This study has analyzed the efficiency of 10 leading global shipping companies listed in the New York Stock Exchange from2010 to 2014 in order to find the changes of the productivity of shipping industry. The paper observed the Malmquist Productivity Index by using Efficiency and Productivity Analysis System Version 1.0. The data used in this study is the Guggenheim Shipping ETF mainly including the companies of shipping, management, and shipbuilding areas. The results from this statistical analysis indicate that the 10 selected companies have experienced a severely negative growth in 2010. Nevertheless, these companies have accomplished a significant growth of productivity. In particular, the energy transport companies operating Tanker and LNG ships carried out remarkable growth. The reason why the productivity of liner shipping companies did not show the improvement of productivity for five years was attributed to the fact that the P3(Project 3) or M2(Maersk-MSC) including Maersk, MSC, and CMA-CGM were excluded in this research because of the difficulty of attaining reliable source data. The method of this study could be extended to Korean shipping corporations and other global airlines to investigate a changes of certain industries.
This paper analyzes the technical efficiencies of 40 Korean system integration firms using data envelopment analysis (DEA) and Malmquist productivity indices. Technical efficiencies on average had been decreased over the five year period and the efficiency difference between best practice firms and catch-up firms had been increased during this period, meaning that the industry structure has become matured and the possibilities for catch-up firms to be efficient are not remained so much. The differences in efficiency by the differences in ownership structures are statistically significant. It implies that the efficiencies of group-affiliated firms have come from benefits such as the captive market umbrellas, not from their own management competencies. In addition, the technical efficiency is highly correlated with captive market sales, information productivity, sales per employees, rates of value added, returns on invested capital, and EBITDA.
The purpose of this paper is to analyze the productivity change of the Korean shipbuilding industry between 2001-2008 and 2008-2015 by using MPI(Malmquist Productivity Index) to decompose the sources of total factor productivity growth into technical efficiency change, scale efficiency change, pure efficiency change, technical change. The empirical results are as follows. In the first half of the year (2001-2008), productivity increased by 2.8%, which was due to technological advances rather than technical efficiency. In the second half (2008-2015), productivity change declined by -3.4%. This is attributable to the technical efficiency deterioration and technological degeneration caused by a decrease in shipbuilding orders due to the global economic downturn after the global financial crisis and the rise of Chinese shipbuilding industry. In the first half of the period, productivity change was higher than in the second half. Especially, the difference between the two periods is attributed to the technical change and it was proved by statistical verification. The policy implications of this paper suggest that the government and each DMU need to develop new technologies to cope with changes in the global shipbuilding industry environment and strategies to eliminate inefficiencies in order to increase productivity in the future.
Purpose - We live in a world of constant change and competition. Many airports have specific competitiveness goals and strategies for achieving and maintaining them. The global economic recession, financial crises, and rising oil prices have resulted in an increasingly important role for facility investment and renewal and the implementation of appropriate policies in ensuring the competitive advantage for airports. It is thus important to analyze the factors that enhance efficiency and productivity for an airport. This study aims to determine the efficiency levels of 20 major airports in East Asia, Europe, and North America. Further, this study also suggests suitable policies and strategies for their development. Research design, data, and methodology - This paper employs the DEA-CCR, DEA-BCC, and DEA-Malmquist production index analysis models to determine airport efficiency. The study uses data on the efficiency and productivity of the world's leading airports between 2006 and 2010. The input variables include the airport size, the number of runways, the size of passenger terminals, and the size of cargo terminals. The output variables include the annual number of passengers and the annual cargo volume. The study uses basic data from the 2010 World Airport Traffic Report (ACI). The world's top 20 airports (as rated by the ACI report) are investigated. The study uses the expanded DEA Model and the Super Efficiency Model to identify the most effective airports among the top 20. The Malmquist productivity index analysis is used to measure airport effectiveness. Results - This study analyzes longitudinal and cross-sectional data on the world's top 20 airports covering 2006 to 2010. A CCR analysis shows that the most efficient airports in 2010 were Gatwick Airport (LGW), Zurich Airport (ZRH), Vienna Airport (VIE), Leonardo da Vinci Fiumicino Airport (FCO), Los Angeles International Airport (LAX), Seattle-Tacoma Airport (SEA), San Francisco Airport (SFO), HongKong Airport (HKG), Beijing Capital International Airport (PEK), and Shanghai Pudong Airport (PVG). We find that changes in airport productivity are affected more by technical factors than by airport efficiency. Conclusions - Based on the study results, we offer four airport development proposals. First, a benchmark airport needs to be identified. Second, inefficiency must be reduced and high-cost factors need to be managed. Third, airport operations should be enhanced through technical innovation. Finally, scientific demand forecasting and facility preparation must become the focus of attention. This paper has some limitations. Because the Malmquist productivity index is based on the hypothesis of the, the identified production change could be over- or under-estimated. Further, as DEA estimates the relative efficiency. It also cannot generalize to include all airport conditions because the variables are limited. To measure airport productivity more accurately, other input variables and environmental variables such as financial and policy factors should be included.
