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문제 정의
- MRO구매의 특성상 같은 카테고리에 있는 상품들도 오랜 기간 수집된 정보로서 시장 상황에 따라 그리고 제품의 규격에 따라 가격이 달라 절대적인 가격을 비교하는데 어려움이 있다. 그래서 본 연구에서는 실제 낙찰가격이 아니라 상대적 낙찰가를 이용하여 상대적인 비교만 하고자 한다. 상대적 낙찰가 값이 1에 가까우면 경매의 가격 할인 효과가 적은 것으로 판단하고 그 값이 0에 가 까우면 경매에 의한 비용 저감 효과가 큰 것으로 판단할 수 있다.
- 본 연구 목표는 실제 경매 데이터를 분석하여 구매자가 통제 가능한 경매빈도와 거래규모가 낙찰가에 영향을 주는 지를 데이터 분석을 통해 확인하고 이에 따라 구매자 관점에서 경매 전략 수립을 지원하는 것이다. 경매거래 성과는 연구에서 사용된 변수뿐만 아니라, 경매참여자의 수, 참여자의 생산 능력 및 비용구조 등도 영향을 주지만, 이런 정보들의 참여자들에게 알려지지 않거나, 참여자 내부 정보는 구매자에게 공개되지 않는 경우가 대부분이다.
- 본 연구에서는 반복적으로 발생하는 기업 구매 경매에서 전략적 구매를 위해 경매 빈도와 거래규모가 경매 성과에 미치는 영향을 실제 경매 데이터를 이용하여 경험적으로 분석하고, 이를 활용할 수 있는 전략적 방향을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 반복적으로 발생하는 기업간 MRO 구매경매에서 경매빈도와 거래규모가 경매의 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 경매빈도와 거래규모에 따라 집단을 분류하기 위하여 군집분석을 사용하였고, 경매 거래 성과 지표로 평균 입찰가를 이용한 상대적 낙찰가를 사용하였다.
- 본 연구에서는 이러한 인터넷 경매의 특성을 반영하여 인터넷 경매 성과에 영향을 주는 요인을 정의하고, 이들이 성과에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
- 하지만 경매인은 구매하고자 하는 물건의 양이 많고, 필요한 시점이 분산되어 있다면 구매비용을 최소화 할 수 있도록 경매의 빈도와 규모를 결정하여 실시할 수 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 경매 빈도와 거래규모를 전략적으로 결정하는 방법론을 제공하기 위해 경매 빈도와 거래규모가 반복 적으로 발생하는 구매경매에서 낙찰 가격에 주는 영향에 대해 구매대행서비스를 수행하고 있는 기업의 실제 경매 데이터를 이용하여 실증 분석해 보고자 한다.
가설 설정
- 가설 1: 경매빈도가 낮을수록 상대적 낙찰가는 낮아질 것이다.
- 가설 2: 거래규모가 클수록 상대적 낙찰가는 낮아질 것이다.
제안 방법
- 본 연구에서는 집단을 두 개로 나누어 집단간에 경매 성과를 비교하기 위해 K means clustering 기법을 사용하여 집단을 분류하였다. K means clustering 기법을 적용함에 있어 카테고리 별로 경매빈도와 거래규모의 수준이 다르기 때문에 빈도와 규모의 값에 상용로그를 취하여 분석을 수행하였다.
- 최종적으로 선별된 데이터에 대해 다음과 같은 자료처리를 수행했다. 각 경매 거래의 평균입찰가격을 구하고 이를 통해 각 거래의 상대적 낙찰가를 구하였다. 경매 거래들을 카테고리 별로 분류하여각 카테고리에 포함되어 있는 경매 횟수, 낙찰가의 평균값을 산출하였다.
- 경매빈도가 상대적 낙찰가에 주는 영향을 살펴보기 위해서 군집분석에 의해 분류된 각 집단간의 상대적 낙찰가에 차이가 있는지를 검증하였다. 각 집단의 경매 건 별 상대적 낙찰가간의 차이를 독립 표본 t test를 이용하여 검증하였고 그 결과는 표 5와 같다.
- 본 연구에서는 반복적으로 발생하는 기업간 MRO 구매경매에서 경매빈도와 거래규모가 경매의 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 경매빈도와 거래규모에 따라 집단을 분류하기 위하여 군집분석을 사용하였고, 경매 거래 성과 지표로 평균 입찰가를 이용한 상대적 낙찰가를 사용하였다. 분석 결과 경매의 빈도가 낮을수록 상대적으로 낮은 가격으로 낙찰되었다.
