Purpose: The purpose of this study is to analyze the cost efficiency of food industry in JeollaNamdo. And this study is focused on the correlation between the economic efficiency of food industry and its cost efficiency, based on the analysis of 372 food companies' data in JeollaNamdo in 2012. Methods: DEA cost minimization is the measurement of the cost efficiency of JeollaNamdo food industry in 2012. In this study, the CCR and BBC models have been employed to analyze the decomposing cost efficiency-technical efficiency, allocative efficiency, and scale efficiency respectively. And the Spearman rank correlation and Wilcoxon signed rank test also have been employed to check the correlation and difference between the ranking orders based on the efficiency scores respectively. Results: For the CCR model, mean cost efficiency was found to be 0.084(0.54 for allocative efficiency and 0.19 for technical efficiency). For the BCC model, mean cost efficiency was found to be 0.252(0.453 for allocative efficiency and 0.564 for technical efficiency). Average scale efficiency was found to be 0.38. In analyzing the results, this study argues that the optimal way to improve cost efficiency is by reducing inputs proportionally and changing their combination. Conclusion: The efficiency scores of the two models show high correlation, whereas, the differences between them are also found to be significant. Hence, it should be cautious to select a suitable model when we do the research.
This study examines the effect of communication type of food service employees on the self-efficiency and organizational commitment. To accomplish the purpose of the study, a survey was conducted to employees of food service companies located in Seoul, from August 5, 2013 to August 25, 2013 as a method of empirical study. The results of this study was analyzed using the SPSS WIN 12.0 and statistical reliability analysis, factor analysis, frequency analysis, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted for hypothesis verification. The analysis results of this study are as follows. First, the R-square of regression result for 'communication type will have a positive effect on self-efficiency' was .220. Also, it was found that factors of consideration (Beta=.286, t=5.622), instruction (Beta=.303, t=5.970) and business (Beta=.214, t=4.217) had positive effects on self-efficiency. Values for factors of consideration and instruction were higher than business. Second, the R-square of regression result for 'communication type will have a positive effect on organizational commitment' was .429. Also, it was found that factors of consideration (Beta=.453, t=10.428), instruction (Beta=.380, t=8.749) and business (Beta=.282, t=6.477) had positive effects on organizational commitment. Values for factors of instruction and business were high but value of consideration factor turned out the highest. Third, the R-square of regression result for 'self-efficiency will have a positive effect on organizational commitment' was .334. Also, it was found that out of the factors of positivity (Beta=.369, t=8.423), confidence (Beta=.415, t=8.833) and negativity (Beta=-.072, t=-1.536), positivity and confidence had positive effects on organization commitment, and only positivity and confidence showed high values in organization commitment. Upon analyzing the effect of factors of self-efficiency (positivity, confidence, negativity) on organizational commitment, it was found that positivity and confidence showed high relevance but the negativity factor did not have any correlation.
The study on the efficiency analysis of Korean automobile parts companies is mostly based on the calculation of the size of output such as sales. However, the performance indicators such as sales, operating profit, and net profit are directly related to the cost structure, and this cost structure is affected by changes in the company's asset structure and capital structure. As a result, it is necessary that efficient capital procurement should be done at the same time to create efficient management performance through proper investment. In this study, we aim to measure the efficiency of asset and capital procurement compared to the sales figures, such as sales, generated by 33 primary suppliers who supply parts to Hyundai Kia Motors. For this purpose, this study proposed a DEA cross analysis model that can simultaneously measure efficiency in terms of input assets and capital procurement based on the same management performance when analyzing the efficiency of domestic auto parts companies.
Purpose: The purpose of this study was to compare the efficiency of general ward nurses in hospitals using Data Envelopment Analysis (DEA). Methods: Participants were 30 nurses working at a general ward. Input variables were labor cost and time of direct nursing. Output variables were prevention rate of medication error and bedsores, and patient satisfaction. These variables were extracted using literature review and CVI of an expert group. Data were collected from September 18 to October 7, 2017. Data were analyzed using EMS 3.1 program for DEA and descriptive statistics. Results: The average efficiency score of 30 nurses was 0.986, which was very high over all. In the super-efficiency analysis of 11 nurses, their efficiency ranged from 1.0 to 1.047. In addition, when the current output was fixed, the labor cost of nurses did not affect efficiency. Conclusion: This study attempted a new approach concerning performance evaluation of nurses using DEA. This method was useful during appraisal of nurses. We suggest that various input and output variables that were not considered in this study should be added to develop a integrative performance analysis model for nurses.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.81-85
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2021
The purpose of this paper is to measure the relative efficiency of the police agencies in Korea with data collected from 2018 to 2020, using data envelopment analysis (DEA), as put forward by Charnes et al., which is used to construct a scalar measure of efficiency for all police agencies. The results of this study can be used to assist police agencies in delivering better and more efficient services to the community. The analytical results based on DEA identify potentially weak and strong police agencies on policing performance, their efficient benchmarking, and the levels of clear-ups that would make inefficient police agencies efficient. We could suggest that higher levels of the police force are associated with higher performance efficiency against crimes. But, it is a little hard to say that higher levels of the police force can keep the local police agencies efficient without explaining the contribution of other input variables to criminal arrest and prevention. On the other hand, our analysis presents that differences in operating environments and socioeconomic factors do not have a significant influence on the efficiency of local police agencies. But, it is necessary to note that we need to examine the effect of environments and socioeconomic factors on crime to create the better-policing performance.
