국내 유통산업의 서비스 효율성 비교분석에 관한 연구

- 할인점과 백화점을 중심으로 -

유한주*, 송광석**

*숭실대학교 경영학부

**숭실대학교 대학원 경영학과

A Comparative Study on Service Efficiency

for the Domestic Retail Industry

- Focused on the Discount Stores and Department Stores -

*Hanjoo Yoo

**Gwangsuk Song

*Division of Business Administration, Soongsil University

**Graduate School of Business Administration, Soongsil University

Keywords :  Service Efficiency, DEA Model, Service Quality

1. 서  론

1.1 연구의 배경 및 목적

2002년에 발표된 세계적인 컨설팅 업체인 맥킨지의 미국경제보고서(what's right with the U.S. economy)에서는 미국 경제의 10년 호황을 가능케 했던 이른바 신경제의 비밀은 일반인들이 흔히 생각하는 주가 상승에 의한 부의 효과나 정보기술(IT)에 기인한 것이 아니라 사실은 6개 주요 산업의 경영과 기술혁신에 의한 것이라고 밝힌 바 있다. 이 보고서에 따르면 지난 95～99년 생산성 증가분 중의 상당부분이 6개 주요 산업(도매, 소매 증권, 반도체 컴퓨터장비, 통신)의 생산성 향상에 의한 것으로 나타났으며, 이를 제외한 53개 분야에서의 생산성 증가는 매우 미미한 수준에 불과한 것으로 나타났다. 구체적으로 도매업과 소매업의 생산성 향상이 전체의 50%이상을 차지한 것으로 나타났으며 신경제 성장의 원동력이 주로 서비스 부문에서 창출된 것임을 알 수 있다. 즉 현재 선진국의 서비스 산업은 제조업을 대신하여 전체 국가산업의 성장을 이끄는 경제의 성장엔진 역할을 수행하고 있다. 하지만 국내의 서비스 산업의 노동생산성은 미국을 비롯한 선진국의 절반 수준에 불과하다. 반면 서비스업의 고용 비중은 2004년 64.4%를 기록하였다. 즉 투입 노동력은 많은데 비해 노동 생산성은 매우 낮은 것으로 나타나고 있다. 특히 유통산업의 경우 국내 시장은 다수의 국내업체들과 글로벌 기업들과의 치열한 경쟁을 벌이고 있는 실정이다.

맥킨지의 한국경제보고서(1998)에서 서비스 산업에 대한 규제를 완화하고 생산성을 높여야 성장과 고용문제를 동시에 해결할 수 있다고 강조하고 있다. 이러한 서비스산업의 생산성 향상에 있어서 가장 중요한 것은 바로 서비스 품질이며 서비스 품질의 효율적 운영 없이는 생산성 향상이 어렵기 때문에 서비스 산업에 있어서 서비스 품질의 전략적 접근은 필수적이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구의 목적을 정리하면 다음과 같다.

첫째, 기존의 서비스 품질연구와는 다른 관점으로 투입․산출 관계의 효율성을 분석하고자 한다.

둘째, 국내의 유통산업 중에서  가장 큰 비중을 차지하는 할인점과 백화점을 대상으로 서비스 품질활동의 효율성을 분석하고자 한다.

셋째, 효율성 분석을 통하여 분석대상인 각 할인점과 백화점에 대한 관리적 시사점을 제공함으로써 효율성을 제고하기 위한 방안을 제시한다.

1.2 연구의 방법 및 범위

본 연구에서는 국내 유통업계에서 가장 큰 매출규모를 가지고 있는 할인점과 백화점의 서비스 품질에 대한 효율성을 측정하고자 한다. 연구방법은 서비스 품질의 측정결과를 기반으로 개별적인 서비스 차원을 투입요소로 하고 만족과 재이용의도, 추천의도를 산출물로 사용하여 효율성 분석의 대표적인 분석방법인 DEA(Data Envelopment Analysis) 방법을 적용하고자 한다. 특히 투입요소의 경우 서비스품질의 Top2box 비율을 구한 후 서비스품질의 산출물인 만족, 재이용의도, 추천의도와의 결합강도를 측정하여 개별적인 서비스 차원의 투입 값을 산출하였으며 산출물인 만족과 재이용의도, 추천의도는 서비스 품질에 의해 산출된 비율이므로 개별변수의 Top2box 비율을 산출하여 사용하였다.

본 연구에 이용된 표본은 인터넷 서베이를 통해 수집되었으며, 6개 할인점 이용고객 1605명, 5개 백화점 이용고객 1428명을 표본으로 추출하였다. 통계적 분석도구는 SPSS 13, DEA는 Excel 2003, Frontier Analyst를 사용하였다.

1.3 서비스품질에서의 효율성 평가의 필요성

서비스 프로세스의 효율성과 품질의 중요성에도 불구하고 국내외를 막론하고 서비스 조직의 효율성과 품질 수준은 제조업에 비해 크게 낮고 개선해야 할 부분도 많은 것이 현실이다. 통계청의 2000년 자료에 의하면 국내 서비스업의 노동 생산성은 141.2(1990년 100기준)로 제조업의 257.9에 비해 크게 낮은 상태이며 제조업의 생산성은 1990년에 비해 2.5배 향상되었지만 서비스업의 생산성은 40% 증가에 그쳐 두 업종 간 생산성 격차가 크게 확대되었다.(삼성경제연구소, 2005) 이러한 서비스 조직의 특징에 대해 Juran(2002)은 제조업체와는 달리 품질 전문가가 거의 존재하지 않으며 품질활동이 일상화되어 있지 않고 품질담당 고위임원의 부재와 품질개선을 위한 부서 간 협조 체계가 구축되어 있지 않다는 것을 지적하고 있다. 또한 서비스 산업에서의 효율성 측정은 제조업의 효율성 측정과는 달리 서비스산업에서의 활동 즉 대 고객 서비스를 포함한 활동이 유기적으로 결합되어 측정 자체가 쉽지 않은 특징이 있으며 이러한 여러 특징들로 인해 국내외를 막론하고 서비스 조직의 효율성과 품질수준은 제조업에 비해 크게 낮은 것으로 알려져 있다. 하지만 고객지향적인 제품의 설계 측면에서 볼 때 서비스 기업의 효율성은 고객 서비스 활동에 의해 평가할 수 있다. 즉 기업의 대 고객서비스 활동인 서비스 품질 활동을 투입요소로 고객만족과 재이용의도, 추천의도를 산출로 하여 기업의 서비스 품질 활동에 대한 효율성을 평가할 수 있다.

효율성을 분석하기 위하여 생산과정에 결부된 각종요소를 투입과 산출 또는 환경변수로 나누는 데는 특정한 기준이 존재하지 않는다. 다만, 동일한 산출수준을 생산하기 위하여 상대적으로 적게 존재하는 것이 바람직하다면 그 요소는 투입이라 할 수 있고, 반대로 동일한 투입수준을 유지하고 있을 때 상대적으로 많이 존재하는 것이 바람직하다면 그 요소는 산출요소라 할 수 있다.(Lee, J.D and Kim, Y.T., 1997.; 유한주, 1997) 따라서 본 연구에서는 국내 할인점과 백화점의 대 고객서비스 활동의 효율성을 분석하기 위해 서비스 품질요소를 투입요소로 선정하였으며 산출요소로는 고객만족과 재이용의도, 추천의도로 선정하여 분석하고자 한다.