- 경매 낙찰가에 영향을 미치는 요인에 대한 많은 연구가 수행되었지만 반복적으로 발생하는 구매경매에서 경매빈도나 거래 규모가 경매 성과에 미치는 영향에 대한 연구는 없었다. 그러므로 본 연구는 기존 연구에서 다루지 않았던 경매빈도 거래규모 경매 성과에 미치는 영향을 분석한다는 측면에서 차별성이 있다.
- 이 결과를 통해 각각의 요인이 어떤 영향을 주는지에 대한 결과 해석은 가능하나, 거래 빈도와 거래 규모 중 어떤 것이 상대적으로 더 많은 영향을 주는 지에 대한 해석이 불가능하다. 두 요인에 대한 상대적 영향을 분석하기 위해 두 개의 기준으로 각각 나뉘어진 집단을 두 개의 기준을 동시에 만족하는 4개의 집단으로 분류하여 각 집단간의 상대적 낙찰가의 차이를 비교하였다. 4개 집단간의 상대적 낙찰가의 차이를 분석하기 위해서 ANOVA 분석을 수행하였다.
- 따라서 연구모형에서는 구매자가나 경매 참여자가 공유할 수 있는 경매 거래의 특성으로써 경매빈도와 거래규모를 독립변수로 정의하였으며, 경매 거래 성과로써 상대적 낙찰가를 종속변수로 채택 하였다. 본 연구에서의 연구 모형은 다음과 같다.
- 거래 횟수는 연구모형에서 독립변수에 해당하는 경매빈도를 결정하기 위한군집분석에 사용되며, 낙찰가의 평균값은 연구모형의 독립변수 거래규모의 값을 결정하기 위한 군집 분석에 사용하였다. 마지막으로 각 경매거래의 상대적 낙찰가는 연구모형의 종속변수로 사용되었다.
- 본 연구의 가설은 연구 모형에 기반하여 크게 경매빈도가 경매 거래 성과 지표인 상대적 낙찰가에 미치는 영향, 거래규모가 경매 거래 성과 지표인 상대적 낙찰가에 미치는 영향으로 구분하여 설정 하였다.
- 이와 같은 사실을 고려할 때 단순 낙찰가를 경매 거래 성과 지표로 사용하는 것은 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 경매거래 시점의 시장가격의 추정량으로 입찰가격의 평균을 사용하였다. 둘째, 다른 두 경매 건이 같은 낙찰가격을 갖는다 할지라도 시장가격에 따라 다른 경매 성과로 평가된다는 것을 고려해야 한다.
대상 데이터
- 그러나 4,270회의 낙찰된 거래 중에 1개사만이 입찰하여 수의계약으로 체결된 331개 거래의 경우 입찰평균가로 추정하는 시장가격과 낙찰가격이 일치하여 경매의 성과를 분석하는데 적합하지 않았다. 따라서 해당 경매 거래를 제외함으로써 최종적으로 3,939건의 거래에 대한 데이터로 압축하였다. 이렇게 선택된 경매거래의 평균 낙찰가는 6,062만원이었으며 평균 입찰 가는 6,552만원으로 낙찰가와 시장가격 추정치로 사용하는 평균 입찰가에는 7.
- 분석에서는 대표적인 국내 인터넷 MRO 경매 사이트에서 2002년 1월부터 2007년 12월까지 진행되 었던 실 경매 데이터를 대상으로 한다. 연구목적으로 제공 받은 데이터는 입찰번호, 입찰일, 계약방식, 제품의 카테고리, 입찰가격, 입찰사명 등 기본적인 경매정보 및 입찰정보들로 구성되어 있었다.
- 분석에서는 대표적인 국내 인터넷 MRO 경매 사이트에서 2002년 1월부터 2007년 12월까지 진행되 었던 실 경매 데이터를 대상으로 한다. 연구목적으로 제공 받은 데이터는 입찰번호, 입찰일, 계약방식, 제품의 카테고리, 입찰가격, 입찰사명 등 기본적인 경매정보 및 입찰정보들로 구성되어 있었다.
