2.1 건설업 회계의 특수성과 경영진의 재량적 판단

제조업 회계는 일반적으로 재화의 인도가 고객에게 완료된 시점에 수익을 인식하는 인도 기준을 따르지만, 건설업 회계는 공사의 진행 정도에 따라 수익을 인식하는 공사 진행률을 기준으로 한다. 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 제1115호에 따르면, 건설기업은 수행 의무의 진행률을 합리적으로 측정하여 각각의 회계연도마다 계약 매출액을 배분하여야 한다^{(Korea Accounting Standards Board, 2021)}. 이러한 회계 처리 방식은 건설기업의 재무제표에 특유의 정보가치를 부여한다. 구체적으로 매출액은 선행지표로서의 기능과 재량적 성격을 동시에 가진다. 선행지표 기능은 매출액이 수주잔고가 실제 수행 공사로 전환되는 속도와 향후 현금유입 가능성을 반영한다는 의미이다. 따라서 매출액은 기업의 성장성과 영업활동 수준을 조기에 파악할 수 있는 정보가 된다. 동시에 진행률 추정에는 총예정원가에 대한 가정이 수반되므로, 경영자의 판단이 매출액에 영향을 미칠 수 있다는 재량적 성격도 존재한다.

특히 부실 위기에 처한 건설기업의 경영진은 금융 약정을 유지하거나 입찰 자격을 방어하기 위해 원가를 낙관적으로 추정함으로써 진행률을 높게 산정할 유인을 가질 수 있다. 또한 저가 수주를 전략적으로 추진하여 외형상 매출액 수준을 유지하려 할 수도 있다. 이러한 경영진의 대응은 손익계산서에 보고되는 매출액 추세에 반영될 가능성이 있다^{(Bae et al., 2018)}.

2.2 비적정 감사의견 유형별 부실 특성 및 재무적 함의

감사기준에 따르면 감사의견은 적정의견, 한정의견, 부적정의견, 의견거절 등 크게 네 가지로 구분된다^{(IAASB, 2015a; IAASB, 2015b)}. 적정의견은 재무제표가 모든 중요한 측면에서 공정하게 작성되었음을 의미한다. 한정의견은 특정 사항을 제외하고는 재무제표가 공정하게 표시되었음을 의미한다. 부적정의견은 재무제표에 전반적인 왜곡표시가 존재함을 의미한다. 의견거절은 감사인이 충분한 감사증거를 확보할 수 없거나 계속기업 존속능력에 중대한 의문이 존재하여 감사의견을 표명할 수 없는 경우를 의미한다.

건설기업이 의견거절을 받는 주요 원인 중 하나는 계속기업 가정에 대한 불확실성이다^{(IAASB, 2015c)}. 이는 일반적으로 유동성 부족에 따른 공사 중단, 주요 채권자의 채무상환 압박, 신규 수주 확보 실패 등 여러 요인이 결합되어 나타난다. 의견거절은 단순한 회계상 제재가 아니라 감사 가능성의 심각한 저하 또는 영업 계속성에 대한 중대한 불확실성을 의미할 수 있다. 이미 부도가 발생한 기업의 자료를 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 본 연구에서는 잠재적 재무부실의 강한 경고 신호로 볼 수 있는 의견거절 및 한정의견 기업을 분석 대상으로 설정하였다.

2.3 감사의견 예측 및 건설기업 재무부실에 관한 선행연구

기업 실패 예측 연구는 오랫동안 회계 기반 재무지표를 활용해 왔다(Table 1). ^{Altman (1968)}은 재무비율을 결합한 판별모형을 통해 기업파산을 예측할 수 있음을 보였다. 이후 연구들은 재무비율, 비재무 변수, 감사 관련 변수가 비적정 감사의견을 설명하거나 예측할 수 있는지를 검토하며 이러한 논의를 감사의견 예측 분야로 확장하였다. 감사 분야에서 ^{Doumpos et al. (2006)}은 감사보고서의 한정사항을 설명하기 위해 서포트 벡터 머신 방법론을 적용하였고, ^{Kirkos et al. (2007)}은 데이터마이닝 기법을 활용하여 한정의견을 식별하였다. ^{Zarei et al. (2020)}은 재무비율과 비재무 지표가 한정의견 예측에 유용함을 보였다. ^{Sanchez-Serrano et al. (2020)}은 연결재무제표의 감사의견 예측을 위한 인공신경망 모형을 제시하였다. 최근에는 ^{Todorovic et al. (2023)}이 SHAP 분석을 결합한 XGBoost 모형을 통해 예측 정확도와 해석가능성을 개선하였으며, ^{Lee and Tahmoush (2025)}는 계속기업 감사의견 판단을 위한 의사결정나무 기반 지원모형을 개발하였다.

