DEA 분석을 통한 지역신협의 경영 효율성에 관한 연구 : 광주·전남지역을 중심으로 (A) study on the managerial efficiency of local credit unions through the DEA analysis : focused on Gwangju & Jeonnam area원문보기
본 연구는 광주·전남 지역신협을 대상으로 2006년부터 2011년까지의 6년간 수집한 자료를 통해 2008년에 발생한 세계 금융위기 이전과 이후에 신협의 경영 효율성에는 어떠한 변화들이 나타났는지를 체계적으로 분석하였다. 또한 도시형, 농촌형 신협으로 구분하여 효율성에 직접적으로 영향을 주는 변수들을 찾아내어 신협의 경영 효율성을 향상시키는데 필요한 정책적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다. 지금까지 신협의 경영 효율성을 분석한 기존의 선행 연구들은 ...
본 연구는 광주·전남 지역신협을 대상으로 2006년부터 2011년까지의 6년간 수집한 자료를 통해 2008년에 발생한 세계 금융위기 이전과 이후에 신협의 경영 효율성에는 어떠한 변화들이 나타났는지를 체계적으로 분석하였다. 또한 도시형, 농촌형 신협으로 구분하여 효율성에 직접적으로 영향을 주는 변수들을 찾아내어 신협의 경영 효율성을 향상시키는데 필요한 정책적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다. 지금까지 신협의 경영 효율성을 분석한 기존의 선행 연구들은 DEA 분석을 통해 효율성 값을 도출하였으나, 그 값에 대한 통계적 유의성을 검증하지 못하였다는 한계가 있다. 이에 비해 본 연구는 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 모형을 통하여 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 추가적으로 분석하고, 금융위기 이전과 이후, 도시형과 농촌형의 특성 차이를 체계적으로 분석하였다는데 중요한 특징이 있다. 분석방법은 광주·전남 지역신협을 대상으로 1단계로 일반적 DEA 모형을 이용한 효율성을 분석한 다음, 2단계로 부트스트랩 기법을 이용하여 통계적 신뢰구간을 설정한 후, 분석결과에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 마지막으로 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 토빗 회귀분석을 실시하여 효율성에 미치는 변수의 영향력을 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 광주·전남 지역신협의 경우 2006년부터 2011년까지 6년 동안 각 효율성이 꾸준히 개선된 것으로 분석되었다. 둘째, 일반적 DEA 분석결과 기술비효율성의 주원인은 순수기술효율성인 것으로 분석되었다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석결과, 6년간 평균 8.9%의 기술비효율성이 존재한 것으로 분석되었다. 셋째, 조합별 지역신협의 효율성을 분석한 결과, 2006년부터 2011년까지 6년간 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성이 계속해서 1인 조합은 3곳에 불과한 것으로 나타났다. 넷째, 도시형과 농촌형으로 구분하여 분석한 결과, 도시형은 4.2%, 농촌형의 경우 평균 4.7%의 기술비효율성이 나타났다. 한편, 규모의 수익효과 측면에서는 도시형이 평균 IRS 19개, CRS 17개, DRS 10개로, 농촌형은 평균 IRS 9개, CRS 11개, DRS 4개로 비교적 다양하게 분포되어 있음이 확인되었다. 다섯째, 효율성 분포 분석결과, 일반적 DEA 분석의 경우 효율성 값이 1인 효율적인 신협의 수는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성이 2008년에는 각각 19개, 28개, 22개였으나, 2011년에는 각각 17개, 22개, 23개로 분석되었다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석 결과, 효율성 값이 1인 효율적인 신협의 수는 2008년, 2011년 모두 단 한 곳도 없는 것으로 분석되었다. 여섯째, 규모의 수익효과 분석결과, 일반적 DEA의 경우 2008년에 IRS 34개, CRS 22개, DRS가 14개로 나타났으나, 2011년의 경우 각각 23개, 23개, 20개로 나타났다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석의 경우 2007년에는 전체가 IRS로 나타났지만, 2011년은 CRS는 없고, DRS 6개, IRS가 60개로 나타났다. 