급식 생산성에 영향을 미치는 요인 도출 및 유형별 적정 인력 산정 모델 개발

Abstract

본 연구는 국내 위탁급식 전문회사에서 운영하는 급식점에 대하여 급식 유형별 차이를 비교 분석하고, 급식점의 생산성을 평가할 수 있는 생산성 지표를 산출하여 운영변수와의 상관관계를 분석하였다. 이를 통해 생산성에 영향을 미치는 요인을 도출하였으며 급식 생산성을 향상시키기 위한 방안을 마련하기위하여 수행하였다. 또한 급식 유형별로 적정 인력 산정 모델을 개발함으로서 급식 관리자가 적정 인력을 관리하는데 도움이 되는 기준자료를 제시하고자 하였다. 연구 대상은 국내 위탁급식 전문 특정회사 1개사를 대상으로, 2007년 4월 한달을 연구 기간으로 하였으며, 병원과 같은 특수한 형태의 급식점을 제외한 304개점의 자료를 최종 분석에 사용하였다. 생산성 지표로는 노동시간당 식수, 1식당 인건비를 산출하였고 변수로는 일반 사항, 인적 변수, 운영체계적 변수의 3가지 범주로 나누어 고려하였다. 자료 분석을 위해서는 SPSS 12.0을 사용하였으며, 빈도 분석, 분산분석, T-test,상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 급식점 유형은 공장 48.7%, 오피스 29.6%, 중·고등학교 11.8%, 대학 9.9%로 공장이 가장 많았고, 식수규모는 250식 이상~500식 미만이, 끼니수는 3끼가, 메뉴형태는 단일메뉴가, 배식형태는 자율배식이, 식기 종류는 식판이, 업장수는 1개를 운영하는 경우가 가장 많았다. 환산인원은 평균 11.5명, 관리직 근속은 평균 3.3년, 조리직 근속은 평균 2.6년으로 관리직 근속이 조금 높았으며, 일식수 평균은 983식, 식단가는 평균 2,781원(VAT 별도), 전처리 야채 활용율은 평균 61.7%, 고객만족도 점수는 평균 3.74로 비교적 만족에 가까운 것으로 나타났다. 급식 생산성 지표인 노동시간당 식수는 평균 9.0식, 1식당 인건비는 평균 981원으로 나타났다. 2. 급식 유형별 운영현황 차이를 비교한 결과 관리직 근속을 제외하고는 식단가, 업장수, 끼니수, 일식수, 환산인원, 정규직 비율, 노무비율, 전처리야채 활용율, 고객만족도 점수, 위생 점수, 조리직 근속의 모든 항목에서 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 식단가는 오피스가 가장 높고 대학이 가장 낮았으며, 업장수는 대학이, 끼니수는 공장이 가장 많은 것으로 나타났다(p<0.001). 일식수는 중·고등학교가, 환산인원은 대학이, 노무비율은 공장이(p<0.001), 정규직 비율 역시 공장이(p<0.01) 가장 높은 것으로 나타났다. 전처리야채 활용율은 중·고등학교가 가장 높았고, 고객 만족도 점수는 오피스가 가장 높고 대학이 가장 낮았으며, 위생 점수는 중고등학교가, 조리직 근속은 오피스가 가장 높은 것으로 나타났다(p<0.001). 3. 급식 운영 현황별 생산성 차이 비교 결과 급식점이 위치한 지역과 식기종류를 제외하고는 급식 유형, 식수 규모, 식단가 분류, 끼니수, 업장수, 배식방법에서 노동시간당 식수와 1식당 인건비 모두 유의적인 차이가 있었다. 그리고 계약형태는 노동시간당 식수에서만, 메뉴 형태는 1식당 인건비에서만 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 노동시간당 식수 지표는 급식점 유형의 경우 중·고등학교> 대학> 공장> 오피스 순으로 생산성이 높았고, 식수 규모는 규모가 클수록 생산성이 높았으며, 식단가 분류는 식단가가 높을수록 생산성은 낮은 것으로 나타났다(p<0.001). 끼니수는 2끼>3끼>4끼>1끼 순으로 생산성이 높았고(p<0.01), 계약형태는 식단가제가 관리비제 보다 높게 나타났다(p<0.001). 4.급식 생산성 지표와 각 변수들간의 상관관계 분석 결과 정직원 비율을 제외하고 식단가, 끼니수, 일식수, 업장수, 환산인원, 노무비율, 전처리야채 활용율, 고객만족도 점수, 위생 점수, 조리직 근속 모두 노동시간당 식수와 유의적인 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 운영체계적 변수 중 일식수, 전처리야채 활용율, 업장수, 위생점수(p<0.001)는 노동시간당 식수와 양의 상관관계를, 식단가, 고객만족도 점수(p<0.001), 끼니수(p<0.05)는 음의 상관관계를 나타내었다. 인적변수 중 환산인원(p<0.001)은 노동시간당 식수와 양의 상관관계를, 노무비율, 조리직 근속(p<0.001)은 음의 상관관계를 나타내었다. 다른 생산성 지표인 1식당 인건비와 유의적인 상관관계가 있는 변수로는 식단가, 일식수, 업장수, 환산인원, 정직원 비율, 노무비율, 전처리야채 활용율, 고객만족도 점수, 조리직 근속으로 나타났다. 노동시간당 식수 지표와 비교 시 정직원 비율이 추가로 유의적인 관계가 있었고, 반면 끼니수와 위생 점수는 유의적인 관계가 없는 것으로 나타났다. 일식수가 많을수록 전처리야채 활용율이 높을수록 생산성은 높아지며, 식단가와 고객만족도 점수가 높을수록, 노무비율과 조리직 근속이 높을수록 생산성은 낮아진다고 할 수 있다. 급식운영 변수들 간의 상관관계를 분석한 결과 식단가는 정직원 비율, 노무비율, 고객만족도 점수, 조리직 근속과는 양의 상관관계가(p<0.001), 업장수, 일식수(p<0.001), 환산인원(p<0.05)과는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 일식수는 환산인원, 전처리야채 활용율, 업장수와 양의 상관관계를(p<0.001), 정직원 비율, 고객만족도 점수(p<0.01), 노무비율(p<0.001)과는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 노무비율은 고객만족도 점수와는 양의 상관관계가 있었고(p<0.05),전처리야채 활용율과는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며(p<0.001),고객만족도 점수는 조리직 근속과 양의 상관관계가 있었다(p<0.01). 5.급식 생산성에 영향을 주는 변수에 대한 회귀분석 결과 노동시간당 식수에 유의적인 영향을 주는 변수로는 일식수, 환산인원, 식단가, 노무비율, 끼니수, 전처리야채 활용율로 나타났고, 1식당 인건비에 유의적인 영향을 주는 변수로는 노무비율, 식단가, 일식수, 환산인원으로 나타났다. 6.급식 유형별로 인력 수요 예측 모델식을 다음과 같이 개발하였다. ■전체 : 환산인원= 0.316 + 0.010× 일식수 - 0.034× 전처리야채 활용율 + 0.001× 식단가 ■공장 환산인원= -0.538 + 0.009× 일식수 + 0.001× 식단가 ■오피스 환산인원= 3.468 + 0.013× 일식수 - 0.033× 전처리야채 활용율 ■중·고등학교 환산인원=-14.257 + 0.007× 일식수 + 0.007× 식단가 ■대학 환산인원= -0.461 + 0.012× 일식수; This study was performed to a) analyze the difference of operation type on contract-managed foodservice system b) find out factors affecting on labor productivity c) improve productivity of foodservice system. In addition, this study was designed to develope standardized model of staffing to control adequate number of employees by providing standardized index. The data for this study were collected from 304 contract-managed foodservice operations.'Meals served per labor hour' and 'labor cost per meal served' were used as productivity index. Statistical analysis was performed by SPSS 12.0 program which carried out data frequency, one-way ANOVA, t-test, Pearson's correlation and stepwise regression analysis. These results were summarized as follows. 