이 연구의 목적은 우리나라의 3대 멀티플렉스 (CGV, 롯데시네마, 메가박스 )의 2002 년부터 2004 년까지의 효율성을 확인하는 것이다. 우리나라의 영화산업은 1998 년부터 시작한 멀티플렉스의 건설이후에 극심한 도전에 의해 변해왔다. 이 연구는 우리나라의 영화 시장과 멸티플렉스에 대한 실태를 제시하고 영화 산업에서 급격한 관객의 증가가 왜 열어났는지 제시하였다. 마지막으로 이 연구는 영화 산업의 경쟁력을 확보하기 위하여 기술적, 규모 효율성을 DEA( 자료포락분석 )의 방법으로 밝혀내었다.
본 연구는 DEA를 이용하여 한방병원의 경영효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 경영효율성 향상방안을 제시하고자 한다. 투입변수는 의사수, 간호사수, 의료기사수와 병상수이고, 산출변수는 연외래환자수와 연입원환자수이며 분석도구는 EnPas와 IBM SPSS 19.0을 사용하였다. 연구결과, 설립형태별 효율성 분석에서는 학교법인 소속 병원의 효율성 점수가 가장 높았고 개인병원이 가장 낮았다(p<.05). 그리고 병상규모별 분석에서는 101-150병상 범주의 효율성 점수가 가장 높았고 100병상 이하의 한방병원들이 대체로 낮은 효율성을 보였다(p<.05). 또한 소재지별 분석에서는 서울지역 한방병원의 효율성이 가장 높았으며 광역시 소재병원의 효율성이 가장 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.05). 그리고 효율성 결정요인 파악을 위한 이항로지스틱 분석결과로 간호사 1명이 증가하면 효율성이 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 DEA를 사용하여 지방해양수산청의 생산효율성과 경쟁력을 측정하고자 하는 것이다. 선형문제 분석기 EMS를 사용하여 기술적 효율성 프론티어로 부터 한 방향 또는 다른 방향의 거리를 측정한다. 투입지향 측정은 산출 요소를 유지한 상태에서 효율성을 위한 투입요소의 감소치를 측정한다. 이와 같이 산출지향 측정은 입력 요소를 유지한 상태에서 효율성에 필요한 산출수치를 측정하고 무지향 측정은 효율성 개선을 위하여 투입과 산출에 대해 양방향으로 필요한 수치를 측정한다. DEA를 사용한 분석결과에 따라 비효율적 지방해양수산청은 항만행정과 공공기관의 생산 효율성을 강화하기 위하여 상대적으로 효율적인 지방해양수산청을 벤치마킹할 것이 권고된다. 생산효율성에 관한 자료는 모든 활용영역에서 정책 입안자에게 방법론을 제공하고 다양한 체제에서 운용할 수 있는 기초가 될 것이다.
본 논문의 DMU는 9개 지역(부산, 경북, 인천, 경기, 전남, 경남, 전북, 울산)이며, 이 지역들의 경제활동인구, 총고정자본형성, 항만수출액을 투입요소로, 총부가가치액을 산출물로 선정하였다. 그리고 본 논문에서는 항만수출액을 포함하지 않은 경우와 항만수출액을 포함한 경우의 효율성과 생산성을 비교 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 항만수출액을 포함시킨 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 효율성이 증가하였다. 그룹 2의 경우는 그룹 1에 비해 초효율성 값이 커졌으나 2000년 이래로 꾸준히 그 값이 작아지고 있다. 이것은 효율성을 100% 유지하기 위해서 투입요소를 거의 늘일 여유가 없게 된 것을 의미한다. 둘째, 그룹1에서 생산성 지수가 1를 하회한 지역은 경남과 전북으로 나타났다. 그룹2에서 생산성 지수가 1를 상회한 지역은 부산, 경북, 충남으로 나타났다. 셋째, 그룹1에서 LDP로 측정해 보면 인천이 9년간 효율성의 변화가 가장 작았고, 충남의 경우가 효율성의 변화가 가장 큰 것으로 나타났다. 반면에 그룹2에서 LDP로 보았을 때는 충남이 9년간 효율성의 변화가 가장 작았고, 전남의 경우가 효율성의 변화가 가장 큰 것으로 나타났다.
