The effects of cash flow and size on the investment decisions of ICT firms: A dynamic approach

Dany Aoun, 황준석 (2008) · Information Economics and Policy 20:120-134 · DOI ↗

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.

요약

본 페이퍼는 황준석 연구가 네트워크 경제학 인프라 설계에서 ICT 정책 · 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. 황준석 2기 ICT 정책 / 산업 분석의 자매 작업 External knowledge search, innovative performance and productivity in the Korean ICT sector (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. 황준석 2기 ICT 정책 라인 안에서는 ICT 산업의 혁신 메커니즘을 다룬 External knowledge search, innovative performance and productivity in the Korean ICT sector (Telecommunications Policy) 와 한 라인의 ICT 산업 분석 군. 한국 MIC (Ministry of Information and Communication) 재정 지원, 황준석 그룹의 TEPP/ITPP 소속 Dany Aoun (Montreal) 1 저자 작업이다.

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