In the circumstance of standing out the climate change issue, the purpose of this study is to compare the efficiency of offshore and coastal fisheries according to whether or not greenhouse gas (GHG) emissions are considered, and then to present policy alternatives based on the analysis results. For analysis, the traditional data envelopment analysis (DEA), the slacks-based measure (SBM) and the SBM-undesirable models were used, and robust analysis of variance (ANOVA) and Wilcoxon Signed-rank tests were performed. As a result, the study showed that the average efficiency of fisheries decreased as the traditional DEA extended to the SBM model considering the slack and the SBM-undesirable model including the GHG emissions. Specifically, the average efficiency of the traditional DEA model, SBM model, and SBM-undesirable model was analyzed as 0.7350, 0.5820 and 0.4976 respectively. In addition, the results of the robust ANOVA and Wilcoxon Signed-rank tests all showed that there are statistically significant differences in efficiency between offshore and coastal fisheries as well as among traditional DEA, SBM and SBM-undesirable models. As a policy alternative to the analysis, it was suggested that to improve the efficiency of coastal and offshore fisheries, it is necessary to actively implement the new fishing vessel project and develop smart and electric hybrid fishing vessels.
The purpose of this paper is to show the empirical measurement way for predicting the seaport efficiency by using Super SBM(Slack-based Measure) with Wilcoxson signed-rank test under CRS(constant returns to scale) condition for 20 Korean ports during 11 years(1997-2007) for 3 inputs(port investment amount, birthing capacity, and cargo handling capacity) and 5 outputs(Export and Import Quantity, Number of Ship Calls, Port Revenue, Customer Satisfaction Point for Port Service and Container Cargo Throughput). The main empirical results of this paper are as follows. First, Super SBM model has well reflected the real data according to the Wilcoxon signed rank test, because p values have exceeded the significance level. Second,Super-SBM has shown about 87% of predicting ratio for the ports efficiency and the optimal size of investment in domestic seaport. The policy implication to the Korean seaports and planner is that Korean seaports should introduce the new methods like Super-SBM method with Wilcoxon signed rank test for predicting the efficiency of port performance and the optimal size of investment as indicated by Panayides et al.(2009, pp.203-204).
Min-Seop Sim;Chang-Hwan Lee;Yul-Seong Kim;Jung-Woo Nam
Journal of Navigation and Port Research
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v.48
no.4
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pp.294-302
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2024
The risks in global grain markets have increased due to COVID-19, extreme weather, natural disasters, and the Russia-Ukraine conflict. Additionally, in Korea, the locations for grain manufacturing have shifted owing to various factors. Despite these environmental changes, grain handling ports in Korea are limited in their capacity to respond promptly, resulting in operational inefficiencies. This study clarified changes in grain throughput and analyzed the efficiency of grain handling ports using the Super-SBM model. It suggested that the ports in Pyeongtaek and Gunsan were the most efficient, based on CCR and BCC results in 2022. These findings could provide several insights related to port operating plans for port operators, managers, and developers.
In the study, we estimate efficiencies using CCR model of DEA, Super efficiency(AP) model, and super-SBM model with the data of 32 regional public hospitals in Korea from 205 to 2009. With Wilcoxon-Mann-Whitney statistics, we analyze efficiency differences for environmental factors(regions, type of hospital, type of operations, type of education training, relative importance of madicaids) among regional public hospitals. The results can be summarized as follows. Firstly, technical inefficiencies of regional public hospitals range from 15% to 17% in CCR model, 13% to 15% in AP model, 7% to 12.6% in SuperSBM model. Second, we confirm that environmental factors of hospitals cause different inefficiencies among them. The implication of this study is that policy and institutional change may need to improve the efficiencies along with internal managerial reform.
