본 연구에서는 전라북도에 소재하는 김치관련 제조업체들을 대상으로 상대적인 효율성과 통계적인 분석을 통해 경영 효율성과 개선방안을 탐색적으로 조사해 보고자 하였다. 이를 위해 상대적 효율성을 자료포락분석(data enveloped analysis: DEA)을 이용하였으며 통계적 분석방법에는 t-검정, 주성분분석 등으로 실시하였다. 본 연구의 대상 업체는 전라북도의 67개 김치관련 제조업체 중 34개였다. 분석결과 전체 DMU에 대한 기술 효율성 평균은 0.653으로, 순수 기술적 효율성은 0.761 그리고 규모 효율성은 0.863으로 나타났다. 다음 CCR 모형에 의한 분석에서는 8개의 시 지역 DMU가 그리고 군 지역에서는 5개의 DMU가 효율성이 1인 업체로, 각각 61.5%와 23.8%를 나타냈다. 그러나 CCR모형, BCC모형 그리고 규모효율성에 따른 측정값을 시 지역과 군 지역으로 나누어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정한 결과, 시 지역과 군 지역은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구는 김치 관련 제조업체의 분석 정보를 제공하며 특히 지역사회의 산업에 대한 구체적 자료 분석을 통해 지역사회의 산업 활성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 전라북도에 소재하는 김치관련 제조업체들을 대상으로 상대적인 효율성과 통계적인 분석을 통해 경영 효율성과 개선방안을 탐색적으로 조사해 보고자 하였다. 이를 위해 상대적 효율성을 자료포락분석(data enveloped analysis: DEA)을 이용하였으며 통계적 분석방법에는 t-검정, 주성분분석 등으로 실시하였다. 본 연구의 대상 업체는 전라북도의 67개 김치관련 제조업체 중 34개였다. 분석결과 전체 DMU에 대한 기술 효율성 평균은 0.653으로, 순수 기술적 효율성은 0.761 그리고 규모 효율성은 0.863으로 나타났다. 다음 CCR 모형에 의한 분석에서는 8개의 시 지역 DMU가 그리고 군 지역에서는 5개의 DMU가 효율성이 1인 업체로, 각각 61.5%와 23.8%를 나타냈다. 그러나 CCR모형, BCC모형 그리고 규모효율성에 따른 측정값을 시 지역과 군 지역으로 나누어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정한 결과, 시 지역과 군 지역은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구는 김치 관련 제조업체의 분석 정보를 제공하며 특히 지역사회의 산업에 대한 구체적 자료 분석을 통해 지역사회의 산업 활성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
We investigated the relative efficiency and statistical analysis of Kimchi-related manufactures in Jeollabuk-do for their management efficiency and improvement plans. We used data enveloped analysis (DEA) for the relative efficiency, and principal component analysis (PCA) and t-test for the statisti...
We investigated the relative efficiency and statistical analysis of Kimchi-related manufactures in Jeollabuk-do for their management efficiency and improvement plans. We used data enveloped analysis (DEA) for the relative efficiency, and principal component analysis (PCA) and t-test for the statistical analysis. We analyzed 34 DMUs among 67 DMUs located in Jeollabuk-do. The results were as follows; the statistical efficiency, pure statistical efficiency, scale efficiency for 34 DMUs were 0.653, 0.761, and 0.863, respectively. The correlated component regression (CCR) showed that DMUs above efficiency 1 were 61.5% among -si (urban area), and 23.8% among -gun (rural area), respectively. However, there were not the significant differences of and BCC, CCR, and scale efficiency between urban area and rural area. This study will be useful for local industry's promotion by providing the information on Kimchi-related manufactures.
