[논문]DEA를 이용한 커피 프랜차이즈의 효율성 및 결정요인 분석

김보람

doi:10.5392/jkca.2020.20.04.159

DEA를 이용한 커피 프랜차이즈의 효율성 및 결정요인 분석
An Analysis of the Efficiency and Determinants of Coffee Franchises that Use DEA 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.4, 2020년, pp.159 - 168

김보람 (한양대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 DEA(Data Envelopment Analysis)를 사용하여 국내 커피 프랜차이즈의 효율성을 분석하고 효율성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악하여 국내 커피 프랜차이즈의 효율성을 향상시키는데 목적이 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, CCR모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈는 총 9개이며, BCC모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈는 12개로 나타났다. 비효율적인 DMU 중 총 3곳은 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났으며, 나머지 25곳은 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 파악되었다. 둘째, 총 28개의 프랜차이즈 중 규모수익체감으로 분석된 11곳은 향후 적정 수준의 투입증가를 통하여 기업의 성과를 개선할 수 있을 것이다. 규모수익불변으로 분석된 9곳의 프랜차이즈는 향후 산출요소의 산출량을 현재 수준으로 유지하는 것이 이상적이라고 할 수 있으며, 규모수익체증 상태에 있는 8곳의 프랜차이즈는 규모생산규모를 증가시킬수록 전문화, 분업화 등에 따라 작업 효율성이 확대되어 산출량을 상대적으로 많이 개선할 수 있을 것으로 분석되었다. 셋째, Tobit 회귀 분석을 통해 프랜차이즈의 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 가맹점 수와 운영기간이 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 바탕으로 커피 프랜차이즈에 대한 효율성을 분석하여 효율성을 극대화하기 위한 전략을 수립하여야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to utilize DEA, analyze the efficiency of Korean coffee franchises, look into the factors that affect efficiency, and improve the efficiency of Korean coffee franchises. The main results of this study are as follows. First, according to CCR model standards, there are a total of 9 efficient coffee franchises and according to BCC model standards, there are a total of 12 efficient coffee franchises. A total of three of the inefficient DMUs were found to have a value of 1 for BCC, while the other 25 were found to be inefficient for both technology and scale. Second, of 28 franchises, 11 were analyzed to be decreasing return to scale and through future increased investments of optimum levels, business performance can be improved and efficiency can be enhanced. Analysis showed that 9 franchises appeared as CRS and it is most ideal to maintain the yield of future output elements at current levels and the work efficiency of 8 franchises in increasing returns to scale states expands as production scales increase according to specialization and role division and yield can relatively improve a lot. Third, the analysis of factors affecting the efficiency of franchises through the Tobit regression analysis showed that the number of franchises and operating periods had a positive (+) effect on efficiency. Based on this study, the efficiency of coffee franchises should be analyzed to establish strategies to maximize efficiency. Based on this study, the efficiency of coffee franchises should be analyzed to establish strategies to maximize efficiency.

주제어

표/그림 (5)

표 표 1. DEA를 이용한 프랜차이즈 효율성 선행연구
표 표 2. 투입 및 산출변수의 기술통계량 (단위: 명, 천원)
표 표 3. 효율성 분석 결과
표 표 4. 분석대상 커피전문점 산출변수의 Slack 값과 벤치마킹 DMU 및 가중치
표 표 5. 토빗 회귀 분석을 통한 효율성 원인 분석 결정

