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SFA를 이용한 효율성

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본 연구에서는 국내 23개 건설기업들의 효율성을 파악하기 위해 확률적 방법 인 SFA를 활용하여 분석하였다. 분석을 위한 통계프로그램은 Frontier 4.1이며 SFA에 대해 Cobb-Douglas 생산함수를 이용하여 분석하였다18). Cobb -Douglas 생산 함수를 위해 종속 변수는 산출변수 1개를 투입하여야 하는데 본 분석에서 는 산출변수가 매출액과 영업이익 2개로 각각의 산출변수로 생산함수를 추정하 였다. 독립변수는 직원수, 판매비와관리비, 총자산이며 기간을 투입하여 효율성 을 분석하였다.

매출액에 의한 SFA 효율성 분석에 앞서 모형추정결과는 <표 3-20>에 정리하 였다. 종속변수가 매출액인 경우 직원수, 판매비와 관리비, 자산총계가 모두 유 의수준 5%에서 통계적으로 유의하였으며 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나 타났다. 또한 기술적 비효율성 여부를 분석하기 위해 LR값을 확인 하였으며, 10 개년도 모두 LR값이 154.912보다 크므로

   

이라는 가설을 기각한다. 따라 서 기술적 비효율성은 존재한다고 할 수 있다. 매출액에 의한 SFA 효율성 결과 는 <표 3-21>에 정리하였으며, 대부분의 건설기업들이 1에 가까운 값을 가지고 있어 매출액에 의한 SFA 효율성은 매우 높은 것을 알 수 있다.

18) Coelli T. J., 1996, A Guide to Frontier Version 4.1: a computer program for stochastic frontier production and cost function estimation. Working Papers, CEPA, University of New England, Armidale, pp.6-10.

