은행산업의 생산성 결정요인 분석

* 경기대학교 경제학과, E-mail: kylee@kyonggi.ac.kr

** 국민대학교 경제학부, E-mail: jnahm@kookmin.ac.kr

이기영*․남재현**

2013. 1.

목 차

요 약 ··················································································································1

I. 서 론 ···············································································································9

II. 은행산업의 생산성 개관 ···········································································13

1. 생산성 지수·······························································································13

2. 은행 산업의 생산성 측정········································································14

3. 생산성 측정을 위한 투입물과 산출물···················································17

III. 은행산업 생산성 추이 ··············································································20

1. DEA와 Malmquist TFP 지수 ······························································20

2. 분석자료·····································································································21

3. 생산성 추이·······························································································24

IV. 은행산업 생산성에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 ······················28

1. 생산성에 영향을 미치는 요인································································28

2. 정태적 효율성 결정 요인········································································29

3. 동태적 생산성 결정 요인········································································31

V. 결 론 ··········································································································34

부 록 ················································································································36

참고문헌 ·············································································································38

- 1 -

요 약

I. 서론

▣ 금융산업의 생산성 제고를 위한 연구는 매우 필요한 상황이나 이에 대한

논의는 거의 찾아보기 힘듦.

○ 이에 본 연구에서는 금융산업의 생산성의 의미 및 적절한 지표에 대한

고찰과 이러한 생산성의 주요 결정요인을 살펴봄으로써 금융산업 생산

성 제고에 기여하고자 함.

○ 특히, 금융산업 전체에 대한 실증분석은 데이터 획득의 난이성 및 개별

산업간 성격의 차이 등으로 실증연구의 범위를 은행산업으로 한정하여

분석하고자 함.

▣ 은행산업의 생산성에 영향을 미치는 요인들을 실증분석을 통하여 확인함

으로써 은행산업의 생산성 제고 방안에 시사점 제공

○ 우리나라 은행산업의 생산성 추이를 살펴보고, 이에 영향을 미치는 요

인들을 국내 일반은행 패널자료를 대상으로 실증분석을 통하여 분석

○ 특히 기존 연구에서 제시된 다음과 같은 은행의 생산성 제고 방안들의

효과를 계량적으로 분석하고자 함.

* 금융그룹 소속일수록, 외국계 은행일수록, 그리고 지방은행보다 시중

은행일 경우 생산성이 더 높음.

* 자산 규모가 클수록, 비이자수익 비중이 높을수록, 그리고 예대비율이

낮을수록 생산성이 높음.

II. 은행산업의 생산성 개관

▣ 생산성 지표로 노동생산성(LP; Labor Productivity), 총요소생산성(TFP;

Total Factor Productivity) 등을 들 수 있음.

○ 가장 일반적인 생산성 지표인 노동생산성은 단일요소지표(single factor

measures)로 산출물에 영향을 주는 모든 요소들을 다 포함하고 있지

- 2 -

않기 때문에 총요소지표(total factor measures)보다 열악한 것으로 평

가됨.

○ 보다 복잡하고 완성된 생산성 지표로서 성장회계(growth accounting)

를 이용한 총요소생산성이 등장함.

○ 최근에는 성장회계 지표보다는 Malmquist TFP 지수와 확률적 비용변

경함수(stochastic frontier cost function)를 이용한 추정치가 더 많이

이용됨.

▣ 본 연구에서는 Malmquist TFP 지수를 이용하여 우리나라 은행산업의

생산성 변화를 분석하고자 함.

○ Fare et al(1998)의 서베이에 따르면 Malmquist TFP 지수가 생산성

변화를 측정하는 지표 중 가장 많이 사용됨.

○ Casu et al (2004) 등의 많은 연구에서 Malmquist TFP 지수와 확률

적 비용변경함수를 이용한 생산성 추정치의 결과가 크게 상이하지 않다

고 보고하고 있음.

▣ 다른 산업과 달리 은행 산업의 경우생산에 필요한 투입물과 생산되어지는

산출물에 대한 합의가 용이하지 않음.

▣ 은행산업의 생산성 지표의 경우 특히 산출물 측정의 문제로 정확한 측정

이 어려움.

○ 대출의 경우 비록 대출 자체가 재화처럼 판매되는 대상은 아니지만 일

정 기간 동안 차입자에게 자금의 흐름(flow of finance)을 제공하는 서

비스 유량(flow)을 창출하므로 산출물에 해당한다고 볼 수 있음.

* 실제에 있어서는 은행의 대출은 그 형태와 차입자의 특성에 따라 매

우 이질적이므로 이를 어떻게 고려하느냐가 관건

○ 이외의 산출물로 은행이 명시적으로 요금을 부과하고 있는 여러 서비스

뿐만 아니라, 명시적인 요금의 부과 없이 예금자들에게 제공되는 거래

관련 서비스들이 있음.

* 이러한 무료 서비스는 결국 예금자들에게 관련 비용을 고려한 낮은

예금 이자만을 지급하는 물물교환의 형태로 거래가 이루어지고 있음.

- 3 -

▣ 은행의 투입물은 기계, 설비, 건물 등의 자본재와 노동, 원료 등의 통상의

투입물 이외에 은행은 금융회사이므로 금융 투입물이 필요함.

○ 특히 예금의 경우 이를 투입물로 볼지는 논쟁 중임.

▣ 은행의 생산성 관련 기존 연구에서는 은행의 기능을 어떻게 보는지에 따

라 생산성 측정을 위한 투입물과 산출물에 대한 범위가 상이함.

○ 중개기능적(intermediation) 또는 자산적(asset) 접근법이란 은행을 일

정한 금융제도 하에서 자금중개기능을 수행하는 금융기관으로 파악하는

거시적인 접근법

* 일반적으로 투입물은 자본, 노동 및 총예수금을 사용하고 산출물은

총대출금 및 총투자자산을 사용함.

○ 운영적(operating) 또는 소득 기반(income based) 접근법이란 은행을

사업상 은행의 운영을 통하여 비용을 지불하고 수입을 창출하는 기능을

담당하는 금융기관으로 파악하는 접근법

* 일반적으로 투입물은 자본, 노동 및 총이자비용을 사용하고 산출물은

순이자소득 및 비이자소득을 사용함.

○ 생산기능적(production) 접근법이란 은행을 노동과 자본을 사용하여 예금

과 대출금 등의 서비스를 생산하는 기업으로 간주하는 미시적인 접근법

* 일반적으로 투입물은 이자비용을 제외한 노동, 자본, 지점수 등의 관

리비용을 사용하고 산출물은 예금과 대출금 계정의 수, 운용자산이나

조달부채의 금액, 총수익 등을 사용함.

* 이 경우 이러한 투입물과 산출물은 금액 단위보다는 주로 계좌 건수

나 거래 건수 등의 수량 단위로 측정되어야 하나 정확한 자료의 획

득이 거의 불가능함.

▣ Lozano & Humphrey(2002) 등의 최근 연구 결과에 의하면 이러한 3가

지 접근법 모두 생산성 증가의 추정치가 편의를 갖게 된다는 연구가 대

두됨.

○ 비용분석과 달리 생산성 지표의 경우에 있어서는 자산/부채의 여러 항

목들간의 중요성의 차이는 존재하지 않음.

▣ 본 연구에서는 Lozano & Humphrey의 접근법을 중심으로 Malmquist

- 4 -

총요소생산성의 변화 추이와 이에 영향을 미치는 경제적인 요인들을 살

펴봄.

○ 필요한 경우 중개기능적 접근법과 운영적 접근법의 결과와 비교하여 분

석함.

III. 은행산업 생산성 추이

▣ 본 연구에서 사용하는 은행별 자료는 7개의 시중은행과 6개의 지방은행을

모두 포함한 13개 일반은행에 대한 2003～2010년 기간의 연간자료로 금

융감독원의 금융통계정보시스템을 통해 자료를 수집

○ 각 연도의 자료는 12월말의 자료를 기준으로 사용하였으며 금액 자료의

경우 2005년 GDP deflator로 나누어 실질 자료로 전환하여 사용함.

▣ 우리나라 은행산업의 노동생산성은 2008년까지 지속적으로 상승하다가 최

근 들어 하락하는 추세를 보이고 있음

○ 이러한 모습은 시중은행과 지방은행에 동시에 나타남.

* 대체로 시중은행이 지방은행보다 더 높은 노동생산성 증가율을 보이

고 있음.

▣ Malmquist 생산성 변화 추정을 위하여 중개기능적 모형, 운영적 모형 및

LH(Lozano & Humphrey) 모형에 적합한 투입물과 산출물을 설정

○ 중개기능적 모형의 경우, 투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 예수

금을 산출물로 대출금과 유가증권을 사용함.

○ 운영적 모형의 경우, 투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 이자비용

및 유가증권비용을 산출물로 대출금, 유가증권, 예수금을 사용함.

○ LH 모형의 경우, 투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 요구불예금

을 제외한 예수금, 차입금, 사채, 자본금을 사용하고 산출물로 대출금,

유가증권, 요구불예금, 현금 및 예치금, 콜론, 환매조건부채권매입을 사

용함.

▣ 전체 은행의 시간에 따른 Malmquist 생산성 변화 추이는 모형에 따라

- 5 -

상이하게 나타났으며, 특히 운영적 모형의 경우 2007년 이후 중개기능 모

형의 경우 2008년 이후 최근까지 생산성이 하락하는 모습을 보여줌에 반하

여 LH 모형의 경우 2009년 이후 생산성이 다시 증가하는 모습을 나타냄.

○ 2004년과 2006년은 모든 모형에서 생산성이 상승한 반면 2008년은 모

든 모형에서 생산성이 하락함.

○ 노동생산성의 전반적인 변화 추세와 LH 모형의 Malmquist 생산성 변

화 추이는 매우 상반된 모습을 보이고 있음.

* 이는 생산성의 개념을 노동생산성의 단일요소지표 대신 총요소지표를

사용할 경우 다른 결과가 나올 수 있음을 보여주는 예

○ 모형별 지방은행과 시중은행의 생산성 변화 추이 역시 모형에 따라 상

이하게 나타남.

IV. 은행산업 생산성에 영향을 미치는 요인에 대한 분석

▣ 은행의 생산성의 변화에 영향을 미치는 경제적인 요인들을 실증적으로 살

펴보고자 함.

○ 기존 연구에서 지적된 다음과 같은 은행의 생산성 관련 가설들을 검정

하고자 함.