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

DEA분석을 통하여 커피 프랜차이즈의 상대적 효율 성을 측정하고, 비효율 프랜차이즈가 효율적인 프랜차이즈가 되기 위한 목표값을 얻을 수 있다. 그러나 비효율적인 프랜차이즈의 효율성 개선을 위해서는 효율성에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 파악하는 것이 필요 하다.
DEA 모형으로 커피 프랜차이즈 효율성을 측정한 국내의 연구들은 아직 많이 부족한 실정이다. 따라서 국내 외식 프랜차이즈를 대상으로 효율성을 측정한 연구를 중심으로 살펴보았다. 배준호 외(2009)[14]는 패밀리 레스토랑 브랜드 5개를 대상으로 경영효율성을 측정하였으며, 낮은 효율성 값을 가진 브랜드의 기업 경영에 전략적 운영과 위기 관리 시스템의 구축을 통하여 패밀리 레스토랑 분야의 경쟁력 확보를 위한 연구를 실시하였다.
이를 통해 1개의 투입 변수와 5개의 산출 변수를 선정하여 효율성을 분석하였다. 따라서 선행연구에 대한 탐색 과정에서 프랜차이즈의 효율성과 관련된 여러 가지 투입과 산출 변수를 확인한 다수의 선행 연구를 통해 기존 연구에서 분석된 투입 변수와 산출 변수를 [표 1]과 같이 나타냈으며, 이를 바탕으로 하여 본 연구에서 분석하고자 하는 요소를 구성하였다.
이에 본 연구에서는 DEA(Data Envelopment Analysis)를 활용하여 다수의 투입물과 산출물을 고려한 종합적인 관점에서 효율성 측정을 통하여 프랜차이즈 경영진에게 실질적인 도움을 제공하고자 한다. 또한 분석 대상인 커피 프랜차이즈들이 표준화된 환경에서 운영되고 있음에도 어떤 이유로 효율성에서 차이가 발생하는지 확인하고, 어떤 요인들이 효율성에 영향을 미치는지를 밝혀 커피 프랜차이즈의 경쟁력 향상을 위한 자료로 활용하여 커피 프랜차이즈 산업 발전에 도움이 되는 것을 목적으로 한다.
본 연구는 DEA와 Tobit 분석 모형을 사용하여 28개의 커피 프랜차이즈의 효율성을 분석하고 개선 방안 제시에 그 목적이 있다. 효율성 분석에는 각 프랜차이즈 기업의 효율성 개선을 위하여 동일 투입량으로 산출물을 최대화할 수 있는 기준 제시가 가능한 산출 지향 모형을 활용하였으며, 효율성의 원인이 규모의 효율성과 기술적 효율성 중 어디에서 발생하는지 파악하기 위해서 BCC모형과 CCR모형을 함께 분석하였다.
[표 4]는 BCC모형을 기준으로 벤치마킹 및 가중치와 추가로 더 증가시킬 수 있는 산출물의 양을 나타낸다. 이를 통해 좀 더 상세한 운영 개선방향을 확인하고자 한다. DMU4 100% 효율성을 달성한 프랜차이즈이며, 다른 프랜차이즈를 벤치마킹할 필요가 없다.
이에 본 연구에서는 DEA(Data Envelopment Analysis)를 활용하여 다수의 투입물과 산출물을 고려한 종합적인 관점에서 효율성 측정을 통하여 프랜차이즈 경영진에게 실질적인 도움을 제공하고자 한다. 또한 분석 대상인 커피 프랜차이즈들이 표준화된 환경에서 운영되고 있음에도 어떤 이유로 효율성에서 차이가 발생하는지 확인하고, 어떤 요인들이 효율성에 영향을 미치는지를 밝혀 커피 프랜차이즈의 경쟁력 향상을 위한 자료로 활용하여 커피 프랜차이즈 산업 발전에 도움이 되는 것을 목적으로 한다.

