본 연구는 경쟁분석을 통해 효율적인 벤치마킹 대상을 파악 후 개선점을 도출하는 컨설팅기법의 활용에 관한 연구이다. 경쟁자 분석을 위해 상대적 효율성 분석도구인 DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포락분석)을 이용하여 컨설팅현장 또는 기업 내부에서 효율적으로 적용이 가능한 컨설팅 분석기법을 개발하여 기존 경쟁분석기법과 비교하여 제시하였다. 본 연구는 먼저 문헌고찰을 통해 컨설팅 방법론의 경쟁분석 기법과 상대적 효율성 분석 기법인 DEA에 대한 기존학자들의 연구를 살펴보고 DEA를 기반으로 한 경쟁분석인 다차원효율분석방법을 제시한 후 이 분석 방법의 적합성 및 실용성을 확인하기 위해 공기업 "A"를 대상으로 사례 연구를 실시하였다.
본 연구는 자료포락분석(DEA) 기법을 이용하여 우수감정평가법인의 효율성을 분석하고자 한다. DEA는 복수의 입력과 출력변수를 가지고 상대적인 효율성을 평가하는 기법이다. 우수감정평가법인의 상대적인 효율성을 평가하기 위하여 CCR-O와 BCC-O 모델을 사용하였다. 입력변수는 평가사의 수이고 출력변수는 매출액과 당기순이익이다. 국내의 13개 평가법인을 대상으로 연구를 수행하였으며 2008년 회계연도의 재무자료를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. CCR-O 모델을 적용한 결과 우수감정평가법인의 기술적 효율성은 약 88.3%로 나타났다. BCC-O 모델을 적용하면 순수 기술적 효율성은 약 90%이고 규모의 효율성은 약 98.2%로 나타났다. DEA 분석결과 비효율성의 원인은 순수 기술적 효율성으로 나타남에 따라 경비절감 등을 통해 순수한 기술적 비효율성을 줄여나가야 할 것이다.
본 연구는 부산항을 포함한 세계 주요 컨테이너 항만들의 효율성을 DEA(Data Envelopment Analysis)모형을 통해 상대적으로 분석함으로써, 부산항의 현재 위치와 더 효율석인 항만이 되기 위해 벤치마킹(Benchmarking)해야 할 대상을 구체화하였다. 또한, 본 연구에서는 일정시점의 효율성 분석이 아닌 1995년-2001년까지 7개년의 효율성을 시계열적으로 분석함으로써 각 항만의 효율성 변화할 살펴보았다. 분석 결과, 부산항은 95년, 96년을 제외한 나머지 연도에 대해서 비효율적인 항만으로 구분되었으며, 97년 이래로 효율성 지수가 다소 증가하고 있는 것으로 나타났다.
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.
우리나라 전체 방송사업매출액이 증가하고 있는 상황에서 지상파방송사업자의 매출액은 정체되는 반면 후발 진입자인 종합편성 방송채널사용사업자의 매출액은 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 상황에서 3개 중앙 지상파방송과 4개 종합편성방송의 상대적 효율성과 초효율성을 분석하여 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2012년부터 2019년까지의 투입 및 산출 자료를 활용하였으며 상대적 효율성을 측정하는 DEA 모형 중에서 비방사형 모형인 Additive DEA와 Additive Super-efficiency DEA를 사용하였다. 분석에서는 규모의 경제가 존재하는 방송산업의 특성을 반영하여 가변규모수익(VRS)을 가정하였다. 분석결과, 유형자산의 투입여유분이 중앙 지상파방송의 효율성을 감소시키는 가장 두드러진 비효율의 원인으로 나타났으며 종합편성방송은 유형자산의 투입여유분과 매출액의 산출여유분에서 비효율의 원인이 발생하였다.
