본 연구의 목적은 동북아시아 주요 컨테이너항만간의 상대적 효율성을 분석함으로써, 각 항만의 현재 효율성 수준을 파악하고, 효율적 항만이 되기 위한 주요 전략수립 방안을 제시하고자 하는 것이다. 동북아시아 지역의 주요 16개 항만을 대상으로 개별항만 효율성 및 상대적 효율성을 분석하였으며, DEA기법을 사용 ${\cdots}$(중략)${\cdots}$.
항공운송산업에서 항공화물이 차지하는 비중이 점차적으로 확대되고 있으며 향후 2020년(보잉은 2022년)까지의 성장률도 보잉과 에어버스에서는 여객 수요보다 화물수요가 각 1.3%, 0.8%의 높은 성장을 거둘 것이라는 전망을 하고 있다. 특히 에어버스에서는 아시아 태평양 지역 역내와 중국 발 유럽행의 항공화물이 평균 7.0%의 높은 성장을 할 것으로 전망하고 있다. 이러한 높은 성장 전망 외에도 항공화물이 항공운송산업 혹은 세계경제의 선행지표로도 사용되고 있다. 이렇듯 항공운송산업에서 항공화물 부문의 역할이 점차적으로 증대되고 있어 본 연구에서는 항공화물 사업부문에 많은 활동을 하고 있는 항공사의 효율성이 그렇지 않은 항공사의 효율성을 비교하는 연구를 하였다. 먼저 항공 화물 매출액 기준 상위 10개사(2002년 기준)의 효율성을 자료포락 분석(DEA, Data Envelopment Analysis)을 이용 분석하였다. 그리고 이를 이용하여 항공사 전체 매출액 상위 10개사(화물 매출액 상위 10개사를 제외), 미국의 9개 항공사(상위 50대 항공사 중), 기타 10개사를 선정하여 각각의 효율성 비교를 통하여 항공화물 사업을 활발히 하는 항공사와 그렇지 않은 항공사와의 효율성에 대해 상대적 비교를 하였다. 이를 통해 항공화물 사업 부문이 항공사의 경영 효율성에 미치는 영향에 대해 간접 비교를 시도하였다. 분석 결과 항공운송사업중 항공화물 부문이 상위 10대 항공사 효율성이 다른 그룹의 항공사 보다 높게 제시되었다. 이는 항공사의 운송 사업을 화물 운송과 여객 운송 부문의 공동 네트워크의 활용을 통한 시너지 효과를 통해 항공사 효율성을 높일 수 있음을 의미한다.
본 연구는 12개 중국 수리조선 업체를 대상으로 DEA모형을 활용해 중국 수리조선산업의 효율성을 분석하고자 하였다. 기존 연구들과 달리 본 연구에서는 연구대상 뿐만 아니라 선정된 투입과 산출변수도 차별성을 지닌다. 연구대상은 수리조선시장에서 경쟁우위를 보이고 있는 중국의 업체를 대상으로 진행하였다. 효율성 분석을 위한 투입변수는 시설 외에 기술자 수를 고려하였으며, 산출변수는 매출액 외에도 수리선 척수 및 서비스 범위를 사용하여 관련 변수들을 다양화하였다. 분석에는 DEA모형에 의하여 시설만 투입변수로 한 경우 및 시설과 기술자 수를 투입변수로 하여 차이점을 분석하였다. 비효율적인 DMU의 경우, 효율적인 DMU가 될 수 있도록 참조집합을 통해 비효율성의 원인을 찾아 장단점을 분석하였다. 또한 국영기업과 민영기업을 구분해서 개선방안을 도출하였다.
본 연구의 목적은 2010년부터 2019년까지 우리나라 10개의 서비스산업을 중심으로 자료포락분석 (DEA)을 이용하여 생산효율성을 측정하고 단절토빗회귀모형과 중도절단토빗회귀모형을 이용하여 그 결정요인을 분석하는 것이다. 분석결과, 첫째, 추정된 서비스산업의 효율성은 대체적으로 매우 낮았고 양극화되어 있었으며, '하수·폐기물 처리, 원료재생업'의 경우 기술적 비효율성이 규모의 비효율성에 기인하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 결정요인 분석에서는 투자와 연구개발비는 기술효율성에 정(+)의 관계에 있고, 해외직접투자와 접대비는 부(-)의 영향을 주는 것으로 측정되었다. 또한, 규모가 큰 산업일수록 효율성도 높은 것으로 나타났다. 따라서, 우리나라 미래의 산업인 서비스산업의 발전을 위한 정부의 경제정책은 투자와 연구개발활동을 통한 거시정책과 해외직접투자와 인적자본의 융합 등 미시적인 부문이 동시에 고려되는 보다 융합적 정책이 필요하다.
