우리나라의 생명보험산업은 IMF 사태와 방카슈랑스의 도입 등 많은 변화를 겪어왔으며 앞으로 시행될 자본통합법의 시행도 추후에는 생명보험산업에 많은 영향을 미칠 것으로 보이며 생명보험회사의 경쟁력 강화를 위해서는 효율성의 분석이 필수적이다. 본 논문은 DEA 모형을 이용하여 우리나라에서 영업 중인 생명보험회사들의 효율성을 분석했다. 이를 위해 투입변수는 두 가지 범주로 나누어서 분석을 시도하였고 동태적 효율성을 분석하기 위해서 DEA/WINDOW 모형을 도입하였다. 이를 통하여 생명보험회사들의 CCR, BCC, 규모효율성을 알 수 있었고 7년간(1998년$\sim$2004년)의 효율성의 추세와 안정성을 파악할 수 있었다.
중소기업청의 정책자금 융자업체 결정과 관련하여 본 평가가 비계무적 측면을 토대로 이루어지고 있기 때문에 재무적 측면을 반영할 필요성이 있다. 이에 본 연구는 정책자금을 받은 IT 업종에 속해 있는 기업들을 대상으로 DEA와 맘퀴스트 지수를 이용, 이들 기업들의 상대적 효율성 및 생산성 변화를 파악하였다. 본 연구결과는 첫째, 2006년의 경우 CCR 효율성이 1인 기업은 28개 기업 가운데 6개 기업이며, 이 가운데 외감과 코스닥이 각각 3개 기업으로 나타났다. 2007년의 경우 CCR 효율성이 1인 기업은 28개 기업 가운데 6개 기업이며, 이 가운데 외감이 5개 기업, 코스닥이 1개 기업으로 나타났다. 둘째, 2006년의 경우 BCC 효율성이 1인 28개 기업 가운데 11개 기업이며, 이 가운데 외감기업이 7개, 코스닥기업이 4개로 나타났다. 2007년의 경우 BCC 효율성이 1인 기업은 28개 기업 가운데 13개 기업이며, 이 가운데 외감이 9개 기업, 코스닥이 4개 기업으로 나타났다. 셋째, 규모의 수익가변과 관련하여 2006년의 경우 DRS는 15개, IRS는 2개로 나타났고, 2007년의 경우는 DRS는 14개, IRS는 1개로 나타났다. 넷째, Malmquist Index를 통한 생산성 변화를 살펴보면 정책자금을 받은 IT 외감 및 코스닥 기업들 모두 1보다 크므로 생산성 향상이 이루어 졌음을 알 수 있다. 본 연구결과를 통해 도출되는 표본기업들의 상대적 효율성 및 생산성 변화정도는 정책자금 융자업체를 결정하기 위한 본 평가 시 재무적 측면을 반영할 수 있는 시험적 시도라는 점에서 본 연구의 의의가 있다. 향후 정책자금 신청업체의 자료가 체계적으로 구축되면, 이들 자료들을 대상으로 상대적 효율성 및 생산성 변화정도를 파악하여 실질적으로 이를 정책자금 신청업체들의 본 평가에 반영함으로써 제도개선을 도모할 필요가 있다.
