본 연구는 수자원정책의 효율성 제고를 위한 정책 방안 마련의 토대를 제공하고자 제조업체에서 투입요소로 사용하고 있는 공업용수의 기술적 효율성을 추정하였다. 이를 위하여 자료포락분석(DEA:Data Envelopment Analysis)기법을 이용하였으며 분석 결과에 의하면 공업용수의 기술적 효율성은 전 산업 평균이 0.407로 추정되어 모든 투입요소가 가변적인 경우의 연구 사례에 비하여 낮은 추정치를 보여준다. 이는 공업용수에 대한 비용이 다른 투입요소에 비하여 낮아 기업 경영진이 공업용수의 효율적인 활용 필요성에 상대적으로 둔감한 결과로 볼 수 있다. 그리고 낮은 기술적 효율성 추정치는 모든 투입요소가 효율적이라고 가정하고 분석한 기존 연구들의 가정에 한계가 있음을 보여 준다.
본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성은 전체 기술적 효율성, 순수 기술적 효율성과 규모의 효율성으로 구분하여 측정 평가하였다. RCC/RSC의 전체 기술적 효율성은 평균 $91.03{\%}$ 수준이었으며, 순수 기술적 효율성은 $96.80{\%}$로 나타났고 규모의 효율성은 $93.83{\%}$로 전체 기술적 비효율성이 가장 높게 나타났으며 이것은 생산규모에 따른 비효율성보다는 자원의 비효율적인 운영에 따른 효율성에 큰 문제가 있는 것으로 판단된다. 또한 규모에 대한 수익체감은 통영RSC, 수익체증은 인천, 태안, 군산, 여수, 울산, 동해 등의 RCC/RSC로 나타났다. 따라서 효율성이 낮은 RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야 한다.
High efficiency thin film photovoltaic device technology is reviewed. At present market situation, the industrial players of thin film technologies have to confront the great recession and need to change their market strategies and find technical alternatives again. Most recent technology trends and technical or industrial progress for Silicon thin film and CIGS are introduced and common interests for high efficiency and reliability are discussed.
The purpoose of this paper is to analyze the relative effciency of dreid laver processing companies in Korea and provide the development direction and improvement plan for the dried laver industry. Data on 76 dried laver processing companies were selected as the subjects for Dea. As a result of Dea, the average efficiency rate is shown that the technical efficiency is 84.90%, the pure technical efficiency is 93.83%, and the scale efficiency is 86.65%. and based on BCC results 38 companies are relatively efficient. comparing pure technical efficiency and scale efficiency, it showed that inefficiencies caused by scale of the company was greater than inefficiencies caused by the scale of technical matter. It implies that expanding the size is essential for achieving high-efficiency of dried laver processing company. In the inefficiency factor analysis, the result reveals that unstable supply of raw materials, quality management, capital flexibility and distribution ability influence the efficiency of laver processing company.
본 논문은 유승민(劉承旻) 이인찬(李仁燦)(1990)이 추정한 우리나라 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)을 토대로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업적(産業的) 격차(隔差)를 설명하는 경험적 증거를 구하고 효율성 추정치의 동태적(動態的) 안정성(安定性)을 분석하였다. 분석결과 산업(産業)의 생산규모(生産規模)가 클수록, 생산특화도(生産特化度)가 높을수록, 자본(資本)-노동비율(勞動比率)의 이질성(異質性)이 낮을수록 높은 기술적(技術的) 효율성(效率性)을 나타내었다. 이러한 결과는 미국(美國) 일본(日本)의 경우에 대한 연구결과와 공통되는 것으로서 기술적(技術的) 효율성(效率性)과 산업조직특성간(産業組織特性間)의 관계가 경제규모나 발전단계의 차이에도 불구하고 가설(假說)의 일반성(一般性)을 지지한다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 기업집중률(企業集中率) 또한 기술적 효율성에 대하여 선형(線型)보다는 이차형(二次型)의 관계를 가지고 있으나 우리나라의 경우 기술적 효율성이 극대화되는 집중률(集中率)은 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 본 논문은 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 선택문제에 대한 경험적 기준을 제시하였는데 부가가치액기준(附加價値額基準)보다는 생산액기준(生産額基準)으로 추정된 기술적(技術的) 효율성(效率性)이 제가설(諸假說)들과 잘 부합되는 결과를 나타내었다. 효율성의 동태적(動態的) 안정성(安定性)에 관한 시론적(試論的) 분석(分析)에 의하면 시간변화에 따른 효율성 추청치의 안정성은 효율성 척도간에 다소의 차이는 있으나 기대한 만큼 높지 않았다. 따라서 기술적 효율성의 동태적(動態的) 불안전요인(不安全要因)에 관한 설명은 연구과제로 남는다.