* 은행의 형태(type)와 관련

① 금융그룹 소속일수록 생산성이 높다

② 지방은행보다 시중은행이 생산성이 높다

③ 외국계 은행일수록 생산성이 높다

* 은행의 행태(behavior)와 관련

① 자산 규모가 큰 은행일수록 생산성이 높다

② 비이자수익 비중이 높을수록 생산성이 높다

③ 예대비율이 낮을수록 생산성이 높다.

▣ 2003～2010년 기간의 8개년간 우리나라 13개 개별 일반은행의 패널자료를

이용하여 실증 분석

○ 위의 6가지 가설들을 검증하기 위하여 관련 변수 및 추가적인 거시 통

제 변수로 은행산업의 집중도와 GDP 성장률을 고려

- 6 -

▣ 우선 동태적 생산성에 대한 분석을 실시하기에 앞서 DEA모형을 이용하

여 도출한 은행별 정태적 효율성 지수에 영향을 미치는 경제적 요인들을

절단된 토빗(Censored Tobit) 모형을 이용하여 먼저 살펴봄.

○ 추정 결과 중개기능 모형의 경우 추정식의 구체적 형태에 무관하게 총

자산의 규모가 클수록 그리고 지주회사 형태의 은행일수록 효율성이 더

큰 것으로 나타남.

* 특정 형태의 회귀분석의 경우 이자수익비중이 더 클수록, 그리고 지

방은행이거나 외국계 은행인 경우에 효율성이 더 큰 것으로 나타나

기도 함.

* 반면에 시장집중도, GDP 성장률, 예대율 등의 변수는 효율성과 유의

한 관계를 보이지 않는 것으로 나타남.

○ 운영적 모형의 경우에도, 추정식의 구체적 형태에 무관하게 총자산의

규모가 클수록 그리고 지주회사 형태의 은행일수록 효율성이 더 큰 것

으로 나타남.

* 또한 특정 형태의 회귀분석의 경우 은행산업이 더 경쟁적이거나, 이

자수익비중이 더 작을수록, 그리고 외국계은행인 경우 효율성이 더

큰 것으로 나타나기도 함.

* 반면에 GDP 성장률, 예대율, 지방은행 여부 등의 변수는 효율성과

유의한 관계를 보이지 않는 것으로 나타남.

▣ 동태적 생산성 분석을 위하여 Lozano & Humphrey의 접근법을 중심으

로 Malmquist 총요소생산성의 변화에 영향을 미치는 경제적인 요인을

살펴봄.

○ 2004～2010년 기간의 7개년간 13개 개별 일반은행의 자료를 이용한 패

널분석의 확률효과 모형을 통해 분석

○ Malmquist 총요소생산성 증가 결정 요인의 추정 결과 모형의 구체적

형태(model specification)에 무관하게 예대비율이 낮은 은행일수록 그

리고 지주회사 형태의 은행일수록 생산성의 증가가 더 큰 것으로 나타남.

* 특정 형태의 회귀분석의 경우 은행산업이 더 독점적이 될수록, GDP

성장률이 낮을수록, 은행의 자산 규모가 더 클수록, 그리고 지방은행

보다 시중은행의 경우 생산성의 증가가 더 큰 것으로 나타나기도 함.

* 반면에, 이자수익비중과 외국계 은행 여부는 생산성 증가와 유의한

- 7 -

관계를 보이지 못하는 것으로 나타남.

▣ 분석 결과 지주회사 여부의 변수는 은행의 정태적 효율성과 동태적 생산

성 모두에 영향을 주는 것으로 나타남.

○ 반면에 정태적 효율성 분석에서는 영향을 주지 못했던 예대율이 LH 모

형하의 동태적 총요소생산성의 변화를 설명하는 데에는 추정식의 구체

적 형태에 무관하게 항상 유의하게 영향을 주는 것으로 나타남.

○ 또한 정태적 효율성 분석에서는 추정식의 구체적 형태에 무관하게 은행

의 자산규모가 클수록 중개기능 또는 운영적 모형 모두에서 효율성이

유의하게 큰 것으로 나타났으나, LH 모형 하의 생산성 분석의 경우 외

국계 은행 더미만을 포함하는 추정식에서만 동일한 결과를 보이고 있음.

V. 결 론

▣ 본 연구는 우리나라 은행산업의 최근 생산성 추이를 살펴보고, 정태적 효율

성 지수 및 동태적 생산성 지수에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석함.

○ DEA를 통한 정태적 효율성 지수를 중개기능 모형 및 운영적 모형의

관점에서 Tobit 모형으로 살펴보고, Malmquist 총요소생산성 지수를

이용한 동태적 지수를 LH 모형을 중심으로 확률효과 모형을 통하여

살펴봄.

▣ 생산성 추이의 분석에서 은행산업의 노동생산성과 총요소생산성과의 최근

추이에 큰 차이가 존재함을 확인함.

○ 생산성의 개념을 단일요소지표에서 보다 정확한 총요소지표로 전환할

경우 정책 필요 시기 설정 등에 대해 매우 상이한 시사점을 제공

○ 또한 이는 생산성을 높이기 위해서는 구조조정을 통하여 근로자를 줄이

는 것이 최고라는 일반적인 정책이 매우 위험할 수 있음을 보여주는 예

▣ 실증 분석의 결과 은행산업의 생산성 향상을 위해서는 지주회사 제도에

대한 인센티브제도 등을 계속 유지하여 지방은행들의 지주회사로의 전환

을 위한 정책적 노력을 계속하는 것이 필요하다는 시사점 도출 가능

- 8 -

○ 지주회사 여부의 변수는 은행의 정태적 효율성과 동태적 생산성 모두에

영향을 주는 것으로 나타남.

○ 전세계적인 금융그룹화 현상과 더불어 우리나라의 경우 정책적으로 지

주회사 제도에 한하여 허용하는 자회사간의 정보 제공 가능 등의 제도

를 계속 유지할 필요

▣ 또한 생산성 향상을 위하여 개별 은행은 그 운영에 있어서 예대율을 낮추

는 노력을 경주할 필요가 있음.

○ 예대율의 감소는 정태적 효율성 증가에는 효과가 없을지라도 동태적인

생산성 증가에는 유의하게 도움을 주는 것으로 나타남.

▣ 반면에, 개별 은행의 자산규모를 크게 하는 것이 반드시 은행의 동태적

생산성을 증가시키는 것이 아닐 수 있음에 주의하여야 함.

○ 은행의 자산 규모의 크기는 정태적 효율성의 증가에는 도움을 주지만

동태적인 생산성 증가의 효과는 확실하지 않은 것으로 나타남.

○ 은행 규모 확대를 통한 글로벌 리딩뱅크 육성 등의 정책적인 방안 설립

시 이를 유념해야 함.

- 9 -

I. 서 론

최근 들어 기존의 제조업 및 수출 위주의 산업 구조에서 탈피하여 서비스

업 중심의 새로운 성장 동력을 개발하는 것이 필요하다는 지적이 나오고 있

다. 이들은 특히 부가가치가 높고 관련 서비스에 미치는 영향도 크며 실물부

문의 흐름을 원활하게 만드는 역할을 담당하고 있는 금융 산업의 발전에 주

목하고 있다.

금융 산업은 외환위기 이후의 구조조정 및 제도적 인프라 개선 등에 의한

성장 노력에도 불구하고 국제경쟁력이 크게 높지 않은 상황이다. 2005년 경

제협력개발기구(OECD) 국가의 금융보험업 생산성 비교 시 우리나라는 26개

국 중에서 19위였으며, 2005년 국제경영개발원(IMD)의 국가경쟁력 평가에서

도 금융부분은 60개국 중 38위에 머물렀다.

금융 산업의 생산성 제고를 위한 연구는 매우 필요한 상황이나 이에 대한

논의는 많이 찾아보기 힘든 상황이다. 이에 대한 여러 이유 중 하나는 금융

산업에서의 특성상 모든 사람들이 동의하는 합의된 생산성 개념의 구축이 용

이하지 않음에 있다. 언론과 여러 논의 과정에서 “생산성”은 “효율성”, “경쟁

력”, “수익성” 등의 용어들과 빈번하게 혼재되어 사용되고 있는 상황이다.

이에 본 연구에서는 은행산업 생산성의 정확한 의미와 적절한 생산성 지표

에 대한 고찰과 이러한 생산성의 주요 결정요인을 살펴봄으로써 궁극적으로

은행산업 생산성 제고에 도움을 주고자 한다. 금융 산업 전체에 대한 실증분

석은 데이터 획득의 어려움과 개별 산업간의 현격한 성격 차이 때문에, 본

연구에서는 실증연구의 범위를 은행산업으로 한정하여 분석하였다. 이렇듯

본 연구는 은행산업의 생산성에 영향을 미치는 요인들을 실증분석을 통하여

확인함으로써 은행산업의 생산성 제고 방안에 시사점을 제공하는 데 목적이

있다. 이를 위하여 우리나라 은행산업의 생산성 추이를 살펴보고, 생산성에

영향을 미치는 요인들을 일반은행 패널자료를 대상으로 실증 분석하였다.

한편, 기존 연구는 은행산업의 생산성보다는 효율성에 영향을 미치는 요인

에 대한 연구가 대부분이다. 우선, 지방은행과 시중은행간의 효율성의 차이

및 은행의 자산 규모에 따른 효율성의 차이가 존재하는지에 대한 분석으로,

이연정, 박갑제, 강상목(2009)은 1994～2006년 동안의 13년간 국내 시중은행

과 지방은행 자료를 이용하여 은행의 유해산출물까지 포함한 모형으로 Malm-

- 10 -

quist-Luenberger 생산성 변화지수를 추정하고 기술효율변화와 기술발전변

화로 분해하였다. 산출물로는 예수금, 대출금, 유가증권보유액과 유해산출물

로 무수익여신을 이용하고 투입물로는 업무용고정자산, 직원 수, 지점수를 이

용한 결과 지방은행 효율성이 상대적으로 낮게 측정되었고 총자산과 관리자

비중 및 위험관리비효율 등의 변수들이 효율성 설명의 중요 요소로 판단되었

다. 김창범(2009)은 DEA/ Window 분석과 Malmquist 생산성지수 및 Tobit

모형을 이용하여 우리나라 은행 산업의 정태적 효율성과 동태적 생산성 결정

요인을 1998～2000년, 2003～2005년, 2006～2008년의 세 구간으로 나누어 분

석하였다. 산출물로는 대출액을, 투입물로는 직원 수와 고정자산 총액을 이용

한 결과 지방은행과 시중은행간의 효율성 및 생산성 격차가 존재하지 않음을

발견하였다. 박정수, 조은영, 김선옥(2011)은 1990～2007년 기간의 국내은행

패널자료를 이용하여 은행산업의 구조적 변화가 은행 효율성에 미치는 영향

을 확률적 변경모형 추정법으로 은행별 생산함수를 추정하였다. 그 결과 은

행의 대형화는 중개기능적 접근, 부가가치적 접근, 운영적 접근 모두에서 효율

성을 유의하게 개선하는 것으로 나타났다. 최문경(2006)도 1995～2000년 기간

일반은행 자료를 이용하여 외환위기 전후의 은행의 생산성 변화를 분석하였

다. 산출물로는 대출금, 유가증권, 예금을 투입물로는 노동, 자본, 이자비용을

이용하여 Malmquist 생산성 지수를 기술적 효율성지수와 기술진보지수로 분

해하였는데 그 결과 생산성은 1999년을 제외하고 지속적으로 증가하였으며

특히 지방 은행의 생산성 증가 혹은 감소 폭이 시중은행보다 더 컸음을 발견

하였다.

