This paper examines if China' each province.city manages its organization well after China's WTO affiliation; and on the ground, judges how much each province city needs to improve. China's each province city data from 2002 to 2006 is used to evaluate technical efficiency by using the input-oriented CCR model and the input-oriented BCC model. Analytical results show that only Shanghai gets continuously the highest efficiency score from 2002 to 2006 and so the other provinces cities need to benchmark Shanghai to elevate their efficiency. There can be regional, cultural and emotional differences among the provinces cities but Tibet, Shaanxi, Gansu, Qinghai, Ningxia and Xinjiang get low efficiency scores even after China's WTO affiliation. The Chinese government can make use of efficiency evaluation results by DEA as basic materials in making economic development schemes in order to reduce these deviations as various minority races constitutes China and there are regional deviations of degree of economic development in China.
The purpose of this paper is to suggest the efficiency measurement way of Korean seaport by using Average Index Transformation model of fuzzy DEA(Data Envelopment Analysis). Two inputs[cargo handling capacity, and berthing capacity], and outputs[cargo handling amount, and the number of ship calls] are used in 1995 and 2004 for 26 Korean seaports. Empirical main results are as follows: First, Tongyung, Gohyun, Okpo, and Sogcho Ports are efficient, and Yeasu Port shows the high efficiency level over 95% under input oriented CCR model. Gohyun and Sogcho Ports showed the most efficient score under average index transformation model. Okpo and Yeasu Ports increased their efficiency scores as the lamda(λ) values are up. The empirical results of fuzzy DEA average index transformation model for Wando, Yeasu, and Seoguipo ports showed that if the lamda values are higher, the efficiency scores are also higher. The main policy implication based on the findings of this study is that the management manager of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the fuzzy DEA average index transformation model for deciding the size of inputs including the port investment amount and evaluating the port efficiency.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2015.11a
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pp.430-443
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2015
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 분야의 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 RAM(Range Adjusted Measure) 모형을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성을 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석 모형 중 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법을 활용해서 범부처전기신약개발사업을 중심으로 신약개발 분야의 국가연구개발사업들에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점들을 논의하였다.
The purpose of this study is to examine the efficiency of Korean companies' entry strategy in India through the DEA model and to review the current status and competitiveness of Korean companies in India. To analyze 112 companies that entered India in analyzing the common variables among the major variables related to Korean companies' entry strategy into India. To measure efficiency, 'DEAR 2.1' An output - oriented CCR model and BBC model were used for the analysis to minimize the input and maximize the output factor. The results of the study on the relative efficiency analysis of the investment strategy of the companies in India are as follows. First, six firm was analyzed efficiently in the CCR model and most firms showed inefficiency in management. Second, even with the BCC model, which represents pure technology efficiency, 103 companies were analyzed efficiently as well. Unlike the CCR, overall technology efficiency of firms was high. Third, as a result of analyzing the efficiency of the scale, it was found that six company showed efficient efficiency, and most of the companies showed inefficiency overall. Companies with inefficiencies should increase efficiency by expanding their scale. Based on the above analysis, it is expected that the companies that will enter India in the future should secure the human and material resources to realize economies of scale considering the number of employees, investment scale, investment type and industry.
This study aims to provide power generating plants with eco-efficiency information. To implement the purposes, of study, both DEA(Data, Envelopment Analysis) model and interview were incorporated in terms of methodologies. To analyze the managerial efficiency, total labor cost and number of employees were considered as input factors. CO2, NOx, and water also were considered as input factors to analyze eco-efficiency. Both annual total power product and annual total revenue were used as output factors. CRS(Constant Return to Scale) and VRS(Variable Return to) model were facilitated in this analysis. According to the findings, most of the power plants were evaluated as 'Efficient'' taking into consideration of average value, both 0.928 from CCR model and 0.969 from VRS model. 7 DMUs including DMU3 and DMU12 are efficient out of 35 DMUs relatively, other DMUs are inefficient. For results of inefficient output factors distribution, it was found that inefficiency for NOx was marked relatively higher than CO2. In order to improve the eco-efficiency in the power plants in the long term, the target amount of Co2 as well as NOx reduction needs to be properly proposed in consideration of particularity of power plants. In the long run, renewable energy, alternative fuels should be adapted to reduce the eco-inefficient.
