공공기관 고객만족도 평가는 공공기관의 운영에 관한 법률 제 13조에 근거해 기획재정부 주관으로 매년 실시되고 있다. 공기업의 경우 1999년 부터 시행되었으며, 2004년에는 전체 공공기관으로 조사범위가 확대되었다.
이는 공공기관에서 개별적으로 측정되던 평가체제를 일원화하여 정확성과 신뢰성을 높여 고객만족에 따른 경영개선의 성과를 높이는 계기가 되었다 (박준양, 2011).
고객만족도 조사는 공공기관의 서비스 수준과 대 국민 만족도 측정을 하는데, 해당 공기업의 서비스를 제공받은 경험이 있는 고객을 대상으로 하여 일대일 면접 설문조사를 실시한다. 기업의 비재무적 성과의 대표적 지표인 고객만족도 지수는 기업의 중요한 관리지표로, 김영찬(2004)에 따르면 고객만족도가 기업의 영엽이익 변화에 단기적 영향 뿐만 아니라 장기적 영향을 미친다고 주장한다.
따라서, 본 연구에서는 공기업의 유연근무제 도입과 활용에 따라 조직적 차원에서 기업의 이미지 등 주관적인 성과에 미치는 영향 분석을 위해 고객만족도 점수를 종속변수로 선정하여 연구를 진행하였다.
2) 기업연령
공기업들의 설립 이후 기업의 연령이 오래될수록 학습효과가 발생하고, 이는 기업의 성과에 긍정적인 효과를 미친다는 여러 선행연구들을 통해 기업연령을 통제변수로 설정하여 분석하였다.
3) 측정연도
본 연구에서 각 변수들의 조사 기간은 2010년부터 2014년까지로 5년간의 자료를 분석하였다. 2011년 그리스 재정위기로 인한 유럽경제의 하락 등 외부적 환경요인이 국내외 경제활동에 영향을 미쳤으며, 이와 같은 연도별 영향요인을 제거하기 위해 각 측정연도별 더미변수를 설정하여 연구를 진행하였다.
<표 19> 변수의 측정
구분 변 수 조 작 적 정 의
종속 변수
경영 성과
경영평가
등급 S등급(=6), A등급(=5), B등급(=4), C등급(=3), D등급(=2), E등급(=1) 1인당
매출액 ln(매출액 ÷ 총인원) 고객
만족도평가 고객만족도 점수
독립 변수
유연근무제
도입유무 미도입=0, 도입=1 유연근무제
활용률 (유연근무제 활용자수) ÷ 총인원 × 100
통제 변수
기관 규모
자산규모 In(자산) 종업원수 ln(종업원수) 기관연령 해당연도 - 설립연도
제 3 절 연구분석틀 및 분석방법
본 연구의 분석을 위해 공기업의 유연근무제와 경영성과를 2010년부터 2014년까지 5개년 간 시계열과 횡단면 분석을 동시에 수행하는 패널데이터 분석(Panel Data Analysis)을 활용하였다.
30개의 공기업을 대상으로 하여 유연근무제의 도입유무(introduction) 및 활용률(total_ratio)을 독립변수로, 공기업의 종합성과를 측정하는 경영평가등급 (evaluation), 조직의 재무성과를 측정하는 1인당 매출액(ln_per_sales) 및 비 재무성과를 측정하는 고객만족도 평가점수(satisfaction)를 종속변수로 하여 분석을 실시하였다. 또한, 조직의 특성을 측정할 수 있는 근로자수 (ln_employee_n), 자산규모(ln_asset), 기업연령(old) 및 측정연도(year)를 통제변수로 하여 연구의 기본 분석틀을 아래와 같이 설정하였다.
<표 20> 연구의 기본 분석틀
시계열자료 및 횡단면자료와 비교한 패널데이터의 장점은 첫째, 횡단면 데이터는 변수들간의 정적(static)관계만을 추정할 수 있다면, 패널데이터는 개인이 반복 관찰되기 때문에 동적(dynamic)관계의 추정이 가능하다. 둘째, 개체들의 관찰되지 않은 이질성(unobserved heterogeneity) 요인을 모형내에서 고려가 가능하다. 변수를 구성하는 각 개체의 고유한 특성이 회귀모형에서 제외 된다면 누락된 변수로 인한 편의(omitted variable bias)가 발생할 수 있다.
