본 연구는 DEA Window 모형을 활용하여 국내 내항여객운송항로 90개 항로를 의사결정단위(DMU: Decision Making Unit)하여 효율성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2015~2019년 데이터를 원도우 3기로 구분하고, 선박의 운항횟수, 선박총톤수 및 운항거리를 투입변수로, 일반인 및 도서민 운송실적을 산출변수로 하여 효율성을 분석하였다. 분석결과 상대적 효율성이 낮은 항로에 대해서는 개선사항을 도출하여 제시하였다. 특히 수익항로로 민간사업자가 선박을 운항하고 있는 일반항로와 비수익항로로 국가가 지원하고 있는 보조항로에 대해 효율성 평가를 하였다. 아울러 CCR모형의 기술효율성(technical efficiency: TE)과 BCC모형의 순수기술 효율성(pure technical efficiency: PTE) 값을 활용하여 규모효율성(scale efficiency: SE)을 도출하였다. 항로의 비효율성은 규모효율성(SE)보다 순수기술 효율성(PTE)에 의한 것임을 알 수 있었다. 본 연구의 분석결과에 나타난 각 항로에 대한 개선사항을 고려하여 내항여객운송항로 정책 수립시 고려할 필요가 있을 것이다.
This study measured technology transfer efficiency for public institutes. The study made use of DEA being one of the non-parametric linear programming to evaluate technology transfer efficiency for public institutes and to measure technology efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency. The measurement of the technology transfer efficiency for public institutes was as follows: The cause of the technology transfer inefficiency was affected by pure technical inefficiency more than by scale inefficiency. Public institutes' RTS(Return To Scale) value varied depending upon the features of the organizations than the features of the regions. Public research institutes' RTS value is more effective than universities' RTS value. We compared the RTS group with the RTS of Projected DMU groups. The RTS group had constant returns to scale effect while the RTS of the Projected DMU had increasing returns to scale effect. The technology transfer efficiency of public institutes varied depending upon the features of the organizations and regions : The technology transfer efficiency of public institutes were as follows : public research institutes at the metropolitan area, public research institutes at the local areas, universities at the metropolitan area and universities at the local areas. In other words, the technology transfer efficiency was affected by organizational characteristics more than by regional characteristics at the place where public institutes were located.
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 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%.
The purpose of this study is to estimate efficiency of environmental-friendly agricultural product by using Data Envelopment Analysis. A proposed method employs a bootstrapping approach to generating efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. The technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency measure of strawberry by pesticide-free certification is 0.967, 0.995, 0.968 respectively. However those of bias-corrected estimates are 0.918, 0.983, 0.934. We know that the DEA estimator is an upward biased estimator. In technical efficiency, average lower and upper confidence bounds of 0.807 and 0.960. According to these results, the DEA bootstrapping model used here provides bias-corrected and confidence intervals for the point estimates, it is more preferable.
본 연구는 대전 지역에 소재하고 있는 15개 공공도서관을 대상으로 DEA 모형을 사용하여 2008년도 공공도서관의 상대적 효율성을 분석하고 이어서 최근 3년간의 추세변화를 분석하였다. 투입요소로는 직원수, 면적, 장서수가 사용되었으며 산출요소로는 이용책수와 이용자수가 사용되었다. 연구결과, 기술효율성 값의 추세변화를 분석해 보면 3년간 지속적으로 효율성이 개선되었으며, 기술효율성의 개선은 순수 기술효율성과 규모 효율성 둘 다의 개선에 있었다.
