DEA를 이용한 이동통신 소매 매장의 효율성 분석
Efficiency Analysis of Mobile Telecommunication Retail Stores Using Data Envelopment Analysis
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초록
이동통신 소매 매장의 상권, 입지 선정 등의 다양한 변수들로 인하여 매장별 투입 자원 대비 성과에 큰 차이가 발생하는 점을 고려하여 본 연구는 DEA(자료포락분석 기법)를 이용하여 국내 수도권 소재 매장 195개의 상대적 효율성을 분석하였다. 구체적으로 Wagner의 후방접근법 및 Tofallis의 프로파일링 기법 을 적용하여 투입 및 산출변수 선정 후 CCR / BCC 모형을 이용하여 기술적 효율성 및 규모의 효율성을 측정하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 첫째, 효율적인 매장은 CCR 모형 기준으로 69개이며, BCC 모형 기준으로는 해당 69개 매장에 18개 매장이 추가된 87개임을 확인하였다. 둘째, Σλ=1인 최적 규모 상태의 매장 및 Σλ>1인 규모수익체감(DRS) 상태의 매장은 각각 92개이며, Σλ<1인 규모수익체증(IRS) 상태의 매장은 11개임을 확인하였다. 규모수익체감 상태로 판명된 매장의 경우 효율성 향상(즉, 최적 규모 상태로의 전환)을 위해 투입 자원인 매장 면적, 월 임대료, 보증금, 권리금, 상근 인력 수의 감소가 필요하다. 또한 규모수익체증 상태로 판명된 매장의 경우 효율성 향상을 위해서는 더 많은 자원 투입(즉, 투입변수 증가)를 통해 산출물인 신규 기변 건수, ARPU, Value Delivery 증가가 필요하다.
Abstract
Considering that there is a big difference in performance compared to invested resource by store due to various variables such as location selection of mobile telecommunication retail stores and commercial districts, this study analyzed the relative efficiency of 195 stores in the metropolitan area using data envelopment analysis. Specifically, technical efficiency and scale efficiency have been measured using CCR and BCC models after selecting input and output variables by applying Tofallis' profiling technique and Wagner's backward approach. To summarize the results of this study, first, there were 69 efficient stores based on the CCR model, and 87 efficient stores based on the BCC model, 18 stores added to the 69 agencies. Second, 92 stores in the optimal scale state (Σλ=1) and in the decreasing return to scale state (Σλ>1), respectively, and 11 stores in the increasing return to scale state (Σλ<1). In the case of stores that have been found to be in a state of decreasing return to scale, strategies such as retraining sales staff, reducing and improving input variables to the operating system such as core competencies and store size are needed to transition to the optimal state. In addition, in the case of stores that have been found to be in a state of increasing return to scale, it is necessary to increase the number of new variables, ARPU, and Value Delivery values, which are the input variables, by expanding the sales staff and store size.
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