기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향

정세진 (경북대학교 경영학부 박사과정)

1저자, mule53@knu.ac.kr

김석진 (경북대학교 경영학부 교수)

교신저자, sckim@knu.ac.kr

초록

본 연구는 2000년부터 2016년까지 유가증권시장에 상장된 기업 중 신용등급을 보유한 기업을 대상으로 순위 프로빗 모형을 이용하여 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다.

실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 현금보유는 신용등급을 상승시킨다. 둘째, 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다. 셋째, 투자등급 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키며 투기등급 기업의 경우는 그렇지 않다. 넷째, 재벌 기업은 중위수보다 낮은 현금보유가, 비재벌 기업은 중위수보다 높은 현금보유가 신용등급을 증가시킨다. 다섯째, 금융위기 후의 현금보유는 금융위기 전보다 신용등급을 증가시키는 상승폭이 더 크다. 여섯째, 부채갱신 위험이 높은 기업의 현금보유는 낮은 기업보다 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 더 크다. 일곱째, 현금대체 자산이 적은 기업의 현금보유는 많은 기업보다 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 더 크다. 본 연구의 결과를 토대로 경영자는 기업의 특성을 고려한 적정 현금을 보유함으로써 채무불이행 위험을 감소시켜 신용등급을 상승시킬 수 있을 것이다.

주요단어 : 신용등급, 현금보유, 순위 프로빗, 한계체감

제 1 절 서 론

기업의 신용등급은 투자자에게 원리금의 회수 가능성 정도에 대한 정보를 제공함으로써 회사채 발행금리에 결정적 영향을 미친다(West, 1973; Ederington and Goh, 1998). 또한, 신용등급은 기업을 대출시장으로 연결해주는 필수적인 관문과 같은 역할을 한다(Alp, 2013). 회사채 발행 기업은 신용평가 수수료의 부담에도 불구하고 객관적 신용등급을 획득함으로써 투자자를 확보할 수 있기 때문에 자금조달 비용을 낮출 수 있다(Kisgen, 2006; 한국은행, 2016). Graham and Harvey(2001)는 미국 기업 CFO(최고재무책임자)를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 자본조달결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로 재무적 유연성과 신용등급을 꼽았으며, Kisgen(2006, 2009)은 신용등급이 자본구조와 자본구조 변화에 영향을 미치는 중요한 변수라고 하였다. 신용등급이 기업의 자금조달결정과 투자결정에 핵심적 역할을 함에 따라(Blume et al., 1998), 신용평가를 받는 기업들은 좋은 신용등급을 받거나 높게 유지하고자 한다. 그러므로 어떠한 요인이 신용등급을 상승시키거나 하락시키는지에 대한 분석은 기업들의 신용등급 관리에 유용한 정보가 된다.

신용등급의 평가에 있어서 중요한 영향을 미치는 요인은 미래의 현금창출 가능성이다. 따라서 기존의 신용등급 평가에 관한 연구들은 신용등급에 영향을 미치는 주요 통제변수로 현금흐름을 사용하였다(Ashbaugh-Skaife, Collins, and LaFond, 2006; 김병호, 2011; 김성환·김태동, 2014; 목남희, 2014; 황명철, 2015; 전성일·이기세, 2015; 송동섭·신지우, 2017). 반면, 본 연구는 기업이 보유하고 있는 현금보유 비율이 신용등급에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 기업의 입장에서는 미래에 창출될 현금흐름 보다 현재 보유해야 하는 현금의 양을 결정하는 것이 더 중요할 수 있기 때문이다.

기업은 거래적 동기나 예비적 동기 그리고 투기적 동기에 의해 자산 중 상당한 부분을 현금과 현금성 자산으로 보유하는데(Keynes, 1936), 이러한 현금보유는 보유비용과 보유편익 간의 상충관계에 있다(Opler, Pinkowitz, Stulz, and Williamson, 1999;  Acharya, Davydenko, and Strebulaev, 2012). 기업은 현금을 보유함으로써 채무불이행 위험을 낮출 수 있고, 새로운 투자기회를 놓치지 않을 수 있으며(Mikkelson and Partch, 2003), 원활한 영업활동을 영위할 수 있게 된다. 또한, 현금부족을 보충하기 위해 보유자산을 헐값으로 처분하지 않아도 된다(Opler et al., 1999). 그러나 수익이 없는 현금의 보유는 기회비용을 발생시킨다. 현금보유의 영향은 대리 이론(agency theory)으로 설명되기도 한다(Ferreira and Vilela, 2004). 과도한 현금보유는 수익성이 없는 사업에 과잉투자를 유도하거나, 경영자가 자신의 성과를 과장하기 위해 외형위주의 대형사업에 투자함으로써 주주와 경영자 간에 대리 문제(agency problems)가 발생할 수 있다(Harford, Mansi, and Maxwell, 2005; Pinkowitz, Stulz, and Williamson, 2006). 그러므로 현금보유에 따른 한계효용과 한계비용을 고려하면 최적 현금 보유수준이 존재하게 된다(Opler et al., 1999; Ferreira and Vilela, 2004).

그러나 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 연구는 매우 부족하며 분석 결과 또한 일관되지 않는다. Alp(2013)는 미국 기업의 신용등급 하락의 원인이 기업의 재무적 상태의 변화에 따른 것인지 신용평가회사의 평가기준 변화에 의한 것인지 분석하면서, 신용등급 결정모형의 통제변수 변수중의 하나로 현금보유 비율을 사용하였다. 그녀는 현금보유는 예상치 못한 상환에 대한 재무적 완충물로 사용되고 수익성 충격으로부터 기업을 보호할 것이므로 신용등급을 상승시킬 것이라고 예상하였다. 그러나 분석 결과, 전체표본 기업에서 현금보유는 신용등급을 하락시키고, 투자등급 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키지만, 투기등급의 현금보유는 신용등급을 하락시키는 것을 발견하였다. Gopalan et al.(2014)은 부채갱신 위험이 신용등급에 미치는 영향을 분석하면서 통제변수 중의 하나로 현금보유 변화 비율을 포함하였다. 현금보유의 증가는 신용등급 상승에는 영향이 없었으나, 신용등급의 하락에는 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신민식·김수은·이재익(2017)는 Gopalan et al.(2014)에 따라, 부채갱신 위험이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였으며, 통제변수 중의 하나로 현금보유 변화 비율을 사용하였다. 미국 기업을 대상으로 한 Gopalan et al.(2014)의 분석 결과와는 다르게 한국 기업의 현금보유의 증가나 하락은 신용등급에 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다. Baghai et al.(2014)은 신용등급 평가의 보수화 경향에 대해 분석하였으며, 통제변수 중의 하나로 현금보유 비율을 사용하였다. 그는 신용등급이 나쁜 기업들이 더 많은 현금을 보유한다는 것을 발견하였다. 김흥식·조경식(2015)은 운전자본 비율이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였으며, 운전자본 비율의 구성 요소 중 하나로 현금보유 비율을 사용하였으나 신용등급에 영향이 없는 것으로 나타났다.

이와 같이 현금보유나 현금보유의 변화가 신용등급에 미치는 영향에 대한 연구는 많지 않으며, 선행연구에서 현금보유는 모두 통제변수로 포함되어 현금보유가 신용등급에 미치는 영향에 대한 구체적인 분석은 이루어지지 않았다. 이에 본 연구는 현금보유가 과연 신용등급을 상승시키는 중요한 변수인지 다양한 하위표본을 구성하여 분석하고자 한다. 먼저 채무상환 가능성에 따라 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 동일하지 않을 수 있으므로 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석한다. 또한, 내부자본 시장의 이용 가능성이라는 터널링(tunneling) 효과가 존재하는 재벌 기업과 그렇지 않은 비재벌 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 동일하지 않을 수 있으므로 재벌 기업과 비재벌 기업을 구분하여 분석한다. 마지막으로 금융위기로 인한 시장의 유동성 부족이 현금보유에 미친 영향을 분석하기 위해 금융위기 이후『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 강화된 2009년 이전과 2010년 이후를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다. 위의 하위 표본에서 신용위험의 정도, 재벌 기업 소속여부, 유동성 부족이라는 사건에 따라 현금보유가 해당 기업의 신용등급에 미치는 영향이 다르다는 것을 발견하였다. 이는 기업의 상황에 따라 필요로 하는 최적 현금보유 수준이 다르다는 것을 암시한다. 추가분석에서는 현금보유 결정요인을 기준으로 부채갱신 위험과 현금대체 자산의 중위수를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석해 본다.

본 논문은 2000년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장에 상장된 기업을 대상한다. Blume, Lim, and MacKinlay(1999), Alp(2013)에 따라 순위 프로빗(ordered probit) 모형을 이용하였으며, 각 변수가 신용등급에 미치는 영향을 자세히 확인하기 위해 표본 마다 평균 노치(notch) 길이를 산출하여 변수들이 신용등급에 미치는 노치 변화를 확인하였다.

신용등급(credit rating)은 AAA, AA, A, BBB 등의 등급(grades)으로 나뉘고, 각각의 등급 내에서의 상대적 위치에 따라 + 또는 – 부호를 부여할 수 있으며, + 혹은 – 부호로 구분된 등급을 노치(notch)라 부른다(한국기업평가, 2012).

본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 현금보유는 신용등급을 상승시킨다. 둘째, 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다. 셋째, 투자등급 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키며 투기등급 기업의 경우는 그렇지 않다. 넷째, 재벌 기업의 경우 중위수보다 낮은 현금보유가, 비재벌 기업의 경우 중위수보다 높은 현금보유가 신용등급을 증가시킨다. 다섯째, 금융위기 후의 현금보유는 금융위기 전보다 신용등급을 증가시키는 상승폭이 더 크다. 여섯째, 부채갱신 위험이 높은 기업의 현금보유는 낮은 기업보다 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 크다. 일곱째, 현금대체 자산이 적은 기업의 현금보유는 많은 기업보다 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 크다.

본 연구의 차별적 기여는 다음과 같다. 첫째, 현금보유가 신용등급을 상승시키는 중요한 변수임을 확인하였고, 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 한계체감 한다는 것을 처음으로 발견하였다. 둘째, 재벌과 비재벌 기업의 신용등급을 상승시키는 최적 현금 수준이 다르다는 것을 처음으로 발견하였다. 재벌 기업의 내부 자본시장에 대한 이용가능성이라는 터녈링(tunneling) 효과가 신용등급 평가에도 작용한다는 것으로 보인다. 셋째, Alp(2013)에 따라 투자등급과 투기등급 기업으로 구분하였으며, 신용위험에 따라 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 다르다는 것을 한국에서 처음으로 발견하였다. 신용위험이 낮은 기업의 현금보유는 채무상환에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 수익성 충격으로부터 기업을 보호하여 채무불이행 가능성을 낮추지만, 신용위험이 높은 기업이 보유한 현금은 채무상환에 쓰이지 않을 수 있기 때문에 신용등급에 영향이 없다. 넷째, 시장의 유동성 부족이 강화되면 신용등급을 증가시키는 현금보유의 수준도 높아진다는 것을 처음으로 발견하였다.

본 연구의 결과를 토대로 경영자는 기업의 특성을 고려한 적정 현금을 보유함으로써 채무불이행 위험을 감소시켜 신용등급을 상승시킬 수 있을 것이다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제1절 서론에 이어 제2절은 선행연구에 대해 검토한 후 가설을 도출한다. 제3절은 자료수집과 표본기업 분류, 모형의 설정, 변수의 정의 등에 관해 설명한다. 제4절은 실증분석 결과를 제시하고 설명하고, 제5절은 결론과 함께 한계점과 향후 연구 과제를 제시한다.

제 2 절 선행연구와 가설설정

1. 선행연구

본 장에서는 가설의 도출을 위해 신용등급에 관한 연구와 현금보유에 대한 연구들을 살펴본다.

1.1. 신용등급에 관한 연구

Ashbaugh-Skaife, Collins, and LaFond(2006)는 기업의 지배구조가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 결과, 기업 고유위험을 통제한 후 최고경영자의 권력과 대주주의 수는 신용등급에 음(-)의 영향을 미치고 인수합병 방어, 재무제표 상의 발생액의 질(accurual quality), 이사회의 독립성 및 이사회의 전문지식 등은 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다고 하였다. 전영순․최국현․길형용(2006)은 2000년부터 2002년까지 유가증권시장과 코스닥시장 상장기업을 대상으로 회귀분석과 순위 로짓분석을 이용하여 소유구조가 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 대주주 1인 지분율, 외국인 지분율, 대규모 기업집단에 속한 경우 등이 신용등급에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

김문태·김영환(2007)은 외국인 지분율, 이사회 사외이사 비율, 감사위원회에 선임된 사외이사 비율, 사외이사의 이사회 참석비율과 같은 독립변수들은 신용등급에 유의한 양(+)의 영향을 미친다고 하였다. 신재용․서정우․박종일(2012)은 2003년부터 2009년까지 한국기업지배구조원(KCGS)의 기업 지배구조 평가점수를 이용하여 회귀분석과 순위 프로빗 모형을 이용하여 기업 지배구조가 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 기업 지배구조 점수가 좋은 기업일수록 신용등급이 상승할 가능성이 높은 것으로 나타났다.

Gopalan, Song, and Yerramilli(2014)은 기업이 기존 채권의 만기가 도래하여 신규 채권으로 교체하는 과정에서 부채갱신위험이 발생하며 높은 갱신위험을 가진 기업이 더 낮은 신용등급을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 이는 투기등급과 수익성이 낮은 기업에서 더 강하게 나타났다. 신민식․이재익․정호영(2017)은 Gopalan et al.(2014)의 연구를 바탕으로 1997년부터 2015년까지 유가증권시장 상장기업을 대상으로 부채갱신위험이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 부채갱신위험의 대용변수로 유동성 장기부채를 사용하였으며, 분석 결과, 부채갱신위험의 증가는 신용등급을 하락시켰다. 김흥식·조경식(2015)은 운전자본 비율의 증가가 기업의 신용등급을 상승시킨다는 것을 발견하였다.

박진하·정형록·심호식(2015)은 1998년부터 2008년까지 노동조합이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 노동조합이 존재하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 채권신용등급이 낮았고, 노동조합의 협상력이 강할수록 채권신용등급이 낮았다.

전성일․이기세(2015)는 2001년부터 2010년까지 유가증권 시장과 코스닥시장에 상장된 1,850개 기업을 대상으로 다중 회귀분석과 순위 로짓분석을 이용하여 부채구성요소가 신용등급에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 분석 결과, 단기부채와 장기부채는 신용등급에 유의한 차이가 없었으나 금융부채는 영업부채보다 더 유의한 음(-)의 영향을 미쳤다. 박영규(2015)는 2002년부터 2009년까지 상장기업을 대상으로 회귀분석과 순위 로짓분석을 이용하여 기업의 사회적 책임활동이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 사회적 책임활동의 대용변수로 경제정의지수를 사용하였다. 분석 결과, 사회적 책임활동은 신용등급을 증가시키는 것으로 나타났다.

송동섭·신지우(2017)는 2011년부터 2015년까지 한국거래소에 상장된 420개의 제조업을 대상으로 다중 회귀분석 방법을 이용하여 최고경영자 특성이 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 최고경영자가 전문경영인인 경우 신용등급과 음(－)의 관련성을 갖고, 소유경영인인 경우 양(＋)의 관련성을 갖는다고 보고하였다. 또한, 최고경영자의 재직기간은 신용등급에 양(＋)의 영향을 미치고, 최고경영자의 연령은 신용등급과 음(－)의 관계를 갖는다고 확인하였다. 최종서·노정희(2017)는 2005년부터 2014년까지 확정급여형 퇴직급여채무 대비 연금자산의 적립수준이 회사채 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다.