- 연구에 사용된 MRO 구매경매데이터에 포함된 카테고리 수는 186개이고 전체 경매빈도는 3,939회이다. 평균 거래규모를 각 카테고리의 평균 낙찰 가격으로 정의하였고, 전체 카테고리의 평균 거래 규모는 약 6,062만원이다.
- 단가계약의 경우 앞으로 납품할 제품의 단가를 결정하는 계약으로 전체 거래 규모를 확인할 수 없어 분석에서 제외하였고 유찰된 거래 역시 제외하였다. 이와 같은 과정을 통해 186개의 카테고리로 분류되어 일괄구매계약으로 낙찰된 4,270회의 데이터를 1차 선별하였다. 각 경매에 대해 평균 3.
데이터처리
- 두 요인에 대한 상대적 영향을 분석하기 위해 두 개의 기준으로 각각 나뉘어진 집단을 두 개의 기준을 동시에 만족하는 4개의 집단으로 분류하여 각 집단간의 상대적 낙찰가의 차이를 비교하였다. 4개 집단간의 상대적 낙찰가의 차이를 분석하기 위해서 ANOVA 분석을 수행하였다.
- 각 집단의 경매 건 별 상대적 낙찰가간의 차이를 독립 표본 t test를 이용하여 검증하였고 그 결과는 표 5와 같다. Leven의 등분산 검증 결과 등분산으로 볼수 없으므로 등분산이 아닐 경우에 대한 t test 결과를 사용하였다.
- 각 집단의 경매 건 별 상대적 낙찰가간의 차이를 독립 표본 t test를 이용하여 검증하였고 그 결과는 표 5와 같다. Leven의 등분산 검증 결과 등분산으로 볼수 없으므로 등분산이 아닐 경우에 대한 t test 결과를 사용하였다.
- 가설 검증에서 거래 빈도와 거래 규모에 의한 차이를 보이기 위해 각각 t test를 이용하여 분석하였다. 이 결과를 통해 각각의 요인이 어떤 영향을 주는지에 대한 결과 해석은 가능하나, 거래 빈도와 거래 규모 중 어떤 것이 상대적으로 더 많은 영향을 주는 지에 대한 해석이 불가능하다.
- 각 집단간의 거래규모에 따른 차이가 유의한지 보기 위해 판별분석을 수행하였고 그 결과는 (표 4) 와 같다. 판별분석 결과 분류된 두 집단간의 거래 규모의 평균의 차이는 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 판별되었다.
- 각 집단간의 경매빈도에 따른 차이가 유의한지 보기 위해 판별분석을 수행하였고 그 결과는 (표 2)와 같다. 판별분석 결과 분류된 두 집단간의 경매 빈도의 평균의 차이는 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 판별되었다.
- 경매빈도가 상대적 낙찰가에 주는 영향을 살펴보기 위해서 군집분석에 의해 분류된 각 집단간의 상대적 낙찰가에 차이가 있는지를 검증하였다. 각 집단의 경매 건 별 상대적 낙찰가간의 차이를 독립 표본 t test를 이용하여 검증하였고 그 결과는 표 5와 같다. Leven의 등분산 검증 결과 등분산으로 볼수 없으므로 등분산이 아닐 경우에 대한 t test 결과를 사용하였다.
- 거매 규모가 상대적 낙찰가에 미치는 영향을 살펴보기 군집분석에 의해 분류된 두 집간에 상대적 낙찰가에 대한 독립표본 t test를 수행하였고 그 결과는 (표 6)과 같다. Leven의 등분산 검증 결과 등 분산으로 볼 수 없으므로 등분산이 아닐 경우에 대한 t test 결과를 사용하였다.
- 각 경매 거래의 평균입찰가격을 구하고 이를 통해 각 거래의 상대적 낙찰가를 구하였다. 경매 거래들을 카테고리 별로 분류하여각 카테고리에 포함되어 있는 경매 횟수, 낙찰가의 평균값을 산출하였다. 거래 횟수는 연구모형에서 독립변수에 해당하는 경매빈도를 결정하기 위한군집분석에 사용되며, 낙찰가의 평균값은 연구모형의 독립변수 거래규모의 값을 결정하기 위한 군집 분석에 사용하였다.
- 경매빈도와 거래규모의 상대적 낙찰가 결정에 미치는 영향을 분석하기 위해 먼저 각 카테고리를 경매빈도와 거래규모 측면에서 군집분석을 이용하여 분류하였고, 추가적으로 판별분석을 통해 분류된 집단 간 차이가 유의함을 증명하였다. 분류된 집단간에 낙찰가격의 차이가 있는지를 검증하기 위해 t test를 수행하였다.
