Logistic system and methods of the transportation have been changed rapidly by the variety of the logistics environment. It is necessary to analyze the efficiency of Korean trucking companies for enhancing the competitive power and operating. This paper will describe the analysis of the efficiency of the trucking companies with DEA models. By the CCR and the BCC models, which are in parts of DEA model, the efficiency and RTS(Return To Scale) of forty two selected trucking companies were studied. It was also analyzed how the study the input-output variables were effected. And then, some of the forty two trucking companies were shown as the benchmark. As the result of analysis on the two models, seven companies won the score '1' on CCR model and seventeen companies on BCC model. Moreover, this study showed that reducing the total asset out of input variables, and raising the sales profit out of the output variables played a main role to increase the efficiency of the trucking companies highly.
The purpose of this study is to suggest a major strategy to become effective for each port in Northeast Asia by analyzing the relative efficiency of each port to determine the current level of efficiency, efficient harbors plan. Individual port of the major 16 ports in Northeast Asia was analysed targeting efficiency and relative efficiency. In this study, DEA technique was used. Of the DEA model, CCR (constant returns to scale) models and BCC (variable return to scale) model was applied to analyze the efficiency and effectiveness of the port. Then the efficiency measured through CCR model is again compared with the efficiency measured by the BCC model. In this way, the empirical analysis includes the input factors of the operating ports such as the number of berths, wharf, depth, total area of the pier, C / C numbers and output elements includes the container throughput. The results of the study show that most of the ports in China is efficient whereas those in Korea and Japan are relatively inefficient. There are some pairs of ports which has the similar input factors, like Busan port and Shanghai port, Lianyungang port and Incheon port, Dalian port and Gwangyang port, but the container throughput of them has a huge difference.
This study which are recognized that the lack of empirical research about the efficiency of the elements of environmentally friendly housing development planned presented housing design elements and policies to revitalize for the reduction of greenhouse gas emissions by analyzing the effectiveness of reduction of greenhouse gas output. In addition, it used various models of DEA which are accepted until now effective technique to evaluate the performance of the organization. In conclusion, there are effective 5 regionals which are Seoul, Incheon, Ulsan, South Chungcheong Province, South Gyeongsang Province. other regionals was analyzed to be inefficient. The conclusion from this study are as follows: First, in case of 11 regionals which are analyzed to be inefficient, they have to difference plan elements to make up. So each region should establish strategy to complement vulnerability. Second, not only internal architectural factors but institutional, and external environmental factors also affect the reduction of greenhouse gas emissions. And weighted scores also were moderately high. But levels of weighted scores still less than the ratio of Good quality housing. So it can be determined that evaluation of individual architecture still considered important. It need to pay more attention to the operating system and the external environmental factors.
This paper aims to implement an empirical research about the efficiency of America and Northeast Asia pots, and to suggest an effective strategy which can operate these ports more well. This study tries to apply the Data Envelopment Analysis(DEA) model to America and Northeast Asia ports. DEA is a methodology of comparing the relative efficiency of each decision making unit(DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure, and is specially very useful when a form of production function of each DMU such as a port is not known. DEA provides the extent of inefficiency of DMUs, which is practically useful information (like the efficiency score and reference sets) required to improve efficiency. This paper analyzed the relative efficiency of 35 ports in America and Northeast Asia for 3 years from 2005 to 2007 through DEA-CCR, DEA-BCC model and scale efficiency. Accordingly, this paper evaluates the efficiency of America and Northeast Asia ports, grasps the position at the present time, and suggests an advanced direction in future.
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.
Using data envelopment analysis, this paper annually estimates Malmquist total factor productivity indices and decomposes them into productive efficiency change, technical change, and scale change components for three publicly-owned rail transit properties: the Seoul Subway Corporation(SSC), the Seoul Metropolitan Electrified Railways Sector of Korea National Railroad (SMESRS) and the Busan Urban Transit Authority (BUTA). The paper then conceptualizes that the property produces a single output(car-kilometers) using four inputs(labor, electricity, car and maintenance, and track) and uses unbalanced panel data consisted of annual observations on SSC, SMESRS and BUTA. The results show that the average annual growth rate of productivity of the three properties is 6.6 percent, which is 0.5 percent less than the average annual increasing rate of their labor price. They also show that the greatest part of the growth in productivity is explained by technical change and to a lesser degree by scale change and changes in productive efficiency though each of the three components contributes more than 20 percent to the growth in productivity, These results suggest that the three properties should base the increasing rate of their wages on the growth rate of their productivity and utilize existing technologies more efficiently prior to introducing new ones to raise their productivity, and that all the three components should be considered to evaluate their productivity more correctly.
