Skip to main content

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Erweiterung der Efficiency Analysis Technique With Input and Output Satisficing (EATWIOS) um die Berücksichtigung von Sanktionen

verfasst von : Malte L. Peters

Erschienen in: Produktions- und Informationsmanagement

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die Efficiency Analysis Technique With Input and Output Satisficing (EATWIOS) ermöglicht die Berücksichtigung von oberen und unteren Satisfizierungsgrenzen für Inputfaktoren und für Outputfaktoren. Wenn eine untere (obere) Satisfizierungsgrenze auf einen Inputfaktor oder auf einen Outputfaktor angewandt wird, werden die Faktorquantitäten, die kleiner (größer) sind als die untere (obere) Satisfizierungsgrenze auf diese untere (obere) Satisfizierungsgrenze „heraufgesetzt“ („hinuntergesetzt“). Im vorliegenden Beitrag wird EATWIOS erweitert, um zusätzlich zum einen die Überschreitung eines sogenannten oberen Interventionsniveaus und zum anderen die Unterschreitung eines sogenannten unteren Interventionsniveaus durch eine Faktorquantität jeweils mit einer Prämie als positiver Sanktion belohnen oder mit einer Strafe als negativer Sanktion ahnden zu können.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Fußnoten
1
An Entscheidungseinheiten, die in einer Effizienzanalyse betrachtet werden, wird die Anforderung gestellt, dass diese homogen sein müssen, um ihre Vergleichbarkeit sicherzustellen; vgl. Scheel (2000, S. 12). Dieses Homogenitätserfordernis bedeutet zunächst, dass die Entscheidungseinheiten durch die gleichen Outputfaktoren und Inputfaktoren repräsentiert werden können; vgl. Charnes et al. (1978, S. 429); Dyson et al. (2001, S. 247); Kuntz & Scholtes (1999, S. 192); Scheel (2000, S. 12). Darüber hinaus schließt das Homogenitätserfordernis insbesondere mit ein, dass die Daten für die gleiche Periode vorliegen und die Entscheidungseinheiten in einem homogenen Umfeld operieren müssen; vgl. zudem ausführlich zu weitergehenden Erörterungen des Homogenitätserfordernisses: Dyson et al. (2001, S. 247 f.); Peters (2008, S. 724 ff., 2017, S. 55 f.).
 
2
Vgl. z. B. de Mateo et al. (2006, S. 213 ff.); Dyckhoff & Allen (2001, S. 313); Peters & Zelewski (2018a, S. 64); Stewart (1996, S. 654 f.).
 
3
Im vorliegenden Beitrag wird ausschließlich relative Effizienz betrachtet, da die Entscheidungseinheiten zur Messung der Effizienz untereinander verglichen werden, und nicht – wie bei absoluter Effizienz – eine Produktionsfunktion als Vergleichsmaßstab herangezogen wird; vgl. zu relativer Effizienz und absoluter Effizienz z. B.: Dyckhoff & Allen (1999, S. 415); Dyckhoff & Gilles (2004, S. 768 f.).; Peters (2008, S. 707, 2017, S. 47 f.).; Peters & Zelewski (2006b, S. 3); Scheel (2000, S. 3).
 
4
Vgl. z. B. Peters (2008, S. 710, 2017, S. 39); Peters & Zelewski (2007a, S. 75).
 
5
Vgl. z. B. Dyckhoff & Gilles (2004, S. 770).
 
6
Dies können zum einen relative Bedeutungsgewichte für die Outputfaktoren sowie relative Bedeutungsgewichte für die Inputfaktoren (vgl. z. B. Peters & Zelewski (2018b, S. 4) und zum anderen Variablen, die in Restriktionen für die Wertebereiche der relativen Bedeutungsgewichte für die Outputfaktoren oder für die Inputfaktoren eingehen, sein (vgl. z. B. Cooper et al. (2006, S. 165 ff., 2007, S. 177 ff.); Peters, (2008, S. 751 ff., 2017, S. 91 ff.).
 
7
Vgl. zur Definition eines Effizienzmaßes als „Funktion“ mit Outputquantitäten und Inputquantitäten als Datenbasis und dem „Effizienzwert“ als „Funktionswert“: Scheel (2000, S. 78 f.). Zudem führt Scheel aus: „In der produktionstheoretischen Literatur ist die Definition eines Effizienzmaßes als Funktion verbreitet“; Scheel (2000, S. 79 und vgl. Bol (1986, S. 382 ff., 1988, S. 167 f.).; Färe & Lovell (1978, S. 153 ff.).; Russell (1985, S. 109 ff., 1988, S. 207 ff.).
 
8
Dyckhoff & Allen (1999, S. 419); Dyckhoff & Gilles (2004, S. 770); und ähnlich: Kleine (2002, S. 177).
 
9
Vgl. z. B. Zelewski et al. (2017a, S. 477, b, S. 563).
 
10
Vgl. zu Überblicken über Effizienzmaße und ihren Eigenschaften z. B. Kleine (2002, S. 177 ff.); Scheel (2000, S. 80 ff.).
 
11
Vgl. Charnes et al. (1978) sowie zu Einführungen zur DEA-Technik und Überblicken zu dieser: Cook & Seiford (2009); Cooper et al. (2006, 2007); Dyckhoff & Allen (1999); Peters (2017); Stewart (1996).
 
