바이오기업 무형자산 회계정보의 품질에 관한 연구 - 연구개발비 자산화와 가치관련성을 중심으로 -

Accounting Information Quality of Intangible Assets in Bio Firms: Evidence from R&D Capitalization and Value Relevance

Article information

J Korean Soc Qual Manag. 2026;54(2):345-359
Publication date (electronic) : 2026 June 30
doi : https://doi.org/10.7469/JKSQM.2026.54.2.345
Department of Accounting and Taxation, Keimyung University
지현미,
계명대학교 회계세무학과
†Corresponding Author(hmji@kmu.ac.kr)
Received 2026 April 30; Revised 2026 May 4; Accepted 2026 May 12.

Trans Abstract

Purpose

This study examines the value relevance of accounting information related to intangible assets and research and development (R&D) in bio firms and evaluates accounting information quality from a value relevance perspective. In particular, the study considers the regulatory environment surrounding the 2017–2018 regulatory inspections on R&D accounting as an institutional background and investigates the information usefulness of accounting information in an intangible asset–intensive industry.

Methods

This study examines firms listed on the Korea Exchange over the period from 2021 to 2024. The empirical analysis is conducted based on the Ohlson (1995) valuation model to investigate the value relevance of accounting information.

Results

The results show that book value, earnings, and intangible assets are all positively and significantly associated with firm value. In addition, all interaction terms between accounting variables and the bio firm dummy are statistically significant, indicating that the value relevance of accounting information is generally stronger for bio firms. In particular, intangible assets exhibit the strongest value relevance, suggesting that they serve as a key determinant of firm valuation in the bio industry.

Conclusion

These findings imply that despite the high level of managerial discretion, accounting information in bio firms provides meaningful information to the capital market and exhibits high information usefulness. This study contributes to the literature by highlighting the role of industry characteristics and regulatory environment in shaping accounting information quality, particularly in intangible asset–intensive industries.

1. 서 론

최근 바이오 산업은 4차 산업혁명 시대의 핵심 성장동력 산업으로 주목받으며 국가 경제에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이에 따라 주요 국가들은 바이오 산업 경쟁력 강화를 위해 정책적 지원을 확대하고 있으며, 우리나라 역시 제약·바이오 산업을 전략 산업으로 선정하고 다양한 육성 정책을 추진하고 있다. 그러나 이러한 정책적 노력에도 불구하고 한국 바이오 산업의 경쟁력은 최근 다소 하락하는 경향을 보이고 있다. 한국공학한림원의 「코리아 바이오 헬스 도전과 과제」 보고서에서는 2016년까지 바이오 신흥국 선도 그룹에 속했던 한국이 2017년에는 추격 그룹으로 하향된 것으로 나타나며, 글로벌 경쟁력 역시 약화되는 추세가 확인된다(한국공학한림원, 2018).

이러한 산업적 환경 변화와 더불어 바이오 기업의 회계정보에 대한 신뢰성 문제 또한 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 바이오 기업은 신약 개발과 같은 연구개발 활동이 기업가치 창출의 핵심 원천이 되며, 기업가치의 상당 부분이 무형자산에 의해 결정되는 특성을 가진다. 그러나 연구개발 활동은 미래 경제적 효익의 불확실성이 높고 객관적인 측정이 어려워 회계처리 과정에서 경영자의 재량적 판단이 크게 개입될 수 있다.

이와 관련하여 2017년 말 금융감독원은 바이오 제약 기업의 연구개발비 회계처리를 중점 점검 대상으로 지정하고 관련 감리를 사전에 예고하였다. 이후 2018년 감리가 수행되었으며, 일부 기업에서 연구개발비의 자산화 기준 적용과 관련하여 다양한 회계처리 사례가 나타난 것으로 보고되었다. 특히 일부 기업에서는 임상 이전 단계의 연구 개발비를 무형자산으로 계상한 사례도 확인된 것으로 알려져 있다(금융위원회, 2018).1) 이러한 사례는 바이오 기업의 회계정보가 경영자의 재량적 판단에 크게 의존할 수 있음을 시사한다. 이러한 특성은 회계정보의 신뢰성(reliability)을 저하시킬 가능성을 내포하는 동시에, 산업 특성상 불가피한 전문적 판단의 결과일 수도 있다는 점에서 회계정보의 품질에 대한 평가를 어렵게 만든다.

회계정보의 품질(Accounting information quality)은 기업의 경제적 실질을 얼마나 충실히 반영하고 투자자의 의사결정에 유용한 정보를 제공하는지를 의미하며, 일반적으로 관련성(relevance)과 신뢰성(reliability)을 중심으로 평가된다(Barth et al., 2001). 이러한 관점에서 회계정보의 품질을 실증적으로 평가하는 대표적인 방법 중 하나는 가치관련성(value relevance) 분석이다. 가치관련성 연구는 회계정보가 기업의 시장가치와 어떠한 관련성을 가지는지를 분석함으로써 해당 정보가 투자자의 의사결정에 실제로 유용한 정보를 제공하는지를 검증한다(Ohlson, 1995; Barth et al., 2001).

특히 바이오 산업과 같이 무형자산 의존도가 높은 산업에서는 연구개발비 및 무형자산 관련 회계정보가 기업의 미래 성장가능성과 혁신성을 반영하는 핵심 정보로 작용할 가능성이 높다. 그러나 이러한 정보는 측정의 불확실성과 경영자의 재량성이 동시에 존재하기 때문에 회계정보의 품질에 대해 상반된 해석이 가능하다. 즉, 경영자의 재량이 기회주의적으로 활용될 경우 정보의 신뢰성이 저하될 수 있으나, 반대로 기업의 경제적 실질을 보다 충실히 반영하는 방향으로 작용할 경우 정보의 관련성이 증가하여 회계정보의 품질이 향상될 수도 있다.

이러한 맥락에서 바이오 기업의 회계정보가 자본시장에서 실제로 어떠한 정보효과를 가지는지를 분석하는 것은 회계정보의 품질을 평가하는 데 중요한 의미를 가진다. 본 연구의 목적은 바이오 기업의 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지를 가치관련성(value relevance) 관점에서 분석하고, 이를 통해 회계정보의 품질(Accounting information quality)을 평가하는 데 있다.

본 연구는 2021년부터 2024년까지 유가증권시장 상장기업의 재무자료와 주가 자료를 이용하여 분석을 수행한다. 분석모형은 회계정보의 가치관련성 연구에서 널리 사용되는 Ohlson(1995)의 가격모형을 기반으로 설정하였다.

