Journal of the Korean Data Analysis Society (June 2021), 23(3), 1223-1237. https://doi.org/10.37727/jkdas.2021.23.3.1223 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 임세원 설 윤 권준엽 1 2 , 31) , 요약 본 연구는 년 동안 한국기업자료와 해당 외화자산과 외화부채와 매칭되는 개별통화 의 환율변화율을 이용하여 기업투자와의 관계를 살펴보았다 기업의 외화부채가 외화자산에 따 라 결정된다는 통화매칭이론에 대해 실증분석하고 해당 외화부채가 기업의 투자에는 어떠한 영 향을 미치는지 분석하였다 회사의 외화부채의 통화유형별로 외화자산을 세분화하여 고정효과모 형으로 확인한 결과 세부 통화별로 외화자산이 외화부채에 양 의 영향을 미침을 확인하였다 이는 통화매칭이론을 지지하는 결과이다 외화부채의 통화유형에 따른 각각의 환율을 고려하여 패널고정효과모형으로 살펴본 결과 외화부채는 기업투자에 통계적으로 유의한 음 의 영향이 있는 것을 확인하였다 이는 대차대조표 효과 의 존재를 지지하는 결과이다 상장여부 제조업여부 재벌여부 그리고 부채비율에 따른 기업의 특성에 따른 이질적 효과를 고 려한 분석에서도 비상장그룹 비재벌그룹 또는 고부채그룹의 기업이 환율상승에 따른 외화부채 가 기업투자에 통계적으로 유의한 음 의 효과를 보인 것을 나타났다 이는 상대적으로 자금조 달과 유동성 제약이 존재하는 기업일수록 환율의 평가절하에 따른 외화부채의 상승으로 투자여 력이 감소하는 것으로 해석 가능하다 2000-2019 . , . , (+) . . , (-) . , (Balance Sheet Effect) , . , , , (-) . . 주요용어 외화부채 통화매칭 대차대조표효과 환율변화율 : , , , 1. . 서론 환율변화율에 따른 영향은 수출위주의 개발도상국에 특히 중요한 관심사이다 대차대 조표효과 에 따르면 일반적으로 외화 부채율이 높을수록 예상치 못한 평가절하 가 발생하게 되면 이자비용이 증가하게 되고 이는 기업의 투자 감소로 이어진다 하지만 동시에 환율평가절하 효과는 수출기업의 경쟁력 강화로 영향이 나타나는 경쟁효과 도 존재한다 외화부채에 따른 외환변동위험에도 불구하고 외화부채의 긍정적 인 효과는 저금리 이자율의 선택가능성 부채가능한도의 증가 대리인비용의 절감 등의 부대비용 절감과 거래수반 에 따라 세금이익이 발생한다면 외화부채가 선택될 수 있다 또한 은행의 관점에서 외화부채를 중개한다면 대출부실 화위험 과 외환변동위험까지 감수해야 한다 그러나 위험관리이론에 따라 외환변동위험 노출이 적은 외화수입이 많다면 외화부채에 대해 헷지역할을 할 수 있기 때문에 선택되며 자산과 (Koh, 2019). (balance sheet effect) , (competitiveness effect) (Krugman, 1999). . , (Harvey et al., 2004), , (trade-off) (Allayannis, Brown, Klapper, 2003). (Seo, 2020) , . , 대구광역시 북구 대학로 경북대학교 경영학부 박사과정 교신저자 대구광역시 북구 대학로 경북대학교 경영학부 부교수 공동저자 대구광역시 북구 대학로 경북대학교 경영학부 조교수 접수 년 월 일 수정 년 월 일 게재확정 년 월 일 1 41566 80, . E-mail : okidoki1090@hanmail.net 2 ) 41566 80, 3 ) 41566 80, ( ( [ 2021 5 10 ; 2021 6 10 ; . E-mail : seoly@knu.ac.kr . E-mail : joonyeop.kwon@knu.ac.kr 2021 6 13 ] 1224 임세원, 설 윤, 권준엽 수익의 통화와 부채의 통화를 일치 시키게 된다는 통화매칭이론 으로 설명 된다 수출액이 높거나 자국과 외국의 이자율차가 크거나 환율위험이 적을 수록 외화부채가 선택될 것이라는 주장도 있다 상기이론에서는 외화부채의 부정적인 영향이 고려된 후에 통화를 선택하고 있으나 외화부채 자 체를 긍정적으로 보는 주장도 있다 신호이론 에 따르면 해외에서 기업의 신용도 가 채무에 충분하다는 신호효과 에 의해 외국기업의 투자가 이어질 수 있다는 것이다 또한 은 개발도상국에서 선진국의 높은 금융기준을 충족하는 것이 기업의 투자와 성과를 높인다는 것을 발견하였다 외화부채의 결정 요인에 대한 실증연구로 는 핀란드 상장기업을 대상으 로 년에 총 개국의 외화부채를 각각 핀란드 어느 금융과 해외 어느 은행을 통해 빌렸 는지 설문조사를 추가하여 외화부채여부더미에 대해 프로빗 모형을 분석한 결과 수출액과 회사규모가 클수록 통계적으로 유의한 양 의 결과를 확인하였다 ı́ 는 멕시코 상장기업을 대상으로 고정환율에서 변동환율제로 변경된 년을 포함하여 년의 데이터 를 고정환율제로 가정하였을 때와의 차이를 분석하였다 외화부채를 종속변수로 전기외화부채는 양 의 영향을 미치고 회사규모의 경우는 통계적으로 유의한 양 의 영향을 미침을 확인하였다 외화부채가 외화자산의 배 정도인 콜롬비아 기업을 대상으로 년도 총 외화부채 또는 외화금융부채 채권 은행대출 을 각각의 종속변수로 분석한 결과 총자산 총부채 수출액이 통계적 으로 유의한 양 의 결과를 확인하였다 외화부채 결정에 있어서 외화자산을 추가로 고려한 연구로는 다음과 같다 가 외화부채에 대해 토빗 모형을 이용하여 분석한 결과 매출액 외화 국가별 이자율차분 외화현금이 통계적인 유의하게 양 의 영향을 미치는 결과를 확인하였다 년 의 한국기업자료를 이용한 연구에서는 외화부채는 전기외화자산 회사규모 외국인 소유여부 더미 수출액 제조업여부 더미 총부채에 모두 통계적으로 유의한 양 의 결과를 확인하였다 그 외에 정치적 규제가 영향을 미칠 수도 있다 은 년의 한국 상장 사를 대상으로 정부의 은행규제라는 외부요인에 대해 분석한 결과 년 월과 년 월 은행 규제 전후의 외화자산과 외화부채의 구성비는 단변량 검정을 실시한 결과 구성비에 차이가 있음을 확인하였다 외화부채를 통화별로 구분한 연구로써 는 미국 대기업의 외화부채 중 상 위 개국의 총외화의 를 고려하여 환율위험 의 대용치로써 외국판매 비율 외화자산비율 외국수익비율 외국자회사비율을 활용하여 환율위험이 있는 경우와 없는 경우 의 통화별 외화부채를 단변량검정을 실시한 결과 개의 통화 중 