지금까지 건설산업은 재무 중심의 성과측정에 주로 의존하여 왔다. 또한 성과측정시스템에 관한 연구는 대부분 프로젝트 레벨에서 이루어졌다. 그러나 최근 들어 산업 또는 기업 레벨의 성과측정 및 관리에 대한 요구가 높아지고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 건설기업들의 성과를 측정하고 서로 비교할 수 있는 지표를 개발하고, 지표들의 다양한 특성을 분석하고자 하였다. 우선, 정성적, 그리고 정량적 분석 과정을 통해 지표의 타당성, 측정가능성, 비교가능성을 만족시키는 공통적인 지표체계를 도출하였다. 다음으로, 성과영역들의 가중치를 적용하여 건설기업의 성과지수를 산정하였으며, 산정된 성과지수를 이용한 상관분석, 회귀분석 등을 수행하여 성과지표의 통계적인 특성과 기초적인 인과관계를 도출하였다. 마지막으로, 이러한 분석 과정에서 도출된 다양한 결과들과 함께 계속해서 수행되어야 할 향후 연구과제를 제시하였다.
지금까지 건설산업은 재무 중심의 성과측정에 주로 의존하여 왔다. 또한 성과측정시스템에 관한 연구는 대부분 프로젝트 레벨에서 이루어졌다. 그러나 최근 들어 산업 또는 기업 레벨의 성과측정 및 관리에 대한 요구가 높아지고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 건설기업들의 성과를 측정하고 서로 비교할 수 있는 지표를 개발하고, 지표들의 다양한 특성을 분석하고자 하였다. 우선, 정성적, 그리고 정량적 분석 과정을 통해 지표의 타당성, 측정가능성, 비교가능성을 만족시키는 공통적인 지표체계를 도출하였다. 다음으로, 성과영역들의 가중치를 적용하여 건설기업의 성과지수를 산정하였으며, 산정된 성과지수를 이용한 상관분석, 회귀분석 등을 수행하여 성과지표의 통계적인 특성과 기초적인 인과관계를 도출하였다. 마지막으로, 이러한 분석 과정에서 도출된 다양한 결과들과 함께 계속해서 수행되어야 할 향후 연구과제를 제시하였다.
Recently, the demand for performance evaluation and management at the industrial or corporate level has been increasing. From this perspective, this study has developed indicators to measure and compare construction company performances and we have analyzed various characteristics of those indicator...
Recently, the demand for performance evaluation and management at the industrial or corporate level has been increasing. From this perspective, this study has developed indicators to measure and compare construction company performances and we have analyzed various characteristics of those indicators. Throughout our thorough qualitative and quantitative analysis we first identified a set of indicators for performance measurement. These indicators have been shown to meet the requirements of validity, measurability, and comparability. Second, we calculated the performance index of construction companies by applying weightings of the performance categories. Then we performed correlation and regression analyses using the calculated performance index and identified the basic cause-and-effect relationships, as well as the statistical characteristics of the performance index. Drawing on the results of the analytical processes identified in this work, we discuss future research to be conducted.
Recently, the demand for performance evaluation and management at the industrial or corporate level has been increasing. From this perspective, this study has developed indicators to measure and compare construction company performances and we have analyzed various characteristics of those indicators. Throughout our thorough qualitative and quantitative analysis we first identified a set of indicators for performance measurement. These indicators have been shown to meet the requirements of validity, measurability, and comparability. Second, we calculated the performance index of construction companies by applying weightings of the performance categories. Then we performed correlation and regression analyses using the calculated performance index and identified the basic cause-and-effect relationships, as well as the statistical characteristics of the performance index. Drawing on the results of the analytical processes identified in this work, we discuss future research to be conducted.
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문제 정의
따라서 본 연구는 지표들의 다양한 특성과 인과관계에 대한 분석 결과를 제시하였다. 결과적으로, 고객과 학습 및 성장 관점이 성과관리의 핵심이 되고 있었다.
