MC*MC	0.000125	0.001114	0.111744	0.9114
SC*SC	4.29E-06	2.07E-05	0.207294	0.8364
UC*UC	-0.000319	0.000436	-0.732702	0.4662
BC*MC	0.000144	0.000124	1.157961	0.2509
BC*SC	8.83E-06	1.29E-05	0.687184	0.4943
BC*UC	-0.000196	0.000100	-1.960588	0.0540
MC*SC	-7.57E-05	0.000287	-0.263787	0.7927
MC*UC	0.000385	0.002414	0.159526	0.8737
SC*UC	0.000226	0.000144	1.566102	0.1219
C	5057.749	182489.8	0.027715	0.9780
R-squared	0.492810
Adjusted R-squared	0.389902

<표 16>                중형증권사: 규모의 경제효과 시뮬레이션

합병이전
BC	UC	SC	MC	합
0.521046	0.108907	0.11511	0.109544	0.854608
합병이후 규모의 경제효과 시뮬레이션
BC	UC	SC	MC	합
0.352618	0.136974	0.125926	0.137573	0.753091

<표 17>      소형증권사 합병 시뮬레이션: quadratic-cost function 추정

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
BC	4.377927	2.912485	1.503159	0.1374
MC	9.836972	58.71447	0.167539	0.8674
SC	3.844327	1.327715	2.895447	0.0051
UC	27.80877	20.23152	1.374527	0.1737
BC*BC	-1.53E-05	1.77E-05	-0.862884	0.3912
MC*MC	0.001037	0.004880	0.212567	0.8323
SC*SC	-6.81E-06	3.91E-06	-1.742982	0.0858
UC*UC	9.65E-05	0.000914	0.105511	0.9163
BC*MC	-6.13E-05	0.000764	-0.080222	0.9363
BC*SC	-3.44E-06	1.44E-05	-0.240039	0.8110
BC*UC	-0.000326	0.000242	-1.345022	0.1830
MC*SC	-0.000418	0.000349	-1.198549	0.2348
MC*UC	-0.001737	0.003691	-0.470483	0.6395
SC*UC	-0.000153	0.000127	-1.204087	0.2327
C	-84838.87	148539.5	-0.571153	0.5698
R-squared	0.638698
Adjusted R-squared	0.565390

<표 18>        소형증권사 합병 시뮬레이션: 규모의 경제효과 추정

합병이전
BC	UC	SC	MC	합계
0.255332	0.286481	0.405356	0.014853	0.962023
합병이후
BC	UC	SC	MC	합계
0.154745	0.098639	0.314024	-0.03771	0.529697

나. 위험분산효과

(1) ROE를 대상으로 하는 경우

우선 ROE를 기준으로 하여, 주요 증권사 간 합병이 시너지효과 즉, 위험분산효과를 낳는지에 대하여 알아보고자 한다. 분석기간은 1995년 2월에서 2007년 10월에 이르는 기간이며, 분석대상은 주식수익률이다. 기간 중 주식수익률의 합은 최소 332.1%에서 최고 502.9%에 이르며, 표준편차는 최소 12.4%에서 최고 18.1%이다. 주식수익률 상관계수에 따르면, 최소값은 0.659이며, 최대값은 0.852로서 1보다는 작지만 충분히 작은 수라고 평가하기도 어려운 값이다.

추정결과에 따르면, 결합대상 두 증권사 간 대등한 비중으로 결합이익을 창출하는 예는 전혀 발견되지 않는다. 다만, 상대방의 규모를 축소한 후 흡수합병하는 방식에 따르는 몇 가지 경우에서는 결합수익의 증가와 결합수익/결합위험의 증가가 실현되는 경우가 있지만, 이 경우 기업결합 과정이 결코 쉽게 이루어지는 곤란할 것이다. A와 D의 결합, A와 G의 결합, A와 H의 결합, D와 F의 결합이 상대기업의 규모를 일부 축소하고 흡수합병함으로써 결합수익의 증가와 결합수익/결합위험이 증가하는 경우이다.

<표 19>                      주식수익률 분포

	A	B	C	D	E	F	G	H
수익률합	3.723	4.626	5.029	4.017	4.084	3.321	4.552	4.267
평균	0.030	0.048	0.032	0.015	0.022	0.037	0.031	0.026
표준편차	0.219	0.181	0.176	0.124	0.152	0.158	0.154	0.130
ratio	16.980	25.570	28.520	32.49	26.957	20.964	29.621	32.911

주: ratio는 수익률의 합을 표준편차로 나눈 값이다.

