다점포 푸드서비스 기업의 효율성 측정에 관한 연구

박주연 경희대학교 대학원 2009 국내박사

국문초록 다점포 푸드서비스 기업의 효율성 측정에 관한 연구 경희대학교 대학원 조리외식경영학과 외식경영전공 박주연 본 연구는 다점포 푸드서비스 기업의 성과 측정을 위해 경영과학 기법인 DEA(data envelopment analysis)를 도입하여 효율성을 측정하고, DEA 효율성에 영향을 미치는 관련 변수를 파악하여 효율성을 개선하기 위한 운영 제안을 하고자 하였다. 분석 자료는 위탁급식 점포 342개를 대상으로 2008년 10월의 자료를 수집하였다. DEA 모델의 차이를 분석하기 위해 최종 312개(A세트) 점포의 자료를 활용하였고, 효율성에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위해서 260개(B세트) 점포의 자료를 사용하였다. DEA 효율성을 계산하기 위한 산출변수로는 매출, EBITDA, 고객만족도를 사용하였고, 투입변수로는 재료비, 인건비, 경비를 선정하였다. 점포의 운영변수들은 4가지 그룹으로 분류하였다. 메뉴요인은 메뉴수, 식수오차율, 발주정확도, 로스율, 재고율을 포함하고, 인적요인은 환산인원수, 근무시간, 정직원 비율, 파출비율을 포함하였다. 계약요인은 코너수, 배식형태, 월식수(규모), 유형, 계약형태, 단가를 반영하였고, 생산시스템은 전처리야채 및 CK(central kitchen)상품 사용 정도를 반영하였다. DEA 효율성은 산출변수를 달리하여 2가지 모델로 분석하였으며 BCC와 CCR 투입지향 모형을 사용하였다. 1모델과 2모델 간에는 DEA 효율성에 차이가 없었으며 BCC와 CCR 모형 간에는 차이를 보였다. 전통적 노동생산성을 분석한 결과 1식당 소요시간은 7.1분, 환산인원당 식수는 62식, 근무시간당 식수는 9.8식을 나타냈다. 1식당 소요시간과 DEA 효율성을 비교한 결과 유사그룹으로 분류되는 정확도가 29.6%에 불과하여, 점포 관리자들의 다양한 분야에서의 운영개선 노력이 모두 반영되지 않을 수 있음을 시사했다. DEA 효율성 점수와 운영변수들의 상관분석을 실시한 결과 BCC 점수에 유의한 영향을 미치는 운영변수는 급식단가(r=0.337), 계약기간(r=0.248), 정직원 비율(r= -0.194), 월식수(r=0.150), 재고율(r=-0.203), 이벤트횟수(r=0.143), 전처리야채 사용률(r=0.131), 효율화식재 사용률(r=0.137), 잔반률(r=-0.130), 로스율(r=-0.128)로 나타났다. BCC 점수와 운영변수들의 영향관계를 알아보기 위하여 BCC 점수를 log로 치환하여 단계적 회귀분석으로 분석한 결과 급식단가, 월식수, 계약기간이 정의 영향을 나타내었으며, 정직원 비율, 잔반율, 메뉴수는 부의 영향력을 보였다(R2=0.197). 규모에 따라 4분위로 나누어 회귀분석을 실시한 결과 소형 점포의 효율성에 영향을 미치는 변수는 월식수와 파출비율, CK상품 사용률이었다(R2=0.291). 중소형 그룹에 대한 회귀식의 설명력은 39.9%였으며 유효한 변수는 정직원 비율이었다. 중대형 그룹에서는 정직원 비율, 급식단가, 계약기간이 효율성에 유의적인 영향을 미쳤다(R2=0.352). 대형 점포의 효율성에는 급식단가, 월식수는 정의 영향을 미쳤고, 재고율, 잔식율은 부의 영향을 미쳤다(R2=0.499). BCC 점수와 수익률을 기준으로 고효율-고수익(HEHP), 저효율-고수익(LEHP), 고효율-저수익(HELP), 저효율-저수익(LELP) 그룹으로 분류하였다. HEHP 그룹은 114개(43.8%)로 고단가 관리비제 점포가 많았고, 한 끼만 운영하는 소규모 점포들도 포함되어 있었다. HELP 점포는 15개(5.8%)로 저단가 소규모 공장 점포들이 많았고, LEHP 그룹은 35개(13.5%)로 중단가 및 중간 규모의 공장 점포들이 많았다. LELP 그룹의 점포는 96개(36.9%)로, 저단가 점포의 비중이 높았으며 식수는 골고루 분포하고 있었다. HELP 그룹은 매출은 크나 재료비율이 높아서 수익률이 낮았고, LEHP 그룹은 매출은 작아도 투입변수들의 사용률이 낮아서 수익률이 높았다. 급식단가는 HEHP 그룹이 유의적으로 높았으나 재료비단가는 비슷하였다. 계약기간에서도 HEHP 그룹이 가장 길어 점포 안정화에 따라 효율과 수익이 증가한다고 할 수 있다. 생산시스템에서는 효율화식재 사용률에서 유의적인 차이를 보였고, 메뉴요인에서는 식수, 재고율, 이벤트횟수, 잔반률에서 유의적인 차이를 보였다. BCC 점수와 만족도를 기준으로 고효율-고만족(HEHS), 고효율-저만족(HELS), 저효율-고만족(LEHS), 저효율-저만족(LELS) 그룹으로 분류하여 운영 특성을 살펴보았다. HPHS 그룹은 73개(28.1%)로 고단가 공장 점포가 많았고 관리비제 점포의 58%가 속해 있었다. HELS 점포는 56개(21.5%)로 점포 환경 특성에 대한 차이가 없어, 점포 환경보다는 운영 스킬에 의해 좌우된다고 할 수 있다. LEHS 그룹은 62개(23.8%)로 중ㆍ저단가 점포들이 많았고 오피스와 공장에 골고루 분포했다. LELS 그룹의 점포는 69개로 26.5%를 차지하며 저단가 점포의 비중이 높았고 운영코너가 많은 공장의 특성을 띠고 있었다. DEA 효율-만족 매트릭스의 그룹들은 손익관련 지표 중 매출, EBITDA, 이익률에서, 계약요인에서는 급식단가, 재료비단가, 계약기간 모두에서 유의적인 차이가 있었다. 생산시스템에는 전처리야채와 효율화식재 사용률에서 유의적인 차이가 있었고, 메뉴요인에서는 메뉴수, 식수, 잔반률에서 유의적인 차이를 보였다. 본 연구의 학문적 중요성은 기존 효율성 분석의 한계를 극복할 수 있는 분석기법을 도입하여 푸드서비스 점포의 효율성을 산출하는 새로운 모델을 제시했다는 것이다. 산출변수로 사용된 매출, 수익, 고객만족도는 기업의 경영목표로, 동시에 고려해야하는 방법론의 문제를 해결하였으며 다수의 점포를 대상으로 연구를 진행하여 푸드서비스 산업의 효율성을 측정하는 새로운 기준으로 적용할 수 있다. 푸드서비스 점포들은 계약에 따라 운영 환경이 다양하고 효율성에 영향을 미치는 변수의 수가 많아서 측정 방법의 제약으로 효율성 측정에 어려움을 겪고 있는 상황이다. DEA는 다수의 변수들을 동시에 반영하여 변수들의 간의 가중치를 수학적으로 계산해주며, 유사구조의 점포를 기준으로 비효율적인 정도를 측정하여 개선목표를 제안해 주는 특징이 있어 기존 효율성 측정의 단점을 보완할 수 있다. 또한 실증 연구 결과로 도출된 전략적 제안점은 신규점 개발 및 운영의 각 가치사슬 단계에 의사결정을 내릴 경우 참고자료로 활용될 수 있으며 단기 실행 전략으로도 활용될 수 있다는 실무적 시사점이 있다. 효율성을 높이기 위한 전략 제안은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 개발단계에서는 규모보다 급식단가를 비중있게 다뤄야 하며, 고효율 점포가 되기 위해서는 단가 3,750원 이상, 재료비 1,900원 이상, 식수 8,400식 이상의 조건을 충족시켜야 한다. 둘째, 수익률과 만족도가 상충되는 경우 우선가치는 만족도가 된다. 셋째, 효율적인 점포 운영을 위해서는 시스템 표준화나 전처리, CK상품 등을 적극 활용하여 내부적인 관리에 소요되는 시간 및 인력을 최소화하고, 고객 응대에 필요한 최소의 인력으로 운영하면서 접점에서의 고객관리 시간을 늘리는 정책이 필요하다. 넷째, 계약기간이 길어질수록 종합성과에 긍정적인 영향을 미치기 때문에 신규점 개발뿐 아니라 기존점에 대한 재계약 유지에 많은 관심을 기울여야 한다. 연구의 한계점으로는 특정기업의 자료를 대상으로 한 일반화의 문제점과, 정성적 변수의 반영 비중이 낮아 추가 개발이 필요하다는 점이 있다. 더불어, 운영 프로세스에 대한 지표도 선행연구들이 많이 이루어지지 않아 푸드서비스 기업의 고객만족도 및 성과에 영향을 미치는 정성적 요인, 운영 프로세스의 지표화 등에 대한 지속적인 연구 및 검증이 필요하다. 향후 연구 과제로는 변수별로 비효율성 정도를 측정해주는 slack base 모형이나 효율성의 시계열 추이를 분석해주는 Malmquist 생산성지표 분석 등을 도입하여 비효율성에 대한 세부적인 분석을 진행하거나, 타 푸드서비스 업종에 대한 확대 연구, 급식 점포들의 유형이나 규모에 따른 세분화된 연구들이 진행되어 푸드서비스 산업의 효율성을 측정하고 개선하는 방법을 제안하는 다양한 연구들을 진행할 것을 제안하는 바이다. The research was aimed to measure the efficiency of multi stores in foodservice company using DEA(data envelopment analysis) which is a new management science technique, to search relevant variables which had an affect on the DEA efficiency and to suggest operation methods to improve efficiency. The data was collected from 342 contract foodservice operations, which were operated in the similar form on October 2008. In order to analyze the difference of DEA models, 312 samples were used and to search the variables which had an affect on the DEA efficiency, 260 samples were used respectively. Sales, EBITDA, CSI(customer satisfaction index) were used as output variables and food cost, labor cost, management expense were used as input variables to calculate the DEA efficiency. Operation process variables of the unit were classified into four groups. The menu factor included number of menu items, forecasting accuracy, order accuracy, the ratio of food waste and inventory turnover. The human factor included number of employees, working hours, the ratio of full time employees and the ratio of daily employees, which were related to labor productivity and skillful degree. The contract factor included number of meals, number of service counters, methods of serving, meal counts per month, types of business, types of contract and the meal price etc. which related in the operating environment. The productive system reflected the use of preprocessed vegetable and the use of CK(Central kitchen) products. The DEA efficiency was calculated with two methods, One was input-oriented model which used sale, EBITDA, customer satisfaction index as output variables, the other used only sale and CSI as output variables. As a result, there was a significant difference between CCR and BCC score. According to analysis of the traditional labor productivity indices, labor minutes per meal were 7.1 minutes, meals per employee were 62 meals and meals per labor minutes were 9.8 meals. The classification accuracy between labor productivity index and the DEA efficiency score was only 29.6%. It implied that new performance measurement index should be introduced to reflect the improvement effort of unit managers. There was a correlation between BCC score and operation variables such as meal price(r=0.337), contract period(r=0.248), the ratio of full-time employee(r=-0.194), meal counts per month(r=0.150), inventory turnover(r=-0.203), frequency of event performances(r=0.143), use of preprocessed vegetables(r=0.131), use of convenient products(r=0.137), the rate of leftover(r=-0.130) and