[논문]한국프로농구구단의 생산성분석: DEA를 중심으로

김선민

doi:10.12812/ksms.2013.15.2.255

한국프로농구구단의 생산성분석: DEA를 중심으로
A Productive Analysis of Sports Organizations in Korean Basketball League: Focused on DEA 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.15 no.2, 2013년, pp.255 - 262

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Due to the competition between the various professional events, it is imperative for the team's management to improve efficiency by removing the inefficiencies of the professional team in order to gain a competitive edge. This study use different Data Envelopment Analysis (DEA) models to measure the efficiency of professional sport organizations. In this mathematical-analytical study, this study first reviews the related literature to analyze the input/output variables. In the end, the variables were detected and the data for this study were gathered from the Korean Basketball League (KBL). While previous studies examine relative efficiency of Korean Professional baseball teams by using CCR model, this study fully utilize the DEA method to investigate Korean professional sports organizations' operating problem. Thus, this study propose full results of DEA analysis such as efficiency score (overall, technical, and scale efficiency), slacks in inputs and outputs of inefficient organizations, Malmquist index) As a result, this study provides not only the exact productivity information of a team and a way of improving a firm's productivity with a decision maker.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

기본적으로 비율모형이기 때문에 효율적인 DMU들은 ‘1’의 효율성 점수를, 비효율적인 DMU들은 “1”보다 작은 효율성 점수를 갖게 된다. 또한 DEA에 의한 효율성 점수 결과는 상대적으로 비효율적인 DMU들에 대하여 효율성 개선을 위한 참조집단을 제공한다. 이에 따라 비효율적인 DMU은 참조집단이 제공하는 가중치의 결합을 통해서 비효율성의 원인을 개선할 수 있게 된다.
본 연구는 부족한 국내 프로스포츠 구단의 생산성분석 연구를 확장한다는 차원에서 다음과 같은 연구 질문에 대한 답을 찾고자 하였다: 한국의 대표적인 겨울 프로스포츠 구단인 프로농구 구단의 상대적 효율성과 생산성 변화의 측정을 통해 효율적으로 구단을 운영하는 팀은 얼마나 되는가? 특히, 비효율적으로 판명된 프로구단의 경우, 생산성 향상을 위해 경영진에게 어떠한 개선 방안을 제시할 수 있는가? 본 연구에서는 DEA 분석을 통해 팀별 상대적 효율성 및 생산성 추이를 분석하여, 위의 연구 질문에 대한 답을 하고자 하였다.
본 연구는 한국 프로스포츠 구단의 상대적 효율성 분석 및 생산성 변화를 종합적으로 살펴봄으로써, 국내 프로스포츠 산업의 효율성 향상을 위한 기초적인 경영통찰력을 제공할 수 있다는 점에서 그 의의를 지닌다고 할 수 있다.
본 연구는 한국프로스포츠 구단의 효율성을 파악하기 위하여, 겨울 프로스포츠로 인기 있는 한국프로농구 10개 구단을 대상으로, 2009∼2011 기간 동안의 생산성변화와 구단들의 상대적 효율성을 측정하였다.
본 연구는 부족한 국내 프로스포츠 구단의 생산성분석 연구를 확장한다는 차원에서 다음과 같은 연구 질문에 대한 답을 찾고자 하였다: 한국의 대표적인 겨울 프로스포츠 구단인 프로농구 구단의 상대적 효율성과 생산성 변화의 측정을 통해 효율적으로 구단을 운영하는 팀은 얼마나 되는가? 특히, 비효율적으로 판명된 프로구단의 경우, 생산성 향상을 위해 경영진에게 어떠한 개선 방안을 제시할 수 있는가? 본 연구에서는 DEA 분석을 통해 팀별 상대적 효율성 및 생산성 추이를 분석하여, 위의 연구 질문에 대한 답을 하고자 하였다.