12
Vgl. z. B. Kleine (2002, S. 179 ff.).
 
13
Vgl. zur Linearen Programmierung im Kontext der DEA-Technik: Cooper et al. (2006, S. 23 ff., 2007, S. 23 ff.); Dyckhoff & Allen (1999, S. 412 ff.); Peters (2008, S. 732 ff., 2017, S. 60 ff.).
 
14
Aus dem sehr umfangreichen wissenschaftlichen Opus von Zelewski sei im Kontext des vorliegenden Beitrags insbesondere auch auf seine Publikationen zur Effizienzanalyse im Hochschulbereich verwiesen: Başkaya & Zelewski (2017); Klumpp et al. (2006, S. 199 ff.).; Klumpp et al. (2014); Klumpp & Zelewski (2008a, b, 2012); Klumpp et al. (2015, 2010); Tzika et al. (2017); Zelewski et al. (2017a, b).
 
15
Diese Strömung, die in diesem Beitrag nicht weitergehend betrachtet wird, besteht in den sogenannten „Satisficing DEA“-Modellen, bei denen Anspruchsniveaus („aspiration levels“) für Effizienzwerte vorgegeben werden können; vgl. Cooper et al. (1996, S. 283 ff., 2011, S. 231 ff., 2006, S. 286 ff., 2007, S. 298 ff.). In der Fachliteratur finden sich einige Anwendungen dieser DEA-Modelle; vgl. Charles & Kumar (2014, S. 74 ff.); Charles et al. (2018, S. 87 ff.); Chen et al. (2018, S. 75 ff.); Tsolas & Charles (2015, S. 3494 ff.); Udhayakumar et al. (2011, S. 388 ff.).
 
16
Vgl. Peters & Zelewski (2006a, S. 3 ff., b, S. 4 ff., 2007a, S. 75 ff.).
 
17
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 3 ff., 2018b, S. 4 ff.); Peters et al. (2012, S. 306 ff.).
 
18
Vgl. Peters & Zelewski (2018a, S. 66 ff., 2021, S. 190 f.).
 
19
Vgl. Peters & Zelewski (2006a, S. 3 ff., b, S. 4 ff., 2007a, S. 75 ff.).
 
20
Vgl. Bansal et al. (2014, S. 293 ff.); Berbig (2015, S. 209 ff.); Flinspach (2011, S. 36 ff.); Keskin & Delice (2023, S. 2159 ff.); Kumar et al. (2016, S. 13 ff.); Özbek (2015a, S. 34 ff., b, S. 96 ff., c, S. 324 ff., 2016, S. 274 ff.) Oftmals wurde die EATWOS-Ursprungsvariante auch ohne Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen angewendet: Arslan & Ergenekon Arslan (2022, S. 29 ff.); Arslan et al. (2023a, S. 8 ff., 2023b, S. 10 ff.); Aytekin et al. (2022, S. 5 ff.); Bulğurcu (2019, S. 29 ff.); Çanakçıoğlu & Gorcun (2019, S. 133 ff.); Ergenekon Arslan (2020, S. 90 ff.); Ergenekon Arslan et al. (2024, S. 4 ff., 2019, S. 31 ff.); Görçün (2021, S. 681 ff.); Iyigun (2019, S. 310 ff.); Kundakçı (2019, S. 104 ff.); Uludağ (2020, S. 9 ff.) und vgl. zur Anwendung „fuzzyfizierter“ Varianten der EATWOS-Ursprungsvariante – ebenfalls ohne Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen: Görçün et al. (2022, S. 1453 ff.); Zolfani et al. (2023, S. 5 ff.).
 
21
Vgl. z. B. Peters & Zelewski (2006a, S. 7, 2018b, S. 2).
 
22
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 1).
 
23
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 3 ff.) und vgl. für eine Anwendung von EATWIOS mit einer unteren Input-Satisfizierungsgrenze: Özdemir (2021, S. 730 ff.) Darüber hinaus wurde die Anwendung oberer Satisfizierungsgrenzen für Outputfaktoren und unterer Satisfizierungsgrenzen für Inputfaktoren sowohl aus Perspektive des Konzepts der nachhaltigen Entwicklung (vgl. Peters & Zelewski 2016a) als auch aus Perspektive des umfassenderen Konzepts der Corporate Social Responsibility (CSR) (vgl. Peters & Zelewski 2016b) erörtert.
 
24
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 2).
 
25
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 2).
 
26
Vgl. Peters & Zelewski (2018b, S. 3 ff.).
 
27
Vgl. z. B. Peters & Zelewski (2021, S. 188).
 
28
Vgl. Peters & Zelewski (2018b, S. 3, 2021, S. 188).
 
29
Vgl. z. B. Peters & Zelewski (2021, S. 188).
 
30
Vgl. Peters & Zelewski (2018b, S. 3, 2021, S. 188).
 
31
Im nachfolgenden Kapitel wird zum einen die Transformation von Faktorquantitäten erläutert und zum anderen erörtert, warum die Positivitätsbedingung für die Faktorquantitäten erforderlich ist.
 
32
Formel (3b) dürfte regelmäßig nicht greifen, da der Fall, dass die kleinste Faktorquantität für einen Faktor das zugehörige obere Interventionsniveau überschreitet, realiter nicht auftreten sollte.
 
