합리적 공기업 성과평가 지표 도출을 위한 프레임으로서의 TQM : 한국의 정부 공기업 경영평가를 활용한 연구
TQM as a Framework for Sensible Performance Metrics for State-Owned Enterprises : Evidence from Korean Government Performance Evaluation
- 대한경영학회
- 대한경영학회지
- 대한경영학회지 제32권 제8호
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2019.081465 - 1487 (23 pages)
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DOI : 10.18032/kaaba.2019.32.8.1465
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공기업에 대한 정부의 성과평가는 대리인 문제에 따른 비효율을 줄이기 위해 많은 나라에서 채택되어 시행되고 있는 제도이다. 그러나 성과평가가 실제로 공기업의 성과를 제고시켰다는 증거를 제시하는 연구를 찾기는 매우 어렵다. 이런 실망스러운 결과에 대해 기존 연구들은 그 원인을 성과지표 설계의 비합리성, 평가결과에 따르는 인센티브 부족, 그리고 정부의 성과평가 제도 자체에 대한 신뢰(commitment) 부족을 들고 있다. 본연구는 성과지표들이 합리적으로 설계되지 못한 것이 주요 원인이라 보는데, 그 이유는 성과평가의 지표가 합리적이지 못하다면 그 결과에 따라 정부가 공기업에게 충분한 인센티브를 주는 등 정부성과 제도에 대해 신뢰를 보내기 어렵기 때문이다. 이에 따라 본 연구는 기존 연구를 바탕으로 공기업에 적합한 합리적인 성과지 표들이 가져야 할 4가지 조건을 도출하였다. 공기업은 기업으로서 효율성을 추구해야 하지만 동시에 공공기관 으로서 국가정책에 대한 기여, 정부 관료와 정치인, 그리고 다양한 이해관계자들의 요구에 대응해야 하기에 민간기업보다 매우 복잡한 조직적 환경에 속해 있다. 따라서 합리적인 성과지표를 도출하는 것이 민간기업에 비해 매우 어렵다. 본 연구는 이를 해소하기 위해 TQM을 공기업 성과지표 도출을 위한 이론적 프레임으로 활용할 것을 제안하며, 그 이유를 설명한다. 더불어, TQM을 바탕으로 설계된 우리나라 공공기관 경영평가 지표가 본 연구에서 도출한 4가지 조건을 충족하는지 TQM의 컨셉을 가장 충실하게 구현했던 것으로 평가되는 2009년 및 2010년 경영평가 데이터를 활용해 실증 분석하였다. 결과는 TQM을 바탕으로 설계된 당해년도 경영평가 지표들이 본 연구에서 도출한 4가지 합리적 성과평가지표의 조건을 충족하는 것으로 나타났다. 본연구는 이를 통해 3가지 시사점을 도출하였다. 첫째, 공기업 성과평가가 실제 경영성과 향상으로 나타나지 못한다면 인센티브나 정부의 신뢰 부족보다는 성과지표가 합리적이지 못하다 데서 원인을 찾아야 한다는 점이다. 둘째, TQM이 공기업 성과평가에 대한 지표를 도출해 내는 데 효과적으로 활용될 수 있다는 것이다. 셋째, TQM과 성과평가는 다른 점이 많기에 공통점과 차이점을 충분히 이해하고 제도 운영과정에서 충분히 감안하지 못할 경우 성과지표에 문제가 발생할 수 있다는 점이다.
Government performance evaluation (GPE) is adopted by many governments to address the agency problems of their state-owned enterprises (SOEs); however, empirical proof of its effectiveness is limited. Researchers attribute this lack of empirical evidence to three reasons: i) the lack of sensible performance metrics, ii) insufficient incentives, and iii) the lack of the state’s commitment to GPEs. This study identifies its main cause as the lack of sensible performance metrics because the performance metrics are sensible and, therefore, the results of GPEs are reliable, there is no reason for the state to be reluctant in providing sufficient rewards and commitment to GPEs. Given these, this study derives four conditions that constitutes such sensible metrics from relevant theories. This study also argues that total quality management (TQM) is able to act as a theoretical framework for generating sensible performance metrics for SOEs. The organizational context of SOEs is more complex than private sector firms: SOEs should be as efficient as private companies, but they should contribute to social values as public institutions. Hence, there is a wide range of factors that are critical to the performance of SOEs. TQM is able to encompass all of those factors. Subsequently, it empirically tests whether the performance metrics of TQM-based Korean GPE, called Annual Business Performance Evaluation (ABPE), meet the four conditions using ABPE results in 2009 and 2010 which are regarded as the most faithful implementation of TQM concept. The empirical results provide that ABPE performance metrics of these years met the four conditions derived and support the proposition of this study that TQM is able to act as a framework for generating sensible performance metrics for SOEs. From these results, this study derives three policy implications. First, the reason for the frequent failure of GPEs should be attributed to inappropriately designed performance metrics rather than insufficient incentives or commitment from the state. Hence, practitioners of GPEs should focus on formulating sensible performance metrics. Second, the results support that TQM can be used as a right framework for designing such sensible metrics. Third, there may be a drawback when GPE practitioners do not fully understand and reconcile the differences between TQM and GPE in the course of design and evaluation. The empirical results show some examples.
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Conditions for Sensible Performance Metrics for SOEs
Ⅲ. TQM as a Framework for Sensible Performance Metrics
Ⅳ. The South Korean GPE and Research Hypotheses
Ⅴ. Methodology and Model
Ⅵ. Empirical Results
Ⅶ. Discussion and Conclusion
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