- 군집분석의 결과에 따라 분류된 각 집단간에 상대적인 낙찰가의 차이가 있는지를 t test를 이용하여 분석하였다. MRO구매의 특성상 같은 카테고리에 있는 상품들도 오랜 기간 수집된 정보로서 시장 상황에 따라 그리고 제품의 규격에 따라 가격이 달라 절대적인 가격을 비교하는데 어려움이 있다.
- 분류된 집단간에 낙찰가격의 차이가 있는지를 검증하기 위해 t test를 수행하였다. 마지막으로 두 기준으로 분류된 각각의 집단간의 차이를 검증하기 위해 ANOVA test를 수행하였다. 실제 데이터 분석을 위해 IBM SPSS를 사용하였다.
- 경매빈도와 거래규모의 상대적 낙찰가 결정에 미치는 영향을 분석하기 위해 먼저 각 카테고리를 경매빈도와 거래규모 측면에서 군집분석을 이용하여 분류하였고, 추가적으로 판별분석을 통해 분류된 집단 간 차이가 유의함을 증명하였다. 분류된 집단간에 낙찰가격의 차이가 있는지를 검증하기 위해 t test를 수행하였다. 마지막으로 두 기준으로 분류된 각각의 집단간의 차이를 검증하기 위해 ANOVA test를 수행하였다.
이론/모형
- 경매 거래들을 카테고리 별로 분류하여각 카테고리에 포함되어 있는 경매 횟수, 낙찰가의 평균값을 산출하였다. 거래 횟수는 연구모형에서 독립변수에 해당하는 경매빈도를 결정하기 위한군집분석에 사용되며, 낙찰가의 평균값은 연구모형의 독립변수 거래규모의 값을 결정하기 위한 군집 분석에 사용하였다. 마지막으로 각 경매거래의 상대적 낙찰가는 연구모형의 종속변수로 사용되었다.
- 거래규모 측면에서 카테고리를 두 집단으로 나누기 위해 역시 k means clustering 기법이 사용되었고, 전체 186개의 카테고리를 다음 (표 3)과 같이 두 개의 집단으로 분류하였다.
- 거래빈도는 Willamson[7, 8]에 의해 개발된 거래 비용분석(Transaction Cost Analysis: TCA)에서 자산 적합성(Asset specificity)과 불명확성(Uncertainty)과 함께 구매 전략을 결정하는데 중요한 요소로 사용되었다. 하지만 반복적으로 발생하는 경매에서 경매빈도가 경매 성과에 미치는 영향에 대한 연구는 없었다.
- 경매빈도 측면에서 카테고리를 두 집단으로 나누기 위해 k means clustering 기법으로 전체 186개의 카테고리를 다음 (표 1)와 같이 두 개의 집단으로 분류하였다.
- 경매빈도와 거래규모에 따라 집단을 분류하기 위해 군집분석 기법을 사용하였다. 군집 분석에는 여러 가지 기법이 있으며 그 중 K-means clustering 기법이 가장 보편적으로 사용되는 기법으로 사전에 결정된 군집 수 K에 기초하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 방법이다.
- 군집 분석에는 여러 가지 기법이 있으며 그 중 K-means clustering 기법이 가장 보편적으로 사용되는 기법으로 사전에 결정된 군집 수 K에 기초하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 방법이다. 본 연구에서는 집단을 두 개로 나누어 집단간에 경매 성과를 비교하기 위해 K means clustering 기법을 사용하여 집단을 분류하였다. K means clustering 기법을 적용함에 있어 카테고리 별로 경매빈도와 거래규모의 수준이 다르기 때문에 빈도와 규모의 값에 상용로그를 취하여 분석을 수행하였다.
성능/효과
- 구매경매가 일정 수준 이상으로 반복적으로 발생한다면 거래규모를 높임으로 얻을 수 있을 것으로 기대했던 효과는 없는 것으로 분석되었다. 그이유는 MRO 제품의 특성에서 기인하는 것으로 추정된다.
