금융위기 시 관계금융이 중소기업대출에 미치는 영향 동 학 림* ․ 김 문 겸**
국문요약(Korean Abstract): 본 연구는 금융위기 하에서도 관계금융의 자금가용성 효과가 작동하여 중소기업의 유동성 위기극복에 도움이 되고 있는지를 분석하고자 하였다. 관계금융은 일반적으로 자금가용성 확대, 대출금리 인하, 담보 등 대출조건 완화의 효과가 있는 것으로 연구되고 있다. 그러나 이들 연구는 평상시를 전제로 하고 있어 금융위기와 같은 어려운 시기에도 과연 관계금융이 유효한지에 대하여는 의문이 있다. 위기시에는 은행들이 오히려 자금을 조기에 회수함으로써 리스크를 축소하려는 유인이 발생한다. 그럼에도 만약 은행이 자금지원을 확대하였다가 자칫 기업이 위기극복에 실패하면 이는 곧바로 은행의 손실로 이어지기 때문에 은행으로서는 평상시와는 다른 어려운 의사결정이 돤다. 따라서 위기시에도 관계금융이 유효한지 여부와 평상시와 어떠한 차이가 있는지를 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 자금지원의 사후적(ex-post)인 대용변수로서 연체발생을 종속변수로 사용하여 위기시 관계금융의 자금가용성 효과를 분석하였다. 분석결과, 관계금융은 위기에 처한 중소기업의 연체발생을 방지하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 그 효과는 규모가 큰 기업보다는 규모가 작고 정보불균형이 심한 중소기업에서 두드러지게 나타났으며, 평상시 보다 금융위기 시에 그 효과가 더욱 강하고 뚜렷하게 나타나는 것을 발견하였다. [주제어] 관계금융, 자금가용성, 중소기업대출, 금융위기, 연체발생

* 중소기업은행 경제연구소 수석연구위원(hl.dong@ibk.co.kr, 주저자) ** 숭실대학교 벤처중소기업학과 교수(mgkim@ssu.ac.kr, 교신저자)

1. 서  론

본 연구는 중소기업이 유동성 위기에 직면하였을 경우에 관계금융이 유동성을 공급하여 기업의 연체발생을 억제하는 긍정적인 효과가 있는지 그 관계를 조명하고 또한 금융위기시에 그 효과에 어떠한 차이가 있는지를 분석하고자 한다. 기업 내부와 외부 간의 정보불균형 문제는 기업의 원활한 자금조달을 저해하는 요인이 되므로 기업이 은행과 긴밀한 관계를 맺고 은행에 지속적인 정보를 제공함으로써 정보불균형 문제를 해소하는 금융거래를 관계금융이라고 한다. 관계금융의 가장 큰 혜택은 기업으로 하여금 보다 많은 자금을 지원받도록 하는 “자금가용성 효과”라고 할 수 있다. 그 외에도 대출금리도 낮아지 담보 등 대출조건도 완화되는 등 혜택이 있는 것으로 알려져 있다. 그러나, 관계금융의 자금가용성 효과는 평상시 정상적인 영업상황을 전제로 하고 있다. 따라서, 기업이 유동성의 어려움으로 대출금을 상환하지 못할 위기에 처하는 경우에도 이 자금가용성이 효과를 발휘할 지에 대하여는 의문이 발생한다. 기업이 위기에 처하였을 때에 추가적인 자금을 지원한다는 것은 자칫 기업이 위기 극복에 실패하면 은행이 손실을 입게 될 수 있다는 면에서 은행으로서는 어려운 의사결정이 되기 때문이다.

이러한 경우에 은행은 통상 두 가지 선택안이 있다. 첫째는 기존에 있는 대출을 조기에 회수하여 손실위험을 줄이는 것이다. 이는 은행은 위험을 줄일 수 있지만 채권자 간의 경쟁적인 자금회수를 촉발하여 기업의 실패를 재촉하는 결과를 초래할 수 있다. 둘째는 은행이 자금을 추가로 공급하여 기업이 어려움을 극복하도록 지원하는 방법이다. 이는 은행이 위험을 부담하지만 성공하면 은행과 기업이 장기적인 관계를 맺으며 같이 Win-win할 수 있는 방법이다. 이에 관하여 Elsas and Krahnen(1998)은 독일의 Hausbank 사례들을 분석한 바 있다. 분석결과, 기업들이 일시적인 유동성 악화나 예기치 않은 신용등급 하락을 겪는 경우에 Hausbank들은 일반은행과 달리 적극적으로 대출을 늘려서 기업이 위기를 극복하도록 지원하는 현상을 발견하였다. Elsas와 Krahnen은 이를 자금가용성 확대의 한 형태로서 관계금융의 암묵적 유동성보험(Implicit liquidity insurance) 효과라고 설명하였다.

본 연구에서는 우리나라에서도 관계금융을 실행하는 은행이 Hausbank와 같이 기업이 어려움에 처하였을 때에 적극 유동성을 제공하여 위기를 극복할 수 있도록 지원하는지  여부를 분석하고자 하였다. Elsas와 Krahnen는 Hausbank의 유동성 지원여부를 측정하는데 대출점유율 변화를 대용변수로 사용하였지만 본 연구에서는 사후적인(ex-post) 분석방법으로 기업의 연체발생 여부를 대용변수로 사용하였다. 관계금융이 위기시에도 유동성을 제공하는 자금가용성 효과가 있다면 은행과 관계가 깊은 기업의 연체발생 확률이 그렇지 않은 기업에 비하여 낮게 나타날 것이기 때문이다.

본 연구에서는 먼저 관계금융과 연체발생 간의 관계를 Logit 모형을 이용하여 분석함으로써 관계금융이 연체발생 확률에 미치는 영향을 조명하였다. 그리고, 이 연체발생 확률에 미치는 효과를 보다 세분하여 기업 규모별로 나누어 분석함으로써 기업규모의 크고 작음에 따른 그 효과가 어떤 차이를 보이는지를 살펴보았다. 마지막으로, 연체발생에 미치는 효과가 금융위기 시와 평상시에 어떻게 다르게 나타나는지를 나누어 분석하였다. 본 연구는 관계금융의 단순한 자금가용성 차원을 넘어서 국내에서 처음으로 유동성보험 개념을 도입하여 위기시의 관계금융 효과를 측정하였고, 이 효과를 기업규모에 따라 그리고 금융위기시와 평상시에 어떻게 차이를 보이는지를 세분하여 분석하였다는데 차별점이 있다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 서론에 이어 제2장에서는 2009년과 2010년 금융위기기간 중 우리나라 중소기업대출시장의 상황에 대하여 간략하게 살펴보았다. 제3장에서는 본 연구의 이론적 배경과 선행연구 내용을 소개하고, 제4장에서는 Data와 분석방법을 소개하였으며, 제5장은 실증분석 내용과 결과를 설명하였다. 그리고 마지막으로 제5장은 결론과 시사점에 대하여 논의한다.