<표 20>                      주식수익률 상관계수

	A	B	C	D	E	F	G
B	0.799
C	0.726	0.781
D	0.769	0.884	0.854
E	0.659	0.789	0.870	0.852
F	0.668	0.797	0.847	0.823	0.840
G	0.835	0.865	0.779	0.831	0.758	0.728
H	0.739	0.771	0.836	0.802	0.826	0.769	0.800

<표 21>           8개 증권사 간 최적 결합비율과 결합위험

최적결합비율								결합수익	결합위험	결합수익/ 결합위험
A	B	C	D	E	F	G	H
0.061	0.939							4.571	0.181*	25.291
0.131		0.869						4.857	0.175**	27.728
-0.257			1.257					4.093**	0.118**	34.778**
0.039				0.961				4.070	0.151**	26.889
0.070					0.930			3.349	0.158*	21.198**
-0.291						1.291		4.794**	0.149**	32.096**
-0.183							1.183	4.367**	0.127**	34.477**
	0.441	0.559						4.851	0.168**	28.808**
	-0.531		1.531					3.693	0.114**	32.530**
	0.107			0.893				4.142	0.151*	27.425**
	0.185				0.815			3.563	0.157**	22.681
	-0.052					1.052		4.548	0.154	29.610
	-0.096						1.096	4.233	0.129**	32.765**
		-0.363	1.363					3.650	0.119**	30.768
		-0.039		1.039				4.047	0.151**	26.719
		0.163			0.837			3.599	0.158*	22.826
		0.201				0.799		4.648	0.152**	30.572**
		-0.238					1.238	4.086	0.128**	32.040
			1.107	-0.107				4.010	0.123**	32.517**
			1.102		-0.102			4.088**	0.123**	33.168**
			1.068			-0.068		3.981	0.123**	32.240
			0.620				0.380	4.112	0.120**	34.320**
				0.638	0.362			3.808	0.148**	25.707
				0.529		0.471		4.304	0.143**	30.093**
				0.081			0.919	4.253	0.129**	32.843
					0.445	0.555		4.005	0.145**	27.640
					0.099		0.901	4.173	0.129**	32.284
						0.043	0.957	4.280	0.129**	33.063**

*: 결합위험 가운데 결합이전 위험 최소갑과 동일한 경우

**: 결합위험이 이전에 비하여 감소한 경우, 결합수익 및 결합수익/결합위험이 이전에 비하여 증가한 경우를 나타냄.

(2) ROA를 대상으로 하는 경우

이번에는 주요 증권사의 자산수익률(ROA)를 대상으로 주요 증권사 간 합병이 시너지효과 즉, 위험분산효과를 낳는지에 대하여 알아보고자 한다. 분석기간은 2001년 3분기에서 2007년 2분기에 이르는 기간이며, 분석대상은 자산수익률(return on asset)이다. 기간 중 자산수익률의 합은 최소 -1.62%에서 최고 94.59%, 표준편차는 최소 1.098%에서 최고 5.96%이다. 상관계수에 따르면, 최소값은 -0.316이며, 최대값은 0.802로서 합병에 따른 위험분산효과가 주식수익률을 기준으로 한 경우에 비하여 좀 더 크게 발생할 것으로 예상된다.

추정결과에 따르면, A와 B의 결합, A와 H의 결합, B와 C의 결합, C와 H의 결합, F와 H의 결합의 경우에 결합에 따른 결합이익의 증가와 결합수익/결합위험의 비중이 증가하는 경우에 해당한다. 그러나 이 경우에도 상대방 증권사의 일부를 매각하고 흡수합병하는 방식의 결합으로서 대등하게 결합하는 경우에 비해 결합가능성이 낮다고 할 수 있다.