건설기업 재무부실 연구에서도 조기경보 지표의 필요성이 강조되어 왔다. ^{Choi et al. (2018)}은 시공자의 재무부실을 2년 및 3년 전에 예측하기 위한 앙상블 학습 모형을 제안하여, 프로젝트 수행 중 위기가 발생하기 전에 시공자 리스크를 식별하는 것이 중요함을 보였다. ^{Jeong and Kim (2022)}은 건설산업의 중장기 재무부실 예측을 위한 기계학습 접근법을 비교하였다. 이러한 연구들은 시공자 부실이 발주자, 금융기관, 하도급업체, 근로자, 공공 프로젝트의 정상적 수행 등에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 건설관리 분야와 밀접한 관련이 있다.

수익인식은 건설기업에서 특히 중요한 의미를 가진다. K-IFRS 하에서는 계약상 수행의무가 일정 기간에 걸쳐 이행되는 경우, 기업이 그 이행 정도를 합리적으로 측정하여 기간별 수익으로 인식하도록 하고 있다^{(Korea Accounting Standards Board, 2021)}. 건설계약에서는 이로 인해 보고된 매출액, 프로젝트 진행률, 원가 추정 간에 밀접한 관계가 형성된다. ^{Jung et al. (2018)}은 미청구채권이 건설시공자의 재무성과와 관련되어 있음을 보였다. ^{Lee and Kwon (2020)}은 장기 주문생산 환경에서 미청구채권이 이익조정 및 기업가치와 관련될 수 있음을 제시하였다. 이러한 결과는 건설기업의 매출액 관련 회계정보가 추정 불확실성, 보고 재량, 재무위험에 관한 정보를 포함할 수 있음을 뒷받침한다. ^{Kim and Chung (2024)}은 건설기업이 의견거절을 받기 전에 비정상적인 매출액 변동을 보인다는 실증적 증거를 제시하였다. 특히 해당 연구는 의견거절 몇 년 전 매출액이 급증한 뒤 표명 연도에 가까워질수록 급감하는 급등-급락형 패턴을 확인하였다. 이는 건설기업의 매출액 동향을 잠재적 경고 신호로 검토할 필요성을 직접적으로 제시한다.

본 연구는 ^{Kim and Chung (2024)} 연구를 두 가지 측면에서 확장한 후속 연구이다. 첫째, 최신 자료의 추가 수집이다. 본 연구는 2024년까지 공시된 자료를 반영하여 의견거절 234개 사례로 표본을 확대하고, 한정의견 164개 사례와 적정의견 14,889개 표본을 새로 구축하였다. 둘째, 감사의견 유형의 구분이다. 선행연구는 의견거절 집단 내부의 시점 간 변화를 분석하였으나, 본 연구는 의견거절과 한정의견을 구분하여 두 유형의 매출액 패턴 차이를 직접 비교하고, 이자보상배율 수준과 적정의견 집단 대비 차이까지 함께 검토하였다.

선행연구는 본 연구의 이론적·실증적 기반을 제공하지만, 건설 리스크 관리 관점에서는 다음과 같은 한계가 있다. 첫째, 많은 감사의견 예측 연구는 일반기업을 대상으로 하거나 감사의견을 넓은 범주로 구분한다. 한정의견과 의견거절은 심각도와 실무적 결과가 서로 다름에도 불구하고, 비적정 감사의견을 하나의 집단으로 처리하는 경우가 많다. 한정의견은 특정 회계 항목이나 감사 범위의 제한적 문제를 반영할 수 있는 반면에, 의견거절은 감사 가능성 또는 계속기업 가정 전반에 관한 보다 광범위한 불확실성을 나타낼 수 있다. 따라서 감사의견 유형을 동일하게 취급하면 재무부실의 진행과 심각도 차이가 가려질 수 있다.

