Dissertation: Vorgehensmodell zur Anwendung von Gewichtsrestriktionen in Basismodellen der Data Envelopment Analysis

Vorgehensmodell zur Anwendung von Gewichtsrestriktionen in Basismodellen der Data Envelopment Analysis

Entwicklung am Beispiel einer Effizienzanalyse öffentlich-rechtlicher Entsorgungsträger Thüringens

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Schriftenreihe innovative betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis, Band 552

Hamburg , 438 Seiten

ISBN 978-3-339-12930-7 (Print) |ISBN 978-3-339-12931-4 (eBook)

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Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein Instrument zur Effizienzmessung, das insbesondere in der wissenschaftlichen Literatur verbreitet ist. In der Praxis scheint die DEA bislang hingegen nur wenig Beachtung zu finden. Eine Ursache hierfür liegt wahrscheinlich in der methodischen Komplexität, die insbesondere für den Erstanwender „abschreckend“ wirken könnte. Um dem entgegenzuwirken, wurden verschiedene Vorgehensmodelle zur Anwendung der DEA entwickelt. Treten jedoch „auffällige“ oder gar unplausible Analyseergebnisse auf, so stößt der Anwender auf gewisse Limitationen dieser Vorgehensmodelle. Ein problematisches Analyseergebnis stellen Nullwerte im modellendogen bestimmten Gewichtungsschema dar. Diese Nullgewichte führen dazu, dass zuvor als relevant erachtete In-/Outputs im Produktivitätsterm faktisch ausgeblendet werden und im Effizienzwert keine unmittelbar ersichtliche Rolle mehr spielen. Obwohl die hiermit einhergehenden Interpretationsprobleme längst bekannt sind und Gewichtsrestriktionen als probate Problemlösung gelten, steht bislang kein Vorgehensmodell zur Anwendung von Gewichtsrestriktionen zur Verfügung. Wie auch bei der Entwicklung eines DEA-Modells stehen Anwender vor einem „Dickicht“ an Modellierungsentscheidungen, das aufgrund der seit Ende der 1980er-Jahre erschienenen Fülle an Literatur auf den ersten Blick „undurchdringbar“ wirken kann. Entlang eines Fallbeispiels aus der Abfallwirtschaft wird daher in der Studie ein Vorgehensmodell entwickelt, dass die Anwendung von Gewichtsrestriktionen unterstützen soll.

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