This study used the data of five years from 2007 to 2011 for 23 Government-funded Research Institutes for the area of economics, humanities and social sciences. We analysed the efficiency using DEA-CCR model and DEA-BCC model. Additionally Super Effi...
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- 저자
-
발행사항
서울 : 명지대학교 대학원, 2013
-
학위논문사항
학위논문(박사) -- 명지대학교 대학원 일반대학원 , 경영학과 , 2013. 8
-
발행연도
2013
-
작성언어
한국어
- 주제어
-
DDC
658 판사항(21)
-
발행국(도시)
서울
-
기타서명
(A) Study on DEA Application for Efficiency Analysis of the Government-funded Research Institutes
-
형태사항
ⅶ, 110 p. ; 26 cm.
-
일반주기명
명지대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수 : 주상호.
참고문헌 : p.92-96. -
소장기관
- 국립중앙도서관
- 명지대학교 인문캠퍼스 도서관
- 국립중앙도서관
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다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study used the data of five years from 2007 to 2011 for 23 Government-funded Research Institutes for the area of economics, humanities and social sciences. We analysed the efficiency using DEA-CCR model and DEA-BCC model. Additionally Super Efficiency and DEA-window analysis utilized for measurement of the efficiency ranking of Government-funded Research Institutes and efficiency changes of institutes for the years. In order to analyze the factors affecting on efficiency between inefficient group and efficient group, this study utilized regression analysis. Result of this study is as follows.
First, the input factors affecting of Government-funded Research Institutes efficiency were identified as 'number of irregular worker', 'research funds' and 'per capita appropriation area'. The output factors were identified as 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project', and 'income of consignment and nonscheduled project'.
Second, as the results of efficiency measurement by years, the study of 2007 shows D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 DMUs as the inefficient group. D8, D10, D12, D15, D20 DMUs in 2008, D2, D3, D9, D12, D13, D23 DMUs in 2009, D2, D3, D7, D8, D19 DMUs in 2010 and D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 DMUs in 2011 are classified as the inefficient group. Four institutes were fallen into the inefficient group more than three times for the five years.
Third, as the results of efficiency ranking for the institutes by years, in 2007, D14 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2008, D16 DMU efficiency is the highest score and D12 DMU efficiency is the lowest score. In 2009, D18 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2010, D17 DMU efficiency is the highest score and D2 DMU efficiency is the lowest score. In according to comparison to efficiency ranking and the existing official evaluation grade in each year, Some of them are similar and the others are different. The difference possibly exists because the official evaluation does not consider the input factors of the institutes.
Fourth, according to the changes of global technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100% from 2007 to 2010. D8, D11, D15, D17, D19, D20 continue on getting higher efficiency. On the other hand, D2, D13 continue on getting lower efficiency. According to the changes of pure technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100%. D2, D7, D13 continue on getting lower efficiency. D8, D11, D15 continue on getting higher efficiency and D11, D15 achieved 100% efficiency.
Fifth, as a result of analyzing factors of efficiency inefficient research institutes are affected by 'number of irregular worker', 'research funds' from input factors and 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors. Efficient research institutes are affected by 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors.
The DEA applied in this study can objectively measure the efficiency of research institutes and can be used to make up for the present evaluation method which is based on mainly qualitative evaluation process. In addition, it can be used as a management direction for the research institutes since this can suggest the efficiency variation trend analysis and direction of the improvement for the better. However, there's a limit of application due to degree of similarity of the research institutes and analysis of qualitatively different outputs based on the management method.
First, the input factors affecting of Government-funded Research Institutes efficiency were identified as 'number of irregular worker', 'research funds' and 'per capita appropriation area'. The output factors were identified as 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project', and 'income of consignment and nonscheduled project'.
