국내은행들의 재무건전성 변화와 도덕적 해이현상에 관한 연구

서지용*

* 상명대학교 경영대학 경영학부 조교수 (jyseo@smu.ac.kr)

The study on relationship between financial distress of Korean banks and moral hazard problem

				< 목 차 >
개 요 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경과 가설설정 Ⅲ. 자료 및 분석모형					Ⅳ. 실증분석 Ⅴ. 결 론 참고문헌 ABSTRACT

개  요

본 연구는 은행의 재무건전성 변화에 따라 대출규모의 축소 또는 증가가 유의적으로 나타나는 지 여부를 실증적으로 분석하였다. 또한, 소유형태별, 자산규모별로은행 건전성 변화가 대출행태에 유의한 차이를 발생시키는 지 여부를 부실은행 제약가설 및 도덕적 해이현상의 존재여부를 중심으로 확인하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 가계대출의 경우에 한해 은행건전성 하락은 은행들로 하여금 대출규모를 축소시키는 유인을 발생시킨다. 둘째, 소유형태와 관련해서 서울소재 시중은행들의 경우 건전성이 나빠질 경우 가계대출을 오히려 늘리는 경향이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 소규모 은행일수록 건전성이 나빠졌을 경우 가계대출을 오히려 증가시키는 도덕적 해이현상이 존재하는 것을 확인할 수 있었다.

주제어 : 은행의 재무건전성 변화, 부실은행 제약가설, 도덕적 해이

Ⅰ. 서 론

최근 금융기관들이 추구하는 자산증가를 통한 외형확장을 비판하는 목소리가 많다. 2008년 글로벌 금융위기의 주범을 은행들의 무리한 외형 확장 경쟁과 방만경영으로 지목하는 이들도 적지 않다. 즉, 은행들의 유동성 위기가 글로벌 신용경색이라는 외부요인에서 기인한 바도 크지만, 그동안 진행되어온 무리한 외형확장경쟁과 방만경영으로 인해 기초체력이라고 할 수 있는 건전성이 크게 약화된 결과라는 지적이다.

국내은행들의 재무건전성 변화와 도덕적 해이현상에 관한 연구

서지용

은행들의 외형확장경쟁은 소위 ‘카드대란’이 해결구도에 접어든 지난 2006년 이후 본격화되기 시작했다. 우리나라 시중은행들을 중심으로 한 은행들이 중소기업대출, 주택담보대출 등에서 무리하게 대출을 늘려왔던 것은 주지의 사실이다. 은행 건전성 하락에도 불구하고 지속되어온 대출규모 증가는 지난 2008년 글로벌 금융위기 당시 은행들의 생존에 큰 위협요인이 되었다. 2008년 금융위기당시 은행의 경영위기는 국가경제의 큰 부담이 되었다. 따라서, 유동성 위기를 겪고 있는 금융기관들에 대한 정부의 지급보증 또는 은행채 매입방안 등이 논의되기도 하였다. 은행경영이 국가경제에 큰 부담을 가져온 것은 비단 어제 오늘의 일은 아니다. 지난 1997년에도 은행부실은 국가 경제에 큰 부담이 되었다. 무차별적인 대출로 인한 은행 부실은 공적자금이라는 명목의 막대한 국민혈세를 소진하는 결과를 가져왔다.

이상과 같이 최근 금융당국의 무리한 구제금융이 오히려 은행권의 무리한 대출증가를 부추김으로써 신용위험을 증가시키는 도덕적 해이(moral hazard)를 초래하고 있다는 주장이 강하게 제기되고 있다. 반면, 외환위기당시의 막대한 공적자금 투입이후 금융구조조정 진행, 금융당국의 규제강화 등이 이루어졌기 때문에 국내은행들의 도덕적 해이가 많이 줄어들었다는 견해도 적지 않은 편이다.

본 연구의 배경은 상기 논란속에서 최근 금융위기의 주범이 은행의 도덕적 해이에서 비롯된 방만경영 및 대마불사를 염두에 둔 감독당국의 무책임한 구제금융과 관련이 있는 것인지 아니면 글로벌 금융위기라는 불가항력적인 피해의 산물인지를 확인하는 데 있다. 본 연구의 결과는 금융위기의 책임소재를 명확히 하고, 재발을 방지하기 위한 대책을 강구하는 데 도움이 될 것으로 사료된다. 더욱이, 학문적으로도 은행 연구부문에서 주로 제기되어온 2가지 가설인 ‘도덕적 해이(Moral hazard)’ 및 ‘부실은행 제약가설(Distressed-bank barrier hypothesis)’을 국내 은행들을 대상으로 검증해본다는 취지에서 연구의 의의가 있다.

따라서 본 연구는 국내 은행들의 경영건전성 수준과 대출변화사이의 관계를 실증적으로 분석함으로써 은행들의 도덕적 해이현상의 존재여부를 실증적으로 분석하고자 한다. 또한, 차입자의 신용위험, 은행들의 자산규모의 차이가 은행들의 도덕적 해이발생에 차별적인 영향을 미치는지 여부도 함께 분석하고자 한다. 본 논문의 진행순서는 다음과 같다. 제Ⅱ장에서는 연구주제와 관련있는 선행연구를 살펴보고, 관련가설을 설정한다. 제Ⅲ장에서는 실증분석에 사용된 자료와 분석모형에 대한 설명이 제시되고, 제Ⅳ장에서는 실증분석결과, Ⅴ장에서는 결론이 각각 제시된다.

Ⅱ. 이론적 배경과 가설설정

은행 건전성 하락에도 불구하고, 대출증가를 통해 신용위험을 증가시키는 현상인 도덕적 해이는 금융위기시에 국가경제에 큰 부담을 가져다 준다. 특히, 구제금융 경험이 있는 국가일수록 은행들의 도덕적 해이현상은 쉽사리 해결되지 않는 것으로 이해된다. 은행들의 도덕적 해이현상과 관련된 선행연구들, 그리고 상반된 연구가설인 ‘부실은행 제약가설’에 관해 살펴보자.

1. 이론적 배경

은행들의 도덕적 해이와 관련된 선행연구들의 주제는 대체로 도덕적 해이가 발생하는 원인을 중점으로 밝혀내는 데 집중되어 있다. Krugman(1998)은 일본은행들을 대상으로 한 연구에서 정부의 예금자 보호를 위한 예금보험제도가 오히려 은행들의 신용위험 증대를 유발시킨다고 주장했다.

Nobuhiko(2001)는 1992∼1999년중 일본의 기업 및 은행자료를 분석한 후 은행의 재무건전성이 악화될 때 신용위험이 높은 차입자의 대출은 오히려 덜 감소하는 것을 확인함으로써, 일본은행들 사이에 도덕적 해이가 존재한다고 주장했다.

Chang(2000)은 지난 아시아 금융위기에 대한 정부정책을 평가하면서 정부의 은행에 대한 보증과 같은 투자자에 대한 지나친 보호정책이 은행권의 도덕적 해이를 초래한다는 주장을 제기했다.

Niinimaki(2007)의 경우 은행들의 도덕적 해이는 부실여신에 대한 상환연장 등 여신부실화를 공표시키지 않을 수 있는 다양한 선택을 은행들이 가질 때에 더욱 심화될 수 있음을 지적했다.

이상과 같은 선행연구들은 지나친 투자자 보호를 지향하는 금융당국의 정책이 오히려 은행들의 도덕적 해이를 유발시킨다고 주장한다. 한편, 도덕적 해이를 예방할 수 있는 방법들을 제시한 선행연구들도 찾아볼 수 있다.

