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주택건설기업의 효율성과 영향변수와의 인과성분석

Title
주택건설기업의 효율성과 영향변수와의 인과성분석
Author(s)
권수환
Keyword
Housing Construction Companies, DEA, Malmquist productivity index, SFA, OLS, Fixed effect, Random effect
Publication Year
2018
Publisher
한국해양대학교 대학원
URI
http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/11754
http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000105242
Abstract
The global financial crisis that started in the United States had a great impact on the Korean economy, which also affected the real economy and intensified decrease of construction demand. Changes in the construction environment such as poor business conditions of the construction market and deepened competition among construction companies led construction companies to engage in efficient management activities.

The purpose of this study was to analyze efficiency and efficiency change of 23 construction companies in Korea from 2008 to 2017 and to deduce internal and external factors affecting efficiency of construction companies. The input and output variables for analysis were based on financial data. The input variables included the number of employees, selling and administrative expense and total asset. The output variables were sales and operating profit. Also, the nominal values for the input and output variables were adjusted by the consumer price index.

For efficiency analysis, efficiency was calculating using the non-parametric DEA technique and parametric SFA technique. In other words, 8 efficiencies were calculating including 3 DEA efficiencies based on sales (technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency), 3 DEA efficiencies based on operating profit (technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency), SFA efficiency based on sales and SFA efficiency based on operating profit. Change of efficiency was analyzed using the Malmquist productivity index. Efficiency change was calculated separately for the output variables, sales and operating profit.

For efficiency determinant analysis, efficiency was used as the dependent variable. There were 8 efficiencies (3 DEA efficiencies based on sales, 3 DEA efficiencies based on operating profit, SFA efficiency based on sales and SFA efficiency based on operating profit) analyzed using the pooled OLS, pooled GLS, fixed-effect model and random-effect model used in previous studies.

The results of this study can be summarized as below.

First, technical efficiencies of construction companies related to sales were mostly low for 10 years. Pure technical efficiency was higher than technical efficiency, and scale efficiency was higher than technical efficiency and pure technical efficiency. In addition, efficiencies of construction companies were relatively high in the earlier period from 2008 to 2012. As for the return to scale, the largest number of companies showed increasing returns to scale (IRS). In terms of company size, companies with larger sales and total asset showed higher technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency compared to smaller companies.

Second, SFA efficiencies were divided into sales and operating profit using the parametric methodology. SFA efficiency based on sales was found to be higher than SFA efficiency based on operating profit. Also, whereas SFA efficiency based on sales was higher in the later period than the earlier period, SFA efficiency based on operating profit was higher in the earlier period than the later period. In terms of company size, companies with larger sales and total asset showed higher efficiencies. In terms of the number of employees, companies with small number of employees showed higher efficiencies.

Third, change of efficiency was measured by MPI, classifying the output variables into sales and operating profit. Looking at MPI for change of efficiency related to sales, efficiency was constantly increasing or decreasing. TCI had the same trend as MPI, causing increase and decrease of efficiency. In terms of company size, companies with smaller sales, total asset and the number of employees showed high MPI, TECI and TCI.

Fourth, the determinants of sales efficiency were analyzed using the pooled OLS, pooled GLS, fixed-effect model and random-effect model. Summarizing the results for the determinants of efficiency related to sales, equity ratio and debt ratio affected efficiency in the OLS estimation method. Wage per capita commonly affected efficiency in the GLS estimation method, cross-sectional fixed-effect model and cross-sectional random-effect model. For the determinants of efficiency related to operating profit, unemployment rate affected efficiency in the OLS estimation method. Inflation rate affected efficiency in the GLS estimation method, and economic growth rate, inflation rate, wage increase rate, unemployment rate and interest rate commonly affected efficiency in the cross-sectional fixed-effect model and cross-sectional random-effect model.

The policy implications of this study are as follows.

First, in order to increase the efficiency of domestic construction companies, it is necessary to change from a constructive construction company to an engineering-oriented industry, and the standards of domestic and overseas construction bidding and bidding system should be compatible.

Second, many construction companies operate in the domestic market centered on risk, but in order to increase their profitability, they should encourage their entry into overseas markets under a strategy such as 'High-Risk High-Return'.

Third, domestic construction companies are concentrating on quantitative growth due to competition in the market. In order to increase profitability and efficiency, strategies for qualitative growth are needed. We also need to diversify our revenues and diversify risks through overseas expansion.

The limitations of this study are as follows. First, The period of this study is relatively short as 10 years, so it seems that there is a limit to find the factor of change of efficiency according to time. Therefore, in future research, it is desirable to investigate factors that change the efficiency according to time by increasing the study period, and it is also desirable to analyze the effects of changes in economic events and structures. Second, it is necessary to conduct studies on construction business that reflect political factors in Korea. Third, the subject of this study is a housing construction company, and there is a limit to represent the entire construction industry.|미국에서 시작된 글로벌 금융위기는 한국 경제에도 큰 충격을 주었으며, 그 파급효과로 인해 실물경제에 영향을 미치고 나아가 건설수요 감소가 심화되었다. 이로 인해 건설시장의 경기악화 및 건설기업 간 경쟁심화 등 건설 환경의 변화는 건설업체들로 하여금 효율적인 경영활동을 하도록 유도하였다.

본 연구는 2008년부터 2017년까지 국내 건설기업 23개의 효율성 및 효율성 변화를 분석하고, 효율성에 영향을 미치는 건설기업 내부 및 외부영향요인을 도출하기 위한 것이다. 분석을 위한 투입변수 및 산출변수는 재무자료를 기초로 하며, 투입변수는 종업원수, 판매관리비, 총자산으로 하고 산출변수는 매출액과 영업이익으로 설정하였다. 또한 투입 및 산출변수의 화폐의 현재가치는 소비자 물가지수를 고려해 보정하였다.

