다중회귀분석을 이용한 AHP/DEA-AR 항만효율성 측정결과의 실증적 검증소고 A Brief Empirical Verification Using Multiple Regression Analysis on the Measurement Results of Seaport Efficiency of AHP/DEA-AR원문보기
본 논문에서는 동북아시아 24개 컨테이너항만들의 4년간 자료(2009년-2012년)를 이용하여 5개의 투입요소(겐트리 크레인 수, 선석 수, 총 선석길이, 터미널면적, 평균수심), 2개의 산출요소(컨테이너화물처리량, 직기항 선사수)를 이용하여 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하였다. 즉, AHP/DEA-AR분석 결과에 대해서, 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하여 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다. 둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨 부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정의 평균유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다. 본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 보다 정확한 항만효율성을 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해야만 한다는 점이다. 항만투자금액을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 본 논문의 한계는 퍼지분석법, 비방사적 DEA분석을 도입하지 못했으며, 그리고 AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했다는 점이다. 차후연구에서 다루고자 한다.
본 논문에서는 동북아시아 24개 컨테이너항만들의 4년간 자료(2009년-2012년)를 이용하여 5개의 투입요소(겐트리 크레인 수, 선석 수, 총 선석길이, 터미널면적, 평균수심), 2개의 산출요소(컨테이너화물처리량, 직기항 선사수)를 이용하여 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하였다. 즉, AHP/DEA-AR분석 결과에 대해서, 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하여 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다. 둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨 부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정의 평균유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다. 본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 보다 정확한 항만효율성을 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해야만 한다는 점이다. 항만투자금액을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 본 논문의 한계는 퍼지분석법, 비방사적 DEA분석을 도입하지 못했으며, 그리고 AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했다는 점이다. 차후연구에서 다루고자 한다.
The purpose of this study is to investigate the empirical results of Analytic Hierarchy Process/Data Envelopment Analysis-Assurance Region(AHP/DEA-AR) by using multiple regression analysis during the period of 2009-2012 with 5 inputs (number of gantry cranes, number of berth, berth length, terminal ...
The purpose of this study is to investigate the empirical results of Analytic Hierarchy Process/Data Envelopment Analysis-Assurance Region(AHP/DEA-AR) by using multiple regression analysis during the period of 2009-2012 with 5 inputs (number of gantry cranes, number of berth, berth length, terminal yard, and mean depth) and 2 outputs (container TEU, and number of direct calling shipping companies). Assurance Region(AR) is the most important tool to measure the efficiency of seaports, because individual seaports are characterized in terms of inputs and outputs. Traditional AHP and multiple regression analysis techniques have been used for measuring the AR. However, few previous studies exist in the field of seaport efficiency measurement. The main empirical results of this study are as follows. First, the efficiency ranking comparison between the two models (AHP/DEA-AR and multiple regression) using the Wilcoxon signed-rank test and Mann-Whitney signed-rank sum test were matched with the average level of 84.5 % and 96.3% respectively. When data for four years are used, the ratios of the significant probability are decreased to 61.4% and 92.5%. The policy implication of this study is that the policy planners of Korean port should introduce AHP/DEA-AR and multiple regression analysis when they measure the seaport efficiency and consider the port investment for enhancing the efficiency of inputs and outputs. The next study will deal with the subjects introducing the Fuzzy method, non-radial DEA, and the mixed analysis between AHP/DEA-AR and multiple regression analysis.
