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문제 정의
- DEA를 통해서 우리는 DMU의 상대적인 효율성을 측정하고 비효율 DMU가 효율적인 DMU가 되기 위한 목표 값을 얻을 수 있다. 하지만 비효율 DMU의 효율성을 개선하기 위해서는 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 먼저 파악해야 한다.
- 즉, 시장점유율, 매장수, 기업의 소유권, 서비스 지역, 기업형태, 유통업종 등과 같은 요인의 차이가 기업 간 효율성에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석함으로써 유통산업 전체의 관점 에서는 의미 있는 시사점을 줄 수 있으나 기업의 경영진이 개별 소매점의 효율성 향상을 위해 활용하기에는 다소 거리가 있는 결과를 제시하고 있다. 따라서 개별 소매점의 효율성과 결정요인 분석에 대한 연구가 필요하며, 본 연구에서는 국내의 한 생활용품 전문 소매유통기업을 대상으로 다수의 투입과 산출이 있는 환경 하에서 개별 소매점의 효율성을 측정하고 소매점의 효율성에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다.
- 본 연구는 국내 소매유통기업을 대상으로 DEA 방법론을 적용하여 효율성을 측정하고 효율성에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 밝혀냄으로써 소매점의 효율성 향상을 위한 실질적인 시사점을 제시했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구에서는 동질성 확보를 위해 분석대상을 서울 소재 점포로 제한하였으나 향후에는 전국 점포로 범위를 확대하여 지역 간 또는 점포가 소재한 상권의 유형에 따라 효율성의 차이가 존재하는지, 차이가 있다면 그 원인은 무엇인지를 분석해 볼 필요가 있다.
- 결정요인 분석에는 BCC 모형의 효율성 값을 사용하였다. 이는 DEA 분석 결과를 통해 대부분의 점포에서 규모의 비효율성이 존재한다는 것을 확인하였기 때문에 이 영향을 배제한 순수기술효율 성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해서이다.
- 평당 상품수와 인당 상품 수는 DEA 모형에서 사용된 투입변수 간의 적정성을 분석하기 위해 포함하였다. 평당 상품 수는 상품 수를 매장면적으로 나눈 값이고 인당 상품 수는 직원 수로 나눈 값이 다.
가설 설정
- DEA 모형은 불변규모수익(CRS, Constant Returns to Scale)을 가정한 모형과 가변규모수익(VRS, Variable Returns to Scale)을 가정한 모형으로 크게 구분할 수 있다. 불변규모수익 모형은 투입과 산출의 관계가 규모에 상관없이 일정 비율로 동일하다는 가정 하의 모형이며 Charnes et al.[11]에 의해 DEA 방법론이 처음 제시되었을 때의 모형이다.
제안 방법
- 먼저, 투입변수로 매장면적, 상품수, 직원 수의 3가지 항목을 선정하였다. 매장면적과 직원수는 많은 선행연구에서 투입변수로 사용되었으며[1, 3, 5, 6, 10, 12, 14, 16, 19, 21], 분석대상 기업에서도 현재 관리하고 있는 지표이다.
- 본 연구에서는 CCR 모형과 BCC 모형 모두를 적용하여 그 결과를 비교 분석하였다. 또한 투입/산 출지향 모형의 선택에 있어서는 Barros and Alves [10]가 제시한 일반적인 기준에 따라 산출지향 모형을 적용하였다.
- DEA 분석은 그 자체로도 의미가 있지만 효율성에 대한 원인 분석과 병행할 때 더 큰 효과가 있다. 본 연구에서는 DEA로 구한 효율성 값을 종속 변수로 하고 점포운영기간, 평당 상품 수, 인당 상품수, 상권지수, 경쟁업체수를 독립변수로 하는 회귀모형을 이용하여 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석 결과 평당 상품수와 인당 상품수, 그리고 경쟁업체수가 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다.