본(本) 논문(論文)은 기존의 경험적(經驗的) 산업조직론(産業組織論)에서 소홀히 취급한 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 문제를 분석하기 위하여 광공업(鑛工業)센서스의 세세분류제조업별(細細分類制造業別) 사업체(事業體)를 대상으로 한국(韓國) 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)에 관한 가장 미시적(微視的) 차원(次元)의 경험적(經驗的) 연구결과(硏究結果)를 제공한다. 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업간(産業間), 국가간(國家間) 격차(隔差)를 성명하기 위해서는 우선 적절한 격차효율성지표(隔差效率性指標)의 선택이 매우 중요할 것이다. 이를 위하여 본(本) 연구(硏究)에서는 확률적(確率的) 생산경계(生産境界)를 수정최소자승법(修正最小自乘法)으로 추정한 후 각 산업별(産業別)로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 네가지 상이한 척도(尺度)에 대한 추정을 시도한다. 추정(推定) 결과 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 상관관계(相關關係)는 부가가치액(附加價値額)보다 생산액(生産額)을 종속변수로 한 경우가 다소 높은 것으로 나타났으나 전자(前者)의 경우가 보다 많은 산업(産業)에 대하여 효율성(效率性)의 추정(推定)을 가능하게 하기 때문에 산업간(産業間) 비교(比較)를 위하여 더 적절하다고 판단된다. 상당수의 산업(産業)에 있어서는 만족할 만한 효율성(效率性) 추정치(推定値)를 구하는 것이 불가능했지만 후속연구(後續硏究)의 관점에서 볼 때 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 추정(推定)이 가능한 산업(産業)이 다수를 차지한 사실은 고무적 이라고 판단된다. 또한 종업원규모(從業員規模)가 영세한 사업체(事業體)들이 상대적으로 비효율적(非效率的)임을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze the farms growing domestic kiwi fruit 'Gold' on their management performance and efficiency in order to reduce the risks involved with introducing new kind of crops for growing, and suggest improvements. First, the result of analysis showed that domestic kiwi fruit 'Gold' growers' income were higher than the average growers due to the fruit's high unit price and productivity. Second, the analysis of management efficiency resulted in scale efficiency having greater impact on inefficiency rather than pure technical efficiency. As for the analysis of technical efficiency, the depreciation costs of agricultural facilities had the greatest influence on its inefficiency. Third, inefficient farms put in excessive inputs across the board, while labor costs(self labor cost + hired labor cost) were the largest factor of optimal inputs according to the models of technical efficiency and pure technical efficiency. Fourth, because of greater reliance on mechanical tools from rising labor costs, there's a need for individual farms to avoid buying farming equipments and instead share the equipments of nearby farms and agricultural cooperatives, or start renting agricultural machines from companies.
This paper analyzes the efficiency of social enterprises by analyzing bootstrapping data envelopment analysis. Unlike the definitive DEA model, we analyze the confidence intervals of efficiency estimates through the DEA model, which takes into account stochastic factors. Major analysis results are summarized as follows: First, the results of the bootstrapping DEA analysis of social enterprises estimated that the technical efficiency was 0.459 and the 95% confidence interval was 0.389 to 0.601. Second, the number of inefficient social enterprises with efficiency values of less than 0.5 was found to be 15 (55.56%) in technical efficiency, 5 (18.52%) in pure technical efficiency, and 8 (29.63%) in scale efficiency. It can be seen that a significant number of social enterprises are operating in an inefficient state. Third, looking at the returns of scale of social enterprises, 25 (67.57%) are currently in the increasing returns of scale, 10 (27.02%) are in the constant returns of scale, and 2 (5.41%) are in decreasing returns of scale. In other words, it can be seen that social enterprises are under-invested in terms of input factors.
This study used the Data Envelopment Analysis, a mathematical linear programming method, to evaluate cost efficiency of hospitals in Korea. DEA method was applied to 244 hospitals: 31 bankrupt hospitals and 213 survived hospitals. Among the 213 sound hospitals, 11 hospitals showed efficiency score 100, but more than 40 hospitals recorded efficiency scores lower than 60. This result implies that more hospitals can be bankrupt in the restructuring process of the industry within 1-2 years. Among the 31 bankrupt hospitals, the highest technical efficiency score was 0.821 and 11 hospitals showed technical efficiency lower than 0.6. This implies that selective financial support based on cost efficiency by the government will be valuable to prevent bankruptcy of these hospitals. The logistic analysis showed statistically significant relationship between bankruptcy and efficiency of hospitals in Korea.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the cost efficiency of food industry in JeollaNamdo. And this study is focused on the correlation between the economic efficiency of food industry and its cost efficiency, based on the analysis of 372 food companies' data in JeollaNamdo in 2012. Methods: DEA cost minimization is the measurement of the cost efficiency of JeollaNamdo food industry in 2012. In this study, the CCR and BBC models have been employed to analyze the decomposing cost efficiency-technical efficiency, allocative efficiency, and scale efficiency respectively. And the Spearman rank correlation and Wilcoxon signed rank test also have been employed to check the correlation and difference between the ranking orders based on the efficiency scores respectively. Results: For the CCR model, mean cost efficiency was found to be 0.084(0.54 for allocative efficiency and 0.19 for technical efficiency). For the BCC model, mean cost efficiency was found to be 0.252(0.453 for allocative efficiency and 0.564 for technical efficiency). Average scale efficiency was found to be 0.38. In analyzing the results, this study argues that the optimal way to improve cost efficiency is by reducing inputs proportionally and changing their combination. Conclusion: The efficiency scores of the two models show high correlation, whereas, the differences between them are also found to be significant. Hence, it should be cautious to select a suitable model when we do the research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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