Nier and Baumann(2006)은 1993∼2000년 기간 중 32개국 729개 은행들을 대상으로 분석한 결과 금융당국의 강력한 시장규제가 은행들의 도덕적 해이를 방지하는 효과가 있음을 주장한 바 있다. 즉, 대출포트폴리오의 증가에 따라 완충자본의 확보를 강제하는 금융당국의 규제가 은행들의 건전성 강화를 유도한다는 견해이다. Nier and Baumann(2006)의 연구결과와 마찬가지로 은행의 도덕적 해이방지를 위한 금융당국의 규제강화를 지적한 선행연구들로서 Berger and Udell(1994), Peek and Rosengren(1995), Hancock et al.(1995), Shrieves and Dahl(1995), Wagster(1999)등의 연구를 찾아볼 수 있다.

Shimizu(2003)는 일본의 대형은행들을 대상으로한 실증연구를 토대로 시장 규제가 제대로 작동하지 않는 금융시장에서 은행들의 도덕적 해이현상이 발생한다고 주장했다. 또한, 동 연구는 도덕적 해이방지를 위해서는 법적 규제와 정치적 리더십의 필요성을 제기했다.

Shehzad et al.(2010)은 은행 건전성에 영향을 미치는 요인으로 은행 소유구조를 제시하였다. 동 연구는 2005∼2007년중 50개국 이상의 500개 상업은행들을 분석한 후 자기자본비율과 소유집중도 사이에 유의한 정의 관계가 존재함을 확인하였다. 즉, 주주의 소유지분 비중이 높은 은행일수록 자본건전성이 높음을 주장했다.

다음은 은행들의 도덕적 해이를 검증한 국내 연구에 관해 살펴보자.

이영수(2000)는 패널자료를 이용하여 자본이 취약한 은행을 대상으로 분석한 결과 BIS 자기자본비율 규제가 강화된 1998년 이후에도 은행대출이 유의하게 줄어들지 않았다는 결과를 제시하고 있다. 즉, 해당 연구는 국내 은행들의 도덕적 해이 존재 가능성을 지지한다고 판단된다.

상기 선행연구들의 경우 은행들의 경영상태가 좋지 않은 상태에서 정부의 지나친 투자자보호정책이 신용위험을 오히려 증가시키거나 줄이지 않는 도덕적 해이를 유발시킨다는 것이 주요 내용이다. 그런데, 이러한 도덕적 해이 가설과는 상반된 연구가설이 있다.

이른바 ‘부실은행 제약가설'은 은행경영이 악화된 상황에서 은행들은 신용이 취약한 차주에 대한 대출을 오히려 축소시키는 경향이 있음을 보고한다.

관련연구로서, 은행의 유동성 위기 등 신용위기 발생시점에 신용위험이 큰 차주에 대한 대출을 줄여나간다는 결과를 보고한 선행연구들로서 Chiou(1999), Claessens et al.(1999), Djankov et al.(2000), Kang and Stulz(2000), Ongena et al.(2000) 등을 제시할 수 있다.

또한, 낮은 BIS 자기자본비율을 가진 은행들은 금융당국의 자본규제 강화조치가 이루어질 경우 신용위험이 큰 차주에 대한 대출을 유의하게 축소시키는 경향이 나타난다고 주장한 Berger and Udell(1994), Peek and Rosengren(1995), Hancock et al.(1995), Shrieves and Dahl(1995), Wagster(1999) 등의 논문도 부실은행 제약가설을 지지한다고 볼 수 있다.

다음은 부실은행 제약가설을 지지하는 국내 연구들에 관해 살펴보자. 김현희(1999)는 개별은행들로 구성된 패널자료가 아닌 은행권 총계자료를 이용하여 은행의 재무건전성 악화에 따른 은행 대출의 증감여부를 실증 분석했다. 분석결과 은행의 재무건전성 악화가 은행의 대출감소로 이어지는 현상이 지속적으로 나타난다고 주장했다. 이러한 원인으로 동 연구는 감독당국의 자산건전성 감독 강화를 주된 요인으로 제시했다. 결과적으로 해당 연구는 국내 감독당국의 자산건정성 감독 강화를 계기로 부실은행들의 대출축소경향이 유의적으로 나타나고 있음을 제시했다.

장웅수(2003)는 패널자료를 이용한 실증분석을 토대로 국내 은행들의 재무건전성 악화가 은행대출을 줄이는 방향으로 나타난다고 주장했다. 특히, 동 연구는 자산규모가 상대적으로 작은 소형은행, 자기자본비율이 낮은 지방은행들의 재무건전성 악화가 대출감소로 이어지는 경향이 두드러진다고 주장했다.

이와 같이 은행들의 재무건전성 수준의 하락이 도덕적 해이로 이어진다는 도덕적 해이와 관련된 선행연구, 그리고, 은행들의 경영악화는 건전성 강화를 위한 신용위험 축소로 나타난다는 부실은행 제약가설은 매우 상반적인 내용을 제시하고 있다. 지난 IMF 외환위기 이후 투자자 보호를 위한 금융규제가 강화된 우리나라 은행대출시장에서 어떠한 가설이 좀 더 설득력이 있는 지 확인해보는 것은 금융감독정책의 방향을 설정하는 데 매우 중요한 이슈라고 볼 수 있다.

따라서, 본 연구는 아래와 같은 연구가설의 설정을 토대로 국내 은행들의 대출행태에서 도덕적 해이 또는 부실은행 제약가설중 어떠한 가설이 좀 더 설명력을 갖는지를 검증하고자 한다.

2. 가설설정

앞에서 살펴본 은행들의 도덕적 해이 또는 부실은행 제약가설과 관련되어 아래와 같은 가설들을 설정한다.

가설 1. 은행들의 재무건전성 하락은 대출 감소를 초래한다.

상기 가설은 은행들의 부실은행 제약가설과 관련되어 설정되었다. 금융감독당국의 규제강화, 바젤 Ⅱ도입에 따른 은행들의 현실적인 리스크 산출 노력 등을 감안시 도덕적 해이 가능성이 크지 않을 것으로 사료된다. 따라서, 은행들의 재무건전성과 대출증감은 정(+)의 관계를 보일 것으로 예상된다.

가설 2. 기업대출의 경우 은행들의 도덕적 해이 가능성이 상대적으로 더 크다.

일반적으로 기업대출은 부도위험이 높은 중소기업대출이 약 90% 가까운 비중을 차지하고 있어, 차주는 사실상 중소기업이라고 볼 수 있다. 따라서 차주의 리스크는 큰 편이라고 사료된다. 반면, 가계대출의 경우 약 70%이상이 주택담보대출로서 상대적으로 부실가능성은 크지 않은 것으로 판단된다. 더욱이, 가계대출의 경우 총부채상환비율(DTI; Debt to Income ratio), 담보인정비율(LTV; Loan to Value ratio) 등 금융당국들의 강력한 규제장치가 마련되어 있는 반면, 기업대출의 경우 기업들의 자금조달 지원을 위해 상대적으로 규제를 완화하는 측면이 있다고 사료된다. 따라서, 차주의 위험정도가 상대적으로 큰 기업대출의 경우 은행들의 도덕적 해이 현상이 나타날 가능성이 높다고 가정된다. 특히, 우리나라의 경우 가계대출의 경우 금융규제가 강하게 이루어지고 있는 데 반해 중소기업대출위주의 기업대출에 대한 규제는 상대적으로 강하지 않은 편이다. 따라서 본 연구는 은행건전성 하락시 차주의 위험이 높은 대출을 우선적으로 축소된다는 부실은행 제약가설보다는 대출규모의 축소가 유의하게 이루어지지 않는다는 도덕적 해이현상이 나타날 가능성이 높다고 사료되어 상기 가설 2를 설정하였다.

