은행위기 전후의 5개 대형은행의 효율성 분석: DEA기법을 적용하여

A Data Envelope Analysis of Efficiency Changes in the 5 Big Banks Before and After the 1997 Banking Crisis in Korea

조 병 택․신 동 진

본 연구는 1992-2001년 기간 동안의 5개 대형은행과 여타 은행의 ‘기술 및 자원배분, 그리고 비용 효율성’과 아울러 ‘규모의 효율성’과 ‘규모의 경제’를 DEA방법으로 비교분석하였다. 사용된 투입물로는 은행직원수와 고정자산을, 산출물로는 예수금과 유가증권투자액을 선정하였다. 분석결과, 1997년까지 5개 대형은행의 기업집중률과 수익성이 동반하락 하였고, 여타 은행의 수익성에도 못 미쳤다. 이로부터 대형은행의 비용 효율성이 여타 은행보다도 떨어질 것이라는 가설이 세워졌는데, 분석결과 기각되었다. 대신에 퇴출과 합병이라는 시장행동요인이 정부에 의해 제약 된 경우, 대형은행에서 ‘규모의 비경제’가 나타난다는 가설은, 5개 대형은행의 기술효율성이 여타 은행의 수치보다도 높았음에도 불구하고, ‘규모의 효율성’ 측면에서는 현저히 떨어져 ‘규모의 비경제’가 나타난 실증분석결과로 입증되었다. 즉, 퇴출과 합병이 전제되지 않은 상황 하에서 시행된 은행의 신규진입규제완화가 유효경쟁 대신에 과당경쟁을 불러와 대형은행의 수익성을 악화시킨 것이다. 이러한 해석은 은행위기 이후, 대형은행의 ‘규모효율성’이 여타 은행을 능가할 뿐만 아니라, 「서울」, 「제일」 그리고 「외환」은행과 같은 대형은행에서 ‘규모의 경제’가 나타나면서 더욱 설득력을 갖게 되었다.

JEL Classification Number: B030602

핵심주제어: 은행의 효율성, 규모의 경제, 신규진입규제완화, 과당경쟁,

반집중화․반합병화정책

*    본 연구는 한국학술진흥재단 중점연구소지원(KRF:2001-005-B-22002)에 의해 진

행된 연구결과의 일부임을 밝혀둔다.

**  한양대학교 경제금융대학교수

*** 한양대학교 경제연구소 연구조교수

I. 서론

한국 은행산업의 신규진입규제완화가 1980년 중반부터 시행된 이후, 1992년부터 1997년까지의 5개 대형은행(조흥, 상업, 한일, 제일, 서울)의 기업집중률(CRk)과 자산수익률(ROA), 그리고 자기자본수익률(ROE)은 점차적으로 하락하는 추세였다.

5개 은행이외에 여타 은행에 속하는 은행은 1997년 현재 기준으로 「외환」, 「국민」, 「주택」,

「신한」, 「한미」, 「동화」, 「동남」, 「대동」, 「하나」, 「보람」, 「평화」, 「대구」, 「부

산」, 「충청」, 「광주」, 「제주」, 「경기」, 「전북」, 「강원」, 「경남」, 「충북」은행이다.

1998년부터는 「상업」과 「한일」이 합병하였기 때문에 「외환」은행을 5개 은행에 편입시켰다.

<표 1> 은행시장구조 및 성과지표

		1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001
예수금기준 기업집중률		55.55%	52.95%	51.39%	44.78%	44.24%	39.51%	45.22%	43.97%	40.31%	40.25%
평균 ROA	5개 은행	0.488	0.354	0.376	0.224	0.046	-1.952	-5.416	-3.824	-1.288	0.784
	여타 은행	0.794	0.593	0.469	0.343	0.352	-1.1	-4.293	0.045	-0.631	0.449
평균 ROE	5개 은행	6.732	5.24	5.92	3.142	0.74	-33.04	-91.04	-144.8	-31.37	18.948
	여타 은행	6.453	6.016	5.474	3.909	4.766	-13.35	-107.1	-0.577	-36.31	11.313

자료: 한국금융감독원 보도자료(www.fss.or.kr)

<표 1>의 예수금 기준 시장점유율을 합산한 기업집중률은 1992년 55.55%를 기점으로 1997년까지 39.51%로 매년 하락하였을 뿐만 아니라, 5개 대형은행의 평균 자산수익률(ROA)도 1992년 0.488을 기점으로 1997년 -1.952로 하락하였다. 평균 자기자본수익률(ROE) 역시 1992년 6.732를 기점으로 1997년  -33.046으로 1994년 당해에 전년도에 비해서 대략 0.7정도 상승했던 것을 제외하고는 계속해서 하락하는  추세였다.

한국의 은행들은 전통적으로 예수금을 늘리는 경쟁을 오랫동안 시행해왔기 때문에 예수금을 기준

으로 삼았다.

동시에 <표 1>의 여타 은행의 평균 자산수익률 수준에도 이들 5개 대형은행의 평균 자산수익률은 못 미쳤다. 다시 말해서 여타 은행의 평균 자산수익률은 1992년 0.794를 기점으로 1997년까지 -1.1로 단 한번도 동기간 동안에 5개 대형은행의 자산수익률이 여타 은행의 평균 자산수익률을 능가하지 못했다.

<표 1>의 평균 자기자본수익률에 있어서도 여타 은행의 경우 1992년 6.453을 기점으로 1997년 -13.356으로 1992년의 5개 대형은행의 성과가 6.732로 여타 은행의 수익성 6.453보다 근소하게 높았고, 1994년에도 5.92로 여타 은행의 수익성 5.474보다 역시 근소하게 높았던 것을 제외하고는 여타 은행의 평균 수익성 수준에 못 미쳤다. 이처럼 5개 대형은행의 기업집중률과 동반하락한 수익성이 여타 은행의 수익성에도 못 미친다는 사실로부터 두 가지 서로 상이한 가설이 성립될 수 있다.

첫 번째로는 대형은행 경영상의 ‘기술 및 자원배분, 그리고 비용 효율성’이 기존의 여타 은행보다도 떨어질 것이라는 대형은행경영 비용상의 비효율성가설이 성립할 수 있다.

두 번째로는 은행산업은 일반적으로 ‘규모의 경제’라는 특성을 갖게 되는데, 은행의 퇴출과 합병 같은 시장행동요인이 정부에 의해 제약되는 경우 즉, 반집중화나 반합병화정책(deconcentration or anti-merger policy)이 실행된 경우에는 대형은행 경영상에 ‘규모의 비경제’가 나타난다는 가설이 성립된다(Demsetz(1974), Lambson (1987)). 이러한 경우에는 정부의 잘못된 경쟁정책이 은행들의 수익성을 악화시켜 은행위기를 불러온 것으로 해석할 수 있다.

따라서 본 연구에서는 Data Envelopment Analysis(DEA) 기법으로 5개 대형은행과 여타 은행의 ‘기술 및 자원배분, 그리고 비용 효율성’과 아울러 ‘규모의 효율성’ 및 ‘규모의 경제’를 분석함으로써, 위의 두 가설을 검증하여 1997년의 은행위기의 원인을 산업조직론적으로 관찰하고자 한다.

은행위기(banking crises)는 전통적으로 은행공황(bank panics)이나 예금인출사태(bank runs)를 의

미한다(Chari, (1992, pp. 136)). 그러나 최근 논의에 따르자면, 이와 같은 경우가 아닐지라도 다음과

같은 조건: 즉, (1) 은행시스템 상의 총자산에 해당하는 부실채권 비중이 10%이상인 경우, (2) 은행

구조조정 비용이 그 나라 GDP의 2%이상인 경우, (3) 은행부문문제로 인해서 은행들이 대규모로

국영화되는 경우, (4) 대단위의 예금인출사태, 예금동결, 은행의 비업무 시간의 연장 등의 일이 발

생하거나 은행위기에 대한 예방책으로 정부가 일반예금에 대한 예금보장을 선언할 경우, 이들 중에

단 한 가지만 충족된다면 은행위기가 발생한 것으로 간주한다(Demirgüç-Kunt/ Detragiache,

(1998, p. 91)). 따라서 이러한 조건들이 1997년 한국에서 발생한 위기를 충족시켰는가를 알아보면,

1997년부터 2001년 현재까지 은행부문 잠재부실채권규모가 202조 원으로 밝혀졌고, 위기 당시에 은

행구조조정 비용이 64조 원으로 GDP에 15%에 달하였음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 정부는 당시

에 이 위기를 극복하는 과정에서 「한빛」(94.8%), 「조흥」(91.8%), 「서울」(93.8%), 「제일」

(93.8%), 「외환」(29.5%), 「평화」(42.3%), 「국민」(14.5%), 「주택」(39.9%), 「신한」(20.1%),

「하나」(46.2%) 등, 은행들의 지분을 (앞에 개별은행들의 괄호 안에 지분율과 같이) 확보함으로써

1980년 이후 민영화되었던 은행들이 다시 국영화가 되는 사태가 발생하였다. 게다가 정부는 위기

당시에 1인당 예금을 3천만 원까지 보장해줄 것을 선언하였고, 이후에는 이 금액을 5천만 원까지

확대했다. 따라서 앞에서 논의한 조건들을 모두 충족시키는 한국의 위기가 은행위기였음을 알 수

있다.

II. 분석모형

1. 효율성 개념

은행시장에서 행해지는 은행들의 경쟁이 제한적인 경우에는 일반적으로 효율성이 저하되고, 경쟁적인 시장구조에서는 장기적으로 보다 효율적인 은행들만이 생존하게 된다. 여기서 효율성이란 투입물과 산출물의 비율, 즉 최소단위비용에 일치하는 산출물을 생산하는 과정에서 소모된 투입물이 얼마나 효과적으로 사용되고 결합되었는가를 나타내는 것으로, ‘비용의 효율성’과 ‘규모의 효율성’으로 구분된다(Neuberger, (1999, p. 147)).