Recently, government policy focuses on R&D subsidies for venture firms in the early and medium stage. However, due to the 'asymmetric information' on those firms, a concern about the possibility of adverse selection of government policy, that is, whether the R&D subsidies are offered to the less-growth potential venture firms is on the rise. Therefore, based on the "2015 venture firm's survey" data in Korea, we compared the managerial efficiency of venture firms in manufacturing sectors by dividing them into beneficiary and non-beneficiary groups at government R&D subsidies. We found that the beneficiary groups showed lower managerial efficiency than non-beneficiary groups, even if they are superior to non-beneficiary groups in technological performance. We also observed that the phenomenon involve 'low managerial efficiency in the beneficiary groups' is more relevant in mid-high tech. manufacturing sectors. Our findings provide an exploratory empirical evidence of the concern about adverse selection in the selection of R&D subsidies beneficiary groups. Therefore, the government should consider managerial performance as the key criteria for selecting R&D subsidies beneficiary groups, rather than depending on technological performance solely. Furthermore, the government should develop other complementary policies to support financial performance of the groups. Lastly, the government should make those policies attract venture firms with potential to achieve financial performance.
This paper aims to measure and analyze R&D productivities and efficiencies of 17 major OECD countries including Korea over the 1984-2008 period by using the Malmquist Productivity Index and Data Envelopment Analysis, classifying R&D performance into an output and outcome aspects. It also searches the Korea's current status and characteristics in each R&D stage to enhance Total Factor Productivity (TFP) compared with other developed countries. Our major findings are the followings: (i) Korea's productivity index of R&D input vis-a-vis R&D output is very high (13.39% annual growth rate) compared with those of major advanced countries, whereas the annual average of efficiency index is very low (0.33), i.e. Korea's technical efficiency index has risen to 0.83 at the last time series started at 0.10 point and come up to the level of major advanced countries. (ii) the Korea's productivity index of R&D output vis-a-vis R&D outcome is very low (14.02% annual reduction rate) compared with those of major advanced countries, whereas the annual average of efficiency index is very high (0.22), i.e. Korea's integrated frontier technical efficiency index has dropped to 0.057 at the last time series started at 1.00 point and coming up to the level of major advanced countries. (iii) The productivity of R&D input vis-a-vis R&D outcome is positively correlated with that of R&D output vis-a-vis R&D outcome and the growth of R&D input factors. In a nutshell, it implicates that the effort to take advantage of R&D outputs, namely establishing the diffusion and commercialization system of technical knowledge to the level of developed countries, should be strengthened over that on the growth of R&D investment and output for enhancing R&D productivity and efficiency in Korea.
The purpose of this paper is to investigate the effectiveness of Korean port investment by using the newly developed slack-based multi-year panel congestion model of DEA(Data Envelopment Analysis). Inputs[port investment amount, cargo handling capacity, and berthing capacity], and outputs[cargo handling amount, number of ship calls, revenue, and score of customer service satisfaction] are used during 1994-2004 for 20 Korean seaports. Empirical analysis identified congestion especially in port investment as input at the ports of Gunsan, and Busan in the all 3 models, and the ports of Pyungtag, Mogpo, Yeosu, and leju in over 2 models. Port investment induced the rapid increase of port efficiency from the ports of Masan, Incheon, Donghae, and Samcheok. Therefore other ports except these ports should examine the reason about the inefficiency of port investment by searching out the situation of each ports directly. The main policy implication based on the findings of this study is that The Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the new measurement way after reviewing the multi-year slack-based congestion approach when the amount of port investment for each port is decided.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.517-524
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2020
In line with the recent wave of the 4th Industrial Revolution, the environment for defense R&D is transforming into a center of high-tech military technology. In particular, developed countries are strengthening control of technology exports and technology transfer to protect advanced defense science and technology. For this reason, the budget demand for securing the ability to develop independently high-tech weapons and core technologies suitable for the future battlefield environment is increasing, and increasing efficiency in R&D investment has been highlighted for efficient distribution of limited budgets. This study examined the efficiency of the defense basic R&D project using the non-parametric approach, DEA. The R&D budget, R&D researcher, and R&D period were selected as the input variables, and the number of papers and patents were used as output variables. The efficiency of basic R&D projects was analyzed through CCR, BCC models, and SE. Lastly, based on the efficiency measurements, the cause of the inefficiency of R&D projects was suggested, and ways to improve efficiency were suggested. This study is expected to be used as useful information that can be applied to project performance management through efficiency analysis of basic defense R&D projects and be reflected in the project planning stage through feedback.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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