본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용하여 국내 건설회사를 대상으로 효율성을 측정하고 효율성의 연도별 추이를 파악하며 개별기업 및 산업차원에서 비효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. CCR모형 및 BCC모형을 적용하여 기술적 효율성 및 순수기술적 효율성을 측정하였고 Window분석을 통하여 연도별 효율성의 변화 추이를 파악하였다. 또한 비효율적인 기업을 대상으로 효율적인 기업이 되기 위한 목표치와 참조집합을 예시하였으며 수익성과 효율성의 시계열자료를 이용하여 효율성 측면에서의 선도기업을 도출하였다. 효율성에 영향을 미치는 요인으로 기업집단의 소속여부에 따른 효율성 차이를 검증하고, 매출액 중 건축비중, 토목비중, 외주비율 등과 효율성과의 상관관계를 식별하였다. 이와 같은 분석은 개별 기업의 효율성에 관한 벤치마킹 및 전략목표설정에 기여하며, 산업경쟁력을 높이기 위한 바람직한 정책 수립에 활용될 수 있다.
본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용하여 국내 건설회사를 대상으로 효율성을 측정하고 효율성의 연도별 추이를 파악하며 개별기업 및 산업차원에서 비효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. CCR모형 및 BCC모형을 적용하여 기술적 효율성 및 순수기술적 효율성을 측정하였고 Window분석을 통하여 연도별 효율성의 변화 추이를 파악하였다. 또한 비효율적인 기업을 대상으로 효율적인 기업이 되기 위한 목표치와 참조집합을 예시하였으며 수익성과 효율성의 시계열자료를 이용하여 효율성 측면에서의 선도기업을 도출하였다. 효율성에 영향을 미치는 요인으로 기업집단의 소속여부에 따른 효율성 차이를 검증하고, 매출액 중 건축비중, 토목비중, 외주비율 등과 효율성과의 상관관계를 식별하였다. 이와 같은 분석은 개별 기업의 효율성에 관한 벤치마킹 및 전략목표설정에 기여하며, 산업경쟁력을 높이기 위한 바람직한 정책 수립에 활용될 수 있다.
This paper analyzes the technical efficiencies of 38 Korean engineering and construction firms and the efficiency changes from 1999 to 2003 using data envelopment analysis (DEA). Best practice firms in terms of technical efficiency and profit are identified. For inefficient firms, performance target...
This paper analyzes the technical efficiencies of 38 Korean engineering and construction firms and the efficiency changes from 1999 to 2003 using data envelopment analysis (DEA). Best practice firms in terms of technical efficiency and profit are identified. For inefficient firms, performance targets to be efficient are suggested. Technical efficiencies had been increased over the five year period, and the efficiency difference between firms had been reduced during this period. The differences in efficiency due to the differences in cooperate governance structures are statistically significant. In addition, the technical efficiency is correlated with product portfolios, degree of subcontract, rates of value added, returns on invested capital, and EBITDA.
This paper analyzes the technical efficiencies of 38 Korean engineering and construction firms and the efficiency changes from 1999 to 2003 using data envelopment analysis (DEA). Best practice firms in terms of technical efficiency and profit are identified. For inefficient firms, performance targets to be efficient are suggested. Technical efficiencies had been increased over the five year period, and the efficiency difference between firms had been reduced during this period. The differences in efficiency due to the differences in cooperate governance structures are statistically significant. In addition, the technical efficiency is correlated with product portfolios, degree of subcontract, rates of value added, returns on invested capital, and EBITDA.
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문제 정의
또한 특정 추격기업을 대상으로 효율성의 변동과정을 분석하고 효율성 개선을 위한 주요경영 변수의 목표값과 벤치마킹 대상이 될 수 있는 기업을 예시하였다.
본 연구는 DEA를 이용하여 국내 건설회사를 대상으로 효율성을 측정, 분석하고 개별 기업의 비효율성과 개선방향 및 구체적인 목표를 도출하였다. 이와 같은 분석은 개별 기업의 효율성에 관한 벤치마킹 및 전략목표 설정에 기여할 수 있다.