We investigated the relative efficiency and statistical analysis of Kimchi-related manufactures in Jeollabuk-do for their management efficiency and improvement plans. We used data enveloped analysis (DEA) for the relative efficiency, and principal component analysis (PCA) and t-test for the statistical analysis. We analyzed 34 DMUs among 67 DMUs located in Jeollabuk-do. The results were as follows; the statistical efficiency, pure statistical efficiency, scale efficiency for 34 DMUs were 0.653, 0.761, and 0.863, respectively. The correlated component regression (CCR) showed that DMUs above efficiency 1 were 61.5% among -si (urban area), and 23.8% among -gun (rural area), respectively. However, there were not the significant differences of and BCC, CCR, and scale efficiency between urban area and rural area. This study will be useful for local industry's promotion by providing the information on Kimchi-related manufactures.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 김치관련 제조업체들의 경영 여건에 대한 체계적 분석을 통해 개선 방안을 제시하고자 김치관련 제조업체의 효율성을 다양한 통계적 기법을 통해 다각적으로 분석하였다. 김치관련 제조업체의 성공여부에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 요소를 분석함으로써 김치관련 제조업체들의 경쟁력을 점검하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있으며 이에서 본 연구의 의미를 찾아볼 수 있다.
이에 본 연구에서는 DEA기법을 이용하여 전라북도 34개 김치관련 제조업체를 대상으로 상대적인 효율성을 탐색해 보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다.
이러한 여건에서 김치관련 제조업체들의 경영상황에 대한 상대적인 효율성과 통계적 분석은 김치관련 제조업체들의 어려움을 타개하는데 있어 필요한 사항이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 전라북도에 소재하는 김치 관련 제조업체들을 대상으로 상대적인 효율성과 통계적인 분석을 통해 경영 효율성과 개선방안을 탐색적으로 조사해 보고자 한다. 이를 위해 제2장에서는 상대적 효율성 분석 방법을 소개하고, 제3장에서는 자료수집 및 변수 선정 등 연구방법에 대해서 소개하도록 하겠다.
제안 방법
이를 위해 제2장에서는 상대적 효율성 분석 방법을 소개하고, 제3장에서는 자료수집 및 변수 선정 등 연구방법에 대해서 소개하도록 하겠다. 나아가 제4장에서는 자료포락분석(data enveloped analysis: DEA)을 이용한 상대적 효율성 및 t-검정, 주성분분석 등의 통계적 분석을 활용한 분석내용에 대해서 살펴보도록 하겠다. 마지막으로 제5장에서는 결론과 함께 국내 김치 관련 제조업체들의 경영개선을 위한 제언을 하겠다.
국내뿐만 아니라 외국에서도 성장하고 있는 김치산업이 안정적인 성장의 기반을 갖추기 위해서는 김치관련 제조업체에 대한 효율성을 알아보는 연구는 절실하다. 본 연구는 김치관련 제조업체들의 경영 여건에 대한 체계적 분석을 통해 개선 방안을 제시하고자 김치관련 제조업체의 효율성을 다양한 통계적 기법을 통해 다각적으로 분석하였다. 김치관련 제조업체의 성공여부에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 요소를 분석함으로써 김치관련 제조업체들의 경쟁력을 점검하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있으며 이에서 본 연구의 의미를 찾아볼 수 있다.
대상 데이터
이들 업체들을 대상으로 전라북도 생물산업 진흥원은 식품산업현황을 조사하고 있는데, 본 연구에서는 이 자료를 김치관련 제조업체들의 개별 ID가 제거된 상태로 제공받아 활용하였다. 분석 대상은 67개의 김치 관련 제조업체 중, 2012년 현재 업체가 정상적으로 운영되고 있으며 나아가 분석에 필요한 자료가 모두 제공된 34개 업체를 효율성 분석 대상 업체로 선정하였다. 한편 본 연구에서의 김치관련 제조업체란 품목군이 김치류, 김치 절임식품, 절임배추, 배추 및 무김치 등으로 분류되는 제조업체를 의미한다.