서비스 효율성의 측정은 점점 치열해져가는 경영환경에 따라 기업의 전략적인 의사결정의 중요한 시사점을 제공할 수 있으며 동일 산업내의 효율적인 기업 즉 시장의 베스트 프랙티스를 파악할 수 있어 매우 중요한 의미를 갖는다고 할 수 있다. 특히 서비스 기업의 경우 자사의 역량을 고려하지 않고 일반적으로 대고객서비스 수준을 단순하게 높이는 방법으로는 기업의 효율성뿐만 아니라 전략적 측면에서도 비효율적인 방법이라고 할 수 있다. 더욱이 국내 유통시장의 경우 시장 개방과 더불어 점차 가격경쟁과 더불어 서비스 경쟁으로까지 번져가고 있는 실정이며 최근에는 국내 진출한 외국계 기업의 철수에 관한 뉴스가 화두로 회자되기도 하였다.

이러한 여러 상항을 고려할 때 서비스 산업에서의 효율성 평가는 현 시장 상황에서 매우 필요한 연구이며 실무적으로 가치가 있다고 할 수 있다. 또한 서비스 산업의 지속적인 성장과 더불어 많은 서비스품질 연구가 진행되어 왔지만 대부분의 연구는 서비스품질에 관한 대표적인 측정도구인 SERVQUAL이나 SERVPERF를 활용하여 고객만족, 고객유지의 역학적 관계와 서비스 메커니즘에 관한 연구에 치중되어온 경향이 있다 특히 서비스 산업에 있어서 생산성이나 효율성의 측정은 많은 무형적 요소의 투입요소로 인해 측정 자체가 쉽지 않을 뿐만 아니라 주로 물리적인 요소를 중심으로 한 생산성이나 효율성을 측정하고 있는 상황이다.

이러한 서비스 산업의 효율성을 분석하기 위한 방법으로 DEA기법이 적합한 이유는 다음과 같은 세 가지 관점에서 볼 수 있다.(유한주, 1997.; Lee, J.D., 1997.; Lewin, A.Y. and Lovell, C.A.K., 1995.)

첫째, 비모수 접근법에 의한 효율성은 투입산출과 관련된 물량관련 관측자료만으로 도출될 수 있으므로, 비시장적 성격의 투입과 산출요소, 즉 시장가격이 존재하지 않는 투입산출요소를 가진 경영활동의 효율성을 분석하기에 적합하다. 이는 DEA의 개발단계에서부터 최근의 다양한 응용사례에서 DEA가 이론적으로, 실증적으로 그 가치를 인정 받아온 중요한 장점으로 생각할 수 있다.

서비스품질활동과 관련된 투입 및 산출자료는 명시적으로 시장이 형성되어 있고, 그 가격을 산정할 수 있는 경우도 있으나, 대부분의 경우 물량적 측면의 크기만을 측정할 수 있는 경우가 많으므로, DEA의 중요한 장점을 살려 효율성을 분석할 수 있게 된다.

둘째, DEA는 모수적 방법론을 이용한 효율성 분석 방법론과는 달리 사전에 함수 형태를 가정하지 않는 비모수적 방법론이므로 함수형태의 제약으로 인한 인위적인 효율 또는 비효율성이 발생할 가능성이 상대적으로 적다. 서비스 활동이 여타 제조과정과는 달리 정형화된 생산관계를 가지고 있다고 보기 어려우므로, 기존의 효율성 연구에서 많이 채택되어오던 함수형태를 동일하게 가정하는 것은 무리라고 할 수 있다. 따라서 서비스 기업의 대고객서비스 활동의 효율성 분석을 위해 비모수적 방법론인 DEA를 채택하는 것은 현실적 측면에서 장점이 있다고 할 수 있다.

셋째, DEA는 분석의 결과로부터 해당기업의 효율성 수준을 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 비효율적인 기업이 효율적인 상태로 변화하고자 할 때 모범으로서 기능할 수 있는 표준기업(Best-practiced firms)을 인식하도록 해준다. 즉 표준기업에 관한 정보를 벤치마킹하기 위한  정보로 유용하게 사용할 수 있다. 따라서 관리적, 전략적 시사점이라는 관점에서 DEA는 타 방법론에 비하여 큰 장점을 가지고 있음을 알 수 있다. 이러한 여러 특징으로 인해 서비스품질활동이 중요한 요인으로 작용하는 서비스 기업에서는 DEA가 매우 유용하게 활용할 수 있다.

2. 이론적 배경

2.1 서비스품질에 관한 기존 연구

서비스 품질에 관한 연구는 Grőnroos(1984)가 인지된 서비스 품질의 개념을 정립하여 소비자의 지각된 관점에서 서비스를 측정하고자 한 연구를 통해 시작되었다. Grőnroos는 서비스 품질을 기술 품질(technical quality)과 직능품질(functional quality)의 두 가지로 구분 하였다. 그리고 인지된 서비스 품질(perceived service quality)은 구분된 두 차원 (기술품질, 직능품질)에 대해 소비자가 느끼는 주관적인 견해의 결과라고 설명하였다. 또한 Parasuraman et al.(1984)은 서비스품질을 서비스 고유한 특성으로 인해 객관적으로 측정하기 어려운 추상적인 개념임을 주장하며 기업이 서비스 품질을 평가하는 적절한 접근방법은 품질에 대한 소비자의 지각을 측정하는 것이라고 제안하였다. Parasuraman, Zeithamal and Berry(이하 PZB, 1988)는 서비스 품질의 개념을 정의한 후에 이것을 측정하는 도구로서 SERVQUAL이라고 불리우는 다항목 척도를 처음으로 개발했다. PZB는 기존 연구에서 밝혀진 서비스 품질의 10가지 결정요인을 각 차원에 대하여 대략 10개의 차원(총 97개 항목)을 반복적인 요인분석과정을 거쳐 유형성(tangibles), 신뢰성(reliability), 대응성(responsiveness), 확신성(assurance), 공감성(empathy)의 5가지 차원으로 재구성하고, 이것을 측정하기 위하여 ‘기대’를 측정하는 22개의 항목과 ‘성과’를 측정하는 22개의 항목으로 구성된 두 가지 유형의 척도를 만든 후 성과와 기대와의 차이에 의해 서비스를 측정하는 도구를 개발하였다. 이에 반해  서비스 품질을 서비스의 수행결과에 기초해서 측정하고자 하는 시도는 Cronin and Taylor(1992)에 의해 정립되었다. 이들은 ‘서비스=성과(Performance)'라는 공식을 수립하고 SERVPERF라고 명명함으로써 서비스 품질을 서비스의 성과로서 측정하고자 하였으며 기존의  SERVQUAL에 대한 비판을 시도하였다.