II. 금융위기기간 중 중소기업대출시장

지난 2009년과 2010년 글로벌 금융위기기간 중 국내 중소기업대출시장 상황을 살펴본다. 2008년 9월 리만 브러더스 파산 이후 전 세계로 번져나간 금융위기로 인하여 우리나라 GDP성장률이 2000년 이후 연 평균 5.21%에서 2008년에는 2.3%, 2009년에는 0.3%로 급락하였다. 이에따라 갑작스런 금융위기의 발발과 이로 인한 경기침체의 여파로 부실채권 증가를 우려한 은행들은 신용공여를 급속하게 축소시키기 시작하였다. 2006년~2008년 중 연 평균 18.1%에 달하던 중소기업대출 성장률이 2009년에는 5.0%, 2010년에는 -0.6%로 마이너스 성장으로 돌아서면서 시중에는 심각한 신용경색이 발생되었다(그림1). 시중은행에서 촉발된 은행권의 대출금 회수로 인하여 많은 중소기업들이 유동성의 어려움을 겪게 되었고 도산하는 기업도 속출하게 되었다. 그럼에도 그림2.에 있는 중소기업대출의 표면상 연체율은 2008년을 제외하고는 별반 차이가 없는 것으로 나타나고 있는데 이는 은행들이 자산건전성 유지를 위하여 늘어나는 연체대출금을 적극적으로 대손상각 처리하여 장부에서 제외시킨데 그 원인이 있다. 은행권의 대손상각규모를 가지고 실제 연체발생을 추정해보면, 2005년에서 2008년 중에는 연 평균 4.2조원 수준에 불과하던 대손상각 규모가 2009년과 2010년에는 각각 9.1조원과 8.4조원에 급증한 것으로 보아 평소에 비하여 약 2배 수준의 기업 부실화가 진행되고 있었다고 추정할 수 있다. 2009년과 2010년은 이처럼 금융위기로 인한 경기침체와 신용경색의 여파로 인하여 국가 전체적으로 기업들이 심한 유동성 부족을 느끼고 있던 시기였기 때문에 과연 관계금융이  위기상황에서도 자금가용성을 확대시키는 유동성보험 효과가 있는지 테스트해 볼 수 있는 좋은 기회라고 할 수 있다.

금융감독원 은행경영통계

<그림 1. 연도별 중소기업대출 잔액 및 증가율>                 <그림 2. 연도별 중소기업대출 연체율>

자료: 금융감독원 금융통계시스템                          자료: 금융감독원 금융통계월보

III. 이론적 배경과 선행연구

3.1. 관계금융

관계금융은 금융중개기관으로서 은행의 기능으로부터 출발한다. 은행은 자금의 잉여부문인 불특정 다수의 예금자로부터 자금을 모아서 자금의 수요부문인 기업에 대출하여 자금을 운용한다. 따라서, 은행의 대출은 시장성이 없고 유동성도 없는 불투명한 위험자산인 반면 부채인 예금은 언제라도 인출이 가능한 무위험 청구권이라고 할 수 있다. 이처럼 불투명한 자산을 투명한 부채로 변환하는 과정에서 은행은 유동성 위험과 신용위험을 부담하면서 자금수요자인 기업을 감시하고 견제하는 기능을 수행한다. Greenbaum and Thakor(1995)는 이를 질적 자산전환(Qualitative asset transformation)이라고 하였다. 이러한 감시와 견제가 가능한 것은 은행이 대출을 실행하면서 기업으로부터 정보를 받기도 하지만 은행이 지급결제기능이 있기 때문에 은행을 통하여 이루어지는 기업의 자금의 움직임을 모니터링함으로써 스스로 정보를 생산할 수 있기 때문이다. Bhattacharya and Thakor(1993)는 이렇게 차입자와 예금자 사이의 정보비대칭 문제를 완화하는 것이 은행 특유의 기능이라고 하였다.

규모가 작거나 업력이 짧은 중소기업들은 기업의 높은 불투명성으로 인하여 외부인이 회사의 실체를 파악하기가 쉽지 않다. 이러한 이유로 필요한 자금을 조달할 때 은행들이 보수적인 특성 상 기업의 위험도를 과대하게 평가하고 높은 금리를 부과하는 경향이 있다. 금리가 높으면 이를 과도하다고 생각하는 우량한 기업은 떠나가고 위험도가 높은 기업들만 남게 되는 역선택(The adverse selection effect)의 문제가 발생된다. 또한, 높은 금리에 자금을 차입한 기업은 고위험‧고수익(High risk & high return)의 위험한 투자를 선택하여 결과적으로 위험을 더욱 높게 하는 도덕적 해이(The moral hazard effect)가 발생하게 된다. 관계금융은 이처럼 정보불균형으로 야기되는 문제들을 은행의 정보생산능력을 이용하여 해결해가는 은행과 차주기업 간의 암묵적인 장기계약(Implicit long-term contract)이다(Boot, 2000).

특정은행과 관계를 맺고 거래하면서 기업은 지속적으로 정보를 제공하고 은행도 다양한 거래를 통하여 기업을 모니터링하는 과정에서 기업에 대한 사적인 정보(Proprietary information)를 독점적으로 축적하게 된다. 정보를 축적한 은행은 다른 은행 보다 기업을 더 잘 파악하고 있으므로 더 많은 신용을 공여하고, 낮은 금리를 적용하는 등 유리한 혜택을 제공하게 된다. 또한, 독점적 정보로 형성된 배타적인 관계로 인하여 기업과 장기적인 거래가 기대되므로 은행도 단기수익 보다는 신용공여 확대, 금리 조정(Intertemporal smoothing)을 통하여 거래를 심화함으로써 장기적인 수익을 추구하는 것이다(Berger and Udell, 2004).

관계금융의 효과는 긍정적인 편익(Benefit)이 있는 반면에 부정적인 불이익(Cost)도 있는 것으로 보고되고 있다. 편익은 주로 은행이 갖는 정보의 우월성(Information previlige)에 기인한 것으로서 일반적으로 언급되고 있는 것은 자금가용성(Credit availability) 확대,  대출금리 인하 그리고 담보 등 대출조건의 완화 등이다. 한편, 비용(Cost)은 배타적 정보를 가진 은행이 협상력의 우위(The resulting bargaining power)를 차지함으로 인하여 발생되는 Hold-up문제와 대출계약의 유연성에서 기인되는 연성예산제약(Soft-budget constraint)문제를 들고 있다(Boot, 2000). 본 연구에서는 자금가용성의 한 형태라고 할 수 있는 유동성보험 효과에 대하여 조명하고자 한다.

Sharpe, S. A.(1990) Asymmetric information, bank lending and implicit contracts: a stylized model of customer relationships. Journal of finance 45: 1069-1087, 1990

Dewatripont and Maskin(1995), Bolton and Scharfstein(1996)

Petersen and Rajan(1994)는 관계금융의 대용변수로 거래기간(Duration), 거래상품 수, (Multiple products), 대출집중도(Concentration of borrowing)을 사용하여 분석한 결과, 관계금융이 자금가용성을 높여주는 효과가 있지만 금리 면에서는 긍정적인 효과를 발견하지 못하였다고 하였다. Berger and Udell(1995)은 은행과 기업 간 관계의 강도가 중요하다고 하고 은행과 관계가 길수록 대출금리는 낮게 지불하고 담보도 적게 제공하게 된다고 하였다. Boot and Thakor(1994) 또한 은행이 거래 초기에는 높은 금리와 담보를 요구하지만 기간이 경과하여 정보가 성공적으로 쌓이게 되면 금리도 낮아지고 담보도 요구하지 않게 된다고 하였다. 관계금융의 비용으로서 지적되고 있는 Hold-up문제는 독점적 정보축적에서 기인한다. 은행이 기업과의 관계에서 계속적으로 축적된 사적인 정보를 배타적으로 독점하게 되면 이 기업은정보불균형 문제로 인하여 다른 은행과 새로 거래를 시작하기가 쉽지 않게 된다. 이 점을 잘 알고 있는 은행이 이를 이용하여 높은 금리를 부과하는 것이다(Sharpe, 1990; Rajan, 1992). 이를 피하는 방법으로 기업이 여러 은행을 동시에 거래하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만, 이 경우에는 은행이 보유한 정보가 더 이상 가치가 없게 되므로 은행들이 서로 대출을 회피하게 되고 결국 전체적인 대출가능금액이 줄어드는 결과를 초래한다(Ongena and Smith, 2000; Thakor, 1996). 연성예산제한문제(The soft-budget constraint problem)는 은행이 기업과의 가까운 관계 때문에 대출계약조건을 엄정하게 집행하지 못할 뿐 아니라 상황에 따라 사후적으로 재조정(Renegotiation)하게 되는데 이를 알고 있는 기업이 사전적으로 악용하여 계약을 준수하지 않는 현상을 말한다(Bolton and Schrfstein, 1996; Dewatripont and Maskin, 1995).

