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type: paper
slug: dany-aoun-2008-ict-cash-flow-investment
title: >-
  The effects of cash flow and size on the investment decisions of ICT firms: A
  dynamic approach
authors:
  - '[[dany-aoun]]'
  - '[[junseokhwang]]'
year: 2008
venue: '[[information-economics-and-policy]]'
volume: '20'
pages: 120-134
doi: 10.1016/j.infoecopol.2007.12.001
categories:
  - '[[ict-policy]]'
  - '[[innovation-economics]]'
methods:
  - '[[flexible-adjustment-dynamic-model]]'
  - '[[partial-adjustment-model]]'
themes:
  - '[[network-economics]]'
  - '[[ict-policy]]'
last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00'
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# The effects of cash flow and size on the investment decisions of ICT firms: A dynamic approach

*[[dany-aoun]], [[junseokhwang]] (2008)* · [[information-economics-and-policy]] 20:120-134 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2007.12.001)

> NASDAQ 상장 ICT 기업 2724 사 (1995~2005, unbalanced panel, 21,570 firm-year) 의 투자 결정이 내부 현금흐름(internal cash flow)과 기업 규모, 닷컴 버블에 어떻게 반응하는지 flexible adjustment dynamic model(FADM) 로 분석한다. ICT 와 비ICT 를 분리 추정해 (1) 모든 기업이 내부 자금 가용성에 민감하지만 ICT 의 cash flow 계수 (0.036) 가 비ICT (0.049) 보다 낮고, (2) 투자 강도(INV/NFA) 가 기업 규모와 반비례하며, (3) 레버리지(TDR) 가 ICT 의 투자에는 유의하게 *부정적* (계수 -0.0027**, t=-6.29) 인 반면 비ICT 에는 *긍정적* (0.0026**, t=9.52) 으로 정반대 부호임을 발견. 닷컴 위기 더미 효과는 ICT (-0.123**) 가 비ICT (-0.050**) 의 2.5 배. ICT 기업의 자금 조달이 equity 중심임을 정량 확인하고, 정책적으로는 ICT 의 VC·FDI 같은 equity financing 시장 육성을 권한다.

- **RQ**: ICT 기업의 투자 결정이 현금흐름·규모·레버리지·성장 기회 같은 재무 결정 요인에 얼마나 민감하며, 비ICT 와 어떻게 다른가. 닷컴 위기는 그 민감도를 어떻게 변형시켰는가. 실제 투자에서 목표 투자로 가는 부분조정 속도는 무엇이 결정하는가.
- **방법론**: [[flexible-adjustment-dynamic-model]] (Heshmati 2002 변형), [[partial-adjustment-model]] (iterative non-linear estimation)
- **데이터**: NASDAQ 상장 미국 기업 2724 사 (utility SIC 4900-4999 와 financial SIC 6000-6999 제외), 1995~2005 unbalanced panel, 21,570 firm-year. ICT 36.81%, 비ICT 63.19%. 규모는 small (총자산 ≤ $13M) 9.24%, medium ($13M ~ $55.9M) 25.89%, large (>$55.9M) 64.87%. OECD 2000 ICT SIC 분류.
- **주요 발견**: ICT 의 CFn 계수 0.036** (t=12.29), 비ICT 의 CFn 계수 0.049** (t=27.99). TDR 의 부호 역전: ICT 에서 -0.0027** (t=-6.29), 비ICT 에서 +0.0026** (t=9.52). 규모 계수는 두 부문 모두 음수 (ICT -0.042**, 비ICT -0.050**). 위기 더미는 ICT -0.123**, 비ICT -0.050**. 부분조정 속도 결정에서도 GAP 계수 0.66, ICT 의 TDR 가 속도 *감속* (-0.0005**), 비ICT 는 *가속* (+0.0002**). $R^2$ = 0.265 (ICT), 0.306 (비ICT).
- **시사점**: ICT 산업의 금융 정책은 (i) 소기업의 정보 비대칭·대리비용·거래비용을 낮춰 외부 저비용 자금 접근을 확대하고, (ii) 부채 대신 equity (VC, FDI) 시장을 키우는 방향이어야 함. ICT 의 high adjustment cost, R&D 비가시성, network effect 가 부채를 비효율적 자금 조달원으로 만든다는 Varian (2001) 의 information economy 진단을 실증 확인.

