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Dynamic & Network SBM과 New Malmquist Index를 이용한 새마을금고의 효율성 및 생산성 결정요인 분석 : 대전・충정지역을 중심으로
김희창 한국산업경제학회 2019 산업경제연구 Vol.32 No.6
본 연구는 대전・충청지역의 148개 새마을금고를 대상을 2014년부터 2018년동안의 효율성 및 생산성을 분석하고, 효율성 및 생산성에 영향을 미치는 결정요인을 분석하였다. 이를 위해 Dynamic & Network SBM과 Malmquist Index를 사용하였다. 분석결과 첫째, 분석기간 중 새마을금고의 효율성은 평균 0.205로 비효율성이 매우 높은 것으로 나타났으며, 단계별 효율성 분석결과 비효율의 원인은 금융기관 고유의 영업활동에서 나타나는 생산기능에서보다는 수익기능에서의 비효율이 보다 큰 것으로 나타났다. 둘째, Malmquist 생산성 분석 결과 분석기간 중 총생산성은 연평균 1.79% 상승하였으며, 생산기능단계 (Div 1)에서의 생산성은 증가한 반면 수익기능단계(Div 2)에서의 생산성은 감소한 것으로 나타났다. 두 단계 모두 기술변화 (frontier-shift)는 향상되었으나, 효율성변화 (catch-up)는 오히려 감소한 것으로 분석돼 이에 대한 개선 노력이 필요하다. 셋째, 효율성 결정요인 분석결과 Div 1에서는 총자산과 이자수익비율이 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났으며, 수수료수익비중과 지역의 광공업생산지수가 높을수록 비효율성이 증가하는 것으로 분석되었다. Div 2에서는 총자산, 수수료수익비율, 고정이하여신비율이 높을수록, 예대비율이 낮을수록 비효율이 높아지는 것으로 분석되었다. 넷째, 생산성 결정요인 분석결과 생산기능단계의 경우 총자산의, 예수부채비율, 단순자기자본비율의 증가와 고정이하여신비율의 감소가 생산성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 이는 효율성변화지수(catch-up)와 기술변화지수(frontier-shift) 모두에서 동일한 결과를 나타내 이에 대한 개선노력이 필요하다. The purpose of this study is to measure the Determinants of efficiency and productivity for 148 MGs in the regions of Daejeon City and Chungnam/Chungbuk Provinces of Korea during the period of 2014-2018. This paper employes the dynamic & network SBM (slacks-based measure) and Malmquist Index, which can evaluate not only the overall and divisional efficiencies but dynamic behavior of efficiency for MGs. The following results are found ; First, the average efficiency score during the analysis period was 0.205, and inefficiency was higher in the profit-stage (division 2) than Production-stage (division 1). Second, the Malmquist analysis showed that total factor productivity in the frontier-shift effect has progressed but it has reduced in the catch-up effect. Third, total asset and interest income (per loan) have a positive effect, but index of industrial product and fee income negative effect on efficiency in product- stage. In profit-stage, total asset, fee income, and NPL (none performing Loan Ratio) have negative effect in the efficiency. Finally, as a result of analysis of productivity determinants, increase of total assets, increase of deposit/total asset and increase of tangible Common Equity ratio have a positive effect in both catch-up and frontier-shift effect while NPL has a negative effect.