둘째, 많은 감사의견 및 재무부실 예측 연구는 복수의 재무비율, 비재무 변수, 기계학습 알고리즘을 결합한 복잡한 모형에 의존한다. 이러한 모형은 분류 정확도를 높이는 데 기여할 수 있으나, 건설산업 이해관계자가 실무에서 직관적으로 해석하기 어렵다는 한계가 있다. 발주자, 금융기관, 하도급업체, 감사인은 입찰, 신용심사, 프로젝트 금융, 감사위험 평가 과정에서 단순하고 관찰 가능한 선별 지표를 필요로 하는 경우가 많다.

셋째, 기존 연구의 상당수는 짧은 예측기간 또는 단년도 재무지표에 의존한다. 건설 프로젝트는 계약 체결부터 준공까지 여러 해가 소요되는 경우가 많기 때문에 이 한계는 중요하다. 심각한 부실 직전 1년의 경고 신호만으로는 이해관계자가 효과적인 예방조치를 취하기에 늦을 수 있다. 따라서 건설기업의 경우 특정 연도의 재무비율보다 다년도에 걸친 변화 패턴이 더 유용한 정보를 제공할 수 있다.

넷째, 건설기업 부실 연구가 시공자 실패 예측의 정확도를 개선해 왔음에도, 서로 다른 유형의 비적정 감사의견이 표명되기 전 매출액 패턴에 대한 분석은 상대적으로 부족하였다. ^{Kim and Chung (2024)}은 의견거절 이전의 매출액 변동을 검토하였으나, 의견거절을 한정의견과 비교하지는 않았다. 따라서 매출액 시계열 패턴이 비적정 감사의견의 심각도 차이를 구분할 수 있는지는 여전히 명확하지 않다. 또한 이자보상배율로 측정한 재무건전성이 감사의견 표명 이전의 매출액 변동성을 강화하거나 완화하는지에 대한 검토도 충분하지 않았다.

이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 감사의견 표명연도와 그 이전 5년의 재무제표 자료를 활용한 매출액 시계열 분석을 수행하였다. 복잡한 예측모형을 추정하기보다는 전년 대비 매출액 증가율이라는 단일하고 해석 가능한 변수에 초점을 두었다. 이는 복잡한 수식 없이도 발주자를 비롯한 이해관계자들과 감사인이 직관적으로 위험을 감지할 수 있는 근거를 마련해줄 것으로 기대된다.

3.1 표본 선정 기준 및 주요 변수 정의

본 연구는 선행연구^{(Kim and Chung, 2024)}의 분석 범위를 확장하여 의견거절과 한정의견이라는 감사의견의 유형별 차이를 규명하고, 재무적 곤경의 심도를 나타내는 이자보상배율(Interest Coverage Ratio, ICR)이 경영진의 매출액 인식 패턴에 미치는 영향을 규명하는 데 초점을 맞춘다. 이를 위해 2009년부터 2024년까지 외부감사를 받은 국내 건설기업 중, 감사의견이 ‘적정’에서 ‘한정’ 또는 ‘의견거절’로 변경된 기업의 6개년도의 재무제표를 금융감독원의 전자공시시스템(Data Analysis Retrieval and Transfer System, DART)을 통해 취합하였다^{(Korea Financial Supervisory Service, 2026)}. 즉 2009년에 의견거절 또는 한정의견을 받은 기업들의 경우는 2004년부터 2009년까지의 재무제표를 수집하였고, 2024년에 의견거절 또는 한정의견을 받은 기업들의 경우는 2019년부터 2024년까지의 재무제표를 구축하였다. 최종적으로 398개 건설기업 사례를 선정하였으며, 이 중 의견거절 사례는 234개, 한정의견 사례는 164개이다.