<표 1 > SERVQUAL 모델과 SERVPERF 모델 비교

	SERVQUAL 모델	SERVPERF 모델
제안자	Parasuraman, Zeithaml, and Berry	Cronin and Taylor
모델의 구성	성과 - 기대	성과
기대의 정의	규범적 기대 (제공해야만 할 수준)	기대 측정 안함
측정자원	5개 차원 22개 항목	5개 차원 22개 항목

Cronin과 Taylor는 서비스품질은 성과라고 보고 이에 관한 연구를 전개하였다. 특히 성과만을 가지고서도 서비스품질을 측정하면 설득력이 더 높아진다고 보았다. 이들은 다음과 같은 네 가지 모형을 검증한 결과 오직 성과만을 가지고 측정한 방법인 SERVPERF 모형이 가장 우월하다는 것을 밝힘으로써 SERVQUAL에 대한 비판을 하였다 따라서 서비스품질의 측정수단으로 성과에 대한 지각을 사용하는 것만이 타당하다는 것을 주장한다.

1) 서비스품질 = (성과 - 기대)

2) 서비스품질 = 가중치 * (성과 - 기대)

3) 서비스품질 = (성과)

4) 서비스품질 = 가중치 * (성과)

Cronin과 Taylor는 PZB가 개발한 22개 문항을 이용하여 은행, 방제업, 드라이 크리닝, 패스트 푸트점을 이용하는 고객들에게 SERVQUAL과 SERVPERF방법으로 서비스 수준을 측정하였다. 분석결과 SERVPERF 척도는 서비스경영자가 고객의 전반적인 서비스 품질에 대한 태도를 알아보는데 유용한 수단을 제공한다. 서비스산업 간에 차이를 나타내는 SERVQUAL 척도에 비해 SERVPERF 척도는 보다 안정적인 값을 가진다. SERVQUAL에서 사용된 22개의 속성/ 5개의 차원을 토대로 성과치만으로 구성된 자신들의 SERVPERF와 SERVQUAL의 우수성을 비교하는 연구에서 SERVQUAL은 연구대상이 된 4가지 산업(은행, 해충퇴치, 세탁소, 패스트푸드) 중 2가지 산업(은행, 패스트푸트)에서만 적합하게 나타났으나, SERVPERF는 4가지 산업 모두에 적합한 것으로 나타났으며, 회귀분석에서도 SERVPERF의 R2값이 SERVQUAL의 R2 값보다 높게 나타났다. 여러 연구결과 서비스품질 측정을 성과에 대한 지각만으로 인식했을 때 타당하다는 것을 보여주고 있다. 즉 PZB의 SERVQUAL 모델과 Cronin과 Taylor(1992)의 SERVPERF 모델의 가장 큰 논점은 고객만족과 서비스품질간의 관계에 있다고 할 수 있으며 지금까지의 많은 연구를 토대로 볼 때 서비스 품질과 만족과의 관계는 불가분의 관계에 있거나 상호 인과관계를 형성하고 있는 것으로 볼 수 있다.

2.2 효율성 측정에 관한 기존 연구

2.2.1 CCR 모델의 특징

특정기업이 효율적인 활동을 하고 있는지의 여부는 설정된 비교기준과의 상대적 성과차이를 통해 살펴볼 수 있다. 즉, 동일한 산출량을 생산하면서, 비교기준 보다 상대적으로 더 많은 자원을 소비하였는지, 또는 동일한 자원투입을 통해 상대적으로 더 적은 산출량을 기록하였는지의 여부로서 효율성의 정도를 판단할 수 있다. 이 경우 비교기준은 이론적으로 달성 가능한 성과이거나 혹은 현존하는 동종기업 중 최상의 결과를 나타내고 있는 기업이 될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 국내의 유통산업 중 할인점과 백화점의 대 고객 서비스의 효율성을 평가하기 위하여 DEA라 불리는 비모수적 방법론을 사용하고자 한다.

이러한 DEA에 의한 효율성 분석의 특징은 선형계획법에 근거한 방법으로 일반적인 함수형태를 가정하고 모수(parameter)를 추정하는 것이 아니고 투입요소와 산출물 간의 자료를 이용해 경험적 효율성 프론티어를 비교하여 평가대상 간의 효율성을 측정하는 비모수적 접근방법이다. 이러한 방법은 Charnes, Cooper, and Rhode (1978)(이하 CCR)의 연구에서 비롯되었는데 이 CCR모델은 Farrell(1957)의 단일 투입․산출모형의 상대적 효율성(Relative efficiency)을 측정하는 기법에 착안하여 다수의 투입․산출 모형에 적용하여 최적화시키는 방법이다. 특히 다수의 산출물을 생산하기 위해 다수의 투입요소를 사용하는 단위들의 성과를 평가하는데 효율적으로 적용할 수 있을 뿐만 아니라 투입․산출 변환(input-output transformation)이 알려져 있지 않는 경우에 효과적인 방법으로 알려져 있다.

이러한 CCR 모델을 통해 국내 할인점과 백화점의 대고객서비스 활동의 효율성을 평가하기 위하여 채택된 DEA모형인 CCR 모델을 개관하면 다음과 같다. 분석표본 내에 K개의 기업이 있고, 각 기업마다 m종류의 산출과 n종류의 투입을 사용하고 있다고 하자. k번째 기업의 투입과 산출을 각각 [eqn: X _{k} `=`(x _{k} ^{1} ,`x _{k} ^{2} ,`...`x _{k} ^{n} )`와``Y _{k} `=`(y _{k} ^{1} ,`y _{k} ^{2} ,`...`y _{k} ^{m} )``````]

라 표현할 때 k기업의 효율성은 다음의 식 (1)과 같은 선형계획법에 의하여 구해진다.

[eqn: Maximize````````````h _{k} `=` {mu ^{T} Y _{k}} over {v ^{T} X _{k}} ````````````````````````````````````````````````````````````````````(1)# # # ````````````````````````````s.t```````````````````h _{i} ``=`` {mu ^{T} Y _{i}} over {v ^{T} X _{i}} ` LEQ `1,````````````````````````````````````````i`=1,`...,`n# # ``````````````````````````````````````````````````````````` mu ^{T} `` GEQ `0`````and````v ^{T} `` GEQ `0]

위 식에서  [eqn: u ^{T} `,``v ^{T}] 는 각각 산출요소 및 투입요소에 할당된 가상가중치(virtual multiplier)이며, 이들 가중치를 통해 다수산출물과 다수투입물이 단일한 스칼라 값으로 표현된다. 따라서 목적함수에서 표현되어 있는 바와 같이 k기업의 효율성이란 결국 가상적 투입물과 가상적 산출물의 비율이라 할 수 있다. 가상가중치는 모든 기업의 효율성이 1보다 작다는 가정을 만족시키는 제약조건 하에서 구해지므로 결국 모든 관측치의 정보를 사용하여 결정하게 된다. 위의 식을 선형계획모형의 원형(primal)이라 하면 다음의 식 (2)와 같은 쌍대(dual)모형을 도출할 수 있고, 이 두 모형은 그 해로써 상보성 여유조건(complementarity slackness)에 의하여 완전히 동일한 정보를 제공한다.

[eqn: Minimize```````v ^{T} X _{k} ```````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````(2)# # s.t````````````````````````` mu ^{T} Y _{K} ``=`1# # `````````````````````````````````` mu ^{T} Y _{i} ``-`` mu ^{T} X _{i} ```` LEQ `0,```````````i``=`1,`...,`n# # ``````````````````````````````````` mu ^{T} ``` GEQ ``0``````and`````v ^{T} ```` GEQ ``0``]

위 식은 원형문제에서와 달리 투입산출로 이루어진 생산경계(production frontier)를 구축하고 관측점이 생산경계로부터 떨어진 거리를 효율성으로서 측정한다.