그러나 패널데이터를 이용한 모형에서는 개체별 이질성을 반영할 수 있으므로 모형설정오류(model misspecification)를 줄일수 있다. 셋째, 패널데이터는 시계열 및 횡단면 데이터에 비해 더욱 많은 정보와 변수의 변동성(variability)을 제공한다. 따라서 결론적으로 효율적인 추정량(efficient estimator)을 얻을 수 있으며, 다중공선성(multi-collinearity)의 문제점을 완화시킬수 있다(민인식ㆍ최필선, 2012).
Y= α+β1(introduction) +β2(total_ratio) +β3(ln_employee_n) +β4(ln_asset) +β5(old) +β6(year) +μ+
* μ : 오차항(관측불가 오차) * : 교란항(개별효과에 따른 오차)
제 4 장 실증분석 결과
제 1 절 기초통계 분석
유연근무제가 경영성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유연근무제의 도입유무와 유연근무제 활용률을 각각 독립변수로 설정하였고, 기초 통계량은 <표 22>와 같다. 유연근무제 도입유무에서는 도입한 기관의 경우 1, 도입하지 않은 경우는 0의 값을 부여하였다. 그 결과 유효한 표본 수는 149개이고 평균값은 0.770, 표준편차는 0.421이며 최소값과 최대값은 각각 0과 1이다. 대다수의 공공기관들이 2010년도까지는 유연근무제도를 도입하지 않았으나, 2011년도 정부의 유연근무제도 도입 이후 2012년도 까지 순차적으로 도입을 하게 되었다. 그 후 2013년도부터는 공기업군에 속해 있는 30개 공기업은 모두 유연근무제도를 도입하게 되었다.
<표 22> 독립변수 기술 통계량(=유연근무제 도입유무)
변수 N 평균 표준편차 최소값 최대값
유연근무제 도입유무 149 0.770 0.421 0 1
30개 공기업의 유연근무제 활용률은 평균 10.511%, 표준편차는 14.429이며 가장 활용률이 높은 기관은 2014년도 한국감정원으로 68.98%의 최대값을 보이고 있다. 유연근무제를 세분화하여 시간제근무, 탄력근무제, 원격근무제로 구분할 경우 탄력근무제의 활용률 평균값이 7.581%로 가장 크며, 시간제 근무의 활용률은 2.298%, 원격근무제는 0.631%의 낮은 활용률을 보이고 있다.
<표 23> 독립변수 기술 통계량(=유연근무제 활용률)
변수 N 평균 표준편차 최소값 최대값
유연근무제 활용률 149 10.511 14.429 0 68.980
- 시간제근무 활용률 149 2.298 5.691 0 42.369
- 탄력근무제 활용률 149 7.581 12.106 0 66.856
- 원격근무제 활용률 149 0.631 2.778 0 21.606
(2) 종속변수
공기업의 경영성과를 실증적으로 분석하기 위하여 종합지표로서 경영 평가등급, 재무적지표로 1인당 매출액 그리고 비재무적지표로 고객만족도 평가를 종속변수로 설정하였다.
경영평가등급은 1등급(E)에서 6등급(S)까지 총 6개의 구간으로 분류 되어 있으며, 평균값은 3.380이며 표준편차는 1.187이다.
1인당 매출액은 분석의 오차를 최소화하기 위해 자연로그값으로 치환 하여 적용하였다. 평균값은 7.058이며 표준편차는 1.158이다. 최소값은 2010년 대한석탄공사의 4.561(95백만원)이며, 최대값은 2013년도 한국가스 공사의 매출액인 9.339(113억원)이다.
고객만족도 점수에 대한 기술 통계량은 평균이 93.335점이며 표준편차는 4.245로 분석되었다. 고객만족도 최소값은 77.114점으로 2011년도 여수광양 항만공사이고, 최대값은 2014년도 한국수자원공사의 99.342점이다.
<표 24> 종속변수 기술 통계량
변수 N 평균 표준편차 최소값 최대값
경영평가등급 136 3.380 1.187 1 6
(ln)1인당 매출액 149 7.058 1.158 4.561 9.339
고객 만족도 평가 117 93.335 4.245 77.114 99.342
(3) 통제변수
본 연구에서는 독립변수가 공기업의 경영성과에 미치는 영향을 분석 하기 위해 기관의 특성요인을 적절히 통제하기 위해 자산규모, 종업원수, 기관연령을 통제변수로 설정하였다.
각각의 통제변수의 기술통계량은 <표 25>와 같고, 분석의 오차를 최소화 하기 위해 자산규모와 종업원수는 자연로그값으로 치환하여 분석하였다.
자산규모의 최대값은 18.971(한국토지주택공사 2013년, 173조 3,475억원) 이며, 최소값은 11.604(한국감정원 2011년, 1,095억원)이다. 자산규모의 평균값은 15.409이고 표준편차는 1.768이다.