- 나아가 본 연구 결과는 기업에서 경매를 통해 구매를 하는 의사 결정자나 구매 아웃 소싱 업체에게 중요한 전략적 시사점을 제공해 준다. 기존에 알려진 바와는 달리 거래 규모의 영향보다는 경매 빈도의 영향이 더 판단되므로 MRO와같이 표준화 된 제품의 경우 공공 구매로 거래 규모를 높이는 것 보다 구매가 필요한 시점 마다 경매를 하는 것이 전략적으로 더 큰 성과를 얻을 수있을 것으로 연구의 결과는 보여주고 있다.
- com)에서 제공하는, 가장 정형화된 제품인 L전자의 32인치 LCD TV 평균 가격의 변동 그래프이다. 동일제품임에도 불구하고 지난 10개월 동안 최저 평균가격 대비 13.5%의 변동이 있음을 확인할 수 있다.
- 첫째, 인터넷 경매는 오프라인 경매와는 달리 경매 참여에 대한 시간적 물리적 제약이 미미하고, 경매 주관 및 참여를 위한 거래 비용(Transaction Cost)이 무시할 수 있는 수준으로 낮다. 둘째, 인터넷 경매는 모든 경매 참여자가 한곳에 모여 경매가를 제시하는 오프라인 경매와 달리 경매 가격에 영향을 미치는 경매참여자의 수와 같은 정보가 경매참여자에게 공개되지 않을 수 있다.
- 첫째, MRO 제품의 특성을 감안할 때, 이 제품들은 대량생산되는 제품으로 가격에 규모의 경제에 의한 가격 할인 효과가 이미 반영되어 있으므로 각각의 경매 건에서 증가된 수량이 추가적인 가격 할인에 큰 영향을 미치지 못한 것으로 해석될 수 있다. 둘째, 입찰기업들이 확보한 물량의 차이가 영향을 미쳤을 것으로 해석할 수 있다. 많은 물량의 구매는 많은 물량을 확보한 비교적 큰 기업만 참여하게 되고, 이를 인지한 입찰자들이 높은 가격으로 입찰하는 것으로 해석할 수 있다.
- 사후검증 결과 경매빈도 측면에서는 거래규모에 상관없이 경매빈도가 낮은 경우에 경매빈도가 높은 경우보다 경매의 비용 절감 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 또 거래규모 측면에서는 경매빈도가 높을 경우에는 상대적으로 경매 성과에 미치는 효과가 적었을 뿐만 아니라, 오히려 거래규모가 소규모일 경우에 더 큰 비용 절감 효과가 발생하는 것으로 분석되었다.
- 경매빈도와 거래규모에 따라 집단을 분류하기 위하여 군집분석을 사용하였고, 경매 거래 성과 지표로 평균 입찰가를 이용한 상대적 낙찰가를 사용하였다. 분석 결과 경매의 빈도가 낮을수록 상대적으로 낮은 가격으로 낙찰되었다. 그 이유는 빈도가 낮기 때문에 이전 경매에 대한 지식이 없고, 입찰자 입장에서는 판매 기회가 적기 때문에 기회가 올 때 최선의 입찰가격으로 입찰에 응하기 때문으로 분석되었다.
- 분석 결과 두 집단간의 상대적 낙찰가의 차이가 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 분석되었다. 사후 분석 결과, 경매빈도가 적은 카테고리의 상대적 낙찰가가 경매빈도가 높은 카테고리의 값보다 적은 것으로 나타났다.
- 분석 결과, 첫번째 가설과 같이 경매의 효과는 구매 횟수가 적을 때 더 많이 나타나는 것으로 분석되었다. 경매참여자들은 거래의 기회가 희소하기 때문에 반드시 경매를 이겨야 한다는 동기가 충분히 있고, 또 같은 제품의 이전 경매에 대한 한 정보가 상대적으로 부족하므로 가능한 가장 낮은 금액으로 입찰을 하기 때문에 낙찰가가 상대적으로 더 낮아지는 것으로 분석된다.
- 거래규모가 클수록 상대적 낙찰가가 적을 것으로 가설을 세웠지만, 분석 결과 유의하지 않게 나왔고, 오히려 반대의 현상이 발견되었다. 분석 대상 제품인 MRO 제품은 표준화된 제품으로 이미 대량 생산되고 있는 품목이 대부분이어서 제품 가격에 규모의 경제에 의한 할인 효과가 반영된 제품들로 상대적으로 거래규모에 대한 비용절감효과는 없는 것으로 나타났다.
