In this study, 31 provincial-level administrative regions in China from 2011 to 2021 were taken as the research objects, and the super-SBM model was used to measure the regional eco-efficiency with capital, labor, land and resource input as input variables, GDP and green coverage as the desirable outputs, and wastewater, waste gas and solid waste emissions as the undesired outputs. Tobit regression was used to analyze the effects of external environmental factors on eco-efficiency. The results showed that the average level of eco-efficiency in China was low, and the eco-efficiency in the eastern region was higher than that in other regions, and there were great differences in the western, northeast and central regions.
This research analyzed the operation efficiency and influence factors of housing facilities for the severely disabled in Jeolla region by using the DEA model. First, the analysis of efficiency for 2012 was carried out using the CCR model. As a result, 12 DMUs were proved to be efficient, and the average efficiency of CCR was 0.85, confirming that the efficiency of all DMUs were satisfactory. Second, regression analysis was carried out to analyze the factors affecting the efficiency of the DEA model by using the Tobit model. In this case, the inputs and calculated variables were set as independent variables whereas the efficiency as the dependent variable. As a result, the detailed variables had a low significance; the overall input variables showed a negative influence while the calculated variables tended to be a positive influence. In terms of operation efficiency, there was no meaningful result in input variables besides the number of workers. Instead of expanding the input variables, the following should be made for housing facilities of the severely disabled; more efforts should be put in to improve welfare service delivery system and operating environment and structure, and the program must be supplemented as well.
Korean income data obtained from Korea Labor Panel Survey shows excessive zeros, which may not be properly explained by the Tobit model. In this paper, we analyze the data using a zero-inflated Tobit model to incorporate excessive zeros. A zero-inflated Tobit model consists of two stages. In the first stage, individuals with 0 income are divided into two groups: genuine zero group and random zero group. Individuals in the genuine zero group did not participate labor market since they have no intention to do so. Individuals in the random zero group participated labor market but their incomes are very low and truncated at 0. In the second stage, the Tobit model is assumed to a subset of data combining random zeros and positive observations. Regression models are employed in both stages to obtain the effect of explanatory variables on the participation of labor market and the income amount. Markov chain Monte Carlo methods are applied for the Bayesian analysis of the data. The proposed zero-inflated Tobit model outperforms the Tobit model in model fit and prediction of zero frequency. The analysis results show strong evidence that the probability of participating in the labor market increases with age, decreases with education, and women tend to have stronger intentions on participating in the labor market than men. There also exists moderate evidence that the probability of participating in the labor market decreases with socio-economic status and reserved wage. However, the amount of monthly wage increases with age and education, and it is larger for married than unmarried and for men than women.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.2
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pp.45-55
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2024
This study analyzed the efficiency determinants of specialty construction companies by industry using the DEA model and the Tobit model. The analysis targets are 394 specialty construction companies as of 2022. As a result of analysis of efficiency determinants using 12 company characteristics as independent variables, the biggest problem for specialty construction companies was overall efficiency reduction due to rising labor costs. In addition, in a situation where construction companies' loan regulations are severe, the debt ratio was found to have a positive effect on efficiency. Company size had a different impact by industry, and the number of businesses held, credit score, and total capital turnover had an effect only on some industries. This study presents results that are an advance on existing research in that it strategically analyzes factors for improving the efficiency of specialty construction companies. However, it has limitations such as limiting the analysis to only specialty construction companies subject to external audit, insufficient number of companies subject to analysis by industry, and analyzing relative efficiency in the same category for each industry.
With the goal of eradicating overwork, overload, and speeding of general freight cars(cargo) by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Infrastructure and Transport, the "The Fare of safe transportation for freight cars System" has been enforced since 2020. 'The Fare of safe transportation for freight cars' rate for each item is being applied and supplemented, but the 'The Cost of safe transportation for freight cars' of general freight cars (cargo) and steel items is under discussion. The purpose of this study was to estimate the willingness to pay( WTP) for cargo. A survey was conducted on shippers, transportation companies (arrangers, carriers), and cargo drivers (using direct questioning among contingent valuation method (CVM) and the Tobit Regression analysis was conducted, and the average and median values of freight rates were derived using the estimated results, and the willingness to pay by tonnage of freight cars was confirmed. It is expected that the results of this study can be used as a reference to the "The Fare of safe transportation for freight cars Committee" an organization for deliberation and resolution of the 'The Cost of safe transportation for freight cars'.