33
Vgl. Dyckhoff & Allen (2001, S. 313 f.); Scheel (2001, S. 400). Darüber hinaus gibt es zum einen auch unerwünschte Outputfaktoren – wie beispielsweise Emissionen –, bei denen niedrige Outputquantitäten vorteilhaft sind, und zum anderen ökologisch erwünschte Inputfaktoren – wie beispielsweise Müll in einem Müllverbrennungskraftwerk –, bei denen hohe Inputquantitäten als wünschenswert angesehen werden; vgl. Dyckhoff & Allen (2001, S. 313 f.); Scheel (2001, S. 400); und vgl. darüber hinaus: Peters & Zelewski (2016a, S. 196, b, S. 96). Unerwünschte Outputfaktoren und ökologisch erwünschte Inputfaktoren werden im Folgenden nicht weiter betrachtet, da dies den Umfang des Beitrags sprengen würde.
 
34
Falls die untere Sanktion zum unteren Interventionsniveau addiert wird (\(qa_{j}^{unten} = 0\)), sollte bei der Festsetzung des unteren Interventionsniveaus und der (negativen) unteren Sanktion das Größenverhältnis der Summe aus unterem Interventionsniveau und unterer Sanktion zu den Outputquantitäten \(c_{i.j}\) beachtet werden. Wenn die Summe aus unterem Interventionsniveau und unterer Sanktion größer ist als eine Outputquantität \(c_{i.j}\), ist die transformierte Faktorquantität \(a_{i.j}\) größer als \(c_{i.j}\), sodass eine Prämie und keine Strafe realisiert wird.
 
35
Wenn die Entscheidung getroffen wurde, dass die obere Sanktion zum oberen Interventionsniveau addiert wird (\(qa_{j}^{oben} = 0\)), ist zu beachten, dass bei Outputquantitäten \(c_{i.j}\), die größer als die Summe aus oberem Interventionsniveau und oberer Sanktion sind, die Wirkung einer Strafe eintritt, da in diesem Fall \(as_{i.j}^{oben}\) – und somit \(a_{i.j}^{{}}\) – kleiner ist als die zugrundliegende Outputquantität \(c_{i.j}\).
 
36
Auch in diesem Fall sollte bei \(qa_{j}^{unten} = 0\) dem Größenverhältnis der Summe aus unterem Interventionsniveau und unterer Sanktion zu den Inputquantitäten \(c_{i.j}\) besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden, um zu vermeiden, dass aus der intendierten Wirkung einer Prämie nicht bei Entscheidungseinheiten mit Inputquantitäten, die kleiner als die Summe aus unterem Interventionsniveau und unterer Sanktion sind, eine Strafe wird.
 
37
Bei \(qa_{j}^{oben} = 0\) ist zudem das Größenverhältnis der Summe aus oberem Interventionsniveau und oberer Sanktion zu den Inputquantitäten \(c_{i.j}\) zu beachten, damit nicht anstatt der intendierten Wirkung einer Strafe gegebenenfalls die Wirkung einer Prämie erreicht wird.
 
38
Vgl. Peters & Zelewski (2021, S. 191). Diesen Formeln liegt – wie schon bei der EATWOS-Ursprungsvariante – die Technik der linearen Repräsentation von logischen Regeln zugrunde; vgl. hierzu: Yan & Hooker (1999, S. 364 ff.); Yan et al. (2003, S. 2143 f.).
 
39
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 10).
 
40
Vgl. hierzu auch: Peters & Zelewski (2018b, S. 7 f.).
 
41
Vgl. zu diesem Vorgehen auch: Peters & Zelewski (2006a, S. 7 ff., b, S. 11 ff., Peters & Zelewski 2012, S. 10 ff., 2018b, S. 8 ff.).
 
42
Für die Visualisierung wurde die graphische Repräsentation eines Petrinetzes gewählt; die Netzart ist ein Bedingung/Ereignis-Netz und kein Stelle/Transition-Netz, da die als Kreise dargestellten Bedingungen bzw. Stellen maximal eine Marke tragen können. Die Start-Bedingung bzw. Start-Stelle ist mit genau einer Marke belegt, da bei jeder Prozessausführung von den drei Ereignissen bzw. den drei Transitionen – den Berechnungen für W1, W2 oder W3 – genau eines eintritt bzw. genau eine aktiviert wird. Ebenso erfolgt zunächst entweder die Berechnung für Fall W1.A (W3.A) oder für Fall W1.B (W3.B) und alsdann entweder die Berechnung für Subfall W1.B.1 (W3.B.1) oder W1.B.2 (W3.B.2). Vgl. zur Abgrenzung unterschiedlicher Netzarten im Rahmen des Petrinetz-Konzeptes: Zelewski (1995, S. 1 ff.). und vgl. zur graphischen Repräsentation von Petrinetzen: Zelewski (1995, S. 9 ff.).
 
