국내 복합금융그룹의 부실위험

박종원1)·박래수2)·장 욱3)·정혜정4)

	< 요 약 >
최근 전세계적으로 금융그룹화가 활발히 진행되고 있는 가운데, 아직은 은행위주의 편중된 사업구조를 보이고 있기는 하지만 국내에서도 대형 금융기관을 중심으로 복합금융그룹화를 통해 금융산업의 집중도가 높아지고 있다. 본 논문은 국내시장에서 복합금융그룹화가 금융기관의 부실위험에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월까지(4분기)까지 국내 복합금융그룹 및 개별금융기관의 분기별 재무자료를 이용하여, 개별기반 부실위험척도인 Z-index와 규제자본비율 등에서 복합금융그룹소속 금융기관들과 비금융그룹 금융기관들 간 유의적인 차이가 있는지를 비교분석하였다. 본 논문의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, Z-index와 가중규제자본비율을 사용하여 복합금융그룹 소속 금융기관들과 비금융그룹 금융기관들 사이 부실위험을 비교한 결과, 복합금융그룹 소속 금융기관들의 부실위험이 비금융그룹 금융기관들에 비해 유의적으로 낮은 것으로 나타난다. 둘째, 시계열자료를 분기별로 살펴보면 분석기간 초기에는 부실위험의 차이가 유의적이지 않지만, 최근으로 올수록 부실위험의 차이가 분명하게 유의적으로 나타난다. 셋째, 부실위험에 대해 소속된 금융그룹의 대형화, 다각화 및 그룹화 지표가 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타난다. 먼저 그룹화효과의 경우 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 부실위험이 낮게 나타나지만, 다변량분석에서 다른 요인들의 효과를 통제한 경우 금융기관의 그룹소속여부는 해당금융기관의 부실위험에 부정적인 영향을 미치는 것으로 드러났다. 그러나 이러한 부정적인 영향은, 해당복합금융그룹의 대형화 및 다각화 특성으로 인해 다소 완화되는 것으로 나타났다. 따라서 앞서 단일변량분석에서 드러난 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 주로 해당그룹의 대형화로 인한 규모의 경제효과와 다각화에 따른 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다.

1) 서울시립대학교 경영학부(parkjw@uos.ac.kr) 2) 경상대학교 경영학부(rsoo@gsnu.ac.kr)

3) 예금보험공사 리스크감시1부(ukchang@kdic.or.kr) 4) 서울시립대학교 산업경영연구소(co5mo5@hanmail.net)

* 이 논문은 2007년도 정부재원(교육인적자원부 학술연구조성사업비)으로 한국학술진흥재단의 지원을 받아 연구되었음(KRF-2007-321-B00065). 아직 완성되지 않은 논문이니 인용을 삼가주시되 논평은 환영합니다.

** 논문 관련 문의사항은 박종원 교수에게 연락바랍니다. 주소: 서울시 동대문구 전농동 90번지 130-743, 전화: 02-2210-5690

핵심단어: 복합금융그룹, 부실위험, 대형화, 다각화, 그룹화

JEL Classification: G20, C12

서  론

금융산업의 최근 환경변화 중 주목할 만한 것은 금융그룹화 현상이다. 국제적으로 금융그룹화는 이미 성숙단계에 들어섰으며, 다양한 업무영역에서 활동하는 금융회사들로 구성되는 복합금융그룹화가 빠르게 진행되고 있다. 국내에서도 외환위기 이후 금융산업의 구조조정 과정에서 금융지주회사나 모자회사 등의 방법으로 금융그룹화가 급속히 진행되고 있으며, 국내 대형 금융그룹들은 전 금융권역으로 계열사를 확장하여 업무영역을 늘리고 금융산업의 집중도를 높이고 있다. 복합금융그룹화는 금융기관의 대형화 및 겸업화와 함께 금융산업의 새로운 트렌드로 자리잡고 있다.

금융그룹이란 2개 이상의 금융회사를 포함하고 금융업무를 주도적으로 영위하는 그룹으로서 그룹소속 개별회사 모두가 공동지배하에 있는 기업집단을 의미한다. 복합금융그룹(financial conglomerates)은 금융그룹 중 서로 다른 권역에 소속된 금융회사들로 구성된 금융그룹을 의미한다. 위의 정의를 바탕으로 복합금융그룹의 특성을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 복합금융그룹은 2개 이상의 금융회사로 구성되어야 한다. 이는 법률적 실체가 다른 회사들로 구성되어야 한다는 것이다. 둘째, 그룹을 구성하는 각 회사들은 공동지배 하에 있어야 한다. 셋째, 주된 사업으로 금융업무를 영위하여야 한다. 마지막으로, 사업영역이 다른 금융회사들로 구성되어야 한다. 즉, 은행, 증권, 보험 등 권역이 다른 회사들로 그룹이 형성되어야 한다.

바젤은행감독위원회(BCBS)와 국제증권관리위원회기구(IOSCO), 그리고 국제보험감독자협의회(IAIS)의 후원아래 금융산업의 공통이슈와 관리감독에 관한 문제를 다루기 위해 1996년 설립된 Joint Forum에서는 지난 2001년의 논의에서 복합금융그룹을 “배타적이고 주요한 활동이 적어도 두 가지 이상 다른 금융영역에서 서비스를 제공하는 것으로 구성된 공통 통제 하의 기업집단”으로 정의하고 있다(Joint Forum, 2001a). EU에서 제정한 금융그룹지침(Financial Conglomerates Directive(2002))은 복합금융그룹(또는 거대금융그룹)을 “금융부문의 총자산이 그룹 전체의 40%를 초과하거나 규모가 가장 작은 금융기관의 총자산이 60억 유로 이상인 경우”로 정하고 있다.

국내에서는 아직 금융그룹과 복합금융그룹에 대한 정의와 구분에 대한 구체적인 기준은 없다. 다만 복합금융그룹의 한 유형인 금융지주회사의 경우 2000년 10월 ‘금융지주회사법’이 제정되어 그 설립이 허용되고 있다. ‘금융지주회사법’에서는 금융지주회사를 “주식의 소유를 통하여 금융업을 영위하는 회사 또는 금융업의 영위와 밀접한 관련이 있는 회사를 지배하는 것을 주된 사업으로 하며 하나 이상의 금융기관을 지배하는 회사”로 정의하고 있다. 이 정의는 복합금융그룹의 특성 중 권역이 다른 금융회사들로 구성되어야 한다는 것만 뺀 나머지 세 가지 특성을 포함하고 있다. 한편, 금융지주회사 형태 외의 다른 형태의 복합금융그룹은 ‘독점규제 및 공정거래에 관한 법률’에서 열거된 기업집단의 정의에 의해 분류되고 있다. 이 법에서 정의하는 기업집단은 복합금융그룹의 특성 중 2개 이상의 회사로 구성되어야 한다는 것과 공동 지배되어야 한다는 특성을 포함하고 있다.

일본 금융청은 거대금융그룹 감독지침(2005)에서 거대금융그룹의 유형을 금융지주회사형, 사업지주회사형(또는 기업집단형), 친자회사형(또는 모자회사형), 그리고 외국지주회사형 등 네 가지로 구분하고, 유형별로 정의를 하고 있다. 금융지주회사형(financial holding company type)은 지주회사 산하에 은행, 증권, 보험 등이 설치되는 전형적인 금융지주회사로서 대형은행그룹 등이 업무를 다각화시킨 형태이다. 사업지주회사형 또는 기업집단형(horizontal group type)은 일반 사업지주회사 산하에 은행, 증권, 보험 등을 보유하는 형태이다. 친자회사형(parent-subsidiary type)은 은행, 보험, 증권 중에 하나의 금융기관이 모회사가 되어 다른 분야의 금융기관을 자회사로 편입시키는 방식이다. 마지막으로 외국지주회사형은 외국에 모체인 지주회사가 있고 그 자회사나 지점으로서 일본 국내에 거점을 두고 있는 외국지주회사를 가리킨다.

독점규제 및 공정거래에 관한 법률에서 "기업집단"이라 함은 동일인이 다음 각목의 구분에 따라 대통령령이 정하는 기준에 의하여 사실상 그 사업내용을 지배하는 회사의 집단을 말한다. 가. 동일인이 회사인 경우 그 동일인과 그 동일인이 지배하는 하나이상의 회사의 집단, 나. 동일인이 회사가 아닌 경우 그 동일인이 지배하는 2이상의 회사의 집단.

앞서 살펴본 복합금융그룹의 특성은 중요한 하나의 특성으로 권역이 다른 금융회사의 결합을 포함하고 있으나 국내의 관련 법률에서는 이 점은 포함되지 않고 있다. 따라서 국내의 금융지주회사나 기업집단은 일반적인 금융그룹을 포함하는 것으로 파악할 수 있다.

따라서 비록 국내에서 복합금융그룹과 관련하여 명시적인 정의는 없지만 각 법에서 정의된 내용을 참조하면, 국내에서도 앞서의 Joint Forum(2001a)이나 EU의 금융그룹지침(2002)에서 내린 복합금융그룹에 대한 정의를 사용하여도 무방할 것으로 판단하며, 복합금융그룹의 분류에 대해서도 일본 금융청의 유형분류를 사용할 수 있을 것으로 생각한다. 이에 기초하여 본 논문에서는 복합금융그룹을 “공동지배하에 있는 2개 이상의 금융회사로 구성된 기업집단으로서 은행업(은행, 종금, 저축은행), 증권업, 보험업(생명보험, 손해보험) 중 둘 이상의 권역에서 사업을 영위하는 기업집단”으로 정의하고 그 유형을 금융지주그룹, 모자회사그룹, 기업집단그룹 그리고 외국회사그룹으로 구분한다.

복합금융그룹은 그룹화를 통해 시너지를 얻을 수 있고 포트폴리오효과에 의해 그룹 전체의 위험을 줄일 수 있다. 그러나 그룹화에 의해 위험이 감소하면 콜옵션의 성격을 가진 주주의 부는 감소하므로 주주는 부의 감소를 막기 위해 위험을 추구할 유인을 갖게 된다. 따라서 그룹화에 따른 포트폴리오효과는 주주의 위험유인(risk incentive)에 의해 상쇄될 수 있고 더 나아가 금융그룹화는 복합금융그룹의 부실위험을 증가시킬 수 있다. 복합금융그룹의 경우 그룹 내 한 회사의 부실이 전염효과에 의해 그룹을 구성하는 전회사의 동반부실위험을 증가시키게 되고 이는 전체 경제시스템의 위험을 증가시킬 수 있으므로, 복합금융그룹의 위험관리는 개별 금융회사의 위험관리에 비해 복잡할 뿐만 아니라 그 중요성이 높다고 할 수 있다.

그럼에도 불구하고 국내에서 복합금융그룹의 부실위험을 분석한 논문은 매우 드물다. 본 논문은 금융그룹화가 해당 금융그룹의 부실위험에 어떤 영향을 미치는지를 분석한다. 개별기반 부실위험척도인 Z-index와 보조적으로 규제자본비율을 이용하여 복합금융그룹을 구성하는 금융기관들과 비금융그룹 금융기관들 사이에 부실위험에 차이가 존재하는지를 분석한다. 그리고 그 부실위험의 지표들과 개별 금융기관의 부실위험에 영향을 주는 다른 변수들을 통제한 후 금융그룹화의 배경지표인 대형화, 다각화 및 그룹화 지표들과의 다변량 회귀분석을 실시한다. 실증분석결과, 복합금융그룹 소속회사들과 비금융그룹 소속회사들 사이 부실위험은 유의적인 차이가 있으며, 그룹화의 배경지표들과도 뚜렷한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제2장에서는 국내 복합금융그룹의 현황을 살펴본다. 제3장에서는 복합금융그룹 관련 부실위험에 대한 선행연구를 정리한다. 제4장에서는 본 논문의 연구방법론, 분석척도와 실증모형을 제시한다. 제5장에서는 국내 복합금융그룹의 자료를 이용하여 실증분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 제6장에서는 결론과 시사점을 제시한다.

