인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 나상균
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 원광대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
초록· 키워드
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
1978년 개혁 개방 이후 지속적으로 증대되는 현대 중국사회의 가처분 소득은 중국 관광산업의 급격한 발전을 초래하고 있다. 2008년 중국 상해에서 개최된 국제박람회에서 발표된 국가 관광국의 관련 통계는 중국이 세계 4위의 관광지임을 밝히고 있다. 2000년부터, 중국의 호텔산업은 지속적인 발전추세를 유지하고 있다.
특히, 중국경제와 관광산업의 눈부신 발전과 2008년 베이징올림픽 개최, 2010년 상하이 엑스포 및 광저우 아시안게임, 2011년 하계 유니버시아드 등의 행사는 호텔업계의 발전에 촉매제로 작용하여 관광업계의 발전에 큰 도움이 되었으며, 이러한 호텔업계, 즉 서비스업은 자체의 독특한 특성과 가치작용으로 중국 사회의 발전을 선도하는 주류로 인정받고 있다.
그러나 국제시장과 비교할 때, 중국의 호텔업 발전수준은 상대적으로 부진한 상황이나 유명 체인호텔 기업들의 진출이 활발하게 진행되고 있어 향후 발전 가능성이 높은 시장으로 주목받고 있다. 이러한 가운데 최근 경제성과 실용성을 갖춘 경제형 호텔이 신종 산업으로서 중국 내에서 각광을 받고 있다. 하지만, 호텔 관련 선행연구를 분석해 보면, 중국 호텔은 호텔운영에 있어, 비효율성이 존재하고 있음을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중국의 각 성부의 대표적인 특성을 가지고 있는 31개 지역의 호텔에 대한 효율성과 생산성의 실증적인 분석을 수행하였다.
본 연구는 다음과 같이 연구 목적을 세 가지로 설정하였다.
첫째, 효율성과 DEA에 관한 개념이나 이론을 종합함으로써 연구의 필요성을 제시하고, 중국의 31개 지역의 호텔을 대상으로 2005년부터 2013년까지 자료를 이용하여 DEA 기법을 통해 각 지역 호텔의 효율성 변화 추이를 살펴보고, 비효율성을 발생시키는 요인과 그 크기에 대한 구체적인 분석을 수행하였다.
둘째, Malmquist 생산성지수 모형을 이용하여 생산지수를 통해 지역 호텔의 생산성 변화를 규모효율성, 기술효율성 및 기술변화로 구분하여 측정하고 생산성 변화의 원인을 분석하였다.
셋째, 지역의 호텔의 경영효율성 효과적인 제고를 위해 실증분석을 통하여 합리적인 개선방안을 도출하였다.
따라서 본 연구는 DEA/CCR와 BCC모형, 초효율성 모형, DEA/Malmquist 생산성 지수 모형을 이용하여 2005년부터 2013년까지의 중국에 있는 31개 지역의 호텔의 효율성과 생산성 변화 추이를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 종업원 수, 객실 수, 베드 수, 고정자산 원가를 투입요소로 선정하였고 매출액과 세금 납입을 산출요소로 선정하였다. 또한 본 연구에서는 중국 문화 관광 출판사에서 발행하는『중국여유통계연감』의 자료를 기본으로 하여 연구결과의 신뢰성을 높이기 위해 다른 선행연구의 비교를 통하여 동일한 수치를 나타내는 자료를 사용하였다.
이 논문의 주요 연구결과는 다음과 같다.
첫째, CCR모형과 BCC모형에서는 2005년부터 2013년까지 9년 동안 모두 효율적으로 평가된 지역의 호텔이 상해 한 개 지역의 호텔인 것으로 분석되었다.
둘째, 2013년을 기준으로 CCR모형에서 각각 지역 호텔의 효율성지수는 천진, 상해, 복건, 서장, 신강 5개 지역의 호텔이 1로 측정되었고, 남은 26개 지역의 호텔은 비효율적으로 측정되었다.