효율성 분석은 비모수 방법에 의한 DEA 기법과 모수적 방법인 SFA 기법을 활용하며, 산출변수인 매출액과 영업이익을 구분하여 효율성을 산출하였다. 즉, 매출액에 의한 DEA 효율성 3개(기술효율성, 순기술효율성, 규모의 효율성)과 영업이익에 의한 DEA 효율성 3개(기술효율성, 순기술효율성, 규모의 효율성)와 매출액 SFA에 의한 효율성, 영업이익 SFA에 의한 효율성 총 8개를 산출하였다. 효율성 변화분석은 Malmquist productivity index를 이용하였으며, 산출변수인 매출액과 영업이익을 구분하여 효율성변화를 산출하였다.

효율성 결정요인 분석은 종속변수를 효율성으로 설정하는데 효율성은 총 8개(매출액에 의한 DEA 효율성 3개와 영업이익에 의한 DEA 효율성 3개와 매출액 SFA에 의한 효율성, 영업이익에 의한 SFA으로 분석하며, 선행연구들에서 사용한 Pooled OLS, Pooled GLS, 고정효과모형, 확률효과모형을 사용하여 분석하였다.

본 연구에서 도출된 결과들을 정리하면 다음과 같다

첫째, 건설기업들의 10년간 매출액관련 기술효율성은 대체적으로 낮은 효율성을 보였으며, 순기술효율성은 기술효율성에 비해 높은 효율성을 보였고, 규모의 효율성은 기술효율성과 순기술효율성보다는 높은 효율성을 보였다. 또한 건설기업들의 효율성들은 대체적으로 전반기인 2008년부터 2012년의 효율성이 비교적 높게 나타났다. 규모의 수익분석에서는 규모의 수익이 증가하는 특성(IRS)을 지닌 기업이 가장 많았다. 기업규모별로 구분한 결과에서 매출액, 총자산기준에서 규모가 큰 기업이 규모가 작은 기업보다 기술효율성, 순기술효율성, 규모의 효율성이 높게 나타났다.

둘째, SFA효율성은 모수적 방법에 의한 방법론으로 매출액과 영업이익으로 구분하여 효율성을 도출하였다. 매출액에 의한 SFA 효율성이 영업이익에 의한 SFA 효율성보다 높게 나타났다. 또한 매출액 SFA의 경우 후반기 효율성이 전반기보다 높았으나, 영업이익 SFA의 경우 전반기가 후반기보다 높게 나타났다. 기업규모별로 구분한 결과 매출액과 총자산 기준의 경우 규모가 큰 기업이 효율성이 높았으며 직원수 기준에서는 규모가 작은 기업의 효율성이 높았다.

셋째, 효율성 변화분석은 MPI로 측정하며, 매출액과 영업이익으로 산출변수를 구분해 분석하였다. 매출액 관련 효율성 변화에 대해 MPI를 보면 기간별로 감소와 증가가 지속되고 있으며, TCI가 MPI와 추세가 같아 효율성 증가와 감소의 원인임을 알 수 있었다. 기업규모별로 구분하였을 때 매출액과 총자산, 직원수 기준 모두 규모가 작은 기업이 MPI, TECI, TCI 모두 높았다.

넷째, 매출액 효율성 결정요인분석은 Pooled OLS, Pooled GLS, 고정효과모형, 확률효과모형을 사용하여 분석하였다. 먼저 매출액관련 효율성 결정요인분석 결과를 정리하면, OLS 추정방법에서는 자본비율, 부채비율, GLS 추정방법, 횡단면고정효과모형, 횡단면확률효과모형에서는 공통적으로 1인당임금이 효율성에 영향을 미쳤다. 영업이익 효율성 결정요인분석에서 OLS 추정방법에서는 실업률, GLS 추정방법에서는 물가상승률, 횡단면고정효과모형과 횡단면확률효과모형에서는 경제성장률, 물가상승률, 임금상승률실업률, 이자율이 공통적으로 효율성에 영향을 미쳤다.

본 연구의 정책적인 시사점은 다음과 같다.

첫째, 국내 건설기업들의 효율성 증대를 위해 시공 중심의 건설기업에서 엔지니어링 중심의 산업으로 변화가 필요하며, 국내와 국외 건설 입찰 및 낙찰제도의 기준 호환이 필요하다.

둘째, 많은 건설기업들은 리스크를 고려해 국내 시장 중심으로 운영하고 있으나 수익성 증대를 위해서는 ‘High-Risk High-Return’과 같은 전략 하에 해외시장으로의 진출을 적극 장려하여야 한다.

셋째, 국내 건설기업들은 시장 내 경쟁으로 인해 양적 성장에 몰두하였으며, 수익성과 효율성의 증대를 위해서는 질적 성장을 위한 전략이 필요하다. 또한 해외진출을 통한 수익의 다변화와 위험을 분산시켜야 한다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 기간은 10년으로 비교적 짧은 기간이어서 시간의 흐름에 따르는 효율성의 변화요인을 찾는 데는 한계가 있는 것으로 보인다. 따라서 향후 연구에서는 연구기간을 늘려 시간에 따르는 효율성변화요인을 찾아보는 것도 바람직하고 경제사건이나 구조의 변화에 따르는 영향을 분석하는 것도 바람직할 것으로 생각된다. 둘째, 국내 정치적 요인을 반영해 건설경기와 관련한 연구가 필요하다. 셋째, 본 연구의 대상은 주택건설 기업으로 건설업 전체를 대표하기에는 한계가 있어 건설업 전체에 대한 연구도 필요하다.
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무역학과 > Thesis
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