The purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of domestic trucking transportation companies using DEA-CCR, BCC, and Malmquist indexes. Here, we analyze the top 14 domestic trucking transportation companies, based on cargo volume. The number of freight agents, trucks, and assets are used as input variables, and cargo volumes and sales are used as output variables. The efficiency of trucking transportation companies is examined using a DEA approach, and Malmquist indexes are applied to analyze productivity. According to the DEA results, the efficiency levels of the CCR, BCC, and scales for three companies (DMU 4, 5, and 10) are 1, indicating that these companies are operated efficiently. At the same time, the Malmquist indexes show that all companies have values smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating that their productivity decreased. Furthermore, the TECI indexes were all larger than 1, except for the period 2012-2013, indicating that the companies are efficient. Lastly, all TCI indexes are smaller than 1, except for the period 2012-2013, indicating regressing trends.
The DEA-BCC model. And the Malmquist index have been used, from static and dynamic perspectives, to measure the eco-efficiency of 30 cities and provinces in China from 2011 to 2020. The results shows that: the average static eco-efficiency of 30 cities and provinces in China is 0.643. Differences exists all over China. While Shanghai and Beijing are ecologically efficient, other 28 cities and provinces are faced with different extents of inefficiency. There are also differences among regions, which generally show the spatial distribution pattern with high efficiency in the eastern regions while low in the western regions. The Malmquist index of eco-efficiency in total 30 cities and provinces shows a healthy growth trend, and the technological progress. Acts as its main driving force. Therefore, eastern regions should enhance the. radiation capacity, strengthen the synergy among regions, give full play to. The advantages of each regions. It is sensible to improve the eco-efficiency by means of optimizing the industrial structure, enhancing the technological level and improving eco-efficiency of China and realizing green development.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.4
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pp.79-86
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2009
The purpose of this paper is to analyze the 24 mail center's efficiency and productivity changes from first quarter to fourth quarter of 2008 using window analysis and Malmquist productivity index. Row views of window analysis results make it possible to determine trends and/or observed behavior with the same data set, and column views to examine the stability of results across different data sets. Malmquist productivity indexes greater than unity translate into improvements in productivity, and less than unity mean deterioration in performance over time. The results of this study suggest that DEA models under dynamic situations such as window analysis and Malmquist productivity index enable us to comprehend the efficiency and productivity changes over time and to show the direction of improvements.
Bernal, Maria Listan;Choi, Young-Seo;Park, Sung-Hoon;Yeo, Gi-Tae
Journal of Navigation and Port Research
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v.46
no.2
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pp.110-120
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2022
Spain is Europe's second-largest country with total throughput reaching 16.7 million twenty-foot equivalent units (TEU) by 2020. The purpose of this study was to measure and compare the efficiency of 17 container terminals. As a study method, the DEA-CCR model, undesirable variable, and Malmquist Index (MI) were used for data envelopment analysis (DEA). The study results are as follow: (1) DEA-CCR is used to evaluate basic efficiency. The most efficient terminals are decision-making units DMU 1 (APM Terminals (Algeciras Port)), DMU 2 (Total Terminal International Algeciras (Algeciras Port)) and DMU 5 (Barcelona Europe South Terminal (Barcelona Port)). (2) Undesirable DEA was conducted to suggest inefficiency from the undesirable output. Overall, the efficiency scores were reduced. However, DMU 1, DMU 2, and DMU 5 maintained efficiency scores regardless of the finish factor. (3) Malmquist Index was used to observe technology and efficiency changes dynamically. The changes in TCI affected Spanish container terminals more than the Technical Efficiency Change Index (TECI) in 2018-2019. However, in 2019-2020, the TECI was 2.706, higher than the TCI value, indicating that the change in TECI had more influence on the increase in productivity. This study offers a broader understanding of Spanish container terminals.
Kim, Jihye;Kim, Haesoo;Leem, Bitna;Yoon, Janghyeok
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.37
no.4
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pp.125-138
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2012
Health care that is considered to be one of the major factors for the quality of life is nowadays receiving a great deal of attention, and thus there is a growing need in Korea to identify the efficiency of national medical service and enhance the competitiveness. Although there exist studies on the medical service efficiency about general hospitals and local hospitals, they mostly deal with the efficiency problems from a domestic and regional perspective. In response, this paper analyzes the competitive efficiency of national medical service with respect to 16 OECD countries, by exploiting Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI). Building on the DEA and MPI analysis results, this paper identifies the competitive position of Korean national medical service and suggests implications for the medical service improvement.
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.
Nursing home plays a role in providing elderly care in the context of China's rapid population aging, but little understanding of the efficiency of the nursing homes. In this paper, we investigated the efficiency in nursing homes using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist index (MPI) for the modeling of the number of nursing home beds, fixed assets, and medical personnel as input variables, and the number of elderly people of self-care, the number of elderly people of partial self-care, the number of bed-ridden elderly people and the income of nursing homes as output variables. Stratification analysis showed that the top two provinces in the DEA-CCR yield were Beijing and Shanghai in the five-year survey period. Four provinces (Beijing, Jiangsu, Shandong, and Shanghai) scored 1.00 in terms of DEA-BCC yield. The MPI analysis showed that Hainan ranked the highest five-year average in the included provinces. In terms of resource utilization, internal management, operation scale, and other aspects, the nursing homes in the provinces with high-efficiency evaluation results show high efficiency and technological progress, whereas the areas with low-efficiency evaluation showed a feature of the improving technical efficiency.
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.
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