금융 겸업화의 확대에 따른 효율성 제고에 대한 연구로 정형권, 강종구(2006)

는 합병과 지주회사 전환은 은행의 비용효율성보다는 이익효율성에 유의하게

양의 영향을 미침을 발견하였으며, 한국금융연구원(2001)은 외환위기 이후

한국경제의 성과 중 하나로 금융지주회사 등의 형태의 금융산업의 겸업화 확

대로 인한 금융기관의 경영효율성 제고를 지적하고 있다.

또한 서병호(2011)는 수익 구조 및 비용효율성 향상을 위하여 비은행 자회

사의 육성과 더불어 고수익 비이자 업무의 강화가 필요하다고 주장하고 있

다. 즉 이자수익비중과 예대비율 등이 은행의 효율성 제고에 중요하다는 주

장이다.

이 외에도 정형권, 조성욱(2009)은 1996～2007년 기간의 자료를 이용하여

외환위기 이후 국내 은행산업의 시장집중도 변화가 효율성에 미친 영향을 살

- 11 -

펴보았는데 시장집중도 변화가 은행의 효율성에 통계적으로 유의한 영향을

보이지 않음을 발견하였다.

해외 연구 중에도 외국계 은행과 효율성과의 관계에 대한 연구가 다수 발

견된다. Steven Fries & Anita Taci(2004)은 1994～2001년 기간의 자료를

이용하여 동유럽 15개 국가 289개 은행의 비용 효율성을 분석하였는데 그

결과 개인은행이 연방은행보다 더 효율적이며 개인은행의 경우 외국 은행이

지역은행들에 비하여 더 효율적임을 발견하였다. 반면에 Wezel(2010)은 2002

년부터 2007년의 자료를 이용하여 중앙아메리카 지역 은행들의 효율성을 분

석한 결과 외국계 은행들의 효율성이 지역 은행들에 비해 일반적으로 더 효

율적이지는 않음을 발견하였다.

그러나 이러한 기존의 연구들은 생산성 측정을 위한 모형의 투입물 및 산

출물의 설정에 있어서 누락 변수들이 존재함으로 인하여 생산성 추정의 통계

적 편의(bias)가 존재1)한다. 이에 본 연구에서는 기존의 연구와 달리 추정

편의가 발생하지 않게 보다 적절하게 정의된 투입물과 산출물을 이용하여 은

행 산업의 생산성을 측정한다. 또한 기존의 연구에서는 주로 정태적인 효율

성의 결정 요인에 대한 분석에 치중하고 있는 데 반하여 본 연구에서는 동태

적인 생산성의 결정 요인에 대하여 분석하고 이를 정태적 효율성의 경우와

비교한다. 구체적으로 금융그룹 소속일수록, 외국계 은행일수록, 그리고 지방

은행보다 시중은행일 경우 생산성이 더 높으며, 자산 규모가 클수록, 비이자

수익 비중이 높을수록, 그리고 예대비율이 낮을수록 생산성이 높다는 언론

및 기존 연구의 주장들을 계량적으로 분석하여 은행 산업 생산성 향상을 위

한 일련의 시사점을 제공하고자 한다.

이하 II장에서는 은행산업의 생산성에 대하여 살펴보고 III장에서는 은행산

업 생산성 추이를 살펴본 후 IV장에서는 은행산업의 생산성에 영향을 미치

는 요인에 대하여 분석한 후, 마지막 V장에서 결론을 맺는다. 구체적으로 II

장에서는 일반적인 생산성 지수를 소개하고, 은행산업에서 정확한 생산성 측

정이 어려운 이유 및 기존 연구에서 은행산업의 생산성 측정을 위하여 사용

된 투입물과 산출물들을 살펴본다. III장에서는 본 연구의 분석에 사용되고

있는 DEA 효율성 지수와 Malmquist 총요소생산성 지수 및 분석 자료를 소

개하고, 이를 이용하여 우리나라 은행산업의 최근 생산성 추이를 살펴본다.

1) 이에 대한 구체적인 논의는 다음 장 후반부의 Lozano & Humphrey(2002)를 참조

- 12 -

또한 IV장에서는 은행산업의 생산성에 영향을 미치는 것으로 알려진 여러

경제적 변수들을 소개하고, 이들 변수들과 정태적 효율성 지수 및 동태적 생

산성 지수2)간의 관계를 회귀모형을 통하여 분석한다.

2) 본 연구에서 사용하고 있는 효율성 지수의 경우 DEA를 이용하여 개별 기간의 투입요소 대비 산출량의 비

율이 그 기간의 효율적인 은행들에 비하여 상대적으로 어떠한지를 측정하는 정태적인 개념임에 반하여, 생

산성 지수의 경우 전기 대비 금기의 기술 진보의 변화와 생산요소 이용에 있어서의 효율성 변화를 의미하는

지수이므로 시간의 변화에 따른 효율성과 기술의 변화를 측정하는 동태적인 개념이다.

- 13 -

II. 은행산업의 생산성 개관

1. 생산성 지수

생산성에 관한 가장 일반적인 지표로 노동생산성 노동투입량산출량

(LP; Labor

Productivity)을 들 수 있다. 우리나라의 경우 한국생산성본부에서 추계하고

생산성리뷰 등을 통해 발표하는 생산성 자료 역시 다음의 두 형태의 노동생

산성지수이다.

물적 노동생산성지수 노동투입량지수산업생산지수 또는 서비스생산지수

×

부가가치 노동생산성지수 노동투입량지수불변지수

× (1)

그러나, 이러한 단일요소지표(single factor measures)는 산출물에 영향을

주는 모든 투입 요소들을 다 고려하고 있지 않기 때문에 총요소지표(total

factor measures)보다 열악한 것으로 평가된다. 이에, 좀 더 복잡하고 완성

된 생산성 지표로서 성장회계(growth accounting)를 이용한 총요소생산성(TFP;

Total Factor Productivity)이 등장하였다. TFP는 총산출물의 변화 중 투입

요소의 변화에 의해 설명되지 않은 부분을 설명하는 변수이다. 이는 주로 기

술 변화나 인적 자본 등을 의미하며 일반적으로 기술 진보와 효율성의 합으

로 이해된다. 이 지표는 투입 요소 중 고려되지 않은 변수가 있는 경우에는

그 누락 변수의 효과를 반영하며, 모든 투입 요소들이 고려된 경우에는 경제

의 장기 기술 변화의 지표로 해석된다. 생산함수가 CRS인 경우 이의 변화

율은 다음의 솔로우 잔차(Solow residual)를 이용하여 측정하는 것이 일반

적이다.

솔로우 잔차 : ∆

∆

∆

∆

(2)

단, 는 총요소생산성, 는 생산량, 는 자본, 은 노동, 는 소득 중 자본이 차지

하는 비율

- 14 -

그러나 성장회계분석에 의한 총요소생산성 추계의 경우 관찰된 산출량이

최적 산출량이라고 가정하고 있지만, 생산활동이 효율적이지 않을 경우 관찰

된 산출량이 최적 산출량과 상이하여 총요소생산성 추계에 편의가 발생할 수

있어, 최근에는 이러한 성장회계 지표보다는 Malmquist TFP 지수와 확률적

비용변경함수(stochastic frontier cost function)를 이용한 추정치가 더 많이

이용되고 있다. Malmquist TFP 지수는 비모수적(nonparametric) 선형 프

로그래밍인 DEA(Data Envelopment Analysis)에 기반을 둔 효율성 스코어

로부터 계산된 생산성의 변화 지수이고, 확률적 비용변경함수는 회귀분석에

기반을 둔 모수적(parametric) 추정 방법을 이용한다.

이 중 Malmquist TFP 지수는 총요소생산성을 추정함에 있어 생산요소와

산출물에 대한 특정 가중치를 부여하지 않고 가격정보를 획득하지 않아도 효

율성 정보를 포괄할 수 있다는 점에서 유용하다. 그리고 총요소생산성의 변

화를 생산요소 이용의 효율성을 의미하는 기술 효율성의 변화와 생산 프론티

어 자체가 이동하는 기술변화 요인 즉 기술진보로 분해할 수 있다는 장점이

있다. 그러므로 본 연구에서는 Malmquist TFP 지수를 이용하여 우리나라

은행산업의 생산성 변화를 분석하고자 한다.3)

2. 은행 산업의 생산성 측정

대부분의 산업에서는 산출물에 의미 있는 영향을 미치는 모든 투입요소들

이 무엇인지를 정하고 이들을 포함하는 것, 그리고 생산되는 모든 산출물들

을 포함하는 것은 어렵지 않은 작업임에 반하여, 은행 산업의 경우 다른 산

업과 달리 생산에 필요한 투입물과 생산되는 산출물에 대한 합의가 용이하지

않다.

기존 연구에서는 은행산업의 생산성을 계산할 때 투입 요소로 노동과 자본

재에 추가하여 은행 대차대조표 상의 자산 또는 부채 항에서의 특정 항목들

을 골라서 투입요소로 사용하고 있다. 이 경우 투입 노동 수치와 자본재의

가치 및 다른 각 변수의 (실질 또는 명목)가치로 투입요소를 측정하는 것이

일반적이다.

그러나 이러한 투입 요소와 달리 은행산업의 산출물의 경우 포괄 범위 및

3) Casu et al (2004) 등의 많은 연구에서 Malmquist TFP 지수와 확률적 비용변경함수를 이용한

생산성 추정치의 결과가 크게 상이하지 않다고 보고하고 있다.