- [21]의 연구에서는 효율성이 높은 점포와 낮은 점포 간에 점포운영 기간이 통계적으로 차이가 난다는 것을 밝혀냈으나 Sellers-Rubio and Más-Ruiz[20]의 연구에서는 효율성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 점포의 경험과 인지도 등이 효율성에 영향을 미치는지 여부를 파악하기 위해 점포운영기 간을 회귀모형의 독립변수에 포함하였다.
- 기존의 국내 연구로는 대형할인점, 소매유통업체, 백화점 등을 대상으로 DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포락분석) 방법론을 이용하여 효율성을 측정한 사례가 있다[1, 3, 5-7]. 연구자들은 실증분석을 통해 단순 매출액 기준의 결과중심의 성과평가 방식에서 벗어나 보다 객관적인 방법으로 점포의 효율성을 파악하였고 비효율 점포에 대해서는 효율 적인 점포가 되기 위해 축소해야 하는 투입물 또는 확대해야 하는 산출물의 수준을 정량적으로 제시하 였다. 다만, 연구결과로 나타난 개별 점포 간 효율성의 차이에 대한 원인분석이 규모의 경제성에 국한되어 이루어졌다는 점은 다소 미흡하다고 할 수 있다.
- 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 선행연구의 결과와 분석대상 기업의 경영진이 현재 중점관리지표로 관리하고 있는 항목을 중심으로 투입․ 산출변수를 선정하고 변수 간 상관관계 분석을 통해 타당성을 검토하였다.
- 이를 확인하기 위해 유통업체에서 일반적으로 많이 사용하는 비율지표인 평당 매출액과 인당 매출액에 의한 순위와 BCC 모형으로 산출한 효율성 값에 의한 순위를 비교해 보도록 하자. <표 8>에서 DMU 78은 효율성 100%의 점포이나 평당 매출 액과 인당 매출액을 기준으로 한 순위는 매우 낮으 며, DMU 2, 3의 경우도 효율적인 점포이나 평당 매출액 기준으로는 매우 낮은 평가를 받을 수밖에 없다.
대상 데이터
- 이는 타 유통업체의 사례와 분석대상 기업의 실무자 인터뷰를 통해 상품 판매에 영향을 미치는 14개의 시설/건물을 정의하고 이를 정량적으로 판단할 수 있는 체크리스트를 개발한후 점포에서 작성한 자료를 취합하여 사용하였다. 14개 시설/건물은 전철역, 기차역, 병원, 숙박시설 (호텔), 대학교, 중고교, 초등학교, 학원, 오피스, 아파트/주택, 뷰티매장, 중대형 의류숍, 레스토랑/커 피숍/베이커리, 유흥주점이다.
- 또한, 신규 매장 오픈 후 일정 기간의 운영 안정화 기간이 필요한 점을 고려하여 운영기간이 1년 이상인 91개 점포를 대상으로 데이터를 수집하였다.
- 매장은 운영방식에 따라 직영점, 유통점, 가맹점으로 구분하는데 유통점은 대형할인매장, SSM(Super Supermarket) 등 타 유통업체의 매장 내에서 숍인 숍(shop in shop)의 형태로 운영되는 매장을 의미 한다. 본 연구에서는 분석대상의 동질성과 데이터 확보 용이성을 고려하여 직영점을 대상으로 하였으며, 지역적인 특성이 성과에 영향을 미칠 수 있음을 감안하여 서울시에 위치한 직영점으로 분석대상의 범위를 제한하였다.
- 본 연구의 분석대상은 국내 최대의 균일가 생활 용품점을 운영하는 소매 유통기업으로 2014년 10월 현재 전국에 약 970여 개의 매장을 운영하고 있다. 매장은 운영방식에 따라 직영점, 유통점, 가맹점으로 구분하는데 유통점은 대형할인매장, SSM(Super Supermarket) 등 타 유통업체의 매장 내에서 숍인 숍(shop in shop)의 형태로 운영되는 매장을 의미 한다.