가설 3. 정부 지분 비중이 높은 국책은행이 상업계 은행보다 건전성 하락시 대출을 적극적으로 축소시킨다.

가설 3은 Shehzad et al.(2010)의 선행연구를 참조하였다. 즉, 해당연구에서는 자기자본비율과 소유집중도 사이에 유의한 정(+)의 관계를 주장한 바 있다. 그런데, 우리나라 은행들의 경우 소유집중도가 높은 은행들은 대체로 정부가 지분의 50%이상을 보유하고 있는 국책은행들이다. 따라서, 소유집중도가 높은 은행의 경우 건전성 하락시 대출을 줄이려는 은행들의 유인이 강한 편일 것으로 추정된다.

가설 4. 자산규모가 작은 은행일수록 은행건전성 하락시 대출이 축소된다.

가설 4는 Kashyap and Stein(1995)의 연구결과를 참조하였다. 즉, 해당연구는 금융당국의 통화긴축정책이 실시될 경우 대형은행의 대출은 증가한 반면, 소형은행의 대출은 감소함으로써 소형은행들의 대출규제효과가 큰 편이라는 주장이다. 따라서, 금융당국의 규제효과는 소규모 은행에 미치는 효과가 클 것이라는 가정하에 소규모 은행이 대규모 은행보다 도덕적 해이 발생 가능성이 낮을 것으로 가정했다. 더욱이, 대마불사라는 측면에서 은행 파산가능성이 높을 경우 금융당국의 구제금융이 우선적으로 이루어질 수 있는 가능성이 큰 대형은행이 상대적으로 도덕적 해이 발생 유인이 클 것으로 예상된다.

Ⅲ. 자료 및 분석모형

1. 자료

[표 1]은 본 연구에 사용된 변수와 관련 설명들이 제시되어 있다. 은행의 건전성을 나타내는 지표로서 NPL(Non Performing Loan ratio ; 고정이하여신비율)을 사용했다. Estrella(2004), Ayuso et al.(2004), Jokipii and Milne(2008) 등은 NPL을 은행 건전성 수준을 나타내는 대리변수로서 고려한 바 있다.

한편, 은행대출을 기업대출과 가계대출로 구분하고, 이에 대한 증감률을 종속변수로서 고려하였다. 그리고, 은행의 소유구조와 규모의 차이를 구분하기 위해 소유형태별 더미변수와 자산의 크기를 각각 고려했다. 우선, 더미변수는 서울소재 시중은행, 기타은행을 각각 구분한 더미 1, 지방은행과 기타은행을 구분한 더미 2, 국책은행과 기타은행을 구분한 더미 3으로 각각 세분화하였다. 은행의 규모효과를 파악하기 위해서는 자산에 자연로그를 취해 표준화한 변수를 사용했다.

분석에 사용된 자료로서 서울소재 시중 및 특수은행 6개, 지방은행 6개, 국책은행 2개, 외국계 은행 3개의 총 17개 은행의 재무 데이터가 사용되었다. 분석기간은 2003. 1분기부터 2009. 4분기까지의 분기별 자료가 사용되었다. 총 표본수는 476개이다. 분석자료의 출처는 금융감독원 금융통계정보시스템이다.

합병한 신한은행과 조흥은행, 하나은행과 서울은행의 경우는 합병이전 및 이후의 자료 연속성을 유지할 수 있도록, 합병이전의 데이터는 피인수 및 인수은행의 재무자료를 통합하여 분석에 적용하였다.

한편, 경기충격의 대리변수로서 경기갭(GDP Gap)을 사용했다. 즉, GDP 성장률에서 GDP평균성장률을 차감한 지표를 사용했다. 즉, 해당 지료가 음의 수치를 나타내면 이는 경기의 급격한 하락을 의미한다고 볼 수 있다.

[표 1] 분석에 사용된 변수 정의 및 설명
변수명	정 의	설 명
NPL	고정이하 여신비율	고정이하 여신액 ÷ 총여신액 × 100
△LOANC	기업대출증감률	은행권 기업대출 증감률(전년동기대비기준)× 100
△LOANI	가계대출증감률	은행권 가계대출 증감률(전년동기대비기준)× 100
은행소유형태반영	Dummy1 × NPL	더미변수는 서울소재 시중은행 1, 기타 -1
	Dummy2 × NPL	더미변수는 지방은행 1, 기타 -1
	Dummy3 × NPL	더미변수는 국책은행 1, 기타 -1
은행의 규모효과 반영	ln size	은행의 총자산에 자연로그값을 취함
통제변수	GDPG : 경기갭(Gap)	GDP 성장률-GDP 평균성장률 (GDP 평균성장률은 Hodrick-Prescott filter를 이용하여 추정)
도구변수	△GDP : 경기성장률	GMM(Generalized Method of Moment)분석모형에 사용된 도구변수로서 계절성을 제거한 ln(실질GDP)의 차분변수와 시차 1의 변수를 사용

2. 분석모형

본 연구의 가설검증을 위한 분석모형은 3개의 패널분석모형을 사용했다. 정태적 분석모형을 대표하는 고정효과 모형, 분석모형의 잔차항내 자기상관 가능성을 배제하기 위한 Prais-Winsten 모형, 그리고 동태적 분석모형인 일반화적률법(GMM ; Generalized Method of Moment)모형을 각각 사용하였다. 복수의 패널분석모형을 사용한 취지는 분석결과를 상호 비교함으로써, 결과의 일관성이 나타나는 지 여부를 확인함으로써 연구결과의 신뢰성을 확보하기 위함이다. 3가지 패널분석모형에 관해 살펴보도록 하자.

2.1 고정효과(Fixed effect)모형

패널분석모형인 고정효과(Fixed-effect)의 일반화 모형은 다음의 (1)식과 같이 표현 가능하다.

[eqn: DeltaY _{i.t} = beta_0 + DeltaX_i,t beta +Z_i gamma + alpha_i + mu_i,t],  [eqn: e_i,t =alpha_i + mu_i,t]                        (1)

상기 모형에서 [eqn: alpha_i]는 은행의 재무적 특성을 나타낸다. 즉, 해당 모형은 관측불가능한 잔차항 [eqn: mu_i,t]과 독립변수([eqn: DeltaX_i,t])사이에 유의한 상관성이 없다고 가정한다. 고정효과모형을 적용한 본 연구의 최종분석모형은 다음의 (2)식과 같다.

(2)식에서 [eqn: DELTA Loan(C -or- I) _{i.t}]는 t시점에 i 은행의 대출종류(C는 기업대출, I는 가계대출)의 증감률을 보여주는 종속변수이다. [eqn: Z_i]는 시간에 따라 변화하지 않는 회귀요인, [eqn: alpha_i]는 관측불가능한 은행의 재무적 특성요인, [eqn: mu_i,t]는 잔차항을 각각 나타낸다. 또한, 설명변수인 [eqn: DeltaX]벡터에는 [eqn: NPL], [eqn: NPL TIMESDummy_1], [eqn: NPL TIMESDummy_2], [eqn: NPL TIMESDummy_3], [eqn: NPL TIMESln(Size_i,t )]이 각각 포함된다. 해당 설명변수들은 각각 은행의 건전성 정도를 대리하는 무수익여신액 비율, 무수익여신액 비율과 은행의 소유형태(더미변수 1∼3)를 나타내는 더미변수사이의 교차항, 그리고, 무수익여신액 비율과 은행의 자산규모사이의 교차항을 각각 의미한다. 한편, 경제충격이 은행대출의 증감에 미치는 영향력을 통제하기 위해서 [eqn: Control GPDGap]이 포함되었다.