개의 통화에서 두 그룹간 차이가 통계적인 유의성이 있었으며 총 외화부채를 종속변수로 가지 대용치를 각각 토빗 모형으로 분석 한 결과 모두 통계적으로 유의한 양 의 영향을 주는 것을 확인하였다 해당 연구에서 개별외화부 채비율을 각각의 종속변수로 해당 국가의 자회사비율을 독립변수로 토빗 모형으로 분석한 결과 개의 통화중에서 개의 통화에서 통계적인 유의성을 확인할 수 있었다 위의 논문이 상장사 등 대기업을 분석한 반면 는 년에 레바 논의 개 회사 중에 랜덤하게 선택된 개의 회사를 직접 방문하여 설문조사를 실시한 개의 결과에서 외화부채여부 더미를 종속변수로 프로빗 회귀분석을 실시한 결과 수출기업 더미와 고정자 (currency matching theory) (Bleakley, Cowan, 2008). , , (Brown et al., 2011). , . ‘ 2001). (signalling theory) , ’ (Chamon, , Harvey et al.(2004) . Keloharju, Niskanen(2001) 1985-1991 10 (probit) (+) , . Mart nez, Werner(2002) 1994 1992-2000 . (+) , (+) 10 ( , . 2005-2013 ) , (+) , , (Barajas et al., 2016). . Allayannis, Brown, Klapper(2003) (tobit) , , EBIT, (+) . 1994-2012 , , , , , (+) (Kim, 2016). . Bae, Kim, Kwon(2020) 2002-2012 , 2007 8 2010 7 . Kedia, Mozumdar(1999) 10 , 67% , , (foreign exchange exposure) , 9 , 7 4 (+) . , 10 7 . , Mora, Neaime, Aintblian(2013) 8000 588 2005-2006 201 , 1225 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 산의 가치는 통계적인 유의성 있는 양 의 영향을 직원이 명 이하이면 인 소기업 더미와 순이익 은 통계적으로 유의한 음 의 결과를 확인하였다 년의 개국의 개의 개별은행에서 대출한 고용인 인 미만의 회사를 조사한 연구에서는 에 서 년에 실시한 설문조 사 데이터를 활용하였으며 외화부채여부 더미로 프로빗 모형을 분석한 결과 수출기업일수록 외국 인이 이상 소유한 기업일수록 채무의 만기가 길수록 국가간 이자율차가 클수록 소비자물가지 수의 변동이 클수록 통계적인 유의성이 있는 양 의 영향을 확인하였다 외화부채 결정에 대해 환율을 고려한 연구로 는 브라질 비금융사를 대상으로 년에 대해 토빗 모형으로 분석하여 회사규모와 환율변화율의 상호작용변수를 같이 분석한 결과 부채비율에 대해 모두 통계적인 유의한 음 의 영향을 발견하였다 은 년도 멕시코 브라질 등 개국을 대상으로 토빗과 프로빗 모형으로 분석한 결 과 수출액 회사규모 외국인 참여도가 부채에 통계적인 유의한 양 의 영향을 확인하였다 나아 가 전기외화부채와 당기환율변화율의 상호작용변수를 고정효과 회귀분석 실시한 결과 음 의 영향을 수출액과 환율변화율의 상호작용변수는 통계적인 유의한 양 의 영향을 직접적인 환율변화율은 유의한 음 의 영향을 미침을 확인하였다 기업투자에 대해 실증분석한 연구로 먼저 가 년의 외환위기가 포함된 년 동안 멕시코 상장사를 대상으로 분석한 결과 자본금의 변화율을 투자로 정의했을 때 단기외화 부채비율은 통계적인 유의성이 있는 음 의 결과를 확인하였다 해당 연구에서는 일반최소잔차 방법으로 달러단기부채와 환율변동성의 상호작용변수를 고려하였다 전 기외화단기부채에 대해 당기환율변화율을 고려한 양 의 영향을 전기외화단기부채에 대해 전기환 율변화율을 고려한 유의한 음 의 결과를 각각 년에 대해 발견하였다 는 전기달러부채와 환율변동성의 상호효과를 일반적률법차분 시스템 또는 고정효과모형으로 분석한 결과 전기수출액과 환율변동성의 상 호작용변수를 동시에 고려한 경우에서 전기달러부채와 환율변동성의 상호효과가 통계적인 유의성 이 있는 양 의 영향을 확인하였다 는 전기외화부채와 환율변동성 및 연도더미의 변수의 상호작용변수를 같이 분석한 경우에 전기외화부채와 환율변동성의 상호작용 변수는 양 의 영향으로 브라질의 변동환율제를 시작한 년과 년을 더미변수로 설정 한 연도더미와 전기외화부채 및 환율변동성의 상호작용변수는 음 의 영향을 확인하였다 는 년 동안 브라질 멕시코 등 비금융회사를 대상으로 투자비용과 재고자산을 각각의 종속변수로 분석을 실시한 결과 달러부채와 환율변화율의 상호작용변수는 양 의 값 으로 확인되었다 이러한 논문들은 신호이론으로 설명이 가능하며 전기외화부채가 당기환율변화율 의 상호작용변수가 제시되었다는 의의가 있다 대차대조표 효과를 지지하는 실증연구로 은 년 고정자산투자를 종속 변수로 단계 방법을 적용하여 다양한 모형으로 분석한 결과 전기외화부채 와 환율변화율의 상호작용변수는 일부 모형에서는 음 의 통계적인 유의성을 확인하였으며 전기 외화자산과 환율변화율의 상호작용변수는 유의한 양 의 영향을 확인하였다 해당 연구에서는 년 평가절하 기간만을 검토한 결과 전년도 외화부채와 전년도 외화자산은 각각 유의한 음 과 양 의 결과를 확인하였다 Ç ış 는 년의 터키 비금융회사와 (+) , (-) 5 1 . 2002-2005 50 25 3,101 US Survey of Small Business Finance(SSBF) 1999, 2002, 2005, 2008 Business Environment and Enterprise Performance(BEEP) , , 50% , , , , (+) (Brown et al., 2011). , Bonomo, Martins, Pinto(2003) 1990-2002 , al.(2003) , (-) 1995-2001 , , . Echeverry et 5 , (+) . (fixed effect) (-) , (+) (-) , . Aguiar(2005) 1994 1991-2000 , (-) . (ordinary least sqaure, OLS) . (+) (-) , 1994-1995, 1993-2000 . Echeverry et al.