<표 3-20> SFA 측정결과 : 매출액

계수값 표준오차 t값

상수항 0.768 0.085 9.017***

log(직원수) 0.553 0.046 11.982***

log(판매비와 관리비) 0.241 0.026 9.413***

log(자산총계) 0.492 0.045 11.059***

sigma-squared 0.352 1.752 0.201

log likelihood function 154.912

LR test of the one-sided error 29.883

***, **, *는 각각 유의수준 0.1%, 1%, 5%에서 귀무가설을 기각할 수 있음을 의미함

<표 3-21> 매출액에 대한 SFA 거리함수 model의 효율성 수준

DMU 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 전체 전반기 후반기

DMU1 0.845 0.824 0.843 0.845 0.845 0.821 0.858 0.857 0.841 0.870 0.845 0.840 0.849

DMU2 0.828 0.800 0.828 0.799 0.801 0.821 0.728 0.767 0.772 0.735 0.788 0.811 0.765

DMU3 0.843 0.843 0.723 0.791 0.748 0.728 0.654 0.540 0.651 0.761 0.728 0.789 0.667

DMU4 0.726 0.792 0.715 0.760 0.717 0.640 0.673 0.572 0.573 0.510 0.668 0.742 0.594

DMU5 0.856 0.864 0.856 0.824 0.795 0.744 0.781 0.839 0.856 0.837 0.825 0.839 0.811

DMU6 0.798 0.824 0.767 0.767 0.844 0.856 0.856 0.839 0.841 0.857 0.825 0.800 0.850

DMU7 0.865 0.845 0.798 0.823 0.856 0.823 0.824 0.824 0.823 0.853 0.833 0.837 0.829

DMU8 0.823 0.824 0.856 0.840 0.841 0.763 0.766 0.826 0.828 0.795 0.816 0.837 0.795

DMU9 0.866 0.859 0.828 0.828 0.828 0.857 0.866 0.845 0.841 0.841 0.846 0.842 0.850

DMU10 0.837 0.784 0.784 0.790 0.754 0.671 0.735 0.743 0.667 0.748 0.751 0.790 0.713

DMU11 0.852 0.852 0.834 0.833 0.862 0.850 0.850 0.868 0.862 0.851 0.851 0.847 0.856

DMU12 0.853 0.864 0.864 0.851 0.833 0.859 0.862 0.813 0.743 0.812 0.835 0.853 0.818

DMU13 0.801 0.689 0.831 0.831 0.750 0.804 0.830 0.826 0.858 0.845 0.806 0.780 0.832

DMU14 0.841 0.840 0.841 0.824 0.799 0.856 0.789 0.823 0.871 0.853 0.834 0.829 0.838

DMU15 0.846 0.866 0.875 0.859 0.796 0.797 0.797 0.797 0.857 0.827 0.832 0.849 0.815

DMU16 0.660 0.604 0.822 0.779 0.817 0.784 0.711 0.841 0.841 0.856 0.772 0.737 0.807

DMU17 0.840 0.858 0.843 0.829 0.766 0.642 0.756 0.806 0.791 0.693 0.782 0.827 0.738

DMU18 0.798 0.829 0.823 0.825 0.721 0.754 0.792 0.720 0.720 0.795 0.778 0.799 0.756

DMU19 0.824 0.875 0.864 0.821 0.856 0.856 0.854 0.818 0.754 0.818 0.834 0.848 0.820

DMU20 0.835 0.878 0.863 0.818 0.817 0.758 0.758 0.805 0.837 0.837 0.821 0.842 0.799

DMU21 0.679 0.611 0.541 0.763 0.783 0.799 0.820 0.853 0.819 0.743 0.741 0.675 0.807

DMU22 0.548 0.548 0.557 0.603 0.572 0.570 0.569 0.575 0.802 0.802 0.615 0.565 0.664

DMU23 0.831 0.812 0.832 0.851 0.860 0.832 0.851 0.747 0.837 0.813 0.827 0.837 0.816

평균 0.804 0.799 0.799 0.807 0.794 0.778 0.782 0.780 0.795 0.798 0.794 0.801 0.786

영업이익에 의한 SFA 효율성 분석에 앞서 모형추정결과는 <표 3-22>에 정리 하였다. 종속변수가 영업이익인 경우 직원수, 판매비와관리비, 자산총계가 모두 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하였으며 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기술적 비효율성 여부를 분석하기 위해 LR값을 확인 하였으며, 10개년도 모두 LR값이 147.17 보다 크므로

   

이라는 가설을 기각한다. 따 라서 기술적 비효율성은 존재한다고 할 수 있다. 영업이익에 의한 SFA 효율성 결과는 <표 3-23>에 정리하였으며, 대부분의 건설기업들이 0.6~0.7에 가까운 값 을 가지고 있어 영업이익에 의한 SFA 효율성은 매출액 효율성에 비해 상대적으 로 낮은 것을 알 수 있다.

