Purpose: The performance of global major airports is evaluated and several research questions are examined relative to the measures characterizing airport performance. Methods: The two-stage internal structure of airport performance is considered by decomposing it into physical operations and revenue generation. In the physical operations stage, operating costs, number of runways, terminal area and number of employees are used as inputs, while passenger throughput, cargo throughput and aircraft movements are taken as outputs. Subsequently, in the revenue generation stage, the outputs from the preceding stage are taken as inputs, while revenue is used as output. Results: Based upon this two-stage modeling of airport performance, a multiplicative two-stage network data envelopment analysis model is employed to calculate the overall and stage efficiencies of 59 airports using the recent data in the 2014 Airport Benchmarking Report published by the Air Transport Research Society. Several internal and external factors are also considered such as airport size, airport geographical location, proportion of international passengers, ownership (listed or not) and management style, and statistical analysis is performed to examine their impacts on airport performance. Conclusion: It is shown that the airports exhibit statistically significant difference across regions, and also some statistically significant factors affecting airport performance are identified.
Purpose: This paper developed the framework for extracting strategies of research and business development (R&BD) based on the data envelopment analysis(DEA). Methods: DEA has been widely utilized in evaluating R&D efficiency. Even though, technology transfer and commercialization has been regarded as the important factors for practical R&D efficiency evaluation, most research have evaluated R&D efficiency by just using the DEA outputs such as the number of patents and papers. The technology transfer, commercialization and relations among costs and generated technology and commercialization are needed to be considered for more practical R&D efficiency evaluation. Thus, this research addressed a method on how to incorporate the commercialization factors into the R&DB efficiency evaluation, and improve the efficiency strategically in terms of R&D and B&D. To achieve this, this research utilized a two-stage network DEA model for R&BD efficiency evaluation. Results: The proposed framework was applied to the 15 public research institutes and the 34 universities for validation. R&BD efficiency for the 15 public research institutes and the 34 universities was evaluated, and the differentiated improvement strategies for the inefficient DMUs to improve their efficient were proposed. Conclusion: The R&BD efficiency would be effectively analyzed based on two-stage network DEA. It would be utilized for the effective strategy planning for cultivating R&BD.
Scientific and technological performances (e.g., patents and publications) made through R&D play a pivotal role for national economic growth. National governments encourage academia-industry cooperation and thereby pursue continuous development of science technology and innovation. Increasing R&D-related investments and manpower are crucial for national industrial development, but evidence of poor performance in business performance, efficiency, and effectiveness has recently been found in Korea. This study evaluates performance efficiency of the 6T sector (Information Technology, Bio Technology, Nano Technology, Space Technology, Environment Technology, Culture Technology), which is considered a high-potential promising industry for the next generation growth and currently occupies two thirds of the national R&D projects. The study measures the relative efficiency of R&D in a comparative perspective by employing the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The result reveals overall low efficiency in basic R&D (0.2112), applied R&D (0.2083), development R&D (0.2638), and others (0.0641), confirming that economic performance and efficiency were relatively poor compared to production efficiency. Efficient R&D needs policy makers to create strategies that can increase overall efficiency by improving productivity performance and quality while increasing economic performance.
그동안 지역혁신체제론의 관점에서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하는 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 (1)지역연구개발시스템의 내부 처리과정 고려 미흡과 (2)연구개발의 특수성을 고려하지 못한 효율성의 분석모형 설정, (3)투입 산출지표 설정의 타당성 부족, (4)산출된 효율성 지수의 민감도 분석 소홀 등의 여러 한계점이 존재한다. 특히 5~10년 이내의 단기간으로 접근함에 따라 지역연구개발시스템의 효율성이 어떻게 변모해왔는지 그 역동성을 상세히 고찰하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 1999년~2014년까지 16개 광역지방자치단체를 대상으로 네트워크 자료포락분석(Network Data Envelope Analysis: DEA)의 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 지역연구개발시스템의 효율성을 분석하고 주요 개선방향들을 논의하였다.
지금까지 학교 교육은 교육 예산 및 시설, 프로그램 등이 다양하게 투입되었지만 그 성과 평가는 명확하게 이루어지지 못했다. 본 연구는 전국 고등학교에서 학생들을 위한 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 제시하였다. 학생 교육지원이 비슷한 학교의 운영 효율성을 분석하기 위하여 1차적으로 EM 군집분석을 수행한 후, 군집별로 상대적 효율성을 Network DEA를 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 Network DEA는 학교 인프라 측면의 6개 투입요소, 1차적 산출 요소인 학업지속자, 학교 프로그램 측면의 10개 2차 투입 요소, 2차적 산출 요소인 진학자와 취업자, 연결 변수인 1인당도서관이용률을 고려하여 분석하였다. 효율성 분석 결과를 기반으로 벤치마킹할 대상을 선정하기 위해 유클리드 거리 계산방법을 적용하여 Tier분석을 수행하였다. 본 연구에서는 전국의 일반계고등학교와 직업계고등학교에서의 학생 교육지원 데이터를 수집하여 교육 지원의 효율성을 분석하는 모델을 적용하였다. 단계적 벤치마킹방안은 벤치마킹 대상 선택의 문제점을 보완하기 위해 비효율적인 학교의 요소를 고려하여 단계적으로 효율성 개선 대상을 선정하도록 제안하였다. 학생 교육지원 효율성이 낮은 학교가 학생 교육지원의 효율적 운영을 위한 단계적 벤치마킹을 하는데 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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