(2003) GMM (GMM difference), (GMM system) , (+) . Bonomo, Martins, Pinto(2003) 3 , (+) , 1999 1999-2002 (-) Cowan(2008) 1990-1999 . Bleakley, , OLS , (+) . . Barajas et al.(2016) 2 2005-2013 GMM(two-stage GMM) (-) , (+) 2009 . , (+) . al kan, Karimova(2017) (-) 1998-2013 1991 - 1226 임세원, 설 윤, 권준엽 년의 라틴아메리카를 대상으로 투자를 종속변수로 방법으로 분석한 결과 터키에서는 전기외화부채와 당기환율변화율의 상호작용변수가 모두 양 의 영향을 라틴아메리카에서는 모두 통계적으로 유의한 음 의 결과를 확인하였다 은 한국기업을 대상으로 한 연구로는 투 자자산 또는 재고자산을 종속변수로 고정효과 모형으로 분석한 결 과 외화부채와 환율변동율은 통계적인 유의한 음 의 영향을 수출액과 환율변화율의 상호작용변 수와 외화자산과 환율변화율의 상호작용변수의 추정치는 일부 모형에서는 유의한 양 의 영향을 확인하였다 기존 연구에서는 외화자산과 외화부채에 대한 상호작용을 분석하고자 환율변수는 미국달러부채 가 가장 큰 비중을 차지함으로 주로 미국달러환율만을 고려하였다 하지만 실제로 기업의 외화부 채와 외화자산이 다양한 통화로 구성되어 있어 이를 무시한다면 추정결과는 편이가 발생할 가능성 이 높다 본 연구에서는 외화자산과 외화부채를 각각의 통화로 구성하고 각 국가와의 환율변화율 을 고려하여 개별통화의 환율변화를 최대한 고려하여 기업투자에 대해 분석한 점이 차별적인 기여 도라고 할 수 있다 또한 외화부채의 결정모형에서도 개별통화를 고려한다면 보다 정교한 추정치 를 제공할 것으로 기대한다 이와 같은 장점을 바탕으로 한국기업의 경우 통화매칭의 실증분석을 제공하고 대차대조표 효과의 존재유무를 확인한다 나아가 한국 기업자료를 이용한 분석은 주로 상장사만을 대상으로 진행되어 왔으나 본 연구에서는 외부감사기업까지 확장하여 환율변화율과 외화부채의 상호작용과 기업투자의 관련 문헌에 보다 포괄적이며 차별적인 실증분석 결과를 제시 할 수 있을 것으로 기대한다 기업 투자는 연구개발 인적투자 유형자산로 나누어서 연구되며 최 근에는 고용성장과의 관계도 주 관심사이다 본 연구에서는 고정자산에서 토지 를 제외한 유형자산을 투자로 정의하여 노동력에 의한 영향을 제어하였다 한국 연구에서 유형자산 의 수익에의 영향은 대기업과 대기업협력 중소기업 비협력 중소기업에서 상이하며 비협력기업이 협력기업보다 수익반응계수가 크게 나타난다 이에 본 연구에서는 대기업 계열사 를 포함하는 재벌기업더미와 해당되지 않는 비재벌기업더미로 구분하여 추가분석을 실시하였다 본 연구의 나머지 구성은 다음과 같다 장에서는 자료와 모형에 대해 설명한다 장에서는 외 화부채와 환율변화율의 기업투자에 대한 영향을 중심으로 다양한 실증분석 결과를 제시한다 마지 막으로 장은 결론이다 2002 GMM , (+) (-) . Kim(2016) GMM system, GMM difference, , (-) , (+) . . , . , . . , . , . , , , (Chung, Hong, 2018). . , (Nam, Park, 2018). . . 2 . 3 . 4 . 2. 자료와 모형 자료 본 연구는 년에서 년의 상장사와 외부감사기업을 대상으로 실시하였으며 전기 자료가 필요한 경우에 년의 자료까지 활용하였다 기업재무자료는 한국상장사협의회 가 운영하 는 의 자료를 활용하였으며 한국은행 통계정보에서 환율에 관한 정보 및 소비자물가지수 변수를 획득하였다 이상치 제거를 위해 먼저 기업수준에서 총 외화부채가 음 의 값 수출액 대 매출비의 값이 음 의 값 총부채 및 단기부채가 음 의 값인 관찰치와 단기부채가 음 의 값 및 외화채무가 총 채 무를 초과하는 관찰치를 제외하였다 마지막으로 재벌더미변수별 이상치 와 및 일부자료의 2.1. 2000 2019 , 1999 TS2000 . (KOCO) , . (-) (-) , (-) . , (-) , 1% 99% 1227 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 누락된 자료를 제외하여 분석하였다 최종 대상기업은 코스피 와 코스닥 의 상장사 개와 외부감사기업 개이다 환율변수는 한국은행에서 해당연도의 환율을 획득할 수 없는 경우에는 달러 환율로 대체하였다 이는 의 개별외화자산과 개별외화부채의 비율에 서 달러자산과 달러부채가 각각 를 차지함으로 고려한 것이다 재벌더미는 공정거래위원회에서 제시하는 위 집단기업을 바탕으로 당해년도가 해당될 경우 그 외는 으로 정하였으며 외부감사기업까지 포함하여 총 개 기업이 선정되었으며 이상치 제거 과정 후 최종 개의 의 재벌더미값을 갖게 되었다 상장사더미는 해당연도에 기업이 코 스피와 코스닥에 소속될 경우 그 외 외부감사기업은 으로 한 더미를 정하였고 제조업더미는 통계청의 한국표준산업분류를 바탕으로 제조업은 비제조업은 으로 정하였다 부채율더미는 부 채율 기준으로 하위 를 더미값으로 정하였다 은 주요 변수에 대한 약어와 정의를 설명한 것이다 모든 변수는 소비자물가지수 를 활용하여 실질값을 사용하였다 재무자료는 전기 총실질자산 또는 실질매출로 일반화하였다 변수 별 상관계수를 측정한 결과 가장 높은 값이 장기부채와 단기부채 사이의 로 나타났다 환율값 은 로그실질변화율값을 활용하였으며 통화별 실질환율변화율의 평균 개국 미국 일본 유럽 의 실질환율변화율의 평균을 각각 만들었다 외화자산은 현금 및 예금 장기금융상품 해외유가증권 외화미수금 보증금 유형자산 및 주식 등의 총합으로 구성되어 있으며 외화부채의 경우 부채 외 화장기차입금 외화단기차입금 미지급금 매입채무 유동부채 기타 고정부채 등의 합으로 구성되 어 있다 와 는 각각 개별 통화의 모든 실질외화자산과 실질외화부채를 한화 천원으로 합산한 값으로 정의한다 자료가 외화통화 수 치인 경우에는 해당해의 환율의 평균을 이용하여 한화로 환산하였다 ∆ 변수는 전기 개별통화 실질외화부채를 해당 통화의 당기 실질환율변화율의 값을 곱한 값을 통화별로 모두 합한 다음에 전기자산의 값으로 나누어 정규화한 것으로 정의하며 ∆ 변수 또한 외화자산 과 동일한 방법으로 변수화하였다 년에서 년까지 확인된 기업의 외화자산 구성통화로는 미국 일본 유럽연합 독일 홍콩 스위스 영국 아랍에미레이트 호주 캐나다 스웨덴 싱가포르 태국 베트남 중국 및 기타 자산이 있었으며 