the rate of food loss(r=-0.128). There were positive correlations between BCC score and the contract period, use of preprocessed vegetables, frequency of event performances and there were negative ones between BCC score and the ratio of full-time employees, inventory turnover, the rate of food loss. In stepwise regression analysis, meal price, contract period, meal counts per month had an positive effect on the BCC log score, yet number of menu items, the ratio of full-time employees, inventory turnover had an negative one(R2=0.197). In small-sized unit, meal counts per month, the ratio of daily employees and the use of CK products influenced the efficiency (R2=0.291). In small-medium sized unit, R2 equals 46.5% and the ratio of full-time employees were significantly influential. In medium-large sized unit, ratio of full-time employees, meal price, contract periods had an effect on the DEA efficiency(R2=0.352). In large sized unit, meal price and meal counts per month had positive effect on the efficiency, yet inventory turnover and the rate of food loss had negative one(R2=0.499). According to the BCC score and profitability, units were classified into 4 groups like High efficiency-high profitability(HEHP), High efficiency-low profitability(HELP), Low efficiency-high profitability(LEHP) and Low efficiency-low profitability(LELP). HEHP group contained 114(43.8%) units which mostly contracted management fee type and had high meal price. They had many small units which managed only 1 meal. HELP group had 15 units which were operated at low price. They were mostly factories and served self-service foods. LEHP group with 35(13.5%) units, were mainly factory stores with intermediate meal price and medium scale. 96 LELP group's meal price were low. They opened throughout the year and managed over 2 lines. In spite of scale, profitability was low because of high food cost in HELP group. In contrast, profitability in HELP group was very high due to the low ratio of input variables. Meal price was significantly high in HELP group, yet there was no difference in food cost per meal. It means that food cost ratio was different between groups. When the contract period extends, efficiency and profit increased because stores became stable. As more convenient products were used, efficiency increased more in production system. Among menu factors, meal counts, inventory turnover, number of events, and the rate of leftover significantly differed. According to the BCC score and CSI, units were classified into 4 groups like High efficiency-high satisfaction(HEHS), High efficiency-low satisfaction(HELS), Low efficiency-high satisfaction(LEHS) and Low efficiency-low satisfaction(LELS). HEHS group contained 73(28.1%) units which were mostly factories with high meal price. In management fee contract type units, 58% units belong to HEHS group. They opened throughout the year and managed 3 meals per day. HELS group had 56 units which had no special characters. It assumed that satisfaction was influenced by management skill than the environment. LEHS group with 62(23.8%) units, had B&I stores with intermediate meal price. At 69 LELS stores, meal prices were low. They were mostly factories and managed many meals per day. In DEA efficiency-satisfaction matrix, sale, EBITDA, profitability were significantly different. For contract factors, meal price, food cost per person, contract periods made a significant difference among groups. In production system, use of preprocessed vegetables and use of convenient products had different results among groups. The number of menu items, meal counts, and rate of leftover made a difference in menu factor. The DEA can apply many variables simultaneously, compute the weight mathematically, measure the inefficiency compared with similar units and establish improvement goal. It's very difficult to measure the efficiency in foodservice industry because the operation environment varies due to contract and there are so many variables affecting the efficiency. The good point of DEA can make up for the difficulty of the efficiency measurement problem in foodservice industry. Thus the DEA could be a new method to measure the performance of unit managers. This paper analyzed the causes in details which were related to efficiency according to the profitability, satisfaction, operation environments and scale. The scholastic importance of the research is that it introduces a new analysis method which is able to overcome the limit of existing methods and makes a new model to measure the efficiency of foodservice units. It is an empirical research which considers the various conditions of units, so it could maximize the improvement results. Also this paper could be applied as a practice guide to help with decision-making in each value chain phase and be used as a short term strategy. To improve the efficiency, I would like to suggest some strategies. First, it's the meal price which primarily controls the operation efficiency and not meal counts. To satisfy the profitability and satisfaction simultaneously, it should satisfy a few conditions. The meal price should be over \2,750, the food cost should be over \1,900 and meal counts per month should be over 8,400meals. Secondly, satisfaction should be a priority when there is a conflict between satisfaction and profitability. Thirdly, service quality could be deteriorated by reducing full-time employees too much. To increase the efficiency, however, you should decrease the ratio of full-time employees. To solve this problem, increase the use of convenient foods and make a standard system to reduce management time. Instead increase time to meet customers. Fourthly, not only is it important to make new deals but it is extremely important to maintain and renew existing contracts since contract period has positive effect on efficiency, satisfaction, and profitability. This paper has a few limited points. Specific companies were researched, so it's difficult to apply to all foodservice companies. Another limited point is quality variables. Owing to measurement problem, quality variables and management indices were not reflected a lot. Customer satisfaction index, quality variables which affect the efficiency and operation indexes should be developed and examined continuously. Finally for future research, I would like to do detailed analysis on inefficiency by introducing Malmquist productivity index which can analyze time-series efficiency and slack based model that can measure the degree of inefficiency by variables or extend research in other industries or subdivideunits depending on scale and type to search for proper methods on efficiency measurement and improvement.

