Network DEA 모형과 DEA-window 분석을 이용한 저비용항공사 효율성 분석

김수영,윤문길 한국항공경영학회 2019 한국항공경영학회지 Vol.17 No.2

The purpose of this paper is to measure and analyze the static/dynamic efficiency of Korean low cost carriers by utilizing Network DEA and DEA-window models and develop the strategies for the efficiency improvement of inefficient LCCs. We study middle process of efficiency by Network DEA. We also measure dynamic efficiency by DEA-window. 5 LCCs were selected as DMUs and the data is obtained from 5 LCC over the time period of 5 years from the years 2013 to 2017. In the first Network DEA step, The input variable is cost of goods solds, the output variable in the first step is ASKs. The second input variables are ASK and selling and administrative expenses, output variables is RPK. The third input varible is RPK, output varible is Operating income. We set 3 window depth to study DEA-window. The major experimental results are as follows. First, Network DEA model estimates the static efficiency of 5 LCCs and shows that C is efficient in the production part, B and C are efficient in the sales part, B is efficient in the profit part in 2017. Second, As the result of the trend and stability analysis of dynamic efficiency by using the DEA-window, B and C are efficient in the production part, C and D are efficient in the sales part, E and B are efficient in the profit part. There is a bigger gap in the profit part(Revenue Management) rather than production and sales parts. We can analyze which part LCCs should improve by Network DEA. We also can know dynamic efficiency of each part. LCC’s main strategy is to reduce cost and achieve efficiency. We look forward to helping LCCs to business strategy in the future. 본 연구는 Network DEA와 DEA-window 모형을 이용하여 국내 저비용항공사의 정태적/동태적 효율성을 분석하였다. Network DEA는 전통적인 DEA모형의 단점을 보완하는 방법으로 중간과정에 숨어있는 변환과정을 설명할 수 있다. DEA-window모형은 다기간에 걸친 동태적 효율성을 분석할 수 있는방법이다. 실증 분석을 위하여 국내 5개 저비용항공사(티웨이항공, 제주항공, 진에어, 이스타항공, 에어부산)를 분석대상으로 선정하였고, 분석기간은 2013년부터 2017년까지이다. Network DEA모형의 1 단계 투입변수는 매출원가, 산출변수는 ASK이고, 2단계 투입변수는 ASK와 판매관리비, 산출변수는RPK이다. 3단계 투입변수는 RPK, 산출변수는 영업이익으로 놓고 분석하였다. DEA-window모형은 윈도우 크기를 3으로 설정하여 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. Network DEA를 활용한 정태적 효율성 분석결과, 2017년 기준 1단계생산효율성은 C 항공사, 2단계 판매효율성은 B, C 항공사, 3단계 수익효율성은 B항공사가 효율적인항공사로 나타났다. DEA-window를 활용한 동태적 효율성을 분석한 결과, 1단계 생산효율성은 B, C항공사, 2단계 판매효율성은 C, D 항공사 3단계 수익효율성은 E, B 항공사가 높게 나타났다. 1단계(생산) 와 2단계(판매)는 항공사간 격차가 크지 않은 반면, 3단계(수익)는 항공사간 격차가 가장 큰 것으로 나타나 항공사간 수익경영(Revenue Management) 역량 차이가 큰 것으로 분석되었다. Network DEA를 활용하여 그동안 블랙박스로 감춰져있던 중간과정 분석이 가능해짐에 따라, 각 항공사가 어느 분야에서 효율성을 중점 개선해야 하는지 알 수 있게 되었다. 또한, 동태적 효율성을 분석하여 항공사의 효율성추세를 분석하였다. 이를 통해 비용절감을 바탕으로 효율적 경영을 중시하는 저비용항공사의 향후 경영전략 설정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