본 연구는 건설기 업들이 성과를 측정하고 서로 비교할 수 있는 공통적인 지표를 개발하고, 이 지표들이 갖는 정량적인 특성 및 인과관계를 분석하는 것이 주된 목적이다. 성과측정 틀 (framework)은 전세계적으로 가장 널리 활용되는 BSC(balanced scorecard) 모델의 4가지 관점(재무, 고객, 내부프로세스, 학습 및 성장)을 그대로 사용하였다.
본 연구는 표 2의 지표체계와 표 3의 가중치를 이용하여 건설기업의 성과지수를 산정하고, 지표들의 다양한 특성을 분석하기 위해 실제 건설기업들의 2004 회계연도 성과 데이터를 수집하였다. 데이터의 수집은 2005년 2월부터 5월까지 설문조사와 인터뷰를 병행하는 방식으로 진행되었다.
본 연구의 1단계는 건설산업의 중장기 발전전략과 건설기 업들의 비전 및 목표를 분석하여 BSC의 target이 되는 성과영역들을 도출하는 것이다. 2단계는 성과영역의 하부에 포함되는 여러 후보지표들 중 지표의 타당성, 측정가능성, 비교가능성을 만족시키는 KPIs를 개발하는 것이다.
있다. 본 연구의 목적은 이러한 PMS의 핵심이 되는 지표를 개발하는 것이고, 개발된 지표를 이용한 측정을 통해 지표들의 특성을 분석하는 것이다.
상관분석은 BSC 4가지 관점에 포함되는 12개 성과영역들이 어떠한 선형의 관계를 가지는지를 검증하기 위해 수행되었다. 귀무가설(Ho)은 두 성과영역이 선형의 연관성이 없다' , 대립가설(Ha)은 선형의 연관성이 있다.
이는 건설산업이 고객 중심의 서비스 산업이며, 정보화 및 기술인력에 대한 투자가 미래의 중요한 경쟁력이 된다는 산업적 특성을 반영하고 있는 것이다. 이러한 결과를 토대로 효과적인 성과관리를 위한 지표의 인과관계 모델을 제시하였다. 하지만 본 연구에서 제시한 결과는 초기모델에 불과하다.
지표의 특성 분석은 설문조사를 통해 수집한 34개 건설기업의 성과 데이터를 활용하였으며, 본 연구에서 개발한 지표를 이용한 측정 결과의 정량적인 특성 분석에 중점을 두었다. 이러한 분석 결과는 본 연구에서 제시한 지표의 효과적인 활용과 지속적인 보완 및 업데이트를 위한 기반이 된다.
가설 설정
1) 독립변수와 종속변수는 교 1의 BSC 관점과 성과영역을 그림 2의 개념적 인과관계에 따라 구성한 것임.
수행되었다. 귀무가설(Ho)은 두 성과영역이 선형의 연관성이 없다' , 대립가설(Ha)은 선형의 연관성이 있다. 로 설정하였다.
제안 방법
건설기업의 성과지수를 산정하기 위해 우선 수집된 데이터(34 개 샘플)의 분포를 분석하였고, 그 결과를 토대로 16개 KPI의 점수를 1점에서 5점까지 부여하였다. 그리고 각각의 KPI 점수를 산술평균하여 12개 영역별 점수를 측정하였다.
1점에서 5점까지 부여하였다. 그리고 각각의 KPI 점수를 산술평균하여 12개 영역별 점수를 측정하였다. 성과영역별로 산정된 점수는 그림 3과 같이 나타났다.
기본계획 (master plan)을 분석하였다. 다음으로, 국내 건설기업들의 경영전략을 제시하는 연구문헌들(남충희 1993, 신규철 2002, 현준식 2002)을 분석하였다. 마지막으로, 15개 국내 건설기업(대형 5, 중형 5, 소형 5)의 경영관리 담당자와의 인터뷰 조사2004년 2월~4월)를 통해 각 기업들이 공식적으로 표명하는 비전과 목표를 분석하였다.