97기이며, 효율적인 DMU는 22개이다. 본 연구에서는 투입물과 산출물의 선정에 있어서 노동, 자본, 매출, 부가가치와 같이 종합적인 성과를 나타내는 변수를 사용하고 있으므로 산출된 효율성은 각 DMU를 대표하는 중요한 성과지표가 될 수 있다.
한편, 개별 기업의 관점에서 규모에 대한 수확(returns to scale)이 체증, 불변 또는 체감하는지를 파악하여 효율성의 향상을 위해 투입의 축소 또는 산출의 확대 중에서 어느 방향으로 개선하는 것이 바람직한가를 식별한다. 이러한 규모에 대한 수확여부의 기간별 변동을 분석하여 산업 전체의 전반적인 추세를 파악한다. 효율성의 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 경쟁 이론의 관점에서 가설을 설정하고 비모수 적 통계 분석을 실시하여 기업집단의 소속 여부나 매출 구성의 특성 등에 따른 효율성의 차이를 분석하고 결론을 도출한다.
가설 설정
H0: 기업집단 또는 그룹의 소속 여부에 따른 관리 효율의 차이는 존재하지 않는다.
생산 이론의 핵심적인 개념인 생산함수(Production Function)는 주어진 투입 요소를 사용하여 생산가능한 최대의 산출을 달성하는 효율적인 경영자를 가정한다. 이러한 효율적인 경영자의 가정 하에 수립된 생산함수를 보완하기 위해 Koopmans(1951)은 생산7梏집합(Production Possibility Set) 이라는 개념을 제시하였다.
제안 방법
이렇게 함으로써 해당 집단 내부에서는 효율성 점수의 차이가 없도록 통제한다. 그리고 치환된 자료를 모두 합하여 단일한 분석대상으로 설정하고 DEA효율성점수를 구한 후, 다시 두 집단 간의 효율성차이를 검정한다. 그 결과 표12과 같이 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 역시 기각되었다.
이러한 분석을 통하여 비효율적인 기업이 효율적이기 위해 달성해야 할 목표치를 제시하고 다양한 관점으로 벤치마킹 대상 기업을 식별한다. 또한 연도별 효율성의 변화를 파악하고 추세를 분석하기 위해 1999년부터 2003년까지의 5개년 패널 자료를 바탕으로 Window분석을 실시하고, 분석 결과를 이용하여 지속적으로 효율성 점수가 높은 기업을 식별한다. 한편, 개별 기업의 관점에서 규모에 대한 수확(returns to scale)이 체증, 불변 또는 체감하는지를 파악하여 효율성의 향상을 위해 투입의 축소 또는 산출의 확대 중에서 어느 방향으로 개선하는 것이 바람직한가를 식별한다.
이와 같은 분석은 개별 기업의 효율성에 관한 벤치마킹 및 전략목표 설정에 기여할 수 있다. 또한 효율성의 연도별 추세를 분석하고 효율성에 영향을 미치는 요인을 식별, 분석하였다. 이 분석 결과는 산업과 경쟁구조를 이해하고 산업 전체의 경쟁력을 높이기 위한 바람직한 정책 수립에 활용될 수 있으며 주요 내용은 다음과 같다.
예시한다. 또한 효율성의 연도별 추세를 분석하여 개별기업 및 산업 차원에서 변화의 방향을 파악하고 다양한 측면에서 비효율성의 정도와 영향요인을 분석한다. 이와 같은 효율성의 분석 방법과 결과를 통해 현재 질적 구조조정에 직면하고 있는 건설산업의 지속가능한 경쟁력을 확보하고 개별 기업의 효율성을 향상하기 위한 전략적 벤치마킹 과 정책적 의사결정에 기여할 수 있다.
본 연구는 자료포락 분석 (Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용하여 국내 건설회사를 대상으로 효율성을 측정, 분석하고 개별 기업의 비효율성과 개선방향 및 구체적인 목표치의 도출을 예시한다. 또한 효율성의 연도별 추세를 분석하여 개별기업 및 산업 차원에서 변화의 방향을 파악하고 다양한 측면에서 비효율성의 정도와 영향요인을 분석한다.
