https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0889158320300113?via%3Dihub
일본의 준자연 실험 증거를 통한 기업의 투자 및 성과에 대한 외부 이사의 영향
Masayuki Morikawa
경제산업연구소 (RIETI), 1-3-1 Kasumigaseki, Chiyoda-ku, Tokyo 100-8901, Japan
초록
이 연구는 상장 기업에서 외부 이사의 수가 급격히 증가한 최근의 준자연 실험에 초점을 맞추어, 외부 이사가 기업의 투자 행동과 성과에 미치는 영향에 대한 증거를 제시한다.
일본 기업의 패널 데이터를 사용하여 상장 및 비상장 기업을 비교하고, 인과 관계를 검토하기 위해 도구 변수 추정을 수행한다.
결과는 상장 기업 중 외부 이사의 수가 급격히 증가하였으나, 활발한 투자나 위험 감수 행동을 촉진하지 않았음을 나타낸다.
또한, 기업의 수익성 및 생산성에 유의미한 영향을 미치지 않았다.
1. 서론
이 연구는 일본 기업의 대규모 패널을 사용하여 외부 이사가 기업의 투자 행동과 성과에 미치는 영향에 대한 증거를 제시한다.
기업법 개정과 기업 거버넌스 코드 도입 이후, 일본 상장 기업의 독립 외부 이사 수가 급격히 증가했다.
이러한 이사회 구성의 변화는 미국의 Sarbanes-Oxley (SOX) 법 제정과 유사한 준자연 실험으로 볼 수 있다.
2010년대 중반부터 일본 정부는 기업 거버넌스 개혁을 촉진하기 위한 정책을 시행해 왔으며, 특히 상장 기업 이사회에 독립 외부 이사의 수를 증가시키는 데 중점을 두었다.
이러한 개혁의 목적은 일본 기업이 수익을 적극적으로 투자하고 수익성 및 생산성을 향상시키도록 장려하는 것이었다.
예를 들어, 정부의 경제 성장 전략 (Japan Revitalization Strategy, 2013)은 "적극적인 경영을 지원하기 위해 정부는 외부 이사의 활발한 사용을 장려할 것"이라고 명시하고 있다.
따라서 정부는 외부 이사가 자문 기능을 통해 수익성 있는 새로운 투자 기회를 찾고, 경영진의 적극적인 전략을 모니터링 기능을 통해 지원할 것으로 기대한다.
경제 성장 전략에 따라 정부는 2014년에 기업법을 개정하고 2015년에 기업 거버넌스 코드를 도입했다.
기업 거버넌스 코드는 독립 이사의 역할과 책임을 명확히 규정하고 있다(원칙 4.7)
"사업 정책 및 사업 개선에 대한 자문 제공" 및 "이사회의 중요한 의사 결정을 통한 경영 감시" 등이다.
기업 거버넌스 코드는 상장 기업이 연례 주주 총회 및 연례 보고서에서 이사회에 독립 외부 이사가 없는 경우 그 이유를 설명하도록 요구한다.
이는 "준수하거나 설명하라"는 스타일의 규칙으로, 독립 외부 이사를 임명하는 것은 법적 의무는 아니지만, 실제로는 독립 외부 이사를 임명하지 않은 이유를 설득력 있게 제시하기 어렵기 때문에 상장 기업에 강한 압력을 가한다.
2018년에는 기업 거버넌스 코드를 개정하여 독립 외부 이사의 수를 늘리고 기업 이사회의 성별 다양성을 보장하도록 했다.
이러한 정책 도입 이후, 상장 기업 내에서 외부 이사의 수가 급격히 증가하고 있는 반면, 이 정책의 영향을 받지 않는 비상장 기업은 그렇지 않다.
경제산업성이 실시한 일본 기업 구조 및 활동 기본 조사에 따르면, 적어도 한 명의 외부 이사를 둔 상장 기업의 비율은 2014년 이후 특히 증가 추세를 보이며 2017년에는 87%에 달했다(표 1의 패널 A).