BSC 4 가지 관점을 계층 1로 정의하였고, 12개의 성과영역을 계층 2로 정의하였다. 다음으로, 쌍별비교 방식의 설문조사를 하여 계층 1 과 계층 2의 가중치 산정을 위한 비교 매트릭스를 작성하였으며, 최종적으로 순위벡터를 이용한 정규화가중치를 산정하였다. 이 과정에서 산정된 결과의 신뢰도를 높이기 위해, 일관성 지수 (consistency ratio)가 10% 이하인 값만 채택하도록 하였다 (Saaty 1982).
데이터의 수집은 2005년 2월부터 5월까지 설문조사와 인터뷰를 병행하는 방식으로 진행되었다. 조사대상은 대한건설협회에서 발표하는 1위부터 500위까지의 국내 건설기업을 대상으로 하였다.
다음으로, 국내 건설기업들의 경영전략을 제시하는 연구문헌들(남충희 1993, 신규철 2002, 현준식 2002)을 분석하였다. 마지막으로, 15개 국내 건설기업(대형 5, 중형 5, 소형 5)의 경영관리 담당자와의 인터뷰 조사2004년 2월~4월)를 통해 각 기업들이 공식적으로 표명하는 비전과 목표를 분석하였다. 분석 결과, 성과영역은 표 1과 같이 BSC 각 관점별 3개씩, 모두 12개의 영역으로 도출되 었다.
또한, 표 7의 상관분석 결과는 학습 및 성장에서부터 내부프로세스, 고객, 그리고 재무 관점으로 이어지는 12개 성과영역들의 상관관계를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 분석의 결과를 결합하여 그림 5와 같은 건설기업의 성과관리를 위한 인과관계모형을 만들었다.
분석을 위해 우선 구성요소들의 계층모형을 만들었다. BSC 4 가지 관점을 계층 1로 정의하였고, 12개의 성과영역을 계층 2로 정의하였다.
설문서는 표 2의 지표체계에 따라 만들어졌으며, 16개 KPI에 대한 데이터 수집을 위해 모두 37개 항목의 질문들이 포함되었다. 설문서는 36부(7.
첫 번째 단계는, 건설기업의 성과측정에 적합한 예비 지표리스트를 만들어서 설문조사를 하는 것이다. 설문조사 (2004년 5월~8월)는 예비 지표리스트 중 타당성 있는 지표를 선택하게 하고, 선택된 지표들의 실제 성과 데이터를 수집하는 방식으로 수행되었다.
다음으로, 쌍별비교 방식의 설문조사를 하여 계층 1 과 계층 2의 가중치 산정을 위한 비교 매트릭스를 작성하였으며, 최종적으로 순위벡터를 이용한 정규화가중치를 산정하였다. 이 과정에서 산정된 결과의 신뢰도를 높이기 위해, 일관성 지수 (consistency ratio)가 10% 이하인 값만 채택하도록 하였다 (Saaty 1982).
있는지를 알아보는데 유용하다. 이를 위해 설문조사를 수행하였던 34개 건설기 업을 두 그룹으로 구분하였다 구분은 시공능력순위 100위 이내의 기업(21개)과 이하의 기업(13개), 건설업 영위기간 20년 이내의 기업(13개)과 이상의 기업(21개), 그리고 사업영역에 따라 건축 위주의 기업(19개)과 토목/플랜트 위주의 기업(10개)으로 모두 3가지의 분류를 하였다. 이러한 두 그룹의 BSC 성과가 통계적으로 유의한 차이를 보이는지를 분석하기 위해 등분산을 가정한 두집단 T-test를 수행하였다.
필요하다. 이를 위해 성과영역들의 상대적 가중치를 분석하였다. 가중치는 Saaty(1982)가 개발한 계층적 분석 방법(AHP: analytical hierarchy process)에 의하여 산정하였다.