본 연구는 분석 대상 기업들의 업력 및 규모에 기인하는 횡단면적 이질성 문제를 완화하고자, 매출액의 절대 규모 대신 전년 대비 매출액 성장률을 핵심 변수로 채택하였다. 비적정 감사의견이 표명된 연도를 기준연도 $t_0$로 정의하고, 그 이전 연도를 $t_1$, $t_2$, $t_3$, $t_4$, $t_5$으로 구분하였다. 최종적으로 각 기업의 재무 상황은 $t_n$부터 $t_0$ 시점까지의 연속적인 매출액 변화율($R_{01}$, $R_{12}$, $R_{23}$, $R_{34}$, $R_{45}$)로 정리하였다. 여기서 $R_{01}$은 $t_1$에서 $t_0$까지의 증가율, $R_{12}$는 $t_2$에서 $t_1$까지의 증가율을 의미하며, 같은 방식으로 $R_{45}$는 $t_5$에서 $t_4$까지의 증가율을 의미한다. 데이터의 이분산성 및 비대칭성 문제를 완화하기 위하여 본 연구는 극단값의 영향을 최소화하는 사분위수 범위 기반 기준을 적용해 이상치를 제거하였다.

본 연구의 표본은 선행연구^{(Kim and Chung, 2024)}에서 사용한 데이터를 2024년까지 확장한 것으로, 선행연구 표본 대부분을 포함한다. 또한 비적정 감사의견 집단의 매출액 패턴이 정상 기업과 구별되는지를 확인하기 위해, 동일 기간에 6개년 이상 연속 자료를 보유한 적정의견 건설기업의 연속 6개년 구간을 연도별 개별 표본으로 구성하였다. 같은 기업이 여러 표본에 반복 포함되므로 적정의견 집단이 관여하는 검정에는 기업 단위 군집 표준오차를 적용하였으며, 이상치 제거는 본 표본과 동일한 사분위수 범위 기준을 적용하였다. 한편 재무제표 미공시 등에 따른 결측과 이상치 제거로 구간별 유효 관측치 수가 집단·구간마다 다르므로, 표본 처리에서 선행연구가 분석 기간의 재무제표가 모두 확보된 기업만을 분석한 것과 달리, 본 연구는 구간별로 확인 가능한 관측치를 모두 활용하였다.

3.2 분석 방법

감사의견 유형별 매출액 성장률의 차이는 각 구간($R_{45}$~$R_{01}$)에서 두 집단 간 평균 차이를 t검정으로 검정하였다. 구간에 따라 두 집단의 분산이 서로 달라 등분산을 가정하지 않는 Welch 방식을 적용하였다. 성장률의 분포가 정규분포에서 벗어나는 점을 감안하여 순위 기반의 비모수 검정을 병행하였으며, 차이의 크기는 성장률 단위로 해석할 수 있는 평균차와 그 95 % 신뢰구간으로 제시하였다. 또한 5개 시점 구간 전체의 매출액 성장률 양상이 감사의견 유형별 서로 다른 형태인지를 패널 회귀분석으로 검정하였다. 성장률을 종속변수로 하고 시점, 감사의견 유형, 그리고 두 변수의 상호작용항을 설명변수로 두면, 상호작용항이 유의한지가 곧 두 집단의 성장률 경로가 서로 다른 형태인지를 나타낸다. 같은 기업의 성장률이 여러 구간에 반복해서 나타나는 자료의 특성은 기업 단위로 묶어 표준오차를 계산하는 군집 표준오차 방식으로 반영하였다. 이자보상배율의 영향은 각 감사의견 집단 내 저·고 ICR 집단 간 차이를 같은 방식으로 검정하였다. 마지막으로 적정의견 집단과의 비교에서는 같은 기업이 여러 표본에 반복 포함되는 적정의견 표본의 특성을 고려하여 구간별 세 집단의 차이를 기업 단위 군집 표준오차를 적용한 회귀분석으로 검정하고, 각 기업의 성장률에서 같은 표명연도 적정의견 기업들의 평균을 차감한 초과성장률이 0과 다른지를 t검정으로 확인하였다. 초과성장률은 특정 연도의 건설경기 변동이나 금리 여건처럼 해당 연도의 건설기업 전반에 공통으로 작용한 요인의 영향을 제거하는 효과가 있다.