제안 방법

BCC모형과 CCR모형의 효율성 값의 비교를 통하여 주어진 생산 활동 규모 하에서 규모 효율성(SE: Scale efficiency)을 분석할 수 있다. CCR모형을 통하여 얻은 효율성의 값은 불변규모수익을 가정한 상태에서 구한 값이므로, 규모 효율성과 순수 기술 효율성을 구분하지 못하는 한계점을 가지고 있다[8].
그러나 비효율적인 프랜차이즈의 효율성 개선을 위해서는 효율성에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 파악하는 것이 필요 하다. 따라서 본 연구에서는 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미치는 결정요인으로서 프랜차이즈 운영기간, 가맹점 수를 선정하였다.
매출이 높은 기업이나 그렇지 않은 기업들 모두 임직원 수에 따라 고용 및 해고, 인력의 재배치 등 기업을 이끌어가는 높은 비중을 가진 변수 중의 하나이다[8]. 또한 DEA 분석에서는 속성이 다른 투입 및 산출 단위들을 결합하여 효율성 측정이 가능하다는 점을 전제로 하여 노무비가 아닌 임직원 수를 본 연구에서 투입 요소로 선정하였다. 광고/판촉비는 광고비와 판촉비를 합한 값으로 마케팅 비용이라고 할 수 있다.
DEA모형을 통하여 측정된 효율성에 영향을 미치는 변수들을 확인하기 위해 토빗 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서는 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미칠 것으로 나타나는 결정요인으로 가맹점 수, 운영기간을 선정하였으며, 토빗 회귀모형의 분석 결과는 다음 [표 5]와 같다.
한웅희(2019)[18]는 한식 프랜차이즈 브랜드 간 상대적 분석을 위해 프로파일링 기법 및 후방 접근법을 적용하여 자료포락분석의 투입 및 산출 변수를 선정하였다. 이를 통해 1개의 투입 변수와 5개의 산출 변수를 선정하여 효율성을 분석하였다. 따라서 선행연구에 대한 탐색 과정에서 프랜차이즈의 효율성과 관련된 여러 가지 투입과 산출 변수를 확인한 다수의 선행 연구를 통해 기존 연구에서 분석된 투입 변수와 산출 변수를 [표 1]과 같이 나타냈으며, 이를 바탕으로 하여 본 연구에서 분석하고자 하는 요소를 구성하였다.
본 연구는 DEA와 Tobit 분석 모형을 사용하여 28개의 커피 프랜차이즈의 효율성을 분석하고 개선 방안 제시에 그 목적이 있다. 효율성 분석에는 각 프랜차이즈 기업의 효율성 개선을 위하여 동일 투입량으로 산출물을 최대화할 수 있는 기준 제시가 가능한 산출 지향 모형을 활용하였으며, 효율성의 원인이 규모의 효율성과 기술적 효율성 중 어디에서 발생하는지 파악하기 위해서 BCC모형과 CCR모형을 함께 분석하였다. 이처럼 DEA는 비율 분석에서 제시할 수 없는 각 프랜차이즈 기업의 비효율의 크기, 축소 가능한 투입 요소의 규모 및 달성해야 할 산출 요소의 크기를 제시한다는 점에서 경영 개선을 위한 활용이 가능하다.

대상 데이터

본 연구의 분석 대상으로는 2019년 12월 기준으로 공정거래위원회[1]의 가맹 사업 거래 정보 공개서에 등록된 320개의 커피 전문점 중 가맹점 100개 이상을 보유한 29개의 브랜드를 선정하였다. 이 중 투입 요소 및 산출 요소를 모두 충족시키는 총 28개의 업체를 최종적으로 선정하였다.
본 연구의 분석 대상으로는 2019년 12월 기준으로 공정거래위원회[1]의 가맹 사업 거래 정보 공개서에 등록된 320개의 커피 전문점 중 가맹점 100개 이상을 보유한 29개의 브랜드를 선정하였다. 이 중 투입 요소 및 산출 요소를 모두 충족시키는 총 28개의 업체를 최종적으로 선정하였다. 효율성 분석을 위해서 EnPAS Ver1.
투입 변수로 임직원 수, 광고/판촉비, 초기 투자비용 총 3개를 선정하였으며, 산출 변수로는 매출액, 영업이익 총 2개를 채택하였다. 투입 변수와 산출 변수의 기술통계는 다음 [표 2]와 같다.

데이터처리

DEA모형을 통하여 측정된 효율성에 영향을 미치는 변수들을 확인하기 위해 토빗 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서는 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미칠 것으로 나타나는 결정요인으로 가맹점 수, 운영기간을 선정하였으며, 토빗 회귀모형의 분석 결과는 다음 [표 5]와 같다.
이 중 투입 요소 및 산출 요소를 모두 충족시키는 총 28개의 업체를 최종적으로 선정하였다. 효율성 분석을 위해서 EnPAS Ver1.0을 사용하였으며, 추가 분석으로 SPSS21.0을 이용하였다.

이론/모형

본 연구에서는 커피 프랜차이즈의 효율성 측정을 위하여 DEA를 이용하였다. 28개의 커피 프랜차이즈를 대상으로 CCR 모형 및 BCC 모형을 사용하여 효율성을 산출한 결과는 [표 3]과 같다.