43
Vgl. Peters & Zelewski (2012, S. 7 ff.).; Peters et al. (2012, S. 307); Peters & Zelewski (2018b, S. 6).
 
44
Vgl. hierzu auch: Peters & Zelewski (2018b, S. 15 f.).
 
45
Vgl. Hwang & Yoon (1981, S. 128 ff. und zur Normalisierung: S. 131).
 
46
Vgl. Peters & Zelewski (2006a, S. 5, b, S. 7, 2007a, S. 77).
 
47
Vgl. Peters & Zelewski (2007b, S. 19).
 
48
Vgl. Cooper et al. (2006, S. 24, 2007, S. 24); Glover & Sueyoshi (2009, S. 12). Die Einheiteninvarianz ist durch die Normalisierung sichergestellt, da die normalisierten Faktorquantitäten \(r_{i.j}\) identisch bleiben, wenn die transformierten Faktorquantitäten \(a_{i.j}\) mit einem Faktor \(z > 0\) multipliziert werden: \(r_{i.j} = \frac{{a_{i.j} }}{{\sqrt {\mathop \sum \nolimits_{i = 1}^{I} a_{i.j}^{2} } }} = \frac{{a_{i.j} *z}}{{\sqrt {\mathop \sum \nolimits_{i = 1}^{I} (a_{i.j} *z)^{2} } }}\) Jedoch ist darauf hinzuweisen, dass durch die Normalisierung keine Translationsinvarianz („Translation Invariance“) (vgl. Cooper et al. (2006, S. 85 ff., 2007, S. 89 ff.).; Glover & Sueyoshi (2009, S. 12)) des Effizienzmaßes gegeben ist. Translationsinvarianz bedeutet, dass ein Effizienzmaß unabhängig davon ist – die Effizienzwerte der Entscheidungseinheiten also unverändert bleiben –, wenn Inputfaktoren und/oder Outputfaktoren durch Addition oder Subtraktion einer willkürlich gewählten, bestimmten reellen Zahl \(z\) zu den Inputquantitäten bzw. zu den Outputquantitäten in dieselbe Richtung verlagert werden; vgl. Cooper et al. (2006, S. 85 ff., 2007, S. 89 ff.).; Glover & Sueyoshi (2009, S. 12). Es ist offensichtlich, dass sich durch die Addition oder die Subtraktion einer reellen Zahl \(z\) zu den transformierten Faktorquantitäten \(a_{i.j}\) andere normalisierte Faktorquantitäten \(r_{i.j}\) ergeben: \(r_{i.j} = \frac{{a_{i.j} }}{{\sqrt {\mathop \sum \nolimits_{i = 1}^{I} a_{i.j}^{2} } }} \ne \frac{{a_{i.j} \pm z}}{{\sqrt {\mathop \sum \nolimits_{i = 1}^{I} (a_{i.j} \pm z)^{2} } }}\) Die Translationsinvarianz eines Effizienzmaßes ist insbesondere relevant, um negative Faktorquantitäten in positive Faktorquantitäten transformieren zu können, wenn Effizienzanalysetechniken angewandt werden sollen, die nicht-negative Faktorquantitäten voraussetzen; vgl. Cooper et al. (2006, S. 85 ff., 2007, S. 89 ff.) Von einer Anwendung von EATWIOS bei Entscheidungseinheiten mit negativen Faktorquantitäten, die zu positiven Faktorquantitäten transformiert werden, muss daher abgesehen werden.
 
49
Insbesondere diese im Vergleich zu anderen Effizienzanalysetechniken – wie der DEA-Technik – simplen Rechenoperationen zur Ermittlung der Outputabstandsmaße \(op_{i.j}\) und der Inputabstandsmaße \(ip_{i.j}\) können als Vorteil von EATWIOS gesehen werden; vgl. Peters & Zelewski (2007a, S. 80). Jedoch ist zu beachten, dass diese Rechenoperationen bei konstanten Skalenerträgen (vgl. Cooper et al. (2006, S. 4 ff. und S. 42 ff., 2007, S. 4 ff. und S. 42 ff.)) zu nicht wünschenswerten Auswirkungen führen können: Für zwei Entscheidungseinheiten, bei denen sich durch die Multiplikation sämtlicher Faktorquantitäten \(a_{1.j}\) der einen Entscheidungseinheit (\(i = 1\)) mit einem Faktor \(z > 0\) die Faktorquantitäten \(a_{2.j}\) der anderen Entscheidungseinheit (\(i = 2\)) ergeben, für die also gilt: \(a_{1.j} *z = a_{2.j}\)\(\quad\forall j = 1, \ldots ,J\), werden durch Formel (20) zwei unterschiedliche Effizienzwerte (\(E_{1} \ne E_{2}\)) ausgewiesen. Hieran wird exemplarisch deutlich, dass die Wahl einer Effizienzanalysetechnik und eines Effizienzmaßes für die jeweils vorliegende Anwendungssituation wohl überlegt sein sollte.
 
50
Streng genommen werden in EATWIOS nicht die Outputfaktoren und die Inputfaktoren, sondern die Outputabstandsmaße bzw. die Inputabstandsmaße mit relativen Bedeutungsgewichten gewichtet; vgl. z. B. Peters & Zelewski (2012, S. 5, 8 und 14, 2018b, S. 6); Peters et al. (2012, S. 308 und 312).
 
