This paper intends to provide applied economists which study the effects of research and development with valuable information on econometric model selection. It includes extensive discussion on econometric models which have been applied for the study on the relationship between research and development and productivity. In particular, it compares various stochastic production frontier models which have been developed recently. The discussion decomposes them into models with scaling property and the ones with nonscaling property as well as models with monotonic and nonmonotonic relationships between research and development and productivity. Finally, this paper applies the models to two different panel data sets (firm level data and country level data) and compare estimation results from competing econometric models.
This paper evaluates the effects of privatization and deregulation on the firm-specific efficiency and total factor productivity (TFP) growth in the Korean and Japanese railways. Using a stochastic frontier approach and a generalized translog functional form, the paper specifies the equation system consisting of a multiproduct variable cost function and input share equations which is estimated with Zellner's iterative seemingly unrelated regression and the corrected least squares method. The Korean and Japanese railway firms are assumed to produce three outputs (Shinkansen passenger-kilometers, incumbent railway passenger-kilometers, ton-kilometers of freight) using three input factors (labor, fuel, maintenance and rolling stock). A monetary value of the ways and fixed installations held by the railroad firm is also included as a quasi-fixed input. The empirical results indicate that the average estimate of cost inefficiency is 2.57% for the total sample and on the average, JNR and JR Kyushu are found to be worst efficient while the most efficient railway firm in the sample is JR West. Also the cost efficiency levels of seven JRs have been improved after the reform and privatization of JNR. The findings also indicate that TFP growth of the privately-owned JRs are higher than those of the government-owned KNR and JNR. Three-island JRs and JR Freight have slightly higher TFP growth than Honshu JRs as well. Thus, the results suggest that managerial autonomy and increased competition via deregulation have improved efficiency and TFP growth.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.5
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pp.1559-1569
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2014
The purpose of this study is to estimate the degree of cost inefficiency for the urban railway lines of a metropolitan city operated by public institutions in Korea and identify the causes of this inefficiency. To this end, we assume that the urban railway lines produce the output of train-km by putting three production factors of labor, electric power and maintenance and set the variable cost function model with the translog function to make a stochastic cost frontier analysis. Based on estimated result, we conclude that the cost savings for 6 years of all lines are about 6,672 hundred million won and top five lines with high inefficiency are Busan Line1, Daegu Line1, Daejeon Line1, Gwangju Line1, and Daegu Line2. The causes of inefficiency are attributable to labor and maintenance factors. The results of this study can be useful in case of finding the priorities of measures and specific plans for reducing labor and maintenance costs in the urban railway operation.
This paper is to estimate the total factor productivity(TFP) in the Korean manufacturing and service industries during the period 1975:1-2016:4 using the stochastic frontier analysis model. In order to analyze the determinants for the total factor productivity the paper estimates the industry-specific determinant elasticities of TFP using the autoregressive distributed model. The industry-specific determinants, which reflect the industrial structure and properties include markup, the ratio of capital to labor(KL), and the ratio of foreign intermediate goods (FIG) to industrial output. The average value for total factor productivity growth was estimated to be 0.0199 in manufacturing and 0.0063 in the service industry. The markup and KL elasticities of TFP were estimated to be 2.481 and 0.651 in manufacturing respectively and -1.403 and 0.042 in the service industry respectively. The empirical results suggest that the industrial markup and the ratio of capital to labor have had decisive effects on the changes in the total factor productivity in the Korean manufacturing and service industries during the period 1975:1-2016:4.
The purpose of this paper is to measure the efficiency of Korean container terminals by using SFA(Stochastic Frontier Analysis). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both SFA and DEA models. Empirical main results are as follows: First, Null hypothesis that technical inefficiency is not existed is rejected and in the trasnslog model, the estimate is significant. Second, time-series models show the significant results. Third, average technical efficiency of Korean container terminals are 73.49% in Cobb-Douglas model, and 79.04% in translog model. Fourth, to enhance the technical efficiency, Korean container terminals should increase the handling amount of TEUs. Fifth, both SFA and DEA models have the high Spearman ranking of correlation coefficients(84.45%). The main policy implication based on the findings of this study is that the manager of port investment and management of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the SFA with DEA models for measuring the efficiency of Korean ports and terminals.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.2
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pp.451-463
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2019
The purpose of this study is to identify the effects of organizational conflict stages and job withdrawal intention of information security organizations. We applied Pondy's conflict theory and analyzed the case of information security workers in public enterprises. We found that the more information security workers emotionally accept the potential factors of organizational conflict, the higher the intention of job change of information security practitioner. On the other hand, the perception mechanism has a moderating effect of lowering the job change-out probability. The result of this study is expected that the manager of the organization will be able to utilize the conflict in the organizational direction.
