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Erschienen in:

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. DEA als Verfahren zur Effizienzmessung und -steuerung

verfasst von : Dr. Jürgen Schwarz

Erschienen in: Messung und Steuerung der Kommunikations-Effizienz

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Wie in Abschnitt 1.3.5 angedeutet, ist die DEA als aussichtsreiches Verfahren zur Messung und Steuerung der Kommunikations-Effizienz anzusehen. Die bisherigen Ausführungen zum Verfahren sind jedoch für eine detaillierte Auseinandersetzung mit der DEA nicht ausreichend. Vor dem Hintergrund der empirischen Anwendung der DEA in Kapitel 3, werden die wesentlichen Grundlagen des Verfahrens aufgegriffen und erklärt. In diesem Zusammengang gilt es, den Bezug zur Kommunikations-Effizienz als Anwendungsfeld der DEA aufzuzeigen und auf Besonderheiten der Kommunikationspolitik einzugehen.

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Vorheriges Kapitel Messung der Kommunikations-Effizienz als zentrale Herausforderung

Nächstes Kapitel Empirische Untersuchung zur Messung der Kommunikations-Effizienz

Vgl. Pareto 1897; Koopmans 1951; Shephard 1953; Farrell 1957.

Vgl. Gutierrez 2005, S. 5; Wilken 2007, S. 11f.

Vgl. Charnes et al. 1994, S. 49ff.; Allen 2002, S. 63; Halme/Joro/Koivu 2002, S. 22.

Linearität impliziert, dass ausschließlich Linearkombinationen von Variablen für die Zielfunktion und für sämtliche Restriktionen zugelassen werden. Demnach sind nichtlineare Terme, wie z.B. x² oder e^x aus der linearen Programmierung auszuschließen (vgl. Hillier/Lieberman 2010; Luenberger/Ye 2010).

Vgl. Hillier/Lieberman 2010, S. 30ff.; Luenberger/Ye 2010, S. 11 ff.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978; Seiford 1996, S. 99; Porembski 2000, S. 108.

In der vorliegenden Arbeit werden die gängigen Begriffe Decision Making Units, Vergleichseinheiten, Untersuchungseinheiten und Entscheidungseinheiten synonym verwendet (vgl. u.a. Allen 2002; Kleine 2002; Hammerschmidt 2006; Wilken 2007).

Vgl. Schweitzer 1993, S. 3328; Wilken 2007, S. 13.

Vgl. Doyle/Green 1991, S. 631; Cook/Johnston/McCutcheon 1992, S. 230.

Vgl. Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 45; Gutierrez 2005, S. 7.

Vgl. Boussofiane/Dyson/Thanassoulis 1991, S. 4; Allen 2002, S. 2.

Die Randproduktionsfunktion besteht aus effizienten DMUs mit unterschiedlichen Input-Output-Kombinationen. Für eine ausführliche Erläuterung vergleiche Abschnitt 2.1.2.2.

Vgl. Golany/Roll 1989, S. 243; Charnes et al. 1997b, S. 6. Eine detailliertere Behandlung der Vorgehensweise der DEA erfolgt in Abschnitt 2.1.2.3.

Vgl. Cantner/Hanusch 1998, S. 228f.; Dyckhoff/Ahn 2001, S. 114f.

Vgl. Parsons 1994, S. 185; Sabisch/Tintelnot 1997, S. 16f.; Vorhies/Morgan 2005, S. 82ff.

Vgl. Hershberger/Osmonbekov/Donthu 2001, S. 3ff.; Dyckhoff/Gilles 2004, S. 771.

Vgl. Lamont/Lundstrom 1977; Bagozzi 1978; Adkins 1979; Weeks/Kahle 1990.

Vgl. Mahajan 1991, S. 190; Thomas et al. 1998, S. 496f. Nach Nyhan und Martin ist festzuhalten, dass: „Simple ratio analysis provides nearly endless possibilities for debate. Which provider represents overall best practice?“ (Nyhan/Martin 1999, S. 351).

Vgl. Boles/Donthu/Lohtia 1995, S. 33ff.; Mahajan 1991, S. 190.

Vgl. Homburg/Eichin 1998, S. 363; Thomas et al. 1998, S. 488.

Vgl. De Borger et al. 1994, S. 647; Boles/Donthu/Lohtia 1995, S. 40.

Vgl. De Borger/Kerstens 1996, S. 151f.; Cummins/Zi 1998, S. 131 ff.

