〈부록 2〉 KH 은행생산성 지표와 다른 지표들과의 비교
A. DEA 효율성
지금까지 본 논문은 은행의 효율성을 ‘생산효율성’이란 측면에서 접근하여 총요소생산성(TFP)을 측정하였다. 이에 반해 기존의 여러 논문들은 은행의 효율성을 상대적 관점에서 접근한다. 이에 〈부록 2〉에서는 다른 논문들과의 비교를 위해 상대적 효율성도 분석한다.
이를 위해 본 논문은 분배 측면에서 계산한 부가가치를 산출물로, 노동(인건비)과 자본(유형자산 연말잔액)을 투입물로 정의하여 자료포락분석(data envelopment analysis; DEA)의 산출기준과 가변규모수익 가정 방식으로 DEA지표를 구한다. 이렇게 구한 DEA지표는 주어진 표본 중에서 효율성이 가장 높은 점들로 구성된 경계(frontier)와 비교했을 때 각 표본(연도별 개별은행)이 주어진 투입량으로 현 산출량의 몇 배를 더 산출할 수 있는지를 나타낸다. 정의에서 알 수 있듯이 DEA 지표는 항상 1보다 크며, 그 값이 클수록 해당 표본이 비효율적임을 나타낸다. 여기서는 DEA 지표의 역수를 ‘DEA 효율성지수’로 정의한다. 따라서 ‘DEA 효율성지수’는 항상 1 이하이며, 그 값이 클수록 효율적임을 의미한다.
표준적인 자료포락분석의 경우 산출물이 음인 경우에 대해서는 지표가 잘 정의되어있지 않은데, 본 논문에서는 산출물로 사용한 부가가치가 음의 값을 갖는 경우가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 산출물이 음수인 경우 해당 표본의 ‘DEA 효율성 지수’로 가장 비효율적인 상태를 나타내는 값인 0을 할당한다.
〈Figure 11〉는 개별은행들의 DEA 효율성지수를 연도별로 산술평균한 시계열 추이를 보여주는데, 이는 KH 은행 생산성 지표와 모양이 매우 유사하다. 이는 산출물로 부가가치를 사용한 KH 은행생산성 지표와 DEA 효율성지수 모두 부가가치의 시계열 추이를 잘 반영하고 있음을 시사한다.