The purpose of this paper is to show the empirical analysis way for measuring the seaport efficiency by using the previous radial model and the newly modified non-radial models( panel additive model, panel RAM model, and panel SBM model)with Spearman rank order correlation coefficient(SROCC) for 20 Korean ports during 11 years(1997-2007) for 1 inputs(port investment amount) and 4 outputs(Number of Ship Calls, Port Revenue, Customer Satisfaction Score for Port Service and Container Cargo Throughput). The main empirical results of this paper are as follows. First, consistency ratio of SROCC in terms of efficiency scores between radial and panel Additive model was over about 76% and overall consistency ratio was about 71.6%. Second, an efficiency of panel RAM model was higher than that of radial model with similarity. However, panel SBM model shows the very similar efficiency scores with panel radial model. Third, the slack size of radial model is smaller compared to non-radial model. Models' ranking orders in terms of efficiency scores, number of efficient ports are panel RAM model, panel SBM model, and radial model. The order from the minimum efficiency scores was the same order like just before. The policy implication to the Korean seaports and planner is that Korean seaports should introduce the new methods like non-radial models(panel additive model, panel RAM model, and panel SBM model) for measuring the port performance.
This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012), and Yeosu Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most efficient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.
The purpose of this study is to analyze the efficiency of resident companies in port hinterland logistics that are currently operating. The subjects of the efficiency analysis include 13 logistics hinterland resident companies in Incheon Port and Busan Port. Investment amounts, area, and number of employees were selected as input variables, and volume and sales amounts were selected as output variables. As for the efficiency analysis methods, traditional CCR and BCC models were applied. To overcome the limits of these models, a super-efficiency model and a Super-SBM model were also applied. According to the super-efficiency model analysis, the mean was 0.777 and the standard deviation was 0.54, indicating an approximate 33% difference of efficiency among the companies. According to the Super-SBM model analysis, the mean was 0.649 and the standard deviation was 0.489. When considering residuals in the super-efficiency model, the average efficiency score among the companies decreased by approximately 13%. This means that the efficiency score decrease of DMU, where non-radial residuals exist at about 18% on average. Examining the inefficiency of the inputs, the inefficiency of the number of employees turned out to be largest at -45%, compared to 'area' at -33% and 'investment amount' at -33%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.130-139
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2020
The defense industry is a future-oriented industry, in which high-tech technologies are concentrated. In addition, it is a key industry for maintaining national security, and the R&D of the defense industry is very important. With the introduction of a competitive system by defense industry companies, the necessity of improving the efficiency and productivity of defense industry companies is emerging. In this study, the efficiency of the defense industry was measured using the CCR and BCC model. In addition, super efficiency was derived using the Super-SBM model. For this study, the 2019 defense industry management analysis data of the Korea Defense Industry Association (KDIA) was used, and the analysis was performed by setting the number of researchers and investments of domestic defense industry companies as the input variables and sales as the output variables. Through this study, it is expected that the defense industry's R&D efficiency will be grasped, which will help establish a policy for fostering the defense industry in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.68-69
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2023
Recently, decarbonization has been emphasized worldwide to cope with climate change, and carbon neutrality by 2050 has emerged as a global agenda. The domestic port authorities have been participating in the global agenda in line with the government regulations. Since 2010, when decarbonization has been regarded as an important assignment in ports, container terminal efficiency considering undesirable outputs such as Carbon dioxide has been analyzed. However, most previous studies measured carbon dioxide emissions according to the Tier 1 and it is a first time to analyze container terminal efficiency based on the Tier 3 presented in the IPCC guidelines. 17 domestic container terminal operators were considered as decision making units and DEA-SBM Model was used. Subsequently, Undesirable outputs model was conducted to calculate the environmental efficiency.
Recently, there has been a global emphasis on decarbonization in order to address climate change and achieve carbon neutrality by 2050. In line with government regulations, domestic port authorities have also started participating in this global agenda. Since 2010, when decarbonization became an important task in ports, there have been studies analyzing the environmental efficiency of container terminals, taking into account undesirable outputs. However, most of these previous studies only measured carbon dioxide emissions based on Tier 1, whereas this study is the first to analyze the environmental efficiency of South Korea's container terminals based on Tier 3, as presented in the IPCC guidelines. The study considered 17 container terminal operators in South Korea as decision-making units and used the DEA-SBM Model. Subsequently, an Undesirable Outputs Model was conducted to calculate the environmental efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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