DEA, SFA 모형으로 측정한 기술산업군별 메타프론티어 효율성 비교: ISTANS 국내 40대 제조업을 중심으로 (Comparison of Metafrontier Efficiency by Technology Industry Group Measured by DEA and SFA Model: Focusing on the Top 40 Manufacturing Industries in Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국생산성학회
· 수록지 정보 : 생산성연구: 국제융합학술지 / 37권 / 4호 / 35 ~ 65페이지
· 저자명 : 신연경, 강상목

초록

산업구조가 고도화되고 발전됨에 따라 1차 산업 위주였던 한국경제는 1960년대 이후 제조업 중심의 산업 구조로 전환되었다. 한국 경제에서 제조업은 고용 창출 및 국가경제에 기여하는 바가 큰 비중 있는 산업이다. 이에 본연구에서는 산업연구원의 산업통계시스템(ISTANS)에서 제공한 기술 수준별로 분류된 기술산업군별 자료를 활용하여 국가 기간 산업인 40대 제조업의 그룹기술효율, 메타기술효율, 기술격차를 분석해 보았다. 연구에 쓰인 방법은DEA(Data Envelopment Analysis)와 SFA(Stochastic Frontier Analysis) 방법의 메타프런티어 효율성 측정 모형이다.
본 연구 결과, DEA 측정에서는 전체 제조업 그룹기술효율의 평균이 0.684로 나타났고 기술격차 0.670, 메타기술효율은 0.420으로 나타났다. 확률오차를 제외한 SFA의 방법을 사용할 때, 전체의 그룹기술효율의 평균은 0.688, 기술격차는 0.643, 메타기술효율은 0.428로 나타났다. DEA 방법에서 메타기술효율을 선도한 그룹은 저위기술산업군이다. 반면에 SFA 방법에서 메타기술효율을 이끄는 그룹은 고·중고위기술산업군으로 나타났다. 기술산업군별 그룹기술효율과 기술격차 또한 DEA 측정과 SFA 측정의 결과가 상이하게 나타났다. 본 연구에서 효율 측정의 DEA 와 SFA접근의 효율값을 비교한 결과에 의하면 40대 제조업이 확률오차에 영향을 받는 것을 알 수 있다. SFA접근은 확률오차를 비효율오차로 간주하는 DEA 방법의 단점을 보완할 수 있다. 나아가 이 두 측정 방법의 그룹기술효율, 메타기술효율의 값을 상관계수로 측정한 결과, 두 측정 방법의 메타기술효율 간에 높은 상관성이 있는 것으로나타났다. 하지만, 이는 개별 업종별로 보면 대부분 외부적 요인의 확률오차에 영향을 받는 것으로 나타났다. 외부충격에 민감한 업종에 대해서는 외부적 충격을 완화하거나 이를 방어할 수 있는 안전장치를 선제적으로 마련하여기술효율에 주는 큰 영향을 완화시켜줄 필요가 있다

영어초록

As the industrial structure is advanced and developed, Korea's economy, which has been mainly focused on primary industries, has led the economy to a manu facturing-oriented industrial structure since the 1960s, and manufacturing is an in dustry that contributes greatly to job creation and the national economy. Therefore, this study analyzed the group technology efficiency, meta technology efficiency, and technology gap of the top 40 manufacturing industries, which are national key in dustries, using data by technology level provided by the Industrial Statistics System (ISTANS). The method used in the study is a meta-frontier efficiency measurement model of the DEA(Data Envelopment Analysis) and SFA(Stochastic Frontier Analysis) methods.
As a result of this study, in the DEA measurement, the average of the technol ogy efficiency of the entire manufacturing group was 0.684, the technology gap was 0.670, and the meta technology efficiency was 0.420. When using the SFA method excluding the probability error, the average of the total group technology efficiency was 0.688, the technology gap was 0.643, and the meta technology effi ciency was 0.428. The group that led the meta technology efficiency in the DEA method was the low-tech industry group. On the other hand, in the SFA method, the group that leads the meta technology efficiency was found to be a high- and medium-high-tech industry group. The group technology efficiency and technology gap by technology industry group also showed different results of DEA measure ment and SFA measurement. In this study, the result of comparing the DEA meth od of efficiency measurement and the SFA method excluding probability error con firmed that the manufacturing industries in their 40s are affected by probability error.
The SFA approach can compensate for the shortcomings of the DEA method, which considers the probability error to be an inefficient error. Furthermore, as a result of measuring the values of the group technology efficiency and meta technol ogy efficiency of these two measurement methods as correlation coefficients, there is a high correlation between the meta technology efficiency of the two measure ment methods. However, since this differs by individual industry, it was found that 40 manufacturing industries were affected by the probability error of external fac tors by industry. For industries sensitive to external shocks, it is necessary to alle viate the great impact on technology efficiency by preemptively preparing safety de vices to alleviate or defend external shocks.

참고자료

· 없음