[eqn: DELTA Loan(C -or- I) _{i.t} = beta _{0} + beta _{1} NPL _{i,t-1 or t} + beta _{2} NPL _{i,t-1 or t} TIMESDummy_1]

[eqn: + beta _{3} NPL _{i,t-1or t} TIMESDummy_2 + beta _{4} NPL _{i,t-1 or t} TIMESDummy_3]

[eqn: + beta _{5} NPL _{i,t-1 or t} TIMESln(Size_i,t ) + beta _{6} Control GPDGap_{t-1or t}]

[eqn: +Z_i gamma +alpha_i + mu_i,t]                                        (2)

2.2 Prais-Winsten 모형

Prais-Winsten 모형은 잔차항에 존재가능한 자기상관을 제거하기 위한 분석모형이다. 따라서, 해당 모형은 전기의 식에 자기회귀계수치인 [eqn: rho]를 곱한 후 원래식에서 차감하는 방법으로 자기상관을 제거한다. 분석모형인 (3)에서 N은 횡단면의 개수, T는 시계열자료의 수, P는 독립변수의 개수이며, [eqn: DeltaY_i.t ^*]와 [eqn: Deltabeta_i,t,k ^*]는 각각 자기상관을 제거한 종속변수와 설명변수를 나타낸다.

[eqn: DeltaY_i.t - rho DeltaY_i,t-1 = sum fromk=1 to P (Deltabeta_t,k ) alpha_k +e_i,t -rho [sum from k=1 to P (Deltabeta_t-1,k )alpha_k ]-rho e_i,t-1]을 [eqn: DeltaY_i.t ^* = sum fromk=1 to P (Deltabeta_i,t,k )^* alpha_k +e_i,t ^*]으로 변환하여 모수인 [eqn: alpha]를 추정하였다.

[eqn: DeltaY _i.t ^* = sum fromk=1 to P (Deltabeta_i,t,k ^* ) DeltaX _{i,t,k} + beta _{l} Control GPDGap_t +e_i,t]                 (3)

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

2.3 GMM(Generalized Method of Moment)모형

앞선, 고정효과 및 Prais Winsten 모형이 정태적 분석모형인 점을 감안하여 동태적 패널분석 모형인  일반화 적률법(GMM ; Generalized Method of Moment)을 추가로 고려했다. 본 연구에서는 Arellano and Bond(1991)가 제시한 2단계 분석방법을 토대로 분석이 이루어지는 GMM을 사용했다. 고정효과 패널모형을 통해 모수추정시 은행 고유의 고정효과를 나타내는 [eqn: alpha_i]가 내생성(endogeneity)문제를 발생시킬 가능성이 있다. 따라서, 이런 편의(bias)추정의 오류를 극복하기 위해 도구변수를 이용하는 2단계 GMM방식을 분석에 사용했다. 해당 방법은 은행 고유의 고정효과를 나타내는 [eqn: alpha_i]를 제거하기 위해 아래의 (4)식과 같이 1차 차분방정식을 이용하고, 도구변수를 이용해 적률조건(moment condition)을 근거로 모수를 추정한다. 본 연구에서는 도구변수로서 GDP성장률 및 GDP 성장률의 1차 시차값을 이용하였다. 도구변수 선택이 제대로 이루어졌는지 여부를 판정하는 과도식별제약(over-identifying restrictions) 검증을 수행하였다. 이를 위해 Sargan 검증결과를 제시했다. 해당 검증의 귀무가설은 ‘도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다’로서 이를 기각하지 못할 경우 도구변수의 선택이 적절하다는 것을 의미한다.

종속변수 자체의 시계열적인 영향력을 고려하기 위함 분석모형이다.

GMM 추정은 최우추정(MLE)과 같이 분포에 대한 가정이 필요치 않으며, 데이터의 이분산성 및 자기상관 등 자료의 분포특성에 영향을 받지 않아 분석의 신뢰성이 높은 편이다.

GMM의 직교조건(Orthogonality condition)인 [eqn: E[epsilon_t , Z_t ]=0]을 충족시키는지 여부를 검증하는 데, [eqn: Z_t]는 도구변수의 벡터를 의미한다.

[eqn: DELTA Y _{i.t} = sum _{k=1} ^{K} beta _{k} DeltaX _{i,t,k} + sum from j=1 to J beta_j Z_i,t,j +alpha_i +v_t + epsilon_i,t]	(4)

상기 (4)에서 [eqn: DELTA Y _{i.t}] 는 은행들의 가계 및 기업대출증감률을 의미하며,[eqn: DeltaX _{i,t,k}] 와[eqn: DeltaZ _{i,t,j}]는  각각 설명변수 및 도구변수의 벡터를 나타낸다.

[eqn: alpha_i] 는 관찰 불가능한 은행 재무특성변수, [eqn: v_t]는 시간효과(time-effects)를 각각 나타냄.

Ⅳ. 실증분석결과

1. 기초통계량

[표 2]는 분석에 사용된 변수들의 기초통계량을 보여준다.

NPL은 분석기간중 1.5%수준인 것을 알 수 있으며, 최대 약 2.7% 수준까지 건전성이 하락했던 것을 알 수 있다. 기업대출을 나타내는 LOANC의 증감률은 평균 약 13%수준으로 약 11% 수준의 가계대출(LOANI)보다 큰 편임을 알 수 있다. 하지만, 표준편차에 있어서는 가계대출이 7.2%로서 기업대출(6.6%)보다 큰 것을 알 수 있다.

한편, 경기충격을 나타내는 GDPG의 경우 분석기간중 음의 값을 가지는 것을 알 수 있다. 즉, 분석기간동안 평균적으로 경기하강국면이 나타났던 것을 의미한다. GMM의 도구변수로서 사용된 경제성장률(ΔGDP)은 평균 0.86% 정도였던 것으로 나타났다.

또한, [표 2]는 변수들의 정규성 검정(normality test)을 위해 Jarque-Bera 통계량을 제시했다. 가계대출 변화율, 경기충격, 경제성장률의 Jarque-Bera 통계량은 정규분포라는 귀무가설을 1%수준에서 강하게 기각하고 있다. 따라서, 해당 변화율은 시계열적으로 독립적이지 않음을 알 수 있다.

[표 2] 주요 변수의 기초통계량
변 수	평 균	중위수	표준편차	최소값	최대값	Jarque-Bera 통계량
NPL(%)	1.50	1.38	0.63	0.73	2.66	2.57
△LOANC(%p)	12.65	12.84	6.61	2.94	23.00	2.19
△LOANI(%p)	11.39	12.02	7.16	2.19	34.59	11.91***
GDPG	-0.05	-0.02	1.43	-5.74	2.62	84.70***
△GDP(%p)	0.86	1.05	1.44	-5.10	3.20	121.13***
ln SIZE	17.52	17.51	0.21	17.22	17.83	2.43

주) ***는 1%수준에서 통계적으로 유의함을 의미.