본 연구의 실증분석 결과는 이러한 논의를 뒷받침하는 중요한 시사점을 제공한다. 우선 평균차이 분석 결과, 바이오 기업은 비바이오 기업에 비해 장부가치와 이익 수준은 유의하게 낮은 반면, 무형자산 비중과 연구개발비 비중은 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이는 바이오 기업이 전통적인 회계지표보다는 연구개발 중심의 산업 구조를 가지고 있음을 의미한다. 그럼에도 불구하고 주가 수준에서는 두 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않아, 자본시장이 단순한 회계수치의 수준이 아니라 정보의 성격을 반영하여 기업가치를 평가하고 있음을 시사한다. 또한 회귀분석 결과, 무형자산과 이익은 모두 기업가치와 유의한 관련성을 가지는 것으로 나타났으며, 특히 무형자산 및 이익과 바이오기업 더미의 상호작용항은 통계적으로 매우 유의한 양(+)의 계수를 보였다. 이는 무형자산 및 이익 정보가 바이오 기업에서 더욱 높은 가치관련성을 가지며, 투자자들이 해당 정보를 보다 중요한 의사결정 정보로 활용하고 있음을 의미한다. 즉, 바이오 기업에서는 회계정보의 절대적 수준보다 해당 정보가 기업가치에 미치는 영향력, 즉 정보유용성이 더욱 중요하게 작용하는 것으로 해석할 수 있다.

이러한 결과는 바이오 기업의 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보가 단순한 이익조정 수단이 아니라 기업의 경제적 실질을 반영하는 중요한 정보로 기능할 가능성을 시사한다. 동시에, 이러한 정보가 높은 재량성을 가지는 특성에도 불구하고 자본시장에서 유의한 가치관련성을 보인다는 점은 해당 회계정보가 높은 정보품질을 가질 수 있음을 의미한다.

본 연구는 바이오 산업을 대상으로 회계정보의 가치관련성을 분석함으로써, 산업 특성이 회계정보의 정보유용성에 미치는 영향을 실증적으로 규명한다. 특히 장부가치, 이익, 무형자산과 산업 간 상호작용을 통해 동일한 회계정보라도 산업에 따라 가치관련성이 달라질 수 있음을 제시한다. 또한 연구개발비 및 무형자산과 같이 재량성이 높은 회계정보가 자본시장에서 어떻게 평가되는지를 분석하여 재량성과 정보유용성 간 관계를 조명한다. 아울러 2017~2018년 바이오 회계 감리 사건을 제도적 배경으로 반영하여 회계정보 품질을 산업 및 규제 환경과 연계하여 해석한다. 이를 통해 무형자산 중심 산업에서 회계정보의 품질을 가치관련성 관점에서 재조명한다. 또한 본 연구는 회계정보의 품질을 가치관련성 관점에서 분석함으로써 최근 품질경영 분야에서 강조되고 있는 정보품질 및 정보신뢰성 연구와도 학술적 연계성을 가진다. 최근 디지털 전환과 ESG 환경 확대에 따라 무형자산과 비재무적 정보의 중요성이 증가하면서 회계정보의 가치관련성과 정보유용성에 대한 관심도 확대되고 있다. 최근 연구들은 ESG 정보, 기업지배구조 및 무형자산 관련 회계정보가 기업가치와 밀접한 관련성을 가진다는 점을 제시하고 있으며(Rahman et al., 2024; Zhu, 2025), 디지털 경제 환경에서 무형자산의 중요성이 지속적으로 확대되고 있음을 강조하고 있다(Corrado et al., 2022).

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 관련 선행연구를 검토하고 연구가설을 설정한다. 제3장에서는 연구 모형 및 표본선정 과정을 설명한다. 제4장에서는 실증분석 결과를 제시하고, 마지막으로 제5장에서는 연구결과를 요약하고 결론을 제시한다.

2. 선행연구 및 연구가설

2.1 회계정보 품질과 가치관련성

회계정보는 기업의 경제적 활동을 이해관계자에게 전달하는 핵심적인 정보시스템이며, 이러한 회계정보의 품질은 투자자와 채권자의 의사결정에 중요한 영향을 미친다. 회계정보의 품질(Accounting information quality)은 일반적으로 관련성(relevance)과 신뢰성(reliability)을 중심으로 평가된다. 관련성은 회계정보가 투자자의 의사결정에 유용한 정보를 제공하는 정도를 의미하며, 신뢰성은 해당 정보가 기업의 경제적 실질을 충실히 반영하는 정도를 의미한다(Barth et al., 2001). 회계정보의 품질을 실증적으로 평가하는 대표적인 방법 중 하나는 가치관련성(value relevance) 분석이다. 가치관련성 연구는 회계정보가 기업의 시장가치와 어떠한 관련성을 가지는지를 분석함으로써 해당 정보의 정보유용성을 평가하는 접근방법이다. Ohlson(1995)은 기업가치를 장부가치와 이익의 함수로 설명하는 모형을 제시하였으며, 이후 다수의 연구에서 해당 모형을 기반으로 회계정보의 가치관련성을 검증해 왔다.

Barth et al.(2001)은 회계정보가 기업가치를 설명하는 정도가 높을수록 해당 정보의 품질이 높다고 해석할 수 있음을 제시하였다. 또한 Francis et al.(2004)은 회계정보의 품질을 다양한 차원에서 측정하면서 가치관련성을 중요한 구성요소 중 하나로 제시하였다. 이러한 연구들은 회계정보의 품질이 단순한 정확성의 문제가 아니라 투자자의 의사결정에 얼마나 유용한 정보를 제공하는지에 의해 평가되어야 함을 강조한다. 최근 가치관련성 연구는 전통적인 재무정보뿐만 아니라 ESG 정보, 무형자산 및 디지털 경제 환경에서의 정보유용성까지 연구 범위를 확대하고 있다. Imhanzenobe(2022)는 최근 가치관련성 연구를 종합적으로 검토하면서 무형자산 중심 경제구조 변화에 따라 회계 정보의 질적 특성에 대한 재해석이 필요함을 제시하였다.

최근 품질경영 분야에서도 디지털 전환, ESG 환경 및 정보 신뢰성과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 디지털 기반 정보시스템과 혁신성과 간 관계를 분석한 연구들은 정보의 신뢰성과 활용가능성이 기업성과에 중요한 영향을 미친다는 점을 제시하고 있다(Kwak & Lee, 2024; Kim & Son, 2024). 또한 최근 품질경영 분야에서는 정보품질(information quality)과 정보활용이 기업성과 및 의사결정에 미치는 영향에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다(Park & Park, 2024). 이러한 논의는 회계정보의 품질과 정보유용성을 가치관련성 관점에서 분석하는 본 연구와도 밀접한 관련성을 가진다.

