본 연구는 자료포락분석법(DEA)을 이용하여 기업의 경영관리비용인 접대비, 광고 선전비, 인건비를 중심으로 국내 해운기업의 경영효율성을 평가하고자 하였다. 분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 투입변수로 접대비, 광고 선전비, 인건비를 설정하였으며 산출변수는 매출액과 당기순이익으로 하였다. 본 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다. 효율성 측정 결과 CCR모형의 기술효율성 분석에서 6개의 DMU와 BCC모형의 순수기술효율성 분석에서 8개의 DMU가 효율적인 상태인 것으로 나타났다. 규모의 수익측면에서는 전체 DMU의 24%인 6개의 DMU가 규모수익체증상태이며, 전체 DMU의 52%인 13개 DMU가 규모수익체감상태인 것으로 나타났다. 기술효율성 분석결과 복수의 효율적인 상태의 DMU가 존재하여 초효율성 분석을 실시한다. 본 연구에서는 초효율성 분석 결과 가장 효율성이 높은 DMU의 효율성 수준은 1.314, 다음은 1.243으로 나타났다. 이는 광고 선전비, 접대비, 인건비 투입에서 각각 31.4%, 24.3% 증가시키더라도 현재의 효율적인 상태를 유지할 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 해운기업의 접대비와 광고 선전비, 인건비의 효율성을 평가하고, 초효율성 분석을 통해 의사결정단위의 순위를 파악하였으며 비효율 의사결정단위의 비효율성 개선을 위한 목표치를 제시하였다는데 의의가 있다.
본 연구는 전문건설업체의 경쟁력을 평가하기 위해 DEA모형을 활용하여 효율성을 분석하였다. 분석대상기업은 전문건설업 상장업체와 외감업체로 2010년부터 2017년까지 연속자료가 존재하는 300개 기업을 대상으로 하였다. 특히, 전문건설업 유형별 효율성을 비교, 분석하여 그 시사점을 찾는데 중점을 두었다. 의미 있는 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전문건설업체의 효율성은 전반적으로 종합건설업 등과 비교하면 효율성 값이 낮게 분석되었다. 둘째, 전문건설업 유형별 효율성은 시설물축조 및 해체 전문공사업이 가장 높게 나타났다. 이는 해당 업종인 철근 콘크리트공사업, 비계 구조물해체공사업 등이 전문건설업 내에서 상대적으로 효율적임을 의미한다. 셋째, 전문건설업 효율성은 건설경기에 영향을 받는다. 건설경기가 확장국면에 있을 때는 효율성 값이 높고, 수축국면에서는 낮은 효율성 값을 나타내었다. 마지막으로 규모수익성 분석에서 전문건설업은 DRS로 분석되는 경우가 가장 많았다. 이는 규모 확대보다 규모 축소를 통해 기업의 효율성을 높이는 것이 바람직하다는 것을 의미한다.