한편, 국내에서는 관계금융의 자금가용성 효과에 대한 연구가 그리 많지 않은 실정이다. 김석진‧김지영(2007)은 상장기업을 대상으로 분석한 결과 한국에서는 관계금융이 자금공급을 확대시켜주는 긍정적인 효과가 없을 뿐 아니라 오히려 Hold-up문제로 비용이 되고 있다고 하였다. 반면, 동학림‧김문겸(2013)은 관계금융의 자금가용성과 금리인하 효과는 기업의 규모에 따라 달라진다고 하였다. 규모가 큰 기업에서는 그 효과가 나타나지 않으나 규모가 작은 중소기업에서는 자금가용성 확대와 금리인하의 긍정적인 효과가 뚜렷하게 나타난다고 하였다.

3.2. 위기시의 자금가용성 효과

앞에서 언급한 바와 같이 관계금융에 관하여 가장 일관되게 인정되고 있는 효과는  자금가용성의 확대이다. 정보를 축적한 은행이 배타적인 정보에 기반하여 기업에 충분한 자금을 공급함으로써 기업의 유동성 위험을 완화해 주는 효과가 있다는 것이다. Elsas and Krahnen(1998)은 이러한 자금가용성 확대의 한 형태로 암묵적 유동성보험(Implicit liquidity insurance) 개념을 설명하고 있다. Elsas and Krahnen은 기업의 신용등급 악화에 대하여 관계금융의 전형이라고 할 수 있는 독일의 Hausbank들의 대응이 일반은행과 어떻게 다른지를 분석하였다. 분석결과, 기업 신용등급이 6단계 증 1단계 악화되었을 경우에 일반은행들은 별 움직임이 없는 반면 Hausbank들은 적극적으로 대출을 늘려 유동성을 공급하는 현상을 발견하였다. 이는 기업이 예기치 않은 신용등급의 악화나 일시적인 어려움을 겪을 때에 기업이 어려움을 극복할 수 있도록 Hausbank가 기업에 추가적인 자금을 지원하는 것으로 Elsas and Krahnen는 이를 "암묵적 유동성보험(Implicit Liquidity insurance)"이라고 하였다. 다만, 이 Hausbank들의 유동성보험 효과는 기업의 신용듭급이 2단계 이상 심하게 악화되었을 경우에는 나타나지 않는다고 보고하였다.

Ferri, Kang, and Kim(2001)은 1998년 아시아금융위기 당시 한국에서의 관계금융 효과를 분석한 연구에서 금융위기시에 거래은행 수가 많은 기업이 연체발생 확률이 높다는 것을 발견하고서 관계금융이 연체발생을 억제하는 효과가 있고, 관계금융의 가치는 위기가 심할 때에 더 높아진다고 하였다.

Gobbi and Sette(2012)는 2009년 글로벌금융위기 기간 중 이탈리아금융시장에서의 관계금융 효과를 분석한 연구에서 금융위기기간 중에도 관계금융이 강한 기업들은 대출이 증가하여 유동성공급 효과가 있고 그 효과는 규모가 작은 중소기업에서 두드러지게 나타난다고 하였다.

3.3. 연구목적 및 대용변수

본 연구에서는 통상적인 자금가용성 효과에서 한 발 더 나아가 관계금융이 중소기업의 위기극복에 얼마나 도움이 되는지를 조명하고 위기시의 관계금융이 평상시와 어떤 차이를 보이는지를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 Elsas and Krahnen이 소개한 유동성보험 개념을 도입하여 사후적(ex-post)인 지표로서 관계금융과 연체발생 확률과의 관계를 측정하여 분석하였다.

3.3.1. 위기시 자금가용성 효과의 대용변수

기존 연구들에서는 자금가용성 효과를 측정하는 데 다양한 변수들이 사용되어왔다. Petersen and Rajan(1994)은 실효금리가 높은 상거래신용(Trade credit)을 대용변수로 활용하여 상거래신용을 많이 사용하는 기업이 자금가용성이 낮은 것으로 판단하였다. Berger and Udell(1995)는 신용한도(Line of credit)을 대용변수로 활용하여 자금가용성 효과를 측정하였고 Cole(1998)은 대출의 승인여부를 대용변수로 사용하였다. Ferri, Kang, and Kim(2001)은 직접 대출잔액의 변동을 측정하여 자금가용성 효과를 판단하였다. 이와같이 대부분 기존 연구들은 자금의 가용성 효과를 판단함에 있어서 평상시의 대출규모나 자금의 여유정도를 직접 또는 간접적으로 측정하는 방법을 사용하였다.

그러나, 이러한 접근은 평상시를 가정하고 있기 때문에 막상 기업이 어려움에 처하였을 때에 관계금융이 자금가용성면에서 얼마나 효과적인가를 판단하는 데에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 관계금융의 자금가용성 효과를 사후적(ex post)으로 확인하는 방법으로서 기업의 연체발생 여부를 Binary 종속변수로 하여 관계대용변수들과의 관계를 Logit 모형으로 측정하였다. 위기시에도 관계금융으로 인한 자금가용성과 유동성보험 효과가 있다면 기업이 예기치 못한 신용하락을 겪거나 재정 상의 어려움에 처하였을 때 은행과 긴밀한 관계를 맺고 있는 기업은 유동성을 공급받아 연체를 면할 확률이 높은 반면, 은행이 충분한 정보를 갖지 못한 기업은 유동성 지원을 받지 못하여 연체에 이를 가능성이 높을 것이기 때문이다. 평상시 영업에 필요한 자금을 충분히 확보하는 것도 증요하지만 기업이 어려움에 빠졌을 때에 이를 극복하는데 필요한 자금을 제공받는 것이 기업에게는 더욱 중요한 관계금융의 가치일 것이다. 분석결과, 우리나라에서는 관계금융과 연체발생은 유의한 음(-)의 관계를 나타내어 관계금융이 연체발생을 방지하는 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 그 효과는 기업의 규모가 작을수록 그리고 금융위기시에 더욱 큰 것으로 나타났다.

3.3.2. 은행과 기업 간의 관계대용변수

기업이 대출금을 만기에 상환하는데 어려움을 겪는 상황에서 자금을 추가로 공급하는 것은 은행의 관점에서 평상시의 유동성 공급과는 다른 의사결정이라고 할 수 있다. 만약, 은행의 유동성 지원에도 불구하고 기업이 위기를 극복하는데 실패하게 되면 채무를 상환하지 못하는 채무불이행 사태로 이어져서 은행이 손실을 입거나 적어도 손실을 줄일 수 있는 기회를 놓치는 결과를 초래할 수 있기 때문이다. 따라서 평상시와 달리 은행은 자금지원으로 기업이 위기를 극복할 수 있을지가 의사결정의 변수가 될 것이며, 이러한 현상이 사후적으로 분석결과에 나타날 것으로 기대하였다.

본 연구에서는 기존의 연구에서 자주 사용되는 거래기간, 거래상품 수, 주거래관계, 전속거래관계, 거래은행 수의 5가지 관계대용변수들을 사용하여 연체발생과 관계를 Logit모형으로 분석하였다. 결과적으로 거래상품 수, 주거래관계, 전속거래관계, 거래은행 수 등 현재의 정보를 반영하는 변수들은 높은 유의성을 보인 반면 과거의 정보를 반영하는 거래기간(Duration)은 유의하지 못한 결과가 추출되었다.

