[생산성][은행생산성][정보통신생산성][생활체육생산성][제조업생산성][농업생산성][노동생산성]은행생산성, 정보통신생산성, 생활체육생산성, 제조업생산성, 농업생산성,노동생산성 분석

목차

Ⅰ. 은행생산성
1. 기술적 효율성(Technical Efficiency) 측정
2. 비용효율성(Cost Efficiency) 측정
3. Malmquist 생산성지수에 의한 총요소생산성 변동 측정

Ⅱ. 정보통신생산성
1. 기술요인
2. 규모의 경제성
3. 투입요소의 질
4. 노사관계의 안정도
5. 경영의 효율성 및 기타 요인

Ⅲ. 생활체육생산성

Ⅳ. 제조업생산성
1. 산출
2. 노동생산성
3. 자본생산성
4. 제조업의 성장요인 분석

Ⅴ. 농업생산성
1. 총요소생산성의 계측방법
2. 총요소생산성의 계측
1) 방법의 개요
2) 요소분배율의 추정방법

Ⅵ. 노동생산성
1. 근로투입량
2. 산출량

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 은행생산성

은행생산성을 총투입물(total inputs)에 대한 총산출물(total outputs)의 비율로 측정할 경우 복수 투입물 및 산출물의 가중치를 적절하게 파악하는 것이 쉽지 않고 시간에 따라 투입물 혹은 산출물의 질(quality)이 달라지는 변화를 반영하기 어려워, 생산성의 차이와 규모효과(scale effects)를 구분하기 어려운 면이 있다. 이러한 점들을 고려하여 이하에서는 DEA(Data Envelopment Analysis) 방식과 Malmquist 생산성지수를 이용하여 은행의 기술적 효율성과 총요소생산성 변동을 측정하고자 한다.

1. 기술적 효율성(Technical Efficiency) 측정

은행생산성을 Malmquist 생산성지수를 이용하여 측정하기에 앞서 DEA 방식에 의해 개별 은행들의 기술적 효율성을 측정하여 보기로 한다. N개의 은행들이 K개의 투입물을 사용하여 M개의 산출물을 생산한다고 하자. 이 경우 은행 I의 산출물 벡터를 yi , 투입물 벡터를 xj 로 표시하면 Y와 X는 각각(M×N) 산출물 행렬과(K×N)투입물 행렬이 된다. 기술수준을 CRS(constant returns to scale)로 가정할 때, 이로부터 은행 s의 효율성을 극대화하는 투입물과 산출물의 최적 가중치(optimal weights)를 선택하기 위해 다음의 선형계획문제(linear programming problem)를 설정할 수 있다.

<중 략>

광공업(전기 가스 및 수도업 포함)부문의 근로자수 지수는 104.2(2000＝100.0)로 전년대비 0.4% 증가함으로써 3.8%에 비해 근로자수 증가세가 둔화된 것으로 나타났다. 근로자수증가율 추이를 산업별로 보면, 광업 -0.6%, 제조업 0.3%, 전기 가스 및 수도업 5.8%로 나타났다. 한편 산업별 취업자 동향은 광공업(-0.9%), 농림어업(-3.0%)을 제외한 대부분의 산업에서 전년대비 취업자수가 증가한 것으로 나타났으며, 특히 도 소매 및 음식 숙박업(1.7%), 사업 개인 및 공공서비스업(6.6%), 건설업(9.7%) 등 주로 건설업과 서비스업에서의 취업자 증가세가 지속되었다. 나아가 전체적인 임금근로자 중에서 상용근로자가 차지하는 비중을 살펴보면 48.4%~53.1%로, 외환위기 이후 상용근로자의 비중이 50%대를 밑돌고 있는 것으로 나타났다.

참고 자료

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신동섭, 시장개방이 제조업 생산성에 미치는 영향, 고려대학교, 2011
안태식, 은행생산성 측정시스템 설계의 기본방향, 전국은행연합회, 1994
이동소, 체제전환국의 농업생산성 결정요인 분석, 서울대학교, 2011
임번장, 생활체육 활성화와 생산성 향상, 한국체육학회, 1993
조영상 외 3명, 정보통신산업 생산성 변화의 산업간 파급효과 분석, 한국생산성학회, 2002