본 연구의 목적은 첫째, 노인복지관별 효율성 수준과 효율성 차이의 원인은 무엇인가 둘째, 어느 요소들이 노인복지관별 효율성 차이에 영향을 미치며, 그 영향의 크기는 어느 정도인가를 규명하는데 있다. 이에 본 연구에서는 노인복지관이 직면한 환경을 반영할 수 있는 효율성 측정방법을 검토하고, 그 중에서 상대적 효율성 평가에 유용하게 사용되고 있는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)과 Tobit 분석을 포함한 다양한 DEA 사후분석을 진행하였다. 연구대상은 서울시 소재 24개 노인복지관으로 한정하였으며, 2011년도 1년간의 운영자료를 이용하였다. 또한, 노인복지관 서비스제공 사업영역중 의료복지사업에 한정하였으며, 상근근무자 등 내적요소만을 투입요소로 하는 모형1과 지역내 노인인구를 포함하는 모형2로 구분하였고, 각각 CCR분석과 BCC분석을 진행하여 유효한 결과값을 산출할 수 있었다. 본 연구의 한계성에 대해서는 후속적인 보완 연구가 이루어져야 할 것이며, 본 연구는 DEA 모형을 이용한 노인복지관의 효율성 분석을 위한 일반적 규범을 제시하였을 뿐만 아니라 효율성 결과값을 이용한 다양한 사후분석의 통합연구를 통해 노인복지관의 운영서비스와 관련하여 많은 유의미한 시사점을 도출하였다는 점에서 본 연구의 의의는 적지 않다 하겠다.
This study analyzes a relationship between Data Envelopment Analysis(DEA) efficiency scores and a normalization index in order to examine the validity of DEA models. A normalization index concerned in this study is 'sales per R&D project fund' which is regarded as a crucial R&D project performance evaluation index in practice. For this correlation analysis, three distinct DEA models are selected such as DEA basic model, DEA/AR-I revised model(i.e. DEA basic model with Acceptance Region Type I constraints) and Super-Efficiency(SE) model. Especially, SE model is adopted where efficient R&D projects(i.e. Decision Making Units, DMU's) with DEA efficiency score of unity from DEA basic model can be further differentiated in ranks. Considering the non-normality and outliers, two rank correlation coefficients such as Spearman's ${\rho}_s$ and Kendall's ${\tau}_B$ are investigated in addition to Pearson's ${\gamma}$. With an up-to-date empirical massive dataset of n = 482 R&D projects associated with R&D Loan Program of Korea Information Communication Promotion Fund in the year of 2011, statistically significant (+) correlations are verified between the normalization index and every model's DEA efficiency scores with all three correlation coefficients. Especially, the congruence verified in this empirical analysis can be a useful reference for enhancing the practitioner's acceptability onto DEA efficiency scores as a real-world R&D project performance evaluation index.
Recently, it has been strongly required to establish a systematic and sustainable performance investigation and evaluation framework on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. In this paper, Data Envelopment Analysis (DEA) models are adopted for performance evaluation on governmental funding projects for IT small and medium-sized enterprises. A new data structure is proposed for the DEA performance evaluation. Generally, in using DEA models, DEA multipliers restriction is critical to achieve the reliability of DEA optimal solutions. Based on the outputs and inputs considered in this study, Acceptance Region (AR) constraints are generated and incorporated into the DEA models so as to improve the reliability of DEA efficiency scores. Associated with AR Type I (AR-I), AR Global Model (ARGM) constraints, DEA/ (AR-I, ARGM) models are designed and then sensitivity analysis follows investigating the robustness of DEA efficiency scores relating to AR constraints adjustment. Finally, a performance evaluation is illustrated regarding governmental direct funding projects from Ministry of Information and Communication (MIC) in Korea where each project unit (i.e. Decision Making Unit (DMU)) is determined whether it is efficient or not. By using DEA/(AR-I, ARGM) models designed in this paper, robustly efficient DMUs are gradually identified according to the successive AR constraints adjustment. Among 25 DMUs, results show that 6 DMUs such as B, E, G, Q, S, Y are determined as robustly efficient against AR constraints intermediate adjustment.
