Auszug
Abhängig davon, welches Betrachtungsobjekt und insbesondere welche Aggregationsebene verwendet wird, sind unterschiedliche Skalenerträge mehr oder weniger plausibel. Vergleicht man beispielsweise Unternehmen als Ganzes miteinander, so verwendet man häufig hoch aggregierte Kriterien, wie z.B. die Anzahl der Mitarbeiter und das zur Verfügung stehende Kapital, als Inputgrößen und stark verdichtete Outputkriterien, etwa die Anzahl der Kunden oder der Aufträge. In solchen Fällen ist die Annahme konstanter Skalenerträge als relativ kritisch zu sehen. Beispielsweise werden Firmenzusammenschlüsse häufig durch Einsparungspotenziale und Synergieeffekte begründet und Studien belegen in der Tat einen signifikanten Einfluss von Fusionen auf die technische Effizienz, wenn auch nicht immer einen positiven.362 In solchen Fällen sind jedoch auch andere grundlegende Annahmen zu hinterfragen. Die Grundvoraussetzung vergleichbarer Einheiten ist bei der Analyse verschiedener Unternehmen selten gegeben, da sich die Outputs häufig unterscheiden und kaum als homogen anzusehen sind. Dies gilt selbst beim Vergleich verschiedener Sparten oder Ländergesellschaften eines Unternehmens, wenn die Produktionsmöglichkeiten stark variieren, wie dies beispielsweise bei der Automobilherstellung der Fall ist. Während in Industrieländern aufgrund hoher Lohnkosten moderne Maschinen eingesetzt werden, steht diese Alternative in weniger fortschrittlichen Ländern nur bedingt zur Verfügung.363
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References
Vgl. zum Überblick über verschiedene Untersuchungsergebnisse z.B. Poddig/ Varmaz 2004, S. 238 und 242. Bei der anschließenden eigenen Studie fällt auf, dass alle (Teil-) Effizienzen durch Fusionen tendenziell sinken, vgl. Poddig/Varmaz 2004, S. 244, Tabelle 3. Dies ist jedoch nicht zwangsläufig ein Indiz für eine negative Wirkung von Fusionen. Da die DEA ausschließlich relative Effizienzwerte liefert, sind die von Poddig/Varmaz angegebenen mittleren Effizienzwerte möglicherweise durch wenige, deutlich verbesserte Referenzeinheiten zu erklären. Um diesem Sachverhalt Rechnung zu tragen wären dynamische Verfahren einzusetzen gewesen, wie selbst Poddig/Varmaz 2004, S. 243, Fußnote 52, feststellen: „Für die Messung von Effizienzveränderungen im Zeitablauf eignen sich die so genannten Malmquist-DEA-Verfahren, die hier jedoch nicht behandelt wurden“. Darüber hinaus kann eine sinkende technische Effizienz auch durch die unvollständige Kongruenz zwischen den primären (zumeist finanziellen) Unternehmenszielen und der technischen Effizienz erklärbar sein, wie im Rahmen der wertorientierten Effizienzanalyse in Abschnitt 4.3.4, S. 122, erläutert wurde.
Vgl. auch Dyson et al. 2001, S. 248.
Vgl. z.B. Pindyck/ Rubinfeld 2005, S. 824; zur Behandlung eines nicht verifizierbaren Reservationsnutzens des Agenten mit Hilfe eines vektoriellen Entscheidungsmodells Kleine 1996, Kapitel 5, S. 147 ff.
Ein ähnliches Vorgehen findet sich bei Charnes et al. 1981, S. 684 ff., wobei unterschiedliche technisch effiziente Ränder zur Bewertung verschiedener Gruppen von DMUs herangezogen werden.
Vgl. u.a. Sengupta 1987, S. 122 f.; Post 2001, S. 283.
Vgl. z.B. Land et al. 1993, S. 546.
Vgl. Charries et al. 1981, S. 684 ff.
Vgl. zu einem zweistufigen Ansatz, bei dem Teile der DEA-Effizienzwerte mittels Regression durch exogen fixierte Variablen erklärt werden sollen, Ray 1988, S. 170 ff., sowie Ray 1991, S. 1623 f.
Vgl. Banker 1993, S. 1271 f.
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(2007). Ausgewählte Aspekte zur Verallgemeinerungen der Methodik. In: Leistungsmessung stochastischer Dienstleistungsproduktionen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-5432-5_6
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