The purpose of this study is to investigate the empirical results of Analytic Hierarchy Process/Data Envelopment Analysis-Assurance Region(AHP/DEA-AR) by using multiple regression analysis during the period of 2009-2012 with 5 inputs (number of gantry cranes, number of berth, berth length, terminal yard, and mean depth) and 2 outputs (container TEU, and number of direct calling shipping companies). Assurance Region(AR) is the most important tool to measure the efficiency of seaports, because individual seaports are characterized in terms of inputs and outputs. Traditional AHP and multiple regression analysis techniques have been used for measuring the AR. However, few previous studies exist in the field of seaport efficiency measurement. The main empirical results of this study are as follows. First, the efficiency ranking comparison between the two models (AHP/DEA-AR and multiple regression) using the Wilcoxon signed-rank test and Mann-Whitney signed-rank sum test were matched with the average level of 84.5 % and 96.3% respectively. When data for four years are used, the ratios of the significant probability are decreased to 61.4% and 92.5%. The policy implication of this study is that the policy planners of Korean port should introduce AHP/DEA-AR and multiple regression analysis when they measure the seaport efficiency and consider the port investment for enhancing the efficiency of inputs and outputs. The next study will deal with the subjects introducing the Fuzzy method, non-radial DEA, and the mixed analysis between AHP/DEA-AR and multiple regression analysis.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
AHP/DEA-AR모형과 다중회귀분석 모형의 장점과 단점은 에 제시하고자 한다.
AHP/DEA-AR모형을 이용한 투입지향모형(규모 수확불변 및 가변모형)에 대한 효율성 측정결과는 에 제시하였다.
본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가 들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 항만들 간의 효율성을 보다 더 정확하게 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해 야만 한다는 점이다.
본 연구에서는 2개의 산출요소와 5개의 투입요소를 이용하지만, 이해의 편의를 위해서 1개의 산출요소와 3개의 투입요소를 제시하여 설명하고자 한다. 즉, 다중회귀분석을 이용한 DEA-AR 모형의 개념을 예제로 설명하고자 한다.
셋째, AHP 분석을 통해서 산출되는 값들을 DEA 분석에서 가중치를 제약하는 값으로 활용한다. 본 연구에서는 위의 AHP/DEA 통합 모형중 세 번째 모형을 통해, 가중치 구간의 폭을 제한하여 효율적인 DMU의 숫자를 조정하고자 한다.[이충배 외3인(2015: 279-280].
본 연구에서는 2개의 산출요소와 5개의 투입요소를 이용하지만, 이해의 편의를 위해서 1개의 산출요소와 3개의 투입요소를 제시하여 설명하고자 한다. 즉, 다중회귀분석을 이용한 DEA-AR 모형의 개념을 예제로 설명하고자 한다. <표 1>은 DEA 분석 대상이 되는 DMU 별 투입 및 산출변수를 나타낸 예이다.
제안 방법
첫째, 현재 가장 많이 이용되고 있는 AR가중치를 부여하는 방법은 다중회귀분석방법과 전문가들이 평가하는 AHP방법에 의해서 도출된 가중치를 적용하는 방법이 있다. 그 동안 두 가지 방법은 각 각 개별적으로 이용되어 왔으나 동일한 자료를 이용하여 두 가지 방법을 함께 측정한 연구는 거의 없으므로, 본 연구에서는 동일한 자료를 이용 하여 두 가지 모형에 대해서 측정한 결과를 효율성 순위측면에 초점을 두어 비교분석한다.
첫째, AHP 분석을 이용하여 DEA 모형의 투입변수와 산출변수를 선정한다. 둘째, DEA를 통해 비교행렬(Comparison matrix)을 도출 하고, 이것을 AHP 모형을 이용해 대안의 순위를 도출한다. 셋째, AHP 분석을 통해서 산출되는 값들을 DEA 분석에서 가중치를 제약하는 값으로 활용한다.
본 논문의 구성은 I 장의 서론에 이어서 II장에서는 AHP나 다중회귀분석을 이용하여 AR을 다룬 국내와 국외연구들에 대하여 학자별로 간략하게 검토하고 그러한 연구들의 한계점과 함께 본 연구의 핵심을 제시하며, III장에서는 AHP모형과 다중 회귀모형을 이용하여 컨테이너항만들에 대하여 실증적으로 적용하며, 과연 어떤 측정방법이 더 우월한 것인지를 검증한다. IV장에서는 요약, 정책적 함의, 결론이 제시된다.