Domestic architect office from a period of high growth from the 1970s to the '80s has been established as some of the large corporations or publicly traded corporation. 1997 IMF has pointed out there is a lot of need for improvement activities in accordance with the construction recession since the 2008 global financial crisis. In order to address these causes, the company's continuous efficient operation for accurate efficiency and competitiveness analysis was required. Leverage financial ratio indicators Study Using Data Envelopment Analysis Data Envelopment Analysis (DEA) model, how to find a benchmark for the improvement of the efficiency of inefficient enterprises in various sectors being. In this study, a comparison of the conventional DEA model and the DEA-AR model is used to analyze the efficiency and domestic architect office is to improve the management efficiency.
The objective of this study is to measure and to predict the efficiency of participating groups of BK 21 by using DEA. DEA is a methodology to measure and to evaluate the relative efficiency of a homogeneous set of decision-making units (DMUs) in a process which uses multiple inputs to produce multiple outputs. In order to reflect the effect of the environmental factors of BK 21, we consider not only a general DEA model but also a logistic model for DEA. As a result, location of participating groups of BK 21 turns out to be significant. Our proposed approach can predict the efficiency of a new BK 21 group with given environmental factors. It is expected that these models can give a feedback for effective management of BK 21.
This paper suggests a DEA/AHP hybrid model to deal with an allocation problem of research budget for the national research lab(NRL) program. The qualitative factors are appraised by AHP model and the quantitative factors are dealt with DEA model to evaluate the performance of research activities considering tangible and intangible factors. The proposed hybrid model is applied to get the importance weight of research areas for research budget allocation of NRL program.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a methodology of computing the relative efficiency of each decision making unit (DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure. In this paper, we compare the efficiency of Korean rail transit corporations using DEA. To do this, we design a DEA-AR/AHP model, and evaluate efficiency by comparing the subway operating agencies of six big cities. The analysis reveals that Seoul Metro and Seoul city railroad construction turn out to be the most efficient groups. The result of this research can provide helpful information for effective management in a domestic subway operating agency.
We proposed a new real estate price appra isal model that can appreciate the efficiencies of each criteria that would affect the price. The proposed Real Estate Price Appraisal Model is developed by the DEA-AR model which enhances the DEA-CCR model. We used the unit-cost per criteria method to set the assurance region of each weights of the DEA-AR model. In order to estimate the unit cost of major criteria effecting the price of real estate, we used the Goal Programming so that the price of real estate reaches the actual price being traded in. We expect that this approach could be helpful to make an objective real estate price appraisal.
This paper analyzes the operational efficiency of 91 individual retail stores in Seoul by a two-step procedure. In the first step, a data envelopment analysis (DEA) model is used to identify the efficiency scores. Three inputs (store size, number of items, and number of employees) and two outputs (sales and number of customers) are used for the efficiency measurement. In the second step, a Tobit regression model is used to identify the drivers of efficiency. DEA efficiency scores are used to test hypotheses on the impact of five independent variables, namely store age, number of items per store size, number of items per employee, trade area index, and number of competitors. Results of the Tobit analysis show that number of items per store size, number of items per employee, and number of competitors play a significant role in influencing the operational efficiency of retail stores. Managerial implications of the study are discussed.
The existing DEA models have been devoted to evaluate relative efficiency of DMUs based on multiple input and output factors of a same period. However, a certain kind of lead time can be required to produce outputs using inputs in an organization. R&D evaluation is a typical area with this kinds of time lag. Thus, the purpose of this paper is to develop a new DEA model to deal with time lag effect in performance evaluation. The proposed model is to find relative efficiency of each DMU for each period considering the time lag effect. A case example using a real data set is also given to show the usage or implication of the suggested model. The results are compared with the ones of the CCR model and the multi-periods input model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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