- 15 -

측정의 문제로 은행산업 생산성의 정확한 측정이 쉽지 않은 상황이다. 원칙

적으로 경제학적인 의미에서 산출물의 정의는 대차대조표 상의 수익을 가져

다주는 요소이다. 이 때, 대출의 경우 비록 대출 자체가 재화처럼 판매되는

대상은 아니지만 일정 기간 동안 차입자에게 자금의 흐름(flow of finance)

을 제공하는 무형의 서비스 유량(flow)을 창출하므로 산출물에 해당한다고

볼 수 있게 된다. 즉 은행의 자금 대여는 기업의 자본재의 대여와 유사한 활

동에 해당하는 것이다. 그러나 은행의 대출들은 그 형태와 차입자의 특성에

따라 매우 이질적이므로 생산성을 계산할 때 이를 어떻게 고려하느냐가 매우

어려운 문제이다. 대출 외의 은행산업의 산출물로는 은행이 명시적으로 요금

을 부과하고 있는 여러 서비스를 들 수 있다. 또한 이뿐만 아니라 명시적인

요금의 부과 없이 예금자들에게 제공되는 거래 관련 서비스들도 있는데, 이

러한 무료 서비스는 결국 이러한 서비스를 제공받는 예금자들에게 이 비용을

고려하여 그들의 예금 이자를 더 저렴하게 지급하는 물물교환의 형태로 거래

가 이루어지고 있다.

은행 문헌에서의 산출물 = exp (3)

단, 은 대출량, 은 대출수익률, 는 명시적(묵시적) 서비스와 는 서비스 요금

은행산업 생산성 측정의 어려움을 좀 더 명확히 살펴보기 위하여 Baltens-

perger(1980)와 Santomero(1984)의 모형을 원용한 다음과 같은 단순 모형을

상정한다.4) 요구불예금, 정기예금, 단기 시장성 수신(purchased funds) 등을

통해 획득한 자금을 기업과 소비자에게 대출하는 단순한 은행을 상정하고,

논의의 편의를 위해 정기예금은 이자를 지급하나 거래서비스를 제공하지 않

으며, 요구불 예금은 이자는 없으나 수표 사용, ATM 사용 등의 거래 서비

스를 제공한다고 가정한다. 은행은 예금자에게 일종의 보험 기능을 제공하며

대가로 결국 이자를 더 낮게 제공하고 대신 지불준비금을 쌓는다.

(4)

s.t.

and 4) Jack Triplett & Barry Bosworth(2004) 참조

- 16 -

단, 은 대출, 은 대출수익률, 는 유료 은행 서비스고 는 그 요금, 는 예금, 는

예금이자율, 는 단기 시장성 수신이고 는 그 이자비용, 는 노동, 자본재 등의 일

반적인 비금융 투입물이고 는 그의 단위비용, 는 각 예금 종류별 지급준비율

이 때 j=1,2이며 1은 저축성 예금, 2는 요구불예금으로 가정에 의해 2는 0

이므로5) 결국 이다.은행 생산함수 H( )는 은행을 예금이나 다른 원천으로부터 조달한 자금

을 차입자에게 제공하는 자금으로 변환하는 기능을 하는 기관으로 상정함을

의미한다. 이 때 kj*가 법정최저지급준비율일 때 마지막 제약식에서 지급준비

율 kj는 다음과 같이 결정된다.

i f

일반적으로, 예금은 자산보다 만기가 짧을 뿐만 아니라 그 기간이 불확실

하기 때문에 은행 업무상 지급준비금이라는 비용을 유발하며, 이 때 예금별

지급준비금 Rj는 Baltensperger(1980)에 의해서 결정되는 최적 은행 지급준

비금 수준으로 이는 대출이자율, 지급준비금 부족에 따른 비용, 예금인출 확

률분포의 표준편차 등에 의존한다.

한편 모형에서는, 고객에게 명시적으로 요금을 요구하지 않는 여러 거래

서비스들의 경우 이러한 서비스를 고객에게 제공하기 위한 비용은 은행의 투

입비용에 포함되어 있음에도 불구하고, 이 서비스들의 가치나 그 서비스들의

은행 산출물에 대한 공헌은 포함되어 있지 않다. 이러한 거래 서비스는 물물

교환 형식으로 예금주와 교환되므로 식(4)에 명시적인 수입을 고려하기는 쉽

지 않다. 실제 예금 이자율이 수표 사용 관련 비용과, ATM 및 기타 예금자

에 제공되는 거래 관련 서비스 비용 등을 고려하여 더 저렴하게 책정되므로

은행은 이로 인한 묵시적 수익을 취하고 있다. 그러므로, 대출을 통한 자금의

제공이나 유료 서비스 등의 명시적 산출물뿐만 아니라 예금자에 대한 무료

거래 서비스 등의 묵시적(unpriced) 산출물도 고려되어야 하는데 이들의 수

량은 관측이 가능하나 가격은 계산(imputed)될 수밖에 없다.

5) 모형은 요구불 예금 수취 비용이 0이라는 의미가 아니라 명시적 이자 비용이 0이라는 의미이며,

대신 은행은 거래 서비스 제공의 묵시적 비용을 지급하고 있음.

- 17 -

exp (5)

한편, 이러한 거래 서비스들에 요금이 부과될 경우 요구불예금에도 이자가

지급될 것이므로 요구불예금의 경우 은행의 투입물이 아닌 산출물로 보기로

한다. 은행은 금융회사이므로 은행의 투입물은 기계, 설비, 건물 등의 자본재

와 노동, 원료 등의 통상의 투입물 이외에 금융 투입물이 필요한데, 특히 예

금의 경우 이를 투입물로 볼지는 논쟁 중인 사항이다. 예를 들어 이자를 지

급하는 예금의 경우 투입물로 간주하는 것이 일반적이나, 미국의 국민계정

추계의 경우에는 이를 투입물로 보지 않고 있다. 또한 요구불 예금의 경우,

생산함수문헌에서는 모형 내에 묵시적 예금 서비스가 반영되지 않아 이를 투

입물로 볼지 여부는 논쟁 중인 사항이다.

3. 생산성 측정을 위한 투입물과 산출물

은행의 생산성 관련 기존 연구에서는 은행의 기능을 어떻게 보는지에 따라

생산성 측정을 위한 투입물과 산출물에 대한 범위가 상이하다. 은행의 기능

을 보는 관점에 따라 일반적으로 중개기능적(intermediation) 접근법, 운영적

(operating) 접근법, 생산기능적(production) 접근법 등 세 가지로 분류할 수

있다.

중개기능적(intermediation) 또는 자산적(asset) 접근법이란 은행을 일정한

금융제도 하에서 자금중개기능을 수행하는 금융기관으로 파악하는 거시적인

접근법이다. 이 접근법은 은행을 자금을 모아서 대출하거나 또는 다른 종류

의 자산에 배분하기 위하여 자본과 노동을 이용하는 중개기관으로 간주한다.

Park & Weber(2006)이나 최성용, 홍봉영(2002) 등에서와 같이 일반적으로

투입물은 자본, 노동 및 총예수금을 사용하고 산출물은 총대출금 및 총투자

자산을 사용한다.

운영적(operating) 또는 소득 기반(income based) 접근법이란 은행을 사업

상 은행의 운영을 통하여 비용을 지불하고 수입을 창출하는 기능을 담당하는

금융기관으로 파악하는 접근법이다. 일반적으로 투입물은 자본, 노동 및 총이

자비용을 사용하고 산출물은 순이자소득 및 비이자소득을 사용하며 Sturm

- 18 -

& Williams(2004) 등의 연구가 이에 해당한다.

생산기능적(production) 접근법이란 은행을 노동과 자본을 사용하여 예금

과 대출금 등의 서비스를 생산하는 기업으로 간주하는 미시적인 접근법이다.

은행을 노동과 자본을 투입하여 개별적인 대출과 예금구좌와 관련된 서비스

를 창출하는 생산자로 간주한다. 일반적으로 투입물은 이자비용을 제외한 노

동, 자본, 지점수 등의 관리비용을 사용하고 산출물은 예금과 대출금 계정의

수, 운용자산이나 조달부채의 금액, 총수익 등을 사용하며, Ferrier & Lovell

(1990)이나 박승록, 이인실(2002) 등의 연구가 해당한다. 이 경우 이러한 투

입물과 산출물은 금액 단위보다는 주로 계좌 건수나 거래 건수 등의 수량 단

위로 측정되어야 하나 저량 지표의 대용변수인 예금과 대출 계좌의 수 또는

투입과 산출의 유량 지표의 대용변수인 예금계좌의 대변과 차변의 수치 및

신규 대출 수 등의 자료 획득의 문제로 정확한 자료의 획득이 매우 힘들다.

한편, Lozano & Humphrey(2002) 등의 최근 연구 결과에 의하면 이러한

3가지 접근법 모두 생산성 증가의 추정치가 편의를 갖게 된다는 보고를 하고

있다. 일반적으로 은행의 생산성을 분석하는 논문의 경우 투입물과 산출물로

저축성 예금, 장기 예금, CD와 기업 대출, 소비자 대출, 유가증권, 요구불 예

금 정도를 포함하고 있다. 반면에 은행의 부채 중 자금 차입을 위한 기타 채

무, 단기 시장성수신(purchased funds), 후순위채(subordinated debt), 주식

등의 항목이 제외되고, 자산 중에는 판매된 펀드(funds), 시재금, 기타 수익

자산, 부외거래활동 등의 항목이 일반적으로 분석에서 제외되고 있다.

이 때 비용 효율성이나 규모의 경제를 연구하는 경우에는 대출의 변화가

자산의 다른 항목들보다 비용에 훨씬 중요한 효과를 미치기 때문에, 일반적

으로 대출만을 은행의 산출물에 포함시켜도 무방하다. 그러나 대출뿐만 아니

라 보유 유가증권, 펀드 판매 및 부외 거래 활동 모두가 수입 창출에 매우

큰 역할을 하므로 은행의 수익이나 이윤을 연구하는 경우에는 은행의 산출물

에 이들을 반드시 포함시켜야 한다. 즉, 비용 분석과 달리 생산성 지표의 경

우에 있어서는 자산/부채의 여러 항목들간의 중요성의 차이는 크지 않다.

