• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.665-679
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• 2017

생산성 평가를 위해서는 주어진 생산 자료를 기반으로 투입 대비 최대산출량을 나타내는 최대산출량을 나타내는 생산 프런티어 곡선에 대한 정보가 필요한 경우가 많다. 이러한 프런티어 함수를 확률프런티어 모형하에서 추정하는 경우에 초기에는 프런티어 함수의 특정한 모수적 형테를 가정하는 경우가 많았다. 그러나 최근에는 프런티어 함수를 프런티어 함수가 기본적으로 만족해야 하는 단조성이나 오목성등을 만족하도록 하면서 비모수적 방법으로 추정하는 방법들이 많이 이루어졌다. 하지만, 이러한 방법들에서 얻어지는 추정량들은 프런티어 함수를 조각적 선형함수 또는 계단함수로 추정하는 특징 때문에 추정의 효율이 떨어지나가 프런티어 함수가 해석이 용이하지 않은 불연속점을 가지는 문제를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 확률프런티어 모형에서 단조증가하는 매끄러운 프런티어 함수 추정법을 제시하고 제안된 추정방법이 기존의 추정방법에 비해서 가지는 추정 효율의 장점을 시뮬레이션를 통해 예시하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.292-302
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• 2018

This study proposes a Bayesian stochastic frontier model that is well-suited to productivity/efficiency analysis particularly using panel data. A unique feature of our proposal is that both production frontier and efficiency are estimable for each individual firm and their linkage to various firm characteristics enriches our understanding of the source of productivity/efficiency. Empirical application of the proposed analysis to Human Capital Corporate Panel data enables identification and quantification of the effects of Human Resource factors on firm efficiency in tandem with those of firm types on production frontier. A comprehensive description of the Markov Chain Monte Carlo estimation procedure is forwarded to facilitate the use of our proposed stochastic frontier analysis.

• 수산경영론집
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• 제43권2호
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• pp.67-77
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• 2012

Based on the survey on aquaculture management status in Nohwa-eup, Bogil-myeon, Wando-eup in Wando region, this study aimed to estimate productive efficiencies of abalone aquaculture production using a stochastic frontier approach (SFA) and to find out their determinants. In the analysis, a Cobb-Douglas production function with an inefficiency term that follows an halfnormal distribution was assumed for the estimation of productive efficiencies. Then, based on the outcomes of productive efficiencies, determinants of productive efficiency were investigated using a tobit regression model. Results showed that the average inefficiency was estimated to be 10% and the production size would be a statistically significant variable for the production. In addition, it was shown that the cage installing method would be an important factor affecting to the level of productive efficiency.

• 농업과학연구
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• 제37권3호
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• pp.509-514
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• 2010

The purpose of this study is to analyze the technical efficiency and its determinants for Korean Apiculture farming by using from door to door and e-mail inquiry data. The analysis was implemented through the Cobb-Douglas stochastic frontier production function (SFPF) model including the technical inefficiency effect model for cross-sectional data. To measure the SFPF model, honey production was used for a dependent variable, and for input variables labor cost, preventive cost, material cost, feeding cost, depreciation cost were used. Farmer's age, farmer's career, farming scale, full-time or half-time firm and movement or fixed firm variables were used to measure the inefficiency effect model. The average technical efficiency on apiculture farming in Korea is estimated to be 0.8112. It means that there were technical inefficiency of about 18.88% in Korea apiculture farming. In this study there are some suggestions which could increase the technical efficiency of Korean apiculture farming.

• 경제분석
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• 제17권1호
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• pp.103-130
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• 2011

연구개발 및 정부의 연구개발지원의 성과에 대한 실증연구결과의 중요성에도 불구하고 연구개발투자의 생산성에 대한 영향을 분석하는 계량모형에 관한 논의는 상대적으로 활발하지 않았다. 본 연구에서는 연구개발투자의 생산성에 관한 기존 실증분석연구에서 활용한 계량모형들을 비교하여 모형의 장단점을 논하며 최근 발전된 관련 계량모형을 논함으로써 향후 응용연구에서 모형설정에 필요한 정보를 제공하고자 한다. 특히 기존 연구에서 가정하였던 연구개발투자와 생산성의 관계에 단조성을 완화하여 비단조성을 추정할 수 있는 모형을 소개하고 이를 기반으로 단조성 가정에 대한 검정방법을 논한다. 광공업통계DB에 있는 기업자료 및 OECD국가 패널자료에 논의한 계량모형을 적용함으로써 모형특성의 차이에 따른 추정결과의 차이점을 논한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8719-8727
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• 2015