반면, 외부 이사를 둔 비상장 기업의 비율은 46%를 유지하고 있다.
상장 기업의 이사회에서 외부 이사의 평균 지분율도 2011년 13%에서 2017년 25%로 증가했지만, 비상장 기업은 18%를 유지하고 있다(표 1의 패널 B).
이 표는 또한 외부 이사의 증가가 독립 외부 이사 수의 증가를 반영한다는 것을 보여준다(표의 열 (2)).
이러한 추세는 기업 거버넌스 개혁으로부터의 압력에 상장 기업만이 반응했다는 것을 나타낸다.
다음 절에서는 외부 이사의 역할과 기업 성과 간의 관계에 대해 연구한 문헌을 간략히 검토한다.
3절에서는 이 연구에서 사용된 데이터와 분석 방법을 설명한다.
4절에서는 결과를 보고하고,
5절에서는 결과의 정책적 함의를 결론짓는다.
2. 문헌 검토
많은 이론적 및 실증적 연구들이 외부 이사와 기업 성과 간의 관계를 검토하고 있다.
그러나 이사회 구성은 기업의 내재적 결정이기 때문에, 외부 이사의 도입/확장과 기업 성과 간의 단순한 상관관계를 인과관계로 해석할 수는 없다(예: Hermalin and Weisbach, 2003; Adams et al., 2010; Wintoki et al., 2012; Roberts and Whited, 2013).
이러한 맥락에서, 미국에서 SOX 법의 제정과 관련 개혁은 상장 기업이 외부 이사의 역할을 강화하도록 강제함으로써 이사회 구성의 좋은 외생적 변화를 제시했다.
여러 연구들이 이 자연 실험을 활용하여 외부 이사의 기업 성과에 대한 인과적 영향을 분석했다.
결과는 외부 이사가 주주의 이익에 기여한다는 일반적인 믿음을 반드시 지지하지는 않는다.
예를 들어, Linck et al. (2009)과 Ahmed et al. (2010)은 SOX가 외부 이사와 관련된 비용 증가로 인해 기업 수익성에 부정적인 영향을 미쳤다고 지적한다.
Duchin et al. (2010)은 외부 이사 추가가 기업의 자산수익률(ROA)과 기업 가치에 미치는 영향이 이질적이며 기업에 대한 정보 획득 비용에 따라 다르다는 것을 발견했다.
Lu와 Wang (2018)은 SOX에 대응하여 이사회의 독립성을 분석하고, 특허의 수와 인용을 기준으로 혁신에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 발견했다.
미국 외 지역에서는 Balsmeier et al. (2014)이 독일에서 기업 거버넌스 코드의 도입을 중심으로 연구하였는데, 이 코드는 기업에 적절한 수의 외부 이사를 임명하도록 권고한다.
이 연구는 혁신적인 기업 출신의 외부 이사는 특허 신청을 증가시키지만, 혁신적이지 않은 기업 출신의 외부 이사는 혁신성과 부정적으로 관련이 있다는 것을 발견했다.
요약하자면, 외부 이사의 수 증가가 기업에 이익이 되는지 여부는 다양한 기업 특성에 따라 다르다.
따라서 많은 연구들이 일률적인 규제는 바람직하지 않다고 지적한다(예: Coles et al., 2008; Linck et al., 2008; Duchin et al., 2010; Schmidt, 2015).
일본에서 외부 이사의 영향에 대한 실증적 연구로는 Miyajima와 Ogawa (2012), Kim과 Kwon (2015), Tanaka (2019), Sako와 Kubo (2019)의 연구가 있다.
Miyajima와 Ogawa (2012)는 평균적으로 외부 이사가 ROA 개선에 도움이 되지 않는다고 지적한다.
Kim과 Kwon (2015)은 이사회 구성의 내재성을 통제한 후에 외부 이사가 기업 생산성에 긍정적인 영향을 미치지 않는다고 보고한다.
그러나 이 연구들의 샘플 연도는 최근 기업 거버넌스 개혁 기간을 포함하지 않는다.