지표의 개발은 국내 건설기 업들의 성과우위를 비교할 수 있는 공통지표를 찾는데 중점을 두었다. 지표의 특성 분석은 설문조사를 통해 수집한 34개 건설기업의 성과 데이터를 활용하였으며, 본 연구에서 개발한 지표를 이용한 측정 결과의 정량적인 특성 분석에 중점을 두었다. 이러한 분석 결과는 본 연구에서 제시한 지표의 효과적인 활용과 지속적인 보완 및 업데이트를 위한 기반이 된다.
분석을 위한 조사는 2단계로 진행되었다. 첫 번째 단계는, 건설기업의 성과측정에 적합한 예비 지표리스트를 만들어서 설문조사를 하는 것이다. 설문조사 (2004년 5월~8월)는 예비 지표리스트 중 타당성 있는 지표를 선택하게 하고, 선택된 지표들의 실제 성과 데이터를 수집하는 방식으로 수행되었다.
표 1의 성과영역에 포함되는 대표적인 KPIs를 찾기 위하여 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석을 위한 조사는 2단계로 진행되었다.
대상 데이터
가중치는 Saaty(1982)가 개발한 계층적 분석 방법(AHP: analytical hierarchy process)에 의하여 산정하였다. 가중치를 부여하기 위한 설문조사(2004년 12월)는 한국 건설기업의 경영전략 수립전문가 11인(대기 업 6인, 중소기 업 5인)을 대상으로 하였다.
기업들이 재무적 정보에 대한 공개를 꺼리는 이유 때문에 (Chan et al. 2004), 비교적 재무적 정보에 대한 접근이 쉽도록 한국 증권거 래소에 상장된 건설기 업으로 대상을 한정하였다. 모두 60개 건설기업이 대상이었으며, 이 중 23개 기업으로부터 답변을 얻었다(회수율 38%).
설문서는 36부(7.2%)를 회수하였으나, 답변이 불충분한 2부의 설문서를 제외하고 최종적으로 34부(6.8%)의 설문서를 분석하였다. 이와 같이 설문 회수율이 낮은 것은 기존의 연구에서도 언급한 바와 같이(Chan et al.
수집된 34개의 샘플에는 100위 이내의 상위기업이 21개, 100 위 이하가 13개 포함되었다. 건설업 영위기간 20년 이내의 성장기 기업이 13개, 20년 이상의 안정기 기업이 21개이었다.
연구의 대상은 국내 건설기 업들로 한정하였다. 지표의 개발은 국내 건설기 업들의 성과우위를 비교할 수 있는 공통지표를 찾는데 중점을 두었다.
데이터의 수집은 2005년 2월부터 5월까지 설문조사와 인터뷰를 병행하는 방식으로 진행되었다. 조사대상은 대한건설협회에서 발표하는 1위부터 500위까지의 국내 건설기업을 대상으로 하였다.
데이터처리
두 변수의 상관계수는 pearson「값을 구하였다. 검증은 34개 샘플의 데이터가 자유도 n-2인 student's t 분포를 따른다는 가정을 세운 후 검정 통계량(tn-2)과 확률값(p-value)을 구하여 신뢰구간 95% 에 대한 검증(Moore et al. 1989)을 수행하였다. 그 결과는 표 7 에 제시되어 있다.
그러나 이러한 인과관계가 형성되는 원인은 회귀분석을 통해 파악하지 못하였다. 따라서 본 연구는 개발된 지표체계의 인과관계 특성을 보다 구체적으로 규명하기 위해 상관분석을 수행하였다.
이러한 두 그룹의 BSC 성과가 통계적으로 유의한 차이를 보이는지를 분석하기 위해 등분산을 가정한 두집단 T-test를 수행하였다. 유의수준 5%에서 양측검정(two-sided test)으로 수행하였으며, 두 집단의 평균 점수가 통계적으로 유의한 차이를 보일 경우 yes , 그렇지 않을 경우 W 로 표기하였다. 결과는 다음의 표 5와 같다.