외화부채는 미국 일본 유럽연합 독일 홍콩 스위스 영국 중국 아랍에미레이트 호주 캐나다 카자흐스 탄 스웨덴 싱가포르 통화가 확인되었다 환율평균의 경우 미국 일본 유럽연합 독일 아랍에미레 이트 호주 캐나다 스위스 홍콩 스웨덴 태국 대만 영국이 고려되었다 는 주요 변수에 대한 기초통계량을 묘사한다 이상치 제거 결과 외부감사기업 관찰치 상장사는 관찰치로 구성되어 있으며 재벌기업 관찰치와 비재벌기업은 관찰치로 전체 표본은 관찰치이다 투자비율은 평균 와 의 표준편차로 나타내며 외화부채와 외화자산의 평균 비율은 모두 로 유사하였으며 수출액 대 매출액의 비 는 로 낮은 수치였다 년에서 년까지 분석한 에 비해 외화부채비율은 감소 하였으며 외화자산비율은 약간 높아졌다 외화자산 외화부채 수출액의 중앙값은 으로 수출과 외 화자산이 없는 기업이 많이 분포하고 있음을 확인할 수 있다 자산의 로그값으로 정의된 기업규모 의 평균은 이며 장기부채의 평균비율은 단기부채의 평균비율은 으로 대부분 의 부채는 단기부채로 구성되어 있음을 알 수 있었다 장기부채의 최댓값이 로써 부채의 비 중이 높은 회사가 연구에 포함되어 있기 때문에 부채비율의 상하위로 나누어 추가분석을 실시하였다 . 11,925 (KOSPI) 286,832 (KOSDAQ) . , . 1999-2019 85%, 69% . 30 0 1, , 9,081 5,027 1 , . 1, 0 , 1, 20% 0 . . Table 1 . (CPI) . . , 0.68 , , 3 . , . ( , , , , , , , , ), , . fcta(foreign currency total assets) , ) , ( , fctl(foreign currency total liabilities) . , . 1999 (85.5%), , (4.8%), , (22.8%), , , , , , , , , , , , , , , , , , . 0.215 2012 286,832 5,027 0.3% . 1994 , , , , 1.2% , . 11,925 298,757 , , , . 293,730 , (69%), , , , Table 2 , , . , , , , , , (4.3%), 2019 (5.8%), , . 0.210 , Kim(2016) . , , 0 . (size) 12.54 63.2%, . , 43.9% 236.8% . 1228 임세원, 설 윤, 권준엽 Table 1. Definition of variables Variables Definition capital expenditures/ exp export sales/total sales finance ln(total asset) leverat total liabilitiy/ st_ leverat current liability/ Σ Σ foreign currency related ∆ ∆ Σ foreign *(100/krcpi)/ *(100/krcpi) Σ foreign currencyi *exchange rate changes of foreign / manufacture Dummy: manufacturing 1 the others 0 listedD listed dummy: listed status 1, the others 0 Chaebol Chaebol dummy: related with Chaebol 1 the others 0 leve leverage percent dummy: low 20% 1, the others 0 USD USD liability/ JPY JPY liability/ EUR EUR liability/ USD USD asset/ foreign currency liability exchange rate changes foreign currency liability/ foreign currencyi *(100/krcpi)*exchange rate changes of manuD characteristics of company foreign currency asset foreign currency asset/ JPY JPY asset/ EUR EUR asset/ Δ _USA USD exchange rate changes Δ _JPY JPY exchange rate changes Δ _EUR EUR exchange rate changes Δ _3 mean of USD, JPY, EUR exchange rate changes Δ mean of exchange rate changes Table 2. Basic statistics of major variables Variable N Mean SD Median Min Max 298757 0.215 0.210 0.159 0 1.086 298757 0.003 0.018 0 0 0.222 298757 0.003 0.016 0 0 0.205 12.276 10.252 16.320 298757 12.504 0.990 exp 298757 0.009 0.062 0 0 0.721 leverat 298757 0.640 0.321 0.647 0.021 2.368 st_ leverat 298757 0.445 0.288 0.415 0.003 1.910 ∆ 298757 0.006 5.989 0 -2162.849 2350 ∆ 298757 0.010 5.450 0 -870.700 2600 Note : unit is 1,000 won 1229 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 패널모형 추정 먼저 통화매칭이론의 외화 부채 결정의 기본모형은 과 고정효과모형을 고려하여 다음과 같이 구성한다 2.2. 