3.3 감사의견 유형별 매출액 시계열 패턴 비교

건설 프로젝트는 계약 수주부터 준공까지 장기간이 소요되는 경우가 많으므로, 건설기업은 제조업에서 흔히 관찰되는 특정 시점의 수익인식보다 진행기준 수익인식을 적용하는 경우가 많다. 이는 매출액이 단순히 확정된 현금유입만을 의미하지 않음을 뜻한다. 매출액은 원가 추정과 프로젝트 진행률 측정에 관한 경영자 판단을 포함할 수 있는 정보이다. 따라서 재무부실 상황에서 감사의견 유형별 매출액 변동 패턴을 분석하는 것은 기업 내부의 대응 양상과 위기 진행과정을 이해하는 데 중요한 단서를 제공한다.

의견거절은 가장 심각한 재무적 경고로 해석될 수 있다. 이는 감사인이 기업의 계속기업 존속능력에 대해 합리적 확신을 얻을 수 없거나 회계투명성이 심각하게 훼손된 경우에 표명된다. 의견거절 집단의 기업들은 위기가 가시화되기 상당 기간 전부터 이례적인 매출액 변동 패턴을 보였다(Table 2). 가장 주목할 만한 결과는 $R_{45}$ 시점의 평균 매출액 증가율이 33.43 %에 달했다는 점이다. 국내 건설산업의 평균 연간 성장률이 일반적으로 한 자릿수에 머무른다는 점을 고려하면^{(Kim, 2023)}, 이는 산업 평균을 크게 초과하는 수치이다. 특히 최대값은 385.58 %에 달했고 표준편차도 높게 나타났다. 이러한 패턴은 재무부실 상황에서의 공격적 수주 확대, 추정 불확실성 또는 재량적 수익인식 가능성과 부합할 수 있다. 이러한 높은 성장세는 $R_{34}$에서도 평균 19.68 %로 이어졌으나, $R_{23}$에서는 1.15 %로 급격히 둔화되었다. 이후 기업들은 명확한 실적 하락 국면에 진입하였다. 의견거절 2년 전인 $R_{12}$에서는 -14.44 %의 음의 성장률을 보였고, 의견거절 표명 직전 기간인 $R_{01}$에서는 평균 -31.87 %, 중앙값 -44.28 %의 급격한 매출액 감소가 관찰되었다. 이러한 급등-급락형 패턴은 ^{Kim and Chung (2024)}이 50개 및 83개 기업 표본에서 확인한 결과와 일관된다. 본 연구는 234개 기업으로 표본을 확대하여 동일한 경향이 더 큰 표본에서 통계적으로도 확인됨을 보여준다. 특히 $R_{01}$의 표준편차는 47.63으로, $R_{45}$의 표준편차 91.95의 약 절반 수준이었다. 이는 초기에는 기업별 대응전략에 따라 매출액 변동 폭이 크게 달랐으나, 위기가 가까워질수록 다수 기업이 급격한 매출액 감소라는 공통된 패턴으로 수렴했음을 의미한다.

한정의견은 재무제표의 특정 부분에 왜곡표시가 있거나 감사범위가 제한된 경우에 표명된다. 의견거절과 비교하면 기업이 계속기업으로 존속할 가능성이 상대적으로 더 높다는 점에서 차이가 있다. 한정의견 집단은 의견거절 집단과 다른 시계열 특성을 보였다. 먼저 $R_{45}$의 평균 매출액 증가율은 8.69 %로, 의견거절 집단에서 관찰된 33.43 %보다 상당히 낮았다. 이 수치는 상대적으로 정상적인 사업활동 범위에 가까운 수준으로 해석할 수 있다. $R_{34}$의 증가율도 1.66 %로 안정적인 편이었다. 가장 중요한 차이는 위기가 본격화되는 $R_{01}$에서 나타났다. 의견거절 집단은 30 %를 초과하는 매출액 감소를 경험한 반면, 한정의견 집단은 일정 수준의 회복력을 보였다. $R_{12}$에서 -10.79 %의 음의 성장률을 기록한 이후, $R_{01}$에서는 평균 2.97 %의 양의 성장률로 반등하였다. 중앙값은 -2.28 %로 다소 음의 값을 보였지만, 의견거절 집단의 중앙값 -44.28 %와 비교하면 해당 기업들의 영업기반이 상대적으로 유지되었음을 나타낸다. 즉, 한정의견 집단은 매출액 변동성이 상대적으로 제한적이었고, 감사의견 표명 시점까지 일정 수준의 수주잔고 또는 매출액 방어 능력을 유지한 것으로 해석된다.