본 연구는 통상적인 관계금융효과 연구를 넘어서 국내에서 처음으로 연체발생 여부를 사후적(ex-post)인 자금가용성 지표로 활용하여 위기시의 관계금융 효과를 측정하고  기업규모에 따른 차이와 금융위기시의 차이를 분석하였다는 점에서 차별점이 있다.

IV. 데이터와 연구방법

4.1 데이터

본 연구의 분석자료인 연체자료와 이에 연계된 기업특성에 관한 정보는 공개된 데이터가 없음에 따라 국내 주요은행 중 하나인 I은행의 2006년부터 2012년까지 7년간 실제 내부데이터를 사용하였다. I은행은 중소기업대출 시장점유율이 1위(22.6%. 2013. 8월 현재)인 중소기업 전문은행으로서 국내에서 가장 방대하고 정교한 중소기업대출 정보를 보유하고 있다. 관계금융은 규모가 큰 기업 보다는 불투명하고 규모가 작아 정보비대칭이 심한 중소기업에서 효과가 크게 나타난다는 면에서 I은행의 데이터가 본 연구에 적합한 것으로 판단하였다. 12월 31일을 결산일로 하는 제조업을 영위하는 중소기업으로서 해당기간 중 최소 3개년 이상 자료가 있고 자산규모가 1억원 이상인 64,987개 기업의 333,372개의 관측치를 대상으로 하였다. I은행 내부자료 이외에 다른은행 대출금액, 주거래은행 여부 등은 은행연합회 자료를 사용하였다.

공식 명칭은 “전국은행연합회”로서 지방은행을 포함한 모든 국내은행을 회원사로 두고 있는 비영리사단법인이다. 은행들은 은행연합회를 통하여 신용정보 및 개별기업의 여수신현황을 교환하고 있다.

4.2. 연구방법

본 연구에서는 연체발생확률을 추정하기 위해서 은행-기업 간의 관계를 나타내는 독립변수들을 사용한 Logit 모형으로 다음과 같이 분석하였다. 즉, 은행과 긴밀한 관계를 형성하고 있는 기업이 그렇지 못한 기업에 비하여 연체발생에 있어 차이가 있는지를 확인하기 위해서 i) 2006년부터 2012년까지 7년간 매 연말 현재 연체발생 여부를 Binary변수(종속변수)로 하여 관계대용변수들과의 관계를 Logit 모형으로 분석하였다. ii) 또한, 동일한 분석을 기업규모별로 세 단계(①자산 50억원 이하, ②50억원 초과 100억원 이하, ③100억원 초과)로 구분하여 규모별 차이를 분석하였다. iii) 마지막으로 분석대상기간을 금융위기기간(2009년~2010년)과 금융안정기간으로 구분하여 차이가 있는지를 분석하였다.

4.3. 관련변수

4.3.1. 종속변수

대출금의 연체발생 여부(Binary)를 유동성의 어려움을 나타내는 종속변수로 사용하여 Logit 분석을 실시하였다. 연중에는 대출이 정상이었으나 각 연도말 현재 새로이 연체가 발생한 기업을 1, 기타 기업을 0으로 구분하였다. 기업이 일시적으로 유동성의 어려움을 겪고 있는 경우에 은행이 기업에 대한 충분한 정보를 보유하고 있지 못하다면 은행이 자금지원을 거절하거나 심지어는 불필요한 자금 회수로 기업의 어려움을 가중시킬 수도 있다. 그러나, 은행이 기업과 긴밀한 관계를 바탕으로 기업에 대한 정확한 정보를 가지고 있다면 이를 바탕으로 추가 자금지원을 통하여 기업이 유동성 위기를 극복할 수 있도록 돕는 유동성보험을 제공할 가능성이 높다(Elsas and Krahnen, 1998). 또한, 관계를 맺고 있는 은행은 이미 당해 기업에 대하여 대출금을 보유하고 있기 때문에 기업이 실패하면 대출금의 손실을 감수하게 되므로 기존 대출금을 보호하기 위해서라도 적극적으로 유동성 지원에 나설 가능성이 높다. 따라서 관계금융을 하는 기업과 그렇지 않은 기업 간에는 연체발생 확률에 차이가 있을 것으로 예상하였다.

4.3.2. 관계변수

은행과 기업 간의 관계의 강도를 측정하는 대용변수로는 기존의 연구에서 자주 사용되고 있는 변수들을 독립변수로 채택하였다. Petersen and Rajan(1994)은 거래기간(Duration), 거래상품 수(Multiple products), 대출집중도(Concentration of borrowing) 3가지를 사용하여 자금가용성을 분석하였고, Cole(1998)은 대출 의사결정에 영향을 미치는 관계변수로 거래기간, 거래상품 종류, 거래은행 수를 사용하였다. Elsas(2005)는 대출집중도, 거래은행 수, 대금결제 집중도를 Hausbank의 주요한 관계변수로 보았다. 본 연구에서는 관계변수로 거래기간, 거래상품 수, 전속거래은행, 주거래은행, 거래은행 수 5가지를 사용하였다. 이 중 전속거래은행과 주거래은행은 대출집중도를 나타내는 대용변수이다.

(1) 거래기간(DURA)

거래기간은 기업이 은행 상품을 처음 구매한 시점부터 분석기준일까지의 기간을 년 단위로 측정하였다. 거래기간이 길면 반복적인 거래를 통하여 사적인 정보가 축적되므로 관계금융이 강화될 것으로 예상된다. Petersen and Rajan(1994)은 기업이 은행과 관계가 오래될수록 관계금융이 자금가용성에 미치는 영향이 크다고 하였고, Berger and Udell(1995) 또한 거래기간을 은행과 기업 간 관계의 강도를 측정하는 중요한 지표라고 하였다. 거래기간이 관계를 나타내는 일반적인 대용변수이지만 그 영향에 대하여 다소 이견이 있어 해석에 주의를 요한다. 예를들면, Ongena and Smith(1997)는 기존의 거래기간의 길고 짧음이 거래관계의 중단여부에 별로 영향을 미치지 않는다고 하면서 거래기간이 관계의 강도를 나타내지 못한다고 주장하였고, Cole(1998)은 신용공여의 의사결정에 미치는 영향요인을 분석하면서 거래기간이 중요하지 않다는 의견을 제시하였다. Gobbi and Sette((2012)는 거래기간이 자금가용성에 긍정적인 영향을 미치지만 금융위기시에는 그 효과가 급감한다고 하였다.

(2) 거래상품 수(SCOP)

정보는 대출심사나 대출의 실행과정을 통하여만 축적되는 것이 아니고 예금거래나 지급결제 등을 통하여 다양한 정보가 축적된다. 따라서, 거래하는 상품의 수가 많을수록 축적되는 정보의 정확도가 높아지므로 거래상품 수는 관계의 강도를 측정하는 변수가 된다. Petersen and Rajan(1994)은 기업이 은행과 거래 금융상품 수가 늘어날수록 자금가용성이 높아진다고 하였다. Cole(1998)은 저축성계좌(Savings account)나 현금관리서비스(Financial management service) 등 거래상품을 확대할수록 은행으로 하여금 신용공여의 가능성을 높여준다고 하였다.

(3) 전속거래(MONO)와 주거래(LLBK)

전속거래는 전속거래은행 여부를 더미로 표시한 것이다. 전속거래은행은 기업이 모든 대출거래를 한 개의 은행에 집중하는 경우를 말한다. 기업과 I은행이 1:1의 배타적인 대출관계를 맺고 있으면 1, 아니면 0으로 처리하였다. 주거래는 주거래은행 여부를 더미로 표시한 것이다. 여기서 주거래은행은 법률적인 용어가 아니라 대출거래은행 중에서 대출비중이 가장 큰 은행을 지칭한다. I은행이 주거래은행이면 1, 아니면 0으로 처리하였다. 전속거래와 주거래 변수는 모두 대출집중도를 나타내는 대용변수이다. 대출집중도가 높으면 대출 심사, 분석과 모니터링을 통하여 다른 은행 보다 많은 정보를 축적할 것이므로 대출집중도가 높을수록 정보의 축적이 효율적으로 이루어지고 자금가용성이 높아질 것으로 예상된다. Petersen and Rajan(1994)은 기업이 특정은행에 차입을 집중시킬수록 관계는 깊어지고 자금가용성이 확대된다고 하였다. Elsas(2005)는 대출점유율이 정보취득과 기업에 미치는 영향력 면에서 가장 유효한 관계변수라고 하였다.