2. 분석결과

[표 3]은 가계대출을 대상으로 전기시점의 은행 건전성과 대출증감률 사이의 관계를 분석한 결과표이다.

분석결과를 살펴보면, 고정효과, Prais-Winsten, GMM 모형에서 모두 전기시점의 은행건전성 하락은 가계대출의 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있다. 즉, NPL 수준에 대한 가계대출의 변화는 통계적으로 유의한 부(-)의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 고정효과 및 Prais-Winsten모형에서는 1%, GMM에서는 5%수준에서 통계적 유의성을 보였다. 경기충격효과를 통제한 경우에도 NPL수준과 가계대출변화사이에 유의한 부(-)의 관계가 확인됨으로써, 가계대출의 경우 은행들의 도덕적 해이현상은 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 이로써 가설 1이 지지되는 것을 확인할 수 있었다.

다음으로는 소유형태에 따라 은행들의 건전성 하락이 가계대출의 감소로 나타나는 지 여부를 확인해보자. 더미변수 1과 NPL사이의 교차항의 추정모수는 모든 모형에서 유의한 음(-)의 값을 가지는 것을 알 수 있다. 즉, 서울소재 시중은행일수록 건전성의 하락이 발생할 경우 가계대출의 증가가 유의적으로 이루어지는 것을 알 수 있다. 특히, 경기충격효과를 통제했을 경우 은행건전성 하락에 따른 대출증가의 통계적 유의성은 더욱 강하게 나타남을 알 수 있다. 경기충격효과를 통제한 모형에서 NPL과 더미변수사이의 교차항 모수가 고정효과 모형에서는 약 -4.2, Prais-Winsten 모형에서는 약 -2.8, GMM에서는 약 -0.9인 것으로 나타났다.

또한, 더미변수 2와 NPL수준과의 교차항 모수는 더미변수 1이 포함된 교차항 모수와는 상반된 양의 수치를 가지는 것으로 나타났지만, 모든 모형에서 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 부호를 근거로 판단할 경우 지방은행일수록 건전성 하락시 가계대출을 오히려 줄이는 것으로 해석된다.

하지만, 국책은행을 나타내는 더미변수 3과 NPL수준과의 교차항 모수는 음의 값을 보였으나, 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 이는 당초 예상한 가설 3과는 다른 결과이다. 즉, 정부의 지분비중이 높은 국책은행일수록 건전성 하락에 따른 대출감소효과가 두드러질 것이라는 예상과는 반대의 결과이다.

은행의 규모와 은행건전성 사이의 교차항 모수는 모든 분석모형에서 통계적으로 유의한 양의 수치를 보여줌으로써, 은행건전성 하락이 발생할 경우 은행규모가 작을수록 대출을 늘리는 것을 알 수 있다. 경기충격을 통제하지 않은 경우와 통제한 경우 모두 교차항 모수가 유의한 양의 값을 가지는 것을 알 수 있다. 특히, 경기충격을 통제한 분석모형에서 고정효과, Prais-Winsten, GMM 모형을 통해 추정된 해당 모수는 각각 약 0.7, 0.4, 0.2인 것으로 나타났다. 이로써 은행의 규모가 작은 은행일수록 건전성 하락시 대출이 증가되는 양상을 보임을 알 수 있다. 이는 가설 4를 기각하는 결과라고 볼 수 있다. 예상과는 달리 우리나라 은행들의 경우 자산규모가 작은 은행일수록 도덕적 해이 가능성이 오히려 크다는 것이 확인된다. 이러한 사실은 금융당국은 대마불사라는 명목하에 대형은행들에 대한 구제금융을 우선적으로 고려할 것이라는 기대가 대형은행들의 도덕적 해이를 유발시킬 것이라는 가설과 반대되는 결과이다.

다음은 모형결과에 대한 강건성(robustness) 확인을 위한 관련 통계량에 대해서 살펴보자. 고정효과모형에서 F값이 모두 1% 수준에서 귀무가설(모든 추정모수값이 동일하다.)을 강하게 기각하는 것으로 나타나 모수 추정이 제대로 이루어졌다고 볼 수 있다.

또한, 고정효과 모형과 Prais-Winsten 모형에서 설명변수들사이에 강한 상관관계가 나타나는 다중공선성(multicolinearity)존재 여부를 확인하기 위한 분산팽창계수(VIF ; Variance Inflation Factor)가 모두 약 1정도인 것으로 나타나 다중공선성으로 인한 추정오류가 존재할 가능성은 매우 낮은 것으로 사료된다.

GMM 분석의 경우 도구변수의 적절성 여부를 확인하는 Sargan 검정 통계량은 귀무가설(도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다)을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 따라서, 도구변수 선택이 제대로 이루어졌음을 알 수 있다. 그리고, Arellano-Bond 검증의 z값이 귀무가설(잔차항에 자기상관이 없다.)을 기각하지 못하고 있어 잔차항에 자기상관 존재 가능성은 낮은 것으로 판단된다.

[표 3] 패널분석결과 : (1) 가계대출과 부실여신수준과의 관계(시차고려)

	Fixed Effect								Prais-Winsten								GMM
	경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함
	(1)				(2)				(3)				(4)				(5)				(6)
	Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.
Intercept	6.5583***		27.35		6.1552***		25.71		17.6682***		9.00		17.4848***		8.91		0.0075		0.47		0.0077		0.48
NPL_i,t-1	-9.1609***		-3.73		-9.1795***		-3.75		-5.5914***		-2.24		-5.5131***		-3.53		-1.8813**		-2.03		-1.8875**		-2.05
Dummy1 × NPL_i,t-1	-4.0998***		-2.86		-4.2184***		-2.95		-2.7557***		-3.12		-2.7877***		-3.15		-0.8658**		-2.14		-0.8650**		-2.16
Dummy2 × NPL_i,t-1	0.7024		0.69		0.5904		0.58		0.3542		0.37		0.2817		0.29		0.3464		1.40		0.3414		1.37
Dummy3 × NPL_i,t-1	-0.0296		-0.03		-0.0804		-0.08		-0.2918		-0.34		-0.3062		-0.36		-0.8162		-1.60		-0.8233		-1.63
NPL_i,t-1 × ln Size_i,t	0.6926***		3.11		0.6901***		3.11		0.4498***		3.44		0.4431***		3.38		0.1510*		1.93		0.1507*		1.93
R2	0.0688				0.0788				0.1527				0.1568
F-test	6.46***				6.21***
z																	-0.85				-0.83
VIF	1.0739				1.0855				1.1802				1.1860
Sargan test																	10.56				10.53

주) ① ***는 1%, **는 5%, *는 10%수준에서 통계적으로 유의함을 의미.

② F-test는 귀무가설(H0 : 모든 추정모수가 동일함)을 1%수준에서 강하게 기각하는 것으로 나타남.

③ z는 Arellano-Bond test의 z값을 의미하며 해당 통계량은 귀무가설(H0 : 잔차항에 자기상관이 없다.)을 기각하지 못함.

④ 다중공선성(multicollinearity) 확인을 위한 VIF(Variance Inflation Factor)는 약 1.07～1.19로서 10에 미만.

⑤ Sargan test는 귀무가설(H0 : 도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다.)을 기각하지 못함.

[표 4]는 가계대출을 대상으로 당기시점의 은행 건전성과 대출증감률 사이의 관계를 분석한 결과표이다. 앞선 [표 3]이 전기시점의 은행 건전성과 대출증감률 사이의 관계를 분석하였다면, [표 4]는 동시점(contemporaneous)의 은행건전성과 가계대출증감률 사이의 관계를 분석한 결과이다.

