In order to enhance sustainable war fighting capabilities, it is important to maintain a good ammunition support system. In this paper, we evaluate the performance of Ammunition companies using Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA)-BCC and IDEA-Additive model, which can deal with imprecise data in DEA. In order to select a list of input and output variables, we used a multiple regression analysis. We could choose input variables that have significant effects on the output performance with stepwise regression model. From the regression analysis, the number of soldiers, officers, and ammunition warehouses were selected as the input variables. Seven out of sixteen Ammunition companies were found to be inefficient by the IDEA-BCC model. And using IDEA-Additive model, we could identify the input excess and the output shortfall in reaching at a point on the efficiency frontier.
In order to enhance sustainable war fighting capabilities, it is important to maintain a good ammunition support system. In this paper, we evaluate the performance of ammunition companies using Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA)-BCC and IDEA-Additive model, which can deal with imprecise data in DEA. The input variables of IDEA models were selected by stepwise multiple regression analysis. With the regression model, we could choose the number of soldiers, officers, and ammunition warehouses as input variables that have significant effects on the output performance. Then, we applied the IDEA-BCC model with the concept of potential efficiency. The results of the model indicate that 8 out of 16 ammunition companies are efficient, 7 are inefficient, and 1 is potentially efficient. We could also identify the possible input excesses and output shortfalls to reach the efficient frontier using the IDEA-Additive model.
본 연구는 중국의 WTO가입 이후 중국 각 성 시(省 市)가 조직을 잘 운영하고 있는지 가늠해보고, 이를 근거로 향후 어느 정도 개선이 필요한지를 판단하기 위해서 2002년부터 2006년까지의 중국 각 성 시의 데이터를 이용하여 자료포락분석(DEA)기법 중 투입지향CCR모형과 투입지향BCC모형으로 효율성평가를 실시하였다. 투입지향모형을 활용하는 것은 산출보다는 투입부문에서의 절감 등이 더 용이하다고 판단한 것에 기인하며, 일반적으로 지방정부 효율성평가에서 활용되고 있다. 분석결과 상해만이 2002년부터 2006년까지 꾸준히 효율성이 가장 높은 성(省)으로 나타났는데, 다른 성 시들은 발전과 효율성제고를 위해 상해를 벤치마킹할 필요가 있다고 본다. 지리적 문화적 정서적 차이 등이 있겠지만 서장, 산서, 감숙, 청해, 영하 그리고 신강은 WTO가입 이후에도 지속적으로 효율성이 낮은 지역으로 분류되는데, 다양한 소수민족으로 구성되어 있고 지역 간 경제발전의 편차가 심한 중국의 입장에서는 정책수립 시 이들 지역에 대한 경제발전방안 등을 마련하는데 기초 자료로서 자료포락분석(DEA)기법에 의한 효율성평가결과를 활용하는 것이 바람직할 수도 있다.
본 연구에서는 현행 버스서비스 평가체계를 보완하기 위해 유익투입물을 고려한 수정 BCC 모형을 이용하여 2009년 서울시 179개 지선버스노선의 형평성을 분석하였다. 분석대상은 정류장 수와 운행횟수를 사용하여 형평성 지표와 접근성 지표를 산출하는 형태로 상정하였다. 투입지향 수정 BCC 모형으로 분석한 결과 전체 분석대상 중 약 9%의 노선만이 형평적인 것으로 나타났으며, 평균 형평성 추정치는 0.702인 것으로 분석되었다. 또한 서울시 지선버스노선은 형평성을 개선하기 위해 정류장 수와 운행횟수를 평균적으로 약 60% 이상 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다. 토빗회귀분석을 수행하여 분석대상의 형평성에 영향을 미치는 결정요인을 분석한 결과 정류장 수와 운행횟수는 모두 5% 유의수준에서 통계적인 유의미성을 확보하였으며, 정류장 수가 영향력이 가장 큰 결정요인으로 분석되었다.
The purpose of this paper is to investigate the international competition power between Korean ports and Chinese ports according to the port efficiency scores of DEA(Data Envelopment Analysis) by newly introducing the priority vector of AHP(Analytic Hierarchy Process) to the DEA method. Empirical analysis shows the followings: First, there was not big changes of DEA rankings when we use the input-oriented CCR and BCC models after introducing the AHP priority vectors to the input variables. Yantian Port's competition power was declined, but that of Busan Port was up in the BCC model. Second, there was some changes of DEA rankings when we use the output-oriented CCR and BCC models after introducing the AHP priority vectors to the output variables. Rankings of Dalian, Qingdao, Shanghai Ports were up. But Shekou, Yantian Ports showed the declined ranking position in the CCR model. In the BBC model, rankings of Shanghai and Busan Ports were up. But those of Shekou and Yantian Ports were declined. The main policy implication based on the findings of this study is that The Ministry of Maritime Affairs & Fisheries in Korea and China should introduce AHP and DEA approaches when they measure the international competition power by using the porrt efficiency scores of DEA.