Tanaka (2019)는 2006-2015년 일본 상장 기업의 샘플을 사용하여, 가능한 내재성 문제를 고려한 후, 여성 외부 이사가 많은 기업이 더 높은 기업 가치(Tobin's Q)를 나타낸다는 것을 발견했다.
Sako와 Kubo (2019)는 2004-2015년 일본 상장 기업 데이터셋을 사용하여 이사회에 전문 이사(회계사 및 변호사)의 역할을 분석했다.
전문 이사 집단에는 내부 이사와 외부 이사 모두 포함되지만, 대부분이 외부 이사일 것이다.
그들의 결과는 전문 이사의 존재가 ROA와 Tobin's Q를 증가시킨다는 것을 나타낸다.
그러나 이 연구들은 외부 이사의 하위 집단(여성 및 전문가)에만 초점을 맞추고 있으며, 대부분의 샘플 기간은 2015년 기업 거버넌스 코드 도입 이전이다.
이러한 배경을 바탕으로, 이 연구는 상장 및 비상장 일본 기업의 패널을 사용하여 최근 기업 거버넌스 개혁의 준자연 실험을 활용해 외부 이사가 투자, 수익성 및 생산성에 미치는 영향을 다룬다.
비앵글로색슨 기업의 이사회 구성 영향이 충분히 연구되지 않았기 때문에(Adams et al., 2010), 이 연구는 일본 기업에 대한 인과적 증거를 제시함으로써 문헌에 기여한다.
3. 데이터 및 방법론
이 연구는 주로 2014년부터 2017년까지의 기업 수준 패널 데이터를 사용하며, 이 데이터는 BSJBSA (Basic Survey of Japanese Business Structure and Activities)에서 구축되었다.
BSJBSA는 연간 정부 통계 수집으로, 광업, 제조업, 전기 및 가스, 도매 및 소매, 정보 통신 및 선별된 서비스 산업에서 50명 이상의 정규 직원을 고용하는 약 3만 개의 기업에 대한 데이터를 포함한다.
BSJBSA는 일본 기업의 포괄적인 구조와 활동에 대한 데이터를 수집한다.
이 데이터에는 재무 정보(매출, 비용, 이익, 자본의 장부 가치 등), 직원 수, 사업 구성, 투자, 연구 및 개발(R&D) 지출 및 국제 무역 등이 포함된다.
샘플 기업들은 영구 식별 코드로 코드화되어 있어 정확한 기업 수준 패널 데이터셋을 구축할 수 있다.
BSJBSA는 2009년부터 내부/외부 이사의 수에 대한 정보를 수집하기 시작했다.
또한, 관련 기업(모회사 및 자회사)에서 외부 이사의 수도 수집한다.
일본 상장 기업 중 외부 이사의 수는 2014년부터 기업 거버넌스 개혁에 대한 반응으로 급격히 증가하기 시작했다(표 1 참조).
표 1 외부 이사의 추세
노트: BSJBSA 데이터에서 작성된 수치입니다.
독립 외부 이사의 수는 총 외부 이사 수와 관련 기업(모회사 및 자회사)의 외부 이사 수의 차이입니다.
BSJBSA 데이터에서 현재 이익을 총 자산으로 나누어 ROA를 계산한다.
TFP(로그 형태로 표현)는 각 삼자리 산업의 가상 대표 기업을 기준으로 비모수적으로 비용-분담 기반 지수 번호 방법을 사용하여 계산한다.
기준 연도의 가상 대표 기업의 입력(자본과 노동)과 출력(부가가치)은 동일한 삼자리 산업의 모든 기업의 기하 평균으로 계산하고, 노동과 자본의 비용 분담은 산술 평균으로 계산한다.
이 TFP 계산 방법은 생산성 연구에서 일반적이다(Syverson, 2011 참조).
부가가치는 운영 이익, 감가상각비, 임금, 복지 비용, 임대료 및 납부 세금의 합계이다.