국내 복합금융그룹의 현황

2006년 12월말 현재 국내 금융그룹은 금융지주회사그룹 4개, 모자회사그룹 8개, 기업집단그룹 6개, 그리고 외국회사그룹 16개 등 총 34개 그룹이 존재한다. 총 325개 금융회사 중에서 113개사가 복합금융그룹 소속회사로서 회사 수 기준으로 34.8%를 차지한다. 이중 은행업 진출이 허용되지 않은 기업집단을 제외한 모든 유형의 금융그룹이 은행업 위주의 사업을 영위하고 있다. 은행업 비중은 영업수익 기준으로 외국회사그룹이 89.4%, 금융지주그룹이 75.7% 그리고 모자회사그룹은 67.5%에 이른다(<표 1> 참조).

금융회사의 기준은 은행, 증권, 보험, 저축은행, 종금, 자산운용, 카드, 선물회사 등을 포함

<표 > 복합금융그룹 소속 금융회사 수 및 사업구성 비율(영업수익기준)

(기준: 2006년 12월, 단위 : 개, %)

유 형	은 행		보 험		증 권		저축은행		기 타*		계
	수	구성비	수	구성비	수	구성비	수	구성비	수	구성비	수**
금융지주(4)	6	75.7	3	4.1	5	12.8	1	0.2	7	7.2	22(5.5)
모자회사(8)	3	67.5	8	26.2	5	5.9	1	0.1	9	0.4	26(3.3)
기업집단(6)	-	0.0	10	92.4	5	5.7	3	0.3	8	1.6	26(4.3)
외국회사(16)	15	89.4	3	6.0	15	4.5	-	0.0	6	0.1	39(2.4)
그룹 계(34)	24	61.9	24	28.9	30	7.0	5	0.1	27	2.1	113(3.3)

*  기타에는 종금, 자산운용, 카드, 선물회사가 포함됨,	** ( ) 안의 수치는 그룹 당 평균 회사수를 의미

자료: 예금보험공사

<표 2>에 복합금융그룹의 유형별·업종별 시장점유율을 나타내었다. <표 2>의 Panel A에 나타낸 복합금융그룹의 유형별 시장점유율을 보면, 금융회사 수에서 34.8%를 점하는 복합금융그룹이 국내 금융시장에서 차지하는 시장점유율은 총자산을 기준으로 하면 76.8%에 이르고 영업수익을 기준으로 하면 78.3%에 이른다. 영업수익률(=영업수익/총자산)은 복합금융그룹 소속 금융회사의 경우 평균 15.9%로서 비그룹 금융회사 평균 14.5% 수준을 상회하고 있다. 특히 복합금융그룹 내 외국회사와 기업집단의 경우 수익률이 각각 41.4%와 19.8%로 모자회사와 금융지주회사에 비하여 매우 높은 수치를 보인다. 그러나 국내복합금융그룹의 대표적인 형태인 금융지주와 모자회사의 경우 수익률이 각각 10.1%와 12.2%로 다른 그룹집단에 비해 뒤질 뿐만 아니라 비그룹 평균 수익률 14.5%에도 미치지 못하고 있다.

<표 2>의 Panel B에는 각 금융업종에서 복합금융그룹이 차지하는 시장점유율을 나타내었다. 복합금융그룹이 각 업종에서 차지하는 시장점유율은 총자산 기준으로 은행업은 76.8%이고, 증권업은 73.1%이고 그리고 보험업은 89.8%에 이른다. 각 금융업종에서 영업수익률을 살펴보면 은행업에서는 복합금융그룹 소속 은행의 영업수익률이 13.4%로 은행업 평균 12.6%를 상회하고 있다. 그러나 보험, 증권 등 기타업종에서는 금융그룹에 속한 회사의 영업수익률이 각 업종 평균에 비해 낮다. 즉, 은행을 제외하고 복합금융그룹은 시장점유율은 높지만 수익성은 떨어지는 현상을 나타낸다. 은행의 경우에도 Panel A의 자료를 고려하면 외국회사 그룹의 수익률은 높지만 주로 국내회사로 구성된 금융지주와 모자회사의 경우 수익률이 낮은 특징을 보인다. <표 1>과 <표 2>의 자료에 기초할 때 국내 복합금융그룹이 금융그룹화를 통해 적절한 시너지를 얻고 있는가는 의문이다.

<표 > 복합금융그룹의 시장점유율

Panel A: 그룹유형별 시장점유율 (기준: 2006년 12월, 단위 : 개, 조원, %)

유형	그룹수	금융회사 수		총자산(a)		영업수익(b)		수익률(b/a)
금융지주	4	22	( 6.8)	508	(27.5)	51	(17.8)	10.1
모자회사	8	26	( 8.0)	525	(28.4)	64	(22.3)	12.2
기업집단	6	26	( 8.0)	231	(12.5)	46	(15.9)	19.8
외국회사	16	39	(12.0)	155	( 8.4)	64	(22.3)	41.4
그룹 계	34	113	(34.8)	1,418	(76.8)	225	(78.3)	15.9
비 그룹		212	(65.2)	429	(23.2)	62	(21.7)	14.5
합 계		325	(100)	1,847	(100)	287	(100)	15.5

주: ( )는 부보금융회사 전체에서 각 그룹이 차지하는 시장점유율임

Panel B: 각 금융업종별 시장점유율 (기준: 2006년 12월, 단위 : 조원, %)

업종	총자산(a)		영업수익(b)		수익률(b/a)
	전체	금융그룹 계	전체	금융그룹 계	전체	금융그룹
은 행	1,353	1,039 (76.8)	171	139 (81.0)	12.6	13.4
보 험	313	281 (89.8)	78	65 (83.8)	24.9	23.1
증 권	93	68 (73.1)	23	16 (69.3)	24.7	23.5
저축은행	51	3 ( 5.9)	5	0.2 (3.80)	10.0	6.7
기 타*	36	27 (75.1)	10	5 (47.5)	27.8	18.5
계	1,847	1,418(76.8)	287	225 (78.3)	15.5	15.9

* 기타에는 종금, 자산운용, 카드, 선물회사가 포함됨

주: ( )는 전체 업종에서 그룹소속의 금융회사가 차지하는 시장점유율임

자료: 예금보험공사

앞서 살펴본 바와 같이 국내 금융산업에서 그룹화는 이미 상당히 진행된 것으로 판단된다. 이러한 금융그룹화의 결과 국내 금융산업의 집중도는 높아지고 있는 것으로 판단된다. 우선 기술적인 수치를 살펴보면, 2006년 6월 기준으로 국내은행에서 BIG4의 시장점유율(원화대출금 합계기준)은 41.31%이다. 생명보험 산업의 경우 BIG3의 시장점유율(수입보험료 합계기준)은 63.60%에 이르고, 손해보험 산업의 경우 BIG4의 시장점유율은 73.97%이다. 그리고 증권산업의 경우 BIG5의 시장점유율(주식거래대금 합계기준)은 33.37%에 이른다.

BIGi는 상위 i번째까지 금융기관을 합한 것을 지칭하는 개념으로서 다른 논문들에서 사용하는 CRi지표와 같다.

보다 계량적인 지표로서 많이 사용되는 Herfindhal-Hirshman지수(이하 HH지수)를 사용하여 금융산업의 집중도를 분석한 결과는 장욱(2007)과 함준호, 김준경(2006)에 잘 나타나 있다. 이들의 분석결과에 따르면, 증권을 제외한 은행과 보험산업에서 집중화 정도는 1997년 이후 크게 증가하였으며, 금융그룹의 집중화 정도 역시 1997년 이래 지속적으로 증가하는 모습을 보이고 있다.

<그림 1>에 2003년부터 2006년까지의 분기별 총자산 자료를 이용하여 은행, 저축은행, 증권, 손보 그리고 생보 산업을 각각 구분된 시장으로 간주하여 권역별로 산출한 HH지수를 나타내었다. <그림 1>의 Panel A는 금융권역별 HH지수를 나타내고 있다. 권역별로 볼 때, 생보와 손보 산업은 집중도가 매우 높고, 은행산업은 경계 부분에 있고, 증권과 저축은행은 집중도가 낮다. 시계열적으로 볼 때, 생보산업은 집중도가 감소하는 추세이고 손보와 은행 산업은 약간 증가하는 추세이다. 더불어 2003년부터 2006년까지 분기별 총자산 자료를 이용하여 전체권역을 하나의 시장으로 보고, 복합금융그룹에 대한 통합 HH지수를 산출하여 <그림 1>의 Panel B에 나타내었다. 복합금융그룹의 HH지수를 복합금융그룹의 효과를 감안한 것과 그렇지 않은 것으로 구분하여 산출하여 나타내었다. Panel B의 결과를 보면, 아직 전체적으로 복합금융그룹 효과에 의한 금융산업의 집중도는 심각한 정도는 아니지만, 그룹화로 인하여 금융산업의 집중도가 상당 수준 높아짐을 보여준다.

HH지수는 통상 1,000 이하면 집중도가 낮은 것으로 해석하고, 1,000부터 1,800 사이이면 다소 집중된 것으로 해석하고 그리고 1,800 이상이면 매우 집중된 것으로 해석한다. 이는 미국 법무부에서 합병에 따른 시장의 집중을 평가하는 기준으로 사용된다.

함준호와 김준경(2005)의 HH지수와 본 보고서의 HH지수간 수준 차이를 보이는데, 이는 전체 권역을 어디까지로 정의할 것인가의 차이에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 부보금융기관의 범위를 고려하여 저축은행을 지수산정의 범위에 포함하였다.

<그림 1> HH지수 (총자산 기준)

Panel A: 금융권역별 HH지수          Panel B: 복합금융그룹의 HH지수

1) Panel A는 금융권역별로 HH지수를 계산한 것이다.

2) Panel B는 전 권역을 단일 시장으로 보고, CFC는 복합금융그룹 내 금융회사들의 총자산을 합산하여 단일 회사처럼 간주하여 HH지수를 계산한 것이고 NCFC는 개별회사로 간주하여 HH지수를 계산한 것이다.

<표 3>의 Panel A는 주요 복합금융그룹 내 권역별 총자산비중을,  <표 3>의 Panel B는 권역별 당기순이익 비중을 나타내고 있다. <표 3>의 결과는 주요 복합금융그룹 내에서 총자산이나 당기순이익에서 일부 권역의 편중도가 매우 심함을 보여준다. 은행을 계열회사로 편입하고 있는 복합금융그룹의 경우 은행산업 편중도는 80～90% 이상이다. 이는 은행이 그룹 내 대부분의 지표를 좌우하기 때문에 범위의 경제에 의한 포트폴리오 효과는 이루어지지 않고 은행의 위험이 복합금융그룹 위험의 거의 대부분을 차지할 수 있음을 시사한다.

<표 4>에 복합금융그룹별로 주요 소속금융회사를 나타내었다. <표 4>의 내용을 보면, 복합금융그룹에 속하는 금융회사들은 은행, 증권, 보험과 같이 금융규제와 감독을 받는 회사들이 주류를 이루고 있으나, 금융규제와 감독을 강하게 받지 않는 다른 업종에 속한 금융회사들과 금융규제와 감독을 전혀 받지 않는 일반회사들도 다수 포함되어 있다. 따라서 대부분의 복합금융그룹이 권역간 규제의 형평성 차이에 의해 영향을 받는다고 볼 수 있다. 이는 복합금융그룹 내의 금융회사들이 권역간 규제의 차이를 이용하여 위험을 상호전가할  유인이 존재함을 시사한다.