신용등급 평가문제에 대한 연구들을 살펴보면 다음과 같다. Blume et al.(1999)은 1978년부터 1995년까지 미국 기업의 신용등급이 부채의 질(quality)에 따라 하락한 것인지 혹은 신용평가사의 평가기준이 강화된 것인지에 대해 분석하였다. 분석 결과, 신용등급의 전반적인 하락은 부채의 질에 따라 하락하였다기보다는 신용평가사의 평가기준 강화에 기인한 것으로 나타났다. Alp(2013)는 Blume et al.(1999)의 연구를 확장하여, 1985년부터 2007년까지 미국 기업을 대상으로 신용등급 기준의 시계열적 변화에 대해 분석하였다. 분석 결과, 2002년 Sarbanes-Oxley Act 이전에는 투기등급에 완화된 신용평가 기준을 적용하였으나 2002년 이후에는 투자등급과 투기등급의 평가기준이 모두 강화된 것으로 나타났다. Alp(2013)는 통제변수로 현금보유 비율을 사용하였는데, 현금보유는 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하므로 신용등급을 상승시킬 것이라고 하였다.

Baghai et al.(2014)은 1985년부터 2009년까지 신용등급이 보수적으로 변화하고 있으며, 신용평가의 보수화 경향에 따라 레버리지가 감소하는 추세를 보이며, 이에 따라 채권스프레드도 낮아진다고 하였다. 김현아․정석우(2016)는 2002년부터 2013년까지 국내와 해외 신용평가 회사의 신용등급 차이를 분석하였다. 분석 결과, 국내 신용평가 회사는 해외 신용평가 회사에 비해 신용등급을 고평가하고 있는 것으로 나타났다. 김태중․이기세․전성일(2018)은 2001년부터 2015년까지 국내 기업의 신용등급 쇼핑현상이 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 신용등급 쇼핑현상은 신용등급 고평가로 이어지며, 이는 기업가치의 일시적 상승으로 이어진다고 주장하였다.

“신용등급 쇼핑”이란 채권발행기관이 여러 신용평가회사가 평가한 신용등급 중에서 가장 높은 등급을 부여하는 신용평가회사의 등급만을 채택하여 공시하는 것을 말한다(강경훈․이준서, 2011).

1.2. 현금보유에 관한 연구

현금보유와 관련한 연구는 현금보유 결정 요인에 관한 연구들이 주를 이룬다. Opler et al.(1999)은 기업이 현금을 보유하면 부족한 현금을 충당하기 위해 보유자산을 헐값으로 처분하지 않아도 된다고 하였고, Mikkelson and Partch(2003)는 기업이 현금을 보유함으로써 채무불이행 위험을 낮출 수 있고, 새로운 투자기회를 놓치지 않을 수 있다고 하였다. Rajan and Zingales(1995)는 대기업이 중소기업보다 다각화 효과로 인해 재무적 곤경 확률이 감소하므로 현금보유가 감소한다고 하였다. Ferreira and Vilela(2004)는 투자기회가 많을수록 재무적 곤경으로 인한 예상손실이 증가하므로, 이를 예방하기 위해 현금보유를 증가시킨다고 하였고, 레버리지 비율의 증가는 이자비용의 증가로 이어져 현금보유를 감소시킨다고 하였다.

Miller and Orr(1966)와 Mulligan(1997)은 자산규모가 큰 기업의 경우, 작은 기업에 비해 현금을 적게 보유한다고 하였다. Opler et al.(1999)은 더 위험한 현금흐름을 가진 기업과 외부자본에 대한 접근성이 낮은 기업은 더 많은 현금을 보유하고 있음을 발견하였다. Almeida, Murillo and Weisbach(2004)는 현금에 대한 예비적 동기를 모형화 하였고, 재무적 제약이 있는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 현금을 창출할 수 있는 현금흐름에 투자를 하는 것으로 나타났다. Acharya, Almeida, and Campello(2007)는 기업이 운영이익과 투자기회가 낮을 때, 부채를 줄이는 대신에 현금을 증가시킨다고 하였다.

Acharya et al.(2012)은 신용위험의 대용변수로 신용스프레드를 사용하여 신용위험과 현금보유 간의 관계를 분석하였다. 현금을 많이 보유한 기업이 신용위험이 낮을 것이라는 예상과 달리, 현금보유 비율이 높은 기업이 재무적 곤경에 처해 있을 가능성이 높다고 주장하였다.

공재식(2006)은 한국 기업의 현금보유수요 결정요인을 분석하였다. 분석 결과 투자기회가 높은 기업이 현금을 많이 보유하고, 외부차입 능력이 있는 기업은 상대적으로 낮은 현금을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 재벌 기업은 내부자본시장에 대한 이용가능성에 기인하여 현금보유 수준을 상대적으로 낮게 유지하고 있는 것으로 나타났다. 신동령(2013)은 금융위기 전과 후, 비상장 제조기업의 현금보유 결정요인에 관해 분석한 결과, 금융위기 전과 후의 현금보유 비율은 큰 차이를 보이지 않았으며 상장기업과 비상장기업의 현금보유 결정요인은 차이를 보이지 않는 반면, 대기업의 현금보유 비율이 중소기업보다 낮다고 하였다.

감형규·신용재(2015)는 신용등급이 현금보유에 미치는 영향을 분석하였는데, 신용등급의 변화를 반영한 더미변수와 현금보유액 간의 관계를 분석한 결과 신용등급의 변화는 현금보유액에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 추가로 현금보유액과 기업가치 간에는 비선형적인 관계를 지니는 것으로 나타났는데, 현금보유액이 증가함에 따라 기업가치도 증가하지만 일정수준 이상의 현금보유는 기업가지에 음(-)의 관계가 존재한다고 하였다. 즉, 기업가치를 극대화하는 적정 현금보유 수준이 존재할 수 있음을 시사하였다.

이와 같이 신용등급과 현금보유를 결정하는 요인에 대한 연구가 각각 다양하게 이루어져 왔으나 현금보유가 신용등급에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 부족하다.

2. 가설설정

기업은 거래적 동기나 예비적 동기 그리고 투기적 동기에 의해 자산 중 상당한 부분을 현금과 현금성 자산으로 보유하는데(Keynes, 1936), 현금을 보유함으로써 부족한 현금을 보충하기 위해 보유자산을 헐값으로 처분하지 않아도 되고(Opler et al., 1999), 채무불이행 위험을 낮출 수 있고, 새로운 투자기회를 놓치지 않을 수 있으며, 이에 따라 원활한 영업활동을 영위할 수 있게 된다(Mikkelson and Partch, 2003). Alp(2013)는 기업의 현금보유는 채무상환에 부정적인 영향을 줄 수 있는 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하는데 중요한 역할을 할 것이므로 신용등급을 상승시킬 것이라고 주장하였고, Bates et al.(2009)은 기업이 예비적 동기에 의해 보유하는 현금은 채무불이행 가능성을 낮추므로 신용등급을 상승시킬 것이라고 하였다. 이와 같은 논의에 근거하여 [가설1]을 설정한다.

[가설1] 기업의 현금보유는 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다.

그러나 현금보유는 보유비용과 보유편익 간의 상충관계에 있다(Opler et al., 1999;  Acharya, Davydenko, and Strebulaev, 2012). 현금의 보유는 채무불이행 위험을 감소시키지만 수익성이 없는 현금의 보유는 비용을 발생시키기 때문이다. 그러므로 현금보유에 따른 한계효용과 한계비용을 고려하면 최적 현금 보유수준이 존재하게 되며(Opler et al., 1999; Ferreira and Vilela; 2004), 최적 보유수준 이상의 현금보유는 신용등급의 상승폭을 둔화시킬 수 있다. 감형규·신용재(2015)는 현금보유와 기업가치 간의 관계를 분석한 결과, 현금보유와 기업가치는 비선형적(non-linear)인 관계에 있다는 것을 발견하였다.

또한, 과도한 현금의 보유는 수익성이 없는 사업에 과잉투자를 유도하거나, 경영자가 자신의 성과를 과장하기 위해 외형위주의 대형사업에 투자함으로써 주주와 경영자 간에 대리 문제가 발생할 수 있다(Harford et al., 2005; Pinkowitz et al., 2006). Ferreira and Vilela(2004)는 경영자들이 주주 부의 극대화보다 자신의 사적 이익을 증가시키기 위하여 투자기회가 나쁠 경우에도 현금보유를 증가시킨다고 하였다. Acharya et al.(2012)은 재무적 곤경에 있는 기업들이 예비적 동기에 따라 보유하는 현금은 신용등급을 하락시킨다고 하였다. 이와 같은 논의에 근거하여 [가설2]를 설정한다.

[가설2] 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다.

제 3 절 연구 설계

1. 자료

본 논문은 2000년 1월 1일 부터 2016년 12월 31일까지이며 한국거래소의 유가증권시장 상장기업 중에서 다음의 기준으로 표본기업을 선정한다. 먼저, TS2000과 FnGuide에서 재무 및 주가자료를 구할 수 없는 기업은 제외한다. 은행, 보험, 증권과 같은 금융업의 경우, 영업방법과 자본구조나 재무제표 작성에 있어서 비금융업과 차이가 있으므로 표본에서 제외한다. 그리고 자본잠식 기업과 신용등급이 “D”인 기업은 정상적 경영활동을 수행하지 못하는 경우가 많으며, 이에 따라 이상치를 발생시킬 우려가 있기 때문에 제외한다(Blume et al., 1998; Alp, 2013). 최근의 신용등급 평가 문제에 대한 연구들은 한국의 경우 신용등급 쇼핑에 의해 신용등급이 고평가되었다고 지적한 바 있다(강경훈․이준서, 2011; 김성환․김태동, 2014; 김현아․정석우, 2016; 김태중․이기세․전성일, 2018). 이에 본 논문은 나이스신용평가, 한국자산평가, 한국신용평가에서 보고하는 신용등급 중 가장 낮은 등급을 표본으로 선정한다. 변수 측정을 위한 재무제표와 주가자료는 TS-2000을 통하여 수집하며, 이자보상배수를 제외한 모든 변수들은 상․하위 1% 수준에서 윈저라이징(winsorizing) 한다(Alp, 2013; Baghai et al., 2014). 그리고 산업분류는 KIS Value Library에서 제공하는 한국표준산업분류(KSIC: Korean Standard Industrial Classification) 방법 중에서 중분류 기준을 적용하여 15개 산업으로 분류하였다. 분류코드 35번에 해당하는 “전기가스수도공급”과, 36번에 해당하는 “하수 및 폐기물정화복원”에 포함된 11개 기업의 93개 기업-년 데이터는 영업방법이나 자본구조에서 차이가 있을 수 있으므로 제외한다.

유가증권시장 기업의 26.8%, 코스닥 기업의 3.5%가 신용등급을 보유하고 있다(한국기업평가, 2012). 코스닥 기업의 표본은 797개의 기업-년으로 유가증권 상장 기업보다 신용등급에 관한 자료가 충분하지 않다.

자본잠식 기업과 채무불이행 기업(D등급)을 포함하여 분석한 경우에도 동일한 결과를 얻었다.

윈저라이징된 평균값은 절사된 평균값보다 안정적이다(Dixon, 1960; Tukey, 1962).

Baghai et al.(2014)은 금융업(SIC 6000-6999) 외에도 수도전기가스에 해당하는 공익사업(SIC 4900-4999)을 제외하였다. 본 연구에서는 ㈜예스코, 한국전력공사(주), 서울도시가스(주), 인천도시가스(주), 한국가스공사(주), 한국지역난방공사, 대성에너지(주)를 제외하였다. 공익사업에 해당하는 모든 표본은 투자등급에 포함되어 있으며, 이들 표본을 포함한 경우에도 결과는 동일하다.

특히 2000년을 연구기간으로 시작한 이유는 외환위기 이전에는 보증채 위주로 채권시장이 이루어졌으므로 무보증채가 활성화된 1999년 이후와 비교하기가 어렵기 때문이다. 또한, 1999년의 경우 1997년 외환위기의 영향으로 1998년에 많은 기업들의 재무상태표 상에 편의가 발생할 수 있으며, 이를 바탕으로 부여받은 1999년의 신용등급 또한, 편의가 있을 수 있다. 그러므로 1999년의 자료는 분석에서 제외하기로 한다. 위의 과정을 통해 전체 표본기업의 기업-년은 3,010개가 선정된다.

<표 1>은 본 논문에서 사용한 표본기업의 연도별 신용등급 현황을 나타낸다. 전체 표본기업의 기업-년은 3,010개이며 AAA등급은 58개, AA+에서 AA-는 593개, A+에서 A-는 967개, BBB+에서 BBB-는 841개, BB+에서 BB-는 371개, B+에서 B-는 100개, CCC에서 C는 80개이다. 투자등급은 AAA부터 BBB-까지를 포함하며 투기등급은 BB+이하의 모든 채권을 포함한다.

<표 1> 표본기업의 연도별 신용등급 현황

전체 표본기업의 기업-년은 3,010개이며, AAA등급은 58개, AA+에서 AA-는 593개, A+에서 A-는 967개, BBB+에서 BBB-는 841개, BB+에서 BB-는 371개, B+에서 B-는 100개, CCC에서 C는 80개이다. 투자등급은 AAA부터 BBB-까지이며, 투기등급은 BB+이하의 모든 기업을 포함한다. 채무불이행 기업과 금융업, 한국산업표준 중분류 기준의 전기가스수도공급업에 해당되는 기업(35-39번)은 제외하였다.
연도	AAA	AA+	AA	AA-	A+	A	A-	BBB+	BBB	BBB-	BB+	BB	BB-	B+~B-	CCC~C	합계
	15	14	13	12	11	10	9	8	7	6	5	4	3	2	1
2000	2	2	1	8	5	14	13	16	8	64	18	16	16	4	10	197
2001	3	1	1	10	9	14	15	17	13	45	17	22	15	6	6	194
2002	5	0	2	9	10	15	16	15	16	42	16	20	12	4	6	188
2003	5	1	4	6	17	12	12	18	8	29	13	7	8	4	0	144
2004	5	1	5	6	18	14	17	21	11	30	12	8	4	4	2	158
2005	4	2	7	9	15	15	22	21	8	34	10	5	3	4	2	161
2006	3	2	7	15	7	18	23	19	8	33	4	2	1	5	3	150
2007	3	4	5	15	10	20	25	17	8	27	3	7	1	7	0	152
2008	3	7	5	15	18	24	22	15	4	24	2	8	2	7	2	158
2009	3	9	7	22	20	21	20	18	5	14	4	3	3	7	5	161
2010	3	11	17	21	21	23	20	17	6	12	4	4	4	5	7	175
2011	3	13	19	24	22	27	25	16	6	14	3	3	4	3	8	190
2012	3	14	18	27	25	22	24	18	8	11	5	11	2	3	3	194
2013	4	12	19	28	22	22	23	18	8	10	5	5	7	7	7	197
2014	3	13	25	24	28	16	26	12	8	14	5	6	8	11	5	204
2015	3	13	22	24	26	19	26	12	8	11	8	4	5	11	9	201
2016	3	14	24	23	23	19	27	7	9	8	7	5	4	8	5	186
합계	58	119	188	286	296	315	356	277	142	422	136	136	99	100	80	3,010

<표 2>는 투자등급과 투기등급, 재벌과 비재벌 기업으로 구분하여 연도별 신용등급의 분포를 분석한 표이다. 투자등급 기업의 기업-년은 2,459개(81.7%)이고, 투기등급은 551개(18.3%)이다. 투자등급의 비중이 투기등급에 비해 월등히 높다는 것을 알 수 있다. 재벌 기업의 기업-년은 1,681개이고 비재벌 기업은 1,329개이다. 재벌 기업은 전체 기업-년 중 53.7%를 차지하고 비재벌 기업은 44.3%를 차지한다. 재벌 기업의 비중이 높은 이유는 신용등급을 보유한 기업만을 분석 대상으로 하였기 때문이다. 이는 비재벌 기업에 비해 재벌 기업이 신용등급을 많이 보유하고 있다는 것을 의미한다.