(4) 거래은행 수(BNUM)

거래은행 수는 기업에 대한 은행 간 경쟁을 나타낸다. 거래은행 수가 많을수록 경쟁이 심하다는 뜻인데 경쟁은 은행과 기업이 장기적인 이익을 공유하는데 장애가 되고 기업이 필요한 시기에 도움을 받지 못하는 결과를 초래하므로 은행 간의 경쟁이 높아질수록 관계금융은 그 가치가 떨어진다(Petersen and Rajan, 1995). 은행과 기업 간의 관계는 기업의 신용도를 평가하는데 유용한 사적정보를 생성한다. 그러나 이 정보의 가치는 거래은행 수가 많을수록 감소한다(Cole, 1998). Mayer(1988)와 Rajan(1992)은 금융시장에 경쟁이 높아지면 은행은 초기단계에서 기업을 지원한 것에 대한 사후 보상을 받지 못하게 되므로 관계금융의 가치가 감소된다고 하였다.

4.3.3. 통제변수

관계변수 이외에도 통제변수로서 신용등급, 업력, 외부감사 여부, 부채비율, 자산규모, 유형자산비율, 수익성 등 기업특성을 나타내는 설명변수를 추가하였고 거시경제의 변화와 산업별 특성을 통제하기 위하여 연도더미와 산업더미를 각각 통제변수로 추가하였다.

<Table 1. Definitions of Variables>

	Variables	Definitions of variables
Dependent variable	OVDU	Binary variable. I if the loan is overdue in repayment, o otherwise.
Relationship characteristics	DURA	Length of relationship in years with the current lender
	SCOP	Number of financial products being purchased from the current lender.
	MONO	= 1 if the bank is the only one bank from which the firm borrows, 0 otherwise
	LLBK	= 1 if the bank is the largest lender in terms of outstanding loan amount, 0 otherwise
	BNUM	Number of banks from which the firm borrows
Firm-specific controls	RTNG	Credit ratings ranging from 1 to 20 (1 is the best)
	AGE	Firm age
	ADIT	= 1 if audited by an independent accounting firm, 0 otherwise
	LEVE	Debt / total asset
	lnSZE	ln(1+ total asset)
	TNGB	Tangible asset / total asset
	PRFT	Operating income / total asset

V. 실증분석

5.1. 표본기업 특성

표본기업은 99%가 중소기업으로 구성되어 있고 일부 중견기업 및 대기업 등이 포함되어 있다. <Table 2>에서 보는 바와 같이 표본기업의 연체발생확률은 평균 0.2%로 낮은 수준이다. 일반적으로 기업대출의 연체대출금비율은 1%~3% 수준에 이르지만 이는 금액 기준이고 지속되는 연체를 포함하고 있는 반면, 본 연체발생확률은 정상기업이 연말에 연체기업으로 전환될 확률로서 금액 기준이 아닌 기업단위 기준이고 신규 연체기업만을 포함하므로 낮게 나타난 것이다. I은행과의 거래기간은 평균 7.35년으로 중소기업의 평균생존기간이 10년 내외인 것을 감안하면 거래기간이 비교적 긴 것으로 보이는데 이는 I은행이 중소기업 전문은행인데 기인한 것으로 사료된다. 전속거래하고 있는 46.8%를 포함하여 절대 다수인 78.5%가 I은행을 주거래은행으로 하고 있으며, 평균 거래은행 수는 1.9개이다. 외부감사를 받는 비율이 6%에 불과하고 평균 자산규모가 13억원 수준으로 표본의 대부분이 규모가 작은 중소기업으로 구성되어 있음을 알 수 있다.

중소기업의 범위: 중소기업기본법 제2조 및 동 법 시행령 제3조

<Table 2> Descriptive Statistics

	Variables	Mean	Median	SD	Min	Max
Dependent variable	OVDU	0.002	0.000	0.041	0.000	1.000
Relationship characteristics	DURA(Yr) SCOP MONO LLBK BNUM	7.35 4.076 0.468 0.785 1.865	6.6 4.000 0.000 1.000 2.000	4.6 1.731 0.499 0.411 1.145	0.2 0.000 0.000 0.000 0.000	22.8 9.000 1.000 1.000 18.000
Firm-specific controls	RTNG AGE(Yr) ADIT LEVE lnSZE TNGB PRFT	9.986 11.178 0.060 0.673 7.184 0.419 0.068	10.000 10.000 0.000 0.681 7.160 0.413 0.064	2.820 6.500 0.237 0.270 1.304 0.270 0.045	2.000 0.000 0.000 0.025 4.615 0.000 0.000	20.000 36.000 1.000 2.537 10.946 0.967 0.265

<Table 3> Correlations among Main Variables

	OVDU	DURA	SCOP	MONO	LLBK	BNUM	RTNG	AGE	ADIT	LEVE	lnSZE	TNGB	PRFT
DURA	0.008	1.000
	0.000
SCOP	-0.083	0.141	1.000
	0.000	0.000
MONO	0.001	0.008	0.002	1.000
	0.778	0.000	0.392
LLBK	-0.017	0.019	0.228	0.456	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000
BNUM	0.003	0.025	0.047	-0.709	-0.394	1.000
	0.084	0.000	0.000	0.000	0.000
RTNG	0.125	-0.150	-0.281	-0.117	-0.074	0.115	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
AGE	0.001	0.668	0.072	-0.049	-0.036	0.075	-0.178	1.000
	0.685	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
ADIT	0.017	0.114	0.140	-0.154	-0.113	0.321	-0.037	0.128	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
LEVE	0.016	-0.057	-0.011	-0.120	-0.032	0.123	0.288	-0.060	-0.012	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
lnSZE	0.025	0.171	0.389	-0.307	-0.154	0.433	-0.045	0.194	0.468	0.014	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
TNGB	-0.010	0.046	-0.025	0.036	0.024	-0.048	-0.083	0.124	-0.012	0.084	0.097	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
PRFT	-0.007	0.061	0.008	0.023	0.024	-0.045	-0.103	0.088	-0.068	0.042	-0.019	0.247	1.000
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
Notes) 1) This table shows correlations among variables. 2) P-values are reported in the 2nd rows.

5.2. 관계금융과 연체발생 간의 관계

<Table 4>는 2006년에서 20012년까지 7년간 기업의 신규 연채발생과 관계변수 간의 관계를 순차적으로 분석한 것이다. 제(1)열은 연체발생과 거래기간(DURA)과의 관계를 나타내고 있는데 예상과는 달리 p-value가 0.612로 유의하지 못한 결과가 도출되었다. 이는 거래기간이 평상시에는 자금가용성을 높여주는 중요한 변수이지만 연체를 방지하는데에는 별반 도움이 되지 못함을 의미한다. 이 결과는 이미 축적된 정보는 시간이 가면서 그 가치가 점차 소멸되는 한편 추가적으로 축적되는 정보 또한 한계효용이 체감되기 때문에 거래기간이 중요한 변수가 되지 않다고 한 Elsas(2005)의 연구결과와 부합한다. 또한, Gobbi and Sette(2012)도 이태리의 글로벌금융위기 전후를 비교한 연구에서 금융위기 중에는 거래기간의 효과가 급감한다는 유사한 결론을 도출한 바 있다.