셋째, 지역별 호텔분석에서 비효율적인 지역의 호텔은 26개이며 기술적인 요인은 하북, 산서, 내몽고, 룡넝, 길림, 흑룡강, 안휘, 강서, 산동, 하남, 호북, 호남, 광서, 해남, 중경, 사천, 귀주, 운남, 섬서, 간소 20개 지역의 호텔, 규모의 요인은 북경, 강소, 절강, 광동, 청해, 녕하 6개 지역의 호텔에서 나타났다.
넷째, 효율성이 높게 도출된 DMU들의 순위를 서열화 하기 위해 초효율성을 분석한 결과, 중국 지역별 호텔의 최고 순위는 서장이다.
마지막으로, Malmquist 생산성지수 분석에서 9년간 전체 지역별 호텔의 평균 생산성지수는 18.2%가 증가하였는데, 이는 기술변화가 가장 주요한 원인으로 분석되었다. 또한, 2008-2009년 세계 금융위기로 인하여 지역 호텔의 생산성지수는 2007년에 비해 낮게 분석되었다. 이를 위해 생산기술 수준이 낮은 지역의 호텔에 대해 시설 및 인프라의 현대화, 신기술 개발 등 적극적인 방안의 수립이 필요하다.
본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다.
첫째, 본 연구의 한계는 방법론적 한계와 실증분석상 한계로 구분할 수 있다. 방법론상의 한계로서 DEA방법은 유사한 평가대상간의 상대적 비교평가이므로 생산효율성 측정치기 1인 DMU라 하여 개선의 여지가 없는 절대적 효율성이 없다. 또한 상대적인 비교를 위해서는 유사한 DMU수가 충분해야 보다 효과적인 결과를 보일 수 있으나, 한정된 표본수로는 투입-산출변수의 수에 대한 제약이 있으며, 이 경우 변수의 수를 늘릴 경우 투입-산출구조의 다각화로 비교집단의 DMU수가 감소되어 많은 DMU들이 효율적 DMU로 분석된다. 따라서 이는 DEA방법의 유효성을 감소시킬 수가 있으며 이러한 이유로 본 연구에서는 변수를 6개로 한정하였다.
둘째, 실증 분석상 한계로는 자료의 신뢰성이다. 생산효율성을 측정하기 위한 투입요소로 종업원 수, 객실 수, 베드 수, 고정자산을 투입하여 얻어지는 산출물로 매출액과 세금 납입이 있다. 이는 정량적 자료만을 분석대상으로 하였지만, 보다 더 신뢰성이 있는 결과를 위해서는 비재무적 자료도 분석대상에 포함을 해야 한다.
셋째, DEA모형은 사용요소에 따라 그 결과가 다르게 나타날 수 있다. 또한, 본 연구에서는 중국 지역별 호텔의 투입요소와 산출요소 이외의 영역의 경제상황이나 정책상황 등의 외부적 환경 요인을 고려하지 않고 있다.
넷째, Malmquist 생산성분석의 결과를 보면 2010년 이후 지역별 호텔의 TCI와 MPI는 다시 계속 하락한 추이로 분석되고 있는데, 본 논문에서 사용한 투입요소와 산출요소가 2013년 것을 사용하고 있다. 하지만 중국에서는 2014년도에 중국관광 정책을 개혁을 하였다. 따라서 2014년도의 데이터를 이용하여 중국호텔에 대한 생산성 변화를 분석하는 것이 필요하다.
다섯째, 본 연구에서 중국 호텔 산업의 효율성 분석을 위해 31개 지역별 호텔만을 대상으로 효율성을 분석하였다. 향후에는 다양한 지역의 호텔의 투입 및 산출 요소를 통해 분석을 하는 것이 필요하다.
The disposable income level of China has kept increasing continuously since economic reform and opening in 1978, accelerating by thus the tourist industry in a drastic pace. According to the related statistics of the Chinese government Bureau of Tourism released at the international exhibition in 2008, China was ranked as the 4th most popular tourist spot in the world. Chinese hotel industry has featured continuous progress from the year 2000 onwards.
