As all the other managerial activities, total quality management (TQM) has also inputs into and outputs from the process. Therefore, the principal managerial efficiency criteria of maximum outputs with minimum inputs should be applied to TQM. In this paper, the methodology for the performance evaluation of TQM by Data Envelopment Analysis (DEA) was proposed. DEA is used to measure the efficiency of TQM for each firm with the input and output data obtained by questionnaire. It is found that there are not significant differences between the firms with and without IS09000 certification and between the large and small-sized firms with respect to the TQM efficiency.
본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 29개 대학도서관의 효율성을 평가하였다. DEA의 투입물로는 면적, 직원수, 장서수로 하고, 산출물은 이용책수와 이용자수로 하여 효율성을 계산하였다. 그 결과 평균효율성은 0.5248로 나타나서 비효율성은 47.52%로 나타났다. 이러한 효율치는 투입물과 산출물의 수나 혹은 정의가 다르면 서로 다른 결과를 보여 줄 수 있으므로 절대적인 것은 아니다. 그러나 DEA에서 계산된 정보를 이용하여 적정투입물과 적정산출물을 구할 수 있기 때문에 DEA에 의한 분석정보를 적절하게 사용하면 도서관의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a methodology of computing the relative efficiency of each decision making unit (DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure. In this paper, we compare the efficiency of Korean rail transit corporations using DEA. To do this, we design a DEA-AR/AHP model, and evaluate efficiency by comparing the subway operating agencies of six big cities. The analysis reveals that Seoul Metro and Seoul city railroad construction turn out to be the most efficient groups. The result of this research can provide helpful information for effective management in a domestic subway operating agency.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a useful tool to analyze the relative efficiency of decision making units (DMU) characterized by multiple inputs and multiple outputs. This method has been popularly used as an analytical tool to suggest some strategic improvement. To do this, the results of DEA provide decision makers with a single efficiency score, efficient frontier, return to scale, benchmarking decision making units, etc. The purpose of this paper is to evaluate research performance of 38 universities and provide an inefficient university with the way of organizational changes to be an efficient university by using DEA. Various input and output variables are used to identify technical and scale inefficiency. Additionally, we analyze how an inefficient DMU could be changed an efficient DMU based on a case university. This result will give an insight of constructive directions for increasing of research performance to university decision makers.
4차 산업혁명의 핵심 동인으로서 Software(이하 SW)의 중요성이 더욱 커짐에 따라, 정부는 국가 경쟁력 강화를 위해 SW R&D 투자를 늘리고 SW 관련 정책을 지속적으로 수립하고 있다. 하지만 SW 연구개발에 대한 정부의 지속적인 투자에 비해, SW 연구개발 투자성과에 대한 체계적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Data Envelopment Analysis(DEA) 기법을 이용하여 SW 국가연구개발 사업의 분야별 효율성을 분석하였다. 2008년~2018년까지 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 수행된 1,463개 과제정보를 토대로 효율성을 정태적/동태적 관점에서 측정하였다. 정태적 관점의 규모효율성 측정을 통해 비효율성 원인을 규모와 기술문제로 분석하였다. DEA/Window 모형을 이용한 동태적 효율성 분석 결과를 제시하고 효율성-안정성 매트릭스를 이용해 분야별 대응 모델을 제시하였다. 본 연구는 SW 국가연구 개발사업 전체를 대상으로 효율성 분석을 수행했다는 점에 의의가 있으며, 정태적/동태적 효율성 분석결과는 향후 SW 국가연구개발사업 기획 시 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 경기도내 31개 시군에서 운행되고 있는 택시의 서비스에 대한 만족도를 기초로 지역별 택시의 효율성을 평가하였다. 효율성 평가는 개인택시와 법인택시로 구분하여 분석하였다. 시 군별 효율성 평가는 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 경기도 31개 시 군의 개인 및 법인택시를 대상으로 조사한 자료이다. 31개 지자체의 효율성 평가 결과를 살펴보면, 개인택시의 경우 효율적인 지자체는 평택시, 포천시, 오산시, 양평군, 가평군 등 5개 지자체로 나타났다. 법인택시는 평택시, 포천시, 오산시, 가평군 등 4개 지자체이다. 이들 지자체들은 일정한 수준의 만족도를 생산함에 있어서 다른 지자체보다 적은 양의 서비스를 사용하는 능력을 확보하고 있음을 의미한다. 개인택시와 법인택시간 DMU들의 통계적 차이가 있는지를 검증하기 위하여 순위합검증(Rank-sum Test)을 시행한 결과 두 집단 간에 서비스제공에 따른 만족도 차이는 없는 것으로 분석되었다.
This study suggests a DEA(Data Envelopment Analysis) based model to evaluate the value of corporate stock. The model integrating PER(Price-Earning Ratio), PBR(Price-BookValue Ratio), PSR(Price-Sales Ratio) and volatility in DEA structure has an advantage of overcome the limitation of traditional financial ratio based models. In order to show the effectiveness of the suggested model. we compare the performance of portfolio composed by DEA approach with those of portfolios made by traditional approaches such as PER, PBR, and PSR in terms of stock return and volatility. Specifically, we use the data of all the enterprises listed on the S&P 500 in the U.S. in 2007 and 2009 as the sample data for the experiments. The results of the experiments show that the performance of the DEA approach is clearly better than those of other approaches. Particularly, in sharply plummeting market, the performance of the DEA approach is shown to be prominently better than those of other approaches as the DEA approach reflects investment risk as well as profitability and growth. The DEA score combining the existing investment indices may serve as a useful barometer for selecting a stable and profitable portfolio.
본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.
본 연구에서는 국내 컨테이너 전용 터미널(부산항 8개 터미널, 광양항 6개 터미널)을 대상으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 통해 효율성을 분석하였다. 일정 시점을 대상으로 한 분석이 아니라, 1998년$\sim$2005년 동안의 효율성 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각 터미널의 효율성 변화를 살펴보았다. 본 논문의 분석 결과는 우리나라 터미널의 상대적인 효율성 값을 제시해 줄 뿐만 아니라 신규 터미널 생성, 운영사의 변화, 터미널의 통합 운영 등에 따른 터미널 생산성의 변화 등을 제시하여 줌으로써 터미널 운영사의 향후 운영전략에 시사점을 제공하고 있다.
Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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