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김희창 한국산업경제학회 2023 산업경제연구 Vol.36 No.6
본 연구에서는 코로나19 이후 기업의 ESG 성과가 기업가치 및 주가변동성에 미치는 영향을 분석한다. 분석 기간은 코로나19 팬데믹이 발생한 2020년 1월부터 2023년 3월까지이며, 분석 기간 중 ESG 등급 및 기업의 재무데이터 수집이 가능한 723개 상장기업을 대상으로 분석하였다. 본 연구는 시기별, 형태별, 규모별 분석을 함께 수행하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나19 이후 전체 분석 기간 중 ESG 평가 등급과 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)의 모든 세부요소별 평가 등급이 주가수익률 및 시장초과수익률에 부(-)의 영향을 미치거나 유의미한 영향을 보이지 못했다. 또한 주가변동성에도 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19 충격 및 회복 시기에는 기업의 ESG 성과가 주가수익률 및 변동성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 기업의 ESG 활동이 외부충격에 의한 시장 변동성에서 주가 충격을 완화시키는 완충역할을 할 수 있음을 확인하였다. 셋째, 기업의 ESG 등급 보유기간 및 ESG 등급 개선이 주가변동성에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 기업의 진정한 ESG 성과 개선 노력이 기업가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 부채비율, 자기자본비율, 지배주주지분율은 주가수익률에 정(+)의 영향을 보였으며, 기업규모, 지배주주지분율 등은 주가변동성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구를 통해 ESG 평가 등급과 기업가치의 긍정적인 영향 관계는 확인할 수 없었으나 코로나19와 같은 외부충격 시, 그리고 진정성 있는 기업의 ESG 개선 노력이 주가변동성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. The purpose of this study is to analyze how the ESG performance effects on the firm value after COVID-19. The study investigated the 723 listed non-financial firms which ESG score and financial data were available from 2020.1-2023.3. The main analysis results are following. First, ESG grades and all detailed elements of environment(E), society(S), and governance(G) had a negative(-) or no significant effects on stock returns and volatility. Second, ESG performance was found to have a negative(-) effects on stock price volatility during the COVID-19 shock and recovery period. This means that a company's ESG level alleviates the impact of stock prices from market volatility by exogenous shocks such as COVID-19. Third, ESG score retention period and ESG score improvement were found to have a positive(+) effect on stock return volatility. As a result, it has been confirmed that a firm’s true efforts to improve ESG performance can have a positive(+) effect on firm value. Finally, debt ratio, equity capital ratio, and shareholder's equity ratio showed a positive(+) relationship on stock price return, and firm size and shareholder's equity ratio were found to have a positive(+) effect on stock price volatility. This study could not confirm a positive relationship between ESG score and firm value in this study however, it was confirmed that in the event of exogenous shocks such as COVID-19 and firm's sincere efforts to improve ESG can have a positive impact on firm value.
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은행산업의 효율성 및 결정요인에 관한 실증 분석 : Network DEA 모형과 Censored Tobit 모형을 이용하여
김희창 한국산업경제학회 2012 산업경제연구 Vol.25 No.1
본 연구는 한국 은행산업의 효율성 및 결정요인을 분석하여 효율성 개선 노력을 위한 시사점을 제시하고자 한다. 효율성 분석을 위해 전통적 DEA(Data Envelopment Analysis)모형과 Network DEA 모형을 사용하여 비교분석하였으며, 결정요인 분석에서는 Censored Tobit모형을 사용하였다. Network DEA는 중간산출물을 고려한 단계별 결합 활동을 함께 분석 할 수 있는 모형으로써 본 연구에서는 은행의 경영활동을 생산단계와 수익단계로 구분하고 단계별 결합 효율성을 추정하였으며, 이를 통해 기존의 전통적인 모형과 비교 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석기간동안 한국은행산업의 전체 비효율성은 42.6%로 나타났으며, 비효율성의 원인은 생산단계에서 보다는 수익단계에서 크게 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 둘째, Network DEA모형과 기존의 DEA모형의 효율성 결과가 다소 차이를 보이는 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 중간산출물 및 결합활동의 결과가 효율성 추정을 위한 중요한 고려 대상임을 시사하는 것으로 주목할 필요가 있다. 마지막으로 은행효율성결정요인은 총자산규모와 BIS자기자본비율이 모든 단계에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었으나, 예대마진, 예대율, 이자수익비중 등은 단계별 효율성간 미치는 영향이 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 비효율성 원인이 어느 단계인가에 따라 은행 효율성 개선을 위한 구체적인 방향과 노력이 이루어져야 할 것으로 보인다. The purpose of this study is to measure the efficiency and analyze the determinants of Korean banks from 2002 to 2010. In methodology, Network DEA(data envelopment analysis) is employed for measuring bank efficiency, while censored Tobit model is used to analyze the determinants of bank efficiency. In this paper, Network DEA model consists of two stages : production and profit stage. we found the following results: (1) Among the Korean Banks, 42.6% showed overall inefficiency; Inefficiency was higher in the profit stage than production stage. (2) As we expected, the results of bank efficiency in Network DEA model were found to be different from conventional DEA models. (3) The results of the regression analysis for determining bank efficiency illustrated that total asset and BIS ratio showed positive effects on efficiency in all stages, while NPL(non performing loan), deposit-loan margin, loan-deposit ratio, and interest income ratio showed different results in each stage.
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