IT 벤처기업은 자본 대비 높은 수익성을 가지므로 지식기반 산업환경에서 많은 투자자들의 집중적인 관심을 받고 있다. 이러한 IT 벤처기업의 효율성을 평가하기 위한 방안으로, DEA 와 데이터마이닝 기법을 통합하는 방안을 제시하였다. 국내 코스닥 상장 기업 가운데 IT 에 주력하고 있는 벤처기업들을 대상으로 본 연구에서 제시한 효율성 평가방법을 적용 하였다. 대표적인 비모수적 분석기법인 Data Envelopment Analysis(DEA)를 이용하여 연구대상 기업들을 효율기업 및 비효율기업으로 구분한 후, DEA 의 효율성을 설명하는 모형을 logit 을 이용하여 구축하였다. DEA 는 기업의 상대적인 효율성을 측정하는 데에서 우수하지만, 효율성 정도를 설명하는 모형의 구축에는 한계가 있다. 이를 보완한 DEA 의 결과를 logit 과 통합한 효율성 모형에 대해서 데이터 마이닝 기법인 logit, 판별분석, Support Vector Machine(SVM) 등을 적용하여 IT 벤처기업의 효율성을 사전에 예측하여 평가 및 투자에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
최근 컨테이너물동량 증가로 인하여 선사들간의 경쟁이 심화되고 있다. 따라서 운항선사들은 노선에 투입되는 자사 선박들에 대해서 운항효율성을 분석하고 대응방안을 강구할 필요성이 대두되고 있다. 이러한 배경에서 출발한 본 연구는 선사 입장에서의 내부적 운항효율성을 분석하고 도출된 결과를 바탕으로 효율성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고자한다. 효율성분석을 하기 위해서 본 연구에서는. 운항선사의 실제 운항자료를 바탕으로 항차를 의사결정단위로 하여 비교적 객관적이고 상대적인 효율성을 파악할 수 있는 DEA모형을 이용하여 분석을 수행하었다. 그리고 효율성 분석결과를 바탕으로 운항선사의 운영측면에서 전체적인 효율성을 높이는 방안을 모색해 보고자 하였다.
최근의 컨테이너물동량 증가는 선사간 경쟁의 심화를 유발하였고 이는 개별 선사들의 채산성 악화를 초래하였다. 따라서 운항선사들은 노선에 투입되는 자사 선박들에 대해서 운항효율성을 분석하고 대응방안을 강구할 필요성이 대두되고 있다. 이러한 배경에서 출발한 본 연구는 선사측면에서의 운항효율성을 분석하고 도출된 결과를 바탕으로 효율성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 효율성분석을 하기 위해서 본 연구에서는, 운항선사의 실제 운항자료를 바탕으로 항차를 의사결정단위로 하여 비교적 객관적이고 상대적인 효율성을 파악할 수 있는 DEA모형을 이용하여 분석을 수행하였다. 그리고 효율성 분석결과를 바탕으로 운항선사의 운영측면에서 전체적인 효율성을 높이는 방안을 모색해 보고자 한다.
저금리 시대가 시작되면서 이제 더 이상 적극적인 투자 없이는 수익을 얻기 힘든 환경이 되었다. 이러한 환경에서 개인이 직접 좋은 투자대상을 발굴해 고수익을 얻을 수 있으면 좋겠지만 요즘과 같이 금융 환경이 복잡한 시대에 전문가 그룹과 맞닥뜨리기에는 역부족인 것이 사실이다. 펀드운용사들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 DEA 모형을 이용하여 펀드운용사의 효율성을 분석하였다. DEA 모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였으며, 분석에 선정된 33개 펀드운용사들의 효율성(CCR, BCC, 규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하였다. 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 펀드운용사를 제시하였다.
철강 산업은 자동차, 조선, 가전, 건설 등 전체산업에 기초소재를 공급하는 국가 기간산업으로서 '산업의 쌀'이라 할 만큼 중요한 산업이며, 철강업체들이 경쟁력을 강화하기 위해서는 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 DEA모형을 이용하여 한국 철강업체들의 효율성을 분석하였다. DEA모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였으며, 분석에 선정된 28개 철강업체들의 2005년도 효율성(CCR, BCC, 규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하였다. 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상을 찾기 위한 포락지도(envelopment map)와 이에 따라 효율적이 되기 위한 목표 값을 제시하였으며, 산업분류를 세분류와 세세분류로 나누어서 각 산업별로 효율성을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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