Kim, Sam-Youl;Choi, Kyoung-Hoon;Pham, Thi Quynh Mai
Journal of Korea Port Economic Association
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v.36
no.1
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pp.183-196
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2020
Until now, there have been few studies analyzing the efficiency of the Port of Mokpo and comparing it with other seaports in the country to identify the future direction of development for the port. In this paper, we use the data envelopment analysis (DEA) model in combination with the Malmquist Productivity Index (MPI) to measure the efficiency and productivity of major ports in Korea, focusing on the Port of Mokpo. First, the study identifies which ports are efficient or inefficient based on technical or operational scale. Second, by using the MPI to overcome the shortfalls of the DEA model, the study can compare a port's performance across the years and evaluate the productivity of a port during the research period. Moreover, this study also applies fuzzy C-means (FCM) clustering to classify port groups based on the size of their infrastructure and their efficiency scores. Finally, it is possible to find ways to enhance the efficiency and future direction of development of the Port of Mokpo.
As competition between ports intensifies, port efficiency has always been a hot topic in the port and shipping economy. Boosting regional and national economies by improving port efficiency and promoting sustainable development of ports is also a concern for port operators and local and national governments. In this situation, this study has the following objectives. First, using panel data from 2010 to 2017, the efficiency of 14 major inland ports along the Yangtze River was analyzed, and changes in port efficiency over time were examined. Second, 14 inland ports are divided into the middle, upper, and lower Yangtze River port groups to compare and review differences in efficiency levels of ports by basin. For the study, we applied a three-step DEA analysis method, which evaluated the pure relative efficiency of the port itself by removing the effects of environmental factors and statistical noise that could affect the efficiency evaluation and presented the results. As a result, it was confirmed that there was a clear difference in the efficiency value of the port between the first-stage and the third-stage efficiency evaluation result. In addition, the downstream ports showed relatively high efficiency compared to the middle and upstream ports.
The current increasing size of container vessels affects the container port's situation. The containerization has changed the inter-modal handling process, which brought more flexibility and comfortableness in the shipping industry sector. Thus, it is very crucial to analyze the efficiency of container ports in the regional sphere. Such kind of efficiency analysis provide a powerful management tool for port operators and shipping managers in the Mediterranean market, and it also helps to form an information for planning new regional and national port operations. This paper aims to analyze the ports' technical efficiency of Mediterranean major container ports. It is conducted to establish the model of port performance and efficiency through the empirical test of the various factors. Regarding to the panel data collected from the 48 DMUs (decision making units), this study attempts to provide the empirical basis of the port efficiency relative to another factors in the total port performance. Due to the complexity of the various activities carried out at container ports, the study focuses only on the technical efficiency at the level of the Mediterranean container port. Unlike the practice of cross-sectional data analysis, originally established by Charnes et al. (1985), the panel data in DEA window analysis applications are used. The main focus of this study is the relative technical efficiency of 12 container ports from 7 countries in the Mediterranean market. The selection of ports under study is based on their high handling capability and rankings in World Top 100 (Containerization International, 2018).
The purpose of this paper is to show the empirical measurement way for predicting the seaport efficiency by using Super SBM(Slack-based Measure) with Wilcoxson signed-rank test under CRS(constant returns to scale) condition for 20 Korean ports during 11 years(1997-2007) for 3 inputs(port investment amount, birthing capacity, and cargo handling capacity) and 5 outputs(Export and Import Quantity, Number of Ship Calls, Port Revenue, Customer Satisfaction Point for Port Service and Container Cargo Throughput). The main empirical results of this paper are as follows. First, Super SBM model has well reflected the real data according to the Wilcoxon signed rank test, because p values have exceeded the significance level. Second,Super-SBM has shown about 87% of predicting ratio for the ports efficiency and the optimal size of investment in domestic seaport. The policy implication to the Korean seaports and planner is that Korean seaports should introduce the new methods like Super-SBM method with Wilcoxon signed rank test for predicting the efficiency of port performance and the optimal size of investment as indicated by Panayides et al.(2009, pp.203-204).