2.2 무형자산 및 연구개발비의 회계적 특성과 정보유용성

무형자산과 연구개발비는 기업의 혁신성과 미래 성장가능성을 반영하는 핵심적인 정보로 인식되고 있다. 특히 연구개발 활동은 기업의 장기적인 경쟁우위를 결정짓는 중요한 요소로 작용하며, 이러한 특성으로 인해 연구개발비 관련 회계정보는 기업가치 평가에 중요한 역할을 수행 할 수 있다.

그러나 무형자산과 연구개발비는 측정의 불확실성이 높고 미래 경제적 효익의 실현 가능성을 객관적으로 평가하기 어렵기 때문에 회계처리 과정에서 경영자의 재량적 판단이 크게 작용할 수 있다. Lev and Sougiannis(1996)는 연구개발비가 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 가지며, 자본시장에서 중요한 정보로 활용된다는 실증적 증거를 제시하였다. 또한 Aboody and Lev(2000)은 연구개발 활동이 정보비대칭을 증가시키는 동시에 내부자에게 정보우위를 제공할 수 있음을 제시하였으며, 이는 연구개발 관련 정보가 투자자에게 중요한 신호(signal)로 작용할 수 있음을 의미한다. Kothari, Laguerre, and Leone(2002)는 연구개발비가 미래 이익과 밀접한 관련성을 가지며, 기업가치 평가에 있어 중요한 정보로 활용된다는 점을 실증적으로 분석하였다.

한편, 무형자산 관련 회계정보는 경영자의 재량적 판단이 개입될 수 있다는 점에서 회계정보의 신뢰성에 대한 우려를 야기하기도 한다. Healy and Wahlen(1999)은 경영자가 회계정보를 활용하여 이익을 조정할 유인이 존재함을 제시하였으며, 특히 재량적 판단이 가능한 항목에서 이러한 경향이 강하게 나타날 수 있음을 설명하였다. 따라서 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보는 정보유용성과 신뢰성 간의 상충(trade-off) 관계를 가지며, 해당 정보의 품질은 자본시장에서의 정보효과를 통해 실증적으로 검증될 필요가 있다.

2.3 바이오 산업의 특성과 회계정보 품질

바이오 산업은 연구개발 활동이 기업가치 창출의 핵심 원천이 되는 대표적인 무형자산 중심 산업이다. 바이오 기업은 신약 개발과 같은 장기적이고 불확실성이 높은 프로젝트를 수행하며, 기업가치의 상당 부분이 미래 기술력과 혁신성에 의해 결정된다. 특히 연구개발비의 자산화 여부는 기업의 재무성과에 직접적인 영향을 미치며, 이는 경영자의 이익조정 유인과도 연결될 수 있다. Dechow and Skinner(2000)는 경영자가 다양한 동기를 바탕으로 이익조정을 수행할 수 있음을 제시하였으며, Burgstahler and Dichev(1997)은 기업이 특정 이익수준을 달성하기 위해 회계적 조정을 수행하는 경향이 있음을 실증적으로 분석하였다.

그러나 바이오 산업의 경우 연구개발 활동이 기업가치 창출의 핵심 요소라는 점에서 무형자산 관련 회계정보가 단순한 이익조정 수단이 아니라 기업의 경제적 실질을 반영하는 중요한 정보로 기능할 가능성도 존재한다. 즉, 동일한 재량성이 존재하더라도 산업 특성에 따라 해당 정보의 가치관련성은 달라질 수 있다.

2.4 연구가설

바이오 제약 산업은 연구개발 활동을 중심으로 성장하는 산업으로서 기업가치의 상당 부분이 유형자산이 아닌 연구개발 활동과 특허, 기술력과 같은 무형자산에 의해 결정된다. 그러나 이러한 무형자산은 미래 경제적 효익의 실현가능성이 불확실하고 객관적인 측정이 어렵기 때문에 회계처리 과정에서 경영자의 판단과 재량이 크게 작용할 수 있는 특징을 가진다. 특히 연구개발비의 경우 연구단계와 개발단계의 구분이 명확하지 않은 경우가 많으며, 개발단계에 해당하는 지출만을 자산으로 인식하도록 규정하고 있음에도 불구하고 실제 실무에서는 그 구분이 쉽지 않다. 이러한 특성으로 인해 일부 기업이 연구개발비를 과도하게 자산화하여 무형자산과 당기순이익을 과대 계상할 가능성이 존재한다는 점이 지적되어 왔다.

경영자의 재량적 회계처리는 두 가지 상반된 효과를 가질 수 있다. 첫째, 재량성이 클수록 경영자가 자신의 이익을 위해 회계정보를 왜곡할 가능성이 존재하며, 이는 회계정보의 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 둘째, 경영자의 재량적 판단이 기업의 경제적 실질을 보다 충실히 반영하는 방향으로 작용할 경우 오히려 회계정보의 유용성을 높일 수 있다.

특히 바이오기업의 경우 연구개발 활동 자체가 기업가치 창출의 핵심 원천이기 때문에 연구개발비와 관련된 회계 정보가 기업가치를 설명하는 중요한 정보로 기능할 가능성이 높다. 이러한 관점에서 연구개발비 자산화와 같은 무형자산 관련 회계정보가 자본시장에서 기업가치와 어떠한 관련성을 가지는지를 분석하는 것은 중요한 연구주제가 된다. 바이오기업의 경우 연구개발 활동과 무형자산이 기업가치에 중요한 영향을 미친다는 점을 고려할 때, 무형자산 관련 회계정보는 일반 기업에 비해 더 높은 가치관련성을 가질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 연구가설을 설정한다.

가설 1: 바이오기업에서는 주당순이익의 가치관련성이 비바이오기업보다 강화된다.

가설 2: 바이오기업에서는 무형자산 제외 장부가치의 가치관련성이 비바이오기업보다 강화된다.

가설 3: 바이오기업에서는 무형자산 장부가치의 가치관련성이 비바이오기업보다 강화된다.