Second, as the results of efficiency measurement by years, the study of 2007 shows D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 DMUs as the inefficient group. D8, D10, D12, D15, D20 DMUs in 2008, D2, D3, D9, D12, D13, D23 DMUs in 2009, D2, D3, D7, D8, D19 DMUs in 2010 and D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 DMUs in 2011 are classified as the inefficient group. Four institutes were fallen into the inefficient group more than three times for the five years.
Third, as the results of efficiency ranking for the institutes by years, in 2007, D14 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2008, D16 DMU efficiency is the highest score and D12 DMU efficiency is the lowest score. In 2009, D18 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2010, D17 DMU efficiency is the highest score and D2 DMU efficiency is the lowest score. In according to comparison to efficiency ranking and the existing official evaluation grade in each year, Some of them are similar and the others are different. The difference possibly exists because the official evaluation does not consider the input factors of the institutes.
Fourth, according to the changes of global technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100% from 2007 to 2010. D8, D11, D15, D17, D19, D20 continue on getting higher efficiency. On the other hand, D2, D13 continue on getting lower efficiency. According to the changes of pure technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100%. D2, D7, D13 continue on getting lower efficiency. D8, D11, D15 continue on getting higher efficiency and D11, D15 achieved 100% efficiency.
Fifth, as a result of analyzing factors of efficiency inefficient research institutes are affected by 'number of irregular worker', 'research funds' from input factors and 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors. Efficient research institutes are affected by 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors.
The DEA applied in this study can objectively measure the efficiency of research institutes and can be used to make up for the present evaluation method which is based on mainly qualitative evaluation process. In addition, it can be used as a management direction for the research institutes since this can suggest the efficiency variation trend analysis and direction of the improvement for the better. However, there's a limit of application due to degree of similarity of the research institutes and analysis of qualitatively different outputs based on the management method.
This study used the data of five years from 2007 to 2011 for 23 Government-funded Research Institutes for the area of economics, humanities and social sciences. We analysed the efficiency using DEA-CCR model and DEA-BCC model. Additionally Super Efficiency and DEA-window analysis utilized for measurement of the efficiency ranking of Government-funded Research Institutes and efficiency changes of institutes for the years. In order to analyze the factors affecting on efficiency between inefficient group and efficient group, this study utilized regression analysis. Result of this study is as follows.
First, the input factors affecting of Government-funded Research Institutes efficiency were identified as 'number of irregular worker', 'research funds' and 'per capita appropriation area'. The output factors were identified as 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project', and 'income of consignment and nonscheduled project'.
Second, as the results of efficiency measurement by years, the study of 2007 shows D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 DMUs as the inefficient group. D8, D10, D12, D15, D20 DMUs in 2008, D2, D3, D9, D12, D13, D23 DMUs in 2009, D2, D3, D7, D8, D19 DMUs in 2010 and D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 DMUs in 2011 are classified as the inefficient group. Four institutes were fallen into the inefficient group more than three times for the five years.
Third, as the results of efficiency ranking for the institutes by years, in 2007, D14 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2008, D16 DMU efficiency is the highest score and D12 DMU efficiency is the lowest score. In 2009, D18 DMU efficiency is the highest score and D3 DMU efficiency is the lowest score. In 2010, D17 DMU efficiency is the highest score and D2 DMU efficiency is the lowest score. In according to comparison to efficiency ranking and the existing official evaluation grade in each year, Some of them are similar and the others are different. The difference possibly exists because the official evaluation does not consider the input factors of the institutes.
Fourth, according to the changes of global technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100% from 2007 to 2010. D8, D11, D15, D17, D19, D20 continue on getting higher efficiency. On the other hand, D2, D13 continue on getting lower efficiency. According to the changes of pure technical efficiency, D5, D6, D18 indicated efficiency of keeping 100%. D2, D7, D13 continue on getting lower efficiency. D8, D11, D15 continue on getting higher efficiency and D11, D15 achieved 100% efficiency.