BCC모형에 의한 순수 기술적 효율성(Pure Technical Efficiency, PTE)은 규모에 대한 수확의 변동(Variable Returns to Scale, VT0하에서 구한 효율성 점수이며, 규모의 경제효과를 통제한 효율성 점수이므로 동일한 DMU의 PTE는 TE와 같거나 크다. 본 연구에서는 1999년부터 2003년까지 연도별로 38개 건설회사의 기술적 효율성(TE), BCC모형에 따른 순수기술적 효율성(PTE)을 투입물 기준으로 측정하였다. 2003 년도의 경우 측정 결과를 요약하면 표4와 같다.
따라서 여러 기간에 걸쳐 존재하는 동일한 DMU를 마치 서로 다른 DMU처럼 처리한다. 본 연구에서는 분석 기간이 5개년 이므로 3개년을 Window의 폭으로 설정하면 1개의 Window마다 38개 DMU x 3인 114개의 DMU 를 대상으로 효율성을 측정하게 된다. Window분석의 결과 중에서 2003년 도의 선도적 기업으로 선정한 11개 DMU(그림3 참조)와 표 5에서 분석한 1개 DMU 등 12개 DMU를 발췌하여 표 8에 게재하였다.
DEA효율성의 측정 모형은 주어진 투입물 조합으로 최대의 산출물 조합을 구현하는 산출지향 (output-oriented) 모형과, 주어진 산출물 조합을 생산하기 위한 최소의 투입물 조합을 구현하는 투입지향(input-oriented) 모형으로 대별된다. 본 연구에서는 수주산업인 건설산업의 특성상 산출물에 따라 투입물을 조정하는 방식을 주로 사용하는 건설회사의 속성을 고려하여 투입지향의 효율성 점수를 구하는 방법을 사용한다.
본 연구에서는 자료포락 분석 중에서 CCR모형과 BCC 모형을 이용하여 횡단적으로 국내 대형 건설회사의 기술적 효율성, 규모의 효율성, 순수 기술적 효율성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여 비효율적인 기업이 효율적이기 위해 달성해야 할 목표치를 제시하고 다양한 관점으로 벤치마킹 대상 기업을 식별한다.
산출물에 관한 대리변수로는 매출액, 계약 잔액, 부가가치를 선정하였다. 매출액은 산출물에 관한 대표적인 대리변수로서 기업을 대상으로 하는 대부분의 DEA 연구에서 사용된다.
위의 가설을 검정하기 위해 우선 38개 기업의 최근 5년간 자료 전체를 패널 자료화하여 총 190개의 DMU를 대상으로 효율성을 측정하고 기업집단 소속 여부에 따른 효율성의 차이가 있는지 검정한다. 기업집단 소속 여부에 따른 기술통계량은 표 10과 같으며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사보다 효율성 점수의 평균과 중위수가 높음을 확인하였다.
2에서 설명한 바와 같이 한 시점을 기준으로 복수의 DMU에 관한 상대적 효율성의 정태적, 횡단적 분석 방법이다. 즉, 다수의 투입으로 다수의 산출을 생산하는 DMU들로부터 효율적인 생산프런티어를 구성하고 CCR모형에 의한 기술적 효율성(Technical Efficiency, TE) 또는 BCC모형에 의한 순수기술적 효율성(Pure Technical Efficiency, PTE)을 측정, 분석한다. 기술적 효율성은 측정단위가 서로 다른 투입물과 산출 물의 실물자료를 사용하여 산출물의 가중합을 투입물의 가중 합으로 나눈 상대적인 점수이며 투입물과 산출물 에 관한 사전적인 가중치를 필요로 하지 않는다.
부가가치는 인건비, 복리후생비, 감가상각비, 임차료, 제세공과 및 영업이익 등을 합한 금액으로 산정한다. 투입물과 산출물 변수 중에서 단위가 금액인 경우에는 가격에 따른 오차를 통제하고 연도별 효율성의 비교가 가능하도록 2000년 기준의 GDP 디플레이터를 사용하여 불변가격으로 조정하였다. 한편, 종업원 수와 경영자산은 저량(stock) 개념이므로 연도별로 기초 및 기말 자료의 평균을 구하여 적용하였다.