‘비용의 효율성’(cost efficiency)은 이미 주어진 생산량이 가장 저렴한 가격으로 구성된 투입물들의 조합에 의해서 생산되었는지의 여부를 평가해준다. 즉, 구체적으로 가장 효율적인 생산가능곡선 상에서 생산이 이루어졌는지를 따지는 ‘기술적인 효율성’(technical efficiency)과 은행이 생산할 때에 최소단위비용으로 투입물을 배분하여 생산하였는지의 여부를 나타내는 ‘배분의 효율성’(allocative efficiency)으로 구분된다. 이를 달리 표현하면, 은행이 주어진 생산목표에 도달하는데 투입물을 적정치보다 더 많이 소모했을 때 나타나는 것이 기술적인 비효율성이라면, 투입요소와 산출물들에 대한 상대가격을 잘못 인식해서 투입물간의 조합이 최적상태에서 이루어지지 않은 것이 배분적 비효율성이다.

‘규모의 효율성’(scale efficiency)은 비용의 효율성과는 다르게 생산과정에서 최소단위비용에 일치하는 산출물의 조합 및 수준을 생산할 때의 생산규모가 적정규모(optimal scale)인지를 말해준다. 따라서 규모의 수익이 감소하거나 증가하면 규모의 비효율성(scale inefficiency)이 발생하게 되는데, 이 때에 규모의 수익이 증가하면 규모의 경제(economies of scale), 그리고 규모의 수익이 감소하면 규모의 비경제(diseconomies of scale)가 나타나게 된다. 따라서 규모가 효율적인 경우에는 규모수익이 불변(constant returns to scale) 인 경우이다.

어떤 은행이 규모의 효율성을 갖는다는 것은 은행이 장기적으로 세울 수 있는 모든 생산규모 중에

서 지금까지 알려진 생산기술로 달성 가능한 최소의 평균비용수준을 보여준다는 의미에서 가장 효

율적인 규모이다. 따라서 이 은행의 규모가 은행상품의 생산량을 추가적으로 확대하거나 생산비용

절감을 위한 투입물 조합의 추가적인 조정을 통해서도 더 이상 개선될 수 없는 적정수준에 처해있

다는 것을   말해준다.

2. DEA에 의한 효율성 측정방법

효율성을 측정하는 방법에는 모수적 측정방법과 비모수적 측정방법이 있는데, 본 연구에서는 비모수적 접근방법인 DEA방법을 사용한다. 이 방법은 Farrell(1957)의 비모수적 효율성측정 개념과 Shephard(1970)의 거리함수개념을 바탕으로 구성되어있다. DEA는 동업종 조직들의 효율성을 선형계획모형을 이용하여 한 조직의 효율성을 다른 조직들과 비교하여 상대적으로 평가하게 해준다. 다시 말해서 선형계획법에 바탕을 둔 효율성 측정개념으로 일반적인 생산가능집합에 적용되는 투입물과 산출물 간의 자료를 이용해서 가장 효율적인 프론티어를 도출한 후, 다른 평가대상들이 이 프론티어를 기준으로 얼마나 멀리 떨어져 있는지의 여부 즉, 상대적인 방식으로 비효율성을 측정하는 것이다. 이와 같은 비모수적인 부분적 선형볼록등량선으로 효율적인 프론티어를 추정하도록 Farrell(1957)에 의해 처음으로 제안된 이후, Charnes, Cooper and Rhodes(1978)는 투입측면(input oriented)에서 효율성을 측정하기 위해 규모의 수익불변(constant returns to scale: CRS)을 가정하여 (즉, 모든 기업이 최적규모에서 생산활동을 하기 때문에 장기평균비용곡선이 수평인 부분에 놓여 있을 때에만) 타당한 모형을 개발하였다.

그러나 만약, 경쟁이 불완전하거나, 재무상 제약조건 등이 존재할 경우에는 개별 기업은 최적규모에서 생산할 수가 없게 됨으로 Banker, Charnes and Cooper(1984)는 이 모형을 규모수익가변(variable returns to scale: VRS)의 경우까지 분석범위를 확대했다. 따라서 먼저  규모수익가변(VRS) 하에서 ‘기술 및 자원배분, 그리고 비용 효율성’을 측정한 뒤, ‘규모의 비효율성’, 즉 ‘규모의 경제’ 및 ‘규모의 비경제’를 측정하고자 한다.

가. 기술 및 자원배분 그리고 비용 효율성 측정

개별 의사결정단위(Decision Making Unit)는 보유하고 있는 기술을 활용하여 이용 가능한 투입요소를 산출물로 변환시키는데, 이 때 생산된 산출물의 크기로 효율성을 측정할 수 있다. 다시 말해서 생산기술은 보통 생산지수를 이용하여 모형화되고, 이 모형에 따라 투입요소 벡터에 의해 생산이 가능한 최대 산출량을 구할 수 있다.

그러나 실제로 효율성을 측정하는 경우, Leibenstein(1966)이 일찍이 지적한 바와 같이 측정이 불가능한 많은 요소들이 생산투입단계에 이미 영향을 미치고 있기 때문에, 동일한 생산기술 뿐만 아니라, 동일한 제품을 생산을 하는 기업 간에도, 아울러 동업종의 기업들 간의 기간별 투입-산출비율이 일치하지 않는 경우가 많다.

예를 들면, (a) 노동계약의 불완전성, (b) 생산함수에 대한 불완전한 정형화 및 불완전한 지식, (c)        모든 투입물들이 시장화가 되지 못했거나, 시장화가 되었다하더라도 모든 구매자들에게 동등하게          유용하지 못한 경우이다. 이러한 경우에는 모든 기업들이 비용최소화를 전제로 한 가정은 기업이론        에 전혀 맞지 않게 된다(Leibenstein(1966, p. 412)).

이와 같은 산출량의 차이는 기업경영상에 비효율성(X-Inefficiency)이 존재함을 뜻하는데, 이 때 기업의 실제 산출량이 이론적인 최대산출량에 접근하는 정도를 생산의 기술효율성이라 한다. 기술효율성을 측정하기 위하여 여러 개별 생산주체의 투입물과 산출물의 양에 따라 다차원공간의 점들로 표시하면, 이 점들의 집합으로 이루어지는 볼록결합(convex combination)을 형성할 수 있다. 바로 이 볼록결합의 표면을 효율적 생산지수의 추정치로 받아들여서 개별 은행들의 효율성을 측정한다.

이를 위해 Coelli et. al(1998)가 제시한 방식에 따라 N개 은행이 K개의 생산요소를 투입해서 M개의 산출물을 생산한다고 가정하고, i번째 은행은 생산요소벡터 x를 이용하여 산출물벡터 y를 생산한다고 가정하자. 그리고 모든 개별 은행들의 효율성을 측정하기 위해서 모든 투입물 대비 모든 산출물의 비율을 구하면, 이러한 비율은 u가 산출물 가중치인 M x 1인 열벡터이고, v가 투입물 가중치인 K x 1인 열벡터인 곳에서 u'y/v'x이 된다. 즉, 분석대상이 되는 N개의 은행 중 i 번째 은행의 기술효율성은 다음과 같이 선형계획모형으로 구해진다.

Max (u'y/v'x),                                               (1)

s.t.      u'y/v'x≤ 1, j=1,2,....,N.

u, v≥ 0.

따라서 식 (1)는 모든 효율적인 측정치들은 “1”보다 작거나 같아야한다는 제약조건 하에서 i번째 기업의 효율성이 최대화되는 곳에서 u와 v 가중치를 구하는 것을 보여준다. 그러나 이와 같은 비율형성상의 문제점은 이 식은 무한한 해들을 갖는다는 점인데, 이를 피하기 위해서 ν'x= 1이라는 제약을 추가하고, 선형계획법의 쌍대정리에 따라 풀면 다음과 같은 CRS 모형을 도출할 수 있다.

Min,                                                          (2)

s.t.     -y + Y≥ 0,

x - X≥ 0,

≥ 0.

식 (2)에서 는 제약식의 N x 1 상수벡터이고, 는 스칼라이다. 는 i 번째 은행의 효율성지표를 나타낸다. 이 지표는 0 < 을 만족할 뿐만 아니라, 만약 그 값이 “1”일 경우 프론티어 상에 있게 되어 은행의 기술효율성이 최대라는 사실을 말해준다.

그러나, 만약 기업이 최적규모에서 가동하고 있지 않을 때 규모에 대한 수익불변의 가정 하에서 생산에 있어서 효율성정도를 추계하게 되면, 이는 ‘규모의 효율성’을 포함하는 것이 된다. 따라서 규모에 대한 수익가변(variable returns to scale)을 구별할 수 있게 된다. 이와 같은 경우의 수리계획문제는 규모수익불변하에 선형계획문제에 볼록성의 제약조건(convexity constraints), N1' = 1을 부과함으로써 규모수익가변 VRS 모형으로 변환된다.

Min                                                            (3)

s.t. - y + Y

x - X

N1'

식 (3)에서 N1은 N x 1의 단위벡터이다. 따라서 규모수익가변에 대한 DEA모형으로 구해진 기술적 효율성 추정치는 규모수익불변 DEA모형 하에서 구해진 효율성 추정치의 크기와 같거나 큰 값을 갖게 된다.

이 때, 만약 가격정보를 갖고서 은행의 비용최소화 분석을 시행하면, 기술효율성 뿐만 아니라, 자원배분 효율성도 다음과 같이 VRS모형으로 측정할 수가 있다.

Minw'xi,        (4)                                                     s.t. - y + Y

x - X

N1'

여기서 w는 i 번째 은행의 투입요소가격의 열벡터이고, x는 i 번째 은행의 투입량의 최소비용단위 열벡터이다. 전제조건은 투입요소가격인 w와 산출량수준 y가 주어져야 한다. 따라서 i 번째 은행의 총비용효율성(CE)은 다음과 같이 구한다.

CE = w'x/w'x,

이것은 관찰된 비용에 대해 최소비용비율을 나타낸다. 이를 통해서 자원배분효율성을 다음과 같은 방법으로 계산할 수 있다.

