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2022년 2월 석사학위 논문
해외건설사업 진출 지역별
국가 리스크 관계구조 및 특성 분석
조 선 대 학 교 대 학 원
토 목 공 학 과
이 창 근
해외건설사업 진출 지역별 국가 리스크 관계구조
및 특성 분석
Analysis of the structure and characteristics of the country risk relationship
by region for international construction project
2022년 2월 25일
조 선 대 학 교 대 학 원
토 목 공 학 과
이 창 근
해외건설사업 진출 지역별 국가 리스크 관계구조
및 특성 분석
지도교수 장 우 식
이 논문을 공학 석사학위 논문으로 제출함
2021년 10월
조 선 대 학 교 대 학 원
토 목 공 학 과
이 창 근
감사의 글
2년간의 석사과정을 마치고, 부족한 저의 학위 논문이 잘 마무리될 수 있도록 도움을 주신 분들께 이 글을 통해 감사의 마음을 전하고 싶습니다.
먼저 석사과정 동안 많은 지도와 관심을 주신 장우식 교수님께 깊은 감사의 말씀을 올립니다. 인턴부터 시작해 교수님과 함께했던 3년이라는 시간을 통해 논리적이고 폭 넓은 사고방법을 배울 수 있었던 것 같습니다. 앞으로도 교수님께서 지도해 주신 말 씀들을 되새기며, 열심히 노력하는 제자가 되겠습니다. 또한, 바쁘신 와중에도 소중한 시간을 내어 논문 심사를 해주시고, 더욱 좋은 논문이 될 수 있게 도와주신 정명훈 교수님, 이희영 교수님께 깊이 감사드립니다.
연구적으로, 개인적으로 많은 도움을 주었던 CMERs 선후배 분들께도 감사의 마음을 전해드립니다. 지난 시간 부족하고 철없던 동생을 이끌어주느라 고생하신 승범이 형, 경수 형, 옆에서 늘 도움과 힘이 되어준 동생들 민수, 재완이에게 감사한 마음을 전합 니다.
무엇보다도 언제나 저를 믿어주시고, 지지해 주셨던 부모님께 본 논문을 바칩니다.
아버지 이종구, 어머니 박미영. 항상 사고뭉치였던 아들을 위해 인내하고 희생하며 살아오신 삶에 존경과 경의를 표합니다. 앞으로도 저에게 주신 그 마음과 믿음에 보 답하는 자랑스러운 아들이 되겠습니다. 사랑합니다.
이외에도 여기에 미처 적지 못한 많은 분께 감사의 말을 전합니다. 여러분이 있어 지 금의 제가 있었고, 저도 여러분께 힘이 될 수 있는 존재가 될 수 있도록 하겠습니다.
감사드립니다.
2021년 12월 이 창 근 드림
목 차 ABSTRACT
제 1 장 서 론 ··· 1
1.1 연구 배경 및 필요성 ··· 1
1.2 연구 가설 ··· 5
1.3 연구범위 및 목적 ··· 7
1.4 논문의 구성 ··· 8
제 2 장 선행연구 고찰 ··· 9
2.1 해외건설 국가 리스크 식별 ··· 9
2.2 해외건설 리스크 분석 연구 ··· 11
제 3 장 연구 방법 ··· 14
3.1 연구 절차 ··· 14
3.2 PLS-SEM 분석 ··· 16
3.2.1 SEM의 개념 ··· 16
3.2.2 PLS-SEM 정의 ··· 16
3.2.3 PLS-SEM 분석절차 ··· 19
제 4 장 분석 결과 및 고찰 ··· 20
4.1 해외건설 국가리스크 요인 도출 ··· 20
4.2 해외 건설사업 실무자 경험기반 리스크 설문조사 ···· 22
4.2.1 설문지 설계 및 구축 ··· 22
4.2.2 리스크 설문 조사 수행 ··· 23
4.3 해외건설 국가리스크 요인의 PI평가 ··· 25
4.3.1 리스크 PI평가 방법 ··· 25
4.3.2 리스크 PI평가 결과 ··· 26
4.4 PLS-SEM 분석 ··· 30
4.4.1 측정모델 평가 방법 ··· 30
4.4.2 구조모델의 평가방법 ··· 35
4.4.3 PLS-SEM 분석결과 ··· 37
4.5 분석결과 고찰 ··· 68
제 5 장 결론 ··· 75
참 고 문 헌 ··· 77
표 목 차
표 2.1 해외건설 국가 리스크 식별에 관한 기존연구 ··· 10
표 2.2 해외건설 국가 리스크 관계분석 연구 동향 ··· 12
표 4.1 해외건설 국가 리스크 분류체계 구축 ··· 21
표 4.2 설문조사 개요 ··· 24
표 4.3 설문 응답자 정보 ··· 24
표 4.4 해외건설 국가 리스크 요인들의 PI 평가 결과 ··· 27
표 4.5 종합지역 국가 리스크 요인들의 내적 일관성 신뢰도 평가결과 ··· 38
표 4.6 종합지역 국가 리스크 요인들의 AVE 기준 평가결과 ··· 39
표 4.7 종합지역 국가 리스크 요인들의 외부 적재치 평가결과 ··· 40
표 4.8 종합지역 국가 리스크 요인들의 외부적채치 적합성 평가결과 ··· 41
표 4.09 종합지역 국가 리스크 요인들의 HTMT 기준 평가결과 ··· 43
표 4.10 종합지역 국가 리스크 요인들의 Fornell-Larcker 기준 평가결과 ··· 43
표 4.11 종합지역 국가 리스크 요인들의 교차 적재치 기준 평가결과 ··· 44
표 4.12 종합지역 구조모델의 다중공선성 평가결과 ··· 45
표 4.13 종합지역 건설공사비 변동성에 영향을 미치는 국가 리스크 분석결과 ··· 46
표 4.14 종합지역 국가 리스크 요인들 간 관계분석 결과 ··· 46
표 4.15 종합지역 국가 리스크에 대한 구조방정식 모형의 결과 해석 ··· 47
표 4.16 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 내적 일관성 신뢰도 평가결과 ··· 49
표 4.17 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 AVE 기준 평가결과 ··· 50
표 4.18 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 외부 적재치 평가결과 ··· 51
표 4.19 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 외부적채치 적합성 평가결과 ··· 52
표 4.20 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 HTMT 기준 평가결과 ··· 53
표 4.21 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 Fornell-Larcker 기준 평가결과 ··· 53
표 4.22 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 교차 적재치 기준 평가결과 ··· 54
표 4.23 기존 진출지역 구조모델의 다중공선성 평가결과 ··· 55
표 4.24 기존 진출지역 건설공사비 변동성에 영향을 미치는 국가 리스크 분석결과56 표 4.25 기존 진출지역 국가 리스크 요인들 간 관계분석 결과 ··· 56
표 4.26 기존 진출지역 국가 리스크에 대한 구조방정식 모형의 결과 해석 ··· 57
표 4.27 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 내적 일관성 신뢰도 평가결과 ··· 59
표 4.28 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 AVE 기준 평가결과 ··· 60
표 4.29 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 외부 적재치 평가결과 ··· 61
표 4.30 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 외부적채치 적합성 평가결과 ··· 62
표 4.31 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 HTMT 기준 평가결과 ··· 63
표 4.32 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 Fornell-Larcker 기준 평가결과 ··· 63
표 4.33 북극권 지역 국가 리스크 요인들의 교차 적재치 기준 평가결과 ··· 64
표 4.34 북극권 지역 구조모델의 다중공선성 평가결과 ··· 65
표 4.35 북극권 지역 건설공사비 변동성에 영향을 미치는 국가 리스크 분석결과 66 표 4.36 북극권 지역 국가 리스크 요인들 간 관계분석 결과 ··· 66
표 4.37 북극권 지역 국가 리스크에 대한 구조방정식 모형의 결과 해석 ··· 67
표 4.38 해외건설 국가 리스크 요인들의 유기적인 관계 ··· 69
표 4.39 해외 건설 공사비 변동성과 국가 리스크 요인들의 유기적 관계 ··· 70
표 4.40 지역별 해외건설 국가 리스크 요인들의 유기적인 관계 ··· 72
표 4.41 지역별 해외 건설 공사비 변동성과 국가 리스크 요인들의 유기적 관계 ·· 74
그 림 목 차
그림 1.1 해외건설사업 수주금액 및 계약 추이 ··· 01
그림 1.2 국내 건설기업들의 해외건설 진출지역 변화 ··· 02
그림 1.3 분야별 해외 선진기업 대비 역량 수준 및 차이 ··· 03
그림 1.4 <연구가설 1> 개념도 ··· 05
그림 1.5 <연구가설 2> 개념도 ··· 06
그림 3.1 연구의 절차 ··· 15
그림 3.2 PLS-SEM 개념도 ··· 17
그림 3.3 반영적 측정모델과 형성적 측정모델 예시 ··· 18
그림 3.4 PLS-SEM 분석 절차 ··· 19
그림 4.1 설문 응답자 기본 항목 ··· 22
그림 4.2 설문 응답자 리스크 평가 항목 ··· 23
그림 4.3 PI 기반 리스크 수준산정 ··· 25
그림 4.4 신뢰도와 타당도 예시 ··· 30
그림 4.5 종합 지역 국가 리스크 요인들에 대한 최종 구조방정식 모형 ··· 37
그림 4.6 기존 진출지역 국가 리스크 요인들에 대한 구조방정식 모형 ··· 48
그림 4.7 북극권 지역 국가 리스크 요인들에 대한 구조방정식 모형 ··· 58
ABSTRACT
Analysis of the structure and characteristics of the country risk relationship
by region for international construction project
Chang geun, Lee
Advisor : Prof. Woosik, Jang, Ph. D.