<표 22>   9개 증권사의 2001.3~2007.2분기 자산수익률(ROA)분포

	A	B	C	D	E	F	G	H
수익률 합	1.960	29.960	3.180	51.830	-1.62	41.430	37.740	43.94
평균	0.082	1.248	0.133	2.160	-0.07	1.726	1.573	1.831
표준편차	5.955	1.339	4.498	5.794	8.21	3.059	1.342	1.098
ratio	0.329	22.374	0.707	8.945	-	13.543	28.118	40.003

<표 23>            9개 증권사 간 자산수익률 상관계수

	A	B	C	D	E	F	G
B	0.691
C	0.147	0.313
D	0.423	0.688	0.577
E	0.025	0.038	0.251	0.341
F	0.442	0.413	0.398	0.601	0.240
G	0.117	-0.165	0.231	-0.077	-0.319	0.557
H	0.321	0.165	0.353	0.225	-0.316	0.661	0.802

<표 24>       8개 증권사 자산수익률에 대한 최적 결합비율과 결합위험

최적결합비율								결합수익	결합위험	결합수익/결합위험
A	B	C	D	E	F	G	H
-0.142	1.142							33.925**	1.126**	30.140**
0.341		0.659						2.764	3.831**	0.721**
0.476			0.524					28.078	4.953**	5.668
0.659				0.341				0.740	4.878**	0.152
0.045					0.955			39.642	3.050**	12.999
0.024						0.976		36.867	1.334**	27.630
-0.028							1.028	45.096**	1.087**	41.480**
	1.005	-0.005						30.092**	1.339*	22.475**
	1.144		-0.144					26.820	1.133**	23.666**
	0.980			0.020				29.324	1.329**	22.070
	0.987				0.013			30.111	1.339**	22.495**
	0.501					0.499		33.842	0.866**	39.076
	0.383						0.617	38.582	0.915**	42.162**
		0.781	0.219					13.838	4.370**	3.167
		0.841		0.159				2.418	4.300**	0.562
		0.208			0.792			33.462	2.924**	11.444
		0.021				0.979		37.011	1.339**	27.641
		-0.030					1.030	45.166**	1.091**	41.398**
			0.747	0.253				38.307	5.403**	7.090
			-0.060		1.060			40.811	3.047**	13.395
			0.066			0.934		38.665	1.282**	30.159**
			-0.007				1.007	43.884	1.098	39.979
				0.051	0.949			39.218	3.031**	12.938
				0.070		0.930		34.997	1.196**	29.254**
				0.055			0.945	41.453	0.993**	41.765**
					-0.074	1.074		37.467	1.329**	28.199**
					-0.166		1.166	44.356**	1.019**	43.522**
						0.037	0.963	43.714	1.098*	39.811

*: 결합위험 가운데 결합이전 위험 최소갑과 동일한 경우

**: 결합위험이 이전에 비하여 감소한 경우, 결합수익 및 결합수익/결합위험이 이전에 비하여 증가한 경우를 나타냄.

5. M&A가 활발하게 이루어지지 않는 이유

앞 절에서의 합병 시뮬레이션 논의에서는 증권사 간 결합 특히 소형증권사 간 결합이 규모 및 범위의 경제효과를 낳을 수 있음을 보았다. 그럼에도 불구하고, 증권사 간 합병이 활발하게 이루어지지 않는 이유는 무슨 까닭인가? 2001년 이후 증권사 간 합병은 단지 5건에 그치고 있으며, 2008년에는 다시 7개 증권사가 신규로 진입하였다.

본고가 제시하는 몇 가지 이유는 다음과 같다.

첫째, 아래 <표 25>와 <그림 2>에서 보는 바와 같이, 외환위기 이후 주식시장 시가총액은 크게 증가추세에 있고 그 결과 시가총액을 증권사 수로 나눈 증권사 당 시가총액이 증가추세이므로 증권사는 자신의 미래수익을 낙관적으로 전망하게 된다. 따라서 <표 26>에서 보는 바와 같이, ROE 혹은 ROA가 크게 낮아지더라도 미래에 대한 낙관적 기대를 근거로 증권시장으로부터의 탈퇴보다는 유지를 선호한다. 1998년 증권사 당 시가총액이 4.4조원에서 1999년 10.9조로 크게 증가하는데, 그 직후인 2000년에 11개 증권사, 2001년에는 다시 2개 증권사가 시장에 진입한다. 2005년에는 증권사 당 시가총액이 15.5조원에서 2007년에는 23.7조원으로 크게 증가한다. 그리고 직후인 2008년에는 7개 증권사가 신규로 진입하였다.

