Blueberry producers' management is failing as a result of the price decline caused by an increase in blueberry imports and the accompanying deterioration in management. Consequently, an endeavor was undertaken to verify the measurement and impact from the standpoint of efficiency and productivity of blueberry management, and to offer an indication of management improvement through analysis. Using the Rural Development Administration's income survey data, the data for twenty-four blueberry farms was analyzed. First, the management effectiveness of blueberry cultivators was evaluated. Using the CCR model (0.7297) and the BCC model (08148), the efficiency of a farm was examined. When the efficiency is one, CCR is ten and BCC is fifteen, and in overall, it was found to be ineffective, the efficiency declined from 2018 to 2019, but climbed again in 2020, according to the annual analysis. The MPI index was then used to examine productivity. T2's MPI index was 1.3338, whereas T3's MPI index was 0.8896, demonstrating a considerable decline in TC. This indicates that technological progress is not being accomplished, necessitating the need for countermeasures. In order to improve the management efficiency of blueberry producers, it is necessary to reduce costs and improve receivable prices through producer organization, and to actively introduce new technologies.
우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.
NGUYEN, Dai Duong;Park, Gyei-Kark;Choi, Kyoung-Hoon
한국항해항만학회지
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제43권2호
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pp.101-109
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2019
Seaports play a vital role in the economic development of countries, especially for countries having long coastlines such as Vietnam Seaport industry in Vietnam has witnessed an impressive development in recent years. The national cargo throughput in the period 2013-2017 achieved a compounded annual growth rate (CAGR) of 11.8%/year, higher than that of the world (5.1%). However, the differences in planning policies and infrastructure systems has led to the differences in port performance efficiency of regional ports. Therefore, it is necessary to have a general and accurate view of the picture of Vietnam's seaport. The objective of this study was to analyze the relative efficiencies of 26 Vietnam container terminals using traditional output-oriented CCR and BCC DEA model. Malmquist P roductivity Index (MP I) was also applied to evaluate changes in container terminals productivity over time.
Malmquist Productivity Index(MPI)를 이용한 생산성 분석은 다양한 분야에서 적용되고 있으나, 국내 조선산업의 생산성과 그 결정요인을 다룬 연구는 드물다. 본 연구는 국내 조선산업 중 대형 조선소 7개를 대상으로 MPI와 패널분석 기법을 이용하여 생산성과 효율성변화와 그 변화를 결정하는 요인들을 분석한다. Malmquist 생산성은 세 가지 투입물의 배합인 종업원 수와 안벽길이, 안벽길이와 Dock면적, Dock면적과 종업원 수는 모두 생산성을 증가시키고 있다. 이러한 생산성 증가는 기술효율성 보다는 기술진보가 더 많은 역할을 한 것으로 나타났다. 또한 기술효율성과 생산성 변화에 영향을 미치는 변수를 식별하고 그 영향력을 비교평가하기 위해 패널분석을 하였다. 분석결과 투입물 모두 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 기술효율성을 향상시키는 요인은 안벽길이, 종업원 수, Dock면적 순으로 나타났다. 또한 생산성에 영향을 주는 변수는 종업원수, 안벽길이 그리고 Dock면적 순으로 나타났다. 이상의 분석결과로 인한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대형조선소의 기술효율성에 영향을 주는 요인으로는 안벽길이가 가장 중요하게 나타났다. 이는 조선소의 안벽길이는 Dock와 선대 등을 포함하고 있는 시설로서 기술효율성을 대표하는 요인으로 간주할 수 있다는 점이다. 그래서 대형조선소들은 기술효율성을 높이고자 하는 경우, 안벽길이를 늘리는 정책이 우선되어야 하겠다. 둘째, 대형조선소들의 생산성을 높이는 주요한 요인은 종업원수로 나타났다. 종업원들이 가지고 있는 지식과 기술이 고급화되어 감에 따라 2003년 이후 일본을 추월하는 강력한 요인으로, 그리고 향후 중국의 한국추월이라는 우리나라 조선산업 경쟁력 강화방안으로 인적 R&D에 더욱 더 투자해야 한다는 정책적 시사점을 제공하고 있다.
Objectives : This study purposed to analyze the productivity trends of regional health care resource uses in South Korea. Methods : Data was provided from the regional health care statistics by the National Health Insurance Service(NHIS) and collected from 2011 to 2014 at the 226 administrative regions such as Si(city in Korean), Gun(county in Korean), Gu(district in Korean). Productivity trend was analyzed with Malmquist Productivity Index(MPI). Input variables were the number of medical personnels, facilities, and major medical equipments. Output variables were the number of inpatient and outpatients in model A, and the amount of inpatient and outpatient reimbursements in model B. Results : In model A, the productivity of 62 regions were increased but it was decreased in 164 regions. In model B, the productivity of 123 regions were increased but it was decreased in 123 regions. Conclusions : If these trends were continued, there will be problems with the efficiency of national regional healthcare resource utilization. Health policy makers will require to focus in solving this phenomenon.