1. The type of operation was factory(29.6%) followed by office(29,6%), middle and high school(11.8%), university(9.9%). The number of meals served was 250~500 meals(29.0%) and 500~1,000 meals(21.4%),frequency of meals served was 3 meals(44.7%) and 2 meals(25.7%). The number of employees was 11.5 on the average, length of service as a manager was 3.3 years and length of service as a cook was 2.6 years on the average. The average number of meals per day was 983 meals, the average meal cost was 2,781 won(VAT excluded), the usage rate of pre-prepared vegetables was 61.7%. The analysis of productivity index showed that 'meals served per labor hour' was 9.0 meals, 'labor cost per meal served' was 981 won. 2. As a result of analysing the type of operation, meal cost was the highest in office and the lowest in university(p<0.001), number of meal served per day was the highest in middle and high school. The rate of labor cost and rate of full-time employee was the highest in factory (p<0.01). The study showed the usage rate of pre-prepared vegetable was the highest in middle and high school, customer satisfaction score was the highest in office and the lowest in the university. Sanitation score was the best in middle and high school and length of service as a cook was the longest in office(p<0.001). 3. As a result of studying productivity difference in the types of operations, 'the meals served per labor hour' showed the highest in middle and high school, followed by university, factory and office in order. The labor productivity increased by increasing the number of meal served, but decreased by increasing the meal cost. 4. As a result of analysing productivity index and variables, 'the meals served per labor hour' showed significant positive correlation with number of meal served, usage rate of pre-prepared vegetables, satisfaction score, but showed negative correlation with meal cost, customer satisfaction index, rate of labor cost and length of service as a cook. As a result of studying correlation between operation variables, the meal cost showed significant positive correlation with rate of labor cost , customer satisfaction index, length of service as a cook, and it showed negative correlation with meal served per day(p<0.001). Meal served per day showed significant positive correlation with the number of employees, the usage rate of pre-prepared vegetable(p<0.001) and it showed negative correlation with customer satisfaction index(p<0.01), rate of labor cost (p<0.001). 5. As a result of stepwise regression analysis of the variables influencing on the productivity, 'the meals served per labor hour' was significantly influenced by number of meal served, number of employees, meal cost, rate of labor cost , frequency of meal served, usage rate of pre-prepared vegetables. 6. Standardized model of staffing was developed as follows. ■·Factory: The number of employees= -0.538 + 0.009× number of meal served + 0.001× meal cost ■·Office : The number of employees= 3.468 + 0.013× number of meal served - 0.033× 'the usage rate of prepared vegetable' ■·Middle and high school: The number of employees= -14.257 + 0.007× number of meal served + 0.007× meal cost ■·University: The number of employees= -0.461 + 0.012× number of meal served