Petersen and Rajan(1994)와 Berger and Udell(1995)은 거래기간(Duration)이 관계금융을 나타내는 중요한 대용변수라고 하였지만 Ongena and Smith(1997)이나 Cole(1998)이 지적한 것과 같이 거래기간은 과거로부터 누적된 정보를 나타내므로 시간이 갈수록 그 가치가 훼손된다. 기업이 유동성 부족으로 인하여 연체 발생의 위기에 처한 상황에서 위험을 부담하는 은행으로서는 기업의 회복 가능성에 대한 판단이 중요하기 때문에 과거정보는 유용성이 떨어지고 이보다 미래의 회복가능성을 판단하는데 도움이 되는 정보가 중요하기 때문인 것으로 해석된다.

<Table 4>의 제(2)열은 거래기간(DURA)에 거래상품 수(SCOP)를 추가하여 분석한 결과이다. 거래기간은 계속 유의하지 못한데 반하여 거래상품 수는 1% 수준에서 매우 유의한 음(-)의 관계를 나타내고 있다. 거래상품의 수는 대출 이외의 여러 상품거래를 통하여 정보를 취득하는 것을 나타내기 때문에 거래상품 수가 많을수록 다양한 정보가 수집되면서 정확성이 높아진다고 할 수 있다. 따라서, 거래기간은 주로 과거의 정보를 대변하지만 거래상품 종류는 현재 시점에서의 관계의 강도를 나타내는 변수로 해석된다. 결국, 다양한 종류의 상품거래를 통하여 은행과 긴밀한 관계를 맺고 많은 정보를 제공하는 것이 유사시에 유동성보험을 통하여 연체를 방지할 확률이 높다는 것이다.

<Table 4>의 제(3)열~제(5)열은 제(2)열의 분석에 전속거래, 주거래, 거래은행 수 항목을 각각 추가하여 차례로 분석한 결과이다. 이 세 가지 변수는 대출거래의 집중도를 나타냄과 동시에 은행 간 경쟁을 나타내는 변수로서 서로 상관관계(Table 3. 참조)가 높기 때문에 함께 분석하지 않고 따로따로 그 효과를 살펴 본 것이다. 전속거래와 주거래는 모두 1% 수준에서 음(-)의 관계를 나타내는 매우 유의한 결과가 도출되었다.

전속거래은행과 주거래은행은 기업에 대하여 다른 은행보다 우월한 정보를 가지고 있으므로 이를 바탕으로 보다 정확한 판단을 하여 유동성을 제공할 수 있는 효과가 있을 뿐 아니라 전속거래은행이나 주거래은행은 해당 기업에 대하여 대출이 가장 많은 은행이므로 기업이 실패할 경우에 가장 큰 피해를 입게 된다. 따라서, 기존 여신의 회수를 담보하기 위하여 추가적인 대출에 적극적으로 나서게 되는 효과도 있다.

한편, 거래은행 수 또한 1% 수준에서 매우 유의한 양(+)의 관계를 나타내고 있는데 이는 거래은행이 많을수록 축적한 사적정보의 가치가 감소하기 때문이다. 또한, 거래은행 수가 많을수록 개별은행이 차지하는 비중(Commitment)이 작아지므로 적극적으로 지원에 나서기 보다는 소극적으로 대출회수를 모색하거나 무임승차(Free-ride)하려는 경향을 보이게 되므로 기업이 연체가 발생할 확률이 높아지는 것으로 추정된다. 1998년 아시아금융위기 당시 한국에서의 관계금융 효과를 분석한 연구에서 Ferri, Kang, and Kim(2001)도 거래은행 수가 많을수록 연체발생확률이 높아진다고 동일한 결론을 도출한 바 있다. 거래기간과 거래상품 수는 변수를 추가하였음에도 큰 변화를 보이지 않고 있다.

결과적으로 기업이 위기에 처하였을 때에도 관계금융은 자금가용성 효과가 있어 연체발생을 억제하는 효과가 있는 것으로 추정된다. 다만, 평상시와 달리 거래기간은 위기시에 별다른 효과를 나타내지 못하는 것으로 나타났다.

<Table 4> Bank-firm Relationship and Loan Overdue

OVDU	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
Relationship characteristics
DURAt	-0.003 (0.015)	0.004 (0.015)	0.007 (0.015)	0.009 (0.015)	0.007 (0.015)
SCOPt	-	-0.109 (0.028) ***	-0.101 (0.028) ***	-0.055 (0.029) *	-0.099 (0.028) ***
MONOt			-0.359 (0.105) ***
LLBKt				-0.569 (0.096) ***
NBNK					0.218 (0.031) ***
Firm-specific controls
RTNG	0.510 (0.015) ***	0.467 (0.000) ***	0.471 (0.019) ***	0.483 (0.019) ***	0.481 (0.019) ***
AGEt	-0.008 (0.025)	-0.014 (0.025)	-0.022 (0.025)	-0.022 (0.025)	-0.027 (0.025)
ADIT	-0.423 (0.157) ***	-0.453 (0.158) ***	-0.437 (0.158) ***	-0.460 (0.158) ***	-0.619 (0.160) ***
LEVE	-0.083 (0.178)	-0.067 (0.177)	-0.107 (0.179)	-0.075 (0.178)	-0.133 (0.179)
lnSZEt-1	0.589 (0.044) ***	0.629 (0.045) ***	0.584 (0.046) ***	0.555 (0.046) ***	0.518 (0.047) ***
TNGB	-0.828 (0.180) ***	-0.885 (0.180) ***	-0.822 (0.182) ***	-0.788 (0.182) ***	-0.701 (0.183) ***
PRFTt-1	0.010 (0.956)	0.041 (0.952)	-0.078 (0.958)	-0.184 (0.963)	-0.227 (0.967)
Pseudo R2	0.184	0.186	0.1875	0.1903	0.1918
Observations	217,969	217,969	217,969	217,969	217,969
Note) 1. The dependent variable is OVDU and standard error is given in parenthesis. 2. *, **, *** indicate significance at the 10%, 5% and 1% level respectively. 3. LNTH is the length of relationship with the current lender. SCOP is the number of products purchased. LLBK is a dummy; 1 if the bank is the largest lender or 0. MONO is a dummy; 1 if the bank is the only lender or 0. RTNG is the credit rating, from 1 to 20(1 is the best). AGE is the firm age. ADIT is a dummy; 1 if audited by an accounting firm or 0. LEVE is the ratio of debt to total assets. lnSZE is the natural log of one plus total assets. TNGB is the tangible asset ratio. PRFT is the ratio of operation income to total assets.

