은행점포의 입지 유형별 효율성 분석

구찬림(Koo, Chan Lim),이종아(Lee, Jong Ah),정준호(Jeong, Jun Ho) 대한부동산학회 2015 大韓不動産學會誌 Vol.33 No.1

연구의 목적은 입지 유형에 따른 차별화된 점포전략으로 은행 경영에 효율성을 높이는데 있다. DEA를 이용하여 점포 효율성을 분석한 결과 전반적으로 효율적으로 운영되는 것으로 분석되었다. 첫째, 투입지향 BCC모형의 분석 결과는 765개 점포 중 효율적인 점포는 356개로 46.54%였다. 입지 유형별로 효율적인 점포의 분포 순위는 특수지, 산업지, 상업지, 주거지, 주상혼합지였다. 효율성 점수 평균값은 0.9188로 약 92%의 기술효율성을 보여주었다. 둘째, 산출지향 BCC모형의 분석 결과 또한 765개 점포 중 효율적인 점포는 354개로 46.27%였다. 두 모형의 결과는 미세한 차이는 있었지만, 거의 비슷하였다. 셋째, 비효율적인 점포들은 대부분 1.0에 가까운 점수대에 분포하고 있어 효율적인 점포로 전환될 가능성이 높았다. 넷째, 규모의 경제로 효율성을 높일 수 있는 규모수익체증(IRS)의 특징을 가진 점포가 전체적으로 66.1%에 달해 효율성을 높일 수 있는 조건을 갖추고 있었다. 시사점은 첫째, 효율성 측면에서 상대적으로 비효율적 점포 입지 그룹은 주거지, 주상혼합지로 분석되었는데 이 그룹은 IRS 특성을 보이고 있어 규모 확대를 통한 효율성 제고 방안을 수립하여 효율성을 높이는 방안을 제안한다. 둘째, DRS 특성을 보이는 점포는 경영상의 비효율을 극복하기 위하여 의사전달 및 의사 결정 체제를 점검하고 운영상의 효율성 향상 방안을 수립하여 효율성 제고에 노력해야 할 것이다. The purpose of this study is to make contribution to branching strategies that actively respond to financial environment change by analyzing efficiency of bank branches with regard to their location. In the empirical study, efficiency by the type of location is analyzed by Data Envelopment Analysis (DEA) using the statistical package, EnPAS. According to the Input-oriented BCC model, 356 branches are efficient, among total 765 branches(46.54%). With regard to locational characteristics, efficient branches are distributed in special purpose areas, industrial areas, commercial areas, residential areas and commercial complex areas in order. The output-oriented BCC model shows that there are 354 efficient branches among total 765 branches, which is 46.27% of the total number of branches, and the mean efficiency value is 0.9012. Both models suggest very similar results although there are slight differences. In the perspective of return to scale, the branches are distributed IRS, CRS and DRS in order. High proportion of IRS indicates that the economy of scale may improve banking efficiency.

은행점포의 경영성과에 영향을 미치는 요인

구찬림(Koo Chan Lim),정준호(Jeong Jun Ho),방경식(Bang Kyung Sik) 韓國不動産學會 2015 不動産學報 Vol.61 No.-

은행점포의 경영성과에 영향을 미치는 내부 요인은 직원 수, 고객당 총여수신, 인터넷금융 이용자 수, 점포의 연수, 자동화기기 수 순으로 정(+)의 영향이 있었다. 점포의 1층 입지여부, 지점장의 근무연수, 점포면적 크기, 점포의 소유여부 등은 영향이 없었다. 외부 요인은 당해지역 거주자의 평균소득, 사업체 수, 거주인 수가 정(+)의 영향을 미쳤다. 당해 지역 경쟁 금융기관 수와 용도지역(상업지, 주거지, 주상혼합지, 특수지역)은 부(-)영향을 미쳤다. 이러한 결과는 거점 중심의 영업환경이 네트웍 중심의 영업환경으로 변하고 있다는 것을 시사한다. 이러한 점을 감안하여 국내 은행들의 효율적인 점포입지 전략을 다음과 같이 제안한다. 첫째, 지역 특성과 고객의 거래 유형을 분석하여 일반점포, 복합점포, 기업특화점포, 컨설팅특화점포 등을 구별하여 당해 지역에 적합하게 입지시켜야 한다. 둘째, 지역 용도별로 점포의 생산성을 분석하여 점포 운영 전략을 추진해야 한다. 셋째, 불필요한 점포 환경개선을 지양하여 비용을 줄이고 경쟁력 있는 상품을 개발하여 금융컨설팅으로 Wealth Management 전략을 특화해야 한다. 1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES The objective of research is to how the traditional location factor, the career of the branch manager and the layout of the branch, etc. affect the business performance of a branch in the internet financial environment imbued with the IT technology, and analyze the degree of influence on business performance for different location types that are crucial in terms of marketing of business performance strategies, including residential district, commercial district, multi-use district, and special district. (2) RESEARCH METHOD The method used in this study is the multiple regression model using Eviews7, a statistics package. Estimation was made with OLS-White, to control the heteroskedasticity frequently found in cross sectional data. (3) RESEARCH FINDINGS As for significant internal factors that influence business performance, the number of employees, the total amount provided/received per customer, the number of internet banking users, the branch history and the number of automatic machines were positively correlated with business performance, in that order. Whether a branch is located on the 1st floor, the years of service of the branch manager, the size of a branch, whether the branch space is owned by the branch, etc. were not significant. Positive external factors that influence business performance were the average income of residents, the number of business entities and the number of residents. Lastly, the number of competing financial institutions and the use district (special district, residential district, multi-use district, commercial district) were negatively correlated. 2. RESULTS As for the internal factors, business performance of a branch was positively influenced when the branch had more employees, received/provided more amount of money per customer, had a higher number of internet finance users, had a longer history, and a higher number of automatic machines. Positive external factors influencing business performance were the average income of residents, the number of business entities and the number of residents. Lastly, the number of competing financial institutions per branch and the factor of branch location (special district, residential district, multi-use district, commercial district) were negatively correlated with business performance. For each 1% change of the independent variance, the business profit showed positive/negative change of β%. The dummy variables had positive/negative influence of β%, compared with the other variables.

