Wegen der weitreichenden Bedeutung der Data Envelopment Analysis (DEA) und ihren zahlreichen Potenzialen wird sie in diesem Buch dazu genutzt, um die Effizienz von Unternehmen jeweils innerhalb ihrer Branche zu ermitteln und die Effizienzverteilungen in diesen Branchen miteinander zu vergleichen. Dies ist aufgrund der Allgegenwärtigkeit des Begriffes Effizienz und dem Bedarf diese für konkrete Unternehmen zu ermitteln von hoher Bedeutung. So kann beispielsweise der Staat im Zuge der Monopolkontrolle marktbeherrschenden Unternehmen realistische Vorgaben definieren. Das dazu erforderliche Vorgehen inklusive Datenextraktion und Datenaufbereitung, Anwendung des DEA-Benchmarks mithilfe der Statistiksoftware R und anschließendem graphischen Vergleich wird detailliert dargestellt. Hierbei werden echte Bilanzen deutscher Unternehmen herangezogen. Auch die Grundlagen der DEA werden erklärt. Zum Schluss werden die Chancen und Risiken eines solchen DEA-Benchmarks aufgezeigt.

Textprobe: Kapitel 2.2, Der Technologiemengen- und Effizienzbegriff: Nachdem nun die mathematischen Grundlagen der DEA dargestellt wurden, werden nun der Technologiemengen- und Effizienzbegriff der DEA verdeutlicht. Die mithilfe der DEA durchgeführten Beurteilungen basieren auf einer Technologiemenge. Diese Menge enthält sämtliche möglichen Produktionen, die man mit einem gegebenen technischen Wissensstand realisieren kann. Generell ist unter dem Begriff der Produktion ein Kombinationsprozess zu verstehen, der Input (z. B. Arbeit, Werkstoffe, Betriebsmittel) in Output (z. B. Sachgüter, Dienstleistungen) umwandelt. Jede einzelne Produktion wird dabei durch einen Produktionspunkt (x_1,…,x_m y_1,…, y_s) im Koordinatensystem repräsentiert, wobei jedes x die Menge des zugehörigen Inputs und jedes y die Outputmenge darstellt . Von der eigentlichen technischen Produktion wird hierbei abstrahiert. Dabei ist die komplette Technologiemenge wegen der Endlichkeit der Menge der betrachteten Unternehmen in der Praxis unbekannt, sodass nur die Möglichkeit besteht, eine relative Technologiemenge zu bilden. Diese unterscheidet sich durch die Tatsache, dass sie sich nicht aus allen möglichen Produktionspunkten, sondern aus den beobachteten Produktionspunkten zusammensetzt und daher auch endlich ist. Wie in der Einleitung dieser Studie bereits deutlich wurde, besteht häufig das Interesse, unterschiedliche aber grundsätzlich vergleichbare Produktionen miteinander zu vergleichen. Die Effizienz als ‘… Gegenüberstellung von Zielerträgen und den zur Erreichung dieser Ziele erforderlichen Mittel’ ermöglicht solche Vergleiche, wobei die Produktionsinputs die Mittel und die Outputs die Ziele darstellen. Häufig wird im Kontext des Effizienzbegriffes der Begriffe ‘Produktivität’ genannt. Produktivität ist eine Spezialisierung der Effizienz und beschränkt die Effizienz auf realen Input und Output. Signifikant ist in diesem Kontext die Unterscheidung zwischen der totalen und partiellen (Faktor-)Produktivität. Die partielle (Faktor-)Produktivität betrachtet die Produktivität lediglich eines einzelnen Produktionsfaktors, während die totale Produktivität alle Inputs und alle Outputs in die Betrachtung aufnimmt. Letztere Produktivitätsart kommt dabei im Falle der DEA zum Einsatz. Weiterhin ist zur DEA zu sagen, dass diese das Effizienzkonzept von Pareto und Koopmans aufgreift, die Pareto-Koopmans-Effizienz bezeichnet wird. Demnach ist eine Produktion dann als effizient zu bezeichnen, wenn es nicht möglich ist, denn Output einer Produktion zu erhöhen, ohne dabei auch den Input zu steigern oder den Input zu senken, ohne dass dabei ebenfalls der Output verringert wird . Oder mit anderen Worten: Eine Produktion gilt dann als effizient gegenüber einer Anderen, wenn sie in allen Faktoren mindestens genauso gut ist wie die Andere und in mindestens einem Faktor besser. Implizit wurde dadurch gesagt, dass die Intention der Effizienz stets darin besteht, Inputs möglichst zu minimieren und Outputs zu maximieren. Diese effizienten Produktionen als Teilmenge der Technologiemenge befinden sich dabei am Rand der Technologiemenge. Wegen der bereits erwähnten Problematik, dass in der Praxis meistens mit relativen Technologiemengen gearbeitet wird, ist auch lediglich eine relative Effizienzbestimmung möglich, da es beispielsweise denkbar ist, dass keins der betrachteten Unternehmen wirklich effizient arbeitet.

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Jurij Weinblat, B. Sc., wurde 1988 in Charkov (Ukraine) geboren und zog wenige Jahre später mit seiner Familie nach Deutschland. Sein Bachelorstudium in Wirtschafsinformatik schloss der Autor mit dem akademischen Grad Bachelor of Science an der Universität Duisburg-Essen mit Auszeichnung ab und widmet sich aktuell dem Masterstudium. Im Zuge seines Studiums verbrachte Herr Weinblat ein Semester in Irland und nahm in Polen an einer Summer-School teil. Fernerhin leitete der Autor zahlreiche Übungen, Tutorien und Erwachsenenbildungsveranstaltungen im Bereich der Informatik und der Betriebswirtschaftslehre an seiner Universität.