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[서울=DIP통신] 강은태 기자 = 이사화물업계에 따르면, 현행 화물자동차 운수사업법상 이사화물에 대한 취급업무가 명확하게 명문화돼 있지 않아 화물운송사업자가 이사화물운송주선인의 업무영역을 잠식하고 있다.

뿐만 아니라 화물운송사업자가 인부를 고용해 포장이사 행위를 해도 처벌살 수 있는 제재 규정이 현행법상 없기 때문에 무허가업체가 상당수 존재하고 있고 무허가 영업으로 이사사고 및 소비자피해가 다수 발생하고 있다.

이로 인해 운임덤핑을 통한 저가수주로 인해 이사서비스의 질이 저하되고 있다.

이에 따라 이번 서울특별시 화물자동차 운송주선사업협회 문종룡 전문이사의 기고를 통해 이사화물을 취급하는 이사화물운송주선업체의 문제점과 개선방안을 짚어보도록 한다.

이와 함께 이사화물운송주선시장에 대해 법적인 근거를 마련하기 위한 전략을 수립하기 위한 방안도 함께 제시한다. 기고는 ▲서론 ▲이사화물자동차 운송주선업 현황 ▲선행연구 고찰 ▲실증분석 결과 ▲결론 및 시사점 등으로 진행된다. <편집자주>

▲실증분석 결과

본 연구는 화물운송주선업체들 중 이사화물을 취급하는 업체들이 느끼는 운영상 문제점들의 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 연구방법은 총 두 차례에 걸쳐 진행된다.

먼저 1단계는 요인분석으로 이사화물 업체들이 느끼는 운영상 문제점들을 몇 개의 요인으로 그룹핑 함으로써 요인들의 개념을 단순화 한다.

2단계는 퍼지계층분석(Fuzzy AHP)방법으로서 전 단계에서 시행한 요인분석을 토대로 요인별 가중치를 산정하고 산정된 가중치를 근거로 요인별 우선순위를 도출한다.

본 연구의 요인분석 및 퍼지계층분석을 실시하기 위하여 화물운송주선업협회, 국내화물운송주선업체 및 이사화물운송주선업체를 대상으로 설문을 실시하였으며 정확한 조사를 위해 평가요인에 대한 정의 및 문제점을 설명하였다.

설문시기는 7일간 1차조사 설문을 실시하였으며, 2차조사는 5일동안 진행되었다.

1차조사는 화물운송주선업협회 28부, 국내화물운송주선업체 13부, 이사화물운송주선업체 22부 회수하였으며, 총 63부의 조사를 통해 요인분석을 실시하였다.

2차조사는 총 28부 회수하였으며 화물운송주선업협회 11부, 국내화물운송주선업체 6부, 이사화물운송주선업체 11부로 구성되었다.

1. 요인분석

1) 요인분석의 개념

요인분석은 다변량 통계기법중의 하나로서 다수의 변수들간의 상관관계를 기초로 많은 변수들속에 내재하는 체계적인 구조를 발견하는 기법이다(채서일, 2005).

본 연구를 수행하기 위해 요인의 추출모델은 주성분분석을 사용하였다. 주성분분석은 요인 추출모델 중 일반적으로 가장 많이 쓰이고 있으며 요인 정보의 손실을 최대한 줄이면서 변수들을 적은 수의 요인으로 줄이는데 목적이 있다.

다음으로 회전방식은 베리맥스(Varimax)를 사용하였는데 이는 하나의 요인에 다수의 변수들이 적재되는 것을 방지함에 따라 요인의 해석에 중점을 둔 방식이다.

요인분석의 신뢰성을 검증하기 위해 일반적인 방법인 크론바하 알파(Cronbah's α)를 사용하였다.

2) 요인분석 적용결과

선행연구에서 설명한 문제점들을 토대로 측정변수를 선정하고 요인분석을 실시하였다. 그 결과 4개의 요인으로 그룹핑되는 것을 <표 4>을 통해 확인할 수 있었다.

분석결과의 유의성을 판단하는 근거는 요인적재량을 통해 알 수 있다.

일반적으로 요인적재량이 0.5이상일 경우 아주 중요한 변수로 채택되며 그에 따라 본 연구에서도 요인적재량이 0.5이상인 변수들을 토대로 그룹핑하였다. 따라서 본 연구의 요인분석에서 총 4개의 요인을 추출하였다.

먼저 요인 1은 4개의 변수들로 적재되었으며, 4개 요인들의 공통되는 성격을 파악하여 노동 및 장비에 따른 문제로 명명하였다.

요인 2는 3개의 변수로 적재되었고 공통되는 성격상 사업의 영세성에 따른 문제, 요인 3은 3개의 변수로 적재되었으며 제도 및 계약형식에 따른 문제, 요인 4는 2개의 변수들로 각각 적재되었으며 과당경쟁에 따른 문제로 각각 명명하였다.