둘째, <표 3>에서 보는 바와 같이, 중형증권사 그룹과 소형증권사 그룹은 각 그룹 내에서 매우 유사한 사업모델을 보유하고 있다. 이러한 사업모델의 유사성으로 인하여 증권사 간 수익구조도 유사하다. 따라서 증권사 간 합병 유인이 발생하지 않는다.

셋째, 증권시장 내 증권사 간 경쟁정도가 낮기 때문이다. 정운찬 등(2000)과 본고의 분석에 따르면 외환위기 이전과 이후 장기에 걸쳐 증권산업에 규모의 경제효과가 존재해 왔다. 일반적으로 경쟁이 치열한 시장에서 규모의 경제효과는 장기적으로 자연독점을 초래하고 이에 따라 시장으로의 신규진입이 곤란하게 된다. 그런데 국내 증권산업에서는 규모의 경제효과가 장기간 지속되고 있음에도 불구하고 자연독점현상은 나타나지 않고 오히려 현재에도 지속적으로 신규증권사가 진입해 오고 있다. 이것은 논리적으로 모순에 해당하는 현상으로, 추측 가능한 한 가지 이유는  증권시장이 충분히 경쟁적이지 않을 것이라는 점이다. Kim & Lee(2009)는 은행산업과 증권산업에 대한 Panzar-Rosse 통계량 비교분석에서 시장 참여자의 수가 적은 은행산업은 경쟁적인 반면 시장 참여자의 수가 4배 이상인 증권산업은 오히려 독점적 경쟁적인 특징을 지닌다고 평가하였다. Kim & Lee(2009)가 제시하는 그와 같은 분석의 근거는, Bikker and Haaf(2002)와 마찬가지로, 은행이 직면하는 경쟁환경에 비하여 증권사가 직면하는 경쟁환경이 낮다는 점이다. 은행산업은 외환위기 이후 해외 자본의 적극적 진출이 이루어져 왔고 더구나 시장경쟁에 대한 국제표준을 채택함에 따라 국제적 경쟁 환경에 노출되었다. 하지만 은행산업과 달리 증권산업에서는 해외자본의 적극적 진출이 지연되어 왔고, 또한 경쟁을 촉진하는 구조개혁도 그 동안 지연되어 왔다. 자본시장의 전체적인 구조를 변화시키고자 하는 목적의 자본시장통합법은 2009년부터 시행되어 오고 있다. 신보성 등(2008)은 시점별로 Panar-Rosse 통계량 추정을 통해 증권산업이 최근에 이를수록 경쟁도가 높아지고 있음을 보이고 있는데, 그럼에도 불구하고 절대적으로는 여전히 경쟁도가 낮은 수준임을 확인해주고 있다.

신보성 등(2008)의 추정결과에 따르면, 위탁매매업무의 경우, 대형 3개 증권사의 경우 1990년대는 -0.100, 2000년대는 0.309이고 중소형증권사의 경우 1990년대는 0.299이고 2000년대는 0.441이다. 인수 주선 및 기타업무의 경우 대형3개 증권사의 경우 1990년대는 0.299이고 2000년대는 0.441이다. 중소형 증권사의 경우 1990년대는 0.893이고 2000년대는 1.092이다. 중소형 증권사의 인수주선업무의 경우 2000년대 값은 1을 초과하는 큰 값이기는 하지만 중소형사가 차지하는 인수주선업무 비중이 크지 않으므로 인수주선업무의 증권산업 전체 시장경쟁에 미치는 영향이 크지 않아 큰 의미를 갖는다고 보기 힘들다.

넷째, 앞의 실증분석에서 보았듯이, 소형증권사의 경우에도 규모의 경제효과를 실현하고 있다. 특히 위탁중개서비스의 경우에는 중형증권사보다 더 큰 규모경제효과를 창출하고 있다. 이는 최근 급속히 발전하고 있는 IT기술을 활용한 때문으로 보이며 바로 이러한 IT 기술의 활용가능성으로 인하여 비용절감이 가능함에 따라 낮은 수익성하에서도 생존을 유지할 수 있는 것으로 보인다.

그렇다면 이러한 상황은 언제까지 지속될 것인가?

앞의 첫째 이유에서 지적한 것처럼, ROE 혹은 ROA가 음의 값임에도 불구하고 미래에 대한 낙관적 기대가 가능하다면 증권시장으로부터의 탈퇴는 이루어지지 않을 것이다. 하지만 그와 같은 기대가 신뢰할 수 있는 것이 아니라고 판명된다면 증권으로의 진입 혹은 수익성이 낮은 기존 증권사의 유지는 불가능하게 될 것이다.