성능/효과

셋째, 28개의 커피 프랜차이즈 중 11곳이 규모수익체감으로 분석 되어, 향후 적정 수준의 투입 증가를 통하여 기업의 성과를 개선하고 효율성을 높일 수 있을 것이다. 9곳의 커피 프랜차이즈는 규모수익불변(CRS)으로 나타나고 있어 향후 산출요소의 산출량을 현재 수준으로 지속하는 것이 이상적이라고 말할 수 있으며, 규모수익체증 상태에 있는 8곳의 프랜차이즈는 규모생산규모를 증가시킬수록 전문화, 분업화 등에 따라 작업 효율성이 증가하여 산출량을 상대적으로 많이 개선할 수 있을 것으로 분석되었다. 넷째, Tobit 회귀 분석을 통해 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 가맹점 수는 유의수준 5%에서 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운영기간 역시 유의수준 5%에서 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
1% 가 효율적인 것으로 분석되었다. BCC모형에서 효율성 값이 1인 DMU는 DMU 1, 2, 4, 6, 9, 16 등 총 12곳으로 전체 중의 42.8%로 나타났다.
CCR모형에서 효율성 값이 1인 DMU는 DMU 1, 2, 4, 9, 16, 19, 22, 25, 28 총 9곳으로 전체 중의 32.1% 가 효율적인 것으로 분석되었다. BCC모형에서 효율성 값이 1인 DMU는 DMU 1, 2, 4, 6, 9, 16 등 총 12곳으로 전체 중의 42.
비효율적인 DMU들 중 DMU 6, 23, 26을 포함한 총 3개의 DMU는 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났다. 나머지 25개의 DMU는 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 기술과 규모 측면에서 모두 효율성이 필요할 것으로 분석되었다.
비효율적인 DMU 중 총 3곳의 커피 프랜차이즈 기업은 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났다. 나머지 25곳의 커피 프랜차이즈는 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 기술과 규모 측면에서 모두 효율성 개선이 필요할 것으로 파악되었다. 셋째, 28개의 커피 프랜차이즈 중 11곳이 규모수익체감으로 분석 되어, 향후 적정 수준의 투입 증가를 통하여 기업의 성과를 개선하고 효율성을 높일 수 있을 것이다.
9곳의 커피 프랜차이즈는 규모수익불변(CRS)으로 나타나고 있어 향후 산출요소의 산출량을 현재 수준으로 지속하는 것이 이상적이라고 말할 수 있으며, 규모수익체증 상태에 있는 8곳의 프랜차이즈는 규모생산규모를 증가시킬수록 전문화, 분업화 등에 따라 작업 효율성이 증가하여 산출량을 상대적으로 많이 개선할 수 있을 것으로 분석되었다. 넷째, Tobit 회귀 분석을 통해 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 가맹점 수는 유의수준 5%에서 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운영기간 역시 유의수준 5%에서 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이를 통하여 커피 프랜차이즈는 운영기간이 증가할수록 더 많은 지식과 경험을 축적하게 되고, 이러한 프랜차이즈의 노하우가 쌓여 조직을 강화하게 하며, 효율성을 높이게 된다고 해석이 가능하다.
첫째, CCR모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈 기업은 총 9개이며, BCC모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈 기업은 12개로 나타났다. 둘째, 규모의 효율성(SE) 1의 값을 가지는 DMU는 총 10개이며, 이는 규모와 기술 모두 효율적인 기업들을 의미한다. 비효율적인 DMU 중 총 3곳의 커피 프랜차이즈 기업은 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났다.
또한 운영기간이 긴 프랜차이즈일수록 수익성 향상을 위하여 꾸준히 노력한다는 의미로도 생각해볼 수 있다. 또한 가맹점 수가 증가할수록 공동 대량 구매를 통한 규모의 경제가 가능해지고 공동 광고 선전을 통한 홍보와 판촉활 동, 프랜차이즈 브랜드를 이용한 고객 확보가 용이해져 효율성을 높이는 구조를 형성할 수 있을 것으로 분석할 수 있다.
먼저 가맹점 수는 커피 프랜차이즈의 효율성에 정(+) 의 영향을 미치며 5%의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 운영기간 역시 유의수준 5%에서 효율성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 규모의 효율성(SE) 1의 값을 가지는 DMU는 총 10개이며, 이는 규모와 기술 모두 효율적인 기업들을 의미한다. 비효율적인 DMU 중 총 3곳의 커피 프랜차이즈 기업은 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났다. 나머지 25곳의 커피 프랜차이즈는 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 기술과 규모 측면에서 모두 효율성 개선이 필요할 것으로 파악되었다.
DMU 1, 2, 4, 7을 포함한 총 10개의 DMU는 1의 규모의 효율성(SE) 값을 가지며, 이는 규모와 기술 모두 효율적인 기업들을 의미한다. 비효율적인 DMU들 중 DMU 6, 23, 26을 포함한 총 3개의 DMU는 BCC의 값이 1로 기술은 효율적이나 규모 측면에서는 비효율적인 것으로 나타났다. 나머지 25개의 DMU는 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 기술과 규모 측면에서 모두 효율성이 필요할 것으로 분석되었다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, CCR모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈 기업은 총 9개이며, BCC모형 기준 효율적인 커피 프랜차이즈 기업은 12개로 나타났다. 둘째, 규모의 효율성(SE) 1의 값을 가지는 DMU는 총 10개이며, 이는 규모와 기술 모두 효율적인 기업들을 의미한다.