2.2.2 국내외 DEA의 기존 연구

DEA 모델이 가지고 있는 특징으로 인해 DEA에 관한 연구는 여러 산업에 적용되어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 DEA에 관한 연구는 주로 공공부문이나 은행 등의 산업에 적용하여 효율성을 평가한 연구가 주를 이루고 있다. DEA 연구의 대상에 따라 공공부문, 은행, 기업으로 분류할 수 있으며 최근의 연구 흐름은 DEA 기법과 다른 분석기법과의 결합을 통한 새로운 모델을 제시하고 있다.

국내 DEA 연구의 투입요소와 산출요소를 정리하면 <표 2>와 같다.

<표 > 최근 국내 DEA 연구

저자	분야	투입요소	산출요소
김건위, 최호진 (2005)	지방행정	인구당 공무원수, 공무원구성, 인구	도시공원면적, 도로율, 하수도보급율, 상수도보급율, 사회복지시설수용인원
김용민(2004)	공공부문	당해연도 결산액, 종사자수 대비 사회복지사 비율, 자원봉사자수, 후원금	복지관 이용자수, 연간 프로그램수
조영석(2005)	공공부문	인원수, 1인당 관할면적	1인당 민원처리건수 업체당 자금지원규모
이홍배, 김상호 (2001)	교육부문	교수수, 교직원, 총세입 건물, 교직원연수, 평당관리비 1인당인건비, 장학수혜폭	만족도, 연구수혜폭, 연구실적
이상호(2001)	은 행	차입금, 예금, 자본, 노동	대출, 유가증권, 수수료수입, 예금
서우종, 윤석진 (2001)	은 행	일일거래량, 점포밀집도	개인수신매출, 개인여신매출 법인수신매출, 법인여신매출 1인당 영업이익
이종무 외 2인 (2003)	은 행	가용 총수신액, 기존 고객유지율 신규고객유치수, 인당교육시간	총대출, ROA, 고객만족지표 수수료수익, 신규상품수익
임병학, 박철수 (2003)	은 행	직원수, 1인당 관리비, 사무실면적	월평균 전수표, 예수금 총액 대출금 총액, 유가증권투자액
홍봉영(2003)	소매점	인건비, 매장면적, 재고자산, 관리비	매출
유한주(1997)	건설업	경영자의 리더십, 기술력 협력업체관리, 고객만족경영	품질, 경영성과
이덕주 외 2인 (2006)	R&D선정	투자비용, 예산기간, 파급효과	기대이익

국외의 대표적인 연구는 CCR 모델의 모태가 된 Farrell(1957)의 연구를 들 수 있다. Farrell(1957)의 연구에서는 기업의 효율성이 두 부분으로 구성되어 있으며 하나는 기술적  효율성(technical efficiency)으로 일정한 투입으로부터 최대의 산출을 얻는 기업의 능력을 의미한다. 다른 하나는 가격효율성(price efficiency) 또는 배분적 효율성(allocative efficiency)으로 투입요소 가격과 생산기술이 주어진 경우에 최적 비율로 투입요소를 활용하는 기업의 능력을 의미한다. 이 두 지표를 곱하면 총효율성(overall efficiency) 또는 경제적 효율성(economic efficiency)을 측정하는 지표가 된다. 즉 기술적 효율성과 배분적 효율성이 동시에 달성될 때를 효율적인 상태로 보았다.

Charmes, Cooper and Rhodes(1978)는 Farrell(1957)의 연구를 토대로 CCR 모델을 제시하였다. CCR모델은 연소기기의 효율성을 투입된 에너지와 산출된 에너지의 비율로 나타내고자 할 때, 공학적 관점에서 투입 에너지량(X) 보다 산출되는 에너지량(Y)이 많을 수 없다는 사실에 착안하였다. 이러한 기술적 원칙은 모든 관측 가능한 연소기기에서 동시에 성립하여야 하며, 효율성을 평가하고자 하는 특정 연소기기의 효율성은 이론적으로 가능한 연소기기 효율성 값과의 비교를 통해서 분석될 수 있음을 설명하였다. 또한 비영리적 의사결정단위(Decision Making Unit 이하 DMU)는 투입과 산출이 결합되어 시장가격이 존재하지 않는 특징이 있어 효율성은 상대적인 관점에서 측정될 수밖에 없다고 설명하고 있다.

따라서 이들은 효율적 DMU들이 경험적으로 형성하는 효율성 프론티어를 통해 각 DMU의 상대적 효율성을 측정할 수 있다고 설명하였다. 이런 CCR 모델을 통해 서비스 기업의 대고객서비스 효율성을 평가하고자 할 때는 투입과 산출이 다수개 존재할 수 있다는 사실을 고려한다는 점과, 이론적으로 가능한 효율성 수치와의 비교가 아니라, 동일한 서비스를 제공하고 있는 시장에서 타 기업과의 비교를 통해 이루어지는 것으로 기본적인 모델의 발상과 크게 차이가 없다.

또한 Banker, Charnes & Cooper(1984)는 BCC모형을 제시하면서 CRS모형(constant returns to scale)을 확장해 VRS(variable returns to scale)모형을 제시하였다. 즉 CRS모형은 모든 DMU들이 최적규모에서 운영되지 않을 경우에 기술적 효율성은 규모의 효율성과 혼합된 것이라고 설명하고 있다. 다시 말해 CRS모형과 VRS모형에서 동일한 자료를 사용하여 효율성을 분석하였을 때 기술적 효율성의 효율계수 값의 차이를 통해 규모의 효율성 유무를 판별할 수 있다. 따라서 비효율적으로 판명된 DMU가 순수한 기술적 요인에 의해 비효율적으로 평가되었는지 아니며 규모의 요인에 의해 비효율적으로 평가되는지를 비교해 볼 수 있다.(김건위, 2004) 이후 DEA 기법은 비영리기관인 공공기관의 효율성 측정뿐만 아니라 다양한 산업분야에 적용되어 효율성 측정의 대표적인 분석방법으로 이용되기 시작하였다.

또한 Thomas et al.(1998)의 연구에서는 소매점의 효율성을 평가함에 있어 면적당 직원수, 장소, 재고자산, 1인당 거래단가 등 16개의 투입요소를 사용하고 산출물로는 매출과 순이익을 사용하여 552개 소매점의 효율성을 측정하였다. Donthu와 Yoo(1998)는 음식체임점의 효율성측정에서 투입요소로는 면적, 매니저의 경험, 광고비, 점포위치를 투입물로 하고 매출과 고객만족도를 산출물로 사용하였다. 특히 순이익은 수익과 비용의 개념을 모두 포함하고 있기 때문에 산출물로 사용하는 것을 피하는 것이 적절하다고 설명하였다. Sherman과 Ladino(1995)는 DEA에 의한 은행지점차원에서 효율성평가 결과를 실무에 적용시켜 매년 막대한 금액의 비용을 절감하는데 도움을 주었다. 이와 유사한 연구로 21개 국가의 금융기관 130개를 설문을 통해 효율성을 분석한 Berger and Humphrey(1997)의 연구가 있다.