예를 들어 생산성 측정을 위한 모형의 산출물에 대출만 포함되고 판매된

펀드(funds)나 단기 시장성 수신은 투입물에 포함되지 않는다고 한다면, 이

경우 갑작스런 대출 수요 증가에 대응한 은행의 다음과 같은 대응은 생산성

에 차별적인 효과를 가져 오게 된다. 우선 만약 은행이 대출 수요 증가에 대

응하여 단기 시장성 수신을 증가시킬 경우 투입물의 변화 없이 산출물이 증

- 19 -

가되므로 은행의 생산성은 증가하게 된다. 그러나 은행이 대출 수요 증가에

따라 예금 수신을 증가시킬 경우 투입 요소와 산출물이 동일하게 증가하므로

생산성은 이전과 변화가 없게 된다. 반면에, 은행이 대출 수요 증가에 대응하

여 은행간 판매된 펀드(funds)가 감소할 경우 투입 요소의 변화 없이 산출물

이 증가되므로 이 역시 생산성이 증가하게 되는 것이다. 비용 효율성 또는

규모의 경제 측정의 경우 판매된 펀드(funds)는 비용에 거의 영향을 미치지

않기 때문에 이들을 제외한 분석의 결과가 의미가 있을 수 있으나 생산성의

경우는 위의 세 경우를 동일하게 취급하는 것이 더 합리적일 것이다.

그러므로 본 연구에서는 은행의 투입과 산출물에 대차대조표 상의 자산과

부채 항목의 대부분을 명시적으로 포함시켜 은행의 생산성을 추정하는 Lozano

& Humphrey의 접근법을 중심으로 Malmquist 총요소생산성의 변화 추이와

이에 영향을 미치는 경제적인 요인들을 살펴보았으며, 그 과정에서 필요한

경우 중개기능적 접근법과 운영적 접근법의 결과와 비교하여 분석하였다.6)

6) 반면에, 생산기능적 접근법의 경우 자료 획득의 문제로 인하여 본 연구에서는 제외함.

- 20 -

III. 은행산업 생산성 추이

1. DEA와 Malmquist TFP 지수

효율성 및 생산성을 추정하기 위한 계량경제모형으로는 모수적 접근방법과

비모수적 접근방법이 사용되고 있는데, 본 연구에서는 비모수적 접근방법인

DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 사용해 우리나라 은행산업의 생

산성을 다루고자 한다. DEA는 선형계획법에 바탕을 둔 효율성 측정 개념으

로 일반적인 생산가능집합에 적용되는 투입물과 산출물 간의 자료를 이용해

서 가장 효율적인 프론티어를 도출한 후, 다른 평가대상들이 이 프론티어에

서 멀리 떨어져 있는 정도를 측정하는 상대적인 방식으로 비효율성을 추정하

는 방법이다. 이는 Farrell(1957)에 의해 처음으로 제안된 이후 Charnes,

Cooper and Rhodes(1978)의 CCR모형과 Banker, Charnes and

Cooper(1984)의 BCC 모형이 가장 많이 사용되고 있으며, 다양한 연구와 모

형들이 활용되고 있다.

이 때 효율성(efficiency)은 정태적인 개념으로 일정 기간 동안 생산조직이

사용한 투입요소의 사용량에 대한 산출물 생산량의 비율을 의미한다. 다수의

투입과 산출이 존재하는 경우 아래의 식과 같이 투입요소에 가중치를 적용하

여 합산한 총괄투입과 산출물에 가중치를 적용하여 합산한 총괄산출의 비율

로 정의된다.

(6)

효율성, 산출물 수, 투입요소의 수,

번째 산출물의 수량, 번째 투입요소의 사용량,

번째 산출물에 대한 가중치, 번째 투입요소에 대한 가중치

CCR 비율모형은 DMU(의사결정단위)별로 가중치를 계산하는 최적모형이

며, 개의 CCR 비율 모형이 필요하고 이에 대한 최적해를 구한다. 구체적으

로 CCR 비율모형을 선형계획법 모형으로 변환한 쌍대문제의 최적해를 구하

고 이를 이용하여 개별 DMU의 기술적 효율성을 판별하게 된다.

- 21 -

이에 반하여 Malmquist TFP 지수는 동태적인 개념으로 Farrell(1957)의

효율성 개념과 Shephard(1970)의 거리함수(distance function) 개념에 기초

한 DEA에 의해 분석된다. Fare et al(1994)은 t시점에서의 산출거리함수와

t+1시점에서의 산출거리함수를 t기와 t+1기 사이의 투입-산출관계의 4개의

조합으로 구성하여 생산성의 변화를 측정할 수 있는 Malmquist TFP 지수

를 도출하였다. Malmquist TFP 지수는 규모수익불변을 가정한 산출거리함

수이고 t기와 t+1기 사이의 생산성 변화, 즉 총요소생산성 증가를 의미한다.

즉, Malmquist TFP 지수 값이 1보다 크면 생산성 증가를 의미하고, 1보다

작을 경우 생산성 감소를, 1일 경우 생산성 변화가 없음을 의미한다.

Malmquist TFP 지수는 가 t기의 투입-산출 관계를 나타낼 경우, 거

리함수 D가 ∈ 이면 ≤ 이고 가 기술변경상에 존재

하면 일 때, 다음과 같이 표현된다.

·

·

(7)

이 총생산성은 다음과 같이 기술변화와 기술효율성 변화로 분해된다.

×

·

(8)

이 때 우변의 첫 번째 항은 t기와 t+1기 사이의 효율성의 변화와 총생산성

에서 기술효율성 변화(Technical Efficiency Change: TEC)의 기여정도를

나타내며 이는 곧 생산 변경점과 실제 산출물간의 거리로 생산요소 이용에

있어서의 효율성을 의미한다. 또한 우변의 두 번째 항은 총생산성에서 생산

변경점의 이동에 대한 기여 정도를 나타내며 기술변화(Technical Change:

TE) 즉 기술진보 여부를 의미한다.

2. 분석자료

본 연구에서 사용하는 은행별 자료는 7개의 시중은행과 6개의 지방은행을

- 22 -

모두 포함한 13개 일반은행에 대한 2003～2010년 기간의 연간자료로 금융감

독원의 금융통계정보시스템을 통해 자료를 수집하였다. 각 연도의 자료는 12

월말의 자료를 기준으로 사용하였으며 금액 자료의 경우 2005년 GDP deflator

로 나누어 실질 자료로 전환하여 사용하였다.

생산성 측정을 위해 사용한 개별 은행별 각 변수의 이름 및 정의와 수집

경로는 다음과 같으며 이들의 기초 통계량은 <표 1>과 같다.

N 총 임직원수 : 일반현황 중 임직원현황 내의 총 임직원 수를 사용

K 업무용 고정자산 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 유형 자산 내의

업무용 유형 자산에서 감가상각누계액을 차감하여 사용

INTC2 이자비용 및 유가증권비용 : 요약손익계산서(은행계정) 상의 이자비

용(예수금이자, 차입금이자, 사채이자, 기타이자비용의 합계)과 기

타영업비용 중 유가증권처분평가비용, 요약손익계산서(신탁계정) 상

의 차입금이자, 기타지급이자, 유가증권관련비용을 합산하여 사용

D 예수금 : 요약대차대조표(부채및자본-은행계정) 상의 예수부채(원화예수금,

외화예수금, 양도성예수금의 합계)와 요약대차대조표(부채-신탁계

정) 상의 금전신탁을 합산하여 사용

BM 차입금 : 요약대차대조표(부채및자본-은행계정) 상의 차입부채 항목 내

의 원화차입금, 외화차입금, 환매조건부 채권매도, 매출어음, 콜머

니의 합계와 요약대차대조표(부채-신탁계정) 상의 차입금을 합산

하여 사용

DEBT 사채 : 요약대차대조표(부채및자본-은행계정) 상의 차입부채 항목 내

의 원화사채와 외화사채를 합산하여 사용

E 자본금 : 요약대차대조표(부채및자본-은행계정) 상의 자본금을 사용

L 대출금 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 원화대출금, 외화대출금, 지

급보증대지급금과 요약대차대조표(자산-신탁계정) 상의 대출금(할

인어음, 유가증권담보대출, 부동산담보대출, 동산담보대출,부동산저

당대출, 재단저당대출, 채권담보대출, 수익권담보대출, 공공단체에

대한대출, 보증대출, 증서대출, 어음대출)을 합산하여 사용

S 유가증권 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 유가증권(단기매매증권,

당기손익인식증권, 매도가능증권, 만기보유증권, 지분법적용투자주

식, 자회사등투자지분)과 요약대차대조표(자산-신탁계정) 상의 유

가증권(주식, 국채, 금융채, 지방채, 사채, 외화유가증권, 매입어음,

- 23 -

평균 최대 최소 표준편차

N 5465.20 19552 288 5254.57

K 8464.32 33984.72 422.63 8041.69

INTC2 797.82 9396.27 0.75 1526.98

D 482757.75 1742613.18 15119.22 481120.54

BM 66763.17 192491.21 686.04 56642.63

DEBT 80629.38 406990.89 350.00 97959.70

E 15654.31 75577.48 740.17 17697.25

L 435060.24 1706454.4 12379.53 464806.09

S 145513.63 435547.75 2625.95 129543.73

OPRR 101889.10 720268.32 1321.77 130655.64

INTR 39936.09 163177.00 1176.03 41293.98

FEER 3882.76 26361.58 57.85 4549.15

DD 34089.64 189954.58 1232.60 45891.66

CD 37948.18 180275.99 680.31 38560.13

CL 7521.05 38967.83 0 9309.83

RA 5297.20 32793.13 0 8954.07

D-DD 448668.11 1552658.6 13818.76 441859.65

<표 1> 은행별 자료에 대한 기초통계량

기타유가증권)을 합산하여 사용

OPRR 영업수익 : 요약손익계산서(은행계정) 상의 영업수익(이자수익, 수수

료수익, 기타영업수익)과 요약손익계산서(신탁계정) 상의 수익합계

를 합산하여 사용

INTR 이자수익 : 요약손익계산서(은행계정) 상의 이자수익(예치금이자, 유가

증권이자, 대출채권이자, 기타이자수익)과 요약손익계산서(신탁계정)

상의 예치금이자, 유가증권이자, 대출금이자, 콜론이자, 환매조건부

채권이자, 금전채권이자, 기타수입이자의 합계를 합산하여 사용

FEER 수수료수익 : 요약손익계산서(은행계정) 상의 수수료수익(수입수수료,

수입보증료, 중도해지수수료, 기타수입수수료의 합계)과 요약손익계

산서(신탁계정) 상의 수입수수료를 합산하여 사용

DD 요구불예금 : 주요자금조달 및 운용(은행계정) 상의 무원가성자금조달

- 24 -

<그림 1> 노동생산성 증가율 추이

내의 요구불예금을 사용

CD 현금 및 예치금 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 현금 및 예치금과

요약대차대조표(자산-신탁계정) 상의 현금예치금을 합산하여 사용

CL 콜론 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 대출채권 내의 콜론과 요약

대차대조표(자산-신탁계정) 상의 콜론을 합산하여 사용

RA 환매조건부채권매입 : 요약대차대조표(자산-은행계정) 상의 환매조건부

채권매입과 요약대차대조표(자산-신탁계정) 상의 환매조건부채권

매수를 합산하여 사용

<표 1>에서 보이듯이 일반은행의 평균 총 임직원수는 5,400여명 수준이며,

임직원이 많은 경우 19,500명이 넘는 은행이 있으나 반면 288명에 불과한 은

행도 존재하였다. 또한 임직원 외 예금, 대출 등 다른 항목들의 은행간의 차

이도 상당히 존재하는 것을 알 수 있다.