51
Vgl. Saaty (1994, 2004, 2013) sowie Peters (2008, S. 466 ff.); Peters & Zelewski (2008, S. 1041 ff.).
 
52
Vgl. z. B. Peters & Zelewski (2012, S. 3, 2018b, S. 4).
 
53
Vgl. z. B. Peters & Zelewski (2006a, S. 6 f., b, S. 10, 2007a, S. 78 f.); Peters et al. (2012, S. 312).
 
54
Vgl. Peters & Zelewski (2006a, S. 10, b, S. 14, 2007a, S. 79); Peters et al. (2012, S. 313).
 
55
Vgl. Peters & Zelewski (2006a, S. 10 f., b, S. 14 f., 2007a, S. 79).
 
56
Dies setzt allerdings voraus, dass es sich um kontrollierbare Inputfaktoren handelt. Analog müssten im Fall der intendierten Realisierung von Effizienzsteigerungspotenzialen durch eine Erhöhung von Outputquantitäten die entsprechenden Outputfaktoren kontrollierbar sein. In Effizienzanalysen werden jedoch auch regelmäßig unkontrollierbare Inputfaktoren und Outputfaktoren einbezogen, die sich gar nicht oder zumindest nicht durch Managemententscheidungen in den Entscheidungseinheiten beeinflussen lassen; vgl. Banker & Morey (1986); Cooper et al. (2006, S. 60 ff. und 203 ff., 2007, S. 63 ff. und 215 ff.); Donthu & Yoo (1998, S. 93 ff.); Huang & McLaughlin (1989, S. 147 ff.); Scheel (2000, S. 150 f.) Beispielsweise haben Banker & Morey bei der Effizienzanalyse von Filialen einer Fast-Food-Restaurant-Kette das Alter der Filialen und die den Filialen jeweils zugeteilten Werbeausgaben als unkontrollierbare Inputfaktoren einbezogen, da die Managemententscheidungen über diese Inputfaktoren nicht in den Filialen – also den Entscheidungseinheiten – getroffen werden; vgl. Banker & Morey (1986, S. 518 f.).
 