Department of Civil Engineering Graduate School of Chosun University
Country risk is a long-established focus of attention in the construction industry due to its significant role in the success or failure of a project, however few studies have examined the impact of country risk on international construction porject in korea. Therefore, this study suggests that key risk in international construction project has a significant impact on construction cost using a partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) technique. The research hypothesises for the analysis are as follows. The <H-1> is ‘The relationship between country risk factors and international construction cost can be structured and quantified’. and the
<H-2> is ‘The structural relationship between quantified country risk factors and international construction cost is different for each region where construction companies in korea enter’. Data were collected from 93 construction experts employed in the international construction project.
Summary of result linked with the research hypothesises are as follows.
First, the risk of greatest impact on the international construction cost was
'Environment' with a value of 0.360. The risk directly affecting the 'Environment' were 'Culture' and ‘Economic’ with value of 0.475, 0.402, and the risk indirectly affecting the 'Enviroment' was 'Legal' with a value of 0.186.
Second, major country risk affecting international construction cost differed by region. The result of the analysis found that the risk of greatest impact on the international construction cost in the existing region was 'Legal' with a value of 0.305. The risk directly affecting the 'Legal' was 'Market' with a value of 0.605, and the risk indirectly affecting the 'Legal' was ‘Environment’
with a value of 0.400. On the other hand, the risk of greatest impact on the international construction costs in the arctic region was 'Environment' with a value of 0.586. The risk directly affecting the 'Environment' was 'Market' with a value of 0.789, and the risk indirectly affecting the 'Environment' was
‘Economic’ with a value of 0.392.
Therefore, construction companies in korea must prepare different countermeasures for major country risk factors by region. In addition, it is necessary to prepare a complex risk countermeasure plan that considers relationship between risk factors.
Keywords: International Construction Project, Country Risk, Risk Relationship, PLS-SEM, Arctic, Middle East, Asia
제 1 장 서 론
1.1 연구배경 및 필요성
최근 국내 건설기업들은 장기적으로 해외건설 수주 부진을 겪고 있는 실정이다. 20 21년 해외건설협회가 제공한 자료에 의하면 국내 건설기업들의 해외건설 수주금액은 지난 2010년 716억을 기록하며 최고치를 달성한 후 2010년대 중반 이후부터 지속적 으로 하락하는 모습을 보였다. 지난 6년간 연평균 해외건설 수주액은 약 280억 달러 수준에 그쳤으며, 특히 올해인 2021년에는 수주금액 186억 달러, 계약 건수 384건을 기록하여 2006년 이후 11년 만에 처음으로 수주금액 200억 달러 미만, 계약 건수 500 건대 미만이라는 초라한 실적을 기록한 것을 확인할 수 있다. 국내 건설기업들의 연 간 해외건설 수주금액 및 계약 추이는 그림 1.1과 같다.
그림 1.1 해외건설사업 수주금액 및 계약 추이(해외건설협회 2021)
국내 건설기업들의 해외건설 수주 부진에는 여러 원인들이 제시되고 있는데, 그중 에서도 가장 결정적인 원인은 기존 진출 지역에 대한 높은 수주의존도와 리스크 관리 역량의 부족이 가장 큰 이유로 제시되어왔다. 그동안 국내 건설기업들의 주요 해외건 설 진출 지역은 중동지역과 아시아 지역이 가장 큰 비중을 차지해왔는데, 그중에서도 중동지역은 2010년 국내 건설기업들의 해외건설 수주금액이 최고치를 달성하며 72.
7%까지 진출 비중이 확대되었다. 이러한 높은 진출 비중은 2015년부터 이어진 국제 유가의 하락으로 인해 중동지역의 발주량이 감소하며 국내 건설기업들의 수주 부진
에 영향을 미치는 결정적인 이유로 제시되었다. 하지만, 국내 건설기업들이 이러한 문제를 해결하기 위한 시도는 아직까지 미비하다고 판단된다. 그림 1.2는 2010년대와 2021년 현재 국내 건설기업들의 지역별 해외 건설시장 진출 비중의 추이를 나타내고 있다. 2010년대 중동, 아시아 지역에 대한 국내 건설기업들의 진출 비중은 약 81%를 차지했던 것을 확인할 수 있는데, 2021년 현재의 주요 진출 비중 역시, 중동과 아시아 두 지역이 74.7%의 비중을 차지하며, 아직까지 두 지역에 대한 수주의존도 높다는 것 을 확인할 수 있었다.
그림 1.2 국내 건설기업들의 해외건설 진출 지역 변화(해외건설협회, 2021)
반면, 리스크 관리역량의 경우에는 여러 국내 건설기업들이 해외 건설사업에서 상 당한 손실을 경험하며 이를 예방하기 위해 효율적인 리스크 분석과 관리체계의 구축 에 많은 관심을 기울이고 있지만, 아직까지 리스크에 대한 계량화가 미흡하고 사업 수행에 반영하지 못하고 있다(유위성 외, 2014; 이광표 및 유위성, 2018). 실제로 한국 건설산업 연구원이 2018년에 제시한 자료에 따르면 국내 건설기업들의 리스크 관리 역량은 선진기업 대비 59% 수준으로 약 35%의 격차를 보이며 클레임 관리와 함께 가장 큰 차이를 보였다. 국내 건설기업들의 해외 선진기업 대비 역량 수준 및 차이는 그림 1.3과 같다.
그림 1.3 분야별 해외 선진기업 대비 역량 수준 및 차이(한국건설산업연구원, 2018)
이러한 문제로 인해, 여러 연구에서 국내 건설기업들이 수주 부진을 극복하기 위해 서는 신시장으로의 분산적인 진출과 함께 신뢰성 있는 리스크 분석을 수행하여 리스 크를 계량화함으로써 리스크에 대한 관리역량을 향상시켜야 한다고 주장하고 있다 (손태홍, 2017; 강정화, 2019). 여기서 리스크는 ‘위험성’, ‘손실 가능성’, ‘불확실성’ 등 으로 정의되며, 미래에 벌어질 상황에 대한 불확실성을 의미한다(김진현, 박달재, 201 3). 이러한 리스크 중 계량화가 필요한 리스크 예로는 국가 리스크(Country risk)가 존재한다. 국가 리스크란, ‘외국인 비용(Liability of Foreignness)’이라고도 불리며, 국 내와 현지 국가 간의 경제적, 문화적, 정치적 환경 등의 상이함으로 인해 현지에 진출 한 국내기업에 유·무형적으로 부정적인 효과를 초래하는 비용을 발생시켜 사업성과 에 직접적인 영향을 미치는 리스크를 의미한다(김병구 및 김재진, 2012).
국가 리스크를 포함한 해외건설 리스크는 사업 성과에 영향을 미치기 때문에 리스 크 요인들 간의 관계를 규명하고, 각각의 리스크 요인이 사업에 미치는 영향을 정확 하게 분석하는 것이 필요한데, 이를 위해서는 분석에 충분한 표본이 필요하다(윤호 빈, 2018). 하지만, 국내에서 수행되었던 국가 리스크 연구는 해외 건설사업의 특수성,
기밀성 등으로 인해 충분한 표본 수가 확보되지 못하였고, 이로 인해 대다수의 연구 에서는 리스크 요인들에 독립성을 가정하여 분석을 수행되었다. 또한, 리스크 요인들 간의 관계를 고려하여 분석을 수행했다 하더라도 거시적인 관점에서 전반적인 해외 건설 리스크 분석에만 집중되어 있었기 때문에 국가 리스크를 중심으로 수행된 연구 는 미흡하다고 볼 수 있다. 또한, 국외 연구의 경우에는 국내 건설기업의 입장에서 분 석을 수행한 것이 아니기 때문에, 이러한 연구들에서 제시한 분석 결과는 국내 건설 기업들의 참고지표로써 활용하는 데 한계가 존재한다. 따라서, 국내 건설기업의 관점 에서 적은 수의 표본으로도 국가 리스크 요인 간의 관계를 고려하여 계량화할 수 있 는 연구가 필요하다.