Fifth, as a result of analyzing factors of efficiency inefficient research institutes are affected by 'number of irregular worker', 'research funds' from input factors and 'number of publication', 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors. Efficient research institutes are affected by 'number of internal project', 'number of consignment and nonscheduled project' from output factors.
The DEA applied in this study can objectively measure the efficiency of research institutes and can be used to make up for the present evaluation method which is based on mainly qualitative evaluation process. In addition, it can be used as a management direction for the research institutes since this can suggest the efficiency variation trend analysis and direction of the improvement for the better. However, there's a limit of application due to degree of similarity of the research institutes and analysis of qualitatively different outputs based on the management method.
국문 초록 (Abstract)
본 연구는 경제·인문사회분야 23개 정부출연연구기관을 대상으로 2007년부터 2011년의 5년간 자료를 이용하여 효율성을 분석한 연구이다. 효율성은 DEA-CCR모형과 DEA-BCC모형을 활용하여 분석하였고, 정부출연연구기관의 효율성순위 측정과 기관별 효율성 변화를 측정하기 위해 추가적으로 초효율성분석과 DEA-윈도우분석을 활용하였다. 또한 비효율적 집단과 효율적 집단 간의 효율성에 영향을 주는 요인의 차이를 분석하기 위해 회귀분석을 활용하였다.
본 연구에서는 그 동안의 선행연구에서 다양하게 적용되었던 DEA기법을 체계화하여 변수선정 방법 및 효율성 분석목적에 따른 적합한 DEA모형을 제시하였고, DEA에 이용하는 변수의 선정을 판단적 심사가 아닌 계량분석적 방법을 활용함으로써 변수선정의 객관성을 높였다. 또한 현 정부출연연구기관의 평가체계에 객관적 요소를 보완하는 것에 기여할 수 있는 결과를 제시하였다. 본 연구에 대한 결과는 다음과 같다.
첫째, 정부출연연구기관 효율성에 주요한 영향을 미치는 투입변수는 비정규직 수, 연구사업비, 1인당 사용면적이고, 산출변수로는 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수, 수탁 및 수시과제 수입금액으로 분석되었다.
둘째, 연도별로 효율성을 측정해 본 결과 2007년에는 D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났고, 2008년에는 D8, D10, D12, D15, D20, 2009년에는 D2, D3, D9, D12, D13, D23, 2010년에는 D2, D3, D7, D8, D19, 2011년에는 D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났다. 5년간 3회 이상 비효율적인 연구기관으로 분석된 4개의 연구기관은 효율성 개선이 미흡한 것으로 판단된다.
셋째, 연도별 연구기관의 효율성 순위를 분석을 한 결과, 2007년에는 D14가 효율성이 가장 높은 것으로 나타났고, D3이 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 2008년에는 D16이 효율성이 가장 높고, D12가 가장 낮은 것으로 나타났다. 2009년에는 D18이 가장 높게 나타났고, D3 가장 낮은 것으로 나타났다. 2010년에는 D17이 가장 높게 나타났고, D2가 가장 낮은 것으로 나타났다. 각 연도별 효율성 순위와 실제 평가 등급을 비교해본 결과, 효율성 점수 순위와 실제 평가등급이 유사한 경우도 나타났지만, 유사하지 않은 경우도 많이 나타났다. 그 이유는 실제 평가에는 연구기관의 투입요소를 고려한 효율성이 반영되지 않기 때문에 투입대비 산출에 대한 효율성 순위와는 상이한 결과를 나타내는 것으로 판단된다.
넷째, 전체기술효율성 변화추이를 보면, D5, D6, D18은 2007년부터 2010년까지 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고, D8, D11, D15, D17, D19, D20은 계속해서 효율성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, D2와 D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있는 것으로 나타났다. 순수기술효율성 변화추이를 보면 D5, D6, D18은 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고 D2, D7, D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있다. D8, D11, D15는 계속해서 효율성이 높아지고 있고, 그 중 D11, D15는 효율성 100%를 달성한 것으로 나타났다.