후속연구

첫째, 선행 연구를 바탕으로 커피 프랜차이즈의 특성을 고려하여 투입, 산출 요인을 선정하였으나 DEA를 이용한 효율성 분석의 특성 상 투입, 산출 요인의 선택에 따라 분석 결과가 다르게 나타날 수 있다. 둘째, 일정 수 이상의 프랜차이즈 가맹점을 가진 커피 프랜차이즈를 대상으로 분석을 실시한 결과이기 때문에 표본의 제약으로 인해 연구 결과를 일반화 시키는 경우에는 해석 상의 주의가 필요하다는 한계점이 존재한다. 마지막으로 경쟁 또는 입지적인 특성 등과 같은 외부 요인들과 가맹 점의 평균 임대료, 경영자의 리더십 등과 같은 내부 요인들에 대한 데이터 수집이 용이하지 못하여 효율성 측면에 대한 연구가 미흡한 실정이다.
향후 연구에서는 이러한 변수에 대한 다양한 실증 분석이 이루어져야 할 것이다. 둘째, 추후 연구에서는 다년간의 자료를 이용하여 Malmquiest 지수 분석을 사용하여 시간에 따른 생산 성을 측정하고, 이를 통해 생산성에 대한 비효율의 원인을 분석함으로써 각각의 프랜차이즈의 경영 개선에 필요한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.
나머지 25곳의 커피 프랜차이즈는 기술 및 규모 측면에서 모두 비효율적인 곳으로 기술과 규모 측면에서 모두 효율성 개선이 필요할 것으로 파악되었다. 셋째, 28개의 커피 프랜차이즈 중 11곳이 규모수익체감으로 분석 되어, 향후 적정 수준의 투입 증가를 통하여 기업의 성과를 개선하고 효율성을 높일 수 있을 것이다. 9곳의 커피 프랜차이즈는 규모수익불변(CRS)으로 나타나고 있어 향후 산출요소의 산출량을 현재 수준으로 지속하는 것이 이상적이라고 말할 수 있으며, 규모수익체증 상태에 있는 8곳의 프랜차이즈는 규모생산규모를 증가시킬수록 전문화, 분업화 등에 따라 작업 효율성이 증가하여 산출량을 상대적으로 많이 개선할 수 있을 것으로 분석되었다.
본 연구는 향후 다음과 같은 방향으로 확장될 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 커피 프랜차이즈 효율성 결정 요인으로 운영 기간, 가맹점 수를 고려하였으나 이외에 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인이 존재할 수 있다. 향후 연구에서는 이러한 변수에 대한 다양한 실증 분석이 이루어져야 할 것이다.
첫째, 본 연구에서는 커피 프랜차이즈 효율성 결정 요인으로 운영 기간, 가맹점 수를 고려하였으나 이외에 커피 프랜차이즈 효율성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인이 존재할 수 있다. 향후 연구에서는 이러한 변수에 대한 다양한 실증 분석이 이루어져야 할 것이다. 둘째, 추후 연구에서는 다년간의 자료를 이용하여 Malmquiest 지수 분석을 사용하여 시간에 따른 생산 성을 측정하고, 이를 통해 생산성에 대한 비효율의 원인을 분석함으로써 각각의 프랜차이즈의 경영 개선에 필요한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.

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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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