1.2 연구 가설
본 연구에서는 앞서 연구 배경에서 수집된 정보를 통해 국내 건설기업들 관점의 국 가 리스크 분석 수행 시, 다음과 같은 연구 가설을 설정하여 분석을 수행하는 것이 필요하다고 판단하였다. 설정된 연구 가설은 다음과 같다.
<연구 가설 1>
국가 리스크 요인들과 해외건설 사업성과 간의 관계는 구조화될 수 있으며, 계량화(수치화)가 가능할 것이다.
그림 1.4 <연구 가설 1> 개념도
§ 연구 가설 1.1:
국가 리스크 요인들 사이에는 유기적인 관계가 존재하며, 계량화가 가능할 것이다.
§ 연구 가설 1.2:
국가 리스크 요인들과 해외건설 사업성과 간에는 유기적인 관계가 존재하 며, 이러한 관계는 계량화가 가능할 것이다.
<연구 가설 2>
계량화된 국가 리스크 요인들과 해외건설 사업성과 간의 구조관계는 국내 건설 기업들의 진출 지역마다 상이할 것이다.
그림 1.5 <연구 가설 2> 개념도
§ 연구 가설 2.1:
계량화된 국가 리스크 요인들 간의 관계는 국내 건설기업들의 진출 지역마 다 상이할 것이다.
§ 연구 가설 2.2:
계량화된 국가 리스크 요인들과 해외건설 사업성과 간의 관계는 진출 지역 마다 상이할 것이다.
1.3 연구범위 및 목적
본 연구에서는 해외건설 국가 리스크 요인들의 관계를 고려한 분석을 수행하여 국 내 건설기업들의 외국인 비용, 즉 국가 리스크를 최소화하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 다음과 같은 연구 목적을 설정하여 달성하고자 하였다. 본 연구에서 설정 된 연구 목적은 크게 두 가지로 구분되며 다음과 같다.
첫째, 국내 건설기업의 관점에서 국가 리스크 요인들 간의 유기적인 관계를 고려한 분석을 수행하고, 해당 리스크 요인들과 사업성과 간의 직·간접적인 인과관계를 도출 하여 제시한다.
둘째, 국내 건설기업들의 진출 지역에 따른 리스크 관계구조의 특성을 분석하고, 그 차이를 도출하여 제시한다.
다만, 본 연구에서는 분석 결과의 정확성과 신뢰성을 위해 연구범위를 제한하여 분 석을 수행하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 제한하고자 하는 연구범위는 크게 세 가지로 구분되며 다음과 같다.
첫째, 국가 리스크 요인들의 대한 분석 범위는 해외 건설사업 성과의 핵심 지표인 해외건설 공사비에 미치는 영향을 분석하는 것으로 범위를 제한하였다.
둘째, 국가 리스크 요인들의 정량화를 위한 주요 분석방법은 리스크의 인과관계 및 구조의 분석이 가능하고, 적은 수의 표본으로도 분석이 가능한 PLS-SEM(Partial Le ast Square-Structural Equation Modeling; PLS-SEM) 기법을 사용하여 분석을 수 행하였다.
셋째, 국가 리스크 요인들의 지역별 특성을 도출하기 위한 대상 지역은 각각 국내 건설기업들의 주요 진출 지역(중동, 아시아)과 향후 진출이 필요한 신시장으로 지역 을 구분하여 분석을 수행하였는데, 여기서 신시장은 최근 유망지역으로 대두되고 있 는 북극권 지역으로 한정하였다.
1.4 논문의 구성
본 연구는 해외 건설사업 진출 시, 주요 국가 리스크 요인들을 도출하고, 국내 건설 기업 관점에서 리스크 분석을 수행하여 해당 리스크 요인들이 해외 건설사업 진출 지 역별로 보이는 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위한 본 논문의 구성은 총 5장으로 구성되었으며, 다음과 같다.
1장에서는 해외 건설사업 진출 시, 주요 국가 리스크 요인들을 도출하고, 국내 건설 기업 관점의 리스크 관계분석을 수행하기 위한 연구 배경 및 필요성과 연구 가설, 이 를 검증하기 위한 연구범위 및 목적에 대해 서술하였다.
2장에서는 선행연구 문헌들을 고찰하고, 현재까지 제시되고 있는 국가 리스크 요인 들과 이러한 리스크 요인들의 관계를 고려한 분석 방법론들에 대해 서술하였다.
3장에서는 서론에서 설정된 연구의 가설을 검증하기 위한 연구의 절차 및 분석방 법에 대해 서술하였다.
4장에서는 연구 절차에 따른 분석을 수행하고, 분석 결과를 도출하여 앞서 설정된 연구 가설에 대해 검증함으로써 본 연구의 수행결과에 대해 고찰하였다.
5장에서는 본 연구에 대한 결론을 정리하고, 한계점을 제시함으로써 향후 연구의 방향성에 관해 서술하였다.
제 2 장 선행연구 고찰
본 연구에서는 해외건설 국가 리스크에 대한 선행연구 문헌들을 조사함으로써 선 행연구에서 제시된 주요 해외건설 국가 리스크 요인들과 국가 리스크 분석을 수행한 국내 연구의 동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위한 선행연구는 크게 두 가지로 구분 되며, 각각 해외건설 국가 리스크 식별에 관한 연구와 분석에 관한 연구로 나눠볼 수 있다.
2.1 해외건설 국가 리스크 식별
일반적으로 리스크의 관리는 식별, 평가, 대응의 순서로 구분하여 순환적으로 이루 어진다(PMI, 2008). 리스크 관리의 세 가지 단계 중에서도 첫 번째 단계인 리스크 식 별은 리스크 관리를 위한 시작점으로써 건설관리 분야 내 다수의 연구자로부터 수행 되었으며, 그 결과물로 리스크 분류 체계(RBS, Risk Breakdown Structure)가 제시되 었다. 본 연구에서는 해외건설 리스크 식별에 관한 연구 중 해외 건설사업 국가 리스 크 요인을 식별하고 제시하였던 선행연구 문헌에 대해 고찰하고자 하였다.
해외건설 국가리스크 식별에 관한 연구로 Dikmen 등(2007)은 해외 건설사업의 주 요 국가리스크 요인으로 ‘문화/종교적 차이’, ‘정치적 상황의 불안정성’ 등 9가지의 리 스크 요인을 식별하고 제시하였다. 또한, Bu-Qammaz 등(2009)의 경우에는 해외 건 설사업 리스크에 대한 분석 수행하는 과정에서, 국가 리스크를 진출국가에 대한 리스 크(Country)와 자국과 진출국 간의 리스크(Inter-Country)로 구분하여 각 항목의 성 격에 맞게 리스크 요인들을 분류하여 제시하였으며, 또한 Wang 등(2000)은 정치적 리스크 요인에 집중하여 주요 관리 대상을 도출하였는데, 법적 규제 및 법률의 변경, 인허가 지연, 불가항력 등 6개 부문에 대한 리스크 요인을 제시하였으며, Baloi 및 Pri ce(2003)의 경우에는 해외건설 국가 리스크를 보다 세분화하여 건설관행, 경쟁수준, 시공, 경제, 정치 등의 7개 부문으로 리스크를 분류하고, 세부 리스크 요인들을 도출 하였다. 선행연구에서 수행된 해외건설 국가 리스크 식별에 관한 연구들을 종합하면 표 2.1과 같다. 이와같이, 해외건설 국가 리스크 요인들은 여러 가지의 리스크 요인들 이 존재하지만 리스크 요인들의 성격에 따라 구분 및 분류가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
구 분 연구 내용
Zhi(1995)
진출 국가 및 지역, 건설사업, 프로젝트 특성, 기업 특성 네 가지의 리스크 분류체계 제시
분류 체계 구축을 통해 총 60개의 리스크 요인 식별
Wang 등(2000)
정치적 리스크 인자를 검증
법적 규제 및 법률의 변경, 부패 정도, 인허가 지연, 불가항력 등 6개 부문에 대한 리스크 요인 식별 및 제시
Baloi 및 Price(2003)
경제, 건설관행, 시공 등 7개의 리스크 부문에 대한 리스크 요인 식별 및 제시
안병호 외(2013)
정치, 사회, 경제, 환경 등 6개 부문에 대해 31개의 세부적인 리스크 요인 식별 및 제시
Dikmen 외(2007)
해외 건설사업 국가 리스크 요인으로 ‘문화적 차이’, ‘법적 체계의 미숙성’ 등 9개의 주요 리스크 요인 식별 및 제시
Bu-Qammaz 외(2009)
주최 국가에 대한 리스크(Country)와 자국과 주최 국가 간의 리스크(Inter-Country)를 분류
총 10개의 세부 리스크 요인 식별 및 제시 표 2.1 해외건설 국가 리스크 식별에 관한 기존연구
2.2 해외건설 리스크 분석 연구
건설사업에서 리스크에 대한 분석은 사업비용, 공사기간 등에 영향을 주는 모든 불 확실한 요소의 대응책을 개발하고, 관리하기 위한 절차 중 하나로써 사업의 성공을 위해 반드시 필요한 과정이다(김성훈 외, 2018). 기존의 리스크 분석을 위한 전통적인 방법으로는 리스크 확률-영향(Probability-Impact; PI)평가, 리스크 매트릭스, 전문가 심층 인터뷰 등이 존재한다. 하지만, 리스크의 분석은 지속적인 연구를 통해 발전되 어왔고, 여러 가지 분석 방법들이 제시되었다. 최근에는 리스크 요인 간의 관계를 고 려한 분석의 필요성이 강조되어 이와 관련된 분석이 수행되고 있다. 본 연구에서는 리스크 요인 간의 관계 중 해외건설 국가 리스크 요인 간의 관계를 고려하여 분석을 수행하였던 선행연구 문헌들을 중점적으로 고찰하고, 해외건설 국가 리스크 요인의 분석에 가장 적합한 방법론을 도출하여 적용하고자 하였다. 리스크 요인의 관계분석 방법은 일반적으로 회귀분석(regression analysis), AHP 분석(Analytic Hierarchy Pr ocess; AHP), 구조방정식모델링(Structural Equation Modeling; SEM) 기법 등이 사 용된다.