2%를 점하고 있다[16]. 이들 업체들을 대상으로 전라북도 생물산업 진흥원은 식품산업현황을 조사하고 있는데, 본 연구에서는 이 자료를 김치관련 제조업체들의 개별 ID가 제거된 상태로 제공받아 활용하였다. 분석 대상은 67개의 김치 관련 제조업체 중, 2012년 현재 업체가 정상적으로 운영되고 있으며 나아가 분석에 필요한 자료가 모두 제공된 34개 업체를 효율성 분석 대상 업체로 선정하였다.
이론/모형
김치관련 제조업체들의 상대적인 효율성을 측정함에 있어 본 연구에서는 DEA기법을 사용하기로 한다. DEA 기법은 선형계획법에 바탕을 둔 효율성 측정개념으로, 일반적인 생산가능집합에 적용되는 투입물과 산출 간의 자료를 이용하여 가장 효율적인 프론티어를 도출한 후 다른 평가 대상들이 이 프론티어에서 멀리 떨어져 있는 정도를 측정하여 상대적인 방식으로 비효율성을 측정하는 방법이다[7].
본 연구의 목적인 김치관련 제조업체의 효율성을 CCR모형 및 BCC모형을 통하여 분석하고 탐색하기 위하여 Park[15]이 개발한 EnPAS(efficiency and productivity analysis system) v1.0과 IBM SPSS21을 활용하였다. 투입변수와 산출변수에 대한 기술통계 및 상관분석은 각각 Table 3 및 Table 4와 같다.
성능/효과
분석대상인 34개의 DMU에 대한 효율성을 보면 Table 5와 같다. 34개 전체에 대한 기술 효율성 평균은 0.653으로, 순수 기술적 효율성은 0.761 그리고 규모 효율성은 0.863으로 나타났다. 평균 이상의 기술 효율성을 보인 DMU는 17개로 50%였으며, 평균 이상의 순수 기술적 효율성을 보인 DMU는 22개로 64.
CCR모형에 의한 분석에서 전주시를 포함한 6개 시지역의 DMU 중 효율성이 1인 업체 수는 13개 중에서 5개로 38.5%, 그리고 완주군을 포함한 8개 군지역의 DMU 중 효율성이 1인 업체 수는 21개 중에서 5개로 23.8%인 것으로 나타났다. 이는 시(urban area) 지역보다 군(rural area) 지역이 무려 14.
8%를 나타냈다. 그러나 CCR모형, BCC모형 그리고 규모효율성에 따른 측정값을 시 지역과 군 지역으로 나누어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 Mann-Whitney 검정한 결과, 유의수준 5%에서 시 지역과 군 지역은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 효율성이 1인 DMU의 수가 군 지역에 비하여 시 지역의 비율이 높은 것으로 나타났으나, 전체적으로 보았을 때는 지역별 효율성 값은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
다음으로 BCC모형 분석에 의하여 순수 기술적 효율성이 1로 나타나 효율적으로 분류되는 19개 DMU의 투입 및 산출변수를 활용하여 주성분분석을 실시해 보면, 고유값 1 이상 기준으로 2개의 성분이 추출되는데, 제1주성분이 전체변동의 68.163%를 그리고 제2주성분이 20.141%를 설명하여 전체적으로 2개의 주성분이 전체변동의 약 88.304%를 설명하는 것으로 나타났다. 추출된 2개의 주성분에 대한 19개 DMU의 주성분점수를 그림으로 나타내 보면 Figure 1과 같다.
7%p나 낮은 수치이다. 다음으로 BCC모형에 의한 분석에서는 8개의 시 지역 DMU가 그리고 군 지역에서는 5개의 DMU가 효율성이 1인 업체로 각각 61.5%와 23.8%를 나타냈다.
7%p나 낮은 수치이다. 다음으로 BCC모형에 의한 분석에서는 8개의 시 지역 DMU가 그리고 군 지역에서는 5개의 DMU가 효율성이 1인 업체로 각각 61.5%와 23.8%를 나타냈다.
본 연구에서의 34개의 DMU 중에서 BCC모형 분석에서 1회 이상의 참조횟수를 보인 DMU 수는 14개인 것으로 나타났는데, 그 중 8개가 시 지역에 위치한 제조업체였다. 다음으로 가장 많은 참조횟수를 보인 DMU는 전주시 소재 배추김치 법인체의 제조업체로 11회인 것으로 나타났다.