<표 > 주요 복합금융그룹 내 권역별 비중 (외국회사그룹 제외)

Panel A: 총자산 구성비중 (기준: 2006년 12월말, 단위: %)

계 열	그룹명	은행	저축은행	증권	보험	기 타
금 융 지 주	우리지주	93.83	-	6.17	-	-
	신한지주	93.10	-	2.51	4.39	-
	하나지주	96.26	-	3.18	0.56	-
	한국지주	-	17.51	82.49	-	-
은 행 계 열	국민은행	94.92	-	-	5.08	-
	농 협	99.26	-	0.74	-	-
	산업은행	91.91	-	8.09	-	-
생 보 계 열	삼 성	-	-	5.38	94.62	-
	한 화	-	-	4.07	95.93	-
	교 보	-	-	2.67	97.33	-
	금호아시아나	-	-	-	86.50	13.50
	태 광	-	11.29	-	88.71	-
손 보 계 열	동부	-	7.64	6.62	85.74	-
	메리츠	-	-	16.73	75.14	8.13
	LIG	-	-	-	100.00	-
	교직원공제회	-	77.93	-	22.07	-
증 권 계 열	미래에셋	-	-	34.23	65.77	-
	동 양	-	-	55.95	44.05	-

Panel B: 당기순이익 구성비중 (기준: 2006년 12월말, 단위: %)

계 열	그룹명	은행	저축은행	증권	보험	기 타
금 융 지 주	우리지주	86.63	-	13.37	-	-
	신한지주	75.29	-	4.90	19.81	-
	하나지주	89.43	-	8.03	2.54	-
	한국지주	-	2.78	97.22	-	-
은 행 계 열	국민은행	84.88	-	-	5.12	-
	농 협	0.00	-	100.00	-	-
	산업은행	84.59	-	15.41	-	-
생 보 계 열	삼 성	-	-	4.04	95.96	-
	한 화	-	-	4.87	95.13	-
	교 보	-	-	1.29	98.71	-
	금호아시아나	-	-	-	99.18	0.82
	태 광	-	3.76	-	96.24	-
손 보 계 열	동부	-	1.08	68.22	30.70	-
	메리츠	-	-	35.95	26.60	37.45
	LIG	-	-	-	100.00	-
	교직원공제회	-	68.84	-	31.16	-
증 권 계 열	미래에셋	-	-	30.82	69.18	-
	동 양	-	-	23.81	76.19	-

자료: 예금보험공사

<표  > 주요 복합금융그룹별 소속금융회사 (외국회사그룹 제외)

(기준: 2006년 12월말)

계 열	그 룹* 명	소속 금융회사
		은행	증권	보험	저축은행	기 타
금 융 지 주	우리지주	우리은행, 광주은행, 경남은행	우리투자증권	-	-	우리크레디트스위스자산운용, 우리금융정보시스템, 우리F&I, 우리프라이빗에퀴티
	신한지주	신한은행, 제주은행	굿모닝신한증권	신한생명, SH&C생명	-	신한신용정보, 신한캐피탈, 신한카드, 신한프라이빗에쿼티, 신한BNP파리바투신운용, 신한맥쿼리금융자문, LG카드
	하나지주	하나은행	대한투자증권, 하나증권	하나생명	-	하나캐피탈, 대한투자신탁운용, 하나아이앤에스
	한국지주	-	한국증권	-	한국투자저축은행	한국투자신탁운용, 한국밸류 자산운용, 한국투자파트너스, 코너스톤에퀴티파트너스
은 행 계 열	국민은행	국민은행	-	ING생명,KB생명	-	KB창업투자, KB신용정보, KB자산운용, KB부동산신탁, KB데이타시스템, KB선물
	농 협	농협	NH투자증권	농협공제	-	농협CA투자신탁운용, 농협선물
	산업은행	산업은행	대우증권	-	-	산은캐피탈, 산은자산운용, 한국인프라자산운용
생 보 계 열	삼 성	-	삼성증권	삼성생명, 삼성화재	-	삼성카드, 삼성투신운용, 삼성벤처투자
	한 화	-	한화증권	대한생명, 한화손해보험	-	한화투자신탁운용, 한화기술금융
	교 보	-	교보증권	교보생명, 교보자동차보험	-	교보투자신탁운용, 생보부동산신탁
	금호아시아나	-	-	금호생명	-	금호종금
	태 광	-	-	흥국생명, 흥국쌍용화재	고려저축은행 예가람저축은행	흥국증권중개, 흥국투자신탁운용
손 보 계 열	동부	-	동부증권	동부화재, 동부생명	동부저축은행	동부캐피탈, 동부자산운용
	메리츠	-	메리츠증권	메리츠화재	-	메리츠종금
	LIG		-	LIG손해보험, LIG생명	-
	교직원공제회	-	-	교원나라자동차보험	교원나라저축은행	교원나라벤쳐투자
증 권 계 열	미래에셋	-	미래에셋증권	미래에셋생명보험	-	미래에셋자산운용, 미래에셋캐피탈, 미래에셋 맵스자산운용
	동 양	-	동양종금증권	동양생명	-	동양투자신탁운용, 동양파이낸셜, 동양캐피탈, 동양창업투자, 동양선물

* 부보금융기관을 2개 이상 보유한 그룹만을 포함 (부보금융기관은 밑줄 표시)

자료: 예금보험공사

선행연구에 대한 검토

복합금융그룹은 비금융그룹 금융기관에 비해 덜 위험한가? 일반적으로는 복합금융그룹은 규모 및 범위의 경제효과에 의해 수익이 안정화되는 효과를 얻을 수 있고 이에 따라 복합금융그룹의 전체 위험은 줄어들 것으로 생각할 수 있다. 그러나 여러 연구는 이러한 논리에 반하는 실증결과를 보여주고 있다. Demsetz and Strahan(1997)은 미국의 대형 은행지주회사가 소형은행에 비해 분산효과가 큰 것은 사실이지만 이 분산효과가 낮은 위험으로 연결되지는 않는다고 보고하고 있다. 자산규모가 큰 은행지주회사들의 경우 위험분산 정도는 크지만 낮은 자기자본비율을 유지하고 기업대출 및 부동산대출 등 위험성이 높은 대출 위주로 자산을 운용함으로써 효율적인 위험분산이라는 규모의 경제효과로부터의 이득을 위험추구로 연결시키는 경향이 있다는 것이다. De Nicolo(2000)는 대형은행들의 경우 도산위험이 상대적으로 높으며, 이는 도덕적 해이를 발생시키는 유인구조의 왜곡 등 대형은행들이 위험을 추구하도록 하는 요소들이 규모 및 범위의 경제를 통해 얻는 위험감소효과를 상쇄하고 있음을 보여주는 것이라고 주장한다. Stiroh(2002)는 미국 은행산업이 지난 20년 동안 전통적인 이자수익 위주에서 벗어나 수익의 다변화를 추구했음에도 불구하고 이익의 안정성이 높아졌다는 아무런 객관적인 증거를 발견할 수 없다고 주장한다.

Flannery(2000), Santomero and Eckles(2000) 그리고 Wilmarth(2001)는 한 조직 내에서 다양한 사업을 영위하는 경우 사업간 상관관계가 증가하여 다각화효과가 상대적으로 감소한다고 주장한다. Laeven and Levine(2007)은 분산투자효과에 할인현상이 존재한다는 실증결과를 제시한다. 즉, 다양한 사업활동을 하는 복합금융회사의 가치는 한 가지 활동에 특화된 자회사들로 나누어진 복합금융그룹에 비해 낮게 평가된다는 것이다.

한편 복합금융그룹의 위험 자체가 증가하는 요인도 존재할 수 있다. Winton(1999)은 복합금융그룹의 경우 거래상대방에 대한 감시수준이 낮아져 전체위험이 증가할 수 있다고 보고한다. 또한 Wilmarth(2001)는 신용평가회사에 의한 감시수준이 낮아져서 복합금융그룹의 전체 위험이 증가할 수 있음을, Cumming and Hirtle(2001)은 명성위험의 전이 등에 의해 복합금융그룹의 전체 위험이 부분의 합보다 증가할 수 있다고 주장한다.

복합금융그룹의 전체 위험을 측정하고자 하는 시도에서, Estrella(2001)는 옵션가격결정모형과 차익거래가격결정이론을 이용한 연구에서 은행과 보험의 거의 모든 결합에서 잠재적인 분산효과가 나타남을 주장한다. Kuritzkes, Schuermann and Weiner(2003)는 복합금융그룹의 전체위험을 측정하는 방법으로 “빌딩블록(building block) 방법”을 제안하였다. 이 빌딩블록 방법은 위험을 조직 내 세 가지(단일위험요인, 사업단위, 통합단위) 연속적인 수준에서 통합한다. 실증 결과 분산효과는 단일위험요인 수준에서 가장 크고, 사업단위 수준에서는 감소하며 사업단위를 통합하는 수준에서 가장 작음을 보여준다.

규제자본 영역에서도 복합금융그룹의 전체 위험을 측정하려는 시도는 계속되어왔다. 2008년부터 국내에 도입될 예정인 신BIS기준에서는 은행그룹의 모회사인 지주회사를 전체 은행그룹 내 위험을 측정하기 위해 연결기준에 의해 규제자본 측정에 포함시키고 있다. 2002년 9월 제정된 복합금융그룹 감독에 대한 EU 모범규준은 1) 다중중복자본계상을 막는데 중점을 두어 금융그룹이 적절히 자본화되도록 보장하고, 2) 복합금융그룹의 전체 부실정도를 계산하는 방법을 소개하고, 3) 그룹 내 거래, 그룹 수준 위험노출금액 그리고 내부 위험관리와 통제과정의 이슈에 대응하고, 4) 각 회원국들을 주도하는 감독기관을 채택하는 것을 주요 목적으로 하고 있다. Joint Forum 역시 복합금융그룹에 대한 감독과 같은 개별 권역을 초월하는 이슈를 다루는 데 초점을 맞추고 있다. Joint Forum이 2001년 지침은 은행에 초점을 맞춘 매우 간단한 복합금융그룹에 대한 위험통합 방법을 제시하고 있다.

복합금융그룹의 시스템위험에 대한 우려도 제기된다. Santomero and Eckles(2000), De Nicolo and Kwast(2001) 그리고 Wilmarth(2001)는 복합금융그룹이 대형화되어 소위 대마불사(too-big-to-fail)로 여겨지기 때문에 시스템위험의 우려가 있다고 주장한다. De Nicolo and Kwast(2001)는 미국 대형복합금융그룹의 주식수익률 분석결과 잠재적인 시스템위험을 나타내는 주식수익률의 상관관계가 이들의 시장점유율이 높아짐에 따라 비례하여 커짐을 보이면서 이는 대형화에 따라 잠재적인 시스템위험이 높아진 증거라고 주장한다. 동일한 분석을 100여개 국가로 확장한 De Nicolo et al.(2003)은 금융산업의 집중도 상승으로 인해 시스템위험이 줄어들기보다는 오히려 개별 금융기관들이 서로 연관성이 높은 위험을 추구하도록 하는 유인을 제공함으로써, 금융시스템 전반의 위험분산효과가 저해되고 오히려 시스템위험이 높아졌음을 보고하고 있다. Herring(2002)은 복합금융그룹이 너무 복잡해져서(too-complex-to fail) 시스템위험 우려가 커진다고 주장한다. 나아가 Flannery(2000)와 Santomero and Eckles(2000)는 은행감독자들은 비은행 관계회사의 부실을 막는 것을 돕기 위해 금융안전망을 은행 이외 기관으로 확대하려는 유인을 갖는다고 주장한다. 이는 금융기관을 감시하려는 유인을 축소시켜 시장규율을 방해하고 지주회사 내 관계회사 간 전염위험을 증가시킴을 의미한다.

