DEA 모형을 이용한 대형마트 개별점포의 효율성 평가에 관한 연구 = A Study on the Evaluation of the Unit Store Efficiency of Large-Scale Discount Stores Using a DEA Model

국문 초록 (Abstract)

최근 국내 대형마트 시장이 성숙기에 접어들면서 업체간의 직접경쟁이 심화되는 것은 물론, 성장세가 둔화되고 있는 실정이다. 이에 따라 기존에는 다점포화를 통한 매출확대가 주된 관심사였으나, 최근에는 단위점포의 효율성이 중요한 문제로 대두되고 있다.
따라서 본 연구는 다수 투입요소와 산출요소를 갖는 대형마트의 효율성 평가와 관련하여, 기존의 효율성 평가에서 주로 사용하던 재무비율 평가방법이 아닌, 동질성을 갖는 다수 DMU간의 상대적 효율성 평가에 유용하게 사용되는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA) 방법을 활용하였다. 이러한 방법을 토대로 실제로 서울특별시 및 6대 광역시 소재 A사의 대형마트 33개 점포를 대상으로 DEA 효율성 분석을 실시하였다.
DEA 효율성 분석방법은 CCR 분석과 BCC 분석을 동시에 실시하여 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 등을 분리하여 측정하였고, 투입요소는 기업 내부요인뿐만 아니라 인구수?가구소득 등과 같은 외부 환경요인을 포함하여 효율성 평가의 객관성을 제고하도록 노력하였다. 아울러 규모효율성 및 참조집단 분석을 통해 개별점포의 비효율의 원인 및 효율성 개선 목표치에 대한 정보를 제공하였다.
DEA 효율성 평가 후에는 개별점포별로 산출된 효율성 값에 대해 각각의 변수가 미친 영향의 정도를 파악하기 위하여 Profiling 분석과 Tobit 모형 분석을 추가로 실시하였다. 특히, Tobit 모형 분석은 개별투입요소가 효율성에 미친 영향의 크기와 방향에 대한 정보를 제공하여 대형마트 개별점포의 효율성 개선을 위한 맞춤형 대안 제시가 가능케 하였다. 또한 DEA 사후분석의 하나로 대형마트 주요 입지특성별로 그룹화를 한 후 집단간 효율성 차이에 대한 분석을 진행하였다. 이러한 DEA 효율성 평가와 다양한 사후 분석의 결과, 기존의 재무비율 분석이 갖는 결과지향적인 약점이 보완되었을 뿐만 아니라, 대형마트 입지전략과 관련하여 경영적으로 중요한 시사점이 많이 도출 되었다.
특히 본 연구는 대형마트 개별점포에 대해 종합적인 효율성 평가와 개선안 도출을 위하여 DEA를 활용한 양적평가뿐만 아니라 소비자 만족도 조사라는 질적평가를 동시에 실시하였다. 이러한 양적평가와 질적평가의 통합적 연구결과, 두 가지 효율성 평가 방법간에는 분명한 효율성 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 더욱이 본 연구의 결과는 비효율 점포의 효율성 개선을 위한 현실적인 대안이 될 뿐만 아니라, 계량적 평가에서 효율적이었던 점포조차도 앞으로 발생할 수 있는 위험을 사전에 예측하고 대응이 가능하도록 하여 점포의 실질적인 경쟁력을 제고하게 하는 등 연구의 유용성이 매우 컸다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the large-scale discount store market in Korea has recently entered maturity, the competition has becoming fiercer and the growth momentum is slowing down. As a result, the main focus is shifting from increasing sales by adding new stores to the efficiency of unit store efficiency.
Accordingly, in relation to the evaluation of the efficiency of large-scale discount stores with multiple inputs and multiple outputs, this study utilized the Data Envelopment Analysis (DEA), which is useful in evaluating the relative efficiency of multiple homogeneous DMU's, instead of the financial ratio analysis, which used to be the favored method. To this end, the DEA model was used for 33 large-scale discount stores of A Company's located in Seoul and 6 metropolitan cities for efficiency analysis.
As for the DEA efficiency analysis method, the CCR analysis and the BCC analysis were conducted concurrently to measure technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency, and the inputs included external environmental factors like population and household income as well as internal factors to increase the objectivity of efficiency evaluation. In addition, the analysis of scale efficiency and reference sets provided information on the causes of the inefficiency of unit stores and the efficiency improvement goals.
