[생산][생산경계함수][생산비용함수][생산주의][생산양식][생산페미니즘]생산경계함수, 생산비용함수, 생산주의, 생산양식, 생산페미니즘 분석(생산경계함수, 생산비용함수, 생산주의)

목차

Ⅰ. 생산경계함수
1. 생산경계함수 추정상의 문제점
2. 생산경계함수의 여러 형태
3. Aigner et al(1977) 의 모형
4. Panel Data를 사용한 모형의 확장
1) LSDV(Least Square Dummy Variables) 추정(Within 회귀분석)
2) GLS추정

Ⅱ. 생산비용함수
1. 비협력적 독립형
1) 부품업체
2) 제조업체
3) 제조업체의 부품 주문량과 완제품 생산량 관계
2. 정보 공유형
1) 부품업체
2) 제조업체
3. 통합형

Ⅲ. 생산주의

Ⅳ. 생산양식
1. 순응이 제기되는 계기
2. 여러 시도들
3. 노동자의 적응과정이란

Ⅴ. 생산페미니즘

본문내용

Aigner의 모형은 1기간의 횡단면 자료를 사용한 분석이었다. 이 모형에서는 다음과 같은 문제점들이 지적된다. P.Schmidt et al(1984), p.367
우선 지적될 수 있는 것은 산업전체의 비효율성 및 측정오차를 나타내는 u, V에 대해서는 일치추정량을 구할 수 있으나 개별기업의 비효율성 정도를 구할 수가 없다는 점이다. 이를 극복하기 위해 Jondrow et.al(1982)는 조건부 확률을 활용하여 개별기업의 효율성에 대한 추정량을 제시하였으나 그 추정량은 일치성을 지니지 못한다. 두 번째로 모형의 추정 및 기술적 비효율성과 통계적 오차를 구분하기 위해 교란항의 분포에 대한 강한 가정이 필요하다는 점이 지적될 수 있으며 마지막으로 설명변수와 교란항간의 독립성이 문제가 될 수 있다. 만일 어떤 기업이 자신의 비효율성을 인식하고 있다면 그 기업은 요소투입을 변화시켜 효율성의 향상을 도모한다고 보는 것이 타당하기 때문이다.
이러한 문제점들은 Panel Data 를 사용함으로써 어느 정도 완화될 수 있다. 우선, Panel data를 사용하는 경우 개별기업의 효율성에 대한 추정량은 기업의 수 N에 대해서는 일치성을 지니지 못하지만 분석기간 T가 커짐에 따라 일치성을 지닌다. 또한 교란항의 특정한 형태를 가정하지 않고도 생산경계함수의 추정이 가능하며 교란항과 설명변수간의 독립성의 문제도 사전적인 가정에 의하지 않고 해결될 수 있다. 그러나 이러한 장점들이 모두 동시에 얻어질 수는 없으며 모형의 가정 및 자료의 유형에 따른 적절한 추정방법의 선택이 필요하다. Panel Data를 사용한 추정 방법중 주요한 방법론으로는 다음의 LSDV추정법, GLS추정법, ML추정법등이 있다. 이들 각각의 추정법은 서로 다른 추정기법을 통해 각각의 효율성지표를 제시한다. 만일 각 추정방법에서 도출된 효율성지표를 통해 효율성에 대한 동일한 결론을 유도할 수 있다면 결론의 타당성은 더욱 커질 수 있을 것이다. 따라서 개별기업의 효율성을 다음의 LSDV법, GLS법, ML추정에 의해 각각 도출하여 결과를 비교함으로써 보다 신중한 판단을 도모하기로 한다.

참고자료

· 김종선(1995), 마르크스의 아시아적 생산양식과 한국 고대사회, 한림대학교
· 마이클 피오르 저, 강석재 외 1명 역(2012), 생산의 발전과 노동의 변화, 중원문화
· 변창욱(2010), 확률적 생산경계함수의 추정을 통한 지역제조업의 총요소생산성 분석, 산업연구원
· 이태욱, 성배영(1976), 주문생산물의 생산 비용함수, 한국경제학회
· 이상화(2011), 여성과 환경에 대한 여성주의 지식생산에 있어 서구 에코페미니즘의 적용가능성, 한국여성철학회
· 주상호(2000), 공급사슬상에서 부품업체와 제조업체의 협력단계에 따른 생산비용함수, 명지대학교