3.1.1 상속 공시의 신호부재

상속과 증여는 유사한 지분 이전 행위로 보이지만, 그 성격에서 차이를 보인다. 상속은 자연인의 사망으로 발생하는 외생적 사건이어서 시장참여자가 사전에 예측하기 어렵고(Johnson et al., 1985), 내부자가 지분 이전 시점을 전략적으로 선택할 수 없다.

Spence(1973)의 신호이론은 신호가 의미를 가지려면 두 가지 조건을 충족해야 한다고 설명한다. 첫째, 행위자가 신호를 자율적으로 선택할 수 있어야 하며, 둘째, 신호를 발신하는 비용이 유형에 따라 달라야 한다. Cho and Kreps(1987)는 이를 게임이론의 틀에서 발전시켜, 신호 구분 균형(separating equilibrium)이 형성되기 위해서는 특정 유형의 행위자만이 선택할 수 있는 행위가 존재해야 한다고 설명하였다.

신호이론이 요구하는 두 조건의 핵심이 시점 선택에 있다는 점에서(Spence, 1973; Cho and Kreps, 1987), 신호로 인식되지 않는 공시는 누적평균비정상수익률과 거래량에 유의한 반응을 유발하지 않을 것이다.

H1: 상속에 따른 지분 이전 공시는 신호효과를 가지지 않으며, 공시 전후의 누적평균비정상수익률 및 누적평균비정상거래규모 증감률은 유의하지 않다.

3.1.2 증여 공시의 신호효과

이와 대조적으로 증여는 언제, 누구에게, 얼마만큼 이전할지에 대한 모든 결정이 증여자의 의지에 달린 계획적 행위다.「상속세 및 증여세법」제63조에 따라 증여재산가액이 평가기준일 전후 각 2개월 종가 평균으로 산정되므로, 증여자는 주가 수준에 따른 세부담 차이를 고려할 유인을 가진다. 주가 수준에 따라 세부담이 달라지는 이 구조는, 기업 가치를 높게 보는 내부자만이 저평가 시점의 증여를 선택할 유인을 갖게 한다. 따라서 증여는 Spence(1973)와 Cho and Kreps(1987)가 신호효과의 조건으로 제시한 선택 가능성과 신호비용 조건을 모두 충족한다.

시장참여자는 공시 문서에 명시된 수치보다 그 공시가 발생한 배경과 맥락을 통해 내부자의 의도를 해석하려 한다. 최대주주 및 특수관계인이 즉각적인 증여세 납부를 감수하고 타 특수관계인에게 지분을 이전하는 행위는 주가의 저평가에 대한 내부자의 판단과 경영권 유지 의지를 시장에 전달하는 신호로 해석될 수 있다.

H2-a: 증여에 따른 지분 이전 공시는 공시 이후 누적평균비정상수익률에 유의한 양(+)의 신호효과를 가지며, 누적평균비정상거래규모 증감률도 공시 이후 구간에서 유의하게 양(+)이다.

3.1.3 증여 공시의 이익조정 행태

「상속세 및 증여세법」 제63조에 따라 증여재산가액이 평가기준일 전후 각 2개월 종가 평균으로 산정되므로, 최대주주는 이익조정을 통해 보고이익을 하향 조정하여 주가를 낮추고 세부담을 줄이려는 유인을 가진다. 이익조정 행태가 존재한다면, 증여 공시 전 이용 가능 회계정보 기준 재량적 발생액(discretionary accruals)이 유의하게 음(-)으로 나타날 것이다.

Jones(1991)가 제시한 이익조정 측정 방법론을 기반으로 McNichols(2002)가 발전시킨 수정 DD 모형(MDD)을 이용하여 재량적 발생액을 추정하며, 이를 통해 증여 전 이익조정의 존재를 검증한다. 먼저, 증여 공시 전 이용 가능 회계정보 기준 재량적 발생액이 유의한 음(-)의 값을 보이는지 확인한다. 다음으로, 재량적 발생액과 공시 전 누적비정상수익률의 관계를 회귀분석으로 검토한다. 재량적 발생액 계수가 양(+)으로 나타나면, 재량적 발생액이 낮을수록 공시 전 누적비정상수익률도 낮다는 것을 의미한다.