본 연구에서는 두 개의 산출요소와 5개의 투입 요소를 이용하여 분석하지만, 이해를 돕기 위해서 다중투입변수, 단일산출변수인 DEA-AR 모형에서 투입변수의 가중치 설정방법을 제시해 보면 다음과 같다. 다중회귀분석에서 독립변수의 회귀계수는 다른 독립변수의 값이 고정되어 있을 때 해당 독립변수가 한 단위 증가하였을 경우 종속변수가 얼마만큼 증가하는가를 나타내는 것이다.
일반적인 CCR, BCC모형을 이용한 투입지향모형에 대한 효율성 측정 및 순위결과는 에 제시하였다.
대부분의 AHP/DEA 통합 모형들은 다음과 같은 세 가지의 형태를 보인다. 첫째, AHP 분석을 이용하여 DEA 모형의 투입변수와 산출변수를 선정한다. 둘째, DEA를 통해 비교행렬(Comparison matrix)을 도출 하고, 이것을 AHP 모형을 이용해 대안의 순위를 도출한다.
대상 데이터
분석모형, 대상기간, 투입-산출요소, 대상항만 수는 <표 3>과 같다. 분석대상은 동북아시아 24개 항만(총 96개 항만)의 4년간(2009년-2012년)으로 하였다. 각 변수의 단위는 다음과 같다.
투입요소는 겐트리크레인수(개), 선석길이(m), 총선석길이(m), 터미널면적(평방미터), 평균수심(m), 총면적(평방미터) 으로 하였으며, 산출요소는 컨테이너화물처리량(TEU), 직기항 선사수이다. 자료는 Containerisation International Yearbook에서 구하였다. 위와 같은 자료는 권아림(2015: 60-63)의 석사 학위 논문에 제시된 원 자료를 인용한 자료임을 밝혀 둔다.
각 변수의 단위는 다음과 같다. 투입요소는 겐트리크레인수(개), 선석길이(m), 총선석길이(m), 터미널면적(평방미터), 평균수심(m), 총면적(평방미터) 으로 하였으며, 산출요소는 컨테이너화물처리량(TEU), 직기항 선사수이다. 자료는 Containerisation International Yearbook에서 구하였다.
데이터처리
AHP에 의한 AR을 이용한 효율성 분석과 다중 회귀분석을 통해서 얻어진 AR을 이용한 효율성을 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시하였다. 다년도 측정결과 중에서 P값, 유의수준, 귀무가설의 기각여부는 <표 9>에 제시하였다.
심광식(2011)은 2008년 13개 지방도시개발공사를 대상으로 투입요소(직원,사업예산, 자산), 산출요소 (경상이익, 직원1인당 당기순이익)를 이용하여 AHP를 이용한 AR분석으로 효율성을 측정하고 비교하였다. 또한 2006년부터 2008년까지 15개의 지하철 공사를 대상으로 투입요소(차량수, 노동력, 운용역), 산출요소(수송인원, 운수수익)를 이용하여 다중회귀분석방법으로 AR을 적출하여 효율성을 측정 하고 AHP법과 다중회귀분석법에 의한 효율성 측정결과의 순위에 대해서 Mann-Whitney 순위 합 검정방법으로 검증하였다. 양 기법에 의한 순위에 큰 차이가 없음을 도출하였다.
본 논문에서는 DEA 분석기법을 이용한 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀 분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하기 위해서 AHP분석방법을 이용한 이충배외 3인(2015)이 사용한 자료를 이용하여 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다.
한편, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정결과를 에 제시하였다.
이론/모형
AHP/DEA-AR모형과 다중회귀분석 모형의 장점과 단점은 <표 2>에 제시하고자 한다. 장점과 단점의 내용은 권아림(2015: 39-40)에서 인용하고, 저자가 세부적인 설명을 추가하였다.