제안 방법

본 연구에서 한국프로농구 구단 10개의 DMU에 대하여 2009, 2010, 2011년도 자료를 바탕으로 CCR모형(불변규모수익을 전제로 하는 투입지향 CCR 모형과 BCC모형 (가변규모수익을 전제로 하는 투입지향 BCC모형)을 적용하여 효율성 분석을 실시하였다. 본 연구에서 투입지향 DEA 모형을 적용한 이유는 본 연구의 목적이 결과물보다는 투입의 효율성을 통한 학술연구 성과의 극대화에 있기 때문이다.
그 이유는 투입요소 및 산출요소의 선택에 따라 DMU의 효율성이 크게 달라질 수 있기 때문이다[4]. 본 연구에서는 선행연구를 토대로, 투입요소로는 선수단 연봉총액, 고액연봉선수의 비율을 선정하였으며, 산출요소로는 승률, 경기당 관중수를 선정하였다. 특히 고액 연봉 선수의 비율은 각 년도별 평균 연봉의 2배에 해당하는 선수의 수의 연봉의 합을 총 구단 선수연봉액으로 나누어 계산하였다.
본 연구에서는 선행연구를 토대로, 투입요소로는 선수단 연봉총액, 고액연봉선수의 비율을 선정하였으며, 산출요소로는 승률, 경기당 관중수를 선정하였다. 특히 고액 연봉 선수의 비율은 각 년도별 평균 연봉의 2배에 해당하는 선수의 수의 연봉의 합을 총 구단 선수연봉액으로 나누어 계산하였다. 예를 들어, 프로농구의 경우에는 연봉 2억 원 이상인 선수의 연봉의 합을 총 구단 선수 연봉액으로 나누어 계산하였다.

대상 데이터

본 연구의 분석기간은 2009년부터 2011년까지의 3개 시즌을 대상으로 하며, 3개 시즌 동안 자료입수가 가능한 프로농구 구단을 대상으로 하였다. 이들 10구단에 대한 자료는 한구프로농구 홈페이지를 통하여 획득하였으며, 자료처리는 Frontier Analyst 3.
본 연구의 분석기간은 2009년부터 2011년까지의 3개 시즌을 대상으로 하며, 3개 시즌 동안 자료입수가 가능한 프로농구 구단을 대상으로 하였다. 이들 10구단에 대한 자료는 한구프로농구 홈페이지를 통하여 획득하였으며, 자료처리는 Frontier Analyst 3.0을 이용하였다. DEA를 사용하여, 프로농구 구단의 효율성을 측정하기 위해서는, 효율성의 평가에 중요하며 충분히 인과관계가 있다고 판단되는 투입요소와 산출요소의 선정이 필요하다.