Thompson et al.(1986)은 텍사스의 고에너지연구소의 위치선정에 관한 상대적인 효율성을 평가하였는데 입력되는 투입요소에 개별 가중치를 모두 적용하여 산출하였다. Mabert et al(2005)의 연구에서는 미국 제조기업의 ERP시스템 도입의 효율성을 설문을 통하여 조사하였으며 회귀분석, 로짓모델, 판별분석과 DEA 기법을 비교 평가하였다. 분석결과 효율성을 평가하는 방법으로는 DEA, 다중회귀분석, 로짓모델, 판별분석 순으로 나타났다.

Guan et al(2006)의 연구에서는 베이징에 있는 182개의 기업을 상대로 설문을 통해 기업의 기술적 혁신혁량과 경쟁관계에 대해 CCR모델을 활용하여 효율성을 분석하였다. 분석결과 16%의 기업만이 효율성 변경(frontier)로 나타났다.

투입요소는 학습역량, 연구개발역량, 마케팅역량, 자원활용역량, 기업의 조직과 전략적 역량을 세부 설문문항으로 측정하여 사용하였으며 산출요소로는 시장점유율, 매출증가율, 전문가 비율, 수익증가율, 생산성, 신제품생산율 등을 사용하였다. 또한 최근에는 CCR 모델을 응용한 연구들이 나타나고 있으며 Asmild et al(2006)의 연구에서는 전통적인 DEA 기법의 가중치 선정의 비효율성을 보완하기 위한 방법으로 Cone-Ratio Assurance Region(CR-AR) 모형을 제시하였다.

Wu et al(2006)의 연구에서는 Canadian Bank의 지점 효율성을 측정하기 위해 일반적인 DEA모델과 DEA 모델과 신경망분석을 결합한 방법(DEA-NN)을 비교하였다. 분석결과 DEA-NN에 의해 분석된 방법이 일반적인 DEA 방법보다  더 효율적인 변경(frontier)을 제시하였으며 분류된 DMU가 더 효율적인 것으로 나타났다.

3. 연구설계

국내 할인점과 백화점의 서비스 효율성을 분석하기 위해 기존에 국내외의 연구 문헌을 토대로 설문지를 구성하였으며 보다 광범위한 표본을 구하기 위해 인터넷 서베이 방식을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 최종 설문을 실시하기에 앞서 예비 조사를 실시하였으며 예비 설문은 할인점과 백화점의 이용경험이 있는 숭실대학교 경영학부 학생 50명을 대상으로 실시하였다. 이를 기반으로 일부 문항을 수정하여 최종 설문을 구성하였다. 또한 최종 설문의 경우 5점 척도를 사용하였으며 1점은 “전혀 그렇지 않다”, 3점은 “보통이다”, 5점은 “매우 그렇다”로 구성하였다. 본 연구에 이용된 표본은 백화점의 경우 1428명이며 할인점의 경우 1605명이다. 또한 기업의 경우는 백화점 5개 기업, 할인점 6개 기업을 포함하여 전체 11개 기업의 효율성을 측정하고자 한다. 전체 표본의 특징은 <표 3>과 같다.

<표 > 표본의 특징

구분		백화점	할인점
연령	20대 이하	23.5	24.7
	30대	57.5	56.9
	40대	13.7	15.5
	40대 이상	5.3	2.9
성별	남자	66.4	68.7
	여자	33.6	31.3
구입품목	식료품	59.6	9.9
	의류	1.1	65.6
	생활용품	38.2	22.3
	가전제품	0.4	1.7
	기타	0.7	0.5

이러한 표본을 가지고 본 연구를 진행하기 위한 절차는 다음과 같다.

3.1 설문지 구성과 설문결과에 대한 타당성 및 신뢰성 분석

1단계에서는 문헌과 전문가 자문을 통해 서비스 품질을 측정하기 위한 설문지를 구성하였으며 Pilot test를 거쳐 최종 설문지를 구성하여 설문조사를 실시하였다.

2단계에서는 서비스품질 측정 모형에서 투입요소와 산출물간의 타당성과 신뢰성을 평가하고자 한다. 특히 투입요소와 산출변수와의 상관관계를 분석하고자 한다. 투입요소는 요인분석에 의해 분석된 결과를 기반으로 선정하였다. Nyhan and Martin(1999)의 연구에서는 DEA 모형에서 가능한 최소의 산출물과 투입물로 설명력을 가져야 하며, 변수가 많은 경우에는 회귀분석, 상관관계분석 등을 이용하여 변수의 수를 경제적으로 선택하는 것이 바람직하다고 설명하고 있다, 또한 Luo and Donthu(2001)는 광고회사의 효율성의 분석에서 투입물과 산출물간의 타당성을 상관관계를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서도 투입요소와 산출물간의 상관관계를 분석하였다. 아래 <표 4>, <표 5>, <표 6>은 할인점과 백화점의 상관관계분석과 요인분석, 신뢰성 분석 결과이다.

<표 > 할인점과 백화점의 투입요소와 산출물간의 상관관계분석

구분		만족	재이용의도	추천의도	신뢰성	확신성	유형성	공감성	대응성
할인점	만족	1.000
	재이용의도	0.486*	1.000
	추천의도	0.531*	0.599*	1.000
	신뢰성	0.415*	0.327*	0.418*	1.000
	확신성	0.371*	0.271*	0.418*	0.648*	1.000
	유형성	0.399*	0.259*	0.389*	0.603*	0.654*	1.000
	공감성	0.377*	0.229*	0.382*	0.537*	0.641*	0.675*	1.000
	대응성	0.373*	0.275*	0.392*	0.470*	0.539*	0.550*	0.604*	1.000
백화점	만족	1.00
	재이용의도	0.65*	1.00
	추천의도	0.59*	0.59*	1.00
	신뢰	0.46*	0.39*	0.42*	1.00
	확신	0.52*	0.44*	0.44*	0.64*	1.00
	유형	0.40*	0.31*	0.39*	0.57*	0.60*	1.00
	공감	0.45*	0.30*	0.41*	0.49*	0.47*	0.50*	1.00
	대응	0.52*	0.41*	0.47*	0.68*	0.68*	0.61*	0.61*	1.00

* p<0.01

투입물간의 상관관계가 1에 가까우면 정보의 손실 없이 제거할 수 있으며 투입물과 산출물간의 상관계수가 0이면 투입ㆍ산출요소관계가 무의미하므로 DEA모형에서 삭제해야 한다.

