투자자저변확대와 정보생산

(The effect of Investor Base Expansion on the Production of Information)

문은형

(전남대)

Abstract

Merton(1987)은 모든 투자자들이 해당 주식에 대해 인지하고, 미래 전망에 대해 동일한 평가를 한다고 가정한다. 명제에 의하면, 신규투자자의 시장 참여는 위험분담(risk sharing)을 높이므로 수익률 변동성(return volatility)은 감소되어야 한다. 그러나 많은 연구들을 살펴보면, 신규투자자의 시장 참여는 위험분담기능을 높이지만 오히려 수익률 변동성을 증가시킨다. 이는 투자자저변확대가 단순히 위험분담을 높이는 것 이상의 의미를 지니고 있음을 제시한다.

수익률 변동성은 사적정보(private information)의 존재를 의미하고, 예측할 수 없는 기업특유의 수익률 변동(firm specific return variation)은 이러한 사적인 정보를 이용하여 거래하는 투자자가 주요원인이다.

본 연구에서는 1997년부터 2006년까지 유가증권시장에서 주식을 분할한 기업을 대상으로 하여 주식분할로 인해 투자자 저변이 확대되는지 살펴보고, 저변확대로 인한 신규투자자의 유입이 정보생산에 어떤 영향을 미치는지 자산의 정보구조에 대해 분석한다.

본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식분할로 인해 투자자 저변은 확대되고, 특히 소액․ 개인투자자의 수가 매우 크게 증가하고, 유동성 또한 증가되었다. 둘째, 주식분할 시 예측할 수 없는 기업 특유의 정보(firm specific information) 즉, 사적정보 양이 증가하므로 Firm specific return variance가 증가한다. 셋째, 정보수집의 효율적인 메커니즘을 가지고 있는 정보거래자의 투자참여가 정보를 가격에 반영시키므로 정보를 시장에 누설하게 되며, 정보비보유자는 가격에 반영된 정보를 보고 무임승차한다. 넷째, 개인투자자들은 유동성(noise)거래자이므로 유동성거래자의 증가는 정보거래자가 획득한 사적정보를 감춰지게 함으로서 정보는 더욱 가치있게 된다. 다섯째, 저변확대로 인해 신규투자자의 유입은 기존투자자의 정보수집유인을 감소시키는 부정적인 정보의 외부성(negative information externality)이 창출된다.

1. 서론

Merton의 투자자인식가설(Investor Recognition Hypothesis; 이하 IRH)에 의하면 주가는 투자자 저변의 크기에 좌우된다. 결국 저변을 확대시키는 기업의 이벤트가 이벤트 후 가격을 높인다는 것이다. 투자자 저변의 확대에 대한 연구들을 살펴보면, 거래소에 상장시킨 표본을 이용한 Kadlec and McConnell(1994)은 장외시장에서 NYSE로 상장하는 이벤트가 불완전정보의 은닉비용(shadow cost)을 감소시키는 결과를 보여, 투자자 수의 증가가 결국 주가를 높이는 결과를 제시하였다. Foerster and Karolyi(1999)는 ADR을 이용하여 투자자저변확대가 공분산 위험을 줄이고 자본비용을 감소시키는 것을 보였으며, Amihud, Mendelson and Uno(1999)는 일본에서 최소거래단위(minium trading unit; 이하 MTU)로 감소하는 기업들을 조사한 결과 개인투자자의 수는 증가하였고 개인투자자 수와 공시일의 초과수익률이 양의 관계를 보여 IRH를 지지하는 결과를 제시하였다. 이들은 투자자 저변의 확대가 기대수익률을 감소시키고 주가를 높이는 Merton의 명제를 실증적으로 증명하였다.

Merton은 모든 투자자들이 해당 주식을 알고 미래 전망에 대해 동일한 평가를 한다고 가정한다. 따라서 신규투자자의 시장 참여는 위험분담(risk sharing)을 향상시키고 그러므로 수익률 변동성(return volatility)은 감소된다. 그러나 일부 연구에서 Merton의 예측에 대한 이견이 제시되고 있다. ADR상장이나 주식분할과 같은 투자자 저변을 확대시키는 이벤트들은 오히려 수익 변동성을 증가시킨다.(Jayaraman, Shastri and Tandon(1993), Domowitz, Glen and Madhavan(1998), Ohlson and Penman(1985), Lamoureux and Poon(1987), Sheikh(1989), Koski(1998)) 이들의 연구결과는 저변확대가 단순한 위험분담을 향상시키는 것 이상의 의미를 지닌다는 점을 제시한다. 따라서 본 연구는 자산의 정보구조에 대한 논의의 필요성을 제안한다.

Ito, Lyons and Melvin(1998)은 정보의 변화로 인해 거래자 수의 증가가 return variance의 원인임을 제시하며, 공적정보(public information)가 return variance를 높이는 것이 아니라 사적정보(private information)의 변화가 return variance를 증가시킨다는 사실을 발견했다. Hau(1998)에 의하면, 시장에 신규거래자들의 참여는 위험분담에 대한 positive externality를 유발하는 반면에 내생적인 noise를 추가함으로서 기존투자자들의 추론능력에 negative externality를 일으킨다. 따라서 noise거래자의 시장 참여가 수익률 변동성을 높이며, 외생적인 법적 제약만이 거래자들의 시장 참여를 감소시키고 그 결과 변동성 또한 줄여준다고 주장하였다. Verrecchia(1982)는 경쟁시장에서 정보획득에 대한 이론적인 모델을 구축하였다. 그의 논지에 의하면, 투자자들이 정보를 획득하는 방법은 다양하며, 그 방법은 비용을 들여 조사를 통해 정보를 수집하거나 가격을 보고 부분적으로 누설된 정보를 얻는 것이다. 결국 더 많은 정보가 가격을 통해 드러날 때 externality가 나타나며,  noise거래자가 줄어든다면 가격의 정보성 수준은 향상된다. Peress(2004)는 얼마나 많은 정보를 수집했는가를 정보의 질로 정의하고, 정보의 질은 소유구조에 따라 좌우된다고 주장하였다. 따라서 투자자 저변확대로 인한 신규투자자 유입이 기존투자자의 정보의 질을 감소시키는 negative externality를 창출한다.

본 연구는 국내에서 빈번하게 행해지는 주식분할을 매개로 한국기업이 주식을 분할하는  본연의 의도대로 투자자 저변을 확대시키고 유동성을 개선하는지, 어떤 투자자들이 유동성 증가에 기여하는지 살펴본다. 이 후 투자자 저변 확대가 Firm specific return variance에 미치는 영향을 조사하고 정보보유자와 정보비보유자의 정보수집과 그들의 활동이 정보를 가격에 impound시키는 지 그리고 저변확대로 인해 기존투자자들의 정보수집유인이 감소되는 negative information externality가 유발되는지를 분석해보고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다.

2장에서 주식분할 및 정보구조를 연구한 문헌을 간단하게 소개한다. 3장에서 주식을 분할한 기업과 통제기업을 비교하여 투자자수 증가와 유동성변화를, 4장에서는 주식분할기업만을 대상으로 투자자 저변이 확대되었는지 살펴본다. 5장에서는 저변확대가 Firm specific return variance에 미치는 영향과 Firm specific information에 대한 의미를 분석한다. 6장에서는 정보보유자와 비보유자로 구분되는 이질적인 투자자들의 참여정도가 어떤 정보를 가격에 반영시키는지, 정보비보유자는 어떠한 경로로 정보를 획득하는지 살펴본다. 7장에서는 투자자 저변 확대가 정보수집비용과 유인에 어떤 영향을 미치는 지 검증한다. 사용한 자료와 표본에 대한 설명과 가설 및 예측논지 그리고 이를 검증하기위한 방법론은 각 장에서 설명한다. 마지막으로 8장에서 결과의 요약과 한계로 결론을 맺는다.

2. 주식분할에 대한 논의 및 선행연구

주식분할은 기업의 현금흐름에 직접적인 영향을 미치지 않는, 회계 상으로 어떠한 자본이득이 일어나지 않는 이벤트임에도 불구하고, 주식분할을 행한 기업의 장․단기 가치, 거래활동 그리고 위험 변화 등과 같은 주가행태에 많은 논의가 진행되고 있다. 국내에서는 대부분의 연구들이 주식분할 공시나 주식분할 이후 초과수익 발생에만 초점을 두어왔다. 한국시장에서는 주식분할 후 유의적인 초과수익이 발생하고 있음을 발견하였으나 그 원인은 다양한 관점으로 해석되었다.

주식분할에 대한 다른 관점으로 접근한 연구를 살펴보면, 김선호, 홍정훈(2005)은 1997년 10월부터 2003년 5월까지 한국의 증권거래소에 상장한 기업 중 주식분할을 공시한 기업표본을 분석한 결과 주식분할이 실시된 이후 주식의 유동성이 크게 증가하였으며 개인투자자의 소유지분율은 증가하고 기관투자자의 소유지분율은 감소하는 것을 보였다. 주식분할에 대한 미시구조적인 방식으로 접근한 김병모, 김준석(2007)은 2000년 1월부터 2005년 10월까지 유가증권상장기업 중 주식을 분할한 기업표본과 이에 대응되는 통제기업표본을 이용하여 분석하였다. 이들은 개인투자자가 시장에 참여하는 원인이 주식분할로 인해 낮아진 주식가격 때문이며, 결국 투자자 저변의 확대가 거래비용을 감소시키고 이로써 거래가 활성화된다고 해석하였다.

2.1 주식분할의 목적

1997년부터 2006년까지 분할결의공시보고서에서 밝힌 우리나라 기업이 주식을 분할하는 목적은 주식거래활성화를 위한 유동성 확보가 94%이며 재무구조개선 및 배당가능성에 대한 증대 또는 주식가치유지 및 원활한 시가발행 유상증자를 위해서가 3%, 법원의 정리계획변경계획안 인가결정에 따른 조치가 2% 그리고 자사주 매입으로 인한 거래주식 수 감소와 기업구조조정 및 경영효율화와 같은 기타 목적이 1%이다.

기업이 주식을 분할하는 주된 목적은 위의 모든 사항을 포괄한다. 즉, 기업이 경영효율성을 추구하고 구조조정을 원활하게 하기 위해서는 유통시장에서 활발하게 매매가 되어야 하기 때문에 유통주식물량을 늘리는 것뿐만 아니라 분할 전 주가에 대한 부담을 줄여 특히, 소액투자자들이 더 쉽게 주식을 매입할 수 있게 한다. 이로 인해 주가가 적정가격을 형성할 수 있고 거래가 활성화되어 해당기업은 주식의 적정가격을 유지하는 상태에서 유상증자를 통한 자금조달을 할 수 있기 때문이다.

2.2 소유구조와 관련된 주식분할 연구

주식분할이 투자자수를 증가시킨다는 선행연구들은 다양한 시각으로 검증되었다. Baker(1956)는 1951년부터 1953년까지 주식분할비율이 2배 이상인 NYSE의 90개 기업을 대상으로 분석한 결과 평균 주주의 수가 통제기업이 6% 감소한데 비해 주식분할 기업은 30% 증가했음을 보였다. Lamoureux and Poon(1987)은 분할비율 1.5배 이상인 41개 기업을 분석한 결과 평균 주주의 수가 통제기업이 2% 감소한데 비해 주식분할 기업은 35% 증가했음을 보여, 분할 후 평균거래규모는 감소하고 거래빈도는 증가함을 발견하였다. 저자들은 tax option 때문으로 판단하고 tax option hypothesis에 따라 주식분할은 개인투자자의 수를 증가시키지만 기관투자자의 수와 주식보유비율을 감소시킴을 보이면서 기관투자자에서 개인투자자로 고객이전효과(clientele shift effect)의 결과로 해석했다. Mukherji, kim and Walker(1997)는 주식분할은 개인투자자와 기관투자자 수 모두 증가시키지만 기관투자자에 의해 보유주식비율에는 영향을 미치지 않는다. 또한 개인과 기관투자자 수는 주식분할비율과 양의 관계를 보이며, 공시일 전후 비정상 수익률은 총투자자수 변화와 양의 관계임을 보였다. 반면, Maloney and Mulherin(1992)은 주주의 수의 증가가 기관투자자의 소유구조를 감소시키는 것만을 의미하지 않는다고 주장하였다. 1985년부터 1989년 주식분할을 한 NASDAQ 384개 기업을 대상으로 분석한 결과 총투자자의 중앙값은 18.8% 증가하였고 기관투자자의 수도 58.3% 증가하였으며, 기관이 보유한 주식비율도 29.2% 증가한 결과를 제시하였다. 그러나 이들은 분할기업과 통제기업을 비교하지 않고 일반적인 정황만을 반영했기 때문에 순수한 주식분할의 증거로서 해석될 수 없는 한계가 있다.

2.2.1 적정범위가설과 관련된 주식분할 연구

경영자들이 주식분할을 실시하는 주요동기 중 하나는 적정가격을 유지하기 위해서이다.  Baker and Gallagher(1980)는 경영자는 투자자금의 제약이 있는 투자자들에게 최소거래단위(round lots)로 주가를 낮추어 소액투자자들의 거래를 용이하게 함으로서 결국 주주의 수를 증가시키며 Lakonishok and Lev(1987)는 경영자가 기업의 과다한 이익으로 인해 비정상적으로 상승한 주가를 정상적인 수준으로 조절하기 위해서 주식분할을 실시한다고 주장하였다. 이러한 적정가격범위가설은 주식분할 후 개인투자자의 수의 증가를 예측하고 반면에 기관투자자는 상대적으로 낮게 책정된 주가에 비해 높은 거래비용이 요구되기 때문에 기관투자자의 수와 기관투자자에 의해 보유되는 주식의 비율이 감소될 것임을 제시한다.

Lakonishok and Lev는 경영자가 주식을 분할하여 투자자 저변을 확대시키는 주요 동기 중 하나로 적대적 인수위협을 줄이기 위해서임을 주장하였다

Brennan and Copeland(1988)는 주가와 거래비용이 역의 관계임을 제시하였다.

2.2.2 신호가설과 관련된 주식분할 연구

미래 전망에 대한 우호적인 정보를 가지고 있는 경영자들은 good news의 신호로서 주식분할을 실시한다. Brennan and Copeland(1988)는 주식분할 후 발행주식 수 증가는 경영자가 우호적인 사적 정보를 시장에 전달하는 신호이며 Brennan and Hughes(1991)는 낮은 주가가 브로커기업의 수입을 증가시키므로 브로커기업의 애널리스트들의 분석대상에 낮은 주가를 가진 기업들을 포함하도록 권고한다고 주장하였다. 이들은 연구는 분할 후 정보비대칭 감소에 대한 강력한 증거를 내포하고 있다. 이러한 신호가설은 모든 투자자들에게 우호적인 신호가 완전히 누설되면, 주식분할 후 모든 투자자수가 증가할 것임을 제시한다.