분석결과를 살펴보면, 고정효과, Prais-Winsten, GMM 모형 모두에서 당기의 은행의 건전성이 하락할 경우 은행들은 가계대출을 축소시키는 것을 알 수 있다. 경기충격의 통제여부와 상관없이 추정 모수가 모두 5% 또는 1% 수준의 유의한 음의 수치를 보이기 때문이다. 이로써, 우리나라 은행들의 경우 건전성이 하락할 경우 가계대출을 축소시키는 경향이 있어 도덕적 해이 현상은 존재하지 않는 것을 알 수 있다. 은행 건전성 수준의 시점여부와 상관없이 가설 1이 강하게 지지된다.

은행 건전성 하락이 소유형태에 따라 가계대출증감에 상이한 결과로 나타나는 지 여부를 확인하기 위해 은행소유형태를 나타내는 더미변수와 NPL 변수사이의 교차항의 부호와 통계적 유의성을 확인해보자. 서울소재 시중은행들을 나타내는 더미변수 1과 NPL 변수사이의 교차항의 추정모수가 모형에 상관없이 통계적으로 유의한 음의 값을 가지는 것으로 나타났다. 경기충격을 통제한 경우와 통제하지 않은 경우에서 비슷한 수준의 통계적 유의성이 나타났다. 교차항의 추정모수는 경기충격을 통제한 경우 고정효과 모형에서 약 -4.1, Prais-Winsten 모형에서 약 -2.3, 그리고, GMM 모형에서 -1.2인 것으로 나타났다. 이로써, 서울소재 시중은행들의 경우 당기시점에서의 건전성이 하락했을 경우에도 가계대출을 유의하게 증가시키는 것을 알 수 있다. 즉, 가계대출의 경우 시중은행들에서 도덕적 해이양상이 나타났다.

한편, 지방은행을 나타내는 더미변수 2와 NPL수준과의 교차항 모수는 앞선 [표 3]의 결과와 마찬가지로 더미변수 1이 포함된 교차항 모수값과는 상반된 양의 값을 가지는 것으로 나타났다. GMM모형의 경우 추정모수가 통계적 유의성이 없었으나, 고정효과 및 Prais-Winsten 모형에서는 5%, 10%수준에서 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 이는 지방은행일수록 당기에서 은행 건전성이 하락할 경우에 가계대출을 축소시킨다는 것으로 해석되나, 모든 분석모형에서 유의성이 나타나지 않아 근거가 약한 편이다.

국책은행을 나타내는 더미변수 3과 NPL수준과의 교차항 모수는 모형과 경기충격의 통제여부와 상관없이 모두 음의 값을 보였으나, 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 이로써, 앞선 [표 3]과 [표 4]의 결과를 종합하면, 정부의 지분비중이 높은 국책은행일수록 건전성 하락에 따른 대출감소효과가 두드러질 것이라는 가설 3은 기각되는 것을 알 수 있다.

은행규모와 건전성 사이의 교차항 모수는 유의한 양의 수치를 보여줌으로써, 건전성 하락이 이루어지면 은행규모가 작을수록 대출증가경향이 강함을 알 수 있다.

[표 4] 패널분석결과 : (2) 가계대출과 부실여신수준과의 관계 (동시점 고려)

	Fixed Effect								Prais-Winsten								GMM
	경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함
	(1)				(2)				(3)				(4)				(5)				(6)
	Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.
Intercept	5.0670***		21.60		5.0844***		21.65		15.5031***		7.88		15.4063***		7.90		-0.0352		-1.54		-0.0343		-1.51
NPL_i,t	-8.9639***		-3.71		-8.9378***		-3.70		-4.4415***		-2.75		-4.4308***		-2.77		-2.4166**		-2.15		-2.3608**		-2.14
Dummy1 × NPL_i,t	-4.1107***		-2.86		-4.0848***		-2.84		-2.3670***		-2.58		-2.3091**		-2.55		-1.2459**		-2.39		-1.2420**		-2.39
Dummy2 × NPL_i,t	2.1970**		2.11		2.2189**		2.12		1.6062*		1.67		1.6626*		1.73		0.4522		0.79		0.4315		0.77
Dummy3 × NPL_i,t	-0.3220		-0.29		-0.3243		-0.29		-0.8414		-0.92		-0.8820		-0.96		-0.1429		-0.34		-0.1186		-0.30
NPL_i,t × ln Size_i,t	0.8011***		3.70		0.8013***		3.69		0.4931***		3.90		0.4925***		3.94		0.2207*		1.83		0.2165*		1.83
R2	0.0547				0.0551				0.1476				0.1510
F-test	5.06***				4.24***
z																	0.04				0.02
VIF	1.0055				1.0055				1.1732				1.1779
Sargan test																	6.54				6.57

주) ① ***는 1%, **는 5%, *는 10%수준에서 통계적으로 유의함을 의미.

② F-test는 귀무가설(H0 : 모든 추정모수가 동일함)을 1%수준에서 강하게 기각하는 것으로 나타남.

③ z는 Arellano-Bond test의 z값을 의미하며 해당 통계량은 귀무가설(H0 : 잔차항에 자기상관이 없다.)을 기각하지 못함.

④ 다중공선성(multicollinearity) 확인을 위한 VIF(Variance Inflation Factor)는 약 1.00～1.18로서 10에 미만.

⑤ Sargan test는 귀무가설(H0 : 도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다.)을 기각하지 못함.

[표 5]는 기업대출을 대상으로 전기시점의 은행 건전성과 대출증감률 사이의 관계를 분석한 결과표이다.

은행 건전성과 대출증감률 사이에는 음의 관계를 보여주고 있으나, 유의하지는 않은 것을 알 수 있다. 즉, 전기의 NPL 수준과 은행들의 기업대출변화와의 관계를 살펴보면, 추정모수가 음(-)의 수치를 보이고 있으나, 모든 분석모형에서 통계적 유의성은 없는 것으로 확인되기 때문이다. 해당 결과는 기업대출의 경우 우리나라 은행들의 건전성 하락시 대출의 유의한 감소가 이루어지지 않는 것을 시사한다. 이는 가설 1을 기각하고, 가설2를 지지하는 결과이다. 즉, 당초 예상대로 기업대출은 가계대출에 비해 금융당국의 규제가 강하지 않다는 점에서 은행의 건전성 하락에도 불구, 은행대출이 유의하게 감소하지 않는 것으로 이해된다. 가계대출과는 달리 기업대출의 경우에는 우리나라 은행들의 도덕적 해이 존재가능성이 있는 것으로 파악된다. 다음은 소유형태에 따라 은행들의 건전성 하락이 기업대출의 감소로 나타나는 지 여부도 확인해보자.

더미변수 1과 NPL사이의 교차항의 추정모수가 고정효과 모형에서만 10% 수준에서 유의한 것으로  나타났다. 나머지 2개 모형에서는 통계적 유의성이 없는 것으로 나타나 가계대출과 같이 서울소재 시중은행일수록 건전성의 하락이 발생할 경우 가계대출의 증가가 유의적으로 이루어진다고 보기에는 근거가 약한 편이다.

더미변수 2와 NPL수준과의 교차항 모수는 더미변수 1이 포함된 교차항 모수값과는 상반된 양의 값을 가지는 것으로 나타났지만, 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이로써 지방은행 일수록 건전성 하락시 기업대출을 줄여나간다고 단언할 수는 없다.

