This paper estimates changes in the total factor productivity and technical efficiency change index and the technical change index using the Malmquist productivity index (MPI) in fishery-processed wholesale products over the time period spanning 2006-2008. The model considers a number of employees and operating costs as input factors, and sales and EBIT (earnings before tax and interest) as output factors. The results demonstrate that, between 2006 and 2007, there has generally been no technical progress, although a small improvement in productivity was detected in the sales scale of 10 billion won-50 billion won. Between 2007 and 2008, there was technical progress in the majority of DMU, except within the range of 20 million won-10 billion won. Wilcoxon's rank-sum test, however, demonstrates no statistically significant differences in productivity between the two periods.
본 연구에서는 지방공기업으로 운영하고 있는 6개의 운영기관의 2010년부터 2014년도의 자료를 가지고 DEA-CCR모형과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 운영기관의 효율성 변화와 생산성 변화요인을 분석하였다. 운영기관을 전체적으로 통합하여 운영기관별 효율성을 분석하였으며, 생산성 변화의 추이를 살펴보고자 Malmquist 생산성 분석을 이용하여 기간별 변화를 살펴보았다. 효율성 분석결과 각 도시철도 운영기관별 평균효율성은 대체로 규모가 큰 기관이 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 2014년에는 서울메트로와 대전도시철도공사가 가장 효율적인 운영기관으로 분석되었다. Malmquist 생산성 분석을 이용하여 기간별 변화를 살펴본 결과, MPI는 평균 1.06으로 생산성이 계속해서 증가하는 것으로 분석되었다. 6개 운영기관 모두 기술효율성 변화보다는 기술변화가 대체로 높은 것으로 분석되었다.
본 논문은 맘퀴스트 생산성 지수를 이용하여 지역간 철도의 노선별 생산성 변화를 분석하여, 생산성을 보다 향상시킬 수 있는 정책을 수립하기 위한 기초자료를 제공하고 정책방향을 도출하고자 한다. 이를 통해 철도운송서비스가 우수한 성과를 지니는지, 구조적인 문제점이 있는지, 어느 부문에서 생산성의 개선이 발생하고 있는지, 생산성을 높이기 위해서는 어느 부문에 어느 정도의 목표치를 설정하여야 하는지를 파악할 수 있다. 분석결과를 보면, 한국철도의 노선별 생산성은 공공성 측면 및 수익성 측면 모두 1.1로 측정되어 미미한 수준으로 증가한 것으로 나타났는데, 이는 생산기술 변화가 가장 주요한 원인으로 분석되었다. 철도노선의 생산성 향상을 위해 생산기술 수준이 뒤처지는 노선들에 대해 시설 및 장비의 현대화, 원가절감, 직원 및 차량의 생산성 증대 등을 위한 방안의 수립이 필요하다.
In this study, we first measured the malmquist productivity index by DEA among the Korean public firms. Second, there are 12 public corporations whose productivity (MPI) has decreased compared to 2014. This is mainly because of a decrease in productivity, as well as a decrease in the technical efficiency change index (TECI), impacted by the internal environment, and the increase in productivity because of an increase in the technology change index (TCI) impacted by the external environment. Finally, the analysis of the impact on the management assessment scores showed that the productivity (MPI), scale efficiency (CRS), size of sales, operating profitability, and total capital investment efficiency are significantly related (+), except for the asset turnover, which is a static financial ratio. Meanwhile, the management evaluation scores between the high-productivity public corporations and low-performing public corporations were significantly discriminating. Thus, it is confirmed that the nation's state-run companies must manage their MPIs in a time series to score high in management evaluation.
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.
본 연구의 목적은 DEA(자료포락분석)의 CCR, BCC 모형과 MPI(맘퀴스트 생산성 지수)에 대한 분석을 통해 지방의료원의 효율성과 생산성 변화를 평가하는데 있다. 이는 DEA 모형이 DMU(의사결정단위)의 효율성을 평가할 수 있는 비모수적 기법이며, 또한 MPI가 특정 조직의 생산성 변화를 평가하는데 유용한 기법이기 때문이다. 이를 위해 본 연구는 2003년부터 2008년까지 34개 지방의료원의 6년간 시계열 데이터를 효율성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저, 지방의료원은 평균 3.6%의 경영 비효율성을 포함하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 DMU의 기술 비효율성에 비해 규모 비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, MPI 분석을 통해 지방의료원은 기술효율성을 증대시킴으로써 총생산성 증가를 도모해야 함을 알 수 있었으며, 이를 위해 지방의료원의 내부혁신과 정부차원의 정책지원이 필요하였다.