H2-b: 증여 공시 전 이용 가능 회계정보 기준 재량적 발생액은 유의하게 음(-)이며, 재량적 발생액은 공시 전 누적비정상수익률과 유의한 양(+)의 관계를 가진다.

3.1.4 증여 공시의 사후 성과 정합성

본 연구는 증여 공시의 시장반응이 이익조정 경로만으로 설명되는지를 검토하고, 공시 전후 누적비정상수익률(CAR)이 사후 재무성과 변화와 정합적인지를 분석한다. 이를 위해 공시 전후 CAR과 사전 재무성과(t-3~t-1) 및 사후 재무성과 변화량(t+1~t+3 대비 t-3~t-1)의 관계를 회귀분석으로 검토한다. 증여 집단이 재무성과가 낮은 시점에 증여를 결정하는 경향이 있다면, 공시 전 CAR 하락은 이익조정이 아니더라도 사전 재무성과 악화의 반영일 수 있다. 이 가능성을 통제한 상태에서 공시 후 CAR이 사후 성과 개선과 유의한 관계를 보인다면, 증여 공시는 기업 내재가치에 관한 신호효과를 가진다고 해석할 수 있다.

재무성과와 CAR의 관계는 인과적 영향이 아니라 사후적 정합성(ex-post consistency)의 관점에서 해석한다. 재무성과가 CAR을 결정한다는 주장이 아니라, 시장이 공시 시점에 기업의 미래 성과를 감지하고 있었는지를 사후에 확인하는 것이다.

H2-c: 증여 공시 후 누적비정상수익률(CAR)은 사후 재무성과 변화량과 유의한 양(+)의 관계를 가진다.

3.3.1 비정상수익률 및 누적비정상수익률

본 연구는 Brown and Warner(1985)의 방법론에 따라 시장모형(market model)을 이용하여 비정상수익률(abnormal return)을 산출한다. 기업 i의 t일 정상수익률은 다음과 같이 추정된다.

$R_{i,t}$: t시점 개별기업 i의 수정주가를 로그수익률 기준으로 계산한 수익률

$R_{m,t}$: t시점 코스피(KOSPI) 지수를 로그수익률 기준으로 계산한 시장 수익률

$\alpha _{i}$ : 시장모형으로 추정된 개별기업 i의 절편

$\beta _{i}$: 시장모형으로 추정된 시장수익률에 대한 계수

$\varepsilon _{i,t}$: 시장모형의 오차항

여기서 $R_{i,t}$는 기업 i의 t일 수익률, $R_{m,t}$는 동일 기간의 KOSPI 시장수익률이며, $\alpha _{i}$와 $\beta _{i}$는 추정 기간의 회귀계수이다.

비정상수익률(AR)은 실제 수익률과 모형 추정치의 차이로 정의한다.

누적비정상수익률(CAR)은 사건창 내 비정상수익률의 합계이며, 누적평균비정상수익률(CAAR)은 다음과 같이 산출한다.

「상속세 및 증여세법」제63조에 따라 증여재산가액이 평가기준일 이전․이후 각 2개월간 종가 평균액으로 산정되므로, 1개월을 약 20영업일로 환산하면 평가기간은 공시일 전후 각 40영업일에 해당한다. 이에 본 연구는 추정기간 [-290, -41], 사건관찰기간 [-40, +40]를 주된 분석 창으로 설정하고, Jung and Park(2009)와의 비교가능성을 확보하기 위해 추정기간 [-370, -121], 사건관찰기간 [-120, +120]을 추가로 보고한다. 추정기간 250일은 Brown and Warner(1985)의 사건연구 방법론 및 Hendricks(1996)의 모형 안정성 검토에서 표준적으로 사용되는 기간으로, 정상수익률 추정의 신뢰성을 확보하기 위한 기준이다. 두 모형은 α와 β의 추정값이 상이하므로 CAAR 분석 결과를 분리하여 제시한다.

3.3.2 비정상거래규모 추정

본 연구는 비정상거래규모를 개별기업 거래규모와 시장 전체 거래규모를 비교하는 시장조정 방식으로 산출한다. 산출 방법은 Tkac(1999)의 벤치마크 접근법과 Campbell and Wasley(1996)의 일별 비정상거래량 측정 방법론을 참고하였다. 거래량이 향후 수익률과 관련된 정보성을 가진다는 Gervais et al.(2001)의 논의에 기초하여, 본 연구는 비정상거래규모를 공시 전후 시장 관심과 정보 반응의 보조 지표로 해석하였다. 거래규모는 분포의 왜도와 0값 문제를 완화하기 위해 $\mathit{log}(1+\mathit{Trading})$을 변환한다.

