실증분석결과 번역(한국어 원본)4. 실증분석결과
4.1 기술통계 및 상관관계
<표 2>는 본 연구에서 사용된 주요 변수 들의 평균값과 중위수, 표준편차, 최소값과 최대값을 제시한다.
<표 2>는 기술통계량을 나타내는 것으로 총 표본 수는 292개이다. 종속변수인 경영자 예측편의(MFB)의 경우 평균이 0.024, 중위수는 0.016으로 나타나 본 연구의 샘플에서도 경영자 과대화 성향을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
독립변수 중 관심변수는 소유지배 괴리도(DVC)이며, 평균 0.274로 나타났으며, 소유지배괴리를 구성하는 지배권은 평균 0.386로, 소유권은 0.111로 나타났다. 지분율로 표현하자면 평균적으로 약 40%의 지배권을 가지고 있으나 소유권은 약10%만 가지고 있어 소유권 대비 상대적으로 높은 소유지배괴리도를 보여주고 있다. 그 외 자료들은 통제변수들의 결과를 보여주고 있으며, 그 중 매출규모를 나타내는 SIZE는 28.341로 이를 금액단위로 환산하면 1.7billion$이며, 수익성을 나타내는 ROEA는 0.107를 나타내 총자본대비 평균 10%정도의 수익률을 보여주고 있다.
<표 3>은 주요 변수 간의 피어슨(Pearson) 상관관계를 제시하고 있다. 종속변수(MFB)와 관심변수의 관계를 살펴보면, MFB와 DVC에서 0.217(<0.000)의 관계를MFB와 V는 0.148(0.011), MFB와 C는 -0.116(0.048)로 나타나 본 연구의 가설1이 단변량의 관계에서 지지됨을 알 수 있다. 그 외 통제변수로 사용된 변수와 종속변수와의 관계를 살펴보면 MFB와 SIZE가 음(-)의 유의한 관계를, MFB와 ROE가 음(-)의 유의한 관계를 나타내 모델에서의 예측부호와 일치함을 알 수 있다. 그 외 가설2, 가설3에서 추가된 관심변수들과의 관계를 살펴보면 MFB와 OUT, MFB와 AN모두 유의한 음(-)의 관계를 나타내 가설2, 3에서 언급한 바와 같이 사외이사비중이 높을수록, 재무분석가가 많을수록 경영자예측편의는 감소하는 것을 알 수 있다. 독립변수들 간의 상관계수를 살펴보면 V와 SIZE가 -0.451로 비교적 높게 나타났으며, 그 외는 모두 0.3이하로 비교적 낮게 나타났다. 또한 모형에서 다중공선성 문제를 살펴보고자 VIF값을 확인한 결과 모두 10이하로 나타나 다중공선성 문제는 심각하지 않았다.
4.2 가설검증결과
<표 4>는 [가설 1]을 검증하기 위해 (식3)을 회귀분석한 결과이다. 종속변수로 경영자 예측편의(MFB) 사용하고 관심변수로서 (1)에서는 DVC를 (2)에서는 LnDVC를 사용하여 분석하였다.
(1)과 (2)에서 특수관계자거래에 대한 소유지배괴리도의 영향을 살펴보면 DVC, lnDVC의 회계귀계수가 각각 0.162(2.99)와 0.196(2.86)로서 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이를 통해, 소유지배괴리도가 높을수록 기업의 경영자예측편의가 큰 것을 알 수 있다. 이는 소유지배괴리도가 높을수록 지배주주는 방어막효과를(entrenchment effect)누리며 양질의 예측치를 제공할 유인이 감소하므로, 경영자예측공시에 있어서 에측편의는 증가한 결과라 하겠다. 따라서 가설1은 지지되었다.
한편 통제변수는 선행연구에 따라, SIZE, LEV ROE, MB, HOR, AUD를 포함하였다. 구체적으로 살펴보면 SIZE는 기업규모에 대한 대용치이며 예상과 일치하게 음(-)의 계수값을 보이고 있으나, 유의하지 않았고, LEV는 선행연구에서 그 방향성이 일관되지 않아 방향성 예측을 유보하였으나, 음(-)의 계수값을 보이며 유의하지 않은 결과를 제시하고 있다. ROE는 기업수익성 나타내는 변수로서 예상과 일치하게 음(-)의 유의한 계수값을 보여주고 있으며, 성장성을 나타내는 MB는 양(+)의 계수값을 보이고 있으며 약하게 유의한 값을 나타내고 있다.
<표5는 가설1의 소유지배괴리도를 구성하는 두 요소를 구분하여 분석하였다. 즉 의결권과 소유권을 구분하여 분석한 결과이다. <표4>와 마찬가지로 종속변수는 MFB 이며, 의결권과 소유권변수를 그대로 사용한 방법(1)과 자연로그를 취한 값(2)을 사용하여 분석하였다.
(1)과 (2)에서 특수관계자거래에 대한 의결권과 소유권의 영향을 살펴보면 V, lnV 변수는 양(+)의 유의한 계수 값(0.133, 0.179)을, C와 lnC는 음(-)의 유의한 계수 값(-0.197, -0.246)을 가지는 것으로 나타났다.
