이동통신 대리점의 효율성 측정에 관한 연구 = Study on the Efficiency Measurement of Mobile Communication Stores

국문 초록 (Abstract)

우리나라 이동통신 서비스는 1984년 차량전화서비스(car phone)가 시작된 이후, 전 국민이 사용하는 스마트폰은 2016년 기준으로 보급률 91%와 더불어 모바일 검색 사용률도 88%로 세계에서 가장 높은 활용도를 보이고 있다.
최근 이동통신 단말기 판매시장이 성숙단계에 진입하면서 성장이 정체된 가운데 경기침체로 인하여 전체 휴대폰시장의 수요가 축소되고 국내 스마트폰 제조사들은 ‘단통법’ 시행 이후 중소 이동통신매장이 제일 먼저 어려움을 겪게 되면서 이동통신 유통망도 크게 위축되고 있다. 이런 상황에서 이동통신 신규개설 시 통신매장의 특성을 고려하여 적합한 지역을 선정하는 문제와 한정된 자원으로 최적의 효율성을 이끌어내야 하지만 정보의 비대칭성으로 인해 비효율성이 초래되고 있어 경쟁력 하락, 판매부진, 이직률 상승으로 이어질 수 있다. 따라서 통신매장 운영방식의 효율성 측정은 비효율적 대리점이 효율적인 대리점으로 성장하기 위해 적은양의 투입으로 높은 산출량을 생산할 수 있도록 상대적 효율성 평가를 필요로 한다.
따라서 본 연구에서는 분석방법으로 DEA 모형을 적용하였다. 이 모형은 투입 및 산출 요소와 관련하여 가중치를 직접 추정하는 모수적 방법으로 사전적 가중치가 필요 없이 평가대상 DMU의 효율성을 평가하며 모집단의 전체 평균치에 치중하는 회귀분석과는 달리 측정 대상인 개별단위나 관찰에 초점을 둠으로써 실질적인 개선가능성의 효율성에 대한 정보를 파악할 수 있는 분석방법이다. 평가대상 및 변수선정은 국내 수도권 소재 이동통신 대리점 195개를 통신매장별로 DEA 모형을 통해 후방접근법을 이용하여 변수를 선정한 후 투입 및 산출변수의 투명성을 확보하기 위하여 Profiling 기법으로 부분 효율성 측정하였다. 이를 통해 투입변수는 매장면적, 월임대료, 권리금, 상근인력, 경과년수이며, 산출변수는 신규기변건수, ARPU, Value Delivery로 최종 선정하였다.
연구결과를 요약하면 CCR․BCC 모형 분석에서 산출지향 CCR 모형의 효율적인 DMU는 69개이고, 비효율적인 DMU는 126개이다. 그리고 BCC 모형의 효율적인 DMU는 CCR 모형보다 증가한 87개이며 비효율적인 DMU는 108개로 효율성의 변별력은 CCR 모형 분석보다 현저히 낮아졌다. 또한 규모수익(RTS) 상태는 분석대상 195개 DMU가운데 Σλ=1인 최적규모 상태는 92개이고, Σλ>1인 규모수익체감(DRS)상태의 DMU도 92개를 나타내고 있는데 이 경우에는 판매직원의 재교육, 핵심역량, 매장규모 등의 운영체계에 대한 투입요소 절감 및 개선안 등의 전략이 바람직하다고 판단된다. 나머지 11개 DMU는 Σλ<1로 규모수익체증(IRS) 상태로 투입요소인 판매직원과 매장규모를 확대하여 산출변수인 신규기변건수, ARPU, Value Delivery 등의 증감이 효과적인 방안으로 예상된다. 준거집단 분석에서는 CCR 모형의 DMU37은 참조횟수가 20회로 높게 나타났지만, 산출변수인 신규기변건수, ARPU사용액, Value Delivery 등 평균효율성을 비교한 결과 낮게 나타났다. 이상의 결과에서 일정규모이상 투입요소를 증가 시켜도 산출요소는 효율성 변화가 없는 특성을 파악할 수 있었다. BCC 모형 DMU44는 참조횟수 18회로 주어진 투입물 수준을 유지하면서 산출물을 최대로 증가시키는데 목표를 두고 CCR 모형과 다른점은 규모가 변해도 효율이 일정하게 변하지 않는다.