The development of the Chinese hotel industry has been indebted particularly to such international events as Peking Olympics 2008, Shanghai Expo and Guangzhou Asian Games 2000 and Summer Universiade 2011, along with striking achievements of Chinese economy and tourist industry. Thanks to its unique value and characteristics, the hotel business in China is thus recognized as a promising sector that is leading the growth of Chinese society. Although the developing pace of the Chinese hotel industry is not as remarkable as that of other countries, it is viewed as a most potential market since world renowned hotel chains are currently busy making their ways into the country. Under these circumstances, economic and practical types of hotels are spotlighted as a new industrial sector in China recently. The analysis of preceding studies relating to hotels showed, however, that there is still some inefficiency in operation of Chinese hotels. In the present study, therefore, a focus is placed on empirically analyzing efficiency and productivity of the hotels in 31 regions that are known to represent the provinces of China respectively.
To this end, three objectives are set forth in this paper as follows. First, to present the needs of the study by integrating the concepts of or theories related to efficiency and DEA, to observe the trend of changes in efficiency of the hotels in 31 regions from 2005 to 2013 by using DEA technique, and to analyze in depth the cause for inefficiency and its size. Second, to measure changes in productivity of the hotels in each region in terms of size, technology and change of technology by using Malmquist productivity index model. Third, to introduce reasonable means for improvement of managerial efficiency in the hotels of each region by means of an empirical analysis.
For these objectives, an analysis was conducted in this paper to investigate the changes in efficiency and productivity of the hotels in 31 regions of China from 2005 to 2013 by using DEA/CCR and BCC models, super efficiency model, and DEA/Malmquist productivity index model. In this context, the numbers of employees, rooms and beds as well as the cost of fixed assets were employed as input factors of the hotels while turnover and taxes paid are used as output factors. In order to guarantee reliability of the study, other preceding studies showing the equivalent figures were used for comparison in addition to the data of『The Yearbook of Statistics for Chinese Tourism』published by Culture and Tourism Publisher of China referred to as basic materials.
The major outcomes of the study could be summed up as follows:
First, the hotels in Shanghai turned out to be the only ones estimated efficient in all CCR and BCC models from 2005 to 2013.
Second, efficiency of the hotels in Tianjin, Shanghai, Fujian, Tibet and Sinkiang regions was measured to be 1 in CCR model as of 2013, while those of remaining 26 regions were assessed as inefficient as a whole.
Third, it was learned from the analysis of the hotels by region that 26 hotels in total were inefficient. Among them, technically inefficient were the hotels in 20 regions such as Hebei, Shanxi, Inner Mongolia, Liaoning, Jilin, Heilongjiang, Anhui, Jiangxi, Shandong, Henan, Hubei, Hunan, Guanxi, Hainan, Chongqing, Sichuan, Guizhou, Yunnan, Shaanxi, and Gansu. Whereas, hotels in 6 regions including Peking, Jiangsu, Zhejiang, Guangdong, Qinghai and Ningxia were found inefficient in terms of size. With regard to technical factor, the hotels in inefficient regions are requested to make efforts to gain the maximum output from combination of various input factors for internal operation of hotels like the numbers of employees, rooms and beds as well as cost of fixed assets in order to reach efficiency 1. In terms of size factor, the hotels in inefficient regions should endeavor to find out the means to make optimum the size of their input.
Fourth, the analysis of super efficiency found that the hotels in Tibet topped the list of Chinese hotels in order of DMU efficiency.
Lastly, according to the analysis of Malmquist productivity index, the average productivity index of the hotels in all regions have increased by 18.2% for 9 years, thanks most particularly to technical renovations. Besides, the analysis showed that the productivity index of the regional hotels during the period was lower than the year 2007 following the world economic crisis in 2008-2009. It seems thus necessary to take aggressive measures to modernize facilities and infrastructures of the regional hotels with lower production technology.
