재무특성의 시장신호 기능과 차입비용 : 국내 정기선 해운산업을 중심으로 = Financial Characteristics as Market Signals : Borrowing Costs in Korea Liner Shipping Industry -

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 국내 해운기업의 재무특성이 금융기관의 금리결정 과정에서 어떠한 신호효과(signaling effect)를 나타내는지를 분 석하는 데 목적이 있다. 해운산업은 높은 자본집약도와 선박담 보 중심의 조달구조, 정책금융 의존, 정보비대칭의 심화 등으로 일반 제조업과 상장기업과는 상이한 금융환경을 갖는다. 그럼에 도 기존 연구는 주로 자본구조의 결정요인에 집중해 왔으며, 해 운기업의 재무지표가 실제 금융비용(이자율)에 어떻게 반영되는 지에 대한 실증 연구는 부족하였다. 이에 본 연구는 신호이론을 이론적 틀로 설정하여 공시 재무지표가 외부 금융기관의 위험 평가와 금리결정에서 신호로 기능하는지를 규명하였다. 연구자료는 외부감사 대상 13개 컨테이너 정기선사의 2010~2023년 패널데이터이며, 종속변수는 기업별 차입금리를 근 사한 추정 이자율(Est_Rate)이다. 독립변수로는 해운기업 재무 특성의 대표 지표인 부채비율(건전성), 영업이익률(수익성), 영 업현금흐름비율(유동성), 매출성장률(성장성)을 포함하였고, 기 업규모·CCFI·COFIX를 통제변수로 설정하였다. 정규성 검정과 군집분석 결과, 대형선사 집단(4개사)에서만 통계적 요건이 충 족되어 해당 집단을 대상으로 고정효과 패널모형을 추정하였다. 실증결과, 첫째, 부채비율은 유의한 영향을 보이지 않아 해운산 업의 정책금융 중심 구조 하에서는 레버리지가 금리결정의 핵 심 신호로 작용하지 않음을 확인하였다. 둘째, 영업이익률은 유 의한 음(-)의 영향을 나타내어 수익성이 높을수록 금리가 낮아 지는 신호효과가 나타났다. 셋째, 영업현금흐름비율은 예상과 달리 양(+)의 영향을 보여, 대형선사의 유동성 증가가 금리 상 승으로 연결될 수 있는 산업적 특성이 관찰되었다. 반면 매출성 장률은 유의한 신호효과를 보이지 않았다. 본 연구는 해운기업의 재무지표가 금융비용에 미치는 신호효과 를 국내 최초로 구조적으로 분석하였다는 점에서 학술적 의의 가 있으며, 금융기관의 여신평가 기준과 해운기업의 재무전략 수립에 실무적 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines whether the financial characteristics of Korean liner shipping companies function as credible signals in the loan-pricing decisions of financial institutions. The shipping industry differs substantially from general manufacturing due to its capital-intensive structure, collateral-based financing, limited disclosure, and strong dependence on policy finance. While prior research has focused on the determinants of capital structure, little empirical evidence has addressed how financial indicators affect actual borrowing costs. To fill this gap, the study adopts signaling theory and investigates whether publicly disclosed financial measures influence external credit assessments and interest rate determination.
The analysis uses panel data from 13 audited Korean container carriers over 2010–2023. The dependent variable is the estimated interest rate, and four financial dimensions—leverage, operating profitability, operating cash-flow ratio, and sales growth—are employed as key explanatory variables. Firm size, the CCFI, and the COFIX index serve as controls. Normality tests and k-means clustering ensure statistical validity, with only the large-carrier cluster satisfying distributional assumptions. The final estimation applies a fixed-effects panel model to this subsample.
The results show that leverage does not significantly influence borrowing costs, suggesting limited signaling relevance in a policy-finance-oriented environment. Operating profitability has a significant negative effect, indicating that more profitable firms are perceived as lower-risk borrowers. Conversely, the operating cash-flow ratio exhibits a significant positive effect, implying that high liquidity among large carriers may reflect cyclical uncertainty rather than financial robustness. Sales growth does not display a meaningful signaling effect.
Overall, the study provides the first structured evidence in Korea that shipping firms’ financial indicators shape borrowing costs through signaling mechanisms, offering implications for credit-risk assessment and financial strategy in the maritime sector.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론
• 1.1 연구의 배경 및 필요성
• 1.2 연구의 목적 및 연구문제
• 1.3 연구의 범위 및 대상
• 1.4 연구방법 및 추진절차
• 1.5 논문의 구성
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구
• 2.1 해운기업의 재무구조와 산업적 특성
• 2.2. 주요 자본구조 이론의 전개와 해운기업 적용 가능성
• 2.2.1 전통적 자본구조 이론
• 2.2.2 모딜리아니-밀러 이론(Modigliani-Miller Theory)
• 2.2.3 절충이론(Trade-off Theory)
• 2.2.4 자본조달순위이론(Pecking Order Theory)
• 2.2.5 시장시점이론(Market Timing Theory)
• 2.2.6 기조 이론의 적용 한계와 해운기업 구조의 특수성
• 2.2.7 신호이론(Signaling Theory)의 도입 필요성
• 2.3 해운기업의 자본구조와 금융환경: 산업 특수성 분석
• 2.4 선행연구 검토
• 2.4.1 자본구조 연구
• 2.4.2 해운기업의 자본구조 및 재무특성에 관한 연구
• 2.4.3 신호이론 및 재무신호 실증연구
• 2.4.4 본 연구의 차별성 및 기존 연구와의 연계
• 제3장 연구방법론
• 3.1 연구설계
• 3.2 자료 및 표본 구성
• 3.3 변수의 정의
• 3.3.1 종속변수의 정의
• 3.3.2 독립변수의 정의
• 3.3.2.1 부채비율(Debt-to-Equity Ratio, ln_DE)
• 3.3.2.2. 영업이익률(Operating Profit Margin, OPM)
• 3.3.2.3 영업현금흐름비율(Operating Cash Flow to Sales, OCF to Sales)
• 3.3.2.4 매출액성장률(Sales Growth Rate, G_Sales)
• 3.3.3 통제변수의 정의
• 3.3.3.1 기업규모
• 3.3.3.2 CCFI(China Containerized Freight Index)
• 3.3.3.3 COFIX(Cost of Funds Index)
• 3.4 연구모형 및 계량방법
• 제4장 실증분석
• 4.1 기초통계량 분석
• 4.2 정규성 검정 및 표본 이질성
• 4.3 상관관계 및 다중공선성 검정
• 4.4 군집분석과 최종 표본 선정
• 4.5 모형 선택: 고정효과와 랜덤효과
• 4.6 랜덤효과모형 회귀분석 결과
• 4.7 강건성 검정
• 제5장 논의 및 시사점
• 5.1 연구결과의 요약
• 5.2 자본구조 이론 및 신호이론에 대한 함의
• 5.3 해운기업 경영에 대한 시사점
• 5.4 금융기관 및 정책금융에 대한 시사점
• 5.5 연구의 한계와 향후 연구과제
• 참 고 문 헌
• Abstract