일곱째, 토빗 회귀분석을 통해 분석한 결과, 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율의 회귀계수는 두 모형에서 모두 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 또한, ROA도 회귀계수가 토빗Ⅰ 모형에서 유의수준 5%, 토빗Ⅱ 모형에서는 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 반면 자기자본비율은 토빗Ⅱ 모형에서만 유의수준 5%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 여덟째, 금융위기 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과, 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율이 모두 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 반면, 자기자본비율은 통계적으로 유의하지 않았으나, ROA는 금융위기 이전에는 유의하지 않았지만, 금융위기 이후에는 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 이런 결과는 금융위기 이전과는 달리 2009년부터 비과세 예금한도(1천만원 증가)가 확대 시행되면서 신협의 예수금이 증가하며 조달비용이 절감되었고, 또한 안정된 조달자금을 통해 수익성 향상을 도모할 수 있었다. 이와 같은 수익성 향상은 효율성 증가에 긍정적인 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 마지막으로 도시형의 경우 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율이 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 자기자본비율 또한 유의수준 5%에서 효율성 증가 요인에 유의한 것으로 분석되었다. ROA는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 분석되었다. 한편, 농촌형의 경우 도시형과 달리 1인당 판매관리비, ROA, 대출금 비율, 예수금 비율이 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 그러나 자기자본비율은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석결과를 종합적으로 고려해 볼 때 분석결과에 대한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 지금까지 주로 효율성분석에 사용되어 왔던 일반적 DEA 모형은 효율성 값을 과대 추정할 수 있음을 보여주고 있다. 따라서 보다 신뢰성 있는 분석을 위해서는 확률적 요인의 문제점을 보완할 수 있는 부트스트랩 기법을 적용하여 통계적 신뢰구간을 통해 효율성 추정치의 유의성을 검정해야 한다. 둘째, 효율성 결정요인의 분석결과에서 알 수 있듯이 일반적 DEA를 적용한 토빗Ⅰ 모형 보다는 부트스트랩 기법을 적용한 토빗Ⅱ 모형이 효율성에 미치는 영향을 더 확실하게 구분하고 회귀결정계수에 대해 높은 신뢰성을 보여주었다. 때문에 효율성 측정결과와 마찬가지로 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 효율성 추정치를 종속변수로 사용하여 효율성 결정요인 분석을 함으로써 신뢰성을 확보하여야 할 것이다. 셋째, 지역신협들은 신협중앙회 자체 경영실태평가 등급결과와 경영 효율성 결과들을 활용해 앞으로의 환경변화에 대해 선제적인 경영관리 차원에서 효율적인 준거집단에 대한 적극적인 벤치마킹이 필요한 시점이다. 넷째, 2009년부터 시작된 예탁금비과세 혜택의 확대는 신협의 성장 및 효율성 향상에 큰 영향을 미쳤음이 확인되었다. 다만, 수익성은 크게 개선되지 못하고 있으므로 규모의 수익효과 측면에서 보다 효율적인 경영이 필요함을 시사하고 있다. 이러한 결과로 볼 때, 최근 금융감독원에서 2012년 9월에 신협법 시행령 개정에 따른 후속조치로 비과세 예탁금 한도를 종전대로 환원하고, 고위험 대출에 대해 충당금을 추가 적립하도록 하는 방안을 시행할 경우 지역신협의 경영에는 상당히 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 다섯째, 최근 6년간 효율성 결정요인 분석에 있어 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율은 어떤 조건에서도 효율성 증가요인으로 분석되었다. 따라서 적절한 예대율과 예대마진을 잘 활용하여 수익률 스프레드를 잘 구성한다면 경영 효율성 개선에 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 마지막으로, 광주·전남 지역신협 중 부실 또는 소규모 신협의 경우 지금보다 더욱 적극적으로 효율성 향상을 도모해야 할 것이며, 불가피한 경우 인접 신협과 전략적인 합병을 통해 중대형 금융기관으로 거듭나 대외 경쟁력을 갖춰야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 농촌형의 경우 도시형과는 달리 자기자본을 제외한 모든 설명변수에서 효율성의 증가요인으로 확인되었기 때문이다.