This study has following limits in itself:
First, the limits of the study could be classified into methodological ones and empirical analytical ones. A methodological limit, DEA method has no exclusive efficiency without room for improvement as it is a relative assessment for comparison among similar objects with DMU of productive efficiency being 1. For relative comparison, there should be sufficient number of similar DMU to produce effective outcomes. With limited number of samples, therefore, it is most probable to get limited number of input and output factors. It seems thus needed to increase the number of variables to diversify the input and output structure, which will then reduce the number of DMUs in the comparative group and lots of DMUs will become effective ones. It is because DEA method can become less effective that the number of variables is limited to 6 in the present study.
Second, the limit of an empirical analysis lies in the reliability of the data used in it. The input factors for measuring production efficiency usually include the number of employees, rooms and beds while the outputs gained from input of fixed assets will be turnover and tax payment. Since those factors are only quantitative data for analysis, non-financial data should also be analyzed to obtain more reliable outcomes.
Third, a DEA model can yield different results depending on the elements used. It should be pointed out that external factors like economic or political situations other than in- and output factors of the hotels by region in China have not been taken into account in this study.
Fourth, the analysis of Malmquist productivity revealed a continually declining tendency in TCI and MPI of the regional hotels since 2010 onwards while this study used the data of 2013 input and output factors. As, however, the Chinese government introduced the reform policy of tourism in 2014, it is necessary to use the data after the year 2014 to properly analyze the changes in productivity of Chinese hotels.
Fifth, although the hotels in 31 regions of China were used for analysis of their efficiency, it is needed to employ in- and output factors of the hotels in more diverse regions for performing more exact analysis.
특히, 중국경제와 관광산업의 눈부신 발전과 2008년 베이징올림픽 개최, 2010년 상하이 엑스포 및 광저우 아시안게임, 2011년 하계 유니버시아드 등의 행사는 호텔업계의 발전에 촉매제로 작용하여 관광업계의 발전에 큰 도움이 되었으며, 이러한 호텔업계, 즉 서비스업은 자체의 독특한 특성과 가치작용으로 중국 사회의 발전을 선도하는 주류로 인정받고 있다.
그러나 국제시장과 비교할 때, 중국의 호텔업 발전수준은 상대적으로 부진한 상황이나 유명 체인호텔 기업들의 진출이 활발하게 진행되고 있어 향후 발전 가능성이 높은 시장으로 주목받고 있다. 이러한 가운데 최근 경제성과 실용성을 갖춘 경제형 호텔이 신종 산업으로서 중국 내에서 각광을 받고 있다. 하지만, 호텔 관련 선행연구를 분석해 보면, 중국 호텔은 호텔운영에 있어, 비효율성이 존재하고 있음을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중국의 각 성부의 대표적인 특성을 가지고 있는 31개 지역의 호텔에 대한 효율성과 생산성의 실증적인 분석을 수행하였다.
본 연구는 다음과 같이 연구 목적을 세 가지로 설정하였다.
첫째, 효율성과 DEA에 관한 개념이나 이론을 종합함으로써 연구의 필요성을 제시하고, 중국의 31개 지역의 호텔을 대상으로 2005년부터 2013년까지 자료를 이용하여 DEA 기법을 통해 각 지역 호텔의 효율성 변화 추이를 살펴보고, 비효율성을 발생시키는 요인과 그 크기에 대한 구체적인 분석을 수행하였다.
둘째, Malmquist 생산성지수 모형을 이용하여 생산지수를 통해 지역 호텔의 생산성 변화를 규모효율성, 기술효율성 및 기술변화로 구분하여 측정하고 생산성 변화의 원인을 분석하였다.
셋째, 지역의 호텔의 경영효율성 효과적인 제고를 위해 실증분석을 통하여 합리적인 개선방안을 도출하였다.
