This study is to analyze the efficiency of 107 Korean Tourist Hotels in 2009. This study used DEA model to evaluate 107 Korean tourist hotels in 2009. The first stage uses the CCR model to assess the efficiency. The second stage examine the distinct feature of each group after dividing two groups focusing the average efficiency. The third stage is one-way ANOVA approach which was applied to illustrate the influence of size portfolio according to each variables on hotel efficiencies. The fourth stage performs multiple regression formulae which are made with the difference in efficiency as dependent variables and sales, expenses, seven dummy variables as independent variables. Data envelopment analysis(DEA) model with seven inputs and two outputs was specified and used to estimate tourist hotel efficiency. Tourist hotels were operated with technical efficiency of average 52.8%. This indicates that almost 47.2% costs can be reduced without decreasing output if the tourist hotel can operate efficiently. This study has decision making units(DMU) 107, thus using nonparametric Pearson correlation method. The correlation between input factors and output factors appears to be significantly higher, therefore the DEA model can apply to all variables. Statistics about input and output variables for 107 tourist hotels in 2009. This study selected 107 DMUs. Input variables are seven factors (RM_st RM_d RM_su RM_h RM_TL NU9 EX9), and the output variables are two factors (SA9, PR9). ParadisehotelBusan has the maximum number of rooms, 538. Lotte Hotel is the largest hotel in Number of employees, 3,309, and labor expenses, 111,000 million. In the aspect of employee, large size group(above 201) has the highest efficiency. On the other hand, middle and small and middle size groups(51-200, below 50) show low efficiency, expecially middle size group is lower the loss than small size group. In the view of rooms, large size group(above 401) has the highest efficiency. On the other hand, middle and small size groups(201-400, below 200) show low efficiency, especially small and middle size group in rooms is net loss, meanwhile the middle size group are better and more proper alternative than small size group. Metropolitan is operated a little more efficient than non-metropolitan, metropolitan is more profitable than non-metropolitan. In the view of hotels grade, special 1 grade is more profitable than special 1 grade and others grade group.
The tourist hotels with above average efficiency primarily exist small and middle size group(below 200 in employees, below 400 in rooms), metropolitan area, others grade(not special grade). The tourist hotels with below average efficiency primarily exist small size group(below 50 in employees, below 200 in rooms), non-metropolitan area, non-special grade. The efficiency of large employee scale is statistically significantly higher(mean=0.6632) than that of middle scale(mean=0.5135) or small scale(mean=0.4724). Also the efficiency of large room scale is statistically significantly higher(mean=0.7501) than that of middle scale(mean=0.5820) or small scale(mean=0.4770). But the efficiency of special 1 in tourist hotel rate is not statistically significantly higher(mean=0.6317) than that of special 2(mean=0.4649) or others(mean=0.5233). The metropolitan division is not statistical significant.
To study the determinant factors which affect efficiency, multi-regression analysis has been used. Where Ɵ represents the CCR efficient score as dependent variable. And expenses of employee, sales, large scale of employee, middle scale of employee, large scale of room, middle scale of room, metropolitan, hotel grade are independent variables, expecially other variable except for employee and sales are dummy variables.
LN(EX) is a logarithm of salary expenses for employees. LN(SA) is a logarithm of operating profit. EMP_L is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to a large scale of employee, and zero otherwise. EMP_M is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to a middle scale of employee, and zero otherwise. ROOM_L is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to a large scale of room, and zero otherwise. ROOM_M is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to a middle scale of room, and zero otherwise. METRO_Y is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to metropolitan, and zero otherwise. It aims at capturing advantage of area in the activity. GRADE_1 is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to special 1 grade tourist hotels, and zero otherwise. GRADE_2 is a dummy variable which is one for tourist hotels belonging to special grade 2 tourist hotels, and zero otherwise.