회귀분석은 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하고, 독립변수의 변화에 따라 종 속변수를 예측할 수 있는 통계적 기법의 하나며, 각각 1개의 독립변수와 종속변수를 분석할 수 있는 단순회귀분석, 2개 이상의 독립변수와 1개의 종속변수의 관계를 분석 할 수 있는 다중회귀분석 등으로 구분된다. 이러한 회귀분석을 활용하여 리스크 분석 을 수행한 연구로 윤유중 및 우성권(2006)은 공사비에 영향을 미치는 요소를 도출하 고 회귀분석을 이용하여 고속도로 건설공사의 예비비를 산정하였고, 김진언 및 김예 상(2014)의 경우에는 다중회귀분석을 이용하여 대형 건설사들의 프로젝트 손익률과 리스크 요인들의 관계 추정하였으며, 안성진 등(2019)은 플랜트 사업 리스크 요인을 도출하여 플랜트 사업의 재정적인 손실과의 관계를 추정하였다.
AHP 분석은 계층적 의사결정 방법으로써 1970년대 Thomas saaty에 의해 개발되 었다. AHP는 계층구조를 구성하고 있는 요소 간에 쌍대 비교를 통해 평가자의 지식, 경험 등을 포착하는 의사결정 방법론 중 하나이다. 이와 관련된 연구로 이정석 등(20 12)은 AHP 분석방법을 이용하여 투자개발형 해외건설사업에서 핵심리스크 요인들을 도출하고 분석하였으며, 위왕복(2016)은 AHP분석을 이용하여 러시아 LNG 액화 플 랜트 설계프로젝트의 리스크를 분석하였다.
SEM 기법은 변수들 간의 인과관계와 상관관계를 검증하기 위한 통계기법 중 하나 이다. SEM의 기법은 각각 공분산 기반의 SEM(Covariance Based-SEM, CB-SEM) 과 부분 최소제곱기반의 SEM(Patial Least Squares-SEM)으로 구분된다. CB-SEM 은 확인적 요인분석을 기반으로 경로분석을 수행하는 분석방법이며, 일반적으로 기 존에 제시된 이론의 검증을 위해 이용된다. 반면, PLS-SEM의 경우에는 탐색적 요인 분석을 기반으로 경로분석을 수행하는 분석방법이며, 일반적으로 이론의 제시 및 예 측을 위해 이용된다. CB-SEM과 관련된 연구로는 이용욱(2012)이 해외건설 프로젝 트의 시공성 평가모델을 도출하였고, 김두연(2004)은 해외건설공사의 수익성 예측모 델을 도출하였으며, 정경일(2016)은 건설현장 관리자의 역량과 프로젝트 성과 간의 관계를 검증하였다. PLS-SEM과 관련된 연구로는 이창근 등(2021)이 해외건설 국가 리스크 요인들과 공사비 변동성 간의 관계를 추정한 연구를 수행하였다. 리스크 관계 분석을 수행하였던 연구들을 종합하면 표 2.2와 같다.
구 분 연구 내용
회귀분석
윤유중 및 우성권(2006)
고속도로 건설공사 리스크와 공사비의 관계 추정
김진언 및 김예상(2014)
대형 건설사들의 손익률과 리스크 요인들 간의 관계 추정
안성진 등(2019) 플랜트 사업의 재정적 손실과 리스크 요인 간의 관계 추정
AHP
이정석 등(2012) 투자개발형 해외건설사업의 핵심리스크 요인 도출 및 분석
위왕복(2016) 러시아 LNG 액화 플랜트 설계프로젝트의 리스크 분석
SEM CB 이용욱(2012) 해외프로젝트 시공성 영향요인 간의 관계 추정 및 시공성 평가모델 도출
표 2.2 해외건설 국가 리스크 관계분석 연구 동향
선행연구 문헌고찰을 수행한 결과, 해외 건설 국가 리스크를 대상으로 리스크 요인 간의 관계를 고려한 연구는 다수가 수행되어왔음을 확인할 수 있었다. 그러나 대다수 의 연구에서는 해외건설 리스크 요인들 간의 독립성을 가정하여 분석을 수행하였고, 독립성을 가정하지 않고 분석을 수행한 연구들의 경우에는 전반적인 해외건설 리스 크를 대상으로 분석을 수행했기 때문에 국가 리스크에만 집중하여 수행된 연구는 아 직까지 미흡한 것으로 확인된다. 이러한 선행연구 문헌들의 고찰을 통해 본 연구에서 는 회귀분석과 AHP 분석, CB-SEM 기법은 본 연구에 부합하지 않는 것으로 판단하 였다. 먼저, 본 연구는 해외건설 국가 리스크 요인들에 대한 유기적인 관계를 분석한 다는 목적과 함께, 수집할 수 있는 표본 수가 제한적이라는 한계점이 동시에 존재한 다. 하지만, 회귀분석의 경우, 분석을 위한 최소 표본 수는 일반적으로 100개 이상이 며, 무엇보다 하나의 종속변수에 대한 분석만 가능하기 때문에, 해외건설 국가 리스 크 요인들의 종합적인 관계를 고려한 분석을 수행하기에는 한계가 있다고 판단되었 다. AHP 분석방법 역시, 적은 수의 표본만으로 분석이 가능하다는 장점이 존재하지 만, 계층화 분석 및 가중치 적용을 통해 우선순위를 도출할 수 있을 뿐, 잠재변수 간 의 관계를 추정하는 것에는 한계가 있다. 또한, CB-SEM 기법은 변수 간의 유기적인 관계를 분석할 수는 있지만, 이론의 검증을 목적으로 분석을 수행하고, 분석을 위한 최소 표본 수도 100개 이상이 요구되기 때문에 본 연구에 적합하지 않다고 판단되었 다. 반면, PLS-SEM은 적은 수의 표본으로도 리스크 요인 간의 관계를 유기적으로 분석 가능하며, 예측 기반의 분석을 목적으로 사용되기 때문에 본 연구에 가장 적합 하다고 판단되었다. 이에 본 연구에서는 PLS-SEM 기법을 이용하여 해외건설 국가 리스크 요인들에 대한 분석을 수행하고자 한다.
SEM CB
김두연(2004) 해외건설공사 수익성 영향요인 간의 관계 추정 및 수익성 예측모델 도출
정경일(2016) 건설현장 관리자의 역량과 프로젝트 성과 간의 관계 검증
PLS 이창근 등(2021) 해외건설 국가 리스크 요인들과 공사비 변동성 간의 관계를 고려한 분석을 수행
제 3 장 연구 방법
본 연구에서는 앞서 설정된 연구 가설을 검증하기 위한 연구의 절차를 제시하고, 해외건설 국가 리스크 요인들 간의 관계분석을 위한 주요 방법론인 PLS-SEM에 대하여 서술하였다
3.1 연구 절차
본 연구에서는 앞서 설정된 연구 가설을 검증하기 위한 연구 절차를 제시하고자 하였다. 본 연구의 절차는 크게 4가지 단계로 구분되며 다음과 같다.
첫째, 선행연구 문헌을 통해 해외 건설사업 수행 시, 건설공사비에 주요하게 영 향을 미치는 국가 리스크 요인들을 도출하고, PLS-SEM 분석 목적에 부합하는 리스크 분류체계(RBS)를 구축하여 제시한다.