본 연구에서의 34개의 DMU 중에서 BCC모형 분석에서 1회 이상의 참조횟수를 보인 DMU 수는 14개인 것으로 나타났는데, 그 중 8개가 시 지역에 위치한 제조업체였다. 다음으로 가장 많은 참조횟수를 보인 DMU는 전주시 소재 배추김치 법인체의 제조업체로 11회인 것으로 나타났다.
7%로 나타났다. 다음으로 지역별 효율성 분석에 있어서는, CCR모형에 의한 분석에서 전주시를 포함한 6개 시지역의 DMU 중 효율성이 1인 업체 수는 13개 중에서 5개로 38.5%, 그리고 완주군을 포함한 8개 군지역의 DMU 중 효율성이 1인 업체 수는 21개 중에서 5개로 23.8%인 것으로 나타났다. 다음으로 BCC모형에 의한 분석에서는 8개의 시 지역 DMU가 그리고 군지역에서는 5개의 DMU가 효율성이 1인 업체로 각각 61.
다음으로 가장 많은 참조 횟수를 보인 DMU는 전주시 소재 배추김치 법인체의 제조업체로 11회인 것으로 나타났다. 마지막으로 BCC모형 분석 의하여 순수 기술적 효율성이 1로 나타나 효율적으로 분류되는 19개 DMU의 투입 및 산출변수를 활용하여 주성분분석을 실시한 결과, 각 4분면 별로 군집 분류되는 DMU들이 고유의 특징은 갖지 않는 바, 지역 간 효율성 값에 차이가 없다는 결과를 뒷받침하는 것으로 나타났다.
한편 DEA기법을 이용한 CCR 및 BCC모형 분석에서는 참조횟수를 계산할 수 있다. 본 연구에서의 34개의 DMU 중에서 BCC모형 분석에서 1회 이상의 참조횟수를 보인 DMU 수는 14개인 것으로 나타났는데, 그 중 8개가 시 지역에 위치한 제조업체였다. 다음으로 가장 많은 참조횟수를 보인 DMU는 전주시 소재 배추김치 법인체의 제조업체로 11회인 것으로 나타났다.
한편 DEA기법을 이용한 CCR 및 BCC모형 분석에서는 참조횟수를 계산할 수 있다. 본 연구에서의 34개의 DMU 중에서 BCC모형 분석에서 1회 이상의 참조횟수를 보인 DMU 수는 14개인 것으로 나타났는데, 그 중 8개가 시 지역에 위치한 제조업체였다. 다음으로 가장 많은 참조횟수를 보인 DMU는 전주시 소재 배추김치 법인체의 제조업체로 11회인 것으로 나타났다.
CCR모형, BCC모형 그리고 규모효율성에 따른 측정값을 시 지역과 군 지역으로 나누어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 Mann-Whitney 검정한 결과 Table 7을 얻었다. 유의수준 5%에서 시 지역과 군 지역은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. Table 6에서 효율성이 1인 DMU의 수가 군 지역에 비하여 시 지역의 비율이 높은 것으로 나타났으나, 전체적으로 보았을 때는 지역별 효율성 값은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.
이상으로부터 전라북도 김치관련 제조업체들의 경우 효율성에 대해서 지역별 그리고 경영형태별 차이는 통계적으로 없으나, 효율성이 평균 이상인 그룹과 그렇지 못한 그룹 간에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 바, 업체들의 효율성이 극명하게 나눠지는 것으로 나타났다.
그러나 CCR모형, BCC모형 그리고 규모효율성에 따른 측정값을 시 지역과 군 지역으로 나누어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 Mann-Whitney 검정한 결과, 유의수준 5%에서 시 지역과 군 지역은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 효율성이 1인 DMU의 수가 군 지역에 비하여 시 지역의 비율이 높은 것으로 나타났으나, 전체적으로 보았을 때는 지역별 효율성 값은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는 시 지역의 DMU가 군지역의 DMU보다 부분적으로 규모가 큰 업체이지만 효율성 측면에서는 규모의 영세성 등으로 인하여 별 다른 차이가 없기 때문으로 여겨진다.
