기존 연구에서는 대체로 재무비율이나 기계 학습 등의 다양한 방법론을 적용하여 최선의 모형을 찾는 노력에 집중하고 있다. 반면, 본 연구에서는 Altman Z 등 전통적 방법론이나 그것을 확장한 유사한 연구에서의 부도 추정이 핵심 변수의 누락에 의한 모형 부적합성과 내생성이라는 심각한 문제에 노출되어 있음을 증명하고자 한다. 본 연구는 2020년부터 2021년까지의 한국 통계청의 기업활동조사 데이터를 활용하여 성향점수 대응(Propensity Score Matching: PSM) 모형을 사용하였다. 이를 통해 재무상태가 유사한 부도 및 비부도 기업을 선정하여 비교 분석함으로써 연구의 신뢰성을 높였다. 이러한 과정에서 전통적 모형에서 접근하는 재무비율 등의 한계점을 진단하고, 기업의 부도 결정에서 현실적으로 매우 중요하다고 판단되는 변수들이 모형 적합성 또는 예측 정확도를 얼마나 개선하는지를 평가하였다.

연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 비전통적 특성변수 정보를 포함한 모형이 부도예측 성능을 현저히 향상하였다. 둘째, 관계회사 간 국내외 투자가 기업의 부도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 특히, 과도한 해외 투자는 정보의 비대칭을 높여서 기업의 부도 가능성을 높이는 요인으로 작용하였다. 셋째, 주식형 비현금 인센티브 제도가 기업 부도에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 넷째, 기업의 미래 성장과 실제 생존능력과 관련한 기업 내부성과의 개선이 부도확률에 유의한 영향을 미쳤다.

모형 적합도 측면에서 Altman Z 연구방법에 사용한 변수를 성향점수 대응 모형을 적용하더라도 전체적으로 50% 내외의 예측 정확도 수준에 머무른 반면, 기업의 대외 경쟁력이나 재무적 성과 개선과 관련한 다양한 기업 특성과 비재무적 성과 등을 반영할 때 전통적 모형보다 부도예측의 정확성을 70% 이상 수준으로 크게 개선하였다. 결과적으로 기업에 대한 부도 결정이 기업의 회생 가능성이나 안정성, 성장 가능성 등을 고려한 비 전통적 내부요소뿐만 아니라 의사결정 과정에서의 내생성 등 모형 적합성이 중요하다는 점을 알 수 있다.

주제어：기업 부도, 내생성, 성향점수 매칭, 비재무적 요인, 내부성과 조정 요인