의 패널모형을 바탕으로 토빗 모형 Kim(2016) . . (1) 여기서 는 당기 연도 해당국가 에 해당되는 기업 의 외화부채비율이며 는 전 년도 의 외화자산비율을 의미한다 통제변수 는 수출액비율 회사규모 장기부채를 고려하였다 는 기업의 관찰되지 않은 효과를 나타내며 는 일반적인 잔차항을 나타낸다 토빗 모형은 외 화부채비율은 영 의 값에 절단 되어 토빗 모형의 고려는 적합하며 잠재적 내생성 문제 를 완화하고자 설명변수는 전기의 변수를 사용하였다 다음은 환율변화율에 따른 기업투자의 모형이며 패널선형회귀모형으로 다음과 같이 구성한다 t (c) (t-1) (i) . X , (0) , , , . . (censored) , . . exp (2) 여기서 Δ 는 해당국 의 당해 환율변화율이며 외화자산 및 외화부채는 개별통화별로 구성되었다 주요 상호작용변수로 외화부채와 환율변화율과의 상호작용변수 ∆ 와 외 화자산과 환율변화율과의 상호작용변수 ∆ 그리고 수출액과 환율변화율의 상호작용 변수 exp Δ 의 투자자산에의 영향을 나타낸다 기타 통제변수 는 총장기부채 및 총단기부 채를 고려하였으며 이는 급격한 환율변동 인한 이자상승과 유동성 감소로 이어지기 때문에 총부채 와 단기부채의 통제가 필요하다 수출액 은 개별국가에 따른 데이터를 획득하지 못 하고 단기부채 와 총부채 는 한 국가와 특정 지을 수 없기에 환율변화율의 평균 Δ 을 활용하였다 그 외에 는 외화자산 외화부채 매출액 총부채 단기부채 로그자산으로 정의 한 회사규모 환율변화율을 통제변수로 활용하였다 주요 개국을 고려한 경우 수출액과 부채액의 환율 또한 개국만의 환율변화율 Δ 을 이용하였다 환율변화율은 소비자생산지수로 나누어준 실질환율변화율의 값을 이용하였으며 환율변화율은 로그차분으로 전년도 대비 당해연도의 환율차 로 정의하였다 는 기업 의 관찰되지 않은 이질성을 나타내며 는 일반적인 잔차항이다 하우 스만 검정 을 실시한 결과 고정효과 모형이 적합한 것으로 판단되었다 (c: country) , . ( ( ( * , ) . (st_levera) ) ), (Kim, 2016). . X (expo) (levera) H ( , , , , . 3 ) ( , , 3 _3) . , . , (Hausman test) , . . 3. 실증분석 외화자산의 외화부채에 대한 영향 먼저 은 주요 설명변수로 외화자산을 중심으로 외화부채를 설명하는 영향에 대해 분석하 였다 개의 모형은 외화자산을 중심으로 수출액과 기업규모와 부채에 따라 구성하였다 두드러진 결과는 먼저 모든 모형에 대해 기업수준의 통화별 전기 외화자산의 총계는 당기 외화부채의 총계 에 유의한 양 의 영향을 미치는 것으로 나타났다 이는 기업이 부채의 통화구성을 자산의 통화구 성과 일치시킨다는 통화매칭의 실증결과를 제시한다 따라서 개별통화로 구성된 외화자산 혹은 수 3.1. Table 3 . 4 . (+) . . 1230 임세원, 설 윤, 권준엽 출의 증가는 외화부채의 증가를 설명하고 있으므로 이와 같은 실증분석 결과는 기업의 자산 혹은 소득과 연결되는 부채는 동일한 통화로 구성되어 있다는 것을 의미한다 전기의 매출액과 기업규 모는 외화부채에 유의한 양 의 영향을 미치지만 전기의 부채는 유의하지 않은 음 의 값으로 추 정되었다 개별통화에서 사용한 패널고정효과모형으로 분석한 결과도 유사한 결과를 얻었다 . (+) (-) . . Table 3. The effects of total foreign currency assets on foreign currency liabilities with panel Tobit model. Variables (i) (ii) (iii) (iv) 0.3240*** 0.2970*** 0.2740*** 0.2740*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) 0.0243*** 0.0212*** 0.0212*** (0.001) (0.001) (0.001) 0.0022*** 0.0022*** (0.00003) (0.00003) exp leverat -0.0002* (0.0001) Constant 0.0176*** 0.0173*** -0.0106*** -0.0104*** (0.001) (0.0002) (0.0002) (0.0005) year dummy yes yes yes yes Observations 243,668 243,668 243,668 243,668 Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 개별통화별 외화자산의 외화부채에의 영향 는 의 모형을 기본 모형으로 개별통화별 외화자산의 외화부채에 대한 영향을 분석하였다 패널토빗 모형을 분석하기에 년의 데이터에도 각각의 통화별 관찰치가 부족하였 다 따라서 의 패널토빗모형과 패널효과모형의 결과가 유사함을 바탕으로 패널효과모형으로 분석하였으며 하우스만 검정을 실시한 결과 홍콩과 스위스를 제외하고는 차이가 있음을 확인하여 고정효과 모형으로 검토하였다 미국 일본 유럽연합 홍콩 중국 영국 스위스 의 외화자산과 외화부채를 개별 검토하였다 분석한 결과 가장 관심인 외 화자산의 추정치는 홍콩 을 제외하고 모든 개별 통화에서 유의성 있는 양 의 결과를 확인하 였다 따라서 각각의 개별통화로 분석한 실증분석 결과도 통화매칭이론을 지지하는 결과이다 외화 자산의 대부분을 차지하는 미국 일본 유럽연합 의 추정계수는 앞서 총량으로 추 정한 결과와 비교하여 외화자산의 규모에 따른 영향이 반영된 것으로 볼 수 있다 또한 주요 개 국의 개별 통화결과는 수출액과 기업규모도 의 총량결과와 유사한 것으로 나타났다 총량의 외화로 분석 시에는 개국의 통화가 합산되어 분석되었으나 개별통화별 분석에는 이외의 통화는 개별자산으로 패널분석을 실행하기에 표본수가 부족하여 에서 보여지는 바와 같이 상위 개 국가만 분석 대상으로 하였다 외화부채와 환율변동성의 투자자산에 대한 영향 에서는 실증분석 모형 를 이용하여 외화부채와 환율변화율의 투자에 대한 영향을 분석 하였다 기업이 보유한 외환부채의 환율변화에 따른 영향은 외화부채와 환율변화율의 상호작용의 3.2. Table 4 Table 3 (iv) . . 2019 Table3 , , . USD( GBP( ), CHF( ), JPY( ), EUR( ), HKD( ) HKD( . ) ), CNY( ), , (+) . . USD( ), JPY( ), EUR( ) . Table 3 13 . , Table 4 . 3.3. Table 5 . 