다섯째, 비효율적 연구기관집단과 효율적 연구기관집단의 효율성에 영향을 주는 요인의 차이를 분석한 결과, 비효율적 연구기관집단은 투입변수인 비정규직 수, 연구사업비, 산출변수인 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수가 효율성에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 효율적 연구기관집단은 산출변수인 자체과제 건수와 수탁 및 수시과제 건수만이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서 효율성 분석에 적용한 DEA는 객관적으로 효율성을 측정할 수 있고, 단위가 다른 다수의 투입요소와 산출요소를 모두 총합하여 효율성을 분석할 수 있는 기법으로 질적 평가가 주를 이루고 있는 현 평가방법을 보완하는 방법으로 활용할 수 있다. 또한 시간 흐름에 따른 효율성 변화 추이 분석 및 부족한 부분의 개선 방향성도 제시할 수 있어 연구기관의 운영지침으로도 활용할 수 있다. 그러나 평가대상 조직들의 유사성에 대한 제약, 조직의 운영방식에 따른 성과의 차이 등을 분석하는 데에는 한계가 있다.
본 연구에서는 그 동안의 선행연구에서 다양하게 적용되었던 DEA기법을 체계화하여 변수선정 방법 및 효율성 분석목적에 따른 적합한 DEA모형을 제시하였고, DEA에 이용하는 변수의 선정을 판단적 심사가 아닌 계량분석적 방법을 활용함으로써 변수선정의 객관성을 높였다. 또한 현 정부출연연구기관의 평가체계에 객관적 요소를 보완하는 것에 기여할 수 있는 결과를 제시하였다. 본 연구에 대한 결과는 다음과 같다.
첫째, 정부출연연구기관 효율성에 주요한 영향을 미치는 투입변수는 비정규직 수, 연구사업비, 1인당 사용면적이고, 산출변수로는 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수, 수탁 및 수시과제 수입금액으로 분석되었다.
둘째, 연도별로 효율성을 측정해 본 결과 2007년에는 D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났고, 2008년에는 D8, D10, D12, D15, D20, 2009년에는 D2, D3, D9, D12, D13, D23, 2010년에는 D2, D3, D7, D8, D19, 2011년에는 D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났다. 5년간 3회 이상 비효율적인 연구기관으로 분석된 4개의 연구기관은 효율성 개선이 미흡한 것으로 판단된다.
셋째, 연도별 연구기관의 효율성 순위를 분석을 한 결과, 2007년에는 D14가 효율성이 가장 높은 것으로 나타났고, D3이 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 2008년에는 D16이 효율성이 가장 높고, D12가 가장 낮은 것으로 나타났다. 2009년에는 D18이 가장 높게 나타났고, D3 가장 낮은 것으로 나타났다. 2010년에는 D17이 가장 높게 나타났고, D2가 가장 낮은 것으로 나타났다. 각 연도별 효율성 순위와 실제 평가 등급을 비교해본 결과, 효율성 점수 순위와 실제 평가등급이 유사한 경우도 나타났지만, 유사하지 않은 경우도 많이 나타났다. 그 이유는 실제 평가에는 연구기관의 투입요소를 고려한 효율성이 반영되지 않기 때문에 투입대비 산출에 대한 효율성 순위와는 상이한 결과를 나타내는 것으로 판단된다.
넷째, 전체기술효율성 변화추이를 보면, D5, D6, D18은 2007년부터 2010년까지 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고, D8, D11, D15, D17, D19, D20은 계속해서 효율성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, D2와 D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있는 것으로 나타났다. 순수기술효율성 변화추이를 보면 D5, D6, D18은 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고 D2, D7, D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있다. D8, D11, D15는 계속해서 효율성이 높아지고 있고, 그 중 D11, D15는 효율성 100%를 달성한 것으로 나타났다.