두 감사의견 집단은 비적정 감사의견 표명 이전에 서로 다른 매출액 패턴을 보였다. 의견거절 기업은 초기의 높은 매출액 증가 이후 표명연도 부근에서 급격히 감소하는 급등-급락형 패턴을 나타낸 반면, 한정의견 기업은 보다 완만한 패턴을 보이며 의견 표명연도 부근에서도 매출액 기반을 상대적으로 안정적으로 유지하였다. 이는 건설기업에서 매출액 시계열 패턴이 비적정 감사의견의 심각도 차이를 구분하는 데 활용될 가능성을 시사한다. 본 연구에서는 이러한 차이가 통계적으로 유의한지 구간별로 검정하였다(Table 2). 의견 표명 직전 구간($R_{01}$)에서 의견거절 집단의 성장률은 한정의견 집단보다 평균 34.8 %p 낮았다. 이 차이는 통계적으로 유의하였으며(t=-3.50, p<.001), 순위 기반의 비모수 검정에서도 이 구간의 차이는 일관되게 유의하였다(p=.017). 급증 구간에서는 $R_{45}$의 차이가 통계적으로 유의하였으나(p=.042) $R_{34}$는 유의수준에 미치지 못하였다(p=.056). 성장률 경로 전체를 비교한 검정에서는 감사의견 유형과 시점의 상호작용이 유의하여(F=5.13, p<.001) 두 집단의 경로가 서로 다른 형태인지가 확인되었다(Table 3). 집단별로 보면 의견거절 집단은 시점에 따른 성장률 변동이 유의하였으나(F=12.13, p<.001) 한정의견 집단은 유의한 변동이 없어(F=1.17, p=.328), 급등-급락형 변동은 의견거절 집단에서 특징적으로 나타났다.

3.4 재무건전성별 매출액 시계열 패턴 비교

앞선 분석에서 의견거절 집단은 위기 이전에 비정상적인 매출액 급증을 보였다. 이러한 현상이 재무부실 정도와 관련되는지를 검토하기 위해 각 감사의견 집단을 ICR에 따라 추가로 구분하였다. ICR은 영업이익으로 이자비용을 감당할 수 있는 능력을 측정하는 지표로, 단기 존속가능성을 파악하는 핵심 지표 중 하나이다. 본 연구에서는 의견거절 집단과 한정의견 집단을 각각 $t_5$ 시점의 ICR 중앙값을 기준으로 저 ICR 집단과 고 ICR 집단으로 분류하였다. 의견거절 집단의 ICR 중앙값은 1.45, 한정의견 집단의 ICR 중앙값은 2.96이었다.

