KCI등재
국내 대형조선업계의 효율성 및 생산성 분석
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학술지명
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2010
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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188-206(19쪽)
KCI 피인용횟수
16
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본 연구는 대형 조선업계를 중심으로 한 효율성과 생산성을 분석하였다. 효율성 분석을 위해 DEA 기법과 생산성 분석을 위한 Malmquist 생산지수 분석방법을 이용하여 2004년부터 2009년 6년간의 효율성과 생산성의 변화를 살펴보았다.
분석한 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 효율성 분석결과, 우리나라 대형 조선업계에서 연구기간동안 가장 효율적인 기업은 현대미포로 나타났으며, 가장 비효율적인 기업은 현대중공업 그리고 최근 들어 한진중공업의 효율성이 갑자기 급락하고 있는 것을 알 수 있다.
둘째, 규모수익(RTS; Return to Scale)면에서 살펴보면, 규모수익체감(DRS)은 늘고 있고, 규모수익체증(IRS)은 줄어들고 있다. 각 DMU 들의 정책적 대안은 규모수익 체감(DRS)인 경우, 투자 축소를, 규모수익체증(IRS)인 경우는 투자확대를 요구한다. 특히, 현대중공업의 경우, 2004-2009년 전 기간을 통해 규모수익이 감소되고 있으며, 이는 기술효율성보다 규모의 비효율이 더 크다는 것은 규모를 축소해야함을 의미한다.
셋째, 초효율성은 현대삼호가 가장 높은 효율성(1.7859)을 보이고, 그 다음으로 현대미포(1.0077)가 높게 나타나고 있다. 초효율성 분석에 의하면, 2004년 76.74%에서 2009년 76.35%로 하락추세를 보이고 있다.
넷째, DEA/Window분석 결과에서도 전 기간동안 효율성은 약간 하락하였다. 그 중 현대미포가 가장 높은 효율성을 보였으며, 현대중공업이 가장 낮은 효율성을 보였다. 표준편차와 LDP에서는 현대중공업이 가장 안정적이었으며, 가장 불안정한 조선소는 현대삼호로 나타났다.
다섯째, Malmquist 생산지수를 통한 분석에서 생산성 또한 하향 추세를 보이고 있다. 이러한 생산성 하향은 기술효율성 하락(0.997)과 기술퇴보(0.989)가 원인이다. 전반적인 하락의 원인은 삼성과 한진의 생산성이 1이하 인 것 때문이다. 그러나 두 기업을 제외한 각 DMU별 생산성은 약간씩 상승을 보이고 있다. 이는 각 DMU별로 기술효율성 향상을 위한 노력 때문이다.
여섯째, 7개 대형조선소들의 경영효율성과 생산성을 함께 고려해 볼 때, 현대삼호의 경우 효율성의 상승률(0.6866에서 0.9707)과 생산성(1.047)이 가장 높게 나타났다.
이처럼 국내 대형조선소들의 효율성과 생산성은 각 기업별 노력이 중요하지만, 글로벌 금융위기로 인한 글로벌 조선산업의 환경악화, 중국의 조선산업에 대한 지원강화 등 의 국내외 환경에 좌우된다 하겠다. 특히 대형조선소들은 해양구조물 등 고부가가치 영역의 차별화와 선종 전문화를 통해 경쟁력을 높이고자 노력하고 있다. 이러한 고부가 가치 영역에 대한 차별화, 관련 혹은 비관련 다각화, 그리고 선종 전문화를 통한 경쟁력 제고 노력은 중장기적 관점에서 글로벌 포지션을 강화해 갈 수 있는 바람직한 전략이다. 이처럼 조선산업의 발전을 위해서는 해당기업들의 기업내부 효율성 제고를 위한 노력은 물론 국가차원의 정책적 지원과 배려가 필요하다.
Data Envelopment Analysis(DEA) is an operations research-based method for measuring the performance efficiency of decision units that are characterized by multiple inputs and outputs.
DEA has been applied successfully as a performance evaluation tool in many fields. However, it has not been extensively applied in the shipbuilding industry.
This paper applied the input-oriented DEA model, and Malmquist indices to the 7 shipbuilding firms to measure the efficiency and productivity changes during the period of 2004 to 2009. The Malmquist indices will be decomposed into three components such as pure efficiency change, scale efficiency change, and technical change. The empirical results show the following findings. First, the DEA findings indicate that main source of inefficiency is scale rather than pure technical. Second, the Malmquist indices show that an overall decrease in productivity.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.99 | 0.99 | 0.99 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.94 | 0.93 | 1.087 | 0.26 |
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