Vgl. Varian 1984, S. 580ff.; Bauer 1990, S. 39.

Vgl. Schefczyk 1994, S. 150ff.; Emrouznejad/De Witte 2010, S. 1573ff.

Vgl. Meffert/Burmann/Kirchgeorg 2008, S. 37; Bruhn 2009b, S. 91.

Die DEA umfasst eine umfangreiche Modellfamilie zur Effizienzmessung. Da alle Modellerweiterungen auf den beiden grundlegenden Modellen – dem CCR-Modell und dem BCC-Modell — aufbauen, werden sämtliche Entscheidungsparameter berücksichtigt, die sich auf diese beiden Basismodelle der DEA anwenden lassen (vgl. Cantner/Hanusch 1998, S. 230; Allen 2002, S. 63; Halme/Joro/Koivu 2002, S. 22; Kleine 2002, S. 210f.).

Unter Axiomen sind allgemein anerkannte Grundsätze zu verstehen, die auf logischen Schlussfolgerungen basieren und zur Gültigkeit keiner Beweisführung bedürfen.

Vgl. Bruhn 2009a, S. 172; Bruhn 2010a, S. 73.

Vgl. Cook/Johnston/McCutcheon 1992, S. 230; Gutierrez 2005, S. 6.

Vgl. Bauer/Stokburger/Hammerschmidt 2006, S. 269.

Vgl. Cheong/Leckenby 2006, S. 264ff.; Pergelova/Prior/Rialp 2010, S. 41 ff.

Eine Technologiemenge ist die Menge aller möglichen Input-Output-Kombinationen bzw. Produktionsmöglichkeiten, denen der gleiche unbekannte Produktionsprozess zugrunde liegt (vgl. Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 36f.).

Vgl. Allen/Dyckhoff 2001, S. 318; Wilken 2007, S. 14.

In der vorliegenden Arbeit wird der in der Forschungsliteratur gängigen Bezeichnung „Annahmen“ gefolgt, unabhängig davon, ob es sich um Anforderungen an Input- und Outputfaktoren oder um Axiome für die Technologiemenge handelt (vgl. Färe/ Grosskopf/Lovell 1985, S. 45ff.; Dyckhoff 2000, S. 175ff.; Kleine 2002, S. 131ff ).

Vgl. Bogetoft 1996, S. 457; Dyckhoff/Allen 1999, S. 423.

Vgl. Banker/Charnes/Cooper 1984, S. 1081; Färe/Grosskopf/Lovell 1985, S. 45ff.

Vgl. Kleine 2002, S. 130f. Hammerschmidt 2006, S. 144; Wilken 2007, S. 15.

Vgl. Dyckhoff/Allen 1999, S. 423; Dyckhoff/Allen 2001, S. 319; Dyckhoff 2000, S. 175ff.

Vgl. Dyckhoff/Allen 2001, S. 319; Wilken 2007, S. 16.

Vgl. Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 37; Wilken 2007, S. 15. Eine detaillierte Auseinandersetzung mit konstanten und variablen Skalenerträgen erfolgt in Abschnitt 2.1.2.2.

Vgl. Simon/Möhrle 1993, S. 310; Homburg/Krohmer 2009, S. 774; Bruhn 2010a, S. 275.

Vgl. Dyckhoff 2000, S. 175ff.; Wilken 2007, S. 15.

Vgl. Dyckhoff/Allen 1999, S. 423.

Vgl. Banker/Thrall 1992, S. 76; Bogetoft 1996, S. 457; Dyckhoff/Allen 2001, S. 318.

Vgl. Deprins/Simar/Tulkens 1984, S. 248; Kleine 2002, S. 130ff.; Wilken 2007, S. 16f.

Vgl. Steinmann 2002, S. 12ff.; Tulkens 1993, S. 183ff.; Hammerschmidt 2006, S. 145.

Vgl. Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 36; Wilken 2007, S. 17.

Vgl. Bruhn 2009a, S. 175; Bruhn 2010a, S. 74f.

Vgl. Schefczyk 1994, S. 178; Gutierrez 2005, S. 9; Dyckhoff/Ahn 2010, S. 1250ff.

Vgl. Färe/Lovell 1978, S. 150ff.; Thanassoulis 2001, S. 22f.

Vgl. Cooper/Park/Pastor 1999, S. 6ff.; Scheel 2000, S. 93.

Vgl. Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 41 ff.; Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 6ff.