한국신용평가가 발표한 자료에 따르면, 투자등급의 비중은 2016년 말 91.7%, 2017년 말 92.9%로 투자등급 비중이 꾸준히 상승하고 있다(2018년 1분기, 회사채 신용등급 변동현황, 한국신용평가). 본 논문의 경우 TS2000에서 제공하는 신용등급 중 가장 낮은 등급을 이용하였으므로 투자등급 비중이 한국신용평가의 자료보다 높다.

재벌 기업은 TS2000에서 제공하는 대규모 기업집단에 속한 모든 기업을 포함한다. 2000년부터 2004년까지 대규모 기업집단 더미는 COINS(Corporate Information Solution)에서 수집이 불가하여 공정거래위원회가 제공하는 기업집단정보포털에서 상호출자제한 기업집단 지정현황에서 수집하였다. 2005년부터 2016년까지의 자료는 COINS에서 수집하였다. 재벌 기업은 선행연구에 따라 공정거래법상 상호출자 제한 기업집단으로 분류된 대규모 기업집단으로 정의하고, 재벌 기업 계열사로 소속된 기업을 재벌 기업으로, 그렇지 않은 기업을 비재벌 기업으로 분류한다(강준구·백재승, 2002; 신민식·김수은, 2013). 선행연구에서 현재 시점을 기준으로 과거의 재벌 기업과 비재벌 기업을 구분한 것과 달리 본 논문에서는 각 표본의 해당년도를 기준으로 당해에 재벌 기업에 소속된 경우에 재벌 기업으로, 비재벌 기업에 소속된 경우에 비재벌 기업으로 분류하였다. 당해에 재벌 기업에 소속된 기업을 재벌로, 아닌 경우는 비재벌로 구분하는 경우 현재시점을 기준으로 구분하는 경우보다 정확한 정보를 반영할 수 있으나, 각 해당 년도를 모두 확인하여 재벌과 비재벌 기업 여부를 반영해야 하므로 자료수집에 번거로움이 있다. 그러나 현재 시점에 재벌 기업에 포함되어 있는 경우라도 과거 시점에 재벌 기업에 포함되어 있지 않는 경우가 있으며, 현재 시점에 비재벌 기업인 경우에도 과거시점에 재벌 기업에 포함되어 있을 수 있기 때문에 당해를 기준으로 재벌과 비재벌 기업을 구분하였을 경우에 현재시점을 기준으로 구분한 것보다 더 정확한 정보를 반영할 수 있다.

공정거래법(독점규제 및 공정거래에관한법률) 시행령 제17조는 동일 기업집단 소속 기업의 자산 총계 합계가 10조원 이상인 기업집단을 상호출자 제한기업 집단으로 지정하고 있다. 통상 재벌 기업은 총수나 그 가족이 지배하는 기업집단을 의미하나, 본 논문은 강준구·백재승(2002) 신민식·김수은(2013)의 선행연구에 따라 공정거래법상 상호출자 제한 기업집단으로 분류된 대규모 기업집단기업을 재벌 기업으로 정의한다.

현재 시점을 기준으로 재벌과 비재벌 기업을 분류하였을 경우 재벌 기업의 기업-년은 1,668개, 비재벌 기업은 1,342개로 해당 년도를 기준으로 분석한 것과 결과에 차이는 없었다.

<표 2> 하위 표본별 신용등급 현황

전체 표본기업의 기업-년은 3,010개이며, 투자등급 기업의 기업-년은 2,459개, 투기등급 기업은 551개이다. 재벌 기업의 기업-년은 1,681개, 비재벌 기업은 1,329개이다.
연도	투자등급 기업 여부		재벌 기업 여부			합계
	투자등급 기업	투기등급 기업	재벌 기업	비재벌 기업
2000	133	64	76	121	197
2001	128	66	81	113	194
2002	130	58	85	103	188
2003	112	32	81	63	144
2004	128	30	84	74	158
2005	137	24	92	69	161
2006	135	15	94	56	150
2007	134	18	91	61	152
2008	137	21	100	58	158
2009	139	22	97	64	161
2010	151	24	104	71	175
2011	169	21	118	72	190
2012	170	24	120	74	194
2013	166	31	120	77	197
2014	169	35	116	88	204
2015	164	37	116	85	201
2016	157	29	106	80	186
합계	2,459	551	1,681	1,329	3,010

2. 연구모형과 변수의 정의

본 논문은 Blume et al.(1998)과 Alp(2013)에 따라 순위 프로빗 모형을 이용하여 현금보유가 신용등급 결정에 미치는 영향을 실증분석 한다. 나아가 전체 표본기업을 투자등급과 투기등급 기업, 재벌 기업과 비재벌 기업, 금융위기 전과 후로 분류한다.

Baghai et al.(2014)과 같이 순위 로짓 모형을 사용하였을 때도 유사한 결과를 얻었다.

신용등급을 모형에 포함시킬 때, 식(2)과 같이 AAA에서 CCC등급까지 자의적으로 순번을 부여한다(AAA등급의 경우 15, CCC의 경우 1을 부여하며, D등급의 경우 표본에서 제외한다). 그러나 부여한 숫자의 크기와 신용등급 자체는 관련성이 없으므로 분석 결과에 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 그러므로 종속변수가 선택형 범주이고, 종속변수들 사이의 순서가 의미를 지니는 경우에 사용하는 방법으로 신용등급 분석에서 대표적으로 사용하는 방법인 순위 프로빗 모형을 이용하여 이러한 문제점을 보완한다(Kaplan and Urwitz, 1979; Noreen, 1988; 민인식·최필선, 2012).

Alp(2013)의 경우 CCC-, CCC, CCC+의 표본수가 다른 등급에 비해 상대적으로 매우 작아 CCC-, CCC, CCC+에 모두 1을 부여하였다. 본 논문에서는 B-, B, B+의 경우에도 CCC-, CCC, CCC+과 같이 표본수가 다른 등급에 비해 상대적으로 매우 작아 한 등급의 범주로 포함시켰다. 그러므로 CCC-, CCC, CCC+에는 1을 부여하고 B-, B ,B+에는 2를 부여하였으며, 따라서 AAA에는 15를 부여하게 된다. 종속변수인 신용등급을 Alp(2013)와 같이 17단계로 구분하였을 경우에도 결과에는 변함이 없었다. 종속변수를 20단계로 구분하였을 경우는 Pseudo [eqn: R ^{2}]의 값이 0.2735, 17단계로 구분하였을 경우는 0.2752, 15단계로 구분하였을 경우, 0.2818로 15단계로 구분하였을 경우에 설명력이 가장 높다.

순서형 변수를 모형화하기 위해서 먼저 종속변수인 신용등급의 선택을 결정하는 잠재변수(latent variable) [eqn: Z _{i,t}]가 존재하고, 이는 식 (1)과 같은 설명변수의 선형함수로 표현된다고 가정한다.

[eqn: Z _{i,t} =`` beta _{1} CASH _{i,t-1} ^{{} ^{}} + beta _{2} CASH _{i,t-1} ^{2} + beta _{3} ICover _{i,t-1} + beta _{4} OMargin _{i,t-1}# `# `````````````+ beta _{5} DEBT _{i,t-1} + beta _{6} lnSIZE _{i,t-1} + beta _{7} B`E`TA _{i,t-1} + beta _{8} IRisk _{i,t-1} `# # `````````````+ beta _{9} MTB _{i,t-1} + beta _{10} Dd _{i,t-1} + beta _{11} RE` _{i,t-1} + beta _{12} CA`PEX _{i,t-1}# # `````````````+ beta _{13} TANG _{i,t-1} + beta _{14} RND _{i,t-1} + {bold{beta _{k} YD}} + {bold{beta _{j} ID}} ``+` varepsilon _{i,t} `````]	(1)

여기에서 [eqn: Z _{i,t}]가 가장 낮은 경우는 1에 속하고, 가장 높은 경우는 15에 속한다. 식 (2)의 [eqn: mu _{i}]는 절사점(cutoff point)으로써 모형 안에서 추정되어야할 모수(parameter)이다. 종속변수가 15가지이므로 추정되어야 할 절사점은 14개가 된다.

[eqn: CR _{i,t} = {cases{15````````````if`Z _{i,t _{it _{it}}} ` IN ( mu _{15} ,` INF )&#eqalign{14```````````if``Z _{it i,t} ` IN ( mu _{14} ,` mu _{15} )# :# :# 2```````````````if``Z _{i,t} ` IN `(`````` mu _{1} ,` mu _{2} )# 1```````````````if``Z _{i,t _{it}} ` IN `(- INF , mu _{1} )}&}}]	(2)

기업 [eqn: i]가 t년에 j를 선택할 확률을 식 (3)과 같이 계산한다. 여기서 [eqn: F(`·`)]는 오차항 [eqn: e _{i,t}]에 대해 정규분포를 가정한다. 식 (3)에서 주목해야할 부분은 상수항 [eqn: a]이다. 식(3)에서 [eqn: mu _{j} -a]가 추정되기 때문에 절사점 [eqn: mu _{j}]와 상수항 [eqn: a]가 따로 추정될 수 없다. 일반적으로 순서형 모형에서는 [eqn: a=0]을 가정하고 [eqn: mu _{j}]를 추정하는 방법을 선택한다. 따라서 순서형 모형의 추정 결과에서 상수항 추정치는 따로 주어지지 않는다.

[eqn: Pr(CR _{i,t} =j)`=Pr( mu _{j-1} `<Z _{i,t} LEQ mu _{j} )# # ```````````````````````````````````````````=Pr( mu _{j-1} <a+x _{i,t} beta ``+e _{i} LEQ mu _{j} )# # ```````````````````````````````````````````=Pr( mu _{j-1} -(a+x _{i,t} beta `)<e _{i} LEQ mu _{j} -(a+x _{i,t} beta ))# # ```````````````````````````````````````````=`F( mu _{j} -(a+x _{i,t} beta ))-F( mu _{j-1} -(a+x _{i,t} beta ))]	(3)

단, [eqn: Z _{i,t}] =  절사점(cutoff point) [eqn: mu _{i}]에 따라 신용등급의 범주 [eqn: CR _{i,t}]과 기업 특성              을 연결하는 잠재변수

[eqn: mu _{i}] = 절사점

[eqn: beta] = 기울기 계수의 벡터

[eqn: CR _{i,t}] =  [eqn: i]기업의 [eqn: t]년 신용등급

[eqn: CASH _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 현금보유 비율

[eqn: CASH _{i,t-1} ^{`2}]= [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 현금보유 비율의 제곱

[eqn: ICover _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 이자보상배수

[eqn: OMargin _{i,t-1}] =[eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 영업이익률

[eqn: DEBT _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 부채비율

[eqn: lnSIZE _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 기업규모

[eqn: B E TA ` _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 베타

[eqn: IRisk _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 고유위험

[eqn: Dd _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 배당지급 더미

[eqn: MTB _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 시장가/장부가 비율

[eqn: RE` _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 유보이익률

[eqn: C`APEX _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 자본적 지출 비율

[eqn: TANG _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 유형자산 비율

[eqn: RND _{i,t-1}] = [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 연구개발투자 비율

[eqn: YD] = 연도더미

[eqn: ID] = 산업더미

[eqn: varepsilon _{i,t}] = 오차항

식 (2)에서 종속변수인 신용등급([eqn: CR _{i,t}])은 [eqn: i]기업의 [eqn: t]년 신용등급으로 나이스신용평가, 한국자산평가, 한국신용평가에서 제공하는 신용등급 중 가장 낮은 신용등급을 사용한다(최종서·노정희, 2017; 정세진·김석진·임정대, 2018). 신용등급은 가장 높은 등급인 AAA에 15를, 가장 낮은 등급인 CCC~C에 1을 부여한다. 선행연구와 같이 종속변수는 [eqn: t]시점으로 측정하고 독립변수는 [eqn: t-1]시점으로 측정한다(Kisgen, 2006; Jiang, 2008; Kisgen, 2009; 김석진·정세진·임정대, 2017).  독립변수에 1시차를 적용하면, [eqn: t]-1년의 독립변수가 [eqn: t]년의 신용등급에 영향을 미친다고 해석할 수 있으나, 그 반대로 해석하기는 어렵다. 따라서 설명변수를 t-1시점으로 측정하면, 종속변수와 설명변수 간의 내생성 문제가 완화된다고 할 수 있다(Jiang, 2008). 또한, 감형규·신용재(2015)는 신용등급의 변화가 신용등급에 미치는 영향을 확인하기 위해 신용등급의 변화를 반영한 더미변수와 현금보유액 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 신용등급의 변화는 현금보유액에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

식 (1)의 설명변수인 현금보유 비율([eqn: CASH _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 현금 및 현금성자산) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 기업은 현금을 보유함으로써 채권 상환에 부정적 영향을 줄 수 있는 충격에 대비할 수 있다(Alp, 2013). Bates et al.(2009)은 예비적 동기로 인해 현금보유가 증가된다고 하였다. 기업은 현금을 보유함으로써 채무불이행 위험을 낮출 수 있고, 새로운 투자기회를 놓치지 않을 수 있으며(Mikkelson and Partch, 2003), 원활한 영업활동을 영위할 수 있게 된다. 또한, 현금부족을 보충하기 위해 보유자산을 헐값으로 처분하지 않아도 된다(Opler et al., 1999). 또한, 기업은 현금을 보유함으로써 채권 상환에 부정적 영향을 줄 수 있는 충격에 대비할 수 있다(신민식·김수은, 2013). 그러므로 현금보유는 신용등급에 양(+)의 영향을 미칠 것이라 예상한다. 그러나 Acharya et al.(2012)은 재무적 곤경에 있는 기업들이 예비적 동기에 의해 현금보유를 증가시키며, 이는 신용등급과 음(-)의 관계에 있다고 보고하였으며, Alp(2013)는 예비적 동기에 의해 보유하는 현금보유는 신용등급을 상승시킬 것이라고 예상하였으나, 분석 결과, 투자등급의 현금보유는 신용등급을 상승시키고 투기등급의 현금보유는 신용등급을 하락시켰다.