<표 5> 할인점의 요인분석 결과

문항	신뢰	확신	유형	대응	공감	α 계수
Q1	0.76					0.79
Q2	0.71
Q3	0.70
Q4	0.68
Q5	0.54
Q6		0.76				0.86
Q7		0.70
Q8		0.67
Q9		0.67
Q10		0.63
Q11			0.70			0.77
Q12			0.70
Q13			0.57
Q14			0.56
Q15			0.56
Q16				0.84		0.79
Q17				0.84
Q18				0.64
Q19					0.79	0.91
Q20					0.77
누적분산(%)	40.9%	48.3%	53.2%	57.8%	61.9%
eigen value	10.643	1.909	1.287	1.201	1.064

<표 6>백화점의 요인분석 결과

문항	대응	신뢰	확신	유형	공감	α 계수
Q1	0.77					0.90
Q2	0.76
Q3	0.72
Q4	0.58
Q5	0.57
Q6	0.55
Q7	0.53
Q8	0.50
Q9		0.82				0.88
Q10		0.75
Q11		0.69
Q12		0.69
Q13			0.76			0.82
Q14			0.68
Q15			0.66
Q16			0.56
Q17				0.77		0.79
Q18				0.71
Q19				0.69
Q20					0.77	0.74
Q21					0.72
Q22					0.65
누적분산(%)	45.5%	52%	57.4%	62.3%	66.6%
eigen value	10.001	1.436	1.193	1.086	0.937

요인추출방법은 eigen value에 의한 방법과 설명된 총분산에 의해 분류하는 방법이 있다. 이 중 eigen value에 의한 방법은 eigen value가 1 이상인 값을 갖는 요인의 수만큼 추출한다. 또 다른 방법은 전체 요인들의 설명력 기준으로 요인의 수를 분류하는 방법으로 이 방법은 사전에 전체 요인들이 설명하는 설명력의 합이 어느 정도 되어야 한다는 것을 사전에 정의하고 그 수준의 설명력을 나타내는 요인들을 추출하는 방법이다.(이학식 임지훈, 2005)

일반적으로 eigen value에 의한 요인 추출을 사용하지만 1이란 값이 절대적인 기준에 의해 사용되기보다는 연구자의 연구 설계에 타당하게 사용할 수도 있으며 보통 사회과학에서는 총분산이 60%내외로 구분하여 요인을 결정하는 경향이 있다.

본 연구에서 백화점의 경우 5개 요인을 추출하였을 때, eigen value가 1이하인 값이 나타났지만 설명된 총분산이 66.6%에 해당하여 전체 요인을 5개로 추출하였다.

3.2 투입요소와 산출요소 분석

3단계에서는 투입요소와 산출요소의 양을 결정하는 단계로서 요인분석결과 추출된 5차원의 요인들 중 기업별로 3이상의 값들만을 추출하여 비율로 계산하였다 이러한 방법을 Top2box비율법이라 하며 이러한 Top2box에 의한 비율추출법은 실제 응답자의 행동을 명확하게 나타낼 수 있는 장점이 있다.(원태연, 2004) 또한 Top2box를 이용한 Mittal, V. and Kamakura, W. A.(2001)의 연구에서는 만족과 재구매와의 관계를 분석함에 있어 실질적으로 Top2box 비율에 의해 추출된 집단의 실제 구매비율이 높은 것을 인구통계적인 집단으로 분류하여 설명하였다. 즉 만족 비율과 행동과의 연관성이 증가하는 결과를 도출하였다. Morwitz, V. G and Schmittlein, D(1992)의 연구에서는 자동차와 PC의 구매의향를 기간별로 분리하고 고객프로파일을 결합하여 CART, K-means, 판별분석과 비교하여 실질적인 구매 전환율을 예측하였다. 연구결과 CART, 판별분석, K-means 순으로 예측력이 높은 것으로 나타났다. 이와 유사한 연구로는 Jamieson, L. F et al(1989)의 연구가 있다. 이러한 특징을 반영하기 위하여 본 연구에서는 실질적인 행동을 유발하는 Top2box 비율을 측정하여 투입요소와 산출물로 측정하고자 한다.

본 연구의 투입요소인 서비스품질이 산출변수에 미치는 영향이 모두 다르므로 산출물인 고객만족, 재이용, 타인추천과의 결합도를 측정하여 서비스품질의 가중치로 활용하였다. 결합도는 카이제곱 검정에 의한 Sommer's d를 측정하는 것으로 투입요소인 서비스품질은 다음과 같은 식에 의해 산출할 수 있다.

또한 서비스품질요소와 산출물간의 결합도는 카이제곱 검정에 의해 구할 수 있으며 결합도의 의미는 투입요소인 서비스품질의 5차원과 산출물인 고객만족, 재이용, 추천과의 교차결합도로서 결합도가 가질 수 있는 값의 범위는 -1∼1사이로 만족의 증가와 더불어 개별 서비스차원의 증가하면 결합도의 값은 양의 값을 가지며 값이 클수록 산출물에 미치는 영향이 크다고 할 수 있다. 만약 결합도의 방향이 반대인 경우는 음수의 결합도를 갖게 된다.(원태연, 2004) 즉 이러한 분석을 통해 투입요소와 산출물과의 개별적인 결합강도를 적용할 수 있다. 다음 표는 투입요소인 서비스차원과 산출물간의 결합도 분석결과이다.

<표 7> 투입요소와 산출물의 결합도

	할인점			백화점
산출물 투입물	고객만족	재이용	추 천	고객만족	재이용	추 천
신뢰성	0.4275*	0.355*	0.4*	0.332*	0.291*	0.283*
확신성	0.385*	0.313*	0.416*	0.360*	0.315*	0.297*
유형성	0.407*	0.286*	0.379*	0.296*	0.238*	0.264*
공감성	0.385*	0.259*	0.369*	0.343*	0.231*	0.295*
대응성	0.362*	0.268*	0.378*	0.351*	0.276*	0.307*

*  p<0.001

산출물의 경우는 서비스 품질에 의해 나타난 산출결과로 고객만족과 재이용의도, 추천의도 Top2box 비율을 사용하였다. 즉 기업의 대고객 서비스 활동인 서비스 품질의 활동에 의해 고객만족과 재이용의도, 추천의도를 기업의 성과로 선정하였다. 많은 연구들에서도 만족이 높은 비율이 실제 고객들의 행동으로 연결되고 재이용의도의 경우 Tob2box의 높은 비율이 실제 추척조사에서 높은 구매정보로 연결되고 있다는 연구들이 있다.(Mittal, V. et al., 2001; Morwitz, V. G et a., l992; Jamieson, L. F et al., 1989) 또한 고품질 서비스에 대한 실증연구로 Jemke & Sharp(1990)의 연구에서는 미국 내의 3000여개의 기업에 대한 자료를 분석하여 다음과 같은 연구결과를 발표하였다.

첫째, 우수한 서비스를 제공하고 있는 기업은 기본적인 서비스를 제공하는 기업보다 평균 9%～ 10% 이상 더 높은 가격을 받는다.

둘째, 우수한 서비스를 제공하는 기업은 높은 가격에도 불구하고 서비스가 좋지 않은 경쟁자 상대보다 두 배 이상의 성장을 이루며, 시장 점유율도 연평균 6%씩 성장한다. 반면 서비스가 나쁜 경쟁상대는 시장 점유율이 매년 2%씩 떨어졌다.

셋째, 우수한 서비스를 제공하고 있는 기업의 평균 매출 수익률은 12%에 달했지만, 서비스에 문제가 있는 기업은 1%에 지나지 않았다. 즉 기업의 서비스 품질 활동은 직접적으로 기업의 수익에 영향을 준다고 할 수 있으며 본 연구에서 사용된 고객만족, 재이용의도, 추천의도는 산출물 변수로 선정하는 것이 타당하다고 할 수 있다.

3.3 DEA 모형 분석

4단계에서는 이러한 투입․산출물을 기반으로 CCR 모델을 분석하였다. 분석대상은 백화점 5개 기업과 할인점 6개 기업이며 투입요소와 산출물은 다음과 같다.

