1. 서론
산업 내 경쟁(market competition)은 산업 내 기업의 수 혹은 매출액의 비중 등 다양한 방식으로 측정될 수 있는데, 일반적으로 실증연구에서 산업 내 경쟁은 매출액을 기준으로 한 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index)가 주로 이용되고 있다. 관련 연구에서는 이렇게 측정된 산업 내 경쟁은 그 경쟁이 치열한 경우와 그렇지 않은 경우, 회계이익의 질(earnings quality)이나 경영자의 의사결정이 어떻게 달라지는지 규명하고자 하였다. 이를테면, Ryu et al. (2013)과 Shin et al.(2014)의 연구는 산업 내 경쟁이 적을수록 이익조정(earnings management)이 증가한다는 결과를 제시하고, Jung et al.(2016)의 연구는 산업 내 경쟁이 적을수록 발생액의 질(accruals quality)이 낮아진다는 결과를 제시하였다. 그러나 이는 해외의 사례와는 사뭇 다른 양상을 보인다. 중국 자본시장을 대상으로 한 Xing et al.(2018)의 연구는 경쟁이 이익조정과 양(+)의 관련성이 있다는 결과를, 미국 자본시장을 대상으로 한 Shi et al.(2018)의 연구는 경쟁이 재량적 발생액(discretionary accruals)과 양(+)의 관계가 있다는 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 미국 자본시장을 대상으로 한 Markarian and Santalo(2014)의 연구와 그 결을 같이한다. 즉, 국내 자본시장을 대상으로 한 경우는 경쟁이 적을수록(독점적일수록), 해외의 경우는 경쟁이 치열할수록 보고이익의 질이 낮다는 결과를 제시한다.
경쟁이 치열할수록 이익의 질이 높다는 관점을 취한 경우는 주로, 경쟁이 기업의 외부지배구조(external corporate governance)로 기능하기 때문에 경영자의 사적 이익(private interest) 추구를 위한 재무 보고의 개입을 제한할 수 있는 관점을 취한다. 왜냐하면 경쟁이 치열하다는 점은 그 산업에서 속한 기업의 수가 많을수록 투자자의 관점에서는 해당 산업에 대한 정보를 탐색할 기회가 많고, 해당 산업에 관한 정보의 공시 역시 많아지기 때문이다(Li, 2013). 반면, 경쟁이 치열할수록 경영자가 재무 보고에 적극적으로 개입한다고 보는 이유는 경쟁이 치열할수록 낮아지는 수익성에 초점을 맞춘다. 경쟁이 치열할수록 지속적인 이익이 창출되지 않고, 경쟁에 따른 기업 전략의 변화가 커서 기업의 현금흐름에 영향을 미칠 수 있다고 본 것이다(Bolton and Scharfstein, 1990; Valta, 2012).
경쟁을 보는 상반된 두 관점은 본 연구의 주제인 산업집중도와 기업가치의 관계 역시 실증적인 문제로 귀결된다. Choi(2021)는 산업집중도와 기업의 세율 변동성의 관계를 검증하였는데, 동 연구는 산업집중도가 높을수록(경쟁이 적을수록) 기업의 유효세율의 변동성이 낮다는 결과를 제시한다. 이는 기업이 안정적인 세무 포지션을 가지고 있다고 해석할 수 있으며, Jung et al.(2015)의 연구는 산업집중도가 높을수록(경쟁이 적을수록) 부채조달 비용이 낮다는 결과를 제시한다. 언급한 두 연구의 관점에서 보면 독점적인 기업은 안정적인 수익 창출로 인해 변동성이 크지 않은 세 부담과 함께 낮은 자본비용을 부담할 수 있다고 해석할 수 있으며 종국적으로는 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 암시한다.
반면에, 경쟁이 치열할수록 기업가치와 양(+)의 관련성을 가질 가능성 역시 존재한다. 경쟁이 갖는 외부기업지배구조 효과가 발현된다면 기업지배구조와 기업가치의 양(+)의 관계를 주장한 연구(Moon et al., 2006; Kim and Eum, 2008; Lee and Kim, 2013)에 기초하여, 경쟁이 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
본 연구는 이러한 상반된 두 가지의 경쟁이 가지는 메커니즘이 기업가치에는 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 이를 위해 2011년부터 2021년까지의 11년의 국내 자본시장에 상장된 기업 총 13,704개의 데이터를 활용, 산업 내 경쟁과 기업가치의 관계를 살펴보았다. 산업 내 경쟁은 한국표준산업분류 소분류로 측정한 허핀달-허쉬만 지수를, 기업가치는 Tobin’ Q를 이용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 일정한 변수를 통제한 후, 산업집중도가 높을수록 (독점적일수록) 기업가치는 감소하는 것으로 나타났다. 국내 자본시장을 대상으로 산업 내 경쟁이 치열할수록 회계정보의 품질이 높아지며, 이로 인한 정보의 비대칭성이 감소한다는 결과를 제시하는데, 이러한 회계정보에 미치는 영향이 기업가치로 연결되는 것으로 나타났다. 둘째, 감사인의 규모는 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계를 상쇄하는 것으로 확인되었다. 감사인의 규모가 클수록 감사품질이 높다는 연구 결과를 바탕으로 감사인의 규모가 큰 집단과 작은 집단으로 구분, 주된 분석을 수행한 결과, 감사인의 규모가 큰 집단에서의 산업 내 경쟁과 기업가치의 관계는 양(+)의 관련성을 보였다.