현금보유가 신용등급에 미치는 영향의 비선형성(nonlinearity)을 확인하기 위해 현금보유 비율의 제곱변수를 추가한다. 현금보유 비율의 제곱([eqn: CASH _{i,t-1} ^{`2}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 현금 및 현금성자산) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]*[([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 현금 및 현금성자산) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 현금보유는 보유비용과 보유편익 간의 상충관계에 있으므로 현금보유에 따른 한계효용과 한계비용을 고려하면 최적보유수준이 존재하게 된다(Ferreira and Vilela; 2004). 과도한 현금보유는 수익성이 없는 사업에 과잉투자를 유도하거나, 경영자가 자신의 성과를 과장하기 위해 외형위주의 대형사업에 투자함으로써 주주와 경영자 간에 대리 문제가 발생할 수 있다(Harford et al., 2005; Pinkowitzet al., 2006). Ferreira and Vilela(2004)는 경영자들이 주주 부의 극대화보다 자신의 사적 이익을 증가시키기 위하여 투자기회가 나쁠 경우에도 현금보유를 증가시킨다고 하였으므로, 이 변수의 부호는 음(-)일 것으로 예상한다.

본 논문은 S&P(Standard and Poor’s)의 기준에 따라 신용등급에 영향을 미치는 변수를 채택한 Blume et al.(1998)과 Alp(2013)를 기준으로 하여 통제변수를 채택하였다. 이자보상배수([eqn: ICover _{i,t-1}])는 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 영업이익 + [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 이자비용) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 이자비용)]으로 측정한다. 이자보상배수의 경우 1% 수준에서 윈저라이징 한 경우에도 양(+)의 왜도가 심하여 선행연구에 따라 이자보상배수가 100이상인 경우 100, 음(-)의 값을 가지는 경우 0으로 둔다(Blume et al., 1998; Alp, 2013). 이자보상배수는 기업의 영업활동을 통해 창출된 현금으로 이자비용을 얼마나 충당할 수 있는지를 보여주므로, 이 변수는 양(+)의 계수를 가질 것으로 예상한다(Blume ea al., 1998; Alp, 2013).

1% 수준에서 윈저라이징 한 경우, 최대값(최소값)은 325.7(–68.6)이며 평균(중위수)은 7.2(1.8)이고 표준편차는 35.869, 왜도는 6.67이다.

영업이익률([eqn: OMargin _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 감가상각 전 영업이익) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 매출액)]으로 측정한다. 영업이익률이 클수록 내부유보를 통한 자본조달이 용이할 것으로 신용등급에 양(+)의 영향을 미칠 것으로 예상한다(Alp, 2013).

부채비율([eqn: DEBT _{i,t-1}])은 선행연구에 따라 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 장기부채) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 부채비율은 기업의 재무적 위험을 나타낸다. 부채비율이 높을수록 채무불이행 위험이 증가하고 높은 이자비용이 발생하므로 부채비율의 계수는 음(-)일 것으로 예상한다(Blume et al., 1998; Cheng and Subramanyam, 2008; Jiang, 2008; Alp, 2013; 김문태·위준복·전성일, 2006; 최종서·노정희,2017; 김석진·정세진·임정대, 2017).

기업규모([eqn: lnSIZE _{i,t-1}])는 [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산의 자연로그 값으로 측정한다. 일정 규모 이상의 기업들이 회사채를 발행하며 자산규모가 클수록 높은 신용등급을 받을 가능성이 있다. 이에 총자산을 기업규모의 대용변수로 사용한다(Alp, 2013).

주식시장 위험이 신용등급에 미치는 영향을 통제하기 위해 Alp(2013)에 따라 [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 베타([eqn: BE`TA _{i,t-1}])와 [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 고유위험([eqn: IRisk _{i,t-1}])을 포함한다. 베타는 일별수익률의 베타로, 고유위험은 베타를 구하는 과정에서 계산되는 평균제곱근오차(root mean square error)로 측정한다. 베타와 고유위험이 커질수록 개별 주식의 위험이 커진다는 의미이므로 신용등급에 음(-)의 영향을 미칠 것으로 예상한다(Blume et al., 1998; Campbell and Taksler, 2003; Alp, 2013).

배당([eqn: Dd _{i,t-1}])은 [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 기업의 배당지급 여부로써, [eqn: i]기업이 [eqn: t-1]년에 현금 또는 주식 배당을 지급한 경우 1, 그렇지 않으면 0인 더미변수이다. 영업활동을 통해 창출된 이익은 배당을 통해 주주들에게 지급하게 되므로, 배당을 지급한 기업이 배당을 지급하지 않은 기업보다 채무불이행 가능성이 낮을 것이다. 그러므로 이 변수의 계수는 양(+)일 것으로 예상한다(Alp, 2013). 시장가/장부가 비율([eqn: MTB _{i,t-1}])은 기업의 성장기회를 의미하며(Fama and French, 2002), [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 시가총액 + [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총부채) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 높은 성장기회를 가진 기업은 자기자본을 통해 자금을 조달하고자 할 것이며, 이에 따라 채권을 상환할 수 있는 가능성이 증가하기 때문에 신용등급에 양(+)의 영향을 미칠 것으로 예상한다.

유보이익률([eqn: RE` _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 이익잉여금) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 유보이익은 이익의 일부를 사업활동에 투자하기 위해 유보한 금액을 의미하며, 유보이익이 많을수록 재무구조가 건전한 것을 뜻한다(Alp, 2013). 그러므로 이 변수는 양(+)의 값을 가질 것으로 예상한다.

자본적 지출 비율([eqn: CA`PEX _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 고정자산 - [eqn: i]기업의 [eqn: t-2]년 고정자산 + [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 감가상각비) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 자본적 지출은 기업이 고정자산을 구입한 후 고정자산의 가치와 가용연수를 증가시키는 지출을 의미한다. 자본적 지출은 연구개발 투자와 같이 기업의 현금창출 가능성을 증가시키므로 신용등급을 상승시킬 수 있다. 따라서 이 변수는 양(+)의 계수를 가질 것으로 판단한다(Alp, 2013; Baghai et al., 2014).

유형자산 비율([eqn: TANG _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 토지와 설비자산) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 유형자산이나 재고자산과 같은 담보자산이 많을수록 기업의 담보가치가 증가하고 이에 따라 부채상환 능력도 증가할 것이므로(Johnson, 1997; Alp, 2013), 양(+)의 계수를 가질 것으로 예상한다.

연구개발투자 비율([eqn: RND _{i,t-1}])은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 자산처리 연구개발투자 + [eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 비용처리 연구개발투자) / ([eqn: i]기업의 [eqn: t-1]년 총자산)]으로 측정한다. 연구개발투자를 하더라도 연구개발비를 회계처리 하지 않는 경우가 많기 때문에 연구개발투자가 누락된 경우는 0으로 둔다(Alp, 2013). Alp(2013)는 연구개발 투자로 인한 높은 성장가능성은 기업의 신용위험을 낮추므로 신용등급에 양(+)의 영향을 미칠 것이라고 하였다.

제 4 절 실증분석

1. 기초 통계량

본 절은 실증분석에서 사용되는 변수들의 기초 통계량과 상관관계를 분석한다. <표 3>은 변수들의 기초 통계량이다. 신용등급의 평균은 8.493로 평균 신용등급이 BBB+에서 A-사이에 있음을 알 수 있다.

현금보유 비율의 평균(중위수)은 5.1%(3.5%)이다. Alp(2013), Baghai et al.(2014)에서 신용등급을 보유한 미국 기업의 평균 현금보유 비율이 7.8%인 것에 비해 2.7% 낮은 수치이다. Kang, Hwang, and Song(2018)은 중국, 미국, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 영국의 신용등급을 보유한 기업과 보유하지 않은 기업을 대상으로 현금보유 비율을 분석한 결과, 독일을 제외한 모든 분석 대상국가에 속한 기업의 현금보유 비율은 금융위기 이후 증가하였다. 2015년 기준, 한국 기업의 현금보유 비율은 11.62%이며, 분석 대상 국가 중 한국 기업의 현금보유 비율이 가장 낮으며 일본 기업의 현금보유 비율은 20%로 분석 대상 국가 중 가장 높은 것으로 나타났다.

이자보상배수의 평균(중위수)은 6.661(1.823)로 김성환·김태동(2014)의 연구와 큰 차이를 보이지 않는다. 영업이익률의 평균(중위수)은 7.2%(5.5%)이며, 표본기업 중 가장 큰 영업이익을 낸 기업은 84.4%, 손실이 가장 큰 기업은 –29.2%인 것으로 확인된다. Alp(2013)에서 미국 기업의 평균 영업이익률이 12.3%인 것에 비해 상당히 낮은 수치로 한국 기업의 저수익성을 확인할 수 있다.

부채비율의 평균(중위수)은 각각 19.2%(20.82%)로 최소값은 0.9%이고 최대값은 55.2%이다. 또한, 기업규모의 평균(중위수)은 20.848%(20.82%)으로 평균과 중위수의 차이가 크지 않다. 베타와 고유위험의 평균은 각각 0.853과 0.031로, Alp(2013)의 0.891 및 0.024와 큰 차이를 보이지 않는다. 시장가/장부가 비율의 평균은 1.083로 1995년부터 2005년까지의 한국 기업을 대상으로 한 김석진 외(2007)에서 0.826이었던 것에 비해 상승한 수치이다. 이는 국내 기업들의 시장가치가 과거보다 상승했음을 의미한다. 또한, 배당지급 더미의 평균은 0.727로 전체 표본기업 중 72.7%의 기업이 배당을 지급한 것으로 나타났다.

<표 3> 기초 통계량

전체 표본기업의 신용등급 결정 변수들에 대한 기초 통계량을 평균, 중위수, 표준편차, 최소값, 최대값으로 구분하여 분석한다.
변수	평균	표준편차	최소값	25%	50%	75%	최대값
[eqn: CR _{i,t}]	8.493	3.419	1	6	9	11	15
[eqn: CASH _{i,t-1}]	0.051	0.052	0.0002	0.011	0.035	0.071	0.248
[eqn: ICover _{i,t-1}]	6.661	16.594	0.000	0.165	1.823	4.907	100
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	0.072	0.134	-0.292	0.025	0.055	0.091	0.844
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	0.192	0.111	0.009	0.111	0.178	0.255	0.552
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	20.848	1.494	17.668	19.751	20.820	21.911	24.087
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	0.853	0.374	-0.019	0.599	0.838	1.103	1.764
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	0.031	0.020	0.012	0.021	0.026	0.035	0.149
[eqn: MTB _{i,t-1}]	1.083	0.532	0.453	0.782	0.931	1.187	3.980
[eqn: Dd _{i,t-1}]	0.727	0.445	0.000	0	1	1	1
[eqn: RE` _{i,t-1}]	0.183	0.213	-0.570	0.059	0.166	0.309	0.697
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	0.038	0.135	-0.559	-0.014	0.028	0.085	0.558
[eqn: TANG _{i,t-1}]	0.338	0.198	0.001	0.184	0.342	0.480	0.781
[eqn: RND _{i,t-1}]	0.011	0.020	0	0	0.002	0.012	0.115

유보이익률의 평균(중위수)은 18.3%(16.6%)로 선행연구와 큰 차이를 보이지 않지만, 자본적 지출 비율의 평균(중위수)은 3.8%(0.28%)로 Alp(2013)의 7%에 비해 다소 낮은 편이다. 또한, 유형자산 비율의 평균(중위수)은 33.8%(34.2%)로 총자산 중 토지와 설비자산이 차지하는 비율이 평균적으로 33.8%임을 의미하며, Alp(2013)에서 미국 기업들의 평균 유형자산 비율 40.1%에 비해 다소 낮은 편이다. 연구개발투자 비율([eqn: RND _{i,t-1}])의 평균은 1.1%로 Alp(2013)에서 1.5%인 것과 비교하여 다소 낮은 편이다. 연구개발투자의 최대값은 11.5%이고, 최소값은 0%이다. 연구개발투자가 없는 경우는 0으로 처리하였다(Alp, 2013).

<표 4>는 신용등급을 투자등급과 투기등급, 재벌 기업과 비재벌 기업, 금융위기 전과 후로 분류하여 변수들 간의 차이검정을 실시한 결과이다. 먼저 전체 표본기업을 투자등급과 투기등급 기업으로 분류하여 변수들 간의 차이검정을 실시하였다. 투자등급 기업의 기업-년은 총 3,010개 기업-년 중에서 2,459개로 81.7%를 차지하며 투기등급 기업은 551개로 18.3%를 차지한다. Alp(2013)에서 투자등급이 55.6%(12,887개), 투기등급이 44.3%(10,265개)인 것과 비교하여 한국 기업의 신용등급이 고평가 되어있음을 알 수 있다. 투자등급 기업의 평균 신용등급 점수는 9.664로 A 등급에 근접하고 투기등급의 평균 신용등급 점수는 3.268로 BB- 등급에 근접한다. 투자등급 기업의 평균 신용등급이 투기등급 기업보다 1% 수준에서 유의하게 크다.

현금보유 비율의 평균은 투자등급 기업의 경우 5.2%, 투기등급 기업의 경우 4.4%로 투자등급 기업이 투기등급 기업보다 많은 현금을 보유하고 있다. 투자등급 기업의 현금보유 비율이 투기등급 기업보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 이자보상배수, 기업규모, 베타, 고유위험, 시장가/장부가 비율, 배당, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율은 투자등급 기업이 투기등급 기업보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 연구개발투자 비율은 투자등급 기업이 투기등급 기업보다 5% 수준에서 유의하게 크다. 따라서 투자등급 기업의 신용등급, 현금보유 비율, 이자보상배수, 영업이익률, 기업규모, 베타, 기업위험, 시장가/장부가 비율, 배당, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율은 투기등급 기업과 다르며 이러한 차이는 신용등급에 차별적인 영향을 미칠 수 있다.

다음으로 전체 표본기업을 재벌과 비재벌 기업으로 분류하여 변수들 간의 차이검정을 실시하였다. 재벌 기업의 평균 신용등급 점수는 9.924로 A 등급에 근접하며 비재벌 기업의 평균 신용등급 점수는 6.683으로 BBB 등급에 근접함을 알 수 있다. 재벌 기업의 신용등급이 비재벌 기업의 신용등급보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 현금보유 비율의 평균은 재벌 기업의 경우 4.8%이고 비재벌 기업의 경우 5.4%이다. 비재벌 기업의 현금보유 비율이 재벌 기업 보다 1% 수준에서 유의하게 크다.

영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 시장가/장부가 비율, 배당, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 연구개발투자 비율은 재벌 기업이 비재벌 기업보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 고유위험은 비재벌 기업이 재벌 기업보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 따라서 재벌 기업의 신용등급, 현금보유 비율, 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 유보이익률, 연구개발투자 비율은 비재벌 기업과 다르며, 이러한 차이는 신용등급에 차별적인 영향을 미칠 수 있다.

마지막으로 금융위기 전과 후를 기준으로 변수들 간의 차이검정을 실시한다. 금융위기 전의 신용등급의 평균 점수는 7.796으로 BBB+ 등급에 근접하며, 금융위기 이후 신용등급의 평균 점수는 9.354로 A- 등급에 근접한다. 금융위기 이후 신용등급이 상승하였으며 금융위기 이후의 신용등급은 금융위기 이전의 신용등급보다 1% 수준에서 유의하게 크다.

금융위기 이전의 현금보유 비율의 평균은 4.8%이고 금융위기 이후 현금보유 비율의 평균은 5.4%로 현금보유 비율이 금융위기 이후에 평균 0.6%p 증가하였으며, 금융위기 이후의 현금보유 비율이 금융위기 이전보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 금융위기 이전의 부채비율, 고유위험, 배당, 유형자산 비율은 금융위기 이후 보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 이자보상배수, 기업규모, 시장가/장부가 비율, 유보이익률은 금융위기 이후에 금융위기 이전보다 1% 수준에서 유의하게 크다. 배당은 금융위기 이전보다 이후에 다소 감소하였으며 금융위기 이후에 금융위기 이전보다 5% 수준에서 유의하게 작다. 따라서 금융위기 이후의 신용등급, 현금보유 비율, 이자보상배수, 부채비율, 기업규모, 고유위험, 시장가/장부가 비율, 배당, 유보이익률, 유형자산 비율은 금융위기 이전과 다르며, 이러한 차이는 신용등급에 차별적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 전체 표본기업을 투자등급과 투기등급 기업, 재벌과 비재벌 기업, 금융위기 전과 후로 구분하여 분석을 실시한다.

