본 논문은 정부에서 시행하는 비영리민간단체 공익활동지원사업의 성과에 대한 효율성분석을 통하여 효율성이 낮게(비효율적) 나타난 단체에 대한 컨설팅방향을 제시하였다. 공익활동지원사업의7가지유형에 대하여 분산분석을 실시하여 유형별로 차이가 있음을 확인하였으며, 7개 유형별로 자료포락분석(DEA)중 CCB-I, BCC-I, 초효율성(Super Efficiency) 모형을 적용하여 성과에 대한 효율성을 분석하였다. 4개 입력요소(업력, 지원 금액, 회원수, 직원수)와 3개 출력요소(사업점수, 회계점수, 종합점수)를 분석한 결과, 7개 유형에서 사업성과에 대한 효율성이 높게 나타난 단체를 벤치마킹대상으로 도출하였고 초효율성분석을 통하여 벤치마킹 대상을 단기, 중기, 장기로 구분하였다. 이를 통해 각 단체에 맞는 사례를 배우고 개선함으로써 최선의 성과를 찾아낼 수 있는 정보를 제공하였다.
This paper measures the operational efficiency of domestic online game companies and analyze its trends and patterns by using data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. 14 online game companies are selected as DMUs and three inputs (number of employees, capital and asset) and three outputs (sales, operating profit and net profit) are selected as DEA variables. First, the output-oriented BCC model and super-efficiency model are employed to measure the static operational efficiency of the online game companies from 2003 to 2012. We also conduct the dynamic analysis with DEA window model to capture the trends of their operational efficiency influenced by internal and external environmental changes. The results are expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
본 연구는 세계 20위권 컨테이너항만 중에서 한국과 중국 항만들의 개별 컨테이너터미널을 단위로 SE-DEA와 Malmquist 생산성지수법으로 2012년-2015년 사이의 효율성 및 생산성 변화추이를 분석하고자 하였다. 기존연구들에 비해 본 연구에서는 연구대상의 범위를 항만 내 터미널로 좁혀 더욱 세부적인 분석을 진행하여 실제 운영에 더욱 의미 있는 시사점을 제시하고자 하였다. SE-DEA 분석결과, 기존 연구와 달리 부산항 신항 주요 터미널은 중국 못지않은 효율성 및 생산성을 나타내고 있음을 밝혔다. 또한, Malmquist 생산성지수법 분석결과, 한국터미널의 평균 MPI지수는 1.051로 생산성이 연간 5.1% 향상되었고, 중국 터미널의 평균 MPI지수는 1.049로 생산성이 연간 4.9% 향상되었다. 2012년-2015년 한 중 양국 터미널의 평균 TCI지수는 각각 1.032와 1.0318로 MPI지수 변화에 중요한 요소로 작용하였다. 즉 생산성 제고는 운영효율성 개선보다 장비투입이나 기술개진을 통해 실현하였음을 설명한다. 미래에 경영의사결정을 함에 있어서 적극적인 시장개척을 통한 물량확보 증가와 운영효율성 제고를 통해 생산성을 개선하여야 한다. 향후 연구에서는 방법론의 다양화와 터미널 재무능력, 서비스 수준 등을 고려한 종합적인 효율성 분석이 필요할 것이다.
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.
This study analyzes a relationship between Data Envelopment Analysis(DEA) efficiency scores and a normalization index in order to examine the validity of DEA models. A normalization index concerned in this study is 'sales per R&D project fund' which is regarded as a crucial R&D project performance evaluation index in practice. For this correlation analysis, three distinct DEA models are selected such as DEA basic model, DEA/AR-I revised model(i.e. DEA basic model with Acceptance Region Type I constraints) and Super-Efficiency(SE) model. Especially, SE model is adopted where efficient R&D projects(i.e. Decision Making Units, DMU's) with DEA efficiency score of unity from DEA basic model can be further differentiated in ranks. Considering the non-normality and outliers, two rank correlation coefficients such as Spearman's ${\rho}_s$ and Kendall's ${\tau}_B$ are investigated in addition to Pearson's ${\gamma}$. With an up-to-date empirical massive dataset of n = 482 R&D projects associated with R&D Loan Program of Korea Information Communication Promotion Fund in the year of 2011, statistically significant (+) correlations are verified between the normalization index and every model's DEA efficiency scores with all three correlation coefficients. Especially, the congruence verified in this empirical analysis can be a useful reference for enhancing the practitioner's acceptability onto DEA efficiency scores as a real-world R&D project performance evaluation index.