본 연구는 산업경쟁이 외부기업지배구조로써 경영자를 견제하는 장치로 기능할 수 있다는 회계학적 연구흐름을 확장하여, 산업경쟁이 기업가치에 영향을 미친다는 실증적 증거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장에는 산업 내 경쟁에 관한 국내외 연구 흐름을 정리하면서, 산업 내 경쟁이 기업가치와 어떠한 관련성을 지닐지 전개한 뒤, 연구가설을 수립하였다. 제3장에는 가설을 검증하기 위한 연구모형을 제시하고, 모형에 사용된 변수의 조작적 정의를 제시하였다. 제4장에는 본 연구의 가설을 검증한 결과를 제시하였으며, 추가분석을 통해 연구 결과를 재검증하였다. 제5장에는 본 연구의 결과를 요약한 뒤, 연구의 시사점과 한계점을 기술하였다.
2. 선행연구 및 연구가설
산업집중도는 특정 산업에서 소수의 기업이 독점하고 있는 정도를 나타낸다. 관련 문헌을 살펴보면, 단순히 산업 구조를 나타내는 지표에서 벗어나 경영자의 의사결정에도 영향을 끼친 것으로 나타난다. 이를테면, Hart(1983)의 연구는 경쟁이 경영자의 여유를 줄이도록 유도하여 대리인문제(agency problem)를 완화한다는 결과를 보고한다. 구체적으로 경쟁은 해당 기업이 속한 산업의 직접적인 경쟁자와 이익을 공유하게 된다는 것이므로 개별 기업이 가져가는 이익이 줄어들어 파산 가능성(default risk)이 커진다(Boubaker et al., 2018). 따라서 경쟁은 경영자가 이익을 사적으로 이용하기보다는 운영의 효율성을 높이게끔 유도할 수 있다는 것이다. 이와 유사한 관점에서 Shleifer and Vishny(1997) 연구에서도 경제적 효율성을 높이는 가장 강력한 수단이 경쟁이 될 수 있음을 지적하였다. 이후에 이뤄진 연구에서 역시 이와 같은 관점을 지지한다. 예를 들어, Dyck and Zingales(2004)와 Baggs and Bettignies(2007) 연구는 모두 경쟁이 경영자의 사적 이익 추구나 대리인문제를 줄일 수 있다고 주장한다. 이후의 진행된 연구는 경쟁이 가지는 이러한 기능이 자본시장과 재무 보고의 질에 미치는 영향에 관한 연구로 이어졌다. Cheng et al.(2011)은 경쟁과 이익의 질이 양(+) 관련성이 있다는 결과를 보고하였는데, 그 이유로 독점적인 기업에서는 독점 수준이 높을수록 증가하는 정치적 비용(political cost)을 피하고, 잠재적 신규진입자를 제한하기 위해 더욱 불투명한 정보환경을 형성하기 때문이라고 하였다. 그러나 이러한 논점과는 달리, 경쟁이 오히려 경영자의 이익조정을 더욱 촉진할 수 있음을 주장한 연구 역시 존재한다. Shi et al.(2018)은 회계오류나 발생액을 통한 이익조정은 경쟁이 치열할수록 더욱 나타나며, 경쟁이 치열한 기업에서 실물 활동을 통한 이익조정은 이익조정의 수단으로 활용되지 않는다는 결과를 보고하였다.
이상의 연구에 따르면, 경쟁은 관리자에게 기업가치를 극대화하기 위한 압력을 넣게 되어, 제품 시장경쟁이 기업 지배구조를 대체한다는 가설이 실증적으로 확인되고 있는 동시에, 일부 연구에서는 경쟁의 이러한 효익 역시, 기업의 본질적인 수익성을 개선하지 못하는 단점으로 인해 기업가치에 부정적이라는 측면이 나타나기도 하였다. 산업집중도를 기업가치와의 논의로 확대하면, 산업집중도가 회계정보와 자본시장에 어떠한 영향을 미치는지에 따라 양분될 수 있다. 선행연구에는 이익의 질이 높을수록(Fassas et al., 2023), 정보의 비대칭성이 낮을수록(Fosu et al., 2016; Son and Baek, 2014), 기업가치는 개선된다는 결과를 보고한다. 또한, 외부기업지배구조로 작용하여, 경쟁이 경영자가 유발하는 대리인문제 역시 완화할 수 있다고 본다(Ryu et al., 2013; Shin et al., 2014). 이러한 맥락에서 보면, 산업 내 경쟁이 이익의 질을 개선하고, 정보의 비대칭성을 낮추는 기능이 발현된다면, 산업집중도는 기업가치와 음(-)의 관련성을 보일 것으로 추측된다. 그러나, 경쟁이 치열하다는 측면은 다양한 대체 기업과 제품으로 인해 감소하는 수익, 경쟁력을 확보하기 위한 지출로 인해 증가하는 비용은 결국 기업의 이익 수준을 낮출 수밖에 없다. 이러한 관점에서 보면 오히려 기업의 현금흐름 유입을 낮추어, 기업가치에 부정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 따라서 산업집중도와 기업가치는 양(+)의 관련성을 보일 가능성 역시 존재한다. 따라서, 본 연구에는 다음과 같이 귀무가설을 수립하여 실증 분석하고자 한다.
가설 1. 산업집중도가 높을수록 기업가치는 감소할 것이다.
본 연구는 산업집중도와 기업가치의 관계에 있어서 몇몇 변수의 영향을 검토해보고자 한다. 특히, 배당 여부, 감사인의 규모, 재무 보고의 불투명성, 상장시장 등의 영향을 분석하고자 한다. 첫째, 배당은 기업에 관한 정보를 정보이용자에게 공급한다는 점에서 다수의 연구는 배당 여부에 따라 정보의 비대칭성에서 차이를 보인다는 결과를 보고한다. 대표적으로 배당은 기업 내부의 사적 정보(private information)를 외부에 알릴 수 있는 수단으로 활용되기 때문에 정보의 비대칭성을 낮출 수 있다고 알려져 있다.