둘째, 국내 건설기업 관점의 국가 리스크 분석을 위해 이에 부합하는 리스크 정 보를 수집한다. 리스크 정보는 국내 건설기업 관점에서 평가된 해외건설 국가 리스 크 요인들의 정보이며, 해당 정보의 수집을 위해 해외에서 건설사업을 수행 중인 지역별 실무자들을 대상으로 경험에 기반한 설문조사를 수행한다.
셋째, 수집된 리스크 정보를 활용하여 해외건설 국가 리스크 요인들에 대한 기초 분석을 수행한다. 이를 위한 분석은 전통적인 리스크 분석 시, 일반적으로 쓰이고 있는 리스크 PI 평가방법을 활용하며, 도출된 결과는 PLS-SEM 분석에 활용한다.
여기서 리스크의 평가는, 가설에 따라 전반적인 해외건설 리스크 관점(종합지역), 기존 진출지역 관점, 북극권 지역 관점의 3가지 관점으로 구분하여 수행한다.
마지막으로 PLS-SEM 기법을 이용하여 해외건설 국가 리스크 요인들에 대한 인 과관계를 도출하고 지역별 리스크 요인들의 특성을 도출한다. PLS-SEM 분석 역 시, PI 평가와 마찬가지로 가설에 따라 3가지 관점으로 구분하여 분석을 수행한다.
본 연구의 절차는 그림 3.1과 같다.
그림 3.1 연구의 절차
3.2 PLS-SEM 분석
3.2.1
SEM의 개념
SEM은 분석을 위한 변수들 간의 구조적 관계를 선형의 방정식 형태로 나타낸 것으로 여러 개의 측정변수, 잠재변수 사이의 관계를 동시에 고려하여 인과관계를 추정하는 방법이다(송미정과 이지연, 2006). 구조방정식 모형의 경우에는 실험적인 연구가 어렵거나, 중요한 설명변수들을 측정할 수 없는 경우 잠재변수의 개념을 도 입하여 이러한 문제를 해결할 수 있다는 장점이 존재한다. 또한, 여러 단계의 개념 으로 구성된 잠재변수들의 다중적인 상호 관계를 동시에 추정 및 측정할 수 있을 뿐 아니라, 해당 변수들에 대한 직간접적인 인과관계의 정도를 파악할 수가 있다.
3.2.2
PLS-SEM 정의
PLS-SEM은 오차항의 제곱합을 최소화시키는 OLS(Ordinary Least Squares) 회 귀분석과 요인회전방식을 주성분으로 하는 탐색적 요인분석 (Exploratory Factor Analysis, EFA)을 반복 수행하여 내생 잠재변수의 설명되지 않은 분산인 잔차와 잠재변수 간의 예측오차를 최소화하여 계수를 추정하는 비모수적 방법으로(신건권, 2018), 이론적 연구들이 부족한 상황이나 잠재변수의 예측 시 활용된다(Hair et al., 2012). PLS-SEM의 분석을 위해 활용되는 대표적인 프로그램으로는 SmartPLS, P LS-Graph 등이 있다.
PLS-SEM은 CB-SEM의 대안으로 부각되는 만큼 CB-SEM이 갖고 있는 한계점 들을 극복할 수 있다. 먼저, PLS-SEM은 비모수적 방법으로 연구 모형의 유의성 검정을 위해 비모수적 부트스트래핑(Nonparametric Bootstrapping) 방법을 사용하 기 때문에 분포에 대한 가정에서 자유롭다. 또한, CB-SEM에서는 형성적 측정모형 을 적용할 수 없으나 PLS-SEM에서는 반영적 측정모형과 형성적 측정모형 모두를 적용할 수 있다는 장점이 있어 각광받고 있으며 (Monecke and Leisch, 2012; 김계 수, 2014), 요인이 많아 모형이 복잡한 경우이거나 높은 다중공선성을 갖는 경우에 도 활용이 가능하다(Chin, 1998; 장명준과 김태호, 2012; 오주택, 2018). PLS-SEM 은 최소표본크기의 결정에 있어서도 CB-SEM보다 자유롭다. PLS-SEM은 최소표
본 100개 이하의 작은 표본에도 활용이 가능하고 높은 수준의 통계적 검증력을 나 타낸다(이재열과 황승준, 2017; 이선영과 김현경, 2018). 정리하자면, 자료가 CB-SE M의 기본 가정을 만족하지 않거나, 모형의 구성 시 형성적 지표의 사용을 고려해 야 하거나, 탐색적 연구를 수행하는 경우 CB-SEM보다 PLS-SEM을 활용하는 것 이 유리하다. 표 2.1은 CB-SEM과 PLS-SEM의 대표적인 차이점은 표 2.4와 같다.
때문에 본 연구에서는 아직까지 북극권 지역 국가 리스크 요인들에 대한 분석이 미흡하여 기존 이론의 검증이 어렵다는 한계와 표본 수집의 한계가 예상됨에 따라 소수의 표본으로 북극권 지역 건설사업 국가 리스크 요인들의 구조 관계를 예측할 수 있는 PLS-SEM이 본 연구에 가장 적합하다고 판단되어 이를 활용해 분석을 수 행하고자 하였다.
1) PLS-SEM 구성개념
구조방정식 모형의 구성은 측정변수와 잠재변수 간의 인과관계를 나타내는 측정 모형(Measurement Model)과 잠재변수 간의 인과관계를 나타내는 구조모형(Struct ural Model)의 결합으로 이루어져 있으며 그림 3.2과 같이 나타낸다.
그림 3.2 PLS-SEM 개념도
여기서 측정변수란, 직접적으로 관측되는 변수로서 잠재변수를 측정하기 위해 사용 된 변수를 의미하고, 잠재변수는 직접적으로 관측되지 않아 측정변수를 통해 간접 적으로 측정되는 변수를 의미한다. 잠재변수는 크게 두 가지로 구분되는데, 각각 외생잠재변수(Exgenous Latent Variable)와 내생잠재변수(Endogenous Latent Vari able)로 표기되고 있다. 외생잠재변수는 독립변수와 같이 다른 잠재변수에 영향을 주는 변수를 의미하며, 내생잠재변수는 종속변수와 같이 다른 잠재변수로부터 영향 을 받는 변수를 의미한다.
측정모델의 경우에는 두 가지의 모델로 구분되는데, 각각 측정변수와 잠재변수 간의 인과관계에 따라 반영적(Reflective) 측정모델과 형성적(Formative) 측정모델 로 나타낸다. 먼저 반영적 측정모델의 경우에는 일반적으로 잠재변수가 원인이 되 고, 측정변수가 결과의 의미를 가질 때, 혹은 측정변수들이 잠재변수의 구성개념일 경우를 의미한다. 즉 측정변수 하나하나의 값이 잠재변수를 반영(대변) 할 수 있다 는 것을 의미한다. 반면, 형성적 측정모델은 반영적 지표와 반대의 개념을 가지고 있으며, 각각의 독립적인 측정변수들의 영향으로 만들어지는 것을 잠재변수라고 가 정하고 있기 때문에 측정변수와 잠재변수 간에 이론적으로 명확한 인과관계가 존 재해야 한다. 각 측정모델의 이해를 위한 예시는 그림 3.3과 같다.
그림 3.3 반영적 측정모델과 형성적 측정모델 예시
앞서 언급한 개념을 바탕으로 반영적 측정모델은 특성이 비슷한 측정변수들로 구성되어 높은 상관관계도 허용이 되지만, 형성적 측정모델은 측정변수들 간의 관 계를 독립적으로 보기 때문에 낮은 상관관계를 원칙으로 하며, 상관관계가 높을 경 우 다중공선성(Multicollinearity) 문제가 발생할 수 있다는 특징이 존재한다. 또한, 반영적 측정모형에서는 측정 변수들의 특성이 비슷하기 때문에 특정 변수를 제거
하더라도 다른 측정변수가 제거된 변수의 특성을 대체할 수 있지만, 형성적 측정모 델에서는 측정변수를 제거할 경우 구성개념이 달라질 수 있으므로 이론적 근거가 뒷받침하지 못한다면 측정변수를 제거하지 말아야 한다(신건권, 2018).
3.2.3
PLS-SEM 분석절차
국가 리스크 요인들의 PLS-SEM 분석을 위한 절차는 다음과 같다. 첫째, 리스크 PI 평가결과를 입력하고, 리스크 분류체계에서 제시한 기준에 따라 잠재변수와 측 정변수를 정의한다. 둘째, 변수의 특성에 따라 형성적 측정모델 또는 반영적 측정 모델을 구축한다. 셋째, 구축된 측정모델에 대해 인과관계를 설정한 구조모델을 구 축한다. 넷째, 측정모델에 대한 유의성 검증을 수행하고, 유의하지 않을 시, 측정모 델을 재구축한다. 다섯째, 구조모델에 대한 유의성을 검증하고, 유의하지 않을 시, 구조모델을 재구축한다. 마지막으로 여러 차례의 모델 구축을 통해 모형에 대한 유 의성이 검증되면 분석 결과에 대해 해석하고 지역별 리스크 특성을 도출 및 비교 하여 제시한다. PLS-SEM의 분석절차는 그림 3.4와 같다.