자본 재고는 BSJBSA에서 제공하는 유형 자산의 장부 가치이다.
BSJBSA는 개별 기업의 근무 시간을 제공하지 않기 때문에, 노동 입력(총 시간)은 전일제 직원 수에 업종별 근무 시간을 곱한 값과 시간제 직원 수에 업종별 근무 시간을 곱한 값의 합계이다.
전일제 및 시간제 직원 수는 BSJBSA에서 수집하며, 업종별 근무 시간 데이터는 보건 노동성의 월간 노동 조사에서 수집한다. 노동 비용 분담은 임금 및 복지 비용을 부가가치로 나눈 값의 합계이다.
부가가치와 자본 재고의 실질(고정 가격) 값 계산에는 국가 계정의 가격 디플레이터를 적용한다.
추정에서 주요 설명 변수(OUTSIDE_it)는 연도 t에서 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수이다.
또한, 상장 및 비상장 기업을 포함하는 BSJBSA 샘플의 추정에서 OUTSIDE_it와 상장 기업(LISTED_it)의 교차항을 포함한다.
우리는 종속 변수의 지연된 값(y_it), 이전 세 해 동안의 종속 변수 추세(Δy_it-3,t), 삼자리 산업 더미(λ_jt), 연도 더미(θ_t)를 통제한다(아래 첨자 i와 j는 각각 기업과 산업을 나타낸다).
종속 변수(y_it+1)는 유형 투자(INV_it+1), R&D 투자(R&D_it+1), ROA_it+1, TFP_it+1이다.
다음 해의 기업 행동 및 성과(y_it+1)를 조사하기 위해 다음 방정식을 추정한다.
상장 기업을 위한 더미 변수(LISTED_it)를 포함함으로써, 상장 및 비상장 기업 간의 시간에 따라 변하지 않는 차이를 통제할 수 있습니다.
그러나 시간에 따라 변하는 요인을 통제하기 위해, 자본 시장 접근성에 영향을 줄 수 있는 추가 설명 변수(X_it+1)를 포함하여 INV_it+1과 R&D_it+1을 설명하는 추정에 사용합니다.
구체적으로, 기업 규모(SIZE_it+1: 로그로 표현된 자본 재고), CF_it+1(총 자산 대비 현금 흐름), 그리고 LIABILITY_it+1(총 자산 대비 총 부채)이 사용됩니다.
기업 성과(ROA_it+1 및 TFP_it+1)를 설명하는 추정에서는 SIZE_it+1만 포함됩니다.
이 명세는 차이-차이(DID) 추정의 변형입니다.
우리의 주요 관심사는 교차항(β2)의 부호와 유의성입니다.
샘플 기간 동안, 상장 기업은 외부 이사의 수를 늘리라는 압력을 받았습니다.
반면, 비상장 기업은 이러한 압력에서 자유로웠습니다.
따라서 상장 및 비상장 기업을 비교함으로써, 기업법 개정 및 기업 거버넌스 코드 도입을 포함한 이사회 구성 정책 개혁의 효과를 측정할 수 있습니다.
DID 추정의 타당성은 종속 변수의 사전 추세가 평행함에 달려 있습니다.
부록 표 A1에서 보여주듯이, 2014년부터 2016년 사이에 외부 이사 수를 늘린 상장 및 비상장 기업 간 종속 변수의 추세 차이는 통계적으로 유의하지 않으며, 이는 평행 추세 가정이 충족됨을 의미합니다.
부록 표 A1. 종속 변수의 평행 사전 추세 검정
노트: 이 수치는 2014년부터 2016년 사이에 외부 이사 수를 증가시킨 기업들의 이전 세 해 동안의 종속 변수 추세(Δy_it-3,t)를 나타냅니다.
표에 나타난 비상장 기업은 상장 기업의 자회사를 포함하지 않습니다.
그러나 위에서 설명한 바와 같이, Δy_it-3,t의 추세를 통제 변수로 포함합니다.