Network DEA를 이용한 컨테이너터미널의 효율성분석

이선민(Lee, Seon Min),박정민(Park, Jeong Min) 한국산업경제학회 2013 산업경제연구 Vol.26 No.5

각 국가 항만들의 경쟁은 세계 컨테이너 물동량의 꾸준한 증가로 인하여 점점 치열해지고 있으며, 국제 시장에서 경쟁우위를 달성하고 유지하기 위하여 끊임없는 노력을 하고 있다. 컨테이너터미널을 이용하는 고객은 세계 여러 나라에 컨테이너 선박을 운영하는 선사와 이 선사를 이용하여 화물을 수.출입하는 기업으로 나누어 생각할 수 있다. 선주는 신속한 하역 및 선적 작업을 통하여 선박의 정박시간을 줄여 선박의 운항 횟수를 늘리고, 기업은 보다 빠르게 화물을 수.출입하기를 원한다. 컨테이너터미널에서는 이러한 고객의 요구를 만족시켜 보다 많은 선사를 유치하기 위하여 끊임없이 경쟁을 하고 있다. 과거에는 대규모 시설 투자를 통하여 항만 간에 경쟁 우위를 확보하려고 하였으나, 최근에는 항만 투자 성과 제고를 위하여 항만의 효율성을 중시하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널의 내부 구조를 Quay Site, Yard Site로 분류하여 효율성을 분석 한 후, 각 Site 사이에 존재하는 매개변수를 찾아내어 Network 구조의 DEA 모형을 이용하여 DMU의 전체적인 효율성뿐만 아니라 부분적인 효율성까지 분석하기 위한 통합모형(hybrid model)을 개발하여, “Block box”의 존재를 설명하고 Network DEA 분석방법을 적용한 효율성과 전통적인 DEA 분석방법을 적용하여 컨테이너터미널의 효율성을 비교ㆍ설명하였다. The purpose of this paper is to investigate of efficiency in each container terminal by measuring the relative efficiency of container terminals. The twenty eight container terminals, in which the data could be collected, from the top thirty container terminals in the world was analyzed by using the traditional DEA(data envelopment analysis: DEA) model and the Network DEA models to achieve the purpose of this study Analysis results are as follows: The number of nine efficient DMU in the traditional DEA reduced to two efficient DMU in the Network DEA. According to the results of Network DEA analysis, it is suggested that the efficiency is measured tightly in Network DEA models by considering the efficiency and the process of each division making up DMU.

은행산업의 효율성 및 결정요인에 관한 실증 분석 : Network DEA 모형과 Censored Tobit 모형을 이용하여

김희창 한국산업경제학회 2012 산업경제연구 Vol.25 No.1

본 연구는 한국 은행산업의 효율성 및 결정요인을 분석하여 효율성 개선 노력을 위한 시사점을 제시하고자 한다. 효율성 분석을 위해 전통적 DEA(Data Envelopment Analysis)모형과 Network DEA 모형을 사용하여 비교분석하였으며, 결정요인 분석에서는 Censored Tobit모형을 사용하였다. Network DEA는 중간산출물을 고려한 단계별 결합 활동을 함께 분석 할 수 있는 모형으로써 본 연구에서는 은행의 경영활동을 생산단계와 수익단계로 구분하고 단계별 결합 효율성을 추정하였으며, 이를 통해 기존의 전통적인 모형과 비교 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석기간동안 한국은행산업의 전체 비효율성은 42.6%로 나타났으며, 비효율성의 원인은 생산단계에서 보다는 수익단계에서 크게 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 둘째, Network DEA모형과 기존의 DEA모형의 효율성 결과가 다소 차이를 보이는 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 중간산출물 및 결합활동의 결과가 효율성 추정을 위한 중요한 고려 대상임을 시사하는 것으로 주목할 필요가 있다. 마지막으로 은행효율성결정요인은 총자산규모와 BIS자기자본비율이 모든 단계에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었으나, 예대마진, 예대율, 이자수익비중 등은 단계별 효율성간 미치는 영향이 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 비효율성 원인이 어느 단계인가에 따라 은행 효율성 개선을 위한 구체적인 방향과 노력이 이루어져야 할 것으로 보인다. The purpose of this study is to measure the efficiency and analyze the determinants of Korean banks from 2002 to 2010. In methodology, Network DEA(data envelopment analysis) is employed for measuring bank efficiency, while censored Tobit model is used to analyze the determinants of bank efficiency. In this paper, Network DEA model consists of two stages : production and profit stage. we found the following results: (1) Among the Korean Banks, 42.6% showed overall inefficiency; Inefficiency was higher in the profit stage than production stage. (2) As we expected, the results of bank efficiency in Network DEA model were found to be different from conventional DEA models. (3) The results of the regression analysis for determining bank efficiency illustrated that total asset and BIS ratio showed positive effects on efficiency in all stages, while NPL(non performing loan), deposit-loan margin, loan-deposit ratio, and interest income ratio showed different results in each stage.