최근 들어 4차 산업혁명의 도래로 인해 IT산업과 타 산업 간의 융복합화 현상이 증가되고 있어 향후 IT산업의 발전 여부는 국가의 경제력 제고는 물론 국가 경제 성장에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 IT기업들이 경쟁우위를 차지하기 위해서는 무엇보다 운영상의 비효율성을 재정비하여 효율적인 생산 활동을 실시하여야 할 것이다. 이에 본 논문에서는 DEA 분석을 통해 국내 고성장 IT기업의 경영효율성을 분석하며 비효율적인 기업의 투사값을 제시하며 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 기업들의 참조집합을 확인하고자 한다. 이를 위해 총 12개 고성장 IT기업을 대상으로 CCR와 BCC모형의 효율성과 규모수익성(RTS)을 분석하였다. 분석결과 BCC 효율성이 1인 기업은 총 6개, CCR효율성이 1인 기업은 총 4개 기업으로 나타났다. 그리고 규모수익성은 IRS가 7개 기업 CRS가 5개 기업으로 분석되었다. 이러한 결과를 통해 벤치마킹의 대상이 되는 기업들을 제시하였으며 또한 해당 기업의 투자자 및 외부이해관계자들에게 경영자의 경영효율성에 대한 매우 유용한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다. 그러나 본 연구에서는 자료의 한계로 인해 IT산업에서 기업의 성장에 중요한 영향을 미칠 수 있는 특허권 등과 같은 지적재산권이 포함하지 못하였다. 따라서 향후연구에서는 이러한 비재무적인 자료 확보를 통해 심층적인 경영자의 효율성 분석이 이루어 져야 할 것이다.
This study examined the factors which have influence on the welfare facilities for the elderly and analyzes their efficiency. It investigated theoretical studies and preceding studies and divided the efficiency evaluation factors into input and output factors. Input factors included budget, the number of workers and clients and facility area and output factors were operation management, the number of clients, profitability and welfare for the elderly. To sum up the analysis results of evaluation factors of welfare facilities for the elderly, the analysis of relative importance of input showed that budget was most important. As a result of analyzing the relative importance among detailed items, balance sheet and professional manpower were highest. Input factors by facility types showed that the budget for utility facilities and living facilities were highest. In output factors, utility facilities and living facilities were highest in management systematization and welfare for the elderly, respectively. In efficiency evaluation, utility facilities for the elderly showed 100% of efficiency in CCR and BCC models. In welfare facilities for the elderly, while CCR model showed 100% of efficiency in facility types A, C, D, and F, the efficiency was low in facility B (79.89%), E (77.14%), and G (80.72%). In BCC model, facility E was low as 78.69%. In efficiency comparison between utility facilities and living facilities for the elderly welfare, the efficiency of utility facilities for the elderly welfare was higher. Therefore, this study investigated the efficiency of welfare facilities for the elderly as its main purpose and presented policy suggestions based on the research results as the alternative.
The purpose of this study is to investigate the production efficiencies of the Korean aquaculture fishery with respect to species and methods using a Data Envelopment Analysis. The study extracted the 8 fishes in each of the sea cage culture, aquarium basin, and enclosed aquaculture for the analytical purposes. First, the study estimated the technical, pure technical, and scale efficiencies of the total of 24 aquaculture fishes based on the traditional DEA under the assumptions of both CRS and VRS. 2 fishes were identified as the efficient DMUs under the CCR-model, and 6 fishes under the BCC-model. Second, we tested to see if there was any difference in production efficiencies regarding those three different methods of aquaculture. we could not find any evidence of the differences in efficiency using a rank sum test based on the traditional DEA. However, we could do find that the pure technical efficiency in the sea cage culture was lower than others at 1% level of significance and the pure technical efficiency in enclosed aquaculture was also lower than others at 5% level of significance using Bilateral-DEA, which could explicitly consider the heterogeneity in the 3 production methods of aquaculture. Finally, the study obtained the 95% confidence intervals of the efficiency scores for the 24 fishes under our study using the smoothed bootstraping method in the process of the re-sampling in cooperation with both a kernel density estimation and a reflection method. At the same time, we could estimate the bias-corrected efficiency scores while the traditionally estimated efficiency scores suffered from the biases in the process of solving a linear programming with the deterministic nature of a production frontier. And hence, we could distinguish the differences in production efficiencies of the 8 fishes with respect to those 3 methods of aquaculture.
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%.
