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논문KCI 등재

재고관리성과 측정을 위한 재고관리효율성 연구

A Study on Inventory Management Efficiency to measure Inventory Management Performance

김길환
한국생산관리학회 (The Korean Production And Operations Management Society)|2021.02|한국생산관리학회지 (Journal of the Korean Production and Operations Management Society)|제32권 제1호|pp. 47-67

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확률변경분석Stochastic Frontier Analysis재고관리재고회전율재고관리효율성기술적 효율성Inventory ManagementInventory TurnoverInventory Management Efficiency
주제분류경영학

초록

본 연구의 목적은 우연적 변동요인이 제거된 새로운 방식의 재고관리성과 지표를 개발하고자 하는 것이다. 이를 위해 우리나라 소매업 및 관련 업종에 속하는 40개 기업의 2000~2018년 자료를 선택하여 분석을 실시하였다. 구체적으로 생산경제(Production Economy)이론의 기술적 효율성(Technical Efficiency) 개념을 차용하여 재고관리효율성(Inventory Management Efficiency)이라는 새로운 성과지표를 정의하였고, Gaur 등(2005)에서 제시된 재고회전율을 결정하는 주요 요인과 재고회전율과의 관계가 승법적(Multiplicative) 형태로 표현된 재고회전율함수를 설정하였다. 그리고 재고관리효율성을 적절히 정의하기 위해 요구되는 주요 조건을 재고회전율함수가 만족하고 있는지 면밀히 검토하였고, 재고관리효율성의 추정을 위해 우연적 변동과 재고관리효율성을 구분할 수 있는 모수적 방법으로 확률변경분석(Stochastic Frontier Analysis)을 적용하였다. 또한 재고관리효율성의 추정을 위해 설정된 연구모형의 타당성 여부를 살펴보았고 재고관리효율성항의 통계적 존재 여부를 확인하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 설정된 재고회전율함수는 ‘명확히 정의된’ 함수이며 재고관리효율성은 알맞게 정의된 재고관리성과 지표이다. 둘째, 재고관리효율성은 통계적으로 존재한다고 볼 수 있다. 셋째, 최대 재고회전율 수준과 비교했을 때 분석대상 기업들의 실제 재고회전율 수준은 평균적으로 약 64.3% 수준에서 결정되고 있다. 한편 본 연구는 기술적 효율성의 개념을 차용한 새로운 지표를 제안하였다는 점에서 학술적 시사점이 있다고 평가할 수 있다. 또한 본 연구에서 제안한 재고관리효율성 및 방법론을 적용함으로 실무관리자들은 경쟁기업과 비교하여 평가될 수 있는 기업의 상대적 재고관리성과 또는 능력을 분석할 수 있으며 재고관리 개선을 위해 참고할 만한 타 기업을 찾아낼 수도 있다. 이러한 측면이 본 연구의 실무적 시사점이라고 할 수 있다.

Abstract

We develop a new indicator for measuring inventory management performance in which random variation factor is eliminated. To this end, we conduct the analysis by selecting a sample of 40 Korean retailers from 2000 to 2018. Specifically, we define the Inventory Management Efficiency(IME) as a new performance indicator by applying the technical efficiency concept based on the production economy theory. Then, we establish the Inventory Turnover Function, where the relationship between inventory turnover and the main factors that determine it is expressed in a multiplicative form. Besides, we carefully look into whether the inventory turnover function satisfies the regularity conditions required to define IME properly, and we estimate IME via a stochastic frontier analysis enabling the isolation of random variation factor from IME. Moreover, we examine the validity of the research model and confirm whether IME statistically exists after estimating the research model. Our evidence suggests that the inventory turnover function established is ‘well-defined’ and IME is an adequately-defined indicator for measuring inventory management performance. We also find that IME is seen to exist statistically. Lastly, our result indicates that the actual inventory turnover level is determined at about 64.3% on average relative to the maximum inventory turnover level Our work academically contributes by proposing a new performance indicator based on technical efficiency. Also, our work practically contributes by suggesting IME through which managers can evaluate their inventory management performance relative to competitors and can also find the best company that they need to benchmark to improve inventory management.

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