Brennan and Hughes는 IRH의 맥락에서 투자자들은 그들의 브로커기업의 애널리스트가 연구한 보고서를 통해 공시된 주식을 보유한다고 가정한다. 브로커는 낮은 가격의 주식에 대해 많은 수입을 벌기 때문에 주식을 분할한 기업에 대해 더 많은 연구를 한다는 것이다.

2.3 noise와 정보구조에 대한 연구

Ito, Lyons and Melvin(1998)은 1994년 도쿄 외환시장이 점심시간 90분 동안에 거래를 제한하는 룰을 폐지하자 lunch-return variance가 2배로 증가함을 보였다. 저자들은 이를 사적인 정보의 변화에서 기인한 것으로 해석했다. Stein(1987)은 신규 투자자들이 부정확한 정보를 가지고 있다면 선물시장에 noise를 야기할 수 있으며, Hau(1998)는 외환시장에서 거래자의 수의 증가가 가격괴리(mispricing)현상을 조장한다고 주장하였다. Hau에 의하면, 시장에 거래자의 참여는 외생적으로 공급된 위험을 흡수하는 시장기능을 촉구하고, 동시에 noise를 추가하며 그러므로 내생적으로 거래위험을 증가시킨다. 따라서 noise는 기존투자자의 추론능력에 대해 negative externality 영향을 미친다. 결국 거래 참가자와 변동성이 양의 관계임을 발견하고 negative information externality가 위험분담의 효익을 지배하는 결론을 제시했으며, Stein도 투자자의 참여로 인해 negative information externality가 발생한다고 보았다. 결론적으로 신규거래자의 개입은 시장에 noise를 추가한다. 따라서 저변확대는 단순하게 위험분담으로 인해 위험을 감소시키는 것이 아니라 오히려 총위험을 더 크게 증가시킴을 의미한다.

Holmstrom and Titole(1993)은 유동성 거래가 기업의 변동성을 증가시키므로 유동성 거래가 증가하면 더 많은 정보 수집이 요구된다고 주장하였고, Brennan and Hughes(1991)는 주가는 정보를 반영하므로 가격을 보고 투자자 저변의 크기가 결정된다고 제시하였다.

가격은 부분적으로 그리고 비용이 없이 모든 거래자들에게 정보를 알려준다.   Verrecchia(1982)는 경쟁시장에서 거래자들은 비용을 들여 개별적인 조사를 하거나 가격을 통해서 정보를 획득한다. 얼마나 많은 정보가 가격에 반영되는지는 거래자들의 정보획득 노력에 달려있다. Press(2004)는 ADR을 이용하여 투자자 저변의 확대가 기존투자자의 정보획득의 유인을 감소시킴을 이론과 실증분석을 통해 제시하였다. 그는 적극적 투자자(active investor)는 정보비용을 들여 정보를 수집하지만 소극적 투자자(passive investor)는 가격을 보고 부분적으로 정보를 수집한다. 추가적인 주식발행이 없는 한 소유구조 변화는 결국 소유재분배를 의미하고 기존투자자의 정보수집유인은 감소할 수밖에 없어 negative information externality 발생을 증명하였다.

3. 투자자 저변확대에 대한 분석

이 장에서는 1997년부터 2006년에 걸쳐 주식을 분할한 210개 증권거래소 상장기업을 대상으로 주식을 분할함으로서 해당기업의 투자자 저변이 확대되었는지를 살펴보고자 한다. 기업의 주식분할에 대한 변경상장일 회계연도(t=0;“after”)와 그 직․전기 회계연도(t=-1;“before”)의 투자자별 수와 평균보유주식 수를 비교한다. 자료는 상장사협의회Database, Kis-Value, DART(금감원 전자공시), KIND(유가증권시장 전자공시)로부터 입수하였다.

본 연구에서는 주식분할이 투자자저변을 확대하고 유동성을 개선시키는 효과를 보기위해 통제기업을 설정하였다. 통제기업은 변경상장일 직․전기 회계연도를 기준으로 시가총액과 거래량이 가장 유사한 기업으로 선정하였다. 김병모, 김준석(2007)의 연구에서 통제표본을 설정하기 위해 사용한 유사성지수를 참고하였으며, 시가총액과 거래량의 유사성은 다음과 같은 유사성지수(Matching score)를 활용하였다.

[eqn: matchingscore _{ij} = LEFT ( {2(MV _{i} -MV _{j} )} over {(MV _{i} +MV _{j} )} RIGHT ) + LEFT ( {2(TV _{i} -TV _{j} )} over {(TV _{i} +TV _{j} )} RIGHT )]

where, [eqn: MV _{ i}]와 [eqn: TV _{ i}]는 주식분할 이전 회계연도의 기말 시가총액과 기말 평균 거래량

matched firm으로 주식분할기업 i와 가장 matching score가 낮은 기업 j를 선정.

주식분할 기업 210개 표본 중 두 번 이상 주식 분할한 기업은 각각 다른 기업으로 간주하였다. 따라서 총 230개 표본 중 시가총액과 거래량에 대해 유사성지수가 가장 낮은 기업을 통제표본으로 선정하였으며, 유사성 지수가 0.5이상을 넘어 유사성이 부족하다고 판단되는 그룹은 표본에서 제외하였다. 최종 주식분할 표본은 194개이며 각 표본에 대하여 하나의 통제표본이 된다.

[표1] 주식분할표본과 통제표본의 기술통계량

	SPLIT FIRMS		MATCHED FIRMS		MATCHING SCORE
	MARKET VALUE	TRADE VOLUME	MARKET VALUE	TRADE VOLUME
Mean	85,795,482	4,612,721	84,257,131	4,356,896	0.086798
Median	36,210,028	1,420,429	33,876,758	1,418,445	0.039221
Maximum	1,720,000,000	114,000,000	1,500,000,000	113,000,000	0.497569
Minimum	2,313,722	3,396	1,758,913	2,631	0.000279
Std. Dev.	197,000,000	11,585,589	178,000,000	10,338,675	0.118527
Observations	194	194	194	194	194

[표1]을 보면, 주식분할표본과 통제표본의 시가총액과 거래량의 분포가 매우 유사하다. 이들 표본의 유사성지수의 평균은 0.086798이며 이는 주식분할표본과 통제표본의 시가총액과 거래량의 차이가 10% 이내임을 나타내고 있다.

3.1 split firms vs matched firms 비교

신호가설에 의하면, 유리한 사적정보를 가진 경영자는 주식분할을 매개로 기업의 긍정적인 신호를 전달하므로 신규투자자들의 관심을 불러일으킬 것이다. 이 신호에 모든 투자자들은 긍정적인 반응을 보일 것이므로 주식분할은 기관투자자, 개인투자자 등을 포함한 모든 투자자들의 수를 증가시킬 것이다.

적정가격범위가설에 따르면, 주식의 가격을 투자자들이 선호하는 수준으로 조정하기 위해 기업은 주식을 분할함으로서 주가를 적정거래범위 이내에 머물게 하여 주식의 대중성을 증대시킬 것이다. 결국 주식분할은 주가를 낮추고 발행주식의 수를 증대시키므로 보다 폭넓게 주식이 분포되며 시장성이 향상될 것이다. 따라서 주식분할은 주주에게 이익을 가져다 줄 것이므로 주식분할 후 투자자수는 증가할 것이며 특히, 주식거래가 용이한 개인투자자들의 수가 크게 증가할 것이다. 반면에 많은 양을 거래하는 주주들은 낮은 주가로 인해 상대적으로 높은 거래비용을 부담하여야 하기 때문에 주식분할 후 기관투자자수는 감소할 것이다.

이를 분석하기 위해 Amihud, Mendelson and Uno(1999)와 마찬가지로 각 표본별로 총투자자수와 평균보유주식수의 백분율(퍼센트,%) 변화를 이용하였다.

[표2] 주식분할기업과 통제기업의 소유구조 특성

where, Ntotal은 총투자자수이고 Nind는 개인투자자수이며 개인투자자는 소액개인과 기타개인의 합으로 정의한다.

[eqn: DELTA]Ntotal(%)은 총투자자수의 백분율변화

[eqn: DELTA]Nind(%)는 개인투자자수의 백분율변화

[eqn: DELTA]Htotal(%)은 총투자자가 보유한 주식수의 백분율변화

[eqn: DELTA]Hind(%)는 개인투자자가 보유한 주식수의 백분율변화

	[eqn: DELTA]Ntotal(%)	[eqn: DELTA]Nind(%)	[eqn: DELTA]Htotal(%)	[eqn: DELTA]Hind(%)
	SPLIT FIRMS
Mean	141.6699	151.0925	604.2962	654.5895
Median	46.9694	51.1272	360.7115	389.2581
Maximum	4936.766	5128.289	13760.67	9147.709
Minimum	-62.7834	-63.1259	-99.4641	-99.4746
Std. Dev.	4.001643	4.241336	1147.506	978.7949
	MATCHED FIRMS
Mean	7.412	7.5131	31.23531	24.56958
Median	-6.6836	-7.0591	13.07942	9.579452
Maximum	516.2426	520.7551	738.9999	1829.93
Minimum	-52.4584	-52.5722	-99.8585	-99.8506
Std. Dev.	0.592556	0.60075	98.11233	139.3932
Observations	194	194	194	194

평균과 중앙값을 살펴보면, 주식분할기업의 총투자자수와 개인투자자수가 통제기업에 비해 매우 크게 증가했음을 알 수 있다. 특히 주식분할기업의 경우 총투자자수 변화에 비해 개인투자자수의 변화가 매우 크다. 따라서 유추할 수 있는 점은 주식분할 이후 개인투자자에 비해 상대적으로 기관투자자나 대주주의 수가 증가했다고 볼 수 없다. 결국 주식분할은 투자자 저변을 확대시키고 특히 개인투자자수의 증가가 주요 요인이 된다. 이는 적정가격범위가설과 같은 일치하는 결과를 제시한다.

주식분할기업과 통제기업의 평균보유주식 수는 모두 증가하였으나 특히 상대적으로 주식분할기업의 보유주식수가 더 크게 증가한 이유는 분할 후 분할비율로 인한 주식 수가  증가했기 때문으로 판단된다.

3.1.1 소유구조변화

전장의 분석을 더 확장하여본다. 주식분할이 구체적으로 어떤 투자자의 수를 증가시키고 투자자별 평균보유주식 수를 변화시키는지 투자자별 시장 참여정도와 소유구조를 살펴본다.

분석을 위해 개별투자자수와 Amihud, Mendelson and Uno(1999)와 마찬가지로 각 표본별로 상대적 투자자수와 투자자별 평균보유주식수를 이용하였다.

[표3] 소유규모별  기간 1997~2006

규모별: small(소액주주) smallind(소액개인주주) ind(개인주주) large1,2,3,4(대주주1,2,3,4)

변수정의: 개별투자자수(각각의 투자자수에 1을 더하여 자연로그를 취한 값)

(예: ln(1+소액주주수))

상대적 투자자수(각각의 투자자수를 총 투자자수로 나눈 값)

(예: 소액주주수/총투자자수)

평균보유주식수(각각의 투자자가 보유한 주식수를 각각의 투자자수로 나눈 값)

(예: 소액주주가 보유한 주식수/소액주주수)

where, small(소액주주: 소액개인+소액법인), smallind(소액개인주주), ind(개인주주: 소액개인+기타개인), large1(대주주1: 총주주-소액주주), large2(대주주2: 총주주-소액개인), large3(대주주3: 총주주-소액주주-기타주주-증․예) large4(대주주4: 최대주주+주요주주)

N은 투자자수, H는 보유주식수를 나타냄.

	SPLITS FIRMS(n=194)				MATCHED FIRMS(n=194)
	before	after	t	P-value	before	after	t	P-value
panel A 개별투자자수
ln(small)	7.70197	8.25614	5.290	0.000	8.23053	8.22910	-0.012	0.990
ln(smallind)	7.67190	8.24186	5.378	0.000	8.21051	8.20859	-0.016	0.987
ln(ind)	7.67545	8.24377	5.374	0.000	8.21347	8.21112	-0.020	0.984
ln(large1)	2.54319	2.46982	-1.207	0.228	2.61547	2.63429	0.340	0.734
ln(large2)	4.08795	3.98746	-1.664	0.097	4.26267	4.26476	0.034	0.973
ln(large3)	1.46670	1.52930	0.728	0.467	1.66352	1.68589	0.240	0.810
ln(large4)	1.46670	1.52930	0.728	0.467	1.66352	1.68509	0.232	0.817
panel B 상대적 투자자수
small/Total	0.98949	0.99438	4.168	0.000	0.99247	0.99246	-0.005	0.996
smallind/Total	0.96073	0.98041	6.840	0.000	0.97317	0.97266	-0.170	0.865
ind/Total	0.96406	0.98227	6.780	0.000	0.97587	0.97504	-0.327	0.744
large_1/Total	0.01051	0.00562	-4.168	0.000	0.00753	0.00754	0.005	0.996
large_2/Total	0.03927	0.01959	-6.840	0.000	0.02683	0.02734	0.170	0.865
large_3/Total	0.00482	0.00249	-2.812	0.005	0.00321	0.00338	0.279	0.780
large_4/Total	0.00482	0.00249	-2.812	0.005	0.00321	0.00338	0.277	0.782
panel C 평균보유주식수
H_small/N_small	626.29	3116.16	13.128	0.000	787.36	861.38	1.237	0.217
H_smallind/N_smallind	545.43	2816.11	12.410	0.000	661.90	730.39	1.274	0.203
H_ind/N_ind	762.28	3870.90	11.648	0.000	908.72	977.90	0.581	0.562
H_large1/N_large1	488154.84	2150551.99	6.334	0.000	543771.43	669514.78	1.134	0.258
H_large2/N_large2	69863.46	383578.84	8.820	0.000	75556.27	95143.23	1.763	0.079
H_large3/N_large3	953614.51	4733077.06	5.446	0.000	1152517.63	1753585.07	1.450	0.148
H_large4/N_large4	953614.51	4733078.09	5.446	0.000	1152517.63	1754420.00	1.453	0.147
H_Total/N_Total	2157.92	8547.43	9.785	0.000	2089.29	2734.80	1.247	0.213

panel A에서는 각각의 투자자별로 수의 변화를 살펴보았다. 그 결과 주식을 분할한 기업의 소액․개인투자자의 수가 크게 증가한 반면 통제기업은 유의한 차이를 보이지 않고 있다. Panel B에서는 상대적 투자자수의 변화를 살펴본 결과 통제기업의 투자자들 수의 변화가 거의 없으나 주식분할기업은 소액투자자나 개인투자자의 수가 크게 증가하였고, 반면에 상대적으로 많은 양의 주식을 보유하고 있는 투자자들의 수는 감소했음을 알 수 있다. Panel C의 평균보유주식수를 살펴보면 모든 기업들이 수치적으로 볼 때 전반적으로 평균보유주식수가 증가하였지만 통제기업은 large2를 제외하고는 유의한 차이가 없는 반면, 주식분할 기업은 모든 투자자들의 평균보유주식수가 크게 증가했음을 알 수 있다. 이는 분할 후 분할비율로 인한 보유주식수의 증가가 원인인 것으로 판단된다. 소유규모별로 투자자들의 수와 보유주식수를 비교한 결과 소액투자자들 중 개인투자자수가 크게 증가하여 적정가격범위가설을 지지하는 결과를 보여준다.