성능/효과
셋째, 2012년의 유의확율이 상대적으로 낮게 나타났다. 넷째, 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 다섯째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 상대적으로 유의확율이 낮아지는 것으로 나타났다.
845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 다섯째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 상대적으로 유의확율이 낮아지는 것으로 나타났다.
즉, 본 연구에서 사용한 두 개의 모형은 효율성을 측정하는데 유효한 방법이라고 할 수 있다. 둘째, 2010년과 2011년도의 P값(유의확율)이 다른 년도에 비해서 상대적으로 높게 나타나서, 본 연구에서 사용된 두 가지 모형에 의한 항만별 효율성 순위에 대한 측정결과가 매우 유사함을 보여주었다. 셋째, 2012년의 유의확율이 상대적으로 낮게 나타났다.
둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨순위합 검정의 평균 유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.
김선구ㆍ최용석(2012b)은 부산, 인천, 광양에 소재하는 10개 운영사를 대상으로 투입요소(장비기사인원 수, 플래너 인원수, 신호수 인원수, 언더포맨 인원수), 산출요소(총선석 생산성, 연간 총화물처리량)을 이용하여 컨테이너 터미널 인력구성의 효율성을 평가하였다. 분석결과 AHP/DEA모형이 기존의 DEA방법에 비해서 최고의 효율성을 갖는 컨테이너터미널 선정에 있어서 유연하고 우수한 능력이 있음을 밝혀내었다.
둘째, 2010년과 2011년도의 P값(유의확율)이 다른 년도에 비해서 상대적으로 높게 나타나서, 본 연구에서 사용된 두 가지 모형에 의한 항만별 효율성 순위에 대한 측정결과가 매우 유사함을 보여주었다. 셋째, 2012년의 유의확율이 상대적으로 낮게 나타났다. 넷째, 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.
셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다.
여기서 주목할 만한 사항은 에 제시된 효율적이거나, 효율성이 높은 항만 들(예: 상하이, 홍콩, 광저우, 대련, 요코하마, 나고야, 고베, 광양, 타이중)의 AHP/DEA-AR모형의 효율성 순위는 낮게 나타났으며, 에서의 효율성 순위는 낮으나, AHP/DEA-AR모형의 효율성 순위는 높게 나타난 항만 들(샤먼, 광양, 인천 등)이 있었다.
05 보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다.
첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05 보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다.
첫째, 현재 가장 많이 이용되고 있는 AR가중치를 부여하는 방법은 다중회귀분석방법과 전문가들이 평가하는 AHP방법에 의해서 도출된 가중치를 적용하는 방법이 있다. 그 동안 두 가지 방법은 각 각 개별적으로 이용되어 왔으나 동일한 자료를 이용하여 두 가지 방법을 함께 측정한 연구는 거의 없으므로, 본 연구에서는 동일한 자료를 이용 하여 두 가지 모형에 대해서 측정한 결과를 효율성 순위측면에 초점을 두어 비교분석한다.
후속연구
두 가지 모형은 각각 장단점이 있기 때문에 병행해서 사용하는 것이 가장 적합할 것으로 판단된다. 그러나 항만분야에서 두 가지 기법의 적용에 대해서 실증적으로 검증한 연구는 국내와 국외에서 극히 드물기 때문에 본 연구는 반드시 필요하다.[두 가지 측정방법의 필요성 및 자세한 내용은 심광식(2015: 25-46)].
본 논문의 한계는 첫째, 여기태 외4인(2004), 여기태 외3인(2011)에서 이용한 Fuzzy접근법을 도입하지 못했으며, 둘째, AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했으며, 셋째, 비방사적인 DEA모형을 이용한 분석을 하지 못 했다는 점이다. 그러한 내용이 포함된다면 항만간의 효율성을 보다 정확하게 측정하고 정책인 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 차후연구에서 다루고자 한다.