본 연구는 비정상거래규모 증감률을 거래규모의 로그 변화율을 이용하여 산출하였다. 개별기업의 거래규모 증감률은 $\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{i})-\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{i,t-1})$로, 시장 전체 거래규모 증감률은 $\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{m,t}) -\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{m,t-1})$로 각각 정의한다. 이후 개별기업 거래규모 증감률을 시장 거래규모 증감률에 회귀하여 기대 거래규모 증감률을 추정하고, 실제 증감률과 기대 증감률의 차이를 비정상거래규모 증감률로 정의하였다.

$\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{i,t})$: t시점 개별기업 i의 거래대금을 로그 기준으로 계산한 규모

$\mathit{log}(1+\mathit{Trading}_{m,t})$: t시점 유가증권시장 거래대금을 로그 기준으로 계산한 규모

$\alpha _{i}$: 추정모형으로 추정된 개별기업 i의 절편

$\beta _{i}$: 추정모형으로 추정된 시장거래대금 규모에 대한 계수

비정상거래규모는 실제 로그 거래규모 증감과 시장모형으로 추정한 기대 로그 거래규모 증감의 차이로 정의된다. 값이 양(+)이면 시장 전체 거래활동을 고려한 기대수준보다 해당 기업의 거래규모가 컸음을 의미하고, 음(−)이면 기대수준에 미달했음을 의미한다. 추정기간은 40일 사건창에 [-290, -41], 120일 사건창에 [-370, -121]을 각각 적용한다.

3.4.1 MDD 모형

재량적 발생액(discretionary accruals)은 McNichols (2002)가 제안한 수정 DD 모형(MDD)을 이용하여 추정된다. MDD는 Dechow and Dichev(2002)의 발생액․현금흐름 대응 모형과 Jones(1991)의 매출․유형자산 기반 모형을 결합한 것으로, 두 모형을 단독으로 사용하는 경우보다 비재량적 발생액에 대한 설명력이 높다.

총발생액(TA)은 당기순이익(NA)에서 영업활동현금흐름(CFO)을 차감하여 산출되며, 전기 총자산으로 나누어 규모를 조정한다. 이분산성을 통제하기 위해 모든 변수를 전기 총자산(A)으로 나누어 조정하였다. 본 연구에서는 전기 총자산으로 스케일링한 재량적 발생액 비율(DA)를 추정하기 위해 MDD 모형에 식은 다음 식 (11)과 같다.

$\mathit{TA}_{i,t}$: t시점 당기순이익-영업활동현금흐름으로 계산된 총발생액

$A_{i,t-1}$: t-1시점(전기) 개별 i기업의 총자산

$\mathit{NA}_{i,t}$ : t시점 개별 i기업의 당기순이익

$\mathit{CFO}_{i,t}$ : t시점 개별 i기업의 영업활동현금흐름

$\mathit{\Delta SALES}_{i,t}$: t시점 개별 i기업의 매출액 변화

$\mathit{\Delta REC}_{i,t}$: t시점 개별 i기업의 매출채권 변화

$\mathit{PPE}_{i,t}$: t시점 개별 i기업의 유형자산

$\alpha _{I}$: 동일 업종(한국표준산업분류 2단위) I의 횡단면 OLS 방식으로 추정된 절편

$\beta _{I}$: 동일 업종(한국표준산업분류 2단위) I의 횡단면 OLS 방식으로 추정된 변수별 계수

$\mathit{DA}_{i,t}$: MDD 모형으로 추정한 후 전기 총자산($A_{i,t-1}$)으로 스케일링한 재량적 발생액 비율

여기서 $\mathit{TA}_{i,t}$는 총발생액, $\mathit{CFO}_{i,t}$는 영업활동현금흐름, $\mathit{\Delta SALES}_{i,t}$는 매출액 변화, $\mathit{\Delta REC}_{i,t}$는 매출채권 변화, $\mathit{PPE}_{i,t}$는 유형자산이며, $A_{i,t-1}$은 전기 총자산이다. 모형의 잔차 $\mathit{DA}_{i,t}$를 재량적 발생액 비율로 정의한다.