AE = CE/TE

나. 규모의 효율성 측정

식 (3)에서 규모수익가변 가정을 DEA에 도입하는 것은 1990년대의 일반적 추세인데, 많은 연구들은 규모수익불변 DEA모형으로부터 구해진 기술적 비효율성지수를 규모효율성의 지수와 순수 기술적 비효율성 지수의 두 부분으로 구별하고 있다.  그러나 이러한 방법으로 효율성정도를 측정할 때 규모의 효율성지수만으로는 해당기업이 규모에 대해 수확체증인지 아니면 수확체감인지를 알 수 없다. 따라서 이 문제는 DEA모형에 규모수익비증가(non-increasing returns to scale: NIRS)의 가정을 도입함으로써, 즉 N1'의 제약조건을 부여함으로써 해결할 수 있다.

Min                                                    (5)

s.t. - y + Y

x - X

N1'

따라서 규모수익불변, 규모수익가변, 규모수익비증가 상태에서의 기술적 효율성지수를 각각 계산하게 되면, 규모에 대한 수익불변 모형하의 기술적 비효율성 추정치의 차이로부터 규모의 효율성정도를 추정할 수 있다. 뿐만 아니라 규모수익가변 모형하의 기술적 효율성지수와 규모수익비증가 모형하의 효율성지수의 차이로부터 해당기업이 규모수익 증가(즉, ‘규모의 경제’) 혹은 체감(즉, ‘규모의 비경제’) 중 어느 상태에 놓여있는 가를 판단할 수 있다.

결국, 은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용효율성’ 분석에 사용한 식은 (4)이고, ‘규모의 효율성’과 ‘규모의 경제’ 및 ‘규모의 비경제’ 측정을 위해 사용된 식은 (5)이다. 사용한 프로그램은 ‘DEAP Version 2.1’이다.

3. 자료의 작성

가. 분석대상은행

본 연구는 1992년부터 2001년까지의 한국 은행산업의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’과 아울러 ‘규모의 효율성’을 측정하기 위해서 일반은행을 분석대상으로 삼았다. 먼저 ‘기술 및 배분그리고 비용효율성’을 측정하는 경우는 1999년도 국민은행 data base자료인 「은행경영실적」, 한국신용평가주식회사가 매년 발행하는「한국기업총람」그리고 한국상장기업협의회의 「상장회사총람」에서 발표하는 각 년도별 은행재무제표를 이용하였다. 그럼에도 불구하고 몇몇 은행의 data가 누락된 경우가 있었다. 반면에 ‘규모의 효율성’과 ‘규모의 경제’를 측정한 경우에는 1992년도부터 공시된 한국금융감독원의 자료를 이용하여서 해당 관련은행들의 데이터를 모두 구할 수 있었다. 따라서 전자의 ‘기술 및 배분 그리고 비용효율성’을 측정한 경우, 일부 은행의 data가 누락되어서 은행자료의 일관성이 문제가 될 수 있으나, 여기서의 기술효율성은 후자의 ‘규모의 효율성’과 ‘규모의 경제’를 알아보는 DEA 방법에서도 반복되기 때문에 전자와 후자의 효율성을 비교해 보면, 전자에서 누락된 은행들의 데이터상의 문제점은 충분히 보완될 수 있을 것으로 생각된다.

은행재무제표 자료는 국내부문과 아울러 국외부문을 포함하여 이용하였다. 그리고 은행계정의 재무제표와 신탁계정의 재무제표를 동시에 분석하였다. 왜냐하면, 비록 은행계정과 신탁계정이 업무상 분리되어 있지만, 실제로 동일한 은행과 은행직원에 의해 업무가 중복되므로 이를 무시하는 경우에는 은행산업의 생산과정상에 왜곡이 발생할 수 있기 때문이다.

예를 들면, 은행직원 인건비는 은행계정 손익계산서에서만 측정되고 있기 때문에 신탁계정을 제외

하는 경우에는 은행산업의 효율성을 분석하는 과정에서 인건비가 과다하게 계상될 수가 있다(정운

찬 외, (2000, p. 101)).

또한 분석대상은행의 시계열 데이터는 1992년부터 2001년까지 대략 10년 간의 자료인데, 이러한 경우 자료의 일관성에 문제가 있을 수 있지만, 박승록․이인실(2002, p. 39)은 비록 은행들이 합병되었다 하더라도 합병형태가 지점축소 등이 이루어지지 않은 물리적 합병이어서 단순 합산한 투입산출자료를 활용하여도 시계열상 큰 문제가 없는 것으로 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 1997년말 외환위기 이후 구조조정과정에서 인수 또는 합병된 5개의 시중은행(「상업」, 「동화」, 「동남」, 「대동」, 「보람」)과 4개의 지방은행(「충청」, 「강원」, 「경기」, 「충북」)의 자료는 인수은행과 합산하여 분석하였다.

분석대상이 되는 은행은 구체적으로 1997년 현재를 기준으로, 「조흥」, 「상업」, 「제일」, 「한

일」, 「서울」, 「외환」, 「국민」, 「주택」, 「신한」, 「한미」, 「동화」, 「동남」, 「대동」,

「하나」, 「보람」, 「평화」를 포함한 16개의 시중은행과 「대구」, 「부산」, 「충청」, 「광주」,

「제주」, 「경기」, 「전북」, 「강원」, 「경남」, 「충북」을 포함한 10개 지방은행이다.

나. 선행연구

DEA 방법론을 이용한 외국의 사례연구는 대표적으로 Sherman and Gold(1985), Siems(1992), Barr, Seiford and Siems(1993) 등이 있다. 먼저 Sherman and Gold(1985)는 미국저축은행 14개를 대상으로 정하여서 비효율성을 비교하기 위해 산출물로 은행거래건수를 4가지 유형으로 나누어서 사용하였고, 투입물로는 지점당 정규직원수, 사무실 임차료, 총지출 경비를 사용하였다. Siems(1992)는 투입요소로 자원, 그리고 산출물로는 제품 및 서비스로 규정하여 효율성을 장기적인 생존전략 하에서 분석하였다. Barr, Seiford and Siems(1993)는 투입요소에서 총이자비용과 기타 이자비용으로 이자비용을 구분하였으며, 산출물로는 수익용자산과 예수금을 사용하였다.

또한 한국 은행산업에 대해서도 DEA분석방법을 이용한 다음과 같은 다양한 선행연구가 진행되었다. 먼저 안태식(1991)은 산출물로는 예금잔액, 대출잔액, 업무취급건수를 선택하였고, 투입요소로는 직원수와 경비, 그리고 영업용사무실의 면적을 선정하였다. 최태성․장익환(1992)은 산출물로서 영업이익과 경상이익을 사용하였고, 투입물로는 직원수와 영업비용을 이용하였다. 윤응원(1993)은 산출물로는 은행계정 및 신탁계정수, 투입물로는 직원수, 컴퓨터사용료, 건물임차료, 경비를 선택하였다. 박노경․정영수(1993)는 산출물로는 예수금 및 대출금, 투입물로는 직원수, 사무실면적 그리고 경비를 선정하였다. 공정택(1996)은 산출물로는 대출이자수익과 비대출이자수익을 사용하였고, 투입요소로는 인건비, 업무용고정자산의 평균잔액 그리고 예금관련이자와 기타지급이자 및 지급수수료를 이용하였다. 황선웅(1999)은 예수금잔액, 대출금잔액, 업무이익을 산출물로 보았고, 총경비와 업무용 고정자산잔액, 은행직원수 그리고 자동화기기수를 투입요소로 삼았다. 이용주(2000)는 산출물로는 예수금과 업무이익, 투입물로는 종업원수, 업무용고정자산 그리고 총이자비용을 선정하였다. 백자욱(2001)은 산출요소로는 대출금 및 예수금, 투입요소로는 총비용과 업무용고정자산으로 정의하였다. 박승록․이인실(2002)은 산출물로는 대출액, 예금액 그리고 유가증권투자액, 투입물로는 은행직원수와 고정자산을 이용하였다. 그리고 김인철․이해춘(2003)은 투입요소로는 정규직원수, 업무용고정자산, 이자비용, 경비 및 부실무수익여신, 산출요소로는 업무이익, 대출이자수익, 비이자순수익, 당기순이익 등을 이용하였다.

본 논문에서는 ‘기술 및 배분 그리고 비용효율성’ 측정과 ‘규모의 효율성’ 및 ‘규모의 경제’ 측정을 위해서 <표 2>와 같은 변수를 선정하였다.

<표 2> 변수의 정의(말잔기준)

구 분	변수명	변수의 산출방식
산출물	v= 예수금	원화예수금+외화예수금+CD+신탁예수금
	v= 유가증권투자액	통안증권+국채+지방채+사채+주식+외화증권+기타
투입물	u= 고정자산	업무용+비업무용고정자산
	u= 은행직원수	임원+관리사무직+생산직+기타
투입물비용	p= 자본가격	물건비/업무용고정자산
	p= 노동가격	인건비/은행직원수

다. 생산기능적 접근법

위의 선행연구에서 나타난바와 같이 은행산업의 연구는 산출물과 투입물의 성격을 어떻게 규정하느냐에 따라 은행의 행태분석결과 또한 다양하게 나타난다. 다시 말해서 은행산출물의 개념을 어떻게 정의하느냐에 따라 은행산업의 효율성 분석결과가 달라진다(정운찬 외, 2000). 현재 은행역할의 정의는 크게 생산기능적인 접근법과 중개기능적인 접근법의 두 가지가 있다.

‘생산기능적 접근법’은 노동과 자본을 은행의 투입물로 보고 이를 활용하여 예금 및 대출 업무를 생산한다고 가정함으로써 은행의 생산기능을 중시한다. 따라서 동 접근법에서는 예수금, 대출금, 유가증권 투자액 등이 산출변수로 간주되는 반면에, ‘중개기능접근법’에서는 은행의 기능이 중개기능이므로 예수금을 통하여 대출금의 형태로 공급한다는 은행의 거시적인 측면을 강조한다.