투입물과 산출물 변수 중에서 단위가 금액인 경우에는 가격에 따른 오차를 통제하고 연도별 효율성의 비교가 가능하도록 2000년 기준의 GDP 디플레이터를 사용하여 불변가격으로 조정하였다. 한편, 종업원 수와 경영자산은 저량(stock) 개념이므로 연도별로 기초 및 기말 자료의 평균을 구하여 적용하였다.
이러한 규모에 대한 수확여부의 기간별 변동을 분석하여 산업 전체의 전반적인 추세를 파악한다. 효율성의 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 경쟁 이론의 관점에서 가설을 설정하고 비모수 적 통계 분석을 실시하여 기업집단의 소속 여부나 매출 구성의 특성 등에 따른 효율성의 차이를 분석하고 결론을 도출한다.
대상 데이터
이들 기업은 2003년의 경우 종합건설업 총매출액의 약 33%를 차지하고 있으며, 국내 건설시장의 대표적인 공급자이고 비교적 유사한 투입과 산출을 보이고 있으므로 적절한 생산프런티어의 구성과 분석 결과의 실질적인 기여라는 관점에서 적합하다고 판단된다. 본 연구는 외환위기 이후 효율성의 변화를 분석하기 위해 1999년부터 2003년까지 5년간을 대상 기간으로 설정한다. 분석에 필요한 정보는 해당기업의 사업 보고서및 감사보고서에서 획득하였고, Coelli(1996)의 DEAP Version 2.
본 연구에서는 시공능력금액을 기준으로 상위 50개 기업과 상장건설회사의 합집합을 대상으로 하되, 매출 중에서 건설업 비중의 50% 이하인 기업, 매출액이 천억원 미만인 기업, 감사보고서 등 자료가 미흡한 기업 등을 제외하고 최종적으로 38개 기업을 선정하였다. 이들 기업은 2003년의 경우 종합건설업 총매출액의 약 33%를 차지하고 있으며, 국내 건설시장의 대표적인 공급자이고 비교적 유사한 투입과 산출을 보이고 있으므로 적절한 생산프런티어의 구성과 분석 결과의 실질적인 기여라는 관점에서 적합하다고 판단된다.
즉, 기업을 하나의 생산단위로 보면 노동과 자본으로 구성된 생산체계를 바탕으로 원재료 등 외부가치를 들여와서 제품을 생산, 판매하여 부가가치를 얻는 구조로 모형화할 수 있다. 위와 같은 기본적인 모형을 바탕으로 투입물은 상시종업원 수, 경 영자 산, 투입비용으로 선정하였다. 상시종업원 수는 노동에 관한 대리변수(Proxy)로서 기업을 대상으로 하는 대부분의 DEA 관련 연구에서 채택하고 있다.
데이터처리
이와 같은 효율성점수로 도 전체적인 시계열 관점의 흐름을 파악할 수는 있으나 단위 DMU별로 특정 연도의 효율성 점수를 다른 년도의 그것과 직접 비교하기에는 무리가 있다. 단위 DMU 의 효율성 상승 또는 하락과 같은 추이나 효율성 변동의 안정성을 비교하기 위한 방법으로 Window분석을 실시하였다. (Cooper, 2000) Window분석은 몇 개의 기간으로 구성된 Window의 폭을 설정하고 해당 Window에 속하는 자료를 모두 패널화하여 분석하는 방법이다.
특성에 맞는 비모수적인 분석이 적절하다. 따라서 본 연구에서는 두 집단 간 효율성의 차이에 관한 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney의 U-test를 사용한다. 그룹소속 여부에 따른 검정 결과 표11과 같이 효율성의 차이가 없다는 가설은 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 기각되었다 즉, 기업집단의 소속 여부에 따라 효율성 점수의 차이가 존재하며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사에 비해 효율성이 높다고 할 수 있다.
따라서 건설산업의 대표적인 상품인 건축, 토목의 매출구성비, 생산구조의 특성으로서 외주비율, 위에서 언급한 재무 지표들과 TE 및 PTE 간의 상관관계를 분석한 결과는 표13과 같다. 상관관계의 분석에서도 DEA효율성 점수의 분포특성을 고려하여 비모수적 순위 상관분석인 Spearman의 rho를 이용하여 검정하였다. 먼저 주택을 포함한 건축공사 비중은 PTE와 상관계수 0.