This study discusses an equity analysis performed to supplement the existing bus service evaluation system. The equity of 179 feeder bus routes in the city of Seoul(Year 2009) is analyzed by employing the modified BCC model along with the desirable inputs such as a number of bus stops and a frequency of operations. In the analysis, each DMU (Decision Making Unit) is assumed to use the desirable inputs, and produces both the index of equity and the index of accessibility. We apply an input-oriented modified BCC model to analyze the equity of the DMUs. The computational result indicates that only 9% of the feeder bus routes are equitable among the total DMUs and the average equity estimate is 0.702. It is also suggested that on average approximately 60% increases of desirable inputs (i.e., a number of bus stops and a frequency of operations) are needed in order to improve equity of DMU in the city of Seoul. The result of the tobit regression analysis on the determinant factors affecting the equity of DMUs shows that all the independent variables (i.e., a number of bus stops and a frequency of operations) are statistically significant at 5% significance level, and the number of bus stops is found to be the most influential factor.
This study presumes the efficiency of each route by utilizing data of Seoul's exclusive bus routes for the 2008 and the DEA model. In the estimation, it is assumed that the number of passengers and profits of each route is calculated by considering the number of buses and stops, travel distance, intervals and management cost. This study computed the efficiency scores of each bus line in Seoul based on the data for the first half of 2008 and one of the DEA models, namely the BCC model. After analysis using the input-oriented BCC model, out of a total of 18 lines of interest, there were 2 CRS lines and 16 IRS lines. Also, the Tobit Regression Analysis that helps identify the impact of the elements used in the analysis on efficiency scores proved that the most influential element to exclusive buses is the length of intervals.
Using 1996 annual observations for 69 bus firms in Seoul, this paper measures firm-level efficiency with data envelopment analysis(DEA) and identifies firm characteristics indicative of differential efficiency in these firms with Tobit regression analysis. The paper then conceptualizes that these firms produce two kinds of output(city/seat bus kilometers or city/seat bus Passengers) using four inputs (labor vehicle, fuel and maintenance). The findings show that, on an average, these firms have only a little input saving potential of 0.9 percent, while not a little output increasing potential of 12.9 percent. On the other hand, it is discovered that these firms operate more efficiently with a lower ratio of maintenance employees to total employees. Furthermore, it appears that both the ratio of seat buses to total buses and average speeds positively affect efficiency in this industry.
In order to improve the existing evaluation system of bus services and gain more reasonable analysis outputs, the authors evaluate the efficiency of 113 arterial bus routes in Seoul in 2009 using a modified BCC model considering not only desirable outputs but also undesirable outputs. Each Decision Making Unit (DMU) is assumed to use inputs such as possession costs, operating costs, the ratios of median bus stops overlapped route lengths to produce estimates of desirable outputs (the number of passengers and service satisfaction score) and undesirable outputs (CO2 emissions). According to the analysis, the modified BCC model considering both desirable outputs and undesirable outputs shows more appropriate results. DMUs would be more efficient on average to reduce nearly 10% of the 3 inputs (possession costs, operating costs, and overlapped route lengths) and increase by about 160% the ratios of median bus stops. Also, a Tobit regression analysis is conducted to identify the most effective variables for maximum efficiency and discover that the variable of possession costs and the ratios of median bus stops are statistically significant.
This study empirically analyzed the factors that intensify the unequal distribution of relational goods through the decomposition of relational gaps and the actual condition of relational goods. The results of the analysis are as follows. First, the average time for forming a relationship with family members or others is 158 minutes in 24 hours a day. Second, tobit regression analysis showed that relational goods time increased as they were employed, more family members, and ownership of their home. On the other hand, relational goods decreased when they were female, double-working, aged, divorced, and increased working time. The increase in household income decreased family relational goods, but increased the time with others. Based on the results of this analysis, this study proposed reduction of working time as a way to increase the happiness by sharing the relationship with meaningful people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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