본 연구에서는 ‘생산기능적 접근법’이 은행의 여러 가지 효율성 차이 및 분석에서 의미 있는 결과를 보여주기 때문에 이에 따라 변수를 정의하였다(<표 2> 참조). 다시 말해서 ‘생산기능적 접근법’에 따라 은행산업의 투입물을 노동, 자본으로 선정하였고, 산출물로는 예수금 및 유가증권 투자액으로 선택하였다. 노동투입은 은행직원수로 삼았으며, 자본투입은 고정자산으로 정하였다. 자본가격은 물건비를 업무용고정자산으로 나눈 값을 이용하였고, 노동가격은 임금률 즉, 인건비를 은행직원수로 나누어서 사용하였다.

III. 실증분석결과

1. 은행위기 이전

가. 은행의 기술 및 배분 효율성의 분석결과

은행위기 이전인 1992년부터 1996년까지의 일반은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’을 DEA 분석방법으로 실증분석해보면, <표 3>와 같은 결과를 얻게 되었다. <표 3>에서 보듯이 1992년에는 17개, 1993년과 1994년에는 18개, 1995년에는 20개, 1996년에는 23개의 은행이 분석대상이다.

특히 본 연구에서는 투입물변수 극소화기준으로 접근했기 때문에 이를 기준으로 해석해 보면 이 분석기간 동안 「하나」은행이 가장 효율적으로 경영을 해온 모범선도은행이었음이 드러났다. 따라서 이 은행이 1점을 받고 다른 나머지 은행이 모두 1점보다 적은 점수를 취득했다. 즉, 1보다 적은 점수만큼 상대적으로 많은 투입이 이루어진 것이다.

그리고 앞에서 논의한 바와 같이 실제로 5개 대형은행(「조흥」, 「상업」, 「제일」, 「한일」, 「서울」)의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용효율성’이 일반은행의 평균수준 보다 떨어지는가를 살펴보기 위해서 일반은행의 ‘기술, 배분 및 비용 효율성’의 평균값을 맨 아래 줄에 명시하여서 개별 은행의 효율성을 매년 평균값과 비교하기가 용이하도록 표를 작성하였다. 그러면 이제 서론에서도 밝혔듯이 과연 5개 대형 은행의 ‘기술 및 배분. 그리고 비용 효율성’이 일반은행보다 떨어져서 1992년부터 1996년까지 시장점유율과 수익성이 동반하락 하였는지를 분석해보고자 한다.

<표 3> 은행의 기술 및 배분 그리고 비용 효율성 측정

	1992			1993			1994			1995			1996
	te	ae	ce	te	ae	ce	te	ae	ce	te	ae	ce	te	ae	ce
조흥	0.721	0.564	0.407	0.589	0.621	0.366	0.639	0.625	0.399	0.672	0.628	0.422	0.712	0.638	0.455
상업	0.904	0.514	0.465	0.702	0.580	0.408	0.754	0.573	0.432	0.776	0.589	0.458	0.736	0.643	0.473
제일	0.764	0.608	0.464	0.616	0.659	0.406	0.705	0.592	0.417	0.740	0.577	0.427	0.718	0.599	0.430
한일	0.970	0.461	0.447	0.774	0.515	0.398	0.763	0.551	0.420	0.780	0.553	0.431	0.765	0.597	0.456
서울	0.789	0.506	0.399	0.611	0.520	0.318	0.714	0.486	0.347	0.751	0.483	0.362	0.769	0.488	0.375
외환	NA	NA	NA	0.492	0.879	0.433	0.474	0.885	0.420	0.554	0.841	0.466	0.557	0.805	0.449
국민	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.439	0.605	0.266	0.487	0.612	0.298
신한	0.608	0.931	0.566	0.542	0.946	0.513	0.562	0.999	0.562	0.604	0.995	0.601	0.642	0.959	0.615
한미	0.719	0.602	0.433	0.562	0.693	0.389	0.634	0.700	0.444	0.684	0.660	0.451	0.749	0.643	0.481
동화	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.681	0.688	0.469
동남	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.588	0.626	0.368
대동	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.472	0.642	0.303
하나	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000
보람	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
평화	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
대구	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.572	0.547	0.313	0.602	0.569	0.342
부산	0.815	0.330	0.269	0.612	0.370	0.227	0.617	0.380	0.234	0.689	0.384	0.265	0.728	0.396	0.288
충청	0.766	0.408	0.312	0.435	0.542	0.236	0.438	0.513	0.225	0.474	0.497	0.236	0.487	0.517	0.251
광주	0.387	0.733	0.283	0.341	0.769	0.263	0.418	0.717	0.300	0.411	0.738	0.304	0.431	0.720	0.310
제주	0.733	0.358	0.263	0.599	0.334	0.200	0.549	0.320	0.176	0.588	0.306	0.180	0.560	0.295	0.165
경기	0.481	0.599	0.288	0.362	0.657	0.238	0.363	0.610	0.221	0.394	0.578	0.228	0.397	0.588	0.233
전북	0.396	0.759	0.300	0.290	0.852	0.247	0.368	0.738	0.271	0.410	0.617	0.253	0.385	0.590	0.227
강원	0.816	0.410	0.334	0.549	0.435	0.239	0.595	0.416	0.247	0.585	0.428	0.250	0.566	0.440	0.249
경남	0.495	0.612	0.303	0.396	0.619	0.245	0.408	0.575	0.234	0.478	0.531	0.254	0.463	0.563	0.261
충북	0.644	0.512	0.330	0.499	0.495	0.247	0.521	0.462	0.241	0.478	0.471	0.237	0.549	0.438	0.240
mean	0.706	0.583	0.404	0.554	0.638	0.354	0.584	0.619	0.366	0.605	0.601	0.370	0.610	0.611	0.380
te= 기술효율성, ae= 배분효율성, ce= 비용효율성

<표 3>로부터 도출되어 계산된 5개 대형은행 및 일반은행 그리고 여타 은행의 평균값을 <표 4>에서 볼 수 있다.

<표 4> 5개 대형은행과 일반 및 여타 은행의 효율성비교

	1992			1993			1994			1995			1996
	기술	배분	비용	기술	배분	비용	기술	배분	비용	기술	배분	비용	기술	배분	비용
5개 은행	0.829	0.530	0.436	0.658	0.579	0.379	0.715	0.565	0.403	0.744	0.566	0.422	0.74	0.593	0.438
일반은행	0.706	0.583	0.404	0.554	0.638	0.354	0.584	0.619	0.366	0.605	0.610	0.370	0.610	0.611	0.380
여타은행	0.655	0.604	0.390	0.514	0.660	0.344	0.534	0.637	0.352	0.557	0.613	0.354	0.575	0.616	0.365

1992년 0.829부터 1996년 0.74까지의 5개 은행의 기술효율성은 동기간 동안에  1992년 0.655부터 1996년 0.575까지 여타 은행의 효율성수치보다도 훨씬 높은 것으로 나타났다.

뿐만 아니라, 1992년 0.436부터 1996년 0.438까지의 5개 대형은행의 비용효율성은 동기간 동안에 여타 은행의 1992년 0.390부터 1996년 0.365까지의 수치보다도 훨씬 높은 것으로 밝혀졌다.

그러나 이와는 정반대로 5개 대형은행의 배분효율성은 1992년 0.530부터 1996년 0.593까지 동기간 동안에 여타 은행의 수치인 1992년 0.604부터 1996년 0.616보다 훨씬 낮은 것으로 나타났다. 따라서 예외적으로 1992년부터 1996년까지 여타 은행에 비해 유독 자원배분상의 효율성에 있어서만 5개 대형은행의 효율성이 떨어진다는 사실을 알 수 있다.