<그림 2>는 증권사 대비 시가총액은 꾸준히 증가하고 있음을 보여준다. 하지만 <그림 3>에 따르면 수탁거래, 자기거래, 인수주선 실적 등이 지속적으로 감소하고 있음을 볼 수 있다. 2000년과 비교하여 볼 때, 시가총액 대비 수탁 및 자기거래 규모는 2006년 약 63%정도 감소하였고, 인수주선 규모는 같은 기간 75%가 감소하였다. <그림 4>는 시가총액 대비 수탁거래, 인수주선거래에 의한 수수료수익의 크기를 보여주는데, 이에 의하면 수탁수수료는 2000년에 비해 2006년 약 84%가 감소하였고, 인수주선 수수료수익규모는 같은 기간 약  81% 감소하였다. <그림 3>과 <그림 4>는 증권사 당 시가총액이 증가하고 있음에도 불구하고 실제 거래가 지속적으로 감소하고 있을 뿐 아니라 수익은 더 큰 비율로 감소하고 있음을 드러낸다. 특히 2007년과 2008년의 경우에 한정해서 보면, 거래비중은 다시 크게 증가하는데 비해 수익비중은 별로 변화가 없다. 이러한 현상은 증권사의 수익성이 구조적으로 낮아지고 있음을 의미한다. 수익성이 낮아지는 원인은 <그림 2>~<그림 4>와 <표 27>에서 볼 수 있다. <그림 2>~<그림 4>에서 찾을 수 있는 원인은 거래규모의 지속적인 하락이다. <표 27>에서는 위탁수수료율이 지속적으로 감소하고 있음을 보여준다. 수익은 거래규모에 수수료율의 곱으로 결정되는 만큼, 거래규모와 수수료의 감소는 당연히 수익의 감소로 귀결된다. 이러한 점에 비추어 볼 때, 신규증권사의 진입 혹은 수익성이 낮은 기존 증권사의 시장으로부터의 탈퇴 유보는 합리적인 결정이라고 보기가 힘들다. <그림 5>는 ROE<0인 기업의 수가 많을 때 신규증권사가 새로 시장에 진입하는 현상이 빚어졌음을 보여준다.

둘째 이유에서 지적한 것처럼, 증권사 사업모델의 유사성으로 인하여 특히 중형증권사 간에는 기업 간 합병이 큰 시너지를 낳을 것이라고 기대하는 것은 곤란하다. 이와 같은 결과는 합병시뮬레이션에서도 드러났다. 사업모델의 유사성은 중형증권사 그룹 내 및 소형증권사 그룹 등 각 그룹 내에서 더 크게 나타난다. 중형그룹과 소형그룹 간에도 사업모델의 차별성이 별로 없다. 이러한 요인으로 인해 증권사 간 M&A는 앞으로도 활발하게 이루어질 것으로 기대하는 것은 곤란할 것이며, 증권사의 규모확대는 M&A보다는 자기확대를 통해 이루어질 가능성이 높다.

하지만, 셋째 이유에서 지적한 것처럼, 증권산업의 시장구조는 단기적으로 이윤이 음의 값일지라도 탈퇴하지 않는 독점적 경쟁의 형태로서 증권사 간 경쟁이 심한 것은 아니므로 조만간 시장탈퇴현상이 나타날 것으로 기대하는 것은 어려울 것이다. 더구나 넷째 이유에서 지적한 것처럼, IT기술을 활용하여 비용효율적인 업무구조를 구축할 수 있고 이를 통해 규모의 경제효과를 누릴 수 있는 만큼, 적어도 일단 진입해 있는 증권사는 최대한 wait-and-see 태도를 취할 것이다.

