중국의 급속한 인구 고령화 상황에서 요양원은 노인요양을 제공하는 역할을 하고 있지만 요양원의 효율성에 대한 이해는 거의 없었다. 본 논문은 요양원의 효율성 향상전략을 제안할 목적으로 DEA 및 Malmquist 지수 분석을 활용하여 평가하였다. 효율성 평가지표는 병상의 수, 고정자산, 의료인원의 수를 투입변수로 하고, 자가간호 가능노인의 수, 부분간호 가능노인의 수, 와상노인의 수, 요양원의 수입을 산출변수로 하여, 계층화 분석결과 DEA-CCR에서는 베이징과 상하이가 조사기간 5개년동안 1.00의 결과를 나타냈고, DEA-BCC에서는 4개 지역(베이징, 장쑤, 산둥, 상하이)이 가장 높은 결과를 나타났다. Malmquist 지수(MPI)에서는 하이난이 가장 높은 것으로 나타났다. 효율성 평가 결과가 높은 성(省)의 요양원은 자원활용, 내부관리, 경영규모 등에서 효율적이고 기술 진보적인 반면, 효율성 평가가 낮은 지역의 요양원은 기술효율이 높아지는 특징을 보였다.
본 연구는 DEA 기법과 Malmquist Index를 이용하여 2003년 방카슈랑스 제도 도입 이후인 2004년부터 2007년까지의 손해보험 회사들의 효율성과 생산성 변화를 측정하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, CCR 효율성은 기술효율성을 나타내는데, 2004년부터 2007년까지의 CCR 효율성 결과를 살펴보면 매년 ECR 효율성이 1인 손해보험회사는 10개 손해보험 회사 가운데 1개 회사이다. 둘째, BCC 효율성은 순수기술효율성을 나타내는데, 2004년의 경우 BBC 효율성이 1인 손해보험회사는 10개 손해보험회사 가운데 5개 회사이고, 2005년의 경우 5개 회사, 2006년의 경우 4개 회사, 2007년의 경우 4개 회사로 나타났다. 셋째, 규모의 수익가변과 관련하여 2004년의 경우 DRS는 5개 회사, 2005년의 경우 DRS는 5개 회사 로 나타났다. 2006년의 경우 DRS는 6개 회사로 나타났고, 2007년의 경우 DRS는 6개 회사로 나타났다. 넷째, Malmquist Index를 통한 생산성 변화를 살펴보면 2004년부터 2005년까지의 평균이 0.99로 1보다 작으므로 생산성 감소가 이루어졌고, 2005년부터 2005년까지의 평균은 1,04, 2006년부터 2007년까지의 평균은 1.06으로 1보다 크므로 생산성 향상이 이루어졌음을 알 수 있다.
문화산업은 국가경제성장에 있어서 역할이 점차적으로 증대하고 있으며, 타 산업에 미치는 윈도우효과가 크기 때문에 더욱 주목 받고 있는 산업이다. 특히 중국은 2000년대 이후 산업구조고도화 측면에서 문화산업의 발전을 적극적으로 추진하고 있다. 한국은 중국보다는 상대적으로 일찍이 문화산업에 대한 집중적인 투자를 통해 국가경제성장에서 주도적인 역할을 담당하고 있다. 따라서 본 연구는 중국과 한국 양 국가 간의 문화산업의 효율성을 비교함으로써 문화산업이 경제성장에 미치는 영향과 잠재력에 대해 비교해 보고자 한다. 한국과 중국의 문화산업의 효율성을 비교할 때 가장 큰 애로점은 비교 가능한 통계자료의 구축이다. 본 연구에서는 효율성 분석을 위한 투입변수로 사업체 수와 종사자 수를 선정하고 산출변수는 문화산업의 매출액을 선정한다. 그리고 DEA-Malmquist지수를 통해 효율성을 비교 분석한다. 한국의 자료는 지자체 통합DB와 KOSIS에서 기초 자료를 이용하고 있으며, 중국의 자료는 국가통계국의 자료를 이용하고 있다. 분석기간은 2013-2017년으로 설정하고 있다. 분석결과에 의하면 한국의 Malmquist지수는 1.048로 나타나고 있으며, 중국은 1.041로 나타나고 있다. 즉 한국은 분석 기간 중 4.8%의 효율성이 개선되고 있으며, 중국은 4.1%의 효율성이 개선되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 이 기간의 한국은 문화산업이 성숙기로 접어들고 있는 시기이며 중국은 성장기로 진입하는 시기이기 때문으로 해석할 수 있다.
This paper analyses the efficiency and productivity of R&D system across time (1991${\sim}$2000) and 16 OECD countries using multi-output and multi-input non-parametric frontier methods such as DEA (data envelopement analysis) and Malmquist productivity indexes. Malmquist productivity indexes are decomposed into two components measures, namely technical change and efficiency change. To calculate R&D efficiency and productivity, we used R&D stock and the number or researchers as R&D input proxies and the number of adjusted SCI papers and U.S. patent applications as R&D output proxies. Empirical result shows that Switzerland, Canada, U.S., Australia's R&D efficiencies are the highest and Korea's R&D productivity growth is the highest in the sample for the period. Technical efficiency growth was a more important source of productivity growth than technological innovation.