성능/효과

9615로 추정되어 평균적으로 4% 정도의 생산성 하락이 있는 것으로 분석되었다. TECI는 0.9913으로 추정되어, 프로농구단 운영에 있어 투입과 산출의 기술적인 결합을 통한 효율성의 하락이 거의 없는 것으로 나타났으며, 이를 다시 순순한 투입 대비 산출의 기술효율성변화 (PECI = 0.9855)와 규모에 따른 효율성변화 (SECI = 1.006)로 구분하여 살펴보면, 규모보다는 기술효율성의 향상이 필요함을 알 수 있다. 기술진보를 나타내는 TCI는 0.
2010년 체육백서에 따르면 국내스포츠산업의 규모는 33조 4천억 원에 달할 정도로 국내스포츠산업은 비약적으로 발전하고 있다.[1] 스포츠산업의 규모를 GDP 기준으로 살펴보면, 국내스포츠산업의 상대적 규모는 세계 1위인 미국과 비슷한 3%대이며, 국내스포츠산업의 절대적규모는 앞으로 경제 규모가 커짐에 따라 점차 증가할 것으로 예상된다.
006)로 구분하여 살펴보면, 규모보다는 기술효율성의 향상이 필요함을 알 수 있다. 기술진보를 나타내는 TCI는 0.97로 나타나 일정한 투입으로부터 최대의 산출을 얻어내는 조직의 능력에서 3%의 하락을 보여주고 있다. 이는 총요소생산성 하락의 원인이 운영의 비효율성과 경영기법의 퇴보에 의해 발생하였음을 알 수 있다.
넷째, 생산성 변화 결과를 살펴보면, 전반적으로 2009∼2011 기간 동안의 생산성 지수가 1보다 작기 때문에 한국프로농구 구간들의 생산성이 전반적으로 하락하고 있음을 알 수 있었으며, 창원 LG, 인천 전자랜드, 부산 KT 등이 생산성이 평균적으로 향상되고 있음을 알 수 있었다.
둘째, 규모의 수익가변을 가정한 BCC 모형을 통해 분석한 경우에는 2009년에는 효율적인 구단이 7개로 비효율적으로 판명된 3개 구단보다 많았지만, 2010년도부터는 비효율적으로 판명된 구단이 훨씬 많았다. 이러한 결과는 투입측면의 과도 투입, 산출 측면의 과소 산출이 발생에 기인한 것이기 때문에, 스포츠 구단들이 경영효율화를 위한 노력에 많은 노력을 기울여야 할 것이다.
9565, 9666으로 2010-2011년의 생산성이 약간 상승하였지만, 프로농구단의 생산성에는 큰 변화없이 점진적으로 생산성이 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 총요소 생산성의 변화의 원인을 발견하기 위해, 세분하여 살펴보면, TECI는 각각 0.9792와 1.0035로 추정되어 약 3% 정도 상승하였고, TCI는 각각 0.9768과 0.9632로 추정되어, 거의 변화가 없으며, PECI는 0.8953과 1.0847로 추정되어 2009-2010년에는 약 11% 하락하였다가, 2010-2011년에는 8% 정도 상승하였고, SECI는 1.0938과 0.9252로 추정되어 2009-2010년에는 약 9% 상승하였다가, 2010-2011년에는 8% 정도 상승하였다. 이러한 결과는 비록, 총요소생산성의 변화는 크게 나타나지 않았지만, TECI의 구성성분인 PECI와 SECI는 서로 상반된 움직임을 보이고 있음을 알 수 있었다.
셋째, 규모효율성 역시 2009년에는 2개, 2010년에는 4개 구단으로 증가하였으며, 2011년에는 다시 2개로 감소하였다.
9252로 추정되어 2009-2010년에는 약 9% 상승하였다가, 2010-2011년에는 8% 정도 상승하였다. 이러한 결과는 비록, 총요소생산성의 변화는 크게 나타나지 않았지만, TECI의 구성성분인 PECI와 SECI는 서로 상반된 움직임을 보이고 있음을 알 수 있었다.
첫째, 규모의 수익불변을 가정하는 CCR 분석을 실시한 결과, 전반적으로 효율적으로 판명된 구단보다는 비효율적으로 판명된 구단의 수가 훨씬 많이 나타났다.
분석기간을 세분하여, 2009년 대비 2010년 생산성과 2010년 대비 2011년 생산성을 비교하면, 다음과 같은 분석결과를 얻을 수 있다. 첫째, 두 기간의 MPI가 각각 0.9565, 9666으로 2010-2011년의 생산성이 약간 상승하였지만, 프로농구단의 생산성에는 큰 변화없이 점진적으로 생산성이 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 총요소 생산성의 변화의 원인을 발견하기 위해, 세분하여 살펴보면, TECI는 각각 0.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스포츠산업이란?	스포츠산업은 스포츠 및 그와 관련된 재화나 서비스를 생산. 유통시켜 부가가치를 창출하는 산업으로 정의된다. 특히, 프로스포츠 산업은 국민들의 레저 생활과 연계되어 그 발전가능성이 매우 높은 유망산업으로 인식되고 있다.
	DEA 모형은 어디에 적용되고 있는가?	DEA 모형은 영리기관의 효율성 평가방법(비율분석, 생산성 지수법, 함수적접근법 등)에 있어서의 문제점을 보완한 비모수적인 방법이다. 이 방법은 현재 공공기관인 정부, 비영리기업 등의 다양한 조직의 성과평가에 적용되고 있다. DEA 분석방법은 Charnes, Cooper, Rhodes[4]에 의해 개발된 CCR 모형과 그 후 기술적 효율성만을 고려한 BCC 모형 등이 추가로 개발되었다.
	DEA 기법의 가장 큰 장점은?	자료포괄분석 (Data Envelopment Analysis; 이하 DEA로 표기하기로 함)은 최근 가장 널리 사용되는 벤치마킹 기법이다. DEA 기법은 여러 투입-산출 요인을 이용하여 상대적인 효율성을 측정하는 비모수적인 방법으로 가장 큰 장점은 투입과 산출 간의 함수적 관계(production function)의 가정을 할 필요가 없다는 점이다.

참고문헌 (6)

Korean Ministry of culture, sports and tourism, Sports White paper, 2010.
Lee, Y.H. (2005), Measuring Efficiency of Korean Professional Sport Teams by Data Envelope Analysis, Master thesis, Seoul National University
Kang, H.J. (2010), "Productivity Change and Relative Efficiency of Professional Sport Teams," Journal of the Korea contents association, Vol. 10, no. 10, 456-463.

원문보기 상세보기
Charnes, A., W.W. Cooper and E. Rhodes, 1978. Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operations Research, 2: 429-444.

상세보기
Lee, Y.H (2000), "Analysis of Efficiency in Korea basketball league," Industrial Organization research, Vol. 8, No. 2,85-113.
Won, D-Y, Kang, H.J., Hwang, S-H (2012) "Productivity change and Relative efficiency of Korean professional baseball teams," Journal of the Korea contents association, Vol. 12, no. 8, 330 -342.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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