한ㆍ일 은행산업의 메타효율성 비교 : 이윤과 비용을 중심으로

김형태 부산대학교 2022 국내박사

본 연구는 장기 저성장과 초저금리 환경 등 유사한 금융환경을 가지고 있는 일본과 한국은행산업의 효율성을 진단하여 국내 은행산업의 경쟁력 제고를 목적으로 한다. 연구 방법은 한국과 일본 35개 은행에 대한 5년간(2015년~2019년) 자료를 바탕으로 SFA 모형을 사용하여 한국과 일본 은행그룹의 개별 프런티어를 추정하고 국가별, 피어그룹별 은행산업의 효율성을 진단한다. 그리고 서로 다른 기술로 운영되고 있는 한국과 일본 은행의 개별 프런티어를 포락하는 메타프런티어를 추정하여 두 국가 간 국제적 기술격차를 측정하고 국가별 효율성과 국제간 기술격차를 활용하여 메타효율성을 계산한다. 이러한 절차를 통해 메타프런티어를 선도하는 국가 및 피어 그룹은행을 도출하고 해당은행의 경영 특징을 확인한다. 나아가 두 국가 은행 그룹의 이윤, 비용, 기술격차에 대한 비효율성의 결정요인을 회귀 분석하여 시사점을 도출한다. 실증분석 결과 이윤과 비용의 국가별 효율성은 한국 은행그룹이 더 효율적이다. 그러나 국제 간 기술격차는 이윤 측면에서 일본 은행그룹이 한국에 비해 상당히 앞서 있으며 비용 측면은 큰 차이를 보이지 않았다. 메타이윤효율성은 일본 은행그룹이 한국에 비해 앞서 있는데 이는 국제간 기술격차에 기인하였다. 아울러 메타프런티어를 선도하는 은행 그룹은 일본의 3대 도시은행 그룹으로 도출되었다. 메타비용효율성은 한국 은행그룹이 운영과 기술격차 모두 일본에 비해 앞서 있었다. 이는 한국과 일본 은행그룹의 이윤에 대한 국제간 기술격차는 수입적인 측면임을 시사한다. 은행효율성에 영향을 주는 결정요인은 두 국가 은행 그룹 모두 총수익자산의 시장집중도(HHI지수)를 높이고 순대출비중은 낮추어야 이윤효율성 개선 효과가 발생하는 것으로 분석되었다. 그리고 비용효율성 개선을 위해 대손비용률을 낮추어야 하는 것으로 추정되었다. 따라서 두 국가의 은행산업은 대출금이 늘어날수록 증가하는 신용위험으로 부실채권이 증가하여 은행 효율성에 부정적 영향을 주기 때문에 대출금 이외의 수익자산을 증가시켜 시장 지배력을 높여야 함을 시사한다.

지방상수도기업의 위탁과 비용효율성에 관한 연구

유지연 서울대학교 행정대학원 2014 국내석사

지방상수도기업은 대부분 직영으로 운영되고 있지만, 2004년부터 효율성을 개선시킬 목적으로 논산에서 위탁운영으로 전환한 후 현재까지 25개 지자체에서 위탁운영을 하고 있다. 효율성을 개선시키기 위하여 위탁운영을 도입했지만 위탁운영의 문제점도 있기 때문에 위탁운영이 효율적인 운영을 담보하는 것은 아닐 것이다. 따라서 과연 위탁운영이 직영으로 운영하는 것보다 실제로 비용효율성이 높은지를 실증적으로 분석해보고자 하였다. 이를 분석하기 위하여 우선, DEA를 활용하여 비용효율성 점수와 비용순효율성 점수를 구하였다. 일반적인 효율성이 아닌 비용효율성을 구하고자 한 이유는 지방상수도기업은 지방공기업이므로 예산을 절감하는 것이 중요하다고 생각했기 때문이다. 본 연구에서는 비용효율성 점수가 아닌 규모효율성을 제외한 순수한 비용효율성 값인 비용순효율성 점수를 종속변수로 사용하였다. 또한, DEA를 통해 비용효율성 뿐만 아니라 기술적 효율성, 배분적 효율성, 규모효율성을 분석하였고, 비용순효율성 순위와 준거집단, 규모수익에 관해서도 분석하였다. 이어서 위탁과 직영의 운영유형에 따른 비용효율성에 차이가 있는지를 알기 위하여 확률효과 패널토빗모형에 급수인구와 재정자립도, 요금현실화율, 조직규모, 2008년 금융위기, 시간더미변수를 포함하는 통제변수들을 넣고, 본 연구에서 관심이 있는 운영유형이라는 독립변수를 넣어서 분석하였다. 본 연구에서의 자료는 2008년부터 2011년까지의 국내 65개 지방상수도기업을 대상으로 수집하여 패널자료를 활용하였다. 분석 결과, 본 연구에서 관심이 있는 운영유형은 5% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 앞서 했던 DEA 분석결과에서도 위탁운영이 되고 있는 지방상수도기업의 비용효율성 값이 높지 않았던 것과 일치한다. 이러한 결과를 얻은 원인은 위탁운영을 맡긴 지자체가 수탁자에 대해 적절한 관리․감독을 병행하지 않아 수탁자인 한국수자원공사나 한국환경공단의 도덕적 해이가 발생했기 때문이라고 생각한다. 이는 실제로 현재 위탁운영을 맡긴 지자체와 수탁자간 마찰을 빚고 있는 현상의 원인과 관련이 있다. 한편, 급수인구는 5% 유의수준에서, 요금현실화율은 1% 유의수준에서 비용효율성에 양(+)의 영향을 미치고, 조직규모는 1% 유의수준에서 비용효율성에 음(-)의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 영세한 지방상수도기업을 통합해서 운영해야 하며, 낮은 요금현실화율을 단계적으로 높여야 한다. 조직규모는 규모의 경제가 발생하고 있는 특별시․광역시를 연구대상에서 제외하였기 때문에 음(-)의 부호를 얻은 것으로 보인다. 재정자립도와 2008년 금융위기, 시간더미변수들은 10% 유의수준에서도 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과의 정책적 함의를 바탕으로 지방상수도기업의 비용효율성을 개선하도록 해야 한다. 한편, 본 연구는 분석기간이 다소 짧다는 점, 누락변수 편의의 문제 발생가능성, 자료의 부족으로 위탁운영을 하는 전체 지방상수도기업을 포함하지 못했다는 점에서 한계가 있기 때문에 향후에 보완해야 할 필요가 있다.