[표4] 소유주체별 기간 1997~2003

주체별: inst(기관투자자), ind(개인투자자), fore(외국인투자자), NFF(Non free floating 투자자: 지분의 변동이 거의 없는 투자자; 이하 부동주주)

변수정의: 개별투자자수(각각의 투자자수에 1을 더하여 자연로그를 취한 값)

(예: ln(1+기관투자자수))

상대적 투자자수(각각의 투자자수를 총 투자자수로 나눈 값)

(예: 기관투자자수/총투자자수)

평균보유주식수(각각의 투자자가 보유한 주식수를 각각의 투자자수로 나눈 값)

(예: 기관투자자가 보유한 주식수/기관투자자수)

where, inst(기관투자자: 금융+은행+증권+보험), ind(개인투자자), fore(외국인투자자), NFF(Non free floating주주: 최대주주+정부+정부관리기관+우리사주조합)

N은 투자자수, H는 보유주식수를 나타냄.

	SPLITS FIRMS(n=138)				MATCHED FIRMS(n=138)
	before	after	t	p	before	after	t	p
panel A 개별투자자수
ln(inst)	3.35524	3.29982	-0.518	0.605	3.54964	3.69774	1.514	0.131
ln(ind)	7.82217	8.46222	4.990	0.000	8.43872	8.37005	-0.425	0.671
ln(fore)	1.69497	1.97103	1.855	0.065	1.85285	2.12366	1.678	0.094
ln(NFF)	1.72409	1.80814	0.898	0.370	1.94076	2.01372	0.672	0.502
panel B 상대적 투자자수
inst/Total	0.01963	0.00847	-6.062	0.000	0.01117	0.01397	1.476	0.141
ind/Total	0.96530	0.98413	6.684	0.000	0.97813	0.96373	-1.427	0.155
fore/Total	0.00457	0.00241	-2.175	0.031	0.00207	0.00984	1.084	0.280
NFF/Total	0.00527	0.00235	-2.741	0.007	0.00354	0.00397	0.478	0.633
panel c 평균보유주식수
H_inst/N_inst	15861.13	67874.69	3.289	0.001	26382.26	56276.82	1.150	0.251
H_ind/N_ind	857.11	4284.96	9.702	0.000	1024.12	1121.56	0.641	0.522
H_fore/N_fore	372.50	373.50	0.069	0.945	372.50	373.50	0.069	0.945
H_NFF/N_NFF	625777.02	2684934.81	4.852	0.000	0.00	0.00	0.478	0.633

Panel A에서 주식분할기업과 통제기업을 비교한 결과 주식분할기업에서만 개인투자자수가 유의한 증가를 보이고 있다. 그러나 두 기업표본 모두 외국인투자자의 수는 증가하였다. 주식분할이 저변을 확대에 미치는 영향을 구체적으로 고려해보기 위해 상대적 투자자수를 이용하여 분석한다. Panel B의 경우 통제기업은 모든 투자자들의 수의 유의한 차이가 거의 없는 반면, 주식분할기업에서 총 투자자 대비 기관투자자의 수와 부동주주의 수는 감소하였고, 개인투자자수는 증가하였다. 그러나 외국인투자자를 개별적으로 고려했을 경우와 달리 전체 투자자 대비 외국인투자자수는 감소하였다.

Panel C를 살펴보면, 전반적으로 모든 기업군의 평균보유주식수는 증가하였다. 그러나 주식분할기업은 유의한 차이를 보인 반면 통제기업은 변화의 차이가 거의 없다. 그러나 주식분할기업은 외국인투자자를 제외한 기관투자자와 개인투자자 그리고 부동 주주의 보유주식수가 매우 크게 증가하였다. 이는 주식분할로 인해 분할비율로 조정한 효과가 주식수가 증가의 주요요인으로 보인다.

소유주체별로 투자자수와 보유주식수를 비교한 결과 주식분할은 개인투자자수를 크게 증가시켜 적정가격범위가설을 지지하는 결과를 제시한다.

3.1.2 split firms vs matched firms robust analysis

유․무상증자 또는 감자 자사주매입, 전환권행사 등으로 인한 자본변동이 투자자수와 소유구조를 변화시킬 수 있을 것이다. 따라서 주식분할의 강건성을 확인하기 위해 자본금이 1%이상 변동한 경우 dummy를 부여하여 자본변동이 미치는 영향을 통제한다.

[표5]규모별 주식분할의 효과

규모별: small(소액주주) smallind(소액개인주주) ind(개인주주) large1,2,3,4(대주주1,2,3,4)

변수정의: 종속변수- 개별투자자수(각각의 투자자수에 1을 더하여 자연로그를 취한 값)의 변화

(예: [eqn: DELTA `ln(small)=ln(1+small) _{t} -ln(1+small) _{t-1}] )

상대적 투자자수(각각의 투자자수를 총 투자자수로 나눈 값)의 변화

(예: [eqn: DELTA small/Total=(small/Total) _{t} -(small/Total) _{t-1}])

설명변수-SPLITS_Dummy(주식분할더미: 해당기업이 주식분할을 한 경우 1, 아니면 0)

통제변수-CC_Dummy1%(자본변동더미: 해당기업이 1%이상 자본변동이 있으면 1, 아니면 0)

LNSIZE lag (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

ENGTH lag(이익증가율: (당기의 이익/전기의 이익)-1의 값)

MBV lag(시장가/장부가)

LEVERAGE lag(부채비율: 부채/자기자본)

where, small(소액주주: 소액개인+소액법인), smallind(소액개인주주), ind(개인주주: 소액개인+기타개인), large1(대주주1: 총주주-소액주주), large2(대주주2: 총주주-소액개인), large3(대주주3: 총주주-소액주주-기타주주-증․예) large4(대주주4: 최대주주+주요주주)

*, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

	[eqn: DELTA]ln(small)		[eqn: DELTA]ln(smallind)		[eqn: DELTA]ln(ind)		[eqn: DELTA]ln(large1)		[eqn: DELTA]ln(large2)		[eqn: DELTA]ln(large3)		[eqn: DELTA]ln(large4)
panel A 개별투자자수의 변화
intercept	-0.109**	-0.963**	-0.108**	-0.970**	-0.108**	-0.982**	0.017	0.051	-0.063*	-0.775**	-0.034	0.192	-0.034	0.178
	(-2.480)	(-2.285)	(-2.432)	(-2.260)	(-2.434)	(-2.293)	(0.389)	(0.126)	(-1.830)	(-2.282)	(-0.701)	(0.400)	(-0.710)	(0.372)
SPLITS_Dummy	0.515***	0.538***	0.531***	0.555***	0.530***	0.554***	-0.093*	-0.089	-0.127***	-0.134***	0.019	0.018	0.020	0.019
	(9.516)	(9.495)	(9.646)	(9.617)	(9.651)	(9.624)	(-1.763)	(-1.635)	(-2.990)	(-2.933)	(0.312)	(0.287)	(0.328)	(0.302)
CC_Dummy 1%	0.263***	0.264***	0.261***	0.263***	0.260***	0.261***	0.005	0.004	0.160***	0.139***	0.139**	0.120 *	0.138**	0.119*
	(4.857)	(4.729)	(4.741)	(4.620)	(4.727)	(4.603)	(0.104)	(0.080)	(3.753)	(3.078)	(2.304)	(1.891)	(2.289)	(1.873)
LNSIZE(-1)		0.049**		0.050**		0.050**		-0.001		0.041**		-0.012		-0.011
		(2.046)		(2.026)		(2.059)		(-0.061)		(2.107)		(-0.440)		(-0.413)
ENGTH(-1)		0.003*		0.004*		0.003*		0.001		-0.001		0.001		0.001
		(1.893)		(1.891)		(1.889)		(0.341)		(-0.449)		(0.249)		(0.246)
MBV(-1)		-0.008		-0.009		-0.009		-0.024		0.005		-0.016		-0.016
		(-0.427)		(-0.444)		(-0.444)		(-1.297)		(0.330)		(-0.716)		(-0.710)
LEVERAGE(-1)		-0.00002		-0.00002		-0.00002		0.00004		0.00000		-0.00001		-0.00001
		(-0.405)		(-0.403)		(-0.407)		(0.968)		(-0.012)		(-0.147)		(-0.153)
Adj R-squared	0.25	0.27	0.25	0.27	0.25	0.27	0.00	0.00	0.04	0.04	0.01	0.00	0.01	0.00
F-statistic	65.80	23.62	66.43	23.80	66.39	23.82	1.57	1.01	10.02	3.80	2.88	0.73	2.86	0.71
N	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366
	[eqn: DELTA]small/Total		[eqn: DELTA]smallind/Total		[eqn: DELTA]ind/Total		[eqn: DELTA]large1/Total		[eqn: DELTA]large2/Total		[eqn: DELTA]large3/Total		[eqn: DELTA]large4/Total
panel B 상대적투자자수의 변화
intercept	-0.0004	0.0045	-0.0003	-0.0034	-0.0001	-0.0131	0.0004	-0.0045	0.0003	0.0034	0.0001	0.0038	0.0001	0.0038
	(-0.492)	(0.492)	(-0.155)	(-0.185)	(-0.062)	(-0.776)	(0.492)	(-0.492)	(0.155)	(0.185)	(0.201)	(0.632)	(0.200)	(0.628)
SPLITS_Dummy	0.0047***	0.0049***	0.0203***	0.0211***	0.0193***	0.0201***	-0.0047***	-0.0049***	-0.0203***	-0.0211***	-0.0025***	-0.0026***	-0.0025***	-0.0026***
	(4.197)	(4.000)	(8.807)	(8.440)	(9.207)	(8.819)	(-4.197)	(-4.000)	(-8.807)	(-8.440)	(-3.438)	(-3.287)	(-3.436)	(-3.285)
CC_Dummy 1%	0.00108	0.00145	-0.00053	0.00020	-0.00177	-0.00118	-0.00108	-0.00145	0.00053	-0.00020	0.00015	0.00003	0.000144	0.00002
	(0.963)	(1.202)	(-0.232)	(0.081)	(-0.842)	(-0.528)	(-0.963)	(-1.202)	(0.232 )	(-0.081)	(0.198)	(0.032)	(0.196)	(0.030)
LNSIZE(-1)		-0.00028		0.00019		0.00076		0.00028		-0.00019		-0.00021		-0.00021
		(-0.548)		(0.177)		(0.783)		(0.548)		(-0.177)		(-0.619)		(-0.615)
ENGTH(-1)		0.000015		0.000071		0.000061		-0.000015		-0.000071		-0.000003		-0.000003
		(0.379)		(0.888)		(0.829)		(-0.379)		(-0.888)		(-0.115)		(-0.115)
MBV(-1)		0.00007		-0.00041		-0.00038		-0.00007		0.00041		0.00001		0.00001
		(0.154)		(-0.472)		(-0.489)		(-0.154)		(0.472)		(0.041)		(0.042)
LEVERAGE(-1)		-0.0000004		-0.0000006		-0.0000006		0.0000004		0.0000006		0.0000003		0.0000003
		(-0.443 )		(-0.347)		(-0.402)		(0.443)		(0.347)		(0.459)		(0.458)
adj R-squared	0.05	0.04	0.17	0.16	0.18	0.17	0.05	0.04	0.17	0.16	0.03	0.02	0.02	0.02
F-statistic	10.14	3.51	39.44	12.82	42.56	13.89	10.14	3.51	39.44	12.82	5.97	2.07	5.96	2.07
N	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366	388	366

1%이상 자본변동을 통제한 후에도 주식분할이 투자자들의 수의 변화에 미치는 영향이 매우 크다는 사실을 확인할 수 있다. Panel A에서는 주식분할로 인해 소액, 소액 개인 그리고  개인투자자가 매우 크게 증가한 반면, large1,2는 감소하였다. 단, 주식분할은 최대주주․주요주주수의 변화와 유의하지 않은 양의 관계를 제시하였다. Panel B의 상대적 투자자수의 변화를 살펴보면 주식분할로 인해 총 투자자 대비 소액․개인투자자수는 증가한 반면, 대량으로 주식을 보유하고 있는 투자자의 수는 모두 감소하였다. 자본변동을 통제한 후에도 주식분할은 소액․개인투자자수를 증가시켜 이전의 연구와 마찬가지로 적정가격범위가설을 지지하는 결과를 제시한다.

3.2 split firms vs. matched firms 유동성 비교

지금까지 분석은 적정가격범위가설에 따라 주식거래의 용이성이 시장에 더 많은 신규투자자들을 참여시킬 수 있고, 특히 한정된 자금으로 포트폴리오를 구성하기 원하는 개인투자자의 욕구를 만족시켜주는 것으로 설명할 수 있다. 따라서 주식시장에서는 적정가격거래범위가 존재하므로 주식분할을 통해 주가를 최적범위내로 조정하면 시장성이 향상되고 유동성이 개선된다.

주식분할에 대한 모든 기존가설들은 경계가 불분명하여 명확하게 구분하기에 애매한 경우가 많다. 몇몇 문헌에서는 이를 유동성가설로 일컬어지고 있다.

이 장에서는 주식분할의 직접적인 유동성효과를 검증한다. 주식분할 전․후의 유동성비교를 위해 Amihud(1999)의 유동성 측정방법을 이용한다. 주식분할표본은 [eqn: i]로 통제표본은 [eqn: {} _{}][eqn: xi (i)]로 정의하고 분할 전은 -21일부터 -240일 분할 후는 21일부터 240일까지 일별구간을 정하여 거래대금과 유동성비율과 같은 두 가지 유동성측정방법 사용하여 분석한다.

분석 표본을 살펴보면 주식분할 변경상장 전 최소 2일 최장 15일 정도 매매가 정지되어 거래가 없는 경우가 있으므로 ±21일로, 약 1년간의 거래를 살펴보기 위해 ±240일로 정하였다. 또한 순수한 유동성 효과를 보기위해 주식분할 후 분할비율로 인해 거래대금의 증가를 통제하고자 주식분할표본은 전 ․후 분할비율로 조정하여 거래대금을 산정하였다.

주식분할 전․후 상대적 거래대금의 변화([eqn: DELTA V])를 비교하기 위한 식은 다음과 같다.