5.3. 기업규모별 효과 차이

<Table 5>는 Table 4. 제(3)열의 분석을 대상기업의 자산규모에 따라 (A)자산 50억원 이하 (B)50억원 초과～100억원 이하 (C)100억원 초과의 세 단계로 구분하여 다시 분석한 결과이다. 동학림‧김문겸(2013)은 관계금융의 효과가 기업의 규모에 따라 다르게 나타난다고 하였다. 규모가 크고 투명성이 높은 기업은 관계금융의 효과를 확인할 수 없는 반면 규모가 작고 불투명한 기업에서는 관계금융의 효과가 뚜렷하게 나타난다는 것이다. 따라서, 위기시 관계금융의 자금가용성 효과 또한 기업규모에 따라 격차를 보일 것으로 예상하였다. 자산규모가 100억원 이상인 기업은 ‘주식회사 외부감사에 괸한 법률’에 의거하여 외부감사를 받고 상세한 재무자료들이 공시되기 때문에 정보의 비대칭성이 많이 완화될 것으로 추정된다. 하지만, 외부감사대상이 아닌 일반중소기업들은 재무제표가 공시되지 않기 때문 외부인이 기업의 내부사정을 파악하기가 어렵다. 특히, 규모가 작은 중소기업들은 대부분의 의사결정을 대표자가 혼자서 독점하고 있는 반면 이를 견제할 수 있는 내부통제장치는 취약하기 때문에 정보비대칭으로 야기되는 역선택이나 도덕적 해이의 개연성이 높은 편이다. 따라서, 관계금융이 연체발생을 억제하는 효과도 기업규모에 따라 차이가 있을 것으로 예상하였다. 분석한 결과, 자산규모 50억원 이하(A열)에서는 거래상품 수와 전속거래의 두 가지 변수 모두 음(-)의 관계를 나타내었으며 1% 수준에서 매우 유의한 결과를 보였다. 작은 기업들은 은행과 긴밀한 관계를 맺는 경우가 그렇지 않은 경우에 비하여 연체발생 확률이 현저하게 줄어든다는 것을 의미한다. 즉, 규모가 작은 기업일수록 정보비대칭이 심하기 때문에 위기를 겪을 경우에 은행으로부터 유동성 지원을 받기가 쉽지 않다. 따라서, 관계금융을 통하여 정보비대칭을 해소하는 기업과 그렇지 않은 기업 간에 격차가 크게 나타나는 것으로 해석된다.

주식회사의 □외부감사에 관한 법률□은 다음에 해당하는 주식회사는 회계법인 등 독립된 외부감사인으로 부터 회계감사를 받도록 의무화하고 있다. ① 자산총액이 100억 원 이상 ② 부채총액이 70억 원 이상이고 자산총액이 70억 원 이상 ③ 종업원 수가 300명 이상이고 자산총액이 70억 원 이상 ④ 상장법인.

자산규모 50억원 초과~100억원 이하(B열)에서도 거래상품 수와 전속거래 변수가 (A)열의 50억원 이하와 같이 음(-)의 관계를 나타내고는 있지만 유의성은 각각 10%와 5% 수준으로 약화된 것을 볼 수 있다. 이는 기업의 규모가 커짐에 따라서 유동성보험 효과가 약화되고 있다는 것이다. 관계금융으로 연체발생 가능성이 감소하는 효과는 있으나 규모가 커짐에 따라 정보의 비대칭 현상도 약화되고 이에 따라 관계를 맺고 있는 기업과 그렇지 않은 기업 간에 연체발생의 확률 격차도 작아지는 결과를 보이고 있다.

다음으로 자산규모 100억원 초과(C열) 기업들의 경우에는 두 가지 변수 모두 유의한 결과를 보이지 않고 있다. 이들은 이미 외부감사를 받고 재무제표를 공시하고 있는 기업들이다. 따라서, 기업 내부와 외부 간의 정보 불균형이 심하지 않기 때문에 위기시에 은행이 유동성의 추가 지원 여부를 결정하는데 있어서 은행과 거래관계의 강도가 큰 영향을 미치지 않는 것으로 추정된다.

<Table 5>는 기업 규모에 따라 기업-은행 간의 관계가 대출금의 연체발생 확률에 미치는 영향을 살펴보았다. 기업이 재정적인 어려움에 처하였을 때 규모가 작은 기업일수록 관계금융의 유동성지원 효과로 인하여 은행과의 밀접한 관계가 연체발생 확률을 낮추는 효과가 크게 나타나는 반면 규모가 큰 기업일수록 그 효과가 감소한다는 것을 확인하였다. 이 결과는 관계금융의 일반적인 자금가용성 효과가 규모가 작은 중소기업들에 있어서 더욱 분명하게 나타나고 규모가 커짐에 따라 효과가 감소한다는 동학림․김문겸(2013)의 기존 연구결과와도 부합한다. <Table 4>의 통제변수 중 자산규모 로그값(lnSZE)이 일관되게 양(+) 관계를 나타내는 것도 이러한 규모효과가 반영된 결과인 것으로 추정된다.

<Table 5> Bank-Firm Relationship and Loan Overdue by Asset Size

OVDU	(A)	(B)	(C)
	Less than 5bn won	5bn to 10bn won	More than 10bn won
Relationship characteristics
DURAt	0.037 (0.020) *	-0.050 (0.031)	-0.008 (0.034)
SCOPt	-0.124 (0.037) ***	-0.103 (0.062) *	0.002 (0.066)
MONOt	-0.387 (0.117) ***	-0.791 (0.362) **	0.069 (0.389)
Firm-specific controls
RTNG	0.496 (0.023) ***	0.423 (0.047) ***	0.432 (0.048) ***
AGEt	-0.056 (0.033) *	0.063 (0.060)	0.020 (0.066)
ADIT	-1.257 (1.013)	-0.965 (0.404) **	-0.774 (0.337) **
LEVE	-0.115 (0.203)	-0.210 (0.692)	0.956 (1.930)
lnSZEt-1	0.574 (0.061) ***	1.965 (0.430) ***	1.209 (0.270) ***
TNGB	-0.651 (0.211) ***	-0.489 (0.499)	-2.003 (0.567) ***
PRFTt-1	-0.248 (1.141)	1.119 (2.435)	-1.816 (2,771)
Pseudo R2	0.1845	0.201	0.2502
Observations	177,220	26,564	13,361
Note) 1. The dependent variable is RATE and standard error is given in parenthesis. 2. *, **, *** indicate significance at the 10%, 5% and 1% level respectively.

5.4 금융위기간 중의 효과 차이

<Table 6>는 표본기간인 2006년~2012년을 글로벌금융위기 기간과 그 외의 기간(“금융안정기간”)으로 나누어 관계금융이 연체발생 방지에 미치는 효과를 살펴보았다. 앞 <Table 4>에서 관계금융이 전체적으로 유동성 지원을 통하여 연체발생을 줄여주는 효과가 있음을 확인하였다. 그러나, 지난 2009년에서 2010년에 걸친 금융위기는 전 세계적으로 신용경색이 극심한 시기였고 국내에서도 은행들이 잠재적인 위험을 줄이기 위해서 대출증가를 급속히 줄이거나 대출을 실제 회수하는 시기였다. 금융위기 중에는 기업이 대출을 상환하지 못하는 채무불이행 위험이 높은 상황인데 이러한 시기에도 관계금융을 실행하는 은행들이 위험을 감수하면서 자금을 지원함으로써 실제 연체발생을 감소시키는 효과가 나타나는지를 분석하고자 하였다.

분석대상기간은 리먼 브러더스가 파산한 이후 글로벌금융위기가 가장 극심했던 2009년과 2010년을 금융위기 기간으로 하고, 그 외의 기간인 2006년~2008년과 2011년~2012년을 금융안정기로 구분하여 <Table 4>의 (3)열과 같은 방법으로 분석을 실행하였다.

분석결과 (B)열의 금융안정기에는 거래상품 수(SCOP)는 유의하지 않은 결과를 보이고 전속거래(MONO) 변수만이 1% 수준에서 매우 유의한 음(-)의 관계를 나타냈다. 금융공급이 안정된 시기에도 개별기업이 유동성에 어려움을 겪는 경우에는 관계금융이 자금가용성 효과를 통하여 연체발생을 줄여주는 효과가 있으나 이는 주로 전속거래은행으로서의 책임감과 기존 대출을 보호하는 목적이 강한 것으로 해석된다.

반면, (A)열의 금융위기기간 중에는 거래상품 수와 전속거래 변수가 모두 음(-)의 관계로 연체발생을 줄여주는 효과가 있음이 매우 유의하게(각 1%와 5% 수준) 나타났으며 관련계수의 절대값도 증가하였음을 알 수 있다. 이는 관계금융을 시행하는 은행들이 금융안정기 보다 금융위기기간에 오히려 적극적으로 나서서 유동성 위기에 처한 기업을 지원하고 있음을 나타내고, 그 결과 금융위기기간 중에 관계금융이 연체발생을 억제하는 효과가 더욱 크게 나타나고 있다. 즉, 은행과 깊은 관계를 맺고 있는 기업이 그렇지 못한 기업에 비하여 관계금융으로 인하여 연체발생 확률이 낮게 나타나는데 그 격차가 금융위기기간 중에 더욱 확대된다는 것이다. 이러한 점에서 우리나라에서도 관계금융은 Elsas and Krahnen(1998)가 설명하는 암묵적 유동성보험(Implicit liquidity insurance)의 효과가 있는 것으로 해석된다.