국내의 경우 함준호·김준경(2006)은 국내 금융기관들의 금융그룹화가 그룹소속 개별 금융기관의 금융위험에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과 외환위기 이후 독립 금융기관과 비교하여 금융그룹 소속 금융기관의 도산위험이 대체로 낮은 것으로 나타나며, 겸업화효과보다는 대형화에 의한 수익성 및 변동성 개선효과가 유의하게 나타났다. 따라서 아직까지 우리나라에서 고위험 추구를 통한 대형 금융그룹의 위험 증대 현상은 관측되지 않고 있으나, 대형 은행그룹 간 직간접적 상호의존도가 높아짐에 따라 시스템 위험의 발생 가능성이 증대되고, 겸업화로 비은행부문 및 자본시장으로부터의 위험전이 가능성도 높아지고 있음을 지적하고 이에 대한 정책대응을 강조하고 있다.

연구방법론 및 실증모형

개별기반 부실위험 척도

본 연구에서는 개별금융회사들의 부실위험 측정치로 Altman(1968)에 의해 제안된 Z-index를 이용한다. Z-index는 총자산영업이익률(=영업이익/총자산, ROA), 총자산대비 자기자본비율(=자기자본/총자산), 그리고 ROA의 변동성을 결합하여 계산되는 지표로서, 금융기관의 지급능력 정도를 나타낸다. Z-index는 구체적으로 분자에 표본기간동안의 ROA의 평균과 총자산 대비 자기자본비율의 평균을 더한다. 이는 결국 당기순이익과 자기자본의 합을 나타내는 것으로 금융기관의 지불능력을 나타낸다. 분모에는 표본기간의 ROA의 표준편차가 사용된다. 이는 금융기관의 위험정도를 나타낸다. Z-index는 위 두 지표의 비율로 측정된다. Z-index는 자기자본과 당기순이익의 비율이 증가하면 커지고 ROA 변동성이 커지면 감소한다. 즉, Z-index가 크다는 것은 금융기관의 위험이 작다는 것을 의미한다. Z-index는 절대적인 판단기준을 정하기가 어렵기 때문에 상대비교를 통해 분석한다.

Z-index=[eqn: {mu _{ROA} + mu _{{E} over {A}}} over {sigma _{ROA}}]

()

식 (1)에서 [eqn: mu _{ROA}]는 표본기간동안의 총자산영업이익률의 평균, [eqn: mu _{{E} over {A}}]는 총자산대비 자기자본비율의 평균을, [eqn: sigma _{ROA}]는 총자산영업이익률의 표준편차를 나타낸다. Z-index는 위험에 대응되는 자기자본의 정도를 나타낸다는 면에서 규제자본 척도와 비슷하다. 그러나 위험을 ROA의 표준편차로 사용하기 때문에 자산간 상관관계의 효과가 충분하게 반영되는지 확신할 수 없다. 자본의 경우에도 당기순이익과 자기자본을 합산하기 때문에 중복계상의 문제를 피할 수 없다.

부실위험을 측정하는 보조지표인 규제자본 척도는 3대 금융권역별로 다른 기준이 적용된다. 은행의 규제자본 척도로는 BIS비율이 사용된다. 현행 BIS기준은 신용위험과 시장위험이 반영된 전체 위험가중자산에 대해 자본을 8% 이상 적립할 것을 요구한다. 2008년부터 도입될 예정인 신BIS기준은 현행 BIS기준에 비해 보다 위험에 민감한 위험자본 측정을 요구한다. 신용위험과 시장위험에 운영위험이 추가되고 위험도 그 정도에 따라 보다 세밀하게 분류된다. BIS비율은 대부분의 국가에서 은행의 자본규제 수단으로 사용된다. 증권사에 대한 자본규제는 국가별로 차이가 있지만 국내의 경우 순영업자본비율로 규제된다. 시장위험, 거래상대방위험 그리고 기초(운영)위험을 포함하는 총위험 대비 순자본의 비율이 100%를 기준으로 보통 150% 이상 유지할 것이 요구된다. 보험사에 대한 자본규제는 현재 지급여력비율(=지급여력금액/지급여력기준금액)이 사용되고 있지만, 2008년 이후 RBC(Risk Based Capital)제도로 전환될 예정이다. 지급여력비율도 100% 이상 유지되는 것을 요구한다.

은행의 BIS비율의 경우 위험가중자산 대비 자본을 비교하기 때문에 기준이 8%이다. 다른 권역의 경우 위험 대비 자본을 비교하기 때문에 기준이 100%이다. 본 논문에서는 각 권역별 기준의 비교가능성을 높이기 위해서 BIS비율에 12.5의 승수를 곱해서 100% 기준으로 환산하여 적용한다. 따라서 본 논문에서 부실위험의 대용치로 사용하는 규제자본측정치는 은행과 저축은행은 12.5배가 곱해진 BIS비율, 증권회사는 순영업자본비율 그리고 보험회사는 지급여력비율이다. 다음에서는 이를 가중규제자본비율로 나타낸다.

금융그룹화 배경지표

복합금융그룹의 시너지효과를 유발하는 배경요인을 살펴보기 위해 이들 요인들을 측정하기 위한 척도를 탐색한다. 복합금융그룹의 배경요인으로는 대형화, 다각화 및 그룹화 효과 등이 자주 거론된다.

그룹화

본 연구에서 금융그룹화효과는 경제적 측면보다는 법률 및 제도적 측면에서 나타나는 복합금융그룹화의 효과를 측정하기 위하여 도입한다. 복합금융그룹에는 여러 유형이 존재하는데, 각 유형별로 감독과 규제의 수준이 다르고 이에 따라 그룹화의 시너지효과에 차이가 생기게 된다. 앞서 설명한바와 같이 복합금융그룹은 네가지 법률적 형태로 구분된다(<표 1>을 참조). 또한 각 금융권역별 계열회사들의 차별적 구성은 그룹화효과에 또 다른 영향을 미치게 되는데, 이를 분석하기 위해 금융그룹을 금융지주, 은행계열, 보험계열 및 증권계열로 구분하여 권역별 특성을 분석한다.

그룹화효과를 측정하는 방법은 먼저, 개별 금융기관들이 복합금융그룹에 소속되는지 여부에 따라 부실위험이 영향을 받는지 확인하기 위해, 금융그룹 소속여부를 판단하는 더미변수를 도입하여 그 효과를 측정한다. 둘째, 복합금융그룹의 유형에 따른 영향의 차이 여부를 분석하기 위해 그룹유형별 더미를 사용한다(함준호, 김준경(2006)). 다만 현재 본 연구의 범위에서 외국회사그룹이 제외되어 있으므로 그룹유형별 더미는 금융지주, 모자회사 그리고 기업집단의 세가지로 구분된다. 셋째, 권역별 특성을 살펴보기 위해 금융그룹을 금융지주, 은행계열, 보험계열 및 증권계열로 구분하는 권역별 더미변수를 사용한다.

권역별 특성을 보는데 금융지주를 넣은 이유는 금융지주가 은행계열 3개와 증권계열 1개로 권역이 혼합되어 있고, 복합금융그룹중 대표적인 상위 4대 그룹이기 때문에 구분되는 특성을 살펴보고자 함이다.

대형화

대형화효과는 규모의 경제로부터 생기는데 이에 따르면 복합금융그룹을 구성하는 금융기관들의 규모효과로부터 복합금융그룹의 시너지가 생성된다. 금융기관의 대형화 정도를 측정하는 척도로는 총자산이 많이 사용되었다(김현욱(2003), 강종구(2006), 정형권, 강종구(2006), 오완근, 김형식, 송홍선(2007)). 본 논문에서는 이를 금융그룹화 현상에 응용하여 그룹의 대형화 정도를 측정하기 위한 척도로 금융그룹전체의 총자산 규모를 사용한다.

다각화

다각화효과는 범위의 경제로부터 생기는데 이에 따르면 복합금융그룹이 여러 영역에서 활동하는 금융회사들로 구성되어 있는 경우 해당 기업들의 포트폴리오효과로 인해 복합금융그룹의 시너지가 생성된다. 선행연구에서 다각화효과를 측정하기 위해 사용된 척도로는 비이자수익비율(오완근, 김형식, 송홍선(2007) 등), DIV비율(Laeven and Levine(2007)), HH지수, 진출업종수(좌승희, 이인실(2002)), 그리고 엔트로피지수 등이 있다. 본 논문에서는 그룹 전체의 다각화정도를 평가하기 위해 HH지수를 사용한다. HH지수는 복합금융그룹 내 계열회사들을 은행, 증권, 보험 등의 권역으로 나누고 해당 권역별 자산의 집중화 정도를 지수화하여 나타낸 것이다. HH지수는 집중화계수이므로 복합금융그룹의 다각화정도가 높을수록 HH지수는 낮아진다.

통제변수

복합금융그룹화로 인해 추가적으로 나타나는 효과는 개별 금융기관의 특성과 거시경제변수의 변동에 영향을 받을 수 있다. 따라서 이들을 통제한 후 복합금융그룹화에 따른 순수한 효과를 살펴보기 위하여 개별 금융기관의 특성과 거시경제변수의 영향을 통제할 수 있는 통제변수를 설정한다.

금융기관 특성변수

개별 금융기관의 부실위험 특성을 나타내는 지표로서 가장 널리 쓰이는 변수들은 CAMEL 지표들이다. CAMEL 지표들은 현재 금융기관의 부실위험을 판단하는 대표적인 척도로 사용되고 있고 IMF에서 제안한 금융건전성지표(Financial Soundness Indicators: 이하 FSI)에서도 핵심변수로 채용된바 있다. 이중 경영관리능력(M)을 나타내는 지표는 정량적인 척도를 구하기 어려우므로 이를 뺀 CAEL 지표가 상시감시지표로 활용된다. 본 논문에서는 금융기관의 부실위험 특성을 나타내는 지표로서 CAEL 지표를 사용한다.

CAMEL은 1979년 미국 연방금융기관검사위원회(Federal Financial Institutions Examination Council)의 권고에 따라 채택된 통일금융기관평가제도(Uniform Financial Institutions Reexamination System: UFIRS)의 평가지표이다. 각 금융회사 부실위험을 자본적정성(capital adequacy), 자산건전성(asset quality), 경영진의 경영관리능력(management), 수익성(earnings) 및 유동성(liquidity) 등 대분류 항목으로 구분하여 등급을 산출하여 평가하는 방법이다. 국내에서는 1996년 10월부터 은행권역에 도입되어 이후 전 금융권역에 확대되어 적용되고 있다.

FSI는 2001년 IMF의 이사회에서 채택된 지표로서 개별 금융기관의 건전성을 측정하기 위해 선정된 지표이다.

CAEL 지표는 대분류 항목은 같지만 금융권역별로 구체적인 척도에는 차이가 있다. 복합금융그룹은 여러 권역에 걸쳐 다양한 금융기관들로 구성되어 있기 때문에 이러한 차이점을 고려하여 최대한 표준화된 지표를 선정할 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 자본적정성 항목에서는 자기자본비율을, 자산건전성 항목에서는 부실자산비율(고정이하여신비율)을, 수익성 항목에서는 ROA(=영업이익/총자산)를 그리고 유동성 항목에서는 유동자산비율을 사용한다.

거시경제변수

거시경제변수는 선행연구에서 개별 금융기관의 부실위험에 영향을 주는 것으로 나타나는데, 본 논문에서는 이를 통제하기 위해 선행연구에서 주로 사용된 거시경제변수들을 이용한다(강종구(2006), 정형권과 강종구(2006), 오완근, 김형식, 송홍선(2007)). 국민경제를 실물, 금융 및 국제 항목으로 나누고 실물 분야를 통제하는 변수로 GDP성장률을, 금융 분야를 통제하는 변수로는 국고채 수익률을 그리고 국제 분야를 통제하는 변수로 원달러환율을 사용한다.