이론/모형
본 연구는 외환위기 이후 효율성의 변화를 분석하기 위해 1999년부터 2003년까지 5년간을 대상 기간으로 설정한다. 분석에 필요한 정보는 해당기업의 사업 보고서및 감사보고서에서 획득하였고, Coelli(1996)의 DEAP Version 2.1 을 분석도구로 사용하였다. DEA효율성의 측정 모형은 주어진 투입물 조합으로 최대의 산출물 조합을 구현하는 산출지향 (output-oriented) 모형과, 주어진 산출물 조합을 생산하기 위한 최소의 투입물 조합을 구현하는 투입지향(input-oriented) 모형으로 대별된다.
성능/효과
DEA에 의한 효율성 점수는 1에서 0까지의 범위를 가지며 효율적 프런티어를 구성하는 DMU, 즉 효율성 점수가 1인 DMU가 다수이므로 정규분포를 가정한 모수적인 통계분석보다는 DEA 의 특성에 맞는 비모수적인 분석이 적절하다. 따라서 본 연구에서는 두 집단 간 효율성의 차이에 관한 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney의 U-test를 사용한다.
그리고 치환된 자료를 모두 합하여 단일한 분석대상으로 설정하고 DEA효율성점수를 구한 후, 다시 두 집단 간의 효율성차이를 검정한다. 그 결과 표12과 같이 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 역시 기각되었다. 따라서 두 집단 간 효율성 점수의 차이는 개별 기업의 경영관리 및 생산기술 능력에 따른 차이가 아니라 기업집단에 소속된 경우 그에 따른 내부시장의 확보, 거래비용의 절감, 효과적인 자원배분, 안정적인 경영환경 등의 혜택을 얻게 되어 발생한 차이, 즉 기업집단의 소속 여부에 따른 차이라고 할 수 있다.
따라서 본 연구에서는 두 집단 간 효율성의 차이에 관한 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney의 U-test를 사용한다. 그룹소속 여부에 따른 검정 결과 표11과 같이 효율성의 차이가 없다는 가설은 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 기각되었다 즉, 기업집단의 소속 여부에 따라 효율성 점수의 차이가 존재하며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사에 비해 효율성이 높다고 할 수 있다.
기업의 대표적인 재무지표 중에서 부가가치율, 인당 매출, 투하자본 수익률, EBITDA율 등과 TE 및 PTE 간의 상관관계를 분석한 결과 1% 및 5%의 수준에서 모두 유의하며, 0.152에서 0.606까지 비교적 강한 상관계수를 보이고 있다. 따라서 DEA 에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 효율성을 단일 차원으로 종합하여 DMU 전체를 표현하는 지표임을 확인할 수 있다.
기업집단 소속 여부에 따른 기술통계량은 표 10과 같으며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사보다 효율성 점수의 평균과 중위수가 높음을 확인하였다.
넷째, 그룹에 소속된 회사에 그렇지 않은 회사 간에 효율성의 차이를 검정한 결과 효율성의 차이가 없다는 가설은 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 기각되었다. 즉, 기업집단의 소속여부에 따라 효율성 점수의 차이가 존재하며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사에 비해 효율성이 높다고 할 수 있다.
다섯째, 효율성에 영향을 미치는 각종 요인과 TE 및 PTE 간의 상관관계를 분석한 결과, 주택을 포함한 건축공사비중은 PTE와 약한 상관이 있음을 확인하였다. 이는 분석기간 동안 민간건축, 특히 주택부문의 급격한 증가가 효율성에 어느 정도 정의 영향을 주고 있음을 시사한다.
공사 원가 중 외주비의 비중은 TE와 정(+)의 약한 상관을 보이며, 이는 공사 집행방법의 측면에서 직접 시공하는 방식보다는 외주방식이 기업의 효율성에 어느 정도 기여하고 있다고 볼 수 있다. 대표적인 재무지표 중에서 부가가치율, 인당 매출, 투하자본수익률, EBITDA율 등과 TE 및 PTE 간의 상관관계를 분석한 결과, 0.152에서 0.606까지 비교적 강한 상관계수를 보이고있다. 따라서 DEA에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 성과를 단일 차원으로 종합하는 지표임을 확인할 수 있다.