본 연구는 2014년과 2016년 한국 제조업 부문 기술혁신조사 자료를 활용하여 과학기술혁신을 촉진하기 위한 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 실증분석하였다. 정책조합을 시장중심, 공급중심, 수요중심으로 구분하고, DEA-Tobit분석을 통해 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 추정하였다. DEA분석 결과, 한국 제조업의 R&D효율성은 높지 않은 것으로 분석되었고, 그 원인은 투입요소 중 R&D투자액이 효율적으로 활용되지 못했기 때문이다. Tobit모형의 추정결과에 따르면 정책조합은 R&D효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 시장중심 정책조합, 시장 공급중심, 공급 수요중심 정책조합이 R&D효율성과 정(+)의 관계를 확인할 수 있었다. 국내 R&D효율성을 개선하기 위해서는 R&D 투자 포트폴리오 전략 수립이 필요하고, 정부는 기업의 특성과 정책수단 간의 정합성을 고려해서 정책조합을 활용해야 한다.
본 연구의 목적은 최근의 장교 지원율 하락에 따른 장교획득 수준의 시대적 심각성을 반영하여 장교 양성과정에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 일반대학 군사학과의 운영 수준을 상대적인 평가, 분석을 바탕으로 실증적 연구를 통하여 확인해 보고 개선을 위한 의미있는 결과를 확인하였다. 육군과 협약, 준협약을 통하여 운영되고 있는 일반대학 군사학과는 11개이며 대학별 군사학과 운영을 위해 투입되는 자원입력과 성과관점에서 자료포락분석법(DEA, Data Envelopment Analysis)을 적용하여 상대적인 효율성을 분석하고 개선을 위한 구체적인 방향을 확인하였다. 운영 효율성 분석결과, 11개 DMU 중에서 BCC모델의 경우 6개 대학이 효율적인 것으로 나타났고 자료포락분석 방법을 통하여 효율적, 비효율적인 집단에 대한 구분을 통해 평가결과를 확인해 볼 수 있었다. 본 연구는 상대적인 효율성을 평가하는데 여러 개의 평가요소를 한꺼번에 반영하여 초과, 부족한 부분을 나타내는 DEA-Additive 모델을 통해 비교대상 대학 군사학과들의 상대적인 측면에서 효율성을 확인하고 발전을 위한 구체적인 정보를 확인한다는 점에서 실용적 가치가 있을 수 있다.
그동안 지역혁신체제론의 관점에서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하는 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 (1)지역연구개발시스템의 내부 처리과정 고려 미흡과 (2)연구개발의 특수성을 고려하지 못한 효율성의 분석모형 설정, (3)투입 산출지표 설정의 타당성 부족, (4)산출된 효율성 지수의 민감도 분석 소홀 등의 여러 한계점이 존재한다. 특히 5~10년 이내의 단기간으로 접근함에 따라 지역연구개발시스템의 효율성이 어떻게 변모해왔는지 그 역동성을 상세히 고찰하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 1999년~2014년까지 16개 광역지방자치단체를 대상으로 네트워크 자료포락분석(Network Data Envelope Analysis: DEA)의 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하고 주요 개선방향들을 논의하였다.
펀드의 성과 평가는 펀드선택 의사결정시 가장 중요한 고려요인이다. 전통적인 펀드 성과평과 지표인 샤프비율이나 트레이너 비율은 운용비용과 거래비용 등과 같은 다양한 요소들을 반영하지 못하고 있다. 펀드의 여러 수익과 비용요인들을 반영하기 위해, 본 연구에서는 DEA를 이용하여 펀드의 상대적인 효율성을 측정하였다. 분석자료는 2005년 12월 31일까지 국내에 존재하는 3년 이상 운용된 67개의 장기펀드를 대상으로 분석하였다. 입력변수는 비용과 관련된 총 보수율, 월수익률의 표준편차, 펀드 규모를 나타내기 위한 평균설정좌수를 이용하였고 출력변수는 이익과 관련된 예상 월평균수익률과 시장포트폴리오의 월수익률을 상회한 기간의 비율을 사용하였다. 본 연구결과, DEA를 통해 수익률만으로는 평가할 수 없는 펀드의 운용능력을 평가할 수 있었다.