두 번째로, 감사인의 규모를 선정하였다. Kim(2005)의 연구에 의하면 감사품질은 기업가치와 양(+)의 관련성이 있으며, 감사품질이 높을수록 정보의 비대칭성은 감소한다는 결과를 보고한다(Clinch et al., 2011). 따라서 산업집중도가 높을수록 기업가치가 훼손되는 본 연구의 가설이 감사품질에 따라 완화될 수 있는지에 관한 분석을 수행하고자 한다. Clinch et al.(2011) 외의 다수 연구는 감사품질이 감사인의 규모와 관련성이 크다는 결과를 보고한다는 점(DeAngelo, 1981; Davidson and Neu, 1993; Freancis and Yu, 2009; Eshleman and Guo, 2014)에서 본 연구는 감사인의 규모를 선정하여 추가로 분석하고자 한다.
세 번째로, 재무보고의 불투명성을 선정하였다. Cheng et al.(2013)과 Shin et al.(2014)의 연구는 상대적으로 독점적인 산업집중도가 높은 경우는 정보공시의 양이 적고, 질이 낮다는 결과를 보고한다. 따라서 재무보고의 불투명성이 큰 경우, 산업집중도와 기업가치에 미치는 영향에 더욱 부정적인 영향을 미치는지 확인하고자 함이다.
마지막으로 본 연구에서는 KOSPI와 KOSDAQ 시장을 대상으로 분석한다는 점에서 상장시장을 구분하여 어떠한 시장에서 산업집중도와 기업가치의 관계가 더욱 뚜렷한지 혹은 차이가 없는지 확인하고자 한다. Choi(2020), Cha and Kim(2021)의 연구에 따르면, 상장시장에 따라(KOSPI vs. KOSDAQ) 이익의 질의 차이가 있다는 결과를 보고한다. 그 이유는 상장했다고 하더라도 KOSPI와 KOSDAQ 시장의 기업규모에 있어서 차이가 있고, 상장시장별 거래량이나 거래 규모 등에 비추어 볼 때 시장별 정보의 비대칭 수준 역시 차이를 보일 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 상장시장에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계가 차이가 있는지 혹은 그렇지 않은지 확인할 목적이다.
가설 1-1. 배당 여부에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계는 차이를 보일 것이다.
가설 1-2. 감사인의 규모에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계는 차이를 보일 것이다.
가설 1-3. 재무보고의 불투명성에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계는 차이를 보일 것이다.
가설 1-4. 상장시장에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계는 차이를 보일 것이다.
3. 연구방법론
3.1 연구모형 및 변수정의
본 연구의 가설을 검증하기 위해 기업가치를 종속변수로 둔 선행연구를 참고하여 다음과 같이 연구모형을 설정하였다.
Variables : Operational Definition
Q : 기업가치
adj. Q : 산업조정 기업가치
SIZE : 기업규모
ROA : 수익성
LOSS : 손실여부
LEV : 안정성
GRW : 성장성
DIV : 배당 여부
PPE : 유형자산의 비중
LIQ : 유동비율
FOR : 기말 보통주로 측정한 외국인투자자 지분
BET : 체계적위험
BIG : 감사인이 대형회계법인이면 1, 그렇지 않으면 0의 더미변수
Industry : 산업별 더미변수
Year : 연도별 더미변수
위 모형에서 종속변수인 기업가치(Q)는 Tobin’s Q로 측정하였다. Tobin’s Q는 시가총액에 부채총계를 더한 값을 자산총계로 나누어 산정하는데, 이 값이 커질수록 기업가치가 커진다고 해석할 수 있다.1) 관심변수인 산업집중도는 유관 연구에서 널리 이용되는 허핀달-허쉬만 지수(HHI)를 이용하였다(Karuna, 2007; Giroud and Mueller, 2011; Cheng et al., 2013; Dhaliwal et al, 2014; Ryu et al., 2014; Gu, 2016; Boubaker et al., 2018). 이 지수는 비단 학계뿐만 아니라 공정거래위원회에서 기업결합심사에서 역시 사용되고 있다.2) 이 지수는 다음과 같이 측정된다.
위 식에서 S는 개별 기업의 매출액을 그 기업이 속한 산업의 매출액으로 나누어 측정한 시장점유율이며(S), 그 제곱(S2) 합(∑, sum of squared market market share)으로 HHI가 측정된다. 모든 기업의 매출액 규모가 같다면 HHI의 값은 1/N이 된다. 바꾸어 말해, 완전히 독점적이면 1의 값을, 완전경쟁이면 0에 가까운 값이 될 것이다. 허핀달-허쉬만 지수는 그 값이 커질수록 산업의 불평등이 커지고 특정 기업에의 집중도(concentration)가 증가함을 의미한다.3)
통제변수의 선정이유는 다음과 같다. SIZE는 자산총계에 자연로그를 취하여 측정하였는데, 이를 포함한 이유는 자산규모가 내포하는 다양한 정보에 기인한다. 기업규모가 커질수록 기업이 창출하는 현금흐름의 방식은 다양하고 그만큼 안정적인 현금흐름의 창출이 가능하므로 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 동시에(Jun, 2003), 기업규모가 커짐에 따라 부담하는 정치적 비용은 기업가치에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 음(-)의 관계를 보일 수 있다. 이러한 음의 관련성은 기업가치를 종속변수로 둔 연구에서 관찰된다(Black et al., 2006; Kim and Park, 2021; Nam, 2023).