3 (2) 7 1231 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 경로를 통해 기업수준의 투자에 영향을 미친다 동시에 외화자산과 수출의 효과는 환율상승에 따 른 경쟁효과를 유발할 수 있다 따라서 외화부채의 보유에 따른 부정적인 효과를 상쇄시킬 것으로 기대한다 구체적으로 외화부채 ∆ 는 전기의 외화부채에 해당 통화의 당기환율변화율 을 통화별로 곱하여 합한 뒤 전기 총자산으로 정규화하였으며 외화자산 ∆ 또한 동 일한 방법으로 계산하였다 수출액은 특정국으로 구분할 수 없는 관계로 환율변화율의 전체 평균 을 활용하였으며 총부채 및 단기부채와의 환율변화율 고려 시에도 전체 평균 환율변화율을 이용 하여 분석하였다 에서는 독립변수의 결합에 따라 세 개의 모형에 대한 실증분석 결과를 나 타낸다 세 개의 모형에 대해 유형자산을 투자자산으로 정의한 경우에는 외화부채와 환율변화율의 상호작용변수와 총부채와 환율변화율의 상호작용변수가 일관적으로 기업투자에 유의한 음 의 영 향을 보였다 하지만 수출과 환율변화율의 상호작용변수는 음 의 값으로 추정되었으나 유의하지 않았으며 외화자산과 환율변화율의 상호작용 효과는 양 의 값으로 추정되었으나 통계적으로 유 의하지 않은 것으로 나타났다 전체적으로 환율상승으로 인한 환율의 평가절하 효과는 외화부채에 는 유의한 음 의 효과를 확인한 반면 외화자산의 효과는 양 의 효과를 확인하였으나 통계적으 로 유의하지 않는 것으로 나타나 대차대조표 효과는 확인할 수 있으나 경쟁효과는 존재하지 않은 것으로 해석할 수 있다 개별통화를 이용한 분석도 와 유사한 결과를 확인하였다 3.4. 외화자산 및 부채와 환율변동성의 기업특성별 영향 본 절에서는 기업특성별 외화자산 및 외화부채의 환율변동에 따른 투자자산에 대한 영향을 파 악해보고자 한다 에서는 의 모형 을 기본모형으로 하여 코스피와 코스닥에 소속 된 상장사와 외부감사기업인 비상장사로 구분하고 공정거래위원회가 고시한 기업집단 을 바 탕으로 구성한 재벌더미와 이에 해당되지 않는 그룹을 구분하여 분석하였다 상장사의 경우에는 상장일 이전은 비상장사로 처리하였으며 재벌더미 또한 으로 지정되지 않은 해에는 비재벌 더미로 처리하였다 에서는 통계청에서 제시하는 한국표준산업분류 상의 제조업인 경우와 비제조업인 경우로 구분하여 분석하였으며 부채비율을 하위 를 저부채비율로 지정하여 저부 채의 기업군과 상위 인 고부채의 기업군을 비교·분석하였다 기업그룹별 상장사 비상장사 재벌기업 비재벌기업 제조업 비제조업 저부채기업군 고부채기업군에 따른 그룹별 차이를 검토하기 위하여 각각의 변수별로 검정을 실시하였다 상장 사와 비상장사의 변수는 등분산성으로 그 외에서는 이분산성으로 분석한 결과 저부채기업군 과 고부채기업군에서 외화부채비율 만 그룹간 차이가 없는 것으로 나타났다 즉 구분 그룹의 대부분의 변수가 그룹별 차이가 존재하였다 먼저 는 상장사와 비상장사의 분할분석과 재벌그룹과 비재벌그룹으로 표본을 분할하여 분석한 결과이다 상장사와 비상장사의 실증분석 결과의 특징은 주요 관심변수인 외화부채 환율변 화율의 상호작용변수의 추정치는 상장기업은 유의하지 않은 양 의 값으로 추정되었으나 비상장 기업은 유의한 음 의 값으로 추정되었다 상장기업을 제외한 상대적으로 중소기업으로 구성된 비 상장기업은 환율상승에 따른 외화부채의 효과는 기업투자에 유의한 부정적인 영향을 미치는 것으 로 해석할 수 있다 재벌그룹과 비재벌그룹간의 비교분석은 대조되는 결과를 보이고 있다 재벌기 . . . ( ) , ( ) . , . Table 5 . (-) . (-) , (+) . (-) (+) , . . Table 6 Table 5 Table 5 . (iii) , Top30 . , Top30 . Table 7 , 20% 80% ( vs , . , vs , vs , , vs t- . ROA , (fctl) . , . Table 6 . * (+) (-) . . . 1232 임세원, 설 윤, 권준엽 업만을 고려한 결과는 주요 환율변화율과 상호작용을 나타내는 변수 모두 유의하지 않은 반면 비 재벌기업의 그룹은 의 결과와 유사한 결과인 외화부채와 환율변화율의 상호작용변수가 유 의한 음 의 값으로 추정되었다 이는 전체표본의 가 비재벌기업을 구성되고 있는 점을 감안 하면 일관성 있는 결과라 볼 수 있다 의 결과는 제조업 비제조업 저부채기업군 고부채기업군을 비교분석한 결과이다 제조업 비제조업의 실증분석 결과는 두 그룹간 서로 유사한 반면 저부채기업군 고부채기업 군의 결과는 외화부채 환율변화율의 변수가 다소 다른 결과를 보였다 고부채기업군은 환율변화율 에 따른 외화부채는 기업의 투자에 유의한 음 의 결과를 보였으나 저부채기업군은 유의하지 않은 것으로 나타나 환율상승에 따른 외화 부채의 소유비율에 따라 기업투자에 대한 영향이 이질적인 특징을 보여주는 것이라 할 수 있다 , Table 3 (-) . 98.1% . Table 7 vs , vs vs . , * vs . (-) , . 4. 결론 본 연구에서는 년에서 년까지 한국의 상장기업과 외부감사기업의 재무자료와 한국은행 의 환율자료를 이용하여 환율변동에 따른 외화부채와 외화자산이 기업의 투자에 어떻게 미치는지 실증분석 하였다 먼저 주요 설명변수로 외화자산을 중심으로 외화부채에 대한 영향에 대해 개의 다른 모형에 대해 분석한 결과 기업수준의 통화별 전기 외화자산의 총계는 당기 외화부채의 총계 에 유의한 양 의 영향을 미치는 것으로 나타났다 따라서 통화매칭이론을 지지하는 실증결과를 제시하였다 나아가 미국 일본 유 럽연합 홍콩 중국 영국 스위스 의 개별통화별 외화자산의 외화부채에 대 한 영향을 분석한 결과 외화자산의 추정치는 홍콩 을 제외하고 모든 개별 통화에서 유의성 있는 양 의 결과를 확인하였다 둘째 외화부채와 외화자산의 각 통화별 환율변화율의 투자자산에의 영향을 분석한 결과 외화 부채와 환율변화율이 기업투자에 유의한 음 의 영향을 미침을 확인하였다 총부채와 환율변화율 의 상호작용 변수 또한 음 의 영향을 확인할 수 있었다 이는 경쟁효과는 존재하지 않지만 대차 대조표 효과를 지지하는 실증분석 결과로 볼 수 있다 마지막으로 상장여부 재벌여부 제조사 여부 및 부채 비율 등 기업 특성에 따라 통계적으로 차 이가 있는 두 그룹으로 나누어 분석한 결과는 다소 이질성이 존재함을 확인하였다 두드러진 특징 은 기업이 비상장기업이거나 비재벌기업 또는 고부채기업인 경우 환율상승에 따른 외화부채증가 는 기업투자에 유의한 음 의 영향을 미침을 확인하였다 이는 상대적으로 자금조달의 제약이 존 재하는 기업인 경우 투자에 대한 여력이 감소하는 것으로 해석 가능하다 본 연구는 통화매칭이론과 대차대조표 효과 등 외화부채와 외화자산 관련된 기존의 주요 모형 에 대한 실증분석을 수행할 때 기존 연구와는 차별적으로 환율의 총량효과에서 발생할 수 있는 편 이를 제거하고자 환율변화율을 고려할 때 기업별 외화자산 및 외화부채의 통화유형에 해당하는 환 율을 활용했다는 데 의의가 있다 앞으로 본 연구를 계기로 환율문헌에서 개별 통화별 환율을 고 려한 연구가 지속될 수 있기를 기대한다 2000 2019 . 