KCI등재
논문 : 균형성과표와 Network-Malmquist 모델을 활용한 해운기업의 효율성 및 생산성 변화 분석 = Analysis of the Change in the Efficiency and Productivity of Korean Shipping Companies: Using Balanced Scorecard and Network-Malmquist Model
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
747-772(26쪽)
DOI식별코드
제공처
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.
더보기The 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.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)