아울렛 쇼핑몰의 경영성과 분석 : 계층적 퍼지 DEA 방법을 중심으로 = Analysis on the Management Performance of Outlet Shopping Mall : Focusing on Hierarchical Fuzzy DEA method

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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

국문 초록 (Abstract)

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.

목차 (Table of Contents)

• < 목 차 >
• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구배경 및 목적 1
• 2. 연구방법 5
• 3. 연구 범위 7
• Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 10
• 1. 이론적 고찰 10
• 1) 아울렛의 개념 및 국내동향 10
• 2) 효율성과 효과성 16
• 3) DEA(Data Envelopment Analysis) 모형 20
• 4) AHP(Analytic Hierarchy Process) 25
• 5) 퍼지이론(Fuzzy Theory) 29
• 2. 선행연구 33
• 1) DEA 관련 선행연구 33
• 2) AHP/Fuzzy 관련 선행연구 39
• 3. 본 연구의 차별성 41
• Ⅲ. 자료의 수집 및 연구의 설계 44
• 1. 자료의 수집 44
• 1) 분석대상(DMU) 선정 44
• 2) 변수의 선정 45
• 2. 분석방법 49
• 1) DEA 효율성 분석 49
• 2) AHP-DEA 분석 50
• 3) HFD(Hierarchy Fuzzy DEA) 분석 53
• 4) 토지용도별 구분 57
• Ⅳ. 아울렛 쇼핑몰의 개별 효율성 평가 60
• 1. DEA 효율성 평가 60
• 1) 내부요인 효율성 분석 60
• 2) 외부ㆍ내부요인 효율성 분석 62
• 3) 변수에 따른 효율성 차이 63
• 2. AHP-DEA 분석 65
• 1) AHP-DEA 분석 결과 65
• 2) 결과의 해석 68
• 3. HFD 분석 69
• 1) HFD 분석 결과 69
• 2) 결과의 해석 73
• 4. 소결 79
• Ⅴ. 아울렛 쇼핑몰의 입지유형별 효율성 평가 83
• 1. 용도지역별 효율성 분석 83
• 1) 분석 결과 83
• 2) 결과의 해석 97
• 2. 기타 유형별 효율성 100
• 3. 소결 103
• Ⅵ. 결론 106
• 1. 연구의 요약 106
• 2. 연구의 시사점 110
• 3. 연구의 한계 112
• <참고문헌> 115
• 부록 123
• Abstract 132