DEA 모형을 활용한 지역전략산업의 효율성분석 : 광주지역 광산업을 중심으로 = (A)Study on Evaluating the Efficiency of Regional Strategic Industries Using a DEA Model
광(光)산업은 자동차산업, 전자부품산업, 디자인산업과 더불어 광주지역의 4대 핵심 전략산업 중 하나이다. 광주광역시는 1999년부터 지금까지 광산업 육성을 위해 광산업직접화단지의 조성, 관련 연구기관 유치와 같은 광산업 인프라의 확충과 광산업 지원사업 등 다양한 지원을 통해서 광산업의 육성을 위해 기여해 왔다. 이런 노력의 결실로 현재 광주지역 광산업은 양적 측면뿐만 아니라 질적으로도 크게 성장하였다.
광주지역에 많은 광산업체들이 밀집해 있음으로써 시너지효과 및 규모의 경제효과 등으로 인하여 지역 광산업 발전에는 큰 도움이 되고 있지만, 각 업체 입장에서는 치열한 생존경쟁을 통해 자사의 경쟁력을 확보해야 하는 어려운 경영환경에 직면하고 있다. 이러한 상황에서 이 지역 광산업체들이 자사의 경쟁력을 확보하기 위해서는 우선적으로 자사의 경영효율성과 생산성 제고를 통해 저비용·고효율 구조를 갖추기 위한 경영전략을 수립하는 것이 시급하며, 이를 위해서는 지역 광산업체들의 효율성을 객관적으로 평가하고 효율성의 변화 요인을 파악하는 것이 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 광산업 지원사업이나 광산업체의 성과에 대한 평가는 매출액, 이익, 종업원 수의 변화 등과 같은 일반적인 재무제표 상의 성과지표를 활용하여 평가함으로써 관련 기업의 생산성이나 효율성을 명확하게 평가할 수 없다는 한계를 가지고 있으며, 이를 보완할만한 학계의 연구 또한 부족한 실정이다.
DEA 모형은 DMU의 상대적 효율성을 비모수적으로 평가하기 때문에 함수형태로 정의되지 않으며, 투입 및 산출변수가 단일척도로 구성되지 않아도 효율성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 DEA 모형은 상대적 효율성을 측정하여 비효율적으로 판명된 DMU들의 비효율성의 원인과 이를 개선시킬 수 있는 방안을 제언해주기 때문에 효율성에 관한 많은 연구에서 DEA 모형을 활용하고 있다.
본 연구에서는 광산업체의 이러한 장점을 지닌 DEA 모형을 활용하여 아래와 같은 효율성 평가 프로세스를 개발하여 광주지역 광산업체에 적용하였다.
첫 번째 단계에서는 Tofallis(1996)의 profiling 방법을 활용한 4단계 프로세스를 적용하여 광산업체 평가에 적합한 투입 및 산출변수를 선정하였다.
두 번째 효율성 분석 단계에서는 먼저 CCR 모형과 BCC 모형을 이용하여 각 DMU의 효율성 평가를 수행한 이후, 준거집단 분석을 통해 비효율적 DMU의 원인을 분석 및 초효율성 분석을 통해 각 DMU의 효율성의 서열 정보를 확인하였다. 이후 Malmquist productivity index(MPI) 분석 및 DEA Window 분석을 활용하여 각 DMU의 동태적 효율성을 분석하였으며, 마지막으로 Kruskall-Wallis 순위 합 검정과 Mann-Whitney 순위 합 검정을 통해 각 그룹 간 평균효율성의 차이를 검정하였다.
세 번째 단계에서는 Tobit 분석을 활용하여 이번 연구에서 사용된 DEA 모형의 투입 및 산출변수의 타당성을 확인하였다.
이러한 프로세스에 따라서 광주지역 46개 광산업체를 대상으로 2005년부터 2007년까지의 효율성 평가를 수행하였으며 이로부터 도출된 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 연구에 사용될 투입 및 산출변수의 선정을 위해서 선행 연구 - 전문가 회의- 부분효율성 분석 - 부분효율성상관관계 분석으로 구성된 변수 선정 프로세스를 개발하였으며, 이를 통해 자본금, 자산, 종업원, R&D, 비용을 투입변수로 매출액을 산출변수로 사용하였다.
둘째, CCR 모형을 이용한 2005년부터 2007년 사이의 정태적 효율성 분석 결과 2005년, 13개, 2006년 10개, 2007년 12개 DMU가 효율적으로 나타났으며, BCC 모형의 분석 결과는 각 년도 별로 각각 16개 DMU가 효율적으로 판명되었다.
셋째, MPI 분석 결과 2005년 - 2006년과 2006년 - 2007년 사이의 MPI는 각각 0.96로 분석되었으며, DEA Window 분석을 통해 얻어진 평균효율성은 각각 0.63, 0.64로 나타났다.
넷째 각 DMU를 광통신, 광응용, 광원으로 구성된 3개의 산업군으로 나누고 각 산업군 간 평균효율성 차이를 검정하였다. 분석 결과 세 산업군 간 평균효율성은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났지만, 광주광산업기술지원사업 수혜업체와 비수혜업체 간 평균효율성은 유의한 차이가 있는 것으로 판명되었다.
다섯째, DEA 모형의 타당성 분석을 위해서 투입 및 산출변수를 독립변수로 하고 효율성을 독립 변수로 하는 Tobit분석을 실시하였으며, 그 결과 투입변수는 효율성에 부(-)의 영향력을 보이고 산출변수는 정(+)의 영향력을 보이고 있는 것으로 나타나 투입변수 및 산출변수가 바람직한 관계를 보이는 것으로 확인되었다.
본 연구는 광산업체의 효율성 평가를 위해서 DEA 모형을 활용하여 정태적 효율성뿐만 아니라 동태적 효율성 평가, 비효율성의 원인 분석, 그룹 간 효율성 비교, DMU의 서열화, DEA 모형의 타당성 분석에 이르는 다양한 방법을 이용하여 광산업체의 효율성 평가를 위한 체계적인 프로세스를 제시하였다는 점에서 큰 의의가 있다.
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