LEV는 부채비율로 기말 부채총계를 기초 자산총계로 나눈 값이다. LEV는 재무적 안정성을 내포하는 지표로 이 값이 증가할수록 종속변수인 기업가치와는 양(+)의 관련성이 예상된다. 그 이유는 적정수준의 부채 활용은 기업의 절세효과가 존재하고(Kim, 2010), 종속변수인 기업가치의 측정상 부채의 값이 포함되기 때문이다.
ROA은 기업의 수익성을 통제하고자 포함한 변수다. 이는 당기순이익을 기초 자산총계로 나누어 산정하는데, 수익성은 기업가치의 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보이기 때문에 기업가치와 양의 관련성이 예상된다. LOSS는 손실 여부로, 손실기업에서의 감소하는 현금흐름은 기업가치와 부정적인 관련성을 보일 것으로 예상된다. GRW은 기업의 성장성을 대리하는 변수로 선정하였다. 성장성은 매출액을 기준으로 측정하였으며, 기업의 성장성이 클수록 기업가치 상승의 여지가 매우 크다고 볼 수 있으므로 기업가치와 양의 관련성이 예상된다(Varaiya et al., 1987).
LIQ은 유동비율로, 유동자산을 유동부채로 나눈 값이다. 일반적으로 유동비율은 1보다 큰 값을 지니는데, 이 값이 클수록 기업이 창출한 현금흐름이 크다는 점을 방증하므로 기업가치와 양(+)의 관련성이 예상된다(Jihadi et al., 2021).
DIV는 배당 여부로, 당기 현금배당을 하였으며, 1 아니면 0으로 측정하였다. 배당기업은 그렇지 않은 경우와는 달리, 정보의 비대칭성이 낮고 대리인 비용이 적어 기업가치에 긍정적인 영향을 미친다는 기존 연구 결과에 따라 기업가치와 양의 관련성을 가질 것으로 보인다(Kim, 2007; Kim et al., 2010).
PPE는 유형자산의 비중이다. 유형자산의 비중이 2000년 이후 기업가치와의 관련성이 감소하였다는 연구 결과에 비추어 볼 때, 유형자산의 비중이 미치는 영향이 미미할 수 있지만(Kim, 2013), 유형자산은 기업의 재고자산을 생산하는 영업자산이기 때문에 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.
FOR는 기말 보통주로 측정한 외인 투자자의 비중으로, 우리나라 자본시장에서 외인 투자자의 역할은 회계정보의 품질과 기업가치에 긍정적으로 작용한다고 알려져 있다(Kim, 2009; Oh, 2010; Jung, 2015). 따라서 본 연구에서도 역시 Tobin’s Q를 종속변수로 하는 만큼, 양(+)의 관련성이 예상된다.
BET는 체계적위험은 기업위험을 측정하는 지표로(Lee et al., 2015), Song and Hwang(2020)의 연구에서는 체계적위험과 기업가치의 양(+)의 관계가 보고된 바 있다. 이러한 기존 연구 결과에 기초할 때 기업가치와 양(+)의 관계가 예상된다.
BIG은 회계 감사인의 규모로 감사인이 삼일, 삼정, 한영, 안진 회계법인이면 1, 그렇지 않으면 0의 지시변수다. 감사인의 규모는 감사품질과 관련성이 높고(Kang and Bae, 2022), 기업가치에 긍정적인 영향을 미친다는 선행연구의 결과를 토대로(Kim, 2005), 양(+)의 관련성이 예상된다. 마지막으로 고정효과를 통제할 목적으로 산업별, 연도별 더미변수를 포함하였다. 이 경우, 산업별 더미변수는 한국표준산업분류의 중분류를 이용하였다. 한편, 극단 값에 의한 영향을 배제하고자 자연로그를 취한 변수를 제외한 연속변수는 상·하 1%와 99%를 초과하는 값은 1%와 99%의 값으로 치환하였다.
3.2 표본선정
본 연구의 가설을 검증하고자 이용한 표본은 KOSPI 시장과 KOSDAQ 시장에 상장된 기업으로 분석 대상 기간은 2011년부터 2020년까지다. 그러나 기업가치의 측정치인 Tobin’s Q의 경우나 통제변수의 분모와 같이 기초 값을 이용한 자료가 있어, 이용한 자료의 기간은 2010년부터 2021년까지다. 이를 위해 NICE평가정보에서 제공하는 데이터베이스인 KISVALUE를 이용하였고 다음의 경우에는 분석과정에서 표본에서 제외하였다.
위의 조건을 제외한 최종적으로 본 연구에서 사용한 표본의 크기는 총 13,704개(기업-연도)이며, 연도별, 소속 상장시장별, 그리고 산업별 분포는 <Table 1>과 같다. <Table 1>의 Panel A는 연도별, 소속 시장별 표본 분포를 제시하였다. 해를 거듭할수록 꾸준히 표본의 크기는 증가하고 있으나, 특정 연도에 표본이 밀집되어 있지 않아, 본 연구의 결과가 특정한 연도에 기인할 가능성은 크지 않다고 보았다. 다만, KOSPI와 KOSDAQ의 비중은 각각 36.2%, 63.8%로 차이를 보였다. Panel B의 산업별 분포를 살펴보면, 제조업의 비중이 총 표본에서 67.17%로 가장 컸으며, 다음으로 정보통신업, 도소매업, 전문서비스업, 건설업 순으로 나타났으며, 그 외의 산업은 모두 1% 내외의 비중을 차지하였다. Panel B의 분포는 한국표준산업분류의 대분류를 이용한 결과로, 추후 분석상에서 산업별 효과를 고려할 때는 중분류를 이용하여 특정 산업에 기인한 효과를 통제하였다.
<Table 1>
Samples Distribution
아래의 결과는 Panel A와 B로 구분된다. 2011년부터 2020년까지를 분석 기간으로 설정한 본 연구의 연도별 분포를 Panel A에, 한국표준산업분류를 기준으로 한 산업분포를 Panel B에 각각 제시하였다.