<표 3-22> SFA 측정결과 : 영업이익

계수값 표준오차 t값

상수항 3.864 0.061 63.663***

log(직원수) 0.534 0.159 3.359**

log(판매비와 관리비) 0.641 0.306 2.097*

log(자산총계) 0.238 0.086 2.757**

sigma-squared 11.439 4.495 2.545**

log likelihood function 147.17

LR test of the one-sided error 259.6

***, **, *는 각각 유의수준 0.1%, 1%, 5%에서 귀무가설을 기각할 수 있음을 의미함

<표 3-23> 영업이익에 대한 SFA 거리함수 model의 효율성 수준

DMU 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 전체 전반기 후반기

DMU1 0.780 0.682 0.654 0.904 0.969 0.960 0.913 0.906 0.653 0.847 0.827 0.798 0.856

DMU2 0.614 0.617 0.917 0.853 0.922 0.906 0.610 0.977 0.920 0.705 0.804 0.785 0.824

DMU3 0.577 0.577 0.845 0.653 0.653 0.924 0.806 0.827 0.868 0.621 0.735 0.661 0.809

DMU4 0.894 0.833 0.903 0.958 0.787 0.972 0.829 0.886 0.968 0.727 0.876 0.875 0.877

DMU5 0.677 0.654 0.882 0.820 0.886 0.843 0.625 0.986 0.901 0.671 0.795 0.784 0.805

DMU6 0.582 0.655 0.821 0.766 0.893 0.986 0.776 0.883 0.905 0.645 0.791 0.743 0.839

DMU7 0.838 0.837 0.964 0.965 0.803 0.887 0.780 0.987 0.965 0.829 0.885 0.881 0.890

DMU8 0.895 0.900 0.976 0.960 0.896 0.715 0.734 0.897 0.983 0.836 0.879 0.925 0.833

DMU9 0.794 0.740 0.911 0.847 0.911 0.896 0.794 0.917 0.990 0.849 0.865 0.841 0.890

DMU10 0.583 0.548 0.863 0.753 0.876 0.852 0.552 0.984 0.902 0.607 0.752 0.725 0.780

DMU11 0.686 0.570 0.902 0.830 0.914 0.906 0.733 0.901 0.905 0.744 0.809 0.781 0.838

DMU12 0.554 0.721 0.872 0.696 0.749 0.834 0.783 0.888 0.892 0.563 0.755 0.718 0.792

DMU13 0.745 0.605 0.906 0.976 0.885 0.977 0.802 1.000 0.984 0.918 0.880 0.823 0.936

DMU14 0.617 0.555 0.822 0.826 0.881 0.960 0.665 0.954 0.882 0.712 0.787 0.740 0.834

DMU15 0.908 0.841 0.873 0.977 0.812 0.999 0.908 0.999 0.812 0.844 0.897 0.882 0.912

DMU16 0.629 0.616 0.838 0.708 0.909 0.906 0.790 0.998 0.912 0.643 0.795 0.740 0.850

DMU17 0.521 0.561 0.885 0.835 0.889 0.786 0.654 0.995 0.932 0.660 0.772 0.738 0.806

DMU18 0.523 0.524 0.872 0.814 0.875 0.862 0.712 0.967 0.886 0.764 0.780 0.721 0.838

DMU19 0.690 0.735 0.978 0.897 0.976 0.990 0.844 1.000 0.738 0.787 0.863 0.855 0.872

DMU20 0.675 0.533 0.899 0.822 0.879 0.889 0.726 0.853 0.890 0.633 0.780 0.762 0.798

DMU21 0.656 0.683 0.729 0.809 0.736 0.978 0.769 0.963 0.888 0.590 0.780 0.723 0.838

DMU22 0.674 0.674 0.952 0.913 0.843 0.896 0.758 0.762 0.797 0.856 0.812 0.811 0.814

DMU23 0.616 0.798 0.831 0.827 0.908 0.976 0.915 0.653 0.910 0.653 0.809 0.796 0.822

평균 0.684 0.672 0.874 0.844 0.863 0.909 0.760 0.921 0.891 0.726 0.814 0.787 0.841

매출액과 영업이익에 대한 SFA 효율성을 연도별로 비교한 결과는<표 3-24>에 정리하였다. 매출액 SFA의 경우 2008년 0.403에서 2013년 0.837로 증가하다가 2014년 0.505로 큰폭으로 감소하다, 2015년 0.873으로 증가하지만 다시 2017년 0.463으로 크게 감소하였다. 이에 반해 영업이익 SFA의 경우 2008년 0.908에서 2013년 0.882로 감소하였다가 2017년 0.902로 다시 증가하였다. 또한 매출액 SFA 의 경우 후반기 효율성이 0.665로 전반기 0.532보다 높았으나, 영업이익 SFA의 경우 전반기 0.905로 후반기 0.890보다 높게 나타났다. 전체적인 효율성의 추세 는 <그림 3-9>, <그림 3-10>에 정리하였다.

<표 3-24> SFA 효율성의 연도별 비교

  2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 전체 전반기 후반기

매출액

SFA 0.804 0.799 0.799 0.807 0.794 0.778 0.782 0.780 0.795 0.798 0.794 0.801 0.786

영업이익

SFA 0.684 0.672 0.874 0.844 0.863 0.909 0.760 0.921 0.891 0.726 0.814 0.787 0.841

<그림 3-9> 각 SFA 효율성별 연도별 추세 비교

<그림 3-10> 각 SFA 효율성별 기간별 추세 비교

23개 건설기업을 직원수, 총자산, 매출액 기준으로 규모가 큰 기업과 규모가 작은 기업을 구분하여 SFA에 의한 효율성을 비교하였다. 매출액 SFA에 의한 효 율성에 대해, 매출액과 총자산 기준의 경우 규모가 큰 기업이 0.582로 규모가 작 은 기업의 효율성 0.561보다 상대적으로 높았으며, 직원수 기준에서는 규모가 작 은 기업이 0.577로 규모가 큰 기업의 효율성 0.567보다 상대적으로 높았다.

영업이익 SFA에 의한 효율성에 대해, 매출액과 총자산 기준의 경우 규모가 큰 기업이 0.909로 규모가 작은 기업의 효율성 0.889보다 상대적으로 높았으며, 직 원수 기준에서는 규모가 큰 기업이 0.906으로 규모가 작은 기업의 효율성 0.892 보다 상대적으로 높았다.

<표 3-25> 기업규모별 SFA 효율성 비교

 

  매출액 SFA 영업이익 SFA

매출액 기준

낮은기업 0.814 0.808

높은기업 0.775 0.820

직원수 기준

낮은기업 0.793 0.803

높은기업 0.794 0.825

총자산 기준

낮은기업 0.814 0.808

높은기업 0.775 0.820

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