In this research, the world top steel companies' technical changes were measured by the nonparametric Malmquist index. Steel industry's production frontier which was composed of multiple inputs and multiple outputs was defined by using real data of the companies from 1986 to 1998, and then the variability of technical progress(or regress) was analyzed during that period. The dynamics of individual steel companies\` technical changes, periodical technical changes, and each country's technical chanties were explained. A matrix which was based on technical chanties, technical efficiency changes, and scale efficiency changes was designed to assist to find out current position and In build up future strategies. This research results will be an valuable input to the early stage of formulating competitive strategy because the technical core capability is an important source of the each companies's competitiveness.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2010.04a
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pp.33-48
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2010
The purpose of this study is to empirically analyze the productivity change of the 10 Single PPM Certification Company in the 3 Industry(Electronics, Motor-Parts, Machines). In this study, Productivity change over the time in Korean small and medium sized firms in the 3 industries by the bootstrapped Malmquist Productivity Index(MPI). The traditional Malmquist Productivity Index(MPI) and Data Envelopment they could lead to wrong evaluations of the efficiency and productivity scores. In this paper, DEA and a MPI are combined with a bootstrap method in order to provide statistical inferences that analyze the performance of the Single PPM Certification Company. The data cover the period between 2004 and 2007. The result of this paper reveals : 1) The electronic industries(Motor-Parts, Machines). 2) average productivity Progress of the 7DMU(Electronics), 1DMU(Motor-Parts) and none(Machines).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.125-137
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2011
This study aims to know whether the Accreditation of Hospitals can help to improve productivity of hospital and affect the conversion factor. Based on the Malmquist productivity Index, the productivity of accredited hospital improves. There exists an tendency that as the scores of Accreditation rises, productivity increases. Also the higher the productivity, the lower the conversion factors in the rigid statistical evidence. This evidence is independent of hospital classification, geographical distribution, grouping. This evidence supports the productivity index can be included in the fee negotiations. It also means that rather than static efficiency, the multi-year change of productivity information can be usefully combined to set a conversion factor in Korean National Insurance Contract especially in the discussion of the structural change of payment system.
This paper analyzes the firms' optimization behavior in response to rising demand for non-priced renewable energy in the manufacturing industries by using an input distance function. The annual estimates of the shadow price of renewable energy is derived and the trend of its shadow price over time is analyzed. The degree of substitution of renewable energy for fossil-fuels is examined. The input-based Malmquist productivity index, defined as a composite of the technical efficiency and technical change measures, is measured. The contribution of renewable energy input growth to the Malmquist index is analyzed. Empirical results indicate that the shadow price of renewable energy declined at an average annual rate of 17% over the period 1992-2012. Substitutability between renewable energy and fossil-fuels was limited. On average, a 1% increase in renewable energy would decrease Malmquist index by 0.04% per year.
This study analyzes the efficiency of 25 shipping companies in Korea over the period 2005-2009, using Data Envelopment Analysis (DEA). Among 31 companies that listed in order of decreasing sales volume for the period 2006-2010, the sample companies has been selected on the ground of data availability. This study computes the companies' efficiency, estimates their year-on-year Malmquist productivity index, and analyzes the cause leads to the changes in the productivity, In particular, this study attempts, by dividing the companies into two group, listed or not, to compare the changes in the productivity and analyze the reasons. The results from static analysis based on CCR and BCC model indicate that listed companies are higher efficient than unquoted companies. The results from tests on the productivity changes based on the Malmquist productivity index show that 19 unquoted companies increase their average productivity by 16.2 percent year after year during the period but 6 listed companies increase by 0.5% during the same period.
This study estimates the productivity change of pharmaceutical industry and decompose the change into technical efficiency change and technological change to explore ways to improve the productive efficiency. Unlike most previous studies, this study employs the non-radial and non-oriented slacks-based Malmquist productivity index which can deals directly with the input excesses and output shortfalls. In addition a smoothed bootstrap method is applied to estimate statistical confidence intervals for the Malmquist Index and its components. For the empirical analysis a balanced panel data set is constructed covering ten years over the period from 2005 to 2014. The input variables used in this study are number of workers, tangible assets and major production cost. The gross production is selected as a main output variable. The empirical results suggest that the productivity of pharmaceutical industry has decreased due mainly to decline in the technological progress rather than improvements in technical efficiency. An analysis result shows that the scale efficiency outweighs the pure efficiency in determining the technical efficiency of pharmaceutical industry. Therefore, in order to enhance the competitiveness of domestic pharmaceutical industry, it is important to continue supporting policies to promote the technology innovation capability through efficient R&D investment and industry reform strategy.
This paper aims at measuring the changes of Malmquist productivity and technical efficiency of Korean shipbuilding Industry and examinig their determinants utilizing the panel analysis. The increase of the technological progress was greater than technical efficiency, resulting in the increase of the total factor productivity for the period of 2004-2010. This study also employs the panel technique to analyse the effects of Employee, Dock, and Length on the changes of Malmquist productivity and technical efficiency. The dependent variables are obtained from three combinations, which are (Employee, Dock, and CGT), (Employee, Length, and CGT), and (Dock, and Length, and CGT). The empirical results show that all of the explanatory variables have a positive effect on the change of Malmquist productivity and technical efficiency.
The objective of this study was to select world top 20 major container terminals that belong to Korea and China as comparison units to analyze their efficiency and productivity trend. Super Efficiency Data Envelopment Analysis(SE-DEA) and Malmquist Productivity Index(MPI) models were applied to this study. Compared with previous studies, we narrowed down the scope of the comparison units to terminals and conducted more detailed analysis to present more meaningful implications to the actual operation. The different result from existing studies, SE-DEA analysis implied that the major terminals of Busan New Port showed similar efficiency and productivity with China's terminals. In MPI analysis, the average index of Korean and China's terminals is 1.051 and 1.049. The analysis indicates that the productivity was improved 5.1% and 4.9% annually. From 2012 to 2015, the average terminal TCI index of South Korea and China were 1.032 and 1.0318-the main factor which influences MPI. This means improving productivity mainly rely on investment in new equipment and technology upgrades rather than improve operational efficiency over the past few years. Future management decisions should consider more aggressive marketing to increase the volume and improve operational efficiency to enhance productivity. Further research should apply the overall efficiency of the methodology considering the financial diversification, terminal capacity, service levels, and other factors.
Nursing home plays a role in providing elderly care in the context of China's rapid population aging, but little understanding of the efficiency of the nursing homes. In this paper, we investigated the efficiency in nursing homes using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist index (MPI) for the modeling of the number of nursing home beds, fixed assets, and medical personnel as input variables, and the number of elderly people of self-care, the number of elderly people of partial self-care, the number of bed-ridden elderly people and the income of nursing homes as output variables. Stratification analysis showed that the top two provinces in the DEA-CCR yield were Beijing and Shanghai in the five-year survey period. Four provinces (Beijing, Jiangsu, Shandong, and Shanghai) scored 1.00 in terms of DEA-BCC yield. The MPI analysis showed that Hainan ranked the highest five-year average in the included provinces. In terms of resource utilization, internal management, operation scale, and other aspects, the nursing homes in the provinces with high-efficiency evaluation results show high efficiency and technological progress, whereas the areas with low-efficiency evaluation showed a feature of the improving technical efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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