둘째, 효율성 점수와 수익성 Matrix를 통하여 선도기업과 추격기업을 식별하고, 효율성 점수의 시계열 통계를 이용하여 효율성 측면에서 최근 5년간 가장 우수한 기업을 식별하였다. 또한 특정 추격기업을 대상으로 효율성의 변동과정을 분석하고 효율성 개선을 위한 주요경영 변수의 목표값과 벤치마킹 대상이 될 수 있는 기업을 예시하였다.
그림1에서 Q점에 해당하는 조직단위는 효율적인 등량선 상에 있으므로 효율적인 조직단위를 나타낸다. 등량선 상에 있는 모든 조직단위는 기술적 효율성이 1이며, 점 P와 같이 등량선의 우상향 영역 내에 있는 조직단위는 모두 비효율적이다. 이러한조직단위의 비효율성은 QP/0P의 비율로도 나타낼 수 있으며, 이와 같이 비율로 표현된 비효율성은 효율적인 생산을 위해비례적으로 줄일 수 있는 투입량의 비율을 나타낸다.
606까지 비교적 강한 상관계수를 보이고 있다. 따라서 DEA 에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 효율성을 단일 차원으로 종합하여 DMU 전체를 표현하는 지표임을 확인할 수 있다. 한편 시공능력금액과 DEA 효율성은 TE 및 PTE 모두 유의 수준 10%에서 약한 상관관계를 확인하였다.
606까지 비교적 강한 상관계수를 보이고있다. 따라서 DEA에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 성과를 단일 차원으로 종합하는 지표임을 확인할 수 있다. 한편 시공능력금액과 DEA효율성은 TE 및 PTE 모두 약한 상관관계를 확인하였다.
모든 DMU는 동일한 산출량을 생산하므로 점A의 DMU를 원점과 연결하여 효율적인 프런티어와 만나는 점 Q를 가상적으로 효율적인 DMU라고 할 수 있다. 따라서 점A의 DMU는 점Q의 가성적인 DMU에 비해 비효율적이며, 기술적 효율성은 0Q/0A로 나타낼 수 있다.
즉, 기업집단의 소속여부에 따라 효율성 점수의 차이가 존재하며, 기업집단에 소속된 회사가 그렇지 않은 회사에 비해 효율성이 높다고 할 수 있다. 또한 두 집단별로 모든 DMU들이 효율적이 되도록 투입물과 산출물의 값을 모두 효율적 프런티어상의 값으로 치환한 다음 두 집단 간의 효율성 차이를 검정한 결과 TE의 경우 유의수준 5%, PTE의 경우 유의 수준 1%에서 역시 기각되었다. 즉 기업집단에 소속된 경우 그에 따른 전략시장 자원 등의 혜택을 받게 되므로 두 집단 간 효율성 점수의 차이는 개별 기업의 경영능력에 따른 차이가 아니라 기업집단에 소속 여부에 따른 차이라고 할 수 있다.
상관관계의 분석에서도 DEA효율성 점수의 분포특성을 고려하여 비모수적 순위 상관분석인 Spearman의 rho를 이용하여 검정하였다. 먼저 주택을 포함한 건축공사 비중은 PTE와 상관계수 0.151 로서 유의수준 5%에서 약한 상관이 있음을 확인하였다. 이는 분석 기간 동안 민간 건축, 특히 주택부문의 급격한 증가가 효율성에 어느 정도 정의 영향을 주고 있음을 시사한다.
지홍민과 유태우(2003)는 DEA와 Malmquist생산성지수를 사용하여 1996년부터 5년간 37개의 국내 상장 건설회사의 효율성과 생산성의 변화를 분석하였다. 분석 결과 배분적 효율성 및 비용 효율성의 관점에서 선도기업과 추격기업 간의 차이는 확대되고 있으며, 효율성의 영향요인으로 기관지분율, 기업 규모 및 미수금회전율을 파악하고 있다. 위의 연구들은 분석 기간과 분석대상 회사가 제한적이거나 비재무적 영향요인에 관한 분석이 포함되지 않았다.