<표 8> 최종 투입요소와 산출물

업태 구분	기업 구분	투입요소					산출물
		신뢰	확신	유형	공감	대응	만족	재이용	추천
할인점	A기업	20.57	13.86	15.76	17.81	11.35	45.16	54.84	34.95
	B기업	21.04	17.27	19.77	17.27	14.85	63.14	70.31	53.58
	C기업	19.51	15.96	17.73	15.37	13.40	53.33	59.17	42.08
	D기업	15.25	12.37	15.14	10.72	7.18	27.57	22.43	19.16
	E기업	17.96	15.84	15.37	18.44	16.31	39.85	51.50	24.44
	F기업	18.61	15.54	17.73	15.11	7.01	23.15	12.96	5.56
백화점	G기업	14.16	18.31	9.80	10.13	13.87	47.53	49.73	34.62
	H기업	15.66	19.34	10.62	9.26	14.92	34.88	37.35	24.07
	I기업	13.13	17.20	8.85	8.27	12.25	41.16	50.70	28.60
	J기업	15.39	19.80	10.13	9.31	14.99	56.19	56.19	35.40
	K기업	13.15	17.66	9.58	9.09	13.36	44.05	45.24	21.43

<표 8>의 투입요소와 산출요소를 결합하여 CCR 모델에 대한 계산은 선형계획법(Liner Programming, LP)의 최대화 문제의 해를 찾는 것과 같다.

4. 분석결과: 할인점과 백화점의 비교분석

본 연구에서는 국내에서 영업 중인 6개 대형할인점과 5개 백화점을 대상으로 서비스 품질 활동의 효율성을 분석하였다. 즉 유통산업 중 할인점과 백화점의 경쟁상황을 고려하여 할인점과 백화점을 함께 분석하였다. 분석 결과 효율적인 서비스 활동을 운영하는 할인점은 2개 기업, 백화점은 3개 기업으로 나타났다. 효율성 분석에는 Frontier Analyst를 이용하였다. 분석결과는 <표 9>와 같다.

<표 9> 할인점과 백화점의 효율성분석 결과

기업	기업	효율성 점수	참조기업(Reference set)
할인점	A기업	1
	B기업	1
	C기업	0.9393	B기업, J기업
	D기업	0.9031	B기업
	E기업	0.8646	B기업, I기업
	F기업	0.7767	B기업
백화점	G기업	1
	H기업	0.6879	B기업, J기업
	I기업	1
	J기업	1
	K기업	0.9351	I기업, J기업

<표 9>에 의하면 A기업과 B기업, G기업, I기업, J기업은 효율적인 서비스 품질 활동을 운영하고 있는 것으로 나타났으며 비효율적인 6개 기업의 효율성 수준은 C기업이 0.9393, D기업이 0.9031, E기업이 0.8646, F기업이 0.7767, H기업이 0.6879, K기업이 0.9351로 나타났다.

할인점 산업의 베스트 프랙틱스인 참조기업(reference set)은 B기업으로 나타났다. 즉 참조 기업은 비효율성 기업이 효율성 기업으로 변화하고자 할 때 벤치마킹 할 수 있는 기업을 의미한다. 또한 J기업과 I기업은 백화점이면서도 할인점 기업의 참조기업으로 선정되었다. 이는 현재 유통산업에서 할인점과 백화점의 업태 간 장벽이 점차 무너져 가고 있는 시장상황을 반영하고 있는 결과라고 할 수 있다.

백화점의 경우에는 참조기업으로 B기업, I기업, J기업으로 나타났으며 H기업의 효율성 점수가 0.6879로 할인점 F기업의 효율성 점수인 0.7767 보다도 효율성 점수가 낮아 전체 산업에서 가장 효율성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 A기업과 G기업의 경우 효율적이면서도 참조기업으로 선정되지 않은 것은 DEA분석을 통해 효율적인 경계(Frontier)을 선정하여 효율성을 분석할 때 비효율적 기업과 가장 거리가 가까운, 즉 가장 유사한 효율적인 기업을 참조기업으로 선정하기 때문에 비효율적인 기업과 유사한 활동을 하지 않는 경우 효율적이더라도 참조 기업으로 선정되지 않기 때문이다. 이러한 효율성의 판단 기준인 효율성 점수뿐만 아니라 DEA의 추가적인 분석 즉, 비효율적 기업이 효율적인 기업에 비해 서비스 품질 활동 수준이 어느 정도 부족하거나 과잉 투입되었는가를 분석할 수 있다. DEA는 산업 내에서의 효율적인 기업의 투입물과 산출물의 상대적 비교를 통해 비효율적 기업의 과잉투입 또는 과부족투입에 대한 양을 제시해 준다. 분석결과인 <표 10>의 이상치는 투입요소 또는 산출물의 이상적인 양을 의미하며 이상치의 산정은 효율적인 기업의 투입과 산출에 의한 상대적 투입요소의 양과 비효율적 기업의 산출물에 영향을 미치는 투입요소의 비교를 통해 결정된다.

<표 10> 백화점과 할인점의 서비스 품질 차원별 효율성분석 결과

업태 기 업 구분	할인점						백화점
	A기업	B기업	C기업	D기업	E기업	F기업	G기업	H기업	I기업	J기업	K기업
신뢰성	20.57	21.04	19.51	15.25	17.96	18.61	14.16	15.66	13.13	15.39	13.15
이상치	20.57	21.04	17.69	9.19	14.96	7.71	14.16	10.44	13.13	15.39	12.3
개선수준	0	0	-9.34	-39.76	-16.7	-58.55	0	-33.36	0	0	-6.49
확신성	13.86	17.27	15.96	12.37	15.84	15.54	19.31	19.34	17.2	19.8	17.66
이상치	13.86	17.27	14.7	7.54	13.7	6.33	18.31	13.3	17.2	19.8	15.86
개선수준	0	0	-7.92	-39.04	-13.54	-59.25	0	-31.21	0	0	-10.2
유형성	15.76	19.77	17.73	15.14	15.37	17.73	9.8	10.62	8.85	10.13	9.58
이상치	15.76	19.77	16.51	8.63	13.29	7.25	9.8	6.94	8.85	10.13	8.12
개선수준	0	0	-6.86	-42.98	-13.54	-59.12	0	-34.62	0	0	-15.24
공감성	17.81	17.27	15.37	10.72	18.44	15.11	10.13	9.26	8.27	9.31	9.09
이상치	17.81	17.27	14.44	7.54	11.73	6.33	10.13	6.37	8.27	9.31	7.48
개선수준	0	0	-6.07	-29.66	-36.4	-58.09	0	-31.21	0	0	-17.72
대응성	11.35	14.85	13.4	7.18	16.31	7.01	13.87	14.92	12.25	14.99	13.36
이상치	11.35	14.85	12.59	6.48	11.22	5.44	13.87	10.09	12.25	14.99	11.91
개선수준	0	0	-6.07	-9.69	-31.23	-22.33	0	-32.34	0	0	-10.86
만족	45.16	63.14	53.33	27.57	39.85	23.15	47.53	34.88	41.16	56.19	44.05
이상치	45.16	63.14	53.33	27.57	45.29	23.15	47.53	37.93	41.16	56.19	44.05
개선수준	0	0	0	0	13.64	0	0	8.75	0	0	0
재이용의도	54.84	70.31	59.17	22.43	51.5	12.96	49.73	37.35	50.7	56.19	45.24
이상치	54.84	70.31	59.23	30.7	51.5	25.78	49.73	38.02	50.7	56.19	45.24
개선수준	0	0	0.1	36.87	0	98.91	0	1.8	0	0	0
추천의도	34.95	53.08	42.08	19.16	24.44	5.56	34.62	24.07	28.6	35.4	21.43
이상치	34.95	53.08	44.95	23.4	37.03	19.64	34.62	24.07	28.6	35.4	28.08
개선수준	0	0	6.82	22.11	51.53	253.32	0	0	0	0	31.05

개선 수준은 투입 요소 또는 산출요소의 개선정도를 나타내는 수치로 이상적 투입에 비해 실제 투입량이 과잉투입인지 과부족투입인지를 나타낸다. 즉, 개선수준이  “+” 인 경우는 과부족 투입임을 뜻하며 “-” 인 경우는 과잉투입을 의미한다. 이 개선수준은 (이상치-실제투입량)/실제투입량으로 계산된다. 분석결과 할인점의 경우 비효율적인 4개 기업 모두 서비스 품질 투입요소가 과잉투입인 것으로 나타났다. 반면에 백화점의 경우에는 2개의 비효율적 기업이 과잉투입인 것으로 나타났다.

