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본 연구는 고정효과모형을 이용하여 2003년부터 2007년까지 KOSPI종목 기업과 KOSDAQ종목 기업들을 대상으로 하여 두 시장 간에서 자본구조에 영향을 주는 변수들을 비교 분석하였다. KOSPI종목에서는 소유경영자 지분율은 레버리지에 역N자형으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소유경영자 지분율이 12.54%까지에서는 지분율이 증가하더라도 레버리지는 감소하지만 12.54%를 넘어서면 지분율이 76.99%가 될 때까지 레버리지는 증가하다가 다시 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 KOSDAQ종목에서는 소유경영자 지분율은 자본구조에 영향을 미치지 않은 것으로 보인다. KOSPI종목과 KOSDAQ종목 기업 모두에서 영업이익률, 유동성, 경영위험은 레버리지에 유의하게 부(－)의 영향을 미치고 있는 것으로 확인되었다. 그러나 기업규모는 KOSDAQ종목 기업에서만 레버리지에 정(＋)의 영향이 있는 것으로 나타났으며, KOSPI종목 기업들에서는 유의하지 않는다는 것이 확인되었다. 성장성은 KOSPI와 KOSDAQ종목 기업 모두에서 예상기호와 동일하게 나타났지만 레버리지에 유의하게 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 기관투자가지분율은 KOSPI종목 기업에서는 예상부호(－)와는 반대로 (모형 1)과 (모형 3)에서 레버리지와 정(＋)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, KOSDAQ종목 기업들은 예상대로 레버리지와 부(－)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 외국인지분율은 KOSPI종목 기업에서는 예상대로 통계적으로 유의하게 레버리지에 부(－)의 영향을 주고 있지만, KOSDAQ종목 기업들에서는 유의하지 않은 것으로 보인다.
The objective of this study is to compare the capital structure determinants between firms listed on the KOSPI and firms listed on the KOSDAQ by employing the fixed effects model for a period of 5 years from 2003 to 2007. The results indicate that influences of ownership style such as OWN, IN, and FOR on LEV are different in both markets. KOSPI model shows N－shaped inverse relationship between leverage and share of managerial ownership, but we cannot find any statistically significant relationship between leverage and ownership style in KOSDAQ model. The share of the institutional ownership(IN) has a positive influence on LEV in KOSPI model, but it has a negative influence on LEV in KOSDAQ model. Furthermore, the coefficient of the share of foreigners is significantly negative in KOSPI model, but it is insignificantly positive in KOSDAQ model. In relation to the variable SIZE, the estimated coefficient is positive and statistically significant only in KOSDAQ model. Finally, the rest of the explanatory variables such as ROA, LIQ, RISK have a significantly negative influence on the leverage and the variable GROW has not proved to be significant in both models.
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capital structure, fixed effects model, leverage, N－shaped inverse relationship, Panel Data Analysis
