Veröffentlichung

Titel:
Produktivitäts- und Effizienzverbesserungen in der DEA – Von der Selbst- zur Kreuzbewertung
AutorInnen:
Dellnitz, A.
Kategorie:
Dissertationen
Forschungsthema:
Data Envelopment Analysis
 
Dissertation mit Geleitwort von Herrn Prof. Dr. Wilhelm Rödder, (Springer Gabler, Wiesbaden, 2016).

Die Medien fordern stets lautstark Effektivität, Effizienz und Produktivität von Wirtschaftseinheiten, Behörden, Projekten und sogar von Non-Profit-Unternehmen. Sie tun dies fast immer, ohne eine klare Begrifflichkeit zu verwenden. Entsprechend unscharf sind dann auch die jeweiligen Analyseergebnisse. Anders in den quantitativen Wirtschaftswissenschaften; hier wurden in den letzten Jahrzehnten Gedankengebäude geschaffen, die solchen Analysen saubere mathematische Axiomensysteme zugrunde legen und sie damit zielführend machen. Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein solches Gedankengebäude. In ihren Modellen misst der Wissenschaftler Effizienz von den obengenannten Entscheidungseinheiten, jeweils angepasst an das reale Umfeld. Sie macht den Verantwortlichen in den Einheiten dann Vorschläge für die Verbesserung der Effizienz im Vergleich zur Konkurrenz.

Dellnitz zeichnet diese Überlegungen nach: »Produktivitäts- und Effizienzverbesserungen in der DEA.« Bei genauerer Betrachtung und auch wegen des Untertitels »Von der Selbst- zur Kreuzbewertung« wird jedoch klar, dass der Autor ein völlig neues Buch aufschlägt. Er stellt nämlich die Frage, wie sich Effizienz und Produktivität bei Aktivitätsveränderungen verhalten, die nicht nur der mainstream-DEA folgen, und wie sich dieses Verhalten selbst bei Kreuzbewertungen gestaltet. Mit der ersten Frage dringt Dellnitz in einen völlig neuen DEABereich vor: Welche Auswirkungen haben gewisse Aktivitätsänderungen in einem auf die Ergebnisse im anderen Bezugsrahmen und umgekehrt. Wie wirken solche Änderungen auf Effizienzen in Modellen verschiedener Skalenertragsannahmen bei Selbstbewertung – self-appraisal. Damit nicht genug; Dellnitz stellt und löst diese Frage auch bei Kreuz- bzw. Fremdbewertungen. Wie stellen sich solche wechselseitigen Effizienzbewertungen aus Sicht der Konkurrenz dar.

Die Arbeit ist ebenso ein betriebswirtschaftliches wie auch ein mathematischesWerk. Die zugrunde liegenden betriebswirtschaftlichen Fragestellungen werden stets sauber herausgearbeitet. Vom ersten Kapitel bis zum Schluss werden die Vorarbeiten großer Wissenschaftler wie Pareto, Koopmanns, Shepard, Charmes, Cooper und viele andere gewürdigt und in eine einheitliche mathematische Form gebracht. Nur so können die Höhepunkte der Arbeit gelingen: Ein interaktiver Algorithmus für eine Entscheidungseinheit auf ihrem Weg zur maximalen Produktivität und die Entdeckung einer Produktivitätslücke bei kreuzbasierter Aktivitätsplanung. Dellnitz stellt sich dann der Herausforderung, das entwickelte Instrumentarium auch anzuwenden. Er wählt dazu die deutsche Theaterlandschaft. Für zwei ausgewählte Theater werden mögliche Aktivitätsänderungen nach dem entwickelten Algorithmus nachgezeichnet. Nichts könnte dieses Geleitwort besser abschließen als die wohl für jede Data Envelopment Analyse zu stellende systemische Frage, die Dellnitz selbst so formuliert: »Ob dieser [Algorithmus] jedoch auch die durch das ökonomische, ökologische, politische oder auch soziologische Umfeld festgelegten Möglichkeiten widerspiegelt, ist letztlich bei jeder praktischen Anwendung zu prüfen und, sofern erforderlich, entsprechend darauf abzustimmen.«

Quo vadis, DEA?

12.03.2019