- 이는 점포로부터 반경 500m 이내에 위치한 경쟁업체의 수를 나타내며, 소상공인 시장진흥공단에서 운영하는 상권정보시스템의 데이터를 사용하였다. 분석대상 기업은 생활용품 소매유통기업으로 주방용품, 주거용품, 신변잡화, 문화용품, 문구/사무용품, 인테리어소품, 미용용품, 식품 등 다양한 카테고리의 상품을 판매하고 있어 생활용품판매업, 종합소매업, 편의점, 슈퍼마켓, 잡화 점, 백화점, 아케이드/쇼핑센터, 할인점 등 유사업 종을 경쟁업체에 포함하였다.
- 산출변수로는 분석대상 기업을 포함한 대부분의 기업에서 가장 중요하게 관리하고 있는 성과지표인 매출액을 선정하였다. 매출액은 모든 선행연구 에서도 빠짐없이 사용된 산출변수로[1, 3, 5-7, 9, 10, 12, 14-16, 18, 19, 21-23] 본 연구에서는 일평균 매출액을 사용하였다.
- 상권지수가 상권의 크기를 나타내는 지표라고 하면 경쟁업체수는 해당 상권의 경쟁강도를 나타내는 지표라고 할 수 있다. 이는 점포로부터 반경 500m 이내에 위치한 경쟁업체의 수를 나타내며, 소상공인 시장진흥공단에서 운영하는 상권정보시스템의 데이터를 사용하였다. 분석대상 기업은 생활용품 소매유통기업으로 주방용품, 주거용품, 신변잡화, 문화용품, 문구/사무용품, 인테리어소품, 미용용품, 식품 등 다양한 카테고리의 상품을 판매하고 있어 생활용품판매업, 종합소매업, 편의점, 슈퍼마켓, 잡화 점, 백화점, 아케이드/쇼핑센터, 할인점 등 유사업 종을 경쟁업체에 포함하였다.
- 상권지수는 판매에 영향을 미칠 수 있는 주요 시설/건물이 점포 반경 500m이내에 얼마나 분포되어 있는지를 나타내는 지수이다. 이는 타 유통업체의 사례와 분석대상 기업의 실무자 인터뷰를 통해 상품 판매에 영향을 미치는 14개의 시설/건물을 정의하고 이를 정량적으로 판단할 수 있는 체크리스트를 개발한후 점포에서 작성한 자료를 취합하여 사용하였다. 14개 시설/건물은 전철역, 기차역, 병원, 숙박시설 (호텔), 대학교, 중고교, 초등학교, 학원, 오피스, 아파트/주택, 뷰티매장, 중대형 의류숍, 레스토랑/커 피숍/베이커리, 유흥주점이다.
이론/모형
- DEA 모형의 분석은 공개 소프트웨어인 R을 사용하였으며, 이정동과 오동현[4]이 만든 DEA 함수를 이용하였다.
- 결정요인 분석에는 BCC 모형의 효율성 값을 사용하였다. 이는 DEA 분석 결과를 통해 대부분의 점포에서 규모의 비효율성이 존재한다는 것을 확인하였기 때문에 이 영향을 배제한 순수기술효율 성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해서이다.
- 본 연구에서는 CCR 모형과 BCC 모형 모두를 적용하여 그 결과를 비교 분석하였다. 또한 투입/산 출지향 모형의 선택에 있어서는 Barros and Alves [10]가 제시한 일반적인 기준에 따라 산출지향 모형을 적용하였다. Barros and Alves[10]에 의하면 투입/산출지향 모형의 선택 시 민영기업과 같은 경쟁시장 환경의 DMU는 투입변수를 전적으로 통제할 수 있고 산출을 최대화하는 것이 목적이므로 산출지향 DEA 모형을 적용하는 것이 일반적이다.