<표 5> 은행의 규모의 효율성 및 규모의 경제 측정

	1992				1993				1994				1995				1996
	crs te	vrs te	scale	규모의 경제	crs te	vrs te	scale	규모의 경제	crs te	vrs te	scale	규모의 경제	crs te	vrs te	scale	규모의 경제	crs te	vrs te	scale	규모의 경제
조흥	0.623	0.820	0.760	drs	0.541	0.879	0.615	drs	0.588	0.917	0.642	drs	0.607	0.940	0.645	drs	0.654	1.000	0.654	drs
상업	0.781	1.000	0.781	drs	0.645	1.000	0.645	drs	0.695	1.000	0.695	drs	0.700	1.000	0.700	drs	0.676	1.000	0.676	drs
제일	0.660	0.944	0.699	drs	0.566	0.977	0.579	drs	0.649	0.965	0.673	drs	0.667	0.951	0.702	drs	0.659	0.950	0.694	drs
한일	0.838	0.988	0.848	drs	0.711	1.000	0.711	drs	0.703	1.000	0.703	drs	0.704	1.000	0.704	drs	0.702	1.000	0.702	drs
서울	0.682	0.804	0.848	drs	0.561	0.793	0.708	drs	0.658	0.908	0.725	drs	0.677	0.929	0.729	drs	0.706	0.958	0.737	drs
외환	0.899	1.000	0.899	drs	0.452	1.000	0.452	drs	0.437	0.960	0.455	drs	0.500	1.000	0.500	drs	0.511	0.954	0.536	drs
국민	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	0.396	0.730	0.530	drs	0.447	1.000	0.447	drs
신한	0.525	1.000	0.525	drs	0.498	0.958	0.520	drs	0.501	1.000	0.501	drs	0.578	1.000	0.578	drs	0.626	1.000	0.626	drs
한미	0.621	0.635	0.978	irs	0.516	0.551	0.937	irs	0.585	0.619	0.945	irs	0.617	0.647	0.954	irs	0.688	0.712	0.966	irs
동화	0.638	0.651	0.980	drs	0.520	0.537	0.970	irs	0.555	0.578	0.961	irs	0.583	0.607	0.959	irs	0.626	0.649	0.964	irs
동남	0.397	0.502	0.791	irs	0.371	0.505	0.734	irs	0.396	0.513	0.772	irs	0.489	0.563	0.868	irs	0.539	0.600	0.899	irs
대동	0.313	0.498	0.628	irs	0.304	0.478	0.637	irs	0.344	0.471	0.730	irs	0.403	0.522	0.771	irs	0.433	0.551	0.787	irs
하나	0.944	0.985	0.959	irs	0.918	0.924	0.994	irs	0.922	0.926	0.995	irs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs
보람	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs
평화	0.350	1.000	0.350	irs	0.264	0.703	0.375	irs	0.404	0.629	0.643	irs	0.462	0.581	0.795	irs	0.510	0.601	0.850	irs
대구	0.570	0.585	0.975	drs	0.455	0.466	0.977	irs	0.478	0.497	0.962	irs	0.516	0.533	0.968	irs	0.552	0.564	0.979	irs
부산	0.704	0.717	0.983	drs	0.562	0.583	0.964	irs	0.568	0.603	0.942	irs	0.622	0.656	0.948	irs	0.668	0.700	0.955	irs
충청	0.662	0.703	0.942	irs	0.400	0.465	0.861	irs	0.404	0.488	0.826	irs	0.428	0.519	0.825	irs	0.447	0.552	0.809	irs
광주	0.334	0.381	0.877	irs	0.314	0.423	0.741	irs	0.385	0.469	0.821	irs	0.371	0.505	0.734	irs	0.395	0.536	0.737	irs
제주	0.658	1.000	0.658	irs	0.550	1.000	0.550	irs	0.506	1.000	0.506	irs	0.530	1.000	0.530	irs	0.514	1.000	0.514	irs
경기	0.416	0.420	0.990	irs	0.332	0.356	0.932	irs	0.334	0.372	0.899	irs	0.355	0.395	0.899	irs	0.364	0.404	0.902	irs
전북	0.342	0.602	0.569	irs	0.266	0.652	0.408	irs	0.339	0.714	0.474	irs	0.370	0.702	0.527	irs	0.353	0.728	0.485	irs
강원	0.706	0.896	0.787	irs	0.505	0.762	0.662	irs	0.548	0.801	0.684	irs	0.527	0.794	0.664	irs	0.520	0.814	0.638	irs
경남	0.428	0.436	0.982	irs	0.364	0.396	0.919	irs	0.376	0.423	0.888	irs	0.431	0.483	0.893	irs	0.425	0.474	0.896	irs
충북	0.557	0.683	0.815	irs	0.458	0.701	0.653	irs	0.480	0.745	0.644	irs	0.454	0.790	0.575	irs	0.504	0.833	0.605	irs
Mean	0.610	0.760	0.818		0.503	0.713	0.731		0.536	0.733	0.754		0.560	0.754	0.760		0.581	0.783	0.762
crs te= CRS 하의 기술효율성, vrs te= VRS 하의 (순수)기술효율성, scale= (crs te/vrs te)= 규모의 효율성, irs= 규모의 경제, drs= 규모의 비경제, crs=규모수익불변

나. 은행의 규모의 효율성 및 규모의 경제 측정

서론에서 세웠던 두 번째 가설을 검증하기 위해서 1992년부터 1996년까지의 은행의 다음 ‘규모의 효율성’ 및 ‘규모의 경제’를 분석해보고자 한다. <표 5>에서는 1992년부터 1994년까지는 24개 은행, 1995년부터 1996년까지는 25개 은행이 분석대상이다.

1997년 은행위기 이전에는 일반은행의 ‘규모의 효율성’ 및 ‘규모의 경제’를 DEA 분석방법으로 실증분석하면, <표 5> 은행의 ‘규모의 효율성’ 및 ‘규모의 경제’ 측정결과에서 보는 바와 같이, 1992년부터 1996년까지 「보람」은행이 점수 1을 받아서 가장 효율성이 높은 모범선도은행으로 나타났다. 아울러 1995년부터는 「하나」은행도 효율성에 있어서는 모범 선도은행임이 드러났다.

<표 6> 5개 시중은행과 일반 및 여타 은행의 효율성비교

	1992			1993			1994			1995			1996
	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale
5개 은행	0.717	0.911	0.787	0.605	0.929	0.652	0.659	0.958	0.688	0.671	0.964	0.696	0.679	0.982	0.693
일반은행	0.610	0.760	0.818	0.503	0.713	0.731	0.536	0.733	0.754	0.560	0.754	0.760	0.581	0.783	0.762
여타은행	0.582	0.720	0.826	0.476	0.656	0.752	0.503	0.674	0.771	0.532	0.749	0.811	0.556	0.734	0.814

<표 3>의 경우에는 「보람」은행의 데이터가 누락되어서 정확히 비교할 수는 없지만, 「하나」은행의 효율성을 놓고 두 실증분석결과를 비교해볼 때에 크게 다르지 않은 것으로 보인다. 먼저 <표 5>을 바탕으로 계산된 5개 대형은행 및 일반은행, 그리고 여타 은행의 평균값을 <표 6>에서 보면, 규모수익불변 가정 하에서 계산된 일반은행의 기술효율성 평균값(crs te)과 괄호 안의 수치인 5개 대형은행의 기술효율성평균값(crs te)을 각각 비교해 보면, 1992년 0.61(0.717), 1993년 0.503(0.605), 1994년 0.536(0.659), 1995년 0.560(0.671), 1996년 0.581(0.679)임으로 5개 대형은행의 기술효율성 평균값이 일반은행의 평균값보다 높은 수치임을 알 수 있다. 따라서 <표 3>에서 제시된 수치와 <표 5>을 바탕으로 계산된 <표 6>에서 제시된 규모의 수익불변 가정 하에서의 수치가 추세면에 있어서 차이가 없음이 밝혀졌다.

즉, <표 3>의 기술효율성 Mean의 추세방향은 1992년부터 1996년까지 <표 5>과 동

일한 방향으로 전개됨을 알 수 있다.

<표 3> 0.706(1992) > 0.554(1993) < 0.584(1994) <0.605(1995) < 0.61(1996)

<표 5> 0.610(1992) > 0.503(1993) < 0.536(1994) <0.560(1995) < 0.581(1996)

그러면 기술효율성(crs te) 수치를 보다 더 면밀히 관찰하기 위해서, 5개 대형은행을 제외한 여타 은행의 기술효율성 평균값과 괄호안에 제시된 5개 대형은행의 기술효율성 평균값을 비교해 보자.

<표 6>에서 5개 대형은행의 기술효율성(crs te)은 1992년 0.717부터 1996년 0.679까지 동기간 동안의 여타 은행의 1992년 0.582부터 1996년 0.553까지의 수치 보다 훨씬 높았음을 알 수 있다.

뿐만 아니라, <표 6>에서 보듯이 순수기술효율성(vrs te)에 있어서도 5개 은행의 효율성은 1992년 0.911부터 1996년 0.982까지의 수치로 동기간 동안의 여타 은행의 1992년 0.720부터 1996년 0.734까지의 수치 보다 훨씬 높았음을 알 수 있다.

그러나 5개 대형은행은 기술효율성과 순수기술효율성에서는 여타 은행보다 높았지만, 유독 ‘규모의 효율성’인 경우 5개 대형은행은 1992년 0.787에서 1996년 0.693으로 여타 은행의 수치인 1992년 0.826부터 1996년 0.814까지 보다도 매우 낮았음을 알 수 있다.

이와 관련하여 무엇보다도 주목할만한 점은 두 번째 가설에서 세웠던 명제처럼  1992년부터 1996년까지 「외환」은행을 포함한 6개 대형은행 모두는 <표 5>에서 나타나듯이 ‘규모의 비경제’(drs; decreasing returns to scale))를 보여주고 있다는 사실이다. 따라서 1992년부터 1996년까지 5개 대형은행은 기술효율성(crs te)과 순수기술효율성(vrs te)측면에서는 여타 은행 보다 더 높았지만, ‘규모의 효율성’측면에서는 현저하게 저조하였고, 결국 '규모의 비경제'가 나타났다(<표 5>의 규모의 경제 항목 참조).

다. 5개 대형은행의 효율성결과에 대한 해석

서론에서 제시한 첫 번째 가설을 검증하기 위해서 실증분석한 은행의 ‘기술 및 배분 그리고 비용 효율성’ 결과는 1992년부터 1996년까지는 5개 대형은행의 배분효율성 평균값만이 여타 은행의 배분효율성 평균값보다 떨어졌다는 사실을 알 수 있다. 다시 말해서 5개 대형은행은 기술면에 있어서는 여타 은행보다 훨씬 효율적이었지만, 자원배분상의 효율성면에 있어서는 여타 은행보다 비효율적이었음을 알 수 있다. 즉, 5개 대형은행은 투입요소의 가격을 잘못 책정했거나, 아니면 투입요소인 자원배분을 보다 더 비효율적으로 운영한 것으로 나타났다.

그럼에도 불구하고 전체적인 비용측면에 있어서 5개 대형은행이 여타 은행보다도 더 효율적으로 운영하였기 때문에, 앞에서 제시한 첫 번째 가설인 5개 대형은행의 시장점유율과 수익성의 동반하락이 5개 대형은행의 기술 및 배분 즉, 비용측면에서의 비효율성으로 인해 발생한 것으로는 해석할 수 없는 것으로 확인되었다.

서론에서 제시한 두 번째 가설을 검증하기 위해서 실증분석 한 규모수익불변 가정 하에서의 5개 대형은행의 기술효율성 평균값은 일반은행의 평균값뿐만 아니라 5개 시중은행을 제외한 여타 은행의 평균값보다도 훨씬 높았다. 따라서 <표 3>에서 실증분석한 결과와 동일한 결과가 나타났다.

아울러 <표 5>의 규모의 수익가변가정하에서 5개 대형은행의 순수기술효율성의 평균값은 여타 은행의 평균값보다 높았으나, ‘규모의 효율성’ 측면에 있어서는 5개 대형은행의 평균값이 일반은행의 평균값뿐만 아니라, 5개 대형은행을 제외한 여타 은행의 평균값보다도 현저하게 떨어짐을 알 수 있다.