그림 3.4 PLS-SEM 분석 절차
제 4 장 분석 결과 및 고찰
4.1 해외건설 국가 리스크 요인 도출
본 연구에서는 선행연구 문헌고찰과 관련 분야 전문가 자문 및 내부 논의를 통 해 중복 및 유사 의미를 가진 리스크 요인들을 통합하여 21개의 해외건설 국가 리 스크 요인들을 도출하였다. 도출된 21개 리스크 요인들은 PLS-SEM 분석 시, 잠재 변수의 설정을 위해 선행연구 문헌들에서 제시한 국가 리스크별 성격에 근거하여 6개의 범주로 구분하였고, 각각의 범주에 따라 21개의 리스크 요인들은 분류한 리 스크 분류체계(RBS)를 구축하였다. 구축된 RBS의 리스크 범주는 각각 정치/정책 (Political), 경제/제정(Economic), 사회/문화(Culture), 지역/환경(Environment), 사업 수행여건(Market), 제도/법규(Legal)로 구분된다. 최종적으로 구축된 해외건설 국가 리스크 요인들에 대한 RBS는 표 4.1과 같다.
구분 번호 리스크
정치/정책 Political
P1 국가, 중앙정부의 간섭 및 규정
P2 정권교체, 내전 등 혼란에 의한 사업 중지, 악영향
P3 뇌물, 공모 등 진출국의 부정부패
경제/재정 Economic
E1 진출국의 경제/제정 여건 악화
E2 임금 또는 자재 단가 변동
E3 국제 통화 및 환율 변동에 의한 영향 표 4.1 해외건설 국가 리스크 분류체계 구축
구분 번호 리스크
사회/문화 Culture
C1 언어장벽 및 문화적 이질성
C2 종교 및 문화 차이로 인한 갈등
C3 관련단체 등과의 갈등(민원, 환경단체 시위 등)
지역/환경 Environment
En1 기후 날씨 관련 영향
En2 불가항력, Force Majeure 영향 En3 지반/지질 조건에 의한 영향
En4 진출국의 환경보호로 인한 규제
사업여건 Market
M1 진출국 기술인력 보유 상태
M2 설계와 상이한 현장 여건 M3 인프라 시설 부족
M4 현지조달 자재/장비 확보의 어려움 M5 해당 국가 프로젝트 경험
제도/법규 Legal
L1 인허가 및 건설 행정처리 절차 지연
L2 클레임 및 소송 관련 불합리성
L3 불공정한 세금 부과 및 세율 적용 표 4.1 해외건설 국가 리스크 분류체계 구축(표 계속)
4.2 해외 건설사업 실무자 경험기반 리스크 설문조사
4.2.1
설문지 설계 및 구축
본 연구에서는 국내 건설기업의 관점에서 해외건설 국가 리스크 요인들 간의 관 계를 고려한 분석을 수행하기 위해 해외 건설사업 경험이 있는 실무자들을 대상으 로 국가 리스크 요인들에 대한 정보를 수집하고자 하였다. 이를 위해 국가 리스크 요인들의 정보를 수집하기 위한 설문지를 구축하였다.
설문지의 구성은 크게 2가지로 구분되며, 각각 ‘응답자 및 프로젝트 기본정보 수 집’ 항목과 ‘리스크 평가’ 항목으로 나누어진다. 먼저, ‘응답자 및 프로젝트 기본정보 수집’항목은 기본적인 정보수집을 위한 항목으로 본 연구에서는 진출 지역, 공사비 증가율에 대한 정보를 수집하여 분석에 활용하고자 하였다. 진출 지역의 경우에는 신시장과 기존 진출지역 국가 리스크 요인들의 차이 분석 시, 필요하다고 판단하였 으며, 공사비 증가율은 해외 건설사업 국가 리스크 요인들이 공사비에 미치는 영향 을 분석하기 위해 종속변수로 활용하고자 하였다. 구축된 응답자 및 프로젝트 정보 수집 항목은 그림 4.1과 같다.
그림 4.1 설문 응답자 기본 항목
다음으로 ‘리스크 정보수집’ 항목은 리스크 PI 평가와 PLS-SEM 분석을 수행하 기 위해 구성하였으며, 평가 지표는 각각 발생확률(Probability)과, 영향정도(Impac t)로 구분된다. 여기서 발생확률은 해외건설 국가 리스크 요인들이 해외 건살사업 의 공사중 발생할 확률을 의미하며, 영향정도는 해당 리스크 요인들이 건설공사비 에 미치는 영향 정도를 의미한다. 리스크 요인들에 대한 평가 방법은 7점 리커트 척도를 이용하였으며, 각각 매우 낮음(1점)부터 매우 높음(7)으로 구분된다. 구축된
‘리스크 정보수집’ 항목은 그림 4.2와 같다
그림 4.2 설문 응답자 리스크 평가 항목
4.2.2
리스크 설문 조사 수행
본 연구에서는 해외 건설사업 실무자들을 대상으로 앞서 구축한 해외건설 국가 리스크 RBS에 대해 경험기반의 설문 평가를 표 4.2와 같이 수행하였다. 설문 기간 은 2020년 5월부터 7월까지 총 3개월 동안 해외에서 건설사업을 수행하고 있는 실 무자들을 대상으로 E-mail을 통해 수행되었으며, 총 120부를 배포하여 미응답 및
목적에 부합하지 않는 설문을 제외하고 93부의 설문지를 회수하였다.
구분 내용
조사목적 해외 건설사업 주요 국가 리스크 요인들에 대한 확률 및 영향 평가 조사대상 발주처 및 시공사 등 해외에서 건설사업을 수행 및 경험하였던 실무자
조사방법 E-mail을 통한 설문조사
조사기간 2020년 06월 01일 ∼ 2020년 07월 10일(약 6주)
조사결과 총 120부의 설문을 배포하여 목적에 부합하지 않는 설문을 제외하고, 총 93부의 설문지를 회수하였음(회수율 77.5%)
표 4.2 설문조사 개요
설문 조사를 통해 회수된 93부의 설문을 확인한 결과는 표 4.3과 같다. 설문응답 자의 해외건설 경력은 6년~15년의 해외건설 경력을 보유하고 있는 응답자가 48명 으로 가장 많았으며, 그 뒤로 5년 이하의 경력자가 33명, 15년 이상의 경력자 12명 순으로 응답하였음을 확인할 수 있었다. 진출 지역의 경우 중동, 아시아 등 국내 건설기업들이 기존 주요 진출지역의 건설사업에 참여한 응답자가 63명으로 가장 많았으며, 북극권 지역의 건설사업에 참여한 응답자는 30명으로 확인되었다.
특징 빈도 비율 누적 비율
경력(년)
0-5 33 35.5% 35.5%
6-15 48 32.7% 88.2%
>15 12 11.8% 100%
진출 지역
기존 진출지역 63 68% 68%
북극권 지역 30 32% 100%
표 4.3 설문 응답자 정보
4.3 해외건설 국가리스크 요인의 PI평가
4.3.1
리스크 PI평가 방법
본 연구에서는 설문조사 결과를 활용하여 국가 리스크 요인들에 대한 PI 평가를 수행하고, PLS-SEM을 이용한 연계분석 및 비교분석에 활용하고자 하였다. 먼저 리스크 PI 평가에 대한 개념은 그림 4.3과 같다.
그림 4.3 PI 기반 리스크 수준산정(김한힘, 2004)
리스크 PI 평가기법은 리스크에 거리의 개념을 적용하여 해당 리스크의 수준을 평가한다(CII, 2003) 거리의 개념이란 좌표평면의 양축을 각각 리스크의 발생활률과 영향정도로 규정하여 원점으로부터의 거리를 계산하는 것을 의미한다(김한힘, 200 4). 해외건설 국가리스크 요인들의 PI 평가를 위한 계산방법은 식 (1)과 같다.
(1)여기서 PI는 원점에서부터 해당 리스크까지의 거리를 의미하며, 각각 P와 I는 리 스크 요인들이 건설공사에서 발생할 확률과 공사비에 미치는 영향정도를 의미한다.
4.3.2
리스크 PI평가 결과
본 연구에서는 국가 리스크 요인들에 대한 PI 평가를 수행하였다. 리스크 PI 평 가는 국내 건설기업들의 진출 지역별로 구분하여 수행하였으며, 구분된 지역은 기 존 건설사업 진출지역(기존 진출지역), 북극권 지역, 그리고 이를 종합한 지역(종합 지역)으로 구분된다. PI 평가결과를 통해 각 지역별 리스크 요인들의 수준을 산정 하고자 하였으며, 산정된 수준에 따라 리스크 요인들의 순위와 분포를 도출하였다.