- 본 연구에서는 국내 생활용품 전문 소매유통기업의 서울 소재 점포 91개를 대상으로 DEA 모형을 이용하여 효율성을 측정하였다. 측정 결과, CCR 모형에서는 9개 점포, BCC 모형에서는 14개 점포가 효율적으로 나타나 전체 점포의 약 10～15%만이 효율적임을 알 수 있었고, 전체 점포의 효율성 평균은 각각 70.
- 효율성 원인 분석은 DEA를 통해 측정된 효율성 값을 종속변수로, 효율성에 영향을 미칠 것으로 짐작되는 변수들을 독립변수로 놓아 이들 사이의 관계를 회귀 분석하는 것이다. 효율성 값은 0보다 크고 1보다 작은 값으로 제한되므로 회귀모형의 종속변수가 특정한 값의 범위로 제한되어 있는 경우 사용하는 토빗회귀추정법을 이용한다[4].
성능/효과
- CCR 모형과 BCC 모형의 결과값을 이용하여 규모효율성 값을 산출할 수 있는데 9개 점포(9.9%)가 불변규모수익 상태(규모효율성 = 1)에 있음을 확인할 수 있었다.
- CCR 모형에서는 9개의 점포가 효율적인 것으로 나타났으며 전체 점포의 효율성 평균은 70.6%로, BCC 모형에서는 14개의 점포가 효율적인 것으로 나타났으며 전체 점포의 효율성 평균은 74.3%로 산출되었다.
- 3%로 나타나 상당수의 점포 에서 효율성을 개선할 수 있는 여지가 남아있음을 확인할 수 있었다. CCR 모형을 기준으로 가장 비효율적인 점포의 효율성은 23.0%이었으며 10개의 점포는 효율성이 50% 미만으로 나타나 점포 간 효율성에 많은 편차가 있음을 알 수 있었는데 이는 분석대상이 동일한 업무 프로세스와 IT 시스템, 그리고 직원 교육 프로그램을 갖추고 있음에도 나타난 결과라서 그 원인 파악의 중요성을 재확인할 수 있었다. 또한, CCR 모형과 BCC 모형의 결과를 비교 분석하여 9개 점포는 자원이 최적 규모로 투입된 상태, 50개 점포는 과소 투입된 상태, 32개 점포는 과다 투입된 상태임을 알 수 있었는데 이 결과는 향후 투입자원의 확대/축소를 위한 의사결정에 참고할 수 있을 것이다.
- 각 연구에서 사용한 투입변수와 산출변수는 과 같으며, 투입변수는 매장면적, 종업원 수(또는 인건비), 매장 관련 비용과 외부 환경변수를 사용하였으며 산출변수는 매출액과 고객수를 주로 사용한 것을 알 수 있다.
- 결정요인 분석 결과, 효율성은 시간(트렌드)에 따라 점차 증가하고 상장기업, M&A 유경험기업, 그룹에 속한 기업, 해외로 진출한 기업이 효율성이 높다는 것을 밝혀냈다.
- 첫째, 본 연구에서는 운영기간이 1년 이상인 점포로 분석대상을 제한하였는데 개별 점포의 업무 프로세스가 표준화되어 있는 경우 이 기간은 점포 운영을 안정화하고 상권 내에서 인지도를 확보할 수 있는 충분한 시간이 된다. 둘째, 개별 점포의 업무 프로세스가 표준화되어 있더라도 점포별 운영 역량의 차이는 여전히 존재하며 이러한 요인이 효율성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 이는 평당 상품수와 인당 상품 수가 유의하게 나타난 결과를 통해 유추할 수 있는데 매장 공간 활용, 적정 상품수 관리 등에 대한 운영 수준을 상향평준화하기 위해 효율적인 점포를 벤치마킹할 필요가 있다.