본 연구는 광주·전남 지역신협을 대상으로 2006년부터 2011년까지의 6년간 수집한 자료를 통해 2008년에 발생한 세계 금융위기 이전과 이후에 신협의 경영 효율성에는 어떠한 변화들이 나타났는지를 체계적으로 분석하였다. 또한 도시형, 농촌형 신협으로 구분하여 효율성에 직접적으로 영향을 주는 변수들을 찾아내어 신협의 경영 효율성을 향상시키는데 필요한 정책적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다. 지금까지 신협의 경영 효율성을 분석한 기존의 선행 연구들은 DEA 분석을 통해 효율성 값을 도출하였으나, 그 값에 대한 통계적 유의성을 검증하지 못하였다는 한계가 있다. 이에 비해 본 연구는 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 모형을 통하여 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 추가적으로 분석하고, 금융위기 이전과 이후, 도시형과 농촌형의 특성 차이를 체계적으로 분석하였다는데 중요한 특징이 있다. 분석방법은 광주·전남 지역신협을 대상으로 1단계로 일반적 DEA 모형을 이용한 효율성을 분석한 다음, 2단계로 부트스트랩 기법을 이용하여 통계적 신뢰구간을 설정한 후, 분석결과에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 마지막으로 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 토빗 회귀분석을 실시하여 효율성에 미치는 변수의 영향력을 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 광주·전남 지역신협의 경우 2006년부터 2011년까지 6년 동안 각 효율성이 꾸준히 개선된 것으로 분석되었다. 둘째, 일반적 DEA 분석결과 기술비효율성의 주원인은 순수기술효율성인 것으로 분석되었다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석결과, 6년간 평균 8.9%의 기술비효율성이 존재한 것으로 분석되었다. 셋째, 조합별 지역신협의 효율성을 분석한 결과, 2006년부터 2011년까지 6년간 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성이 계속해서 1인 조합은 3곳에 불과한 것으로 나타났다. 넷째, 도시형과 농촌형으로 구분하여 분석한 결과, 도시형은 4.2%, 농촌형의 경우 평균 4.7%의 기술비효율성이 나타났다. 한편, 규모의 수익효과 측면에서는 도시형이 평균 IRS 19개, CRS 17개, DRS 10개로, 농촌형은 평균 IRS 9개, CRS 11개, DRS 4개로 비교적 다양하게 분포되어 있음이 확인되었다. 다섯째, 효율성 분포 분석결과, 일반적 DEA 분석의 경우 효율성 값이 1인 효율적인 신협의 수는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성이 2008년에는 각각 19개, 28개, 22개였으나, 2011년에는 각각 17개, 22개, 23개로 분석되었다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석 결과, 효율성 값이 1인 효율적인 신협의 수는 2008년, 2011년 모두 단 한 곳도 없는 것으로 분석되었다. 여섯째, 규모의 수익효과 분석결과, 일반적 DEA의 경우 2008년에 IRS 34개, CRS 22개, DRS가 14개로 나타났으나, 2011년의 경우 각각 23개, 23개, 20개로 나타났다. 한편, 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 분석의 경우 2007년에는 전체가 IRS로 나타났지만, 2011년은 CRS는 없고, DRS 6개, IRS가 60개로 나타났다. 