결과값에 따른 리스크 요인들의 순위는 가장 일반적으로 사용되고 있는 평균값을 사용하였다.
지역별 국가리스크 요인들에 대한 평가결과는 표 4.4와 같다. 먼저 종합지역의 경우 북극권과 기존 진출지역의 국가 리스크 요인들을 종합적으로 고려하였을 때, 해외건설 공사비에 가장 영향을 미치는 상위 5개의 리스크 요인들은 ‘En1(기후 날 씨 관련 영향)’, ‘L1(인허가 및 건설 행정처리 절차 지연)’, ‘M4(현지조달 자재/장비 확보의 어려움)’, ‘En3(지반/지질 조건에 의한 영향)’, ‘M1(진출국의 기술인력 보유 상태)’ 순으로 나타난다는 것을 확인할 수 있었다. 다음으로 기존 진출지역의 경우 해외건설 공사비에 가장 영향을 미치는 상위 5개의 리스크 요인은 ‘En1(기후 날시 관련 영향)’, ‘M4(현지조달 자재/자비 확보 어려움)’, ‘L1(인허가 및 건설 행정처리 절차 지연)’, ‘M1(진출국의 기술인력 보유상태)’ 순으로 나다는 것을 확인 할 수 있 었다. 마지막으로 북극권 지역의 경우 해외건설 공사비에 가장 영향을 미치는 상위 5개의 리스크 요인은 ‘En1(기후 날씨 관련 영향)’, ‘En3(지반/지질 조건에 의한 영 향)’, ‘M5(해당 국가 프로젝트 경험)’, ‘L1(인허가 및 건설 행정처리 절차 지연)’ 순 으로 나타는 것을 확인 할 수 있었다.
지역별 국가 리스크 요인들에 대한 분석결과, 3개 지역 모두 공사비에 가장 영향을 미치는 1순위 리스크 요인으로 ‘En1(기후 날씨 관련 영향)’이 도출되었으며, 1순위부 터 5순위까지 주요 리스크 요인들 역시 비슷한 순위에 포함되어있어 순위만을 가지 고 판단하였을 때는 지역별 국가 리스크 요인들의 특성이 비슷한 것을 확인할 수 있 었다. 하지만, 평균, 표준편차, 초과 첨도, 왜도 등 리스크 요인들의 분포는 각각의 요 인들마다 다르게 도출되었음을 확인하였고, 이를 통해 리스크의 거리와 평균 값만을 이용한 분석은 리스크의 특성을 온전히 도출할 수 없음을 확인하였다.
종합지역 기존 진출 지역 북극권 지역 Rank
En1
5.408
En1
5.343
En1
5.545
2.361 2.383 2.309 1
-0.452 -0.318 -0.783
-0.045 -0.165 0.249
L1
4.715
M4
4.720
En3
5.060
2.267 2.506 2.346 2
-0.820 -1.035 -0.901
-0.066 -0.064 0.231
M4
4.644
L1
4.715
M5
4.766
2.550 2.251 3.091 3
-1.039 -0.567 -1.530
0.071 -0.181 0.293
E2
4.565
M1
4.683
L1
4.716
2.155 2.079 2.300 4
0.117 -0.777 -1.285
0.439 -0.397 0.164
En3
4.461
E2
4.593
E2
4.508
2.407 2.187 2.085 5
-0.756 -0.139 1.172
0.043 0.203 1.041
M1
4.426
M2
4.479
M4
4.483
2.238 2.408 2.633 6
-1.157 -1.023 -0.933
0.086 -0.046 0.345
M5
4.418
E3
4.394
En4
4.478
2.761 2.344 2.285 7
-0.924 -0.706 -0.569
0.400 0.184 0.266
표 4.4 해외건설 국가 리스크 요인들의 PI 평가 결과
종합지역 기존 진출 지역 북극권 지역 Rank
E3
4.317
M3
4.369
C3
4.190
2.257 2.734 2.334 8
-0.456 -1.063 -0.680
0.349 0.251 0.399
M2
4.293
L2
4.313
E3
4.155
2.400 2.632 2.051 9
-1.202 -1.054 0.703
0.082 0.270 0.827
P1
4.127
M5
4.252
P1
4.154
2.249 2.573 2.217 10
-0.690 -0.541 0.093
0.369 0.411 0.865
L2
4.076
En3
4.176
En2
3.965
2.477 2.383 2.283 11
-0.697 -0.856 -1.351
0.471 -0.031 0.348
M3
4.025
P1
4.114
M2
3.903
2.609 2.264 2.337 12
-0.771 -0.979 -1.470
0.507 0.162 0.366
En2
3.752
E1
3.677
M1
3.887
2.413 2.498 2.455 13
-0.987 -1.126 -1.166
0.382 0.426 0.516
E1
3.726
En2
3.651
E1
3.829
2.391 2.466 2.146 14
-0.725 -0.852 0.808
0.517 0.423 0.901
표 4.4 해외건설 국가 리스크 요인들의 PI 평가 결과(상기 표 계속)
종합지역 기존 진출 지역 북극권 지역 Rank
En4
3.654
C1
3.553
L3
3.728
2.258 2.189 2.081 15
-0.826 -0.376 -1.227
0.433 0.561 0.311
C1
3.570
C2
3.500
C1
3.606
2.167 2.205 2.119 16
0.107 0.272 1.577
0.747 0.838 1.235
L3
3.258
En4
3.262
L2
3.578
2.028 2.136 2.025 17
-0.644 -1.031 1.264
0.480 0.508 0.965
C3
3.176
P2
3.243
M3
3.303
2.167 2.554 2.155 18
-0.354 -0.500 1.241
0.748 0.849 1.171
C2
3.120
P3
3.160
P3
2.576
2.070 2.200 2.151 19
0.779 -0.297 2.762
1.102 0.825 1.952
P2
2.976
L3
3.035
P2
2.414
2.330 1.963 1.633 20
0.136 -0.253 2.629
1.103 0.567 1.744
P3
2.972
C3
2.693
C2
2.322
2.201 1.902 1.460 21
0.239 -0.392 2.862
1.127 0.853 1.778
표 4.4 해외건설 국가 리스크 요인들의 PI 평가 결과(상기 표 계속)
4.4 PLS-SEM 분석
본 연구에서는 도출된 해외건설 국가리스크 요인들의 PI 평가 결과를 활용하여 PLS-SEM 분석을 수행하고, 지역별로 가장 높은 유의성이 확보된 구조방정식 모 형을 추정하였다.
4.4.1
측정모델의 평가방법
PLS-SEM의 평가는 측정모델과 구조모델의 평가로 구분하여 수행된다. 먼저 측 정모델의 평가 기준은 크게 두 가지로 구분되며, 각각 반영적 측정모델에 대한 평 가기준과 형성적 측정모델에 대한 평가 기준으로 구분된다. 먼저 반영적 측정모델 은 측정변수들에 대한 신뢰도와 타당도 평가를 진행하는데, 그림 4.4는 신뢰도와 타당도에 대한 비교를 나타낸 것이다.
그림 4.4 신뢰도와 타당도 예시(Sarstedt and Mooi, 2014)
1) 반영적 측정모델의 평가방법
반영적 측정모형에서는 내적 일관성 신뢰도(Internal Consistency Reliability), 집 중타당도(Convergent Validity), 판별타당도(Discriminant Validity) 평가를 진행한 다. 내적 일관성 신뢰도는 잠재변수를 구성하는 다양한 측정변수들이 실제로 일관 성이 있는지를 판단하는 것으로 크론바흐 알파(Cronbach’s alpha)와 Dijkstra-Hens eler’s rho(D-H rho) 그리고 합성신뢰도(Composite Reliability)를 평가 기준으로 한 다. 집중타당도는 측정변수가 해당 잠재변수와 관련된 정도를 판단하는 것으로 외 부적재치의 통계적 유의성 및 적합성 그리고 평균분산추출(Average Variance Extr acted, AVE)을 통해 평가한다. 마지막으로 판별타당도는 측정변수가 다른 잠재변 수와 관련성을 가지지 않았는지를 판단하는 것으로 Fornell-Larcker 기준, 교차적 재치(Cross Loading) 그리고 Heterotrait-Monotrait Ratio(HTMT)를 통해 평가한 다.