최근 물류환경의 급속한 변화로 인해 기존의 물류시스템과 운송도구들 또한 급속히 변화하는 추세이다. 내륙운송의 대부분을 담당하는 화물자동차운송업의 효율적인 운영과 경쟁력을 강화하기 위해 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 DEA 모형을 이용하여 화물자동차운송업체의 효율성을 분석하였다. DEA 모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였다. 분석에 선정된 42개 화물자동차운송업체들의 효율성(CCR, BCC, 기업규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하고 효율성의 투입-산출변수의 영향을 분석하고 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 화물자동차운송업체를 제시하였다. 분석 결과 CCR효율성이 1인 업체는 7개로 나타나고 BCC효율성인 1인 업체는 17개로 나타났다. 규모수익성은 IRS가 24개, DRS가 7개, CRS가 11개로 나왔다. IRS로 나온 화물운송업체는 비교적 규모가 작았으며 DRS로 나온 화물운송업체는 대부분 규모가 큰 업체였다. IRS로 나온 규모가 작은 업체들은 규모의 증가를 통해 수익성을 향상시킬 수 있고, DRS로 나온 규모가 큰 업체들은 규모의 감량화를 통해 수익성을 향상시킬 수 있을 것이다. Backward Stepwise를 통한 투입-산출변수 영향력 평가를 통해 총자본의 감소와 매출액 증대를 통해 화물자동차운송업체의 효율성을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 국내와 외국에서 선행된 항만분야의 SOM신경망을 이용한 클러스터 분석과 관련된 선행연구들을 간략하게 검토하였으며, 또한 국내 컨테이너터미널 8곳의 3년간(2002년, 2003년, 2004년)자료를 이용하고, 4개의 투입물[종업원수(명), 부두길이(m), 부지면적(평방m), 갠트리크레인 대수(대)])과 1개의 산출물[년간 컨테이너 처리실적(TEU)]을 이용하여 DEA방법 및 SOM신경망을 이용한 클러스터링으로 실증분석하는 방법을 보여주었으며, 그 결과가 갖는 현실적인 의미와 정책적인 함의를 제시하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, DEA분석결과에 의하면, 각 터미널의 참조터미널들이 감천터미널을 제외하고 지리적으로 근접지역에 위치하고 있는 것으로 나타나서 클러스터형성이 가능하며, 시너지 효과도 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 광양터미널들은 지리적으로 멀지만, 감만, 우암터미널들과 클러스터를 구축할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, SOM신경망을 이용한 클러스터링분석결과를 보면, 클러스터 1, 클러스터 2, 클러스터 3에 위치함 감만터미널, 클러스터 4에 위치하고 있는 허치슨터미널과 신선대터미널, 클러스터 5에 위치한 15개의 터미널들이 나름대로 클러스터링에 대한 의미를 가지고 있는 것으로 추정되었다. 셋째, DEA기법에 의한 참조터미널들에 의한 클러스터링과 SOM신경망에 의한 클러스터링 사이에서는 약67% 수준에서 일치하였다. 본 연구의 정책적인 함의는 첫째, 컨테이너터미널에 대한 정책입안자는 북항에 속한 자성대, 우암, 신감만, 감만 터미널은 터미널운영을 통합하는 것이 필요하다. 즉, 클러스터링의 효과를 극대화시키기 위해서는 부두운영사의 숫자를 줄여나가는 정책을 강제적으로 입안하여 시행하는 것이 가장 시급한 문제이다. 둘째, 부산북항에 위치한 터미널들의 최대약점은 터미널마다 부두운영사가 서로 달라서 화주들에게 원스톱서비스를 제공하지 못하고 있다는 점이다. 즉, 년간 물동양의 44%가 환적화물임을 감안해 보았을 때, 북항의 컨테이너 터미널들은 향후 신항과의 화물수주경쟁에서 성공하기 위해서는 반드시 클러스터링을 하는 정책을 도입해야만 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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