본 연구를 통해 밝혀진 사실은 무엇보다도 5개 대형은행과 「외환」은행을 포함한 대형은행들이 <표 5>을 보면, 1992년부터 1996년까지 ‘규모의 비경제’를 경험하고 있었다는 사실이 밝혀진 점이다. 따라서 5개 대형은행의 경우 시장행동요인인 경쟁정책상의 제도적인 요인에 의해서 경영상의 제약을 받았음이 드러났다. 다시 말해서 정부의 1980년대 중반부터 시행한 퇴출과 합병정책이 없는 상황 하에서의 은행의 신규진입규제완화가 은행의 유효경쟁 대신에 과당경쟁을 유발하여서 대형은행들의 수익성 악화를 불러온 것으로 해석된다.

그러나 이러한 해석이 설득력을 갖기 위해서는 5개 대형은행의 ‘규모의 비효율성’과 ‘규모의 비경제’가 1997년 은행위기 이후 행해진 은행의 퇴출 및 합병정책과 같은 시장행동요인의 변화에 의해서 개선되었다는 실증분석결과가 나타나야 할 것으로 생각된다.

<표 7> 은행의 기술 및 배분 그리고 비용 효율성 측정

	1997			1998			1999
	te	ae	ce	te	ae	ce	te	ae	ce
조흥	0.650	0.691	0.449	0.550	0.994	0.547	0.525	0.993	0.522
상업(한빛)	0.654	0.681	0.445	0.521	0.993	0.517	0.491	0.996	0.489
제일	0.632	0.607	0.384	0.506	0.995	0.504	0.453	0.996	0.451
한일	0.725	0.618	0.448	NA	NA	NA	NA	NA	NA
서울	0.466	0.772	0.359	0.404	0.999	0.404	0.395	0.999	0.395
외환	0.586	0.827	0.485	0.569	0.996	0.566	0.593	0.998	0.592
국민	0.434	0.722	0.314	0.494	0.999	0.493	0.486	0.997	0.485
주택	0.486	0.583	0.283	0.453	1.000	0.453	0.501	0.864	0.432
신한	0.657	0.946	0.622	0.624	0.998	0.623	0.712	0.999	0.711
한미	0.520	0.991	0.516	0.733	0.882	0.646	0.905	0.808	0.730
동화	0.621	0.793	0.493	NA	NA	NA	NA	NA	NA
동남	0.602	0.629	0.379	NA	NA	NA	NA	NA	NA
대동	0.420	0.624	0.262	NA	NA	NA	NA	NA	NA
하나	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000
보람	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
대구	0.507	0.577	0.293	0.370	0.999	0.3770	0.387	0.998	0.387
부산	0.586	0.427	0.250	0.397	0.998	0.396	0.421	0.998	0.420
충청	0.311	0.606	0.188	NA	NA	NA	NA	NA	NA
광주	0.320	0.862	0.276	0.288	0.998	0.287	0.372	0.996	0.371
제주	0.573	0.304	0.174	0.293	0.630	0.185	0.362	0.762	0.276
경기	0.339	0.595	0.202	NA	NA	NA	NA	NA	NA
전북	0.316	0.620	0.196	0.299	0.997	0.298	0.314	0.996	0.312
강원	0.447	0.502	0.224	0.324	1.000	0.324	NA	NA	NA
경남	0.382	0.545	0.208	0.289	0.999	0.289	0.341	0.999	0.340
충북	0.494	0.447	0.221	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Mean	0.530	0.665	0.361	0.477	0.969	0.465	0.516	0.962	0.495
te= 기술효율성, ae= 배분효율성, ce= 비용효율성

2. 은행위기 이후

가. 은행의 기술 및 배분 그리고 비용효율성 측정

한국은행산업은 과거 30여 년간 고도성장기 동안 누적되어온 고비용과 저효율의 구조적 취약성을 지니고 있다가 1997년말 은행위기로 문제가 극대화되자 정부가 직접 나서서 강도 높은 구조조정을 단행하였다. 따라서 「서울」과 「제일」을 제외한 24개 일반은행 가운데 1997년말 현재 BIS 자기자본비율이 8% 미만인 12개 은행에 대해서는 자산부채를 실사하여서 회생이 불가능하다고 판단된 「대동」, 「동남」, 「동화」, 「경기」, 「충청」 등 5개 은행에 대해서는 상대적으로 우량은행인 「국민」, 「주택」, 「신한」, 「한미」, 「하나」은행에 이전하도록 명령을 내렸으며 1998년 6월 29일자로 퇴출하였다.

1980년대부터 은행의 민영화를 추진하면서 단 한 건의 은행퇴출과 합병도 이루어지지 않다가 금

융․외환위기로 금융시장이 불안해지고, 은행의 국제적 신뢰도가 하락하여, 대외 신인도를 회복

하기 위해서는 회생이 불가능한 은행은 강력한 자구노력과 함께 정부의 증자지원, 부실채권매입 등

을 통해 조속히 정상화하는 것이 긴요하다는 인식에서 은행구조조정을 강력히 추진하였다(전철환

․함정호(1999, p. 178)).

또한 조건부로 승인된 7개 은행 가운데 「외환」과 「평화」를 제외한 나머지 5개 은행은 합병하였다. 다시 말해서 「상업」과 「한일」이 「한빛」은행으로, 「하나」와 「보람」이 「하나」은행으로, 그리고 「국민」과 「장기신용」이 「국민」은행으로 1999년 1월 초에 모두 합병하였다. 그로부터 4개월 후에는 「충북」이 「조흥」은행에 합병하였으며, 1999년 9월에는 「강원」이 「조흥」과 합병하였고, 마지막으로 「국민」과 「주택」은행이 2001년에 합병하였다.

그러나 이와 같은 제1․2․3차의 은행구조조정과정에서 은행직원들의 대량감원 및 지점폐쇄가 연이어 일어났을 뿐만 아니라, 은행산업을 포함한 금융산업 전반에 걸친 구조조정에서 정부의 공적자금이 대규모로 투입되었다.

다시 말해서 1998년에 55.6조원, 1999년 35.4조원, 2000년 37.2조원, 2001년 27.1조원, 2002년 4월말

현재 0.9조원인 것으로 밝혀졌다(재정경제부 공공자금관리위원회, 2002년 말 현재 공적자금 운용현

황, 2002.5).

따라서 은행위기 이후에 공적자금투입의 도움을 받고도 은행의 경영이 개선되지 못한 은행은 퇴출당하거나 다른 은행에 합병되도록 정부가 경쟁정책의 기조를 크게 바꾸었을 뿐만 아니라, 실제로 은행들을 퇴출시키거나 합병시킴으로써 시장행동요인이 크게 변화하였다.

<표 8> 5개 대형은행과 일반, 그리고 여타 은행의 효율성비교

	1997			1998			1999
	기술	배분	비용	기술	배분	비용	기술	배분	비용
5개 은행	0.625	0.673	0.417	0.510	0.995	0.508	0.491	0.996	0.489
일반 은행	0.530	0.665	0.361	0.477	0.969	0.465	0.516	0.962	0.495
여타 은행	0.505	0.663	0.347	0.464	0.958	0.447	0.527	0.947	0.4967

따라서 <표 7>를 바탕으로 계산된 <표 8>에서 이와 같이 시장행동요인이 바뀐 뒤에 1997년부터 1999년까지의 ‘은행의 기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’을 살펴 후, 은행위기 이후의 변화된 5개 대형은행의 효율성의 관찰로부터 역으로 은행위기의 원인이 무엇이었는지를 알아보고자 한다.

먼저 <표 7>에서 은행위기년도인 1997년에는 24개 은행, 1998년에는 17개 은행, 1999년에는 16개 은행이 대상이 되었는데, 1997년과 그 이후에도 「하나」은행이 모범선도은행으로 나타나고 있다. <표 8>에서 1997년에 5개 대형은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’의 평균값을 관찰해보면, 각각 0.625, 06.73, 0.417로 당해연도 여타 은행의 평균값인 0.505, 0.663, 0.347을 크게 상회하는 것으로 나타났다. 따라서 은행위기 당해연도에도 5개 대형은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’이 여타 은행보다 떨어질 것이라는 가설은 성립되지 못함을 알 수 있다.

1998년 제1차 구조조정부터는 「상업」과 「한일」이 합병하여서 「한빛」은행으로 상호가 변경되어서 「외환」을 포함한 5개 대형은행의 평균값을 가지고 여타 은행과의 효율성을 비교하도록 조정하였다.

그러나 「대동」, 「동남」, 「동화」, 「경기」, 「충청」은행이 각각「국민」, 「주택」, 「신한」, 「한미」, 「하나」은행에 이전되도록 조치되었기 때문에 엄밀한 의미에서 일관된 관찰은 사실상 불가능하게 되었다.

그럼에도 불구하고 <표 8>에서 보듯이 새롭게 구성된 5개 대형은행 (즉, 「조흥」, 「한빛」, 「제일」, 「서울」, 「외환」)의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’의 평균값은 0.510, 0.995, 0.508인데, 여타 은행의 수치는 각각 0.464, 0.958, 0.447로 모든 부분에서 5개 대형은행의 효율성 평균값이 높은 것으로 나타났다.

그러나 1999년 제2차 구조조정에서는 「보람」은 「하나」은행으로 「장기신용」은 「국민」은행으로 「충북」과 「강원」은 「조흥」은행으로 합병되었다. 따라서 1999년의 새롭게 구성된 5개 대형은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’은 각각 0.491, 0.996, 0.489로 여타 은행보다 배분효율성에서만 우세한 것으로 나타났다.

결과적으로 1997년과 1998년에 5개 대형은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용 효율성’은 일반은행과 여타 은행의 평균값 보다 모든 부분에서 높게 나타났으나, 1999년에는 5개 대형은행의 배분 효율성을 제외하고는 기술 및 비용효율성이 일반적으로 하락하였음을 알 수 있다.