따라서 이동통신매장의 입지선정, 상권 등의 다양한 변수들로 인하여 통신매장별 매출액 대비 성과에 큰 차이를 나타내고 있는 점을 고려하여 본 연구에서는 DEA 모형을 이용하여 평가에 영향을 미치는 주요 변수들에 대한 원인을 제시함으로써, 이동통신매장 개설 시 준거집단을 통해 상대적 효율성을 측정하고 체계적인 평가결과를 비교 분석하고자 하는데 그 목적이 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since the start of the car telephone services in 1984, Korean mobile communication services are showing the highest utilization in the world with 88% mobile search usage rate and with 91% penetration rate by 2016.
As mobile handset sales market enters a mature stage, the mobile distribution networks has been largely atrophy due to economic downturn and the collapse of the entire mobile phone market due to the law to restrict phone subsidies in Korea. In this situation, wrong selection of the location for new mobile communication stores may lead to decline in competitiveness, poor sales, and high turnover rate. Therefore, measuring the relative efficiency of mobile communication stores is needed to identify mobile communication stores with lower inputs and higher outputs.
In this study, we applied the DEA model for measuring relative efficiency. DEA evaluates the relative efficiency of the DMU without the need for predefined weights. Unlike regression analysis which focuses on the average of the entire population, DEA focuses on individual units to be measured. 195 mobile communication stores in Seoul metropolitan area has been used for DEA analysis and the input as well as output variables has been selected using the stepwise variable selection method as well as the profiling method. As a result, the chosen input variables are store size, monthly rent, key money, number of employees, and the number of years since the establishment of the store, while the chosen output variables are the number of new / changing subscribers, ARPU, and Value Delivery.
To summarize the analysis result, the CCR model shows that the number of efficient DMUs is 69 while the number of inefficient DMUs is 126. The number of efficient DMUs increases to 87 while the number of inefficient DMUs decreases to 126 in the BCC model. 92 DMUs are in the constant return to scale(Σλ=1) while 92 DMUs are in the decreasing return to scale(Σλ>1), which means that the latter 92 DMUs need to decrease the values of the input variables to be more efficient. The remaining 11 DMUs are in the increasing return to scale(Σλ<1), meaning that these stores need to increase the values of the input variables to be more efficient. The reference group analysis showed that DMU 37 is referenced 20 times in the CCR model while DMU 44 is referenced 18 times in the BCC model.
Considering that output variables of the mobile communication stores are affected by various input variables such as store size, monthly rent, key money, number of employees, and the number of years since the establishment of the store, DEA analysis has been conducted in this study to compare and analyze the systematic evaluation results.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 내용 및 구성 3
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 5
• 2.1 이동통신 단말기 유통체계 5
• 2.1.1 통신사 유통구조 5
• 2.1.2 이동통신사 수익구조 6
• 2.2 입지선정 8
• 2.3 효율성 9
• 2.3.1 효율성 개념 및 종류 9
• 2.3.2 효율성 측정방법 12
• 2.4 준거집단 13
• 2.5 DEA 모형 15
• 2.5.1 효율성 분석의 선행연구 16
• 2.5.2 DEA 모형의 특성 20
• 2.5.3 산출지향 CCR 모형 20
• 2.5.4 산출지향 BCC 모형 22
• 제 3 장 연구 설계 24
• 3.1 DMU 선정 24
• 3.2 투입․산출 변수 선정 24
• 3.2.1 후보군 변수 선정 및 정의 25
• 3.2.2 변수 선정방법 28
• 3.2.2.1 후방접근법을 이용한 변수 선정 28
• 3.2.2.2 Profiling 기법을 이용한 변수 선정 33
• 3.2.2.3 부분효율성 측정 및 상관관계 분석 35
• 제 4 장 효율성 분석 결과 38
• 4.1 효율성 분석 38
• 4.2 비효율의 원인분석 45
• 4.2.1 규모의 수익 상태에 의한 비효율의 원인분석 45
• 4.2.2 규모의 경제 상태에 의한 비효율의 원인분석 50
• 4.3 준거집단 분석 52
• 제 5 장 결론 58
• 5.1 연구결과 및 요약 58
• 5.2 연구의 시사점 및 한계점 61
• 참고문헌 63
• 부 록 66