<표 5>는 분석에서 사용될 변수들 간의 피어슨 상관계수와 분산팽창계수(variance inflation factors: VIFs)를 제시한다. 설명변수인 현금보유 비율은 신용등급과 1% 수준에서 유의한 양(+)의 상관관계에 있다. 통제변수인 이자보상배수, 영업이익률, 기업규모, 베타, 시장가/장부가 비율, 배당지급 여부, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 연구개발투자 비율은 신용등급과 1% 수준에서 유의한 양(+)의 상관관계가 있다. 즉, 현금보유 비율이 높고, 이자지급 여력이 크고, 영업이익률이 높으며, 기업규모가 크고, 시장가/장부가 비율이 높고, 배당을 지급하며, 유보이익률이 높을수록 신용등급이 높음을 의미한다. 또한, 자본적 지출이 많고 연구개발투자를 많이 할수록 신용등급이 높다. 반면, 부채비율, 고유위험은 1% 수준에서 유의한 음(-)의 상관관계가 있다. 즉, 부채비율과 고유위험이 높을수록 신용등급이 낮다. 독립변수 간에 일부 상관계수는 유의하지만 분산팽창계수는 최대값이 1.88로 통계학적으로 허용되는 범위 내에 분포하므로 다중공선성 문제는 우려되지 않는다(Kutner, Nachtsheim, and Neter, 2004).

일반적으로 VIFs가 10보다 크다면 다중공선성 문제를 의심해야 한다(Kutner et al., 2004).

<표 4> 차이검정

***, **, * 은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 나타낸다.
n=3,010			투자등급과 투기등급								재벌 기업과 비재벌 기업								금융위기 전과 후
	전체 표본 (n=3,010)		투자등급 (n=2,459)		투기등급 (n=551)		평균차이		차이검정 (t값)		재벌 기업 (n=1,681)		비재벌 기업 (n=1,329)		평균차이		차이검정 (t값)		금융위기 이전 (n=1,663)		금융위기 이후 (n=1,347)		평균차이		차이검정 (t값)
[eqn: CR _{i,t}]	8.493		9.664		3.268		6.396		57.479	***	9.924		6.683		3.241		29.270	***	7.796		9.354		-1.558		-12.761	***
[eqn: CASH _{i,t-1}]	0.051		0.052		0.044		0.008		3.372	***	0.048		0.054		-0.006		-3.317	***	0.048		0.054		-0.006		-3.150	***
[eqn: ICover _{i,t-1}]	6.661		7.953		0.895		7.058		9.147	***	6.745		6.554		0.191		0.315		5.766		7.766		-2.000		-3.294	***
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	0.072		0.087		0.007		0.080		13.094	***	0.087		0.054		0.033		6.833	***	0.071		0.074		-0.003		-0.633
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	0.192		0.193		0.187		0.006		1.070		0.205		0.175		0.03		7.328	***	0.197		0.185		0.012		2.966	***
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	20.848		21.166		19.428		1.738		27.629	***	21.679		19.796		1.883		44.048	***	20.566		21.195		-0.629		-11.742	***
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	0.853		0.867		0.789		0.078		4.439	***	0.954		0.724		0.23		17.593	***	0.862		0.842		0.020		1.412
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	0.031		0.027		0.047		-0.020		-21.376	***	0.027		0.037		-0.01		-13.241	***	0.036		0.026		0.010		13.258	***
[eqn: MTB _{i,t-1}]	1.083		1.106		0.977		0.129		5.172	***	1.137		1.015		0.122		6.275	***	0.999		1.185		-0.186		-9.653	***
[eqn: Dd _{i,t-1}]	0.727		0.834		0.250		0.584		32.239	***	0.777		0.664		0.113		6.935	***	0.743		0.707		0.036		2.190	**
[eqn: RE` _{i,t-1}]	0.183		0.229		-0.019		0.248		27.632	***	0.199		0.163		0.036		4.744	***	0.141		0.236		-0.095		-12.472	***
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	0.038		0.049		-0.012		0.061		9.626	***	0.046		0.027		0.019		4.008	***	0.039		0.036		0.003		0.658
[eqn: TANG _{i,t-1}]	0.338		0.345		0.309		0.036		3.875	***	0.339		0.338		0.001		0.172		0.365		0.306		0.059		8.240	***
[eqn: RND _{i,t-1}]	0.011		0.011		0.009		0.002		2.479	**	0.012		0.010		0.002		2.894	***	0.011		0.011		0.000		0.410

<표 5> 상관관계와 다중공선성 분석

전체 표본기업의 신용등급 결정 변수들에 대한 상관관계와 다중공선성 분석을 실시한다. ***은 1%, **은 5%, *은 10% 수준(양측)에서 유의함을 의미한다.
	변수	(1)		(2)		(3)		(4)		(5)		(6)		(7)		(8)		(9)		(10)		(11)		(12)		(13)		(14)	VIFs
(1)	[eqn: CR _{i,t}]	1
(2)	[eqn: CASH _{i,t-1}]	0.094	***	1																									1.14
(3)	[eqn: ICover _{i,t-1}]	0.283	***	0.181	***	1																							1.44
(4)	[eqn: OMargin _{i,t-1}]	0.328	***	-0.048	***	0.266	***	1																					1.25
(5)	[eqn: DEBT _{i,t-1}]	-0.100	***	-0.106	***	-0.295	***	-0.126	***	1																			1.37
(6)	[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	0.636	***	-0.033	*	0.051	***	0.145	***	0.224	***	1																	1.54
(7)	[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	0.082	***	0.027		-0.016		-0.027		0.117	***	0.375	***	1															1.23
(8)	[eqn: IRisk _{i,t-1}]	-0.430	***	0.041	**	-0.127	***	-0.138	***	0.074	***	-0.306	***	0.009		1													1.26
(9)	[eqn: MTB _{i,t-1}]	0.296	***	0.171	***	0.354	***	0.112	***	-0.056	***	0.151	***	0.088	***	-0.030		1											1.21
(10)	[eqn: Dd _{i,t-1}]	0.531	***	0.032	*	0.191	***	0.280	***	-0.160	***	0.192	***	-0.066	***	-0.249	***	0.046	***	1									1.48
(11)	[eqn: RE` _{i,t-1}]	0.623	***	0.091	***	0.392	***	0.354	***	-0.296	***	0.214	***	-0.069	***	-0.364	***	0.173	***	0.532	***	1							1.88
(12)	[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	0.228	***	-0.026		0.087	***	0.150	***	0.027		0.155	***	0.024		-0.080	***	0.104	***	0.210	***	0.150	***	1					1.08
(13)	[eqn: TANG _{i,t-1}]	0.012		-0.252	***	-0.072	***	-0.141	***	0.298	***	0.093	***	-0.046	**	-0.011	***	-0.114	***	-0.005		-0.109	***	0.038	**	1			1.22
(14)	[eqn: RND _{i,t-1}]	0.088	***	0.021		0.007		-0.059	***	0.038	**	0.063	***	0.103	***	-0.034	*	0.229	***	-0.080	***	-0.016		-0.030		-0.021		1	1.08

2. 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 전체 표본기업

<표 6>은 전체 표본기업을 대상으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 분석한 결과이다. <표 6>의 첫째 열은 계수이고, 두 번째 열은 z값이며, 세 번째 열은 설명변수와 통제변수가 1 표준편차 증가할 때 기업의 신용등급이 얼마나 증가하거나 하락하는지를 보여준다.

순위 프로빗 모형에서 계수의 추정치는 잠재변수의 단위이므로 경제적 의미를 해석하기 어렵다. 경제적 의미의 해석을 위해, Alp(2013)에 따라 설명변수가 1 표준편차 증가하였을 때, 잠재변수의 조건부 기대치의 변화를 측정한다. 즉, 추정된 계수와 설명변수의 표준편차를 곱한 후, 평균 노치길이(Rating notch length)로 나눈다. 종속변수인 신용등급을 AAA(15)부터 CCC~C(1)까지 15개의 범주로 나누었으므로, 절사점(cutoff point)은 [eqn: mu 14]부터 [eqn: mu 1]까지 14개가 산출된다. [eqn: mu 14]에서 [eqn: mu 1]을 차감한 후 이 값을 범주의 간격인 13으로 나누게 되면 전체 등급의 평균 노치길이가 산출된다. 전체 표본기업의 [eqn: mu 14]는 21.174이고 [eqn: mu 1]은 12.964이므로 전체 표본기업의 평균 노치길이는 0.637((21.201 – 12.916) / 13=0.637)이 된다. <표 6>에서 전체표본의 현금보유 비율의 계수는 6.921이고, <표 3>에서 현금보유 비율의 표준편차는 0.052이다. 그러므로 현금보유 비율이 1 표준편차 증가하면 신용등급은 0.566노치((6.921 * 0.052) / 0.637=0.566) 만큼 증가한다.

먼저, 설명변수인 현금보유 비율을 살펴보면, 현금보유 비율은 신용등급에 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 갖는다. 즉, 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시킨다. 그리고 기업의 현금보유가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.566노치 증가한다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다는 [가설1]을 지지한다. 기업이 예비적 동기에 의해 보유하는 현금은 채무상환에 부정적인 영향을 줄 수 있는 수익성 충격으로부터 기업을 보호하여 채무불이행 위험을 감소시키므로 신용등급을 상승시킨다는 것을 의미한다. 즉, 기업은 현금을 보유함으로써 부족한 현금을 보충하기 위해 보유자산을 헐값으로 처분하지 않아도 되고, 새로운 투자기회를 놓치지 않을 수 있으며, 이에 따라 원활한 영업활동을 영위할 수 있게 되므로 채무불이행 위험은 감소하고 신용등급은 상승하게 된다. 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향의 비선형성(nonlinearity)을 확인하기 위해 현금보유 비율의 제곱 변수를 추가하였다. 현금보유 비율의 제곱은 1% 수준에서 유의한 음(-)의 계수를 보인다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다. 즉, 기업의 현금보유는 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하여 채무불이행 가능성을 낮추지만, 수익성이 없는 현금의 보유는 비용을 발생시킨다. 또한, 과도한 현금보유는 수익성이 없는 사업에 과잉투자를 유도하거나, 경영자가 자신의 성과를 과장하기 위해 외형위주의 대형사업에 투자함으로써 주주와 경영자 간에 대리 문제를 발생시킨다. 이는 기업의 현금보유가 보유비용과 보유편익 간의 상충관계에 있으므로 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 한계체감 함을 의미한다.

모든 통제변수가 신용등급에 미치는 영향은 예상과 같다. 통제변수 중에서, 이자보상배수는 5% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 이자보상배수가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.083노치 증가한다. 영업이익률은 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 영업이익률이 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.16노치 증가한다. Alp(2013)에서 0.4노치 증가한 것에 비해 낮은 수치다. 기업규모는 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며 기업규모가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 1.7노치 증가한다. Alp(2013)에서 기업규모는 신용등급을 1.3노치 증가시켰다. 기업규모는 Alp(2013)에서 신용등급을 가장 많이 증가시키는 변수로 한국의 경우도 기업규모가 신용등급을 가장 많이 상승시키는 변수로 작용하였다. 높은 유보이익률은 신용등급을 0.94노치 증가시킨다. Alp(2013)에서 유보이익률이 신용등급을 0.4노치 증가시킨 것에 비해 높은 수치이다.

한국기업평가(2012)는 기업규모가 신용위험 분석관점에서 단순히 크기의 정도만을 표현하는 것이 아니라 사업다각화 수준, 시장지배력 및 생산능력의 상대적인 수준, 규모와 범위의 경제효과 시현 여부 등을 판단할 수 있는 주요 평가요소의 하나라고 하였다.

시장가/장부가 비율의 경우 Alp(2013)와는 달리 신용등급에 양(+)의 계수를 가지는 중요한 변수로 나타났으며, 신용등급을 0.35노치 증가시킨다. 배당지급더미는 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며 신용등급을 0.64노치 증가시킨다. 배당을 지급한 기업은 꾸준한 현금흐름이 있는 변동성이 작은 기업이므로 높은 신용등급을 받게 된다(Alp, 2013). Alp(2013)에서 배당지급 더미가 신용등급을 0.68노치 증가시킨 것과 비슷한 결과이다.

부채비율은 1% 수준에서 유의한 음(-)의 계수를 가지며 신용등급을 0.25노치 하락시켰다. Alp(2013)에서 0.77노치 하락시킨 것에 비해 낮은 수치이다. 베타와 고유위험은 예상과 같이 신용등급에 음(-)의 계수를 가졌으며 각각 신용등급을 0.29노치와 0.23노치 하락시킨다.  높은 유형자산은 기업의 안정성을 증가시키므로 유형자산 비율이 1 표준편차 증가할 때 신용등급이 0.18노치 증가하며, 자본적 지출 비율은 신용등급에 양(+)의 계수를 가지지만 신용등급이 0.096노치 증가하므로 그 영향이 크지는 않은 것으로 나타났다.

<표 6> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 전체 표본기업

전체 표본기업에서 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 분석한다. 종속변수는 1-15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상부호	전체 표본기업
			계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	6.921	***	6.73		0.566
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	+	-23.650	***	-4.71
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.003	**	2.30		0.083
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	0.740	***	3.93		0.155
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-1.437	***	-6.90		-0.251
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.745	***	38.33		1.746
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.494	***	-8.12		-0.289
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-7.252	***	-6.51		-0.230
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.423	***	9.68		0.353
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.910	***	16.38		0.636
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	2.804	***	20.78		0.936
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.452	***	3.02		0.096
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.592	***	4.60		0.184
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	7.210	***	7.02		0.230
산업더미					포함
연도더미					포함
관측수			3,010
LR-[eqn: chi ^{2}]			4,339.67			***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2818

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 결과, 현금보유는 신용등급을 증가시키고 현금보유 비율의 제곱은 유의한 음(-)의 계수를 가지므로 현금보유가 신용등급을 체감적으로 증가시킨다는 것을 알 수 있다. 현금보유의 크기에 따른 집단간 이질성(heterogeneity)을 고려하기 위해 현금보유 비율을 중위수와 4분위를 기준으로 구분하여 분석한다.

<표 7>은 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 전체 표본기업을 구분한 후 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 현금보율의 중위수는 3.349%이다. 분석 결과, 중위수보다 낮게 현금을 보유한 경우 1% 수준에서, 중위수보다 높게 현금을 보유한 경우 10% 수준에서 유의하게 신용등급을 증가시킨다. 현금보유 비율이 중위수보다 낮은 경우 신용등급을 0.24노치 증가시키지만 중위수보다 높은 경우 0.095노치 증가 시키는 것으로 나타나 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 체감적으로 증가하는 것을 알 수 있다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다.