[eqn: DELTA V _{i} =log(V _{i} /V _{xi (i)} ) _{AFTER} -log(V _{i} /V _{xi (i)} ) _{BEFORE}]

where, [eqn: V_i]는 주식분할표본의 거래대금

[eqn: V_ xi(i)]는 통제표본의 거래대금

before(-21, -240) after(21, 240)

[표6]상대적 거래대금으로 측정한 유동성변화

[eqn: DELTA V _{i}](n=194)		[eqn: V _{i} `/V _{xi (i)}]
Mean	0.4247		before	after
Median	0.3818	Mean	-0.0328	0.3919
Maximum	2.4145	t		6.62
Minimum	-1.6266	p-value		0.00
Std. Dev.	0.7022	Observations	194	194

거래대금 변화의 평균은 0.425이고 t-value가 6.623이다. 거래대금이 통계적으로 유의한 증가를 보여 주식분할 후 유동성이 크게 증가했다는 사실을 알 수 있다.

주식분할의 유동성효과를 추가적으로 고려해 보기 위해 Amihud(1997,1999)가 연구한 유동성비율 변화를 분석한다. 주식분할 전․후 상대적 유동성비율의 변화([eqn: DELTA LR])를 비교하기 위한 식은 다음과 같다.

[eqn: DELTALR _{ i}=log(LR _{ i}/LR _{ xi(j )}) _{ AFTER} -log(LR _{ i}/LR _{ xi(j) }) _{ BEFORE}]

where, 주식[eqn: i]의 유동성 비율은 [eqn: LR _{i} = sum _{} ^{} V _{i t} / sum _{} ^{} LEFT | R _{i t} RIGHT |]로 정의.

[eqn: V _{i t}]는 [eqn: i]기업주식의 [eqn: t]일의 거래대금, [eqn: R _{i t}]는 [eqn: i]기업주식의 [eqn: t]일의 수익률.

[eqn: LR _{i}]는 주식분할표본의 유동성비율

[eqn: LR _{xi (i)}]는 통제표본의 유동성비율

before(-21, -240) after(21, 240)

[표7]상대적 유동성비율로 측정한 유동성변화

[eqn: DELTA LR](n=194)		[eqn: LR _{i} /LR _{xi (i)}]
Mean	0.3822		before	after
Median	0.3364	Mean	-0.0577	0.3245
Maximum	-1.7703	t		6.65
Minimum	2.3394	p-value		0.00
Std. Dev.	0.6184	Observations	194	194

유동성비율 변화의 평균은 0.382231이고  t-value가 6.654이다. 유동성비율이 통계적으로 유의한 증가를 보여 주식분할 후 유동성이 크게 증가했다는 사실을 알 수 있다.

일반적으로 많은 문헌에서 기관투자자나 외국인투자자 내부자등은 정보거래자로 분류한 반면, 개인투자자의 수는 정보비보유자이며 noise거래자로 분류한다.

Amihud, Mendelson and Uno(1999)는 무정보거래자가 대체로 빈번하게 적은 양의 주식을 매매하는 소액, 개인투자자와 관련이 있다고 주장하였다. 그리고 Black(1986)과 Kyle(1985)는 증권의 유동성이 “noise”거래자와 양의 관계를 보인다는 증거를 발견했다. 또한 Amihud, Mendelson and Uno는 MTU 감소 후 개인투자자수는 증가하였고 유동성도 증가하였으며, 유동거래 자체가 목적인 투자자 즉, “noise”거래자의 대용변수로 상대적 개인투자자비율을 이용하여 분석할 결과 공시일의 누적초과수익과 양의 관계를 보여 MTU 감소가 소액투자자의 흥미를 유발시키며, 투자자 저변에 “noise”거래자의 증가가 유동성을 증가시키고 그러므로서 주가를 높인다는 결과 제시하였다. 무엇보다도 주식분할 후 최소거래단위로 인한 소액투자자들의 거래 용이성이 유동성을 향상시킨다.(Amihud and Mendelson(1986, 1988), Muscarella and Vetsuypens(1996))

본 연구의 결과에서도 주식분할 후 유동성이 매우 크게 증가했음을 알 수 있다. 또한 전 장에 의하면 주식분할 이후 소액․개인투자자의 증가가 매우 크므로 유동성의 증가는 개인투자자수의 증가와 관련이 있으며, 결국 개인투자자가 곧 유동성 거래자이며 “noise”거래자임을 시사한다. Lamoureux and Poon(1987)도 거래량의 증가가 곧 주가에 noise를 추가시키는 결과로 예측하였다. 주식분할의 유동성효과를 제시한 Copeland(1979)는 증권을 적정가격범위로 조정하고 분할 후 투자자수의 증가가 유동성과 높은 관련이 있다고 논지를 피력하였다. 그러나 주식분할 후 오히려 거래금액이 감소하였고 이 원인을 빈약한 정보의 흐름 때문으로 해석하였다.

국내연구로서는 안희준(2006)도 소액개인투자자를 noise거래자로 해석하고 있다.

4. 주식분할기업의 소유구조 변화

이 장에서는 1997년부터 2003까지 주식분할이 이질적인 투자자의 수를 어떻게 변화시키는지 주식을 분할한 210개 기업을 표본으로 불균형패널자료를 이용하여 확률효과모형의 패널분석을 실시한다. 자료는 상장협 DB, KIS-VALUE, DART(금감원 전자공시), KIND(유가증권시장 전자공시)로부터 입수하였다.

[표8] 주식분할기업의 소유구조 변화 1997-2003

주체별: inst(기관투자자), ind(개인투자자), fore(외국인투자자), NFF(Non free floating 투자자: 지분의 변동이 거의 없는 투자자), N은 투자자수, H는 보유주식수를 나타냄.

변수정의: 종속변수-개별투자자수(각각의 투자자수에 1을 더하여 자연로그를 취한 값)의 변화

(예: [eqn: DELTA `ln(small)=ln(1+small) _{t} -ln(1+small) _{t-1}] )

상대적 투자자수(각각의 투자자수를 총 투자자수로 나눈 값)의 변화

(예: [eqn: DELTA inst/Total=(inst/Total) _{t} -(inst/Total) _{t-1}])

평균보유주식수(각각의 투자자가 보유한 주식수를 각각의 투자자수로 나눈 값)의 변화 (예: [eqn: DELTA H inst/N inst=(Hinst/N inst) _{t} -(Hinst/N inst) _{t-1}])

설명변수-SPLITS_Dummy(주식분할더미: 해당기업이 주식분할을 한 경우 1, 아니면 0)

통제변수-CC_Dummy1%(자본변동더미: 해당기업이 1%이상 자본변동이 있으면 1,

아니면 0)

LNSIZE lag (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

ENGTH lag(이익증가율: (당기의 이익/전기의 이익)-1의 값)

MBV lag(시장가/장부가)

LEVERAGE lag(부채비율: 부채/자기자본)

DIV lag(배당성향: 현금배당/당기순이익)

where, inst(기관투자자: 금융+은행+증권+보험), ind(개인투자자), fore(외국인투자자), NFF(Non free floating주주: 최대주주+정부+정부관리기관+우리사주조합)

*, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

	[eqn: DELTA]ln(inst)			[eqn: DELTA]ln(ind)			[eqn: DELTA]ln(fore)			[eqn: DELTA]ln(NFF)
Panel A 개별투자자수의 변화
intercept	-0.2009	-0.1606	-0.4224	-0.738*1	-0.6623*	-0.7045*	-0.3385	-0.3887	-0.3475	-0.3929*	-0.3808*	-0.3266
	(-0.58)	(-0.46)	(-1.10)	(-1.91)	(-1.74)	(-1.88)	(-1.32)	(-1.50)	(-1.17)	(-1.89)	(-1.82)	(-1.44)
SPLITS_DUMMY	-0.0211	-0.0228	-0.1114	0.6545***	0.6539***	0.6319***	0.2226***	0.2268***	0.2124***	0.1202**	0.1198**	0.0643
	(-0.23)	(-0.25)	(-1.23)	(6.50)	(6.68)	(7.18)	(3.34)	(3.40)	(3.04)	(2.22)	(2.22)	(1.20)
CC_DUMMY1%	-0.0051	-0.0084	-0.0171	0.1958***	0.1874***	0.1913***	0.0767*	0.0686	0.0736	-0.0139	-0.0159	-0.0107
	(-0.09)	(-0.14)	(-0.28)	(2.96)	(2.90)	(3.28)	(1.75)	(1.56)	(1.59)	(-0.39)	(-0.45)	(-0.30)
LNSIZE(-1)	0.0106	0.0082	0.0235	0.0346	0.0303	0.0326	0.0212	0.0249*	0.0227	0.0238**	0.0231*	0.0205
	(0.52)	(0.40)	(1.06)	(1.55)	(1.37)	(1.51)	(1.43)	(1.65)	(1.32)	(1.98)	(1.89)	(1.56)
ENGTH(-1)		-0.0018***	-0.0017***		-0.0042***	-0.0043***		-0.0004	-0.0004		-0.0006**	-0.0007**
		(-3.45)	(-3.57)		(-7.72)	(-8.96)		(-1.07)	(-1.04)		(-2.11)	(-2.35)
MBV(-1)		0.0000			0.0004			0.0008			0.0001
		(0.06)			(0.51)			(1.44)			(0.32)
LEVERAGE(-1)			0.0000			0.0000			0.0000			0.0000
			(0.12)			(0.58)			(0.55)			(-0.05)
DIV(-1)		0.0204	0.0222		0.0180	0.0195		-0.0568	-0.0570		0.0060	0.0039
		(0.39)	(0.44)		(0.32)	(0.40)		(-1.49)	(-1.48)		(0.19)	(0.13)
Adj R-squared	0.00	0.01	0.01	0.05	0.09	0.12	0.01	0.02	0.01	0.01	0.01	0.00
F-statistic	0.13	2.38	3.08	24.54	24.01	30.26	7.31	4.66	3.68	3.45	2.60	1.83
N	1369	1367	1262	1369	1367	1262	1369	1367	1262	1369	1367	1262
	[eqn: DELTA]INST/Total			[eqn: DELTA]IND/Total			[eqn: DELTA]FORE/Total			[eqn: DELTA]NFF/Total
Panel B 상대적 투자자수의 변화
intercept	0.0021	0.0024	0.0016	-0.0125	-0.0121	-0.0115	0.0067	0.0062	0.0214**	0.0012	0.0014	0.0013
	(0.17)	(0.19)	(0.11)	(-0.74)	(-0.71)	(-0.60)	(1.05)	(0.96)	(2.29)	(0.42)	(0.46)	(0.40)
SPLITS_DUMMY	-0.0110***	-0.0110***	-0.0117***	0.0199***	0.0199***	0.0211***	-0.0036***	-0.0036***	-0.0037***	-0.0028***	-0.0028***	-0.0031***
	(-3.39)	(-3.40)	(-3.34)	(4.51)	(4.51)	(4.70)	(-2.36)	(-2.34)	(-2.60)	(-3.70)	(-3.70)	(-4.02)
CC_DUMMY1%	-0.0007	-0.0007	-0.0011	-0.0001	-0.0001	-0.0004	0.0012	0.0011	0.0008	-0.0005	-0.0005	-0.0004
	(-0.32)	(-0.31)	(-0.45)	(-0.04)	(-0.04)	(-0.14)	(1.13)	(1.09)	(0.72)	(-1.07)	(-1.05)	(-0.69)
LNSIZE(-1)	-0.0001	-0.0001	0.0000	0.0006	0.0006	0.0006	-0.0004	-0.0003	-0.0012**	0.0000	0.0000	0.0000
	(-0.10)	(-0.12)	(-0.04)	(0.64)	(0.60)	(0.510	(-0.97)	(-0.85)	(-2.14)	(-0.23)	(-0.28)	(-0.25)
ENGTH(-1)		0.0000	0.0000		0.0000	0.0000		0.0000	0.0000		0.0000	0.0000
		(0.29)	(0.25)		(-0.03)	(-0.03)		(-0.13)	(0.45)		(0.00)	(-0.06)
MBV(-1)		0.0000			0.0000			0.0000			0.0000
		(-0.26)			(0.41)			(-0.12)			(-0.01)
LEVERAGE(-1)			0.0000			0.0000			0.0000			0.0000
			(-0.16)			(0.40)			(-0.31)			(-0.10)
DIV(-1)		0.0002	0.0002		0.0004	0.0003		-0.0005	-0.0006		0.0001	0.0001
		(0.09)	(0.10)		(0.14)	(0.13)		(-0.57)	(-0.68)		(0.31)	(0.34)
Adj R-squared	0.0085	0.0065	0.0067	0.0153	0.0133	0.0140	0.0030	0.0010	0.0042	0.0124	0.0103	0.0125
F-statistic	4.88	2.47	2.40	8.02	4.04	3.97	2.35	1.23	1.89	6.65	3.34	3.63
N	1354	1352	1253	1354	1352	1253	1354	1352	1253	1354	1352	1253
	[eqn: DELTA]H_INST/N_INST			[eqn: DELTA]H_IND/N_IND			[eqn: DELTA]H_FORE/N_FORE			[eqn: DELTA]H_NF/N_NF
Panel C 평균보유주식수의 변화
intercept	0.1192	0.3024	-0.7525	1.1290***	1.1400***	1.5027***	-0.6304	-1.1755	0.0423	0.8369	0.8382	0.7051
	(0.14)	(0.36)	(-0.87)	(3.71)	(3.69)	(4.93)	(-0.70)	(-1.26)	(0.04)	(1.40)	(1.39)	(1.13)
SPLITS_DUMMY	2.3138***	2.3000***	2.1384***	1.5562***	1.5556***	1.4624***	2.1840***	2.2052***	2.0177***	2.2174***	2.2168***	2.0650***
	(10.73)	(10.67)	(10.56)	(19.68)	(19.63)	(20.48)	(10.01)	(10.12)	(9.31)	(14.28)	(14.25)	(14.18)
CC_DUMMY1%	0.1205	0.1343	-0.0871	-0.0395	-0.0383	-0.0235	0.1614	0.1790	0.2342	0.1053	0.1056	0.0517
	(0.85)	(0.94)	(-0.64)	(-0.76)	(-0.73)	(-0.49)	(1.09)	(1.21)	(1.59)	(1.03)	(1.03)	(0.53)
LNSIZE(-1)	-0.0226	-0.0343	0.0292	-0.0585***	-0.0593***	-0.0786***	0.0244	0.0600	-0.0130	-0.0521	-0.0517	-0.0430
	(-0.47)	(-0.70)	(0.59)	(-3.32)	(-3.30)	(-4.46)	(0.47)	(1.11)	(-0.23)	(-1.51)	(-1.47)	(-1.20)
ENGTH(-1)		0.0060	0.0059		0.0004	-0.0005		-0.0068	-0.0074		0.0021	0.0021
		(1.39)	(1.47)		(0.25)	(-0.36)		(-1.38)	(-1.53)		(0.64)	(0.71)
MBV(-1)		-0.0019			-0.0001			-0.0694**			-0.0003
		(-1.12)			(-0.11)			(-2.07)			(-0.21)
LEVERAGE(-1)			0.0000			0.0000			0.0000			0.0000
			(-0.71)			(-0.08)			(-0.17)			(0.02)
DIV(-1)		0.1096	0.1174		0.0096	0.0020		-0.0515	-0.0299		-0.0263	-0.0180
		(0.90)	(1.06)		(0.21)	(0.05)		(-0.44)	(-0.26)		(-0.30)	(-0.23)
Adj R-squared	0.0943	0.0952	0.0908	0.2487	0.2471	0.2650	0.1009	0.1044	0.0937	0.1567	0.1552	0.1566
F-statistic	46.21	23.82	21.13	149.30	74.41	75.82	39.93	21.20	17.86	81.64	40.81	38.45
N	1304	1302	1210	1345	1343	1246	1042	1041	980	1303	1301	1211

Panel A에서는 1% 이상 자본변동을 통제한 후에도 주식분할은 기관투자자수의 변화를 제외한 모든 투자자들 수의 변화에 유의한 양의 영향을 미치고 있다. 외국인투자자와 부동 주주, 그리고 개인투자자는 주식을 분할로 인해 증가하였지만, 기관투자자는 유의하지 않지만 감소하였다. Panel B의 경우는 총 투자자수로 표준화하여 상대적인 변화를 살펴본 결과로서 1%이상 자본변동을 통제하여도 주식분할은 기관투자자, 외국인투자자, 그리고 부동 주주의 수는 감소시켰고, 개인투자자수를 증가시켰다. panel C를 보면, 1% 이상 자본변동을 통제한 후에도 주식분할을 통해 모든 투자자의 평균보유주식수가 증가하였음을 알 수 있다. 주식분할기업을 대상으로 패널분석을 실시한 결과 전장과 모두 일치하는 결론이 도출되었으며, 마찬가지로 적정가격범위가설을 지지하고 있다.