Blueberry producers' management is failing as a result of the price decline caused by an increase in blueberry imports and the accompanying deterioration in management. Consequently, an endeavor was undertaken to verify the measurement and impact from the standpoint of efficiency and productivity of blueberry management, and to offer an indication of management improvement through analysis. Using the Rural Development Administration's income survey data, the data for twenty-four blueberry farms was analyzed. First, the management effectiveness of blueberry cultivators was evaluated. Using the CCR model (0.7297) and the BCC model (08148), the efficiency of a farm was examined. When the efficiency is one, CCR is ten and BCC is fifteen, and in overall, it was found to be ineffective, the efficiency declined from 2018 to 2019, but climbed again in 2020, according to the annual analysis. The MPI index was then used to examine productivity. T2's MPI index was 1.3338, whereas T3's MPI index was 0.8896, demonstrating a considerable decline in TC. This indicates that technological progress is not being accomplished, necessitating the need for countermeasures. In order to improve the management efficiency of blueberry producers, it is necessary to reduce costs and improve receivable prices through producer organization, and to actively introduce new technologies.
This study empirically analyzes the impact of inventory management performance on the energy efficiency in Korean petrochemical companies. The concept of the distance function is used to define the energy efficiency and the estimation of the distance function is performed using the stochastic frontier analysis. The inventory turnover is selected as the variable indicating the inventory management performance of the company. The main results of this study are as follows. First, the inventory turnover has a positive impact on energy efficiency. Second, during the period over 2011~2015, while the gap in energy efficiency among the companies expanded, the average energy efficiency decreased. Third, the average energy efficiency in upstream process companies was greater than downstream process companies and the gap in energy efficiency among downstream process companies was greater than upstream process companies. Fourth, the average marginal effect of inventory turnover on energy efficiency increased gradually from 2011 to 2015. Finally, the average marginal effect of inventory turnover in downstream process companies was greater than upstream process companies, and the gap in the marginal effect of inventory turnover among downstream process companies was greater than upstream process companies. These results together imply the importance of inventory management in terms of energy efficiency.
The Korean life insurance industry has undergone profound changes, such as the beginning of the variable insurance in July 2001 and the bancassurance enforcement in August 2003. However, little empirical research has analyzed data that includes the bancassurance of life insurance companies operating in Korea. In response to this lack of research, this paper applies DEA (data envelopment analysis) models to measure and decompose their efficiency. We discovered that life insurance companies operating in Korea are a little different in their composition ratio of inputs and outputs, due to the increased variety of distribution channels and new products. We provided efficiency scores, return to scale, and reference frequencies. We also decomposed CCR, BCC, and SBM efficiency into scale efficiency and MIX efficiency. So, we try to investigate whether the sources of inefficiency were caused by the inefficient operation of DMU, disadvantageous conditions, the difference of the composition ratio in inputs and outputs with reference sets, or any combination of the above. Most companies in the sample display had either constant or decreasing returns to scale. The efficiency rankings were less consistent among models and efficient DMUs. In response to this problem, we used the super-efficiency model to rank them and then compared the rankings of the DMUs among the various models. It was also concluded that the availability of panel data, rather than cross-sectional data, would greatly improve the validity of the efficiency estimates.
Purpose: This study addressed the relationship between technological innovation activity and management efficiency of Korean automobile firms. We tested the hypothesis of non-liner relationship of innovation activity in relation to management efficiency. Methods: We discussed prior literature in the firm innovation strategy and management efficiency studies to provide better understanding of relationships between technological innovation activity and management efficiency. As a result, we developed develop and tested a model (Inverted-U shaped) capturing the non-linear impact of technological innovation activity. While we used R&D expenditure and patent registration data for measuring firms' innovation activity, management efficiency was evaluated by using DEA(Data Envelopment Analysis). Results: Main findings of our empirical analysis indicated that the relationships between technological innovation activity and management efficiency was inverted U shaped. This implied that the relationship between technological innovation and management efficiency is inverted U-shaped non-linear, with management efficiency increasing up to a point, beyond which higher levels of R&D and patent registration activities led to a decrease in management efficiency. Conclusion: This study empirically assessed the inconclusive findings of previous research in the area of effects of innovation activities in relation to firm performance. The paper also provided theoretical and practical implications for firms who explore efficient strategy to promote the management performance through technological innovation activities. Future research directions with the limitation of the study was discussed.
This study aims to objectively measure the efficiency of nanotechnology R&D programs by systematically evaluating the inputs and outputs of nanotechnology R&D activities and to find implications for improving the efficiency of nanotechnology R&D programs. Data on input factors such as R&D investment, R&D manpower, R&D period, and output factors such as paper, patent, and commercialization for R&D projects which started from 2008 or afterwards and ended by 2011 are gathered through National Science and Technology Knowledge Information Service, which are used for efficiency evaluation. In this study, we analyzed R&D efficiency in detailed technology units in depth. The process taken in this study is as follows. First, the basic statistics of input and output factors to compare and analyze R&D investment, R&D manpower, R&D period, paper, patent, and commercialization status by technology unit are analyzed. Next, DEA models are utilized to derive the overall efficiency, pure technology efficiency, and scale efficiency by conducting the efficiency evaluation for each technology unit, from which implications for strategic budget allocation are derived. In addition, partial efficiency evaluation is conducted to identify advantages and disadvantages of each technology unit. In turn, cluster analysis is performed to identify similar technology units, from which implications for efficiency improvement are derived.
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