터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다. 신선대, 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)터미널이 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 특히, 신감만과 PNC는 2009년에 가장효율성이 높았다. 광양항의 GICT(2009), KEC(2009), 동부(2008-2009), KIT(2009)터미널은 낮은 효율성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 감만터미널(2009년)이 규모수익체감(DRS)인 것으로 나타났으며 나머지 터미널은 규모 수익체증(IRS)인 것으로 나타났다. 규모 체감인 항만은 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 항만은 규모확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다. 신선대 터미널은 2007년과 2009년까지 현재의 투입요소합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지 할 수 있는 것으로 나타났다. 연도별 동태적 효율성 변화추이는 자성대는 계속 상승하고 있다.
This study is to estimate the production efficiency of abalone aquaculture and to find its determinants utilizing the survey data of operating expenses in 2015. The first part of the analysis applied both DEA and Super-DEA for the estimation of efficiency of each aquaculture household as DMU. We used wages, feeding costs and area as inputs and annual profits and sales as outputs of the model. The second part of the study applied both Tobit and OLS for the identification of determinants of the efficiency. We investigated cost-ratio, depreciation costs, careers, value of living seeds, cleaning costs of farming ground and a ratio of 1 and 2 year-old abalone at shipment as potential determinants. The estimation results show us that the average technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency score turn out to be 72%, 81% and 85% respectively. The Super-BCC and Super-CCR models reveal their average efficiency scores as 81% and 80%. All of the variables used to identify the determinants of the efficiency. The study results suggests that the production efficiency can be improved by cleaning farming ground and hence lowering the death rate of seeds.
The purpose of this study is to investigate production efficiency of Oceans and Fisheries Human Resources Development Programs Efficiency using Bootstrap-DEA. The study extracts 33 officials curriculum, 11 fisheries managers curriculum for its analytical. First, the study estimates technical, pure technical, and scale efficiency of each curriculums based on traditional DEA under the assumption of CRS and VRS. 8(official 7, managers 1) curriculums are identified as efficient DMUs under the CCR-model, and 13(official 10, managers 3) under the BCC-model. We provide inputs that allow inefficient curriculum to be efficient DMUs on a production frontier, and a reference set for their bench-marking. Second, rank test, Wilcoxon-Mann-Whitney test to find a statistical significance of heterogeneity existing in efficiences between Bootstrap-DEA tenical vs Bootstrap-DEA pure technical was no significant difference. We have identified that G10, 11, 12 13, 25, 31, 33, 39 curriculums are the most efficiently produced in the technical and pure technical efficiency. Also we managed to measure the inefficiency which exists in efficiently produced curriculums when estimating the bias corrected efficiency scores. In Technical efficiency, Operation and facility was significant at the 10%. In Pure technical efficiency, facility was significant at the 10%.
본 연구에서는 전남지역 22시군의 109개의 가동 식품수출업체를 분석 대상으로 상대적 효율성을 5개의 투입요소(자본금, 고용인원, 연간 인건비, 원료 구입비 및 부지면적)와 2개의 산출요소(전남식품수출업체의 연간수출액과 연간생산량)를 이용하여 분석하였다. Tier 분석을 통해 비효율적인 업체들이 단기-중기-장기적으로 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 DEA 분석에 109개의 DMU 중에서 7개 업체가 CCR 값과 BCC 값이 모두 효율적인 값으로 규모의 효율성도 효율적으로 분석되어 최적의 생산규모를 나타내고 있다. 둘째, Post-DEA를 활용한 비효율적인 업체들의 Tier 1단계의 분석을 실시한 결과, 가장 비효율적인 5개 업체들의 Tier 분석결과 값을 단계별 Tier 3단계(단기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 2단계(중기적 벤치마킹)${\rightarrow}$Tier 1단계(장기적 벤치마킹)로 제시하였다. 비효율적인 전남식품수출업체들이 DEA 기본모형에서 제시한 효율적인 벤치마킹 업체들을 찾아냈지만 비현실적인 격차해소 가능성으로 인해 벤치마킹에 실패할 가능이 크다. 따라서 실현가능성이 있는 단계별 벤치마킹 업체들을 제시하고 이를 통해 식품산업발전을 위한 시행 착오를 줄일 수 있으며 각 업체들의 비효율성 부분에 대해서도 개선방안을 유도할 수 있어 종국적으로 장기적 경영개선에 큰 도움을 주고 향후 전남지역 식품수출기업들의 효율성 개선을 위한 기초적 자료로 활용 될 것으로 기대된다.
