Earticle

초록

영어

This study analyzes the relative efficiency and productivity changes of 89 firms in Korea’s maritime and fisheries data industry by applying Data Envelopment Analysis (DEA) a nd the Malmquist Productivity Index. Both labor and capital were selected as input variables, while sales revenue and operating profit served as output variables. Using time-series data from 2020 to 2023, the study assesses firms’ managerial performance and efficiency changes over the period. DEA results reveal that most firms exhibited low efficiency scores under a variable returns to scale (VRS) assumption, with only a few achieving full efficiency. These results showed that there is a room for improvement in areas of resource allocation, management, and scale efficiency. Meanwhile, the Malmquist Productivity Index showed an average annual growth rate of approximately 7.3%, indicating that technological innovation is a key driver behind productivity improvements. Technical efficiency also improved, reflecting some progress in managerial efficiency. The findings offer valuable policy implications for fostering growth and enhancing the competitiveness of the maritime and fisheries data industry. This study provides recommendation for future research incorporating diverse variables and longer-term analyses to deepen understanding of efficiency and productivity dynamics in this sector.

한국어

본 연구는 국내 해양수산 데이터 산업에 속한 89개 기업을 대상으로 자료포락분석(DEA)과 Malmquist 생산성지수를 활용하여 기업의 상대적 효율성과 생산성 변화를 분석하였다. 투입 변수로 노동력과 자본금을, 산출 변수로 매출액과 영업이익을 사용하였으며, 2020년부터 2023년까지의 시계열 데이터를 바탕으로 기업들의 경영 성과와 효율성 변화를 평가하였다. DEA 분석 결과, 대부분 기업은 규모수익 가변(VRS) 환경에서 낮은 효율성 점수를 보였으며, 일부 기업만 완전 효율성을 달성하였다. 이는 자원 배분과 경영, 규모 효율성에 개선 여지가 있음을 시사한다. 한편 Malmquist 생산성지수의 연평균 증가율은 약 7.3%로 나타났으며, 기술혁신이 생산성 향상을 주도하는 핵심 요인으로 확인되었다. 기술적 효율성도 향상되어 경영 효율성 개선이 일부 이루어진 것으로 분석된다. 본 연구는 해양수산 데이터 산업의 성장과 경쟁력 강화에 기여할 정책적 시사점을 제공하며, 향후 연구에서는 다양한 변수와 장기적 분석이 필요함을 제언한다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석틀의 이론적 근거 및 선행연구 검토
2.1 해양수산 데이터 산업의 개념 및 특성
2.2 기업 효율성 분석의 개념 및 중요성
2.3 자료포락분석(DEA)과 Malmquist 지수
2.4 선행 연구 검토 및 차별성
Ⅲ. 연구 방법론
3.1 투입 및 산출 변수 선정
3.2 연구 대상 및 데이터 수집
3.3 효율성 분석 방법
3.4 Malmquist 생산성 지수 분석 방법
Ⅳ. 실증 분석 및 결과
4.1 기술통계량
4.2 DEA를 활용한 기업별 효율성 평
4.3 Malmquist 지수를 활용한 생산성 변화 분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
5.1 주요 연구 결과 요약
5.2 시사점 및 향후 연구 방향
참고문헌
국문 초록

저자

• 한장협 [ Janghyup Han | 한국해양수산개발원 항만연구본부 전문연구원 ] 주저자
• 김채복 [ Chaebogk Kim | 경북대학교 경상대학 경영학부 교수 ] 교신저자

참고문헌