본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.15-31
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• 2017

This study analyzes 45 Korea IT service companies from 2012 to 2016 using DEA analysis. Large enterprises, medium enterprises and small and medium enterprises (SMEs). CCR model and BCC model were used for efficiency analysis. Among the various analytical objects, the decision objects which yield the maximum output with minimum input are compared with other analysis objects. The relative inefficiency was measured through this, and Technical Efficiency (TE), Pure Technology Efficiency (PTE), Scale Efficiency (SE), scale profit, reference frequency were analyzed. Also, we analyzed the Technology Gap Ratio (TGR), which is the distance between production function and Meta-Frontier for each firm, using Meta-Frontier analysis. Finally, the Tobit model is used to analyze the sources of efficiency and inefficiency. The inputs are assets, capital, and employees, and the output factor is sales. The analysis shows that large firms are achieving technological achievements more efficiently than small and medium enterprises. As a result, medium-sized enterprises and SMEs can improve efficiency overall through efficient operation of workforce and appropriate combination of inputs such as assets and capital. Also, as a result of the influence factor analysis, it was found that the ratio of the managed asset ratio and the management cost ratio were significant factors influencing the efficiency of the IT service companies. This study suggests the efficiency analysis using DEA for many Korea IT service companies. Inefficient parts of each company are classified according to size and technology. Also, we identify the most efficient companies and analyze the causes of those companies whose profits are lower than their size.

• Ocean and Polar Research
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• 제30권4호
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• pp.445-451
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• 2008

This paper examines measures of technical efficiency in off-shore fishery based on a frontier production function model of the Cobb-Douglas type. Technical efficiency ranges between 57.13 and 98.62 percent. The results suggest that the highest TE in the industry is the trawl. Also, this analysis shows that Busan's Danish seine fishery has a maximum TE. Angling in Gangwon has a minimum TE. Empirical measures of technical efficiency in this study can be useful in analyzing the potential effects of policies designed to deal with the current fishery industry.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권1호
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• pp.105-111
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• 2005

최근 심화되고 있는 컨테이너터미널 경쟁에서 각국 항만 및 터미널 운영업체는 터미널의 시설확충 뿐만 아니라 컨테이너터미널 효율성을 화물유치의 중요한 요인으로 인식하게 되었다. 이러찰 환경변화에 따라 컨테이너터미널의 효율성과 관련된 많은 연구가 수행되어 왔었다. 그러나 대부분의 기존 연구에서는 정성적인 설문조사나 기초데이터를 이용하여 컨테이너터미널에 대한 효율성을 부분적인 관점에서 분석하거나 단일 연도의 효율성 수준 및 자국 항만의 효율성만을 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 확률프론티어 모형(Stochastic Frontier Model)을 이용하여 계량적이고, 패널자료를 사용하여 연도별 효율성의 변화를 실증적으로 분석하여 개별 터미널간의 효율성이 주는 시사점을 도출하였다. 우리나라 터미널의 효율성 수준은 해외 주요 터미널과 비교해본 결과 경쟁항만에 비해 감만터미널을 제외한 나머지 터미널은 낮은 수준으로 나타났다.

• 수산경영론집
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• 제47권2호
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• pp.1-14
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• 2016

This study applied the Stochastic Frontier Analysis to estimate which independent variable affects to efficiency of aquaculture household. This study used wage and facility scale as input variables, sales volume as an output variable to estimate efficiency. Also, the study used region, species, water quality to estimate technical inefficiency factors of the model. The data used for this study were obtained by the operating costs survey using 1:1 interview method. The study selected translog production model with technical inefficiency term estimated as half-normal distribution. In addition, the study used pearson and spearman correlation coefficient among efficiency estimating models. Also, the study analysed differences among estimated efficiencies through t-test, and showed us 0.1793 in species, 0.4677 between Geojae and Masan.