Drug Development is very important for promoting public health and pharmaceutical industry. There has been many studies on the efficiency of drug development, but there are few studies on the drug development R&D performed by government. Since CCR model assumes unidirectional influence of input and output, it is not appropriate to analyze the efficiency of R&D due to the time-lag and spill-over effect. Also, BBC model which assumes variable returns to scale has difficulty in deriving priorities between decision making units. Recently, Range Adjusted Measure (RAM) model has been suggested in R&D efficiency analysis. RAM model measures the efficincy by eliminating inefficiencies under variable returns to scale assumption, and its strong monotonicity enables to provide clear priorities between decision making units. In this study, we analyzed the efficiency of national R&D programs for drug development using the two-step approach, including RAM model and Tobit regression analysis, and discussed major policy implications.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.130-139
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2020
The defense industry is a future-oriented industry, in which high-tech technologies are concentrated. In addition, it is a key industry for maintaining national security, and the R&D of the defense industry is very important. With the introduction of a competitive system by defense industry companies, the necessity of improving the efficiency and productivity of defense industry companies is emerging. In this study, the efficiency of the defense industry was measured using the CCR and BCC model. In addition, super efficiency was derived using the Super-SBM model. For this study, the 2019 defense industry management analysis data of the Korea Defense Industry Association (KDIA) was used, and the analysis was performed by setting the number of researchers and investments of domestic defense industry companies as the input variables and sales as the output variables. Through this study, it is expected that the defense industry's R&D efficiency will be grasped, which will help establish a policy for fostering the defense industry in the future.
The purpose of this paper is to verify the two problems(normalization for the different inputs and outputs data, translation invariant for the negative data) which will be occurred in measuring the seaport DEA(data envelopment analysis) efficiency. The main result is as follow: Normalization and translation invariant in the BCC model for measuring the seaport efficiency by using 26 Korean seaport data in 1995 with two inputs(berthing capacity, cargo handling capacity) and three outputs(import cargo throughput, export cargo throughput, number of ship calls) was verified. The main policy implication of this paper is that the port management authority should collect the more specific data and publish these data on the inputs and outputs in the seaports with consideration of negative(ex. accident numbers in each seaport) and positive value for analyzing the efficiency by the scholars, because normalization and translation invariant in the data was verified.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.517-529
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2021
This study analyzes changes in the efficiency of the Department of Early Childhood Education in Korea to examine the effectiveness of the National Evaluation for Teacher Education Institution. We provide policy implications from exploring factors influencing efficiency and comparing characteristics of efficient and inefficient departments. With 149 Department of Early Childhood Education in Korea, DEA was conducted to estimate the relative efficiency, and the Tobit model was applied to explore factors affecting efficiency. The results confirm that the Department of Early Childhood in Korea is run efficiently, though there was no change in scale efficiency and relative efficiency after the two phases of the National Evaluation for Teacher Education Institution. The results show the number of books per student was significantly lower despite a significantly higher employment rate. Efficiency of college departments, department greater than 60 (per cohort), and department in metropolitan city (except Seoul area) is confirmed greater. These results provide policy implications on developing evaluation measure and processes to improve education quality and efficiency.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.6
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pp.757-772
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2019
The purpose of this paper is to measure the clustering change and analyze empirical results, and choose the clustering ports for Busan, Incheon, and Gwangyang ports by using Artificial Neural Network, Social Network, and Tabu Search models on 38 Asian container ports over the period 2007-2016. The models consider number of cranes, depth, birth length, and total area as inputs and container throughput as output. Followings are the main empirical results. First, the variables ranking order which affects the clustering according to artificial neural network are TEU, birth length, depth, total area, and number of cranes. Second, social network analysis shows the same clustering in the benevolent and aggressive models. Third, the efficiency of domestic ports are worsened after clustering using social network analysis and tabu search models. Forth, social network and tabu search models can increase the efficiency by 37% compared to that of the general CCR model. Fifth, according to the social network analysis and tabu search models, 3 Korean ports could be clustered with Asian ports like Busan Port(Kobe, Osaka, Port Klang, Tanjung Pelepas, and Manila), Incheon Port(Shahid Rajaee, and Gwangyang), and Gwangyang Port(Aqaba, Port Sulatan Qaboos, Dammam, Khor Fakkan, and Incheon). Korean seaport authority should introduce port improvement plans by using the methods used in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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