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사회적기업에 대한 기존의 연구는 사회적기업의 정태적 효율성만을 파악하였고 지역별 사회적 효율성이나 사회적 효율성의 결정요인을 분석하지 않았다. 따라서 본고는 2012년부터 2015년까지 지역별 사회적기업을 대상으로 정태적 효율성, 동태적 생산성, 효율성의 결정요인을 SBM기법, Malmquist 생산성지수, 패널 Tobit모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 첫째, SBM 추정으로 2012년부터 2013년까지의 평균을 기준으로 대구와 전남이 가장 효율적이며, 제주와 경북이 매우 비효율적인 것을 알 수 있었다. 둘째, 지역별 Malmquist 생산성 지수 결과에서 가장 생산성이 크게 향상된 지역은 서울이며, 그 다음으로 경북, 부산, 경기, 강원, 전북, 충북으로 분석되었다. 반면에 가장 생산성이 크게 악화된 지역은 전남이며, 그 다음으로 충남, 울산으로 나타났다. 생산성 향상의 원인을 기술효율성 측면에서 살펴보면, 경북을 제외하고 나머지 지역에서 순수기술효율성의 향상이 생산성 증가의 주요 원인으로 나타났다. 그리고 생산성에 대한 기술진보의 기여도 높은 지역은 서울, 부산, 경기지역으로 분석되었다. 기간별 Malmquist 생산성 지수 결과에서 2013∼2014년과 2014∼2015년 기간에 생산성 증가가 있었으며, 두 기간 모두 기술진보 측면이 순수기술효율성 측면보다 생산성 향상에 미치는 영향력이 높았다. 셋째, 패널Tobit 분석결과에서 기업당 매출액 변수만 통계적으로 유의하지 않았고 기업당 노무비, 1인당 지역내총생산, 인구대비 기초생활수급자, 제조업 입지계수, 서비스업 입지계수, 지역 더미변수는 통계적으로 유의하면서 사회적 성과 측면의 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.


Existing research on social enterprises is limited to investigating their static efficiency and has not analyzed regional social efficiency or the determinants of social efficiency. Therefore, this study analyzed static efficiency, dynamic productivity, and the determinants of efficiency using SBM analysis, Malmquist productivity index, and a panel Tobit model. It utilized data from 2012 to 2015 based on the 『Social Enterprise Performance Analysis』. Based on the analysis, the results of Malmquist productivity index by period revealed that the productivity increased in the periods of 2013∼2014 and 2014∼2015. Furthermore, in both periods, technical advancements, rather than pure technical efficiency, contributed to a larger extent to productivity improvement. Furthermore, the results of the panel Tobit analysis showed that the revenue variable by company was not statistically significant, but all other variables were statistically significant and had a positive impact on social adequacy and efficiency.