논문 : 균형성과표와 Network-Malmquist 모델을 활용한 해운기업의 효율성 및 생산성 변화 분석

황경연 ( Kyung Yun Hwang ),구종순 ( Jong Soon Koo ) 한국해운물류학회(구 한국해운학회) 2015 해운물류연구 Vol.31 No.4

본 연구는 Network DEA와 Network-Malmquist 모델을 활용하여 BSC관점에서 우리나라 주요 해운기업의 효율성 및 생산성 변화를 비교분석하였다. Network DEA 결과에서 주력선종별로는 벌크선사의 효율성이 가장 높고, 탱커선사, 컨테이너선사의 순으로 나타났고, 기업규모별로는 종업원수 100~200인 해운기업의 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났다. Network-Malmquist 모델 분석결과에서 주요 해운기업의 생산성은 2012년 이후 하락한 것으로 나타났다. 주력선종별로는 벌크선사의 생산성이 가장 낮게 하락하였고, 그 다음은 컨테이너선사, 탱커선사 순으로 생산성이 낮게 하락한 것으로 나타났다. 기업규모면에서는 종업원수 200인 이상 해운기업의 생산성이 가장 낮게 하락하였고, 종업원수 100인 미만 해운기업, 종업원수 100~200인 해운기업 순으로 생산성이 낮게 하락한 것으로 나타났다. The shipping industry has been depressed since 2008 as a result of the global financial crisis, which has put more pressure on shipping companies to optimize operations. This study aims at analyzing the financial data of Korea``s main shipping companies for the period 2011-2014 to establish the change in these companies`` efficiency and productivity using the Balanced Scorecard (BSC) and Network Data Envelopment Analysis (DEA) methods, together with the Network-Malmquist model. In this study, 28 shipping companies in Korea were selected as a representative sample because their detailed performance indicators were available from the BSC perspective. The results of Network DEA under the assumption of CRS (constant returns to scale) showed that bulk shipping companies had the highest efficiency, followed by tanker shipping companies and container shipping companies in that order. In terms of company size, companies having less than 100 employees had the highest efficiency, followed by those with 200 employees or more and those with 100 to 200 employees in that order. In the analysis of productivity using the Network-Malmquist model, the productivity of Korea``s major shipping companies showed a continuing decline since 2012. By shipping type, the productivity of bulk shipping companies showed the smallest decline followed by container shipping companies, while that of tanker shipping companies showed the biggest decline. In terms of company size, shipping companies with 200 employees or more showed the least decline in productivity, followed by those having less than 100 employees, while the shipping companies with 100~200 employees showed the biggest decline. This study has important implications for shipping companies from the perspective of management. First, shipping companies with more than 100 employees should strive to improve their financial performance by enhancing their internal processes and customer service. In the results of Network DEA and traditional DEA, shipping companies having less than 100 employees was found to be more efficient than shipping companies with 100 employees and with 100~200 employees. Therefore, a large-scale shipping company will strive for further efficiencies than small-scale shipping companies to eliminate inefficiencies that appear depending on the larger scale. Second, the major shipping companies in Korea, and in particular, tanker shipping companies, need to make more efforts to improve their productivity. In the analysis of productivity changes using the Network-Malmquist model, productivity of tanker shipping companies showed more decline than in the bulk shipping companies and container shipping companies. Therefore, tanker shipping companies will strive to improve productivity and find ways to overcome the current difficult environment. In addition, shipping companies having less than 200 employees that has reduced the productivity than those with 200 employees or more will require more effort to improve productivity.