<Table 6> Bank-Firm Relationship and Loan Overdue during Financial Crisis

RATE	Crisis period(A)	Non-crisis period(B)
	2009~2010	2006~2008 & 2011~2012
Relationship characteristics
DURAt	0.041 (0.024) *	-0.014 (0.019)
SCOPt	-0.196 (0.047) ***	-0.047 (0.035)
MONOt	-0.381 (0.179) **	-0.348 (0.130) ***
Firm-specific controls
RTNG	0.422 (0.032) ***	0.502 (0.024) ***
AGEt	-0.009 (0.041)	-0.034 (0.032)
ADIT	-0.470 (0.273) *	-0.436 (0.195) **
LEVE	0.235 (0.270)	-0.357 (0.239)
lnSZEt-1	0.485 (0.074) ***	0.652 (0.060) ***
TNGB	-0.671 (0.298) **	-0.936 (0.230) ***
PRFTt-1	0.302 (1.545)	-0.304 (1.223)
Pseudo R2	0.169	0.2092
Number of observations	85,819	131,994
Note: 1. The dependent variable is RATE and standard error is given in parenthesis. 2. *, **, *** indicate significance at the 10%, 5% and 1% level respectively.

VI. 결론 및 시사점

6.1. 결  론

본 연구는 관계금융이 자금가용성 효과를 통하여 위기 시에 기업의 연체발생을 억제하는 효과가 있는지를 분석하였다. 관계금융의 편익으로서 자금가용성에 대하여는 이미 연구된 바 있으나, 기업이 연체발생의 위기에 처하거나 금융시장에 위기가 발생하였을 때에도 관계금융 은행이 위험을 감수하고 자금지원을 확대하는지를 측정하기 위하여 연체발생 여부를 사후적(ex-post) 종속변수로 사용하여 관계변수들과의 관계를 Logit모형 방법으로 분석하였다. 위기시의 유동성 지원은 만약 기업이 위기를 극복하지 못할 경우에는 은행의 손실로 이어진다는 면에서 통상적인 자금가용성 지원과는 차이가 있다.

첫째로 2006년에서 2012년까지 .7년을 대상으로 분석한 결과 관계금융과 연체발생 확률 간에는 음(-)의 관계가 성립하여 관계금융이 연체발생을 방지하는 효과가 있음을 확인하였다. 즉, 관계금융이 좋은 기업은 평상시 뿐 아니라 위기 시에도 자금지원을 받아 그렇지 않은 기업보다 연체발생 확률이 작다는 것이다. 한 가지 흥미로운 점은 예상과 달리 관계변수 중 거래기간(DURA)이 유의하지 않은 결과를 보였다는 것이다. 이는 위기상황에서 신용위험을 감수해야 하는 은행의 입장에서는 과거의 정보는 가치가 떨어지고 현재의 위기극복 가능성을 정확히 판단하는데 도움이 되는 정보가 더 유용하기 때문인 것으로 추정된다.

둘째, 관계금융의 연체발생 억제 효과를 기업규모 별로 세분하여 분석한 결과, 자산규모 50억원 이하인 소규모 기업에서는 관계금융이 연체를 방지하는 효과가 확연하게 나타났으나, 자산규모 50억원 초과 100억원 이하 기업군에서는 음(-)의 관계의 유의성이 약화되었고, 자산 100억원 초과의 기업군에서는 유의한 결과를 얻지 못하였다. 즉, 규모가 작고 정보비대칭이 심한 기업에서 관계금융이 연체발생을 억제하는 효과가 극대화되고 규모가 크고 투명성이 높을수록 그 효과가 감소한다는 것이다.

셋째, 분석대상기간을 금융위기기간과 금융안정기간으로 나누어 분석한 결과 금융안정기간 중에는 관계금융과 연체발생을 억제하는 효과가 유효하지만 그 유의성이 다소 약하게 나타난 반면 금융위기기간 중에는 효과가 더욱 크고 뚜렷하여 관계금융이 연체발생을 방지하는 효과가 분명하게 나타났다. 이는 관계금융의 자금가용성 효과가 개별기업의 위기 보다는 금융위기기간과 같은 집단적 위기시에 더욱 강하게 나타나는 것을 의미한다. 이는 금융안정기간 중 개별기업의 위기에 대하여는 대출관계자들의 개인적인 판단이 크게 작용하기 때문에 다소 보수적으로 대응하지만, 금융위기 시에는 금융시스템 보호 차원에서 금융당국이 정책적으로 지원하기 때문에 대출관련자들이 보다 적극적극적으로 지원에 나선 결과인 것으로 추정된다.

금융감독원은 금융위기기간 중 중소기업에 대한 유동성 지원을 위하여 은행별 중소기업지원 목표 MOU체결, 중소기업 Fast track 확대, 중소기업대출 면책제도 강화, 중소기업대출 만기연장 등의 조치를 취하였다.

결과적으로 관계금융은 규모가 작은 중소기업에게 더 가치가 있고 글로벌금융위기와 같은 어려운 시기에 더욱 그 가치가 높아진다고 할 수 있다.

6.2 시사점.

규모가 작은 중소기업들은 일시적인 자금상의 어려움을 겪을 경우에도 이를 극복하지 못하고 실패에 이르는 경우가 종종 발생한다. 본 연구는 이러한 경우에 거래은행과 장기적이고 깊은 관계를 맺는 관계금융을 이용하는 것이 기업이 위기에 미리 대비하는 방안임을 제시하고 있다. 여러 은행보다는 소수은행에 거래를 집중하고 거래상품도 대출만이 아닌 여러 가지 상품으로 다양화하여 폭 넓은 거래를 통하여 은행의 이해를 높이는 것이 바람직하다고 하겠다. 이러한 면에서 과거 대기업에 운영하였던 바와 같이 중소기업에도 주채권은행제도를 도입하는 방안도 고려할 필요가 있다고 생각된다.

한편, 최근 정책당국은 금융거래의 투명성을 높이고 경쟁적인 시장 조성을 위하여 금융기관의 적용금리를 공시하는 등 시장경쟁을 장려하는 추세에 있다. 이러한 거래금융적인 환경은 금융소비자들의 선택권을 넓힌다는 면에서 긍정적인 면이 있으나 상기와 같이 관계금융이 중요한 규모가 비교적 작은 기업들은 신중한 접근이 요망된다.

대출시점에서 쉽게 관찰할 수 있는 경성정보(Hard information)에 기초하여 이루어지는 대출로서 관계금융과 상대적인 개념이다. 경성정보는 담보, 확인된 재무제표, 신용등급 등 객관적으로 계량화된 정보를 말한다.

본 연구에서는 특정은행의 내부 데이터를 사용하였으므로 결과의 일반화에 한계가 있을 수 있다. 그러나 연체정보, 기업특성 등 미시적인 정보는 은행 외부에서는 구득하기 어렵다는 점과 I은행이 중소기업대출 시장점유율 1위(22.6%)의 중소기업금융 전문은행이라는 점에서 중소기업에 관한 연구에 한 하여는 어느 정도 객관성을 확보할 수 있다고 사료된다.

추후 연구방향으로는 거래금융적 요소가 많은 우리나라 금융환경에서 중소기업들을 위한 관계금융을 활성화하는 방안연구가 필요한 것으로 사료된다.

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