하지만 은행위기 직후인 1998년과 1999년 사이의 실증분석결과는 여러 은행들의 합병과 더불어 새롭게 「외환」은행을 5개 대형은행에 포함시켰기 때문에 이 기간을 연구대상으로 삼은 분석결과는 이 데이터만을 가지고 올바른 해석을 하기에는 문제의 소지가 있는 것으로 생각되어, 기술효율성부분은 <표 9>의 2000년 및 2001년 결과로 보완될 수 있을 것으로 보인다.

<표 9> 은행의 규모의 효율성과 규모의 경제 측정

	1997				1998				1999				2000				2001
	crs te	vrs te	scale	규모경제	crs te	vrs te	scale	규모경제	crs te	vrs te	scale	규모경제	crs te	vrs te	scale	규모경제	crs te	vrs te	scale	규모경제
조흥	0.650	1.000	0.650	drs	0.550	0.868	0.634	drs	0.525	0.648	0.810	drs	0.526	0.627	0.839	drs	0.549	0.559	0.981	drs
상업(한빛)	0.654	1.000	0.654	drs	0.384	0.875	0.439	drs	0.491	1.000	0.491	drs	0.541	1.000	0.541	drs	0.489	0.642	0.762	drs
제일	0.632	0.820	0.771	drs	0.506	0.639	0.792	drs	0.453	0.481	0.943	irs	0.467	0.483	0.966	irs	0.356	0.376	0.946	irs
한일	0.725	1.000	0.725	drs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
서울	0.466	0.614	0.759	drs	0.404	0.405	0.999	crs	0.395	0.432	0.915	irs	0.431	0.457	0.942	irs	0.375	0.405	0.927	irs
외환	0.586	1.000	0.586	drs	0.569	0.926	0.614	drs	0.593	0.635	0.934	drs	0.628	0.639	0.983	drs	0.630	0.633	0.996	irs
국민	0.434	1.000	0.434	drs	0.494	1.000	0.494	drs	0.486	1.000	0.486	drs	0.521	1.000	0.521	drs	0.592	1.000	0.592	drs
주택	0.486	0.651	0.746	drs	0.453	0.878	0.516	drs	0.481	0.686	0.701	drs	0.484	0.663	0.729	drs	NA	NA	NA	NA
신한	0.657	1.000	0.657	drs	0.624	0.908	0.687	drs	0.712	0.716	0.994	irs	0.706	0.710	0.995	irs	0.828	0.874	0.947	drs
한미	0.520	0.619	0.841	irs	0.733	0.747	0.982	irs	0.853	0.862	0.989	drs	0.919	0.925	0.990	irs	0.897	0.924	0.971	drs
동화	0.621	0.645	0.963	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
동남	0.602	0.655	0.919	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
대동	0.420	0.504	0.833	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
하나	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs
보람	0.966	0.981	0.985	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
평화	0.570	0.631	0.903	irs	0.554	0.742	0.746	irs	1.000	1.000	1.000	crs	1.000	1.000	1.000	crs	NA	NA	NA	NA
대구	0.507	0.531	0.955	irs	0.370	0.438	0.845	irs	0.387	0.505	0.767	irs	0.386	0.455	0.848	irs	0.427	0.534	0.883	irs
부산	0.586	0.625	0.938	irs	0.397	0.487	0.815	irs	0.421	0.558	0.754	irs	0.410	0.511	0.802	irs	0.579	0.652	0.889	irs
충청	0.311	0.504	0.616	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
광주	0.320	0.518	0.617	irs	0.288	0.475	0.606	irs	0.372	0.578	0.644	irs	0.453	0.600	0.755	irs	0.373	0.495	0.754	irs
제주	0.573	1.000	0.573	irs	0.293	1.000	0.293	irs	0.334	1.000	0.334	irs	0.402	1.000	0.402	irs	0.369	1.000	0.369	irs
경기	0.339	0.380	0.894	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
전북	0.316	0.685	0.461	irs	0.299	0.864	0.345	irs	0.314	0.762	0.411	irs	0.313	0.597	0.524	irs	0.360	0.622	0.578	irs
강원	0.447	0.741	0.603	irs	0.324	0.996	0.325	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
경남	0.382	0.434	0.880	irs	0.289	0.486	0.595	irs	0.341	0.531	0.642	irs	0.378	0.501	0.753	irs	0.367	0.466	0.787	irs
충북	0.494	0.779	0.634	irs	0.251	0.933	0.269	irs	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
Mean	0.549	0.743	0.754		0.462	0.775	0.631		0.539	0.729	0.754		0.562	0.716	0.799		0.549	0.679	0.826
crs te= CRS 하의 기술효율성, vrs te= VRS 하의 (순수)기술효율성, scale= (crs te/vrs te)= 규모의 효율성, irs= 규모의 경제, drs= 규모의 비경제, crs=규모수익불변

나. 은행의 규모의 효율성 및 규모의 경제 측정

은행위기 이후, 은행의 ‘규모효율성’ 및 ‘규모의 경제’가 어떻게 변했는가가 서론에서 밝힌 두 번째 가설에 있어서 무엇보다도 중요하다. 왜냐하면 시장행동요인의 제약 때문에 5개 대형은행의 시장점유율 및 수익성악화가 초래되었다면, 은행위기 이후에는 ‘규모의 비효율성’ 및 ‘규모의 비경제’가 대단위로 개선되어야만 하기 때문이다. <표 9>는 1997년에는 26개 은행, 1998년에는 19개 은행, 1999년과 2000년에는 17개 은행, 마지막으로 2001년에는 15개 은행이 분석대상이 되었다. 은행의 ‘규모효율성’을 살펴보면, 생산기능적인 측면에 있어서 「하나」은행이 1997년부터 2001년까지 규모수익불변(crs) 하에서 영업활동을 하기때문에 최소효율규모(minimum efficient scale)에서 영업을 하고 있는 가장 모범적인 선도은행으로 밝혀졌다. 다시 말해서 「하나」은행이 1997년과 1998년에는 유일하게 장기평균비용곡선 상의 수평부분에서 영업활동을 한 것으로 밝혀졌다. 아울러 1998년에는 「서울」은행이 규모수익불변(crs)에 도달하였고, 그 이후에는 규모의 경제가 나타났다.

<표 10> 5개 대형은행과 일반 및 여타 은행의 효율성비교

	1997			1998			1999			2000			2001
	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale	crste	vrste	scale
5개은행	0.625	0.887	0.712	0.483	0.743	0.696	0.491	0.639	0.819	0.519	0.641	0.854	0.480	0.523	0.922
일반은행	0.549	0.743	0.754	0.462	0.775	0.631	0.539	0.729	0.754	0.562	0.716	0.799	0.549	0.679	0.826
여타은행	0.530	0.709	0.764	0.455	0.786	0.608	0.558	0.767	0.727	0.581	0.747	0.777	0.579	0.757	0.777

<표 9>를 바탕으로 계산된 5개 대형은행과 여타 은행의 평균값을 <표 10>을 통해서 보면, 5개 은행의 규모수익 불변(crs te) 가정 하에서의 기술효율성은 1997년 0.625, 1998년 0.483으로서 여타 은행의 평균값인 1997년 0.530, 1998년 0.455보다 높은 것으로 나타나서 <표 8>에서 살펴본 기술효율성의 결과와 일치하는 것을 알 수 있다. 아울러 1999년 기술효율성은 0.491로서 여타 은행의 수치인 0.558보다 적어서 <표 8>의 1999년 0.491로 여타 은행의 수치인 0.527보다 떨어지는 결과와 동일함을 알 수 있다.

특히 중요한 것은 은행위기 이후인 1998년부터 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’이 0.696으로서 여타 은행의 ‘규모의 효율성’ 0.608을 능가하기 시작하면서 2001년 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’ 0.922로서 여타 은행의 수치인 0.777을 계속 상회하고 있다는 점이다. 따라서 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’이 1998년부터 개선되기 시작하면서 규모수익 가변(vrs te) 가정 하에서의 순수기술효율성은 상대적으로 여타 은행의 수치에 비해 저하하기 시작했다.

그럼에도 불구하고 무엇보다도 중요한 것은 <표 9>에 의거할 때, 1997년에는 5개 대형은행이외에도 「외환」, 「국민」, 「주택」, 「신한」은행이 ‘규모의 비경제’를 경험하였고, 이외에 여타 은행은 ‘규모의 경제’를 나타내고 있는데, 여타 은행은 대부분 규모가 작은 은행이기 때문에 이러한 실증분석결과가 나온 것으로 생각된다.

특히 5개 대형은행에게서 ‘규모의 비경제’가 1997년 시장행동요인이 변화한 이후 즉, 은행의 퇴출과 합병이 실행된 이후에 보다 더 개선되었는가가 매우 중요하다. <표 9>을 보게 되면, 은행위기 이후인 1998년부터 「서울」은행이 규모수익불변(crs)으로 제일 먼저 변화되었고, 1999년과 2000년에는 「서울」은행이 ‘규모의 경제’(irs)에 도달하게 되었을 뿐만 아니라, 「제일」은행 역시도 ‘규모의 경제’에 도달하게 되었다. 2001년에는 「서울」과 「제일」은행뿐만 아니라 「외환」은행도 ‘규모의 경제’에 도달하게 되어 대형은행에 있어서도 은행위기 이후에 점차적으로 ‘규모의 경제’가 나타나고 있음을 알 수 있다. 그러나 「조흥」과 「한빛(우리)」은행의 경우에는 제 1․2차 은행합병의 여파로 아직 ‘규모의 경제’는 나타나지 않은 것으로 판단된다.

다. 5개 대형은행의 효율성결과에 대한 해석

1997년과 1998년에 5개 대형은행의 ‘기술 및 배분, 그리고 비용효율성’을 관찰하면, 이 은행들의 효율성이 (5개 대형은행을 제외한) 여타 은행의 평균값보다도 모든 부분에서 훨씬 높은 것으로 나타났으나, 은행위기 이후의 규모수익 불변(crs te) 및 가변(vrs te) 가정 하에서 기술효율성을 측정해보면, 5개 대형은행의 기술 및 순수기술효율성은 분명히 1999년부터 여타 은행 보다 떨어지고 있는 추세임을 알 수 있었다. 이러한 추세는 아마도 은행합병의 부정적인 영향 때문에 기술효율성이 저하한 것으로 추측된다.