![ICT 투자와 cash flow 관계 분석 도식.](/papers/200806_AounD_The_effects_of_cash_flow_and_size_on_the_investment_decisions_of_ICT_firms_A_dynamic_approach/fig1.jpeg)

## 요약

본 페이퍼는 [[junseokhwang]] 연구가 [[network-economics]] 인프라 설계에서 [[ict-policy]] · 산업 경제학으로 본격 이동하는 2기 (2007~2013) 진입점에 위치한 작업으로, ICT 산업의 투자 결정을 거시 금융 변수와 결합한 첫 정량 분석이다. 분석 출발점은 Arrow (1962) 의 R&D non-rival 특성 으로 인한 underinvestment 문제와, Fazzari, Hubbard, Petersen (1988) 이래의 financing hierarchy + cash flow sensitivity 문헌이다. ICT 부문의 특수성으로 (i) 미국 비즈니스 R&D 의 42% 차지 (NSF 2006) + 결과의 ex-ante 불확실성, (ii) 고숙련 인력 해고·재훈련 비용으로 인한 high adjustment cost (Grabowski 1968), (iii) Metcalfe 법칙 (Gilder 1993) 으로 인한 cash flow volatility, (iv) 비전문가의 사업 이해 곤란 (Deakins & Hussain 1993), (v) fixed entry cost 대 low marginal cost 의 비대칭 (Varian 2001) 다섯 가지를 정리하고, 이로 인해 ICT 의 외부 자금 비용이 비ICT 보다 높다는 가설을 세운다.

모형은 Heshmati (2002) 의 capital structure dynamic model 을 변형한 [[flexible-adjustment-dynamic-model]] (FADM) 이다. 실제 투자 $INV_{i,t}$ 와 목표 투자 $INV_{i,t}^*$ 를 분리하고, 부분조정 계수 $\delta_{i,t}$ 가 시점·기업별로 변동한다. $\delta_{i,t} = 1$ 이면 1 기 내 완전 조정, $\delta_{i,t} < 1$ 이면 부분 조정, $\delta_{i,t} > 1$ 이면 과대 조정 후 후속 매각 가능. 목표 투자는 cash flow / M/B / 레버리지 / 수익률 / 규모 / 위기 더미 / 산업 더미의 선형 함수, 조정 속도는 GAP + 위 변수 일부의 함수다. 모형은 비선형이라 iterative non-linear method 로 jointly 추정하며, GAP 의 내생성은 Hausman 테스트 (잔차 t-stat 무의미) 로 기각.

NASDAQ 2724 기업 1995~2005 패널 (21,570 firm-year) 추정 결과 ICT 의 cash flow 계수 0.036** 가 비ICT 의 0.049** 보다 낮은데, 이는 ICT 의 평균 cash flow 자체가 높아 (CFn 평균 3.05 vs 2.25) marginal sensitivity 가 다소 낮은 것으로 해석된다. 가장 인상적인 발견은 TDR 의 부호 역전: ICT 에서 -0.0027** vs 비ICT 에서 +0.0026** 으로, ICT 는 부채 부담이 투자를 직접 잠식 (서비싱 비용이 cash flow 를 소진) 하는 반면 비ICT 는 부채가 자본 확보 신호로 작동. 규모는 양 부문 모두 음수로, 소기업이 비례적으로 더 큰 투자 강도를 보이는 이유 (생존 압력, 대기업의 takeover 회계 통합, 이자율 불확실성에 대한 대기업 민감도, 조직 관성) 가 모두 작동. 닷컴 위기는 ICT 에 2.5 배 강한 충격 (-0.123 vs -0.050). 부분조정 속도 분석에서 GAP 계수 0.66 으로 매우 강한 mean reversion, TDR 의 ICT 음·비ICT 양 패턴 재현. 정책 함의는 ICT 의 부채 financing 은 비효율적이므로 venture capital · FDI 같은 equity 시장 발전이 핵심이라는 것. [[junseokhwang]] 2기 [[ict-policy]] / 산업 분석의 자매 작업 [[junseokhwang-2010-external-knowledge-ict]] (ICT 의 외부 지식 탐색 + R&D 집약도 수확체증) 와 같은 라인의 ICT 산업 특수성 실증 군에 속한다.

## 핵심 결과

| 변수 | 설명 | ICT 계수 (t) | 비ICT 계수 (t) | 해석 |
|---|---|---|---|---|
| CFn | cash flow / 고정자산 | 0.036** (12.29) | 0.049** (27.99) | 양 부문 cash flow 민감, ICT 가 약간 낮음 |
| M/B | market-to-book | 0.012** (7.99) | 0.010** (9.98) | 성장 기회 양 부문 양 |
| TDR | 총부채 비율 | **-0.0027** (-6.29) | **+0.0026** (9.52) | **부호 역전**: ICT는 부채가 투자 잠식 |
| NIM | 순이익 마진 | 0.0018** (3.63) | 0.0007** (1.98) | ICT 가 수익성 의존 더 강함 |
| TASIZE | 총자산 규모 | -0.042** (-6.47) | -0.050** (-11.04) | 양 부문 모두 소기업이 강도 높음 |
| CRISIS | 2000 이후 더미 | **-0.123** (-13.57) | -0.050** (-8.28) | ICT 충격 2.5배 |
| GAP (속도식) | 목표-실제 차이 | 0.66** (34.05) | 0.66** (47.36) | 강한 mean reversion |
| TDR (속도식) | | -0.0005** (-3.60) | +0.0002** (2.09) | 본식과 동일 부호 패턴 |

샘플: NASDAQ 2724 사, 1995-2005, 21,570 firm-year. ICT 평균 INVn 0.42 vs 비ICT 0.33 (Δ +9.3%pt, t=-24.58***).