Vgl. Scheel 2000, S. 47f.; Wilken 2007, S. 26ff.

Vgl. Banker 1984, S. 37; Golany/Roll 1989, S. 243; Thanassoulis 2001, S. 124, 154f.

Vgl. Gutierrez 2005, S. 24ff.; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 292.

Vgl. Hoitsch 1993, S. 281; Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 39.

Vgl. Forsund/Hernaes 1994, S. 287; Cantner/Hanusch 1998, S. 235.

Vgl. Hammerschmidt 2006, S. 123f.; Büschken 2007, S. 51f.

Vgl. Schmalen 1992, S. 48f.; Bruhn 2010a, S. 58ff.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 4; Coelli/Rao/Battese 1998, S. 152f.; Gutierrez 2005, S. 25f.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 4ff.; Bauer/Hammerschmidt 2006, S. 39f.

Vgl. Cubbin/Tzanidakis 1998, S. 39; Padberg/Werner 2005, S. 216.

Vgl. Boussofiane/Dyson/Thanassoulis 1991, S. 11; Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 137f.

Vgl. Banker/Charnes/Cooper 1984, S. 1088; Thanassoulis 2001, S. 140f.

Vgl. Färe/Grosskopf/Lovell 1985, S. 62ff.; Hammerschmidt 2006, S. 129f.

Die Auseinandersetzung mit Erweiterungen der Basismodelle erfolgt in Abschnitt 2.2.

Vgl. Cantner/Hanusch 1998, S. 230; Allen 2002, S. 63; Halme/Joro/Koivu 2002, S. 22.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978; Banker/Charnes/Cooper 1984.

Vgl. Schefczyk 1994, S. 178; Gutierrez 2005, S. 9.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978, S. 430; Charnes et al. 1994, S. 41.

Die Indizierung o erfolgt für alle Optimierungsprogramme (2-1) bis (2–7), (5-1) und (5-2).

Vgl. Allen 2002, S. 65.

Vgl. Schefczyk 1994, S. 164.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 41. Das Problem der Quotientenprogrammierung ist wie folgt erklärbar: Die Maximierung der Zielfunktion impliziert aufgrund des Quotienten entweder eine Maximierung des Zählers, eine Minimierung des Nenners oder beides gleichzeitig.

Vgl. Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 85. Für eine detaillierte Erläuterung des Simplexalgorithmus (vgl. Haupt/Lohse 1975; Nering/Tucker 1993; Dantzig 1998).

Vgl. Charnes/Cooper 1962, S. 181 ff.; Cantner/Hanusch 1998, S. 230f.

Das in (2–2) dargestellte Maximierungsproblem und in (2–3) folgende Minimierungsproblem sind Bestandteile des inputorientierten CCR-Modells. Das Minimierungsoder Maximierungsproblems ist nicht mit der Input- oder Outputorientierung zu verwechseln.

Vgl. Dinkelbach 1967, S. 492ff.; Wolf 1986, S. 930ff.; Lam/Bai 2011, S. 527.

Vgl. u.a. Gilles 2005, S. 56; Hammerschmidt 2006, S. 150.

Vgl. Zimmermann 1992, S. 84. Der Dualitätssatz beschreibt die Transformation eines linearen Minimierungsproblems in ein lineares Maximierungsproblem. Erfolgt im primalen Problem die Maximierung der Variablen x, werden im dualen Problem die Variablen y — ehemalige Schlupfvariablen — minimiert (vgl. Hillier/Lieberman 2010; Luenberger/Ye 2010).

Vgl. Green/Doyle 1997, S. 67; Backhaus/Bröker/Wilken 2011, S. 234ff.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978, S. 430ff.; Löber/Staat 2010, S. 811.

Vgl. Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 114; Park 2010, S. 289ff.

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978, S. 435ff.; Charnes et al. 1994, S. 37.

Vgl. Dyckhoff 2000, S. 85ff.; Scheel 2000, S. 138ff.

Vgl. Zimmermann 1992, S. 88f.; Green/Doyle 1997, S. 67f.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 42.; Cantner/Hanusch 1998, S. 230f.

Vgl. Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 59; Thanassoulis 2001, S. 73; Allen 2002, S. 70.

Vgl. Schefczyk 1994, S. 164f.; Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 58; Allen 2002, S. 71.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 42.

Vgl. Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 139f.

Vgl. Charnes et al. 1997b, S. 6; Gutierrez 2005, S. 16f.