After the DEA efficiency evaluation, in order to gain an understanding of the influence of each factor on the calculated efficiency value of each unit store, the Profiling technique and the Tobit model analysis were used. In particular, the Tobit model analysis provided information regarding the size and direction of the influence of individual inputs on efficiency, thereby making it possible to present a customized proposal for improvement of the efficiency of unit stores of large-scale discount stores. Also, the unit stores were grouped by the key locational characteristics of large-scale discount stores, and the difference in efficiency between groups was analyzed. As a result of DEA efficiency analysis and a variety of ex post facto analysis, this study not only made up for the result-oriented weaknesses of the existing financial ratio analysis, but also presented important implications in relation to the location strategies of large-scale discount stores.
In particular, this study conducted both the DEA-based quantitative evaluation and the qualitative evaluation utilizing the consumer satisfaction survey in order to comprehensively evaluate the efficiency of the unit stores of large-scale discount stores, and derive improvement ideas. This study integrating quantitative evaluation and qualitative evaluation revealed a clear difference between the two methods of efficiency evaluation. Furthermore, this study proved to be very useful in helping the stores to improve competitiveness: i.e. it presented realistic measures to improve the efficiency of inefficient stores, and enabled those companies which were found to be efficient in the quantitative evaluation to predict potential risks and cope with them in advance.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 = 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 = 1
• 2. 연구의 방법 = 4
• 3. 연구의 범위 및 구성 체계 = 6
• Ⅱ. 대형마트의 시장구조 및 선행연구 = 10
• 1. 대형마트의 특성 및 환경변화 = 10
• 1) 대형마트의 개념 및 유통특성 = 10
• 2) 유통시장의 환경 및 구조변화 = 11
• 2. 대형마트의 분포 및 효율성 = 14
• 1) 대형마트의 분포 실태 = 14
• 2) 대형마트의 효율성 추이 = 19
• 3. 선행연구의 고찰 = 22
• 1) 대형마트에 관한 선행연구 = 22
• 2) DEA 효율성 평가 선행연구 = 26
• 3) 선행연구와의 차별성 = 33
• Ⅲ. 효율성 평가와 분석모형 설계 = 36
• 1. 효율성 평가 이론 = 36
• 1) 효율성의 개념 = 36
• 2) 효율성의 종류 = 37
• 3) 전통적 효율성 평가기법 = 43
• 2. DEA 모형 = 45
• 1) DEA 모형의 개념 = 45
• 2) 참조집단 분석 = 50
• 3) 효율적 DMU의 순위화 = 52
• 4) DEA 모형의 유용성 및 한계 = 53
• 3. Tobit 모형 = 56
• 1) Tobit 모형의 개념 = 56
• 2) Tobit 분석의 한계 = 58
• 4. 효율성 평가모형의 설계 = 59
• 1) 분석 대상 및 구조 = 59
• 2) 연구모형의 설계 및 평가절차 = 63
• 3) 투입ㆍ산출요소의 설계 및 선정 = 68
• Ⅳ. 대형마트 개별점포의 효율성 분석 = 75
• 1. DEA 효율성 평가 = 75
• 1) 기술효율성 측정 = 75
• 2) 순수기술효율성 측정 = 79
• 3) 상권특성별 효율성차이 분석 = 82
• 4) 비효율 원인분석 및 효율성 개선치 = 86
• 2. DEA 순위 분석 = 97
• 1) 초효율성기법과 DEA 순위 = 97
• 2) DEA 순위와 상권특성 순위 비교 = 99
• 3) DEA 순위와 비율지표 순위 비교 = 101
• 3. DEA 평가 사후 분석 = 103
• 1) 프로파일링 분석 = 103
• 2) Tobit 모형 분석 = 107
• 3) 대형마트 입지특성별차이 분석 = 114
• 4. 소비자 만족도 조사 = 122
• 1) 조사 설계 = 122
• 2) 설문조사 실증분석 = 127
• 3) DEA 평가와 만족도 비교분석 = 132
• 5. 연구결과의 논의 = 136
• 1) DEA 효율성 평가결과 = 136
• 2) DEA 순위 평가결과 = 139
• 3) Tobit 및 입지특성 분석 결과 = 140
• 4) 만족도 평가 = 141
• Ⅴ. 결론 = 143
• 1. 연구결과의 요약 = 143
• 2. 연구의 함의 및 한계 = 146
• 참고문헌 = 149
• 부록 = 159
• ABSTRACT = 163