모형은 동일 업종․동일 회계기간 내 표본을 사용하는 횡단면 OLS 방식으로 추정한다. 산업군은 한국표준산업분류 중분류 2자리 기준으로, 업종-기간별 최소 관측치는 10개로 각각 정의한다. 횡단면 OLS 방식은 Jones(1991) 이래의 표준적 추정 방식으로(Dechow et al., 1995), 업종 내 공통적 경제 충격을 통제하고 기업별 시계열 자료가 부족한 경우에도 추정이 가능하다는 장점이 있다.

3.4.2 이용 가능 회계정보 기준 적용

본 연구는 재량적 발생액 산출에서 시장참여자가 사건일 현재 접근 가능한 회계정보를 이용한다고 가정한다. 분기 및 반기 재무자료는 보고기간 종료 후 45일이 경과한 다음 날부터, 연간 재무자료는 사업연도 종료 후 3개월이 경과한 다음 날부터 이용 가능한 것으로 보았다. 이 기준은 영업일이 아닌 달력일 기준으로 적용한다.

흐름 변수인 총발생액, 영업현금흐름, 매출액 변화, 매출채권 변화는 분기 단위로 환산하여 비교 가능성을 확보한다. 반기자료에는 1/2, 연간자료에는 1/4을 적용한다. 유형자산과 전기 총자산은 특정 시점의 잔액 변수이므로 별도로 환산하지 않는다. 반기 또는 연간자료를 사용하는 경우에는 각각 반기더미와 연간더미를 모형에 포함한다.

사건일 이전에 이용 가능한 회계정보가 여러 개 존재하는 경우에는 분기, 반기, 연간 순으로 우선순위를 적용한다. 실제 표본에서는 대부분의 사건에 분기자료를 이용하였고, 분기자료가 없는 1개 사건에만 반기자료를 사용하였다. 연간자료는 후보군에 포함하였으나, 분기 또는 반기자료를 우선 선택하여 최종 사건별 $\mathit{DA}_{i,t}$ 산출에는 사용하지 않았다.

3.5.1 H2-b: 재량적 발생액 비율과 공시 전후 누적비정상수익률의 관계

$\mathit{CAR}_{i,\tau ,T}$: 추정기간 [-370, -121] 기반 기업 i의 구간별 누적비정상수익률. 공시 전 CAR[-40, -1] 및 공시 후 CAR[0, +40]을 각각 적용하여 두 번 추정

$\mathit{DA}_{i,t}$: MDD 모형으로 추정한 후 전기 총자산($A_{i,t-1}$)으로 스케일링한 재량적 발생액 비율

$\mathit{ROA}_{i,t}$: 사전 3개년 평균값(t-3~t-1) 당기순이익/총자산.

$\mathit{SalesGrowth}_{i,t}$: 사전 3개년 매출액 증가율 평균값. 1%/99% 수준에서 윈저라이징 적용.

$\mathit{SIZE}_{i,t}$: 기업규모. 총자산의 자연로그값

$\mathit{LEV}_{i,t}$: 부채비율. 총부채/총자산

$\mathit{BTM}_{i,t}$: 장부가-시장가 비율. 자기자본 장부가치/시가총액

$\sum (g_{k}\times \mathit{Industry}_{k})$: 업종 고정효과

$\sum (d_{y}\times \mathit{year}_{y})$: 연도 고정효과

종속변수 CAR은 추정기간 [-370, -121] 기반의 공시 전 구간 [-40, -1]과 공시 후 구간 [0, +40]을 각각 적용하여 두 번 산출한다. $\mathit{DA}_{i,t}$는 앞서 식(11)로 측정한 재량적 발생액 비율이다. 통제변수로 기업규모(SIZE), 부채비율(LEV), 장부가-시장가 비율(BTM)을 포함한다. 통제변수는 사건일 현재 이용 가능한 최신 회계연도 자료를 기준으로 산출한다. 12월 결산기업의 경우 전년도 자료는 당해 연도 4월 1일 이후부터 이용 가능한 것으로 간주한다.