<표 8>은 현금보유 비율을 4분위로 구분하여 분석한 결과이다. 전체 표본기업에서 현금보유 비율은 1% 수준에서 신용등급에 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 현금보유 비율의 1분위는 현금보유 비율이 1.17% 이하인 기업이며, 2분위는 1.17%를 초과하고 3.49% 이하인 기업이고, 3분위는 3.49%를 초과하고 7.09% 이하인 기업이며, 4분위는 7.09%를 초과하는 기업이다. 분석 결과, 1분위에서는 5%, 4분위에서 10% 수준에서 신용등급에 유의한 양(+)의 계수를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 중위수보다 낮은 분위에서 유의하게 크다. 중위수 이상의 현금보유는 신용등급의 상승폭을 둔화시키는 것으로 나타났다. <표 7>과 <표 8>을 종합해 보면, 현금보유와 신용등급 간에는 비선형성이 존재함을 알 수 있다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다는 [가설2]를 지지함을 의미한다.

<표 7> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향

(현금보유가 적은 기업 대 많은 기업)

기업의 현금보유의 크기에 따른 집단간 이질성(heterogeneity)을 고려하기 위해 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다. 현금보유 비율의 중위수는 3.349%이다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	현금보유가 적은 기업							현금보유가 많은 기업
			계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이		계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	15.163	***	5.44			0.235		1.235	**	2.20			0.095
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{2}]	+	0.007	***	2.85			0.135		0.004	**	2.06			0.107
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.810	***	3.21			0.208		0.561		1.49			0.075
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	-	-1.170	***	-3.93			-0.198		-1.882	***	-6.31			-0.320
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	+	0.715	***	25.56			1.569		0.834	***	29.57			1.972
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	-	-0.575	***	-6.35			-0.324		-0.391	***	-4.65			-0.226
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-6.562	***	-4.00			-0.198		-7.638	***	-4.93			-0.240
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	+	0.606	***	9.07			0.427		0.320	***	5.25			0.285
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.909	***	11.39			0.639		0.938	***	11.78			0.617
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	3.071	***	15.26			1.000		2.565	***	13.49			0.825
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	1.058	***	5.21			0.233		-0.392	*	-1.72			-0.076
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.675	***	3.89			0.215		0.618	**	3.08			0.169
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	4.970	***	2.96			0.133		9.172	***	6.82			0.317
산업더미					포함							포함
연도더미					포함							포함
관측수			1,505							1,505
LR-[eqn: chi ^{2}]			2,160.57			***				2,273.03			***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2794							0.2993

<표 8> 현금보유가 신용등급에 미치는 분위별 영향

기업의 현금보유의 크기에 따른 집단간 이질성을 고려하기 위해 현금보유 비율을 네 개의 분위로 구분하여 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다. 현금보유 비율의 1분위(Q1)는 현금보유 비율이 1.17% 이하인 기업이며 2분위(Q2)는 1.17%를 초과하고 3.49% 이하인 기업이고, 3분위(Q3)는 3.49%를 초과하고 7.09% 이하인 기업이고, 4분위(Q4)는 7.09%를 초과하는 기업이다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	전체	Q1	Q2	Q3	Q4
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	2.440*** (6.25)	27.589** (2.33)	5.513 (0.96)	6.195 (1.63)	1.393* (1.65)
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{2}]	+	0.003** (2.08)	0.003 (0.92)	0.010*** (2.83)	0.011*** (3.49)	0.003 (1.26)
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.643*** (3.44)	1.171*** (3.31)	0.384 (0.95)	1.144* (2.05)	0.242 (0.45)
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	-	-1.421*** (-6.83)	-0.667 (-1.58)	-1.597*** (-3.60)	-2.497*** (-5.72)	-1.461*** (-3.40)
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	+	0.746*** (38.40)	0.588*** (14.30)	0.854*** (20.99)	0.811*** (20.87)	0.873*** (20.38)
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	-	-0.481*** (-7.92)	-0.455*** (-3.37)	-0.678*** (-5.32)	-0.398*** (-3.25)	-0.341*** (-2.85)
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-7.219*** (-6.48)	-8.621*** (-3.23)	-6.095*** (-2.84)	-9.828*** (-4.31)	-6.289*** (-2.87)
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	+	0.425*** (9.73)	0.763*** (8.28)	0.507*** (4.92)	0.409*** (3.98)	0.380*** (4.73)
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.912*** (16.42)	0.991*** (8.70)	0.848*** (7.36)	0.846*** (7.25)	0.994*** (8.77)
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	2.855*** (21.23)	2.601*** (8.77)	3.570*** (12.41)	2.958*** (10.67)	2.397*** (8.78)
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	0.455*** (3.04)	1.296*** (4.27)	0.942*** (3.30)	0.207 (0.63)	-1.126*** (-3.48)
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.549*** (4.28)	0.835*** (3.48)	0.593** (2.19)	0.494* (1.78)	0.954*** (3.15)
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	7.471*** (7.28)	4.772* (1.96)	6.465*** (2.67)	8.131*** (4.16)	9.278*** (4.76)
관측수			3,010	752	753	752	753
LR-[eqn: chi ^{2}]			4,317.45***	971.34***	1,238.16***	1,227.87***	1,120.23***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2803	0.2543	0.3184	0.3188	0.3013

3. 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 투자등급과 투기등급 기업

투자등급(investment grade)과 투기등급(speculative grade)은 신용등급 평가에서 광범위하게 쓰이는 용어로 일반적으로 장기신용등급에서, 투자등급은 AAA에서 BBB-를 의미하고 투기등급은 BB+에서 D등급을 의미한다. 기업의 신용등급이 투자등급과 투기등급으로 구분되는 것은 양자 간에 현격한 수준의 신용위험 차이가 있다는 점이다(한국기업평가, 2012).

2018년 한국신용평가에서 제공하는 자료에 따르면 1998년부터 2017년까지 투기등급 기업의 평균누적부도율은 14.27%로 투자등급 기업의 평균누적부도율이 2.07%인 것에 비해 매우 높은 수준을 보이고 있다.

Alp(2013)에서 전체 표본기업의 현금보유는 1% 수준에서 유의하게 신용등급을 하락시키는 요인으로 분석되었으나, 투자등급과 투기등급 기업으로 구분하여 분석한 결과, 투자등급 기업의 현금보유는 5% 수준에서 신용등급을 상승시키고 투기등급 기업의 현금보유는 1% 수준에서 신용등급을 하락시켰다. 투자등급 기업의 현금보유가 1 표준편차 증가할 때 신용등급을 0.1노치 상승시키고, 투기등급 기업의 현금보유가 1 표준편차 감소할 때 신용등급을 0.14노치 하락시키는 것으로 나타났다. 이에 대해 Alp(2013)는 전체 표본에서 현금보유가 신용등급에 음(-)의 계수를 가진 것은 전체 표본 중 69.7%를 차지하는 투기등급 기업의 현금보유가 신용등급에 음(-)의 계수를 가졌기 때문이며, 내생적으로 결정된 높은 수준의 현금보유는 기업이 신용제한 상태에 있다는 징후가 될 수 있다고 하였다.

이에 본 절은 기업의 현금보유 비율이 신용등급에 미치는 영향을 투자등급과 투기등급 기업으로 구분하여 분석한다. <표 9>는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 투자등급과 투기등급 기업으로 구분하여 분석한 결과이다. 투자등급과 투기등급 기업으로 구분하여 분석한 결과, 투자등급 기업의 현금보유 비율은 1% 수준에서 신용등급에 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급을 상승시킨다는 [가설1]을 지지한다. 현금보유가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.37노치 증가한다. 이는 신용위험이 낮은 투자등급의 현금보유가 채무상환에 부정적인 영향을 줄 수 있는 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하여 채무불이행 위험을 낮출 수 있다는 것을 의미한다. 현금보유 비율의 제곱은 전체 표본기업에서와 같이 유의한 음(-)의 계수를 가지므로, 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다. 그러나 Alp(2013)에서 투기등급 기업의 현금보유가 신용등급을 하락시킨 것과는 달리 투기등급 기업의 현금보유 비율은 유의하지 않다. 신용위험이 낮은 투자등급의 현금보유는 기업을 수익성 충격으로부터 보호하여 채무불이행 가능성을 낮춘다. 그러나 신용위험이 높은 투기등급 기업이 보유한 현금이 채무상환을 위해서만 유지되는 것이 아닐 수 있으므로 현금을 보유하더라도 신용등급에 영향이 없다(한국기업평가, 2012).

현금보유 비율의 크기에 따른 이질성을 고려하기 위해 투자등급과 투기등급을 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 구분하여 분석한 결과, 전체 표본을 중위수로 구분하였을 때와 같이 현금보유 비율이 중위수보다 낮은 표본에서 신용등급을 상승시키고 높은 표본에서는 유의하지 않았다.

통제변수 중에서, 투자등급 기업의 이자보상배수는 10% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 투기등급 기업의 이자보상배수는 5% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 갖는다. 투자등급 기업의 이자보상배수가 1 표준편차 증가할 때 투자등급 기업의 신용등급이 0.065노치 증가하지만, 투기등급의 이자보상배수가 1 표준편차 증가할 때 투기등급의 신용등급은 0.21노치 증가한다. 이자보상배수는 영업이익으로 이자비용을 얼마나 감당할 수 있는지를 보여주는 지표이므로 기업의 채무상환능력을 알 수 있다. 이자보상배수는 신용위험이 낮은 투자등급 기업보다 신용위험이 높은 투기등급 기업의 신용등급을 상승시키는 중요한 변수로 작용하였다. 한국기업평가(2012)는 투자등급에서는 이자보상배수의 지표가 과거에 비해 개선 또는 안정화되는 모습을 보이면서 금융비용 지급능력에 대한 분석상의 중요성이 낮아지고 있으나, 투기등급의 추세에서 알 수 있듯이 투기등급 신용위험의 분석에 있어서 여전히 중요한 분석지표로 인식되고 있다고 보고하고 있다.

전체 표본기업에서와 같이 기업규모는 신용등급을 가장 많이 상승시키는 변수임을 알 수 있다. 배당지급 더미와 유보이익률은 투자등급과 투기등급 기업의 신용등급을 모두 상승시키고, 부채비율은 투기등급과 투자등급 기업의 신용등급을 모두 하락시킨다.

<표 9> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 투자등급과 투기등급 기업

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 투자등급과 투기등급으로 구분하여 분석한다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 투자등급은 AAA(15)에서 BBB-(6)까지이고 투기등급은 BB+(5)에서 CCC-C(1)까지이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수	계수	예상 부호	투자등급 기업								투기등급 기업
			계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이			계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	5.255	***	4.44			0.367			-0.141		-0.05		-0.010
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	-	-19.856	***	-3.38						8.167		0.65
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.003	*	1.85			0.065			0.110	**	1.96		0.212
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	0.661	***	3.19			0.120			0.276		0.44		0.038
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-1.879	***	-7.29			-0.271			-1.192	***	-2.64		-0.203
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.841	***	35.01			1.528			-0.019		-0.39		-0.032
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.673	***	-9.37			-0.338			0.053		0.37		0.026
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-6.216	***	-3.79			-0.134			-1.765		-0.91		-0.066
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.468	***	9.85			0.347			-0.132		-0.96		-0.073
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.605	***	8.75			0.303			0.661	***	4.92		0.383
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	3.074	***	17.64			0.755			1.380	***	4.86		0.404
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.591	***	3.22			0.100			0.589	*	1.81		0.126
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.680	***	4.46			0.176			0.211		0.70		0.061
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	7.174	***	6.17			0.200			0.559		0.20		0.014
산업더미					포함								포함
연도더미					포함								포함
관측수			2,459							551
LR-[eqn: chi ^{2}]			3,009.98			***				240.46				***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2791							0.1373

4. 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 재벌 기업과 비재벌 기업

Rajan and Zingales(1995)는 대기업이 중소기업보다 다각화 효과로 인해 재무적 곤경 확률이 감소하므로 현금보유가 감소한다고 하였다. Opler et al.(1999)은 신용도가 낮은 중소기업은 고성장 및 고위험투자기회를 가지며 유동자산을 많이 보유하는 경향이 있으나, 신용도가 높은 대기업은 저성장 및 저위험 투자기회를 가지며 유동자산을 적게 보유하는 경향이 있다고 하였다. Shin and Park(1999)은 한국은 재벌과 비재벌 기업이 공존하는 특수한 기업환경을 고려해야 한다고 하였으며, 재벌 기업은 비재벌 기업보다 내부 자본조달이 용이하고 재무적 제약이 약다고 하였다. 김영산․윤형태(2001)는 재벌 기업은 자본시장 접근성이 유리하고 계열사 간의 내부거래가 가능하므로, 비재벌 기업보다 현금보유 비율이 낮다고 하였다. 공재식(2006)은 재벌 기업은 내부자본시장의 이용가능성이 용이하여 상대적으로 낮은 수준의 현금을 보유한다고 하였다. 신민식․김수은․이재익(2015)은 재벌 기업은 내부자본시장을 통해 투자자본을 더 쉽게 조달할 수 있기 때문에 운전자본의 한계가치가 비재벌 기업에 비해 낮게 평가된다고 하였다.

다시 말해, 재벌 기업은 비재벌 기업에 비해 현금을 적게 보유하는데 이는 일종의 터널링(tunneling) 효과 때문일 수 있다. 터널링은 지배주주의 이익을 위해 기업이 자산과 수익을 기업외부로 유출시키는 등 재벌 가족이 소유한 계열기업에 특혜는 주는 것을 말하는 것으로 일반적으로 ‘일감몰아주기’, 부당내부거래와 같은 부정적인 의미로 사용된다(이윤아, 연강흠; 2014). Johnson, La Porta, Lopez-de-Silanes, and Shleifer(2000)는 지배주주가 자신의 사적 편익을 위해 기업 자원을 외부로 이전하는 것을 터널링이라고 하였다. 그러나 기업의 채무상환 가능성을 평가하는 신용등급의 경우, 계열사의 자금지원 가능성은 신용등급을 상승시키는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 내부자본시장의 존재로 재무적 제약이 상대적으로 약한 재벌 기업과 그렇지 않은 비재벌 기업 간의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향이 다를 수 있다. 이에 본 절은 재벌 기업과 비재벌 기업으로 구분하여 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 살펴본다.

<표 10>은 전체 표본기업을 재벌과 비재벌 기업으로 구분하여 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다. 전체 표본기업의 3,010개 기업-년 중에서 재벌 기업은 1,681개이고, 비재벌 기업은 1,329개이다.

<표 10> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 재벌과 비재벌 기업

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 재벌과 비재벌 기업으로 구분하여 분석한다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수	계수	예상 부호	재벌 기업						비재벌 기업
			계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이		계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	10.518	***	7.03		0.863		6.434	***	4.23		0.506
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	-	-41.410	***	-5.39				-17.294	**	-2.45
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.002		0.95		0.051		0.008	***	3.75		0.187
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	0.939	***	3.94		0.236		1.048	***	3.04		0.156
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-1.468	***	-5.15		-0.271		-1.730	***	-5.41		-0.269
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.677	***	24.22		1.401		0.703	***	18.53		1.058
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.786	***	-9.18		-0.483		-0.224	**	-2.37		-0.108
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-11.272	***	-5.06		-0.262		-4.506	***	-3.40		-0.160
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.511	***	8.37		0.441		0.445	***	6.48		0.342
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.697	***	9.07		0.483		1.173	***	13.92		0.789
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	3.537	***	17.12		1.149		2.510	***	13.17		0.827
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.688	***	3.54		0.162		0.382		1.54		0.069
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.580	***	3.30		0.191		0.391		1.90		0.110
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	9.728	***	6.98		0.339		1.377		0.86		0.038
산업더미					포함						포함
연도더미					포함						포함
관측수			1,681						1,329
LR-[eqn: chi ^{2}]			2,236.87			***			1,746.42				***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2764						0.2683

분석 결과, 재벌과 비재벌 기업의 현금보유는 신용등급에 각각 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다는 [가설1]을 지지한다. 재벌 기업의 현금보유가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.86노치 증가하고, 비재벌 기업의 경우 0.50노치 증가한다. 즉, 현금보유가 채무상환에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 수익성 충격으로부터 기업을 보호하여 신용등급을 상승시킬 것이라는 [가설1]이 재벌과 비재벌 기업에 동일하게 적용되며 상승폭은 재벌 기업이 더 크다는 것을 의미한다. 재벌과 비재벌 기업의 현금보유 비율의 제곱은 각각 1%와 5% 수준에서 유의한 음(-)의 계수를 가지며, 재벌 기업의 계수값이 더 큰 것으로 나타났다. 재벌과 비재벌 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키지만 상승폭은 한계체감 한다는 것을 의미한다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다.