BSJBSA는 관련 기업(모회사 및 자회사)의 외부 이사 수에 대한 정보를 가지고 있으므로, 총 외부 이사 수와 관련 기업의 외부 이사 수의 차이를 계산하여 독립 외부 이사 수를 계산할 수 있습니다.
우리는 독립 외부 이사 수를 늘린 기업에 대한 더미(INDEP_it)를 OUTSIDE_it의 대안으로 사용합니다.
그러나 서론에서 언급했듯이, 새로운 외부 이사는 대부분 독립 외부 이사이므로 OUTSIDE_it와 INDEP_it에 대한 추정 결과는 유사합니다.
상장 기업은 외부 이사 수를 늘릴 강한 압력을 받았지만, 법적 의무는 없었습니다.
상장 기업은 준수 여부에 대해 일정한 재량권을 가지고 있었기 때문에, DID 추정은 이사회 구성의 내재성을 완전히 제거할 수 없습니다.
이 가능성을 다루기 위해, 상장 기업 샘플에 대해 도구 변수 접근법을 적용합니다.
OUTSIDE_it의 도구 변수는 전년도 이사회의 외부 이사 비율(OUTRATIO_it-1)입니다.
마찬가지로, INDEP_it의 추정에서는 전년도 독립 외부 이사 비율(INDEPRATIO_it-1)을 도구 변수로 사용합니다.
방정식 (2)와 (3)은 각각 첫 번째 및 두 번째 단계 회귀를 나타냅니다.
2SLS 추정 외에도, 산업 고정 효과(λ_jt)를 기업 고정 효과로 대체하는 고정 효과 도구 변수 추정(FEIV)을 수행합니다.
이 도구 변수의 가정은 외부 이사가 거의 없거나 전혀 없는 상장 기업이 외부 이사를 추가할 필요성을 느꼈다는 것입니다.
이 도구 변수는 이사회에 여성 이사를 둔 과거 연구들과 유사합니다(예: Ahern and Dittmar, 2012; Bertrand et al., 2019).
이 연구들은 여성 할당제 도입 전 여성 이사 비율을 도구 변수로 사용하여 여성 이사가 기업 성과에 미치는 영향을 추정합니다.
다음 절에서 보고하겠지만, 이 도구 변수는 외부 이사 수 증가를 강력하게 예측합니다.
표 2는 주요 변수를 요약하고 기업의 상장 상태별로 요약 통계를 제공합니다.
표 2. 변수의 요약 통계
**노트:** 아래 첨자 +1이 붙은 변수는 2015년부터 2017년까지의 데이터를, 아래 첨자가 없는 변수는 2014년부터 2016년까지의 데이터를, 아래 첨자 -1이 붙은 변수는 2013년부터 2015년까지의 데이터를 나타냅니다.
INV, R&D, ROA, TFP는 각각 매출 대비 유형 투자, 매출 대비 R&D 투자, 자산수익률, 총요소생산성을 의미합니다.
OUTSIDE는 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
INDEP는 독립 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
OUTRATIO는 전년도 이사회의 외부 이사 비율을 나타냅니다.
INDEPRATIO는 전년도 독립 외부 이사 비율을 나타냅니다.
SIZE는 로그로 표현된 자본 재고의 양을 나타냅니다.
CF와 LIABILITY는 각각 총 자산 대비 현금 흐름과 총 부채를 나타냅니다.
표에 나타난 비상장 기업은 상장 기업의 자회사를 포함하지 않습니다.
다음 해 이후의 영향(y_it+2)을 추정하지만, 처리 연도는 2014년과 2015년으로 제한됩니다. 이 추정에서는 방정식 (1)-(3)에서 y_it+1과 X_it+1을 각각 y_it+2와 X_it+2로 대체합니다.
4. 결과
4.1 외부 이사와 투자
표 3은 외부 이사 증가와 투자(INV) 간의 관계에 대한 결과를 보고합니다.
표 3. 외부 이사와 투자
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
OUTSIDE_t는 연도 t에서 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
OUTRATIO_t-1은 전년도 이사회의 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
DID 추정(열 (1))에 따르면, OUTSIDE와 LISTED와의 교차항의 계수는 모두 작고 통계적으로 유의하지 않습니다.