4. 실증분석 결과
4.1 기술통계
<Table 2>에 제시한 기술통계를 살펴보면, 기업가치의 대리변수인 Qt+1은 평균이 1.489, 표준편차가 1.113으로 나타나, 표본 간의 차이가 큰 것으로 나타났으며, 최솟값은 0.474, 최댓값은 7.562로 나타났다. 산업조정 기업가치인 adj. Qt-1의 경우 평균적으로는 0으로 나타났으나, 중위수는 -0.264로 관찰되었다. 관심변수인 HHI는 평균이 0.172로 나타났다. 이상의 결과는 국내 자본시장을 대상으로 수행된 기존의 연구에서의 분포와 유사하게 관찰되었다.
<Table 2>
Descriptive Statistics
아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
기업규모를 나타내는 SIZE는 평균 26.030(중위수 25.772)으로 나타났으며, 안정성 측정치인 LEV는 평균이 0.408로 나타나, 표본기업의 평균적인 부채비율은 40.8%로 유추할 수 있다. 수익성인 ROA는 평균이 0.021로 나타났으며, 표본기업 중 손실기업(LOSS)은 약 27.2%로 나타났다. 매출액을 기준으로 측정한 성장성(GRW)은 평균 7.1%, 유동비율은 약 286%로 각각 관찰되었다. 배당 여부를 나타내는 DIV는 0.578로 나타나, 약 57.8%의 기업이 배당한 것으로 나타났다. 유형자산의 비중(PPE)은 28.3%, 기말 외국인 투자자 지분(FOR)은 평균적으로 6.9%, 체계적위험(BET)은 평균 0.900로 1보다 낮은 것으로 나타났으며, 마지막으로 감사인이 대형회계법인인 비중(BIG)은 약 46.9%로 나타났다.
4.2 상관관계분석
<Table 3>에는 두 변수 간에 상관성을 살펴보기 위해 Pearson 상관관계분석과 Spearman 상관관계분석을 수행하였다. 먼저 기업가치인 Qt+1는 관심변수인 HHI와 1% 수준에서 유의한 음(-)의 상관성을 보였다. 이는 산업집중도가 높을수록 기업가치가 감소함을 의미하며 이러한 결과는 adj. Qt+1과도 유사하게 나타났다. 한편, 통제변수의 결과를 살펴보면, 기업가치(Qt+1)는 LOSS, GRW, LIQ, FOR, BET과 양(+)의 관련성을, SIZE, DIV, LEV, ROA, PPE, BIG과 유의한 음(-)의 상관성을 보였다. 손실기업일수록, 성장성이 높을수록, 유동성이 클수록, 외국인 지분이 많을수록, 체계적위험이 높을수록 차기 기업가치가 증가하고, 기업규모가 작을수록,
<Table 3>
Correlation
아래의 상관관계분석 결과에서 좌하단은 Pearson 상관관계를, 우상단은 Spearman상관관계를 나타낸다. 각 표에서의 값은 상관계수이며, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다.
아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
배당기업일수록, 부채비율이 높을수록, 수익성이 클수록, 유형자산 비중이 높을수록, 감사인의 규모가 클수록 차기 기업가치가 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 이는 단순히 두 변수의 관계를 확인한 것으로, 일정한 변수를 고려한 후의 결과도 유사하게 나타나는지는 다중회귀분석을 통해 검증할 필요가 있다.
연구모형 상 독립변수에 해당하는 변수에 대해서는 높은 상관성에 기인한 다중공선성의 문제가 나타날 수 있어, 이는 추후 수행하는 회귀분석에서 분산팽창지수(VIF)를 통해 확인하였다. 그러나 이 지수가 3 이상 초과하여 나타나지 않아, 다중공선성에 의한 영향은 매우 크지 않다고 간주하였다.
4.3 가설 1. 검증결과
<Table 4>에는 본 연구의 가설을 검증한 결과를 제시하였다. 분석결과는 모두 산업별, 연도별 더미변수를 포함하여 고정효과를 고려한 후의 결과이지만, 간결한 보고를 위해 별도로 지면에 나타내지는 않았다. 각 연구 결과(Model (1)-(4))는 종속변수의 차이에 따라 구분하였다. 관심변수인 HHI는 당기로 측정한 기업가치(Model⑴, ⑵)와 차기로 측정한 기업가치(Model⑶, ⑷)와 모두 1% 수준에서 유의한 음(-)의 값이 관찰되었다. 이는 산업집중도와 기업가치가 관련성이 없을 것으로 보았던 본 연구의 가설을 기각하는 결과다. 구체적으로 이러한 결과는 산업집중도가 높을수록 기업가치가 감소함을 의미한다. 독점적일수록 나타나는 불투명한 정보환경은 정보의 비대칭을 유발하고, 이로 인해 기업가치에 미치는 영향은 부정적일 수 있음을 의미한다. 특히, 산업집중도가 높을수록 감소하는 기업가치는 당기뿐만 아니라 차기에도 영향을 미치며, 경쟁이 가지는 규제와 규율효과는 결과적으로 기업가치에 긍정적임을 유추할 수 있다.
<Table 4>
Regression Result
아래의 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 회귀분석은 OLS 회귀분석의 결과이며, 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
4.4 가설 1-1. 검증결과
본 절에서는 배당 여부를 고려하여 주된 분석을 추가로 검증한 가설 1-1.의 분석 결과다.
