코로나19 이후 배달서비스 도입이 외식업체의 경영성과에 미치는 효과
Effects of Adopting Food Delivery Services on Restaurant Business Performance After COVID-19
0
조회
0
다운로드
7
인용
0
참고문헌
키워드
초록
코로나19로 인한 대면서비스의 제약은 외식 소비의 패러다임을 온라인 음식 주문, 배달서비스와 같은 비대면수요로 빠르게 전환시켰다. 하지만 이러한 변화는 배달 수수료, 광고료 등의 문제로 영세 외식업체에 오히려 부담으로 작용하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹 이후 증가한 배달서비스 도입에 대한 실증분석을 통해 외식업 경영자뿐만 아니라 정책 입안자들에게 유용한 정보와 시사점을 제공하고자 시도되었다. 특히 이 논문은 코로나19 이후 배달서비스를 도입한 외식업체의 특성과 배달서비스 도입이 경영성과에 미친 영향을 분석하였다. 분석 자료는 2021년 외식업경영실태조사를 활용하였으며, 성향점수매칭 방식을 응용하여 분석을 진행하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 배달서비스 도입은 경영주 특성보다 외식업체의 영업 특성에 더 기인하는 것으로 나타났으며 수도권에 위치, 프랜차이즈, 외국식 음식점, 여성 고객과 테이블 수가 많을수록 배달서비스를 도입할 확률이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19 이후 배달서비스의 도입은 매출액을 증가시키지만 동시에 영업비용 역시 증가시켜 영업이익과 영업이익률은 유의미한 변화가 없거나 오히려 감소하는 것으로 나타났다.
Abstract
Restrictions on face-to-face services due to the outbreak of COVID-19 have quickly transformed the paradigm of eating out consumption, such as online food orders and delivery services, into non-face-to-face demand. While this shift offers new opportunities, it can also play a financial burden on small restaurants due to the associated delivery fees and advertising costs. This paper examines the characteristics of restaurants that have adopted delivery services post COVID-19 and investigates the impact of this adoption on their business performance. Data from the 2021 Restaurant Management Status Survey were analysed using propensity score matching. Major analytical results are as follows: First, the decision to adopt delivery services is more significantly influenced by the business characteristics of the restaurant than by the characteristics of the owner. Restaurants located in metropolitan areas, franchises, international cuisine restaurants, those with a majority of female customers and those with a higher number of tables were found to be more likely to adopt delivery services. Second, the introduction of delivery services after COVID-19 tends to increase the sales, but it also led to an increase in operating costs. It indicates that there is no significant change in operating profit or rather decrease in profit.
참고문헌 (50)
- 김건휘, "O2O 외식배달 플랫폼 서비스품질이 지속이용의도에 미치는 영향: 자기결정성을 조절변수로", 외식경영연구, 23(4), pp.105~128 (2020), 한국외식경영학회
- "치솟는 배달비… 소비자·식당·앱·기사 모두 ‘울상’" (2022)[URL]
- 외식업경영실태조사, "농림축산식품부", ~ (2019)
- 외식업경영실태조사, "농림축산식품부", ~ (2020)
- 외식업경영실태조사, "농림축산식품부", ~ (2021)
- "배달앱 가맹 음식점 “배달앱 수수료 부담된다”…피해는 결국 ‘소비자의 몫’" (2020)[URL]
- 박미성, "식사규칙성이 성인 비만에 미치는 효과 분석: 성향점수 매칭기법을 중심으로", 농촌경제, 39(3), pp.79~122 (2016), 한국농촌경제연구원[DOI]
- "④ “배달 주문 늘어도 남는 돈 없다” ‘脫 배달’ 움직임 확산" (2022)[URL]
- 선일석, "외식 배달서비스 품질에 대한 배달앱 사용자의 인식차이 연구", e-비즈니스연구, 20(4), pp.91~102 (2019), 국제e-비즈니스학회[DOI]
- 이상원, "배달앱 이용과 음식점업 매출: 대구광역시 코로나19 효과를 중심으로", 경제학연구, 70(4), pp.69~91 (2022), 한국경제학회[DOI]
- 이상하, "외식사업 배달⋅테이크아웃 비중과 사업장 면적의 연관성 분석", 도시부동산연구, 13(3), pp.63~88 (2022), 한국도시부동산학회
- 이아름, "외식 O2O플랫폼의 품질특성이 지각된 가치와 행동의도에 미치는 영향 : 성가심의 조절효과를 중심으로", 외식경영연구, 23(6), pp.325~353 (2020), 한국외식경영학회[DOI]
- 이재광, "O2O 배달 앱 플랫폼 서비스에서 공급 업체의 지속이용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구", 한국IT서비스학회지, 20(2), pp.13~31 (2021), 한국IT서비스학회[DOI]
- 염진철, "외식 O2O 플랫폼 서비스특성이 지각된 가치와 신뢰 및 사용의도에 미치는 영향", 관광연구, 34(6), pp.115~131 (2019), 대한관광경영학회
- 정진화, "귀농정책 수혜가구의 특성과 귀농정책의 효과", 농업경제연구, 59(3), pp.21~36 (2018), 한국농업경제학회[DOI]
- 정효선, "O2O 외식 배달 앱 서비스 품질이 고객만족도 및 행동의도에 미치는 영향: 식생활 라이프 스타일의 조절효과를 중심으로", 관광연구저널, 35(2), pp.193~208 (2021), 한국관광연구학회[DOI]
- 조미나, "O2O 모바일 배달 앱 소비자 이용 경험과 서비스 품질에 관한 질적 연구 - 포커스 그룹 인터뷰 방법을 중심으로-", 관광학연구, 45(4), pp.29~54 (2021), 한국관광학회[DOI]
- 조성호, "외식업체 O2O 플랫폼 서비스특성이 유용성과 신뢰 및 지속적 사용의도에 미치는 영향", 호텔관광연구, 21(2), pp.180~195 (2019), 한국호텔관광학회[DOI]
- 최영운, "저소득층 노인무료급식 프로그램 이용 효과 분석", 농업경제연구, 56(2), pp.1~28 (2015), 한국농업경제학회