결과적으로 주식의 가격을 투자자들이 선호하는 수준으로 조정하고, 주가를 적정거래범위 이내에 머물게 한 주식분할을 통하여 주식거래가 용이한 개인투자자들의 수가 크게 증가하였다. 이는 주식분할이 주식의 대중성을 증대시켰다고 볼 수 있으며 그러므로서 폭넓게 주식이 분포되어 시장성이 향상될 것이다. 반면에 많은 양을 거래하는 주주들은 주식분할 후 기관투자자수는 감소하였다. 그 이유는 낮은 주가로 인해 상대적으로 높은 거래비용을 부담하여야 하기 때문에, 해당주식이 기관투자자들에게 더 이상 매력적인 투자대상이 아님을 보여주는 결과라 할 수 있다.

5. 주식분할기업의 정보생산

개별기업의 주가는 시장수준, 산업수준 그리고 기업 특유의 정보(firm specific information)를 반영한다. Roll(1988)의 연구에서는 시장모형 [eqn: R^{ 2}]의 평균이 일별수익률을 사용한 경우 20%, 월별수익률을 사용한 경우 35%임을 증명했다. 그는 주식 수익률의 변동이 시장정보(market information)와 산업정보(industry information)에 기인한다기보다 기업 특유의 정보(firm specific information)가 주가에 내포(impound)되었기 때문에 낮은 [eqn: R^{ 2}]는 사적인 정보(private information)의 존재가 원인이거나, 가격에 변동성을 이입하는 소음(noise)거래자 때문인 것으로 해석했다. Durnev, Mork and Yeoung(2004)는 Roll의 [eqn: R^{ 2}]을 이용하여 분석한 결과 높은 기업 특유의 변동성(firms specific volatility)은 주가의 정보성을 나타내며, 이들은 사적정보를 이용한 차익거래자가 기업 특유의 변동(firm-specific return variation)의 원인이라고 주장하였다. Kelly(2005) 또한 마찬가지로 기업 특유의 변동성이 정보환경에 미치는 영향을 분석한 결과 낮은 [eqn: R^{ 2}]는 빈약한 정보환경을 암시한다고 주장하였다. 따라서 낮은 [eqn: R^{ 2}]는 거래비용을 높이고, 소수의 정보거래자만이 해당 주식을 보유하며, 정보비대칭의 차이의 정도를 더 크게 한다고 제시하였다. 이처럼 소수의 정보거래자들에 의해 해당 주식이 보유될 때, 낮은 [eqn: R^{ 2}]을 가진 주식은 더 많은 정보를 수집해야하고 더 높은 거래비용이 요구되며 상대적으로 유동성이 적다. West(1988)도 일치하는 결론을 제시한다. West는 주가에 빠른 정보의 편입(결합)이 기업 특유의 변동성을 감소시키고 그러므로서 [eqn: R^{ 2}]을 높인다고 주장하였다. Piotroski and Roulstone(2003)와 Kelly(2005)는 수익률동시성(return synchronicity)을 이용하여 상대적인 기업 특유의 정보의 양을 측정하였다. 그들은 return synchronicity를 시장과 산업수익률이 기업수준의 주식수익률을 설명하는 정도로 정의하고, 시장 및 산업수준의 정보에 비해 기업특유의 정보가 가격에 미치는 영향을 측정하였다. 본 연구의 주요 논지는 기존 연구들처럼 낮은 return synchronicity(즉, 낮은 [eqn: R^{ 2}])은 바로 가격에 내포되어 있는 firm specific information 양이 매우 크다는 것이다.

잔차의 움직임은 firm specific information이 가격에 반영되었음을 나타낸다. 따라서 자산가격모형에서 낮은 [eqn: R ^{2}]는 공적정보(public information)와 관련이 없는 firms specific return variation이 더 강력한 원인이기 때문이며, 이는 곧 사적정보(private inforamtion)의 존재를 의미하고, 예측할 수 없는 firms specific return variation은 이러한 사적인 정보를 이용하여 거래하는 투자자가 주요원인이라고 제시하였다.

만일 주식분할이 낮은 [eqn: R^{ 2}]와 관계가 있다면, 주가에 시장이나 산업수준의 정보보다 많은 양의 예측하기 어려운 기업 특유의 사적인 정보가 내포되어 있을 것이다. 이로서 거래자들은 더 많은 정보 수집이 요구될 것이다. 그러나 낮은 [eqn: R^{ 2}]는 기업 특유의 정보를 나타내기도 하지만 noise의 영향을 반영하기도 한다. 따라서 본 연구는 주식분할이 수익률 변동을 높이는지 만일 높인다면 그 원인인 순수한 기업 특유의 정보의 양을 측정하기 위해 분석 시 유동성을 통제하여 상대적인 기업특유의 정보의 양을 측정한다.

본 연구는 이러한 선행연구를 바탕으로 기업의 사적인 정보의 양의 대용변수로 낮은 [eqn: R^{ 2}]을 사용하여 논지를 펴고자 한다. 1997년부터 2006년까지 기간 동안 주식분할을 한 기업으로 제약하였고, Kis_Value에서 추출한 주가자료를 이용하였으며, 국내 Kospi지수를 시장수익률, 그리고 산업수익률은 한국 산업분류(K_SIC) 중 중분류로 산업 포트폴리오를 계산하였다.

주별 수익률은 일별 수익률에 비해 거래가 없는 날의 zero수익률의 영향을 덜 받기 때문에 오류를 최소화하기 위해 본 연구에서는 주별 수익률을 이용하였고, 산업지수는 산업 포트폴리오의 구성주식이 적을 경우 상관성이 매우 높아 산업수준의 정보와 주가간의 설명력이 매우 클 수 있으므로 해당기업을 제거한 후 Kis_Value의 지수계산 프로그램을 이용하여 가치가중평균과 같은 시가총액방식으로 각각 계산하였다.

개별기업별로 다음과 같이 연별로 regression을 했으며, 연별로 51주 수익률보다 작은 기업은 제외하였다.

한 해에 51주 이상인 경우만 선택한다.(일반적으로 52주 그러나 년 초에 상장된 경우 수익률 계산 시 -1주가 되므로 51주이상이면 선택)

[eqn: R _{i,t} = alpha _{i} + beta _{ MKT,i,t}R _{ MKT,t}+ beta _{ I ND !=i,t }R_{I ND,t}+ epsilon _{ i,t}]

where, [eqn: R _ {i, t}]: [eqn: i]기업의 [eqn: t]일의 수익률

[eqn: R_{MKT ,{t}}]: 가치가중지수를 이용한 [eqn: t]일의 시장수익률

[eqn: R_{I N D ,{t}}]: 가치가중지수를 이용한 [eqn: t]일의 산업수익률(단, 산업포트폴리오중 해당기업제외)

[eqn: epsilon _{i,t}]: 오차항

Piotroski and Roulstone(2003)와 Kelly(2005)는 return synchronicity를 [eqn: ln( {R ^{2}} over {1-R ^{ 2} })]로 정의하였지만 본 연구는 상대적인 사적정보의 양에 초점을 두고 있기 때문에 시장수준과 산업수준의 정보 대비 기업특유의 정보의 양으로 [eqn: ln( {1-R ^{2}} over {R ^{ 2} })]으로 사용하였다. 따라서 본 연구에서는 상대적인 기업특유의 정보의 양(Firm specific information)으로서 return synchronicity의 역수에 자연로그를 취한 값을 이용하였고 이를 [eqn: FSI_r]라 하며, 계산식은 다음과 같다.

어느 방법이든 결과는 같으며 단, 회귀계수의 부호만 반대방향이다. SSE/SSTO를 이용한 경우에도 비슷한 결과를 제시하며, SSE/SSTO를 이용할 때 모든 분석에서 같지만 더 유의한 회귀계수의 결과를 산출한다.

[eqn: {FSI_r } _i =l n[ {(1-R_i ^{2} )} over {R_i ^{2}} ]]

각 변수들의 기술통계량과 변수 간 높은 상관성으로 인해 회귀분석 결과에 미치는 영향을 줄이고자 상관관계를 살펴본다.

[표9]기술통계량

	FSI_r	SPLITSDUMMY	CCDUMMY1%	ILLIQ	STDILLIQ	LNSIZE	ENGTH(-1)	MBV(-1)	DIV(-1)	LEVERAGE
Mean	1.650	0.106	0.357	0.069	0.449	17.442	0.352	1.932	0.215	313.299
Median	1.442	0.000	0.000	0.002	0.003	17.337	-0.127	0.663	0.101	95.760
Maximum	8.572	1.000	1.000	13.775	96.589	24.247	1964.403	1315.127	13.009	129132.600
Minimum	-10.680	0.000	0.000	0.000	0.000	12.461	-279.534	-59.996	0.000	0.280
Std. Dev.	1.498	0.308	0.479	0.562	3.975	1.473	45.126	30.822	0.498	3116.912
Observations	2018	2100	2085	2051	2051	2049	2083	2085	2100	1968

[표10] 상관관계

	FSI_r	SPLITSDUMMY	CCDUMMY1%	ILLIQ	STDILLIQ	LNSIZE	ENGTH(-1)	MBV(-1)	DIV(-1)	LEVERAGE
FSI_r	1	0.1639	0.1166	0.0790	0.0438	-0.1741	-0.0209	0.0097	-0.0775	0.0004
SPLITSDUMMY		1	0.1538	-0.0376	-0.0291	0.0889	0.0114	-0.0089	0.0275	0.0021
CCDUMMY1%			1	-0.0078	-0.0092	0.0281	0.0058	0.0469	-0.0812	0.0373
ILLIQ				1	0.8231	-0.1566	0.0105	-0.0049	0.0214	0.0066
STDILLIQ					1	-0.1131	0.0053	-0.0045	0.0532	0.0035
LNSIZE						1	0.0381	-0.0170	0.1086	-0.0472
ENGTH(-1)							1	0.0265	0.0173	-0.0036
MBV(-1)								1	-0.0160	-0.0005
DIV(-1)									1	-0.0239
LEVERAGE										1

상관관계 표를 보면 각 변수들 간의 상관성이 낮다. 단 유동성과 유동성변동 변수가 높은 상관관계를 보인다.

자본금 변동도 투자자저변확대에 영향을 미치므로 주식분할이 사적인 정보를 생산하는지에 대한 순수한 효과를 살펴보기 위해 1%이상 자본변동을 통제변수로 사용한다.

만일 유동성거래가 증가하면 사적정보를 더 잘 숨기게 되고 그러므로서 정보는 더 가치가 있게 된다. 따라서 순수한 기업 특유의 정보를 살펴보기 위해 유동성거래로 인한 noise의 영향을 통제하기 위해 유동성 변수를 추가하였다. 유동성 측정은 Amihud(2002)의 방법을 이용하여 일별 거래대금을 수익률의 절대값으로 나누어 측정하였으며, 추가적으로 유동성 변화를 통제하기 위해 일별 유동성의 편차를 계산하여 통제변수로 사용한다. 기타 통제변수로는 기업규모와 재무건전성을 이용하였고, 전기의 이익성장율과 시장가/장부가 그리고 배당성향을 추가하였다.

Amihud(2002)의 ILLIQ는 미시구조적인 유동성측정치들과 강한 양의 관계를 보이고, 규모와는 음의 관계를 보였다.

Roll(1988)에 의하면 규모가 작은 기업이 firm specific return variance가 크다. 이는 계산 과정에서도 알 수 있듯 규모가 큰 기업이 상대적으로 시장수익률과 산업수익률에 더 강한 영향을 미친다. 따라서 규모가 큰 기업은 높은 [eqn: R^{ 2}]와 관련이 있을 것이다.

부채비율은 위험의 대리변수로 사용되거나 미래현금흐름에 대한 긍정적인 신호로 인식될 수 있다. Kelly(2005)에 의하면, 기업 특유의 변동성의 증가는 결국 기업 특유의 위험을 나타낸다. 부채비율은 체계적 위험에 대한 민감도를 더욱 크게 하고 채무불이행 가능성이 높다. 높은 부채비율은 주식의 체계적 위험에 대한 노출을 크게 할 뿐만 아니라 특유의 위험인 변동성을 높일 것이다. 따라서 높은 부채비율은 낮은 [eqn: R^{ 2}]와 관련이 있을 것이다. 반면에 Ross(1977)에 의하면, 부채를 많이 사용하면 기업은 원리금을 변제할 수 있는 충분한 현금흐름이 얻어질 것으로 예상할 수 있기 때문에 높은 부채비율은 기업의 사적인 정보에 대한 신호로 볼 수 있고 결과적으로 정보비대칭을 줄여 수익률 변동성을 줄여주므로 높은 [eqn: R^{ 2}]와 관련이 있을 것이다.

Fama and French(1995)에 의하면, 시장가 대 장부가 비율이 낮은 기업은 주가가 상대적으로 저평가되었으며 이는 기대수익률에 영향을 주는 위험요인의 대리변수 역할을 한다. 따라서 낮은 시장가 대 장부가 비율은 다른 주식에 비해 더 위험할 것이므로 변동성을 높일 것이므로 낮은 시장가 대 장부가 비율은 낮은 [eqn: R^{ 2}]와 관련이 있을 것이다.