(1) 내적 일관성 신뢰도
PLS-SEM의 내적 일관성 신뢰도 평가 기준은 크론바흐 알파(), D-H rho(), 합성신뢰도()로 구분되며, 그 중 PLS-SEM의 내적 일관성 평가에 가장 적합한 방법으로는 합성신뢰도()가 사용되고 있다. 합성신뢰도()는 측정변수들이 서로 다른 적재치를 가짐을 고려하는 방법으로 PLS-SEM의 내적 일관성 신뢰도 평가 기준으로 가장 바람직하다고 알려져 있다(Chin, 1998; Henseler et al., 2009). 이러 한 합성신뢰도는 식 (2)과 같이 표현된다.
(2)
여기서 는 특정 잠재변수의 측정변수 에 대한 표준화된 외부적재치를 의미하 며, 는 측정변수 의 측정오차를 의미하고, 는 측정오차의 분산을 의미한
다. 합성신뢰도는 0.7 이상일 때 바람직한 신뢰도를 갖고 있다고 판단할 수 있으며, 탐색적 연구에서는 0.6 이상도 유의미한 값을 가졌다고 판단할 수 있다. 하지만, 합 성신뢰도가 0.95 이상일 경우에는 모든 측정변수들이 동일한 항목으로 측정되었음 을 의미하기 때문에 바람직하지 않은 것으로 평가한다(Hair et al., 2017; 신건권, 2 018; 강태우와 이상훈, 2020).
(2) 집중타당도
집중타당도의 평가를 위해서는 먼저 외부적재치의 통계적 유의성 및 적합성에 대한 평가를 진행해야 한다. 측정변수들의 표준화된 적재치가 통계적으로 유의한 수준(t-value > 1.96)이면 집중타당도가 확보되었다고 판단하며(Gefen and Straub, 2005), 일반적으로 외부적재치의 크기가 0.6 이상이면 적합하다고 판단한다. 측정변 수의 외부적재치가 0.4 미만인 경우 평균분산추출(AVE)를 고려해 해당 측정변수의 제거 여부를 판단하지만, 적합한 외부적재치 크기에 대한 기준은 연구자들의 조사 상황에 대한 합리적인 판단에 따라 달라질 수 있으며(Bagozzi and YI, 1988; Hair et al., 2012), 구성개념과 내용 타당도에 대한 영향을 고려할 수 있다(Hair et al., 2 017; 신건권, 2018).
Fornell and Larcker(1981)에 의해 제시된 평균분산추출(AVE)는 잠재변수에 대 해 측정변수들이 설명할 수 있는 분산의 크기를 의미하며(윤철호와 김상훈, 2014) 식 (3)과 같이 표현된다.
∑ ∑
∑
(3)
여기서 는 표준화된 적재치를 나타내며, 는 변수들의 측정오차를 나타낸다.
계산 결과를 통해 AVE 값이 0.5 이상일 경우 집중타당도가 확보된 것으로 판단할 수 있다.
(3) 판별타당도
판별타당도에 대한 평가기준은 세 가지로 구분되며, 각각 Fornell-Larcker 기준, 교차적재치 기준, HTMT 기준으로 구분된다. 그 중 PLS-SEM의 판별타당도 평가 에 가장 적합한 방법으로는 HTMT 기준이 사용되고 있다(신건권, 2018). HTMT는 측정변수들 간의 상관관계 유형인 Monotrait-Heteromethod 상관관계(M-H상관관 계)와 Heterotrait-Heteromethod 상관관계(H-H 상관관계)의 비율로 구성된다. M- H 상관관계는 동일 특질, 다른 방법으로 측정한 상관관계를, H-H 상관관계는 다른 특질과 방법으로 측정한 상관관계를 뜻한다. HTMT의 수용기준은 크게 3가지로 구분할 수 있으며, 각각 HTMT.85, HTMT.90, 마지막으로 부트스트래핑 신뢰구간 을 활용한 HTMT 추론으로 구분된다. 먼저, Clark and Watson(1995)과 Kline(201 1)이 제시한 기준인 HTMT.85의 경우는 가장 보수적인 기준으로써 HTMT의 비율 이 0.85 미만일 경우 판별타당도를 확보한다고 판단한다. 다음으로 Gold et al(200 1)과 Teo et al.(2008)이 제시한 기준인 HTMT.90의 경우 가장 일반적이며, 중간적 인 기준으로써 HTMT의 비율이 0.90 미만일 때 판별타당도르 확보한다고 판단한 다. 마지막으로 Shaffer(1995)가 제시한 기준인 부트스트래핑 신뢰구간을 활용한 H TMT의 경우에는 가장 자유로운 기준으로써 신뢰구간 내에 1을 포함하고 있지 않 을 경우 판별타당도를 확보했다고 판단한다. HTMT는 식 (4)와 같이 표현될 수 있 다.
(4)
여기서 는 각 잠재변수를, 는 H-H 상관관계의 평균을, , 는 각 잠 재변수의 M-H 상관관계 평균을 뜻한다.
2) 형성적 측정모델의 평가방법
(1) 집중타당도
형성적 측정모델의 집중타당도는 중복성 분석(Redundancy Analysis)을 수행하여 평가한다. 일반적으로 형성적으로 측정된 잠재변수와 반영적으로 측정된 잠재변수 를 연결하고 있는 경로계수의 크기가 0.7 이상일 경우 집중타당도를 확보한 것으로 판단한다.
(2) 다중 공선성
형성적 측정모형에서는 측정변수들 간 높은 상관성을 보일 경우 다중공선성의 문제가 발생하며, 이러한 문제가 발생되면 외부가중치의 부호가 (-)로 나타나거나 가중치의 추정 자체가 잘못될 가능성이 있다. 또한 다중공선성 문제가 발생한다면 모형의 결정계수를 과대하게 추정하여 설명력을 높이지만 예측력을 떨어뜨릴 수 있다(신건권, 2018). 다중공선성 여부를 판단하기 위한 방법으로 분산팽창계수(Vari ance Inflation Factor, VIF)를 확인한다. 구조방정식 모형에서는 일반적으로 외부 VIF가 5.0 이하인 경우 다중공선성 문제가 없는 것으로 판단한다(Hair et al., 201 7). 만약 외부 VIF 값이 5.0 이상일 경우 해당 형성적 측정변수를 제거해야 하며, 이 때 이것이 내용타당도에 심각한 영향을 준다고 판단되면 해당 형성적 측정모형 의 구성을 포기해야 한다(신건권, 2018).
(3) 외부가중치 및 외부적재치의 통계적 유의성 및 적합성
형성적 측정모델은 외부가중치와 외부적재치 모두를 평가하여야 한다. 먼저, 외 부가중치의 유의성을 분석하기 위해서 부트스트래핑 방법을 이용해 각 외부가중치 의 t-value를 확인해야 하며, 산출된 t-value의 절댓값이 임계치보다 크다면 통계적 으로 유의하다고 판단할 수 있다. 만일 외부가중치가 유의하지 않다면 외부적재치 분석을 수행하는 데, 외부적재치가 0.5 미만이면서 통계적으로 유의하지 않다면 해 당 형성적 측정변수를 제거한다.
4.4.2
구조모델의 평가방법
구조모형에 대한 평가는 잠재변수들 간의 관계에 대한 평가로, 주요 평가 기준으로 는 다중공선성, 경로계수(Path Coefficient)의 통계적 유의성 및 적합성, 결정계수(C oefficient of Determination), 효과크기(Effect Size), 예측적합도(Predictive Relevan ce) 그리고 모형의 전반적 적합도(Goodness-of-fit)가 있고, 이에 대한 평가를 진행 한다.
(1) 다중공선성
구조모형에서의 다중공선성은 내생잠재변수 간 강한 상관관계가 나타나는지에 대 한 여부를 확인하는 것으로 이를 위해 내부 VIF값을 평가에 활용한다(Hair et al., 2017). 만일 내부 VIF 값이 5.0 미만일 경우, 잠재변수들 간에 다중공선성이 존재하 지 않는 것으로 판단할 수 있다. 만일 내부 VIF 값이 5.0 이상으로 다중공선성이 존재한다면 해당 잠재변수를 제거하거나 잠재변수들을 하나의 잠재변수로 병합하 거나 위계적 성분모형을 구성함으로 문제를 해결할 수 있다(Hair et al., 2017).
(2) 경로계수의 통계적 유의성 및 적합성
잠재변수 간 경로계수의 유의성과 적합성을 평가하기 위해 표준화된 경로계수 추정치를 활용한다. 경로계수는 –1과 +1 사이의 표준화된 회귀계수로, 이 값이 – 1이나 +1에 가깝다면 잠재변수 간의 관계가 정(+) 혹은 부(-)의 관계임을 나타낸 다. 경로계수가 0에 가깝다면 잠재변수들이 약한 관계를 갖는다는 것을 의미한다.
경로계수의 유의성과 적합성을 검증하기 위해 부트스트래핑 방법을 이용해야 하며, 산출된 t-value의 절댓값이 임계치(일반적으로 유의수준 5%, ±1.96)보다 크다면 해 당 경로계수는 통계적으로 유의하다고 판단한다.
