본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.
This paper analyzes the technical efficiency of thirty two hospitals in Korea using DEA(Data Envelopment Analysis). DEA provides an efficiency measure for each hospital compared to the most efficient one. The amount and sources of inefficiency that are identified by the DEA are useful for benchmarking to improve efficiency. The results from multiple regression analysis and Wilcoxon Rank Sum test show that bed turnover, hospital size, and average length of stay are related to hospital efficiency.
This paper proposes a DEA-AR model for the efficiency evaluation of the iron ore brands in an integrated steel mill. The input factor is defined as unit cost of each brand based on CIF and two output factors are chosen as Fe and Al which are the important ingredients of iron ore. The relative importance between two output factors is determined by several experts using AHP model. The efficiency of each brand is determined using DEA and DEA-AR models. The negative correlation between the DEA-AR efficiency and the unit cost (CIF) is shown as significant whereas no significant correlation exist between the efficiency and the output factors. Also, the Kruskal Wallis rank sum test shows that there exist efficiency differences among the iron ore types whereas no difference is shown among the countries. The result could be utilized in selecting good brands of iron ores based on the DEA-AR efficiency in an integrated steel mill.
The purpose of this empirical study is to evaluate efficiency of the regional public hospitals, using DEA(Data Envelopment Analysis). to do this, we design a DEA-AR/AHP Hybrid model to evaluate efficiency of 34 Regional Public Hospitals. the proposed model is developed by adding Acceptance Region(AR). using analytical hierarchy process(AHP). this model is compared with those of typical DEA models. Financial data used in this study were obtained from Database of the Korea Association Regional Public Hospital and analyzed using DEA model. As a result of analysis, This study found that the DEA-AR/AHP Hybrid model was superior to those typical DEA models in determining the priority among efficient hospitals. the result of this study can provide helpful information to evaluate the efficiency of public hospitals for efficient operational management, to develop more precise measurement for the priority of the efficient hospitals.
본 연구에서는 부트스트랩 DEA를 이용하여 2013년 14개 공기업의 경영 효율성을 분석하였다. 또한 단절회귀분석을 이용하여 부트스트랩 편의조정 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과와 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부트스트랩 DEA모형을 적용한 효율성 분석결과에 따르면 평균 기술효율성이 0.3182, 평균 순수기술효율성이 0.4994, 평균 규모효율성이 0.6585로 나타났으며, 기술비효율성의 주된 원인이 순수기술비효율성에 기인하는 것으로 분석되었다. 둘째, CRS 가정과 VRS 가정하의 일반 DEA모형을 적용한 TE와 부트스트랩 DEA모형을 적용한 TE 순위간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 비효율원인 분석에서는 평가대상 14개 기관 중 11개 기관의 비효율원인이 순수기술에 더 크게 기인하고 있고, 3개 기관이 규모효율에 의해 비효율이 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 단절회귀분석에서는 규모효율성에 영향을 미치는 요인으로 유의수준 10%에서 인건비, 영업이익, 매출액, 자기자본수익률, 종원원수 순으로 나타났다.
The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and its determinants of the regional public hospitals. We utilize 34 regional public hospital's panel data for 6 years from 2003 to 2008. We use DEA(Data Envelopment Analysis)-CCR, BCC model, DEA/Window model, and DEA Profiling. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, DEA/Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of partial efficiency by DEA Profiling show that increase efficiency depends on the number of beds, doctors, and nurses.
비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.
최근까지 DEA를 이용한 대학도서관 효율성 평가에 관한 선행연구들은 대부분 특정 시점의 횡단면 분석 위주였으며, 효율성 추세변화 분석과 같은 종단면 분석은 거의 수행되지 못하고 있었다. 이에 본 연구에서는 우선 선행연구들처럼 DEA를 이용하여 특정 시점(2008년) 기준 하에서 국립대학도서관의 상대적 효율 수준을 분석하고, 다음으로 DEA Window 분석 기법을 적용하여 최근 5년(2004년-2008년)간 상대적 효율 수준의 추세변화를 분석하였다. 분석 결과 첫째, 특정시점 하에서 상대적 효율은 기술 효율성 측면에서 비효율적이었으며, 이는 상대적으로 규모의 비효율에 기인하는 것으로 나타나 선행연구 결과들을 재확인하였다. 둘째, 이러한 기술 효율성의 비효율은 전반적으로 최근 5년간 지속적인 개선이 있었으나 이는 상대적으로 순수 기술 효율성의 개선에 따른 것으로 나타났다. 따라서 앞으로 국립대학도서관의 기술 효율성을 개선하기 위해서는 규모의 비효율을 개선하는 노력이 필요할 것으로 사료된다.
Objectives : This study has analyzed the relationship between DEA efficiency of costs-patient revenues, productivity per value added and management performance in mental hospitals. Methods : The relationship between DEA efficiency of costs-patient revenues, the productivity per value added and management performance were conducted with correlation analysis and logistic regression. Results : The DEA efficiency of costs-patient revenues had a significant causal relationship with the value added ratio to gross revenue indexing productivity per value added. On the other hand, it was revealed that the operating margin indexing management performance had a slightly significant causal relation with DEA efficiency of costs-patient revenues. Conclusions : The material costs should be focused on the management stability of mental hospitals, and known to the desirable management orientation for the higher efficiency of costs-patient revenues.
컨테이너 항만은 공급망관리(SCM)에 있어서 연결점(link) 역할을 하고 있어 국제 간 무역에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러므로 컨테이너 항만의 운영 상태를 파악하기 위하여 컨테이너 항만의 운영 효율성을 평가하는 것은 공급망 관리에 있어서 중요한 일이다. 과거 항만의 효율성을 측정하기 위해 많은 방법을 사용되었다. 그 가운데 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 방법은 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있다. 그러나 DEA 모델에 사용되는 투입, 산출 데이터는 때때로 복잡하고 불확실하기 때문에 기존 DEA모델 사용에 한계점이 존재한다. 이 논문에서는 기존모델의 한계를 해결하기 위해 불확실변수를 취급할 수 있는 불확실성 DEA(UDEA, Uncertainty DEA)모델을 제안하였다. 제안된 불확실성 DEA모델을 이용하여 41개 컨테이너 항만의 효율성을 측정하여 불확실성 DEA 모델의 유효성을 검증하였다. 또한 항만 클러스터링 방법으로 항만의 규모별로 효율성을 측정하여 6개의 컨테이너 항만이 효율성이 있음을 식별하였다. 이와 같이 제안된 불확실성 DEA(UDEA)모델이 기존 DEA모델 보다 효율성 측정에 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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