다음은 측정변수들의 적합도를 분석하기 위하여 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)측도를 사용하였고, 변수들간의 상관관계 유의성을 파악하기 위하여 Bartlett의 구형성 검증을 실시하였다.

그 결과 본 연구의 요인분석에 대한 KMO값이 0.6이상이므로 측정변수들이 요인분석에 적합하다고 증명되었으며, 유의확률 또한 0.000으로 요인들의 상관관계가 유의하다고 측정되었다.

3) 신뢰성 검정

신뢰성이란 유사한 측정도구 혹은 동일한 측정도구를 사용하여 동일한 개념을 반복측정했을 때 일관성 있는 결과를 얻는 것을 말한다.

즉 신뢰성은 안전성, 일관성, 예측가능성, 정확성, 의존가능성 등으로 표현될 수 있는 개념이다(채서일, 2005). 본 연구에서 신뢰성 검정 결과는 <표 6>과 같다.

일반적으로 신뢰성은 크론하바 알파(Cronbach's alpha)값을 토대로 변수들의 신뢰성을 검정하는데 최영로(2009)의 연구에 의하면 크론바하 알파값이 0.7이상일 경우 신뢰성을 만족한다고 판단하고 있다.

위의<표 6>에서 나타내는 바와 같이 4개의 요인과 12개의 변수들의 크론바하 알파값이 모두 0.7이상이므로 본 연구에서 사용되는 변수들이 부정확한 측정자료에서 우연히 발견된 것이 아니라는 것을 판단할 수 있는 결과라고 설명할 수 있다.

2. 퍼지계층분석법(Fuzzy AHP)

1) 퍼지계층분석(Fuzzy AHP)의 개념

퍼지계층분석법(Fuzzy AHP)는 계층분석적 의사결정방법(AHP)와 퍼지(Fuzzy)기법을 결합한 분석기법이다.

여기태(2009)는 AHP기법이 정량적이거나 정석적인 자료를 사용하여 의사결정을 사용하는 방법론이라고 설명하였다.

하지만 쌍대비교에 사용되는 척도가 특정 수치이고, 평가에 이용되는 데이터들은 주로 퍼지(Fuzzy)한 언어표현이 많아 전통적인 AHP기법으로는 현실적인 의사결정을 내리기에 부적절하다는 단점을 보완하기 위한 방법으로 쓰이고 있다.

(오세웅, 전태병, 박종민, 2010) Da Young-Chang(1996)에 따르면 X={}을 오브젝트 집합, U={}을 목표집합이라 할 때 각 오브젝트에 대한 확장 분석 값은으로 표기되며 여기서 모든은 파라미터가 a,b,c인 삼각퍼지지수(TFNs: Triangular Fuzzy Numbers)로 구성된다고 설명하였다.

수학적 연산값은 직접 언어적인 값으로 변환이 불가능함에 따라 직접 언어적인 값의 범위가 퍼지값 범위로 변환되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 삼각퍼지 변환 척도를 사용하였다.

2) 퍼지계층분석법 적용 및 결과

본 연구에서 퍼지계층분석법을 사용하기 위해 <그림 5>와 같은 계층적 구조를 가진다.

위의 계층구조는 총 2단계로 이루어져 있다. 먼저 1단계는 요인분석을 통해 12개의 측정변수들의 공통되는 성격을 그룹핑한 상위평가요인이며 2단계는 본 연구의 선행연구를 통해 추출된 측정변수 12개로 이루어진다.

과당경쟁으로 인한 문제 측면의 2가지 측정변수를 비교했을 때 무허가업체의 난립으로 인한 운영적 피해가 과당경쟁으로 인한 서비스 품질의 저하보다 그 문제의 시급성이 높게 나타났다.

앞에서 설명한 상위평가요인 4개의 가중치와 측정변수 12개의 가중치를 토대로 측정변수 12개의 우선순위를 도출하였다.

측정변수별 우선순위를 도출하기 위해 복합가중치를 계산하였다. 복합가중치는 각각의 상위평가요인과 측정변수들의 가중치를 곱합으로써 값을 얻을 수 있다.

즉<표 13>에서 보는바와 같이 복합가중치가 가장 높은 무허가업체의 난립에 따른 운영적인 피해가 측정변수 12가지 항목 중 가장 해결이 시급한 문제점으로 볼 수 있으며, 다음으로 과당경쟁으로 인한 서비스 품질저하, 서비스 교육의 부재에 따른 클레임발생, 미흡한 보험제도에 따른 피해보상의 차질이 문제 해결의 시급성을 보이고 있다.

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