- 분석의 결과, 경매를 통해 유사 제품을 반복적으로 구매하는 구매대행서비스업체의 경우 빈도 수를 줄이는 것이 효과를 극대화 할 수 있는 전략이고, 일정 수준 이상으로 반복적으로 구매하는 제품일 경우, 거래 규모에 의한 비용 절감을 위해 굳이 거래규모를 증가시키는 노력을 할 필요는 없을 것으로 판단된다. 이 결과는 공동구매를 통해 거래 규모를 증가시켜 비용 절감을 추구하는 기존의 연구 결과와 상반되는 결론으로[30] MRO 제품이라는 특수성에 기인한 결과라고 볼 수 있다.
- 분석 결과 두 집단간의 상대적 낙찰가의 차이가 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 분석되었다. 사후 분석 결과, 경매빈도가 적은 카테고리의 상대적 낙찰가가 경매빈도가 높은 카테고리의 값보다 적은 것으로 나타났다. 즉, 경매빈도가 적을때, 구매비용 절감에 의한 경매 거래의 성과가 더큰 것으로 해석될 수 있다.
- 사후검증 결과 경매빈도 측면에서는 거래규모에 상관없이 경매빈도가 낮은 경우에 경매빈도가 높은 경우보다 경매의 비용 절감 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 또 거래규모 측면에서는 경매빈도가 높을 경우에는 상대적으로 경매 성과에 미치는 효과가 적었을 뿐만 아니라, 오히려 거래규모가 소규모일 경우에 더 큰 비용 절감 효과가 발생하는 것으로 분석되었다.
- 첫째, MRO 제품의 특성을 감안할 때, 이 제품들은 대량생산되는 제품으로 가격에 규모의 경제에 의한 가격 할인 효과가 이미 반영되어 있으므로 각각의 경매 건에서 증가된 수량이 추가적인 가격 할인에 큰 영향을 미치지 못한 것으로 해석될 수 있다. 둘째, 입찰기업들이 확보한 물량의 차이가 영향을 미쳤을 것으로 해석할 수 있다.
- 첫째, 인터넷 경매는 오프라인 경매와는 달리 경매 참여에 대한 시간적 물리적 제약이 미미하고, 경매 주관 및 참여를 위한 거래 비용(Transaction Cost)이 무시할 수 있는 수준으로 낮다. 둘째, 인터넷 경매는 모든 경매 참여자가 한곳에 모여 경매가를 제시하는 오프라인 경매와 달리 경매 가격에 영향을 미치는 경매참여자의 수와 같은 정보가 경매참여자에게 공개되지 않을 수 있다.
- 각 집단간의 거래규모에 따른 차이가 유의한지 보기 위해 판별분석을 수행하였고 그 결과는 (표 4) 와 같다. 판별분석 결과 분류된 두 집단간의 거래 규모의 평균의 차이는 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 판별되었다.
- 각 집단간의 경매빈도에 따른 차이가 유의한지 보기 위해 판별분석을 수행하였고 그 결과는 (표 2)와 같다. 판별분석 결과 분류된 두 집단간의 경매 빈도의 평균의 차이는 신뢰구간 95% 범위에서 유의한 것으로 판별되었다.
후속연구
- 하지만, 이런 한계점에도 불구하고, 반복적으로 발생하는 구매경매에서 경매인이 통제 가능한 경매빈도와 거래규모가 경매 거래 성과에 미치는 영향을 분석한 첫번째 연구로서 연구의 의의가 있다. 경매 성과에 영향을 줄 수 있는 새로운 변수로 경매 빈도와 거래 규모를 기존의 요인들과 같이 분석한다면 보다 통합적으로 경매 성과에 미치는 요인에 대한 분석이 가능해 지고 나아가 이런 요인들을 고려한 새로운 경매 에이전트 디자인에 적용할 수도 있을 것이다. 나아가 본 연구 결과는 기업에서 경매를 통해 구매를 하는 의사 결정자나 구매 아웃 소싱 업체에게 중요한 전략적 시사점을 제공해 준다.