- <표 9>의 가장 마지막 열은 투입변수의 여유분으로 이는 산출물 수준을 그대로 유지하면서 추가로 줄일 수 있는 투입변수의 양을 나타낸다. 따라서 DMU 4의 효율성이 100% 가 되려면 매출액은 현재 대비 4,001.2천 원 증가한 8,034.6천원, 고객수는 1,312.3명이 되어야 하며, 이산출물 수준을 유지하면서 추가로 매장면적을 21 평, 상품수를 1,749개 더 축소할 수 있다.
- 0%이었으며 10개의 점포는 효율성이 50% 미만으로 나타나 점포 간 효율성에 많은 편차가 있음을 알 수 있었는데 이는 분석대상이 동일한 업무 프로세스와 IT 시스템, 그리고 직원 교육 프로그램을 갖추고 있음에도 나타난 결과라서 그 원인 파악의 중요성을 재확인할 수 있었다. 또한, CCR 모형과 BCC 모형의 결과를 비교 분석하여 9개 점포는 자원이 최적 규모로 투입된 상태, 50개 점포는 과소 투입된 상태, 32개 점포는 과다 투입된 상태임을 알 수 있었는데 이 결과는 향후 투입자원의 확대/축소를 위한 의사결정에 참고할 수 있을 것이다.
- 우리는 DEA 분석이 단편적인 정보가 아니라 다수의 투입물과 산출물을 고려한 종합적인 정보를 제공해 주며 효율성을 향상시키기 위한 개선방향을 함께 제시해 준다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 비율지표 순위와 효율성 지표 순위의 비교를 통하여 비율지표만 으로 점포의 효율성을 판단할 경우 실제 효율성을 제대로 반영하지 못할 수 있다는 것을 확인하였으며 이를 통해 기업에서 사용하는 성과지표에 대한 보완이 필요함을 제시할 수 있었다.
- 따라서 서로 상충관계에 있는 고객만족과 효율성을 고려하여 최적의 상품 품목 수를 관리하는 것이 중요하다. 마지막으로, 외부 환경요인 중상권 규모는 효율성에 직접적으로 영향을 미치지 않으나 어느 정도의 경쟁관계는 효율성에 좋은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 이는 향후 신규 점포 출점 시 입지 선정에 참고할 수 있을 것이다.
- 본 연구의 투입변수와 산출변수에 대해 상관관계를 분석한 결과는 와 같으며, 투입변수인 매장면적, 상품 수, 직원 수와 산출변수인 매출액, 고객 수가 양의 상관관계를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
- 불변규모수익 상태가 아닌 82개 점포에 대해서는 ∑λ 값을 통해 해당 점포가 규모의 경제성(IRS) 상태인지 또는 규모의 불경제성(DRS) 상태인지 알 수 있는데 50개 점포(54.9%)가 규모의 경제성 상태 (∑λ < 1)이며, 32개 점포(35.2%)가 규모의 불경제성 상태(∑λ > 1)임을 알 수 있었다.
- 이는 평당 상품수와 인당 상품 수가 유의하게 나타난 결과를 통해 유추할 수 있는데 매장 공간 활용, 적정 상품수 관리 등에 대한 운영 수준을 상향평준화하기 위해 효율적인 점포를 벤치마킹할 필요가 있다. 셋째, 고객만족 측면에서는 많은 상품 품목을 유지 하는 것이 좋으나 효율성 측면에서는 오히려 그 반대이다. 따라서 서로 상충관계에 있는 고객만족과 효율성을 고려하여 최적의 상품 품목 수를 관리하는 것이 중요하다.
- 이러한 분석 결과는 대부분의 기업에서 많이 사용하는 비율지표 분석을 통해서는 파악하기 어려운 것이다. 우리는 DEA 분석이 단편적인 정보가 아니라 다수의 투입물과 산출물을 고려한 종합적인 정보를 제공해 주며 효율성을 향상시키기 위한 개선방향을 함께 제시해 준다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 비율지표 순위와 효율성 지표 순위의 비교를 통하여 비율지표만 으로 점포의 효율성을 판단할 경우 실제 효율성을 제대로 반영하지 못할 수 있다는 것을 확인하였으며 이를 통해 기업에서 사용하는 성과지표에 대한 보완이 필요함을 제시할 수 있었다.