때론 규모의 대용변수로 이용되기도 한다. 따라서 규모변수와 같은 결과가 제시될 것이다.

자본조달순위이론에 따라 유리한 투자기회를 가지고 있는 기업은 가능한 많은 내부자금을 확보하기 위해 적게 배당하려는 유인이 있기 때문에 저배당정책이 기업의 사적정보에 대한 신호로 볼 수 있다. 따라서 전기의 배당성향이 높으면 기업은 현금흐름이 얻어질 유리한 투자기회가 없다고 예상할 수 있기 때문에 배당성향은 기업의 사적인 정보에 대한 신호로 볼 수 있고 결과적으로 정보비대칭을 줄여 수익률 변동성을 줄여주므로 높은 [eqn: R^{ 2}]와 관련이 있을 것이다.

주식분할이 예측할 수 없는 많은 양의 기업특유의 정보를 생산하는지 살펴보기 위한 식은 다음과 같다.

[eqn: FSI _{ i, t}= alpha _{ i}+ beta _{1}SplitsDummy _{ i, t} + beta _{2} CCDummy1% _{ i, t }+ beta _{3} ILLIQ _{ i ,t}+ beta_{4} stdILLIQ_ {i, t} + beta _{5}LNSIZE _{ i, t}]

[eqn: + beta _{ 6}ENGTH _{ i, t-1 }+beta _{7}MBV_{ i, t-1} + beta _{8} DIV_{ i, t-1 }+beta _{ 9}LEVERAGE _{ i, t}+ epsilon_i,t]

[표11]정보생산 1997-2006

변수정의: 종속변수-FSI_r(시장정보와 산업정보에 비해 상대적인 기업특유의 정보의 양)

(예: [eqn: FSI_r=ln[ { (1-R ^{ 2}) } over {R ^{ 2} }]])

설명변수-SPLITS_Dummy(주식분할더미: 해당기업이 주식분할을 한 경우 1, 아니면 0)

통제변수-CC_Dummy1%(자본변동더미: 해당기업이 1%이상 자본변동이 있으면 1,

아니면 0)

ILLIQ_IY(유동성: [eqn: ILLIQ _{iy} =1/D _{iy} sum _{t=1} ^{D _{iy}} LEFT | R _{iyd} RIGHT | /VOLD _{iyd}])

where, [eqn: D _{iy}]: 주식 [eqn: i]의 해당연도 [eqn: y]기간 중 거래일 수

[eqn: R _{iyd}]: 주식 [eqn: i]의 해당연도 [eqn: y]기간 중 거래가 있는 [eqn: d]일의 일별수익률

[eqn: VOLD _{iyd}]: 주식 [eqn: i]의 해당연도 [eqn: y]기간 중 거래가 있는 [eqn: d]일의 일별거래대금

STD_ILLIQ_ID(유동성변화: 일별 유동성의 표준편차)

[eqn: STDILLIQ _{iy} =[( sum _{t=1} ^{D _{iy}} (( LEFT | R _{iyd} RIGHT | /VOLD _{iyd} )-( bar{LEFT | R _{iyd} RIGHT | /VOLD _{iyd}} )) ^{2} )/(D _{iy} -1)] ^{1/2}]

LNSIZE (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

ENGTH lag(이익증가율: (당기의 이익/전기의 이익)-1의 값)

MBV lag(시장가/장부가)

LEVERAGE (부채비율: 부채/자기자본)

DIV lag(배당성향: 현금배당/당기순이익)

where, (1), (2)식은 12월말 기준, 나머지 식은 회계연도 기준

*, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

		12		FY
		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
intercept		2.8388***	2.8748***	3.0508***	3.0848***	1.9552***	2.0594***
		(4.61)	(4.67)	(6.67)	(6.74)	(3.91)	(4.12)
SPLITS_DUMMY	+	0.6443***	0.6431***	0.6849***	0.6843***	0.7078***	0.7041***
		(7.15)	(7.13)	(7.45)	(7.44)	(7.90)	(7.84)
CC_DUMMY 1%	+	0.2476***	0.2423***	0.2296***	0.2244***	0.1745***	0.1752***
		(3.92)	(3.83)	(3.55)	(3.46)	(2.69)	(2.70)
ILLIQ_IY	+	0.1447***		0.1404***		0.2656**
		(2.81)		(2.67)		(2.57)
STD_ILLIQ_ID	+		0.0147**		0.0146**		0.0129
			(2.05)		(2.00)		(1.26)
LNSIZE	-	-0.0558**	-0.0570**	-0.0872***	-0.0889***	-0.0256	-0.0311
		(-2.21)	(-2.25)	(-3.33)	(-3.39)	(-0.90)	(-1.09)
ENGTH(-1)	?			-0.0007	-0.0007	-0.0019	-0.0018
				(-1.03)	(-1.03)	(-0.85)	(-0.82)
MBV(-1)	-			-0.0004	-0.0004	-0.0004	-0.0004
				(-0.44)	(-0.45)	(-0.46)	(-0.47)
DIV(-1)	-			-0.1822***	-0.1848***	-0.1681***	-0.1667***
				(-3.07)	(-3.11)	(-2.91)	(-2.88)
LEVERAGE	- or +					0.0000	0.0000
						(-1.33)	(-1.33)
Adj R-squared		0.0394	0.0375	0.0459	0.0441	0.0540	0.0517
F-statistic		21.72	20.66	14.80	14.23	14.52	13.89
N		2019	2019	2007	2007	1894	1894

주식분할은 FSI_r에 유의한 양의 영향을 미쳐, 투자자저변의 확대는 Firm specific return variance를 높인다. Roll의 논지에 따르면, Firm specific return variance는 Firm specific information의 존재를 의미하므로 투자자저변확대로 인해 사적인 정보의 양이 증가했음을 보인다. 따라서 투자자들은 해당기업에 대해 더 많은 정보를 수집해야하는 결론으로 해석할 수 있다. 수익률 변동성을 야기할 수 있는 유동성 및 유동성 변화도 유의한 양의 관계를 보여 유동성 거래자인 개인투자자로 인해 사적정보가 감추어질 수 있는 가능성을 유추할 수 있다. 규모와 firm specific information은 유의한 음의 관계를 보여 규모가 작은 기업이 수익률 변동이 커 Roll의 연구와 일치하는 결론을 보인다. 부채비율의 경우 유의하지 않는 음의 관계를 보이므로 신호가설과 일치하는 가능성을 유추할 수 있다. 높은 시장가 대 장부가 비율은 수익률 변동성을 줄여주고 특히 주목할 점은 배당성향이 수익률 변동성을 줄여 자본조달 순위이론에 따라 배당성향이 가격을 통해 사적정보를 누설하게 하는 주요한 신호로서 작용했다는 점이다.

6. 정보거래자와 무정보거래자의 정보구조

시장에는 정보거래자와 무정보거래자 두 가지 타입의 거래자가 존재한다. 정보거래자가 정보를 수집하여 해당기업의 투자에 참여하면, 현재 주가에 영향을 미친다. 반면, 무정보거래자는 적극적인 노력으로 정보를 수집하지 않는다. 그러나 무정보거래자는 현재 가격이 정보거래자의 정보가 반영되었다는 것을 안다. 무정보거래자는 현재가격을 관찰함으로서 정보거래자가 보유한 정보를 간접적으로 획득하고 미래가격을 예측한다.

Grossman(1976)은 정보거래자의 능력은 얼마나 많은 정보를 수집했는가는 정보수집비용과 거래비용에 따라 좌우되며, 특히 정보거래자란, 그들의 값비싼 정보를 누설하지 않고 거래하는 능력을 가진 거래자라고 주장한다. 따라서 거래자들이 값비싼 정보를 획득했다면 차익거래를 통해 많은 이익을 얻을 수 있다. Grossman and Stiglitz(1980)는 유동성거래자의 존재는 주가에 noise를 공급하기 때문에 무정보거래자는 가격을 보고 추론한다. Peress에 의하면 대량의 주식을 보유하는 투자자들은 상대적으로 정보를 획득하여 얻어지는 이익이 크기 때문에 적극적으로 정보를 수집하려 하지만, 소액투자자들은 정보획득비용대비 이익을 고려할 때 정보수집 유인이 적다. 그러나 소액투자자들은 대량의 주식을 운용하는 주주의 활동으로 인해 사적정보가 가격에 반영된 것을 보고 무임승차하여 정보를 얻는다.

대주주는 그들의 투자자 저변의 크기에 비해 충분한 양의 주식을 투자하고 높은 위험 허용도를 가지므로 적극적으로 정보를 수집하려 한다. 반면에 소액주주들은 가격을 통해 부분적으로 누설된 대주주의 연구보고에 무임승차한다.

공적인 정보는 알려지자마자 주가에 반영되지만 사적인 정보는 정보거래자들의 거래를 통해서만 누설된다.(French and Roll(1986)) 따라서 유동성(noise)거래가 존재하지 않을 경우 정보거래자들이 거래하자마자 정보거래자들의 정보가 가격에 반영된다. 즉, 정보거래자들의 투자참여정도로 인해 정보는 누설되게 된다. 반면에 유동성거래가 존재하면 정보거래자들 사적정보를 이용한 거래는 noise의 영향으로 감춰지게 되므로 정보거래자의 참여정도로 인해 더 이상 정보는 누설되지 않을 것이다.

기관투자자는 투자정보의 수집 및 분석에 있어서 규모의 경제와 전문화를 가능하게 하여 정보의 효율성과 윤영효율성에 기여한다. 따라서 많은 기존문헌들은 기관투자자를 정보거래자의 대용변수로 사용하였다. O'Brien and Bhushan(1990)은 해당기업에 투자하는 기관투자자의 수의 변화는 해당 주식을 분석하는 애널리스트 수와 양의 관계임을 발견하였다. Grullon and Wang(2001)와 Dennis and Weston(2001)은 기관투자자는 일반투자자에 비해 정보보유자이며 일반투자자는 기관투자자에 비해 상대적으로 정보비보유자임을 규명하였고 Piotroski and Roulstone(2003)와 Kelly(2005) 또한 기관투자자를 정보거래자의 대용변수로 이용하였다.

본 연구에서는 기관투자자수가 정보흐름에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하기 위해 다음과 같은 가설을 제시한다. 만일 기관투자자가 개인투자자보다 정보를 수집하는 효율적인 메커니즘을 가지고 있다면, 기업의 정보에 더 빨리 반응할 것이다. 그러므로 기업의 정보는 모든 투자자들에게 부분적으로 누설되어 개인투자자는 기관투자자들과 비슷한 반응을 보일 것이다.

외국인투자 주체별 비중의 70%가 기관투자자이다. 따라서 기관투자자와 마찬가지로 외국인투자자는 막대한 자금력과 고도의 전문투자능력을 바탕으로 정보의 수집 및 분석 능력이 우월하므로 정보거래자의 대용변수로 이용할 수 있다. 한국에 투자하는 외국인 투자자에 대한 연구로서 Seasholes(2000)는 외국인투자자는 국내투자자에 비해 정보우위에 있음을 보였고, 반면에 Choe, Kho, and Stulz(2005)는 외국인투자자는 국내투자자에 비해 사적 정보를 이용한 거래 측면에서 불리하며, 국내투자자의 성과가 외국인투자자의 성과를 앞선다는 증거를 제시하였다. 김동순, 전영순(2004)은 외국인과 기관투자자는 개인투자자에 비해 정보우위가 있고 향후 주가가 오를 기업을 판별할 수 있는 투자전략이 개인투자자에 비해 우월하며, 길재욱, 박영석, 신진영(2005)등은 외국인투자자가 국내투자자보다 정보투자 면에 있어 우위를 보인다는 증거를 제시하고 있다.

따라서 외국인투자자는 선진투자기법과 전문투자능력을 가지고 기업의 정보를 수집한다면, 외국인투자자의 대부분이 기관투자자이므로 기업의 정보를 획득하여 투자하는 면에서는 외국인투자자와 기관투자자와는 비슷한 반응을 보일 것이다.

부동 주주의 경우 시장에 참여한 후 거의 거래의 변동이 없는 투자자로서 주식에 투자하는 동기가 지배권확보이므로 단기적인 차익거래를 통한 이익실현 유인이 다른 투자자들이 비해 현저히 작은 투자자이다. 또한 부동주주의 경우 최대주주는 외부자들이 쉽게 접근하기 어려운 사적정보에 접할 수 있고, 정부나 정부관리기관은 엄밀하게 외부자이므로 시장수준과 산업수준의 정보를 기반으로 해당주식에 투자할 것이다.

전 장의 결과에서 보면, 주식을 분할할시 수익률변동이 커진다. 수익률변동이 커진다는 의미는 사적정보의 양이 증가했음을 반영하며 특히, 이 사적정보를 이용하여 거래하는 투자자가 주요원인이므로 주식분할시 정보거래자들은 사적정보를 이용하여 투자하며, 유동성거래가 증가하는 경우 사적정보가 쉽게 감춰지게 되고 그러므로 정보거래자의 정보가 더 이상 누설되지 않을 것이다.

[표12] 기술통계량

	FSI_r	LN(INST)	LN(IND)	LN(FORE)	LN(NFF)	INST/Total	IND/Total	FORE/Total	NFF/Total	LNSIZE
Mean	1.4299	3.3342	7.9009	1.6865	1.7440	0.0160	0.9722	0.0037	0.0048	17.1932
Median	1.1785	3.5553	8.0087	1.3863	1.7918	0.0098	0.9827	0.0010	0.0013	17.1228
Maximum	8.5723	6.0137	11.2588	7.1253	5.0370	0.7895	0.9988	0.6154	0.7500	24.2475
Minimum	-10.6800	0	0	0	0	0	0	0	0	12.46121
Std. Dev.	1.5450	0.9996	1.6402	1.3376	0.8225	0.0286	0.0451	0.0190	0.0225	1.4341
Observations	1392	1427	1427	1427	1427	1397	1397	1397	1397	1423

전체표본에 대하여 상대적 변화를 본 결과 모든 투자자의 수가 증가했다. 그러나 전장의 연구와 비교해 보면, 주식분할기간에는 정보거래자로 분류될 수 있는 기관, 외국인, 최대주주등이 상대적인 감소를 보였고, 정보비보유자로 분류되는 개인투자자는 상대적인 증가가 매우 크므로 전체 표본 상 거의 변동이 없는 개인투자자수는 주식분할 이외의 기간에는 감소했거나 거의 변동이 없었을 것으로 유추할 수 있다.

투자자증․감에 대해 당기 투자자수를 전기 투자자수로 나누어 비교한 결과 개인투자자는 평균은 1.007 중앙값은 0.999824로서 주식분할기간 외의 투자자수는 감소했거나 거의 변동이 없을 것으로 판단된다.