본 연구는 수자원정책의 효율성 제고를 위한 정책 방안 마련의 토대를 제공하고자 제조업체에서 투입요소로 사용하고 있는 공업용수의 기술적 효율성을 추정하였다. 이를 위하여 자료포락분석(DEA:Data Envelopment Analysis)기법을 이용하였으며 분석 결과에 의하면 공업용수의 기술적 효율성은 전 산업 평균이 0.407로 추정되어 모든 투입요소가 가변적인 경우의 연구 사례에 비하여 낮은 추정치를 보여준다. 이는 공업용수에 대한 비용이 다른 투입요소에 비하여 낮아 기업 경영진이 공업용수의 효율적인 활용 필요성에 상대적으로 둔감한 결과로 볼 수 있다. 그리고 낮은 기술적 효율성 추정치는 모든 투입요소가 효율적이라고 가정하고 분석한 기존 연구들의 가정에 한계가 있음을 보여 준다.
본 연구의 목적은 투입물 효율함수를 이용하여 한국농가의 소득계층을 대상으로 기술효율, 환경효율, 규모효율을 측정하고, Tobit 모형으로 그 결정요인을 분석하는 것이다. 본 연구는 비모수적(nonparametric) 방법에 의존하여 재화의 가격이나 최적화 행동에 관한 가정없이 투입요소와 산출량에 의존하여 기술효율을 계측한다. 생산기술은 바람직한 재화와 바람직하지 못한 오염물의 결합생산을 모형화한다. 규모불변과 강처분 하에서 평균 기술효율 수준은 0.437 이었다. 기술비효율의 원인은 순수기술비효율이 47.7%, 규모비효율은 11.3%, 환경비효율 3.2%의 순이다. 규모체증 상태에서 생산농가는 전체농가의 70%를 점유하고 규모체감 상태에서 생산농기는 전체농가의 27%에 이른다. 효율성을 결정하는 요인으로 소득계층이 높을수록 중장기 부채가 높을수록 단위면적당 질소배출량이 높을수록 기술효율은 높았고, 경지면적당 농업경영비가 높을수록 기술효율은 저하되었다. 환경효율에서는 BOD 배출량, 단위면적당 기계도입, 자본의 생산성 유의적이고 음(-)으로 나타나, 청정기술이 아닌 단순한 기계화의 확대는 환경효율을 악화시키는데 영향을 주고 있음을 시사한다.
This paper analyzes the efficiency of social enterprises by analyzing bootstrapping data envelopment analysis. Unlike the definitive DEA model, we analyze the confidence intervals of efficiency estimates through the DEA model, which takes into account stochastic factors. Major analysis results are summarized as follows: First, the results of the bootstrapping DEA analysis of social enterprises estimated that the technical efficiency was 0.459 and the 95% confidence interval was 0.389 to 0.601. Second, the number of inefficient social enterprises with efficiency values of less than 0.5 was found to be 15 (55.56%) in technical efficiency, 5 (18.52%) in pure technical efficiency, and 8 (29.63%) in scale efficiency. It can be seen that a significant number of social enterprises are operating in an inefficient state. Third, looking at the returns of scale of social enterprises, 25 (67.57%) are currently in the increasing returns of scale, 10 (27.02%) are in the constant returns of scale, and 2 (5.41%) are in decreasing returns of scale. In other words, it can be seen that social enterprises are under-invested in terms of input factors.
본 연구는 자료포락분석(DEA) 기법을 이용하여 우수감정평가법인의 효율성을 분석하고자 한다. DEA는 복수의 입력과 출력변수를 가지고 상대적인 효율성을 평가하는 기법이다. 우수감정평가법인의 상대적인 효율성을 평가하기 위하여 CCR-O와 BCC-O 모델을 사용하였다. 입력변수는 평가사의 수이고 출력변수는 매출액과 당기순이익이다. 국내의 13개 평가법인을 대상으로 연구를 수행하였으며 2008년 회계연도의 재무자료를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. CCR-O 모델을 적용한 결과 우수감정평가법인의 기술적 효율성은 약 88.3%로 나타났다. BCC-O 모델을 적용하면 순수 기술적 효율성은 약 90%이고 규모의 효율성은 약 98.2%로 나타났다. DEA 분석결과 비효율성의 원인은 순수 기술적 효율성으로 나타남에 따라 경비절감 등을 통해 순수한 기술적 비효율성을 줄여나가야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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