이를 위해 설문조사를 수행하였던 34개 건설기 업을 두 그룹으로 구분하였다 구분은 시공능력순위 100위 이내의 기업(21개)과 이하의 기업(13개), 건설업 영위기간 20년 이내의 기업(13개)과 이상의 기업(21개), 그리고 사업영역에 따라 건축 위주의 기업(19개)과 토목/플랜트 위주의 기업(10개)으로 모두 3가지의 분류를 하였다. 이러한 두 그룹의 BSC 성과가 통계적으로 유의한 차이를 보이는지를 분석하기 위해 등분산을 가정한 두집단 T-test를 수행하였다. 유의수준 5%에서 양측검정(two-sided test)으로 수행하였으며, 두 집단의 평균 점수가 통계적으로 유의한 차이를 보일 경우 yes , 그렇지 않을 경우 W 로 표기하였다.
이론/모형
이를 위해 성과영역들의 상대적 가중치를 분석하였다. 가중치는 Saaty(1982)가 개발한 계층적 분석 방법(AHP: analytical hierarchy process)에 의하여 산정하였다. 가중치를 부여하기 위한 설문조사(2004년 12월)는 한국 건설기업의 경영전략 수립전문가 11인(대기 업 6인, 중소기 업 5인)을 대상으로 하였다.
인과관계를 분석하는 것이 주된 목적이다. 성과측정 틀 (framework)은 전세계적으로 가장 널리 활용되는 BSC(balanced scorecard) 모델의 4가지 관점(재무, 고객, 내부프로세스, 학습 및 성장)을 그대로 사용하였다. 연구수행의 단계는 그림 1과 같이 5단계로 요약된다.
성능/효과
특히, 학습 및 성장 관점의 "정보화” 및 "인력양성” 영역은 고객 및 내부프로세스 관점의 성과와 밀접하게 연관되며, “조직역량'은 재무 관점의 성과와 연관되어 있었다. 또한 내부프로세스 관점의 “기술능력'은 고객 관점의 성과와 연관되며, 고객 관점의 "외부고객 만족'은 재무 관점의 성과와 서로 연관되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 표 6의 회귀분석 결과를 규명하고 보완하는 구체적인 근거가 된다.
2) 다중회귀모형이 유의수준 5%(0。5)에서 통계적으로 유의하게 나타난 경우임.
이러한 초기모델의 제시는 건설기업의 PMS를 보다 발전시키는 기초가 된다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 그러나 일부 영역들(안정성, 연구개발투자, 업무효율성)의 정량적 특성이 발견되지 않았으며, 재무 관점의 성과에 대한 인과관계 및 상관관계가 매우 미흡하게 나타났다. 이러한 부분들을 보완하기 위한 지속적인 데이터 수집과 분석은 앞으로도 계속되어야 할 것이다.
관점의 성과에 어느 정도 영향을 미치고 있다. 또한, 고객 관점의 성과는, 비록 크지는 않지만, 재무 관점의 성과에 영향을 주고 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 이러한 인과관계가 형성되는 원인은 회귀분석을 통해 파악하지 못하였다.
것이다(Kaplan & Norton 2004, Niven 2002). 본 연구에서 개발한 성과측정 지표의 특성을 분석한 결과, 건설기 업의 성과우위를 결정하는데 가장 중요한 역할을 하는 것은 고객과 학습 및 성장 관점의 성과였다. 따라서.
분석 결과, 가장 두드러지게 나타난 특징은 학습 및 성장 관점의 성과와 타 관점의 성과간의 상관관계가 대체로 높게 나타난다는 것이다. 이는 학습 및 성장 관점에 포함된 지표가 타 관점의 성과를 높이는 원인 변수로 작용한다는 것을 뜻한다.
