In recent years, attention to the high debt ratio in public institutions has pushed the government to make efforts in reducing the debt ratio. However, in order to stimulate the economy, the government needs drastically innovative measures that reduce debt by improving efficiency rather than moderate approaches that focus solely on debt reduction. Despite this need, no study has yet systematically analyzed the overall efficiency of domestic public institutions and identified the source of inefficiencies in each public entity. Therefore, largely two research questions are examined. First, this study compares the efficiency levels by types of public institutions. Second, this study identifies the cause of inefficiencies in each public institution and proposes directions for improving efficiency. Based on a 5-year data of 302 public institutions published in public business information systems and organizational websites from 2009 to 2013, Data Envelopment Analysis (DEA) was performed. The input variables include the number of employees and total costs while the output variables include sales and net income. Reflecting the characteristics of public institutions, the input-oriented CCR model and input-oriented BCC model were utilized. Analysis results are as follows. First, market-oriented public institutions showed the highest efficiency while fund management quasi-governmental agencies showed the highest inefficiency. Second, scale efficiency score was measured by applying the CCR model and the BCC model on the organizations with the lowest efficiency level, fund management quasi-governmental agencies. Based on these analysis results, the source of inefficiency and detailed directions for improvement were proposed for Decision Making Units (DMUs) with low CCR and BCC scores.
In this study, we evaluate the efficiency of Construction Industry using Data Envelopment Analysis(DEA). Since the Construction Industry has been traditionally operated through competition, it is important to measure the efficiency. In this paper, we empirically analyze the Efficiency of the 50 Korean Construction Industry. In detail, we used the scale of efficiency in order that efficiency cannot be affected by the total technical efficiency of each company and the scale of DMU by applying CCR or BBC model. Also, we analyzed the changes of measurement DEA model score. we adopted the basic DEA, RTS Region and MPSS(Most Productive Scale Size) method which are combined with efficiency measurement model in order to analyze the operational status. Furthermore, by complementing the shortfalls of the scale efficiency value of the DEA Model, RTS Region Model can be recommended to be appropriate in the evaluation of ideal input/output Quantity. In particular, input variables are total assets, construction capacity, the technical staff and output variables are sales volume, operating income. The result of RTS Region and MPSS shows that 9 DMUs of the efficiency frontier in the Construction Industry are analyzed to be relatively efficient DMUs, and 41 DMUs are analyzed to be inefficient DMUs, and finally inefficient DMUs are separated with Region 1 and Region 6.
This study intends to propose a non-oriented DEA based game cross-efficiency approach for supplier selection. With a discussion on the choice of DEA models and approaches that are most appropriate for supplier selection, we propose a game cross efficiency model based upon the non-oriented variable returns-to-scale RAM DEA by adapting the existing game cross efficiency model based upon the oriented constant returns-to-scale CCR DEA. We develop the RAM game cross efficiency model and a convergent iterative solution procedure to find the best game cross efficiency scores that constitute a Nash equilibrium. We illustrate the proposed model with two data sets of supplier selection, and demonstrate that significantly different results are obtained when compared with the existing approaches.
본 논문은 세계 주요 컨테이너 항만의 효율성을 분석하기 위해 Containerisation International Yearbook에 수록된 컨테이너 항만 가운데 컨테이너 물동량 처리기준(2007년)으로 20대 항만을 선정하여 DEA(CCR, BCC, 규모효율성)분석을 실시하였다. 항만의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 변수를 국내외 기존 연구를 참고하여 선정하였다. 투입변수는 선석수, 수심, 크레인수, 총면적을, 산출변수는 컨테이너 화물처리량을 선정하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, DEA-CCR효율성은 선전항(중국)이 1.0으로서 분석대상 항만 중 가장 효율적인 항만으로 분석되었다. 둘째, DEA-BCC효율성을 분석한 결과 싱가포르, 선전항(중국), 닝보(중국), 탄중펠레파스(말레이시아)가 효율성 1.0으로서 분석대상 항만 중 효율적인 항만으로 분석되었다. 셋째, 규모의 효율성 분석결과는 선전항(중국) 만이 2004년부터 2007년까지 4년 연속효율성 1.0으로서 분석대상 항만 중 가장 효율적인 항만으로 분석되었다.
