생명보험산업에 대한 하나의 산출요소 총수익을 이용한 배분 비효율성에 관한 연구
Estimating Allocative Inefficiency Using Aggregate Revenue as the Single Output Variable
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초록
DEA를 이용한 배분 비효율성을 측정하는 일반적 방법은 투입요소, 산출요소 그리고 가격데이터의 사용을 요구한다. 그러나 많은 기업들이 가격에 대한 자료를 기밀자료로 취급하기 때문에 가격자료를 이용할 수 없다. 따라서 일반적인 배분 비효율성의 측정은 불가능하다. 이러한 상황에서 배분 비효율성을 측정하는 보다 덜 제약적인 방법은 하나의 산출요소를 이용하는 것이다. BCC모형과 CCR모형의 효율성 추정치를 이용하여 배분 비효율성을 구하는 일반적인 방법과 다르게 본 연구에서는 배분 비효율성의 존재 유무를 추정하는 다른 방법을 제시한다. 즉, 배분 비효율성의 존재 유무를 추정하기 위하여 분석방법으로 다수의 산출요소와 하나의 산출요소 총수익에 의하여 측정된 비효율 측정치의 분포가 일치하는지를 알아보는 방법을 이용한다. 검정방법은 K-S검정을 이용한다. 분석결과 연구대상기간 모든 연도에서 다수의 산출요소의 효율성측정치와 하나의 산출요소의 효율성측정치의 분포는 유의수준 0.10에서 유의하게 다른 것으로 나타났다. 따라서 모든 연도에서 생명보험회사는 배분 비효율성이 존재하는 것을 알 수 있다. 그리고 연도별로 볼 때 2003년을 제외하고 2002년부터 유의수준의 p값이 증가하고 있다. 이는 점진적으로 배분 비효율성이 감소해가고 있다는 것을 보여준다.
Abstract
A general method of analyzing allocative inefficiency through DEA is to employ input, output, and price data. However, it is not easy to obtain price data because many companies consider the price data confidential. Thus, it is not easy measure intrinsic allocative inefficiency. In this circumstance, a less restrictive way of estimating allocative inefficiency is to employ one output variable. Instead of the general method of estimating allocative inefficiency by using efficiency measures of BCC model and CCR model, this study proposes other method of estimating the existence of allocative inefficiency. That is, this study examines allocative inefficiency by testing if the distributions of two inefficiency measures estimated by one (total revenue) and several output variables are consistent. Statistical method used is the K-S two sample test. The result shows that the distributions of two inefficiency measures are consistent for all four years(2002~2005) of data at a significance level of 0.10. This result indicates that allocative inefficiency exists in each year of the four-year period. The significance level of p-values is increasing gradually from the 2002 except 2003. This indicates that allocative inefficiency is gradually decreasing.
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