일곱째, 토빗 회귀분석을 통해 분석한 결과, 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율의 회귀계수는 두 모형에서 모두 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 또한, ROA도 회귀계수가 토빗Ⅰ 모형에서 유의수준 5%, 토빗Ⅱ 모형에서는 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 반면 자기자본비율은 토빗Ⅱ 모형에서만 유의수준 5%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 여덟째, 금융위기 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과, 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율이 모두 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 반면, 자기자본비율은 통계적으로 유의하지 않았으나, ROA는 금융위기 이전에는 유의하지 않았지만, 금융위기 이후에는 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 이런 결과는 금융위기 이전과는 달리 2009년부터 비과세 예금한도(1천만원 증가)가 확대 시행되면서 신협의 예수금이 증가하며 조달비용이 절감되었고, 또한 안정된 조달자금을 통해 수익성 향상을 도모할 수 있었다. 이와 같은 수익성 향상은 효율성 증가에 긍정적인 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 마지막으로 도시형의 경우 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율이 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 자기자본비율 또한 유의수준 5%에서 효율성 증가 요인에 유의한 것으로 분석되었다. ROA는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 분석되었다. 한편, 농촌형의 경우 도시형과 달리 1인당 판매관리비, ROA, 대출금 비율, 예수금 비율이 유의수준 1%에서 효율성의 증가요인으로 분석되었다. 그러나 자기자본비율은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석결과를 종합적으로 고려해 볼 때 분석결과에 대한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 지금까지 주로 효율성분석에 사용되어 왔던 일반적 DEA 모형은 효율성 값을 과대 추정할 수 있음을 보여주고 있다. 따라서 보다 신뢰성 있는 분석을 위해서는 확률적 요인의 문제점을 보완할 수 있는 부트스트랩 기법을 적용하여 통계적 신뢰구간을 통해 효율성 추정치의 유의성을 검정해야 한다. 둘째, 효율성 결정요인의 분석결과에서 알 수 있듯이 일반적 DEA를 적용한 토빗Ⅰ 모형 보다는 부트스트랩 기법을 적용한 토빗Ⅱ 모형이 효율성에 미치는 영향을 더 확실하게 구분하고 회귀결정계수에 대해 높은 신뢰성을 보여주었다. 때문에 효율성 측정결과와 마찬가지로 부트스트랩 기법을 이용한 DEA 효율성 추정치를 종속변수로 사용하여 효율성 결정요인 분석을 함으로써 신뢰성을 확보하여야 할 것이다. 셋째, 지역신협들은 신협중앙회 자체 경영실태평가 등급결과와 경영 효율성 결과들을 활용해 앞으로의 환경변화에 대해 선제적인 경영관리 차원에서 효율적인 준거집단에 대한 적극적인 벤치마킹이 필요한 시점이다. 넷째, 2009년부터 시작된 예탁금비과세 혜택의 확대는 신협의 성장 및 효율성 향상에 큰 영향을 미쳤음이 확인되었다. 다만, 수익성은 크게 개선되지 못하고 있으므로 규모의 수익효과 측면에서 보다 효율적인 경영이 필요함을 시사하고 있다. 이러한 결과로 볼 때, 최근 금융감독원에서 2012년 9월에 신협법 시행령 개정에 따른 후속조치로 비과세 예탁금 한도를 종전대로 환원하고, 고위험 대출에 대해 충당금을 추가 적립하도록 하는 방안을 시행할 경우 지역신협의 경영에는 상당히 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 다섯째, 최근 6년간 효율성 결정요인 분석에 있어 1인당 판매관리비, 대출금 비율, 예수금 비율은 어떤 조건에서도 효율성 증가요인으로 분석되었다. 따라서 적절한 예대율과 예대마진을 잘 활용하여 수익률 스프레드를 잘 구성한다면 경영 효율성 개선에 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 마지막으로, 광주·전남 지역신협 중 부실 또는 소규모 신협의 경우 지금보다 더욱 적극적으로 효율성 향상을 도모해야 할 것이며, 불가피한 경우 인접 신협과 전략적인 합병을 통해 중대형 금융기관으로 거듭나 대외 경쟁력을 갖춰야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 농촌형의 경우 도시형과는 달리 자기자본을 제외한 모든 설명변수에서 효율성의 증가요인으로 확인되었기 때문이다.
The purpose of this study is to systematically analyze changes in managerial efficiency of Credit Unions (CUs) located in Gwangju & Jeonnam Region before and after the worldwide financial crisis around in 2008 via materials collected for six years (2006 to 1011). Also I have identify variables that ...
The purpose of this study is to systematically analyze changes in managerial efficiency of Credit Unions (CUs) located in Gwangju & Jeonnam Region before and after the worldwide financial crisis around in 2008 via materials collected for six years (2006 to 1011). Also I have identify variables that directly affect the efficiency in urban and rural CUs to present suggestions in policies needed to improve the managerial efficiency of CUs. Previous studies analyzing the managerial efficiency of CUs induced value of efficiency via DEA analysis, but were limited in failing to verify the statistical significance of the value. However, this study is important in that the statistical significance of the efficiency value was additionally analyzed by DEA model using bootstrap technique and that differences in characteristics of urban and rural CUs before and after the financial crisis were systematically analyzed. As for analysis methods, I analyzed efficiency of the CUs located in Gwangju & Jeonnam Region by using a general DEA model first, established statistical confidence interval by using the bootstrap technique, and then verified the statistical significance of the results of the analysis. Finally, Tobit regression analysis was conducted to analyze the influence of variables on efficiency in order to analyze factors affecting the efficiency. Main results of this study are as follows. First, as for the CUs located in Gwangju & Jeonnam Region, each of the efficiency was analyzed to improve consistently for six years from 2006 to 2011. Second, the results of the general DEA analysis showed that the main cause of the technical inefficiency was pure technical efficiency. Meanwhile the results of the DEA analysis using bootstrap showed that there were average 8.9% of technical inefficiency for the six years. Third, the results of analyzing efficiency of the local CUs per union showed that only three unions consecutively recorded 1 in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency for the six years from 2006 to 2011. Fourth, the results of analyzing urban and rural CUs showed that urban types had 4.2% and rural types had 4.7% in technical inefficiency. As for profit effect of scale, the urban types were 19 IRS, 17 CRS, and 10 DRS and the rural types were 9 IRS, 11 CRS, and 4 DRS (average), with relatively diversified distribution. Fifth, the results of analyzing efficiency distribution showed that, as for the general DEA analysis, the number of efficient CUs with the efficiency value of 1 was 19, 28, and 22 in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency in 2008 but was 17, 22, and 23 in 2011. Meanwhile, the results of the DEA analysis using bootstrap showed that the number of efficient CUs with the efficiency value of 1 was zero both in 2008 and in 2011. Sixth, the results of analyzing profit effect of scale showed that, as for the general DEA analysis, 34 IRS, 22 CRS, and 14 DRS in 2008 while 23, 23, and 20 in 2011. The DEA analysis using bootstrap showed that all were IRS in 2007, but in 2011, 0 CRS, 6 DRS and 60 IRS. Seventh, the results of Tobit regression analysis showed that the regression coefficient of sales management expenses per head(ONEEXP), loan ratio, and deposit received ratio was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. ROA was also analyzed to be a factor of increase in efficiency at 5% significance level in Tobit I model and at 1% significance level in Tobit II model. Meanwhile, the ratio of net worth was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 5% significance level only in Tobit II model. Eighth, the results of analyzing pre- and post-financial crisis showed that ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. The ratio of net worth was not statistically significant, and ROA was insignificant before the financial crisis but was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level after the crisis. Such results indicate that, unlike the pre-financial crisis period, the tax-free deposit ceiling was expanded to be enforced (ten million won increase) to enhance the deposit received of the CUs, an increase that caused reduction in cost of funds and stabilized funds to promote increase in profitability. Such increase in profitability may have positive effects on increase in efficiency. Lastly, as for the urban CUs, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. The ratio of net worth was significant as a factor of increase in efficiency at 5% significance level, but ROA was statistically insignificant. Meanwhile, as for the rural CUs, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level, unlike the urban counterparts, but the ratio of net worth was statistically insignificant. When considering the results of the analysis in this