<표 > CAEL지표와 사용변수의 비교

이탤릭체로 표시된 지표들은 원래 CAEL지표에서는 계산되지 않지만 본 논문을 위해 삽입한 변수들이다. 수익성 항목에서 ROA는 각 권역에서 지표로서 계산되고 있지만 통일성을 위해 ROA(=영업이익/총자산)를 다시 계산하였다. 굵은 선으로 표시된 지표들은 본 논문에서 사용된 변수들을 의미한다.

구분	은행	저축은행	증권	생보	손보
자본적정성 (C)	자기자본비율	자기자본비율	영업용순자본비율I	지급여력비율I	지급여력비율I
	BIS자기자본비율	BIS자기자본비율	영업용순자본비율II	지급여력비율II	지급여력비율II
	BIS기본자본비율	BIS기본자본비율	자기자본비율	자기자본비율	자기자본비율
자산건전성 (A)	손실위험도가중여신비율	손실위험도가중여신비율	부실자산비율	부실자산비율	부실자산비율
	고정이하여신비율	순고정이하여신비율		위험가중자산비율	위험가중자산비율
	대손충당금적립율	연체대출채권비율		대손충당금적립율	대손충당금적립율
	연체대출채권비율
수익성 (E)	총자산순이익률	총자산순이익률	자기자본순이익율	평균예정이율대총자산이익율	위험손해율
	총자산경비율	총자산경비율	총자산영업수익률	위험보험료대사망보험금비율	경과예정사업비대순사업비비율
	순이자마진율	수지비율	자기매매영업이익률	예정사업비대실제사업비비율	평균예정이율대운용자산이익율
	경비보상비율
	ROA	ROA	ROA	ROA	ROA
유동성 (L)	원화유동성비율	유동성비율	유동성비율	유동성비율	유동성비율
	단기대출비율	실가용자금비율		수지차비율	현금수지차비율
	외화유동성비율	고정자산비율
계량지표수	14	12	6	10	10

실증분석모형

복합금융그룹 소속 금융기관들과 비금융그룹 소속 금융기관들의 부실위험을 측정하는 척도로는 앞서 설명한 것처럼 Z-index와 보조척도로서 규제자본 척도가 사용된다. 먼저, 두 집단간 부실위험 차이를 단변량 비교한다. 차이를 검증하는 방법으로는 t-test와 Wilcoxon rank-sum test를 사용한다.

다음으로 그 부실위험지표와 금융그룹화의 배경지표인 대형화, 다각화 및 그룹화 지표들과 다변량 회귀분석을 실시한다. 복합금융그룹 소속 금융기관들의 부실위험과 금융그룹화의 배경지표 사이 관계를 분석하기 위한 실증분석모형을 구성하면 아래 식과 같다.

먼저 그룹화의 효과를 보기 위해 식(2)의 회귀모형을 분석한다.

[eqn: Y _{i,t} = beta _{0} `+ beta _{1} Group _{i,t}]

[eqn: + beta _{2} Group _{i,t} log(Asset _{J,t} )+ beta _{3} Group_{i,t} HHI _{J,t}]

[eqn: + beta_5 C_i,t + beta_6 A_i,t + beta_7 E_i,t + beta_8 L_i,t]

[eqn: + beta_9 GDP_t + beta_10 TB_t + beta_11 FX_t + epsilon _{i}]

(2)

식 (2)에서 [eqn: Y_i]는 부실위험변수로서 Z-index와 가중규제자본비율이 사용된다. [eqn: GROUP_i,t]는 복합금융그룹소속을 구분하는 더미변수로서 그룹과 비그룹으로 구분한다. [eqn: log(Asset_i )]는 대형화변수로서 그룹 전체를 합산한 로그총자산이 사용된다. [eqn: HHI _{J}]는 다각화변수로서 그룹내 업종별 자산을 기준으로 계산된 그룹별 HH지수가 사용된다. 금융기관의 부실위험 특성을 나타내는 CAEL 변수로서 [eqn: C_i]는 자본적정성 중 자기자본비율을, [eqn: A_i]는 자산건전성 중 부실자산비율(고정이하여신비율)을, [eqn: E_i]는 수익성 중 ROA를, 그리고 [eqn: L_i]는 유동성 중 유동자산비율을 나타낸다. 마지막으로 거시경제변수로서 [eqn: GDP_t]는 GDP성장률을, [eqn: TB_t]는 국고채수익률을, 그리고 [eqn: FX_t]는 원달러환율을 나타낸다. 첨자로서 i는 개별 금융기관을, t는 시점을, 그리고 J는 개별 복합금융그룹을 지칭한다.

HH지수는 다각화 정도를 나타내는 변수이나, 본질적으로 집중도를 측정하기 때문에 HH지수가 낮으면 다각화 정도가 높고 HH지수가 높으면 다각화 정도가 낮다. 따라서 HH지수와 복합금융그룹의 부실위험은 부(-)의 관계를 갖는 것이 바람직하다.

다음으로 복합금융그룹 내에서 각 권역별로 부실위험에서 차이가 나타나는지를 분석하기 위하여 식(3)을 분석한다.

[eqn: Y _{i,t} = beta _{0} `+ beta _{1} D_F,t + beta_2 D_B,t + beta_3 D_I,t +beta_4 D_S,t]

[eqn: + beta _{5} Group _{i,t} log(Asset _{J,t} )+ beta _{6} Group_{i,t} HHI _{J,t}]

[eqn: + beta_7 C_i,t + beta_8 A_i,t + beta_9 E_i,t + beta_10 L_i,t]

[eqn: + beta_11 GDP_t + beta_12 TB_t + beta_13 FX_t + epsilon _{i}]

(3)

식 (3)에서 [eqn: D_F,t], [eqn: D_B,t], [eqn: D_I,t], [eqn: D_S,t]는 각 복합금융그룹 내에서 권역을 구분하는 더미변수로서, 각각 금융지주, 은행, 보험, 증권으로 구분된다.

마지막으로 복합금융그룹의 유형별로 부실위험에 차별적인 차이가 나타나는지를 분석하기 위하여 식 (4)을 검증한다.

[eqn: Y _{i,t} = beta _{0} `+ beta _{1} D_FH,t + beta_2 D_PS,t + beta_3 D_HG,t]

[eqn: + beta _{2} Group _{i,t} log(Asset _{J,t} )+ beta _{3} Group_{i,t} HHI _{J,t}]

[eqn: + beta_5 C_i,t + beta_6 A_i,t + beta_7 E_i,t + beta_8 L_i,t]

[eqn: + beta_9 GDP_t + beta_10 TB_t + beta_11 FX_t + epsilon _{i}]

(4)

식(4)에서 [eqn: D_FH,t], [eqn: D_PS,t], [eqn: D_HG,t]는 복합금융그룹 유형을 구분하는 더미변수로서 각각 금융지주, 모자그룹, 기업집단그룹으로 구분된다.

회귀모형의 분석방법으로는 전체 표본기간자료를 풀링(pooling)한 Pooled 회귀분석을 기본적으로 이용한다. 오차항의 이분산성과 자기상관을 통제하기 위해 Newey and West(1987, 1994)의 방법에 따른 표준오차를 Bartlett  kernel에 근거한 GMM으로 추정한다. 이후 분석결과의 강건성(robustness)을 확보하기 위하여 패널회귀분석(panel regression analysis)을 이용하여 추가 분석한다. 패널분석모형으로 고정효과모형(Fixed Effect Model)을 사용하여 결과를 Pooled 회귀분석결과와 상호 비교한다.

패널분석에 관한 자세한 설명은 Baltagi(2005)를 참고하기 바란다.

국내 복합금융그룹에 대한 실증분석

표본자료

이 장에서는 앞 장에서 설명한 척도들과 실증분석모형을 사용하여 국내 복합금융그룹의 부실위험을 분석한다. 복합금융그룹의 구분과 관련하여 기업집단의 경우 금융기관 이외 계열회사의 비중이 크고 복잡해서 포괄적인 분석이 불가능하고 외국회사의 경우도 국내 금융기관 이외 외국회사의 영향을 고려한 포괄적인 분석을 수행하기가 매우 어렵다. 이에 본 연구의 실증분석 범위는  <표 4>에서 기술한 주요 복합금융그룹으로 한정한다. 여기에는 18개 국내 금융그룹과 이에 속한 52개 소속금융회사가 포함된다. 전체 표본 금융회사는 191개이다. 따라서 비교대상이 되는 비금융그룹 회사들은 139개사이다. 분석기간은 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지로 부실위험변수인 Z-index는 이전 1999년부터 5년(20분기)의 시계열자료를 이용하여 산출하였다. 분석기간에 해당하는 Z-index의 값이 있는 기업/분기 관측치는 2,946개이다. 이 중에서 국외금융그룹 192개를 제외한 후 다시 증권과 보험업종에서 외국기업 243개를 제외하고 회귀분석에서 필요한 종속변수 및 독립변수의 값이 없는 438개를 제외하면 최종분석대상은 2,077개이다.

실제 주요 금융그룹에 소속된 금융회사는 102개이지만 이중 금융회사는 51개이고 여기에서 농협공제는 분리 계산이 어려우므로 제외하고 그 대신 기타회사중 종금 2개가 포함되어 분석대상회사는 52개이다.

<표 6>에서는 복합금융그룹과 비금융그룹 간의 주요 기술통계량을 비교하였다. <표 6>을 보면 가중규제자본비율과 Z-index는 복합금융그룹이 비금융그룹에 비해 유의적으로 높다. 그러나 자산건전성은 비금융그룹이 유의적으로 높은 모습을 보인다.

<표 >  표본의 기술통계량

구분	표본수	가중규제자본비율	Z-index	총자산 (억원)	자기자본비율	자산 건전성	수익성	유동성
복합금융그룹	595	256.90	8.16	216,608	12.95	1.50	1.63	283.29
비금융그룹	1,478	204.28	6.79	28,540	11.32	5.84	0.55	133.72
평균차이 (t-test)		52.62 (4.65)***	1.37 (3.57)***	188,068 (10.87)***	1.63 (2.42)**	-4.34 (-21.87)***	1.08 (5.60)***	149.57 (1.14)

가중규제자본비율의 분석

<표 7>의 Panel A에서는 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 기준으로 복합금융그룹의 유형 및 각 그룹별로 구한 가중규제자본비율을 나타내었다. 제시된 가중규제자본비율이 100%를 넘는 경우 각 권역의 감독당국에서 요구하는 기준을 만족시킨다고 볼 수 있다. 전체 합계를 보면 복합금융그룹의 규제자본이 비그룹의 그것에 비해 매우 유의적으로 높다. 이는 표본기간의 자료에 기초할 때 복합금융그룹 소속회사들의 부실위험이 비금융그룹 소속회사들의 그것에 비해 낮다는 것을 의미한다.

규제자본 척도로는 은행과 저축은행은 BIS비율, 증권은 순영업자본비율 그리고 보험은 지급여력비율이 사용된다. 은행, 저축은행 및 종금의 경우 계산된 BIS비율에 12.5를 곱해 구해진 수치를 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제공하는 수치는 가중규제자본 비율값이다.

다음으로 <표 7>의 Panel B에서는 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 복합금융그룹과 비금융그룹 사이 가중규제자본비율을 시계열적으로 비교한다. 여기에는 각 연도의 6월(2분기)과 12월(4분기)자료만을 비교하였다. 2004년 12월(4분기)까지는 가중규제자본비율의 차이가 약하게 나타나는 반면 그 이후 최근으로 올수록 그 차이가 유의적으로 강하게 나타난다.

<그림 2>에서는 가중규제자본비율의 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 시계열을 비교한 것을 그림으로 나타내었다. 2004년 12월(4분기) 이후 복합금융그룹과 비금융그룹 사이 가중규제자본비율 차이가 뚜렷이 일정하게 나타난다.

<표 > 가중규제자본비율

Panel A: 전체기간 비교

규제자본 척도로는 은행과 저축은행은 BIS비율, 증권은 순영업자본비율 그리고 보험은 지급여력비율이 사용된다. 은행, 저축은행, 종금의 경우 계산된 BIS비율에 12.5를 곱해 구해진 수치를 나타내었다.