- 최태호, "외식 O2O 서비스 품질이 신뢰와 지속적 이용의도에 미치는 영향:배달 어플리케이션을 중심으로", Culinary Science & Hospitality Research, 26(7), pp.94~104 (2020), (사)한국조리학회[DOI]
- "배달앱도 식당도 “남는거 없다”…그 많은 배달비 어디로 갔나" (2022)[URL]
- 온라인 쇼핑동향조사, "통계청", ~ (2019)
- 온라인 쇼핑동향조사, "통계청", ~ (2020)
- 온라인 쇼핑동향조사, "통계청", ~ (2021)
- 박상현, "배달 앱 이용 현황과 메뉴 유형별 수요 특성" (2022), 하나금융경영연구소
- 외식산업 경영형태 및 식재료 구매현황 심층분석 보고서, "한국농촌경제연구원", ~ (2021)
- "한국은행 경제통계시스템" (2023)[URL]
- 허경석, "O2O 배달앱 서비스 특성에 따른 소비가치 변화가 만족에 미치는 영향", 외식경영연구, 23(2), pp.213~235 (2020), 한국외식경영학회
- 온디맨드 플랫폼 시장에서의 입점업체 매출분포 변화에 관한 연구: 배달앱 시장을 중심으로 (A Study on the Change of Sales Concentration Linked to Platforms Providing On-Demand Services), "Lee, G.", KDI, ~, pp.KDI Policy Study, 3 (2021)
- Abadie, A., "Large sample properties of matching estimators for average treatment effects", Econometrica, 74(1), pp.235~267 (2006)[DOI]
- Matching on the estimated propensity score, "Abadie, A.", Harvard University and National Bureau of Economic Research, ~ (2012)
- Semiparametric causality tests using the policy propensity score, "Angrist, J.", ~ (2004)
- Angrist, J., "When to control for covariates? Panel asymptotics for estimates of treatment effects", Review of Economics and Statistics, 86(1), pp.58~72 (2004)[DOI]
- Angrist, J. D., "Mostly harmless econometrics: An empiricist's companion" (2009), Princeton University Press
- Austin, P. C., "Comparing paired vs non-paired statistical methods of analyses when making inferences about absolute risk reductions in propensity-score matched samples", Statistics in Medicine, 30(11), pp.1292~1301 (2011)[DOI]
- Chen, M., "Food delivery service and restaurant : Friend or foe", Management Science, 68(9), pp.6539~6551 (2022)[DOI]
- The impact of online food delivery services on restaurant sales, "Collison, J", ~ (2020)
- Edwards, J. S., "The foodservice industry : Eating out is more than just a meal", Food Quality and Preference, 27(2), pp.223~229 (2013)[DOI]
- Gavilan, D., "Innovation in online food delivery : Learnings from COVID-19", International Journal of Gastronomy and Food Science, 24, pp.100330~ (2021)[DOI]
- Gursoy, D., "Effects of COVID-19 pandemic on hospitality industry : review of the current situations and a research agenda", Journal of Hospitality Marketing & Management, 29(5), pp.527~529 (2020)[DOI]
- Hahn, J., "On the role of the propensity score in efficient semiparametric estimation of average treatment effects", Econometrica, pp.315~331 (1998)[DOI]
- Hirschberg, C., "The changing market for food delivery" (2016)
- Ho, D. E., "Matching as nonparametric preprocessing for reducing model dependence in parametric causal inference", Political Analysis, 15(3), pp.199~236 (2007)[DOI]
- Li, C., "Review of online food delivery platforms and their impacts on sustainability", Sustainability, 12(14), pp.5528~ (2020)[DOI]
- Lim, W. M., "Toward an agency and reactance theory of crowding : Insights from COVID-19 and the tourism industry", Journal of Consumer Behaviour, 20(6), pp.1690~1694 (2021)[DOI]
- Putra, R. A. R. S., "The impact of biogas technology adoption for farm households–Empirical evidence from mixed crop and livestock farming systems in Indonesia", Renewable and Sustainable Energy Reviews, 74, pp.1371~1378 (2017)[DOI]
- Rosenbaum, P. R., "The central role of the propensity score in observational studies for causal effects", Biometrika, 70(1), pp.41~55 (1983)[DOI]
- Stuart, E. A., "Matching methods for causal inference: A review and a look forward", Statistical Science, 25(1) (2010)[DOI]
- Wang, S., "A GIS-based analytical framework for evaluating the effect of COVID-19 on the restaurant industry with big data", Big Earth Data, 7(1), pp.37~58 (2023)[DOI]
- Yasmin, N., "Adoption and diffusion of renewable energy–the case of biogas as alternative fuel for cooking in Pakistan", Renewable and Sustainable Energy Reviews, 101, pp.255~264 (2019)[DOI]
