A Reviews on the Performance Evaluation Based on Network Analysis and Super-Efficiency Analysis

연결망분석과 초효율성분석의 결합을 통한 효율성 순위 측정에 관한 고찰

Data envelopment analysis(DEA) is a linear programming procedure designed to evaluate the relative efficiency of a set of peer entities called decision making units which use the same inputs to produce the same outputs. It has been widely employed in a variety of disciplines as an efficiency or performance measurement tool for comparing a set of entities such as firms, banks, hospitals, nations and organizations. The method, however, cant's make the priority of their performance when many units have efficiency score of unity or 100 percent. In this paper, we propose a new approach which combine qualitative method(graphical approach using network analysis) and quantitative method(super-efficient analysis using DEA), and present the results of an empirical analysis using the data of the Korean professional baseball players. As a result, there were 12 DMU that priority is hardly realized through DEA. However, this problem could be solved with super-efficiency analyzing. Also, more in-depth interpretation was able through integrating results of dendrogram and super-efficiency analyzing and prospecting it in qualitative, quantitative ways.

자료포락분석(DEA)은 다수의 투입요소와 산출요소에 대하여 의사결정단위의 효율성을 측정하는 비모수적인 선형계획방법으로, 회사, 은행, 병원, 국가나 조직의 효율성이나 성과를 비교하는데 폭넓게 사용되고 있다. 그런데 DEA는 효율성이 1인 DMU들이 다수 있을 때 어느 DMU가 더 나은지에 대한 순위는 제공해 주지 않는다. 본 연구에서는 이런 문제를 기존의 방법에 비하여 손쉽게 해결할 수 있는 방법으로 질적(덴드로그램과 같은 graphical 접근법) 양적(초효율성 분석) 통합방법을 제안하고, 한국프로야구 자료를 이용하여 실증분석 해보았다. 그 결과 DEA를 통해서는 우선순위를 파악하기 어려운 DMU들이 12개나 되었는데, 초효율성 분석을 이용함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있었다. 더불어 덴드로그램과 초효율성 분석 결과를 통합하여 질적 양적으로 조망해 봄으로써 더욱 심도 있는 해석이 가능함을 알 수 있었다.