Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

우리나라 생명보험 산업의 경영효율화를 위한 효율성 비교: 가중 러셀 방향거리모형 이용A Study of Efficiency of Life Insurance Industry with Undesirable Outputs using Weighted Russell Directional Distance Model

Other Titles
A Study of Efficiency of Life Insurance Industry with Undesirable Outputs using Weighted Russell Directional Distance Model
Authors
김태영김광욱안경애
Issue Date
2017
Publisher
산업개발연구소
Keywords
생명보험회사; 방향거리 모형; 러셀 방향거리모형; 비효율성; 유해산출물; Life Insurance Industry; Directional Distance Function; Weighted Russell Directional Distance Model; Inefficiency; Undesirable Output
Citation
산업혁신연구, v.33, no.4, pp 73 - 98
Pages
26
Journal Title
산업혁신연구
Volume
33
Number
4
Start Page
73
End Page
98
URI
https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/7954
DOI
10.22793/indinn.2017.33.4.003
ISSN
2005-2936
2800-0080
Abstract
우리나라의 생명보험 산업은 그동안 규제완화와 금융의 겸업화로 경쟁이 가속화되었으며 이에 따라 대형화와 인수·합병 그리고 전략적 제휴와 같은 보험 산업의 금융 환경변화에 적극적으로 대처하여 왔다. 그러나 한국경제의 저성장 장기화에 따른 경제성장률의 하락추세와 고령화 사회로 인한 생산가능인구의 감소는 보험 구매력의 약화와 장수위험으로 생명보험 산업에 위협요인이 되고 있다. 본 연구에서는 생명보험사의 경영효율화를 위한 효율성을 측정하고 특히, 각 투입·산출요소별로 비효율의 원인을 분석하여 각 생명보험사, 더 나아가 보험산업 전체의 경쟁력 향상을 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 생명보험사의 비효율성을 비교하고 각 투입·산출요소별로 차별화된 효율성 달성 방향을 제시하기 위해 기존 연구와는 다르게 가중된 러셀 방향거리모형(Weighted Russell directional distance model; WRDDM)을 이용하여 2005년부터 2015년까지 22개 생명보험회사를 대상으로 실증분석 하였다. 특히, 생산력 측면에서 보험회사 운영에 유익하지 않은 또는 유해한 산출물(undesirable output)을 고려하여 각 생명보험회사의 비효율 정도를 계산하였으며, 개별 생명보험사의 효율성 개선을 위한 각각의 투입·산출요소에 대한 비효율의 원인과 이에 기초한 효율성의 개선을 제시하였다.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
College of Global Business > Department of International Trade and Commerce > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Ahn, Kyung Ae photo

Ahn, Kyung Ae
College of Global Business (Department of International Trade and Commerce)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE