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효율성과 생산성변화: DEA & SFA
진하수
BOOKK(부크크) 2021.01.13.
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책소개

목차

I. 비모수적 효율성과 결정요인분석 18
1. 서론 20
2. 이론적 배경 23
1) 선행연구 23
2) 분석방법 29
3) 투입과 산출변수 선정 34
3. 분석방법 42
1) 연구모형 42
2) 분석대상 46
3) 자료의 수집 및 분석방법 54
4. 분석결과 56
1) DEA에 의한 효율성 분석 56
2) 토빗모형에 의한 효율성 결정요인 분석 64
3) 회귀분석을 통한 결정요인 68
4) 연구 결과의 정책적 시사점 72
5. 결론 75
1. DEAP Programming 81

II. 비모수적 생산성 변화 83
1. 서론 86
2. 이론적 배경 87
1) 연구 방법 87
2) 선행연구 95
3) MPI 선행연구 100
3. 연구방법 101
1) 연구 대상 101
2) 변수 선정 104
4. 연구결과 107
1) 정태적 분석 : DEA에 의한 효율성 분석 107
2) 동태적 분석 116
5. 논의 및 결론 126

III. 생산성변화와 기술진보분석 132
1. 서론 135
2. 이론적 배경 137
1) 맘퀴스트 생산성 지수의 개념 137
2) 선행연구 139
3) 기술진보 유형 분해 142
4) 투입과 산출 변수 선정 147
3. 분석 방법 149
1) 연구 모형 149
2) 분석 대상 150
3) 자료의 수집과 분석 방법 154
4. 연구결과 154
1) 동태적 분석 154
2) 기술변화 분석 157
3) 연구 결과의 정책적 시사점 162
5. 결론 163

IV. 모수적 효율성과 결정요인분석 170
1. 서론 173
2. 이론적 배경 174
1) SFA 연구방법론 174
2) SFA 선행연구 180
3. 분석 방법 183
1) 고등학교의 현황 183
2) 변수 설정 186
3) SFA 추정 모형 190
4. 실증 결과 191
1) 타당성 검증 191
2) 실증결과 193
5. 결론 202

저자 소개 1

디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다. 저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝
디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.

저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.

STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.

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품목정보

발행일
2021년 01월 13일
쪽수, 무게, 크기
203쪽 | 188*257*20mm
ISBN13
9791137232464

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