Improving efficiency of the telecommunication is crucial to the development and growth of Korean economy. Recently, it has become important with the huge development of information technology and its greater potential for extensive impact on the rest of the economy. Hence, it is useful to determine the factors that help enhance efficiency in telecommunication and consider them in improving the evaluation model. This study applies DEA (data envelopment analysis) to evaluate the relative efficiency of 51 branches of a Korean telecommunication company. Using the super-efficiency approach, we tested outliers which may affect the results and ranked the efficient branches. A method of deriving key variables applied to business operation is proposed to identify the key performance indicators for evaluation that takes environmental (non-discretionary) factors into account. We used the extended CCR model proposed by Banker and Morey to investigate the influence of non-discretionary factor. The information provided by the model (slacks, weights) and the sensitivity analysis shows that the most important indicator that affects the branch performance is operating cost. The results of sensitivity analysis show that average efficient score decreases from 0.972 (base case) to 0.863 for CASE2-COST. The average score of the data proves the priority of operating cost over other indicators. The effect of environmental (non-discretionary) variable was found to be significant. The population effect was positive and improved overall efficiency by 0.91% on average. Non-discretionary factor plays a meaningful role explaining the performance of branches. The performance optimization report can help a manager of an inefficient branch to develop branch strategies. Managers can identify the top-performing units, study best practices and adopt the strategy to the organization.
Purpose: The purpose of this study was to compare the efficiency of general ward nurses in hospitals using Data Envelopment Analysis (DEA). Methods: Participants were 30 nurses working at a general ward. Input variables were labor cost and time of direct nursing. Output variables were prevention rate of medication error and bedsores, and patient satisfaction. These variables were extracted using literature review and CVI of an expert group. Data were collected from September 18 to October 7, 2017. Data were analyzed using EMS 3.1 program for DEA and descriptive statistics. Results: The average efficiency score of 30 nurses was 0.986, which was very high over all. In the super-efficiency analysis of 11 nurses, their efficiency ranged from 1.0 to 1.047. In addition, when the current output was fixed, the labor cost of nurses did not affect efficiency. Conclusion: This study attempted a new approach concerning performance evaluation of nurses using DEA. This method was useful during appraisal of nurses. We suggest that various input and output variables that were not considered in this study should be added to develop a integrative performance analysis model for nurses.
In this study, we try to evaluate the efficiency of the photonics industry using a data envelopment analysis(DEA) model. We first develope four stage procedures for selecting proper input and output variables which consist of selecting the first candidate variables from literature survey, selecting the second candidate variables through experts' discussion, measuring the partial efficiency of the selected variables based on Tofallis' profiling, and clustering some variables through the rank correlation analysis of partial efficiency proposed by Min and Kim(l998). With this procedure, we select 4 input variables(capital, number of employee, R&D cost, operating cost) and 2 output variables(sales, growth of sales) and then utilize CCR and BCC model to measure efficiencies of 26 photonics companies in Gwangju. Moreover, we perform the reference group analysis to figure out what causes inefficiencies and to provide the desirable values for input and output variables at which inefficient photonics companies become efficient. Finally, we classify 26 photonics companies into three groups such as optical communications, optical applications, and optical sources, and perform the Kruskal-Wallis test to check if there exist some differences between efficiencies of three groups.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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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.
This paper uses super-efficiency DEA model and Malmquist index to evaluate the carbon emission efficiency (CEE) values of the nine western provinces along the "Silk Road Economic Belt" for the period from 2000 to 2015, and analyses the influencing factors of the CEE. The major findings of this study are the following: (1) the overall CEE of the nine western provinces is not high, and there are significant inter-provincial differences in the CEE. Meanwhile, the provinces with higher levels of economic development generally have higher CEE. (2) The annual total factor productivity (TFP) of the nine western provinces, which is mainly determined by technological change, is greater than 1. Moreover, the total average growth rate of the TFP is 15.5%. (3) The CEE of the nine western provinces is not spatially dependent. In addition, the urbanization, openness, use of energy-saving technologies and research and development (R&D) investment have a significant positive impact on the CEE values, while the industrial structure, foreign direct investment, fixed asset investment, government expenditure levels and energy structure have a significant negative impact on the CEE. Among them, R&D investment is the primary factor in promoting the development of CEE, and the government expenditure has the greatest negative impact on the CEE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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