그 결과 다음을 알 수 있었다. 첫째, 34개 전체 DMU에 대한 기술 효율성 평균은 0.653으로 순수 기술적 효율성은 0.761, 그리고 규모 효율성은 0.863으로 나타났다. 평균 이상의 기술 효율성을 보인 DMU는 17개로 50%였으며, 평균 이상의 순수 기술적 효율성을 보인 DMU는 22개로 64.
863으로 나타났다. 평균 이상의 기술 효율성을 보인 DMU는 17개로 50%였으며, 평균 이상의 순수 기술적 효율성을 보인 DMU는 22개로 64.7%로 나타났다. 한편 규모효율성은 0보다 크고 1보다 작은데, 1에 가까울수록 최적규모에 가까워 규모로 인한 손실이 없고 1이면 불변 규모수익을 나타낸다.
전체적으로 전라북도 소재 김치관련 제조업체들은 효율성을 높이고 영세성을 탈피하기 위한 다각적인 노력을 경주할 필요가 있다. 한편 효율성이 평균이상인 DMU 그룹과 그렇지 못한 DMU 그룹 간에는 유의수준 5%에서 기술 효율성, 순수 기술적 효율성 그리고 규모효율성 모두 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이 밖에 자가인지 법인 등의 경영형태별 효율성에 대해서도 검정해 보았는데, 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다.
후속연구
본 연구의 결과는 2012년도 한 해만의 자료에 대해 몇가지의 투입 및 산출변수를 이용하여 효율성을 탐색해보았다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 김치관련 제조업체들의 상대적인 효율성을 보다 더 엄밀하게 평가하기 위해서는 향후 환경변화 요인인 경제, 사회, 기술 등에 대한 요인들도 함께 검토되어야 할 것으로 사료된다.
이에 본 연구는 김치관련 제조업체의 분석 정보를 제공하여 김치관련 산업의 실태 조사에 기여하며 특히 지역사회의 산업에 대한 구체적 자료 분석을 통해 지역사회의 산업 활성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구 분석은 전북지역 김치관련 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대되며 전북지역 김치관련 제조 산업 경영 성장을 도모하는데 활용 가치가 있다.
본 연구의 결과는 2012년도 한 해만의 자료에 대해 몇가지의 투입 및 산출변수를 이용하여 효율성을 탐색해보았다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 김치관련 제조업체들의 상대적인 효율성을 보다 더 엄밀하게 평가하기 위해서는 향후 환경변화 요인인 경제, 사회, 기술 등에 대한 요인들도 함께 검토되어야 할 것으로 사료된다.
김치의 세계적 명성이나 국민적 관심도에 비하여 이 분야의 통계는 그 정보의 범위와 깊이 뿐 만 아니라 신뢰성 면에서도 여전히 개선되어야 할 부분이 많다. 이에 본 연구는 김치관련 제조업체의 분석 정보를 제공하여 김치관련 산업의 실태 조사에 기여하며 특히 지역사회의 산업에 대한 구체적 자료 분석을 통해 지역사회의 산업 활성을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구 분석은 전북지역 김치관련 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대되며 전북지역 김치관련 제조 산업 경영 성장을 도모하는데 활용 가치가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라 국민의 김치 소비량의 변화 추이는?
김치는 우리나라의 대표적인 음식 중 하나이며 국민 다소비 식품으로 1988년 올림픽 개최 이후 국제적인 식품으로서의 관심과 건강기능식품의 하나로 세계에 소개되고 있다[1]. 우리나라 국민의 김치 소비량은 2009년 기준 1인 당 하루 소비량은 79.5g이며, 연간 소비량은 2000년 전후 36kg에서 2010년에는 28kg으로 다소 줄어든 상황이다. 한편 김치를 집에서 직접 담그는 가구는 2001년 전체 가구 수의 68.