(기준: 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지, 단위: %)

계 열	그룹명	은행	저축은행	증권	보험	합 계
금 융 지 주	우리지주	145.04	-	653.04	-	272.04
	신한지주	143.21	-	475.38	405.71	307.06
	하나지주	149.93	-	324.31	267.20	266.30
	한국지주	-	243.34	-24.46	-	91.97
	평 균	145.25	243.34	350.52	379.07	259.23
은 행 계 열	국민은행	155.16	-	-	182.70	168.93
	농 협	143.59	-	468.57	-	306.08
	산업은행	220.70	-	424.96	-	322.83
	평 균	173.15	-	446.77	182.70	265.95
생 보 계 열	삼 성	-	-	641.13	358.18	452.50
	한 화	-	-	361.51	168.05	264.78
	교 보	-	-	380.51	127.57	233.64
	금호아시아나	149.07	-	-	114.63	131.85
	태 광	-	192.58	-	146.61	163.85
	평 균	149.07	192.58	461.05	199.46	257.76
손 보 계 열	동부	-	122.03	398.11	202.13	237.78
	메리츠	478.75	-	541.27	184.68	401.57
	LIG	-	-	-	92.89	92.89
	교직원공제회	-	160.00	-	-	160.00
	평 균	478.75	141.01	469.69	154.95	252.64
증 권 계 열	미래에셋	-	-	515.16	111.46	313.31
	동 양	-	-	212.66	131.84	172.25
	평 균	-	-	363.91	121.65	242.78
전체	복합금융그룹	183.52	180.94	406.89	197.40	256.90
	비그룹	140.06	129.81	587.60	200.19	204.28
	차이(t-test)	43.46 (4.93)***	51.13 (4.13)***	-180.71 (-5.53)***	-2.79 (-0.07)	52.62 (4.65)***
	차이(W. test)	(-5.62)***	(5.76)***	(-4.06)***	(-4.31)***	(13.39)***

주) 1) ***, **, * 각각 유의수준 1%, 5%, 10%

2) 교직원공제회그룹에 소속된 교원나라자동차보험은 Z-index를 산출하기 위한 시계열 자료가 충분하지 않음으로 인해 전체분석대상에서 제외되었음(자료가 2003.12월부터 시작됨)

Panel B: 부분기간 주요 시계열 비교

규제자본 척도로는 은행과 저축은행은 BIS비율, 증권은 순영업자본비율 그리고 보험은 지급여력비율이 사용된다. 복합금융그룹내 여러 금융기관을 가중평균할 때는 총자산을 기준으로 한다. 은행, 저축은행의 경우 계산된 BIS비율에 12.5를 곱해 구해진 수치를 나타내었다.

(단위: %)

권역	구분	2004.06	2004.12	2005.06	2005.12	2006.06	2006.12
은행	금융그룹	167.41	189.75	192.73	196.26	200.24	185.82
	비그룹	129.89	131.83	141.10	147.82	148.22	145.85
저축은행	금융그룹	162.38	164.56	160.34	223.78	205.10	156.70
	비그룹	129.26	112.80	107.09	122.49	148.16	147.08
증권	금융그룹	293.39	263.80	419.18	479.32	486.03	511.74
	비그룹	629.02	634.91	638.82	534.09	537.21	487.80
생보	금융그룹	116.91	156.61	197.28	241.61	233.24	249.85
	비그룹	111.97	150.43	111.44	153.49	150.10	143.32
손보	금융그룹	224.22	218.01	217.21	230.09	207.82	197.31
	비그룹	181.05	218.98	303.01	364.89	290.69	305.66
전체	금융그룹	198.32	204.81	262.68	298.68	293.30	295.29
	비그룹	194.13	185.45	180.10	182.66	200.63	195.21
	차이(t-test)	4.19 (0.11)	19.36 (0.45)	82.58 (2.36)***	116.02 (3.39)***	92.67 (2.84)***	100.08 (2.86)***
	차이(W. test)	(2.78)***	(3.91)***	(4.41)***	(5.56)***	(5.14)***	(5.13)***

<그림 > 가중규제자본비율의 분기별 시계열 비교

Z-index 분석

<표 8>의 Panel A에서 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 전체기간을 기준으로 Z-index를 계산하여 주요 복합금융그룹, 복합금융그룹과 비금융그룹 간의 차이를 비교․분석한다. 전체 합계를 보면 앞서 살펴본 가중규제자본비율과 마찬가지로 복합금융그룹의 규제자본이 비금융그룹의 그것에 비해 매우 유의적으로 높다. 이는 복합금융그룹 소속회사들의 부실위험이 비금융그룹 소속회사들의 그것에 비해 낮음을 보여주는 또 다른 증거이다.

다음으로 <표 8>의 Panel B에서는 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 주요 분기별로 복합금융그룹과 비금융그룹 사이 Z-index를 시계열적으로 비교한다. Z-index는 가중규제자본비율에 비해 최근까지 차이가 약하게 나타나는 반면 2005년 6월(2분기)부터 그 차이가 나타나기 시작해서 최근으로 올수록 유의적으로 강하게 나타난다. 이는 Z-index가 과거 시계열자료를 통해 추정되는 속성에 기인한 것으로 판단된다.

<그림 3>에서는 Z-index의 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 시계열을 비교한 것을 그림으로 나타내었다. 앞서 살펴본 가중규제자본비율과 마찬가지로 2004년 12월(4분기) 이후 복합금융그룹과 비금융그룹 사이 Z-index의 차이가 비교적 뚜렷이 일정하게 나타난다. 그러나 가중규제자본비율에 비해 그 차이는 두드러지지 않는다.

<표 > Z-index

Panel A: 전체기간 비교

Z-index=[eqn: ( mu _{ROA} + mu _{E/A} )/ sigma _{ROA}]로 계산된다. 평균과 표준편차는 분석기간(2002년부터 2006년까지)동안의 분기자료를 이용하여 계산한 것이다.

(기준: 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지, 단위: %)

계 열	그룹명	Z-index
		은행	저축은행	증권	보험	합 계
금 융 지 주	우리지주	5.94	-	4.43	-	5.57
	신한지주	14.93	-	21.00	9.64	14.39
	하나지주	19.14	-	7.49	1.83	10.29
	한국지주	-	6.22	-4.38	-	0.23
	평 균	11.14	6.22	7.21	8.14	9.00
은 행 계 열	국민은행	13.80	-	-	3.96	8.88
	농 협	1.46	-	9.88	-	5.67
	산업은행	10.39	-	8.99	-	9.69
	평 균	8.55	-	9.44	3.96	8.08
생 보 계 열	삼 성	-	-	21.36	17.12	18.54
	한 화	-	-	7.11	2.51	4.81
	교 보	-	-	8.86	3.98	6.03
	금호아시아나	3.32	-	-	0.64	1.98
	태 광	-	5.18	-	4.16	4.54
	평 균	3.32	5.18	12.44	6.97	7.83
손 보 계 열	동부	-	12.28	16.92	5.46	9.89
	메리츠	1.68	-	17.58	7.90	9.05
	LIG	-	-	-	0.79	0.79
	교직원공제회	-	8.30	-	-	8.30
	평 균	1.68	10.29	17.25	4.08	7.59
증 권 계 열	미래에셋	-	-	22.00	0.71	11.35
	동 양	-	-	7.03	1.30	4.17
	평 균	-	-	14.51	1.01	7.76
전체	복합금융그룹	8.86	7.68	11.12	5.41	8.16
	비그룹	8.67	5.15	15.61	3.00	6.79
	차이(t-test)	0.19 (0.23)	2.53 (2.89)***	-4.49 (-4.39)***	2.41 (4.36)***	1.37 (3.57)***
	차이(W. test)	(1.09)	(3.92)***	(-3.11)***	(-1.94)**	(3.64)***

Panel B: 부분기간 주요 시계열 비교

자본적정성 척도로는 은행과 저축은행은 BIS비율, 증권은 순영업자본비율 그리고 보험은 지급여력비율이 사용된다. 은행, 저축은행의 경우 계산된 BIS비율에 12.5를 곱해 구해진 수치를 나타내었다.

(단위: %)

권역	구분	2004.06	2004.12	2005.06	2005.12	2006.06	2006.12
은행	금융그룹	7.22	7.59	7.72	8.68	10.87	12.96
	비그룹	6.54	7.01	8.17	10.04	10.45	12.20
저축은행	금융그룹	4.01	4.39	5.16	6.17	8.72	15.17
	비그룹	3.84	4.02	4.61	5.45	6.14	6.80
증권	금융그룹	7.91	9.07	12.63	12.01	12.88	14.04
	비그룹	10.60	12.75	18.76	18.51	19.96	19.64
생보	금융그룹	0.91	1.79	4.84	5.43	6.04	6.48
	비그룹	2.18	2.56	2.64	3.03	3.74	4.04
손보	금융그룹	7.55	7.07	7.77	10.08	11.17	10.30
	비그룹	1.67	1.73	2.06	3.53	5.60	5.95
전체	금융그룹	5.54	6.21	8.24	8.72	10.06	11.55
	비그룹	4.71	5.16	6.32	7.11	7.94	8.51
	차이(t-test)	0.83 (0.80)	1.05 (0.93)	1.92 (1.43)	1.61 (1.18)	2.12 (1.45)	3.04 (2.03)**
	차이(W. test)	(0.10)	(0.48)	(1.33)*	(1.71)**	(2.32)**	(2.66)***

주) 1) ***, **, * 각각 유의수준 1%, 5%, 10%

<그림 > Z-index의 분기별 시계열 비교

금융그룹화 배경지표들의 효과분석

본 절에서는 복합금융그룹 소속회사들의 부실위험과 금융그룹화의 배경지표인 대형화, 다각화 및 그룹화 지표들과의 다변량 회귀분석을 통해 종합적인 효과를 분석한다. 회귀분석 모형은 식 (2), (3)과 (4)를 사용한다.

먼저 변수들 사이의 관계를 판단하기 위해 <표 9>에서는 회귀분석에 사용되는 변수들 사이 상관계수를 기술하였다. 자기자본비율과 ROA간, 부실자산비율과 ROA간, 그리고 GDP성장률과 원달러환율간 상관관계는 약간 높은 편이지만 본 논문에서 채용된 독립변수가 금융기관의 부실설명변수로서 널리 인정되는 CAEL변수와 선행연구에서 많이 채용된 거시경제변수이기 때문에 큰 문제는 없을 것으로 판단된다. 또한 규제자본비율과 자기자본비율은 자본적정성이라는 같은 분류에 속하는 변수이지만 규제자본비율에는 자산의 신용위험의 질이 반영되고 자본의 경우에도 자본성부채가 포함되어 질적인 측면이 보강된 지표로서 차이가 있다.

<표 > 주요 변수들간의 상관관계

종속변수는 부실위험변수로서 Z-index와 가중규제자본비율이 사용된다. 금융기관의 부실위험 특성을 나타내는 CAEL 변수로서 [eqn: C _{i}]는 자본적정성 중 자기자본비율을, [eqn: A _{i}]는 자산건전성 중 부실자산비율(고정이하여신비율)을, [eqn: E _{i}]는 수익성 중 ROA를, 그리고 [eqn: L _{i}]는 유동성 중 유동자산비율을 나타낸다. 마지막으로 거시경제변수로서 [eqn: GDP _{t}]는 GDP성장률을, [eqn: TB _{t}]는 국고채수익률을, 그리고 [eqn: FX _{t}]는 원달러환율을 나타낸다.