현금보유 비율의 크기에 따른 이질성을 고려하기 위해 투자등급과 투기등급을 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 구분하여 분석한 결과, 전체표본을 중위수로 구분하였을 때와 같이 현금보유 비율이 중위수보다 낮은 표본에서 신용등급을 상승시키고 높은 표본에서는 유의하지 않았다.

통제변수의 부호는 대체로 예상과 일치한다. 재벌과 비재벌 기업의 영업이익률, 기업규모, 시장가/장부가 비율, 배당지급, 유보이익률은 신용등급을 상승시키고, 부채비율, 베타, 고유위험은 신용등급을 하락시킨다.

이자보상배수는 투기등급 기업에서와 같이 비재벌 기업에서 신용등급을 상승시키는 유의한 변수로 작용하였다. 비재벌 기업의 이자보상 배수는 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 보이지만, 재벌 기업에서는 유의하지 않다. 비재벌 기업의 이자보상 배수가 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.187노치 증가한다.

재벌 기업의 자본적 지출 비율은 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지지만, 비재벌 기업의 경우는 유의하지 않다. 재벌 기업의 자본적 지출 비율이 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.16노치 증가한다.

현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 재벌과 비재벌 기업으로 구분하여 분석한 결과, 재벌 기업과 비재벌 기업의 현금보유는 신용등급에 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며, 현금보유 비율의 제곱은 유의한 음(-)의 계수를 가진다. 그러나 비재벌 기업보다 재벌 기업의 현금보유 비율이 신용등급을 더 크게 상승시키고 현금보유 비율의 제곱의 경우에도 재벌 기업이 더 큰 음의 계수를 가진다. 그러므로 현금보유의 크기에 따른 이질성을 고려하기 위해 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 재벌과 비재벌 기업을 구분하여 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한다.

분석 결과는 <표 11>과 같다. 재벌 기업의 현금보유 비율의 중위수는 3.34%이고 비재벌 기업의 현금보유 비율의 중위수는 3.7%이다. 차이분석에서 설명한 바와 같이, 재벌 기업의 현금보유 비율의 평균은 4.8%이고 비재벌 기업의 현금보유 비율의 평균은 5.4%이다. 선행연구에서와 같이 재벌 기업이 비재벌 기업보다 현금을 적게 보유하고 있음을 알 수 있다.

Panel A는 재벌 기업의 표본을 현금보유 비율의 중위수로 구분하여 분석한 결과이고, Panel B는 비재벌 기업의 표본을 현금보유 비율의 중위수로 구분하여 분석한 결과이다. 놀랍게도 재벌 기업은 중위수보다 낮은 현금을 보유한 경우 신용등급에 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지고, 비재벌 기업은 중위수보다 높은 현금을 보유한 경우 신용등급에 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 즉, 내부 자본조달이 용이한 재벌 기업의 경우 중위수보다 낮은 현금보유 비율이 신용등급을 상승시키고 내부 자본조달이 용이하지 않은 비재벌 기업의 경우 중위수보다 높은 현금보유 비율이 채무불이행 가능성을 낮춰 신용등급을 상승시킨다. 이러한 결과는 내부자본시장의 이용이 가능한 재벌 기업과 내부자본시장이 어려운 비재벌 기업의 신용등급을 상승시키는 최적 현금 수준이 다르다는 것을 의미하며 재벌 기업은 일종의 터널링 효과가 작용한다는 것을 의미한다.

<표 11> 재벌과 비재벌 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향

(현금보유가 적은 기업 대 많은 기업)

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 재벌과 비재벌 기업으로 구분한 후 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 분석한다. 재벌 기업의 현금보유 비율의 중위수는 3.34%이고, 비재벌 기업의 현금보유 비율의 중위수는 3.7%이다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. 지면상 통제변수의 결과는 생략한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	현금보유가 적은 기업						현금보유가 많은 기업
			계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이		계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
Panel A: 재벌 기업
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	22.727	***	5.53		0.353		0.405		0.49		0.03
관측수			841						840
LR-[eqn: chi ^{2}]			1,087.51			***			1,193.24			***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2657						0.3050
Panel B: 비재벌 기업
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	2.464		0.63		0.035		2.439	***	2.98		0.164
관측수			665						664
LR-[eqn: chi ^{2}]			922.52			***			934.19				***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2840						0.2911

5. 현금보유가 신용등급에 미치는 영향: 금융위기 전과 후

He and Ziong(2012)은 2008년 금융위기로 인해 대출시장의 유동성 부족이 발생하였고, 이는 신용위험을 증가시켰을 뿐만 아니라 채권의 유동성프리미엄을 증가시켰다고 하였다. Kang, Hwang, and Song(2018)이 중국, 미국, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 영국의 신용등급을 보유한 기업과 보유하지 않은 기업을 대상으로 현금보유 비율을 분석한 결과를 보면, 독일을 제외한 모든 분석 대상 국가에 속한 기업의 현금보유 비율이 금융위기 이후 증가하였다는 것을 알 수 있다.

Alp(2013)는 2001년 엔론과 2002년 월드콤 사태 이후 사반스-옥슬리 법(Sarbanes-Oxley Act)이 제정된 2002년 전과 후의 신용평가 기준 변화에 대해 연구하였다. 분석 결과, 2002년 이후 신용평가회사들이 신용평가 기준을 강화하였다는 것을 발견하였으며, 이러한 신용평가 기준의 변화는 2008년 금융위기 이후 2009년에 한 번 더 강화되었다고 주장한다.

Standard & Poor’s는 2009년 “Big changes in Standard & Poor’s rating criteria, Ratings Direct”를 통해 신용평가의 큰 변화를 예고했다. 신용평가가 좀 더 예측가능하고 신용등급의 기호(예를 들어 AAA)가 해당 신용등급을 더 잘 표현할 수 있도록 평가할 것이라는 것이 주요 변화 내용이다.

한국의 경우에도 2008년 미국에서 시작된 글로벌 금융위기의 영향으로 2009년『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』을 강화하였다. 이에 본 논문은 금융위기의 기준을 2009년 이전과 2010년 이후로 하여 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향에 대해 살펴본다.

20) 2008년 글로벌 금융위기 이후 세계 각국의 규제기관들은 신용평가회사에 대한 규제체계를 강화하였다. 이에 따라 우리나라도 신용평가회사에 대한 규제체계를 강화하였다. 2009년 4월『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』의 전면개정을 통해 신용평가의 대상을 확대하여 신용평가 업무를 투자자를 보호하기 위하여 금융상품 및 신용공여 등에 대하여 그 원리금이 상환될 가능성과 기업ㆍ법인 및 간접투자기구 등의 신용도를 평가하는 행위로 정의하였다(신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 제2조 12항). 신용평가회사는 임직원이 준수하여야 할 적절한 기준 및 절차(내부통제기준)를 정하고 준수 여부를 확인하도록 하여 신용평가회사에 대한 행위규제가 도입되었다(신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 제 29조 8항).

<표 12>는 금융위기 전과 후에 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 현금보유는 금융위기 전과 후에 1% 수준에서 유의하게 신용등급을 상승시킨다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다는 [가설1]을 지지한다. 금융위기 전에는 현금보유가 1 표준편차 증가할 때 신용등급을 0.4노치 증가시켰으나, 금융위기 후에는 0.65노치 증가시켰다. 금융위기로 인한 시장의 유동성 부족이 채무불이행 위험의 증가로 이어지면서 신용평가에 있어서 유동성이 가장 큰 자산인 현금보유의 중요성이 부각되었다는 것으로 해석할 수 있다. 다른 표본에서와 같이 현금보유 비율의 제곱은 1% 수준에서 유의한 음(-)의 계수를 보인다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)영향이 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다.

현금보유 비율의 크기에 따른 이질성을 고려하기 위해 금융위기 전과 후를 현금보유 비율의 중위수를 기준으로 구분하여 분석한 결과, 전체 표본기업을 중위수로 구분하였을 때와 같이 현금보유 비율이 중위수보다 낮은 표본에서 신용등급을 상승시키고 높은 표본에서는 유의하지 않았다.

통제변수의 부호는 대부분 선행연구의 기대와 일치한다. 금융위기 전의 이자보상배수는 신용등급을 상승시키는 유의한 변수로 작용하였지만, 금융위기 후에는 유의하지 않았다. 금융위기 전의 영업이익률은 신용등급에 유의한 영향이 없었지만, 금융위기 이후에는 1% 수준에서 유의하게 신용등급을 상승시킨다.

다른 하위표본에서와 같이, 기업규모는 신용등급을 가장 많이 증가시키는 변수로 나타났으며, 그 다음으로 유보이익률의 증가는 신용등급을 상승시킨다(기업규모는 1.73노치, 유보이익률은 0.92노치 증가). 시장가/장부가 비율은 금융위기 전과 후에 큰 차이를 보이지 않았다. 금융위기 이전에는 영업이익률이 유의하지 않은 변수였으나, 금융위기 이후 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가진다.

<표 12> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향:　금융위기 전과 후

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위프로빗 모형을 이용하여 금융위기 전과 후로 구분하여 분석한다. 금융위기는 『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』이 강화된 2009년을 기준으로 한다. 즉, 금융위기 전은 2000년부터 2009년까지 이고 금융위기 후는 2010년부터 2016년까지이다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	금융위기 전							금융위기 후
			계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이		계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	4.971	***	3.59			0.401		7.897	***	5.04		0.648
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	-	-15.506	**	-2.27					-26.625	***	-3.54
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.007	***	3.59			0.168		0.000		0.02		0.001
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	0.466		1.54			0.078		0.810	***	3.26		0.202
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-2.002	***	-7.11			-0.357		-1.240	***	-3.82		-0.208
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.733	***	28.32			1.726		0.807	***	26.07		1.771
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.435	***	-4.82			-0.239		-0.564	***	-6.55		-0.352
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-4.724	***	-3.51			-0.165		-13.049	***	-6.29		-0.322
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.525	***	7.29			0.370		0.421	***	7.34		0.394
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.962	***	12.63			0.663		0.861	***	10.20		0.606
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	3.194	***	15.15			0.921		2.452	***	13.15		0.888
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.348	*	1.73			0.076		0.435	*	1.89		0.088
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.571	***	3.26			0.175		0.747	***	3.80		0.227
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	4.878	***	3.41			0.153		9.054	***	5.91		0.291
산업더미					포함							포함
연도더미					포함							포함
관측수			1,663							1,347
LR-[eqn: chi ^{2}]			2237.12			***				1998.48				***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2711							0.2940

6. 추가 분석

위의 연구결과, 신용위험의 정도, 재벌 기업 소속여부, 유동성 부족이라는 사건에 따라 현금보유가 해당 기업의 신용등급에 미치는 영향이 다르다는 것을 발견하였다. 이는 기업의 상황에 따라 필요로 하는 적정 현금보유 수준이 다르다는 것을 암시한다. He and Xiong(2012)은 부채갱신 위험이 높은 경우 채무불이행 위험이 증가한다고 하였다. 유동부채의 비중이 높은 한국 기업의 경우 단기 부채 상환을 위한 현금보유가 신용등급에 중요한 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 부채갱신 위험을 대용변수로 유동부채의 중위수를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석해 본다. Opler et al.(1999)은 현금보유결정 요인을 분석하였는데, 현금대체 자산을 많이 보유한 기업은 현금보유 수준을 낮게 유지할 것이라고 주장하였으며, 현금대체 자산의 대용변수로 순운전자본 비율을 사용하였다. 현금대체 자산이 많은 기업이 필요로 하는 현금보유의 양은 그렇지 않은 기업에 비해 작을 것이므로 순운전자본 비율의 중위수를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석해 본다.

6.1. 부채갱신 위험

기업은 부채를 통해 자금을 조달하며 자금 조달의 목적에 따라 부채의 만기를 결정하게 된다. 부채의 만기는 기업의 부채갱신위험(rollover risk)을 결정하는데 중요한 역할을 하게 된다. 개별 채권의 만기가 짧다면 채무불이행 위험이 줄어들겠지만, 기업이 발행한 모든 채권의 만기가 짧다면 해당 기업의 채무불이행 위험은 증가하게 된다(He and Xiong, 2012). 또한, 과도한 유동부채의 보유는 만기집중의 문제와 같이 금리변동에 노출되는 위험이 있을 뿐만 아니라 심한 경우 부채갱신위험에 노출 될 수 있으며, 불의의 사건이 발생하였을 때 초래되는 충격을 흡수하기 힘들다(한국기업평가, 2012).

Alp(2013)에서 신용등급을 보유한 미국 기업의 총부채비율의 평균은 35.7%이고 비유동부채 비율은 31%이다. 즉, 유동부채 비율은 4.7%에 불과하다. 그러나 신용등급을 보유한 한국 기업의 비유동부채 비율은 17.7%이고, 유동부채 비율은 34.5%로 한국 기업의 경우 총부채 중에서 유동부채의 비중이 매우 높은 편이다. 그러므로 부채갱신 위험이 높은 유동부채가 많을수록 채무상환에 대비할 수 있는 현금보유 비율이 신용등급에 중요한 변수로 작용할 수 있다. 이에 본 절에서는 부채갱신위험이 현금과 신용등급과의 관계에 미치는 영향을 분석하기 위해 부채갱신 위험의 대용변수로 유동부채를 사용한다. <표 13>은 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 유동부채의 중위수를 기준으로 구분하여 분석한 결과이다. 유동부채 비율은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 유동부채)/([eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 총자산)]으로 측정하였으며, 유동부채 비율의 중위수는 33.11%이고 평균은 34.54%로 평균 평균과 중위수의 간의 차이가 크지 않다.

분석 결과, 유동부채가 중위수보다 많은 기업의 경우 현금보유가 신용등급에 1% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 양(+)의 영향을 미친다는 [가설1]을 지지한다. 유동부채가 많은 기업의 현금보유가 1 표준편차 증가할 때, 신용등급은 0.74노치 상승한다. 유동부채가 중위수보다 작은 기업의 경우 5% 수준에서 유의한 양(+)의 계수를 가지며 신용등급은 0.24노치 상승한다. 유동부채가 많은 기업은 유동부채의 갱신위험에 노출되어 있으므로 현금보유가 신용등급에 중요한 영향을 미치게 된다. 이는 유동부채가 많은 기업의 경우 작은 기업에 비해 더 적정 현금 보유 수준이 높다는 것을 의미한다. 현금보유 비율의 제곱은 유동부채 비율이 높은 기업과 낮은 기업 모두에서 유의한 음(-)의 계수를 가진다. 이러한 결과는 기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 한계체감 한다는 [가설2]를 지지한다.