Vgl. Boles/Donthu/Lohtia 1995, S. 32ff.; Hammerschmidt 2006, S. 156f.

Vgl. Cantner/Hanusch 1998, S. 230f.; Allen 2002, S. 51.

Vgl. Cummins/Zi 1998, S. 139.

Vgl. Bürkle 1997, S. 30.

Vgl. Banker/Charnes/Cooper 1984, S. 1083ff.

Vgl. Banker/Chang/Cooper 1996, S. 475ff.; Zhu 2000b, S. 376ff.

100

Wear-out-Effekte sind Abnutzungseffekte, die zu abnehmenden Lernleistungen von Informationsempfängern führen (vgl. Kroeber-Riel/Weinberg/Gröppel-Klein 2009, S. 389ff.).

101

Vgl. Banker/Charnes/Cooper 1984, S. 1084f.; Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 108ff.

102

Vgl. Banker/Chang/Cooper 1996, S. 475ff.; Zhu 2000b, S. 423ff.

103

Vgl. Banker/Charnes/Cooper 1984, S. 1083ff.

104

Vgl. Charnes et al. 1994, S. 34; Banker/Natarajan 2004, S. 303; Gilles 2005, S. 67.

105

Vgl. Allen 2002, S. 72f.; Gilles 2005, S. 66ff.

106

Vgl. Banker/Natarajan 2004, S. 303; Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 166.

107

In stochastischen Verfahren erfolgt die Gütebeurteilung von Messmodellen über die Reliabilität und Validität. Die Reliabilität bzw. Zuverlässigkeit ist ein Ausdruck für den Ausschluss von zufälligen Messfehlern. Die Validität bzw. Gültigkeit schließt systematische Fehler aus, d.h., die erfassten Unterschiede basieren auf tatsächlichen Unterschieden in der Realität (Churchill 1979, S. 65; Berekhoven/Eckert/Ellenrieder 2004, S. 91).

108

Die Sensitivitätsanalyse bestimmt, wie stabil eine ermittelte Lösung bei Veränderung der betrachteten Parameter ist. Der Begriff Stabilitätsanalyse wird demnach häufig als Synonym verwendet (Doyle/Green 1995, S. 205ff.; Gubelt/Padberg/Werner 2000, S. 289ff.).

109

Vgl. Butollo 1971, S. 178; Sengupta 1995, S. 216; Simar/Wilson 1998, S. 60.

110

Vgl. Staat 2002, S. 2ff.; Banker/Natarajan 2004, S. 216; Barth/Staat 2005, S. 228ff.

111

Vgl. Berger/Humphrey 1997, S. 178; Tran/Shively/Preckel 2010, S. 313f.

112

Vgl. Berger 1993, S. 164; Berger/Humphrey 1997, S. 177f.; Chen/Johnson 2010, S. 417f.

113

Vgl. Gubelt/Padberg/Werner 2000, S. 298f.; Singh 2010, S. 356ff.

114

In der Statistik wird die Schätzung von Parametern mit zunehmender Anzahl von Informationen zuverlässiger. Unter Freiheitsgraden wird die höchstmögliche Anzahl von Einheiten eines Systems subsumiert, die unabhängig voneinander variiert werden kann, ohne dass sich das arithmetische Mittel verändert. Je höher die Freiheitsgrade, desto eher weist eine Schätzung statistische Signifikanz auf (vgl. Fahrmeir et al. 2007, S. 71).

115

Vgl. Wilson 1995; Banker/Chang/Cooper 1996.

116

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 79f.

117

Vgl. Cooper/Seiford/Tone 2007, S. 284.

118

Vgl. Gubelt/Padberg/Werner 2000, S. 298f.

119

Vgl. Wilson 1995, S. 29; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 294.

120

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 61 ff.; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 294.

121

Vgl. Doyle/Green 1994b, S. 567ff.; Wang/Chin 2010; Lam/Bai 2011, S. 134f.

122

Der Begriff Ausreißer wird im englischen Sprachraum als Maverick bezeichnet.

123

Vgl. Rödder/Reucher 2011b, S. 1260f.; Wang/Chin 2011, S. 495f.

124

Vgl. Doyle/Green 1994a, S. 567ff.; Doyle/Green 1995, S. 205ff.; Gilles 2005, S. 75.

125

Vgl. Berger 1993, S. 264f.; Berger/Humphrey 1997, S. 178.