I measure aggregate productivity growth in manufacturing between 1995 and 2013 as defined by Petrin and Levinsohn (2012). I decompose aggregate productivity growth into technical efficiency improvements, resource reallocations, and net entry effects. I find that aggregate productivity growth slows down after 2004 and that the rapid drop in technical efficiency growth contributed most to the decline. In this paper, I focus on the role of young plants with regard to productivity growth of Korean manufacturing. I show that young plants account for nearly half of APG (48%), while their value-added share is 14 percent on average between 1995 and 2013. I find that productivity growth at young plants has been declining for the last ten years. The lower growth of continuing young plants contributes to this trend. These results stress the important role of young plants in aggregate productivity growth and imply that understanding the dynamics of young plants is necessary to form effective start-up policies.
The purpose of this study is to estimate total factor productivity(TFP) growth by stochastic frontier function and to grasp contributing factors of its growth rate by decomposing the total factor productivity into efficiency change, technical progress, scale change, and allocation change. Annual growth rate of total factor productivity for 1990-2003 is 0.019 (1.9%), higher than that of overall industry (0.010). The main component of TFP growth is not efficiency change but technical progress. Contributing factors of total factor productivity growth are change of allocation efficiency in port industry, technical progress in sea-transportation industry, and change of scale efficiency in transportation-equipment industry. The change of total factor productivity shows a decreasing trend since late in the 1990s. The annual technical efficiency of port-logistics industry is less than that of overall industry. Capital elasticity for output (0.391) is higher than labor elasticity (0.227), but scale economy of port-logistics industry is 0.618, which is far from optimal scale economy.
Kim, Sam-Youl;Choi, Kyoung-Hoon;Pham, Thi Quynh Mai
Journal of Korea Port Economic Association
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v.36
no.1
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pp.183-196
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2020
Until now, there have been few studies analyzing the efficiency of the Port of Mokpo and comparing it with other seaports in the country to identify the future direction of development for the port. In this paper, we use the data envelopment analysis (DEA) model in combination with the Malmquist Productivity Index (MPI) to measure the efficiency and productivity of major ports in Korea, focusing on the Port of Mokpo. First, the study identifies which ports are efficient or inefficient based on technical or operational scale. Second, by using the MPI to overcome the shortfalls of the DEA model, the study can compare a port's performance across the years and evaluate the productivity of a port during the research period. Moreover, this study also applies fuzzy C-means (FCM) clustering to classify port groups based on the size of their infrastructure and their efficiency scores. Finally, it is possible to find ways to enhance the efficiency and future direction of development of the Port of Mokpo.
This study analyzed the efficiency change and the factors affecting productivity change for the six railway operation corporations that are local public enterprises; study was performed with the DEA-CCR Model and Malmquist Productivity Index, using data collected from 2010 to 2014. Since it was not feasible to collect data on the operating expenses and the number of employees of each of the lines, the efficiencies of each operation corporation were analyzed by integrating the operation corporations, and the Malmquist Productivity Index was used to investigate the trend of the periodical productivity change. Average efficiency for urban railway operation corporations was found to be higher in the case of the bigger corporations. In 2014, the Seoul Metro and the Daejeon Metropolitan Express Transit Corporations were analyzed and found to be the most efficient operation corporations. The Malmquist Productivity Index was used to determine the periodical change; the average MPI was 1.06, with a continuous increase of productivity. The analysis showed that changes of technology were generally more obvious than change of technology efficiency for all six operation corporations.
In this study, we first measured the malmquist productivity index by DEA among the Korean public firms. Second, there are 12 public corporations whose productivity (MPI) has decreased compared to 2014. This is mainly because of a decrease in productivity, as well as a decrease in the technical efficiency change index (TECI), impacted by the internal environment, and the increase in productivity because of an increase in the technology change index (TCI) impacted by the external environment. Finally, the analysis of the impact on the management assessment scores showed that the productivity (MPI), scale efficiency (CRS), size of sales, operating profitability, and total capital investment efficiency are significantly related (+), except for the asset turnover, which is a static financial ratio. Meanwhile, the management evaluation scores between the high-productivity public corporations and low-performing public corporations were significantly discriminating. Thus, it is confirmed that the nation's state-run companies must manage their MPIs in a time series to score high in management evaluation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.779-788
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2020
Commercial banks play an important role as the main source of funding in the transition process of Vietnam as a market economy. As a result, enhancing the efficiency and productivity of Vietnamese banks can decrease the lending cost for individuals and enterprises. This study is to measure and analyze the productivity change of Vietnamese banking system in different ownership cohorts and sources of this change during the period of restructuring (2011-2019). The Hicks-Moorsteen total factor productivity index is utilised to measure the productivity change and to identify the sources of this change. For an empirical analysis, the data of 28 Vietnamese commercial banks from 2011 to 2018 is collected from their financial statements including balance sheets and income statements. The results show an increase of Vietnamese bank productivity due to the technological progress. While foreign and joint-venture banks are the most advanced cohort, state-owned banks have the lowest rate of productivity growth. The restructuring program negatively impacts scale efficiency and this measure attributes to a decline in the overall efficiency of the banks. We also found that state-owned commercial banks are the most efficient group in the sense that they can achieve the maximal level of revenue from a given amount of expense.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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