In this paper, scale efficiencies and relative efficiencies of R&D projects in Industrial Technology Program, sponsored by Ministry of Trade, Industry and Energy, Korea, are calculated and compared. For the process, various DEA (Data Envelopment Analysis) models are adopted as major techniques. For DEA, two stage input oriented models are utilized for calculating the efficiencies. Next, the calculated efficiencies are grouped according to their subprograms (Industrial Material, IT Fusion, Nano Fusion, Energy Resources, and Resources Technology) and recipient types (Public Enterprise, Large Enterprise, Medium Enterprise, Small Enterprise, Lab., Univ., and etc.) respectively. Then various subprograms and recipient types are compared in terms of scale efficiencies (CCR models) and relative efficiencies (BCC models). In addition, the correlation between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd stage relative efficiencies is calculated, from which the causal relationship between them can be inferred. Statistical analysis shows that the amount of input, in general, should increase in order to be scale efficient (CCR models) regardless of the subprograms and recipient types, that the 1st and 2nd stage relative efficiencies are different in terms of the programs and recipient types (BCC models), and that there is no significant correlation between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd stage relative efficiencies. However, the results should be used only as reference because the goal each and every subprogram has is different and the situation each and every recipient type faces is different. In addition, the causal link between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd relative efficiencies is not considered, which, in turn, is the limitation of this paper.
Purpose - This study compares the management efficiency of retailers in China, Korea and other global countries. China's retail industry is experiencing a recession. In order to strengthen the competitiveness of retailers, it is necessary to manage the efficiency. Therefore, we analyzed the management efficiency of Chinese retailers as well as Korea and global retailers who are competing with Chinese retailers. Research design, data, and methodology - The DEA(Data Envelopment Analysis) carried out for evaluating the relative efficiency of multiple DMUs (decision making units) with homogeneity. Data were collected from the American Retail Trade Association (2017). In those distributors' data, 5 of China and 5 of Korea and 10 of other global countries' analyzed. CCR and BCC analysis were performed to determine the cause of the inefficiency of DMUs by measuring the technical efficiency, pure technology efficiency and scale efficiency. Result - Among the 20 retail distributors, Costco, Kroger (Global), Eland World, BGF(Korea) are operating efficiently. Chinese retailers are operating inefficiently. Retailers' CRS status means the growth rate of input is equal to the growth rate of output. In the case of DRS status, the ratio of output to input variable is much smaller. In order to improve inefficiency, reducing input variables can be a solution. For the firms in IRS status, the rate of increase in output is relative greater than the input. That means efficiency is good condition. The analysis result shows that most retailers are showing DRS status especially Chinese retailers. Scale efficiency is a major cause of inefficiency rather than pure technology efficiency. It is recommended for ineffective retailers to reduce inputs to become efficient retailers. Otherwise, retrain existing employees or introducing advanced technologies to increase the output. Conclusions - Most of Chinese retailers are operating inefficiently which caused by the excessive investment in the inputs. On the other hand, Other global retailers are analyzed to be efficient by DEA. In this study, benchmarking targets of some retailers' suggested to improve the management efficiency especially in inputs.