3. 생산성 추이

우리나라 은행산업의 노동생산성은 2008년까지 지속적으로 상승하다가 최

근 들어 하락하는 추세를 보이고 있다.

- 25 -

<그림 1>은 개별 은행의 매년 (실질 영업수익)/(총 임직원수)의 값들의 산

술평균값을 이용하여 구한 노동생산성의 전년 대비 비율을 나타낸다. 이러한

모습은 시중은행과 지방은행에 동시에 나타나며, 대체적으로 시중은행이 지

방은행보다 더 높은 노동생산성 증가율을 보이고 있다.

본 연구에서는 이러한 단일요소지표뿐만 아니라 다변량지표로 Malmquist

생산성 변화를 추정하였는데, 이를 위하여 중개기능적 모형, 운영적 모형 및

LH(Lozano & Humphrey) 모형에 적합한 투입물과 산출물을 설정하였다.

중개기능적 모형은 은행을 자금을 모아 대출과 다른 종류의 자산에 배분하기

위하여 자본과 노동을 이용하는 중개기관으로 이해하므로 중개기능적 모형의

투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 예수금을 산출물로 대출금과 유가증

권을 사용하였다. 운영적 모형은 은행을 사업상 은행의 운영을 통하여 비용

을 지불하고 수입을 창출하는 기능을 담당하는 금융기관으로 파악하고 있으

므로 운영적 모형의 투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 이자비용 및 유

가증권비용을 산출물로 영업수익, 이자수익, 수수료수익을 사용하였다. 반면

에, LH 모형은 비용분석이나 이윤분석과 달리 생산성 지표의 경우에는 자산

/부채의 여러 항목들간의 중요성의 차이가 존재하지 않으므로 대차대조표 상

의 자산과 부채 항목의 대부분을 포함하는 것이 필요하다고 주장하므로 LH

모형의 경우, 투입물로 총 임직원수, 업무용 고정자산, 요구불예금을 제외한

예수금, 차입금, 사채, 자본금을 사용하고 산출물로 대출금, 유가증권, 요구불

예금,7) 현금 및 예치금, 콜론, 환매조건부채권매입을 사용하였다.8)

전체 은행의 시간에 따른 Malmquist 생산성 변화 추이는 모형에 따라 상

이하게 나타났으며, 특히 운영적 모형의 경우 2007년 이후 중개기능 모형의

경우 2008년 이후 최근까지 생산성이 하락하는 모습을 보여주는 데 반하여

LH 모형의 경우 2009년 이후 생산성이 다시 증가하는 모습을 나타냈다.

2004년과 2006년은 모든 모형에서 생산성이 상승한 반면 2008년은 모든 모

형에서 생산성이 하락하였다. 2005년과 2007년은 중개기능적 모형을 제외하

고 모든 모형에서 생산성이 하락하였고 최근의 2009년과 2010년에는 LH 모

7) 요구불예금을 산출물로 사용한 이유는 Ⅱ장 2.에서 살펴본 것처럼 거래 서비스들에 요금이 부과

될 경우 요구불예금에도 이자가 지급될 것이므로 요구불예금의 경우 은행의 투입물이 아닌 산

출물로 보는 견해를 따름.

8) Lozano & Humphrey가 주장하듯이 부외거래 또한 생산성 측정에 있어서 매우 중요한 변수이

나 데이터의 획득 및 가공의 문제로 인하여 본 연구에서는 제외함.

- 26 -

형만이 생산성이 상승하였다. LH 모형이 일반적으로는 다른 모형들보다 생

산성 증가 정도가 낮으나 최근 들어 2009년부터는 다른 모형들보다 증가율

이 더 높은 모습을 보였으며, 생산성 변화의 편차는 중개이론 모형의 경우

가장 작게 나타나고, 운영적 모형이 가장 크게 나타났다.

<표 2> 모형별 생산성 변화추이

　 운영적 중개기능적 Lozano & Humphrey

2004 1.207 1.021 1.058

2005 0.81 1.024 0.914

2006 1.446 1.06 1.005

2007 0.988 1.041 0.879

2008 0.939 0.994 0.951

2009 0.919 0.991 1.155

2010 1 0.987 1.076

기하 평균 1.027 1.017 1.001

표준편차 0.198 0.026 0.091

한편 노동생산성의 전반적인 변화 추세와 LH 모형의 Malmquist 생산성

변화 추이는 매우 상반된 모습을 보이고 있다. 노동생산성은 2008년을 정점

으로 2009년부터 하락하고 있으나 LH 모형의 경우 2009년 이후 생산성이

다시 증가하는 모습으로 나타났다. 이는 생산성의 개념을 노동생산성의 단일

요소지표 대신 총요소지표를 사용할 경우 매우 상이한 결과가 나올 수 있음

을 보여주는 예로서 실제 정책 결정을 하는 경우에 단일요소지표인 노동생산

성보다는 더욱 더 적절한 여러 생산성 지표에 대한 고려가 반드시 병행되어

야함을 시사한다.

지방은행과 시중은행의 생산성 변화 추이 역시 모형에 따라 상이하게 나타

났다. 운영적 모형은 2004, 2006, 2009, 2010년에는 시중은행의 생산성 증가

가 더 크나 다른 해에는 지방은행의 생산성 증가가 더 크게 나타났다. 중개

이론 모형은 2004, 2007, 2009, 2010년에는 시중은행의 생산성 증가가 더 크

나 다른 해에는 지방은행의 생산성 증가가 더 크게 나타났으며, 생산성 변화

의 변동성은 이미 언급한 대로 지방은행과 시중은행 모두 다른 모형에 비하

여 매우 낮았다. LH 모형의 경우 대체적으로 시중은행이 지방은행보다 더

- 27 -

높은 생산성 증가율을 보이고 있다. 지방은행은 최근을 제외하고 생산성 감

소를 보이고 있으며 생산성 변화의 변동성은 지방은행이 시중은행보다 더 크

게 나타났다.

<그림 2> 시중은행과 지방은행의 생산성 추이

운영적모형

중개이론모형

LH모형

- 28 -

변수 정의 및 측정방법

시장집중도 은행시장집중도 (은행계정 총자산 기준의 HHI)

GDP 성장률 실질 GDP 증가율

은행계정 총자산 은행계정총자산의 자연로그 값

예대비율 예대비율 = 원화대출금/원화예수금

이자수익비중 이자수익비중 = 이자수익 / 영업수익

지주회사 더미 은행이 지주회사인 경우 = 1

지방은행 더미 은행이 지방은행인 경우 = 1

외국계 은행 더미 은행이 외국계 은행인 경우 = 1

IV. 은행산업 생산성에 영향을 미치는 요인에 대한 분석

1. 생산성에 영향을 미치는 요인

본 절에서는 은행의 생산성의 변화에 영향을 미치는 경제적인 요인들을 실

증적으로 살펴보고자 한다. 구체적으로 기존의 연구에서 지적된 다음과 같은

은행의 효율성 및 생산성 관련 가설들을 검정하고자 한다. 즉, 은행의 형태

(type)와 관련하여, ① 금융그룹 소속일수록 생산성이 높다, ② 지방은행보다

시중은행이 생산성이 높다, ③ 외국계 은행일수록 생산성이 높다는 가설을

검정하고, 은행의 행태(behavior)와 관련하여 ① 자산 규모가 클수록 생산성

이 높다, ② 비이자수익 비중이 높을수록 생산성이 높다, ③ 예대비율이 낮을

수록 생산성이 높다는 가설을 검정한다.

이를 위하여 2003～2010년 기간의 8개년간 우리나라 13개 개별 일반은행

의 패널자료를 이용하여 실증 분석하였으며, 위의 6가지 가설들을 검증하기

위하여 관련 변수 및 추가적인 거시 통제 변수로 은행산업의 집중도9)와

GDP 성장률을 고려하였다. 분석을 위해 사용된 변수의 정의 및 측정 방법

그리고 기초통계량은 다음의 <표 3> 및 <표 4>와 같다.

<표 3> 회귀분석 변수의 정의 및 측정 방법

9) 정형권, 조성욱(2009) 참조

- 29 -

<표 4> 회귀분석 변수에 대한 기초통계량

변수 평균 최대 최소 표준편차

TFP 증가 1.031 1.93 0.31 0.24

시장집중도 1423.36 1489.31 1278.69 81.48

GDP 성장률 3.96 6.20 0.3 1.88

은행계정 총자산 12.86 14.78 9.84 1.33

예대비율 104.6 139.67 74.17 15.22

이자수익비중 59.17 93.72 7.25 24.26

지주회사 더미 0.52 1 0 0.50

지방은행 더미 0.46 1 0 0.50

외국계 은행더미 0.15 1 0 0.36

2. 정태적 효율성 결정 요인

우선 동태적 생산성에 대한 분석을 실시하기에 앞서 DEA모형을 이용하여

도출한 은행별 정태적 효율성 지수에 영향을 미치는 경제적 요인들을 Tobit

모형을 이용하여 먼저 살펴보았다. 효율성 지수는 0과 1사이의 값을 가지며

1 주위에 많은 자료가 모여 있는 형태이므로 절단된 토빗(Censored Tobit)

모형을 이용하여 추정하였다. 단, LH 모형의 경우 정태적 효율성은 대부분 1의

값을 가지므로 Tobit 모형을 이용한 추정이 불가능하여 생략10)하였다.

<표 5>의 추정 결과 중개기능 모형의 경우 추정식의 구체적 형태에 무관

하게 총자산의 규모가 클수록 그리고 지주회사 형태의 은행일수록 효율성이

더 큰 것으로 나타났다. 특정 형태의 회귀분석의 경우 이자수익비중이 더 클

수록, 그리고 지방은행이거나 외국계 은행인 경우에 효율성이 더 큰 것으로

나타나기도 한 반면에 시장집중도, GDP 성장률, 예대율 등의 변수는 효율성

과 유의한 관계를 보이지 않는 것으로 나타났다.