배당은 경영자가 사적 정보를 시장에 제공하기 위한 수단으로 이용되고 배당기업이 미배당기업과 비교할 때 대리인 비용이 적다는 배당에 관한 이론에 기초하여4), 산업집중도와 기업가치의 관계가 배당 여부에 따라 달라지는지 확인하기 위함이다. 산업집중도가 높을수록 기업의 외부지배구조의 효과도 발현되지 않고, 정보의 비대칭이 커짐에 따라 기업가치와 부정적인 관련성을 보이더라도 배당기업은 경영자가 기업에 관한 정보를 일부 시장에 제공한 것으로 볼 수 있으므로5) 배당이 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계를 완화할 것으로 예상된다.
배당금 지급 여부에 따른 t-test의 결과는 <Table 5>에 제시하였고, 회귀분석 결과는 <Table 6>과 같다. <Table 6>에서 배당 여부(DIV)와 산업집중도(HHI)의 곱인 DIV×HHI가 관심 변수가 된다. 이 값이 유의한 양(+)의 값을 보인다면(음(-)의 값을 보인다면) 배당기업은 산업집중도가 높아져도 기업가치와 긍정적인 관련성(부정적인 관련성)을 나타낸다고 해석할 수 있을 것이다. 분석 결과, DIV×HHI는 모형의 관계없이 1% 수준에서 유의한 양(+)의 값이 나타났다. 이는 산업집중도와 기업가치의 부정적인 관계는 배당 여부에 따라 차이를 보인다고 볼 수 있으며, 특히 배당금을 지급한 기업에서 산업집중도는 시장에 사적 정보를 제공하여 정보의 비대칭이 완화되기 때문에 기업가치에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 의미한다.
< Table 5>
t-test result
아래의 t-test는 배당여부에 따라 차이를 검증한 결과로, DIV=1은 배당기업, DIV=0은 미배당기업이다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다.
아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
<Table 6>
Regression Result using Dividends for H.1-1
아래의 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 회귀분석은 OLS 회귀분석의 결과이며, 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
4.5 가설 1-2. 검증결과
본 연구는 산업집중도에 관한 선행연구에서 주로 살펴본 감사인의 규모에 따른 차이를 분석하고자 설정한 가설 1-2.의 검증 결과다. 다수의 선행연구는 감사인의 규모는 회계정보의 품질을 높이고 경영자의 재량적인 의사결정을 제한하며 고품질의 회계정보 산출에 일정 수준의 영향을 미쳐 정보의 비대칭성을 낮추는 기제로 작용할 수 있음을 보였다(Shin et al., 2013; Sohn et al., 2014; Choi et al., 2020). 이에 본 연구는 감사인의 규모에 따라 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계가 달라지는지 혹은 감사인의 규모가 미치는 영향이 제한적인지 확인하고자 한다. 감사인의 규모(BIG)는 Big4와 Non-Big4로 구분하였다. 여기서, Big4는 삼일, 삼정, 한영, 안진회계법인이면 Big4, 그 외에는 Non-Big4로 구분하였다.6) 이에 관한 분석 결과는 <Table 7>과 같다. 관심변수인 HHI×BIG은 5% 수준에서 유의한 양(+)의 값이 관찰되었다. 감사인의 규모가 큰 경우 산업집중도가 커지더라도 기업가치가 증가한다는 결과를 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 산업집중도가 가지는 기업가치에 미치는 부정적인 영향을 감사인의 규모가 커짐에 따라 증가할 수 있는 감사품질은 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. Kim(2005)의 연구는 감사품질과 기업가치에 관계에 관해, 고품질의 감사가 일종의 ‘신호효과’로 작용하여 기업가치가 상대적으로 높게 나타날 수 있다고 주장하였다. 감사품질이 높다는 의미는 회계정보의 감사에 투입하는 시간, 이로 인해 증가하는 감사보수 등으로 인해 경영자의 대리인 비용이 증가하여 나타날 수 있는 이익조정 등의 여지가 감소하여, 기업가치에 긍정적일 수 있기 때문으로 보았다. 한편, Giroud and Mueller(2011), Ammann et al.(2013), Allen et al.(2015) 등의 연구는 모두 산업집중도가 커질수록 나타나는 부정적인 영향에 대해 효과적인 통제 수단이 있다면 완화될 수 있다고 본다. 따라서 본 절에서의 결과는 추가로, 감사인의 역할이 중요할 수 있음을 확인할 수 있었다.
<Table 7>
Regression Result using Auditor Size for H.1-2
아래의 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 회귀분석은 OLS 회귀분석의 결과이며, 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
4.4 가설 1-3. 검증결과
산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계는 산업집중도가 가지는 특징에 기인한 것으로 보인다. 즉, 산업집중도가 높을수록 나타나는 정보의 질과 양의 감소 및 이로 인한 투자자의 정보 부재가 기업가치에 긍정적인 영향을 미치지 못하였다고 추측할 수 있을 것이다. 이에 관해서는 배당 여부를 통해 배당기업에서 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계가 완화됨을 확인함에 따라 일부 확인하였다. 따라서 본 항에서는 가설 1-3에 설정한 바와 같이, 재무보고의 불투명성을 통해 변수회계정보의 본질적인 목표인 정보의 비대칭 완화가 발현되지 못하는 상황에서 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계가 더욱 강화되는지 확인하고자 한다. 여기서 재무보고의 불투명성은 관련 연구에서 널리 이용하는 Hutton et al.(2009)에서 제시한 재량적 발생액의 3년간의 합으로 측정하고자 한다(Lim and Kim, 2014; Jeon and Park, 2019; Park and Kim, 2019; Cha and Cho, 2023). 구체적인 측정방식은 다음과 같다. Kothari et al.(2005)의 방식으로 최초 측정한 재량적 발생액은 다음의 회귀모형에 기초한다.