- 경매 성과에 영향을 줄 수 있는 새로운 변수로 경매 빈도와 거래 규모를 기존의 요인들과 같이 분석한다면 보다 통합적으로 경매 성과에 미치는 요인에 대한 분석이 가능해 지고 나아가 이런 요인들을 고려한 새로운 경매 에이전트 디자인에 적용할 수도 있을 것이다. 나아가 본 연구 결과는 기업에서 경매를 통해 구매를 하는 의사 결정자나 구매 아웃 소싱 업체에게 중요한 전략적 시사점을 제공해 준다. 기존에 알려진 바와는 달리 거래 규모의 영향보다는 경매 빈도의 영향이 더 판단되므로 MRO와같이 표준화 된 제품의 경우 공공 구매로 거래 규모를 높이는 것 보다 구매가 필요한 시점 마다 경매를 하는 것이 전략적으로 더 큰 성과를 얻을 수있을 것으로 연구의 결과는 보여주고 있다.
- 많은 물량의 구매는 많은 물량을 확보한 비교적 큰 기업만 참여하게 되고, 이를 인지한 입찰자들이 높은 가격으로 입찰하는 것으로 해석할 수 있다. 납품업체의 제품 공급 능력을 자산규모, 매출규모 등 같은 값으로 정량화하여 분석하는 것이 의미 있을 것이나, 실제 경매데이터를 기반으로 수행한 본 연구에서는 정보보호 등의 이유로 납품업체에 대한 위와 같은 정보 확보가 어려운 한계점이 있었다. 나아가 거래규모가 작을 경우, 위험이 작으므로 입찰자들이 보다 공격적으로 입찰가격을 제시할 수 있을 것이다.
- 이에 본 연구에서는 경매거래 시점의 시장가격의 추정량으로 입찰가격의 평균을 사용하였다. 둘째, 다른 두 경매 건이 같은 낙찰가격을 갖는다 할지라도 시장가격에 따라 다른 경매 성과로 평가된다는 것을 고려해야 한다. 낙찰가와 시장가격의 추정치인 평균입찰가격의 차이를 경매 거래 성과의 지표로 고려할 수 있으나, 같은 차액이라고 하더라도 경매의 규모에 따라 성과가 다름을 표현할 수 없는 한계가 있다.
- 추후 다른 구매대행 서비스 업체의 경매 데이터를 이용한 추가적인 분석이 필요하다. 또, 경매빈도와 거래규모 이외에 낙찰가에 영향을 미치는 다른 여러 외부 요인들은 데이터의 한계로 고려하지 못하였기 때문에 추후 다른 영향 요인들을 고려한 보다 종합적인 연구가 필요하다. 특히 집단간의 비교 분석을 통해 결론을 도출하여, 분석 기법의 활용에도 한계가 있었다.
- 이 결과는 현재의 데이터에 국한된 결론으로 이를 반복적으로 발생하는 인터넷 구매경매에서 거래규모에 의한 비용 절감효과는 없다고 일반화하기에는 다소 어려운 점이 있으므로 추가적인 사례 연구가 필요하다.
- 본 연구에서는 상대적 낙찰가를 경매 거래 성과의 지표로 사용하였는데, 다음 두 가지 이유에서 단순 낙찰가 또는 평균가격과 낙찰가의 차액을 경매 거래 성과 평가를 위한 지표로 사용하는 것은 적합하지 않기 때문이다. 첫째, 본 연구에서 분석된 데이터는 2002년부터 2007년까지 6년간의 경매 거래 결과에 대한 것으로 경매가 실시된 시점의 제품 수급상황, 경제상황에 따라 제품의 시장 가격이 변동됨을 고려해야 한다. 아래 그림은 인터넷최저가 사이트(www.
- 본 연구의 결과는 하나의 구매대행서비스 업체의 경매 데이터에 기반한 분석 결과이기 때문에 일반화 하기에는 어려움이 있다. 추후 다른 구매대행 서비스 업체의 경매 데이터를 이용한 추가적인 분석이 필요하다. 또, 경매빈도와 거래규모 이외에 낙찰가에 영향을 미치는 다른 여러 외부 요인들은 데이터의 한계로 고려하지 못하였기 때문에 추후 다른 영향 요인들을 고려한 보다 종합적인 연구가 필요하다.
- 또, 경매빈도와 거래규모 이외에 낙찰가에 영향을 미치는 다른 여러 외부 요인들은 데이터의 한계로 고려하지 못하였기 때문에 추후 다른 영향 요인들을 고려한 보다 종합적인 연구가 필요하다. 특히 집단간의 비교 분석을 통해 결론을 도출하여, 분석 기법의 활용에도 한계가 있었다.
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