3. 연구설계

3.1 연구모형

본 연구의 가설 검증을 위한 연구모형은 많은 선행연구에서 주가관련성 검증에 사용해온 Ohlson 모형(Ohlson 1995)을 기초로 하되, 비회계정보를 생략한 Ohlson모형의 하부형태를 이용한다. Ohlson 모형(Ohlson 1995)을 순자산의 순증관계(clean surplus relation)에 대한 가정과 초과이익의 시계열 형태에 대한 자기회귀를 가정하여 단순화하면 다음의 식(1)과 같이 표현할 수 있다(Collins et al., 1997; 1999).

식 (1) Pt+Dt=α0+α1BVt-1+α2EPSt+e t

<변수의 정의>

Pt : t년도 말 보통주의 종가

Dt : t년도 배당금

BVt-1 : t-1년도 주당순자산

EPSt : t년도 주당순이익

et : 오차항

본 연구의 <가설> 검증을 위하여 상기 식(1)을 변형하여 다음과 같이 구성하였다. 첫째, t년도 말 보통주의 종가(P)는 t+1년도 3월말 보통주 주가로 하여 종속변수로 사용하였다. 둘째, 주당자기자본(BV)를 무형자산 제외 장부가치(BV_INT)와 무형자산 장부가치(INT)로 구분하였다. 셋째, Hayn(1995)과 Collins et al.(1999)에 의하면 당기순손실을 보고한 기업의 당기손익과 시장가치와의 관계는 그렇지 않은 기업의 당기손익과 시장가치와의 관계와 다른 것으로 나타났다. 따라서 주당순이익이 음(-)인 경우 발생할 수 있는 왜곡을 통제하기 위하여 주당순이익이 음(-)이면 1, 주당순이익이 양(+)이면 0을 나타내는 더미변수(NEGEPS)를 포함하였다. 넷째, 본 연구는 무형자산 관련 회계정보를 이익정보(EPS), 무형자산 제외 장부가치(BV_INT) 그리고 무형자산 장부가치(INT)로 구분하여 각각의 가치관련성을 검증한다. 또한 바이오기업과 비바이오기업 간 가치관련성 차이를 검증하기 위하여 각 변수와 BIO 더미 변수의 상호작용항을 포함한 확장모형을 분석한다. 만약 해당 계수가 양(+)의 값을 가진다면 바이오기업에서 무형자산 관련 회계정보가 일반 기업에 비해 더 높은 가치관련성을 가진다는 것을 의미한다. 마지막으로, 현실적으로 측정이 어려운 초과이익 이외의 기타 비회계정보의 효과는 절편(α)과 오차항(et)으로 대체하였다. 이상과 같은 내용을 종합하여 본 연구의 <가설>을 검증하기 위하여 다음과 같은 식(2) ~ 식(4)를 추정하였다.

식 (2) PRICEt+1=α+β1BV_INTt+β2INTt+β3EPSt+β4BIOt+β5EPS*BIOt+β6NEGEPSt+e t
식 (3) PRICEt+1=α+β1BV_INTt+β2INTt+β3EPSt+β4BIOt+β5BV_INT*BIOt+β6NEGEPSt+e t
식 (4) PRICEt+1=α+β1BV_INTt+β2INTt+β3EPSt+β4BIOt+β5INT*BIOt+β6NEGEPSt+e t

<변수의 정의>

PRICEt+1 : t년도 재무정보 공시 이후의 주가

BV_INTt : t년도 무형자산 제외 주당자기자본 장부가치

INTt : t년도 무형자산 주당장부가치

EPSt : t년도 주당순손익

BIOt : 바이오 기업에 해당하면 1, 그렇지 않으면 0

NEGEPSt : t년도 주당순이익이 음(-)이면 1, 그렇지 않으면 0

et : 오차항

3.2 표본선정

본 연구는 2021년부터 2024년까지의 기간 동안 Fn-Guide의 DB로부터 재무자료를 이용할 수 있는 유가증권시장 상장기업을 대상으로 한다. 표본 간 동질성 확보를 위해 금융업을 영위하는 기업은 제외하고 제조기업을 대상으로 하였다. 구체적인 표본 추출 기준은 다음과 같다.

① Fn-Guide의 DB로부터 재무자료를 입수할 수 있는 유가증권시장 상장법인

② 금융업종에 속하지 않는 법인

③ 관리종목에 속하지 않는 법인

표본선정의 마지막 절차로서 위의 절차를 통해 선정된 표본 중 그 분포가 상하 1%에 위치한 표본은 제외시키는 방법으로 극단치를 제거하였다. 이러한 극단치로 인해 연구결과가 왜곡되는 것을 방지하였다. 이와 같은 기준에 의해 최종적으로 선정된 표본은 다음 <표 2>와 같다.

Sample Selection

4. 실증분석 결과

4.1 기술통계

Table 2는 본 연구에 사용된 주요 변수들의 기술통계를 제시한다. 주가(PRICE)의 평균은 41,554로 나타났으나 표준편차가 93,792로 매우 크게 나타나 기업 간 가치의 분산이 상당히 큰 것으로 확인된다. 이는 일부 고성장 기업 또는 특정 산업의 높은 기업가치가 전체 분포에 영향을 미친 결과로 해석할 수 있다.

Descriptive Statistics

장부가치(BV)의 평균은 52,085이며, 이를 구성하는 무형자산 제외 장부가치(BV_INT)와 무형자산 장부가치(INT)를 비교하면, 전체적으로 기업의 자산구조는 여전히 무형자산 이외의 자산 중심임을 확인할 수 있다. 무형자산 장부가치(INT)의 평균은 8,176으로 상대적으로 낮은 수준이며, 이는 전체 표본 기준에서는 무형자산의 비중이 제한적임을 시사한다. 이익(EPS)의 평균은 3,385로 나타났으며, 최소값이 -17,224로 나타나 일부 기업이 상당한 적자를 기록하고 있음을 보여준다. 실제로 적자기업 비율(NEGEPS)은 약 22.6%로 나타나, 표본 내에서 적자 기업의 비중이 적지 않음을 확인할 수 있다. 한편 바이오 기업(BIO)의 비중은 약 6.4%로 나타나 전체 표본에서 차지하는 비율은 상대적으로 낮지만, 산업 특성상 중요한 분석 대상임을 시사한다.

4.2 상관관계 분석

Table 3은 본 연구에서 사용된 주요 변수들 간의 피어슨 상관계수를 제시한다. 전반적으로 주요 회계변수들은 기업가치(PRICE)와 유의한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 먼저, 주가(PRICE)는 장부가치(BV) 및 이익(EPS)과 각각 0.541, 0.523의 유의한 양(+)의 상관관계를 나타내어, 전통적인 회계정보가 기업가치를 설명하는 데 중요한 역할을 수행하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 무형자산 제외 장부가치(BV_INT) 역시 주가와 높은 양(+)의 상관관계를 보이고 있어, 장부가치 구성요소 역시 기업가치와 밀접한 관련이 있음을 시사한다.