- 이 결과를 전체 점포의 기술통계량( 참조)과 비교해 보면 CCR 모형을 기준으로 효율 적인 점포는 전체 평균 대비 약 6～7% 많은 자원을 투입해서 48～49%의 산출을 더 만들어내고 BCC 모형을 기준으로는 약 7～9% 적은 자원을 투입해서 31～35% 더 많은 산출을 만들어낸다는 것을 알 수 있다.
- Yu and Ramanathan[22]은 영국의 유통업체 41개를 대상으로 효율성을 산출하고 결정요인을 분석하였다. 이 연구에서는 기업의 소유권(국내/해외기업)과 기업형태(유한회사/상장회사/비상장회사), 그리고 유통업종(가전/생활용품/ 식품/패션/기타)이 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 해외기업, 유한회사, 식품유통업체가 효율성이 높은 것으로 나타났다. Yu and Ramanathan [23]은 중국의 유통업체 61개를 대상으로도 효율성과 결정요인에 대한 연구를 하였는데 이 연구에서는 유통업종(백화점/식품/가전)만이 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 백화점의 효율성이 가장 높은 것으로 밝혀졌다.
- 본 연구에서는 국내 생활용품 전문 소매유통기업의 서울 소재 점포 91개를 대상으로 DEA 모형을 이용하여 효율성을 측정하였다. 측정 결과, CCR 모형에서는 9개 점포, BCC 모형에서는 14개 점포가 효율적으로 나타나 전체 점포의 약 10～15%만이 효율적임을 알 수 있었고, 전체 점포의 효율성 평균은 각각 70.6%, 74.3%로 나타나 상당수의 점포 에서 효율성을 개선할 수 있는 여지가 남아있음을 확인할 수 있었다. CCR 모형을 기준으로 가장 비효율적인 점포의 효율성은 23.
- 점포에서는 이를 참고하여 산출을 어느 정도까지 향상시킬 수 있는지 투입은 얼마나 더 줄일 수 있는지에 대한 목표를 설정할 수 있을 것이다. 투입물에 대한 분석 결과 전반적으로 상품 수에 있어서 많은 여유분이 존재하고 매장면적에서도 여유분이 일부 존재하나 직원 수는 여유분이 거의 없다는 것을 알 수 있었다. 따라서 효율성 향상을 위한 향후 개선방향은 상품의 품목 수 관리에 우선하여 추진되어야 함을 알 수 있다.
- 회귀 모형의 분석 결과는 <표 10>과 같다. 평당 상품 수, 인당 상품 수, 경쟁업체 수가 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 점포운영기간과 상권지수는 영향을 미친다고 볼 수 없는 것으로 나타났다. 평당 상품 수와 경쟁업체 수는 양(+)의 방향으로 영향을 미치므로 평당 상품수가 많을수록, 경쟁업체수가 많을수록 효율성이 높으며 인당 상품수 는 음(-)의 방향으로 영향을 미치므로 인당 상품 수가 적을수록 효율성이 높다.
- 평당 상품 수, 인당 상품 수, 경쟁업체 수가 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 점포운영기간과 상권지수는 영향을 미친다고 볼 수 없는 것으로 나타났다. 평당 상품 수와 경쟁업체 수는 양(+)의 방향으로 영향을 미치므로 평당 상품수가 많을수록, 경쟁업체수가 많을수록 효율성이 높으며 인당 상품수 는 음(-)의 방향으로 영향을 미치므로 인당 상품 수가 적을수록 효율성이 높다.