126

Vgl. Bessent et al. 1984, S. 2ff.; Olesen/Petersen 1996, S. 207ff.; Gilles 2005, S. 75f.

127

Vgl. Banker et al. 1989; Timmer 1971; Banker/Gifford 1988.

128

Vgl. Dula/Hickman 1997, S. 1001ff.; Khodabakhshi 2010, S. 663f.

129

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 83ff.; Lee/Chu/Zhu 2011, S. 142ff.

130

Vgl. Hammerschmidt 2006, S. 173; Du/Liang/Zhu 2010, S. 694ff.

131

Vgl. Avkiran 2011, S. 329f.

132

Vgl. Andersen/Petersen 1993, S. 1264; Banker/Chang 2006, S. 1311ff.

133

Vgl. Banker/Chang 2006, S. 1318ff.; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 295.

134

Die Kombination des Supereffizienz-Modells mit weiteren Sensitivitätsanalysen wurde bisher in der Forschung nur ansatzweise durchgeführt (vgl. u.a. Wilson 1995; Timmer 1971; Banker/Chang 2006; Prior/Surroca 2010).

135

Vgl. Cazals/Florens/Simar 2002, S. 2ff.; Simar 2003, S. 391 ff.

136

Vgl. Cazals/Florens/Simar 2002, S. 4ff. Simar/Wilson 2007, S. 31 ff.

137

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 91; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 296f.

138

Vgl. Simar 2003, S. 404; Löber/Staat 2006, S. 91.

139

Hierbei stellt a^MC die Standardabweichung der Monte-Carlo-Simulation dar, und der Wert 1,645 ist der 95%-Wert der Standardnormalverteilung (vgl. Estelle/Johnson/ Ruggiero 2010, S. 1089f.; Hubbard 2010, S. 81ff ).

140

Vgl. Barnett/Lewis 1995; Simar 2003, S. 403f.

141

Vgl. Banker/Chang 2006, S. 1312ff.; Simar/Wilson 2007, S. 31ff.

142

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 91; Hammerschmidt/Wilken/Staat 2009, S. 297ff.

143

Vgl. Bauer/Stokburger/Hammerschmidt 2006, S. 274; Ahn/Dyckhoff/Gilles 2007, S. 615ff.

144

Vgl. Camp 1992, S. 13f.; Sabisch/Tintelnot 1997, S. 6ff.; Osterloh/Frost 1998, S. 199ff.

145

Vgl. Thomas et al. 1998, S. 500.

146

Vgl. Schefczyk 1996, S. 178f.; Sowlati/Paradi 2004, S. 261.

147

Vgl. Epstein/Henderson 1989, S. 100; Golany et al. 1990, S. 95.

148

Vgl. Weibler/Lucht 2001, S. 18ff.

149

Vgl. Dyckhoff/Ahn 2001, S. 114ff.; Sowlati/Paradi 2004, S. 261f.

150

Vgl. Edirisinghe/Zhang 2010, S. 1669ff.; Sadjadi/Omrani 2010, S. 222f.

151

Vgl. Wagner/Shimshak 2007, S. 57f.; Avkiran/Thoraneenitiyan 2010, S. 294ff.

152

Vgl. Simar/Wilson 2001, S. 165ff.; Löber/Staat 2006, S. 103; Dyson/Shale 2010, S. 32.

153

Vgl. Pedraja-Chaparro/Salinas-Jimenez/Smith 1999, S. 636f.; Simar/Wilson 2001, S. 159ff.

154

Vgl. Luo/Donthu 2001, S. 7ff.; Saen/Memariani/Lotfi 2005, S. 503ff.; Luo/Donthu 2005, S. 28ff.; Sueyoshi 2006, S. 247ff.; Park et al. 2009, S. 1775ff.; Büschken 2007, S. 51ff.

155

Vgl. Banker/Morey 1986, S. 513ff.; Golany/Roll 1993, S. 419ff.

156

Vgl. Allen 2002, S. 86; Cordero-Ferrera/Pedraja-Chaparro/Santin-González 2010, S. 574ff.

157

Einen Überblick über mögliche Modellierungsansätze liefert u.a. Staat 1999.

158

Vgl. Banker/Morey 1986, S. 513ff.; Hammerschmidt 2006, S. 182f.

159

Vgl. Allen et al. 1997, S. 13ff.; Thanassoulis/Portela/Allen 2004, S. 99ff.