<표 25>       국내 증권사 수 대비 시가총액, ROE, ROA 추이

	국내증권사 수	시가총액 (백만원)	시가총액/증권사수 (백만원)	ROE	ROA
1996	33	117,369,988	3,556,666	-5.69	-2.04
1997	34	70,988,897	2,087,909	-44.04	-12.36
1998	31	137,798,451	4,445,111	9.33	2.09
1999	32	349,503,966	10,921,999	5.22	1.21
2000	43	188,041,490	4,373,058	-3.32	-0.81
2001	45	255,850,070	5,685,557	5.41	1.32
2002	44	258,680,756	5,879,108	-7.32	-1.68
2003	44	355,362,626	8,076,423	8.63	1.9
2004	42	412,588,139	9,823,527	0.26	0.07
2005	42	655,074,595	15,597,014	20.29	5.17
2006	40	704,587,508	17,614,688	11.56	2.62
2007	40	951,900,447	23,797,511	15.20	3.2
2008	47	576,887,540	12,274,203	5.22	1.08
2009	47	887,315,953	18,879,063	-	-

주: 증권사 수와 시가총액은 각 연도 말 기준, ROE와 ROA는 결산일인 다음 연 3월 기준

<표 26>                     국내 증권사 ROE, ROA 추이

	ROE				ROA
	평균	MINROE	MAXROE	ROE<0인 증권사 숫자	평균	MINROA	MAXROA	ROA<0 인 증권사 숫자
1996	-5.69				-2.04
1997	-44.04				-12.36
1998	9.33				2.09
1999	5.22				1.21
2000	-3.32				-0.81
2001	5.41	-51.63	29.69	10	1.32	-19.33	9.5	8
2002	-7.32	-42.94	83.37	17	-1.68	-14.83	7.3	22
2003	8.63	-305.86	34.51	13	1.9	-27.84	17.97	11
2004	0.26	-120.88	215.01	13	0.07	-63.82	28.1	13
2005	20.29	-10.84	64.57	2	5.17	-6.79	23.67	2
2006	11.56	-63.56	30.03	3	2.62	-23.14	19.92	3
2007	15.20	0.05	48.41	0	3.2	0.02	19.03	0
2008	5.22	-52.94	22.57	15	1.08	-23.9	21.82	15

<그림 2>        국내증권사 수 및 증권사 수 대비 시가총액

<그림 3>   국내증권사 시가총액 대비 수탁 및 자기거래, 인수주선 거래

<그림 4>       국내증권사 시가총액 대비 수수료 비중

<표 27>             한국의 평균 위탁수수료율 추이 (단위: %)

97.8	98	99	00	01	02	03	04	05	06	07	08
0.491	0.478	0.425	0.243	0.211	0.191	0.177	0.177	0.172	0.164	0.152	0.138

주: 2001년까지의 자료는 증권거래소, 이후 자료는 금융감독원 자료를 이용

<표 28>             영국의 평균 위탁수수료율 추이  (단위: %)

86	87	88	89	90	91	92	93	94	95	96	97	98	99
0.43	0.33	0.28	0.26	0.26	0.26	0.24	0.26	0.25	0.22	0.21	0.19	0.19	0.15

<그림 5>     증권사 수의 추이와 ROE<0인 증권사 수 추이

<표 29>             규모의 경제/비경제 효과와 인수합병 가능성

		인수기업
		규모의 경제	규모의 비경제
피인수기업	규모의 경제	피인수기업의 높은 reservation price로 쉽지 않은 인수 예상	인수기업의 높은 가격제시로 용이한 인수 예상
	규모 비경제	판매채널 활용 등 제한된 목적을 위해 낮은 인수가격 인수 예상	결합 무의미

<표 30>         증권사별 수수료 수익 시장점유율(2009년 2/4분기)

