베이지안확률변경분석을 통한 에너지효율성 추정: 재고자원효율성이 미치는 효과를 중심으로

김길환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김길환 (계명대학교)

저널정보: KNU기업경영연구소 기업경영리뷰 기업경영리뷰 제15권 제2호

발행연도: 2024.5

수록면: 1 - 23 (23page)

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제조기업에게 재고관리는 핵심관리 영역이다. 효과적인 재고관리는 비용절감, 자본운용의 효율성, 고객만족도 제고 등으로 이어지기 때문이다. 한편, 최근 들어 제조기업의 효과적인 에너지관리의 중요성이 강조되고 있다.에너지효율성 제고는 비용절감으로 이어질 뿐만 아니라 전 지구적인 기후변화문제에 대한 대응과도 연결되기 때문이다. 이러한 맥락에서 재고관리성과의 효과를 에너지효율성 측면에서 평가해 볼 필요가 있다. 이러한 필요성에 근거하여 본 연구는 기업의 재고관리성과와 에너지효율성 간의 관계를 검토해보고자 했다. 이를 위해 본 연구는 Modi & Mishra(2011)가 제시한 재고자원효율성을 재고관리성과 지표로써 차용하였고, 에너지투입거리함수에 기반하여 에너지효율성을 정의한 뒤 베이지안확률변경분석을 통해 에너지효율성을 추정하였다. 그리고 에너지효율성에 미치는 재고자원효율성의 효과를 분석하였다. 분석대상은 국내 22개의 주요 철강기업이며 분석기간은 2011~2019년이다. 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상 기업의 전체 에너지효율성의 평균값은 0.8630이었다. 둘째, 에너지사용량에 미치는 자본의 음의 효과를 확인하였다. 셋째, 에너지효율성에 미치는 재고자원효율성의 효과는양의 결과를 보였다. 이러한 주요 결과는 에너지효율성 제고를 위해 재고자원효율성을 높여야 한다는 점과 최첨단의 장비 및 기계의 도입이 에너지효율성 제고에 도움이 될 것이라는 적 실무적 사점을 제안한다. 또한 베이지안확률변경분석을 통해 에너지효율성을 추정했다는 점 그리고 재고관리성과 지표로써 재고자원효율성을 차용하여 처음으로 에너지효율성과의 관계를 살펴봤다는 점이 본 연구의 주요한 학문적 시사점이라고 할 수 있다.

Inventory management is a pivotal management area for manufacturing companies, as effective inventory management catalyzes cost reduction, enhances capital utilization, and augments customer satisfaction. Concurrently, the significance of efficient energy management in manufacturing sectors has been increasingly highlighted. Enhancing energy efficiency not only contributes to cost reductions but also addresses the global challenge of climate change. In this regards, it is imperative to assess the impact of inventory management performance through the lens of energy efficiency. This study aims to investigate the relationship between the company's inventory management performance and its energy efficiency. To surmount the constraints of previously utilized inventory management performance indicators, this research adopted the inventory resource efficiency metric as proposed by Modi & Mishra (2011). Moreover, energy efficiency was conceptualized based on the energy input distance function, and Bayesian Stochastic Frontier Analysis was employed to estimate this metric. The impact of inventory resource efficiency on energy efficiency was subsequently analyzed. This analysis encompassed 22 major Korean steel companies for the period spanning from 2011 to 2019. The principal findings of this study are as follows: Firstly, the average energy efficiency of the companies under analysis was found to be 0.8630. Secondly, the negative impact of capital on energy usage was exhibited. Thirdly, a positive effect of inventory resource efficiency on energy efficiency was observed. These findings underscore that enhancing energy efficiency necessitates the improvement of inventory resource efficiency. Moreover, the introduction of state-of-the art equipment and machinery is likely to further enhance energy efficiency. Additionally, the application of Bayesian Stochastic Frontier Analysis for estimating energy efficiency, coupled with the first-time use of inventory resource efficiency as an indicator of inventory management performance to explore its relationship with energy efficiency, provides significant academic contributions to this field.

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