10) 이는 LH 모형의 경우 각 기간별 전체 은행의 개수에 비하여 은행의 투입물 및 산출물의 개수

가 너무 많아 선형계획법의 결과 대부분 그 시점의 효율적인 프론티어 상에 위치하는 것에 기

인함.

- 30 -

[1] [2] [3] [4]

종속변수 효율성 지수

상수항0.3894*

(0.0984)

0.2517

(0.2902)

0.1531

(0.5356)

-0.0432

(0.8497)

시장집중도-8.39E-05

(0.5268)

-9.81E-05

(0.4782)

2.04E-05

(0.8766)

-0.0002

(0.2191)

GDP 성장률-0.0019

(0.6870)

-0.0015

(0.7534)

-0.0032

(0.4994)

-0.0024

(0.5687)

은행계정 총자산0.0487***

(0.0000)

0.0612***

(0.0000)

0.0550***

(0.0000)

0.0809***

(0.0000)

예대비율0.0004

(0.5111)

0.0004

(0.5134)

0.0002

(0.7845)

0.0006

(0.3135)

이자수익비중0.0005

(0.3292)

0.0004

(0.4878)

0.0013**

(0.0297)

0.0009

(0.1005)

지주회사 더미0.0440***

(0.0097)

0.0546***

(0.0003)

지방은행 더미0.0488

(0.1392)

0.1120***

(0.0005)

외국계 은행더미0.0523*

(0.0530)

0.1017***

(0.0001)

분석 기간 8 (2003～ 2010)

분석 은행 13 (시중은행 7, 지방은행 6)

총 데이터 수 104

주 : ( )안은 p값임.

<표 5> 정태적 효율성 결정 요인 추정 – 중개기능 모형

<표 6>의 추정 결과 운영적 모형의 경우에도, 추정식의 구체적 형태에 무

관하게 총자산의 규모가 클수록 그리고 지주회사 형태의 은행일수록 효율성

이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 특정 형태의 회귀분석의 경우 은행산업이

더 경쟁적이거나, 이자수익비중이 더 작을수록, 그리고 외국계은행인 경우 효

율성이 더 큰 것으로 나타나기도 한 반면에 GDP 성장률, 예대율, 지방은행

여부 등의 변수는 효율성과 유의한 관계를 보이지 않는 것으로 나타났다.

- 31 -

[1] [2] [3] [4]

종속변수 효율성 지수

상수항0.2537

(0.4920)

0.1351

(0.7331)

-0.0706

(0.8643)

-0.0488

(0.9043)

시장집중도-0.0004*

(0.0746)

-0.0002

(0.3545)

-0.0002

(0.3326)

-0.0003

(0.1627)

GDP 성장률0.0097

(0.1837)

0.0083

(0.2791)

0.0078

(0.3092)

0.0083

(0.2455)

은행계정 총자산0.0988***

(0.0000)

0.0951***

(0.0000)

0.1084***

(0.0000)

0.1114***

(0.0000)

예대비율-0.0005

(0.6449)

-0.0008

(0.4673)

-0.0008

(0.4491)

-0.0007

(0.4854)

이자수익비중-0.0021**

(0.0134)

-0.0014

(0.1395)

-0.0011

(0.2478)

-0.0014

(0.1399)

지주회사 더미0.0835***

(0.0012)

0.0953***

(0.0003)

지방은행 더미-0.0397

(0.4611)

0.0252

(0.6519)

외국계 은행더미0.0450

(0.3123)

0.0869*

(0.0695)

분석 기간 8 (2003～ 2010)

분석 은행 13 (시중은행 7, 지방은행 6)

총 데이터 수 104

주 : ( )안은 p값임.

<표 6> 정태적 효율성 결정 요인 추정-운영적 모형

3. 동태적 생산성 결정 요인

동태적 생산성 분석을 위하여 Lozano & Humphrey의 접근법을 중심으로

2004～2010년 기간의 7개년간 13개 개별 일반은행의 자료를 이용한 패널분

석의 확률효과 모형을 통해 Malmquist 총요소생산성의 변화에 영향을 미치

는 경제적인 요인을 살펴보았다.11)

11) 중개기능 모형과 운영적 모형의 경우 대부분 변수들이 통계적 유의성이 없는 것으로 나와 분

석에서 생략하였다(구체적인 추정치는 부록 참조).

- 32 -

[1] [2] [3] [4]

종속변수 Malmquist 총요소생산성 증가

상수항0.4720

(0.5122)

0.4114

(0.5637)

-0.0595

(0.9417)

0.5752

(0.5002)

시장집중도0.0003

(0.3666)

0.0008*

(0.0571)

0.0006

(0.1516)

0.0006

(0.1516)

GDP 성장률-0.02100

(0.1515)

-0.03004**

(0.0444)

-0.0263*

(0.0822)

-0.027*

(0.0776)

은행계정 총자산0.0424

(0.1622)

0.01424

(0.7011)

0.0642*

(0.0672)

0.0125

(0.7818)

예대비율-0.0045**

(0.0343)

-0.0058***

(0.0066)

-0.0052**

(0.0152)

-0.0052**

(0.0167)

이자수익비중0.0003

(0.8549)

0.0027

(0.1499)

0.0018

(0.3947)

0.0020

(0.3602)

지주회사 더미0.1033**

(0.0480)

0.0951*

(0.0789)

지방은행 더미-0.1983*

(0.0708)

-0.1625

(0.1862)

외국계 은행더미0.0480

(0.6146)

0.0192

(0.8457)

R-squared 0.1482 0.1405 0.1047 0.1753

F-statistic2.4357

(0.0321)

2.2885

(0.0428)

1.6369

(0.1471)

2.1794

(0.0374)

분석 기간 7 (2004～ 2010)

분석 은행 13 (시중은행 7, 지방은행 6)

총 데이터 수 91

주 : ( )안은 p값임.

<표 7> 생산성 증가의 결정 요인 추정- LH 모형

Malmquist 총요소생산성 증가 결정 요인의 추정 결과 모형의 구체적 형태

(model specification)에 무관하게 예대비율이 낮은 은행일수록 그리고 지주

회사 형태의 은행일수록 생산성의 증가가 더 큰 것으로 나타났다. 특정 형태

의 회귀분석의 경우 은행산업이 더 독점적이 될수록, GDP 성장률이 낮을수

록, 은행의 자산 규모가 더 클수록, 그리고 지방은행보다 시중은행의 경우 생

- 33 -

산성의 증가가 더 큰 것으로 나타나기도 한 반면에, 이자수익비중과 외국계

은행 여부는 생산성 증가와 유의한 관계를 보이지 못하는 것으로 나타났다.

분석 결과 지주회사 여부의 변수는 은행의 정태적 효율성과 동태적 생산성

모두에 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면에 정태적 효율성 분석에서는 영

향을 주지 못했던 예대율이 LH 모형하의 동태적 총요소생산성의 변화를 설

명하는 데에는 추정식의 구체적 형태에 무관하게 항상 유의하게 영향을 주는

것으로 나타났다. 또한 정태적 효율성 분석에서는 추정식의 구체적 형태에

무관하게 은행의 자산규모가 클수록 중개기능 또는 운영적 모형 모두에서 효

율성이 유의하게 큰 것으로 나타났으나, LH 모형 하의 생산성 분석의 경우

외국계 은행 더미만을 포함하는 추정식에서만 동일한 결과를 보이고 있다.

- 34 -

V. 결 론

본 연구에서는 우리나라 은행산업의 최근 생산성 추이를 살펴보고, 정태적

효율성 지수 및 동태적 생산성 지수에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하

였다. DEA를 통한 정태적 효율성 지수를 중개기능 모형 및 운영적 모형의

관점에서 Tobit 모형으로 살펴보고, Malmquist 총요소생산성 지수를 이용한

동태적 지수를 LH 모형을 중심으로 확률효과 모형을 통하여 살펴보았다.

그 결과 우선 생산성 추이의 분석에서 은행산업의 노동생산성과 총요소생

산성과의 최근 추이에 큰 차이가 존재함을 확인하였다. 이는 생산성의 개념

을 단일요소지표에서 보다 정확한 총요소지표로 전환할 경우 정책이 필요한

시기의 결정 등에 대해 매우 상이한 시사점을 제공할 수 있음을 시사한다.

또한 이는 생산성을 높이기 위해서는 구조조정을 통하여 근로자를 줄이는 것

이 최고라는 일반적인 정책이 매우 위험할 수 있음을 보여주는 예이다.

또한 기존의 생산성 관련 여러 가설에 대한 실증 분석의 결과 은행산업의

생산성 향상을 위해서는 지주회사 제도에 대한 인센티브 제도 등을 계속 유

지하여 지방은행들의 지주회사로의 전환을 위한 정책적 노력을 계속하는 것

이 필요하다는 시사점 도출할 수 있다.12) 본고의 분석에서 지주회사 여부의

변수는 은행의 정태적 효율성과 동태적 생산성 모두에 영향을 주는 것으로

나타났다. 전세계적인 금융그룹화 현상과 더불어 우리나라의 경우 정책적으

로 지주회사 제도에 한하여 허용하는 자회사간의 정보 제공 가능 등의 제도

를 계속 유지할 필요가 있다.

그리고 생산성 향상을 위하여 개별 은행은 그 운영에 있어서 예대율을 낮

추는 노력을 경주할 필요가 있다. 예대율의 감소는 정태적 효율성 증가에는

효과가 없을지라도 동태적인 생산성 증가에는 유의하게 도움을 주는 것으로

나타났다.

반면에, 개별 은행의 자산규모를 크게 하는 것이 반드시 은행의 동태적 생

산성을 증가시키는 것이 아닐 수 있음에 주의하여야 할 것이다. 본 연구의

결과 은행의 자산 규모의 크기는 정태적 효율성의 증가에는 도움을 주지만

12) 이러한 일련의 시사점과 관련하여 역의 인과관계(reverse causation)가 존재할 수도 있고 이러

한 특성이 생산성이 높은 시중은행에만 적용되는 특성일 수도 있기 때문에, 이를 실제로 적용

하기 전에 보다 광범위한 자료를 이용한 추가적인 연구를 통하여 확인하는 작업이 반드시 선

행되어야 할 것이다.

- 35 -

동태적인 생산성 증가의 효과는 확실하지 않은 것으로 나타나, 단순한 은행

의 규모 확대를 통한 글로벌 리딩뱅크 육성 정책이 동태적인 생산성 증가에

는 도움을 주지 않을 수도 있음을 지적하고 있다.