3.5.2 H2-c: 사전․사후 재무성과와 공시 전후 누적비정상수익률의 관계

$\mathit{CAR}_{i,\tau ,T}$: 식(12)과 동일. 추정기간 [-370, -121] 기반의 공시 전 CAR[-40, -1] 및 공시 후 CAR[0, +40]을 각각 적용

$\mathit{ROA}_{i,t}$: 수익성. 당기순이익/총자산. 분석 (1)은 사전 3개년 평균값(t-3~t-1), 분석 (2)는 사후-사전 변화량(t+1~t+3 평균 − t-3~ t-1 평균)을 추가반영

$\mathit{SalesGrowth}_{i}$: 성장성. 매출액 증가율. 극단값 처리를 위해 1%/99% 수준에서 윈저라이징 적용. 분석 (1)은 사전 3개년 평균값, 분석 (2)는 사후-사전 변화량을 추가반영

$\mathit{RnD}_{i,t}$: 연구개발투자강도. 연구개발비/총자산. 분석 (1)은 사전 3개년 평균값, 분석 (2)는 사후-사전 변화량을 추가반영

$\mathit{CAPEX}_{i,t}$: 시설투자강도. (유형자산 증가+감가상각비)/전기 총자산. 분석 (1)은 사전 3개년 평균값, 분석 (2)는 사후-사전 변화량을 추가반영

$\mathit{SIZE}_{i,t}$, $\mathit{LEV}_{i,t}$, $\mathit{BTM}_{i,t}$, $\mathit{Industry}_{k}$, $\mathit{Year}_{k}$: 식(12)와 동일

수익성(ROA), 성장성(SalesGrowth), 연구개발투자강도(RnD), 시설투자강도(CAPEX)의 네 가지 재무성과 변수를 모형에 반영한다. 분석 (1)에는 사전 3개년 평균값을, 분석 (2)에는 사후-사전 변화량을 각각 투입한다. 사후 확인된 재무성과 변수와 CAR의 관계는 인과적 영향이 아니라 사후적 정합성(ex-post consistency)의 관점에서 해석한다.

이질성 분석에서는 상호출자제한기업집단 소속 더미(재벌더미)와 가업승계 증여세 과세특례 잠재 적용 가능성 더미의 교호항을 추가하여, 기업집단 유형 및 제도적 조건에 따른 차별적 효과를 검토한다.

4.1.1 상속 공시의 시장반응

상속은 자연인의 사망으로 발생하는 외생적 사건으로, 내부자가 지분 이전 시점을 전략적으로 선택할 수 없다. 이로 인해 신호이론이 요구하는 선택 가능성과 신호비용의 차이가 존재하지 않으므로, 시장참여자가 상속 공시를 신호로 해석할 근거가 없다. 표 3을 보면 공시 전후 모든 사건창에서 누적평균비정상수익률(CAAR)은 유의하지 않으며, 누적평균비정상거래규모 증감률(CAATG) 또한 전 구간에서 유의한 반응을 보이지 않았다. 상속 공시가 시장에 신뢰 가능한 신호로 기능하지 않는다는 이 결과는, 외생적 지분 이전 사건은 내부자 정보의 전달 메커니즘으로 작동하지 않음을 지지한다(H1).

공시일 당일 CAATG[0,0]이 유의하게 양(+)으로 나타나나, 전후 구간의 CAAR가 전 구간에서 유의하지 않은 점을 함께 고려하면, 이를 상속 공시에 대한 지속적인 거래반응으로 보기는 어렵다고 판단하였다.

4.1.2 증여 공시의 시장반응

증여는 이전 시점, 수증자, 규모에 대한 모든 결정이 증여자의 의지에 달린 계획적 행위로써 선택 가능성이 존재한다. 즉각적인 증여세를 감수하고 지분을 이전하는 부담은 기업 가치를 높게 보는 내부자만이 감수할 수 있으므로 신호비용의 차이도 존재한다. 두 조건을 모두 충족하는 증여 공시는 주가의 저평가에 대한 내부자 판단과 경영권 유지 의지를 시장에 전달하는 신호로 기능한다. 표 4는 증여 공시가 시장에 유의한 정보 반응을 유발하는지를 확인한다.

