Bei welchen Problemstrukturen sind Data-Envelopment-Analysen sinnvoll?
Eine kritische Würdigung

Oliver Mußhoff, Norbert Hirschauer, Michael Herink

Published: 19.02.2009  〉 Jahrgang 58 (2009), Heft 2  〉 Resort: Article 
Submitted: N. A.   〉 Feedback to authors after first review: N. A.   〉 Accepted: N. A.

ABSTRACT

Die Effizienzanalyse mit Hilfe der Data-Envelopment-Analyse (DEA) stellt ein weit verbreitetes Verfahren zur vergleichenden Einschätzung der empirischen Performanz von Entscheidungseinheiten (z.B. Unternehmen) dar. Angesichts "boomender" Anwendungen auf eine Vielzahl unterschiedlicher Fragestellungen zeigt dieser Beitrag, bei welchen Daten und Problemstrukturen die DEA eine adäquate Methode der Wissensgewinnung darstellt. Ein sinnvolles Einsatzgebiet ergibt sich dann, wenn in den Datensätzen der betrachteten Entscheidungseinheiten für mehrere Inputs und/oder Outputs keine Preise vorliegen. Gleiches gilt, wenn man den in den Datensätzen ausgewiesenen Preisen nicht "zutraut", ökonomische Knappheit adäquat widerzuspiegeln. In allen anderen Fällen generiert die DEA für sich genommen weniger Wissen bezüglich der ökonomischen Performanz als Kriterien, die sowohl den Ressourcenverbrauch (Inputs) als auch die Leistungserstellung (Outputs) in einer Dimension, d.h. monetär messen. Im Rahmen einer Verfahrenskombination kann die DEA aber auch bei Vorliegen von Preisen sinnvoll sein. Dies ist dann der Fall, wenn sie zur Dekomposition festgestellter ökonomischer Performanzschwächen genutzt wird, die Rückschlüsse erlaubt, ob die Schwächen eher in einer mangelhaften Beherrschung technologischer Prozesse oder in einer unzulänglichen Anpassung an die Preise auf den Faktor- und Produktmärkten (Fehlallokation) liegen.
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PROF. DR. OLIVER MUßHOFF
Georg-August-Universität Göttingen
Fakultät für Agrarwissenschaften,
Department für Agrarökonomie und Rurale Entwicklung,
Arbeitsbereich Landwirtschaftliche Betriebslehre
Platz der Göttinger Sieben 5, 37073 Göttingen
Tel.: 05 51-39 48 42, Fax: 05 51-39 22 030
E-Mail: oliver.musshoff@agr.uni-goettingen.de
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