2SLS 추정의 첫 번째 단계(열 (2))에서 OUTRATIO의 계수는 음수이며 매우 유의미합니다(F-통계량 = 491.5).
이는 외부 이사가 거의 없거나 전혀 없는 상장 기업이 외부 이사 수를 적극적으로 늘렸음을 나타냅니다.
기업 거버넌스 코드가 "준수하거나 설명하라"는 성격을 가지고 있고 외부 이사 임명이 법적 의무는 아니지만, 이 결과는 기업 거버넌스 코드가 일본 상장 기업에 강한 압력을 가했음을 확인시켜줍니다.
그러나 두 번째 단계 회귀에서 OUTSIDE의 계수는 음수이며 통계적으로 유의하지 않습니다.
FEIV 추정(열 (3))에서도 OUTSIDE의 계수는 음수이며 유의하지 않습니다.
다음 해 이후의 투자(INVt+2)와 외부 이사 증가 간의 관계에 대한 추정 결과는 표의 열 (4)–(6)에 나타나 있습니다.
외부 이사가 투자에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다.
부록 표 A2에서 OUTSIDE를 INDEP로 대체하여 분석한 추정 결과를 보고합니다.
부록 표 A2. 독립 외부 이사와 투자
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
INDEP_t는 연도 t에서 독립 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
INDEPRATIO_t-1은 전년도 이사회의 독립 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
대부분의 경우, 관심 있는 계수는 통계적으로 유의하지 않습니다.
DID 추정(열 (1))에서 INDEP의 계수는 10% 수준에서 양수이며 통계적으로 유의하지만, LISTED와의 상호작용 항의 계수는 음수이며 유의하지 않습니다.
이는 기업 거버넌스 개혁의 영향을 받은 상장 기업이 투자를 늘리지 않았음을 의미합니다.
R&D 투자는 일반적으로 유형 투자에 비해 고위험 투자로 간주됩니다.
표 4는 R&D 투자(R&D)에 대한 결과를 제시합니다.
표 4. 외부 이사와 R&D 투자
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
OUTSIDE_t는 연도 t에서 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
OUTRATIO_t-1은 전년도 이사회의 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
추정 방법에 관계없이, 다음 해 R&D에 대한 OUTSIDE와 LISTED 및 OUTSIDE의 상호작용 항의 계수는 모두 통계적으로 유의하지 않습니다(열 (1)–(3)).
다음 해 이후의 R&D 영향(R&Dt+2)에 대한 결과도 본질적으로 동일합니다(열 (4)–(6)).
OUTSIDE를 INDEP로 대체할 때(부록 표 A3), 계수는 일반적으로 유의하지 않습니다.
부록 표 A3. 독립 외부 이사와 R&D 투자
**노트:** 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
INDEP_t는 연도 t에서 독립 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
INDEPRATIO_t-1은 전년도 이사회의 독립 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
유일한 예외는 2SLS 추정 결과인 열 (2)에서 INDEP의 계수 부호가 음수이며 10% 수준에서 경계적으로 유의합니다.
요약하자면, 기업 거버넌스 코드 도입 이후 일본 상장 기업에서 (독립) 외부 이사가 유의미하게 증가했지만, 이사회 구성의 변화가 영향을 받은 기업에서 적극적인 위험 감수 행동을 촉진했다는 인과적 증거는 발견되지 않았습니다.
평균적으로, 외부 이사의 증가는 유형 투자나 R&D 투자와 관련이 없으며, 적어도 이사회 개혁 시행 후 2년 동안은 그렇습니다.
4.2 외부 이사와 기업 성과
이 섹션은 외부 이사가 수익성(ROA)과 생산성(TFP)에 미치는 영향을 추정한 결과를 보고합니다.
표 5는 ROA에 대한 결과를 제공합니다.