LnSA, ROOM_M are positive statistically significant, whereas LnEX, EMP_M, GRADE_2 are negative statistically significant. It is observed that the efficiency increases according to the sales and operating profit. And middle scale of room(ROOM_M) than small scale of room(ROOM_S) contributes to increase of efficiency. The efficiency decreases according to the salary for employees. And middle scale of employee(EMP_M) than small scale of employee(EMP_S) and special 2 grade than others grade(not special) cause the efficiency to drop down. The results of the large scale of employee(EMP_L), large scale of room(ROOM_L), metropolitan(METRO_Y), special 1 grade(GRADE_1) are not statistically significant.
Therefore, the sales and middle scale of room than small scale of room have positive significant contributions to efficiency, and an increase in the salary for employees, middle scale of employee than small scale of employee, and special 2 grade than others grade are detrimental to efficiency. The metropolitan division is not statistical significant. No significant evidence can be found that efficiency is affected by hotel location. The efficiency of large scale tourist hotels is higher than that of small and middle scale tourist hotels. Inefficient hotels can look for their efficiency improvement strategies based on the benchmark of those efficient hotels.
It is the time to pursue consistently regional decentralization strategy to distribute the tourists focused on Seoul. To activate all tourism hotels is to attract foreign tourists and to invigorate the tourism industry. The essential thing to complete is to expand a professional travel agent and to increase tourism infrastructure by civil and government joint management. Also providing such various functions as korean culture assets, shopping centers and shops for foreigners, entertainment places in addition to proper scale investment which was previously studied.
최근 관광호텔은 매출감소 및 인근 업체간의 저가 경쟁으로 수익 감소에 따른 경영 악화를 이겨내지 못해서 영업을 접는 업체가 증가하고 있다. 이들 관광호텔의 영업 중단은 최근 수년간 객실 점유율이 줄면서 영업이익의 감소로 이어졌고, 시설 등에 대한 재투자가 지속적으로 어려워지면서 이로 인한 낙후된 시설로 고객이 감소하는 악순환이 반복되어 경영 위기에 몰렸기 때문이다. 낙후된 시설로는 향후 경쟁에서 이길 수 없고, 가족 단위 및 외국인 등 다양한 계층의 고객을 끌어들이기 위해서는 새로운 방향 및 시설 등에 대한 투자 전략이 전제되어야 활성화의 단초가 마련될 수 있을 것이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 2009년도 관광호텔 107업체를 선정하여 이들에 대한 효율성을 측정해보고, 규모별 포트폴리오를 구성하여 효율성을 비교해봄으로써 향후 원가절감을 위한 규모 결정 및 투자 전략에 필요한 정보를 발견하는데 그 의의를 찾아보고자 한다. 먼저 효율성 측정을 위하여 선정된 2009년도 107개 업체는 효율성분석의 대상이 되는 의사결정단위(DMU)이다. 이들은 최소한의 투입요소로 최대한의 산출물을 생산한다는 가정하의 원가효율성으로 자료포락분석(DEA)에 따라 CCR-Ι모형과 BCC-Ι모형을 이용하여 효율성을 측정하였다. 투입변수로서 종업원의 수, 룸의 수, 인건비, 산출변수로서 매출액과 순이익을 이용하였고, 선정된 변수의 타당성을 검토하기 위하여 투입요소와 산출요소간의 상관관계를 구하여 이들 변수들이 DEA모형에 적용이 가능한가를 살펴보았다. 