In this study, we first measured the malmquist productivity index by DEA among the Korean public firms. Second, there are 12 public corporations whose productivity (MPI) has decreased compared to 2014. This is mainly because of a decrease in productivity, as well as a decrease in the technical efficiency change index (TECI), impacted by the internal environment, and the increase in productivity because of an increase in the technology change index (TCI) impacted by the external environment. Finally, the analysis of the impact on the management assessment scores showed that the productivity (MPI), scale efficiency (CRS), size of sales, operating profitability, and total capital investment efficiency are significantly related (+), except for the asset turnover, which is a static financial ratio. Meanwhile, the management evaluation scores between the high-productivity public corporations and low-performing public corporations were significantly discriminating. Thus, it is confirmed that the nation's state-run companies must manage their MPIs in a time series to score high in management evaluation.
이 연구는 DEA-Malmquist 분석 모형을 이용하여 2017년부터 2019년까지 3년간 패널데이터를 이용하여 한국자산관리공사 지역본부의 조세정리사업에 대한 효율성과 생산성의 지수 변화를 분석하였다. DEA 분석 결과에 따르면, 한국자산관리공사 지역본부 조세정리사업의 CCR 모형에 의한 효율성의 평균은 2017년 0.671, 2018년 0.772, 2019년 0.699으로 나타났고, BCC 모형에 의한 효율성 평균은 2017년 0.798, 2018년 0.851, 2019년 0.771로 나타났다. Malmquist 생산성 지수를 분석한 결과는 시계열 평균 생산성 지수 MPI는 4.5% 증가하였다. 이러한 결과는 순수효율 성변화의 감소 보다는 기술효율성의 변화, 기술 변화, 규모효율성의 증가에 원인이 있는 것으로 보여진다. MPI의 변화를 연도별로 살펴보면, 2017-2018년에 14.6%의 감소를 보였으나, 2018-2019년에는 27.8%로 크게 증가하였다. 공기업의 구체적인 조세사업의 DEA 분석의 결과를 통해 한국자산관리공사의 각 지역본부가 상호 벤치마킹을 통해 업무역량을 강화하는데 기여할 수 있을 것이다.
현재까지 목포항의 효율성을 분석하고 우리 나라의 다른 주요 무역항만과 비교하여 항만의 개발 방향을 개선한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 Malmquist Productivity Index (MPI)와 함께 DEA (Data Envelopment Analysis) 모형을 사용하여 목포항을 중심으로 우리나라 주요 무역항만의 효율성과 생산성을 측정한다. 첫째, 항만의 기술적 또는 운영 규모에 따라 어떤 항만이 효율적이거나 비효율적인지, 그리고 몇 년 동안 어떤 항만이 생산성을 유치할 수 있는지 파악하고자 한다. 둘째, 이 연구는 어떤 항만의 그룹이 효율성 점수가 높거나 낮은지 분류하는 데 Fuzzy C-means (FCM) 클러스터링 방법을 적용한 후 목포항의 개선 방안을 제시하고 자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.1-13
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2020
This study aims to measure the efficiency and productivity change of 30 domestic construction companies from 2010 to 2018 using data envelopment analysis(DEA) and Malmquist productivity index (MI). In particular, we used the number of employees, capital stock, and non-current assets as input variables, and sales and net income as ouput variables for the analysis. The dataset used for the analysis of efficiency and productivity changes is the employee profile and financial statements for the companies from 2010 to 2018. We found that the MI of the 30 companies is greater than one since 2013. This is because many years of TEC (Technical Efficiency Change) is greater than 1, which means that the productivity index increases as the TEC increases. In addition, the MI value was less than 1, which lowered the productivity of construction firms in 2018. The results of the study may help decision makers to find effective future management plans by analyzing the internal and external factors.
This study purposed to analyze the productivity of regional medical capacity in attracting medical tourist between 2009 and 2011. Data envelopment analysis (DEA) and Malmquist productivity index (MPI) were applied to test the productivity and changes in study periods. The DEA model included a number of doctors, nurses, and beds as input factors, and a number of inpatient and outpatient, and hospital income as output factors. The result of the study were as follow. Jeju had efficiency value of 1 for three years. Seoul, Busan, Daegu, Daejeon, Ulsan, Gyeonggi, Gangwon, Jeonnam, Gyeongbuk, and Gyeongnam showed an increasing trend of efficiency value over three years. Seoul had the efficiency value, 1, in 2011. But, Incheon, Gwangju showed decreasing efficiency score during the study period. MPI showed overall productivity decrease during the period. Further studies will be needed by collecting more time-series data.
The paper estimates changes in total factor productivity and technical efficiency change index and technical change index using Malmquist productivity index(MPI) in fisheries wholesale products over the time period of 2006 through 2008. The model considers a number of employees and operating costs as input factors, and sales and EBIT(earnings before tax and interest) as output factors. The results indicate that, between 2006 and 2007, there is in general technical progress in which TCI(Technical Change Index) indicates 2.7994 in the sale scale of 50 million won through 100 million won, while there are no efficiency in TECI(Technical Efficiency Change Index), PECI(Pure Efficiency Change Index) and SECI(Scale Efficiency Change Index) which are estimated to be around 1. Between 2007 and 2008 technical efficiency and technical progress are generally declined, compared to those of 2006 and 2007. Wilcoxon's rank-sum test shows that there are statistically significant difference of TCI and MPI between two periods at the level of 5%, while there are statistically significant difference of TECI, PECI and SECI between two periods at the level of 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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