Pearson Correlation Matrix

한편, 무형자산 장부가치(INT)는 0.149로 주가와 유의한 양(+)의 관계를 나타내고 있으나, 그 상관계수는 상대적으로 낮은 수준이다. 이는 무형자산이 기업가치와 관련성은 있으나, 전통적인 회계정보에 비해 설명력이 상대적으로 제한적일 수 있음을 의미한다. 그러나 이는 산업별 차이를 반영하지 않은 전체 표본 기준의 결과라는 점에서, 특정 산업에서는 다른 양상이 나타날 가능성이 존재한다.

이익(EPS)은 주가뿐만 아니라 장부가치와도 높은 양(+)의 상관관계를 나타내고 있으며, 이는 기업의 수익성과 자산규모가 밀접하게 연결되어 있음을 보여준다. 반면, 적자 여부(NEGEPS)는 주가 및 주요 회계변수들과 음(-)의 상관관계를 나타내어, 적자기업이 낮은 기업가치를 가지는 경향이 있음을 시사한다.

4.3 실증분석 결과

Table 4는 본 연구의 기본 가치관련성 모형(식 2)을 이용한 회귀분석 결과를 제시한다. 분석 결과, 모형의 설명력(R²)은 0.3810로 나타났으며, F값이 통계적으로 유의하게 나타나 모형 전체가 적합한 것으로 판단된다.

Regression Results (Value Relevance Model)

먼저 장부가치 구성요소를 살펴보면, 무형자산 제외 장부가치(BV_INT)와 무형자산 장부가치(INT) 모두 기업가치(PRICE)와 유의한 양(+)의 관계를 나타내고 있다. 이는 장부가치의 구성요소가 각각 독립적으로 기업가치를 설명하는 중요한 회계정보임을 의미하며, 특히 무형자산 역시 자본시장에서 유의한 정보로 활용되고 있음을 시사한다. 이익(EPS) 또한 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 나타내어, 전통적인 회계정보가 여전히 투자자의 의사결정에 중요한 역할을 수행하고 있음을 확인할 수 있다.

한편, 바이오 기업 더미(BIO)는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 산업 자체가 기업가치에 직접적인 영향을 미치기보다는, 회계정보의 해석 방식이나 정보효과를 통해 간접적으로 영향을 미칠 가능성을 시사한다.

본 연구의 핵심 변수인 이익과 바이오 기업 더미의 상호작용항(EPS*BIO)은 매우 유의한 양(+)의 계수를 나타냈다. 이는 이익이 기업가치에 미치는 영향이 바이오 기업에서 더욱 크게 나타남을 의미한다. 즉, 바이오 기업에서는 이익 정보의 가치관련성이 일반 기업보다 강화되어 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 바이오 산업의 높은 불확실성과 정보비대칭 환경에서 이익이 중요한 신호로 작용하고 있음을 시사한다.

마지막으로 적자 여부(NEGEPS)는 약한 수준에서 유의한 양(+)의 관계를 나타냈다. 이는 적자 여부가 기업가치에 영향을 미치는 추가적인 정보로 작용할 수 있음을 보여준다. 또한 모든 변수의 분산팽창지수(VIF)가 2 내외로 나타나 다중공선성 문제는 크지 않은 것으로 판단된다.

Table 5는 무형자산 제외 장부가치와 바이오 기업 여부 간 상호작용 효과를 포함한 회귀분석 결과를 제시한다. 분석 결과, 모형의 설명력(R²)은 0.3592로 나타났으며, F값이 통계적으로 유의하게 나타나 모형의 적합성이 확인된다.

Regression Results (Book Value Interaction Model)

먼저 장부가치 구성요소를 살펴보면, 무형자산 제외 장부가치(BV_INT)와 무형자산 장부가치(INT) 모두 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 나타내고 있다. 이는 장부가치가 기업가치를 설명하는 중요한 정보로 작용하고 있음을 의미하며, 무형자산 역시 자본시장에서 유의한 정보로 반영되고 있음을 시사한다.

이익(EPS) 또한 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 나타내어, 전통적인 회계정보의 가치관련성이 여전히 유효함을 확인할 수 있다. 한편, 바이오 기업 더미(BIO)는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나, 산업 자체가 기업가치에 직접적인 영향을 미치지 않는다는 점은 이전 분석과 일관된 결과를 보인다.

본 모형의 핵심 변수인 무형제산 제외 장부가치와 바이오 기업 더미의 상호작용항(BV_INT*BIO)은 통계적으로 매우 유의한 양(+)의 계수를 나타냈다. 이는 장부가치가 기업가치에 미치는 영향이 바이오 기업에서 더욱 크게 나타남을 의미한다. 즉, 동일한 장부가치 수준이라 하더라도 바이오 기업에서는 투자자들이 이를 보다 강하게 반영하고 있음을 시사한다. 이러한 결과는 바이오 산업의 높은 불확실성과 정보비대칭 환경에서 장부가치가 중요한 기준점(anchor)으로 작용할 가능성을 의미한다. 특히 미래 성과에 대한 불확실성이 큰 상황에서는 투자자들이 상대적으로 객관적인 회계정보인 장부가치를 보다 중요하게 활용할 수 있다.

Table 6은 무형자산 장부가치와 바이오 기업 여부 간 상호작용 효과를 포함한 회귀분석 결과를 제시한다. 분석 결과, 모형의 설명력(R²)은 0.3727로 나타났으며, F값이 통계적으로 유의하게 나타나 모형의 적합성이 확인된다. 먼저 기본 회계정보를 살펴보면, 무형자산 제외 장부가치(BV_INT), 무형자산 장부가치(INT), 그리고 이익(EPS) 모두 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 나타내고 있다. 이는 전통적 회계정보뿐만 아니라 무형자산 역시 자본시장에서 중요한 정보로 반영되고 있음을 의미한다.

Regression Results (Intangible Assets Interaction Model)

본 모형의 핵심 변수인 무형자산 장부가치와 바이오 기업 더미의 상호작용항(INT*BIO)은 통계적으로 매우 유의한 양(+)의 계수를 나타냈다. 이는 무형자산이 기업가치에 미치는 영향이 바이오 기업에서 더욱 크게 나타남을 의미한다. 즉, 동일한 무형자산 수준이라 하더라도 바이오 기업에서는 투자자들이 이를 보다 중요한 정보로 인식하고 기업가치에 반영하고 있음을 시사한다.