Variables : Operational Definition
TA : 총 발생액(=당기순이익-영업활동으로 인한 현금흐름)
ASSET : 자산총계
REV : 매출액
REC : 매출채권
PPE : 유형자산-토지-건설중인자산
NI : 당기순이익
위의 회귀식을 산업-연도별로 회귀하여 추정한 잔차(εt)를 재량적 발생액(DAt)으로 명명한다. 재량적 발생액이 증가할수록(감소할수록) 이익을 상향(하향)조정하였다고 해석한다. 따라서 방향성에 상관없이 이익조정의 크기를 측정하고자 잔차에 절댓값을 취하고, 특정 연도의 영향을 배제하고자, 3년간의 합으로 불투명성(OPAQUE)을 측정한다. 이를 산 식으로 나타내면 다음과 같다.
OPAQUE의 값이 중위수보다 크면 재무보고의 불투명성이 큰 집단, 그렇지 않으면 낮은 집단으로 보고 재분석하고자 한 것이다. 이 값을 HIGH라고 하고, 산업집중도와의 상호작용항(HHI×HIGH)으로 하였다. <Table 8> 실증분석 결과를 살펴보면, HHI×HIGH의 값이 5% 수준에서 유의한 음(-)의 값이 관찰되었다. 재무보고의 불투명성이 큰 경우의 산업집중도가 커질수록 당기와 차기의 기업가치는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 당기의 기업가치나 차기의 기업가치에서 모두 유사하게 관찰되었다. 즉, 재무보고의 불투명성이 크고 산업집중도가 크면, 기업가치에는 더욱 부정적인 영향이 있다는 결과를 확인할 수 있었다.
<Table 8>
Regression Result using Financial Reporting Opacity for H.1-3
아래의 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 회귀분석은 OLS 회귀분석의 결과이며, 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
4.5 가설 1-4. 검증결과
본 항에서는 가설 1-4.에 제시한 바와 같이 본 연구의 주된 분석이 KOSPI 시장과 KOSDAQ 시장에 상장된 기업을 모두 고려한 결과였다는 점에서 소속 상장시장에 따라 산업집중도와 기업가치의 관계가 차이를 보이는지 검증하였다. 이러한 검증의 배경에는 기존 문헌에서 꾸준히 제기된 상장시장에 따른 기업 특성과 회계정보의 품질의 차이에 근거한다. 상대적으로 기업규모가 작은 KOSDAQ 시장은 정보의 비대칭성이 높고 이익조정 수준 역시 높은 것으로 검증되었다. 따라서 정보환경이 서로 다른 두 시장에서 각각 산업집중도와 기업가치의 관계가 민감하게 차이를 보이는지 분석한 것이다. 이에 관한 분석 결과는 <Table 9>와 같다. <Table 9>의 Panel A에서 KOSPI 시장을 대상으로 한 결과에서 관심 변수인 산업집중도는 종속변수인 기업가치와 모형에 상관없이 모두 유의한 음(-)의 관계가 나타났다. 또한 Panel B의 KOSDAQ 시장 역시 앞선 Panel A와 유사하게 산업집중도는 기업가치와 음(-)의 관계가 나타났다. 따라서 각각 시장을 구분하여 살펴본 결과, 산업집중도와 기업가치의 관련성은 특정 상장시장에서 나타나는 현상으로 보기 어려웠다.
<Table 9>
Regression Result of Listed Market for H.1-4
아래의 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 회귀분석은 OLS 회귀분석의 결과이며, 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
4.6 강건성분석
본 절에서는 산업집중도와 기업가치의 관계가 횡단면적 종속성을 보인다거나 혹은 이상 치에 기인한 결과로 나타났을 가능성을 배제하고자, Fama and MacBeth(1973)에서 제안한 분석 방법과, Cook’s Distance를 산정하여 보정된 결과를 제시하는 강건한 회귀분석(Robust Regression)을 추가로 수행하였다. 각각은 <Table 10>의 Panel A.와 Panel B.에 제시하였다. 분석 결과를 살펴보면, Panel A.의 Fama and MacBeth(1973) 회귀 분석 결과, HHI의 값이 모두 1% 수준에서 유의한 음(-)의 값이 관찰되었다. 또한 Panel B.의 강건한 회귀분석에서 역시, 1% 수준으로 유의한 음(-)의 값이 나타났다. 이러한 결과는 본 연구의 결과가, 횡단면 종속성이나, 극단 치에 의한 영향이 크지 않음을 의미한다.