[표13] 상관관계

A 개별투자자수
	FRI_r	LN(INST)	LN(IND)	LN(FORE)	LN(NFF)	LNSIZE
FRI_r	1	-0.2138	-0.2096	-0.2567	-0.1663	-0.2668
LN(INST)		1	0.3512	0.4313	0.2223	0.4044
LN(IND)			1	0.5318	0.0312	0.4014
LN(FORE)				1	0.1435	0.7689
LN(NFF)					1	0.2368
LNSIZE						1
B 상대적투자자수
	FRI_r	INST/Total	IND/Total	FORE/Total	NFF/Total	LNSIZE
FRI_r	1	0.0321	-0.0304	-0.0346	0.0588	-0.2658
INST/Total		1	-0.8799	0.3332	0.4403	-0.0672
IND/Total			1	-0.6570	-0.4426	-0.0374
FORE/Total				1	0.0731	0.2223
NFF/Total					1	-0.1141
LNSIZE						1

A의 경우 각각의 개별투자자수는 FSI_r와 음의 관계를 보인다. 이는 기관투자자와 개인투자자 그리고 외국인 투자자 모두 외부인이기 때문이며, 부동 주주의 경우는 매입 후 매도 거래가 거의 없는 단기적인 차익실현 동기가 크지 않은 투자자이고 일부는 외부자이기 때문일 것으로 추정된다. B의 상대적 투자자수를 살펴보면 FSI_r와 기관과 부동주주는 양의 관계를 개인과 외국인은 음의 관계를 보여 기관과 부동주주는 사적정보를 이용하여 거래하는 정보거래자로 유추할 수 있다.

B의 상관관계 표를 보면, 많은 선행연구에서 정보거래자의 대용변수로 사용된 기관투자자는 외국인투자자는 (+) 상관관계를 보여, 외국인투자자도 정보거래자로 분류할 수 있는 가능성을 제시한다. 정보거래자와 정보비거래자인 기관투자자와 개인투자자 수는 매우 큰 (-) 상관관계를 보이고 외국인투자자와 개인투자자수는 큰 (-) 상관관계를 보인다. 부동 주주와 기관투자자와는 (+) 상관관계를 그리고 개인투자자와는 (-) 상관관계를 보이며, 외국인투자자와는 (+) 상관관계를 보인다. 또한 기업들이 주식을 분할할 경우 각각의 투자자들 수의 변화가 매우 큰 상관관계를 보이므로 이를 고려해서 다음과 같이 불균형 패널 자료를 이용하여 분석을 실시하였다.

FRI_r에 각각의 투자자들 수의 변화가 어떤 영향을 미치는 지 살펴보기 위해 정보거래자와 정보비거래자를 분류하여 분석하였으며, 추가로 주식분할시 각각의 투자자들의 수의 변화가 미치는 영향도 살펴보았다. 이를 위해 자료수집의 문제로 1997년부터 2003년까지의 기간으로 제약하였으며, Hausman Test결과 random effect방법이 타당하다고 판단되어 다음과 같이 regression하였다.

[eqn: FSI _{i,t} = alpha _{i} + beta _{1} inst _{i,t} + beta _{2}i nd _{i,t} + beta _{3} fore _{i,t} + beta _{4}NFF _{i,t} + beta _{5} inst*splits _{i,t}]

[eqn: + beta _{ 6}i nd*splits _{ i, t}+beta _{7}fore*splits_{ i, t} + beta _{8} NFF*splits_{ i, t }+beta _{ 9}LNSIZE _{ i, t}+ epsilon_i,t]

[표14] 정보거래자와 무정보거래자의 정보구조 1997-2003

주체별: inst(기관투자자), ind(개인투자자), fore(외국인투자자), NFF(Non free floating 투자자: 지분의 변동이 거의 없는 투자자)

변수정의: 종속변수-FSI_r(시장정보와 산업정보에 비해 상대적인 기업특유의 정보의 양)

(예: [eqn: FSI_r=ln( { (1-R ^{ 2}) } over {R ^{ 2} })])

설명변수- 개별투자자수(각각의 투자자수에 1을 더하여 자연로그를 취한 값)

(예: ln(1+기관투자자수))

상대적 투자자수(각각의 투자자수를 총 투자자수로 나눈 값)

(예: 기관투자자수/총투자자수)

주식을 분할할 경우 투자자수(각각의 상대적 투자자수의 변화와 주식분할더미(splits_dummy)의 interaction)

(예: [eqn: inst*splits])

통제변수-LNSIZE (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

where,  *, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
panel A 개별투자자수
intercept		4.5058***	5.2331***	2.9911***	4.3879***	4.5329***	4.5999***	4.1108***	4.1976***	4.6323***
		(7.40)	(8.46)	(4.05)	(7.27)	(5.73)	(5.82)	(5.25)	(5.34)	(5.84)
LN(INST)	-	-0.2019***				-0.1196**	-0.0979**	-0.1140**	-0.1038**	-0.0941*
		(-4.42)				(-2.48)	(-2.03)	(-2.36)	(-2.14)	(-1.89)
LN(IND)	-		-0.1939***			-0.1421***	-0.1513***	-0.1306***	-0.1370***	-0.1544***
			(-5.38)			(-3.60)	(-3.82)	(-3.31)	(-3.46)	(-3.88)
LN(FORE)	-			-0.1891***		-0.0558	-0.0497	-0.1040**	-0.0680	-0.0457
				(-3.93)		(-1.08)	(-0.96)	(-2.03)	(-1.32)	(-0.87)
LN(NFF)	-				-0.2563***	-0.1859***	-0.1848***	-0.1874***	-0.2258***	-0.1758***
					(-4.47)	(-3.24)	(-3.23)	(-3.27)	(-3.91)	(-2.97)
LNINST*splits	?	0.2547***				0.2636***				-0.0584
		(7.84)				(8.05)				(-0.36)
LNIND*splits	+		0.1146***				0.1093***			0.1545**
			(8.94)				(8.39)			(2.48)
LNFORE*splits	?			0.3268***				0.3321***		-0.0152
				(6.91)				(7.03)		(-0.16)
LNNFF*splits	?				0.4258***				0.4147***	-0.0878
					(7.69)				(7.41)	(-0.60)
LNSIZE	-	-0.1433***	-0.1358***	-0.0748***	-0.1496***	-0.0703	-0.0753	-0.0458	-0.0504	-0.0779*
		(-3.90)	(-3.72 )	(-1.63)	(-4.21)	(-1.52)	(-1.62)	(-1.00)	(-1.09)	(-1.67)
Adj R-squared		0.0677	0.0784	0.0542	0.0604	0.0850	0.0881	0.0757	0.0787	0.0867
F-statistic		34.06	39.73	27.07	30.26	22.14	22.99	19.62	20.44	15.40
N		1366	1366	1366	1366	1366	1366	1366	1366	1366
panel B 상대적 투자자수
intercept		3.9305***	6.0544***	3.9437***	3.6155***	11.6958***	12.5699***	10.7664***	11.3728***	12.5283***
		(6.50)	(5.92)	(6.51)	(5.96)	(3.55)	(3.85)	(3.26)	(3.44)	(3.84)
INST/Total	-	0.6901				-8.3421**	-8.0481**	-7.6162**	-8.1702**	-7.9938**
		(0.54)				(-2.25)	(-2.20)	(-2.05)	(-2.20)	(-2.18)
IND/Total	-		-1.5178*			-7.7694**	-8.1065**	-6.9580**	-7.6914**	-8.0902**
			(-1.84)			(-2.40)	(-2.53)	(-2.14)	(-2.37)	(-2.52)
FORE/Total	-			0.0127		-7.6021**	-7.7027**	-6.9622*	-7.6942**	-7.6383**
				(0.01)		(-1.99)	(-2.04)	(-1.82)	(-2.01)	(-2.03)
NFF/Total	-				6.1553	1.5647	1.8674	2.1778	1.0317	1.9828
					(1.42)	(0.29)	(0.35)	(0.41)	(0.19)	(0.37)
INST/Total*splits	?	45.1520***				46.2981***				-17.3414
		(4.98)				(5.11)				(-1.06)
IND/Total*splits	+		0.9648***				0.9707***			1.1242***
			(8.72)				(8.78)			(7.28)
FORE/Total*splits	?			31.1079**				30.9620**		-16.0510
				(2.05)				(2.04)		(-0.99)
NFF/Total*splits	?				99.5403***				102.7363***	14.9506
					(4.13)				(4.26)	(0.40)
LNSIZE	-	-0.1474***	-0.1883***	-0.1456***	-0.1291***	-0.1501***	-0.1860***	-0.1409***	-0.1348***	-0.1846***
		(-4.22)	(-5.36)	(-4.14)	(-3.69)	(-4.27)	(-5.25)	(-3.98)	(-3.83)	(-5.19)
Adj R-squared		0.0307	0.0636	0.0180	0.0264	0.0345	0.0663	0.0202	0.0287	0.0661
F-statistic		15.35	31.79	9.32	13.30	9.11	17.10	5.68	7.70	11.70
N		1361	1361	1361	1361	1361	1361	1361	1361	1361

panel A에서는 각각의 투자자를 개별적으로 분석하고 panel B에서는 총투자자수로 조정한 상대적인 투자자를 비교해 본다. 기관투자자와 외국인투자자수는 FSI_r와 유의한 음의 관계를 보여 시장수준의 정보와 산업수준의 정보를 가격에 반영시킨다. 이들은 정보거래자이긴 하나 엄격하게 구별하면 외부인이기 때문으로 판단된다. 또한 외국인 투자자의 경우 대부분 기관투자자이며, 한국의 기관투자자나 외국인 투자자의 일부는 지수펀드나 섹터펀드에 투자하는 소극적 투자자이므로(passive investor) 포트폴리오 리밸런싱을 위해 투자에 참여하기도 한다.(Piotroski and Roulstone(2003)) 결국 이들은 시장 및 산업수준의 정보를 시장에 누설하여 Firm specific return variance를 줄인다. 기관 및 외국인 투자자의 참여정도가 가격을 통해 그들의 획득한 정보를 누설하고 개인투자자는 그 가격을 보고 무임승차한다. 따라서 개인투자자는 기관투자자와 외국인투자자와 일치하는 부호를 보인다. 그러나 부동 주주와 FSI_r의 관계를 보면 상대적인 측정치로 고려한 경우 유의하지는 않지만 일괄된 양의 관계를 보이나 개별적으로 고려한 경우 유의한 음의 관계를 보인다. 이 이유 중 하나는 부동 주주의 경우 거래가 거의 없는 투자자이며 차익실현이 주요동기가 아닌 지배권 확보가 투자자이기 때문이며, 또 다른 이유는 외부인이 접근할 수 없는 내부정보에 쉽게 접할 수 있기 때문으로 사료된다. 따라서 이들의 참여는 사적정보를 가격에 반영시키거나 때론 시장 및 산업 수준의 정보를 가격에 반영시키는 혼재된 양상을 보인다.

주식분할시 기관투자자와 외국인투자자는 그 수의 증․감에 상관없이 사적정보를 가격에 반영시킨다. 그러나 식 (9)를 살펴보면, 주식분할시 모든 투자자들을 분석한 결과 개인투자자가 FSI_r와 유의한 양의 관계를 보이고 기관투자자나 외국인투자자는 유의하지 않은 음의 관계를 보인다. 이는 주식분할 시 개인투자자의 경우 유동성(noise)거래를 통해 시장에 noise를 추가하여 Firm specific return variance를 증가효과가 매우 큰 것으로 해석될 수 있다. 소액개인투자자가 주식분할 후 유동성을 높이는 Amihud and Mendelson(1986, 1988)의 논지에 의거하여, 저변확대로 인해 유동성 증가는 개인투자자가 주요원인이기 때문에 그들은 유동성 거래를 통해 시장에 noise를 형성하고 그 결과 사적인 정보는 잘 숨겨져 정보는 더욱 가치있게 된다. 해당 주식의 정보에 접근의 용이성이 있는 정보거래자들은 사적정보를 이용하여 차익거래를 하게 되고 그 결과 Firm specific return variance가 증가하게 된다.

7. Negative Information Externality

Peress(2004)는 정보를 많이 수집하는가에 대한 문제(정보의 질(Depth))는 얼마나 정보획득비용을 많이 지불하느냐에 좌우된다. 또한 기존의 투자자 중 많은 양의 주식을 보유하고 있는 대주주의 경우 정보획득을 통해 상대적으로 많은 이익을 얻을 수 있으므로 많은 정보획득비용을 지불할 유인이 있는 반면, 소액투자자들은 투자규모 대비 정보획득 비용이 너무 커 정보를 수집할 유인이 작다. Merton(1987)에 의하면 투자자들은 그들이 알고 있는 증권을 보유한다. 그러나 투자자별로 정보수집에 대한 유인이 다르고 무엇보다도 해당주식에 대해 투자자가 얼마나 많은 정보를 수집하는지를 평가하는 것은 매우 어려운 작업이다. 따라서 기업 특유의 정보를 투자자에게 전달해 주는 매개역할을 하는 애널리스트 커버리지(analyst coverage)는 모든 투자자들이 많은 비용을 지불하지 않고도 정보에 쉽게 접근할 수 있으며 많은 연구들이 정보흐름과 정보비용의 대용변수로 사용한다.

기존 연구들을 살펴보면, Brennan and Hughes(1990)는 투자자들은 정보의 원천으로 애널리스트 정보를 이용하고 그 결과 투자자들은 그들의 브로커가 분석한 증권을 매입하며, Kim, Lin and Slovin(1997)은 애널리스트들이 주가에 사적인 정보를 즉시 반영하도록 촉구한다는 증거를 제시하였다. Frankel and Li(2002)는 애널리스트 커버리지가 많은 기업들의 내부자들은 거래를 하여 얻어지는 이익이 줄어든 사실을 발견하였다. 그들은 애널리스트들의 정확한 평가가 정보비대칭문제를 감소시켜준다고 해석했다. Jegadeesh, Kim, Krische and Lee(2004)는 호의적이지 않는 특성을 가진 기업의 주식에 대한 높은 consensus 추천은 오히려 수익률이 낮다.

본 연구는 정보수집에 대한 대리변수로 Brennan and Hughes(1991), Hong, Lim and Stein(2000), Kelly(2005)등과 마찬가지로 애널리스트 커버리지를 이용한다. 이들의 연구는 애널리스트 커버리지를 주당 이익을 예측한 애널리스트 수를 의미하지만 본 연구는 애널리스트의 투자의견이 모두 이익 실현을 목적으로 하고 있으므로, 자료의 제약 상 애널리스트가 분석보고서를 작성하는 기업목록으로 정의한다. 자료는 한경 consensus DB를 이용하였고, 해당기업을 커버하되 애널리스트명이 기재되지 않은 것은 제외하였다. 또한 애널리스트들이 커버하지 않는 기업은 0으로 기재하고, 데이터의 손실을 줄이기 위해 이용 변수의 정의는 Hong, Lim and Stein(2000)과 유사하게 애널리스트 수에 1을 더하여 자연로그를 취하였다.