이러한 결과는 바이오 산업의 특성상 연구개발과 무형자산이 기업가치 창출의 핵심 원천이라는 점을 반영하는 것으로 해석할 수 있다. 특히 바이오 기업에서는 미래 성장가능성과 기술력이 중요한 평가 요소이기 때문에, 무형자산 관련 회계정보가 더욱 높은 가치관련성을 가지는 것으로 판단된다.

본 연구는 각 회계정보의 산업별 가치관련성을 명확히 식별하기 위해 상호작용항을 개별적으로 포함한 회귀모형을 우선적으로 분석하였다. 이익정보(EPS), 무형자산 제외 장부가치(BV_INT) 그리고 무형자산 장부가치(INT) 각 변수와 BIO 더미변수의 상호작용항의 계수가 모두 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 이는 바이오기업에서 이익정보, 무형자산 제외 장부가치 및 무형자산 정보의 가치관련성이 비바이오기업보다 강화됨을 의미한다.

또한 추가적으로 모든 상호작용항을 동시에 포함한 통합모형도 분석하였다. 표로는 제시하지 않았으나 분석 결과, 이익(EPS), 무형자산 제외 장부가치(BV_INT), 무형자산 장부가치(INT) 모두 기업가치와 유의한 양(+)의 관계를 유지하였다. 또한 상호작용항(EPS*BIO, BV_INT*BIO, INT*BIO)가 모두 유의하게 나타나, 바이오 기업에서 회계정보의 가치관련성이 전반적으로 강화됨을 확인하였다. 특히 무형자산의 상호작용 효과가 가장 크게 나타나, 바이오 기업에서 핵심적인 가치평가 요소로 작용함을 시사한다. 이러한 결과는 개별 모형 분석과 일관되며, 본 연구 결과의 강건성을 뒷받침한다.

Table 7은 바이오 기업(BIO=1)과 비바이오 기업(BIO=0) 간 주요 변수의 평균 차이를 검증한 결과를 제시한다. 분석 결과, 대부분의 변수에서 두 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 먼저 장부가치(BV)와 무형자산 제외 장부가치(BV_INT)는 비바이오 기업이 바이오 기업보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한 이익(EPS) 역시 비바이오 기업이 더 높은 수준을 보이고 있어, 바이오 기업이 전통적인 재무성과 측면에서는 상대적으로 낮은 수준에 있음을 시사한다. 한편, 무형자산 비중(INT_TA)과 연구개발비 비중(RND_INT)은 바이오 기업에서 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이는 바이오 기업이 연구개발 중심의 산업 구조를 가지며, 무형자산 의존도가 높은 특성을 반영하는 결과로 해석할 수 있다. 주가(PRICE)의 경우 바이오 기업이 더 높은 평균을 보였으나 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 자본시장이 단순한 재무적 수준뿐만 아니라 기업의 성장가능성과 산업 특성을 반영하여 기업가치를 평가하고 있음을 시사한다.

Mean Differences Between Bio and Non-Bio Firms

본 연구의 실증분석 결과를 종합하면, 바이오 기업에서는 전통적인 회계정보와 무형자산 관련 회계정보 모두 기업 가치를 설명하는 데 있어 유의한 역할을 수행하며, 이러한 가치관련성은 비바이오 기업에 비해 전반적으로 강화되는 것으로 나타났다. 특히 이익(EPS), 무형자산 제외 장부가치(BV_INT), 그리고 무형자산 장부가치(INT)와 같은 주요 회계정보 변수는 모두 주가와 유의한 양(+)의 관계를 나타냈으며, 각각의 회계정보와 바이오 기업 더미 간 상호작용항 또한 통계적으로 유의한 결과를 보였다.

이러한 결과는 바이오 기업에서 회계정보의 정보유용성이 일반 기업보다 높게 나타남을 시사한다. 즉, 동일한 회계정보라 하더라도 바이오 기업에서는 투자자들이 이를 보다 적극적으로 해석하고 기업가치 평가에 반영하고 있음을 의미한다. 이는 바이오 산업이 가지는 높은 불확실성과 정보비대칭 구조 속에서 회계정보가 중요한 의사결정 기준으로 활용되고 있음을 반영하는 결과로 해석할 수 있다.

이러한 결과를 회계정보의 품질 관점에서 해석하면, 바이오 기업의 회계정보는 높은 재량성을 가지는 동시에 자본 시장에서 유의한 가치관련성을 나타낸다는 점에서 정보유용성 측면의 품질이 높다고 평가할 수 있다. 즉, 연구개발비 및 무형자산과 같이 측정의 불확실성이 높은 회계정보라 하더라도, 투자자들이 이를 기업의 경제적 실질을 반영하는 정보로 인식하고 있다는 점에서 관련성(relevance)이 강화되고 있음을 의미한다.

종합하면, 본 연구는 바이오 기업이 단순히 회계정보의 신뢰성이 낮은 산업이 아니라, 오히려 회계정보의 가치관련성이 강화되는 산업임을 실증적으로 보여준다. 특히 무형자산 정보는 바이오 기업의 기업가치를 설명하는 핵심적인 요소로 작용하며, 이는 무형자산 중심 산업에서 회계정보의 역할과 중요성을 재조명할 필요가 있음을 시사한다. 또한 최근 품질경영 분야에서 디지털 전환 환경하의 정보 신뢰성과 ESG 기반 정보활용의 중요성이 강조되고 있다는 점에서, 본 연구는 무형자산 중심 산업에서 회계정보 품질의 역할을 실증적으로 제시하였다는 점에서 추가적인 시사점을 제공한다.

5. 결 론

본 연구는 바이오 기업의 무형자산 및 연구개발 관련 회계정보가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지를 가치관련성(value relevance) 관점에서 분석하고, 이를 통해 회계정보의 품질(Accounting information quality)을 평가하고자 하였다. 특히 2017~2018년 바이오 기업 연구개발비 회계처리에 대한 금융당국의 감리 이슈를 제도적 배경으로 반영하여, 무형자산 중심 산업에서 회계정보의 정보유용성이 어떻게 나타나는지를 실증적으로 검증하였다.