그 결과로서 2009년 107개 관광호텔 업체의 인풋변수로는 룸의 수(RM_st, RM_d, RM_su, RM_h, RM_TL), 종업원 수(NU9), 인건비(EX9)의 7개의 요인과 아웃풋변수로는 매출액(SA9), 순이익(PR9)의 2개의 요인이 적절한 것으로 나타났다. 다음은 DEA모형을 통해 계산된 효율성 결과를 이용하여 종업원 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔의 등급에 따라 각각의 변수의 규모별 포트폴리오를 구성하여 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 살펴보았다. 종업원 수는 50인 이하는 소규모 그룹으로, 51이상 200이하는 중규모 그룹으로, 201이상은 대규모 그룹으로 3개 그룹으로 구분하였다. 룸의 수는 200인 이하는 소규모 그룹으로, 201이상 400인이하는 중규모 그룹으로, 401이상은 대규모 그룹으로 3개 그룹으로 구분하였다. 관광호텔의 등급은 스페셜 1등급, 스페셜 2등급, 기타 등급으로 구분하였다. 대도시 소재는 서울 경기에 소재하면 대도시지역으로, 다른 소재지는 기타지역으로 구분하였다. 규모별 포트폴리오에 유의미한 차이가 있는지는 4가지 방법, 즉 기술통계량, 평균을 중심으로 한 빈도분석, 분산분석, 다중회귀분석을 이용하여 살펴보았다. 첫 번째로 기술통계량의 분석결과에서는 규모별 포트폴리오별로 종업원의 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔의 등급에 따라 매출액 및 이익 등에 대한 평균값을 구하였다. 종업원 수에서는 대규모 그룹의 이익(128억원)이 중규모 그룹(-1.9억원) 및 소규모 그룹(-6.6억원)보다 높았다. 대규모그룹은 이익을 내는 반면, 중·소규모의 그룹은 손실을 보였으며, 중규모 그룹이 소규모그룹보다 상대적으로 손실은 적었다. 룸의 수에서는 대규모 그룹의 이익(311억원)이 중규모 그룹(-2.2억원) 및 소규모 그룹(-2.5억원)보다 높았다. 대규모 그룹은 이익을 내는 반면, 중·소규모의 그룹은 손실을 내고 있었고, 중규모 그룹과 소규모 그룹의 손실의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 대도시 소재 여부에서는 대도시 소재그룹의 이익(49억원)이 지방 소재그룹의 이익(-3억원)보다 높았다. 관광호텔 등급 여부에 따른 분석에서는 스페셜 1등급의 이익(119억원)이 기타 등급의 이익(-7억원), 스페셜 2등급의 이익(-2.8억원)보다 높게 나타났으며, 기타 등급의 손실이 스페셜 2등급보다 손실이 적었다. 둘째로 효율성의 평균값을 중심으로 두 그룹으로 나누어 빈도분석을 실시한 결과에서는 107개 기업 중 효율성의 평균값(0.528) 이상인 그룹은 47개였고, 이하인 그룹은 60개로 나타났다. 평균 이상의 효율성을 기록한 그룹에서는 중규모그룹, 대도시에 소재한 그룹, 기타 등급(비특급 관광호텔)에 속하는 그룹이, 평균 이하의 효율성을 기록한 그룹에서는 소규모그룹 및 스페셜 2등급에 속하는 그룹이 높은 빈도를 차지하고 있다. 셋째로 규모별 포트폴리오에 따라서 효율성에 유의미한 차이가 있는지 살펴보기 위하여 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 종업원 수 여부에서 효율성이 높은 그룹은 대규모 그룹(평균 0.6632)이었으며, 다음으로 중규모 그룹(평균 0.5135), 소규모 그룹(평균 0.4724)순으로 나타났다. 대규모 그룹이 중·소규모그룹보다 효율성이 높았으며 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 룸의 수에서 효율성이 높은 그룹은 대규모 그룹(평균 0.7501)이었으며, 다음으로 중규모 그룹(평균 0.5820), 소규모 그룹(평균 0.4770)순으로 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 대도시 소재가 효율성에 차이가 있는지 살펴본 결과, 대도시 소재 그룹의 효율성(평균 0.5485)이 지방 소재의 효율성(평균 0.5071)보다 높았으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 관광호텔 등급에서는 스페셜 1등급의 효율성(평균 0.6317)이 스페셜 2등급의 효율성(평균 0.4649), 기타등급(평균 0.5233)보다 높았으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 마지막으로 효율성에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위해 종속변수로서 효율성, 독립변수로서 매출액, 인건비, 각 변수별(종업원의 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔 등급) 규모, 소재지, 등급여부에 대한 더미변수를 이용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 매출액과 중규모 룸의 수에 대한 모수값은 양(0.2603과 0.1764)으로 통계적으로 유의적이었다. 매출액이 증가할수록 효율성이 높았고(p<.0001), 소규모 룸의 수에 비해 중규모 룸의 수가 효율성이 커지는 것으로 나타났다(p<.0700). 한편 인건비, 중규모 종업원 수, 스페셜 2등급에 대한 모수값은 음(-0.1897, -0.1935, -0.1901)으로서 통계적으로 유의적으로 나타났다. 인건비의 증가는 효율성을 감소시키고(p<.0001), 소규모 종업원 수에 비해 중규모 종업원 수가 효율성이 떨어지며(p=0.0761), 기타등급에 비해 스페셜 2등급의 효율성이 감소하고 있음을 보여준다(p=0.0335).
