▶생산성 수준별
생산성 수준에 따라 금융제약이 다르게 나타나는지 분석하기 위해 전체 기업을 고생산성 기업과 저생산성 기업으로 나누어 패널모형을 추정하였다.
분석 결과 2009 ~ 11년 중에는 저생산성 기업의 금융제약이 고생산성 기업보다 뚜렷하게 나타났으나, 2017년에는 금융제약이 고생산성 기업에만 존재한 것으로 추정되었다(〈표 5〉).
연도별 추정결과를 보면 2009 ~ 10년중 저생산성 기업의 교차항 추정계수가 각각 0.122, 0.119로 전체 기업 대상 추정계수 0.095, 0.073에 비해 높았으나, 2017년의 경우에는 추정계수가 0.004이고 유의하지 않은 것으로 나타났다.
이에 반해, 고생산성 기업은 두 기간 모두 금융제약이 유의하게 추정되었다.
특히, 2017년 추정계수는 0.057로 전체 기업 대상 결과보다 높게 추정되었다.
생산성 수준에 따른 금융제약 여부를 기업규모와 업력에 따라 나누어 추정한 결과, 저생산성 기업중 중소규모와 고업력 기업 모두 2017년 중 금융제약을 경험하지 않았으나, 고생산성 기업은 중소규모와 고업력 기업 모두 2017년 금융제약을 경험한 것으로 추정되었다(〈부표 1〉).
수익성에 따라 기업을 나누어 분석한 경우에도 유사한 양상을 보였다(〈부표 2〉).
고수익 기업의 경우 2009~2010년과 2017년 모두 금융제약이 유의하게 추정되었으며, 저수익 기업은 2011년에만 금융제약이 유의하게 추정되었다.
저생산성 기업에 대한 금융제약이 2017년에 유의하지 않게 추정된 것은 최근 신용여건 변화가 금융제약의 정화효과를 약화시켰을 가능성을 시사한다.
금융위기 직후인 2009 ~ 11년에는 금융기관의 보수적 대출 태도가 강화되고 금리가 급등하면서 금융비용 상승을 감당하지 못한 저생산성 기업이 금융제약의 영향을 크게 받았다.
이에 반해, 2017년은 금리하락으로 금융비용 부담이 낮아진 가운데 신용위험 확대, 금융규제 강화 등의 영향으로 담보 대출 비중이 증가하면서 상대적으로 저생산성 기업이 금융제약의 영향을 적게 받았을 가능성이 있다.
다만, 금융제약 추정의 유의성은 투자여건 변화 등에 의해서도 영향을 받을 수 있으므로, 금융제약의 정화효과, 장기 생산성 등과 관련하여 추가적인 분석이 요구된다.