This study estimates the technical efficiency and total factor productivity(TFP) of and analyzes the relationship between TFP and exports for Korean manufacturing companies from 2000 to 2016. Specially, TFP is decomposed into Technical Change(TC), Technical Efficiency Change (TEC), and Sale Effect(SE), and compared between large and small enterprises. First, in the case of technical efficiency, the Korean economy has been very vulnerable to external shocks, such as the sharp decline following the 2008 financial crisis. The efficiency of the electronics, automobile, and machinery sectors is low and needs to be improved. In addition, the technological efficiency of large enterprises is higher than that of SMEs in most manufacturing sub-sectors except for non-ferrous metals. In the case of TFP, most changes are due to TC, and the effective combination of labor, capital and the effect of scale have little effect, suggesting that improvement of internal structure is urgent. In addition, volatility due to the impact of the financial crisis in 2008 was much larger in SMEs than in large companies, so external economic impacts are more greater for SMEs than large enterprises. The relationship between TFP decomposition factors and exports shows that TC has a positive effect only on exports of SMEs. Therefore, in order to increase exports, in the case of SMEs, R&D support to promote technological development is needed. In the case of large companies, it is necessary to establish differentiated strategies for each export market, competitor company, and item to link efficiency and scale effect of exports.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2575-2583
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1998
The productionof the highly relible softwae systems and theirs performance evaluation hae become important interests in the software industry. The software evaluation has been mainly carried out in ternns of both reliability and performance of software system. Software reliability is the probability that no software error occurs for a fixed time interval during software testing phase. These theoretical software reliability models are sometimes unsuitable for the practical testing phase in which a software error at a certain testing stage occurs by causes of the imperfect debugging, abnornal software correction, and so on. Such a certatin software testing stage needs to be considered as an outlying stage. And we can assume that the software reliability does not improve by means of muisance factor in this outlying testing stage. In this paper, we discuss Bavesian software reliability growth modeling and estimation procedure in the presence of an imidentitied outlying software testing stage by the modification of Jehnski Moranda. Also we derive the Bayes estimaters of the software reliability panmeters by the assumption of prior information under the squared error los function. In addition, we evaluate the proposed software reliability growth model with an unidentified outlying stage in an exchangeable model according to the values of nuisance paramether using the accuracy, bias, trend, noise metries as the quantilative evaluation criteria through the compater simulation.
Kim, Jung-Hwan;Lee, Dong-Ki;Lee, Bu-Hyung;Joo, Won
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.2
no.4
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pp.71-102
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2007
There were many comprehensive analyses conducted within the existing research activities wherein factors affecting technology progress including investment in R&D vis-${\Box}$-vis their influences act as the determinants of TFP. Note, however, that there were few comprehensive analysis in the industrial research performed regarding the impact of the economy of scale as it affects TFP; most of these research studies dealt with the analysis of the non -parametric Malmquist productivity index or used the stochastic frontier production function models. No comprehensive analysis on the impacts of individual independent variables affecting TFP was performed. Therefore, this study obtained the TFP increase rate of each industry by analyzing the factors of the existing growth accounting equation and comprehensively analyzed the TFP determinants by constructing a comprehensive analysis model considering the investment in R&D and economy of scale (smallness by industry) as the influencers of TFP by industry. First, for the TFP increase rate of the 15 industries as a whole, the annual average increase rate for 1993${\sim}$ 1997 was approximately 3.8% only; during 1999${\sim}$ 2000 following the foreign exchange crisis, however, the annual increase rate rose to approximately 7.8%. By industry, the annual average increase rate of TFP between 1993 and 2000 stood at 11.6%, the highest in the electrical and electronic equipment manufacturing business and IT manufacturing sector. In contrast, a -0.4% increase rate was recorded in the furniture and other product manufacturing sectors. In the case of the service industry, the TFP increase rate was 7.3% in the transportation, warehousing, and communication sectors. This is much higher than the 2.9% posted in the electricity, water, and gas sectors and -3.7% recorded in the wholesale, food, and hotel businesses. The results of the comprehensive analysis conducted on the determinants of TFP showed that the correlations between R&D and TFP in general were positive (+) correlations whose significance has yet to be validated; in the model where the self-employed and unpaid family workers were used as proxy variables indicating the smallness of industry out of the total number of workers, however, significant negative (-) correlations were noted. On the other hand, the estimation factors of variables surrogating the smallness of scale in each industry showed that a consistently high "smallness of scale" in an industry means a decrease in the increase rate of TFP in the same industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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