표 4의 결과에서 유의한 시장반응은 공시 이후가 아니라 공시 이전 구간에 집중된다. 공시 전 누적평균비정상수익률과 누적평균비정상거래규모 증감률은 모두 유의한 양(+)의 값을 보였고, 전체 사건창 [-40,+40]의 누적평균비정상수익률도 유의하였다. 이 결과는 증여 공시 주변의 가격 및 거래반응이 공시 이전부터 형성되었음을 보여준다. 다만 표 4만으로는 이 반응이 정보의 사전 반영, 증여자의 타이밍 선택, 또는 신호효과 중 어느 경로에서 비롯되었는지 확정할 수 없다. 공시 이후 구간의 유의한 양(+)의 반응이 나타나지 않은 것은, 시장이 증여 행위 자체를 공시 이전부터 신호로 감지한 결과로 해석된다. 다만 이 해석은 타이밍 선택 경로와도 양립할 수 있으므로, 이익조정 행태 검증과 사후 재무성과와의 정합성을 통해 순차적으로 검토한다.

CAATG 분석에서는 거래대금 기반 시장모형 추정에 필요한 추정기간 관측치가 부족한 3건이 제외되어 관측치가 308건이다. 공시 전 구간에서 누적평균비정상수익률과 누적평균비정상거래규모 증감률이 모두 유의한 양(+)의 값을 보였다. 이 결과는 증여 사건 주변의 시장반응이 공시 전 구간에 집중되었음을 보여준다.

사건창을 120일로 확장한 표 5에서는 장기 하락과 단기 반전의 공존이 확인된다. 공시 120일 전부터 누적평균비정상수익률이 유의하게 음(-)으로 나타나 장기 CAAR 하락이 선행하다가 공시 5일 전 구간부터는 유의한 상승으로 반전된다. 누적평균비정상거래규모 증감률도 공시 40일 전부터 유의하게 증가하기 시작한다. 장기 하락 구간에서 증여 결정이 이루어지고 공시에 근접한 시점에서 CAAR이 반전하는 이 패턴은, 증여 공시의 시장반응이 단순한 공시일 효과가 아니라 공시 이전부터 형성된 정보 반응임을 보여준다. 이 패턴이 이익조정에 의한 인위적 CAAR 하락인지, 아니면 저평가 시점에 대한 전략적 선택인지는 이후 분석에서 재량적 발생액과 사후 재무성과의 정합성을 통해 순차적으로 검토한다.

120일 사건창 분석에서는 수익률 자료와 거래대금 자료의 이용 가능성 차이로 인해 CAAR와 CAATG의 관측치 수가 일부 다르게 나타난다. 증여 표본 311건 중 CAAR 분석에서는 정상수익률 추정기간 자료가 부족한 2건이 제외되어 309건이 사용되었다. 반면 CAATG 분석에서는 거래대금 기반 시장모형의 추정기간 관측치가 부족한 7건이 제외되어 304건이 사용되었다. 두 분석의 관측치 차이는 표본 정의의 차이가 아니라, 각 지표 산출에 필요한 기초자료와 추정기간 충족 여부의 차이에서 발생한 것이다.

4.1.3 상속․증여 공시의 시장반응 비교

상속과 증여는 동일한 공시 양식으로 보고되지만, 시장은 두 사건에 다르게 반응한다. 표 6에 따르면 수익률 차이는 공시 직전 단기 구간[-5,-1]에서만 확인되며, 이 구간에서 증여의 누적비정상수익률이 상속보다 유의하게 높았다. 거래규모 차이는 공시일 당일[0,0]에 집중되었고, 이 구간에서는 상속의 누적비정상거래규모 증감률이 증여보다 유의하게 높았다. 증여의 시장반응은 공시 전 가격에 선행하고, 상속의 시장반응은 공시일 거래에 집중된다. 이 비대칭은 단순한 법적 이전 사유의 차이가 아니라, 지분 이전의 내생성 여부가 시장반응의 시점과 경로를 결정한다는 본 연구의 핵심 주장을 뒷받침한다고 판단하였다.

차이는 증여 표본 평균에서 상속 표본 평균을 차감한 값이다. 상속과 증여 사건은 대응표본이 아니므로 사건별 직접 차감이 아니라 독립표본 평균 차이 검정을 수행하였다. 등분산 여부는 Levene 검정으로 확인하였고, 평균 차이의 유의성은 이분산 가능성을 고려한 Welch t-test 기준으로 보고하였다.