공기업 민영화 방식이 기업의 재무성과에 미치는 효과 분석

Abstract

공기업 민영화는 외환위기 이후 국가경쟁력 확보를 위한 주요 과제 중 하나로서 기업의 효율적 경영을 가장 큰 목표로 두고 시행되었다. 본 연구에서는 공기업 민영화가 의도된 효과를 거두기 위해 민영화 방식에 따른 재무성과 비교를 시행하였다. 즉, 소유권의 배분 측면에서 대조되는 국민공모주 방식의 민영화와 공개경쟁입찰 방식의 민영화에 따른 기업의 재무성과 분석을 통해 공기업 민영화 방식에 따른 재무성과를 비교한다.

분석 결과에 따르면 기업의 수익성변수인 매출액영업이익률, 총자본영업이익률, 자기자본순이익률 등은 국민공모주 방식의 경우가 공개경쟁입찰 방식의 경우보다 통계적으로 유의미하게 더 우월하게 나왔다. 안정성변수인 부채비율은 국민공모주의 경우가 공개경쟁입찰의 방식의 경우보다 통계적으로 유의미하게 더 낮은 것으로 나와 국민공모주방식으로 민영화된 기업이 더 안정적이고, 건전하게 경영을 하는 것으로 나타났다. 성장성변수인 매출액증가율비율은 통계적으로 유의하지 않아 국민공모주 방식과 공개경쟁입찰 방식으로 인한 차이는 없는 것으로 나타났다. 이러한 실증 분석결과는 공개경쟁입찰이 국민공모주보다 수익성, 안정성, 성장성 측면에서 더 우수할 것이라는 가설의 예측과 배치되는 결과이다. 공기업 민영화는 매우 복잡하고도 다양한 문제와 연결되어 있으므로 공기업 민영화 방식이 기업의 재무성과를 설명하는 유일한 요인이 아니고, 민영화 방식이 공기업의 재무성과에 영향을 미치는 다른 요인에 영향을 주거나 받을 수 있다는 것이다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 실증적 분석 이후, 국민의 정부시기의 경제상황 및 기업경영원리와 기업 내부 지배구조 등과 관련하여 추가적인 분석을 실시하였다. 국민공모주 방식으로 민영화된 기업이 더 높은 성과를 보이는 것은 소유권 분산으로 인한 주인-대리인 문제의 해소를 위해 정부가 간접적으로 연기금 등을 이용하여 기업 경영의 영향력을 행사할 수 있다는 점, 기존의 대마불사 인식을 벗어나 당시 재벌기업에 대한 엄격한 잣대로 경영의 투명성과 효율성을 강조하는 시대였다는 점 등이 기업의 재무성과를 높였고, 장기적으로 외국인 투자자들이 증가하고, 산업의 특성상 국내에서는 독점적 지위에 있더라도 세계 시장에서 경쟁 체제에 있다는 점에 힘입어 효율 경영의 필요성이 대두되었다는 것이다.

이 연구는 국민공모주 방식을 사용하더라도 영향력 있는 주주가 있을 경우 효율적인 경영이 가능함을 보여준다. 따라서 부의 집중을 유도하는 공개경쟁입찰 방식보다 국민공모주 방식으로 부의 분산을 도모하고, 전문경영인의 경영 및 황금주(golden share) 등과 같이 주주들의 힘을 키울 수 있는 제도의 도입, 등을 사용할 경우 효율적인 경영이 가능할 것이다. 또한 공개경쟁입찰 방식의 민영화는 이론적 측면에서는 대리인비용을 축소시켜준다는 장점이 있으나 실질적 운영상 완벽한 시장가치 측정의 어려움으로 '승자의 저주'라는 시장실패가 일어날 수 있음을 시사한다. 이는 공개경쟁입찰의 경우 일반 공기업보다 부채비율이 더 높다는 데에서도 알 수 있다. 즉, 막대한 매각 대금 지불로 인해 과도한 부채라는 부작용이 생길 수 있다는 것이다. 따라서 시장실패를 치유하기 위한 목적으로서 정부의 개입은 어느 정도 정당화 될 수 있지, 자율경영이 목적한 바를 이루기 어려워 시장실패가 일어날 때 만 정부의 개입이 필요하다고 할 수 있다. 그러므로 앞으로 공기업을 민영화 함에 있어서는 규모, 산업의 특징, 국민경제에 미치는 영향 등을 잘 분석하여 매각방법을 정해야 할 것이다. 부의 집중이 우려되는 큰 규모의 공기업을 민영화할 경우 국민주 방식등의 도입으로 분산소유를 하되 대리인 비용 감소를 위해 민영화 직후 초기에는 어느 정도 정부의 개입이 요구된다. 공개경쟁입찰방식의 경우 정확한 시장가격의 측정으로 민영화 본래의 목적을 달성해야 한다.

본 연구의 경우 다음과 같은 한계가 있다. 국민공모주 방식으로 민영화된 사례가 적고, 김대중 정부 당시 민영화 된 기업들만을 대상으로 하여 16개 년도 6개의 기업의 데이터로만 분석을 하였다. 특히 데이터 자체의 특성이 모두 통제되지 못했기 때문에 가설과 다른 결과가 나왔을 가능성도 배제할 수 없다. 더 많은 사례가 나와 많은 데이터가 축적될 경우 보다 정확한 결과 도출이 가능할 것으로 보인다.