Table 4는 의견거절 기업을 ICR 수준에 따라 구분한 결과를 제시한다. 재무구조가 상대적으로 취약한 저 ICR 집단에서 매출액 변동의 진폭이 더 크게 나타났다. 저 ICR 집단은 $R_{34}$에서 평균 45.56 %라는 이례적으로 높은 증가율을 기록하였다. 이는 고 ICR 집단의 3.95 %보다 10배 이상 높은 수준이다. $R_{45}$에서도 저 ICR 집단은 43.73 %의 증가율을 보이며 고 ICR 집단의 29.85 %를 초과하였다. 이러한 패턴은 이자보상배율이 낮고 자금조달 여력이 제한된 한계기업일수록 초기 단계에서 외형적 매출액 확대를 통해 유동성을 확보하거나 신용도를 유지하려는 유인이 강할 수 있음을 시사한다. $R_{34}$의 표준편차는 94.56으로 고 ICR 집단의 71.75보다 컸으며, 이는 재무적으로 취약한 기업들 사이에서 대응 양상이 더 이질적으로 나타났음을 의미한다. 저 ICR 집단은 $R_{23}$에서 이미 -21.25 % 음의 성장률로 전환되었으나, 고 ICR 집단은 같은 시점에도 12.48 % 양의 성장률을 유지하였다. $R_{01}$에서 저 ICR 집단은 평균 -46.65 %, 중앙값 -58.65 %의 급격한 매출액 감소를 경험하였다. 반면 고 ICR 집단은 $R_{12}$까지 -4.68 %의 비교적 완만한 감소를 보였고, $R_{01}$에서 -28.04 %로 악화되었다. 이는 상대적으로 지연된 위기 패턴을 보여준다.

한정의견 집단에서도 재무건전성에 따라 매출액 변동 패턴이 달라지는 양상이 관찰되었다. 이는 재무건전성이 약할수록 초기 매출액 확대가 나타날 수 있다는 해석을 추가로 뒷받침한다. Table 5에서 보듯이, 한정의견 집단 내에서도 상대적으로 재무상태가 취약한 저 ICR 집단은 $R_{45}$에서 평균 매출액 증가율 38.53 %를 기록하였다. 이는 고 ICR 집단이 같은 시점에 -6.98 %의 음의 성장률을 보이며 보다 보수적인 매출 흐름을 나타낸 것과 대비된다. 이 결과는 재무압박이 강화될 경우 한정의견 기업도 의견거절 기업과 유사한 선행 패턴을 보일 수 있음을 시사한다. 다만 한정의견 기업의 저 ICR 집단에서는 이후 조정 과정이 의견거절 집단만큼 심각하게 전개되지는 않았다. $R_{01}$의 평균 매출액 감소율은 -10.14 %로, 의견거절 기업의 저 ICR 집단에서 관찰된 -46.65 %보다 훨씬 작았다. 이는 초기 매출액 확대라는 대응 양상은 유사하더라도, 한정의견 기업은 사업기반 또는 자산 건전성 측면에서 위기 충격을 흡수할 수 있는 최소한의 여력을 보유하고 있었을 가능성을 시사한다.

저·고 ICR 집단 간 차이를 구간별로 검정한 결과는 Table 4, 5와 같다. 의견거절 집단에서는 급증 구간인 $R_{34}$와 하강 구간인 $R_{23}$·$R_{12}$에서 두 집단의 차이가 통계적으로 유의하여, 재무건전성이 취약한 기업일수록 매출액 급등과 하강 반전이 더 이르고 가파르게 진행된다는 해석이 뒷받침되었다. 반면 시작 구간인 $R_{45}$와 마지막 구간인 $R_{01}$에서는 유의한 차이가 없었다. 의견거절을 받은 기업의 저·고 ICR 집단 모두 상대적으로 높은 성장률에서 출발하여 큰 폭의 매출액 감소로 수렴하였기 때문으로, 재무건전성에 따라 달라지는 것은 급등-급락이라는 경로의 발생 여부가 아니라 그 진행 시점과 속도라고 해석된다. 한정의견 집단의 양상은 이와 대조적이다. 하위집단 간 차이는 가장 이른 구간인 $R_{45}$에서만 유의하였다. 즉 한정의견 집단의 완만한 매출액 경로는 재무건전성이 취약한 기업에서도 크게 달라지지 않았다.

