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.
This study is designed to measure the relative efficiency of regional fishery cooperatives based on Data Envelopment Analysis(DEA) methods. Selecting 40 regional fishery cooperatives in Busan as Decision Making Units (DMUs), the study uses their panel data from 2007 to 2008 to rank the relative efficiency of the DMUs. First, the efficiency score of the DMUs are calculated using CCR, SBM, and super-SMB model. Within the model, input variables are the number of employees and area of fishery cooperatives. Output variables are the amount of deposit money, loan and profit. Based on the efficiency scores calculated from super-SMB model, the efficiency ranking of the DMUs is determined. Second, the differences in average efficiency calculated from the three DEA models are tested using a pair-wise mean comparison test. The results based on the efficiency scores evaluated from super-SMB model show that seven out of the forty DMUs are efficient; among the efficient DMUs, the DMUs that can be benchmarked for inefficient DMUs through the frequency analysis of reference set being identified. Third, the differences in average efficiency of the three DEA models between 2007 and 2008 are tested using pair-wise mean comparison test and the study estimates the efficiency change of the DMUs between 2007 and 2008 using Malmquist productivity index(MPI). Finally, the paper suggests an improved composite DMU superior to the inefficient DMUs evaluated by Super-SBM model.
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.
This article is to analyze the service efficiency of public sector using Data Envelopment Analysis(DEA). We tried to measure the public service quality and overall satisfaction by using several DEA models, degree of combination and top2box which is a little bit different methodology from traditional ones. We used CCR, Super-efficiency and Slack based measure(SBM) model in DEA to measure public service efficiency of the 16 public institutions(7 City Halls and 9 Provincial offices). Since the traditional method based on the measurement model(CCR, BCC) has the fundamental problems without taking account of the existence of slacks inputs and outputs in several efficient units, we suggest to measure the exact amount of efficiency and inefficiency of the public sector and rank analysis many efficient units exactly through the slacks-based measure model(SBM)
Although many logistics companies are interested in project logistics, the existing research has been limited to the growth potential of project logistics market and the high barrier and importance of project logistics. This study analyzes using DEA the operational efficiency of forwarding companies registered in major overseas construction EPC companies and performing logistics services for overseas plant construction projects. For efficiency analysis, Super-SBM analysis and Malmquist analysis are used among DEA analysis techniques. As a result of the Super-SBM analysis, DMU 5 ranked first at 1.807. DMU 5 is more efficient than the other large corporations because it has the stable supply of its parent company H and the smallest input and output variables among the large corporations. As a result of Malmquist analysis, TCI, which is a technological development, showed a fluctuation while TECI showed a relatively stable variation. In addition, there is a difference in scale between major companies and small and medium sized companies. So, it is necessary to identify the efficiency improvement strategy for each group and apply it to the practical work.
This study is to analyze the efficiency of Korean sea food manufacturing using Data Envelopment Analysis. Firstly, based on an output oriented traditional CCR, BCC model, the study estimated the efficiency scores. The average estimates of technical, pure technical, and scale efficiency turned out 0.6517, 0.7184, 0.9074 respectively, which are separated for 50 marine corporations. The 10 DMUs were efficient under CCR model while the 17 DMUs under BCC model. Also, the study suggested that the operating profit of the two output factors should be more increased relatively and averagely from the viewpoint of efficiency improvement. Secondly, super efficiency scores are estimated under super efficiency and SBM model. As a result, it came to be possible to distinguish and rank the efficiency of the efficient DMUs. The highest score was 4.2975 under Super-CCR, was 2.4947 under Super-BCC, was 2.7160 under SBM-Super-CCR, and was 1.5319 under SBM-Super-BCC model. The average estimates of super efficiency were 0.76 and 0.82 under Super-CCR and Super-BCC model respectively, and were 0.61 and 0.67 under SBM-Super-CCR and SBM-Super-BCC model. Finally, the study conducted a rank-sum test, Wilcoxon-Mann-Whitney test, to find a statistical significance of heterogeneity existing in efficiencies among the sample corporations. The result showed that there was a significant difference in average efficiency between Dried, Salted product manufacturing and Frozen product manufacturing under BCC-Super efficiency model at 10% level of significance. Furthermore, TOBIT model was applied to find out the potential factors that might influence the efficiency, Wilcoxonand the results showed debt and sales cost influenced all of the technical, pure technical, and scale efficiency, while net profit influenced only the technical efficiency.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.527-538
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2021