다섯째, 비효율적 연구기관집단과 효율적 연구기관집단의 효율성에 영향을 주는 요인의 차이를 분석한 결과, 비효율적 연구기관집단은 투입변수인 비정규직 수, 연구사업비, 산출변수인 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수가 효율성에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 효율적 연구기관집단은 산출변수인 자체과제 건수와 수탁 및 수시과제 건수만이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서 효율성 분석에 적용한 DEA는 객관적으로 효율성을 측정할 수 있고, 단위가 다른 다수의 투입요소와 산출요소를 모두 총합하여 효율성을 분석할 수 있는 기법으로 질적 평가가 주를 이루고 있는 현 평가방법을 보완하는 방법으로 활용할 수 있다. 또한 시간 흐름에 따른 효율성 변화 추이 분석 및 부족한 부분의 개선 방향성도 제시할 수 있어 연구기관의 운영지침으로도 활용할 수 있다. 그러나 평가대상 조직들의 유사성에 대한 제약, 조직의 운영방식에 따른 성과의 차이 등을 분석하는 데에는 한계가 있다.
본 연구는 경제·인문사회분야 23개 정부출연연구기관을 대상으로 2007년부터 2011년의 5년간 자료를 이용하여 효율성을 분석한 연구이다. 효율성은 DEA-CCR모형과 DEA-BCC모형을 활용하여 분석하...
본 연구는 경제·인문사회분야 23개 정부출연연구기관을 대상으로 2007년부터 2011년의 5년간 자료를 이용하여 효율성을 분석한 연구이다. 효율성은 DEA-CCR모형과 DEA-BCC모형을 활용하여 분석하였고, 정부출연연구기관의 효율성순위 측정과 기관별 효율성 변화를 측정하기 위해 추가적으로 초효율성분석과 DEA-윈도우분석을 활용하였다. 또한 비효율적 집단과 효율적 집단 간의 효율성에 영향을 주는 요인의 차이를 분석하기 위해 회귀분석을 활용하였다.
본 연구에서는 그 동안의 선행연구에서 다양하게 적용되었던 DEA기법을 체계화하여 변수선정 방법 및 효율성 분석목적에 따른 적합한 DEA모형을 제시하였고, DEA에 이용하는 변수의 선정을 판단적 심사가 아닌 계량분석적 방법을 활용함으로써 변수선정의 객관성을 높였다. 또한 현 정부출연연구기관의 평가체계에 객관적 요소를 보완하는 것에 기여할 수 있는 결과를 제시하였다. 본 연구에 대한 결과는 다음과 같다.
첫째, 정부출연연구기관 효율성에 주요한 영향을 미치는 투입변수는 비정규직 수, 연구사업비, 1인당 사용면적이고, 산출변수로는 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수, 수탁 및 수시과제 수입금액으로 분석되었다.
둘째, 연도별로 효율성을 측정해 본 결과 2007년에는 D1, D3, D8, D13, D15, D16, D17, D20 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났고, 2008년에는 D8, D10, D12, D15, D20, 2009년에는 D2, D3, D9, D12, D13, D23, 2010년에는 D2, D3, D7, D8, D19, 2011년에는 D2, D3, D8, D10, D13, D14, D17, D19 연구기관이 비효율적인 것으로 나타났다. 5년간 3회 이상 비효율적인 연구기관으로 분석된 4개의 연구기관은 효율성 개선이 미흡한 것으로 판단된다.
셋째, 연도별 연구기관의 효율성 순위를 분석을 한 결과, 2007년에는 D14가 효율성이 가장 높은 것으로 나타났고, D3이 효율성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 2008년에는 D16이 효율성이 가장 높고, D12가 가장 낮은 것으로 나타났다. 2009년에는 D18이 가장 높게 나타났고, D3 가장 낮은 것으로 나타났다. 2010년에는 D17이 가장 높게 나타났고, D2가 가장 낮은 것으로 나타났다. 각 연도별 효율성 순위와 실제 평가 등급을 비교해본 결과, 효율성 점수 순위와 실제 평가등급이 유사한 경우도 나타났지만, 유사하지 않은 경우도 많이 나타났다. 그 이유는 실제 평가에는 연구기관의 투입요소를 고려한 효율성이 반영되지 않기 때문에 투입대비 산출에 대한 효율성 순위와는 상이한 결과를 나타내는 것으로 판단된다.
