Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.2
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pp.161-167
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2017
This paper measured and evaluated the technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency of port labor via three inputs and three outputs using Data Envelopment Analysis (DEA). First, the average overall technical efficiency measured about 94.18 %, with 100 % pure technical efficiency being larger than 94.18% scale efficiency. As a result, 7 ports were identified as efficient, and 4 ports were identified as inefficient. Among the 4 ineffiecient ports, Donghae had the highest Increasing Return to Scale (IRS). However, the inefficient ports were all found to be less efficient in terms of resource operation than production scale. On the other hand, the efficient ports established priorities using the super efficiency method. As a result, port efficiency was highest for Incheon, Mokpo, Pyeongtaek-Dangjin, Masan, Yeosu Gwangyang, Jeju, and Gunsan-Daesan Ports, in order. In particular, Busan Port, found to be inefficient, would benefit from using Mokpo Port and Incheon Port as benchmarks to increase trade volume and modernize equipment for full-scale commercialization to improve labor efficiency.
Currently, there are very few papers that have examined the efficiency of Vietnamese ports. Of those that have, some of them take into account only a few container ports in Northern Vietnam. Others focus on comparing all types of ports in Vietnam with regard to the differences in efficiency scores when applying different methods to evaluate efficiency. However, there is no paper that specifically analyzes the efficiency of Vietnamese container ports throughout the country or that compares Vietnamese container ports with those of other countries in terms of efficiency. In order to provide more accurate and interesting information for container port authorities, in this study, 21 major Vietnamese container ports and seven major Korean container ports are selected and examined with regard to their levels of efficiency in 2016 using data envelopment analysis (DEA). This paper applies both constant return to scale (CRS) and variable return to scale (VRS) to explore the differences among overall technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency of the selected container ports. This study also indicate slacks and sets projections for inefficient ports.
This study is to analyze the efficiency of Korean fishing ports using DEA. First, the study calculated the efficiency scores based on a CCR-BCC framework and hence technical, pure technical, and scale efficiency scores are seperated for the 38 fishing ports under study. The Average of technical, pure technical, and scale efficiency are turned out to be 0.6834, 0.8582, and 0.7774 respectively. The 15 fishing ports are fully efficient under the constant returns to scale while 21 fishing ports under the variable returns to scale. Second, the super efficiency scores are also calculated under the radial model without the consideration of slacks. The highest score is turned out to be 4.4984 for the P16 fishing port with the average score of 0.9652 for the entire fishing ports. Nevertheless, P16 fishing port has showed up only once as a reference set. On the other hand, P34 fishing port has showed up 11 times as a reference set, which scored the second highest score of 2.9815. Finally the super efficiency scores are calculated under the non-radial model with the explicit consideration of slacks. Now the P34 fishing port scored the highest score of 2.3424 with even 15 times referred to a bench-mark. Therefore the importance of P34 fishing port is emphasized once again on the field of bench-marking for the efficiency of fishing ports. When the targets for the input factors to improve the efficiency of each DMU are calculated the area of fishing port needs the most adjustment to be reduced for 40.36% on the average, while the cosignment sales area does the least adjustment for 13.70%.
The purpose of this study is to estimate total factor productivity(TFP) growth by stochastic frontier function and to grasp contributing factors of its growth rate by decomposing the total factor productivity into efficiency change, technical progress, scale change, and allocation change. Annual growth rate of total factor productivity for 1990-2003 is 0.019 (1.9%), higher than that of overall industry (0.010). The main component of TFP growth is not efficiency change but technical progress. Contributing factors of total factor productivity growth are change of allocation efficiency in port industry, technical progress in sea-transportation industry, and change of scale efficiency in transportation-equipment industry. The change of total factor productivity shows a decreasing trend since late in the 1990s. The annual technical efficiency of port-logistics industry is less than that of overall industry. Capital elasticity for output (0.391) is higher than labor elasticity (0.227), but scale economy of port-logistics industry is 0.618, which is far from optimal scale economy.
The current increasing size of container vessels affects the container port's situation. The containerization has changed the inter-modal handling process, which brought more flexibility and comfortableness in the shipping industry sector. Thus, it is very crucial to analyze the efficiency of container ports in the regional sphere. Such kind of efficiency analysis provide a powerful management tool for port operators and shipping managers in the Mediterranean market, and it also helps to form an information for planning new regional and national port operations. This paper aims to analyze the ports' technical efficiency of Mediterranean major container ports. It is conducted to establish the model of port performance and efficiency through the empirical test of the various factors. Regarding to the panel data collected from the 48 DMUs (decision making units), this study attempts to provide the empirical basis of the port efficiency relative to another factors in the total port performance. Due to the complexity of the various activities carried out at container ports, the study focuses only on the technical efficiency at the level of the Mediterranean container port. Unlike the practice of cross-sectional data analysis, originally established by Charnes et al. (1985), the panel data in DEA window analysis applications are used. The main focus of this study is the relative technical efficiency of 12 container ports from 7 countries in the Mediterranean market. The selection of ports under study is based on their high handling capability and rankings in World Top 100 (Containerization International, 2018).
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.11a
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pp.191-196
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2004
This paper is to measure and ealuates the technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency with three inputs and two outputs with the use of DEA(data envelopment analysis) in Korean RCC(Rescue Co-ordination Center/RSC(Rescue Sub-Center). Several conclusion emerge. first the average efficiency of overall technical efficiency measure about $91.03\%$ and pure technical efficiency $96.80\%$ is much large then scale efficiency $93.83\%$. It means that inefficiency has much more to do whit the inefficient utilization of resources rather then the scale of production. second, DRS(decreasing return to scale) is Tongyeong and IRS(increasing return to scale) is Incheon, Taean, Gunsan, Yeosu, Ulsan, Donghae in RCC/RSC. finally, inefficiency RCC/RSC. have to benchmarking with reference sets.
Due to the growth of container traffic and port competition, ports have increasingly been under pressure to improve their efficiency in port operation and port management for competitive edge. The purpose of this study is to compare the technical efficiency among major container terminals in China, Korea and Singapore using Data Envelopment Analysis (DEA). This paper analyses the returns-to-scale using the output orientation of VRS and CRS model. The benefits of this study examining the relative performance of container terminals will enable container terminal operating companies or port policy makers in those countries to identify current slacks and to set up a proper port management and operation plan to improve their productivity.
There has been abundant empirical research undertaken on the technical efficiency of Korean ports. Most studies have focused on the use of parametric and non-parametric techniques to analyse overall technical efficiency. This paper utilizes data for the period 2000-07 to offer a heterogeneous perspective on the overall efficiency of Korean ports. The framework assumes that ports use one input to produce one output; the output and input include port export(import) and regional export(import). This paper also employs panel analysis and heteroscedastic Tobit model to show the effect of the explanatory variables on the port efficiencies. The panel analysis shows that the regional export/total export has negative effect on the export efficiency while the regional import/total import has not any relations with the import efficiency. The heteroskedastic Tobit model shows that both regional export ratio and regional import ratio have negative effects on the efficiency while the gross regional domestic product has not any significant relations with the import efficiency.
The steady growth of seaborne trade has resulted in the further development of container ships, ports, and container terminals, and the operating efficiency of a container terminal is a decisive element for its competitive ability in international markets. The aim of this research is to evaluate the relative efficiency of Russian and South Korean container terminals. For this purpose, the output-oriented DEA was applied to 31 container terminals of Russian and South Korean seaports for the years from 2012 to 2014. The results indicate that Korean container terminals exhibited higher efficiency scores than their Russian counterparts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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