In recent years, the development of rice industry has been highly valued by the state. In hubei area, due to the development of the modernization and the shortage of labor, traditional way of rice cultivation methods is facing serious challenges, and economic benefits have become the decisive factor for the effective promotion and application of rice cultivation methods. According to the research results, first, in the input-side analysis, in the CCR model, D5, D12, D26, D28, D32, D36 farmers with high efficiency appear. The analysis result shows that among the 60 farmers, the average efficiency is 89%, and there is an inefficiency of 11%. In the BCC model, 14 farmers were identified as high-efficiency farmers, with an average efficiency of 0.9453. Second, in direct seeding cultivation of rice, the average scale efficiency is 0.9227, while the average pure technical efficiency is 0.9644. This shows that the effect of scale efficiency is greater than that of purely technical factors, ignoring the reasons for the low operational efficiency of direct seeding cultivation farmers. It can be predicted that with the further deepening of farmers' understanding of this planting mode, the proportion of rice direct seeding may be further expanded in the future. Relevant agricultural departments should further promote this technology to farmers, study the direct seeding technology using scientific methods, and evaluate the changes of this cultivation mode. The agricultural departments of government should concern about the climate risk assessment of direct seeding rice, the environmental impact assessment caused by the extensive use of herbicides, the application of mechanical technology in the process of direct seeding, the lodging of direct seeding rice, and other related issues.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the cost efficiency of food industry in JeollaNamdo. And this study is focused on the correlation between the economic efficiency of food industry and its cost efficiency, based on the analysis of 372 food companies' data in JeollaNamdo in 2012. Methods: DEA cost minimization is the measurement of the cost efficiency of JeollaNamdo food industry in 2012. In this study, the CCR and BBC models have been employed to analyze the decomposing cost efficiency-technical efficiency, allocative efficiency, and scale efficiency respectively. And the Spearman rank correlation and Wilcoxon signed rank test also have been employed to check the correlation and difference between the ranking orders based on the efficiency scores respectively. Results: For the CCR model, mean cost efficiency was found to be 0.084(0.54 for allocative efficiency and 0.19 for technical efficiency). For the BCC model, mean cost efficiency was found to be 0.252(0.453 for allocative efficiency and 0.564 for technical efficiency). Average scale efficiency was found to be 0.38. In analyzing the results, this study argues that the optimal way to improve cost efficiency is by reducing inputs proportionally and changing their combination. Conclusion: The efficiency scores of the two models show high correlation, whereas, the differences between them are also found to be significant. Hence, it should be cautious to select a suitable model when we do the research.
The purpose of this study is to analysis relative efficiency and efficiency in process of time. Thus we use panel data of 34 local public medical centers between 2003 and 2005 to use DEA and Malmquist analysis. The result of our this study is as flow; first, The results of static efficiency of 34 local public medical centers show 10 CCR model and 23 BCC model which is difference of efficiency by economic of scale. Second, a cause of increased efficiency is not only change of technology but also change of efficiency to management system index show between 2003 and 2005 by Malmquist analysis and contracting-out is higher than direct management between 2004 and 2005. That means efficiency of local public medical centers is their own effort and innovation not government subsidies.
This study analyzed the relationship between efficient pitchers and teams advancing to the postseason in Korean professional baseball through DEA. A total of 1,133 pitchers who threw more than one inning from the 2014 season to the 2018 season were selected for this study. For DEA analysis, input variables were selected as annual salary and inning output variables as Wins, Saves, and Holds and the number of efficient pitchers for each season was classified using the input-oriented BCC model. After that, it was divided into two groups based on joining the postseason or not, and the number of efficient pitchers was compared through a prop test. As a result of the analysis, the groups that advanced to the postseason in the rest of the season except for the 2014 and 2017 seasons had more efficient pitchers. Considering that the 2014 season recorded the highest WAR (Wins Above Replacement) at 183.56 compared to other seasons, most pitchers threw well, and in the 2017 season, they made more mistakes in pitching than in other seasons, but they performed well in batters. The results of this study have expanded the research field using efficiency analysis in professional baseball and can be used as useful data for practical research.