## 방법론 노트

FADM 의 핵심은 actual investment 와 target investment 의 부분조정 식. 목표 투자에서 lag 한 실제 투자로의 부분조정은

$$
INV_{i,t} - INV_{i,t-1} = \delta_{i,t}(INV_{i,t}^* - INV_{i,t-1})
$$

이를 정리하고 오차항 $\varepsilon_{i,t}$ 을 더하면 추정 방정식

$$
INV_{i,t} = (1 - \delta_{i,t}) INV_{i,t-1} + \delta_{i,t} INV_{i,t}^* + \varepsilon_{i,t}
$$

목표 투자와 조정 속도는 관측 가능 변수의 함수

$$
INV_{i,t}^* = \alpha_0 + \alpha_1 CFn_{i,t} + \alpha_2 (M/B)_{i,t} + \alpha_3 TDR_{i,t} + \alpha_4 NIM_{i,t} + \alpha_5 TASIZE_{i,t} + \alpha_6 CRISIS_{i,t} + \alpha_7 SIC_{i,t} + u_{i,t}
$$

$$
\delta_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 GAP_{i,t} + \beta_2 TDR_{i,t} + \beta_3 NIM_{i,t} + \beta_4 CFn_{i,t} + \beta_5 (M/B)_{i,t} + \omega_{i,t}
$$

모형 전체는 파라미터에 비선형이라 iterative non-linear estimation 으로 jointly 식별. GAP 의 내생성은 Hausman 테스트 (fitted GAP 의 잔차 t-stat 무의미) 로 기각. cash flow CFn 는 (순이익 + 감가상각 + 무형자산 상각 + 이연법인세 - 배당) / 순고정자산으로 정의. M/B 는 Tobin's Q 대신 사용 (Cleary 1999, Kaplan & Zingales 1997 따라 marginal q 측정 문제 회피). 산업 분류는 SIC 8 카테고리, ICT 정의는 OECD 2000 ICT SIC codes.

## 연구 계보

본 페이퍼의 직접 선행은 Fazzari, Hubbard, Petersen (1988, Brookings Papers) 의 financing constraint 와 cash flow sensitivity, Kaplan & Zingales (1997, QJE) 와 Cleary (1999, JF) 의 역방향 도전, Heshmati (2002, Research in Banking and Finance) 의 capital structure dynamic model 이다. 모형은 Heshmati 의 변형 + Hoshi, Kashyap, Scharfstein (1991, QJE) 의 keiretsu 분류 + Almeida, Campello, Weisbach (2004, JF) 의 cash flow sensitivity of cash 전통 위에 놓인다. ICT 부문 특수성 진단은 Varian (2001) 의 information economy + Hyytinen & Pajarinen (2005, IEP) 의 ICT financing + Hogan & Hutson (2005, Global Finance Journal) 의 신기술 기업 자본 구조 + 본 저자의 [[dany-aoun-2008-capital-structure-ict-nasdaq]] (Aoun & Heshmati 2008, Applied Financial Economics, 자매 페이퍼) 에서 가져온다. [[junseokhwang]] 2기 [[ict-policy]] 라인 안에서는 ICT 산업의 혁신 메커니즘을 다룬 [[junseokhwang-2010-external-knowledge-ict]] (Telecommunications Policy) 와 한 라인의 ICT 산업 분석 군. 한국 MIC (Ministry of Information and Communication) 재정 지원, [[junseokhwang]] 그룹의 TEPP/ITPP 소속 Dany Aoun (Montreal) 1 저자 작업이다.

## See also

- [[junseokhwang]]
- [[information-economics-and-policy]]
- [[flexible-adjustment-dynamic-model]]
- [[partial-adjustment-model]]
- [[ict-policy]]
- [[financing-constraint]]
- [[cash-flow-sensitivity]]
- [[dany-aoun-2008-capital-structure-ict-nasdaq]]
- [[junseokhwang-2010-external-knowledge-ict]]
- [[fazzari-hubbard-petersen-1988-financing-constraints]]