<Table 10>
Robustness Test
아래의 강건한 회귀분석 결과는 표 상단의 모형과 같다. 표 안에서 상단은 회귀계수를, 하단은 t값을 의미한다. 아울러, *,**,***는 각각 10%, 5%, 1%에서의 유의수준을 가리킨다. 아래에서, Qt+!:는 t+1기의 기업가치로 보통주 시가총액에 부채총계를 더한 뒤, 자본총계로 나눈 값, adj. Qt+1은 산업조정 기업가치로 개별 기업의 Q에서 산업별 Q의 평균을 차감한 값, HHI: 허핀달-허쉬만 지수, SIZE: 기업규모(=자산총계에 자연로그를 취한 값), LEV: 안정성(=부채총계/자산총계), ROA: 수익성(=당기순이익/자산총계), LOSS: 손실여부, GRW: 성장성(=당기매출액-전기매출액/전기매출액), LIQ: 유동비율(=유동자산/유동부채), DIV: 배당 여부, PPE: 유형자산 비중, FOR: 기말 보통주 외국인 투자자 지분율, BET: 체계적위험, BIG: 감사인이 대형회계법인이면 1, 아니면 0의 지시변수
| Qi,t(t+1) = β0+ β1HHIi,t+ β2SIZEi,t+ β3ROAi,t+ β4LOSSi,t+ β5LEVi,t+ β6GRWi,t+ β7DIVi,t+ β8PPEi,t+ β9LIQi,t+ β10FORi,t+ β11BETi,t+ β12BIGi,t+ ΣIndustry + ΣYear+ ε | ||||
| Panel A. Fama and MacBeth(1973) Regression(n=13,704) | ||||
|---|---|---|---|---|
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| Tobin’s Qt | adj. Tobin’s Qt | Tobin’s Qt+1 | adj. Tobin’s Qt+1 | |
| HHI | -0.765*** (-8.75) | -0.769*** (-11.19) | -0.797*** (-8.66) | -0.766*** (-9.03) |
| Constant | Yes | Yes | Yes | Yes |
| Controls | included | included | included | included |
| Year | included | included | included | included |
| Industry | included | included | included | included |
| F-value | 489.819*** | 709.998*** | 214.346*** | 347.683*** |
| Adj. R2 | 0.124 | 0.119 | 0.127 | 0.111 |
| N | 13,704 | 13,704 | 13,704 | 13,704 |
| Panel B. Robust Regression(n=13,704) | ||||
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
| Tobin’s Qt | adj. Tobin’s Qt | Tobin’s Qt+1 | adj. Tobin’s Qt+1 | |
| HHI | -0.324*** (-10.65) | -0.338*** (-10.87) | -0.302*** (-9.57) | -0.305*** (-9.50) |
| Constant | Yes | Yes | Yes | Yes |
| Controls | included | included | included | included |
| Year | included | included | included | included |
| Industry | included | included | included | included |
| F-value | 148.212*** | 137.913*** | 134.566*** | 130.163*** |
| Adj. R2 | 0.244 | 0.231 | 0.226 | 0.220 |
| N | 13,704 | 13,704 | 13,704 | 13,704 |
5. 결론 및 한계점
본 연구는 산업집중도가 큰 기업의 경우 공시된 정보의 양과 질이 부족하여 정보의 비대칭성이 커질 수 있고, 경쟁이 외부기업지배구조로 작용하지 않기 때문에 경영자의 사적이익 추구 현상이 이뤄진다는 선행연구를 바탕으로(Cheng et al., 2013; Shin et al., 2014), 산업집중도와 기업가치의 관련성을 실증적으로 분석하고자 하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 산업집중도와 기업가치는 음(-)의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기업가치의 측정 시점(t기, t+1기)에 따라 통계적 유의성이나 방향성이 매우 일관적으로 나타났다. 그러나 감사인의 규모가 크거나, 배당금의 지급 등 정보의 비대칭성이 줄어들 수 있는 상황에서는 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계가 완화되었으며, 회계이익의 불투명성이 큰 상황에서는 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관계가 강화되는 현상을 관찰할 수 있었다. 마지막으로 산업집중도와 기업가치의 음(-)의 관련성은 상장시장에 따라 차이를 보이지는 않았다.
본 연구는 다음과 같은 의의를 갖는다. 선행연구는 산업집중도가 낮을수록(산업 내 경쟁이 치열할수록) 외부기업지배구조의 효과가 나타날 수 있다는 것에 기초하여 재무분석가의 이익예측이나 이익조정 등 자본시장에 미치는 영향에 관한 다양한 연구가 수행되었다. 그러나 기업가치와의 관계를 직접적으로 분석한 연구는 부재하였다. 따라서 본 연구는 산업경쟁이 외부기업지배구조로써 경영자를 견제하는 장치로 기능할 수 있다는 회계학적 연구흐름을 확장하여, 산업경쟁이 기업가치에 영향을 미친다는 실증적 증거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 한편, 산업집중도가 높을수록 안정적인 수익 창출이 가능할 수 있어, 기업가치에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 본 일부의 관점은 본 연구의 설정(setting) 에서는 관찰되지 않았다. 그러나 산업집중도가 기업가치와 음(-) 의 관련성을 가진다는 본 연구의 결과는 이해관계자에 따라 반드시 일관적이지 않을 수 있음을 주지할 필요가 있다.
한편, 본 연구의 기업가치 대용치인 Tobin’s Q 는 시장가치에 부채가치를 더하여 측정하고 있으나, 모든 이해관계자가 중요하게 생각하는 기업가치의 요인을 모두 포함하지는 못한다. 이를테면, 채권자는 현재의 순자산 대비 높은 시장가치를 기업이 가져야 할 가치로 보지 않고 원리금 회수 가능성이 큰 기업에 더 큰 가치를 부여할 수 있다(Valta, 2012). 따라서 후속 연구에서는 정교하게, 혹은 관점을 달리하여 기업이 지녀야 할 본질적 가치에 관한 고민과 이를 활용한 본 연구의 재검증이 요구된다. 또한 본 연구는 한국표준산업분류를 이용하여 국내 상장기업의 산업을 구분하였다. 이는 산업집중도를 활용한 연구에서의 공통적인 한계점이기도 하다. 그러나 실제로는 산업의 구분과 장벽은 꾸준히 이동하고 있다는 점에서 후속적 연구가 꾸준히 수행될 필요가 있다.
상기 한계에도 불구하고 본 연구의 결과는 산업집중도에 관한 면밀한 관리가 이뤄지고 있는 공정거래위원회를 포함한 금융당국의 관심과 산업집중도가 큰 기업과 그렇지 않은 기업에 투자하는 자본시장의 참여자 모두에게 시사점을 제공한다. 특히, 산업집중도가 높을수록 불투명한 정보환경이 유발하는 정보환경이 결과적으로 기업가치에 부정적인 영향을 끼친다는 결과를 보고한 본 연구에서 향후 산업집중도에 따른 공시의 질과 양을 개선할 필요성을 제시하였다는 점에서 의미가 있다.
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