	규제자본	Z-index	총자산	C	A	E	L	GDP	TB	FX
규제자본		0.5783 (0.0001)	-0.0450 (0.0405)	0.8310 (0.0001)	-0.1744 (0.0001)	0.3126 (0.0001)	-0.0301 (0.1703)	-0.0707 (0.0013)	0.0077 (0.7262)	-0.0175 (0.4252)
Z-index	0.5807 (0.0001)		0.1301 (0.0001)	0.4622 (0.0001)	-3.1318 (0.0001)	0.1136 (0.0001)	0.0004 (0.9866)	-0.0853 (0.0001)	0.0816 (0.0002)	-0.1829 (0.0001)
총자산	0.1753 (0.0001)	0.0910 (0.0001)		-0.0849 (0.0001)	-0.1544 (0.0001)	-0.0141 (0.5215)	-0.0039 (0.8606)	-0.0504 (0.0216)	-0.0054 (0.8050)	0.0067 (0.7593)
C	0.8038 (0.0001)	0.5891 (0.0001)	-0.0333 (0.1293)		-0.1938 (0.0001)	0.3668 (0.0001)	-0.0143 (0.5153)	-0.0741 (0.0007)	-0.0205 (0.3511)	0.0314 (0.1532)
A	-0.4216 (0.0001)	-0.2211 (0.0001)	-0.4838 (0.0001)	-0.2832 (0.0001)		-0.4594 (0.0001)	-0.0043 (0.8449)	0.0745 (0.0007)	0.0083 (0.7067)	-0.0313 (0.1543)
E	0.3384 (0.0001)	0.1514 (0.0001)	0.0238 (0.2781)	0.4047 (0.0001)	-0.2012 (0.0001)		-0.0050 (0.8191)	-0.0425 (0.0529)	0.0922 (0.0001)	-0.0716 (0.0011)
L	0.2497 (0.0001)	0.0954 (0.0001)	0.1905 (0.0001)	0.1990 (0.0001)	-0.3251 (0.0001)	0.1265 (0.0001)		0.0040 (0.8546)	0.0005 (0.9803)	0.0062 (0.7780)
GDP	-0.0977 (0.0001)	-0.0553 (0.0118)	-0.1376 (0.0001)	-0.0829 (0.0002)	0.1488 (0.0001)	-0.0602 (0.0061)	-0.1623 (0.0001)		0.2034 (0.001)	0.3897 (0.0001)
TB	0.0368 (0.0936)	0.1125 (0.0001)	0.0030 (0.8914)	0.0283 (0.1967)	-0.0083 (0.7060)	0.1462 (0.0001)	0.0698 (0.0015)	0.2279 (0.0001)		-0.2469 (0.0001)
FX	-0.0637 (0.0037)	-0.2060 (0.0001)	-0.0328 (0.1354)	-0.0543 (0.0134)	0.0433 (0.0487)	-0.1511 (0.0001)	-0.2386 (0.0001)	0.1340 (0.0001)	-0.5084 (0.0001)

주1) 오른쪽 상단은 피어슨 상관계수를, 왼쪽 하단은 스피어만 계수를 나타낸다.

주2) 괄호안의 수치는 p값을 나타낸다.

<표 10>에 부실위험변수인 Z-index와 가중규제자본비율과 설명변수들 사이의 Pooled 회귀분석결과를 나타내었다. 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 자료를 pooling 하여 회귀분석을 실시하였다. 오차항의 계열상관과 이분산성은 Newey-West 추정방법을 사용하였다. Panel A는 종속변수를 Z-index로 한 결과이고 Panel B는 종속변수를 가중규제자본비율로 한 결과이다.

<표 > Pooled Regression 결과

2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 자료를 pooling 하여 회귀분석을 실시하였다. Panel A는 종속변수를 Z-index로 하고 Panel B는 종속변수를 가중규제자본비율로 하였다. 독립변수로서 Group은 복합금융그룹소속여부를 판단하는 더미변수이고, d_금융지주, d_은행, d_보험, d_증권은 각각 금융권역을 구분하는 더미변수이고, d_금융지주, d_모자, d_기업집단은 각각 복합금융그룹 유형을 구분하는 더미변수이고, size는 대형화변수로서 그룹전체 log총자산이고, HHI는 다각화변수로서 다각화HH지수이고, C, A, E, L은 금융기관 특성변수로서 CAEL지표이고, 그리고 GDP, TB, FX는 거시경제변수로서 각각 GDP성장률, 국고채수익률, 원달러환율이다. 괄호안의 값은 Newey and West(1994)의 방법으로 시계열상관과 이분산성이 조정된 t-value이다.

Panel A: 종속변수: Z-index

변수	전체표본			은행	저축은행	증권	보험
	회귀식(1)	회귀식(2)	회귀식(3)	회귀식(4)	회귀식(5)	회귀식(6)	회귀식(7)
Group	-19.931 (-2.46)**			-32.965 (-2.35)**	22.780 (1.69)*	-2.996 (-0.10)	-471.665 (-3.36)***
d_금융지주		-26.851 (-2.40)**
d_은행		-28.809 (-2.43)**
d_보험		-25.843 (-2.55)**
d_증권		-25.593 (-2.46)**
d_금융지주			-19.745 (-2.18)**
d_모자			-19.772 (-2.29)**
d_기업집단			-19.838 (-2.48)**
Group× size	1.648 (2.82)***	1.931 (2.85)***	1.643 (2.76)***	1.270 (1.66)*	-0.467 (-0.70)	0.769 (0.37)	3.563 (3.77)***
Group× HHI	-9.852 (-2.05)**	-7.479 (-1.40)	-9.925 (-1.90)*	13.268 (0.98)	-20.849 (-2.08)**	-16.759 (-1.39)	-22.075 (-3.57)***
C	0.237 (6.39)***	0.237 (6.31)***	0.238 (6.32)***	0.188 (0.68)	0.267 (2.32)**	0.093 (1.28)	0.143 (2.41)**
A	-0.105 (-1.27)	-0.101 (-1.22)	-0.105 (-1.27)	-1.213 (-0.93)	-0.024 (-0.24)	-0.213 (-1.68)*	-0.426 (-0.88)
E	-0.198 (-2.53)**	-0.197 (-2.49)**	-0.199 (-2.52)**	-0.653 (-1.06)	-0.264 (-2.49)**	0.008 (0.48)	-0.555 (-2.43)**
L	0.001 (0.60)	0.001 (0.59)	0.001 (0.60)	0.008 (0.19)	0.001 (0.93)	0.039 (1.40)	5.713 (0.14)
GDP	0.413 (2.11)**	0.417 (2.14)**	0.413 (2.11)**	-0.388 (-0.66)	0.059 (0.47)	1.153 (2.42)**	0.175 (0.61)
TB	0.709 (2.67)***	0.705 (2.67)***	0.709 (2.67)***	1.025 (1.17)	0.693 (2.71)***	0.091 (0.08)	0.667 (1.35)
FX	-0.019 (-6.67)***	-0.019 (-6.57)***	-0.019 (-6.57)***	-0.010 (-0.85)	-0.012 (-6.02)***	-0.040 (-4.24)***	-0.010 (-2.14)**
adj R2	0.290	0.292	0.290	0.189	0.270	0.225	0.476
관측치수	2077	2077	2077	237	1106	405	329

Panel B: 종속변수: 가중규제자본비율

변수	전체표본			은행	저축은행	증권	보험
	회귀식(1)	회귀식(2)	회귀식(3)	회귀식(4)	회귀식(5)	회귀식(6)	회귀식(7)
Group	-290.526 (-2.09)**			-63.578 (-0.74)	-571.712 (-4.68)***	-896.339 (-1.96)*	-652.11 (-2.26)**
d_금융지주		-379.601 (-1.87)*
d_은행		-425.558 (-1.94)*
d_보험		-368.998 (-2.02)**
d_증권		-386.684 (-2.08)**
d_금융지주			-250.857 (-1.60)
d_모자			-249.466 (-1.75)*
d_기업집단			-276.341 (-1.99)**
Group× size	28.139 (3.23)***	31.826 (2.90)***	27.712 (2.84)***	3.998 (0.88)	28.724 (4.36)***	72.834 (2.84)***	51.002 (2.55)**
Group× HHI	-211.605 (-2.28)**	-173.88 (-1.67)*	-244.167 (-2.40)**	-13.051 (-0.55)	274.689 (2.82)***	-516.728 (-3.09)***	-218.033 (-1.90)*
C	13.011 (12.24)***	13.017 (12.25)***	13.020 (12.24)***	12.957 (5.72)***	12.417 (17.53)***	9.813 (3.57)***	12.402 (6.40)***
A	0.278 (0.170)	0.364 (0.22)	0.269 (0.16)	-4.203 (-2.33)**	1.615 (1.72)*	-5.563 (-1.22)	38.423 (1.16)
E	0.269 (0.09)	0.301 (0.10)	0.223 (0.07)	8.081 (2.10)**	-4.104 (-4.26)***	8.646 (1.47)	19.832 (3.08)***
L	-0.001 (-1.070	-0.001 (-1.07)	-0.001 (-1.05)	0.064 (0.45)	0.007 (1.16)	1.465 (0.94)	-0.001 (-1.61)
GDP	5.105 (1.01)	5.120 (1.01)	5.067 (1.00)	0.403 (0.18)	-2.043 (-0.87)	12.467 (0.77)	19.003 (1.47)
TB	5.590 (1.02)	5.538 (1.02)	5.636 (1.04)	0.805 (0.27)	6.384 (1.95)*	12.389 (0.45)	12.718 (1.07)
FX	-0.131 (-2.21)**	-0.130 (-2.17)**	-0.131 (-2.20)**	0.067 (3.10)***	0.007 (0.25)	-0.353 (-1.64)	-0.321 (2.76)***
adj R2	0.701	0.701	0.701	0.941	0.847	0.484	0.734
관측치수	2077	2077	2077	237	1106	405	329

주) 1) ***, **, * 각각 유의수준 1%, 5%, 10%

Panel A의 회귀분석 결과를 보면, 회귀식 (1)에서 Group 더미변수의 회귀계수가 유의한 부(-)의 값을 가지고 있다. 이러한 결과는 회귀식 (2)와 (3)의 금융그룹의 더미변수들에서도 동일한 결과를 보이고 있다. 이는 국내시장에서 금융그룹화가 그에 소속된 개별 금융기관의 부실위험에는 한계적으로(marginally) 부정적인 영향을 미치고 있음을 보여준다. 이는 금융그룹화 결과 부실위험이 상승한다는 외국의 선행연구 결과와도 일맥상통한다. 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 Z-index가 낮게 나타나지만, 다변량분석에서 다른 요인들을 통제한 후에는 그룹화 지표가 Z-index에 미치는 한계적 영향은 부정적임을 의미한다. 그리고 이러한 효과는 각 그룹유형별로 일관되게 나타난다.

한편 복합금융그룹의 대형화와 다각화 지표는 복합금융그룹의 Z-index와 정(+)의 관계를 가진다. 대형화효과는 모든 회귀식에서 강한 통계적 유의성을 가진다. 그리고 다각화효과는 그 효과가 상대적으로 약하지만 일관되게 부(-)의 값을 가진다. 즉, 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 대형화에 의한 규모의 경제효과와 다각화에 의한 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다.  그리고 회귀식 (4)이하의 금융권역별 회귀분석 결과를 보면, 위에서 언급한 효과가 대체로 비슷하게 나타나지만 각 권역별로 통계적 유의성은 차이난다. 이는 금융권역별 소표본에는 복합금융그룹 소속회사들이 충분히 포함되지 못하는 경우로 인한 결과로 이해된다.