불균형패널자료을 이용하여 12월 말과 회계연도에 맞추어 두 가지 방법으로 접근했으며, Hausman Test 결과에 따라 random effect방법이 타당하다고 판단되어 이를 regression하였다.

7.1 애널리스트의 정보예측 능력

이 장에서는 기업이 주식을 분할할 경우 얼마나 많은 정보를 수집하는지를 알아보기에 앞서 애널리스트들의 예측능력을 분석해 본다.

분석기간은 자료의 제약 상 2001년부터 2006년까지이며, 전 장의 방법과 동일하게 상대적인 사적정보의 양은 FSI_r로 그리고 이를 통제하기 위해 시장가치의 자연로그를 규모로 그리고 이익성장률을 통제변수로 사용하였다. 분석을 위한 회귀모형은 다음과 같다.

[eqn: FSI _{i,t} = alpha _{i} + beta _{1} AYSTCOVER _{i,t} + beta _{2}AYST*splits _{i,t} + beta _{3}LNSIZE _{i,t} + beta _{4}ENGTH _{i,t} + epsilon_i,t]

[표14] 애널리스트의 정보예측 능력 2001-2006

변수정의: 종속변수-FSI_r(시장정보와 산업정보에 비해 상대적인 기업특유의 정보의 양)

(예: [eqn: FSI_r=ln[ { (1-R ^{ 2}) } over {R ^{ 2} }]])

설명변수-AYSTCOVER(analyst coverage: 분석보고서를 작성한 애널리스트 수)

(예: ln(1+애널리스트수))

AYST*splits(interaction term: 주식을 분할할 경우 애널리스트 수)

통제변수-LNSIZE (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

ENGTH (이익증가율: (당기의 이익/전기의 이익)-1의 값)

where, (1), (2), (3), (4)식은 12월말 기준, 나머지 식은 회계연도 기준

*, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

		12				FY
		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
intercept		2.2711***	3.3036***	2.2707***	3.3041***	2.2678***	3.4293***	2.2670***	3.3731***
		(37.55 )	(4.67)	(37.52)	(4.67)	(37.88)	(4.83)	(37.85)	(4.74)
AYSTCOVER	-	-0.5863***	-0.5299***	-0.5968***	-0.5406***	-0.5831***	-0.5358***	-0.6002***	-0.5384***
		(-9.96)	(-7.54)	(-9.99)	(-7.61)	(-9.96)	(-7.53)	(-10.09)	(-7.55)
AYST*splits	+			0.1707	0.1729		0.2774*	0.2771*	0.2760*
				(1.04)	(1.06)		(1.68)	(1.67)	(1.67)
LNSIZE	-		-0.0598		-0.0598		-0.0673		-0.0638
			(-1.46)		(-1.46)		(-1.64)		(-1.55)
ENGTH	+								0.0031
									(0.81)
Adj R-squared		0.0854	0.0896	0.0854	0.0896	0.0869	0.0929	0.0883	0.0910
F-statistic		98.62	52.42	49.82	35.29	99.86	36.42	51.33	26.93
N		1047	1046	1047	1046	1040	1039	1040	1037

애널리스트 예측활동은 firm specific information과 유의한 음의 관계를 보여 애널리스트 분석은 시장과 산업정보를 이용하여 예측하고 가격에 산업수준의 정보의 양을 증가시켜 투자자들에게 시장과 산업정보를 전달하는 것으로 보인다. 이는 firm specific information과 그 기업을 커버하는 애널리스트 수는 음의 관계를 보임을 제시한 Piotroski and Roulstone(2003)과 Kelly(2005)의 결과와 일치하는 결과이며, 이는 애널리스트들이 정보보유자이긴 하지만, 실제로 그들의 기업의 외부자이기 때문인 것으로 판단된다. 애널리스트 활동으로 인해 시장 및 산업정보의 전달하고 그러므로 Firm specific return variance를 줄여준다. 이는  O'Brien and Bhushan(1990)과 일치하는 결과를 보여준다. 반면에 주식분할 시 애널리스트는 Firm specific information과 양의 관계를 보여 Brennan and Hughes(1991)의 논지대로 주식분할이 브로커 기업의 수입을 증가시키기 때문에 브로커 기업의 애널리스트들이 주식을 분할한 기업에 대해 더 많은 정보를 수집하려는 노력을 하는 것인지 아니면 다른 의미가 있는지 다음 장에서 추가적으로 분석해 본다.

7.2 negative information externality

Peress(2004)에 의하면 추가적인 주식발행을 하지 않을시 저변확대는 기존투자자에서 신규투자자로 소유재분배를 유도한다. 소유재분배는 평균 주가를 높이지만 상대적으로 기존투자자에 의해 보유되는 지분 비율을 낮춰 기존투자자들의 정보수집유인을 감소시킨다. 이렇게 정보 수집이 위험분담의 정도에 의해 제한받게 되고 기존투자자는 정보수집의 유인이 상대적으로 줄어들게 되므로 Peress는 이를 “negative information externality” 현상으로 규명하였다. 특히 주식분할의 경우에는 비록 추가적인 주식을 발행할지라도 자본변동을 유발하지 않으므로 궁극적으로 주식분할로 인한 저변의 확대로 인한 소유구조 변화는 기존 투자자에서 신규투자자로 소유구조 재분배를 의미한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 Peress와 같은 방법으로 정보수집의 대용변수인 애널리스트 커버리지를 사용하여 주식분할 후 “negative information externality” 현상이 존재하는지를 검증해 본다.

주식분할로 인해 신규투자자의 유입은 기존투자자의 정보수집유인을 감소시킬 것이므로  변경상장 후 해당기업을 커버하는 애널리스트 수는 감소할 것이다. 이를 검증하기 위해 연말 시장가치의 자연로그를 취한 규모(Bhushan(1989))와 이익성장률(McNichols and O'Brien(1997)) 그리고 애널리스트 lag(O'Brien and Bhushan(1990))를 추가하여 통제변수로 이용하였다. 분석모형은 다음과 같다.

[eqn: AYSTCOVER _{i,t} = alpha _{i} + beta _{1} SplitsDummy _{i,t} + beta _{2}CCDummy1% _{i,t} + beta _{3}ANALYST_{i,t-1} + beta _{4}LNSIZE _{i,t}]

[eqn: + beta _{5}ENGTH _{i,t}+beta _{6}TIME TREND_{i,t}+ epsilon_i,t]

[표15] 정보외부성 2001-2006

변수정의: 종속변수-AYSTCOVER(analyst coverage:분석보고서를 작성한 애널리스트 수)

(예: ln(1+애널리스트수))

설명변수-SPLITS_Dummy(주식분할더미: 해당기업이 주식분할을 한 경우 1, 아니면 0)

통제변수-CC_Dummy1%(자본변동더미: 해당기업이 1%이상 자본변동이 있으면 1,

아니면 0)

ANALYST lag(전기에 해당기업에 대해 분석보고서를 작성한 애널리스트 수)

LNSIZE (규모: 시가총액에 자연로그를 취한 값)

ENGTH (이익성장율: (당기의 이익/전기의 이익)-1의 값)

TIME TREND(12월말 해당기업을 분석한 애널리스트 수를 구분하기 위한 더미)

where,  *, **, ***은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서의 통계적 유의성을 의미한다.

		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
intercept		-2.3795***	-4.0870***	-4.1313***	0.5468***	-4.1152***	-4.4602***
		(-9.28)	(-14.19)	(-14.29)	(9.90)	(-14.22)	(-23.29)
SPLITS_DUMMY	-	-0.0566	-0.0893***	-0.0786**	-0.0162	-0.0773**	-0.0525
		(-1.62)	(-2.65)	(-2.30)	(-0.46)	(-2.26)	(-1.57)
CC_DUMMY 1%	-			-0.0605**	0.0079	-0.0590**	-0.0734***
				(-2.07)	(0.26)	(-2.01)	(-2.86)
ANALYST(-1)	+						0.3967***
							(22.44)
LNSIZE	+	0.1617***	0.2704***	0.2739***		0.2731***	0.2831***
		(11.29)	(16.25)	(16.36)		(16.29)	(25.07)
ENGTH	+				0.0019	0.0013	0.0011
					(1.64)	(1.22)	(0.96)
TIME TREND	?		-0.1086***	-0.1097***	-0.0324***	-0.1183***	-0.1102***
			(-12.67)	(-12.77)	(-4.34)	(-15.10)	(-12.80)
Adj R-squared		0.0931	0.1993	0.2017	0.2022	0.2022	0.5564
F-statistic		54.51	87.46	66.78	53.67	53.67	218.19
N		1043	1043	1042	1042	1040	1040

주식분할은 정보수집과 유의한 음의 관계를 보인다. 이는 주식분할시 애널리스트들이 해당기업의 분석이 줄어들어 많은 정보가 투자자들에게 전달될 수 없고, 그러므로서 정보획득비용이 높아진다. 결과적으로 주식분할이 정보수집(즉, 얼마나 많은 정보를 수집하는가?; depth of information)을 더 어렵게 만들었다는 것을 보여준다. 따라서 Peress와 유사한 결론이며, 신규투자자의 참여가 사적인 정보를 더 많이 생산하는 것에 비해 기존투자자의 정보수집 유인을 감소시킨다. 결국 주식분할로 인한 투자자 저변확대는 기존투자자의 정보수집유인을 감소시키는 negative information externality의 가능성을 제시한다.

애널리스트 커버리지와 규모는 유의한 양의 관계를 보여 애널리스트들은 규모가 큰 기업을 주로 분석한다는 사실을 알 수 있다.

브로커 커미션이 거래주식의 수가 많을수록 증가하기 때문에 거래주식수를 증가시키고 주가를 낮추는 주식분할은 브로커의 수입을 증가시키므로 주식을 분할한 기업에 대해 더 많은 연구를 한다는 Brennan and Hughes(1991)의 논지와는 다르게, 주식분할 시 애널리스트 커버리지는 감소하여 결과적으로 브로커 기업의 애널리스트들은 주식을 분할한 해당기업에 대한 연구가 감소했음을 알 수 있다.

애널리스트의 정보예측능력과 정보외부성에 대한 결과를 보고 추가적으로 유추할 수 있는 점은 기업을 분석하고 예측하는 능력이 뛰어난 가장 실력이 있는 애널리스트만이 해당기업을 분석하여 더 정확한 정보를 제공할 수 있다. 즉, 애널리스트들은 시장정보와 산업수준의 정보를 가격에 반영시키고 주식분할 시 실력이 있는 소수의 애널리스트만이 사적정보를 가격에 반영시킨다. 주식분할로 인해 상대적으로 해당기업에 대한 정보수집비용이 더욱 커지게 되며, 기존에 주식을 보유한 투자자는 신규투자자의 유입으로 인한 상대적 보유지분의 감소로 더 적극적인 정보를 수집할 유인을 상실하게 되어 negative information externality가 창출된다.

8. 결론 및 한계

본 연구는 1997년부터 2006년까지 유가증권시장에서 주식을 분할한 상장기업을 대상으로 주식분할로 인해 투자자 저변이 확대되는지 살펴보고, 저변확대로 인한 신규투자자의 유입이 정보생산에 어떤 영향을 미치는지 자산의 정보구조에 대해 분석하였다.

주식분할의 본연의 목적대로 주식거래가 활성화되고 유동성이 확보되었는지에 대한 실증분석 결과는 다음과 같다.

첫째, 주식분할 기업과 통제기업을 이용하여 분석한 결과 주식분할로 인해 주식의 대중성이 증대되었으며, 폭넓게 주식이 분포되었다. 특히 기관투자자의 수는 감소한 반면, 소액․ 개인투자자의 수가 매우 크게 증가하여 적정가격범위가설을 지지하는 결과를 나타냈다. 따라서 주식분할이 개인투자자의 저변을 확대시키고 있음을 보여주는 증거로 판단된다. 둘째, Amihud(1997, 1999)의 유동성 측정방법을 이용하여 분석한 결과 주식분할 후 유동성이 매우 크게 증가함을 보였다. 이는 소액․ 개인투자자의 거래의 용이성이 거래를 활성화시켜 유동성이 증가한 결과로 해석된다.

주식분할로 인한 신규투자자의 유입이 정보생산에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 다음과 같다.

첫째, Roll(1988)의 [eqn: R^2] 논지를 이용하여 분석한 결과 주식분할은 Firm specific return variance를 증가시켰다. 이는 기업의 사적정보의 존재를 의미하며 예측할 수 없는 기업특유의 정보의 양의 증가로 해석된다. 따라서 기업이 주식을 분할하면 투자자들은 더 많은 정보를 수집해야 한다. 둘째, 기관투자자와 외국인투자자는 정보거래자이긴 하지만 엄밀하게 외부인이므로 그들의 투자참여정도가 시장 및 산업정보를 가격에 반영시키고 그러므로 시장과 산업수준의 정보를 시장에 누설한다. 반면에 개인투자자들은 기관투자자와 외국인투자자와 비슷한 반응으로 보여, 정보수집의 효율적인 메커니즘을 가지고 있는 정보거래자의 투자참여로 인해 정보가 가격에 반영되면, 정보비보유자는 가격에 반영된 정보를 보고 간접적으로 정보를 획득하는 무임승차를 한다고 볼 수 있다. 셋째, 주식분할 시 기관투자자와 외국인투자자의 시장참여정도가 사적정보를 가격에 반영시키지만, 개인투자자의 유동성거래로 인해 사적정보가 더 이상 시장에 누설되지 않는다. 즉, 개인투자자들은 유동성(noise)거래자이므로 유동성거래자의 증가는 정보거래자가 획득한 사적정보를 쉽게 감춰지게 함으로서 정보는 더 이상 누설되지 않고 더욱 가치있게 되었다고 해석할 수 있다. 넷째, 정보비용과 기존투자자에 의해 생산되는 정보의 양의 대용변수로 애널리스트 커버리지를 이용한 결과 주식분할은 애널리스트 커버리지를 감소시킴을 발견하였다. 이는 저변확대로 인한 신규투자자의 유입은 기존투자자의 정보수집유인을 감소시키는 부정적인 정보의 외부성(negative information externality)이 창출된 증거로 해석할 수 있다.

본 연구의 한계점으로는 첫째, 자료수집의 제약으로 전 기간을 살펴보지 못하고 부분으로 전체를 설명하려는 시도를 하여 해석의 신중함이 요구된다고 할 수 있다. 둘째, 사적정보에 쉽게 접근할 수 있는 내부자의 수를 고려하지 않았으므로 정보거래자의 활동에 대해 편협적인 해석에 그쳤으며, 이를 위해 내부자수 및 세분화된 투자자별 거래활동에 대한 미시구조적인 접근이 추가되어야만 한다.

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