아울렛 쇼핑몰의 경영성과 분석 : 계층적 퍼지 DEA 방법을 중심으로

이욱재 강원대학교 대학원 2021 국내박사

Analysis on the Management Performance of Outlet Shopping Mall. -Focusing on the Method of Hierarchical Fuzzy DEA- Lee, Uk Jae Department of Real Estate, Graduate School, Kangwon National University Abstract Domestic outlet distribution began in 1994 with the concept of outlet mall in the form of department stores. Since the 2000s, it has first emerged in the form of downtown outlets oriented for inexpensive brand such as the Dangsan branch of 2001 Outlet, the Incheon branch of New Core outlet, and the Seongnam branch of Save Zone. Later, with the opportunity of opening the suburban premium outlet shown by Shinsegae in 2007, outlet shopping malls have been spreaded throughout the country, becoming a major distribution channel. Meanwhile, as department stores are in recession and recognized as a new distribution channel, they are reorgznied into Shinsaege, Lotte Shopping and Hyundai Department Store so called "retail conglomerate-oriented specialized outlet shopping malls". Outlet distribution has maintained a high growth rate over the last 10 years but inefficient stores are being emerged due to excessive competition among distribution companies, excessive opening of outlets without considering location conditions, and the spread of non-face-to-face distribution industries such as online, etc. As of 2019, the number of outlet shopping malls throughout the country is about 190. As such department stores and complex shopping malls are excessively rolled out or without any consideration on the location factors, the profitability of stores are getting worse. In this study, DEA efficiency assessment techniques were used in order to analyze the Competitiveness of Outlet Shopping Mall which occupies important part in the domestic distribution industry and present the cause of inefficiency and mprovement plan. To supplement the analytical limitations of traditional DEA analysis, AHP weight analysis and HFD analysis using the fuzzy method were performed are combined. On the other hand, the outlet shopping malls are typical location-oriented type of business such as department stores and large discount stores, efficiency cannot be fully described only by the internal factors of the store. In this study, from the perspective of location competitiveness, we divided the individual outlet shopping malls per land use district and compared each differences. The results of the analysis in this study are: first, as the result of the analysis on the efficiency with only DEA internal factors, the efficiency value corresponds to 0.748, [quasi-efficiency], and the resulting value of the efficiency which considers the external variables is 0.804, indicating that the efficiency value may vary with the adoption of the variables. Second, based on the AHP survey results of a group of distribution experts, the weight of each factor was calculated and the importance of the external factor was the population(33.7%)> the rate of supplying the road(26.8%)> the land cost(25%) > the income(14.5%). The importance of internal factors was the number of brands(35.3%)> the business area(27.4%)>the number of F.N.B stores(14.8%)>the number of parking cars (9.3%). After the application of this to the DEA weight analysis, it was shown that the efficiency value was 0.733. In particular, DMU whose characters of efficiency changed compared to the results of existing DEA analysis, had 19 stores, and the limitations of traditional DEA analysis, in other words, problems with the discrimination between DMUs and the mistake of recognizing inefficient DMUs as efficient DMUs are solved while it improves the accuracy of the efficiency assessment by applying the weight by AHP factor. Third, the relative importance induced with AHP dual comparision matrix calculated the weight of each factors by using Chang(1996)'s Extent Analsis Method. The weight value of the external factor is the number of population and road(31.4%) > Land cost (27.5%) > income (9.7%). Population (-2.3%), roads (4.6%), land (2.5%), and income (–4.8%) are calculated rather than the preceding AHP weights so that the order of importance by factor was the same, but the difference between the AHP weights in population and income was identified. In other words, traditional DEA analysis could not accurately distinguish the efficient store through relative evaluation between DMUs by applying the same weights, and the more specifically the weight per factors of the evaluation standards is applied, the more accurately the efficiency can be evaluated. The degree of inefficiency increase so that it is possible to select the best DMU objectively and benchmark it. The analysis of store efficiency from the perspective of location competitiveness is: first, efficiency by land use area is high in the order of planned management area > industrial areas > commercial areas > residential areas > natural green areas. The efficiency values for the DEA, AHP-DEA and HFD analyses in the planned management area are 0.926, 0.884, and 0.856 respectively. The area where the outer premium outlet is mainly located are Yeoju and Siheung Shinsegae Simon Premium Outlets in Gyeonggi Province and Lotte Outlet in Buyeo, South Chungcheong Province. In the case of industrial sites, the efficiency values are 0.993, 0.901, and 0.836 respectively, and Gasan-dong in Geumcheon-gu, Seoul, is a representative industrial area. The area called Guro Industrial Complex was constructed as the first light industrial complex in Korea by the government's policy, and so textile, clothing, and sewing factories were located. Its advantages are low land costs and abundant related infrastructure, including transportation and labor. The efficiency of commercial land is 0.791, 0.707, and 0.628 respectively. It was found to be less efficient than industrial sites and planned management. The reason why the area is low efficient despite the large floating population like the central and general commercial areas is that the customers are dispersed to different areas because of excessive competition between retailers. The proliferation of suburban premium outlets and complex shopping malls is driving down sales in adjacent urban outlets, and the decline in offline sales is considered to be the main reason due to the increase in online shopping over the past decade. Second, in the case of commercial areas with the largest number of outlet shopping malls in this study, it was shown that 30 out of 32 stores, about 94% were inefficient. In addition, inefficient DMUs that were not identified in the DEA analysis were recognized with the use of the AHP-DEA and HFD techniques. Third, as the result of classifyingother outlet shopping malls by types, it was turned out that suburban premium outlets are more efficient than urban ones, and that the larger the area is, the more premium outlets are concentrated, and the more brand contents lead to the more efficiency. Suburban premium outlets are more efficient compared to urban premium outlets where spatial constraints and competition among the retail industry have been intensified. The implications of this study are: first, the value that the content of commercial real estate will provide to shoppers must be clearly established. Second, it is necessary to accurately understand the recent trends of consumption and apply them to configurations of store tenant. Third, offline stores also need to reconsider their business paradigm for continuous growth of non-face-to-face online sales. This also includes improvements based on Omni Channel. Fourth, distribution companies that are preparing to open new stores need to actively utilize undeveloped areas that have been incorporated into state-owned land in the city center, such as suburban areas, railway sites, and history instead of more competitive downtown commercial areas. Fifth, location competitiveness is not created as a temporary effort in the early stages of development. It also need to accompany continuous investment and improvement efforts. Sixth, in order to accurately evaluate the efficiency of the assessment target, it is useful to analyze both the internal and external factors of the assessment. It is also necessary to supplement the limitations of traditional DEA analyses with AHP-DEA and HFD methods using fuzzy techniques. keywords : Efficiency, DEA, AHP-DEA, HFD, Location, Outlet Shopping Mall 아울렛 쇼핑몰의 경영성과 분석 - 계층적 퍼지 DEA 방법을 중심으로 - 이 욱 재 강원대학교 대학원 부동산학과 국내 아울렛 유통은 1994년 백화점 형태의 아울렛몰(Outlet Mall)이라는 개념으로 시작하여 2000년대 이후부터 2001아울렛 당산점, 뉴코아 아울렛 인천점, 세이브존 성남점과 같은 저렴한 브랜드 중심의 도심형 아울렛 형태로 처음 등장하였다. 이후 2007년 신세계에서 선보인 교외형 프리미엄아울렛의 개점을 계기로 아울렛 쇼핑몰이 전국적으로 확산되어 주요한 유통채널로 자리 잡았다. 한편, 백화점이 침체기를 맞으면서 새로운 유통판로로서 아울렛 쇼핑몰이 하나의 대안으로 인식되면서 신세계를 비롯한 롯데쇼핑, 현대백화점 등 이른바 유통 대기업 중심의 전문 아울렛 쇼핑몰로 재편되어 오늘에 이르고 있다. 아울렛 유통은 최근 10년간 높은 성장세를 유지하였으나 유통기업 간의 과당경쟁으로 인해 입지여건을 고려하지 않은 무리한 출점, 온라인 등의 비대면 유통산업의 확산 등으로 비효율 점포들이 생겨나고 있는 것이 지금의 현실이다. 2019년 기준 전국 아울렛 쇼핑몰 수는 약 190여 개로 백화점, 복합쇼핑몰 등과 동일 지역에 과다출점 되어 있거나 입지여건을 고려하지 않고 동일한 지역에 중복으로 출점하여 점당 수익성이 악화되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 유통산업에서 중요한 비중을 차지하고 있는 아울렛 쇼핑몰의 점포경쟁력을 분석하고 비효율의 원인과 개선 방안을 제시하기 위해서 DEA 효율성 평가 기법을 활용하였다. 또한, 전통적인 DEA 분석이 가지고 있는 분석적 한계를 보완하기 위해 AHP 가중치 분석과 퍼지 기법을 활용한 HFD 분석을 병행하였다. 한편 아울렛 쇼핑몰은 백화점, 대형할인점과 같이 대표적인 입지 중심 업태이므로 점포 내부의 요인만을 가지고는 효율성을 완전하게 설명할 수 없다. 이에 본 연구에서는 입지경쟁력의 관점으로 해당 개별 아울렛 쇼핑몰을 토지용도지역별로 구분하여 각각의 차이를 비교 설명하였다. 본 연구의 분석결과는 첫째, DEA 내부요인만을 가지고 분석한 효율성 값은 0.748로 준효율적에 해당하며, 외부변수까지 고려하여 분석한 효율성 값은 0.804로서 변수 채용에 따라 그 값이 달라질 수 있음을 확인할 수 있었다. 둘째, 유통 전문가 집단의 AHP 설문결과를 바탕으로 요인별 가중치를 산출하였는데, 외부요인의 중요도는 인구수 33.7% > 도로보급률 26.8% > 토지비용 25.0% > 소득 14.5% 순이며, 내부요인의 중요도는 브랜드 수 35.3% > 영업면적 27.4% > F.N.B매장 수 14.8% > 주차대수 13.3% > 영업 기간 9.3% 순 나타났다. 이를 DEA 가중치 분석에 적용한 결과, 효율성 값은 0.733으로 나타났다. 특히, 기존 DEA 분석결과와 비교하여 효율성의 형질이 변경된 DMU는 19개 점포가 있었는데, 이런 결과는 전통적인 DEA 분석이 가지고 있는 한계 즉, 동일한 가중치 적용에서 발생할 수 있는 DMU 간의 변별력의 문제 및 비효율 DMU를 효율 DMU로 잘못 인식하는 정확성의 문제들을 AHP 요인별 가중치를 적용함으로써 효율성 평가의 정확도가 개선된 것으로 볼 수 있다. 셋째, AHP 쌍대비교 행렬로 유도한 상대적 중요도를 Chang(1996)의 Extent Analsis Method를 이용하여 요인별 가중치를 산출하였다. 외부요인의 가중치 값은 인구수·도로 31.4% > 토지비용 27.5% > 소득 9.7% 순으로 나타났으며, 이 값은 선행한 AHP 가중치보다 인구수 –2.3%p, 도로 4.6%p, 토지 2.5%p, 소득 –4.8%p 만큼 변화된 것이다. 분석결과 요인별 중요도의 순서는 동일하나 인구수와 소득에서 AHP 가중치와 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 전통적인 DEA 분석은 동일한 가중치 적용으로 DMU 간의 상대평가를 통해 효율 점포의 구분이 정확하지 않을 수 있는 반면, 평가 기준들의 요인별 가중치를 세분하여 적용할수록 더 정확히 효율성을 측정할 수 있다. 이때 비효율의 정도가 높아지므로 객관적으로 가장 우수한 DMU를 선별하여 벤치마크할 수 있다. 입지경쟁력 관점에서 점포 효율성을 분석한 결과는 첫째, 토지용도지역별 효율성은 계획관리지 > 공업지 > 상업지> 주거지 > 자연녹지 순으로 효율성이 높았으며, 계획관리지역의 DEA, AHP-DEA, HFD 분석의 효율성 값은 각각 0.926, 0.884, 0.856이다. 외곽형 프리미엄 아울렛이 주로 위치한 지역으로 특히 경기지역의 여주ㆍ시흥 신세계사이먼 프리미엄 아울렛과 충남 부여의 롯데아울렛 부여점이 여기에 해당한다. 공업지의 경우 효율성 값은 각각 0.993, 0.901, 0.836으로 대표적인 공업지역인 서울 금천구 가산동이 여기에 해당한다. 과거 구로공단으로 불리던 이곳은 정부 시책에 의해 국내 최초의 경공업 단지로 조성되어 섬유, 의류, 봉제공장들이 위치 하였으며, 저렴한 토지비용과 교통, 노동력을 비롯한 관련 인프라가 풍부한 것이 장점이다. 상업지의 효율성은 각각 0.791, 0.707, 0.628로서 공업지 및 계획관리지보다 효율성이 낮은 것으로 나타났다. 중심상업지 및 일반상업지 등과 같이 유동인구가 많고 집객이 보장되는 곳임에도 불구하고 효율성이 낮은 이유는 유통업체 간 과당경쟁으로 특정 지역에 집중되어 쇼핑객이 분산되고, 교외형 프리미엄 아울렛 및 복합쇼핑몰의 확산으로 인해 인접한 도심형 아울렛의 매출이 감소하고 있으며, 최근 10년 사이 온라인 쇼핑의 증가로 인한 오프라인 매출 감소가 주요 원인으로 판단된다. 둘째, 본 연구의 아울렛 쇼핑몰이 가장 많이 분포된 상업지의 경우 총 32개 점포 중에 30개, 94%가 비효율상태로 나타났으며 AHP-DEA, HFD 기법을 활용하여 DEA 분석에서 판별하지 못한 비효율적인 DMU들을 AHP-DEA, HFD 기법을 활용하여 확인할 수 있었다. 셋째, 기타 아울렛 쇼핑몰의 유형별 분류 결과, 교외형 프리미엄 아울렛이 도심형보다 효율성이 높고, 면적이 넓을수록, 프리미엄 아울렛이 집중된 지역일수록, 브랜드 콘텐츠가 많을수록 효율성이 높은 것으로 나타나 공간적인 제약과 유통업계 간 경쟁이 심화한 도심형 아울렛에 비해서 교외형 프리미엄 아울렛이 더 효율성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 제시할 시사점은 다음과 같다. 첫째, 상업 부동산의 콘텐츠가 쇼핑객들에게 제공할 가치를 분명하게 정립해야 한다. 둘째, 최근의 소비성향을 정확히 이해하고 이를 점포 테넌트 구성에 적용할 필요가 있다. 셋째, 비대면 온라인 매출의 지속적인 성장에 대응하여 오프라인 점포도 영업 패러다임을 제고할 필요가 있다. 옴니채널(Omni Channel)기반에 의한 개선이 이에 해당한다. 넷째, 신규점포 출점을 준비하고 있는 유통기업은 경쟁이 심화한 도심 상업지보다 초기 투자비용이 보더 저렴한 교외지역이나 철도용지나 역사(驛舍) 등 국유지로 편입되어 미개발지로 남아 있는 도심지역을 적극적으로 활용할 필요가 있다. 다섯째, 입지경쟁력은 개발 초기에 일시적인 노력으로 만들어지는 것이 아니므로 지속적인 투자와 개선 노력이 수반되어야 한다. 여섯째, 평가대상의 효율성을 정확하게 평가하기 위해서는 평가대상의 내부요인과 외부요인을 같이 고려하여 분석하는 방법이 유용하며, 전통적인 DEA 분석이 가지고 있는 한계를 AHP-DEA 및 퍼지 기법을 활용한 HFD 방법으로 보완할 필요가 있다고 판단된다.

