고정효과(fixed effect) 패널회귀분석을 사용한다. 고정효과 패널회귀분석은 반복 측정된 패널 데이터를 이용하여 변수 간 관계를 분석하는 방법이다. 패널데이터란 동일한 개체 또는 단위(개인, 기업, 국가 등)를 시간의 흐름에 따라 반복적으로 관측한 데이터이다.

모델은 다음과 같다.(고정효과(u)는 개체의 고유한 특성값으로 개체마다 다 다르며 시간에 따라 변하지 않는 특성이 있다.)

y(종속변수)=고정효과(u)+(독립변수*독립변수계수)+오차항

2021년 말 부동산업과 숙박음식업의 기업신용대출이 증가 되었다.( 대출집중도가 각각 2.6과 2.4이다.) 그 원인으로는 부동산의 경우 2017년 이후의 부동산 가격상승시작을원인으로 보고 숙박음식업의 경우에는 코로나19여파로 인한 매출감소에 따른 자금수요증대 및 피해기업에 대한 금융지원 때문인 것으로 파악된다.

글로벌 금융위기 이후 기업대출이 상대적으로 자본생산성이 낮은 산업에 보다 많이 유입된 것으로 파악된다.

부동산업에 대한 신용지원이 이들의 향후 재무건전성을 개선시키는 효과가 여타 산업에 비해 상대적으로 크기 않을 수 있음을 시사한다. 다만 숙박업의 경우 지원기업들의 미래 생산성을 유의하게 향상시키지는 못하지만 유동성 제약을 완화하여 부실위험을 낮추는 효과는 유효할 수 있다는 것을 시사했다.

IMF글로벌 금융안정보고서에 따르면 코로나19 기간 중 정책지원을 통한 기업신용의 급격한 증가가 단기적으로 경기둔화 위험을 완화시키는 효과가 있으나 중기적으로는 동 위험을 높이는 시점간 상충관계가 발생할 수 있음을 지적하였다.

Popov는 신용이 특정 임계수준을 과도하게 넘어서는 경우 금융이 경제성장을 기여하는 긍정적 효과가 소멸된다고 지적하였다.

기업신용지원에서 산업별, 기업별마다 그 효과가 다르다. 부동산업과 음식숙박업점은 대출집중도가 높고 그 효과가 미비하지만 제조업과 전자장비쪽은 대출집중도가 낮다. 또한 글로벌 금융위기 이후 부동산업과 음식숙박업에 많은 기업신용자금이 투입되었다. 최근들어 이러한 경향이 심화되고 있어 기업신용의 효율성이 다소 하락하고 있다.

기업신용증감은 주로 기업의 부실위험수준과 밀접한 관계를 가지고 있다.

부실위험이 높은 기업에 대한 금융지원이 장기화되는 경우 해당 기업의 미래 재무건전성이 개선될 가능성은 낮은 가운데 신용시장의 자연선별가능성 약화로 부실기업 구조조정 지연, 잠재부실 증가 등과 같은 문제는 더욱 커질 수 있다.

정책 시사점: 회복이 더딘 중소기업에게 선별적인 지원을 하되 계속사업이 어려운 기업에 한해서는 과감하게 구조조정을 신속하게 실시해야 한다. 또한 담보여력은 부족하나 성장잠재력이 높은 혁신기업들을 발굴하여 자본시장으로 진입하게 만드는 노력과 안목도 필요하다.

기업신용은 산업단위가 아닌 개별 기업 단위로 배분되는 점에서 산업별 신용 현황에 더해 기업별 신용 현황을 함께 점검할 필요가 있다.

사용한 총자본투자효율은 총자본(부채+자기자본) 대비 부가가치 비율오서 기업에 투자된 총자본이 1년 동안 어느정도의 부가가치를 창출하였는가를 나타내는 자본생산성지표이다. 본고에서 산업별 자본생산성은 한국생산성본부가 작성하여 공표하는 총자본투자효율 통계를 이용하였다. 다만 총자본투자효율은 부채뿐만 아니라 자기자본의 변화 영향도 함꼐 포함되고 있어 기업신용증가(부채)와 부가가치 변화 간의 관계를 직접 비교한 것이 아니라는 점에 유의하여야 한다.