둘째, 기존의 AHP/DEA-AR로 측정한 연구결과에 의한 효율성 순위가 다중회귀분석을 통하여 가중치를 부여한 AR분석결과와 어느 정도로 차이점을 보이는지 실증적으로 검증함으로써 항만분야의 국내외 기존연구의 한계를 극복할 수 있을 것으로 확신한다.
[실증분석 결과에 근거한 정책적인 시사점에 대한 세부적인 내용은 권아림(2015: 85-87)을 참조요망]. 본 논문의 한계는 첫째, 여기태 외4인(2004), 여기태 외3인(2011)에서 이용한 Fuzzy접근법을 도입하지 못했으며, 둘째, AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했으며, 셋째, 비방사적인 DEA모형을 이용한 분석을 하지 못 했다는 점이다. 그러한 내용이 포함된다면 항만간의 효율성을 보다 정확하게 측정하고 정책인 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
그러한 내용이 포함된다면 항만간의 효율성을 보다 정확하게 측정하고 정책인 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 차후연구에서 다루고자 한다.
또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해 야만 한다는 점이다. 항만투자금액 등을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만 관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 요컨대, AHP/DEA-AR모형은 DEA 모형 자체가 내포하고 있는 변별력 부족과 가중치의 문제점을 해결하여 효율적인 DMU의 개수를 조절할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
투입지향모형(규모 수확불변 및 가변모형)에 대한 효율성 측정결과를 위해 무엇을 이용하였나?
AHP/DEA-AR모형을 이용한 투입지향모형(규모 수확불변 및 가변모형)에 대한 효율성 측정결과는 <표 5>에 제시하였다.[권아림(2015: 75-76)에서 인용함].
분석모형, 대상기간, 투입-산출요소, 대상항만 수를 위한 분석대상은 무엇인가?
분석모형, 대상기간, 투입-산출요소, 대상항만 수는 <표 3>과 같다. 분석대상은 동북아시아 24개 항만(총 96개 항만)의 4년간(2009년-2012년)으로 하였다. 각 변수의 단위는 다음과 같다.
여러 독립변수의 회귀계수들 간 비율 (회귀계수비율)은 독립변수 간 종속변수에 대한 상대적 영향력에 대한 비율로 생각할 수 있는 이유는?
본 연구에서는 두 개의 산출요소와 5개의 투입 요소를 이용하여 분석하지만, 이해를 돕기 위해서 다중투입변수, 단일산출변수인 DEA-AR 모형에서 투입변수의 가중치 설정방법을 제시해 보면 다음과 같다. 다중회귀분석에서 독립변수의 회귀계수는 다른 독립변수의 값이 고정되어 있을 때 해당 독립변수가 한 단위 증가하였을 경우 종속변수가 얼마만큼 증가하는가를 나타내는 것이다. 즉, 회귀계수는 해당 독립변수의 종속변수에 대한 영향력으로 회귀계수가 크다면 영향력이 크다고 할 수 있다. 따라서 여러 독립변수의 회귀계수들 간 비율 (회귀계수비율)은 독립변수 간 종속변수에 대한 상대적 영향력에 대한 비율로 생각할 수 있다.
참고문헌 (11)
권아림(2015), "AHP/DEA-AR 모형을 이용한 동북아시아 항만의 상대적 효율성 분석에 관한 연구", 중앙대학교 대학원 석사학위논문.
김선구.최용석(2012a), "컨테이너터미널 효율성 평가를 위한 AHP/DEA 통합모형", '한국항만경제학회지', 제28권 제2호, 한국항만경제학회, 179-194.
이충배.권아림.김보경.이자연(2015), "AHP/DEA-AR 모형을 이용한 동북아시아 항만의 상대적 효율성 분석에 관한 연구", '관세학회지', 제16권 제1호, 한국관세학회, 271-293.
Lai, P. L., A. Potter, M. Beynon, and A. Beresford (2015), "Evaluating the Efficiency Performance of Airports Using an Integrated AHP/DEA-AR Technique," Transport Policy, Vol.42, 75-85.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.