<표 10>에 의하면 할인점과 백화점의 서비스 품질 활동의 분석한 결과를 토대로 C기업은 전반적으로 10% 내외의 과잉투입이 된 것으로 나타났으며 D기업의 경우 서비스 품질의 투입 요소가 모두 과잉 투입되었지만 특히 유형성 차원이 과잉투입이 42.98%로 가장 많은 것으로 나타났다. E기업과 F기업의 경우는 공감성 차원이 가장 많은 과잉 투입요소로 나타났다. 백화점의 경우 비효율적인 기업인 H기업의 경우 투입요소는 30% 정도 과잉투입 된 것으로 나타났으며 K기업은 10% 내외의 과잉 투입이 된 것으로 분석되었다.

할인점의 산출물에 대한 분석에서는 비효율적인 기업인 C기업, D기업, F기업의 경우 고객만족 수준에서는 효율적인 것으로 나타났으며 E기업의 경우 13.6% 정도의 과부족인 것으로 나타났다. 대부분의 할인점들이 주로 고객만족에 집중되는 활동을 하는 것으로 볼 수 있다. 반면에 재이용의도나 추천의도에는 상대적으로 산출의 양이 적은 것을 알 수 있다. F기업의 경우 고객만족에는 효율적인 산출량을 내고 있지만 재이용의도나 추천의도에는 98.9%, 253.32%의 과부족 산출을 나타내고 있다. 즉 기업의 서비스 품질 활동이 단순히 고객만족에 집중되는 것으로 나타나고 있으며 상대적으로 재이용의도나 추천의도에 영향을 미치는 서비스 품질 활동이 낮은 것으로 나타났다. 백화점의 경우는 할인점보다는 더 효율적인 서비스 품질 활동을 하는 것으로 나타났다. 특히 비효율적인 기업인 K기업의 경우 만족과 재이용의도에는 효율적인 산출을 나타내고 있으며 추천의도에는 31%의 과부족 산출을 나타내고 있다. H기업은 분석 대상 전체 기업들 중 효율성이 가장 낮은 기업으로 투입요소인 서비스 품질이 모두 과잉투입이지만 산출물의 경우 만족이 8.75%, 재이용의도 1.8% 과부족 투입된 것으로 나타났다.

5. 요약 및 결론

본 연구는 소매 유통산업에 있어서 경쟁관계에 있는 할인점과 백화점의 서비스 품질 활동을 효율성을 DEA 기법을 이용하여 분석하였다. 특히 투입요소를 서비스 품질의 5가지 차원으로 선정하고 산출물로는 고객만족과 재이용의도, 추천의도를 사용하여 11개 기업의 서비스 품질 활동을 분석하였으며 분석에 사용된 투입요소와 산출물은 할인점과 백화점의 이용고객들의 평가를 중심으로 선정하여 분석하였다.

본 연구의 분석결과를 토대로 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 유통산업 내의 할인점과 백화점의 경우 비효율적인 6개 기업 모두 과잉투입되고 있으며 산출물은 과부족인 것으로 나타났다. 또한 할인점보다 백화점의 서비스 품질 활동이 상대적으로 더 효율적인 것으로 나타났다.

둘째, 동일 산업 내에서 비효율적인 기업이 효율적인 기업으로 전환하고자 할 때 산업 내에서 참조할 수 있는 모범기업인 베스트 프랙티스를 제시하였다. 즉, 할인점의 경우 B기업이 베스트 프랙티스 기업으로 나타났으며 백화점의 경우 I기업과 J기업으로 나타났다. 또한 백화점과 할인점 모두에게 서비스 품질 활동의 모범이 될 수 있는 기업은 B기업으로 나타났다.

셋째, 11개 할인점과 백화점을 대상으로 투입요소인 서비스 품질 활동의 이상적 투입량을 제시하였으며 투입량에 따른 이상적 산출량은 개별 기업들의 서비스 품질활동에 대한 중요한 운영적 시사점이라고 할 수 있다. 즉 이러한 결과는 개별 기업의 서비스 품질 활동에 대한 효율적 운영 측면의 관리적 시사점이라고 할 수 있다.

이상에서 설명한 결과를 토대로 본 연구의 의의를 정리하면 다음과 같다.

첫째, 본 연구는 유통산업 내의 할인점과 백화점의 서비스 품질 활동의 효율성을 측정한 연구로 기존의 효율성 측정 연구와는 달리 이용고객의 서비스 품질 평가를 이용한 효율성 분석이라는 점에서 기존 연구와 차별화 된다고 할 수 있다. 즉, 서비스 품질연구에 있어서 효율성의 측정은 공급자 중심의 평가보다 기업의 서비스 품질을 이용하는 고객들의 평가를 중심으로 측정하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있기 때문에 이러한 분석방법이 중요한 의미를 지닌다고 할 수 있다.

둘째, 유통산업 내의 경쟁관계를 고려하여 할인점과 백화점의 효율성을 분석하여 효율적인 기업과 비효율적인 기업을 제시하였으며 백화점과 할인점의 모범기업인 베스트 프랙티스 기업을 제시하였다는 점에서 실무적으로 의미 있는 결과를 제시하고 있다고 할 수 있다.

셋째, 효율성 분석을 통해 현재 기업의 서비스 품질에 대한 투입량과 산출양의 이상치를 제시하였으며 기업의 활동에 대한 과잉투입과 과부족산출에 대한 수준을 제시하였다. 이러한 결과는 기업의 서비스 품질 활동에 있어 전략적인 방향을 설정할 수 있는 중요한 정보로 실무적으로 매우 가치가 있다고 할 수 있다.

넷째, 서비스품질 활동의 효율성을 평가하기 위한 방향을 제시하였으며 특히 투입요소의 선정에 산출물과의 결합도를 측정하여 가중치로 이용한 점은 학술적으로 가치가 있다고 할 수 있다.

끝으로 향후 연구로서는 홈쇼핑과 온라인 쇼핑을 포함하는 유통산업 전체를 대상으로 업태간 서비스 품질을 비교 평가할 필요가 있을 것이다. 유통산업 전체를 대상으로 효율성분석을 실시할 경우 동 산업 전체의 관리적 특성을 파악할 수 있어  중요한 시사점을 제시할 것으로 예상된다.

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