병원경영효율성 측정과 인과관계 분석에 관한 연구

김기성 고려대학교 대학원 2011 국내박사

이 연구는 병원경영매커니즘의 효율성을 측정하고 인과관계를 분석하는데 그 목적이 있다. 연구의 전반부에서는 DEA 모형, AHP 기법, DEA와 AHP 통합모형인 DEA/AR-AHP 및 DEA-AHP 모형을 이용하여 병원경영효율성을 측정하였다. 연구의 후반부에서는 구조방정식(SEM)을 이용하여 병원경영매커니즘을 구성하는 요인 간 인과관계를 규명하고 병원경영효율성 결과를 재평가 하였다. 이 연구에서 창의적으로 시도한 노력은 3가지로 요약할 수 있다. 첫째, AHP 기법에 ‘효율성=산출/투입’ 개념을 적용하여 병원경영효율성을 측정하였다. 이를 위해 투입계층(Input Hierarchy)과 산출계층(Output Hierarchy)를 별도로 구축하여 각각의 결과(Input Score & Output Score)를 구한 후, 효율성 개념에서 나누어 병원경영효율성 값을 구하였다 둘째, 병원경영효율성을 ‘내부프로세스-고객-재무’ 관점에서 3개의 부분효율성(Sub Efficiency)으로 분해하여 효율성을 다각도로 분석하였다. 이를 통해 전체효율성이 효율병원으로 나타났다 하더라도, 개선해야 할 부분효율성은 무엇인지, 어느 요인에 기인하여 효율병원으로 측정된 것인지를 확인할 수 있는 방안을 제시하였다. 3개의 부분효율성과 전체효율성(Overall Efficiency)을 측정하기 위해 사용된 투입변수는 인력, 병상 수, 의료비용이 사용되었으며, 산출변수는 효율성 종류별로 각각 평균재원일수와 병상가동률, 환자 수와 환자만족도, 의료수익 등이 사용되었다. 셋째, ‘병원자원-내부프로세스-고객-재무’로 이어지는 병영경영매커니즘의 인과관계(Causal Relationship)를 규명하고, 인과관계에 의한 영향력 정보를 이용하여 병원경영효율성 결과를 재평가 하였다. 잠재요인 간 인과관계를 5개의 가설로 설정하여 분석한 결과 ‘병원자원 → 내부프로세스’, ‘병원자원 → 고객’, ‘내부프로세스 → 고객’, ‘내부프로세스 → 재무’, ‘고객 → 재무’ 간에 통계적으로 유의한 인과관계가 있음을 확인하였으며, 이 중에서도 ‘병원자원 → 고객’과 ‘고객 → 재무’ 경로의 인과관계(영향력)이 다른 경로보다 크다는 것을 확인하였다. 또한 병원자원이 내부프로세스, 고객, 재무에 미치는 총 효과를 이용하여 DEA 모형에 병원경영효율성 결과를 재평가 하였다. 마지막으로 이 연구는 연속적 자료포락분석 기법(Sequential Data Envelopment Analysis)을 활용하여 50개 병원을 ‘Tier 1 효율그룹’, ‘Tier 2 효율그룹’, ‘Tier 3 효율그룹’, ‘비효율그룹’으로 구분하고, 비효율병원이 단계별로 효율병원으로 갈 수 있는 벤치마크 로드맵을 제시하였다. 우리나라 병원산업은 지금까지 비영리영역에서 공공재로서의 역할을 해오면서 경제성장과 함께 양적으로 크게 발전해 왔다. 앞으로도 고령화 진행과 더불어 병원산업은 우리나라 경제발전을 앞서 주도하면서, 지속 성장 발전해 갈 것이다. 하지만 병상의 과잉 공급, 의료인력 공급의 부족, 요양병원과 중소병원의 도산율 증가 등 구조적으로 해결해야 할 과제들이 산적해 있다. 이 연구는 이러한 환경적 변화와 여건에 대한 인식을 바탕으로 우리나라 병원산업의 경영효율성을 분석하고 정책적 시사점을 도출하였다. 이 연구에서 제시한 통합적 병원경영효율성 분석 모형은 50개 종합병원을 대상으로 효율성과 인과관계를 분석하고, 그 시사점을 제시함으로써 병원산업을 종합적으로 분석하고 이해하는데 유용한 방법론임을 실증하였다. 주제어 : 병원경영효율성(Hospital Management Efficiency), 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis), 계층분석적 의사결정방법(AHP, Analytic Hierarchy Process), 구조방정식모형(Structural Equation Model), 부분효율성(Sub Efficiency), 전체효율성(Overall Efficiency), 내부프로세스효율성(Internal Process Efficiency), 고객효율성(Customer Efficiency), 재무효율성(Financial Efficiency)