NETWORK DEA 모형에 의한 은행 효율성 측정

강은경(Kang, Eun Kyung) 한국산업경영학회 2016 경영연구 Vol.31 No.3

본 연구는 SBM Network DEA모형을 이용하여 2012년부터 2014년까지 우리나라 은행의 효율성을 생산효율성과 이윤효율성 2단계로 분리하여 측정한 후에 비효율의 주된 원인을 파악하는 데 목적이 있다. 전통적인 DEA기법은 생산과정에서 각 부서(Division)들을 연결시켜주는 중간산출물을 고려함이 없이 조직 전체를 하나의 부서로 취급하여 효율성을 측정하기 때문에 부서 간에서 발생하는 잠재적인 갈등을 취급 할 수 없는 문제점이 있다. 그러나 Network DEA모형은 이러한 문제점을 해결 할 수 있다. Network모형의 첫 단계에서는 중간산출물인 예수금, 대출금, 유가증권을 생산하기 위한 투입물로는 직원수, 지점수, 이자비용을 사용했으며, 중간산출물은 두 번째 단계(포트폴리오관리 부서)에서 이윤을 창출하기 위한 투입물로 사용했다. 연구결과에 의하면 전체효율성에서 비효율의 상당부분은 이윤의 비효율로 부터 기인되고 있음을 확인하였다. 따라서 효율성제고를 위해서는 포트폴리오관리 분야에 대한 보다 적극적인 보강이 요구되어진다고 할 수 있다. 또한 Network DEA모형의 결과에 대한 타당성을 검증하기 위하여 민감도분석을 했다는 점에서도 의의가 있다고 할 수 있다. The objective of this paper is to estimate overall and divisional efficiencies of Korean banks during 2012~2014 by employing SBM Network DEA model. Because traditional DEA model treats systems as a whole to estimate the efficiency, it cannot address potential conflicts between divisions from the intermediate outputs.. In Network DEA model, two stages such as production division and portfolio management division are introduced to estimate divisional efficiencies. Nunber of employees, Number of branches, and interest expenses are used as inputs to produce the intermediate outputs such as deposits, loans and securities, and the intermediate outputs are used as inputs to produce profits in the next division. The results show that overall inefficiency mainly originates from profit inefficiency rather than production inefficiencies. In addition, sensitivity analysis was performed in order to confirm the stability of the results.

Network DEA-SBM과 의사결정나무 분석을 이용한 학교 운영의 효율성 평가 및 개선 모형: 진학 및 취업 성과를 중심으로

정규한,이장희 연세대학교 경영연구소 2020 연세경영연구 Vol.57 No.2

Unlike general companies, the school's operational performance focuses on entrance and employment. Since most previous studies on entrance and employment achievements were based on a simple DEA model considering only a few input factors, the efficiency of school operation was not evaluated properly. In this study, we suggested a model to reasonably evaluate and improve the efficiency of school operation for entrance and employment achievements through Network-DEA and Decision Tree Analysis in consideration of various input factors. Being appropriate for evaluating the efficiency of school operation, the high school data showing the results of entrance and employment was applied to the presented model. Basic data necessary for analysis were collected by using each school homepage or school notification site. Except when some data is missing or insufficient, all 2,355 high schools were divided into 1,763 general high schools and 474 vocational high schools to analyze the efficiency for entrance and employment achievements. For the analysis of the efficiency for entrance and employment achievements, a total of 17 input variables were applied in terms of educational infrastructure and educational programs. Advanced school entrance rate and employment rate were applied as output variables and the number of books per student as a free link variable. The result of the school operation efficiency analysis for entrance and employment achievements using Network-DEA showed that the educational infrastructure of the school site was properly constructed, showing high efficiency, but efficiency is relatively low is the educational program. The results of the Decision Tree Analysis showed differences in important variables affecting school operation efficiency in general high schools and vocational high schools. Excessive input of educational infrastructure and programs did not have a significant impact on school's operational performance in both general and vocational high schools. Through this study, we identified points that need to be improved to increase school's operational performance in schools. This study can be also used as useful data for school operation. 일반 기업과는 달리 학교의 운영성과는 진학과 취업이 중심이다. 진학이나 취업 성과에대한 대부분 기존 연구는 일부의 투입요소만을 고려한 단순한 DEA 모델을 이용한 분석이었기에 학교 운영 효율성에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 본 연구는 다양한 투입요소를 고려하여 Network-DEA와 의사결정나무 분석을 통해 진학과취업성과에 대한 학교 운영의 효율성을 합리적으로 평가하고 개선하는 모델을 제시하였다. 진학과 취업의 결과가 나타나는 고등학교 데이터가 학교 운영 효율성 평가에 적합하여제시한 모델에 적용하였다. 분석에 필요한 기본 데이터는 각 학교 홈페이지나 학교 알리미 사이트를 이용하여 수집하였다. 전체 2,355개 고등학교 중 자료가 일부 누락 되거나 미흡한 경우 등을 제외하고1,763개의 일반계 고등학교와 474개의 직업계고로 나누어 진학과 취업성과에 대한 효율성을분석하였다. 진학과 취업성과에 대한 효율성 분석을 위해 교육 인프라와 프로그램 측면으로 구분하여 총 17개의 투입변수를 적용하였고, 산출변수는 진학률과 취업률, 자유연결(Free Link) 변수로는 학생 1인당 도서 이용권수를 적용하였다. Network-DEA를 이용한 진학과 취업성과에 대한 학교 운영 효율성 분석 결과 학교 현장의 교육 인프라는 적절하게 구축되어효율성이 높게 나타났으나, 교육 프로그램에서는 효율성이 상대적으로 낮았다. 의사결정나무(Decision Tree) 분석 결과는 일반계고와 직업계고에서 학교 운영 효율성에미치는 중요한 변수에 차이가 있었다. 교육 인프라와 프로그램의 과다한 투입이 일반계고와직업계고에서 공통적으로 학교 운영 성과에는 큰 영향을 주지 않았다. 이번 연구는 일선 학교에서 학교 운영 성과를 높이기 위해 개선할 점을 파악하고 학교운영에 유용한 자료로 활용할 수 있다.