국책은행을 나타내는 더미변수 3과 NPL수준과의 교차항 모수는 분석 모형별로 상이한 부호를 보였다. 즉, 고정효과와 Prais-Winsten 모형에서는 양의 부호를, 그리고 GMM에서는 음의 부호를 보였으나 모두 통계적 유의성은 없었다. 당초 예상했던 정부지분의 비중이 높은 국책은행일수록 건전성 하락에 따른 대출감소효과가 두드러질 것이라는 예상을 지지하지 못하는 결과이다.

한편, 은행의 규모와 은행건전성 사이의 교차항 모수도 통계적으로 유의성을 보이지 못했다. 기업대출의 경우 작은 은행일수록 건전성 하락시 대출을 줄이려는 대출행태를 보여주지 못해 가계대출과 마찬가지로 가설 4를 지지하지 못했다.

결과적으로 기업대출의 경우에는 은행들이 전기시점에서 건전성이 하락할 경우 대출을 줄이려는 대출행태가 나타나지 않아 상대적으로 가계대출에 비해 도덕적 해이 가능성이 있는 것을 알 수 있었다. 또한, 소유형태별로 건전성 하락에 대한 대출의 조정행태도 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그리고, 자산규모에 따른 대출행태의 차이도 유의하지 않은 것으로 나타났다.

[표 5] 패널분석결과 : (3) 기업대출과 부실여신수준과의 관계(시차고려)

	Fixed Effect								Prais-Winsten								GMM
	경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함
	(1)				(2)				(3)				(4)				(5)				(6)
	Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.
Intercept	11.8371***		43.73		12.1822***		44.43		15.0938***		8.34		15.0709***		8.51		-0.0199		-1.41		-0.0199		-1.41
NPL_i,t-1	-3.999		-1.50		-3.9808		-1.50		-1.1842		-0.58		-1.0952		-0.54		-1.9360		-0.71		-1.9004		-0.69
Dummy1 × NPL_i,t-1	-2.7002*		-1.73		-2.6276*		-1.69		-0.8092		-0.73		-0.7158		-0.66		-0.9121		-0.59		-0.8963		-0.58
Dummy2 × NPL_i,t-1	0.0581		0.05		0.1180		0.11		0.2895		0.34		0.3102		0.37		0.3999		0.62		0.3923		0.61
Dummy3 × NPL_i,t-1	0.7899		0.71		0.8284		0.74		1.0044		0.94		1.0424		0.99		-0.3417		-0.33		-0.3343		-0.32
NPL_i,t-1 × ln Size_i,t	0.1664		0.69		0.1647		0.68		0.0095		0.05		0.0036		0.02		0.1526		0.55		0.1488		0.54
R2	0.0350				0.0377				0.1064				0.1061
F-test	3.17***				2.85***
z																	1.21				1.21
VIF	1.0363				1.0392				1.1191				1.1187
Sargan test																	14.56				14.59

주) ① ***는 1%, *는 10%수준에서 통계적으로 유의함을 의미.

② F-test는 귀무가설(H0 : 모든 추정모수가 동일함)을 1%수준에서 강하게 기각하는 것으로 나타남.

③ z는 Arellano-Bond test의 z값을 의미하며 해당 통계량은 귀무가설(H0 : 잔차항에 자기상관이 없다.)을 기각하지 못함.

④ 다중공선성(multicollinearity) 확인을 위한 VIF(Variance Inflation Factor)는 약 1.00～1.12로서 10에 미만.

⑤ Sargan test는 귀무가설(H0 : 도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다.)을 기각하지 못함.

[표 6]은 기업대출을 대상으로 당기의 은행 건전성과 대출증감률 사이의 관계를 분석하였다.

NPL 수준과 대출증감률사이의 관계는 분석모형별로 일치된 결과를 보이지 않았다. GMM 모형의 경우는 정(+)의 관계, 그리고, 고정효과 및 Prais-Winsten 모형의 경우에는 부(-)의 관계를 보였다. 또한, 고정효과 모형에서만 10%수준에서 통계적 유의성이 있어, 당기시점에서의 은행건전성과 대출증감률 사이에 부(-)의 관계가 존재한다고 보기에는 근거가 약한다. 해당 결과는 기업대출의 경우 우리나라 은행들은 당기시점에서의 건전성 하락이 발생할 경우 대출행태를 유의적으로 조정하지 않는다는 것을 시사한다. 다시말해 해당 결과는 가설 1의 기각과 함께 기업대출의 경우 은행들의 도덕적 해이 가능성을 가정하는 가설 2를 지지한다.

다음은 소유형태에 따라 은행들의 건전성 하락이 기업대출의 감소로 나타나는 지 여부를 살펴보면, 더미변수 1과 NPL사이의 교차항의 추정모수가 분석모형별로 상이하게 나타났으며 통계적 유의성도 존재하지 않았다. 서울소재 시중은행일수록 당기시점의 건전성의 하락이 발생할 경우 기업대출의 증가가 유의적으로 이루어진다고 판정할 수 없다.

더미변수 2와 NPL수준과의 교차항 모수의 경우 모든 모형에서 양의 수치를 보여주었다. 고정효과모형과 Prais-Winsten 모형에서는 통계적 유의성이 나타나지 않았지만, GMM모형에서는 10% 수준의 통계적 유의성이 있는 것을 알 수 있다. 비록 GMM모형에서 통계적 유의성이 존재하는 것으로 확인되었으나, 나머지 2개의 모형에서 통계적 유의성이 나타나지 않아 지방은행일수록 건전성 하락시 기업대출을 유의하게 축소시켜나간다고 단언하기 어렵다.

국책은행을 나타내는 더미변수 3과 NPL수준과의 교차항 모수의 경우에는 모든 모형에서 양의 수치를 보여주었으나, 통계적 유의성이 확인되지 않았다. 이로써, 정부지분의 비중이 높은 국책은행일 수록 건전성 하락에 따른 대출감소효과가 두드러질 것이라는 예상을 지지하지 못했다. 가설 3이 기각되는 분석결과라고 판단된다.

은행의 규모와 은행건전성 사이의 교차항 모수도 모두 양의 수치를 보여주었지만, 통계적으로 유의성을 보이지 못했다. 당기의 은행 건전성이 하락했을 때 작은 은행일수록 기업대출에 한해 대출을 조정한다는 대출행태가 유의적으로 나타나지 않았다. 즉, 건전성 하락에 따른 은행의 규모차이가 대출행태변화에 유의한 영향을 미치지는 못하는 것을 알 수 있다.

결과적으로 기업대출의 경우에는 당기 또는 전기시점에서 은행건전성이 하락했을 경우 은행들의 대출조정행태가 유의하게 나타나지 않아 상대적으로 대출의 위험성이 낮은 가계대출보다 도덕적 해이 가능성이 큰 것을 알 수 있다. 또한, 소유형태 및 자산규모는 건전성 변화시 은행대출행태에 유의한 영향을 미치지 못했다.

