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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국조리학회 Culinary Science & Hospitality Research Culinary Science & Hospitality Research Vol.24 No.10(Wn.101)
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 107 - 115 (9page)
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The foodservice industry is sensitive to the trend, the intensity of market competition is increasing, and the trend of the trend is shortening. It is important for food companies to strengthen their competitiveness and to understand the causes of sales growth in the foodservice industry. The sales of the foodservice industry are caused by the efficient use of resources such as food taste, location, marketing, and resources used for production. In this study, descriptive statistical analysis and correlation analysis were conducted to analyze the efficiency of foodservice companies. For achieving the research purposes, in the BCC model, technology efficiency and scale efficiency were analyzed by using the DEA model for the top 10 food service companies in Korea. As a result of CCR analysis, DMU of TE=1 in model 1 was 62.4% more than that of inefficient company. For the BCC analysis assuming the scale of profit, Decision Making Unit(DMU) of PTE=1 was 77.9% and SE=80.2%. In Model 2, TE=40.8%, PTE=93.3% and SE=43.2%. The low efficiency of the operational aspects identified through the results of the study seems to be due to the increase of singleperson households and delivery culture, and the spread of HMR and Meal-kit products. In conclusion, to respond to various demand changes through analysis of big data of consumption polarization and value consumption trend according to industry, and to develop existing business management model and to develop new type of fusion and hybrid business model.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구내용 및 방법
4. 실증분석
5. 결론 및 제언
REFERENCES
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Ali, A. I., & Seiford, L. M. (1993). The mathematical programming approach to efficiency analysis. The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications, 120-159.
Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078- 1092.
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). A data envelopment analysis approach to evaluation of the program follow through experiment in US Public School Education (No. MSRR-432). Carnegie-Mellon Univ Pittsburgh Pa Management Sciences Research Group.
Choi, J. Y., & Park, J. H. (2011). Efficiency analysis for Korean trucking companies based on the data envelopment ananlysis (DEA). The Journal of the Korea Contents Association, 11(1), 317-328.
Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078- 1092.
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