2단계 네트워크 DEA모형을 이용한 저비용항공사 점유율이 공항효율성에 미치는 영향

허주희,김지희 한국항공경영학회 2024 한국항공경영학회지 Vol.22 No.3

저비용항공사와 공항 효율성의 관계를 분석한 대부분의 선행연구는 DEA 분석을 통해 개별적으로 평가하는 방식으로 수행되었다. 이에 따라 공항의 프로세스가 하나의 블랙박스로 간주되어 비효율성이 공항 내 어느 단계에서 발생하는지에 대한 분석에 한계가 있었다. 본 연구는 2단계 네트워크 분석을 사용하여 공항의 효율성을 세분화하여 저비용항공사가 미치는 영향을 분석하였다. 네트워크 DEA는 기존 DEA 모델의 단점을 보완하는 방법으로 중간과정에서 발견하지 못한 부분을 세분화해서 설명할 수 있다. 공항의 효율성 분석은 공항의 프로세스를 인프라, 인력 투입 등을 통해 여객, 화물 등을 산출하는 운영단계와 운영단계에서의 산출물을 활용하여 재무적 수익으로 전환하는 수익단계 2단계로 구조화하여 측정하였다. 실증분석을 위해서 아태, 북미, 유럽의 세계주요공항 128개 공항을 분석 대상으로 하였고, 분석 기간은 2015년부터 2019년까지이다. 네트워크 DEA 모형의 1단계 투입변수는 활주로수, 터미널면적, 종업원수, 운영비용이고, 산출변수는 여객, 화물, 운항횟수이다. 2단계 투입요소는 1단계 산출요소를 투입요소로 하고 산출요소는 순영업이익을 사용하였다. 분석 결과 LCC 취항에 따른 운영효율성은 U자형으로 항공사 점유율이 특정 비율(40%) 이상이 되면 (+) 값을 갖는 것으로 나타났다. 수익효율성은 (-)값으로 나타났다. 전체효율성도 (-) 값으로 나타났는데, 이는 수익효율성의 (-)값이 운영효율성의 (+) 값을 상쇄시켰기 때문으로 판단된다. 네트워크 DEA를 활용하여 그동안 밝혀지지 않았던 중간과정의 효율성 분석이 가능하고, 결과를 기반으로 어떤 부분에서 공항의 효율성을 개선해야 하는지에 대한 실무적인 시사점을 얻을 수 있다. Most previous studies have focused on examining the relationship between low-cost airlines and airport efficiency by individually evaluating airport efficiency through DEA ​​analysis. Accordingly, the airport’s process has been viewed as a black box, and there have been limitations in analyzing at what stage within the airport inefficiency occurs. This study used two-stage network analysis to segment airport efficiency and analyze the correlation with low-cost airlines. Network DEA is a method that avoids the shortcomings of the traditional DEA model and can illustrate efficiency in detail by decomposing hidden processes in the intermediate process. The airport’s efficiency evaluation was measured by structuring the airport’s process into two stages: the operation stage, which handles passengers and cargo through infrastructure and manpower input, and theprofit stage, which converts the output from the operation stage into financial profits. For the empirical analysis, 128 global major airports in Asia Pacific, North America, and Europe were selected, and the analysis period was from 2015 to 2019. The first stage input variables of the network DEA model are the number of runways, terminal area, number of employees, and operating costs, and the output variables are passengers, cargo, and number of flights. The second-stage input factors used the first-stage output factors as input factors, and net operating income was used as the output factor. As a result of the analysis, it was found that the operational efficiency achieved by LCC service is U-shaped and has a positive value when the airline’s market share exceeds a certain ratio (40%). Profit efficiency was shown as a (-) value. The overall efficiency also appeared as a (-) value, which is believed to be because the (-) value of revenue efficiency offset the (+) value of operating efficiency. By using network DEA, it has become possible to analyze intermediate processes that were previously hidden as black boxes, allowing airports to see in which areas they need to improve efficiency.

