In Korea, deep-sea fishing industry is faced with pressure of being thrown out of business, because of the upcoming unfavorable business conditions such as the fishing regulation of coastal countries, Korea-US Free Trade Agreement(KORUS FTA), and the other socio-economic changes. Hence, we present an evaluation of future business competitive for the deep-sea fishing industry so that the government can develop a concession plan for the deep-sea fishing industry by utilizing the results of this study. In efficiency analysis of deep-sea fishing industry, the decision maker may have two problems: (1) how to deal with multiple inputs and outputs of deep-sea fishing industry and (2) how to assign the weights on different inputs and outputs, In this paper, we proposed to use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate efficiency of deep-sea fishing industry with multiple inputs and outputs. In the DEA, The direct impact of KORUS FTA, fishing regulation of coastal countries, fishing charges, and competitive fishing conditions were used as input parameters while the profitability and secured fishing quarters, as outputs. The results of DEA-BCC model indicate that 6 out of 12 DUMs have better efficiency under variable return to scale assumption.
According to the demand for services. a single point contract between a user and provider spreads over the industry, and the relationship between them is a main issue. The user wants to make a deal with the contributor which can provide the effective services to the user. This study is to estimate the efficiency of global logistics industry with Data Envelopment Analysis, by nations from 2001 to 2005. Furthermore, it tries to estimate the inefficiency affected by macro factors, and proves the association between them using Tobit model. Global logistics industry has made growth both externally and internally more than doubled for the last 5years. Technical inefficiency of global logistics industry is more influenced by pure technical inefficiency than inefficiency of scale. Therefore technical efficiency can be increased by decreasing pure technical inefficiency. Through this study, it found that the logistics industry got influenced to its efficiency by high price of oil, and courier and transportation service market is formed stably. Furthermore, it advocates policy planners to consider effectiveness and clearness of policy which influence to inefficiency of logistics industry. Also, it found that labor and financial support can give critical effect.
Recently, the affiliates of the Ministry of Information and Communication have been conducting a performance evaluation study on IT policy projects, based on the performance evaluation model of the U.S. Office of Management and Budgets, with regard to investment in computerization. The performance evaluation model for the policy project could provide the objective information required for the planning, development, and operation of the policy project. However, the performance of the most policy project is likely to be evaluated using the subjective evaluation criteria of evaluators. Therefore, this case study evaluates the relative efficiency using DEA (Data Envelopment Analysis) in order to improve the performance evaluation method of the digital pioneer' project implemented by the Korea IT Industry Promotion Agency. The improvement value of inefficient Decision Making Units (DMUs) was measured by a static efficiency analysis. The measured value will suggest a objective viewpoint of the performance between DMUs to evaluators. In doing so, it will show an appropriate direction for the policy project to be evaluated successfully.
This paper presented a approach to the measurement of efficiency in container terminals in Korea. To perform this objective, it used Data envelopment analysis(DEA) which has particular applicability in the service sector. DEA as mathematical programming techniques enables relative efficiency ratings to be derived within a set of analysed units. So this paper investigated the efficiency employing DEA-CCR and DEA-BCC Model on data for 15 container terminals from 1998 through 2005. Results of this paper, suggested to some plan for operation strategy in Container terminals.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.4
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pp.83-100
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2008
We propose a new aggressive formulation of cross-efficiency in Data Envelopment Analysis(DEA). In the traditional aggressive formulation, the efficiency score of a test DMU is maximized as the first goal while an average of efficiency scores of peer DMUs is minimized as the second goal. The proposed model replaces the second goal with the minimization of the best efficiency score of peer DMUs. We showed the model is a quasi-convex optimization problem, and for a solution method we developed a bisection method whose computational complexity is polynomial-time. We tested the model on 200 randomly generated DEA problems, and compared it with the traditional model in terms of various criteria. The experimental results confirmed the effectiveness and usefulness of the proposed model.
Along with China's increasing share in global total $CO_2$ emissions, there is a necessity for China to shoulder large emission-mitigating responsibility. The appropriate allocation of $CO_2$ emission quotas can build up a solid foundation for future emissions trading. In views of originality, an optimized approach to determine $CO_2$ emissions allocation efficiency based on the zero sum gains data envelopment analysis (ZSG-DEA) method is proposed. This paper uses a non-radial ZSG-DEA model to allocate $CO_2$ emissions between different Chinese provinces by 2020 and treats $CO_2$ as the undesirable output variable. Through the calculation of efficiency allocation amounts of provincial $CO_2$ emissions, all provinces are on the ZSG-DEA efficiency frontier. The allocation results indicate that the cumulative optimal amounts of $CO_2$ emissions in 2020 were higher than the actual amounts in 13 provinces, and lower in other 17 provinces, and show that different provinces have to shoulder different mitigation burdens in terms of emission reduction.
There is an increasing interest in measuring and comparing the efficiency of organization units whose operations are functionally similar and autonomous. Data Envelopment Analysis(DEA) has been extensively used to evaluate the efficiency of non-profit organizations as a whole. This study applies a modified DEA model (Input-oriented BCC model with Nondiscretionary variables) to identify the performance of local government in Korea. It is found that utilizing DEA as a mean of evaluating the performance of local governments yields useful information to decision makers trying to maintain more efficient practices.
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 evaluates the technical efficiency of organic farm management practices and studies its main determinants in Hongdongmyeon of Hongsung county, Chungnam province. The analysis is performed in two stages. First, the efficiency is measured via the nonparametric "Data Envelopment Analysis" (DEA) technique. The DEA models are constructed not only to assess the overall technical efficiency of organic fanning practices but also to evaluate the management efficiencies. In a second stage critical determinants of efficiency are determined using a Tobit model. In this analysis the focus is on technical and socio-economic variables. The analytical results show that technically efficient farms is about 13 percent and the mean technical efficiency is found to be 0.73 indicating that many farms are not operating at an efficient scale.
Data Envelopment Analysis model is a linear programming based technique for measuring the relative performance of organizational units where the presence of multiple inputs and outputs makes comparison difficult. A common measure for relative efficiency is weighted sum of outputs divided by weighted sum of inputs. DEA model allows each unit to adopt a set of weight that shows it in the most favorable light in comparison to the other unit. In this paper, we present the mathematical background and characteristics of DEA model, and give a short case study where we apply the DEA model to evaluate the relative efficiencies of 51 global electricity companies. The technical efficiency and scale efficiency are also to be investigated. Generating capacity and the number of employees are used for input data, and revenue, net profit and electricity sales are used for output data. We find that the companies with 100% relative efficiency are only 9 among 51 electricity companies. And the technical and scale efficiency of KEPCO is 98.7% and 78.89%, respectively. This means that the inefficiency of KEPCO is caused by the scale inefficiency. The analysis shows that the employees should be decreased by 15% at minimum to get the 100% efficiency. The result suggests that KEPCO needs the structural reform to improve the efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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