본 연구는 자료포락분석법(DEA)을 이용하여 기업의 경영관리비용인 접대비, 광고 선전비, 인건비를 중심으로 국내 해운기업의 경영효율성을 평가하고자 하였다. 분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 투입변수로 접대비, 광고 선전비, 인건비를 설정하였으며 산출변수는 매출액과 당기순이익으로 하였다. 본 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다. 효율성 측정 결과 CCR모형의 기술효율성 분석에서 6개의 DMU와 BCC모형의 순수기술효율성 분석에서 8개의 DMU가 효율적인 상태인 것으로 나타났다. 규모의 수익측면에서는 전체 DMU의 24%인 6개의 DMU가 규모수익체증상태이며, 전체 DMU의 52%인 13개 DMU가 규모수익체감상태인 것으로 나타났다. 기술효율성 분석결과 복수의 효율적인 상태의 DMU가 존재하여 초효율성 분석을 실시한다. 본 연구에서는 초효율성 분석 결과 가장 효율성이 높은 DMU의 효율성 수준은 1.314, 다음은 1.243으로 나타났다. 이는 광고 선전비, 접대비, 인건비 투입에서 각각 31.4%, 24.3% 증가시키더라도 현재의 효율적인 상태를 유지할 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 해운기업의 접대비와 광고 선전비, 인건비의 효율성을 평가하고, 초효율성 분석을 통해 의사결정단위의 순위를 파악하였으며 비효율 의사결정단위의 비효율성 개선을 위한 목표치를 제시하였다는데 의의가 있다.
최근 물류환경의 급속한 변화로 인해 기존의 물류시스템과 운송도구들 또한 급속히 변화하는 추세이다. 내륙운송의 대부분을 담당하는 화물자동차운송업의 효율적인 운영과 경쟁력을 강화하기 위해 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 DEA 모형을 이용하여 화물자동차운송업체의 효율성을 분석하였다. DEA 모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였다. 분석에 선정된 42개 화물자동차운송업체들의 효율성(CCR, BCC, 기업규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하고 효율성의 투입-산출변수의 영향을 분석하고 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 화물자동차운송업체를 제시하였다. 분석 결과 CCR효율성이 1인 업체는 7개로 나타나고 BCC효율성인 1인 업체는 17개로 나타났다. 규모수익성은 IRS가 24개, DRS가 7개, CRS가 11개로 나왔다. IRS로 나온 화물운송업체는 비교적 규모가 작았으며 DRS로 나온 화물운송업체는 대부분 규모가 큰 업체였다. IRS로 나온 규모가 작은 업체들은 규모의 증가를 통해 수익성을 향상시킬 수 있고, DRS로 나온 규모가 큰 업체들은 규모의 감량화를 통해 수익성을 향상시킬 수 있을 것이다. Backward Stepwise를 통한 투입-산출변수 영향력 평가를 통해 총자본의 감소와 매출액 증대를 통해 화물자동차운송업체의 효율성을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 독점적 지위로 운영되는 발전회사의 환경효율성 분석을 통하여 미래의 녹색경영, 지속경영에 대한 기관 효율성 향상에 기여하고자 하는 것이다. DEA 분석이 가진 내재적인 부족함을 보완하기 위해 C 발전회사 산하 6개의 기관을 직접 방문하여 담당 전문가로부터 DMU의 환경효율성을 위한 인터뷰 자료도 활용하였다. 투입요소로는 경영효율성에서는 비용과 종업원 수를 환경효율성으로는, CO2, NOx, 용수 사용량이 사용되었다. 산출요소로는 연간 총발전량, 판매수익이 사용되었다. 분석에는 규모수익불변(CRS, Constant Return to scale)투입지향의 DEA모형과 VRS(Various Return to Scale)모형을 이용하였다. CRS 분석에 의하면 0.923, BCC 분석으로는 0.969로 나타났으며 7개의 DMU가 효율적인 것으로 나타났다. 산출요소별 비효율적인 투입요소에서는 NOx가 CO2 보다 낮았다. 이는 전력발전에 있어 NOx는 물론 CO2에 관한 효율성이 개선되어야 한다는 것을 보여주고 있다. 환경비효율성을 줄이기 위해서는 결국 신재생에너지와 연료 전지 등 대체에너지원이 지속적으로 개발되어져야 한다.
