<표 3> 확률변경생산함수의 추정결과와 기술적 비효율성 결정요인 분석결과
확률변경함수 추정결과
추정치 t값
(stochastic frontier)
β0(상수항) 6.556 99.3
βL(노동투입) 0.457 65.4
βM(중간재투입) 0.196 50.1
βK(자본투입) 0.069 12.5
βT(기술변화) 0.076 23.2
기술적 비효율성 설명모형(inefficiency model)
δ0(상수항) 1.37911000 39.4
δ1(계열내 매입) -0.00000470 -26.1 δ2(계열내 매출) -0.00000179 -23.3
δ3(담보제공함) 0.00000148 2.8
δ4(담보제공받음) -0.00000512 -36.4
δ5(지급보증해줌) -0.00000074 -33.4
δ6(지금보증받음) -0.00000006 -50.1
분산추정치(variance parameter)
2
ˆS
σ 0.40636 72.7
γˆ 0.35173 31.4
Log likelihood -10945.9 Likelihood ratio test statistics 1309.1
주 : t값은 2.576 이상일 경우 1% 유의수준하에서 의미가 있음.
향을 미치고 있는지 분석하였다. 30대그룹 소속여부에 대한 더미 변수를 기술적 효율성의 설명변수로 하여 모형을 추정하고 기술적 효율성과의 인과관계를 보았을 때 대기업그룹 소속여부는 기술적 효율성에 분명히 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 대기업그룹 소속여부를 기술적 비효율성의 설명요인으로 한 모형의 설명력 역 시 모형의 적합성, 대기업그룹 소속여부에 대한 계수값의 유의성 등에서 좋은 추정결과를 보여주고 있었다.
<표 4> 대기업집단 소속여부와 생산효율성 확률변경함수 추정결과
추정치 t값
(stochastic frontier)
β0(상수항) 6.7654 101.7
βL(노동투입) 0.4513 66.0
βM(중간재투입) 0.1964 52.3
βK(자본투입) 0.0596 11.2
βT(기술변화) 0.0765 26.3
기술적 비효율성 설명모형(inefficiency model)
δ0(상수항) 1.50767130 39.3
δ1(계열내 매입) -0.00000494 -19.1 δ2(계열내 매출) -0.00000135 -13.6
δ3(담보제공함) 0.00000198 4.5
δ4(담보제공받음) -0.00000376 -10.1
δ5(지급보증해줌) -0.00000076 -43.1
δ6(지금보증받음) -0.00000006 -32.4
δ7(30대그룹 소속여부) -0.31621901 -14.6 분산추정치(variance parameter)
2
ˆS
σ 0.4029 85.0
γˆ 0.4023 34.0
Log likelihood -10839.54 Likelihood ratio test statistics 1521.79
30대 기업그룹에 속한 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 효율성 증대효과가 높았다는 것은 30대그룹에 속한 기업일수록 계열기업 내부거래를 통해 보다 높은 효율성 증대를 기할 수 있었다는 것을 의미한다. 이는 계열기업이 계열기업내 내부거래를 통해 효율성을 증대시키고 있는 가운데 30대 기업집단일수록 오히려 내부거래를 활용하여 보다 많은 효율성을 누렸다는 것을 의미한다.
(2) 기업공개형태와 기술적 비효율성
기업의 기술적 효율성에 기업의 공개형태가 어떤 영향을 미치고 있는지 분석하였다. 기업의 공개형태를 상장여부, 관리종목 여부, 등록법인 여부, 코스닥 상장등록 여부, 외감법인 여부, 일반법인 여부, 피흡수합병 여부 등으로 나누어 각각 더미변수를 정의하고 이를 기술적 비효율성의 설명요인으로 간주하여 모형을 추정한 결 과 기업의 공개형태는 특별히 기술적 효율성에 영향을 미치는 것 으로 평가하기 어려웠다.
기업의 공개형태를 나타내는 개별변수의 계수값이 모두 통계적으 로 유의하지 않은 결과를 보여주고 있다.
<표 5> 기업의 공개형태와 기술적 효율성 확률변경함수 추정결과
추정치 t값
(stochastic frontier)
β0(상수항) 7.274 104.0
βL(노동투입) 0.428 58.7
βM(중간재투입) 0.175 44.2
βK(자본투입) 0.047 8.7
βT(기술변화) 0.074 24.0
기술적 비효율성 설명모형(inefficiency model) δ0(상수항)
δ1(계열내 매입) -0.00000497 -38.5 δ2(계열내 매출) -0.00000190 -30.6
δ3(담보제공함) 0.00000161 3.3
δ4(담보제공받음) -0.00000194 -2.9
δ5(지급보증해줌) -0.00000085 -56.0
δ6(지금보증받음) -0.00000007 -35.7
δ7(상장여부) -0.609 -1.8
δ8(관리종목) -0.540 -1.6
δ9(등록) -0.532 -1.6
δ10(코스닥 상장등록) -0.424 -1.3
δ11(외감) -0.276 -0.8
δ12(일반) -0.235 -0.7
δ13(피흡수합병) -0.373 -1.1
δ14(폐업) -0.486 -1.3
분산추정치(variance parameter)
2
ˆS
σ 0.399 74.9
γˆ 0.503 40.9
Log likelihood -10748.95 Likelihood ratio test statistics 1702.96
(3) 기업규모와 기술적 비효율성
기업의 크기를 나타내는 대기업그룹 소속여부와는 별도로 대기 업 또는 중소기업 소속여부가 기술적 비효율성에 어떤 영향을 미 치고 있는지를 분석하였다. 분석결과 중소기업이냐 대기업이냐 하 는 것은 기술적 효율성에 특별한 영향을 미치지 못하는 것으로 분 석되었다.
<표 6> 기업규모와 기술적 효율성 확률변경함수 추정결과
추정치 t값
(stochastic frontier)
β0(상수항) 7.043 102.4
βL(노동투입) 0.403 53.5
βM(중간재투입) 0.205 51.8
βK(자본투입) 0.044 7.9
βT(기술변화) 0.077 31.0
기술적 비효율성 설명모형(inefficiency model)
δ0(상수항) 0.93707331 1.6
δ1(계열내 매입) -0.00000470 -33.9 δ2(계열내 매출) -0.00000152 -21.1
δ3(담보제공함) 0.00000187 4.0
δ4(담보제공받음) -0.00000500 -19.1
δ5(지급보증해줌) -0.00000073 -40.4
δ6(지금보증받음) -0.00000006 -34.8
δ7(중소기업) 0.313 0.5
δ8(대기업) 0.624 1.1
분산추정치(variance parameter)
2
ˆS
σ 0.393 72.9
γˆ 0.363 29.8
Log likelihood -10718.7 Likelihood ratio test statistics 1763.4