정책네트워크 내 핵심 정부행위자의 구조성분과 정책효율성 간 관계에 대한 연구 -보건복지부 중심의 보육정책네트워크를 대상으로-

이재무 ( Jae-Moo Lee ) 한국정책학회 2014 韓國政策學會報 Vol.23 No.4

본 연구는 현대 행정에서 정책집행을 주도하는 정책네트워크 내 핵심 정부행위자의 구조성분과 정책의 집행결과 산출되는 성과 간의 관계를 확인하기 위해 수행되었다. 그를 위해 보건복지부가 중심이 되는 보육정책네트워크를 대상으로 선정하고 정책효율성을 정책성과로 규정하여 영향관계를 확인하고 정책적 유의점을 고찰하였다. 이를 위해 사회연결망분석(SNA)과 자료포락분석(DEA) 방법을 선택하여, 2002년부터 2013년까지 12년 동안의 보육정책네트워크를 분석하였다. 사회연결망분석 결과, 네트워크의 밀도는 평균52.73%이었으며, 보건복지부의 연결정도중앙성 평균은 36.12%, 사이중앙성 평균은 62.22%이었고, 연결정도집중도 평균은 30.62%, 사이집중도 평균은 57.12%이었다. 이어 보육관련 예산을 투입, 보육시설의 수, 보육아동의 수, 어린이집 이용률을 산출요소로 각각 규정하고 CCR 및 BCC모형을 선택한 자료포락분석 결과, 2006년이 가장 효율성이 높은 회계연도였으며, 가장 비효율성이 높은 회계연도는 2009년과 2007년이었다. 효율성강화를 위해서는 50% 넘게 투입을 감소시키고, 산출은 30~40%이상 향상시켰어야 했음을 확인하였다. 종국에는 이렇게 산출된 구조성분과 효율성 사이의 관계에 대한 회귀분석결과, 네트워크의 밀도와 사이집중도만이 효율성에 유의한 수준에서 영향을 미치는 것으로 실증되었다. This study investigated the meanings of policies with relations between structural changes of factors and the efficiencies of the policies authorized by the Ministry of Health and Welfare playing a key role in the child care policy network. The methods of SNA(Social Network Analysis) and DEA(Data Envelopment Analysis) were chosen for this study to analyze the child care policy network for 12 years from 2002 to 2013. As the result of the social network analysis, the average density of network was 52.73%, the average degree centrality of the Ministry of Health and Welfare was 36.12%, the average between centrality was 62.22%, the average degree centralization was 30.62%, and the average between centralization was 57.12%. And as the result of the data envelopment analysis defining the analysis factors with the budget related the Child Care-Education, the number of child care facilities, the number of children, and the utilization rate of the child care centers and taking CCR and BCC models, the most effective fiscal year was 2006 and the least fiscal year was 2009 and 2007. To increase the efficiency, it should have been reduced the investment by over 50% and increased the output by over 30~40%. After all, according to the result of linear regression analysis for the relations between the chosen factors and the efficiencies, it was proved that only the density of network and the between centralization had a significant effect on the efficiencies.