Literatur
Zurück zum Zitat Arslan, O., Ergenekon Arslan, A., & Kurtbas, I. (2023b). Exergoeconomic and exergoenvironmental based multi-criteria optimization of a new geothermal district heating system integrated with thermal energy storage driven heat pump. Journal of Building Engineering, 73(106733), 1–25. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.106733.CrossRef Arslan, O., Ergenekon Arslan, A., & Kurtbas, I. (2023b). Exergoeconomic and exergoenvironmental based multi-criteria optimization of a new geothermal district heating system integrated with thermal energy storage driven heat pump. Journal of Building Engineering, 73(106733), 1–25. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​jobe.​2023.​106733.CrossRef
Zurück zum Zitat Başkaya, S., & Zelewski, S. (2017). Quantifizierung der Forschungseffizienz mit Zitationsindizes und Zugriffen auf Patentdatenbanken. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 283–328). Logos Verlag. Başkaya, S., & Zelewski, S. (2017). Quantifizierung der Forschungseffizienz mit Zitationsindizes und Zugriffen auf Patentdatenbanken. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 283–328). Logos Verlag.
Zurück zum Zitat Berbig, D. (2015). Entwicklung eines Kosten und Nutzen umfassenden Modells zur Wahl des optimalen Behälters [Dissertation, Karlsruher Institut für Technologie]. KIT Scientific Publishing. Berbig, D. (2015). Entwicklung eines Kosten und Nutzen umfassenden Modells zur Wahl des optimalen Behälters [Dissertation, Karlsruher Institut für Technologie]. KIT Scientific Publishing.
Zurück zum Zitat Bulğurcu, B. (2019). Sales Operation Evaluation of Insurance Companies: A Novel Integrated Model Based on Entropy- EATWIOS. In C. Akar & H. Kapucu (Hrsg.), Contemporary Challenges in Business & Life Sciences (S. 25–37). IJOPEC. Bulğurcu, B. (2019). Sales Operation Evaluation of Insurance Companies: A Novel Integrated Model Based on Entropy- EATWIOS. In C. Akar & H. Kapucu (Hrsg.), Contemporary Challenges in Business & Life Sciences (S. 25–37). IJOPEC.
Zurück zum Zitat Çanakçıoğlu, M., & Gorcun, O. F. (2019). Evaluation of Public Transport Systems in Aspects of External Costs by Using an Integrated MCDM Model. In S. Erdoğan, A. Gedikli, & M. Shahbaz (Hrsg.), International Congress of Energy Economy and Security – Proceedings Book: 8–9–10 November 2019 / Istanbul – Turkey (S. 124–157). o. V. Çanakçıoğlu, M., & Gorcun, O. F. (2019). Evaluation of Public Transport Systems in Aspects of External Costs by Using an Integrated MCDM Model. In S. Erdoğan, A. Gedikli, & M. Shahbaz (Hrsg.), International Congress of Energy Economy and Security – Proceedings Book: 8–9–10 November 2019 / Istanbul – Turkey (S. 124–157). o. V.
Zurück zum Zitat Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses – With DEA-Solver Software and References. Springer. Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses – With DEA-Solver Software and References. Springer.
Zurück zum Zitat Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis – A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software (2. Aufl.). Springer. Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2007). Data Envelopment Analysis – A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software (2. Aufl.). Springer.
Zurück zum Zitat Dyckhoff, H., & Gilles, R. (2004). Messung der Effektivität und Effizienz produktiver Einheiten. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 74(8), 765–784. Dyckhoff, H., & Gilles, R. (2004). Messung der Effektivität und Effizienz produktiver Einheiten. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 74(8), 765–784.
Zurück zum Zitat Ergenekon Arslan, A. (2020). Multi-Criteria Decision Making of Simav Integrated Geothermal Energy System: AHP-EATWOS Hybrid Analysis. In H. Babacan & B. C. Tanrıtanır (Hrsg.), Current Researches in Humanities and Social Sciences (S. 83–107). IVPE. Ergenekon Arslan, A. (2020). Multi-Criteria Decision Making of Simav Integrated Geothermal Energy System: AHP-EATWOS Hybrid Analysis. In H. Babacan & B. C. Tanrıtanır (Hrsg.), Current Researches in Humanities and Social Sciences (S. 83–107). IVPE.
Zurück zum Zitat Flinspach, T. (2011). Performance Management in Gemeinkostenbereichen – Eine prozessbasierte Effizienzanalyse mit der Data Envelopment Analysis [Dissertation, Universität Göttingen]. Cuvillier Verlag. Flinspach, T. (2011). Performance Management in Gemeinkostenbereichen – Eine prozessbasierte Effizienzanalyse mit der Data Envelopment Analysis [Dissertation, Universität Göttingen]. Cuvillier Verlag.
Zurück zum Zitat Huang, Y.-G.L., & McLaughlin, C. P. (1989). Relative Efficiency in Rural Primary Health Care: An Application of Data Envelopment Analysis. Health Services Research, 24(2), 143–158. Huang, Y.-G.L., & McLaughlin, C. P. (1989). Relative Efficiency in Rural Primary Health Care: An Application of Data Envelopment Analysis. Health Services Research, 24(2), 143–158.
Zurück zum Zitat Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making – Methods and Applications – A State-of-the-Art Survey. Springer-Verlag. Hwang, C.-L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making – Methods and Applications – A State-of-the-Art Survey. Springer-Verlag.
Zurück zum Zitat Iyigun, I. (2019). Evaluation of Efficiency of Rail Transportation of Black Sea Countries by Using an Integrated MCDM Approach. Economy & Business, 13, 305–323. Iyigun, I. (2019). Evaluation of Efficiency of Rail Transportation of Black Sea Countries by Using an Integrated MCDM Approach. Economy & Business, 13, 305–323.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., Krol, B., & Zelewski, S. (2006). Knowledge Intensive Services Production Analysis. In Fourteenth International Working Seminar on Production Economics, Pre-Prints – Volume 1, Congress und Messe Innsbruck, Innsbruck, Austria, February 20–24 (S. 193–206). o. V. Klumpp, M., Krol, B., & Zelewski, S. (2006). Knowledge Intensive Services Production Analysis. In Fourteenth International Working Seminar on Production Economics, Pre-Prints – Volume 1, Congress und Messe Innsbruck, Innsbruck, Austria, February 20–24 (S. 193–206). o. V.