그러나, 이상의 논의는 제한된 기간의 한정된 자료를 대상으로 제한된 모

형하에서의 분석 결과에 바탕을 둔 제언으로 구체적인 실행 방안에 대해서는

추가의 연구가 필요할 것이다.

- 36 -

부 록

<부록표 1> 생산성 증가의 결정 요인 추정 – 중개기능모형

[1] [2] [3] [4]

종속변수 Malmquist 총요소생산성 증가

상수항1.0023

(0.0000)

1.0226

(0.0000)

0.9815

(0.0000)

1.0520

(0.0000)

시장집중도-0.0001

(0.2377)

-0.0000

(0.4393)

-0.0001

(0.2731)

-0.0000

(0.4299)

GDP 성장률0.0058

(0.1295)

0.0049

(0.2002)

0.0055

(0.1547)

0.0051

(0.1928)

은행계정 총자산0.0017

(0.8311)

-0.0029

(0.7663)

0.0025

(0.7660)

-0.0044

(0.7067)

예대비율0.0011**

(0.0350)

0.0010*

(0.0581)

0.0011**

(0.0380)

0.0011*

(0.0593)

이자수익비중0.0002

(0.5114)

0.0005

(0.2980)

0.0003

(0.5172)

0.0004

(0.4359)

지주회사 더미0.0032

(0.8062)

0.0011

(0.9341)

지방은행 더미-0.0236

(0.4033)

-0.0260

(0.4108)

외국계 은행더미0.0026

(0.9087)

-0.0055

(0.8296)

R-squared 0.0867 0.0931 0.0862 0.0938

F-statistic1.3285

(0.2536)

1.4374

(0.2101)

1.3205

(0.2571)

1.0606

(0.3987)

분석 기간 7 (2004 ～ 2010)

분석 은행 13 (시중은행 7, 지방은행 6)

총 데이터 수 91

주 : ( )은 p값임.

- 37 -

<부록표 2> 생산성 증가의 결정 요인 추정 – 운영적모형

[1] [2] [3] [4]

종속변수 Malmquist 총요소생산성 증가

상수항-1.2523

(0.6498)

-1.2962

(0.6404)

-1.5098

(0.6178)

-0.6992

(0.8384)

시장집중도0.0005

(0.7416)

0.0010

(0.5178)

0.0006

(0.6666)

0.0009

(0.5950)

GDP 성장률0.0680

(0.2237)

0.0570

(0.3159)

0.0657

(0.2513)

0.0610

(0.2985)

은행계정 총자산0.0704

(0.5424)

0.0335

(0.8199)

0.0817

(0.5146)

0.0018

(0.9926)

예대비율0.0029

(0.7189)

0.0013

(0.8765)

0.0023

(0.7726)

0.0018

(0.8324)

이자수익비중0.0027

(0.6820)

0.0056

(0.4399)

0.0032

(0.6895)

0.0044

(0.6062)

지주회사 더미0.1146

(0.5628)

0.0838

(0.7056)

지방은행 더미-0.2484

(0.5631)

-0.2925

(0.5700)

외국계 은행더미-0.0247

(0.9418)

-0.0826

(0.8421)

R-squared 0.0382 0.0380 0.0342 0.0407

F-statistic0.5557

(0.7643)

0.5523

(0.7669)

0.4969

(0.8090)

0.4345

(0.8971)

분석 기간 7 (2004～ 2010)

분석 은행 13 (시중은행 7, 지방은행 6)

총 데이터 수 91

주 : ( )안은 p값임.

- 38 -

참고문헌

김상호, “한국 은행산업의 생산효율성과 생산성 변화”, 경제학연구 49권 2

호, 한국경제학회, 2001, pp.135～162.

김성호․최태성․이동원, 효율성 분석 : 이론과 활용, 서울경제경영, 2007.김인철․이해춘․안경애, “방향성 생산거리함수를 이용한 은행산업의 효율성

분석”, 한국경제연구 17, 2006, pp.199～229.김창범, “우리나라 은행의 금융중개 효율성과 총요소생산성 분석”, 생산성논

집 제23권 제2호, 2009, pp.235～257.김희창․권영성, “재정분권화와 지역경제 효율성에 관한 실증분석”, 한국지

역경제연구 14, 2009, pp. 41～63.모수원․유진하, “은행의 효율성과 생산성 변화의 결정요소”, 산업경제연구

제21권 제5호, 한국산업경제학회, 2008, pp.1845～1862.

박동규, “은행산업에의 적용을 위한 서비스 생산성 분석 및 측정 방법론의

고찰”, 생산성논집 6, 한국생산성학회, 1992, pp.37～58.박승록․이인실, “우리나라 일반은행의 생산효율성 분석과 정책적 의미”, 연

구보고서 01-11, 한국경제연구원, 2001, pp.1～125.

배세영․김희창․이영환, “동태적 자료포락분석을 통한 우리나라 호텔산업의

효율성 분석”, 호텔관광연구 12(4), 2010, pp. 20～38.설원식․강신애, “외국자본의 진입과 은행의 생산성 변화 : 한국과 인도네시

아를 중심으로”, 생산성논집 제21권 제4호, 한국생산성학회, 2007,

pp.241～262.

송희영․최원석, “Malmquist Productivity Index 기법을 활용한 한국 서비

스산업의 생산성 변화분석”, 무역학회지 36권 4호, 한국무역학회,

2011, pp.21～44.

이근희, “은행산업의 총요소생산성 측정과 결정요인”, 연구보고서, 한국생산

성본부, 1998, pp.1～74.

이상규․권영준, “우리나라 은행산업의 생산성 변화 요인 : Malmquist 방법

론의 적용”, 금융연구 제4권 제2호, 한국금융학회, 1999, pp.85～122.이상규․김정인, “규제 완화가 우리나라 은행산업의 비용효율성과 비용생산

성에 미친 효과”, 금융연구 제5권 제1호, 한국금융학회, 2000, pp.

- 39 -

67～110.

이연정․박갑제․강상목, “시중은행과 지방은행의 효율성·생산성 : 방향거리

함수를 중심으로”, 경제연구 27(1), 2009, pp.47～72.이형석․김기석, “DEA모형을 이용한 한국 증권 산업의 다단계 효율성 분석

과 분해”, 대한경영학회지 21(3), 2008, pp.909～930.정재욱․조강필․김재현, “은행의 방카슈랑스영업 기술효율성 AC 생산성변

화 연구”, 리스크관리연구 18(2), 2007, pp.109～138.정형권․조성욱, “은행산업의 시장집중도 변화가 은행의 위험추구와 효율성

에 미친 영향”, working paper 4, 금융연구원, 2009.

정희진, “일반은행의 시스템적 경영효율성 평가”, 한국컴퓨터정보학회논문지12(1), 2007, pp.215～228.

최문경, “외환위기 이후 은행산업의 생산성 변화”, 생산성논집 제20권 제1

호, 한국생산성학회, 2006, pp.23～48.

최연종, “제1주제 : 금융산업의 생산성 혁신향상”, 금융산업 생산성혁신을 위

한 심포지엄, 한국생산성학회, 1995, pp.21～39.

현정재․이영훈․이강오, “부스트랩법을 이용한 국내은행산업의 효율성 분

석”, 응용경제 12(1), 2010, pp.153～180.홍봉영, “외환위기 이후 국내은행의 생산성 변화 측정 : 1997년～2000년”, 재

무관리연구 제19권 제1호, 한국재무관리학회, 2002, pp.133～151.Banker, R. D., Chaenes, A., and W. W. Cooper, “Some Models for

Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment

Analysis”, Management Science Vol. 30, 1984, pp.1078～1092.

Berger, A. N. and D. B. Humphrey, Measurement and Efficiency Issues

in Commercial Banking: In Output Measurement in the Service

Sectors, (Z. Griliches ed.), Chicago, University of Chicago Press,

1992.

Charnes, A., W. W. Cooper and E. L. Rhodes, “Measuring the Efficiency

of Decision Making Units”, European Journal of Operational

Research Vol. 2, 1978, pp.429～444.

Cooper, W. W., Seiford, L. M., and Tone, K., Data Envelopment Analysis,

Springer, 2006.

Färe, R. and S. Grosskopf, and W. W. Weber, “The effect of risk-based

- 40 -

capital requirements on profit efficiency in banking”, Applied

Economics, 36, 2004, pp.1731～1743.

Farrell, M. J., The Measurement of Productive Efficiency, Journal of

the Royal Statistical Society, Series A, Vol. 120, 1957, pp.252～

267.

Fukuyama, H. and W. W. Weber, “Efficiency and profitability in the

Japanese banking industry.” in Fare and Grosskopf(eds), New

Directions: Efficiency and Productivity, Boston/London/Dordrecht:

Kluwer Academic Publishers, Boston, 2004.

Isidoro Guzman and Carmelo Reverte, “Productivity and efficiency

change and shareholder value : evidence from the Spanish banking

sector”, Applied Economics 40:15, 2008, pp.2037～2044.

Jack Triplett and Barry Bosworth, Productivity in the U .S. Services

Sector, Brookings Institution Press, 2004.

Kang H. Park and William L. Weber, “A note on efficiency and

productivity growth in the Korean Banking Industry, 1992～2002”,

Journal of Banking & Finance 30, 2006, pp.2371～2386.

Lozano A. and D. Humphrey, “Bias in Malmquist index and cost function

productivity measurement in banking”, International Journal of

Production Economics, Volume 76, Issue 2, 2002, pp.177～188.

Park, K. and W. W. Weber, “A note on efficiency and productivity

growth in the Korean Banking Industry: 1992～2002”, Journal of

Banking and Finance Vol. 30, 2006, pp.2371～2386.

Seiford, L. M. and J. Zhu, “Profitability and Marketability of the Top

55 U. S. Commercial Banks”, Management Science Vol. 45, 1999,

pp.1270～1288.

Seppo Saari, “Productivity Theory and Measurement in Business”,

European Productivity Conference 2006 Finland, 2006, pp.1～10.

Steven Fries and Anita Taci, “Cost efficiency of Banks in transition:

Evidence from 289 banks in 15 post-communist countries”,

European Bank, Working Paper 86, 2004.

Tomohiko Inui, Jungsoo Park, and Hyun-Han Shin, “International Com-

- 41 -

parison of Japanese and Korean Banking Efficiency”, Seoul Journal

of Economics Vol.21, No.1, 2008, pp.195～227.

Torsten Wezel, “Bank efficiency amid foreign entry: Evidence from the

central American region”, IMF working paper, 2010.