이는 의결권(지배권)이 높을수록 기업에 대한 권한이 많고 상대적으로 기업외부자의 권한이 작아 공시품질이 감소하여 경영자예측 편의가 큰 반면, 소유권이 높을수록 공시품질에 대한 평가가 장기적으로 자신에게 다시 돌아와 자신의 부를 감소시키는 부분도 (alignment effect)(이해일치가설 Jensen and Meckling 1976; La porta et al.1999) 크기 때문에 공시품질이 우수하고 경영자예측 편의의 과대화성향도 억제하는 것으로 해석된다. 즉, 소유지배괴리도 높을수록 보호막효과(entrenchment effect)로 인하여 경영자예측편의는 증가할 수있는데, 여기서 보호막효과는 의결권과 소유권 양쪽 모두에서 영향을 받은 결과라 하겠다. |
실증분석결과 번역(영어 번역본)4. Results of empirical analysis
4.1 Descriptive statistics and correlations
<Table 2> shows the means, medians, standard deviations, minimum values and maximum values of key variables used in this study.
<Table 2> shows the descriptive statistics. The total number of samples is 292. The mean and median of management forecast bias (MFB), the dependent variable, are 0.024 and 0.016 respectively. It was confirmed that the samples of this study tended to overforecast.
Among the independent variables, the variable of interest is ownership-control disparity (DVC), and its mean was 0.274, and the mean of the control right comprising the ownership-control disparity was 0.386, and ownership was 0.111. Represented in terms of ownership %, the control right was about 40% on average, but the ownership was only about 10%. So the ownership-control disparity was relatively high as compared to ownership. Other data shows the results of control variables. Among them, SIZE, which is the size of sales, was 28.341, which is equivalent to $1.7 billion, whereas ROEA, which indicates profitability, was 0.107, a 10% return on total capital on average.
<Table 3> shows the Pearson correlations between key variables. Looking at the relationship between the dependent variable (MFB) and independent variables, the correlation between MFB and DVC was 0.217 (<0.000), and the correlation between MFB and V was 0.148(0.011), and the correlation between MFB and C was -0.116 (0.048). Hypothesis 1 of this study was supported in univariate relationships. Looking at the relationships between control variables and dependent variables, MFB and SIZE had a significantly negative (-) relationship, and MFB and ROE had a significant negative (-) relationship. So they coincided with the expected signs in the model. Besides, looking at the relationships with the independent variables added in Hypotheses 2 and 3, MFB and OUT, and MFB and AN showed significant negative (-) relationships. As mentioned in Hypotheses 2 and 3, as the proportion of outside directors increased, and the number of financial analysts increased, management forecast bias was reduced. Looking at the correlation coefficients between independent variables, the correlation coefficient between V and SIZE was relatively high (-0.451), and all others were relatively low (below 0.3). The VIF value was examined to check the problem of multicollinearity in the model, it was less than 10 in all cases. The problem of multicollinearity was not serious.
4.2 Results of hypothesis testing
<Table 4> shows the results of regression analysis for testing [Hypothesis 1] (formula 3). The dependent variable was management forecast bias (MFB), and independent variables were DVC in (1) and LnDVC in (2).
Looking at the influence of ownership-control disparity on related party transactions in (1) and (2), the regression coefficients of DVC and lnDVC were 0.162(2.99) and 0.196(2.86) respectively, statistically significant at the significance level of 1%. As a result, it was revealed that, as ownership-control disparity increases, the management forecast bias of corporations increases as well. As ownership-control disparity increases, the controlling shareholder enjoys a greater entrenchment effect, and is less motivated to provide quality forecast. So forecast bias increased in management forecast disclosure. Accordingly, Hypothesis 1 was supported.
On the other hand, control variables included SIZE, LEV ROE, MB, HOR and AUD as did previous studies. Specifically, SIZE, the proxy for the size of the company, had a negative (-) coefficient as expected, but the coefficient was not significant, whereas previous studies deferred prediction of the direction of LEV as it was not consistent, but it had a negative (-) coefficient, which was not significant. ROE, a variable representing the profitability of the company, had a significantly negative (-) coefficient as expected, and MB, representing growth potential, had a positive (+) coefficient, which was weakly significant.
<Table 5> differentiated the two components of ownership-control disparity in Hypothesis 1. In other words, the voting right and ownership were separately analyzed. As in <Table 4>, the dependent variable is MFB, and the voting right and the ownership variable were used as is in (1) and their natural log values were used in (2).
Looking at the influence of the voting right and ownership on related party transactions in (1) and (2), the V and lnV variable had significantly positive (+) coefficients (0.133 and 0.179), while C and lnC had significantly negative (-) coefficients (-0.197 and -0.246).
As the voting right (control right) increases, the authorities of the company increase, and the authorities of outsiders decrease, thereby reducing the quality of disclosure and enlarging the management forecast bias. As ownership increases, evaluation of disclosure quality will return to the management in the long run, thereby reducing their wealth (alignment effect) (convergence of interest hypothesis Jensen and Meckling 1976; La porta et al.1999). So disclosure quality is excellent, and the excessiveness of management forecast bias was suppressed. In other words, as ownership-control disparity increases, management forecast bias may increase as well due to the entrenchment effect. Here, the entrenchment effect were affected by both the voting right and ownership. |
