정부의 카드 가맹점 수수료율 인하 및 최고금리 인하와 같은 고객 친화적인 금융정책의 시행으로 여신전문금융사는 수익성 저하의 위기 상황에 처했다. 이런 비우호적인 상황에서 여신전문금융사의 효율성 연구는 의미가 있다. 이에 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)과 메타프론티어(Meta-Frontier) 분석을 통해 34개 여신전문금융회사의 효율성을 측정하였다. 메타프론티어 분석을 위해 여신전문금융회사를 업종에 따라 두 그룹(카드사와 비카드사)으로 분류하거나 신용등급에 따라 세 그룹(AA0 이상, AA-, A+ 이하)으로 분류하였다. 분석 결과는 여신전문금융회사의 효율성에 대한 유용한 정보를 제공할 것이다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 카드사의 평균 메타 효율이 비카드사 평균 메타 효율 보다 높게 분석되었다. 이 결과는 비카드사가 효율성을 향상시키기 위한 전략적 대안이 필요함을 보여준다. 둘째, 비카드사의 80%가 규모에 의한 비효율 보다 순수기술에 의한 비효율이 발생하였다. 그 회사들은 비효율을 낮추기 위한 조치를 해야 한다. 셋째, 카드사 그룹의 62.5%와 'AA-'신용등급 그룹의 80%에 해당하는 의사 결정 단위(DMU)가 규모수익체감(Decreasing Return-to-scale: DRS)에 해당되어 규모의 비경제(Diseconomics of Scale) 상태 영역에 위치하고 있다. 해당되는 회사들은 규모를 축소하여 효율성을 증진시켜야 한다. 넷째, 여신전문금융회사의 업종별(카드사, 비카드사) 그룹과 신용등급별(AA0 이상, AA-, A+ 이하) 메타 효율성 값(TE 및 PTE)이 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구의 공헌은 여신전문금융회사에 비우호적인 경영환경 하에서 회사들의 효율성 수준을 측정하여 비효율을 개선시킬 경영 전략 수립을 위한 전략적 이니셔티브를 제공할 것이다.
통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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