감사의견 유형별 저·고 ICR 집단의 비교는 재무건전성이 취약할수록 매출액 변동성이 더 크게 나타날 수 있음을 보여준다. 두 감사의견 집단 모두에서 이자보상배율이 상대적으로 낮은 기업은 높은 기업보다 불안정한 매출액 패턴을 보였다. 이러한 패턴은 의견거절 집단에서 특히 두드러졌으며, 저 ICR 집단은 초기 기간의 높은 매출액 성장 이후 감사의견 표명연도 부근에서 심각한 감소를 기록하였다. 한정의견 집단에서도 저 ICR 집단은 초기 매출액 성장을 보였으나, 이후의 감소폭은 의견거절 집단의 저 ICR 집단보다 제한적이었다. 이러한 결과는 재무건전성이 낮을수록 비적정 감사의견 표명 이전의 매출액 변동성이 더 크게 나타날 수 있음을 시사한다.

3.5 적정의견 집단과의 비교

비적정 감사의견 집단에서 관찰된 패턴이 조기경보 정보로서 의미를 가지려면 정상(적정의견) 기업의 매출액 경로와 구별되어야 한다. 적정의견 표본은 같은 기업의 6개년 연속 구간을 연도별 개별 표본으로 구성한 것으로, 같은 기업이 여러 표본에 반복 포함되므로 검정에는 기업 단위 군집 표준오차를 적용하였다. Fig. 1은 구간별 세 집단의 평균 성장률과 95 % 신뢰구간을 나타낸다. 적정의견 집단의 평균 성장률은 전 구간에서 -3.6 %에서 +1.0 % 사이의 평탄한 흐름을 보여, 급등과 급락이 교차하는 의견거절 집단과 뚜렷이 대비되었다. 집단 간 차이는 $R_{45}$, $R_{34}$, $R_{12}$, $R_{01}$에서 유의하였으며, 의견거절 집단은 이 네 구간 모두에서 적정의견 집단과 통계적으로 유의한 차이를 보였으나, 한정의견 집단은 어느 구간에서도 적정의견 집단과 통계적으로 유의한 차이가 없었다.

앞선 비교가 집단 평균 사이의 차이를 보여준다면, 초과 성장률 분석은 개별 기업을 같은 해의 적정의견 기업들과 직접 비교한다. 각 기업의 구간별 성장률에서 동일한 감사의견 표명연도 적정의견 집단의 해당 구간 평균을 차감한 값을 초과 성장률로 정의하면, 이는 그 해의 정상 기업들보다 얼마나 높거나 낮게 성장했음을 나타낸다(Fig. 2). 아울러 특정 연도의 건설경기 호황·불황이나 금리 여건처럼 그 해의 건설기업 전반에 공통으로 작용한 요인이 차감 과정에서 제거되므로, 장기간의 표본을 통합 분석하는 데 따른 연도별 경기 변동의 영향도 함께 통제된다. 분석 결과, 의견거절 집단의 초과 성장률은 $R_{45}$와 $R_{34}$에서 각각 +33.4 %p와 +20.9 %p로 유의한 양의 값을 보인 후, $R_{12}$에서 -14.4 %p로 유의한 음의 값으로 반전되고 $R_{01}$에서 -27.4 %p로 급락하였다. 이러한 결과는 의견거절을 받은 기업이 급등 국면에서는 같은 시기의 정상 기업보다 확연히 높게, 하강·급락 국면에서는 확연히 낮게 성장하여, 급등에서 급락에 이르는 경로 전체가 정상 기업과 구별됨을 보여준다. 반면 한정의견 집단의 초과 성장률은 어느 구간에서도 통계적으로 유의하지 않아 적정의견 기업과 구별되는 방향성을 보이지 않았다. 의견거절과 한정의견 집단 간 초과 성장률 차이는 $R_{01}$에서 유의하였다(-35.4 %p, p<.001).

이러한 결과는 다년도 매출액 경로가 계속기업 위험이 큰 의견거절에 대해서는 유효한 선행 신호가 될 수 있는 반면, 한정의견은 매출액 경로만으로는 적정의견 기업과 구별하기 어렵다는 점을 보여준다. 즉 매출액 시계열 정보의 조기경보 유용성은 비적정 감사의견 전반이 아니라 의견거절 유형에 집중되어 있음을 나타낸다.

Fig. 1. Mean Revenue Growth Rates by Audit Opinion Type

Fig. 2. Excess Revenue Growth Rates Relative to Same-year Unmodified Opinion Group Means