160

Vgl. Dyson/Thanassoulis 1988, S. 568; André/Herrero/Riesgo 2010, S. 371f.

161

Vgl. Golany/Roll/Rybak 1994, S. 291ff.; Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 189ff.

162

Vgl. Thompson et al. 1990, S. 93ff.; Dimitrov/Sutton 2010, S. 283f.

163

Vgl. Schefczyk 1994, S. 190; Bal/Ôrkcü/Çelebioglu 2010, S. 100ff.

164

Vgl. Emrouznejad/Anouze/Thanassoulis 2010, S. 297ff.; Emrouznejad et al. 2010, S. 265ff.

165

Vgl. Charnes et al. 1983; Charnes et al. 1985b; Löber/Staat 2006, S. 74.

166

Vgl. Farrell 1957, S. 253ff.; Dyckhoff/Allen 1999, S. 418; Kao/Hwang 2011, S. 515f.

167

Vgl. Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 10f. Der Terminus radiale Effizienzmaße beschreibt hierbei, wie in Schaubild 2-9, S. 120 dargestellt, die proportionale Verbesserung aller Input- oder Outputfaktoren einer DMU durch die radiale bzw. geradlinige Bewegung auf einer Geraden durch den Ursprung hin zur effizienten Randproduktionsfunktion.

168

Vgl. Scheel 2000, S. 91; Fukuyama/Weber 2010, S. 398.

169

Vgl. Dyckhoff/Gilles 2004, S. 771; Chiou/Lan/Yen 2010, S. 484f.

170

Vgl. Cooper/Seiford/Tone 2000, S. 9ff.

171

Vergleiche für eine Erläuterung des Pareto-Koopmans-Konzepts Fußnote 229.

172

Vgl. Allen 2002, S. 51; Chiu/Chen/Bai 2011, S. 587ff.

173

Vgl. Charnes/Cooper/Rhodes 1978, S. 433ff.; Schefczyk 1996, S. 171.

174

Vgl. Scheel 2000, S. 90ff.

175

Der Gewichtungsfaktor ε stellt als nicht-archimedische Konstante einen sehr geringen positiven Wert zwischen 10^-6 und 10^-12 dar und bewirkt damit, dass die Slacks lediglich identifiziert werden, ohne die Kalkulation der radialen Effizienz erkennbar zu beeinflussen (vgl. Cantner/Krüger/Hanusch 2007, S. 218f.).

176

Vgl. Alirezaee/Afsharian 2010, S. 668; Tone/Tsutsui 2010, S. 145.

177

Vgl. Caves/Christensen/Diewert 1982, S. 1393ff.; Chambers/Färe/Grosskopf 1994, S. 2ff.

178

Vgl. Charnes et al. 1985a, S. 103ff.; Tulkens/Vanden Eeckaut 1995, S. 480f.

179

Vgl. Webb 2003, S. 312.; Backhaus/Wilken 2006, S. 142ff.

180

Vgl. Seiford/Zhu 1999; Zhu 2000a.

181

Vgl. Sexton/Lewis 2003, S. 227ff.; Bauer/Hammerschmidt 2008, S. 35f.

182

Vgl. Vakratsas/Ambler 1999, S. 27ff.

183

Vgl. Zhu 2000a, S. 105ff.; Chen et al. 2009, S. 1170f.; Chen/Liang/Zhu 2009, S. 600f.

184

Vgl. Sexton/Lewis 2003, S. 227; Du/Liang/Zhu 2010, S. 390.

185

Vgl. Simar/Wilson 1998, S. 49ff.

186

Vgl. Essid/Ouellette/Vigeant 2010, S. 590ff. Die Darstellung des Algorithmus erfolgt bei Simar und Wilson, Abschnitte 4.1 und 4.2 (vgl. Simar/Wilson 1998, S. 53ff.).

187

Vgl. Li 1996, S. 261ff.

188

Diese Verfahrensweise geht auf einen Ansatz von Hall zurück (vgl. Hall 1984; Li 1996).

189

Vgl. Löber/Staat 2006, S. 78f.

190

Vgl. Avkiran/Parker 2010, S. 1ff.

Titel: DEA als Verfahren zur Effizienzmessung und -steuerung
verfasst von: Dr. Jürgen Schwarz
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Messung und Steuerung der Kommunikations-Effizienz
Print ISBN: 978-3-658-00278-7

Electronic ISBN: 978-3-658-00279-4

Copyright-Jahr: 2013
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-00279-4_2