This study analyzes relative efficiency analysis for universities or colleges of Chung Cheong regions using data envelopment analysis. The main results of this study can by summarized as follows. First, in case of efficiency for CCR, the number of efficient universities(CCR value is one) are five universities. and mean value of CCR for universities located in Chungbuk region was most high. Second, the number of efficient colleges(CCR value is one) are three colleges. and mean value of CCR for colleges located in Daejeon region was most high. Third, in case of efficiency for BCC, the number of efficient universities(BCC value is one) are nine universities. and mean value of BCC for universities located in Chungbuk region was most high. Fourth, the number of efficient colleges(BCC value is one) are seven colleges. and mean value of BCC for colleges located in Chungbuk region was most high.
This study analyzed the efficiency change and the factors affecting productivity change for the six railway operation corporations that are local public enterprises; study was performed with the DEA-CCR Model and Malmquist Productivity Index, using data collected from 2010 to 2014. Since it was not feasible to collect data on the operating expenses and the number of employees of each of the lines, the efficiencies of each operation corporation were analyzed by integrating the operation corporations, and the Malmquist Productivity Index was used to investigate the trend of the periodical productivity change. Average efficiency for urban railway operation corporations was found to be higher in the case of the bigger corporations. In 2014, the Seoul Metro and the Daejeon Metropolitan Express Transit Corporations were analyzed and found to be the most efficient operation corporations. The Malmquist Productivity Index was used to determine the periodical change; the average MPI was 1.06, with a continuous increase of productivity. The analysis showed that changes of technology were generally more obvious than change of technology efficiency for all six operation corporations.
To study the business performance, this research reviewed the revenue of 2012 for shipping and logistics companies in Korea, then selected 10 shipping companies and 10 logistics companies according to annual sales amount. These 20 companies are divided into four groups considering their business structure and their financial performance are organized from 2005 to 2012. Then CCR, BCC model has been applied to static efficiency and dynamic changes in productivity for analysis. As an overall result, logistics companies are proven to be better than shipping company in efficiency, change of productivity, growth and profitability. Among the logistics companies, the performance of second party logistics companies are relatively better in those factor above than the third party logistics companies.
As the importance of industry-university cooperation continues to increase in a knowledge-based society, the government is implementing various projects related to industry-university cooperation. However, despite the government's support, it has not achieved satisfactory results, and the need for empirical performance analysis to diffuse the results of industry-university cooperation is increasing. In this study, DEA was used to analyze the Industry-University cooperation performance of universities participating in LINC+ program. Efficiency analysis was performed using the CCR model and the BCC model, and the return to scale and causes of inefficiency were analyzed through the scale efficiency analysis. As a result of the analysis, it was found that there were differences in LINC+ performance depending on the region where the university is located and that each university had different goals for inefficiency improvement. The results of this study will contribute to improving the university's operational efficiency and strengthening competitiveness, and are expected to be utilized in the establishment of follow-up program plans for LINC+.
This study measures the relative efficiency and productivity change of the Korean Life Insurance Firms using DEA model and Malmquist Index for 2004-2007. The main results of this study can by summarized as follows. First, in case of efficiency of CCR for 2004-2007, the number of efficient firms(CCR value is one) are six firms, five firms, four firms, seven firms respectively. Second, in case of efficiency of BCC for 2004-2007, the number of efficient firms(BCC value is one) are eight firms, nine firms, ten firms, twelve firms respectively. Third, In case of return to scale for 2004-2007, DRS are nine firms and IRS are two firms, DRS are five firms and IRS are five firms, DRS are five firms and IRS are four firms, DRS are five firms and IRS are two firms respectively, Fourth, Malmquist Index representing productivity change for 2004-2007 are 1.12 in 2004-2005, 0.97 in 2005-2006, 1.05 in 2006-2007.
This study analyzes the efficiency of 25 shipping companies in Korea over the period 2005-2009, using Data Envelopment Analysis (DEA). Among 31 companies that listed in order of decreasing sales volume for the period 2006-2010, the sample companies has been selected on the ground of data availability. This study computes the companies' efficiency, estimates their year-on-year Malmquist productivity index, and analyzes the cause leads to the changes in the productivity, In particular, this study attempts, by dividing the companies into two group, listed or not, to compare the changes in the productivity and analyze the reasons. The results from static analysis based on CCR and BCC model indicate that listed companies are higher efficient than unquoted companies. The results from tests on the productivity changes based on the Malmquist productivity index show that 19 unquoted companies increase their average productivity by 16.2 percent year after year during the period but 6 listed companies increase by 0.5% during the same period.
In this research, we analyze about the effect of the traditional market supporting policy about 16 large unit self-governing bodies and effeciency through DEA analysis. The plan for supports of the traditional market were shown. Now, the object of the traditional market supporting policy was any more not improvement of facilities and the thing which is the attraction of customer activity for the sales increase of the traditional market could be confirmed. For the sales increase, supporting of the field like the client information center, source indicator, autonomic packing stand, and the broadcasting facility are effective more. In addition, for the visiting customer inducement activation, we could know that supporting of the field like client information center, broadcasting facility, broadcasting advertisement, and the premium event for gift certificate were required. The method including the customer distribution service operation, which is the various product development and cross sellings and client friendly based on data which it investigates the actual conditions the market merchant on the Incheon area and consumer with the concrete plan for support gift certificate activation, the market information system construction, and etc. was shown.
The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and determinants of the korean non-life insurance companies. we use DEA (Data Envelopment Analysis) model to measure company efficiency change and use GLS, Tobit model, FIixed effect model, Random effect model, GMM to measure efficiency determinants. we utilize ten non-life insurance companies in korea and the panel data for five from 2001 to 2005. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 15.5% of inefficiency exists on the non-life insurance companies and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, Dea Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of efficiency determinants show that increase efficiency is depend on the premium income and real estates.
The purpose of this study is to analyze the efficiency of 90 domestic passenger shipping routes using the DEA Window model as a Decision Making Unit (DMU). Data from 2015 to 2019 are divided into three windows, and efficiency was analyzed by using the number of passenger ships of sails, gross tonnage and distance traveled as input variables and transportation performance of the general public and islanders as output variables. As a result of the analysis, improvements are derived and presented for routes with low relative efficiency. In particular, the efficiency is evaluated for general routes operated by private operators as profit routes and auxiliary routes supported by the government as non-profit routes. In addition, scale efficiency (SE) is derived by using the technical efficiency (TE) of the CCR model and the pure technical efficiency (PTE) values of the BCC model. It is found that the inefficiency of the route was due to pure technical efficiency (PTE) rather than scale efficiency (SE). It will be necessary to consider the improvements for each route shown in the analysis results of this study when establishing the policy for the domestic passenger shipping route.
The purpose of this paper is to develop an evaluation model for e-government system in Korea which is one of world best practices of e-government systems. We have presented a method to perform an efficiency analysis of each e-government service which in a component of e-government system in Korea and to establish a benchmark target for each e-government service. To do this, the output-oriented DEA(Data Envelopment Analysis) CCR model was performed for the selected 12 e-government public services of Korean e-government system in this paper. As a result of DEA analysis, first the internet civil appeal support service, the employment comprehensive information service, and the company support information service were evaluated as the efficient solutions among the 12 e-government public services. Second the remaining 9 e-government public services were evaluated as the inefficient information services which should be improved in terms of their service levels. Finally the benchmark targets for the inefficient e-government services were suggested to improve those inefficient systems through DEA analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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