• Journal of Technology Innovation
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• v.3 no.1
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• pp.157-184
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• 1995

본 연구는 한국 제조업의 기업별 <패널>자료를 이용하여 확율 적 생산함수를 추정한 다음, 우리 나라의 주종 수출산업인 섬유산업과 전자산업의 기술적 효율성이 1980년대에 하락한 이유를 규명하기 위하여 동종산업내의 각 기업들의 기술적 효율성의 결정요인을 계량분석을 통해 분석하였다. 성장산업인 전자산업과 사양산업인 섬유산업의 산업 내 (intra-industry) 기술적 효율성의 결정요인은 상하였다. 성장산업인 전자산업의 경우, 상대적인 기업의 크기와 노동비용의 상대적 크기는 기술적 효율성과 각각 정의 관계를 보이고 있는데 비해, 사양산업인 섬유산업의 경우, 총 매출액에서 수출이 차지하는 비중과 기술적 효율성과 반의 관계를 보였다. 즉 1980년대 섬유산업의 기술적 효율성이 하락한 중요한 요인은 동 산업의 수출부진과 상대적인 노동비용의 상승을 들 수 있으며, 성장산업인 전자산업의 경우는 일부 대기업의 집중도 심화가 동 산업의 평균적 기술적 효율성의 하락요인이 되었음을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 경쟁의 촉진과 기업 집중도의 완화가 기술적 효율성을 향상시키는 데 중요하다는 점을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.429-430
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• 2014

본 연구는 DEA를 이용하여 국내 일반은행(13개)의 상대적 효율성을 분석하였다. 분석결과, CCR모형에 의한 기술효율성이 '1'인 은행은 5개, BCC모형에 의한 순수기술효율성이 '1'인 은행은 9개였으며, 규모효율성이 '1'인 은행은 5개였다. 시중은행과 지방은행의 효율성 평균 차이 분석에서는 기술효율성과 순수기술효율성에서는 유의한 차이가 없었으며, 규모효율성에서만 p<0.1에서 지방은행이 시중은행 보다 다소 높은 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.884-906
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• 2015

본 연구는 공공연구기관의 기술이전 효율성을 분석하기 위해 효율성 분석기법인 DEA를 활용하였다. 투입요소로 연구비, 연구인력, TLO 인력, TLO 운영비 네 가지를, 산출요소로 기술이전 계약건수, 기술이전 수입료 두 가지를 선정하여 기술이전 효율성을 산출하였다. 기술이전 효율성에 영향을 미치는 변수로 지역적 위치, 연구기관 유형, 민간부문 연구개발비 비중, 인센티브 제도 등을 고려하여 산출된 효율성을 비교하였다. 본 연구의 분석을 통해 다음의 4가지 시사점을 도출하였다. 첫째, 연구기관 지방이전 시 먼저 인프라를 구축하고 산학연협력이 제대로 이뤄질 수 있는 환경을 조성해야 한다는 것이다. 둘째, 연구기관별로 설립 목적에 맞는 R&D를 수행할 수 있도록 해야 한다. 셋째, 민간수탁 증대가 R&D 효율성(기술이전 효율성)과 직접적으로 연결이 될 거라는 단편적인 생각은 버리고 폭넓은 의견수렴과 심층적 조사가 필요하다. 넷째, 인센티브 제도나 규정을 운영함에 있어 TLO 인력에게 직접적인 동기요인으로 작용할 수 있는 장치를 만들어야 한다. 본 연구의 분석을 통해 정부 연구기관들의 기술이전 효율성에 대한 이해를 높이고, 도출된 시사점을 바탕으로 국가 R&D 체계를 개선하는데 유의미한 정책의 개발이 있을 것으로 기대한다. 또한 공공연구기관의 기술이전에 대한 관심과 논의가 확대되고, 향후 축적될 자료를 활용한 정교한 연구가 활발히 이어지기를 희망한다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.1 no.1
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• pp.99-110
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• 1995

이 연구는 한국 쌀생산의 효율성을 경영규모별로 파악하고, 영농규모 확대를 통한 쌀생산의 효율성 중대 가 가능하다는 가설을 검정해 보고자 하였다. 이 분석에 필요한 기술적 선도농가들의 생산함수인 프런티어(frontier) 생산함수를 구하기 위해서는 교 란항의 정보를 이용할 수 있는 확률(stochastic) 모형아 바람직하고, 아울러 경영규모별로 규모의 효율성을 파악하기 위해서는 레이 동조(ray-homothetic) 함수가 적절하다. 따라서 여기에서는 농림수산부의 1992년도 쌀생산비 자료에서 임의로 추출한 1,203호의 표본 자료를 이용해 앞에서 언급한 두가지 요소를 동시에 감안 할 수 있는 $\ulcorner$레이 동조 확률 생산함수(ray-homothetic stochastic production function)$\lrcorner$를 최우추정법 (Maximum likelilood estimation method)으로 추정하였으며, 이를 토대로 쌀생산의 경영규모별 비효율성 을 순수 기술적 비효율성과 규모의 비효율성으로 나누어 계측하였다. 게측결과에 의하면 쌀생산의 비효율성은 굉균 35.loyo에 이르고 있다. 이 가운데 순수 기술적 비효율성은 12.0%이고, 규모의 비효율성은 24.l%에 달했다. 기술적 비효율성과 규모의 비효율성 모두 경지규모 확대와 더불어 감소하는 것으로 나타나, 경영규모 확대와 더불어 미곡생산의 효율성이 증대될 수 있다는 가설은 기 각되지 않았다. 그러나 대농의 경우에도 규모의 비효율성이 여전히 높은 것으로 나타나 영농규모 확대를 저 해하는 제도적 장벽이 아직도 높다는 것을 알 수 있다. 아울러 대농과 소농과의 효율성 격차가 현저하지는 않은 것으로 나타나 단순히 경지를 중심으로 한 경영규모 확대만으로는 효율성 제고에 한계가 있음을 보여 주고 있다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 정책적 함의를 가지고 있다. 첫째, 한국 미곡생산의 효율성 중대 잠재력이 결코 과소 평가되어서는 안된다. 둘째, 영농규모 확대가 쌀생산의 효율성 증대를 위해 필요한 것은 사실이지 만 단순한 경지규모의 확대에 치중하는 것보다 영농규모 확대를 저해하는 제도적 기술적 장애요인을 제거해 나가는 것이 더욱 중요하다. 마지막으로, 새로운 영농기술의 개발은 물론이고 현행 선진영농기술의 보급도 쌀생산의 효율성 중대에 상당한 역할을 할 수 있다는 사실이 간과되어서는 안된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.2
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• pp.263-291
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• 2003