중국 31개 성시 도시화 효율성 평가에 관한 연구

주이희 세한대학교 일반대학원 2021 국내박사

도시화는 사회경제 발전 수준을 가늠하는 중요한 지표 중 하나로, 중국 정부는 항상 도시화 수준을 제고하는 것을 경제 발전의 목표 중 하나로 간주해 왔으며 현재는 도시화 발전을 국가 전략에 포함시키고 있다. 도시화 효율성은 각 투입요소 자원의 운행, 경영, 배치 상황을 효과적으로 측정할 수 있고 도시화의 효율성과 그 변화를 탐구하며, 한 도시의 각 요소 자원의 활용 정도를 알아내는 데 도움이 된다. 하지만 지속적인 경제 발전과 사회의 진보에 따라 도시가 직면한 자원 환경의 압력이 끊임없이 증가하고, 외연 확장식 도시화 진행은 지속 불가능하므로, 도시화 추진 방식은 양적 성장에서 질적 향상으로 전환되어야 한다. 이와 같은 경제 환경의 변화에 따라 중국의 도시화 발전모형은 외향형에서 내수 진작형으로 변화하고 있다. 내수의 확대는 중국 경제발전의 필수 과정이며, 도시화는 내수확대의 최대 잠재력이다. 본 연구는 지역 경제학 이론, 효율 이론을 분석틀로 도시화 시스템의 시각에서 도시화 기술의 효율성과 기술의 진보가 지속가능한 도시화에 기여하는 경로를 파악하고, 나아가 지역 비교의 관점에서 실증연구를 통해 중국의 도시화 추진의 문제점을 제시하였다. 또한 도시화의 지속가능성과 조화로운 발전을 촉진하기 위한 이론적 근거와 새로운 정책적 대안을 제시할 목적으로 연구를 수행하였다. 연구 목적을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 비경향, 비지향의 Super-SBM 도시화 효율성측정 모형을 구축하고 2013년부터 2018년까지 중국 31개 성시의 데이터를 활용해 지역별 도시화 기술 효율성을 측정했다. 둘째, Super-SBM 모형과 Malmquist 생산성 지수 분석을 결합하여 도시화 기술 효율성 변동, 기술 진보 및 총요소생산성(TFP) 성장을 측정하였다. 실증분석 결과에 따르면, 첫째, 중국의 도시화 발전의 기술 효율성은 평균 0.565로 낮게 나타났고 규모효율성은 평균 0.873로 비교적 높게 나타났다. 순기술효율성은 0.648로 상대적으로 낮은 효율성을 보였다. 상대적으로 높게 측정된 규모효율성은 낮은 순기술효율성에 의해 효과가 상쇄되며 중국 도시화의 효율성은 전반적으로 기술효율성이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 중국 31개 성시를 4대 지역으로 분류하여 비교해 보면 기술효율성과 순기술효율성은 대부분 성시에서 0.7이하로 낮게 나타났다. 기술효율성과 순기술효율성이 높은 지역은 동부가 가장 높고, 서부, 중부와 동북부 순으로 나타났다. 규모효율성은 동부와 동북부간 차이가 크지 않았으며, 서부 다음으로 중부가 가장 낮은 것으로 나타났다. 셋째, DEA 효율성 지수가 비효율적으로 분석된 지역에 대한 투입산출변수의 목표 개선 분석에서는 중국 각 지역의 도시화 효율성은 전반적으로 과잉투입과 산출부족으로 나타났다. 넷째, 2013~2018년 중국의 도시화 TFP는 연평균 증가율 3.6%로 나타나고 있다. 기술 진보는 TFP의 증가(연평균 증가율 2.6%)를 결정하는 주요 요인이며, 기술 효율성(연평균 증가율 1.0%)은 TFP의 증가를 저해하고 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 4대 지역 중 동북지역만 TFP가 소폭 늘었을 뿐 나머지 3개 지역의 TFP는 전반적으로 하락했고, 각 지역의 도시화 TFP는 일정한 V자형 변천 과정을 거쳐 2017년 전환점이 생긴 것으로 파악되었다. 이상의 연구결과를 토대로 다음과 같은 대책 및 건의를 제시하였다. 첫째, 지역 교류협력을 강화하고, 도시화 효율성이 우세한 지역의 주도적 지위를 강화하고, 이를 통해 주변 지역의 도시화를 선도하는 것이다. 둘째, 정부는 도시화 추진의 선도 역할을 하고 제도적 환경을 최적화해야 한다. 셋째, 환경 관리 기술 혁신을 강화하고 환경 품질을 개선해야 한다. 기술진보는 도시화의 효율성 향상에 중요한 역할을 하고 효율성이 상대적으로 낮은 지역의 생태계 산출 부족을 뚜렷하게 보여준다. 넷째, 관리수준을 높이고 자원 사용의 효율성을 높여야 한다. 다섯째, 규모의 효율성을 높여야한다. Urbanization is one of the important indicators to measure the level of social economic development. The Chinese government has always regarded improving the level of urbanization as one of the goals of economic development, and now urbanization development is even included into the national strategy. Urban efficiency can effectively measure the operation, management and allocation of each input factor resources, and discuss the urban efficiency and its changes, which is helpful to understand the utilization degree of each factor resources of a city. With the continuous development of economy and the continuous progress of society, cities are facing increasing pressure on resources and environment. The model of extensive urbanization is not sustainable, and the development mode of urbanization should be changed from quantity growth to quality improvement. At the same time, with the change of economic environment, China's urbanization development mode should change from export-oriented to inward-oriented. Expanding domestic demand is the only way for China's economic development, and urbanization is the greatest potential to expand domestic demand. Based on this, this paper takes 31 provinces, autonomous regions and municipalities in China as research objects. It takes regional economics theory and efficiency theory as the analysis framework. From the perspective of urbanization system, the paper analyzes the contribution path of technological efficiency and technological progress to the sustainable development of urbanization. From the perspective of regional comparison, through empirical research, it reveals the problems existing in China's urbanization. In order to promote the sustainable and coordinated development of urbanization, it aims to provide theoretical basis and new policies. It mainly has carried out in the following aspects of research. First, according to the shortcomings of the traditional DEA method, the urbanization efficiency measure model of SBM super- efficiency-DEA method based on Non-radial and Non-oriented is established. It is using the data of 31 provinces and cities in China from 2013 to 2018. The technical efficiency of urbanization in different regions is measured. Secondly, the SBM super-efficiency-DEA model is combined with the Malmquist productivity index method. A measure model of urbanization technology efficiency change, technology progress and total factor productivity (TFP) growth is established. The research results showed that: Firstly, the technological efficiency of China's urbanization development was low, with an average value of 0.565. The scale efficiency was high, with an average value of 0.873. Pure technical efficiency was also not high, with an average of only 0.648. The higher scale efficiency was offset by the lower pure technical efficiency, which lead to the lower overall technical efficiency of China's urbanization. Secondly, compared with the four regions, the technical efficiency and pure technical efficiency of most provinces and cities were below 0.7, which was relatively low on the whole. The order of technical efficiency and pure technical efficiency from high to low was the eastern region, the western region, the central region and the northeast region. There was little difference between the eastern scale efficiency and the northeastern scale efficiency, followed by the western scale efficiency and the central scale efficiency. Thirdly, the target improvement analysis of the input-output variable in the Non-effective region of DEA showed that, the efficiency of urbanization in China was characterized by excessive input and insufficient output. Fourth, from 2013 to 2018, the annual average growth rate of Total factor productivity of China's urbanization efficiency was 3.6%. Technological progress was the main determinant of total factor productivity growth (average annual growth is 2.6%), technical efficiency (average annual growth is 1.0%) held back TFP growth. The difference in technical efficiency played a major role in the expansion of regional TFP growth gap. Fifth, among the four major regions, only the northeast showed a small increase in TFP overall. TFP overall declined in the other three regions. Moreover, TFP of urbanization in various regions had undergone a certain v-shaped evolution process, and the turning point appeared in 2017. Based on the above conclusions, in order to better promote the improvement of China's urbanization efficiency, the following policy recommendations are made: Firstly, it needs to strengthen regional exchanges and cooperation and strengthen the dominant position of advantageous regions, promote the urbanization of surrounding areas. Secondly, it gives full play to the guiding role of the government and optimize the institutional environment. Thirdly, it should strengthen technological innovation in environmental governance and improve environmental quality. Technological progress plays an important role in improving the efficiency of urbanization. The regional ecosystem with relatively low efficiency is obviously short of output. Fourthly, it should improve the level of management, it improves use efficiency of elements. Fifthly, it improves scale efficiency.