따라서 본 연구는 DEA/CCR와 BCC모형, 초효율성 모형, DEA/Malmquist 생산성 지수 모형을 이용하여 2005년부터 2013년까지의 중국에 있는 31개 지역의 호텔의 효율성과 생산성 변화 추이를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 종업원 수, 객실 수, 베드 수, 고정자산 원가를 투입요소로 선정하였고 매출액과 세금 납입을 산출요소로 선정하였다. 또한 본 연구에서는 중국 문화 관광 출판사에서 발행하는『중국여유통계연감』의 자료를 기본으로 하여 연구결과의 신뢰성을 높이기 위해 다른 선행연구의 비교를 통하여 동일한 수치를 나타내는 자료를 사용하였다.
이 논문의 주요 연구결과는 다음과 같다.
첫째, CCR모형과 BCC모형에서는 2005년부터 2013년까지 9년 동안 모두 효율적으로 평가된 지역의 호텔이 상해 한 개 지역의 호텔인 것으로 분석되었다.
둘째, 2013년을 기준으로 CCR모형에서 각각 지역 호텔의 효율성지수는 천진, 상해, 복건, 서장, 신강 5개 지역의 호텔이 1로 측정되었고, 남은 26개 지역의 호텔은 비효율적으로 측정되었다.
셋째, 지역별 호텔분석에서 비효율적인 지역의 호텔은 26개이며 기술적인 요인은 하북, 산서, 내몽고, 룡넝, 길림, 흑룡강, 안휘, 강서, 산동, 하남, 호북, 호남, 광서, 해남, 중경, 사천, 귀주, 운남, 섬서, 간소 20개 지역의 호텔, 규모의 요인은 북경, 강소, 절강, 광동, 청해, 녕하 6개 지역의 호텔에서 나타났다.
넷째, 효율성이 높게 도출된 DMU들의 순위를 서열화 하기 위해 초효율성을 분석한 결과, 중국 지역별 호텔의 최고 순위는 서장이다.
마지막으로, Malmquist 생산성지수 분석에서 9년간 전체 지역별 호텔의 평균 생산성지수는 18.2%가 증가하였는데, 이는 기술변화가 가장 주요한 원인으로 분석되었다. 또한, 2008-2009년 세계 금융위기로 인하여 지역 호텔의 생산성지수는 2007년에 비해 낮게 분석되었다. 이를 위해 생산기술 수준이 낮은 지역의 호텔에 대해 시설 및 인프라의 현대화, 신기술 개발 등 적극적인 방안의 수립이 필요하다.
본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다.
첫째, 본 연구의 한계는 방법론적 한계와 실증분석상 한계로 구분할 수 있다. 방법론상의 한계로서 DEA방법은 유사한 평가대상간의 상대적 비교평가이므로 생산효율성 측정치기 1인 DMU라 하여 개선의 여지가 없는 절대적 효율성이 없다. 또한 상대적인 비교를 위해서는 유사한 DMU수가 충분해야 보다 효과적인 결과를 보일 수 있으나, 한정된 표본수로는 투입-산출변수의 수에 대한 제약이 있으며, 이 경우 변수의 수를 늘릴 경우 투입-산출구조의 다각화로 비교집단의 DMU수가 감소되어 많은 DMU들이 효율적 DMU로 분석된다. 따라서 이는 DEA방법의 유효성을 감소시킬 수가 있으며 이러한 이유로 본 연구에서는 변수를 6개로 한정하였다.
둘째, 실증 분석상 한계로는 자료의 신뢰성이다. 생산효율성을 측정하기 위한 투입요소로 종업원 수, 객실 수, 베드 수, 고정자산을 투입하여 얻어지는 산출물로 매출액과 세금 납입이 있다. 이는 정량적 자료만을 분석대상으로 하였지만, 보다 더 신뢰성이 있는 결과를 위해서는 비재무적 자료도 분석대상에 포함을 해야 한다.
셋째, DEA모형은 사용요소에 따라 그 결과가 다르게 나타날 수 있다. 또한, 본 연구에서는 중국 지역별 호텔의 투입요소와 산출요소 이외의 영역의 경제상황이나 정책상황 등의 외부적 환경 요인을 고려하지 않고 있다.
