• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.15-31
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• 2017

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.

• 경영과학
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• 제31권4호
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• pp.135-150
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• 2014

This paper analyzes the operational efficiency of 91 individual retail stores in Seoul by a two-step procedure. In the first step, a data envelopment analysis (DEA) model is used to identify the efficiency scores. Three inputs (store size, number of items, and number of employees) and two outputs (sales and number of customers) are used for the efficiency measurement. In the second step, a Tobit regression model is used to identify the drivers of efficiency. DEA efficiency scores are used to test hypotheses on the impact of five independent variables, namely store age, number of items per store size, number of items per employee, trade area index, and number of competitors. Results of the Tobit analysis show that number of items per store size, number of items per employee, and number of competitors play a significant role in influencing the operational efficiency of retail stores. Managerial implications of the study are discussed.

• 기술혁신학회지
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• 제21권4호
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• pp.1268-1295
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• 2018

본 연구는 2014년과 2016년 한국 제조업 부문 기술혁신조사 자료를 활용하여 과학기술혁신을 촉진하기 위한 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 실증분석하였다. 정책조합을 시장중심, 공급중심, 수요중심으로 구분하고, DEA-Tobit분석을 통해 정책조합이 R&D효율성에 미치는 영향을 추정하였다. DEA분석 결과, 한국 제조업의 R&D효율성은 높지 않은 것으로 분석되었고, 그 원인은 투입요소 중 R&D투자액이 효율적으로 활용되지 못했기 때문이다. Tobit모형의 추정결과에 따르면 정책조합은 R&D효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 시장중심 정책조합, 시장 공급중심, 공급 수요중심 정책조합이 R&D효율성과 정(+)의 관계를 확인할 수 있었다. 국내 R&D효율성을 개선하기 위해서는 R&D 투자 포트폴리오 전략 수립이 필요하고, 정부는 기업의 특성과 정책수단 간의 정합성을 고려해서 정책조합을 활용해야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.349-367
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• 2019

부산광역시의 시내버스 준공영제 실시 이후 운영 효율성 요인을 실증적으로 분석하였다. DEA 분석결과, CRS의 경우 지하철 1호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성은 2010년도가 가장 높았다. 지하철 2호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성은 CRS 평균이 연차적으로 점차 향상되어 2016년 0.923로 가장 크게 나타났다. 지하철 3호선과 환승 가능한 버스노선의 연도별 효율성이 2009년부터 2015년까지는 점차 향상되는 모습을 보이다가 2016년도에는 다시 하락하였다. 전체 134개 노선의 4개 연도 536개 노선 중 비효율적으로 나타난 노선은 205개이다. 205개 노선의 효율성을 제고하기 위해서는 규모의 축소 즉, 노선의 운행횟수 등을 감축해야 함을 시사하고 있다. 또한 Tobit 회귀분석을 활용하여 분석결과, 운영 효율성 지수에 유의미한 영향을 미치는 요인으로서는 소요시간이 가장 컸고, 그 다음으로 이용객수, 환승객수의 순으로 나타났다.

• 산업융합연구
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• 제15권2호
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• pp.7-16
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• 2017

농업의 6차산업화는 농업의 융 복합을 통해 새로운 부가가치를 창출하며, 지역경제 활성화에 기여하는 등 농촌지역의 선순환 효과를 촉진시키고 있다. 이에 지역별 효율성 분석 및 효율성에 미치는 영향요인을 분석함으로써 국내 6차산업화 활성화를 위한 시사점을 제공하고자 한다. 본 연구의 분석 자료는 "2015년~2016년 농 식품 6차산업화 기초실태조사 연구" 보고서 자료를 활용하였다. 분석방법으로는 DEA 및 Tobit 검증을 통해서 분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 6차산업화는 소득증대 및 효율성 개선에 기여하고 있다. 두 번째, 연평균 농가 인구증가율, 2차산업 참여 비율은 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 세 번째, 6차산업화 인지여부는 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 자료의 한계 및 정성적 요인, 외생변수 및 설명력 등의 한계가 있을 수 있지만, 지역별 6차산업화 효율성 제고를 위한 객관적인 시사점을 도출하였다는 점에서 의미가 있다.

• 보건행정학회지
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• 제27권4호
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• pp.296-303
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• 2017

Background: This study purposed to analyze regional factors related to gastric cancer screening rate provided by national cancer screening program in Korea. Methods: The unit of analysis was administrative districts of si gun gu level. Dependent variable was regional gastric cancer screening rate provided by national cancer screening program, and regional variables were selected to represent the regional characteristics such as demographic, health behavior and status, socioeconomic, and health resource. Tobit regression was applied for the analysis. Results: Analysis results showed that gastric cancer screening rate was varied depending on regions from 47.8% to 69.1%. Tobit regression showed that gastric cancer screening rate had negative relationships with smoking rate, financial independence rate, and National Health Insurance premium per capita. And regional gastric cancer screening rate had positive relationships with sex ratio and number of gastric cancer screening center. Conclusion: Regional characteristics should be considered in establishing regional policies for increasing the gastric cancer screening rate.