최근 관광호텔은 매출감소 및 인근 업체간의 저가 경쟁으로 수익 감소에 따른 경영 악화를 이겨내지 못해서 영업을 접는 업체가 증가하고 있다. 이들 관광호텔의 영업 중단은 최근 수년간 객실 점유율이 줄면서 영업이익의 감소로 이어졌고, 시설 등에 대한 재투자가 지속적으로 어려워지면서 이로 인한 낙후된 시설로 고객이 감소하는 악순환이 반복되어 경영 위기에 몰렸기 때문이다. 낙후된 시설로는 향후 경쟁에서 이길 수 없고, 가족 단위 및 외국인 등 다양한 계층의 고객을 끌어들이기 위해서는 새로운 방향 및 시설 등에 대한 투자 전략이 전제되어야 활성화의 단초가 마련될 수 있을 것이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 2009년도 관광호텔 107업체를 선정하여 이들에 대한 효율성을 측정해보고, 규모별 포트폴리오를 구성하여 효율성을 비교해봄으로써 향후 원가절감을 위한 규모 결정 및 투자 전략에 필요한 정보를 발견하는데 그 의의를 찾아보고자 한다. 먼저 효율성 측정을 위하여 선정된 2009년도 107개 업체는 효율성분석의 대상이 되는 의사결정단위(DMU)이다. 이들은 최소한의 투입요소로 최대한의 산출물을 생산한다는 가정하의 원가효율성으로 자료포락분석(DEA)에 따라 CCR-Ι모형과 BCC-Ι모형을 이용하여 효율성을 측정하였다. 투입변수로서 종업원의 수, 룸의 수, 인건비, 산출변수로서 매출액과 순이익을 이용하였고, 선정된 변수의 타당성을 검토하기 위하여 투입요소와 산출요소간의 상관관계를 구하여 이들 변수들이 DEA모형에 적용이 가능한가를 살펴보았다. 그 결과로서 2009년 107개 관광호텔 업체의 인풋변수로는 룸의 수(RM_st, RM_d, RM_su, RM_h, RM_TL), 종업원 수(NU9), 인건비(EX9)의 7개의 요인과 아웃풋변수로는 매출액(SA9), 순이익(PR9)의 2개의 요인이 적절한 것으로 나타났다. 다음은 DEA모형을 통해 계산된 효율성 결과를 이용하여 종업원 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔의 등급에 따라 각각의 변수의 규모별 포트폴리오를 구성하여 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 살펴보았다. 종업원 수는 50인 이하는 소규모 그룹으로, 51이상 200이하는 중규모 그룹으로, 201이상은 대규모 그룹으로 3개 그룹으로 구분하였다. 룸의 수는 200인 이하는 소규모 그룹으로, 201이상 400인이하는 중규모 그룹으로, 401이상은 대규모 그룹으로 3개 그룹으로 구분하였다. 관광호텔의 등급은 스페셜 1등급, 스페셜 2등급, 기타 등급으로 구분하였다. 대도시 소재는 서울 경기에 소재하면 대도시지역으로, 다른 소재지는 기타지역으로 구분하였다. 규모별 포트폴리오에 유의미한 차이가 있는지는 4가지 방법, 즉 기술통계량, 평균을 중심으로 한 빈도분석, 분산분석, 다중회귀분석을 이용하여 살펴보았다. 첫 번째로 기술통계량의 분석결과에서는 규모별 포트폴리오별로 종업원의 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔의 등급에 따라 매출액 및 이익 등에 대한 평균값을 구하였다. 종업원 수에서는 대규모 그룹의 이익(128억원)이 중규모 그룹(-1.9억원) 및 소규모 그룹(-6.6억원)보다 높았다. 대규모그룹은 이익을 내는 반면, 중·소규모의 그룹은 손실을 보였으며, 중규모 그룹이 소규모그룹보다 상대적으로 손실은 적었다. 룸의 수에서는 대규모 그룹의 이익(311억원)이 중규모 그룹(-2.2억원) 및 소규모 그룹(-2.5억원)보다 높았다. 