표 5. 외부 이사와 ROA
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
OUTSIDE_t는 연도 t에서 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
OUTRATIO_t-1은 전년도 이사회의 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
DID 추정(열 (1))에 따르면, OUTSIDE의 계수는 5% 수준에서 양수이고 통계적으로 유의미합니다.
이는 상장 및 비상장 기업을 포함한 샘플에서 외부 이사의 증가가 수익성과 긍정적으로 관련되어 있음을 의미합니다.
그러나 LISTED와 OUTSIDE의 교차항의 계수는 1% 수준에서 음수이며 통계적으로 유의미하고, 그 절대 크기는 OUTSIDE의 계수보다 큽니다.
비상장 기업에서 외부 이사와 ROA 간의 긍정적 연관성은 인과적으로 해석하기 어렵지만, 기업 거버넌스 개혁으로부터의 압력에 대응하여 상장 기업의 외부 이사가 급격히 증가한 것은 이들 기업의 수익성에 기여하지 않았습니다.
상장 기업 샘플에 대한 2SLS 및 FEIV 추정(열 (2) 및 (3))에서는 OUTSIDE의 계수가 모두 통계적으로 유의하지 않습니다.
다음 두 해 동안의 수익성 영향(ROAt+2)에 대한 결과에서도 관심 있는 계수는 모두 유의하지 않습니다(열 (4)–(6)).
부록 표 A4에서 설명 변수로 INDEP를 사용한 결과를 보고합니다.
부록 표 A4. 독립 외부 이사와 ROA
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
INDEP_t는 연도 t에서 독립 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
INDEPRATIO_t-1은 전년도 이사회의 독립 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
이 경우, 관심 있는 계수는 일반적으로 유의하지 않으며, 다음 해의 ROA에 대한 FEIV 추정 결과(열 (6))에서만 INDEP의 계수가 10% 수준에서 음수이고 경계적으로 유의합니다.
전반적으로, 이 추정 결과의 자연스러운 해석은 일본 상장 기업에서 (독립) 외부 이사의 증가가 수익성에 긍정적인 영향을 미치지 않는다는 것입니다.
마지막으로, 표 6은 종속 변수로 TFP를 사용하여 추정 결과를 보고합니다.
표 6. 외부 이사와 TFP
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
OUTSIDE_t는 연도 t에서 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
OUTRATIO_t-1은 전년도 이사회의 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
DID 추정(열 (1))에 따르면, OUTSIDE의 계수는 10% 수준에서 양수이고 유의미하며, 이는 외부 이사의 증가가 비상장 기업을 포함한 샘플에서 생산성과 약하게 연관되어 있음을 나타냅니다.
그러나 LISTED와 OUTSIDE의 교차항의 계수는 음수이며 유의하지 않고, 그 절대 크기는 OUTSIDE의 계수보다 큽니다.
이는 기업 거버넌스 개혁으로 인한 상장 기업의 외부 이사의 급격한 증가가 이들 기업의 생산성 성과에 기여하지 않았음을 시사합니다.
상장 기업 샘플에 대한 2SLS 및 FEIV 추정(열 (2) 및 (3))에서는 OUTSIDE의 계수가 통계적으로 유의하지 않습니다.
다음 해의 TFP에 대한 추정 결과에서도 관심 있는 계수는 모두 통계적으로 유의하지 않습니다(열 (4)–(6)).
설명 변수로 INDEP를 사용한 추정(부록 표 A5)에서는 다음 해의 TFP에 대한 INDEP의 계수가 모두 유의하지 않습니다(열 (1)–(3)).
부록 표 A5. 독립 외부 이사와 TFP
노트: 괄호 안은 강건한 표준 오차를 나타냅니다.
***과 *는 각각 1%와 10% 수준에서의 통계적 유의성을 나타냅니다.
INDEP_t는 연도 t에서 독립 외부 이사 수를 증가시킨 기업에 대한 더미 변수입니다.
LISTED_t는 상장 기업에 대한 더미 변수입니다.