넷째, Malmquist 생산성분석의 결과를 보면 2010년 이후 지역별 호텔의 TCI와 MPI는 다시 계속 하락한 추이로 분석되고 있는데, 본 논문에서 사용한 투입요소와 산출요소가 2013년 것을 사용하고 있다. 하지만 중국에서는 2014년도에 중국관광 정책을 개혁을 하였다. 따라서 2014년도의 데이터를 이용하여 중국호텔에 대한 생산성 변화를 분석하는 것이 필요하다.
다섯째, 본 연구에서 중국 호텔 산업의 효율성 분석을 위해 31개 지역별 호텔만을 대상으로 효율성을 분석하였다. 향후에는 다양한 지역의 호텔의 투입 및 산출 요소를 통해 분석을 하는 것이 필요하다.
The disposable income level of China has kept increasing continuously since economic reform and opening in 1978, accelerating by thus the tourist industry in a drastic pace. According to the related statistics of the Chinese government Bureau of Tourism released at the international exhibition in 2008, China was ranked as the 4th most popular tourist spot in the world. Chinese hotel industry has featured continuous progress from the year 2000 onwards.
The development of the Chinese hotel industry has been indebted particularly to such international events as Peking Olympics 2008, Shanghai Expo and Guangzhou Asian Games 2000 and Summer Universiade 2011, along with striking achievements of Chinese economy and tourist industry. Thanks to its unique value and characteristics, the hotel business in China is thus recognized as a promising sector that is leading the growth of Chinese society. Although the developing pace of the Chinese hotel industry is not as remarkable as that of other countries, it is viewed as a most potential market since world renowned hotel chains are currently busy making their ways into the country. Under these circumstances, economic and practical types of hotels are spotlighted as a new industrial sector in China recently. The analysis of preceding studies relating to hotels showed, however, that there is still some inefficiency in operation of Chinese hotels. In the present study, therefore, a focus is placed on empirically analyzing efficiency and productivity of the hotels in 31 regions that are known to represent the provinces of China respectively.
To this end, three objectives are set forth in this paper as follows. First, to present the needs of the study by integrating the concepts of or theories related to efficiency and DEA, to observe the trend of changes in efficiency of the hotels in 31 regions from 2005 to 2013 by using DEA technique, and to analyze in depth the cause for inefficiency and its size. Second, to measure changes in productivity of the hotels in each region in terms of size, technology and change of technology by using Malmquist productivity index model. Third, to introduce reasonable means for improvement of managerial efficiency in the hotels of each region by means of an empirical analysis.
For these objectives, an analysis was conducted in this paper to investigate the changes in efficiency and productivity of the hotels in 31 regions of China from 2005 to 2013 by using DEA/CCR and BCC models, super efficiency model, and DEA/Malmquist productivity index model. In this context, the numbers of employees, rooms and beds as well as the cost of fixed assets were employed as input factors of the hotels while turnover and taxes paid are used as output factors. In order to guarantee reliability of the study, other preceding studies showing the equivalent figures were used for comparison in addition to the data of『The Yearbook of Statistics for Chinese Tourism』published by Culture and Tourism Publisher of China referred to as basic materials.
The major outcomes of the study could be summed up as follows:
First, the hotels in Shanghai turned out to be the only ones estimated efficient in all CCR and BCC models from 2005 to 2013.
Second, efficiency of the hotels in Tianjin, Shanghai, Fujian, Tibet and Sinkiang regions was measured to be 1 in CCR model as of 2013, while those of remaining 26 regions were assessed as inefficient as a whole.
Third, it was learned from the analysis of the hotels by region that 26 hotels in total were inefficient. Among them, technically inefficient were the hotels in 20 regions such as Hebei, Shanxi, Inner Mongolia, Liaoning, Jilin, Heilongjiang, Anhui, Jiangxi, Shandong, Henan, Hubei, Hunan, Guanxi, Hainan, Chongqing, Sichuan, Guizhou, Yunnan, Shaanxi, and Gansu. Whereas, hotels in 6 regions including Peking, Jiangsu, Zhejiang, Guangdong, Qinghai and Ningxia were found inefficient in terms of size. With regard to technical factor, the hotels in inefficient regions are requested to make efforts to gain the maximum output from combination of various input factors for internal operation of hotels like the numbers of employees, rooms and beds as well as cost of fixed assets in order to reach efficiency 1. In terms of size factor, the hotels in inefficient regions should endeavor to find out the means to make optimum the size of their input.