study, my suggestions in policies are as follows. First, the general DEA model that has been mainly used to analyze efficiency may over-estimate the efficiency value, thus needing to test significance of efficiency estimation via statistical confidence interval by applying bootstrap that may compensate for problems of probabilistic factors, for more reliable analysis. Second, as seen in the results of analyzing determinants of efficiency, Tobit II model applied of bootstrap rather than Tobit I model applied of the general DEA was more clear in identifying effects on efficiency with more reliability on coefficient of regression. Thus, as seen in the results of efficiency measurement, reliability should be established by analyzing efficiency determinants by using DEA efficiency estimation from bootstrap as a dependent variable. Third, the local CUs should perform active benchmarking of efficient reference groups from the anticipatory aspect of management for future changes in environments by using the results of management estimation ratings by the National Credit Union Federation of Korea and the results of management efficiency. Fourth, the expansion of tax-free deposit since 2009 was identified to have sufficient influence on growth of and enhancement of efficiency of the CUs. However, profitability has not been sufficiently improved yet, indicating that more efficient management is needed in terms of profit effect of scale. From the above-mentioned results, the local CUs may have sufficiently negative influence in their management if the Financial Supervisory Service revivifies the tax-free deposit ceiling and enforces additional reserve of allowance on high-risk loan as a follow-up measure based on the revision of the enforcement ordinance of the Credit Union Act in September 2012. Fifth, as for analysis of efficiency determinants for the recent six years, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be factors of increasing efficiency in any condition. Thus, improvement in managerial efficiency may be sufficiently realized when yield spread is favorably prepared by using proper loan-deposit ratio and loan-deposit margin. Finally, insolvent or small-scaled CUs located in Gwangju & Jeonnam Region should promote improvement in efficiency more actively, and, if it is inevitable, strategic merger with adjacent CU may be needed to reform to be mid- or large-scaled financial institutions with enhanced international competitiveness, for rural CUs, unlike their urban counterparts, all the explanatory variables except for net worth were identified to be factors of increasing efficiency.
The purpose of this study is to systematically analyze changes in managerial efficiency of Credit Unions (CUs) located in Gwangju & Jeonnam Region before and after the worldwide financial crisis around in 2008 via materials collected for six years (2006 to 1011). Also I have identify variables that directly affect the efficiency in urban and rural CUs to present suggestions in policies needed to improve the managerial efficiency of CUs. Previous studies analyzing the managerial efficiency of CUs induced value of efficiency via DEA analysis, but were limited in failing to verify the statistical significance of the value. However, this study is important in that the statistical significance of the efficiency value was additionally analyzed by DEA model using bootstrap technique and that differences in characteristics of urban and rural CUs before and after the financial crisis were systematically analyzed. As for analysis methods, I analyzed efficiency of the CUs located in Gwangju & Jeonnam Region by using a general DEA model first, established statistical confidence interval by using the bootstrap technique, and then verified the statistical significance of the results of the analysis. Finally, Tobit regression analysis was conducted to analyze the influence of variables on efficiency in order to analyze factors affecting the efficiency. Main results of this study are as follows. First, as for the CUs located in Gwangju & Jeonnam Region, each of the efficiency was analyzed to improve consistently for six years from 2006 to 2011. Second, the results of the general DEA analysis showed that the main cause of the technical inefficiency was pure technical efficiency. Meanwhile the results of the DEA analysis using bootstrap showed that there were average 8.9% of technical inefficiency for the six years. Third, the results of analyzing efficiency of the local CUs per union showed that only three unions consecutively recorded 1 in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency for the six years from 2006 to 2011. Fourth, the results of analyzing urban and rural CUs showed that urban types had 4.2% and rural types had 4.7% in technical inefficiency. As for profit effect of scale, the urban types were 19 IRS, 17 CRS, and 10 DRS and the rural types were 9 IRS, 11 CRS, and 4 DRS (average), with relatively diversified distribution. Fifth, the results of analyzing efficiency distribution showed that, as for the general DEA