	수수료수익	수수료						이자수익
		위탁	인수 및 주선	집합투자증권취급	자산관리	파생결합증권판매	매수 및 합병
회사계	100	100	100	100	100	100	100	100
국내사계	90.2	88.5	97.7	99.7	100	99.8	93.4	97.8
대우	9.4	10.0	8.9	2.6	20.7	20.1	5.8	8.3
삼성	8.4	7.6	7.0	11.2	21.4	29.0	2.7	9.0
한국투자	6.7	5.8	8.3	15.1	11.3	12.3	4.9	8.3
우리투자	6.7	6.9	8.8	3.5	7.3	3.7	7.3	10.9
현대	6.4	7.9	4.6	2.2	7.6	0.9	1.6	6.9
신한	5.8	7.0	3.1	2.1	3.7	2.4	0.4	5.0
동양종합금융	5.0	3.6	7.7	6.2	1.5	1.8	0.0	10.4
미래에셋	4.8	3.4	2.6	20.2	14.2	2.2	5.9	5.2
대신	4.7	6.1	1.8	1.1	0.3	1.8	0.6	3.7
하나대투	4.4	3.2	5.0	10.0	7.3	2.1	23.6	5.7
키움	2.4	2.9	2.0	0.2	0.0	0.0	3.8	1.0
NH투자	2.2	0.9	7.3	0.8	0.0	14.0	3.4	1.3
SK	2.0	2.2	2.1	1.6	0.3	0.9	1.9	1.8
한화	1.9	2.1	1.4	0.9	0.8	0.8	2.4	3.0
교보	1.7	1.9	3.1	1.0	0.0	0.3	1.0	1.7
동부	1.6	1.6	3.7	1.4	0.2	0.5	0.0	1.8
하이투자	1.6	1.4	2.2	4.9	0.1	0.0	0.0	0.7
메리츠	1.4	1.3	0.9	1.0	0.0	5.3	1.2	0.8
유진투자	1.3	1.5	1.5	0.8	1.4	0.4	0.0	1.5
푸르덴셜	1.2	0.7	0.1	8.5	0.0	0.0	0.0	0.4
도이치	1.0	1.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.3
씨티그룹글로벌마켓	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.1	0.0	0.2
HMC투자	0.9	0.8	1.8	0.5	0.0	0.0	0.0	1.2
신영	0.8	0.7	0.8	1.4	0.4	1.4	2.5	2.1
맥쿼리	0.8	0.7	0.1	0.0	0.0	0.0	8.5	0.1
CLSA코리아	0.8	1.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.1
KB투자	0.7	0.3	5.2	0.1	0.0	0.0	2.0	1.2
리딩투자	0.7	0.4	0.5	0.8	0.0	0.0	6.7	0.1
한양	0.6	0.5	2.2	0.3	0.0	0.0	0.0	0.2
이트레이드	0.5	0.6	1.2	0.1	0.0	0.0	0.3	0.8
부국	0.4	0.4	0.8	0.3	0.0	0.0	2.2	1.0
IBK투자	0.4	0.4	0.8	0.2	0.0	0.0	0.3	0.8
골든브릿지	0.3	0.3	0.6	0.1	0.0	0.0	1.6	0.2
케이티비투자	0.3	0.2	0.5	0.0	0.0	0.0	0.4	0.4
솔로몬투자	0.2	0.1	0.8	0.2	0.0	0.0	1.7	0.6
한맥투자	0.2	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
토러스투자	0.2	0.2	0.0	0.0	1.5	0.0	0.0	0.0
비엔피파리바	0.2	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.1
LIG투자	0.1	0.2	0.0	0.1	0.0	0.0	0.2	0.2
흥국	0.1	0.1	0.0	0.1	0.0	0.0	0.4	0.0
애플투자증권중개	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
비엔지증권중개	0.1	0.1	0.0	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0
코리아RB증권중개	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
유화	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.5
케이아이디비채권중개	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
바로투자	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
한국스탠다드차타드	0.0	0.0	0.4	0.0	0.0	0.0	0.0	0.2
ING	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
외국사계	9.8	11.5	2.3	0.3	0.0	0.2	6.6	2.2
뉴엣지	1.2	1.5	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.2
바클레이즈캐피탈	0.4	0.4	0.0	0.0	0.0	0.0	3.0	0.2
알비에스아시아	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.2
다이와증권SMBC	0.2	0.3	0.0	0.0	0.0	0.0	1.1	0.0
에스지	1.1	1.4	0.0	0.3	0.0	0.0	0.6	0.4
홍콩상하이	1.3	1.3	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.2
노무라인터내셔날	0.1	0.1	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
제이피모간	0.2	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.9	0.0
메릴린치	0.3	0.3	0.0	0.0	0.0	0.2	0.0	0.2
골드만삭스	1.6	2.2	0.0	0.0	0.0	0.0	0.4	0.2
모간스탠리	1.1	1.3	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.3
유비에스	1.8	2.2	0.8	0.0	0.0	0.0	0.1	0.3
크레디트스위스	0.3	0.3	1.0	0.0	0.0	0.0	0.6	0.0

6. 결론

본고는 합병의 유인이 되는 시너지효과가 존재하는지 여부를 판단하는데 주된 목적이 있다. 분석결과, 합병으로 인한 시너지효과가 존재하지만, 동시에 합병을 곤란하게 하는 요인도 동시에 존재함을 알 수 있었다.