INDEPRATIO_t-1은 전년도 이사회의 독립 외부 이사 비율을 나타냅니다.
t = 2014–2016 (열 (1)–(3)) 및 t = 2014–2015 (열 (4)–(6)).
다음 해의 TFP에 대한 FEIV 추정 결과(TFPt+2, 열 (6))에서는 INDEP의 계수가 10% 수준에서 음수이고 경계적으로 유의합니다.
전반적으로, 독립 외부 이사의 증가는 일본 상장 기업의 생산성에 긍정적인 영향을 미치지 않았습니다.
요약하면, 상장 기업의 이사회 구성 변화가 기업 거버넌스 코드에 대한 반응으로 수익성과 생산성에 기여했다는 인과적 증거는 발견되지 않았습니다.
분석의 시간 범위가 이사회 구성 변화 후 최대 2년으로 제한되어 있기 때문에, 긴 시간 지연으로 긍정적인 영향이 나타날 가능성을 부정할 수는 없습니다.
따라서 보다 긴 패널 데이터가 사용 가능해지면 이사회 개혁의 영향을 재평가해야 하지만, 현재까지의 결론은 외부 이사의 증가가 기업 성과와 관련이 없다는 것입니다.
5. 결론
최근 몇 년 동안 일본 정부는 상장 기업의 이사회에 독립 외부 이사의 수를 확대하기 위해 기업 거버넌스 개혁에 적극적으로 참여해왔습니다.
2019년에는 기업법이 더욱 개정되어 외부 이사를 임명하는 것을 법적 의무로 만들었습니다.
그러나 과거 개혁의 영향에 대한 실증 연구는 부족했습니다.
이러한 격차를 메우기 위해, 이 연구는 일본 기업의 대규모 패널 데이터를 사용하여 준자연 실험에서 비롯된 (독립) 외부 이사의 영향에 대한 실증적 증거를 제시합니다.
이 연구의 중요한 기여는 상장 및 비상장 기업을 비교하는 DID 프레임워크의 변형을 사용하고 도구 변수 추정을 사용하여 인과성을 탐구하는 것입니다.
결과를 요약하면 다음과 같습니다.
첫째, 비상장 기업과는 대조적으로, 상장 기업은 기업 거버넌스 개혁에 대응하여 독립 외부 이사의 수를 급격히 증가시켰습니다.
둘째, 상장 기업에서 외부 이사의 수 증가가 적극적인 위험 감수 행동을 촉진한다는 증거는 발견되지 않았습니다.
셋째, 외부 이사는 이들 기업의 수익성과 생산성에 유의미한 영향을 미치지 않습니다.
간단히 말해, 최근 외부 이사의 수 증가는 평균적으로 일본 상장 기업의 행동과 성과를 필수적으로 변화시키지 않았습니다.
경영 관점에서 볼 때, 결과는 기업이 자신의 사업 전략에 적합한 적절한 인재를 찾는 것이 바람직하며, 거버넌스 개혁에 대응하기 위해 형식적으로 외부 이사를 임명하는 것을 서두르지 말아야 한다는 것을 제안합니다.
이 연구는 문헌에 기여를 제공하고 정책 결정에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 몇 가지 한계가 있습니다.
첫째, 분석은 이사회 구성의 변화 후 최대 2년까지로 제한됩니다.
보다 긴 패널 데이터가 사용 가능해질 때 장기적인 영향을 평가하는 것이 바람직합니다.
둘째, 추정 결과는 평균 처리 효과를 나타내며, 기업과 개별 이사 간의 잠재적 이질성을 부정하지 않습니다.
예를 들어, 자신의 기업과 적절하게 부합하는 유능한 외부 이사는 기업 행동의 변화와 성과 개선에 기여했을 수 있습니다.
셋째, 이 연구는 외부 이사의 영향을 유형/무형 투자, 수익성 및 생산성에만 분석합니다.
새로 임명된 외부 이사가 법률 및 규정 준수 개선에 기여하여 스캔들 발생률을 감소시키는지 여부는 이 연구의 범위를 벗어납니다.