통제변수의 부호는 대체로 일치한다. 기업규모, 시장가/장부가 비율, 배당지급 더미, 유보이익률은 신용등급을 상승시키고 부채비율, 베타와 고유위험을 신용등급을 하락시킨다.

<표 13> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향

(유동부채가 많은 기업 대 적은 기업)

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 부채갱신 위험의 대용변수인 단기부채의 중위수를 기준으로 분석한다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 단기부채의 중위수는 33.11%이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, * 은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	유동부채가 많은 기업						유동부채가 적은 기업
			계수		z값		계수*표준편/ 평균 노치길이		계수		z값		계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	8.765	***	5.79		0.744		3.089	**	2.13		0.238
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	-	-26.662	***	-3.59				-13.527	*	-1.91
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.001		0.43		0.024		0.002		1.32		0.066
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	0.569		1.35		0.068		0.608	**	2.65		0.152
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-2.290	***	-6.96		-0.361		-2.490	***	-8.25		-0.452
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.712	***	25.71		1.708		0.891	***	29.96		1.987
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.282	***	-3.32		-0.176		-0.717	***	-7.85		-0.384
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-8.762	***	-5.86		-0.301		-5.476	***	-3.14		-0.153
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.718	***	8.85		0.516		0.344	***	6.22		0.309
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.847	***	11.80		0.675		0.892	***	9.49		0.467
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	2.356	***	11.15		0.671		2.294	***	11.59		0.713
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.332		1.53		0.073		0.285		1.33		0.056
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.512	***	2.85		0.167		0.452	**	2.31		0.129
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	4.074		2.65		0.129		7.901	***	5.45		0.247
산업더미					포함						포함
연도더미					포함						포함
관측수			1,505						1,505
LR-[eqn: chi ^{2}]			1,917.61			***			2,236.62			***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2535						0.3043

6.2. 현금대체 자산

현금보유가 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하여 신용등급을 상승시킨다면 기업이 현금을 대체하는 자산을 보유할 경우 현금보유의 한계가치는 하락하게 될 것이다. D’Mello, Krishnaswami, and Larkin(2008)은 순운전자본은 현금과 대체관계가 있으므로 순운전자본이 많은 기업은 현금보유를 줄이게 된다고 하였다. 즉, 순운전자본이 현금의 대체재라면 순운전자본 비율이 낮은 기업의 현금이 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 순운전자본 비율이 높은 기업에서 보다 클 것이다.

<표 14>는 순운전자본의 중위수를 기준으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 순운전자본 비율은 [([eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 유동자산 - [eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 유동부채)/([eqn: i]기업의 [eqn: t]-1년 총자산)]으로 측정하였으며, 순운전자본 비율의 중위수는 3.49%이고, 평균은 3.79%이다. 분석 결과, 순운전자본이 중위수보다 낮은 기업의 현금보유는 신용등급을 1% 수준에서 유의하게 증가시킨다. 순운전자본 비율이 중위수보다 낮은 기업의 순운전자본 비율이 1 표준편차 증가할 때 신용등급은 0.57노치 증가한다. 현금보유 비율의 제곱은 1% 수준에서 유의한 음(-)의 계수를 갖는다. 즉, 순운전자본 비율이 낮은 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키며 그 한계가치는 체감적으로 증가한다. 반면, 순운전자본이 중위수보다 높은 기업의 현금보유는 신용등급에 미치는 영향이 없다. 이는 현금을 대체할 수 있는 자산을 많이 보유한 기업의 현금보유는 신용등급에 영향이 없다는 것을 의미한다. 따라서 대체자산을 보유할 경우 현금의 한계가치가 감소한다는 것으로 해석할 수 있다. 순운전자본 비율이 높은 기업의 이자보상 배수는 5% 수준에서 신용등급을 상승시키고, 순운전자본 비율이 낮은 기업의 경우에는 유의하지 않다. 순운전자본 비율이 낮은 기업의 자본적 지출 비율은 신용등급을 1% 수준에서 유의하게 상승시키지만, 순운전자본 비율이 높은 기업의 경우 유의하지 않다. 다른 통제변수의 부호는 예상과 일치한다.

<표 14> 현금보유가 신용등급에 미치는 영향

(순운전자본이 적은 기업 대 많은 기업)

기업의 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 현금대체자산의 대용변수인 순운전자본 비율의 중위수를 기준으로 분석한다. 종속변수는 1에서 15까지 숫자를 부여한 회사채 신용등급이고, 설명변수는 현금보유 비율이다. 운전자본 비율의 중위수는 3.49%이다. 통제변수는 이자보상배수, 영업이익률, 부채비율, 기업규모, 베타, 고유위험, 배당지급 더미, 시장가/장부가 비율, 유보이익률, 자본적 지출 비율, 유형자산 비율, 연구개발투자 비율이며 산업더미와 연도더미를 포함한다. ***, **, * 은 각각 1%, 5%, 10% 수준(양쪽)에서 유의함을 의미한다.
변수명	계수	예상 부호	순운전자본이 적은 기업							순운전자본이 많은 기업
			계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이		계수		z값			계수*표준편차/ 평균 노치길이
[eqn: CASH _{i,t-1}]	[eqn: beta _{1}]	+	9.31	***	5.26			0.546		1.377		0.96			0.073
[eqn: CASH _{i,t-1} ^{2}]	[eqn: beta _{2}]	-	-38.83	***	-3.71					-0.867		-0.13
[eqn: ICover _{i,t-1}]	[eqn: beta _{3}]	+	0.00		1.56			0.076		0.005	***	2.84			0.065
[eqn: OMargin _{i,t-1}]	[eqn: beta _{4}]	+	1.07	***	4.14			0.285		-0.030		-0.07			-0.007
[eqn: DEBT _{i,t-1}]	[eqn: beta _{5}]	-	-1.27	***	-4.27			-0.230		-2.169	***	-6.96			-0.354
[eqn: lnSIZE _{i,t-1}]	[eqn: beta _{6}]	+	0.71	***	25.99			1.639		0.943	***	29.52			1.961
[eqn: B E TA ` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{7}]	-	-0.58	***	-6.61			-0.346		-0.463	***	-5.30			-0.250
[eqn: IRisk _{i,t-1}]	[eqn: beta _{8}]	-	-6.02	***	-3.91			-0.198		-7.672	***	-4.59			-0.228
[eqn: MTB _{i,t-1}]	[eqn: beta _{9}]	+	0.52	***	8.08			0.396		0.428	***	6.64			0.290
[eqn: Dd _{i,t-1}]	[eqn: beta _{10}]	+	0.76	***	9.86			0.565		1.047	***	12.55			0.703
[eqn: RE` _{i,t-1}]	[eqn: beta _{11}]	+	2.89	***	13.73			0.913		2.279	***	11.64			0.648
[eqn: CA`PEX _{i,t-1}]	[eqn: beta _{12}]	+	0.62	***	3.36			0.156		-0.037		-0.14			-0.008
[eqn: TANG _{i,t-1}]	[eqn: beta _{13}]	+	0.57	***	3.29			0.188		1.243	***	5.58			0.371
[eqn: RND _{i,t-1}]	[eqn: beta _{14}]	+	8.06	***	4.55			0.214		6.002	***	4.52			0.143
산업더미					포함							포함
연도더미					포함							포함
관측수			1,505							1,505
LR-[eqn: chi ^{2}]			2,127.54			***				2,407.23			***
Pseudo [eqn: R ^{2}]			0.2754							0.3162

제 5 절 결 론

본 장은 2000년부터 2016년까지 한국거래소의 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 순위 프로빗 모형을 이용하여 분석하였다. 신용등급 결정 모형은 Blume et al.(1999)과 Alp(2013)의 모형을 사용하였다.

분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 현금보유는 신용등급을 상승시킨다. 이는 현금보유가 예상치 못한 충격으로부터 기업을 보호하는데 중요한 역할을 하여 신용등급을 상승시킬 것이라는 선행연구의 일반적인 기대와 일치한다(Alp, 2013).

둘째, 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향은 한계체감 한다. 즉, 현금보유는 신용등급을 상승시키지만 그 상승폭은 현금보유 비율이 커짐에 따라 감소한다. 이는 기업이 보유하는 현금은 한계효용과 한계비용에 따른 최적 수준이 존재하며(Opler et al., 1999; Ferreira and Vilela; 2004), 이러한 사실이 신용등급 평가에도 적용된다는 것을 의미한다.

셋째, 투자등급 기업의 현금보유는 신용등급을 상승시키지만 투기등급 기업의 경우는 그렇지 않다. 신용위험이 낮은 투자등급 기업의 현금보유는 기업을 수익성 충격으로부터 보호하여 채무불이행 가능성을 낮춘다. 그러나 신용위험이 높은 투기등급의 현금보유는 채무상환을 위해서만 유지되는 것이 아닐 수 있으므로 신용등급에 영향이 없다(한국기업평가, 2012). Alp(2013)에서 투기등급 기업의 현금보유가 신용등급에 음(-)의 영향을 미친 것과는 달리, 한국 기업의 경우 현금보유의 증가가 신용등급의 상승폭을 감소시킬 수는 있지만 신용등급을 하락시킨다는 증거는 발견되지 않았다.

넷째, 현금보유는 재벌과 비재벌 기업의 신용등급을 상승시킨다. 특히, 재벌 기업의 경우 중위수보다 낮은 현금보유가, 비재벌 기업의 경우 중위수보다 높은 현금보유가 신용등급을 증가시킨다는 것은 매우 흥미로운 발견이다. 이는 재벌과 비재벌 기업의 신용등급을 상승시키는 최적 현금보유 수준이 다르며, 내부자본 시장의 이용가능성이라는 터널링 효과가 신용등급 평가에도 영향을 미친다는 것을 의미한다.

다섯째, 금융위기 전과 후의 현금보유는 모두 신용등급을 증가시켰으며 상승폭은 금융위기 후가 더 크다. 이는 금융위기로 인한 시장의 유동성 부족이 채무불이행 위험의 증가로 이어지면서 유동성이 가장 높은 자산인 현금보유가 신용평가에 중요한 요인이 되었음을 의미한다.

여섯째, 부채갱신 위험이 높은 기업의 현금보유는 부채갱신 위험이 낮은 기업의 현금보유보다 신용등급에 미치는 영향이 더 크다. 유의한 양(+)의 계수를 가진다. 즉, 부채갱신 위험이 높은 경우 현금을 보유함으로써 채무불이행 가능성을 낮추므로 신용등급을 상승시킨다.

일곱째, 현금대체 자산을 적게 보유한 기업의 현금보유는 1% 수준에서 신용등급을 상승시키고, 현금대체 자산을 많이 보유한 기업의 현금보유는 신용등급에 영향이 없었다. 현금대체 자산을 적게 보유한 기업의 경우 현금보유를 통해 채무불이행 위험을 감소시키지만, 현금대체 자산을 많이 보유한 경우 현금을 보유하지 않더라도 현금대체 자산을 통해 채무불이행 위험을 감소시킬 수 있기 때문이다. 대체자산을 보유할 경우 현금의 한계가치가 감소한다는 것을 의미한다.

본 논문에서는 어떤 하위표본에서도 현금보유가 신용등급을 하락시킨다는 증거는 발견되지 않았다. 본 논문은 현금보유가 신용등급에 미치는 영향을 분석하고 현금보유가 신용등급에 미치는 양(+)의 영향이 한계체감 한다는 것을 처음으로 발견하였다는데 의의가 있다. 본 논문은 기업의 경영자가 신용등급을 상승 또는 유지하기 위해서 기업 특성에 따라 현금을 어느 수준으로 보유하는 것이 적정한가에 대한 시사점을 제공한다.

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<부표 1> 신용등급과 정의

아래의 등급 중 AA부터 B까지는 해당 등급 내에서의 상대적 위치에 따라 + 또는 – 부호를 부여할 수 있다.(한국기업평가, 2012)
등급 기호		부여 숫자	표본수	등급의 정의
등급	노치
AAA	AAA	15	58	원리금 지급확실성이 최고 수준임
	AA+	14	119	원리금 지급확실성이 매우 높지만, AAA 등급에 비해 다소 낮은 요소가 있음
AA	AA	13	188
	AA-	12	286
	A+	11	296	원리금 지급확실성이 높지만, 장래의 환경변화에 따라 다소 영향을 받을 가능성이 있음.
A	A	10	315
	A-	9	356
	BBB+	8	277	원리금 지급확실성이 있지만 장래의 환경변화에 따라 저하될 가능성이 내포되어 있음
BBB	BBB	7	142
	BBB-	6	422
	BB+	5	136	원리금 지급능력에 당면 문제는 없으나, 장래의 안정성 면에서는 투기적인 요소가 내포되어 있음
BB	BB	4	136
	BB-	3	99
	B+		40	원리금 지급능력이 부족하여 투기적임
B	B	2	36
	B-		24
CCC	CCC		51	원리금의 채무불이행이 발생할 위험요소가 내포되어 있음
CC	CC	1	14	원리금의 채무불이행이 발생할 가능성이 높음
C	C		15	원리금의 채무불이행이 발생할 가능성이 지극히 높음
D	D	제외	15	현재 채무불이행 상태에 있음

The Effects of Cash Holdings on Credit ratings

Jung, Se Jin

First Author, Graduate Student, School of Business Administration, Kyungpook National University, mule53@knu.ac.kr

Kim, Seokchin

Corresponding Author, Professor, School of Business Administration, Kyungpook National University, sckim@knu.ac.kr

(Abstract)

This pater empirically examines the effects of cash holdings on credit ratings for firms listed on the Korea Exchange (KRX) from 2000 to 2016 using an ordered probit model. The credit rating model is based on Alp (2013). We use 3,010 firm-year excluding financial and utility firms.  Credit ratings data was obtained from Korea Investment Service, Korea Asset Pricing, Nice Investors Service.

Cash holdings decrease the default risk but reduce profitability. This paper analyzes in detail how cash holdings affect their credit ratings. The empirical results are as follows. First, cash holdings raise credit ratings. Cash holdings play a major role in buffering firms from profitability shocks that may negatively affect debt payment (Alp, 2013). It reduces default risk and then raises the credit rating. Second, the positive effect of cash holdings on credit ratings increases at a decreasing rate as cash holdings increase. This implies that the cash holdings held by firms may have an optimal level based on marginal benefits and marginal costs (Ferreira and Vilela; 2004). Third, cash holdings raise credit ratings for investment grades but not for speculative grades. Cash holdings of firms with low credit risk reduce the likelihood of default by protecting the company against profitability shocks that could negatively impact debt repayment, but because cash held by high credit risk firms may not be used to pay off debts, the rating is not affected. Fourth, cash holdings increase the credit ratings of both Chaebol and non-Chaebol firms. Especially, in case of Chaebol firms, cash holdings lower than median lead to higher credit ratings. In case of non-Chaebol firms, cash holdings greater than median lead to higher credit ratings. This implies that there is a kind of tunneling effect in case of chaebol firms. Fifth, the positive effects of cash holdings are greater after the financial crisis. This result suggests that the importance of cash holdings has been highlighted because of the lack of liquidity resulting from the financial crisis.

The results of this paper provide managers and policy makers with following implications. Considering the characteristics of their firms,  managers may increase the credit ratings by holding the optimal cash and thus reducing the default risk.