넷째, 전체기술효율성 변화추이를 보면, D5, D6, D18은 2007년부터 2010년까지 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고, D8, D11, D15, D17, D19, D20은 계속해서 효율성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, D2와 D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있는 것으로 나타났다. 순수기술효율성 변화추이를 보면 D5, D6, D18은 효율성 100%를 유지하고 있는 것으로 나타났고 D2, D7, D13은 계속해서 효율성이 낮아지고 있다. D8, D11, D15는 계속해서 효율성이 높아지고 있고, 그 중 D11, D15는 효율성 100%를 달성한 것으로 나타났다.
다섯째, 비효율적 연구기관집단과 효율적 연구기관집단의 효율성에 영향을 주는 요인의 차이를 분석한 결과, 비효율적 연구기관집단은 투입변수인 비정규직 수, 연구사업비, 산출변수인 논문게재 건수, 자체과제 건수, 수탁 및 수시과제 건수가 효율성에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 효율적 연구기관집단은 산출변수인 자체과제 건수와 수탁 및 수시과제 건수만이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서 효율성 분석에 적용한 DEA는 객관적으로 효율성을 측정할 수 있고, 단위가 다른 다수의 투입요소와 산출요소를 모두 총합하여 효율성을 분석할 수 있는 기법으로 질적 평가가 주를 이루고 있는 현 평가방법을 보완하는 방법으로 활용할 수 있다. 또한 시간 흐름에 따른 효율성 변화 추이 분석 및 부족한 부분의 개선 방향성도 제시할 수 있어 연구기관의 운영지침으로도 활용할 수 있다. 그러나 평가대상 조직들의 유사성에 대한 제약, 조직의 운영방식에 따른 성과의 차이 등을 분석하는 데에는 한계가 있다.
목차 (Table of Contents)
- 제 1 장 서론 1
- 제 1 절 연구배경 및 목적 1
- 제 2 절 연구의 방법 및 구성 3
- 제 2 장 이론적 배경 4
- 제 1 장 서론 1
- 제 1 절 연구배경 및 목적 1
- 제 2 절 연구의 방법 및 구성 3
- 제 2 장 이론적 배경 4
- 제 1 절 효율성 4
- 1. 효율성의 개념 및 종류 4
- 2. 효율성 측정 방법 6
- 제 2 절 자료포락분석(DEA) 9
- 1. DEA 개요 9
- 2. DEA 모형 16
- 3. DMU의 서열화 20
- 4. 동태적 변화 분석 23
- 5. DEA 절차 24
- 6. DEA 선행연구 28
- 제 3 절 경제·인문사회연구회 소속 정부출연연구기관 현황 32
- 1. 경제·인문사회연구회 개요 및 현황 32
- 2. 경제·인문사회연구회 소속 정부출연연구기관 현 평가제도 35
- 제 3 장 연구설계 40
- 제 1 절 연구모형 40
- 제 2 절 효율성 분석 절차 41
- 1. 효율성 분석 위한 DEA적용의 체계적 접근 방법 41
- 2. DEA를 적용한 효율성 분석 프로세스 44
- 제 4 장 효율성 분석 결과 54
- 제 1 절 연도별 효율성 분석 54
- 1. 연도별 효율성 분석 결과 54
- 2. 연도별 효율성 분석 결과 해석 69
- 제 2 절 연도별 효율성 순위 분석 71
- 1. 초효율성 분석 결과 71
- 2. 연도별 효율성 순위와 실제 평가 등급의 비교 73
- 3. 연도별 효율성 순위 분석 결과 해석 78
- 제 3 절 시간-종속적 효율성 변화 분석 79
- 1. 윈도우 분석 79
- 2. DMU별 효율성 변화 추이 79
- 3. 윈도우 분석 결과 해석 81
- 제 4 절 투입/산출변수와 효율성과의 관계분석 83
- 1. 투입/산출변수와 효율성점수의 회귀분석 결과 83
- 2. 투입/산출변수와 효율성점수의 회귀분석 결과 해석 84
- 제 5 절 기존평가방법과 DEA 비교 86
- 제 5 장 결론 88
- 제 1 절 연구의 요약 88
- 제 2 절 한계점 및 향후 연구방향 91
- 참고문헌 92
- 부록 97
- Abstract 108
참고문헌 (Reference)
1. 효율성과 생산성 분석, 박만희, 한국학술정보, 효율성과 생산성 분석, , 2008
2. 2012 공공기관 현황편람, 기획재정부?한국조세연구원, , 2012
3. An application procedure forDEA, Golany, An application procedure for DEA, , 1989
4. 효율성 분석: 이론과 활용, 최태성, 김성호, 이동원, 효율성분석: 이론과 활용, , 2007
5. Handbook on DataEnvelopmentAnalysis, Seiford, Zhu, Cooper, Handbook on data envelopment analysis, , 2004