KBO 드래프트 종합 효율성 분석

김현석 서울대학교 대학원 2023 국내석사

본 연구는 KBO 신인 드래프트 효율성을 자료 포락 분석(DEA) 분석 모형을 통하여 검증하는 것에 주된 목적으로 한다. 연구 분석을 위하여 2016년부터 2021년까지의 KBO 10개 구단의 신인 드래프트의 결과와 2016년부터 2022년까지의 선수 1군/2군 누적 성적데이터를 활용하였다. 연구대상은 드래프트 이후 입단을 거부 후 대학진학을 선택한 선수를 제외한 총 646명으로 하였다. DEA 효율성 분석을 위하여 각 구단의 신인 드래프트 총 계약금 및 타자와 투수의 계약금을 투입요인으로 선정하였고, 산출요인은, 종합 신인 드래프트 효율의 경우 1군 승률, 2군 승률, 1군 타자의 경우 OPS, WAR, 2군 타자의 경우 OPS, 책임 타석, 1군 투수의 경우 역변환 WHIP, WAR, 2군 투수의 경우 역변환 WHIP, 책임 타석으로 하였다. 해당 데이터를 바탕으로 CCR 모형, BCC 모형, Super-CCR 모형으로부터 효율성 점수를 도출하였다. 초 효율성 분석을 통한 KBO 구단의 서열화 결과 1군 타자 효율이 높았던 팀은 키움, LG, 삼성, 기아 순이었고, 2군 타자 효율이 높았던 팀은 LG, 기아, 두산, 삼성 순이었다. 1군 투수 효율이 높았던 팀은 두산, NC, SSG, LG 순이었으며, 2군 투수 효율이 높았던 팀은 SSG, 한화, NC, 기아 순이었다. 드래프트 총 효율성 분석결과 효율이 높았던 팀은 SSG, NC, 한화, LG 순이었다. 본 연구의 결과를 요약하면 신인 드래프트에 효율성과 단기적 성적과는 직접적인 접점은 존재하지 않았으나, 신인 드래프트에서 좋은 선수를 변별 및 선별하는 과정은 장기적인 성공에는 직접적인 영향을 줄수가 있다. 더욱 나아가, 선수의 효율성은 선별에만 그치지 않고, 더욱 나아가 구단의 육성 및 방향성에 영향을 받으며, 선수의 효율성은 코치 및 감독의 지도역량에 따라 상이하다 볼수 있다. 또한 드래프트 지명 순번에 대한 개선 및 드래프트 지명제도의 변경이 필요하다 볼수있으며, 드래프트 참가 선수들을 위한 콤바인의 주최또한 필요하다 볼 수 있다. The main purpose of this study is to validate the efficiency of the Korean Baseball Organization (KBO) draft through Data Envelopment Analysis (DEA). For the analysis, data from the drafts results of 10 KBO teams from 2016 to 2021 and cumulative performance data of players in the 1st and 2nd teams from 2016 until 2022 were used. The study population consisted of a total of 646 players excluding those who declined draft and enrolled to college. For DEA efficiency analysis the total signing bonuses of the rookie drafts for each team and the specific contract amounts for hitters and pitchers were selected as input factors. Output factors included 1st team winning percentage and 2nd team winning percentage for overall draft efficiency, OPS (On-Base Plus Slugging) and WAR (Wins Above Replacement) for 1st team hitters, OPS and plate appearances with responsibility for 2nd team hitters, inverse-transformed WHIP (Walks and Hits per Inning Pitched) and WAR for 1st team pitchers, inverse-transformed WHIP and plate appearances with responsibility for 2nd team pitchers. Based on this data, efficiency scores were derived from the CCR model, BCC model, and Super-CCR model. The rankings of KBO teams through efficiency analysis revealed that the teams with high efficiency in 1st team hitters were Kiwoom, LG, Samsung, and Kia, in that order. For 2nd team hitters, the teams with high efficiency were LG, Kia, Doosan, and Samsung. The teams with high efficiency in 1st team pitchers were Doosan, NC, SSG, and LG, while in 2nd team pitchers, the teams with high efficiency were SSG, Hanwha, NC, and Kia. The analysis of total draft efficiency showed that SSG, NC, Hanwha, and LG were the teams with high efficiency. In summary of this study, although there was no direct correlation between rookie draft efficiency and short-term performance, the process of identifying and selecting quality players in the rookie draft can have a direct impact on long-term success. Furthermore, a player's efficiency not only influences selection but also extends to the development and direction of the team, with variations based on the coaching and managerial capabilities. Additionally, there might be a need for improvements in the draft pick order and changes to the draft selection system. Organizing combines for draft participants could also be considered necessary.

확률변경분석을 이용한 국내 저축은행별 비용효율성과 결정요인 분석

전경채 부산대학교 대학원 2021 국내석사

국내 제2금융권의 금융 산업은 2008년 금융위기로 인한 부실자산의 증가와 PF대출 중심의 자산구조개편이 요구되는 상황에 이르렀다. 2011년 저축은행 사태로 일컬어지는 강력한 구조조정 이후 부실저축은행은 퇴출되거나 금융지주회사와의 합병을 통해 저축은행의 대형화가 진행되었다, 이는 부동산PF여신으로 대표되는 고위험 고액여신의 부실이 확대된 결과로서 2011년부터 2014년까지 강도 높은 구조조정을 통해 현재의 79개 저축은행만이 살아남게 되었다. 이후 은행업권의 자본규제 기준을 목적으로 발표된 바젤III가 2020년 1월부터 자산 1조원 이상 저축은행에도 적용되어 저축은행도 강화된 건전성 규제를 적용받게 되었다. 2016년 12월에는 국내최초 인터넷 전문은행인 K뱅크 은행업 영위 인가에 이어 2017년 4월 카카오뱅크에 대한 인가로 본격적인 인터넷 전문은행 시대의 막을 올렸으며, 은행업권의 비대면대출 확대, 시중은행의 중금리 상품 출시, 계좌이동제 및 오픈뱅킹 제2금융권 확대시행을 통한 금융시장 내 경쟁구도가 심화되었다. 금융 산업 전반의 경쟁구도 심화와 강화된 규제에 적절히 대응하기 위해서는 국내 저축은행들의 효율적 운영이 필수적이라고 보인다. 이를 위해 2000년도 이후부터 최근까지의 저축은행의 비용효율을 확인해 보고 대응책 마련이 필요하다고 판단되었다. 이에 본 연구에서는 확률변경분석을 활용하여 2000년 이후부터 2019년까지 20년간의 자료를 이용하여 우리나라 자산규모 상위 20개 저축은행의 효율성을 비용측면에서 추정해보고 비용비효율성 결정요인들과의 상관관계를 분석해보았다. 비용효율성은 기간별로 분석하였다. 2000년부터 2019년까지 분석대상 기간 동안의 국내 저축은행의 비용효율성을 연도별, 영업지역별로 구분하여 분석하고, 분석결과를 통해 국내 일반은행의 비용효율성의 특징과 그 결정요인에 대해 분석해 보고자 하였다. 먼저 기간별 비용효율성의 변화를 살펴보면 우선 분석대상 기간의 첫 연도인 2000년에는 평균 0.177의 비용효율성이 추정되었다. 이후 2019년에 이르기까지 비용 효율성은 지속적인 증가 추세를 보이고 있는 것을 알 수 있었다. 총자산회전율, 예수금회전율 등의 증가가 비용효율성의 증대로 이어지는 것을 실증분석을 통해 알아낸 바 있으며, 과도한 NIM의 추구는 대손비용의 증가로 이어져 비용비효율성을 증대시키는 것으로 추정되었다. 이에 국내 저축은행은 효율적인 자산의 운용뿐만 아니라 선진적인 여신심사기법을 도입하여 대손비용 절감 등 금융환경 변화에 대응 가능한 보다 효율적인 전략이 추진되어야만 할 것이다. 또한 물리적인 점포의 개수 증가가 비용비효율성을 증대시킴을 알 수 있고 노동투입보다 자본의 투입이 총비용의 증가에 크게 기여함을 볼 수 있으므로 인원감축 보다 물리적인 지점의 숫자를 적정선으로 유지하는 것이 비용절감에 필수적이라고 하겠다. 구체적인 전략으로는 현재 시중은행에서 전반적으로 추진 중인 Hub&Spoke 전략과 같은 유기적인 지점망 구축전 략이 필요할 것으로 판단된다. The korean secondary financial sector has reached a situation where an increase in bad assets caused by the 2008 financial crisis and a restructuring of assets centered on PF loans were required. After the strong restructuring, referred to as the savings bank crisis in 2011, Bad savings banks were either expelled or merged into financial holding companies. and as a result, the asset soundness of savings banks has improved. This situation has occurred for the following reasons. Since 2002 microcredit loan was not any more profitable market. Saving banks has sought to gain new revenue sources through the handling of real estate PF loans. and due to the sluggish real estate market and the economic recession the insolvency of high-risk, high-volume loans has expanded. As a result, intensive restructuring was carried out from 2011 to 2014, and now there are 79 savings banks. Under these circumstances, Basel Committee on Banking Supervision issued Basel III for the purpose of capital regulation standards in the banking sector. In line with this, savings banks with assets of 1 trillion won or more raised their BIS equity capital ratio from 7% to more than 8% on January 1, 2018 (two years of probation) to apply stricter health regulations. Since then, the era of Internet-specialized banks has begun in April 2017 with the approval of Kakao Bank, following the first Internet-specialized bank in Korea in December 2016, and competition in the financial market has intensified through the expansion of non-face-to-face loans in the banking sector, the launch of medium-interest loan in commercial banks. In order to improve efficiency in the domestic financial industry, respond to financial regulations that are expanding to the areas of savings banks, and to cope with the intensifying competition in the financial industry, efficient operation of domestic savings banks is essential. To this end, it is necessary to analyze the cost efficiency from 2000 to recent years. In this study, Using SFA(stochastic frontier analysis) to estimate the efficiency of the top 20 savings banks in Korea's to identify the main factors determinating cost efficiency of banks. The determinants of using the data of 20 of Saving banks for 20 years(2000-2019). The cost efficiency has been analyzed by year-on-year basis. Through these empirical estimation, following facts are found : First of all, looking at the changes in cost efficiency over time, the cost efficiency was estimated at an average of 0.177 in 2000, the first year of the period analyzed. Since then, the cost efficiency has continued to increase until 2019.