Dynamic-Network DEA를 이용한 우리나라 생명보험회사의 효율성 분석

배세영 ( Se Young Bae ),김희창 ( Hee Chang Kim ) 한국보험학회 2017 保險學會誌 Vol.109 No.-

본 논문은 2004년부터 2015년 기간 동안 우리나라 생명보험회사의 효율성을 dynamic and network slacks-based model(DNSBM)을 이용하여 즉정하였으며, 기존의 DEA 모형들과의 비교를 통해 보험경영에서의 결합 활동과 동태적 분 석까지를 포함하여 보험회사의 경영효율성을 보다 세부적으로 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석기간 동안 우리나라 보험 산업의 평균 효율 성은 이전 모델의 분석결과에 비해 효율성 점수의 변동이 큰 것으로 분석되었다. 서브프라임 사태가 있었던 2007년-2009기간 중 우리나라 보험 산업의 평균 효율 성은 하락하였으며, 정부의 경기부양책과 수익감소에 따른 기업의 구조조정 및 경영혁신 노력 등의 대내외적 경제 환경에 기인하여 2010년 이후 다시 증가하는 추 세를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 보험회사별 효율성 점수를 살펴보면 보험영업 단계에서는 DGB, KB, 라이나 생명이, 수익단계에서는 삼성, 푸르덴셜, 라이나 생명이 효율적인 기업으로 분석되었으며, 분석기간 중 전체 효율성에서 라이나 생 명이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 마지막으로 외국계 보험회사와 국내 보험회사의 효율성은 단계별 효율성 점수에서 확연하게 차이점이 나타나는 것으로 분석되었는데 국내 보험회사는 설계사를 중심으로 한 보험판매모집,즉 보험영업단계 에서 상대적인 우위를 보이는 것으로 나타났으며,외국계 보험회사는 수익단계에 서 보다 효율적인 것으로 분석되었다. The purpose of the study is to measure the efficiency of life insurance companies in Korea from 2004 to 2015 by employing the dynamic network slacks-based DEA model (DNSBM). Compared to the previous static models, our results demonstrate the more dynamic behavior of the efficiency for the life insurance companies. Our findings include the following: At the industry level, first, unlike the previous static models, the results from DNSBM display the greater fluctuations in the average efficiency during the examining period. The fluctuations are reflected by the external economic effects such as the subprime mortgage crisis that started in 2007 through 2009, and has recovered after 2010. Furthermore, within the Korean insurance market, structural adjustment and management innovations of the firms attributable to the pressure of the losses in net profit, and economic stimuli of the government might have caused the growth in efficiency after 2010. Based on the firm-specific analysis, first, in the first operation stage, DGB, KB, and Lina were selected as the best practiced - the most efficient companies. In the profitability stage, Samsung, Prudential, and Lina were the most efficient life insurance companies in Korea. Finally, when we break the overall efficiency scores into stages (divisions), there was a clear distinction between foreign and Korean firms: Our analysis illustrates that life insurance companies in Korea have a comparative advantage in the operation stage, while the foreign companies have a comparative advantage in the profitability stage.

2 단계 DEA와 Malmquist 기법을 통한 국내호텔산업 서비스효율성 분석

표지연,이홍배 한국경영학회 2018 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2018 No.8

본 연구는 수정 Two-stage 네트워크 DEA 모형과 Malmquist 기법을 통하여 서비스 창출 효율성과 서비스 소비 효과성을 평가하고자 하였다. 전국 규모의 특급호텔들을 대상으로 먼저 Chen and Zhu(2004)가 제시한 two-stage DEA model을 토대로 하되, 두 번째 stage에서 서로 다른 서비스, 즉 객실 서비스와 부대업장에 의한 수익 창출을 측정하여 특급호텔 산업의 효율성을 보다 체계적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 Chen and Zhu(2004)가 제시한 two-stage DEA model을 확장한 Huang et al.(2014)의 수정 two-stage DEA model을 토대로 보다 체계적인 특급호텔의 효율성 측정을 고려하고, 나아가서 생산성 변화 추이와 내용을 구체적으로 살펴보기 위해 Malmquist 기법을 활용하였다. 자료 수집은 공개된 감사회계 자료 및 금융감독원 공시자료를 활용하였으며, SPSSWIN 23.0과 DEA-solver 13.1을 이용하여 분석하였다. The purpose of this study is to evaluate service productive efficiency and service consumption effectiveness of korean hotels using modified two-stage DEA model and Malmquist technique. The difference between the modified and original two-stage model is that the modifies two-stage model allows for multiple efficiencies to be calculated in the unique stage and the concept of intermediate input is introduced.