- Barros[9]는 포르투갈의 하이퍼마켓/슈퍼마켓 22개 업체를 대상으로 DEA를 이용하여 효율성을 산출한 후 토빗회귀 모형으로 결정요인을 분석 하였다. 회귀 모형의 독립변수로 시장점유율, 매장 수, 기업 소유권(국내/해외기업), 규제대상 유무, 서비스 지역(전국/지방)을 사용하였으며, 분석 결과 시장점유율(높을수록), 매장수(많을수록), 기업 소유권(국내 기업), 서비스 지역(전국)이 효율성에 영향을 미치는 것을 밝혀냈다. Perrigot and Barros [18]는 프랑스의 11개 유통업체를 대상으로 DEA를 이용하여 효율성을 산출하고 결정요인을 분석하였다.
후속연구
- 그러나 현재의 관리방식은 매출, 고객 수, 객단가, 상품 수, 인원 수 등 주요 산출물과 투입물에 대해 개별적으로 목표와 실적을 관리하고 있어 종합적인 관점에서 점포의 효율성을 파악하지 못하고 있으며 이로 인해 개선방향을 찾기도 어려운 실정이다. 따라서 다수의 투입과 산출을 동시에 고려한 종합적인 관점에서의 효율성 측정이라는 본 연구의 접근방향은 기업 경영진에게 실질적인 도움을 제공할 것이다. 또한, 분석대상인 직영점의 개별 점포들이 표준화된 업무 프로세스 환경에서 운영되고 있음에도 효율성에 차이가 발생하는지를 확인하고 어떤 요인이 효율성에 영향을 미치는지를 밝히는 것은 경영진에게 의미 있는 시사점을 제공해 줄 수 있는 흥미로운 주제가 될 것이다.
- 따라서 다수의 투입과 산출을 동시에 고려한 종합적인 관점에서의 효율성 측정이라는 본 연구의 접근방향은 기업 경영진에게 실질적인 도움을 제공할 것이다. 또한, 분석대상인 직영점의 개별 점포들이 표준화된 업무 프로세스 환경에서 운영되고 있음에도 효율성에 차이가 발생하는지를 확인하고 어떤 요인이 효율성에 영향을 미치는지를 밝히는 것은 경영진에게 의미 있는 시사점을 제공해 줄 수 있는 흥미로운 주제가 될 것이다.
- 본 연구에서는 동질성 확보를 위해 분석대상을 서울 소재 점포로 제한하였으나 향후에는 전국 점포로 범위를 확대하여 지역 간 또는 점포가 소재한 상권의 유형에 따라 효율성의 차이가 존재하는지, 차이가 있다면 그 원인은 무엇인지를 분석해 볼 필요가 있다. 또한, 서로 다른 시점의 자료를 비교하여 시간의 흐름에 따른 효율성의 변화를 분석하는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다.
- 본 연구는 국내 소매유통기업을 대상으로 DEA 방법론을 적용하여 효율성을 측정하고 효율성에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 밝혀냄으로써 소매점의 효율성 향상을 위한 실질적인 시사점을 제시했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구에서는 동질성 확보를 위해 분석대상을 서울 소재 점포로 제한하였으나 향후에는 전국 점포로 범위를 확대하여 지역 간 또는 점포가 소재한 상권의 유형에 따라 효율성의 차이가 존재하는지, 차이가 있다면 그 원인은 무엇인지를 분석해 볼 필요가 있다. 또한, 서로 다른 시점의 자료를 비교하여 시간의 흐름에 따른 효율성의 변화를 분석하는 것도 의미 있는 연구가 될 것이다.
- 첫째, 본 연구에서는 운영기간이 1년 이상인 점포로 분석대상을 제한하였는데 개별 점포의 업무 프로세스가 표준화되어 있는 경우 이 기간은 점포 운영을 안정화하고 상권 내에서 인지도를 확보할 수 있는 충분한 시간이 된다. 둘째, 개별 점포의 업무 프로세스가 표준화되어 있더라도 점포별 운영 역량의 차이는 여전히 존재하며 이러한 요인이 효율성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
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