In recent years, attention to the high debt ratio in public institutions has pushed the government to make efforts in reducing the debt ratio. However, in order to stimulate the economy, the government needs drastically innovative measures that reduce debt by improving efficiency rather than moderate approaches that focus solely on debt reduction. Despite this need, no study has yet systematically analyzed the overall efficiency of domestic public institutions and identified the source of inefficiencies in each public entity. Therefore, largely two research questions are examined. First, this study compares the efficiency levels by types of public institutions. Second, this study identifies the cause of inefficiencies in each public institution and proposes directions for improving efficiency. Based on a 5-year data of 302 public institutions published in public business information systems and organizational websites from 2009 to 2013, Data Envelopment Analysis (DEA) was performed. The input variables include the number of employees and total costs while the output variables include sales and net income. Reflecting the characteristics of public institutions, the input-oriented CCR model and input-oriented BCC model were utilized. Analysis results are as follows. First, market-oriented public institutions showed the highest efficiency while fund management quasi-governmental agencies showed the highest inefficiency. Second, scale efficiency score was measured by applying the CCR model and the BCC model on the organizations with the lowest efficiency level, fund management quasi-governmental agencies. Based on these analysis results, the source of inefficiency and detailed directions for improvement were proposed for Decision Making Units (DMUs) with low CCR and BCC scores.
In this study, we try to evaluate the efficiency of the photonics industry using a data envelopment analysis(DEA) model. We first develope four stage procedures for selecting proper input and output variables which consist of selecting the first candidate variables from literature survey, selecting the second candidate variables through experts' discussion, measuring the partial efficiency of the selected variables based on Tofallis' profiling, and clustering some variables through the rank correlation analysis of partial efficiency proposed by Min and Kim(l998). With this procedure, we select 4 input variables(capital, number of employee, R&D cost, operating cost) and 2 output variables(sales, growth of sales) and then utilize CCR and BCC model to measure efficiencies of 26 photonics companies in Gwangju. Moreover, we perform the reference group analysis to figure out what causes inefficiencies and to provide the desirable values for input and output variables at which inefficient photonics companies become efficient. Finally, we classify 26 photonics companies into three groups such as optical communications, optical applications, and optical sources, and perform the Kruskal-Wallis test to check if there exist some differences between efficiencies of three groups.
Emerging technologies have significant implications in establishing competitive advantages and are characterized by continuous rapid development. Efficient benchmarking is more and more important in the development of emerging technologies. Similar input level and importance are two necessary criteria need to be considered for emerging technology's benchmarking. In this study, we proposed a sequential use of self-organizing map(SOM), data envelopment analysis(DEA) and analytical hierarchy process(AHP) method for the stepwise benchmarking of emerging technology. The proposed method uses two-level SOM to cluster the emerging technologies with similar required input levels together, then, in each cluster, uses DEA-BCC model to evaluate the efficiencies of the emerging technologies and do tier analysis to form tiers. On each tier, AHP rating method is used to calculate each emerging technology's importance priority. The optimal benchmarking path of each cluster is established by connecting the emerging technologies with the highest importance priority. In order to validate the proposed method, we apply it to a case of biotechnology. The result shows the proposed method can overcome difficulties in benchmarking, select suitable benchmarking targets and make the benchmarking process more efficient and reasonable.
This study analyzed the safety management efficiency through input-oriented BCC Model using DEA by making of Models, in which this study selected the number of staff affiliated with the construction site, number of staff members on the construction team, and number of safety personnel as Input Factor, along with the number of disaster victims and zero-accident accomplished hours as output elements, targeting 40-or-so apartment building construction sites which are being built by 3 domestic construction companies. As a result of efficiency, it was 0.643, the number of efficient DMU was 4. In the aspect of returns to scale, 21 construction sites(52.5%) found to be in a state of increasing returns while 14 construction sites(35%) was in a state of Decreasing returns. The reason for inefficiency was found to lie in technical factors in case of 30 construction sites(75%). Lastly, inefficient DMU is in need of 38.9 % and 66% reduction in site personnel and safety personnel. Based on study results, the 29 construction sites accounting for 72.5% of DMU for safety management efficiency evaluation object turned out to do inefficient safety management that doesn't fit the size of each company.
최근 물류환경의 급속한 변화로 인해 기존의 물류시스템과 운송도구들 또한 급속히 변화하는 추세이다. 내륙운송의 대부분을 담당하는 화물자동차운송업의 효율적인 운영과 경쟁력을 강화하기 위해 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 DEA 모형을 이용하여 화물자동차운송업체의 효율성을 분석하였다. DEA 모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였다. 분석에 선정된 42개 화물자동차운송업체들의 효율성(CCR, BCC, 기업규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하고 효율성의 투입-산출변수의 영향을 분석하고 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상이 될 수 있는 화물자동차운송업체를 제시하였다. 분석 결과 CCR효율성이 1인 업체는 7개로 나타나고 BCC효율성인 1인 업체는 17개로 나타났다. 규모수익성은 IRS가 24개, DRS가 7개, CRS가 11개로 나왔다. IRS로 나온 화물운송업체는 비교적 규모가 작았으며 DRS로 나온 화물운송업체는 대부분 규모가 큰 업체였다. IRS로 나온 규모가 작은 업체들은 규모의 증가를 통해 수익성을 향상시킬 수 있고, DRS로 나온 규모가 큰 업체들은 규모의 감량화를 통해 수익성을 향상시킬 수 있을 것이다. Backward Stepwise를 통한 투입-산출변수 영향력 평가를 통해 총자본의 감소와 매출액 증대를 통해 화물자동차운송업체의 효율성을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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