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., Westergerling, P., & Zelewski, S. (2014). Effizienz universitärer Forschung – eine Fallstudienerhebung an der Universität Duisburg-Essen. Hochschulmanagement, 9(2), 41–46. Klumpp, M., Westergerling, P., & Zelewski, S. (2014). Effizienz universitärer Forschung – eine Fallstudienerhebung an der Universität Duisburg-Essen. Hochschulmanagement, 9(2), 41–46.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., & Zelewski, S. (2008a). Higher Education Production Analysis. In Fifteenth International Working Seminar on Production Economics, Pre-Prints – Volume 2, Congress Innsbruck, Innsbruck, Austria, March 3–7 (S. 341–352). o. V. Klumpp, M., & Zelewski, S. (2008a). Higher Education Production Analysis. In Fifteenth International Working Seminar on Production Economics, Pre-Prints – Volume 2, Congress Innsbruck, Innsbruck, Austria, March 3–7 (S. 341–352). o. V.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., & Zelewski, S. (2008b). Productivity Indicators in Higher Education. In K. S. Pawar, K.-D. Thoben, & R. Gonçalves (Hrsg.), ICE 2008 – Proceedings of the 14th International Conference on Concurrent Enterprising: A New Wave of Innovation in Collaborative Networks, Lisbon, Portugal, 23–25 June 2008 (S. 49–56). Centre for Concurrent Enterprise. Klumpp, M., & Zelewski, S. (2008b). Productivity Indicators in Higher Education. In K. S. Pawar, K.-D. Thoben, & R. Gonçalves (Hrsg.), ICE 2008 – Proceedings of the 14th International Conference on Concurrent Enterprising: A New Wave of Innovation in Collaborative Networks, Lisbon, Portugal, 23–25 June 2008 (S. 49–56). Centre for Concurrent Enterprise.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., & Zelewski, S. (2012). Economies of Scale in Hochschulen – Das Beispiel der Hochschulfusion Duisburg-Essen. Hochschulmanagement, 7(2), 47–52. Klumpp, M., & Zelewski, S. (2012). Economies of Scale in Hochschulen – Das Beispiel der Hochschulfusion Duisburg-Essen. Hochschulmanagement, 7(2), 47–52.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., Zelewski, S., & Celebi, D. (2015). Economies of scale in higher education – Does size make sense for universities? In M. Klumpp, S. Zelewski, & N. Akca (Hrsg.), International Perspectives on University Efficiency (S. 67–85). Logos Verlag. Klumpp, M., Zelewski, S., & Celebi, D. (2015). Economies of scale in higher education – Does size make sense for universities? In M. Klumpp, S. Zelewski, & N. Akca (Hrsg.), International Perspectives on University Efficiency (S. 67–85). Logos Verlag.
Zurück zum Zitat Klumpp, M., Zelewski, S., & Saur, A. (2010). Research and Teaching Efficiency Analysis: Does Humboldt Really Exist in Modern Higher Education Production? In R. W. Grubbström & H. H. Hinterhuber (Hrsg.), Sixteenth International Working Seminar on Production Economics, Congress Innsbruck, Innsbruck, Austria, March 1–5, 2010, Pre-Prints – Volume 4 (S. 81–92). o. V. Klumpp, M., Zelewski, S., & Saur, A. (2010). Research and Teaching Efficiency Analysis: Does Humboldt Really Exist in Modern Higher Education Production? In R. W. Grubbström & H. H. Hinterhuber (Hrsg.), Sixteenth International Working Seminar on Production Economics, Congress Innsbruck, Innsbruck, Austria, March 1–5, 2010, Pre-Prints – Volume 4 (S. 81–92). o. V.
Zurück zum Zitat Kumar, N., Singh, A., Verma, A., & Sonal, T. (2016). Measuring Efficiency of IPL Players Using EATWOS. International Journal of Advanced Production and Industrial Engineering, 1(2), 13–16. Kumar, N., Singh, A., Verma, A., & Sonal, T. (2016). Measuring Efficiency of IPL Players Using EATWOS. International Journal of Advanced Production and Industrial Engineering, 1(2), 13–16.
Zurück zum Zitat Kuntz, L., & Scholtes, S. (1999). Wirtschaftlichkeitsanalyse mittels Data Envelopment Analysis zum Krankenhausbetriebsvergleich. In H. Albach & U. Backes-Gellner (Hrsg.), Zeitschrift für Betriebswirtschaft – Ergänzungsheft 5/99 – Krankenhausmanagement, 69. Jg. (S. 187–206). https://doi.org/10.1007/978-3-663-12200-5_11. Kuntz, L., & Scholtes, S. (1999). Wirtschaftlichkeitsanalyse mittels Data Envelopment Analysis zum Krankenhausbetriebsvergleich. In H. Albach & U. Backes-Gellner (Hrsg.), Zeitschrift für Betriebswirtschaft – Ergänzungsheft 5/99 – Krankenhausmanagement, 69. Jg. (S. 187–206). https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-663-12200-5_​11.
Zurück zum Zitat Özbek, A. (2015a). Analysis of Private Pension Companies in Turkey by EATWOS. European Journal of Business and Management, 7(26), 31–43. Özbek, A. (2015a). Analysis of Private Pension Companies in Turkey by EATWOS. European Journal of Business and Management, 7(26), 31–43.
Zurück zum Zitat Peters, M. L. (2008). Vertrauen in Wertschöpfungspartnerschaften zum Transfer von retentivem Wissen – Eine Analyse auf Basis realwissenschaftlicher Theorien und Operationalisierung mithilfe des Fuzzy Analytic Network Process und der Data Envelopment Analysis [Dissertation, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen]. Gabler Edition Wissenschaft. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9760-9. Peters, M. L. (2008). Vertrauen in Wertschöpfungspartnerschaften zum Transfer von retentivem Wissen – Eine Analyse auf Basis realwissenschaftlicher Theorien und Operationalisierung mithilfe des Fuzzy Analytic Network Process und der Data Envelopment Analysis [Dissertation, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen]. Gabler Edition Wissenschaft. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-8349-9760-9.