Purpose - We live in a world of constant change and competition. Many airports have specific competitiveness goals and strategies for achieving and maintaining them. The global economic recession, financial crises, and rising oil prices have resulted in an increasingly important role for facility investment and renewal and the implementation of appropriate policies in ensuring the competitive advantage for airports. It is thus important to analyze the factors that enhance efficiency and productivity for an airport. This study aims to determine the efficiency levels of 20 major airports in East Asia, Europe, and North America. Further, this study also suggests suitable policies and strategies for their development. Research design, data, and methodology - This paper employs the DEA-CCR, DEA-BCC, and DEA-Malmquist production index analysis models to determine airport efficiency. The study uses data on the efficiency and productivity of the world's leading airports between 2006 and 2010. The input variables include the airport size, the number of runways, the size of passenger terminals, and the size of cargo terminals. The output variables include the annual number of passengers and the annual cargo volume. The study uses basic data from the 2010 World Airport Traffic Report (ACI). The world's top 20 airports (as rated by the ACI report) are investigated. The study uses the expanded DEA Model and the Super Efficiency Model to identify the most effective airports among the top 20. The Malmquist productivity index analysis is used to measure airport effectiveness. Results - This study analyzes longitudinal and cross-sectional data on the world's top 20 airports covering 2006 to 2010. A CCR analysis shows that the most efficient airports in 2010 were Gatwick Airport (LGW), Zurich Airport (ZRH), Vienna Airport (VIE), Leonardo da Vinci Fiumicino Airport (FCO), Los Angeles International Airport (LAX), Seattle-Tacoma Airport (SEA), San Francisco Airport (SFO), HongKong Airport (HKG), Beijing Capital International Airport (PEK), and Shanghai Pudong Airport (PVG). We find that changes in airport productivity are affected more by technical factors than by airport efficiency. Conclusions - Based on the study results, we offer four airport development proposals. First, a benchmark airport needs to be identified. Second, inefficiency must be reduced and high-cost factors need to be managed. Third, airport operations should be enhanced through technical innovation. Finally, scientific demand forecasting and facility preparation must become the focus of attention. This paper has some limitations. Because the Malmquist productivity index is based on the hypothesis of the, the identified production change could be over- or under-estimated. Further, as DEA estimates the relative efficiency. It also cannot generalize to include all airport conditions because the variables are limited. To measure airport productivity more accurately, other input variables and environmental variables such as financial and policy factors should be included.
This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and recommend future direction, for improvement of the business. Input variables were invested budget and labor, and output variable was rental return. Percentages of return to investment on the rental service were calculated as 68.3% and 63.9% when analyzed with CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) and BCC (Banker, Charnes and Cooper) models, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would increase efficiency by 63.9~68.3% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 11.3%. Technical efficiency would be more important than scale efficiency, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. Among the ATDECs providing the rental service, 6 (7.3%), 43 (52.4%), and 33 (40.2%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, over-investment, lack of output component for input component, meaning that scale income would be increased by qualitative expand of rental charge. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were in the order of DMU-70, DMU-54, DMU-29, DMU-5, DMU-22, DMU-2, and DMU-61. More comprehensive and extensive survey and analyses would be necessary in the future.
This study analyzed the efficiency and influence factors according to the main research institute type of R&D Program for the local community problem-solving. This study applied data envelopment analysis (DEA) method and Tobit regression analysis by using 20 institutions that participated in R&D Program. The results are summarized as follows. First, Analysis results according to the research institute type of R&D project, Efficient DMUs showed more regional innovation institutions than social economy enterprises. But regional innovation institutions were the lowest in the CCR and BCC model. However, efficiency dose not differ between regional innovation institutions and social economy enterprises. Second, as a result of the analysis relation between efficiency and allocation characteristics of R&D input, the participation of regional innovation organizations as participating organizations has a negative effect on efficiency. It was found that the higher the proportion of government subsidies and the higher the employment rate of the vulnerable, which is a social achievement, the positive effect on efficiency. The implication of this study is that the participation of social economy enterprises as the main R&D institution and government R&D support can provide social economy enterprises with opportunities to accumulate R&D capabilities and experience successful commercialization.
Purpose - The purpose of this study is to measure the efficiency of social security expenditure in 31 provinces, cities and autonomous regions in China and proposes corresponding improvement plans. Research design, data, and methodology - The data were obtained from the statistical yearbook of each province. The BCC and CCR models of DEA model and Malmquist index are used to analyze the efficiency, and the input-output index is expanded. Result - The results show that the social security performance of the Chinese government has improved on the whole despite the unbalanced development in different regions. Each region should look for strategies to improve the efficiency of social security according to its own problems. The study suggests that provinces affected by TCI should improve their internal environment, such as raising social security fund structure and strengthening fund supervision, to improve efficiency. Areas affected by TECI need to be more responsive to policy, socio-economic and technological development. Conclusion - The research conclusion can provide reference for Chinese provinces to improve the efficiency of social security expenditure in the future. This study is not comprehensive enough in the selection of input-output indicators, which can be further expanded in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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