• 한국병원경영학회지
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• 제2권1호
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• pp.183-202
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• 1997

Health care organizations have been faced with financial difficulties under turbulent health care environment. This situation led hospitals to concentrate their efforts to improve their managerial efficiency in various ways. This study aims to evaluate technical efficiency of 31 tertiary hospitals in Korea and find determinants which are closely related with hospital efficiency. Data envelopment analysis(DEA) and Tobit Model were adopted for study. For the analysis, human resource factors such as number of physicians, nurses, and administrative staffs are used as input variables and the number of inpatients and outpatients) are used as output variables. Among 31 hospitals, in CCR model, 8 hositals showed efficiency score 1 which means they have been operated in very efficient ways and BCC model showed 13 of 31 hospitals as efficient organizations. Next, we analyzed determinants which are closely related with hospital efficiency. By using Tobit model, the study showed hospital size, Quality of care, value added per capita, and revenue per patient were closely related with hospital efficiency, However, it appeared that financial status of hospitals(i.e : making profit or not) was not related with hospital efficiency.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권4호
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• pp.349-361
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• 2008

국내 항만 간 수출입 물동량 처리실적은 지속적으로 변화하고 있다. 수출에서는 부산항의 비중이 크고 빠르게 감소함과 더불어 국내 여타 항만들의 비중이 증가하고 있으며, 수입에서는 인천항의 비중이 빠르게 높아지고 있다. 이에 본고는 DEA모형을 이용하여 도출한 국내 항만의 수출효율성과 수입효율성을 종속변수로 하여 패널분석을 한다. 또한 패널 분석의 단점을 보완하기 위하여 효율성 척도를 종속변수로 하여 이분산 토빗모형을 적용한다. 먼저 모형을 설정하고 모형의 안정성을 담보한 후 패널분석을 실시하여 고정계수모형과 확률계수모형에 관계없이 항만수출비중은 음의 부호로 유의하나 항만수입비중은 유의하지 않다는 것과 지역수출비중은 음의 부호로 유의하나 지역수입비중은 효율성과 유의한 관계를 갖지 않는다는 것을 보인다. 규모더미변수를 투입하여 부산항을 제외한 광양항, 평택항, 인천항, 울산항과 같은 대규모 항만의 효율성이 목포항과 군산항과 같은 소규모 항만의 효율성보다 높지 않다는 것도 밝힌다. 이분산성을 고려한 type II 토빗모형을 적용하여 지역의 수출은 효율성에 부정적 영향을 미치는데 비해 지역항만의 수출은 긍정적 영향을 미치며, 지역내총생산은 수출효율성에 별다른 영향을 미치지 않는다는 것을 보인다. 이러한 결과를 통해 배후단지 조성과 항만의 효율성이 동의어가 아니라는 것도 보인다.

• 수산경영론집
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• 제40권3호
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• pp.147-167
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• 2009

The objective of this study is to analyze the determinants of at-home laver consumption expenditures using the data from a survey of households implemented in 2009. It happened that non-response ratios of monthly expenditures on dry laver and flavored laver among sampled households are 18.8% and 25.6%. Accordingly, this study tries to analyze the determinants affecting at-home laver consumption expenditures by using type II tobit model, one of sample selection models, to deal with sample selection bias caused from non-response data. Analysis results show the age variable positively affects expenditures on dry laver but negatively contributes to expenditures on flavored laver. In addition, the household size, the household's income, the degree of preference for laver have positive relationships with both expenditures. Household size elasticity and income elasticity of the expenditure on dry laver are estimated as 0.220 and 0.251. In the case of flavored laver, these elasticities are estimated as 0.484 and 0.261. Such analysis results can provide information on division of the at-home laver consumption market into groups with high willingness to expense and implementation of detailed marketing strategies to increase at-home laver consumption. The methodology of this study can be applied to consumer preference analysis on other marine products and other analyses on sample with non-response data in the fishery research.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.741-750
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• 2021

The research aims to analyze the level of efficiency by grouping banks during the period 2017 - 2018 into category 1 and category 2 banks and then dividing them as Regional Development Banks (BPD) and Non-BPD Conventional Commercial Banks (BUK) within each category. The research objects are banks within the categories BPD and BUK comprised 18 BPDs and 35 BUKs. The research methodology uses 3 stages, first, using Data Envelopment Analysis (DEA) we measure the level of bank efficiency; second, using the Tobit regression model we evaluate the effect of financial performance on DEA efficiency, and third, using the Mann-Whitney test we determine whether there is a difference in the efficiency of category 1 and 2 banks. The results showed that there was a decrease in the efficiency of category 1 and 2 banks but on average, the efficiency of category 1 banks is higher than category 2 banks. The estimation results of the Tobit regression model show that only the ROA variable affects the efficiency level of category 1 banks, while category 2 banks are influenced by NPL and ROA variables. In the Mann-Whitney test, it was proven that there were differences in efficiency between BUK and BPD in category 1 and 2 banks.