Zurück zum Zitat Peters, M. L. (2017). Grundlagen der Data Envelopment Analysis. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 37–123). Logos Verlag. Peters, M. L. (2017). Grundlagen der Data Envelopment Analysis. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 37–123). Logos Verlag.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., & Zelewski, S. (2006a). Efficiency Analysis under Consideration of Satisficing Levels for Output Quantities. In Proceedings of the 17th Annual Conference of the Production and Operations Management Society – Operations Management in the New World Uncertainties, CD-ROM-Proceedings, Boston, USA, April 28-May 1 (S. 1–18). o. V. Peters, M. L., & Zelewski, S. (2006a). Efficiency Analysis under Consideration of Satisficing Levels for Output Quantities. In Proceedings of the 17th Annual Conference of the Production and Operations Management Society – Operations Management in the New World Uncertainties, CD-ROM-Proceedings, Boston, USA, April 28-May 1 (S. 1–18). o. V.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., & Zelewski, S. (2006b). Effizienz-Analyse unter Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen für Outputs – Die Effizienz-Analysetechnik EATWOS. Arbeitsbericht Nr. 33, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen. Peters, M. L., & Zelewski, S. (2006b). Effizienz-Analyse unter Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen für Outputs – Die Effizienz-Analysetechnik EATWOS. Arbeitsbericht Nr. 33, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., & Zelewski, S. (2007b). Effizienzanalyse von Wärmebehandlungsöfen mit TOPSIS. Industrie Management, 23(4), 17–20. Peters, M. L., & Zelewski, S. (2007b). Effizienzanalyse von Wärmebehandlungsöfen mit TOPSIS. Industrie Management, 23(4), 17–20.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., & Zelewski, S. (2012). Erweiterung von EATWOS um die Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen für Inputs. Arbeitsbericht Nr. 38, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen. Peters, M. L., & Zelewski, S. (2012). Erweiterung von EATWOS um die Berücksichtigung von Satisfizierungsgrenzen für Inputs. Arbeitsbericht Nr. 38, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., & Zelewski, S. (2018b). Adaption der Efficiency Analysis Technique With Input and Output Satisficing (EATWIOS) zur Berücksichtigung von unteren und oberen Satisfizierungsgrenzen. Arbeitsbericht Nr. 44, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität. Duisburg-Essen, Campus Essen. Peters, M. L., & Zelewski, S. (2018b). Adaption der Efficiency Analysis Technique With Input and Output Satisficing (EATWIOS) zur Berücksichtigung von unteren und oberen Satisfizierungsgrenzen. Arbeitsbericht Nr. 44, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität. Duisburg-Essen, Campus Essen.
Zurück zum Zitat Peters, M. L., Zelewski, S., & Bruns, A. S. (2012). Extended Version of EATWOS concerning Satisficing Levels for Input Quantities. In T. Blecker, W. Kersten, & C. M. Ringle (Hrsg.), Pioneering Supply Chain Design – A Comprehensive Insight into Emerging Trends, Technologies and Applications (S. 303–318). Josef Eul Verlag. Peters, M. L., Zelewski, S., & Bruns, A. S. (2012). Extended Version of EATWOS concerning Satisficing Levels for Input Quantities. In T. Blecker, W. Kersten, & C. M. Ringle (Hrsg.), Pioneering Supply Chain Design – A Comprehensive Insight into Emerging Trends, Technologies and Applications (S. 303–318). Josef Eul Verlag.
Zurück zum Zitat Tzika, A., Zelewski, S., & Klumpp, M. (2017). Effizienzentwicklung von Hochschulen in Deutschland. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 517–600). Logos Verlag. Tzika, A., Zelewski, S., & Klumpp, M. (2017). Effizienzentwicklung von Hochschulen in Deutschland. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 517–600). Logos Verlag.
Zurück zum Zitat Zelewski, S. (1995). Petrinetzbasierte Modellierung komplexer Produktionssysteme – Band 3: Einführung in Stelle/Transition-Netze. Arbeitsbericht Nr. 7, Institut für Produktionswirtschaft und Industrielle Informationswirtschaft, Universität Leipzig. Zelewski, S. (1995). Petrinetzbasierte Modellierung komplexer Produktionssysteme – Band 3: Einführung in Stelle/Transition-Netze. Arbeitsbericht Nr. 7, Institut für Produktionswirtschaft und Industrielle Informationswirtschaft, Universität Leipzig.
Zurück zum Zitat Zelewski, S., Klumpp, M., & Akca, N. (2017a). Effizienzanalysen zur Lenkung des Ressourceneinsatzes im Hochschulbereich: Eine kritische Auseinandersetzung mit der DEA-Technik und dem Konzept des New Public Managements. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 471–516). Logos Verlag. Zelewski, S., Klumpp, M., & Akca, N. (2017a). Effizienzanalysen zur Lenkung des Ressourceneinsatzes im Hochschulbereich: Eine kritische Auseinandersetzung mit der DEA-Technik und dem Konzept des New Public Managements. In S. Zelewski, M. Klumpp, & N. Akca (Hrsg.), Hochschuleffizienz – Konzeptionelle Herausforderungen und Lösungsansätze aus Sicht der betriebswirtschaftlichen Forschung (S. 471–516). Logos Verlag.
Zurück zum Zitat Zelewski, S., Klumpp, M., & Akca, N. (2017b). New Public Management: Lenkung von Investitionen im Hochschulbereich mittels Effizienzanalysen – Eine Kritik am „DEA-Paradigma“ aus qualitätsorientierter Perspektive. In B. Kaluza, K. D. Braun, H. Beschorner, & B. Rolfes (Hrsg.), Betriebswirtschaftliche Fragen zu Steuern, Finanzierung, Banken und Management – Prof. Dr. Rainer Elschen zum 66. Geburtstag (S. 557–584). Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16730-1_37. Zelewski, S., Klumpp, M., & Akca, N. (2017b). New Public Management: Lenkung von Investitionen im Hochschulbereich mittels Effizienzanalysen – Eine Kritik am „DEA-Paradigma“ aus qualitätsorientierter Perspektive. In B. Kaluza, K. D. Braun, H. Beschorner, & B. Rolfes (Hrsg.), Betriebswirtschaftliche Fragen zu Steuern, Finanzierung, Banken und Management – Prof. Dr. Rainer Elschen zum 66. Geburtstag (S. 557–584). Springer Gabler. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-658-16730-1_​37.
Zurück zum Zitat Zolfani, S. H., Görçün, Ö. F., Çanakçıoğlu, M., & Tirkolaee, E. B. (2023). Efficiency analysis technique with input and output satisficing approach based on Type-2 Neutrosophic Fuzzy Sets: A case study of container shipping companies. Expert Systems with Applications, 218(119596), 1–21. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119596.CrossRef Zolfani, S. H., Görçün, Ö. F., Çanakçıoğlu, M., & Tirkolaee, E. B. (2023). Efficiency analysis technique with input and output satisficing approach based on Type-2 Neutrosophic Fuzzy Sets: A case study of container shipping companies. Expert Systems with Applications, 218(119596), 1–21. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​eswa.​2023.​119596.CrossRef
Metadaten
Titel
Erweiterung der Efficiency Analysis Technique With Input and Output Satisficing (EATWIOS) um die Berücksichtigung von Sanktionen
verfasst von
Malte L. Peters
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-46113-3_4

Premium Partner