셋째, 규모에 대한 수확은 전반적으로 CRS인 DMU는 증가하고 DRS인 DMU는 감소하고 있음을 확인하였다. 이는 99, 00, 01년의 경우 급격한 시장 축소와 구조조정이 진행되고 있어 규모에 대한수확체감 상태에 있는 DMU가 많았으나 점차적인 시장회복과 구조조정의 진척에 힘입어 수확체감의 DMU는 줄어들고 규모에 대한수확불변의 상태에 있는 DMU가 늘.
오동 일(2002)은 1997년부터 3년간 15개의 국내 상장 건설회사에 대한 효율성을 분석하였다. 연구 결과 기술적 효율성은 전반적으로 개선되고 있으며 대부분의 회사가 적정 규모 이하로 생산하고 있음을 파악하였으나, 자본금과 같은 재무지표와 효율성 지표 간의 관계는 전반적으로 일관성을 보이지 않았다. 지홍민과 유태우(2003)는 DEA와 Malmquist생산성지수를 사용하여 1996년부터 5년간 37개의 국내 상장 건설회사의 효율성과 생산성의 변화를 분석하였다.
첫째, 1999년부터 2003년까지 38개 건설회사의 기술적 효율성, 순수 기술적 효율성을 투입물 기준으로 측정한 결과 전체적으로 국내 건설회사의 기술적 효율성은 점차 향상되고 있음을 확인하였다. 이는 동일한 산출물의 생산에 필요한 투입물을 점진적으로 줄여나간 그간의 경영혁신 효과와, 민간 건축의 시장 확대에 능동적으로 대응하여 상대적으로 산출물이 증가함에 따른 결과로 분석된다.
따라서 DEA 에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 효율성을 단일 차원으로 종합하여 DMU 전체를 표현하는 지표임을 확인할 수 있다. 한편 시공능력금액과 DEA 효율성은 TE 및 PTE 모두 유의 수준 10%에서 약한 상관관계를 확인하였다.
따라서 DEA에 의한 효율성 점수는 위와 같은 지표가 개별적으로 나타내는 부분적인 성과를 단일 차원으로 종합하는 지표임을 확인할 수 있다. 한편 시공능력금액과 DEA효율성은 TE 및 PTE 모두 약한 상관관계를 확인하였다. 비효율적인 기업은 우선 본 연구와 같이 효율성에 관한 계량적 벤치마킹을 통하여 목표를 설정하고, 목표 달성을 위한 전략 수립 시 사업구조, 비용구조 등과 관련하여 본 연구결과를 참조할 수 있을 것이다.
후속연구
또한 효율성 분석에 사용한 변수 및 효율성에 영향을 미치는 결정요인에 관해 연구개발, 프로세스 역량, 정보시스템, 인적 자원의 질 등을 고려한 심층적인 분석이 앞으로 연구해야 할 과제라 할 수있다.
본 연구는 국내 건설회사를 대상으로 최근 5년간의 효율성을 측정, 분석하였으나 효율성의 변화가 생산성의 변화와 동일한 의미는 아니므로 생산성의 변화를 동시에 측정하여 효율성과 비교함으로써 변화의 방향과 요인에 관한 심도 있는 분석이 가능하다. 또한 효율성 분석에 사용한 변수 및 효율성에 영향을 미치는 결정요인에 관해 연구개발, 프로세스 역량, 정보시스템, 인적 자원의 질 등을 고려한 심층적인 분석이 앞으로 연구해야 할 과제라 할 수있다.
또한 효율성의 연도별 추세를 분석하여 개별기업 및 산업 차원에서 변화의 방향을 파악하고 다양한 측면에서 비효율성의 정도와 영향요인을 분석한다. 이와 같은 효율성의 분석 방법과 결과를 통해 현재 질적 구조조정에 직면하고 있는 건설산업의 지속가능한 경쟁력을 확보하고 개별 기업의 효율성을 향상하기 위한 전략적 벤치마킹 과 정책적 의사결정에 기여할 수 있다.
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