실증분석 결과, 장부가치, 이익 및 무형자산 관련 회계정보는 모두 기업가치와 유의한 양(+)의 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 또한 바이오기업과 회계정보 간 상호작용항 분석 결과, 바이오기업에서 회계정보의 가치관련성이 전반적으로 강화되는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 바이오기업의 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보가 단순한 재량적 회계처리 수단이 아니라 자본시장에서 기업가치를 설명하는 유용한 정보로 활용되고 있음을 의미한다. 즉, 높은 불확실성과 경영자 재량성이 존재함에도 불구하고 투자자들은 해당 정보를 기업의 미래 성장가능성과 혁신 역량을 반영하는 중요한 정보로 인식하고 있음을 시사한다. 또한 본 연구의 결과는 회계정보의 품질이 단순히 신뢰성(reliability) 측면만으로 평가될 수 없으며, 기업가치를 설명하는 관련성(relevance)과 정보유용성(usefulness) 역시 중요한 질적 특성임을 보여준다. 특히 무형자산 의존도가 높은 산업에서는 산업 특성에 따라 회계정보의 질적 특성이 다르게 나타날 수 있음을 시사한다.

본 연구의 학문적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 바이오기업의 무형자산 관련 회계정보를 무형자산 제외 장부가치, 무형자산 장부가치 및 이익정보로 구분하여 각각의 가치관련성을 실증적으로 분석함으로써 기존 가치관련성 연구를 확장하였다. 둘째, 회계정보의 품질을 단순한 신뢰성 관점이 아니라 가치관련성과 정보유용성 관점에서 분석함으로써 회계정보 품질 연구의 범위를 확장하였다. 셋째, 본 연구는 무형자산 중심 산업에서 회계정보의 품질과 정보유용성을 실증적으로 분석함으로써 최근 품질경영 분야에서 강조되고 있는 정보품질 및 정보신뢰성 연구와도 학문적 연계 가능성을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

실무적 측면에서도 본 연구는 투자자, 규제기관 및 기업 실무자에게 중요한 시사점을 제공한다. 투자자들은 바이오기업의 기업가치를 평가함에 있어 단순한 이익정보뿐만 아니라 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보를 함께 고려할 필요가 있다. 또한 규제기관은 바이오기업의 연구개발비 회계처리에 대한 감독 과정에서 재량성 통제뿐만 아니라 해당 정보가 가지는 정보유용성과 산업 특수성을 함께 고려할 필요가 있다. 기업 측면에서도 무형자산 및 연구개발비 관련 회계정보의 신뢰성과 투명성을 제고하는 것이 자본시장에서 기업가치 평가에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이는 회계기준 설정 과정에서 관련성과 신뢰성 간 균형(balance between relevance and reliability)이 중요함을 보여준다.

그러나 본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 본 연구는 회계정보의 품질을 가치관련성 관점에서 중심적으로 분석하였다는 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 이익지속성(earnings persistence), 보수주의(conservatism), 발생액 품질(accrual quality) 등 다양한 회계정보 품질 측정치를 함께 고려할 필요가 있다. 둘째, 본 연구는 바이오기업과 비바이오기업을 중심으로 분석하였으나 산업별 무형자산 특성과 연구개발 활동의 차이를 충분히 반영하지 못한 한계가 존재한다. 향후 연구에서는 IT, 플랫폼, 콘텐츠 산업 등 무형자산 의존도가 높은 다양한 산업을 포함한 비교분석이 필요할 것으로 판단된다. 셋째, 본 연구는 특정 기간의 횡단면적 분석을 중심으로 수행되었다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 2018년 바이오기업 연구개발비 감리 사건 전후의 변화나 IFRS 관련 제도 변화를 활용한 장기적 분석 및 제도적 충격 효과 분석도 의미 있는 연구가 될 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 최근 ESG 환경 확대와 디지털 전환 가속화에 따라 기업의 비재무적 정보와 무형자산 관련 정보의 중요성이 증가하고 있다는 점에서, 향후 연구에서는 ESG 정보, 디지털 전환 수준 및 정보품질 간 관계를 함께 고려한 통합적 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Notes

1)

Financial Services Commission. (2018). Inspection results on R&D accounting of pharmaceutical and bio companies. https://www.fsc.go.kr/po010101/73433 금융감독원은 2017년 12월 제약·바이오 기업의 연구개발비 회계처리를 중점 점검 대상으로 지정하고 감리를 사전 예고하였다. 이후 2018년 실제 감리가 수행되었으며, 일부 기업에서는 임상 이전 단계의 연구개발비를 무형자산으로 계상한 사례가 확인된 것으로 알려져 있다.

References

Aboody D., Lev B.. 2000;Information asymmetry, R&D, and insider gains. The Journal of Finance 55(6):2747–2766.
Barth M. E., Beaver W. H., Landsman W. R.. 2001;The relevance of the value relevance literature for financial accounting standard setting. Journal of Accounting and Economics 31(1–3):77–104.
Burgstahler D., Dichev I.. 1997;Earnings management to avoid earnings decreases and losses. Journal of Accounting and Economics 24(1):99–126.
Collins D. W., Maydew E. L., Weiss I. S.. 1997;Changes in the value-relevance of earnings and book values over the past forty years. Journal of Accounting and Economics 24(1):39–67.
Collins D. W., Pincus M., Xie H.. 1999;Equity valuation and negative earnings: The role of book value of equity. The Accounting Review 74(1):29–61.
Corrado C., Hulten C., Sichel D.. 2022;Intangible capital and modern economies. Journal of Economic Perspectives 36(3):3–28.
Dechow P. M., Skinner D. J.. 2000;Earnings management: Reconciling the views of accounting academics, practitioners, and regulators. Accounting Horizons 14(2):235–250.
Financial Services Commission. 2018;Inspection results on R&D accounting of pharmaceutical and bio companies
Financial Services Commission. 2018;Supervisory guidelines on accounting for pharmaceutical and bio industries
Francis J., LaFond R., Olsson P. M., Schipper K.. 2004;Costs of equity and earnings attributes. The Accounting Review 79(4):967–1010.
Hayn C.. 1995;The information content of losses. Journal of Accounting and Economics 20(2):125–153.
Healy P. M., Wahlen J. M.. 1999;Accounting earnings management: A review of the literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons 13(4):365–383.
Imhanzenobe J.. 2022;Value relevance and changes in accounting standards: A review of the IFRS adoption literature. Cogent Business & Management 9(1):2039057.
Kim J., Son E.. 2024;The impact of entrepreneurship on sustainability and innovation performance in the 6th industry. Journal of Korean Society for Quality Management 52(1):173–183.
Korea National Academy of Engineering. 2018;Challenges and policy directions for Korea bio-health industry (Research Report No. 2018-01)
Kothari S. P., Laguerre T., Leone A.. 2002;Capitalization versus expensing: Evidence on the uncertainty of future earnings from capital expenditures versus R&D outlays. Review of Accounting Studies 7(4):355–382.
Kwak Y.-K., Lee W. B.. 2024;A study on factors affecting the degree of RPA patching using the TOE framework: Focusing on the effect of adjusting the size of small and medium-sized businesses. Journal of Korean Society for Quality Management 52(1):149–172.
Lev B., Sougiannis T.. 1996;The capitalization, amortization, and value-relevance of R&D. Journal of Accounting and Economics 21(1):107–138.
Ohlson J. A.. 1995;Earnings, book values, and dividends in equity valuation. Contemporary Accounting Research 11(2):661–687.
Park J. S., Park H.. 2024;An analysis of the effect of platform information quality and customer information quality on customer loyalty to online to offline platforms. Journal of Korean Society for Quality Management 52(1):23–42.
Rahman M. M., Rana M. S., Hoque M. E.. 2024;ESG performance, earnings quality, and firm value relevance. Sustainability 16(3):1124.
Zhu Y.. 2025;Corporate governance and the value relevance of accounting information. Journal of International Accounting Research 24(1):45–68.

