2. 성장성과 수익성 및 안정성에 미치는 영향
금융혁신 활동이 금융산업에 미치는 파급영향에 대한 본격적인 실증분석을 하기 위해서는 금융혁신 지표를 설명변수로 하고 금융산업의 성장성, 수익성, 안정성 등을 나타내는 지표들을 종속변수로 하여 회귀분석을 수행해야 한다. Beck etal (2016)에 기초하여 다양한 모형의 설정(model specifications)을 고려해 볼수 있다. 즉 개별 금융기관의 성장성(수익성 또는 안정성) 변수 = f(금융혁신 변수, 금융기관 특성변수, 국가 특성변수)의 분석모형에서 당해 국가와 기업 고유의 특성들을 통제변수(control variables)로 조정함으로써, 금융혁신 변수가 금융기관의 성과지표에 미치는 영향을 포착할 수 있다. 산업차원(industry level)의 금융혁신이 기업차원(firm level)의 금융성과에 외부경제 효과를 창출하는 것은 경제성장과정에서 R＆D와 같은 지식자본(knowledge capital)이 외부경제 효과를 내는 것과 유사한 논리적 타당성을 갖는다. 여기서 금융혁신 추정계수의 예상 부호는 성장성과 수익성에 대해서는 양(+)이 될 것으로 기대되지만, 논의의 주된 관심사항인 안정성의 경우 양(+)과 음(-)의 부호가 다 가능하므로 실증적으로 밝혀야 한다.
본 연구에서는 OECD국가들의 개별 금융기관들의 특성변수에 관한 자료입수의 제약으로 인해 시계열-횡단면 자료의 pooled regression 분석을 수행하지 못하였다. 본격적인 실증분석은 이들 자료가 포함된 방대한 데이터베이스를 구축한 후에 하기로 하고 이하에서는 핵심지표 간의 개략적인 관계만을 살펴보고자 한다. 금융혁신이 금융시스템의 효율성을 높이는 ‘혁신-성장(innovation-growth)’ 견해에서 보면, 금융심화(financial deepening) 과정은 혁신의 가장 핵심적인 파급경로이다. 따라서 R＆D 집약도로 측정한 금융혁신이 금융부문의 심화를 상당 부분 설명할 수 있어야 한다. 금융심화의 대용지표로 민간여신(private credit)의 대GDP 비중을 사용하여 금융혁신과의 Pearson 상관계수 검정을 한 결과, 상관계수 값은 0.3264이며 5% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 〈그림 11〉은 R＆D 집약도와 민간여신 간의 산포도를 나타낸 것으로 우상향의 방향성을 확인할 수 있다. 특히 금융혁신 활동이 가장 활발한 덴마크는 금융심화도 가장 높은 185%에 달하였다.
OECD 회원국들을 대상으로 금융혁신과 은행산업의 성장성, 수익성, 안정성 간의 관계를 분석하기 위해 1998~2009년 중 각국의 R＆D 집약도와 자산증가율 또는 대출증가율, 자산이익률(ROA기준), 자산이익률의 변동성(표준편차)을 계산하여 4개의 산포도를 그렸다. 〈그림 12〉는 금융혁신과 성장성(자산 또는 대출 기준) 간의 관계를 나타낸 것인데 금융혁신이 활발하면 성장성이 높아지는 양(positive)의 관계를 보여주고 있다. 그리고 대출 기준의 성장성(〈그림 12-b〉 R²=0.2668)이 자산 기준의 성장성보다 모형적합도가 더 큰것으로 추정되었다. 또한 금융혁신과 수익성 간의 관계를 분석한 〈그림 13〉에서,성장성과 마찬가지로 양자 간에 양의 상관관계가 존재하고 있음을 확인할 수 있다(R²=0.1099). 마지막으로 금융혁신과 안정성 간의 관계는 회귀식의 적합도가 크게 낮지만 소폭 음(negative)의 관계를 보였다. 이같은 관계를 종합해보면, OECD국가들의 금융혁신이 성장성과 수익성을 높이는 데 기여하지만 수익률의 변동성을 높임으로써 안정성은 소폭 낮아지게 하는 것으로 해석된다. 