김치는 세계에 어떻게 소개되고 있는가?
김치는 우리나라의 대표적인 음식 중 하나이며 국민 다소비 식품으로 1988년 올림픽 개최 이후 국제적인 식품으로서의 관심과 건강기능식품의 하나로 세계에 소개되고 있다[1]. 우리나라 국민의 김치 소비량은 2009년 기준 1인 당 하루 소비량은 79.
국내 공장김치를 생산하는 영세업체 생존의 위협 요인은?
3조원의 규모에 달하고 있다. 이에 따라 일본이나 중국에서 만들어진 김치의 국내시장 진출도 두드러져 국내 업체들의 대부분을 차지하는 영세업체들의 생존에 위협 요인으로 대두되고 있다. 2004년 이후 주로 중국으로부터 수입이 이루어진 외국산 공장김치의 경우 2003년부터 2008년까지 매년 급증하여 2008년 한해에만 222,369.
참고문헌 (18)
J. Y. Yang, J. H. Kim, S. H. Kim, H. K. Chun, K. Y. Park, Prospect of Kimchi industry for establishing its safety, Food Industry and Nutrition, 12(2), pp. 14-19, 2007.
World Kimchi Research Institute, 2011 Kimchi industrial trend, Korean Studies Information, Seoul, 2011.
H. C. Kim, A study on the export competitiveness analysis for Korean Kimchi in Japan market, Journal of Commodity Science and Technology, 28(1), pp. 39-49, 2010.
C. Yang, An empirical analysis of technical efficiency of traditional food processing companies in Korea, Seoul National University Master Thesis, Seoul, 2013.
S. D. Ahn, B. K. Kang, J. Y. Ahn, An analysis of the managerial efficiency of processed foods business at local primary agricultural cooperatives using the DEA model, The Korean Journal of Cooperative Studies, 26(2), pp. 43-66, 2009.
C. J. Yu, C. H. Song, D. H. Jang, Analysis of the efficiency of organic food processing companies, Journal of Industrial Economics and Business, 25(2), pp. 1695-1710, 2012.
D. H. Jang, S. G. Na, An analysis for relative of food service industry and the DEA, Journal of Industrial Economics and Business, 25(2), pp. 1589-1603, 2012.
M. Farrel, J., The measurement of productivity efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, 120(3), pp. 253-282, 1957.
A. Charnes, W. Cooper, W., E. Rhodes, Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2, pp. 429-444, 1978.
J. D. Lee, D. H. Oh, Theory of efficiency analysis, Jiphil Media, Seoul, 2012.
S. H. Lee, S. Y. Kim, S. J. Lee, Ripple effect analysis of regional industry technology development using DEA, The Journal of Digital Policy & Management, 9(6), pp. 1-11, 2011.
K. H. Choi, H. J. Kwag, Areviews on the performance evaluation based on network analysis and super-efficiency analysis, The Journal of Digital Policy & Management, 11(10), pp. 255-262, 2013.
Y. Kim, G. Jung, J. J. Hwang, H. S. Lee, S. A. Kim, T. S. Kim, Efficiency analysis of the securities firms using a combined BSC and DEA model, The Journal of Digital Policy & Management, 11(5), pp. 159-168, 2013.
M. H. Park, Efficiency and productivity analysis, Korean Studies Information, Seoul, 2008.
Ministry of Food and Drug Safety, 2012 Food & Drug Statistical Yearbook, Ministry of Food and Drug Safety, Seoul, 2012.
D. S. Lee, J. Y. Lee, B. Y. Hong, K. Y. Lyu, Evaluation of the efficiency for the defence industries using DEA model, Korean Journal of Policy Analysis and Evaluation, 16(3), pp. 87-112, 2006.
J. A. Fizsimmons, M. Fizsimmons, J., Service management for competitive advantage, Mcgraw-Hill College, 1994.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.