6. 2010년도 연구기관 평가편람, 경제?인문사회연구회, , 2010
7. (가치창출을 위한)신 경영론, 강병서, 무역경영사, , 2004
8. The Measurement of Productive Efficiency, Ferrell, , 1957
9. 공공부문의 효율성 평가와 측정, 김재홍, 집문당, , 2001
10. A statistical test for nested radial DEA models, Sirvent, Pastor, , 2002
1. 효율성과 생산성 분석, 박만희, 한국학술정보, 효율성과 생산성 분석, , 2008
2. 2012 공공기관 현황편람, 기획재정부?한국조세연구원, , 2012
3. An application procedure forDEA, Golany, An application procedure for DEA, , 1989
4. 효율성 분석: 이론과 활용, 최태성, 김성호, 이동원, 효율성분석: 이론과 활용, , 2007
5. Handbook on DataEnvelopmentAnalysis, Seiford, Zhu, Cooper, Handbook on data envelopment analysis, , 2004
6. 2010년도 연구기관 평가편람, 경제?인문사회연구회, , 2010
7. (가치창출을 위한)신 경영론, 강병서, 무역경영사, , 2004
8. The Measurement of Productive Efficiency, Ferrell, , 1957
9. 공공부문의 효율성 평가와 측정, 김재홍, 집문당, , 2001
10. A statistical test for nested radial DEA models, Sirvent, Pastor, , 2002
11. Data envelopment analysis(DEA): Thirty years on, Cook, , 2009
12. 지방정부 복지인프라의 효율성 평가, 류영아, , 2006
13. 효율성 분석이론-DEA:자료포락분석법, 오동현, 이정동, 효율성분석이론 DEA: 자료포락분석법, , 2010
14. Data envelopmentanalysis: Critique and extensions, Hogan, Sexton, Data envelopment analysis: Critique and extensions, , 1986
15. Measuring the efficiency of decision making units, 송태성, Measuring the efficiency of decision making units, , 1978
16. 책임운영기관 재정관리의 효율성 평가, 류영아, 임보영, , 2006
17. A Review ofStatisticalTechniquesinMeasuringEfficiency, Craycraft, A Review of Statistical Techniques in Measuring Efficiency, , 1999
18. Controlling factor weights in data envelopment analysis, Golany, Roll, , 1991
19. Target setting: An application to a bank branch network, Lovell, Pastor, , 1997
20. Data envelopment analysis: acomprehensive text with models, Seiford, Cooper, Tone, Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, , 2007
21. (우편집중국) 효율성 분석 : 자료포락분석(DEA), 이재설, 한국학술정보, , 2010
22. 성과중심 학교재정효율성 평가 예비모델 연구, 천세영, 한국교육행정학회, "교육행정학연구, , 2000
23. 지방자치단체 민간위탁의 상대적 효율성 분석, 고승희, 이삼주, 한국지방행정연구원, "『지방행정연구』, , 2003
24. A ProcedureforRankingEfficientUnits in Data EnvelopmentAnalysis, PerAndersen, A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis, , 1993
26. Review of ranking methods in the data envelopment analysis context, L.Friedman, Z.Sinuany-Stern, Adler, Review of ranking methods in the data envelopment analysis context, , 2002
27. Efficiency andcross-efficiency in DEA: derivations, meanings and uses, Doyle, "Efficiency and cross-efficiency in DEA: derivations, , 1994