analysis, the number of efficient CUs with the efficiency value of 1 was 19, 28, and 22 in technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency in 2008 but was 17, 22, and 23 in 2011. Meanwhile, the results of the DEA analysis using bootstrap showed that the number of efficient CUs with the efficiency value of 1 was zero both in 2008 and in 2011. Sixth, the results of analyzing profit effect of scale showed that, as for the general DEA analysis, 34 IRS, 22 CRS, and 14 DRS in 2008 while 23, 23, and 20 in 2011. The DEA analysis using bootstrap showed that all were IRS in 2007, but in 2011, 0 CRS, 6 DRS and 60 IRS. Seventh, the results of Tobit regression analysis showed that the regression coefficient of sales management expenses per head(ONEEXP), loan ratio, and deposit received ratio was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. ROA was also analyzed to be a factor of increase in efficiency at 5% significance level in Tobit I model and at 1% significance level in Tobit II model. Meanwhile, the ratio of net worth was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 5% significance level only in Tobit II model. Eighth, the results of analyzing pre- and post-financial crisis showed that ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. The ratio of net worth was not statistically significant, and ROA was insignificant before the financial crisis but was analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level after the crisis. Such results indicate that, unlike the pre-financial crisis period, the tax-free deposit ceiling was expanded to be enforced (ten million won increase) to enhance the deposit received of the CUs, an increase that caused reduction in cost of funds and stabilized funds to promote increase in profitability. Such increase in profitability may have positive effects on increase in efficiency. Lastly, as for the urban CUs, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level. The ratio of net worth was significant as a factor of increase in efficiency at 5% significance level, but ROA was statistically insignificant. Meanwhile, as for the rural CUs, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be a factor of increase in efficiency at 1% significance level, unlike the urban counterparts, but the ratio of net worth was statistically insignificant. When considering the results of the analysis in this study, my suggestions in policies are as follows. First, the general DEA model that has been mainly used to analyze efficiency may over-estimate the efficiency value, thus needing to test significance of efficiency estimation via statistical confidence interval by applying bootstrap that may compensate for problems of probabilistic factors, for more reliable analysis. Second, as seen in the results of analyzing determinants of efficiency, Tobit II model applied of bootstrap rather than Tobit I model applied of the general DEA was more clear in identifying effects on efficiency with more reliability on coefficient of regression. Thus, as seen in the results of efficiency measurement, reliability should be established by analyzing efficiency determinants by using DEA efficiency estimation from bootstrap as a dependent variable. Third, the local CUs should perform active benchmarking of efficient reference groups from the anticipatory aspect of management for future changes in environments by using the results of management estimation ratings by the National Credit Union Federation of Korea and the results of management efficiency. Fourth, the expansion of tax-free deposit since 2009 was identified to have sufficient influence on growth of and enhancement of efficiency of the CUs. However, profitability has not been sufficiently improved yet, indicating that more efficient management is needed in terms of profit effect of scale. From the above-mentioned results, the local CUs may have sufficiently negative influence in their management if the Financial Supervisory Service revivifies the tax-free deposit ceiling and enforces additional reserve of allowance on high-risk loan as a follow-up measure based on the revision of the enforcement ordinance of the Credit Union Act in September 2012. Fifth, as for analysis of efficiency determinants for the recent six years, ONEEXP, loan ratio, and deposit received ratio were analyzed to be factors of increasing efficiency in any condition. Thus, improvement in managerial efficiency may be sufficiently realized when yield spread is favorably prepared by using proper loan-deposit ratio and loan-deposit margin. Finally, insolvent or small-scaled CUs located in Gwangju & Jeonnam Region should promote improvement in efficiency more actively, and, if it is inevitable, strategic merger with adjacent CU may be needed to reform to be mid- or large-scaled financial institutions with enhanced international competitiveness, for rural CUs, unlike their urban counterparts, all the explanatory variables except for net worth were identified to be factors of increasing efficiency.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.