This study estimated the technical efficiency of coastal composite fishery in Korea by using the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier analysis (SFA) methods, and the results on the respective method were compared. In the DEA method, the constant returns to scale (CRS) and the variable returns to scale (VRS) output-oriented DEA models were separated and technical efficiencies were estimated, respectively. The average estimated value of technical efficiency by the SFA method (0.633) was found to be lower than that by the VRS-DEA method (0.738), while it was higher than that by the CRS-DEA method (0.479). It was found that strong correlation exists between the SFA method and the VRS-DEA method. The method which can utilize both methods in mutually complementing way for the estimation of technical efficiency was also considered.
Estimating fishing capacity is one of current hot issues in the international fisheries. It is because that increased fishing capacity has caused not only fish stocks to be reduced, but also additional fishing costs to be incurred without additional incomes, which resulted in decrease of economically viability of fisheries. In order to solve this problem, FAO adopted 'the International Plan of Action for the Management of Fishing Capacity' in 1999 and recommended that member countries to measure fishing capacity and to implement the domestic action plan to reduce excess fishing capacity. This study is aimed at assessing fishing capacity of the octopus coastal trap fishery(OCTF) using data envelopment analysis(DEA) which is a method recommended by FAO. The DEA results on 10 individual OCTF vessels showed that the capacity utilization(CU) was a 0.93 on average, indicating some differences in CU among vessels(0.79-1.0). In addition, results of the sensitivity analysis revealed that under the current level of catch, the gross tonnage, horse power, days fished, and traps per trip could be reduced by 35%, 33%, 16%, and 18% on average, respectively.
Data envelopment analysis (DEA) has proven to be a useful tool for assessing efficiency or productivity of organizations which is of vital practical importance in managerial decision making. While DEA assumes exact input and output data, the development of imprecise DEA (IDEA) broadens the scope of applications to efficiency evaluations involving imprecise information which implies various forms of ordinal and bounded data possibly or often occurring in practice. The primary purpose of this article is to characterize the variable efficiency in IDEA. Since DEA describes a pair of primal and dual models, also called envelopment and multiplier models, we can basically consider two IDEA models: One incorporates imprecise data into envelopment model and the other includes the same imprecise data in multiplier model. The issues of rising importance are thus the relationships between the two models and how to solve them. The groundwork we will make includes a duality study which makes it possible to characterize the efficiency solutions from the two models. This also relates to why we take into account the variable efficiency and its bounds in IDEA that some of the published IDEA studies have made. We also present computational aspects of the efficiency bounds and how to interpret the efficiency solutions.
현재까지 목포항의 효율성을 분석하고 우리 나라의 다른 주요 무역항만과 비교하여 항만의 개발 방향을 개선한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 Malmquist Productivity Index (MPI)와 함께 DEA (Data Envelopment Analysis) 모형을 사용하여 목포항을 중심으로 우리나라 주요 무역항만의 효율성과 생산성을 측정한다. 첫째, 항만의 기술적 또는 운영 규모에 따라 어떤 항만이 효율적이거나 비효율적인지, 그리고 몇 년 동안 어떤 항만이 생산성을 유치할 수 있는지 파악하고자 한다. 둘째, 이 연구는 어떤 항만의 그룹이 효율성 점수가 높거나 낮은지 분류하는 데 Fuzzy C-means (FCM) 클러스터링 방법을 적용한 후 목포항의 개선 방안을 제시하고 자 한다.
This research aims to propose model for measuring the efficiency of R&D organizations by using Data Envelopment Analysis. In existing research about using Data Envelopment Analysis, the types of R&D organizations have not been clarified and the difference between analysis time from measurement time is usually $4{\sim}5$ years. This research divides R&D organizations into three types and provides proper methods for measuring the efficiency of each R&D organizations.
4차 산업혁명의 핵심 동인으로서 Software(이하 SW)의 중요성이 더욱 커짐에 따라, 정부는 국가 경쟁력 강화를 위해 SW R&D 투자를 늘리고 SW 관련 정책을 지속적으로 수립하고 있다. 하지만 SW 연구개발에 대한 정부의 지속적인 투자에 비해, SW 연구개발 투자성과에 대한 체계적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Data Envelopment Analysis(DEA) 기법을 이용하여 SW 국가연구개발 사업의 분야별 효율성을 분석하였다. 2008년~2018년까지 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 수행된 1,463개 과제정보를 토대로 효율성을 정태적/동태적 관점에서 측정하였다. 정태적 관점의 규모효율성 측정을 통해 비효율성 원인을 규모와 기술문제로 분석하였다. DEA/Window 모형을 이용한 동태적 효율성 분석 결과를 제시하고 효율성-안정성 매트릭스를 이용해 분야별 대응 모델을 제시하였다. 본 연구는 SW 국가연구 개발사업 전체를 대상으로 효율성 분석을 수행했다는 점에 의의가 있으며, 정태적/동태적 효율성 분석결과는 향후 SW 국가연구개발사업 기획 시 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The study aims to explore the problems of analysis unit when examining management performance and efficiency using DEA (Data Envelopment Analysis). Generally the DEA results depend on input, output, and analysis units. We used data from Park (2012) which analyze paddy farmers in Jeonnam province. Results show that data from farm household unit was well fitted to examine management efficiency, not data from per area unit. This study will be helpful for researchers and practitioners to understand proper analysis unit when using the DEA for enhancing farm competitiveness.
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.
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.
본 연구는 우리나라 도시철도들의 수송효율성을 분석하여, 수익성 측면에 있어서의 효율성을 향상시키기 위한 정책방향을 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 우리나라 도시철도들의 상대적 효율성을 측정하고, 효율성이 부족한 도시철도 노선에 대해 구조적인 문제가 존재하는지를 분석하였다. 분석대상은 전국 공공기관이 운영하는 17개 도시철도 노선이며, 자료포락분석기법(DEA)으로 노선별 효율성을 분석하였다. 분석된 결과로부터 규모의 경제성을 도출하고, 외부요인으로서 무임 손실비용과 운임제도에 따른 운수수입에의 영향정도를 파악하였다. 이 때 분석을 위한 변수로는 다중회귀분석을 통해 도출된 차량수, 운행횟수 두 생산요소를 투입하여 운수수익을 산출하는 형태로 상정하였다. 마지막으로 자료포락분석기법으로 도출된 효율성값을 다차원척도법(MDS)에 적용하여 전국 도시철도에 대한 수익성 측면의 효율성 향상방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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