자료포락분석과 그 응용 (Data Envelopment Analysis) 충남대학교 경영경제연구소 수요세미나 발표자료 2014년 5월7일 자료포락분석과 그 응용 (Data Envelopment Analysis) 발표자 : 무역학과 오근엽
여러 의사결정단위(기관, 기업, 국가, 지역, 등등) 사이의 효율성 비교 생산성 변화 계산 및 그 분해 (적용 예) 각 병원의 효율성 분석 지방자치단체, 조직의 효율성분석 국가(지역)의 생산성 변화 및 결정요인
KISS에서 찾은 논문들
효율성 기본개념 : 1 input, 1 output Y(산출) 생산함수:효율변경 Production Frontier D 투입기준효율성 CE/CA 산출기준효율성 AB/BD . C E A X(투입) B
문제점과 해결 생산함수 (효율변경) 추정이 어려움 투입물 및 산출물이 여러 가지 함수추정을 하지 않고 현재 주어진 데이터만 이용하여 효율성계산 효율변경 찾기:data envelop (산출물/투입물) 이 클수록 효율적이라고 간주
A, B, C, D, E 의사결정 단위(DMU, 기업 기관 등)의 위치가 있을 때 A의 효율성은? Y(산출) Data Enveloping : CDE와 같은 점을 이어 효율변경으로 구성가능 A’ D E C,D,E 효율성 1 A, B 효율성<1 1 A” A C 투입기준효율성 1A”/1A 산출기준효율성 2A/2A’ B 2 X(투입)
자료포락으로 frontier를 찾고 원점과의 거리(distance)를 측정 2투입 1산출 자료포락으로 frontier를 찾고 원점과의 거리(distance)를 측정
투입기준효율성 : OA’/OA S : slack 계산가능 강효율성, 약효율성(초효율성) S ●
2산출의 경우 개념도 P점의 산출기준효율성 OP/OP’ Q점의 산출기준효율성 OQ/OQ’ Q’
규모의 적정성 판단 A 규모 적정 A 규모 과도 Q 규모 과소 P
기술적 효율성, 배분적 효율성; cost efficiency 투입물의 가격정보가 있을 경우 배분적효율성 기술적효율성 구분 가능 3에서의 기술적 효율성은 03’/03 x1과 x2 사이의 가격비율이 1/3이라면 3’보다는 5가 더 비용이 적음 5점의 비용은 3”과 동일비용 배분적효율성 03”/03’ 비용효율성 = 03”/03 = (03’/03)*(03”/03’) =기술적효율성*배분적효율성
Malmquist Index ; 시간에 따른 생산성 변화
방향성의 고려 : directional distance undesirable output eg) 환경 오염 : ML 지수 강처분, 약처분 : 환경규제가 있는 경우 산출기준 효율성 개념
새로운 해석 : 평균의 의미 효율성 : 특정 시점에서 상대적 효율성 평균이 크다는 것의 의미 : 가장 효율적인 DMU와 차이가 작다는 것 2013년 평균 : 0.91. 2014년 평균 : 0.95 라고 해서 효율성이 높아진 것은 아님 DMU간 수렴, 발산 등 연구에 응용가능
실제 연구에의 응용, 문제점 DMU 효율성 계산 및 상태 진단 – 규모의 적정성, 특정투입물의 과다(slack)여부, 그룹간 비교 시간에 따른 변화: 생산성(효율성)변화 계산 및 그 분해 – 기술진보 or catch up? 회귀분석을 이용한 결정요인 분석 : Tobit 모형이 자주 이용됨 Panel Data : pooling 후 각종 분석 문제점 : 통계적 추론은 없음.(Bootstrapping?) 투입물 산출물의 정의가 어려움
주요 software Linear programming 이 계산의 기본임 DEAP(무료) Max DEA 약 1,000달러. 우리학교 보유 STATA 등의 프로그램에서 명령어 제공 LP에 능숙한 경우 R, Visual Basic 등으로 직접 programming 가능
출간논문