The purpose of this paper is to analyse the change in the productivity of Korean life insurance industry by Generalized Malmquist productivity indices. Generalized Malmquist indices will be decomposed into three components such as pure efficiency change, scale efficiency change, and technical change. The principal findings indicate an overall increase in productivity driven more by technical progress than pure technical efficiency and scale efficiency.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.22 no.3
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• pp.59-78
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• 2006

The purpose of this paper is to analyze the trend on scale efficiency of the Port of Gwangyang from 1994 to 2004 using CCR, BCC, and Malmquist index approaches. The main results are as follows. first, scale efficiency shows a 50% similar [5(94/95, 95/96, 97/98, 2001/2002, 2003/2004) out of 10] pattern to technical efficiency change. Second, total factor productivity increased at 48.57% rate of growth on average in 6 out of 10 periods except 96/97, 97/98, 99/2000, and 2000/2001. 2003/2004 period is the one period experiencing rapid total factor productivity changes, mainly due to technical progress. Third, the ranking order of accumulative indices is scale efficiency change, TFP change, efficiency change, technical change, and pure efficiency change. The main policy implication of this paper is that according to the CCR, BCC, and Malmquist results, the Port of Gwangyang should develop the plan for enhancing the 5 Malmquist indices with following the management way of benchmarking ports.

• Journal of Information Management
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• v.40 no.3
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• pp.41-60
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• 2009

This study utilizes DEA/Window analysis in order to investigate the relative efficiency levels of korea national university libraries during the period of transition 2004-2008. The empirical results show the following findings. Firstly, a technical efficiency was not efficient which was a scale efficiency rather than a pure technical efficiency in 2008. Secondly, a technical and pure technical efficiency has increased steadily from 2004 to 2008(but a technical, pure technical efficiency has decreased since in 2008). As a result, a technical efficiency increase can be explained by a pure technical efficiency increase.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2004.11a
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• pp.191-196
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• 2004

This paper is to measure and ealuates the technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency with three inputs and two outputs with the use of DEA(data envelopment analysis) in Korean RCC(Rescue Co-ordination Center/RSC(Rescue Sub-Center). Several conclusion emerge. first the average efficiency of overall technical efficiency measure about $91.03\%$ and pure technical efficiency $96.80\%$ is much large then scale efficiency $93.83\%$. It means that inefficiency has much more to do whit the inefficient utilization of resources rather then the scale of production. second, DRS(decreasing return to scale) is Tongyeong and IRS(increasing return to scale) is Incheon, Taean, Gunsan, Yeosu, Ulsan, Donghae in RCC/RSC. finally, inefficiency RCC/RSC. have to benchmarking with reference sets.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.129-137
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the efficiency of budget utilization of science and technology by the Chinese autonomous province and to present the direction of improvement. Data were obtained from the 2013-2017 statistical yearbook of higher education published by the Ministry of Education of China, and efficiency was analyzed using the malmquist analysis method. The analysis found that the low technological progress caused changes in the productivity MPI index, and that cities affected by technological efficiency needed to improve internal factors such as internal coordination and restructuring of universities in the region to increase efficiency. And it was found that areas affected by technological change needed proper response to external factors such as government policy, economic environment, social environment or technological development. This study is meaningful in that it presented reference data in enhancing efficiency of budget utilization of science and technology by autonomy of China, and it is necessary to establish strategies and study essential factors to increase efficiency of inefficient areas in the future.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.29 no.3 s.99
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• pp.215-220
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• 2005

This paper aim, to measure and evaluates the technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency with two inputs and four outputs with the use of DEA(Data Envelopment Analysis) in Korean RCC(Rescue Co-ordination Center)/RSC(Rescue Sub-Center). Several conclusion emerge. first the average efficiency of overall technical efficiency measure about $91.03{\%}$ and pure technical efficiency $96.80{\%}$ is much large then scale efficiency $93.83{\%}$. It means that inefficiency has much more to do whit the inefficient utilization of resources rather then the scale of production. second, DRS(decreasing return to scale)is Tongyeong and IRS(increasing return to scale) is Incheon, Taean, Gunsan, Yeosu, Ulsan, Donghae in RCC/RSC finally, inefficiency RCC/RSC have to benchmarking with reference sets.