DEA를 활용한 아울렛 쇼핑몰의 경영성과에 관한 연구 : A 아울렛 유통을 중심으로

이욱재(Lee, UK Jae),서광채(Seo, Kwang Chae),구찬림(Koo, Chan Lim),정준호(Jeong, Jun Ho) 대한부동산학회 2019 大韓不動産學會誌 Vol.37 No.4

This study measures efficiency through DEA analysis on 40 stores of A distribution company that operate nationwide outlet distribution network, and it compares and analyzes the relative efficiency of each store with the factors of store s location, period of operation and convenience for shoppers. As the result of the analysis, there are 7 efficient stores in the CCR model, accounting for about 17.5 percent of the total. And 11 stores in the BCC model were efficient at about 27.5 percent. Twenty-nine stores have the economic competence in scale, accounting for about 73 percent so that it shows the under-investment. After the analysis of the target stores by dividing them into their location, period of operation, and hyper form, if the stores are located in the Seoul metropolitan area, they are more efficient. It also shows that the hyper-type stores with the long periods of operation and convenience for shoppers were more efficient. In addition, the result of comparing the efficiency with labor and capital productivity suggests that the high efficiency of a particular type of store does not necessarily result in a high economic effect (labor, capital productivity). It suggests that when measuring the company s performance and setting up an improvement strategy, the approach in terms of efficiency except for economic effect should be implemented

DEA 모형을 활용한 소매점포 효율성 및 결정요인 분석 - 대형 아울렛 쇼핑몰 내 소매점포를 중심으로 -

이욱재(Lee, UK Jae),서광채(Seo, Kwang Chae),구찬림(Koo, Chan Lim),정준호(Jeong, Jun Ho) 대한부동산학회 2019 大韓不動産學會誌 Vol.37 No.3

본 연구는 DEA 모형을 2016년~2018년 기간 동안의 대형 아울렛 쇼핑몰 내 소매점포에 적용하여 효율성을 산출하고, 부동산의 입지에 따라 효율성의 차이가 발생하는지 확인하기 위해 아울렛 쇼핑몰의 토지종류에 따른 효율성과 아울렛 쇼핑몰이 소재하는 지역에 따른 효율성을 분석한다. 또한 비효율 점포에 대한 개선목표치를 제시하며, 토빗회귀분석을 통해 효 율성에 영향을 미치는 부동산의 입지요인을 분석한다. 효율성 산출 결과 산출지향 CCR 모형에서는 4개 점포, 산출지향 BCC 모형에서는 8개 점포가 효율적으로 나타났고 전체 점포에서 30% 점포만이 효율적인 점포임을 알 수 있었다. 토지의 종류에 따른 효율성은 공업지, 상업지, 주거지, 중심상업지, 기타 순으로 높았으며, 수도권보다는 비수도권에 소재한 점포의 효 율성이 높게 나타났다. 토빗회귀분석을 통해 효율성의 원인 분석을 부동산의 입지관점으로 분석한 결과 점포의 면적, 점포의 전면길이, 점포의 형태, 경쟁브랜드수 그리고 인구밀도가 효율성에 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. This study applies the DEA model to retail stores in the big outlet shopping malls for the period of 2016-2018 to calculate and analyzes the efficiency according to the land type of outlet shopping mall and the location where the outlet shopping malls are located. It also presents the targets of improvement for inefficient stores and analyzes the locational factors of real estate that affect efficiency through a Tobit regression analysis. As the result of calculating the efficiency, in the output-oriented CCR model and the BCC model, 4 stores and 8 stores were efficient respectively, and it was shown that only 30% of the stores were efficient among the whole stores. Efficiency based on the type of land is high in order of Industrial, commercial, residential, central commercial and other areas and the efficiency of the retails in non-metropolitan areas were higher than in metropolitan areas. As the result of the analysis on the causes of efficiency through a Tobit regression analysis, elements affecting the efficiency were analyzed: the area, the full length, the type of store, and the number of competing brands, the population density.