4 (+) . . ), HKD( ), CNY( ), GBP( ), CHF( , ), JPY( ), EUR( ) HKD( (+) USD( ) . , , (-) . (-) . . , , . , (-) . . . . 1233 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 Table 4. The effects of foreign assets on foreign liabilities concerning the currency types Variables USD USD 0.1540*** JPY EUR HKD GBP CNY CHF (0.0020) JPY 0.2020*** (0.006) EUR 0.0896*** (0.003) HKD 0.0001 (0.002) GBP 0.1040*** (0.004) CNY 0.0065*** (0.0002) CHF 0.0753*** (0.008) exp 0.0059*** (0.001) (0.0003) 0.0003*** -0.0002*** (0.0001) (0.00004) (0.00001) -0.0001 -0.0002 -0.0001** (0.0002) (0.0001) 0.0094*** (0.001) leverat Constant 0.0027*** 0.0003** -0.00001 -0.00003 -0.00001 0.0000004 (0.0001) (0.00001) (0.00004) (0.000004) (0.00002) -0.00003* 0.00001*** 0.00001 0.000001 0.00001*** (0.000003) (0.00001) (0.000001) (0.000003) 0.00001 -0.000001 0.0000004 0.000002 (0.00004) (0.00001) (0.00001) (0.000001) (0.00001) 0.0069*** 0.0011*** -0.0001*** 0.00001 -0.00001* -0.0001* (0.001) (0.0002) (0.00003) (0.0001) (0.00001) (0.00004) year dummy yes yes yes yes yes yes yes Observations 230,849 230,849 230,849 243,668 243,668 243,668 243,668 R-squared 0.066 0.032 0.010 0.000 0.004 0.003 0.001 Number of id 37,344 37,344 37,344 37,768 37,768 37,768 37,768 Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Table 5. The effects of fctl and exchange rate changes on capital expenditures Variables (i) (ii) (iii) ∆ -0.1960* -0.1900* -0.2130* (0.103) (0.104) (0.111) -0.0230 -0.0307 (0.046) (0.047) exp ∆ ∆ 0.1320 (0.154) leverat ∆Et st_ leverat ∆Et -0.0783*** -0.0787*** -0.0791*** (0.015) (0.015) (0.015) 0.0943*** 0.0944*** 0.0948*** (0.017) (0.017) (0.017) 0.0117 0.0119 0.0316** (0.013) exp (0.013) (0.014) -0.0025 -0.0014 (0.004) (0.004) 1234 임세원, 설 윤, 권준엽 Table 5. The effects of fctl and exchange rate changes on capital expenditures(continued) Variables (i) (ii) (iii) -0.0725*** (0.016) leverat 0.0842*** (0.002) (0.002) (0.002) st_ leverat -0.0746*** -0.0746*** -0.0745*** (0.002) (0.002) (0.002) -0.0249*** -0.0249*** -0.0248*** (0.001) (0.001) (0.001) Δ 5.1300*** 5.1330*** 5.1220*** (0.133) (0.133) (0.133) Constant 0.3130*** 0.3120*** 0.3120*** (0.010) 0.0842*** 0.0841*** (0.010) (0.010) year yes yes yes R-squared 0.069 0.069 0.069 Number of firm 37,768 37,768 37,768 Observations 243668 243668 243668 Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Table 6. The effects of business characteristics(Listed, Chaebol) cap_ass cap_ass Variables listed non-listed Chaebol non-Chaebol ∆ 0.0850 -0.3310*** -0.3170 -0.2010* (0.232) (0.125) (0.811) (0.112) ∆ -0.2790 0.2760 0.1860 0.1150 (0.297) (0.177) (1.263) (0.155) -0.0012 -0.0862 -0.2170 -0.0276 (0.072) (0.065) (0.271) (0.047) -0.0702 -0.0767*** -0.0522 -0.0798*** (0.127) (0.016) (0.134) (0.015) 0.0509 0.0965*** 0.1850 0.0946*** exp ∆ leverat ∆Et st_ leverat ∆Et (0.152) (0.017) (0.139) (0.017) 0.0323 0.0399*** 0.1360 0.0309** (0.027) (0.016) (0.094) (0.014) -0.0780*** -0.0919*** -0.2450* -0.0681*** (0.028) (0.020) (0.144) (0.016) exp 0.0100 -0.0022 0.0544* -0.0029 (0.006) (0.006) (0.033) (0.004) leverat 