The purpose of the study is to determine the efficiency, position, and partner selection of securities companies via the negative super-SBM model used in data envelopment analysis (DEA). This model utilizes a variety of inputs, including current assets, non-current assets, fixed assets, liabilities, owner's equity and charter capital, and outputs including net revenue, gross profit, operating profit, and net profit after tax collected from the financial reports (Vietstock, 2020) of 32 securities companies, operating during the period from 2016 to 2019, negative data are collected as well. Empirical results determined both efficient and inefficient terms, and then further determined the position of each securities firm under consideration of every term. The overall score arrived at discovered a large performance change realizing a maximum score able to reach 20.791. In the next stage, alliancing inefficient companies was carried out based on the 2019 scores to seek out optimal partners for the inefficient companies. The tested result indicated that AAS was the best partner selection when its partners received a good result after alliancing, as with FTS (11.04469). The partner selection is deemed as a solution helpful to inefficient securities companies in order to improve their future efficiency scores.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.3
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pp.430-440
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2022
Shipping companies are key components of the logistics industry, which is extremely significant in enhancing the country's comprehensive national power and promoting global trade development. In the context of the implementation of the new development pattern strategy in China and the impact of the global novel coronavirus (COVID-19), this paper takes 22 Chinese shipping listed companies as the research object and analyses the operational efficiency of them from 2011 to 2020 based on the Super-SBM DEA Model and Window DEA Model. Factors affecting the efficiency are further analyzed with the Tobit model. The research conclude that the operational efficiency of Chinese shipping companies as a whole shows a steady increase from 2011 to 2020. Although most of them are in a relatively ef ective operation state, fewer are absolutely effective companies. Besides efficiency among companies differs obviously, which indicates the potential of further improvement and promotion. What's more, factors such as current economic development level, enterprise size, human resources quality and enterprise turnover speed have significant positive correlation to the operation efficiency of Chinese shipping listed companies, which is significant to improve the operation efficiency of Chinese shipping companies.
This study is to analyze the efficiency of Korean fishing ports using DEA. First, the study calculated the efficiency scores based on a CCR-BCC framework and hence technical, pure technical, and scale efficiency scores are seperated for the 38 fishing ports under study. The Average of technical, pure technical, and scale efficiency are turned out to be 0.6834, 0.8582, and 0.7774 respectively. The 15 fishing ports are fully efficient under the constant returns to scale while 21 fishing ports under the variable returns to scale. Second, the super efficiency scores are also calculated under the radial model without the consideration of slacks. The highest score is turned out to be 4.4984 for the P16 fishing port with the average score of 0.9652 for the entire fishing ports. Nevertheless, P16 fishing port has showed up only once as a reference set. On the other hand, P34 fishing port has showed up 11 times as a reference set, which scored the second highest score of 2.9815. Finally the super efficiency scores are calculated under the non-radial model with the explicit consideration of slacks. Now the P34 fishing port scored the highest score of 2.3424 with even 15 times referred to a bench-mark. Therefore the importance of P34 fishing port is emphasized once again on the field of bench-marking for the efficiency of fishing ports. When the targets for the input factors to improve the efficiency of each DMU are calculated the area of fishing port needs the most adjustment to be reduced for 40.36% on the average, while the cosignment sales area does the least adjustment for 13.70%.
Purposes: As super-aging population and low fertility rates are threatening the sustainability of the National Health Insurance funds, enhancing the efficiency of hospital management is paramount. In the past, studies analyzing the efficiencies of hospitals primarily made inter-hospital comparisons, but it is important to assess hospitals' internal efficiency and develop improvement measures in order to attain practical improvements in hospital efficiencies. The purpose of this study is to analyze the efficiencies of specialists by medical specialty in a hospital in order to provide foundational data for efficient hospital management. Methodology/Approach: We used the activity-based costing (ABC) data and hospital statistical data from one tertiary hospital in Seoul to analyze the efficiency of specialists by medical specialty. Efficiency was analyzed and compared among specialists using the data envelopment analysis developed by Charnes, Cooper, and Rhodes (DEA-CCR) model and the slacks-based measure (SBM) models. The input variables were labor cost, material cost, and operational expenses, and the output variables were the number of outpatients, number of inpatients, outpatient revenue, and inpatient revenue. Findings: First, there was a marked deviation in efficiency across specialists. Second, there was a marked deviation in efficiency across medical specialties. Third, there was little difference in efficiency according to the specialist's sex, age, and job position. Fourth, the SBM model produced more conservative results and better explained efficiency parameters than the CCR model. Practical Implications: The efficiency of a specialist was more influenced by their medical specialty than their personal characteristics, namely sex, age, and job position. Therefore, Further research is needed to analyze the efficiencies of each subspecialty and identify factors that contribute to the variations in efficiencies across medical specialties, such as clinical practices and fee structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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