28. Estimating most productive scale size using data envelopment analysis, Banker R.D, Estimating Most Productive Scale Size Using Data Envelopment Analysis, , 1984
29. Measuring theefficiency of maintenance units in the Israeli Air Force, Golany, Roll, Seroussy, Measuring the efficiency of maintenance units in the Israeli Air force, , 1989
30. 자료포락분석을 이용한 국가표준화기관 효율성 비교, 이용현(Younghyun-Lee), 허은녕(Eunnyeong-Heo), 한국기술혁신학회, , 2006
31. Bank Branch Operating Efficiency:Evaluation withDataEnvelopmentAnalysis, Sherman, , 1985
32. DEA 모형을 활용한 인터넷 기업의 효율성 평가에 관한연구, 이경재, DEA모형을 활용한 인터넷기업의 효율성 평가에 관한 연구, , 2006
34. 자료포락분석에 의한 지역사회복지관의 상대적 효율성 측정, 김용민, , 2004
35. 공공부분의 효율성 측정과 평가: 프런티어분석의 이론과 적용, 유금록, , 2004
36. DEA모형을 이용한 대형마트 개별점포의 효율성 평가에 관한 연구, 임영록, , 2008
37. Recent development in DEA: The mathematical programming approach to frontier analysis, Seiford, Thrall, , 1990
38. 조직효율성의 결정요인에 관한 연구: 경기도 보건소를 중심으로, 최일문, , 2006
39. Evaluation of managerial performancein large commercial banks by data envelopment analysis, Sun, Evaluation of managerial performance in large commercial banks by data envelopment analysis, , 1988
40. Preference voting and project ranking using data envelopment analysis and cross-evaluation, Cook, Doyle, W.D, J.R, Green, , 1996
41. Some Models for Estimating Techinical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, A.Chanes, W.W.Cooper, Banker, , 1984
43. 공공기관의 효율성 결정요인 분석: 경상북도 시·군 보건소를 중심으로, 남창우, 이명숙, , 2011
44. 공공사업의 상대적 효율성 측정에 관한 연구: 방문보건사업을 중심으로, 박만희, , 2008
45. A multivariatestatistical approach to reducing the number of variables indata envelopment analysis, Anderson, Jenkins, , 2003
46. Combiningranking scales and selecting variables in the DEA context:The case of industrial branches, Friedman, , 1998
47. Stepwise selection of variables in data envelopment analysis: Procedures and managerial perspectives, Wagner, Shimshak, , 2007
49. A comparison of parametric and non-parametric distance functions: with application to European railways, S.Perelman, Coelli, A comparison of parametric and non-parametric distance functions; with application to European railways, , 1999
50. DEA-AR을 활용한 산업기술연구회 소속 정부출연(연)의 R&D효율성 분석과 평가 방안 제언, 오승훈, 곽기호, 김재윤, , 2010
51. 투입산출지향적 비방사적 자료포락분석을 이용한 공공서비스의 효율성 평가: 민간위탁업무를 중심으로, 유금록, , 2008
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