자료포략분석(DEA)과 확률변경분석(SFA)을 이용한 부산시 물류창고업체의 효율성 비교

• 영문명: The Comparison of Efficiency for Busan Warehousing Firms using DEA and SFA
• 발행기관: 한국물류학회
• 저자명: 성신제(Sinje Sung) 강상목(Sangmok Kang)
• 간행물 정보: 『물류학회지』제21권 제3호, 157~180쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.09.30

국문 초록

본 연구의 목적은 부산의 물류창고업의 기업형태(업종),기업규모,조직형태, 서비스 제공 수에 따라서 효율성을 실증적으로 측정하고 이에 기초하여 물류창고업의 경쟁력을 제고하기 위한 방안을 제시하고자 함이다. DEA(Data Envelopment Analysis)와 SFA(Stochastic Frontier Analysis)는 효율성 측정에 측정오차와 특정함수를 고려하거나 고려하지 않는 방법론에서 다르다. 두 추정결과의 대체적인 공통점은 위험물 보관업과 기타 창고업의 효율이 상대적으로 높은 편이며, 300인 이상의 대규모 기업의 효율이 가장 높다. 단독사업체보다는 본사 및 지사 업체의 효율이 높고 서비스 제공 수에서는 보관ㆍ하역ㆍ통관ㆍ가공을 제공하는 기업의 예외가 있지만 대체로 다양한 서비스를 제공하는 기업의 효율이 높은 편이다. 두 측정결과의 일관성을 보기하기 위하여 Kendall과 Spearman의 순위상 관계수를 확인한 결과, 두 측정결과는 효율 수준의 값에서 다소 차이를 보이나 152개 기업의 두 효율의 순위는 대체로 유사한 편이다.

영문 초록

The Purpose of this study is to measure the efficiencies of the warehousing firms by firm’s types, size, organizational forms, and the number of services. On the basis of these, we seek alternatives to improve the competitiveness of the warehousing firms in Busan. Two methods of DEA and SFA in measuring efficiency have different points relying on whether they assume random errors and a certain production function or not. The empirical results by two ways displayed that the warehousing of dangerous goods, the other warehousing, and the large size firm over 300 workers relatively revealed high efficiencies. The headquarters and branch firms showed higher efficiencies than single firms. The warehousing firms offering the various services reported the higher efficiencies. Estimating the Kendall and the Spearman’s rank correlations for 152 firms to confirm the consistency of DEA and SFA’s efficiencies, we found that the ranks of two results generally were similar, even if the efficiency levels by two methods were somewhat different.

목차

〈국문초록〉

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 이론모형

Ⅳ. 자료 및 실증결과

Ⅴ. 결론

〈참고문헌〉

〈Abstract〉

키워드

부산 물류창고업체 효율성 자료포락분석 확률변경분석 Busan Warehousing firms Efficiency Data Envelopment Analysis(DEA) Stochastic Frontier Analysis