Fourth, the analysis of super efficiency found that the hotels in Tibet topped the list of Chinese hotels in order of DMU efficiency.
Lastly, according to the analysis of Malmquist productivity index, the average productivity index of the hotels in all regions have increased by 18.2% for 9 years, thanks most particularly to technical renovations. Besides, the analysis showed that the productivity index of the regional hotels during the period was lower than the year 2007 following the world economic crisis in 2008-2009. It seems thus necessary to take aggressive measures to modernize facilities and infrastructures of the regional hotels with lower production technology.
This study has following limits in itself:
First, the limits of the study could be classified into methodological ones and empirical analytical ones. A methodological limit, DEA method has no exclusive efficiency without room for improvement as it is a relative assessment for comparison among similar objects with DMU of productive efficiency being 1. For relative comparison, there should be sufficient number of similar DMU to produce effective outcomes. With limited number of samples, therefore, it is most probable to get limited number of input and output factors. It seems thus needed to increase the number of variables to diversify the input and output structure, which will then reduce the number of DMUs in the comparative group and lots of DMUs will become effective ones. It is because DEA method can become less effective that the number of variables is limited to 6 in the present study.
Second, the limit of an empirical analysis lies in the reliability of the data used in it. The input factors for measuring production efficiency usually include the number of employees, rooms and beds while the outputs gained from input of fixed assets will be turnover and tax payment. Since those factors are only quantitative data for analysis, non-financial data should also be analyzed to obtain more reliable outcomes.
Third, a DEA model can yield different results depending on the elements used. It should be pointed out that external factors like economic or political situations other than in- and output factors of the hotels by region in China have not been taken into account in this study.
Fourth, the analysis of Malmquist productivity revealed a continually declining tendency in TCI and MPI of the regional hotels since 2010 onwards while this study used the data of 2013 input and output factors. As, however, the Chinese government introduced the reform policy of tourism in 2014, it is necessary to use the data after the year 2014 to properly analyze the changes in productivity of Chinese hotels.
Fifth, although the hotels in 31 regions of China were used for analysis of their efficiency, it is needed to employ in- and output factors of the hotels in more diverse regions for performing more exact analysis.
목차
- 제1장 서 론 1제1절 연구의 배경 및 목적 1제2절 연구의 방법 및 구성 3제2장 이론적 배경 4제1절 효율성 이론 41. 효율성의 개념 42. 효율성의 유형 5제2절 효율성의 분석방법 61. 비율분석법 72. 생산성지수법 93. 함수적 접근법 9제3절 선행연구 고찰 111. 호텔산업 효율성 분석 112. 공공부분 효율성 분석 17제3장 분석 방법 18제1절 DEA기법 181. DEA 모형의 개념 182. DEA 모형의 구조 20제2절 초효율성 분석기법 281. 초효율성의 개념 282. 초효율성모형의 구조 29제3절 Malmquist 모형 311. Malmquist 생산성지수의 개요 312. 투입지향 MPI 32제4장 연구 설계 및 분석 결과 37제1절 자료수집 및 분석방법 371. DMU의 선정 및 자료수집 372. 분석방법 및 변수선정 39제2절 지역별 호텔 효율성 분석 411. 투입-산출변수의 기술통계량 412. DEA모형의 분석결과 423. 규모효율성 분석 494. 준거집단 분석 515. 비효율적인 DMU에 대한 효율화 개선 556. 초효율성 분석 61제3절 Malmquist 생산성변화지수 분석 651. Malmquist 생산성지수의 구조 652. Malmquist 생산성지수 모형 분석결과 66제5장 결 론 74제1절 연구결과의 요약 74제2절 연구의 한계점 및 향후 연구 77
최근 본 자료