This paper investigates the productivity growth in Korean railway transport. The productivity growth is calculated by a process of measuring of pure efficiency change index(PECI), scale efficiency change index(SECI), and technical change index(TCI), using Data envelopment analysis (DEA) method. The data cover the period 1999$\sim$2006; 1999$\sim$2003 are the pre-structural reform years and the post-structural reform years are 2004$\sim$2006. The framework for the analysis is Malmquist Productivity Index (MPI) of the to investigate the impacts of structural reform on productivity growth, respectively. The inputs considered are the length of operating line, the number of staff, the number of coach and wagon, and the outputs are the trains movement of passenger and freight, and the traffic of passenger and freight. Results indicate that Korean railway experienced a annual productivity growth of approx. 3% after the structural reform.
This paper investigates the productivity growth in Korean railway lines. The productivity growth is calculated by a process of measuring of pure efficiency change index(PECI), scale efficiency change index(SECI), and technical change index(TCI), using Data envelopment analysis (DEA) method. The data cover the period 1990~2007; 1990~2003 are the pre-structural reform years and the post-structural reform years are 2005~2007. The framework for the analysis is Malmquist Productivity Index (MPI) of the to investigate the impacts of structural reform on productivity growth, respectively. The inputs considered are the length of operating line, the number of staff, the number of coach and wagon, and the outputs are the trains movement of passenger and freight, and the traffic of passenger and freight.
국내 방위산업은 국방을 위한 국가의 중요한 산업으로 정부의 적극적인 지원을 바탕으로 방산물자 수출 확대 등 양적으로 많은 성장을 이루었다. 하지만 전문화 계열화 제도 폐지에 따른 민수시장의 경쟁 원리 도입, 치열한 글로벌 경쟁 환경에 따른 정부의 국내 방산시장 경쟁 촉진 정책 등에 따라 국내 방위산업의 글로벌 경쟁력에 많은 관심을 기울이게 되었다. 즉, 양적인 성장과 더불어 국내 방위산업의 질적 우수성 및 글로벌 경쟁력에 대한 분석의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 대륙별 방위산업에 대한 효율성 및 생산성 현황 및 추세를 분석하여 국내 방위산업의 글로벌 경쟁력 수준 평가 및 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 자료포락분석(DEA) 및 맘퀴스트 생산성 분석을 이용하였다. 본 연구를 통해 국내 방위산업체들의 글로벌 경쟁력 수준 및 위상을 살펴보고, 국내 방위산업 경쟁력 향상을 위한 기초자료로 활용되어, 향후 국내 방위산업체 육성 관련 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 ICT 제조업과 서비스업의 경쟁력 강화를 위한 기초 연구로서 효율성과 생산성 추이 및 생산성의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 본 연구는 ICT산업의 효율성 분석을 위해 ICT 제조업 23개 업종과 ICT 서비스업 18개 업종에 대하여 2007년부터 2011년까지 5년간 규모의 수익불변을 가정한 DEA(Data Envelopment Analysis)의 CCR모형과 규모의 수익가변을 가정한 BCC모형을 통해 기술효율성과 순수기술효율성의 정태적 효율성을 살펴보고, 기술효율성에 대한 DEA/Window 분석과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 동태적 효율성을 분석하였다.
This study is designed to measure the relative efficiency of regional fishery cooperatives based on Data Envelopment Analysis(DEA) methods. Selecting 40 regional fishery cooperatives in Busan as Decision Making Units (DMUs), the study uses their panel data from 2007 to 2008 to rank the relative efficiency of the DMUs. First, the efficiency score of the DMUs are calculated using CCR, SBM, and super-SMB model. Within the model, input variables are the number of employees and area of fishery cooperatives. Output variables are the amount of deposit money, loan and profit. Based on the efficiency scores calculated from super-SMB model, the efficiency ranking of the DMUs is determined. Second, the differences in average efficiency calculated from the three DEA models are tested using a pair-wise mean comparison test. The results based on the efficiency scores evaluated from super-SMB model show that seven out of the forty DMUs are efficient; among the efficient DMUs, the DMUs that can be benchmarked for inefficient DMUs through the frequency analysis of reference set being identified. Third, the differences in average efficiency of the three DEA models between 2007 and 2008 are tested using pair-wise mean comparison test and the study estimates the efficiency change of the DMUs between 2007 and 2008 using Malmquist productivity index(MPI). Finally, the paper suggests an improved composite DMU superior to the inefficient DMUs evaluated by Super-SBM model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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