본 연구는 기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성을 산업 간 비교하여 개선방안을 제시한다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금의 기술평가보증을 받은 6,708개 기업이다. 투입변수는 기술인력수준과 연구개발투자, 산출변수는 특허출원과 시제품제작실적이다. 효율성은 DEA 모형으로 측정하며, 산업별 개별측정하는 간접비교를 수행한다. 그 결과로 최적의 규모수익을 판단하는 기술효율성(CCR)은 0.19, 최적의 투입분배를 판단하는 순수기술효율성(BCC)은 0.70, 최적의 산출규모를 판단하는 규모효율성(SE)은 0.30으로 나타났다. 산업유형으로 살펴보면, 중·저급기술산업군은 규모효율성이 낮아서 연구성과 확대가 요구되고, 고급·첨단기술산업은 순수기술효율성이 낮아서 투입요소 관리가 필요하다. 산업 전반에 규모의 비효율이 크므로 연구성과 관리를 통한 규모의 확대가 이뤄져야 하며, 이를 위한 연구인력과 투자비의 분배가 병행되어야 효율성이 향상될 것이다. 본 연구는 우리나라 기술혁신형 중소기업에서 연구개발의 비효율성 원인이 규모에 있다는 것을 기술보증기금의 기술평가자료로 규명한 것이 특징이다.
Recently, the fierce competitions in the shipping industry and the global economic downturn have heavily influenced ports' operational strategies. In order for port authorities to remain competitive at an international level and to provide more accurate information to develop National policies, ports are required to analyse and improve operations' efficiency. In this paper, the efficiency of 19 Italian ports in 2013, handling different types of cargoes, is assessed through the application of Data Envelopment Analysis (DEA), with constant return to scale (CRS) and variable return to scale (VRS). The purpose of this study is to analyze the efficiency of Italian ports and evaluate whether differences in size and specialization of each port (or cargo handled) are directly correlated with ports' efficiency.
The Korean life insurance industry has undergone profound changes, such as the beginning of the variable insurance in July 2001 and the bancassurance enforcement in August 2003. However, little empirical research has analyzed data that includes the bancassurance of life insurance companies operating in Korea. In response to this lack of research, this paper applies DEA (data envelopment analysis) models to measure and decompose their efficiency. We discovered that life insurance companies operating in Korea are a little different in their composition ratio of inputs and outputs, due to the increased variety of distribution channels and new products. We provided efficiency scores, return to scale, and reference frequencies. We also decomposed CCR, BCC, and SBM efficiency into scale efficiency and MIX efficiency. So, we try to investigate whether the sources of inefficiency were caused by the inefficient operation of DMU, disadvantageous conditions, the difference of the composition ratio in inputs and outputs with reference sets, or any combination of the above. Most companies in the sample display had either constant or decreasing returns to scale. The efficiency rankings were less consistent among models and efficient DMUs. In response to this problem, we used the super-efficiency model to rank them and then compared the rankings of the DMUs among the various models. It was also concluded that the availability of panel data, rather than cross-sectional data, would greatly improve the validity of the efficiency estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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