The paper estimates changes in total factor productivity and technical efficiency change index and technical change index using Malmquist productivity index(MPI) in fisheries wholesale products over the time period of 2006 through 2008. The model considers a number of employees and operating costs as input factors, and sales and EBIT(earnings before tax and interest) as output factors. The results indicate that, between 2006 and 2007, there is in general technical progress in which TCI(Technical Change Index) indicates 2.7994 in the sale scale of 50 million won through 100 million won, while there are no efficiency in TECI(Technical Efficiency Change Index), PECI(Pure Efficiency Change Index) and SECI(Scale Efficiency Change Index) which are estimated to be around 1. Between 2007 and 2008 technical efficiency and technical progress are generally declined, compared to those of 2006 and 2007. Wilcoxon's rank-sum test shows that there are statistically significant difference of TCI and MPI between two periods at the level of 5%, while there are statistically significant difference of TECI, PECI and SECI between two periods at the level of 5%.
본 고는 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 글로벌 금융위기 이전인 2001-2008년, 그 이후인 2008-2015년 두 기간 동안 조선 산업의 생산성변화를 기술효율성변화, 순효율성변화, 규모효율성변화, 기술변화로 구분하여 측정함과 동시에 두 기간 동안 생산성 변화를 비교하였다. 전반기(2001-2008년)에는 2.8%의 생산성 향상되었으며, 이는 기술효율성 보다는 기술진보에 기인된 것으로 나타났다. 후반기(2008-2015)에는 -3.4%의 생산성 하락으로 나타났다. 이는 글로벌 금융위기이후 세계경제의 침체로 인한 선박수주 물량의 감소, 중국 조선 산업의 부상 등으로 인해 기술효율성 저하, 기술퇴보 등에 기인된 것으로 나타났다. 두 기간 중 전반기 가 후반기보다 생산성이 높게 나타났다. 특히 두 기간 간에 이러한 차이는 기술변화에 의해 기인된 것으로, 즉, 기술 퇴보는 생산성 감소로 나타났으며, 통계적 검증을 통해서도 이를 입증할 수 있었다. 본 연구 결과에 의한 정책적 시사점으로는 정부 그리고 각 DMU들은 향후 생산성 증대를 위해, 글로벌 조선 산업의 환경변화에 대응하는 신기술개발 그리고 비효율적 요인을 제거하는 전략이 필요하다는 점을 제시하고 있다.
본고는 21세기 들어 고유가와 기후변화협약에 대응하여 중요성이 더해지고 있는 한국과 일본의 도시가스기업의 생산성을 분석하였다. 맘퀴스트 생산성 지수(Malmquist Productivity Index: MPI)를 통해 1997년부터 2005년까지 한국 30개, 일본 5개 기업들의 재무제표를 활용하여 기간 전체로, 그리고 수요의 구조변화를 나타내었던 2000년을 기준으로 이전과 이후의 생산성을 평가하였다. 분석의 결과, 첫째, 1996년${\sim}$2005년 전체 기간의 MPI 누적지수에서 한국의 도시가스산업이 일본보다 상위에 있는 것으로 분석되었다. 그러나 기간별로 본 MPI 개선 효과는 일본의 경우 $1997{\sim}2000$년 동안 -1.03%에서 $2001{\sim}2005$년 동안에는 -1.72%로 근소한 차이를 나타낸 반면, 한국의 경우에는 전반기 0.37%(금융외환위기를 경험한 98년 제외시 0.80%) 이었지만 후반기에 -0.60%로 악화된 것으로 나타났다. 둘째, 후반기 한국의 MPI 악화는 기술적 효율성 지수보다는 기술변화 지수가 전반기 -0.88%(98년 제외시 0.29%)에서 후반기 -1.29%로 크게 악화된 것에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 따라 한국의 도시가스사업은 2001년 이후 악화되고 있는 생산성 증가율과 악화의 요인이 되고 있는 기술변화를 개선하는 정책적 노력이 필요하다.
이 연구는 DEA-Malmquist 분석 모형을 이용하여 2017년부터 2019년까지 3년간 패널데이터를 이용하여 한국자산관리공사 지역본부의 조세정리사업에 대한 효율성과 생산성의 지수 변화를 분석하였다. DEA 분석 결과에 따르면, 한국자산관리공사 지역본부 조세정리사업의 CCR 모형에 의한 효율성의 평균은 2017년 0.671, 2018년 0.772, 2019년 0.699으로 나타났고, BCC 모형에 의한 효율성 평균은 2017년 0.798, 2018년 0.851, 2019년 0.771로 나타났다. Malmquist 생산성 지수를 분석한 결과는 시계열 평균 생산성 지수 MPI는 4.5% 증가하였다. 이러한 결과는 순수효율 성변화의 감소 보다는 기술효율성의 변화, 기술 변화, 규모효율성의 증가에 원인이 있는 것으로 보여진다. MPI의 변화를 연도별로 살펴보면, 2017-2018년에 14.6%의 감소를 보였으나, 2018-2019년에는 27.8%로 크게 증가하였다. 공기업의 구체적인 조세사업의 DEA 분석의 결과를 통해 한국자산관리공사의 각 지역본부가 상호 벤치마킹을 통해 업무역량을 강화하는데 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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