종업원수의 최대값은 10.308(한국철도공사 2010년, 29,958명)이고 최소 값은 4.407(울산항만공사 2011년, 82명)이다. 평균은 7.103이고 표준편차는 1.398이다. 기관연령의 최대값은 65년(한국마사회 2014년)이고 평균은 24.5년, 표준편차는 19.837이다.
<표 25> 통제변수 기술 통계량
변수 N 평균 표준편차 최소값 최대값
(ln)자산규모 149 15.409 1.768 11.604 18.971
(ln)종업원수 149 7.103 1.398 4.407 10.308
기관연령 149 24.500 19.837 0 65
종속변수인 1인당 매출액은 통제변수인 자산규모 및 기관연령과 각각 0.355, 0.176의 값을 갖는 약한 상관관계를 나타냈다. 마지막 종속변수인 고객만족도는 독립변수인 유연근무제 도입유무와 0.226의 값을 갖는 약한 상관관계를 가지고 있으며 모든 통제변수들과도 유의미한 약한 상관관계가 있는 것을 알 수 있다.
<표 27> 변수간 상관계수 분석표 유연
근무제 도입유무
유연 근무제 활용율
경영 평가 등급
1인당
매출액 고객
만족도 자산
규모 종업
원수 기관
연령 유연
근무제 도입유무
1.00 유연
근무제 활용률
0.397** 1.00
경영평가
등급 -0.229** -0.002 1.00 1인당
매출액 0.65 -0.016 -0.120 1.00 고객
만족도 0.226** 0.082 0.265** 0.022 1.00 자산
규모 0.110 0.089 -0.009 0.355** 0.259** 1.00 종업
원수 0.084 0.087 0.038 0.142 0.377** 0.689** 1.00 기관
연령 0.113 -0.014 0.052 0.176* 0.237* -0.095 0.167* 1.00
*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01
제 2 절 패널데이터 분석 방법 및 모형
1. 분석 방법 도출
본 연구에서 다루는 패널데이터 분석은 데이터의 특성에 따라 다양하게 구분되어 질 수 있다. 그 중 주어진 데이터가 패널구조임을 고려하지 않고, 데이터를 OLS(최소자승법)로 추정하는 것을 합동(Pooled) OLS라고 한다.
이러한 합동 OLS모형은 추정량이 기본적인 4가지 가정2)에 부합해야만 올바른 추론으로 이어진다(민인식ㆍ최필선, 2012). 합동 OLS 모형은 패널 데이터를 분석함에 있어 가장 간단하고 용이한 모형 중 하나라고 할 수 있다. 그러나, 기본 가정을 위배할 경우 OLS 추정량에 문제가 생길 수 있으며, 패널데이터의 특성상 횡단면데이터와 시계열데이터의 특징을 동시에 가지고 있으나 분석대상인 기관 고유의 특성이 고려되지 않아 데이터 분석이 정확하지 않을 수 있는 문제점이 있다.
이러한 합동 OLS 모형의 추정편의 문제를 해결하기 위한 방법으로 패널데이터 분석을 위해 고정효과모형(Fixed-Effects Model)과 확률효과 모형(Random-Effects Model)이 존재한다. 이 두 모형은 오차항을 보는 관점에 따라 분류하는데, 고정효과모형은 횡단면 자료인 공기업들이 가지고 있는 변수들이 독립적인 특성(절편)을 가지고 있다고 보는 반면, 확률효과 모형은 각 공기업들이 가지고 있는 고유한 특성들을 가정하는 점은 동일 하나, 개별 기업들의 특성이 일정한 평균값을 가지고 있는 하나의 기업 집합으로부터 나오는 확률로부터 추정된다고 가정하는 점에서 차이가 있다 (유미년 외, 2008).
이러한 고정효과모형과 확률효과모형 중 어떤 모형이 연구에 적절한
2) 기본적 OLS 가정은 첫째, 모든 패널개체 및 시점에 대해 오차항의 기대값이 “0”이 되어야 함. 둘째, 모든 패널개체 및 시점에 대해 오차항의 분산은 으로 등분산성 (homoskedasticity)을 의미함. 셋째, 패널개체의 오차항은 서로 상관관계가 없어야 하며, 동시에 한 개체의 서로 다른 시점의 오차항 사이에도 상관관계가 존재하지 않아야 함. 넷째, 오차항과 설명변수 사이에 상관관계가 존재하지 않아야 함 (민인식ㆍ최필선, 2012).