The purpose of this study is to evaluate the managerial efficiency of fisheries cooperatives in Korea by using data envelopment Analysis(DEA). The DEA method is a relative evaluation method on the basis of linear programming. Also, it is known as a useful method for the evaluation of not-for-profit organizations which cannnot be measured by mere monetray units for their performances. The 50 units have been taken for the purpose of analysis. All of the units are homogeneous groups, and the produce multiple services with multiple inputs. Input variables are a number of employee, fixed assets, and business managerial costs. Output variables include a number of deposits, a number of loans, a total deposits, a total loans, and operational income for one year. The empirical results of this study are as follows. First, the average technical efficiency showed 82.35% which revealed about 17.65% of non-efficiency in 2001. Second, in 15 DMUs, the overall inefficiency is mainly attributed to their efficient operations or management. To be opposed, in 18 DMUs, the overall inefficiency is mainly attributed to their scale efficiency. Third, efficiency ranking results by DEA do not agree with the ratio analysis by fisheries cooperatives. Fourth, average efficiency level by year was improving gradually by 0.7408 in 1999, 0.8023 in 2000, and 0.8235 in 2001 at significant 10% level.
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위 간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 영역조절모형(Range Adjusted Measure: RAM)을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성으로 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석의 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 범부처전주 기신약개발사업을 중심으로 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점을 논의하였다.
This study analyzes 45 Korea IT service companies from 2012 to 2016 using DEA analysis. Large enterprises, medium enterprises and small and medium enterprises (SMEs). CCR model and BCC model were used for efficiency analysis. Among the various analytical objects, the decision objects which yield the maximum output with minimum input are compared with other analysis objects. The relative inefficiency was measured through this, and Technical Efficiency (TE), Pure Technology Efficiency (PTE), Scale Efficiency (SE), scale profit, reference frequency were analyzed. Also, we analyzed the Technology Gap Ratio (TGR), which is the distance between production function and Meta-Frontier for each firm, using Meta-Frontier analysis. Finally, the Tobit model is used to analyze the sources of efficiency and inefficiency. The inputs are assets, capital, and employees, and the output factor is sales. The analysis shows that large firms are achieving technological achievements more efficiently than small and medium enterprises. As a result, medium-sized enterprises and SMEs can improve efficiency overall through efficient operation of workforce and appropriate combination of inputs such as assets and capital. Also, as a result of the influence factor analysis, it was found that the ratio of the managed asset ratio and the management cost ratio were significant factors influencing the efficiency of the IT service companies. This study suggests the efficiency analysis using DEA for many Korea IT service companies. Inefficient parts of each company are classified according to size and technology. Also, we identify the most efficient companies and analyze the causes of those companies whose profits are lower than their size.
COVID-19가 전 세계를 강타하면서 각 국가는 대혼란에 빠졌다. 전 세계 화물교역은 80 % 이상이 해상운송을 통해 이루어지고 있어 화물과 여객을 포함한 해상운송업은 COVID-19의 큰 영향을 받는 산업으로 예측되었다. 따라서 본 연구의 목적은 코로나 팬데믹(Coronavirus Pandemic) 발생 전후로 아시아 주요 항만 컨테이너 항구의 팬데믹 전후 운영효율성을 분석하는 것이다. 항만의 운영효율성을 분석하기 위해서 자료포락분석(DEA)을 이용하였다. 본 연구의 분석 기간은 5년(2016~2020년)으로 2016년, 2017년, 2018년, 2019년을 코로나 이전으로 하고, 2020년을 포스트 코로나 시대로 설정하였다. 또한, 분석 대상으로는 아시아 상위 10개 항구 중 동종 DMU의 DEA 요건을 충족시킨 상하이, 광저우, 선전, 닝보-저우산, 부산 및 싱가포르 총 7개 항구를 선택하였다. DEA의 CCR 및 BCC 모델의 결과는 몇 가지 비효율성이 확인되었음에도 COVID-19 팬데믹 발생 시점에서 몇 개월 이후부터는 전반적으로 운영효율성이 코로나 이전 몇 년 동안보다 상대적으로 높았음을 확인하였다. 하지만 일부 항만 (부산, 광저우)의 경우에는 더욱 나은 운영효율성을 위해서 항만의 규모와 운영의 기술적 능력 등을 제고 할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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