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 paper is to suggest the efficiency measurement way of Korean seaport by using Average Index Transformation model of fuzzy DEA(Data Envelopment Analysis). Two inputs[cargo handling capacity, and berthing capacity], and outputs[cargo handling amount, and the number of ship calls] are used in 1995 and 2004 for 26 Korean seaports. Empirical main results are as follows: First, Tongyung, Gohyun, Okpo, and Sogcho Ports are efficient, and Yeasu Port shows the high efficiency level over 95% under input oriented CCR model. Gohyun and Sogcho Ports showed the most efficient score under average index transformation model. Okpo and Yeasu Ports increased their efficiency scores as the lamda(λ) values are up. The empirical results of fuzzy DEA average index transformation model for Wando, Yeasu, and Seoguipo ports showed that if the lamda values are higher, the efficiency scores are also higher. The main policy implication based on the findings of this study is that the management manager of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the fuzzy DEA average index transformation model for deciding the size of inputs including the port investment amount and evaluating the port efficiency.
Due to the recent development of globalization and supply chain management, growth of international trade has led to increasing cargo volume around the world. Since maritime logistics environments have changed, increased container ship size, improvement of harbor equipment, global port operation and rapid technological development have had an significant effects on shipping and port industry, which is contributing to competitiveness of port. Since a larger volume of port throughputs are generally regarded as an indicator of the more competitive port, inefficient port operation could reduce its competitiveness. On the other hand, high efficient ports could increase their competitive power while increasing cargo volume. This study aims at comparing competitiveness of the ports in the Northeast Asia by investigating changes of container throughputs and evaluating efficiency performance of ports. Shift-Share analysis and Data Envelopment Analysis(DEA) have been conducted with 21 Northeast Asian ports and then separated them into 4 groups for comparative analysis to identify competitive position of each port. The results of this study show that Incheon and Gwangyang port have been decreased container cargo volume, while volume of Busan port would increase by means of active marketing, various route development and incentive policy for the port.
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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.3
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pp.677-683
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2009
This study measures the relative efficiency and productivity change of IT firms received policy fund using DEA model and Malmquist Index for 2006-2007. The main results of this study can by summarized as follows. First, in case of efficiency of CCR for 2006-2007, the number of efficient firms(CCR value is one) are six firms, six firms, respectively. Second, in case of efficiency of BCC for 2006-2007, the number of efficient firms(BCC value is one) are eleven firms, thirteen firms respectively. Third, In case of return to scale for 2006-2007, DRS are fifteen firms and fourteen firms respectively. IRS are two firms and one firm respectively. DRS firms can improve efficiency by the reduction of scale and IRS Firms can improve efficiency by the increase of scale. Fourth, Mean value of Malmquist Index representing productivity change for 2006-2007 are bigger than 1.00. This imply that productivity increase was achieved.
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 objective of this study was to select world top 20 major container terminals that belong to Korea and China as comparison units to analyze their efficiency and productivity trend. Super Efficiency Data Envelopment Analysis(SE-DEA) and Malmquist Productivity Index(MPI) models were applied to this study. Compared with previous studies, we narrowed down the scope of the comparison units to terminals and conducted more detailed analysis to present more meaningful implications to the actual operation. The different result from existing studies, SE-DEA analysis implied that the major terminals of Busan New Port showed similar efficiency and productivity with China's terminals. In MPI analysis, the average index of Korean and China's terminals is 1.051 and 1.049. The analysis indicates that the productivity was improved 5.1% and 4.9% annually. From 2012 to 2015, the average terminal TCI index of South Korea and China were 1.032 and 1.0318-the main factor which influences MPI. This means improving productivity mainly rely on investment in new equipment and technology upgrades rather than improve operational efficiency over the past few years. Future management decisions should consider more aggressive marketing to increase the volume and improve operational efficiency to enhance productivity. Further research should apply the overall efficiency of the methodology considering the financial diversification, terminal capacity, service levels, and other factors.
The 21st Century Maritime Silk Road (MSR) is an important part of Belt and Road Initiative(BRI). As an economic and trade corridor for dozens of countries in Asia, Europe and Africa, and the port as an important link node, the efficiency of port operation directly affects the implementation of BRI's strategy. On the basis of combining BRI and related evaluation methods of port efficiency, this paper uses DEA-BCC model to select port production berth number and production berth length as input index container throughput and cargo throughput as output index to analyze the port efficiency of 14 ports in China. The results show that: (1) The overall efficiency level of the ports along the MSR is relatively low. Most of the ports have not reached the DEA efficiency and there are different degrees of problems in scale investment and technological improvement. However, this situation is accompanied by the implementation of China's maritime cooperation strategy and becoming better year by year. (2) The low operating efficiency of ports along China's MSR is mainly due to the lack of coordination between scale efficiency and technical efficiency, which is caused by insufficient scale investment in the port itself, weak economic linkage between the hinterland and the port, (3) Whether a port has a strong comprehensive strength does not entirely depend on the cargo throughput or scale but also includes the port's operating efficiency.
This paper examines the determinants of efficiency in a KOSDAQ-listed manufacturing firm. We use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate the efficiency of the export manufacturing firm. We employ two inputs (number of employees, equity) and one output (sales) in the DEA. The determinants of export manufacturing firm efficiency are estimated using the panel Tobit model. An analysis of 369 export manufacturing firms from 2013 to 2015 indicates the following results: First, the R&D intensity, the wage and salary intensity, total asset, and equity ratio each had a negative impact on both the CCR and BCC efficiency scores. However, export intensity had a negative impact on CCR efficiency scores in a KOSDAQ-listed total export manufacturing firm. Second, the R&D intensity had a positive impact on both the CCR and BCC efficiency scores, but export intensity, the wage and salary intensity, and equity ratio each had a negative impact on the CCR and BCC efficiency scores in a KOSDAQ-listed large export manufacturing firm. Third, the R&D intensity, the wage and salary intensity, total asset, and equity ratio each had a negative impact on both the CCR and BCC efficiency scores; respectively, in a KOSDAQ-listed small and medium export manufacturing firm.
Credit Guarantee scheme is one of the most effective tools for the small business policy. The performance analysis on domestic institution level is relevant in terms of various factors of assisting tools factor. This study measured comparative global efficiency by DEA model and Super-efficiency model among 70 credit guarantee institutions in Japan, Taiwan, and Korea who are operating the schemes. At the result of the analysis, Korean credit guarantee institutions are comparatively efficient than Japanese institutions, and the DMU shows moderate in operation efficiency. The Super-efficiency ranked by Hiroshima, Taiwan SMEG, Pusan, Chiba, Shizuoka, Ulsan, and KOTEC. Most of the Credit Guarantee Institutions showed increasing returns to scale, and it indicates increasing input strategy. The statistical difference of efficiency level in Japan and Korea shows very meaning numbers. This research suggest that (1)Periodical Analysis are needed on Japanese Schemes, (2)The analysis on the impact of credit guarantee scale to the national economy and SME policy, (3) Analysis on the conclusive factors of the efficiency, (4)The policy direction has to be made by inefficient factor analysis, (5) The measurement tools of efficiency of the schemes in various aspects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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