Article information Continued

Table 1

Sample Selection

Category Number of Firm-Year Observations

1. Listed firms excluding financial institutions (2021–2024) 3,160
2. Observations with insufficient financial statement data for empirical analysis (189)
3. Observations excluded due to the removal of extreme values (top and bottom 1%) (94)

Final sample used in the analysis 2,877

Table 2

Descriptive Statistics

Variable Mean Std. Dev. Min Q1 Median Q3 Max
PRICE 41,554 93,792 190 4,000 11,770 40,150 1,695,000
BV 52,085 96,699 217 5,503 15,514 53,882 748,184
BV_INT 43,821 92,050 −658,345 4,152 13,038 42,433 690,141
INT 8,176 40,492 0 64 387 2,338 869,980
EPS 3,385 8,082 −17,224 32 740 3,452 92,744
NEGEPS 0.226 0.418 0 0 0 0 1
BIO 0.064 0.245 0 0 0 0 1

1) Variable Definitions

  • PRICE: Stock price after the disclosure of financial information for year t

  • BV: Book value per share

  • BV_INT: Book value per share excluding intangible assets

  • INT: Intangible assets per share

  • EPS: Earnings per share

  • BIO: Dummy variable equal to 1 if the firm is a bio firm, and 0 otherwise

  • NEGEPS: Dummy variable equal to 1 if earnings per share (EPS) is negative, and 0 otherwise

Table 3

Pearson Correlation Matrix

Variable PRICE BV BV_INT INT EPS NEGEPS BIO
PRICE 1.000
BV 0.541*** 1.000
BV_INT 0.500*** 0.910*** 1.000
INT 0.149*** 0.331*** −0.090*** 1.000
EPS 0.523*** 0.685*** 0.651*** 0.164*** 1.000
NEGEPS −0.139*** −0.171*** −0.175*** −0.013 −0.326*** 1.000
BIO 0.046** −0.065*** −0.055*** −0.029 −0.072*** 0.085*** 1.000

1) Variable definitions are provided in Table 2.

2) ***, **, and * indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

Table 4

Regression Results (Value Relevance Model)

Variable Coefficient Std. Error t-value p-value VIF
Intercept 9,624.19 1,868.47 5.15 <0.0001 -
BV_INT 0.3426 0.0205 16.72 <0.0001 1.877
INT 0.3113 0.0358 8.69 <0.0001 1.109
EPS 3.0267 0.2457 12.32 <0.0001 2.086
BIO 8,755.82 5,909.92 1.48 0.1386 1.118
EPS × BIO 20.9181 1.4744 14.19 <0.0001 1.128
NEGEPS 6,898.92 3,505.33 1.97 0.0492 1.145

Adj. R2 0.3810
F-value 288.84
Prob > F <0.0001

1) Variable definitions are provided in Table 2.

Table 5

Regression Results (Book Value Interaction Model)

Variable Coefficient Std. Error t-value p-value VIF
Intercept 10,841.00 1,900.75 5.70 <0.0001 -
BV_INT 0.3123 0.0210 14.91 <0.0001 1.894
INT 0.2981 0.0364 8.18 <0.0001 1.109
EPS 3.3831 0.2495 13.56 <0.0001 2.077
BIO −1,090.59 6,758.58 −0.16 0.8718 1.412
BV_INT × BIO 1.4349 0.1441 9.96 <0.0001 1.407
NEGEPS 2,417.86 3,544.92 0.68 0.4953 1.131

Adj. R2 0.3592
F-value 263.12
Prob > F <0.0001

1) Variable definitions are provided in Table 2.

Table 6

Regression Results (Intangible Assets Interaction Model)

Variable Coefficient Std. Error t-value p-value VIF
Intercept 10,362.00 1,880.11 5.51 <0.0001 -
BV_INT 0.3301 0.0206 16.01 <0.0001 1.876
INT 0.2779 0.0361 7.70 <0.0001 1.113
EPS 3.3056 0.2467 13.40 <0.0001 2.074
BIO 9,790.91 5,987.60 1.64 0.1021 1.132
INT × BIO 6.5059 0.5118 12.71 <0.0001 1.125
NEGEPS 2,958.61 3,507.94 0.84 0.3991 1.132

Adj. R2 0.3727
F-value 1278.85
Prob > F <0.0001

1) Variable definitions are provided in Table 2.

Table 7

Mean Differences Between Bio and Non-Bio Firms

Variable Non-Bio (BIO=0) Mean Bio (BIO=1) Mean Mean Difference (0–1) t-value p-value
PRICE 40,413.6 58,161.3 −17,747.7 −1.43 0.155
BV 53,728.2 28,180.1 25,548.0 7.16 <0.0001 ***
BV_INT 45,145.7 24,728.7 20,417.0 6.00 <0.0001 ***
INT 8,481.0 3,783.5 4,697.4 4.13 <0.0001 ***
EPS 3,537.5 1,168.3 2,369.2 7.51 <0.0001 ***
INT_TA 0.0393 0.0611 −0.0218 −3.17 0.0018 ***
RND_INT 0.0510 0.2044 −0.1535 −6.96 <0.0001 ***

1) Variable Definitions. Other Variable definitions are provided in Table 2.

INT_TA: Ratio of intangible assets to total assets

RND_INT: Ratio of research and development (R&D) expenditures to intangible assets

2) ***, **, and * indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.