The objective of this study is to obtain a better understanding of the current rice production condition in Myanmar through efficiency analysis, especially, to examine the impact of farm mechanization on Myanmar rice production efficiency. For representation of efficiency and the determinants, this paper uses both the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier approach (SFA) with variable returns to scale on Myanmar rice production. The efficiency of the rice production was estimated and subsequently the determinants factors were investigated based on the estimated efficiency level of these sample farmers. The empirical evidence finds that farm mechanical tools significantly improve the Myanmar rice production efficiency.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.35
no.3
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pp.59-68
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2010
Improving productive efficiency is important for strengthening a competitiveness of coastal fisheries. This paper examines the productive efficiency of a sample of coastal gillnet fishing business units by estimating a stochastic frontier analysis (SFA) and a data envelopment analysis (DEA) approaches and compares those estimates obtained from two approaches. The estimated mean productive efficiency by SFA is 77.6% and the mean productive efficiencies obtained for the VRS and CRS DEA are 75.9% and 45.7%, respectively. The joint use of SFA and DEA for estimating efficiency is also discussed.
This study analyzed the management efficiency of local food stores that are increasing recently. The analysis targeted 25 local food outlets in Jeonbuk area, and the analysis method analyzed the efficiency by CCR model. The input variables used to analyze the input-oriented efficiency of local food stores are business expenses, employees, organizational number of participating farms, and number of items, and sales are used as output variables. The main contents of the analysis are as follows. First, local food outlets increased due to support projects such as the government, local governments, and agricultural cooperatives, but their dependence was high. Second, the management efficiency of 25 local food stores in Jeonbuk is 28.0% when the efficiency is 1.000, and 72.0% of inefficient local food stores. Third, considering the projection point and the reference group, there was room for improvement in input variables. Therefore, it was determined that improvement efforts are needed to secure the continuity of local food outlets in the future. However, this study will require review of variable selection and analysis methods for further analysis.
In this study, the relationship between packaging design and logistics efficiency raised in prior research was to be conducted through empirical analysis in terms of SCM efficiency. The main research contents were carried out in the pursuit of efficiency of the relevant store operation, relationship with SCM efficiency aspects, resolution of differences in recognition between manufacturers and distributors, establishment of automated systems for RRP production facilities and processes in the manufacturer's facilities, logistics costs, environment and quality safety, and promotion of RRP through the manufacturer's packaging system. As a result of the verification of SCM efficiency aspects through this study, logistics efficiency will be reduced in the case of the packaging system or delivery system, where only the operational efficiency of the store is the top priority(χ2 = 178.500, p < 0.001). This is because of the strong interaction between packaging and supply chain activities, many packaging systems affect the performance criteria of the supply chain, and the content that packaging personnel should ensure that the packaging system meets other essential requirements while meeting the primary goal of protecting the product is also a result consistent with the preceding study. An analysis of whether the RRP promotion through the manufacturer's packaging system would result in improved loading efficiency showed that there was a statistically meaningful difference at a significant level of 0.000, as χ2 = 140.133.
R&D(Research and Development) efficiency analysis is a very important issue in academia and industry. Although many studies have been conducted to analyze R&D(Research and Development) efficiency since the past, studies that analyzed R&D(Research and Development) efficiency considering both patentability and patent quality efficiency according to the financial performance of a company do not seem to have been actively conducted. In this study, measuring the patent application and patent quality efficiency according to financial performance, patent quality efficiency according to patent application were applied to corporate groups related to artificial intelligence hardware technology defined as GPU(Graphics Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit) and Neuromorphic. We analyze the efficiency empirically and use Data Envelopment Analysis as a measure of efficiency. This study examines which companies group has high R&D(Research and Development) efficiency about artificial intelligence hardware technology.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8719-8727
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2015
The purpose of this study is to examine the production efficiency of Rose farm and to explain the factors of the inefficiency. To analysis the production efficiency, SFA(Stochastic Frontier Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) methods are measured, and then, Tobit regression model is used to analysis the influential factors on the production efficiency. As a result, first, the production efficiency by SFA is 88.4%, and by DEA, results are 78.5% and 85.2% in the CRS and VRS model, respectively. In particular, the production efficiency of the measurement results of the two methods are complementary, it is described in the same order of efficiency of each management body. Second, the results of tobit model shows that 6 input-factors are significant, and seed/nursery and material costs, which have the largest regression coefficient value and positive effect on production efficiency, are the most influential factors. Therefore, the results of this study indicates Rose farm can enhance their management efficiency by increasing amount of the seed/nursery and material costs.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.41
no.1
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pp.127-143
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2016
This study applied DEA analysis to measure the relative efficiency of 35 companies that produce automobile body components. First, the input and output, the improvement target value of the calculated variables, and the reference group for benchmarking for inefficient groups to become efficient groups were established through DEA analysis. In addition, whether inefficiency was due to technical inefficiency or size was analyzed in connection with the cases of the actual companies through the measurement of scale efficiency. Second, a route for efficiency improvement was derived through DEA-Tier analysis by defining the possible group for benchmarking in actuality within the production industry of automobile body components where the primary cooperative company belonged. Third, the financial variables that generate the difference between efficient and inefficient groups were derived through logistic regression analysis. Financial strategies that determine the direction the indices should be improved to allow the inefficient group to become an efficient one were recommended. This research is expected to provide diagnostic methods for management efficiency and the direction of improvement to enhance the management efficiency of automotive parts makers by identifying the causes of the inefficiency of domestic automotive parts makers empirically. The study also provides financial strategies together with the target values of efficiency improvement for each individual company.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.9
no.3
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pp.11-21
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2021
Purpose: The purpose of this study is to understand the status quo of production efficiency in private industrial enterprises above designated scale in China's 31 provinces (including municipalities directly under the central government, autonomous regions) (hereinafter referred to as China's 31 provinces). Research design, data and methodology: Find out the factors affecting the development of production efficiency in private industrial enterprises, using DEA, Data Envelopment Analysis and Malmquist index analysis, build the evaluation model of production efficiency in private industrial enterprises, and analyze the data of China's 31 provinces private industrial enterprises in 2015-2019. Results: The research results show that the production efficiency of private industrial enterprises in China is improving on the whole. Although the total factor productivity has decreased slightly, the overall efficiency and pure technical efficiency have increased significantly. Conclusions: The conclusion of this study can provide reference for Chinese private industrial enterprises to improve production efficiency and make development plan. The limitation of this paper lies in the fact that the private industrial enterprises in inefficient provinces have not been given specific improvement plans.
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.
Due to the severe market conditions, pre-entrepreneur seeks to start their business through franchise company. This paper, using the data envelopment analysis(DEA) method, examines efficiency of a group of franchise company in order to provide efficiency information with pre-entrepreneur. Output-oriented DEA model is applied in the investigation of efficiency, and the overall efficiency score is decomposed into pure technical efficiency and scale efficiency. The input variables selected to evaluate the efficiency are franchise deposit, franchise contribution cost and the output variables are sales and number of franchises, and length of business. The results of this paper show franchise industry have the low level of overall efficiency and the main sources of inefficiency is found technical rather than scale. As a result, this paper provides not only the current status of efficiency information of a franchise with pre-entrepreneur but also give warning when they sign-up with franchise business.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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