DEA(Data Envelopment Analysis) 기법은 단위가 서로 다른 다수의 투입과 산출요소를 포함하는 기관의 상대적 효율성 평가에 유용하다. 그래서 본 연구는 29개 대학 도서관을 대상으로 상대적인 경영 효율성을 측정하고자 DEA의 CCR모형과 BCC모형을 적용하여 기술효율성(TE), 순수기술효율성(PTE), 규모효율성(SE)을 분석하였다. 투입요소로는 도서수, 자료구입비, 면적, 직원수, 자료실 좌석수가 사용되었고 산출요소로는 대출자수, 대출권수, 도서관 방문자수가 사용되었다. 분석결과 13개의 대학도서관이 효율적인 것으로 나타났고 비효율적인 대학도서관의 원인은 순수기술비효율 보다 규모비효율의 비중이 더 큰 것으로 파악되었다. 비효율적인 도서관의 규모의 수익효과는 대부분의 도서관이 규모의 수익체증 유형인 것으로 나타났다.
We design a DEA-AR model using multiple regression analysis with new methods which limit weights. When there are multiple input and single output variables, our model can be used, and the weights of input variables use the regression coefficient and coefficient of determination. To verify the effectiveness of the new model, we evaluate the efficiency of the Regional Corporations in Korea. Accordance with statistical analysis, it proved that there is no difference between the efficiency value of the DEA-AR using AHP and our DEA-AR model. Our model can be applied to a lot of research by substituting DEA-AR model relying on AHP in the future.
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.
전통적 재무제표가 기업의 재무적인 성과 측정에만 초점을 맞춘다는 한계를 극복하기 위한 방법으로서 BSC(Balanced Scorecard)가 제시되었다. BSC는 KPI(Key Performance Indicator)들의 상관관계가 명확하고 논리적이라는 장점 때문에 정부 및 기업의 다양한 분야에서 적용되어왔다. 이러한 BSC는 KPI를 통해 측정된 값의 비교에 대한 고려를 하고 있지 않으므로 다수 조직의 성과를 비교하기에 어려움이 있다. 조직의 효율성을 rPfidd적으로 나타내는 여러 기법 중, 경영과학 기법을 이용한 DEA의 경우 다수의 측정 지표를 단일의 통합된 성과 측정 지표 (Aggregate Performance Measure)_로 나타낼 수 있다는 장점이 있으나, DEA에 고려되는 입력 및 출력의 개수에 제한이 있으며 다수 조직의 분석에 사용해야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는, 재무적인 요소와 비재무적인 요소를 포괄하여 조직간의 효율성을 비교하기 위한 벙법으로서, DEA를 이용한 효율성 평가에 조직의 성과측정 기법인 BSC가 제공하는 KPI 간의 노릴적 인과관계(cause-and-effect relationship)와 측정 지표를 이용하는 방법으로 CDB(Combined DEA and BSC methodology)를 제안한다. 이를 위하여 BSC 정보 비교 가능한 형태로 바꾸는 방법을 제시하며, 기존 DEA가 지니는 입력 및 출력 변수 개수의 증가에 따른 효율성의 구분능력의 감소와 관련된 한계를 극복할 수 있는 방법을 제시한다.
This study proposes a new approach which combines Data Envelopment Analysis(DEA) and the Analytic Hierarchy Process(AHP) techniques to effectively evaluate Decision Making Units(DMUs). While DEA evaluates a quantitative data set, employs linear programming to obtain input and output weights and ranks the performance of DMUs, AHP evaluates the qualitative data retrieved from expert opinions and other managerial information in specifying weights. The objective of this research is to design a decision support process for managers to incorporate positive aspects of DEA's absolute numerical evaluations and AHP's human preference structure values. It is believed that a pragmatic manager will be more receptive to the results that include subjective opinions incorporated into the evaluation of the efficiency of each DMU efficiency. The WPDEA method provides better discrimination than the DEA method by reducing the number of efficient units.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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