그러나 이와는 정반대로 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’은 은행위기 이후에 매우 개선되어서 일반은행의 평균값뿐만 아니라, 여타 은행의 평균값보다 훨씬 더 높았음을 알 수 있다. <표 1> 은행시장구조 및 성과지표에서 보면, 2001에 처음으로 5개 대형은행의 평균 총자산수익률과 평균 자기자본수익률 모두가 여타 은행보다도 높은 수치를 보여주고 있다. 따라서 5개 대형은행의 수익성이 크게 개선된 것을 알 수 있다. 아울러 일반은행의 수익성 모두가 다 위기 이전의 수준보다 크게 향상된 것으로 나타났다.

특히, 은행위기 이후인 1998년부터 「서울」은행이 규모수익불변에 도달하였고, 1999년과 2000년에는 「서울」은행뿐만 아니라 「제일」은행도 ‘규모의 경제’에 도달했음을 알 수 있다. 더욱이 2001년에는 이 두 은행뿐만 아니라, 「외환」은행도 ‘규모의 경제’에 도달하여서 대형은행에서도 점차적으로 ‘규모의 경제’가 나타나고 있음을 알 수 있다. 따라서 이러한 실증분석결과를 해석해 볼 때, 1997년 이전에 정부의 잘못된 경쟁정책이 5개 대형은행의 ‘규모의 비경제’를 초래하였을 뿐만 아니라, 과당경쟁을 불러와 은행들의 수익성이 악화되었음을 말해준다.

IV. 결론

5개 대형은행의 기업집중률과 수익성은 1992년부터 1997년까지 동반하락 하였을 뿐만 아니라 여타 은행의 수치에도 못 미쳤다. 따라서 5개 대형은행의 경영이 여타 은행보다도 비효율적일 것이라는 가설이 세워질 수 있었다. 그러나 이와 같은 가설은 실증분석결과 기각되었다. 기술 및 비용 측면에서 5개 대형은행이 여타 은행보다도 훨씬 더 효율적이었기 때문이다.

대신에 은행의 퇴출과 합병이라는 시장행동요인이 정부의 반집중화나 반합병화정책으로 제약된 경우에, 대형은행 경영상 ‘규모의 비경제’가 나타난다는 가설은 입증되었다. 왜냐하면 동기간 동안에 5개 대형은행의 순수기술효율성이 여타 은행의 효율성보다도 훨씬 높았음에도 불구하고, ‘규모의 효율성’은 현저히 떨어진 분석결과가 나타났기 때문이다.

아울러「외환」은행과 함께 5개 대형은행이 ‘규모의 비경제’를 경험하고 있음이 밝혀져 정부의 반집중화나 반합병화정책에 의해 시장행동요인이 크게 제약받았음이 확인되었다. 다시 말해서 1980년대부터 정부의 관치금융(즉, 은행의 퇴출과 합병정책이 없는 상황 하에서의 신규진입규제완화)이 은행들의 유효경쟁 대신에 과당경쟁을 유발하여 은행의 수익성악화를 불러온 것으로 해석된다.

이러한 해석이 설득력을 갖기 위해서는 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’과 ‘규모의 비경제’가, 은행위기 이후의 시장행동요인의 변화인 퇴출과 합병정책에 의해서 크게 개선되어야만 한다. 따라서 실증분석결과 은행위기 이후, 5개 대형은행의 ‘규모의 효율성’과 2001년에는 5개 대형은행의 수익성이 여타 은행보다도 훨씬 높아져 크게 개선된 것으로 나타났다. 아울러 일반은행의 수익성도 위기이전보다 더 향상되었다.

특히, 1998년부터 「서울」은행의 경영이 최소효율규모인 규모수익불변에 도달하였다. 1999년과 2000년에는「서울」은행뿐만 아니라, 「제일」은행의 경영에서도 ‘규모의 경제’가 나타났다. 더욱이 2001년에는 이 두 은행의 경영에서 뿐만 아니라 「외환」은행의 경영에서도 ‘규모의 경제’가 나타나, 대형은행에서도 점차적으로 ‘규모의 경제’가 나타나고 있음이 확인되었다. 그러나 「조흥」과 「우리」은행은 은행합병의 여파로 아직 ‘규모의 경제’가 나타나지 않은 것으로 보인다.

결국 은행위기 이전에 정부의 잘못된 경쟁정책이 유효경쟁 대신에 과당경쟁을 불러와 대형은행의 ‘규모의 효율성’을 억제하였으며, ‘규모의 비경제’를 초래하여서 수익성악화를 불러왔음을 알 수 있다. 따라서 향후 은행산업의 효율성을 제고하기 위해서는 신규진입에 대한 규제완화 뿐만 아니라, 아울러 퇴출과 합병이 동시에 이루어져야만 한다는 점을 시사하게 된다. 은행시장에 정부가 개입하기 보다는 시장원리에 맡겨야만 은행산업의 효율성이 제고될 것으로 판단된다.

본 연구에서는 단지 2개의 투입요소와 산출물을 사용하여 분석하였기 때문에 은행의 건전성, 유동성, 안전성, BIS자기자본비율 등 은행의 다양한 기능적인 면을 모두 반영하지 못한 점이 한계이다. 이러한 점은 차후 연구과제로 남는다.

<參考文獻>

공정택, “우리나라 은행산업의 경영효율성 분석”, 『생산성논집』, 제 11집,

한국생산성학회, 1996, pp. 55-76.

김인철․이해춘, “DEA를 이용한 외환위기 전후의 은행 효율성 비교분석”,

『산업조직연구』, 제 11집 제2호, 한국산업조직학회, 2003, pp. 1- 28.

박노경․정영수, “DEA에 의한 은행간 효율성 비교에 관한 연구”, 『무역학회지』,

한국무역학회, 1993, pp. 63-80.

박승록․이인실, “우리나라 일반은행의 생산 효율성과 합병 효과”, 『금융학회지』,

한국금융학회, 2002, pp. 31-60.

백자욱, “IMF를 전후한 은행의 경영효율성 분석”, 『산업경제연구』, 제14권 1호,

한국산업경제학회, 2001, pp. 109-120.

안태식, “은행영업점의 성과평가방법으로서의 DEA: 텍스트와 비교”,『경영학연구』,

제21권 1호, 한국경영학회, 1991, pp. 72-102.

윤응원, “은행산업의 생산성 측정 및 분석에 관한 연구”, 『주택금융』, 제15집,

한국주택은행, 1993.

이용주, “IMF 체제 돌입 前後시점의 국내 은행들의 경영효율성 평가: DEA기법을

적용하여”,『생산성논집』, 제14권 제2호, 생산성학회, 2000, pp. 125-153.

전철환․함정호,『한국 은행산업의 진로』, 지식산업사, 2000.

정운찬외, “우리나라 은행산업의 효율성: Foyrier Flexible 비용함수의 분석을 중심

으로”, 『경제학연구』, 한국경제학회, 제48집 제1호, 2000, pp. 85-114.

최태성․장익환, “DEA를 이용한 금융기관의 경영효율성 평가”, 『재무관리연구』,

제9권 제2호, 한국재무관리학회, 1992, pp. 77-100.

황선웅, “우리나라 시중은행의 영업원가 추정과 합리적 경영성과의 평가: DEA기법

의 적용과 은행감독원 평가결과의 실증비교분석”, 『재무관리연구』, 제16권

제1호, 한국재무관리학회, 1999, pp. 283-309.

Banker, R. D., A. Charnes, and W.W. Cooper, “Some Models for Estimating

Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis”,

Management Science, 30(9), 1984, pp. 1078-1092.

Barr, R.S., L.M. Seiford and T.F. Siems, “An Anvelopment Analysis Approach to          Measuring the Managerial Efficiency of Banks”, Annals of Operations

Research, 45, 1993, pp. 1-19.

Coelli, T. D.S.P. Rao and G.E. Battese, An Introduction to efficiency and

productivity analysis, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1998.

Charnes, A., W.W. Cooper, E. Rhodes, “Measuring the efficiency of decision

making units”, European Journal of Operational Reserach, 2, 1978,

pp. 429-444.

Chahri, V.V., "Banking Crises", The New Palgrave Dictionary of Money &

Finance, edited by Newman, P., Milgate M., Eatwell J. The Macmillian

Press Limited, 1992, pp. 136-137.

Demirgüç-Kunt, A. and Detragiache, E, “The Determinants of Banking Crises in

Developing and Developed Countries”, IMF Staff Papers, Vol. 45. No.1

(march 1998), pp. 81- 109.

Demsetz, H, “Industry Structure, Market Rivalry, and Public Policy”,

Journal of Law and Economics, 16, 1973, pp. 1-9.

Farell, M.J., “The Measurement of Productivity Efficiency”, Journal of Royal

Statistical Society, Series A, 120, 1957, pp. 253-290.

Lambson, V.E, “Is the Coencentration-Profit Correlation Partly an Artifact of

Lumpy Technology?”, The American Economic Reviw, 1987, pp. 731-733.

Leibenstein, H., “Allocative efficiency vs. ‘X-efficiency’”, The American

Economic Review, 56, 1966, pp. 392-415.

Neuberger, D., Mikroökonomik der Bank -Eine industrieökonomische

Perspektive - , Verlag Franz München, 1999.

Sherman, H.D and F. Gold, “Bank Brench Operating Efficiency Evaluation with

DEA”, Journal of Banking and Finance, 1985, pp. 298-315.

Siems, Thomas. F, “Quantifying Management Role in Bank Branches: An

Applikation of Data Envelopment Analysis”, Journal of the Operational

Reaearch Society, 47(7), 1992, pp. 176-187.