음수 값을 처리할 수 있는 DEA 모형의 변별력 평가

Evaluation of the Discrimination of DEA Models Handling Negative Values

DEA(Data Envelopment Analysis)는 다 수개의 투입 요소를 이용하여 다수 개의 산출물을 생산하는 조직들의 상대적 효율성 분석에 많이 이용되고 있다. 전형적인 DEA 모형은 음수 값을 처리할 수 없지만 실제 적용과정에서 투입 변수와 산출 변수 중 일부가 음수 값을 가지는 경우가 빈번히 발생한다. 음수 값을 가지는 효율성 분석에는 SORM(Semi Oriented Radial Measure) 모형이 많이 적용되어 왔다. 그러나 SORM 모형의 경우 효율성 분석 후 투입 변수와 산출 변수의 투영점을 계산하면 투영점이 관측치 보다 나빠져서 벤치마킹 정보를 제공할 수 없다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수정 SORM 모형을 제시하고 실증분석을 통해 투영점이 악화되는 SORM 모형의 문제점이 해결된다는 점을 입증하였다. 또한, 엔트로피 기반 중요도 지수를 이용하여 음수 값을 처리할 수 있는 다양한 DEA 모형들의 변별력을 평가하였다. 평가대상 DEA 모형으로는 수정 SORM, RDM+(Range Directional Measure), RDM-, VRM(Variant of Radial Measure) 등 4개 모형을 이용하였다. 평가결과에 따르면 변별력 순위는 수정 SORM, RDM+, VRM, RDM- 모형 순으로 나타났다. 본 연구에서는 SORM 모형의 문제점을 해결하기 위하여 수정 SORM 모형을 제시하고, 중요도 지수를 이용하여 DEA 모형들의 변별력을 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 명확한 기준을 바탕으로 음수 값을 처리할 수 있는 DEA 모형을 평가하였다는데 연구 의의가 있다.

DEA (Data Envelopment Analysis) is widely used to analyze the relative efficiency of organizations that produce multiple products using multiple input elements. A typical DEA model cannot handle negative values, but it is often the case that some of the input and output variables have negative values during the actual application. SORM (Semi Oriented Radial Measure) model has been applied to efficiency analysis with negative values. However, in the case of the SORM model, there is a problem that benchmarking information cannot be provided because the projection point is worse than the observed value when calculating the projection points of the input and output variables after efficiency analysis. In order to solve this problem, this study presented a revised SORM model and proved that the problem of the SORM model in which the projection point deteriorated was solved through empirical analysis. In addition, the discrimination of various DEA models capable of handling negative values was evaluated using an entropy-based importance index. As the DEA model to be evaluated, four models were used: modified SORM, RDM+ (Range Directional Measure), RDM-, and VRM (Variant of Radial Measure). According to the evaluation results, the ranking of discrimination power was in order of revised SORM, RDM+, VRM, and RDM- models. In this study, a revised SORM model was proposed to solve the problems of the SORM model, and a method for evaluating the discrimination of DEA models using a importance index was presented. The study has significance in that it evaluated the DEA model that can handle negative values based on clear criteria.