As the environment surrounding ports is rapidly changing and ports competition in Southeast Asia has become more severe to secure cargo volumes, ports strive to enhance their competitiveness by improving the efficiency of operations. The operational efficiency of ports, plays a crucial role to improve a nation's. This study aims to analyze the efficiency of container port and its determinants during over five year(2006 to 2010) period using DEA-O and Tobit regression respectively. The results show that firstly, Gamman is the most efficient container terminal, followed by New Gamman container terminal and Hutchison Busan container terminal. Secondly, it is notable that the efficiency of Busan Newport is dramatically increasing, and finally, the yard productivity of the container port is only influencing determinant of all.
This paper aims to implement an empirical research about the efficiency of America and Northeast Asia pots, and to suggest an effective strategy which can operate these ports more well. This study tries to apply the Data Envelopment Analysis(DEA) model to America and Northeast Asia ports. DEA is a methodology of comparing the relative efficiency of each decision making unit(DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure, and is specially very useful when a form of production function of each DMU such as a port is not known. DEA provides the extent of inefficiency of DMUs, which is practically useful information (like the efficiency score and reference sets) required to improve efficiency. This paper analyzed the relative efficiency of 35 ports in America and Northeast Asia for 3 years from 2005 to 2007 through DEA-CCR, DEA-BCC model and scale efficiency. Accordingly, this paper evaluates the efficiency of America and Northeast Asia ports, grasps the position at the present time, and suggests an advanced direction in future.
The purpose of this paper is to verify the two problems(normalization for the different inputs and outputs data, translation invariant for the negative data) which will be occurred in measuring the seaport DEA(data envelopment analysis) efficiency. The main result is as follow: Normalization and translation invariant in the BCC model for measuring the seaport efficiency by using 26 Korean seaport data in 1995 with two inputs(berthing capacity, cargo handling capacity) and three outputs(import cargo throughput, export cargo throughput, number of ship calls) was verified. The main policy implication of this paper is that the port management authority should collect the more specific data and publish these data on the inputs and outputs in the seaports with consideration of negative(ex. accident numbers in each seaport) and positive value for analyzing the efficiency by the scholars, because normalization and translation invariant in the data was verified.
This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012), and Yeosu Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most efficient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.
Korea has been huge investments in its port system, annually upgrading its infrastructure to turn the ports into Asian hub port. However, while Busan port is ranked fifth globally for container throughput, Other Korean ports are ranked much lower. This article applies Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI) to evaluate selected major Korean seaports' operational efficiency and productivity from 2010 to 2018. It further integrates Principal Component Analysis (PCA) into DEA, with the PCA-DEA combined model strengthening the basic DEA results, as the discriminatory power weakens when the variable number exceeds the number of Decision Making Units(DMU). Meanwhile, MPI is applied to measure the seaports' productivity over the years. The analyses generate efficiency and productivity rankings for Korean seaports. The results show that except for Gwangyang and Ulsan port, none of the selected seaports is currently efficient enough in their operations. The study also indicates that technological progress has led to impactful changes in the productivity of Korean seaports.
The purpose of this paper is to show the clustering trend and the comparison of empirical results and is to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the bootstrapped DEA(Data Envelopment Analysis) and game Cross-efficiency models for 38 Asian ports during the period 2003-2013 with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of cranes) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, bootstrapped DEA efficiency of SW and LT is 0.7660, 0.7341 respectively. Clustering results of the bootstrapped DEA analysis show that 3 Korean ports [ Busan (6.46%), Incheon (3.92%), and Gwangyang (2.78%)] can increase the efficiency in the SW model, but the LT model shows clustering values of -1.86%, -0.124%, and 2.11% for Busan, Gwangyang, and Incheon respectively. Second, the game cross-efficiency model suggests that Korean ports should be clustered with Hong Kong, Shanghi, Guangzhou, Ningbo, Port Klang, Singapore, Kaosiung, Keelong, and Bangkok ports. This clustering enhances the efficiency of Gwangyang by 0.131%, and decreases that of Busan by-1.08%, and that of Incheon by -0.009%. Third, the efficiency ranking comparison between the two models using the Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of SW (72.83 %) and LT (68.91%). The policy implication of this paper is that Korean port policy planners should introduce the bootstrapped DEA, and game cross-efficiency models when clustering is needed among Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT(Strength, Weakness, Opportunity, and Threat) analysis among the clustering ports should be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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