우리나라 은행산업의 효율성 영향요인 분석

오영삼 인하대학교 대학원 2011 국내박사

우리나라 은행산업의 효율성 영향요인에 관한 기존연구의 접근방법은 네 가지 기준으로 구분해 볼 수 있다. 첫 번째 기준은 효율성점수를 산정하는 방법이다. 대부분의 연구는 프론티어분석으로 효율성점수를 추정한 반면 일부 연구는 효율성점수를 대리변수(proxy variable)의 값으로 나타내었다. 효율성은 생산기술이 허용하는 가장 효율적인 상태로부터 생산단위가 어느 정도 벗어나 있는가를 나타낸다. 프론티어분석은 관측된 자료에서 추정한 효율적 상태(투입ㆍ산출수준)와 생산단위의 실제 상태(투입ㆍ산출수준)를 비교하여 효율성점수를 추정하는 방법이다. 이러한 관점에서 대리변수로 나타낸 효율성점수보다는 프론티어분석으로 추정한 효율성점수가 효율성의 개념에 더 일치하는 값이라고 할 수 있다. 두 번째 기준은 효율성 영향요인을 분석하는데 사용된 방법이다. 어떤 연구는 효율성점수 또는 그 평균의 추이나 차이에 대한 정성적 판단으로 영향요인을 분석한 반면 다른 연구는 통계적 추론방법으로 영향요인을 분석하였다. 정성적 판단은 분석자에 따라 달라질 수 있다는 문제점을 갖고 있으나 통계적 추론방법은 그렇지 않다. 세 번째 기준은 효율성의 영향요인을 분석하기 위한 통계적 추론방법의 타당성에관한 것이다. 효율성점수의 변동을 영향요인으로 설명하기 위한 회귀모형(효율성모형) 의 통계적 추론방법은 추론결과의 타당성을 보장할 수 있어야 한다. 네 번째 기준은 유해산출이 생산기술의 중요한 구성요소일 경우 성과분석에 명시적으로 반영되어야 한다는 것이다. 은행의 무수익여신(non-performing loan)은 대출과 함께 생산되는 부산물이며 이는 화석연료를 사용하는 발전소에서 전기와 함께 생산되는 이산화황과 유사하다. 무수익여신과 이산화황은 비용을 들이지 않고 자유롭게 처분할 수 없는 유해산출(bad output)이며 유익산출(good output)이 생산되기 이전에는 발생하지 않는다는 공통점을 갖고 있다. 본 연구에서는 네 가지 기준에서 모두 바람직한 접근방법을 사용하여 우리나라 은행산업의 효율성 영향요인을 분석하고 그 결과를 제시하고자 하였다. 특히, 은행의 무수익여신(non-performing loan)은 대출과 함께 생산되는 부산물로 간주 할 수 있다. 이는 화석연료가 사용되는 발전소에서 전기와 함께 생산되는 이산화황과 유사하다. 무수익여신과 이산화황은 비용을 들이지 않고 자유롭게 처분할 수 없는 유해산출이며 유익산출이 생산되기 이전에는 발생하지 않는다는 공통점을 갖고 있다. 따라서 금융위기를 전후한 1997년~2000년 기간 동안 우리나라 은행의 대출에서 무수익여신이 차지하는 비율은 약 9%~12%에 달한다. 2001년 이후 대출에 대한 무수익여신의 비율이 1%~4% 수준으로 줄어들기는 했으나 연간 한 은행에서 발생하는 무수익여신의 평균 규모는 약 5천5백억원 수준이다. 이러한 사실은 은행의 성과분석에 무수익여신이 반드시 반영되어야 함을 보여준다. Chung et al.(1997)이 처음으로 실증연구에서 활용한 방향거리함수(directional distance function)는 유익산출 및 유해산출을 모두 명시적으로 반영하여 효율성을 나타낼 수 있는 방법이며 또한 생산기술의 프론티어와 비교하여 효율성을 나타내는 프론티어분석방법이다. 방향거리함수는 생산단위가 효율적인 상태가 되기 위해서 투입요소 및 유해산출을 현재의 수준에서 얼마나 감소시켜야 하며 또한 유익산출을 현재의 수준에서 얼마나 증가시켜야 하는가를 나타낸다. 본 연구에서는 비모수적 2단계접근법을 사용하여 우리나라 은행산업의 효율성 결정요인을 분석하였다. 제1단계에서는 선형계획법모형으로 나타낸 비모수적 방향거리함수로 개별 은행의 효율성점수를 추정하였다. 방향거리함수는 유해산출을 명시적으로 반영하여 효율성점수를 추정할 수 있다는 장점을 갖는다. 선형계획법모형으로 나타낸 비모수적 방향거리함수는 생산기술의 모수적 함수형태를 사전에 선택할 필요가 없다는 장점을 갖는다. 제2단계에서는 제1단계에서 추정한 효율성점수의 변동을 설명하기 위한 회귀모형(효율성모형)을 Simar-Wilson붓스트랩절차로 추정하였다. Simar-Wilson붓스트랩절차는 투입량, 효율성모형의 공변량과 오차항 등의 독립성을 전제로 하지 않는다는 장점을 갖는다. 추정 결과 환경변수 중 ‘지주회사’, ‘시중은행’, ‘BIS비율’, ‘지점수’ 등이 DEA비효율성점수에 유의적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 지주회사에 소속된 은행이 그렇지 않은 은행보다 효율적인 것으로 나타났다. 지방은행이 시중은행보다 효율적인 것으로 나타났다. BIS비율이 높을수록 효율성이 높아지는 것으로 나타났으며 지점수가 많을 수록 효율성은 낮아지는 것으로 나타났다.

공기업의 효율성 및 생산성 평가에 관한 실증연구

정종철 연세대학교 행정대학원 2010 국내석사