[표 6] 패널분석결과 : (4) 기업대출과 부실여신수준과의 관계(동시점 고려)

	Fixed Effect								Prais-Winsten								GMM
	경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함				경기충격 통제안함				경기충격 통제함
	(1)				(2)				(3)				(4)				(5)				(6)
	Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.		Coef.		t-stat.
Intercept	11.5234***		44.24		11.9732***		44.98		15.3396***		8.43		15.3035***		8.93		-0.0806***		-2.66		-0.0804***		-2.66
NPL_i,t	-4.6367*		-1.78		-4.6231*		-1.77		-2.2137		-1.06		-1.9698		-0.98		0.9499		0.48		0.9764		0.50
Dummy1 × NPL_i,t	-1.9673		-1.27		-1.9666		-1.27		-0.3179		-0.27		-0.1784		-0.16		0.3177		0.36		0.3286		0.37
Dummy2 × NPL_i,t	1.3056		1.16		1.2737		1.13		1.0351		1.20		1.0632		1.25		1.0577*		1.85		1.0492*		1.83
Dummy3 × NPL_i,t	0.6499		0.54		0.6914		0.57		0.1113		0.10		0.2296		0.22		1.2171		1.30		1.2183		1.30
NPL_i,t × ln Size_i,t	0.3359		1.43		0.3286		1.40		0.1297		0.68		0.1142		0.61		0.2358		0.19		0.2029		0.16
R2	0.0301				0.0311				0.1014				0.1123
F-test	2.71**				2.34**
z																	1.37				1.37
VIF	1.0310				1.0321				1.1128				1.1265
Sargan test																	10.79				10.80

주) ① ***는 1%, **는 5%수준에서, *는 10%수준에서 통계적으로 유의함을 의미.

② F-test는 귀무가설(H0 : 모든 추정모수가 동일함)을 1%수준에서 강하게 기각하는 것으로 나타남.

③ z는 Arellano-Bond test의 z값을 의미하며 해당 통계량은 귀무가설(H0 : 잔차항에 자기상관이 없다.)을 기각하지 못함.

④ 다중공선성(multicollinearity) 확인을 위한 VIF(Variance Inflation Factor)는 약 1.00～1.13으로서 10에 미만.

⑤ Sargan test는 귀무가설(H0 : 도구변수와 잔차항 사이에 상관관계가 존재하지 않는다.)을 기각하지 못함.

Ⅴ. 결  론

본 연구는 은행의 건전성 변화에 따른 대출행태 변화를 분석하였다. 즉, 은행의 건전성 하락에 따라 차주의 위험이 상대적으로 큰 대출을 우선적으로 축소시키는 대출행태가 나타난다는 ‘부실은행 제약가설’ 및 오히려 대출을 늘려나간다는 도덕적 해이현상여부를 실증적으로 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다.

첫째, 주택과 같은 부동산 담보의 확보가 용이하고, LTV 및 DTI와 같은 금융당국의 규제가 강한 가계대출의 경우 은행들의 건전성 하락발생시 이에 따른 대출축소행태가 유의하게 나타났다. 즉, 은행들의 도덕적 해이 가능성이 크지 않았다.

둘째, 차주의 부실위험이 상대적으로 큰 기업대출의 경우 건전성 하락에 따른 대출축소현상이 유의하게 나타나지 않아 부실은행 제약가설을 기각하고 도덕적 해이현상의 존재 가능성이 높은 것으로 확인되었다.

셋째, 소유형태별로 은행의 건전성 변화에 따른 대출행태에 영향을 미치는 정도를 확인한 결과, 서울소재 시중은행일수록 건전성 하락시에 가계대출에 한해 대출규모를 증가시키려는 유인이 있는 것으로 나타났다. 지방은행의 경우 당기 건전성 하락시 오히려 가계대출을 줄여나가는 행태를 보여주기는 했지만, 통계적 유의성은 매우 낮은 편이라는 것을 확인할 수 있었다. 당초 예상했던 정부지분비중이 높은 국책은행의 경우에는 건전성 하락에 따른 대출조정행태가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 결과적으로 가계대출에 한해서 시중은행들만이 건전성 하락에 따른 대출증가경향이 있어 지방 및 국책은행들에 비해 도덕적 해이가능성이 크다고 사료된다.

김석진외 1인(2005)은 본 연구결과와는 상이하게 지방은행이 상대적으로 지역경제와 밀접한 연관성이 있어 서울소재 시중은행보다 서민계층에 대한 자금지원에 적극적이라고 주장했다.

넷째, 은행규모별로 은행 건전성 변화가 대출행태에 미치는 영향을 분석한 결과 가계대출에 한해 건전성 하락시 은행의 규모가 작은 은행일수록 대출규모를 오히려 늘려나가는 도덕적 해이현상이 강하게 나타났다. 당초 대마불사를 기대하여 대규모 은행들의 도덕적 해이 가능성이 클 것이라는 예상과는 정반대의 분석결과이다.

결론적으로 기업대출에 한해서는 전반적으로 우리나라 은행들의 도덕적 해이 가능성이 존재하는 것으로 나타났다. 이는 중소기업대출이 대부분을 차지하는 기업대출의 특성상 기업의 자금조달부진에 기인한 경기침체를 우려하는 금융당국의 적극적인 규제가 시행되지 않은 것이 주요 원인중의 하나라고 사료된다. 따라서, 금융당국의 적극적인 기업대출 규제강화가 시급하다고 사료된다. 이를 위해 은행들의 대손충당금 적립기준을 강화하고, 차주별 위험가중치의 상향조정을 통해 과도한 대출을 제한할 필요가 있다. 하지만, 자금조달이 절실한 중소기업에 대해서는 정부의 정책자금 형태의 자금지원이 적극적으로 시행될 필요가 있다. 즉, 정부재원을 통한 직접지원방식 또는 신용보증기관 보증형태의 간접 자금지원이 바람직하다고 사료된다. 이는 중소기업의 매출증가 및 재무구조 개선이라는 긍정적 효과 이외에도 신용위험 감소에 따른 은행들의 자기자본비율상승도 기대할 수 있기 때문이다.

정헌용(2006)은 우리나라 은행산업의 수익성 변동이 여신관리 부실에 크게 좌우된다고 주장하고 있어, 은행부실 예방차원에서 대출관리규정강화가 우선적으로 필요한 것으로 사료된다.

김상헌(2010)은 은행권의 자기자본비율 상향조정을 유도하기 위해 후순위채를 통한 자기자본 제고보다 유상증자 및 당기순이익을 통한 자본충실화에 노력하는 은행들에게 인센티브를 제공하는 정책적 노력이 필요함을 지적했다.

향후 연구방향은 은행 재무건전성 변화에 따라 은행대출의 행태가 소유형태별, 규모별로 차이를 보이는 원인에 대해서 좀 더 체계적으로 살펴보는 것이다. 이를 위해 선행연구를 중심으로 관련 가설을 설정하고, 적합한 분석모형 설정이 이루어질 수 있는 연구 설계가 필요하다고 판단된다.

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ABSTRACT

The study on relationship between financial distress of Korean banks and moral hazard problem

Ji-Yong Seo

Assistant Professor, the 1st and corresponding author, Division of Business Administration, College of Business, Sangmyung University, Seoul, Korea.

This study analyzes empirically whether the change of loan size is significantly occurred according to the change of financial soundness.  It also examines whether the change of financial soundness affects significantly to lending behavior in terms of whether distressed-bank barrier hypothesis or moral hazard problem exists. The findings are as follow. Firstly, the decline of financial soundness results in making banks reduced household loan, not corporate loan. Secondly, regarding ownership structure, commercial banks located in Seoul tend to increase household loan if financial soundness are weaken. Thirdly, moral hazard problem is found in that the smaller the banks are, the more the banks increase the household loan when financial soundness is declined.

Keywords : The change of financial soundness, Distressed-bank barrier hypothesis, Moral hazard problem