분석 결과, 본 연구에서 개발한 지표는 건설업 영위기간 및 사업영역에 따른 성과점수의 차이를 나타내지 않는 것으로 나왔다. 즉, 성장기와 안정기의 회사 모두에게 적용 가능한 지표이며, 건축 중심과 토목/플랜트 중심의 회사 어느 한쪽에 치우치지 않는 지표라는 것이다.
마지막으로, 15개 국내 건설기업(대형 5, 중형 5, 소형 5)의 경영관리 담당자와의 인터뷰 조사2004년 2월~4월)를 통해 각 기업들이 공식적으로 표명하는 비전과 목표를 분석하였다. 분석 결과, 성과영역은 표 1과 같이 BSC 각 관점별 3개씩, 모두 12개의 영역으로 도출되 었다.
회귀분석 결과를 토대로 본 연구에서 개발한 지표체계의 인과관계를 종합해보면, 학습 및 성장 관점의 성과는 고객 관점의 성과에 크게 영향을 미치고 있으며, 내부프로세스 관점의 성과도 고객 관점의 성과에 어느 정도 영향을 미치고 있다. 또한, 고객 관점의 성과는, 비록 크지는 않지만, 재무 관점의 성과에 영향을 주고 있는 것으로 밝혀졌다.
후속연구
특히 지표들의 인과관계를 밝히는 데는 적어도 수년간의 연구는 반드시 필요하기 때문이다. 마지막으로, 성과지수의 일관성이 유지될 수 있는 지수산정 방법에 대한 연구가 필요하다. 성과지표는 계속해서 사용할 수 있는 것이 아니며, 지표로서의 수명을 가진다.
참고문헌 (35)
건설교통부 (2003a), 제2차 건설산업진흥기본계획
건설교통부 (2003b), 제3차 건설기술진흥기본계획
남충희 (1993), '전환기를 맞은 우리나라 대형건설기업의 경영혁신', 한국건설 창간호, 26-46
Cheah, C. Y. J., Garvin, M. J., and Miller, J. B. (2004), 'Empirical study of strategic performance of global construction firms', J. Constr. Eng. Manage., 130(6), 808-817
Cheung, S. O., Suen, H. C., and Cheung, K. K. (2004), 'PPMS: a web-based construction project performance monitoring system', Autom. Constr., 13, 361-376
Construction Industry Institute (CII). (2001), Impact of design/information technology on building and industry projects, Research Report, Univ. of Texas at Austin (USA)
Costa, D. B., Formoso, C. T., Kagioglou, M., and Alarcon, L. F. (2004), 'Performance measurement system for benchmarking in the construction industry', Proc. 12th IGLC Conf., LO-School, Elsinore, Denmark, 451-463
Department of the Environment, Transport and the Regions (DETR). (2000), KPI report for the Minister for Construction, KPI Working Group, London (UK)
Department of Trade and Industry (DTI). (2002), Construction products industry key performance indicators handbook, Construction Products Association, London (UK)
Drucker, P. F. (1995), 'The information executives truly need', Harvard Bus. Rev., 73(1), 54-62
Moore, D. S., and McCabe, G. P. (1989), Introduction to the practice of statistics, W. H. Freeman & Company, New York (USA)
Niven, P. R. (2002), Balanced scorecard step-by-step, John Wiley & Sons, New York (USA)
Niven, P. R. (2005), Balanced scorecard diagnostics: maintaining maximum performance, John Wiley & Sons, New Jersey (USA)
Olson, E. M., and Slater S. F. (2002), 'The balanced scorecard, competitive strategy, and performance', Bus. Horizons, 45(3), 11-16
Ramirez, R. R., Alarcon, L. F., and Knights, P. (2004), 'Benchmarking system for evaluating management practices in the construction industry', J. Manage. Eng., 20(3), 110-117
Yu, I., Kim, K., Jung, Y., Chin, S., Shin, D., and Cha, H. (2005), 'Quantitative analysis of the effect of informatization on the performance of construction companies', Proc. 1st Int. Conf. on Constr. Eng. Manage., KICEM, Seoul, Korea, 474-479
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