대규모 그룹은 이익을 내는 반면, 중·소규모의 그룹은 손실을 내고 있었고, 중규모 그룹과 소규모 그룹의 손실의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 대도시 소재 여부에서는 대도시 소재그룹의 이익(49억원)이 지방 소재그룹의 이익(-3억원)보다 높았다. 관광호텔 등급 여부에 따른 분석에서는 스페셜 1등급의 이익(119억원)이 기타 등급의 이익(-7억원), 스페셜 2등급의 이익(-2.8억원)보다 높게 나타났으며, 기타 등급의 손실이 스페셜 2등급보다 손실이 적었다. 둘째로 효율성의 평균값을 중심으로 두 그룹으로 나누어 빈도분석을 실시한 결과에서는 107개 기업 중 효율성의 평균값(0.528) 이상인 그룹은 47개였고, 이하인 그룹은 60개로 나타났다. 평균 이상의 효율성을 기록한 그룹에서는 중규모그룹, 대도시에 소재한 그룹, 기타 등급(비특급 관광호텔)에 속하는 그룹이, 평균 이하의 효율성을 기록한 그룹에서는 소규모그룹 및 스페셜 2등급에 속하는 그룹이 높은 빈도를 차지하고 있다. 셋째로 규모별 포트폴리오에 따라서 효율성에 유의미한 차이가 있는지 살펴보기 위하여 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 종업원 수 여부에서 효율성이 높은 그룹은 대규모 그룹(평균 0.6632)이었으며, 다음으로 중규모 그룹(평균 0.5135), 소규모 그룹(평균 0.4724)순으로 나타났다. 대규모 그룹이 중·소규모그룹보다 효율성이 높았으며 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 룸의 수에서 효율성이 높은 그룹은 대규모 그룹(평균 0.7501)이었으며, 다음으로 중규모 그룹(평균 0.5820), 소규모 그룹(평균 0.4770)순으로 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 대도시 소재가 효율성에 차이가 있는지 살펴본 결과, 대도시 소재 그룹의 효율성(평균 0.5485)이 지방 소재의 효율성(평균 0.5071)보다 높았으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 관광호텔 등급에서는 스페셜 1등급의 효율성(평균 0.6317)이 스페셜 2등급의 효율성(평균 0.4649), 기타등급(평균 0.5233)보다 높았으나 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 마지막으로 효율성에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위해 종속변수로서 효율성, 독립변수로서 매출액, 인건비, 각 변수별(종업원의 수, 룸의 수, 대도시 소재, 관광호텔 등급) 규모, 소재지, 등급여부에 대한 더미변수를 이용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 매출액과 중규모 룸의 수에 대한 모수값은 양(0.2603과 0.1764)으로 통계적으로 유의적이었다. 매출액이 증가할수록 효율성이 높았고(p<.0001), 소규모 룸의 수에 비해 중규모 룸의 수가 효율성이 커지는 것으로 나타났다(p<.0700). 한편 인건비, 중규모 종업원 수, 스페셜 2등급에 대한 모수값은 음(-0.1897, -0.1935, -0.1901)으로서 통계적으로 유의적으로 나타났다. 인건비의 증가는 효율성을 감소시키고(p<.0001), 소규모 종업원 수에 비해 중규모 종업원 수가 효율성이 떨어지며(p=0.0761), 기타등급에 비해 스페셜 2등급의 효율성이 감소하고 있음을 보여준다(p=0.0335).