Panel B의 회귀분석 결과를 보면, Panel A의 분석결과와 거의 유사하게 복합금융그룹의 대형화와 다각화 지표는 복합금융그룹의 가중규제자본비율과 정(+)의 관계를 가진다. 대형화효과는 모든 회귀식에서 강한 통계적 유의성을 가진다. 그러나 다각화효과는 그 효과가 상대적으로 약하다. 그럼에도 불구하고 Z-index의 경우에 비해 효과는 강한 편이다. 그룹화효과의 경우 역시 마찬가지로 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 가중규제자본비율이 낮게 나타나지만, 다변량분석에서 다른 요인들을 통제한 후에는 그룹화 지표가 가중규제자본비율과 부(-)의 관계를 가진다. 다만 금융그룹 유형별 효과는 금융지주의 경우 유의적이지 않다. 금융권역별 회귀분석 결과를 보면 위에서 언급한 효과가 대체로 비슷하게 나타나나, 통계적 유의성은 차별적이다. 그러나 금융권역별 소표본에는 복합금융그룹 소속회사들이 충분히 포함되지 못하여 통계적 유의성을 판단하기 어렵다.

<표 11>에서는 Z-index와 가중규제자본비율의 부실위험 변수들과 설명변수들 사이 고정효과 패널회귀분석을 실시한 결과를 나타내었다. 2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 자료를 통해 패널회귀분석을 실시하였다. Panel A는 종속변수를 Z-index로 한 결과이고 Panel B는 종속변수를 가중규제자본비율로 한 결과이다.

분석결과를 보면, 대체로 <표 10>의 결과와 거의 비슷하다. 다만 다각화효과가 약해져서 관계가 유의적이지 않다. 즉, 다각화효과는 대형화효과에 비해 복합금융그룹의 부실위험에 미치는 영향이 강하지 않다. <표 10>과 <표 11> 사이 결과의 유사성은 복합금융그룹의 배경요인이 부실위험과 가지는 상관관계가 분석모형에 따라 달라지지 않고 강건함을 보여주는 증거이다.

<표 > 고정효과 패널회귀분석 결과

2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월(4분기)까지 분기별 자료를 pooling 하여 OLS회귀분석을 실시하였다. Panel A는 종속변수를 Z-index로 하고 Panel B는 종속변수를 가중규제자본비율로 하였다. 독립변수로서 Group은 복합금융그룹소속여부를 판단하는 더미변수이고, d_금융지수, d_은행, d_보험, d_증권은 각각 금융권역을 구분하는 더미변수이고, d_금융지주, d_모자, d_기업집단은 각각 복핮금융그룹 유형을 구분하는 더미변수이고, size는 대형화변수로서 그룹전체 log총자산이고, HHI는 다각화변수로서 다각화HH지수이고, C, A, E, L은 금융기관 특성변수로서 CAEL지표이고, 그리고 GDP, TB, FX는 거시경제변수로서 각각 GDP성장률, 국고채수익률, 원달러환율이다. 괄호안의 값은 Newey and West(1994)의 방법으로 시계열상관과 이분산성이 조정된 t-value이다.

Panel A: 종속변수: Z-index

변수	전체표본			은행	저축은행	증권	보험
	회귀식(1)	회귀식(2)	회귀식(3)	회귀식(4)	회귀식(5)	회귀식(6)	회귀식(7)
Group	-22.635 (-3.50)***			-43.027 (-2.00)**	-48.388 (-2.52)**	30.454 (1.20)	-48.386 (-2.52)**
d_금융지주		-33.931 (-2.95)***
d_은행		-33.882 (-2.84)***
d_보험		-29.576 (-2.97)***
d_증권		-36.404 (-3.62)***
d_금융지주			-26.726 (-2.73)***
d_모자			-25.854 (-2.87)***
d_기업집단			-25.738 (-3.02)***
Group× size	1.339 (3.32)***	2.107 (3.38)***	1.548 (2.83)**	3.842 (2.33)**	4.182 (3.46)***	-3.268 (-2.07)**	4.182 (3.46)***
Group× HHI	0.127 (0.03)	-4.464 (-1.06)	-0.016 (-0.00)	-9.150 (-0.90)	-19.495 (-3.11)***	29.304 (2.69)***	-19.495 (-3.11)***
C	0.088 (8.53)***	0.087 (8.44)***	0.088 (8.48)***	-0.292 (-1.93)*	0.150 (8.25)***	-0.043 (-1.58)	0.150 (8.25)***
A	0.015 (0.59)	0.018 (0.69)	0.05 (0.59)	0.564 (1.66)*	0.095 (4.20)***	-0.011 (-0.13)	0.095 (4.20)***
E	-0.027 (-1.09)	-0.026 (-1.07)	-0.026 (-1.07)	0.069 (0.28)	-0.077 (-2.94)***	0.004 (0.007)	-0.077 (-2.94)***
L	-3.480 (-0.19)	-3.590 (-0.20)	-3.540 (-0.19)	0.012(0.71)	0.001 (0.63)	0.003 (0.35)	0.001 (0.63)
GDP	0.414 (2.01)**	0.391 (1.97)**	0.410 (2.03)**	0.194 (0.41)	-0.001 (-0.00)	0.790 (1.60)	-0.001 (-0.00)
TB	0.521 (2.21)**	0.510 (2.25)**	0.520 (2.24)**	1.209 (2.17)**	0.642 (2.54)**		0.642 (2.54)**
FX	-0.019 (-13.00)***	-0.018 (-12.96)***	-0.019 (-13.04)***	-0.022 (-5.35)***	-0.011 (-5.77)***		-0.011 (-5.77)***
관측치수	2077	2077	2077	237	1106	405	329

Panel B: 종속변수: 가중규제자본비율

변수	전체표본			은행	저축은행	증권	보험
	회귀식(1)	회귀식(2)	회귀식(3)	회귀식(4)	회귀식(5)	회귀식(6)	회귀식(7)
Group	-500.94 (-3.55)***			-38.440 (-0.53)	264.17 (1.01)	-2693.25 (-3.98)***	264.17 (1.01)
d_금융지주		-1311.05 (-5.31)***
d_은행		-1349.79 (-5.28)***
d_보험		-1146.28 (-5.35)***
d_증권		-1155.48 (-5.36)***
d_금융지주			-938.49 (-4.47)***
d_모자			-871.59 (-4.52)***
d_기업집단			-828.82 (-4.53)***
Group× size	35.176 (3.97)***	74.908 (5.60)***	56.395 (4.79)***	2.273 (0.54)	-12.598 (-0.77)	170.34 (3.98)***	-12.598 (-0.77)
Group× HHI	-76.211 (-0.94)	-21.151 (-0.23)	-62.030 (-0.71)	-6.539 (-0.18)	-35.228 (-0.39)	-406.81 (-1.33)	-35.228 (-0.39)
C	10.246 (44.05)***	10.150 (43.89)***	10.175 (44.05***)	14.394 (17.67)***	10.464 (40.99)***	8.892 (10.73)***	10.464 (40.99)***
A	0.644 (1.12)	0.638 (1.12)	0.625 (1.09)	1.625 (0.80)	1.614 (5.04)***	-11.384 (-4.30)***	1.614 (5.04)***
E	1.285 (2.31)**	1.321 (2.40)**	1.327 (2.41)**	2.144 (1.54)	-1.706 (-4.52)***	6.159 (3.50)***	-1.706 (-4.52)***
L	-0.001 (-2.91)**	-0.001 (-2.23)**	-0.001 (-2.22)**	0.032 (0.33)	0.009 (2.23)**	0.088 (0.33)	0.001 (2.23)**
GDP	10.403 (1.59)	9.588 (1.64)	9.859 (1.67)*	0.387 (0.24)	-2.834 (-0.83)	4.109 (0.19)	-2.834 (-0.83)
TB	5.661 (0.73)	5.060 (0.74)	5.326 (0.77)	0.303 (0.18)	7.337 (2.25)**		7.337 (2.25)**
FX	-0.151 (-3.30)***	-0.133 (-3.23)***	-0.141 (-3.41)***	0.020 (1.10)	0.020 (0.83)		0.020 (0.83)
관측치수	2077	2077	2077	237	1106	405	329

주) 1) ***, **, * 각각 유의수준 1%, 5%, 10%

결론 및 시사점

금융그룹화는 최근 금융환경 변화에서 두드러진 현상중의 하나이다. 국내에서도 금융그룹화의 결과 국내 금융산업의 집중도는 높아지고 있는 것으로 판단된다. 2003년부터 2006년까지 총자산을 기준으로 분기별로 전체 권역 통합 Herfindhal-Hirshman 지수를 직접 산출한 결과 전체적으로 복합금융그룹 효과에 의한 금융산업의 집중도는 심각한 것은 아니지만 그룹화로 인하여 금융산업의 집중도는 상당폭 높아진다. 한편 다른 측면에서, 국내 복합금융그룹은 겸업화를 위해 다른 권역의 금융회사를 계열회사로 편입하고 있지만 권역별 금융시장의 규모 차이, 권역별 시장 내 금융회사의 규모 차이 등의 요인들에 의해 겸업화의 목적은 제대로 달성하지 못한 것으로 판단된다. 국내 복합금융그룹의 순수 은행산업 편중도는 매우 높다고 평가할 수 있기 때문에 진정한 의미에서 복합금융그룹의 효과는 높지 않다고 할 수 있다.

본 논문은 복합금융그룹화가 그 그룹의 부실위험에 추가적인 영향이 존재하는지를 분석하였다. 먼저, 개별기반 부실위험척도인 Z-index와 보조적으로 실무적인 규제자본 척도를 이용하여 복합금융그룹 소속 금융기관들과 비금융그룹 금융기관들 사이 부실위험의 차이를 비교하였다. 그리고 그 부실지표와 금융그룹화의 배경지표인 대형화, 다각화 및 그룹화 지표들과의 상관관계를 다변량 회귀분석으로 분석하였다.

2003년 12월(4분기)부터 2006년 12월까지(4분기)까지 국내 복합금융그룹의 분기별 재무자료를 이용하여 실증분석을 한 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, Z-index와 가중규제자본비율을 사용하여 복합금융그룹 소속 금융기관들과 비금융그룹 금융기관들 사이 부실위험을 비교한 결과, 복합금융그룹 소속 금융기관들의 부실위험이 비금융그룹 금융기관들에 비해 유의적으로 낮은 것으로 나타난다. 둘째, 시계열자료를 분기별로 살펴보면 분석기간 초기에는 부실위험 차이가 유의적이지 않지만 최근으로 올수록 부실위험 차이가 분명하게 유의적으로 나타난다. 셋째, 부실위험에 대해 대형화, 다각화 및 그룹화 지표가 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타난다. 복합금융그룹의 부실위험은 대형화와 다각화 지표와 정(+)의 관계를 가진다. 즉, 복합금융그룹의 낮은 부실위험은 대형화에 의한 규모의 경제효과와 다각화에 의한 범위의 경제효과로부터 비롯되는 것으로 판단된다. 다만 그룹화효과의 경우 비록 단변량 비교에서는 복합금융그룹의 부실위험이 낮게 나타나지만, 다변량분석에서 다른 요인들을 통제한 후에는 그룹화 지표가 부실위험과 부(-)의 관계를 가진다. 즉, 여러 요인들 속에서 복합금융그룹화는 부실위험에 한계적으로(marginally) 부정적인 효과를 미치는 것으로 나타난다.

본 논문은 최근 금융환경 변화중 하나인 복합금융그룹화가 금융기관의 부실위험에 미치는 영향을 분석함으로써 금융감독 등 금융정책입안에 시사점을 주고자 하였다. 추후 보다 더 발전된 연구를 위해 다음과 같은 점이 개선되어야 할 것으로 사료된다. 첫째, 외국회사 금융그룹의 국내진출도 중요한 금융환경변화의 하나이다. 향후 이들의 그룹화 동향을 연구에 포함시켜 분석하여야 할 것이다. 둘째, 그룹화의 시너지효과를 보다 포괄적으로 분석하기 위해 부실위험뿐만 아니라 기업가치 등 다양한 금융지표에 대한 분석이 요망된다. 마지막으로, 연결재무자료를 이용하여 보다 정확한 척도를 가지고 복합금융그룹 전체기반 지표에 대한 분석이 필요하다.

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