본 연구에서는 울산~포항 간 복선전철 건설예정인 교량을 사례로 교량형식별 LCC 개념을 적용 경제성이 가장 우수한 공법을 적용하기 위하여 같은 연장 (L=1,615m)을 갖는 유사한 4개 교량에 대한 DEA (Data Envelopment Analysis) 분석을 실시하였다. DEA 모형은 상대적 효율성 평가를 위해 개발된 CCR 모형을 사용하였으며, 투입변수로 초기건설비용, 유지관리비용, 간접비용 (사용자비용 + 사회간접 손실비용), 생애주기비용을 사용, 산출변수로는 평균 내구연한을 사용하였다. 투입 변수 산정을 위해 생애주기비용 분석을 사용하였는데 생애주기 비용 산정은 분석기간 100년, 실질할인율 4.83%를 적용 하였으며, 비용의 분류는 초기건설비용, 유지관리비용, 사용자비용, 사회간접손실비용으로 분류 하였다. 분석결과, 비교 2안과 비교 3안이 가장 효율적인 것으로 분석되었으며, 나머지 대안의 효율성은 비교 1안, 기본안, 비교 4안 순서로 나타났다.
지식기반사회에서 산학협력의 중요성이 지속적으로 높아짐에 따라 정부는 산학협력 관 련 다 양 한 사업을 추진하고 있다. 하지만 정부의 많은 지원에도 불구하고 만족스러운 성과를 거두지 못하고 있어 산학협력 성과를 확산하기 위한 실증적 성과분석의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 DEA를 활용하여 LINC+ 참여 대학의 산학협력 성과를 분석하였다. CCR 모형과 BCC 모형을 활용하여 효율성 분석을 수행하였으며, 규모효율성 분석을 통해 규모수익과 비효율 원인을 파악하였다. 또한 비효율적으로 운영되는 대학에 대하여 효율성 개선목표를 제시하였다. 분석 결과 대학이 위치한 지역에 따라 LINC+ 성과의 차이가 있으며, 대학별 비효율 개선을 위한 목표들이 상이한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 대학의 운영 효율성 제고와 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대되며, LINC+의 후속 사업 계획수립에도 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 $2001{\sim}2005$사업 연도까지 5년간 패널자료로 국내 10개 손해보험회사를 대상으로 비모수적 방법인 DEA-CCR, BCC 모형과 DEA/Window 모형을 이용하여 정태적, 동태적 효율성 변화를 살펴보고, 효율성 결정요인과 관련 다양한 방법으로 비교하기 위해 가중최소자승추정법(GLS), 토빗 모형(Tobit model), 고정효과 모형(Fixed effect model), 확률효과 모형(Random effect model)을 이용한 정태적 패널 모형, 일반화적률추정법(GMM)을 이용한 동태적 패널모형으로 살펴 보았다. 첫째, 정태적 효율성 분석결과 평균 기술효율성은 15.5%의 비효율성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 비효율성은 규모비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 안정성 여부를 판단하기위한 동태적 효율성 분석결과 기간에 따라 각 손해보험회사별로 표준편차, LDP, LDY 값이 차이를 나타내고 있었다. 셋째, 기술효율성 결정요인 분석 결과 고정효과 모형의 설명력이 다른 모형들보다 높았고, GMM은 모든 결정요인들에 대해 유의적으로 나타났다. 그리고 기술효율성 증대를 위해서는 토지, 건물같은 부동산 비중 축소를 통한 수입보험료 증대가 가장 중요한 것으로 나타났다.
Most organizations adopt their own performance measurement systems. Those organizations select performance measures to meet their goals. Organizations can give only limited description of what performance measures are. Kaplan and Norton suggest that the Balanced Scorecard (BSC) to complement the conventional performance measures. The BSC can provide management system with a comprehensive strategic vision and integrates non-financial measures with financial measures. The BSC is widely used for measuring corporate performance. This paper investigates how the BSC-based performance measures can be applied to Learning City. The Learning City's performance measures and strategy map on the basis of the BSC are suggested in this research. This paper adopt the AR(assurance region)-DEA model which could limit the range of weight on performance measures to prevent each viewpoint of BSC from having unlimited elasticity. The proposed model is based on CCR model including a property of unit invariance to use the data without normalization process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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