중형증권사는 합병을 통해 위탁중개서비스의 규모경제효과는 제고할 수 있지만 IB기능의 규모경제효과는 오히려 감소하는 문제점이 존재하므로 IB역량의 본질적 한계를 크게 극복하지 않는 이상 합병시너지가 기대되기는 곤란한 것으로 보인다. 소형증권사의 경우 합병이 규모 및 범위의 경제효과를 낳을 수 있을 것으로 기대되지만 현재 독점적 경쟁구조에 놓여 있어서 적어도 단기적으로는 M&A를 기대하기가 힘들다. 더구나 소형 증권사는 중형증권사와 마찬가지로 규모의 경제효과를 실현하고 있는 상황이어서 자기확대의 길을 선택할 유인도 큰 상황이다.

자본여력은 있으나 규모의 비경제에 놓여있는 중형그룹의 증권사라면 규모의 경제효과를 실현하고 있는 소형증권사를 매수 합병하고자 할 것이다. 중형그룹의 증권사들이 대부분 규모의 경제효과를 실현하고 있을지라도, 소형증권사가 중형그룹이 취약한 IB기능 부문에서 상대적으로 큰 규모경제효과를 실현하고 있다면 중형증권사는 이러한 소형증권사를 합병하고자 할 것이다. 그러나 국내 소형증권사 대부분은 중형증권사도 마찬가지로 규모경제효과를 실현하고 있는 위탁중개업에 치중된 사업모델을 보유하고 있다. 이런 점에서 볼 때, 중형증권사가 소형증권사를 합병할 유인은 거의 없다고 판단할 수 있다.

참 고 문 헌

강준구(1998), 기업합병과 인수의 경제적 동기와 기업가치 증대요인, 연구보고서 No.2, 한국금융연구원

김자봉(2009), “최적 겸업구조의 추정,” 금융연구 23(1), 25-45

박경서(1994), 『증권산업과 주식시장의 효율성에 관한 연구』, 연구보고서, 한국금융연구원 No.5

신보성, 이석훈(2008), 증권산업의 경쟁도 변화에 대한 분석 및 시사점, 한국증권연구원

이원흠(1992), “우리나라 증권업에 있어서 규모의 경제성과 범위의 경제성에 관한 연구,” 증권학회지 제14권, 179-219

이지언(2008), “자본시장통합법 이후 증권산업 구조변화 전망,” 한국금융연구원 주간금융브리프 제17권 제16호, 8-9

정운찬, 함시장, 정지만, 김규한 (2000), “우리나라 증권산업의 효율성 분석: Fourier Flexible 비용함수의 분석을 중심으로,” 금융학회지 제5권 제1호, 145-185

Jagtiani J., Alli Nathan, Gordon Sick (1995), "Scale economies and cost complementarities in commercial banks: on-and-off-balance-sheet activities," Journal of Banking and Finance 19, 1175-1189

Goldberg, lawrence G., Gerald A. Haneck, Michael Keenan, Allan Young (1991), "Economies of scale and scope in the securities industry," Journal of Banking and Finance 15, 91-107

Jagtiani Julapa and Anya Khanthavit (1996), "Scale and scope economies at large banks: including off-balance sgeet products and regulatory effects (1984-1991)," Journal of Banking and Finance 20, 1271-1287

Karlyn Mitchell and Nur M. Onvural (1996), "Economies of scale and scope at large commercial banks: evidence from the Fourier Flexible Functional form," Journal of Money, Credit and Banking 28, 178-198

Kim, Jabonn and Dong Gull Lee(2009), "Competition structure of the banking and securities industries in Korea," Korean Social Science Journal 16(2), 111-138

Mester, Lorreta J. (1992), "Traditional and nontraditional banking: an information-theoretic approach," Journal of Banking and Finance 16, 545-566

Schmiedel Heiko, markku Malkamaki, Juha Tarkka (2006), "Economies of scale and technological development in securities depository and settlement systems," Journal of Banking and Finance 30, 1783-1806

Toivanen, Otto (1997), "Economies of scle and scope in the Finnish non-life insurance industry," Journal of Banking and Finance 21, 759-779

Tufano, Peter(2003), "Financial innovations," Handbook of the Economics of Finance Vol. 1A, 307-336