0.0757*** 0.0830*** 0.0717*** 0.0841*** (0.009) (0.002) (0.016) (0.002) st_ leverat -0.0578*** -0.0744*** -0.0700*** -0.0743*** (0.010) (0.002) (0.015) (0.002) -0.0186*** -0.0251*** -0.0107** -0.0253*** (0.002) (0.001) (0.004) (0.001) 2.9650*** 5.3480*** 5.7250*** 5.1340*** (0.433) (0.140) (1.023) (0.134) Δ 1235 개별통화별 환율변화율을 이용한 외화부채와 기업투자와의 관계 Table 6. The effects of business characteristics(Listed, Chaebol)(continued) cap_ass Constant cap_ass 0.3160*** 0.3080*** 0.1770** 0.3160*** (0.038) (0.010) (0.082) (0.010) year yes yes yes yes R-squared 0.067 0.069 0.063 0.070 Observations 10,723 232,945 4,407 239,261 Number of id 1,108 37,060 683 37,425 Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Table 7. The effects of business characteristics(manufacture Dummy, Leverage Dummy) cap_ass cap_ass VARIABLES manufacture non-manufacture low-leverage high-leverage ∆ -0.1720 -0.1620 -0.1580 -0.2080* (0.128) (0.216) (0.217) (0.126) ∆ exp ∆ leverat ∆Et 0.1740 0.2720 0.0721 0.0615 (0.172) (0.330) (0.228) (0.187) -0.0719 0.2650* 0.0138 -0.0373 (0.049) (0.144) (0.068) (0.057) -0.0208 -0.0945*** 0.1530* -0.0730*** (0.031) (0.019) (0.081) (0.019) 0.0275 0.1150*** -0.1440* 0.0936*** (0.035) (0.020) (0.087) (0.018) 0.0435*** -0.0039 -0.0287 0.0271* (0.016) (0.025) (0.026) (0.016) -0.0712*** -0.0730** 0.0086 -0.1050*** (0.018) (0.035) (0.024) (0.020) exp 0.0917*** 0.0828*** 0.1230*** 0.0567*** (0.003) (0.002) (0.006) (0.002) leverat -0.0096** 0.0567*** 0.0008 0.0020 (0.005) (0.014) (0.007) (0.005) st_ leverat -0.1010*** -0.0601*** -0.1190*** -0.0686*** (0.003) (0.002) (0.007) (0.002) -0.0312*** -0.0199*** -0.0251*** -0.0294*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Δ 5.7550*** 4.2460*** 3.4000*** 5.3930*** (0.180) (0.197) (0.247) (0.155) Constant 0.4020*** 0.2510*** 0.3380*** 0.3870*** (0.015) (0.013) (0.019) (0.012) st_ leverat ∆Et year yes yes yes yes R-squared 0.094 0.052 0.056 0.067 Observations 118,184 125,484 52,188 191,480 Number of id 16,500 21,268 10,797 34,293 Standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1236 임세원, 설 윤, 권준엽 References Aguiar, M. 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To confirm heterogeneity, further tests is conducted by firms characteristics (Chaebol, llisted, manufactures, and leverage level). The interacted variable of non-Chaebol, non-listed or high-level leverage firms affects negatively on capital expenditures. This means that relatively weak liquidity and financing companies would higher affect to the investment when depreciation of exchange rate. Keywords : foreign currency debt, currency matching, balance sheet effect, exchange rate change rate. 1 41566 80 Daehak-ro, Buk-gu, Daegu, Kyungpook National University, Doctorial student. E-mail : okidoki1090@hanmail.net 2 (Corresponging Author) 41566 80 Daehak-ro, Buk-gu, Daegu, Kyungpook National University, Associate Professor. E-mail : seoly@knu.ac.kr 3 41566 80 Daehak-ro, Buk-gu, Daegu, Kyungpook National University, Assistant Professor. E-mail : joonyeop.kwon@knu.ac.kr [Received 10 May 2021; Revised 10 June 2021; Accepted 13 June 2021]